Python调用Lua:Lupa

lua与python均为成熟的脚本方案,它们的不同在与体量,Lua的体量小,高效的执行方式适合嵌入式,python胶水的强大不言而喻。那么如果自己已经有了lua脚本的解决方案,python能否调用呢?答案是肯定的,这篇博客将介绍python中集成的lua环境包:lupa,简单介绍该工具的使用。

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聊聊条码与二维码检测算法的优化

条码和二维码搞了许久,之前在做二维码识别的优化,想能搞出多少花来呢?最近需要在极小的内存下完成二维码的识别和解码。顿时头大了,不过锅刚刚解了,就来说一说。

条码和二维码的特点就是我们前处理之后,都是处理的二值图像。那么在二值图像上操作有什么好方法呢?不卖关子,说出答案了:游程编码。

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图像游程编码的腐蚀与膨胀操作

最近英语课上聊到了互联网兴起以来,交流方式的变化,博客是互联网最早的形式之一,已经相当老了,现在的交流变得更加简短,与微博和朋友圈不到一百字的简短相比,博客是相当长的了。可能是现代人太吝啬自己时间了,写博客的人越来越少,并且博客质量下降,得益于信息的快速传播,也出现了天下文章一大抄的现象。不过我想,还是有些东西需要实实在在的篇幅来沉淀的,于是想起有还有坑没有填,就快点过来把坑填完了。

通常我们使用游程编码的原因是因为游程编码更快,并且更加节省内存,游程编码可以做很多事情,其中就包括形态学操作,这篇博客将详细介绍在游程编码上实现形态学操作。

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Lua虚拟机指令

Lua虚拟机会将Lua语句进行解析,解析为Lua虚拟机指令。Lua虚拟机指令有如下四十条(在lopcodes.h有定义)。有时我们需要在lua层面分析lua虚拟机的行为,那么解析lua虚拟机指令将是非常有用的。 我们可以通过luac来将lua脚本生成lua虚拟机指令。

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图神经网络GNN的简单理解

2019年的时针开始转动,在CNN、RNN、LSTM、GAN、GNN、CAP的潮起潮落中,带来了这篇博客。放上一篇参考引用。 其实个人认为理解GNN的核心问题就是理解图怎么做傅里叶变换。CNN的核心操作时卷积,GNN也是。CNN计算二维矩阵的卷积,GNN计算图的卷积。那么我们定义好图的傅里叶变换和图的卷积就可以了,其媒介就是图的拉普拉斯矩阵。

好了,这篇博客将简要介绍图神经网络的原理,但是不会设计太多数学细节(因为博主数学很烂啦)。通过理解图神经网络的卷积操作,来理解其流程,再会配合代码来做简单解释。

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