在 Linux 系统中，DEB（Debian Binary Package）软件包是一种常见的软件分发和安装格式，特别是在基于 Debian 的发行版，如 Debian、Ubuntu、Linux Mint...本文将深入介绍 DEB 软件包的概念、特点以及在 Linux 中的使用。 1. DEB 软件包简介 DEB 软件包是一种二进制软件包，包含了已经编译过的程序、库、配置文件以及其他必需的资源。...在 Linux 中使用 DEB 软件包 安装 DEB 软件包通常通过 dpkg 或 apt 工具完成。...结语 DEB 软件包是 Linux 系统中常见的软件分发格式，为用户提供了简单而有效的软件管理工具。...通过了解 DEB 软件包的特点和使用方法，用户能够更好地利用基于 Debian 的 Linux 发行版上的软件。
linux .deb 安装 In this quick tutorial, I explain how to install programs in Linux using terminal commands...尽管这个特定的deb文件很容易安装，但是在某些情况下，我们必须直接从终端安装deb文件。 例如，该程序可能提示我们将deb文件提取到特定位置，然后从那里安装，而不是直接安装。...Under this scenario, we would: 以Dropbox为例，假设我们被提示提取文件然后安装。...一旦提取了sh文件，就可以使用适当的终端命令执行它们了。 我们看到我们有四个单独的sh文件，我们将执行veracrypt-1.18-setup-console-x64文件。...翻译自: https://www.sitepoint.com/quick-tip-how-to-install-deb-and-tar-files-in-linux/ linux .deb 安装 发布者
deb简介 deb是Unix系统(其实主要是Linux)下的安装包，基于 tar 包，因此本身会记录文件的权限(读/写/可执行)以及所有者/用户组。...deb包使用方法 dpkg -c xxx.deb // 安装前根据deb文件查看 dpkg -L debname // 安装后根据包名查看 dpkg -i xxx.deb //安装deb包，如果提示错误...，可以加参数—force-all强制安装，但不推荐这样做 dpkg -r debname //移除deb包 dpkg -S filepath //查看某个文件属于哪个deb包 dpkg -X xxx.deb...dirname //释放安装内容到dirname目录中 dpkg -e xxx.deb //释放控制信息到当前目录下的DEBIAN子目录中 deb包的数据组成 deb包里面的结构：DEBIAN目录.../bin/sh rm -rf /home/mydeb.log 完成第一步的制作目录及文件后可以给做好的mydeb目录进行打包成.deb包 $ dpkg -b mydeb mydeb.deb #第一个参数为将要打包的目录名
下面是使用 dpkg 命令提取文件的基本语法：dpkg -x ：指定要提取文件的 DEB 包的路径。：指定要将提取的文件存放的目录。...以下是几个示例：示例 1: 提取整个 DEB 包的内容dpkg -x package.deb /path/to/extract这条命令将提取 package.deb 中的所有文件，并将其存放在 /path...示例 2: 提取 DEB 包中的特定文件dpkg -x package.deb /path/to/extract/file.txt这条命令将提取 package.deb 中名为 file.txt 的文件...注意事项提取文件时，请确保您具有足够的权限来访问 DEB 包和目标目录。DEB 包可能包含相对路径的文件，因此在提取文件时请确保目标目录的结构与 DEB 包的结构一致，以避免文件的错误放置。...您可以选择提取整个 DEB 包的内容或仅提取特定的文件。通过提取文件，您可以查看其内容、进行修改或执行其他操作。
linux系统下怎么安装.deb文件？ deb 是 ubuntu 、debian 的格式。 rpm 是 redhat 、fedora 、suse 的格式。 他们不通用（尽管能够转换一下）。...deb是debian发行版的软件包 ubuntu是基于debian 发行的 全部能够用 .deb是solaris系统下的安装包后缀名。...安装方法例如以下 cd 到安装包的文件夹 dpkg -i 安装包名字 假设你使用的是red hat linux，然后执行下面命令安装 cd 到安装包的文件夹 rpm -ivh 安装包名字 发布者：全栈程序员栈长
> “记得上次用 Manjaro Linux 的时候，还是上次：）”三年前，工作都是在 Linux 下完成的——那时候的我还没买苹果电脑，每天的快乐就是折腾 Linux 发行版。...比如 Ubuntu、Debian、Deepin 深度、Linux Mint 薄荷、CentOS、Manjaro……小众的，还有 Puppy Linux、Slitaz……**最喜欢的，还是 [Manjaro...所以我一般都会安利它哈哈~**不过有时候下载一些软件，你会发现官网只提供 deb 或者 rpm 包。...mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/dists|g" /usr/bin/debtap```四、更新一下：```bashsudo debtap -u```五、打包：```bashsudo debtap xxxx.deb...上述操作完成后会在deb包同级目录生成×.tar.xz文件六、安装：```bashsudo pacman -U XXXX.tar.xz```> 2022年08月07日文章更新：第 6 步打出来的包是 zst
改进的Harris角点检测算法 harris角点检测算法的结果一定程度上取决于系数k，有人对Harris的角点检测算法进行了改进，直接利用像素点协方差矩阵的特征值提取角点...而且不在进行非极大值抑制，而是采用一种容忍距离的形式，在角点的一定范围内只有一个角点。... 具体原理：首先计算图像每个像素点的协方差矩阵，并求取对应的特征值，将最小的特征值最大的那个像素点作为第一个角点（具体来说，就是求出每个像素点的协方差矩阵对应的特征值...然后依次按照最大最小特征值的顺序寻找角点，并保证在容忍距离内只有一个角点。..."font-size:18px;">定制自己的角点检测算法： opencv提供了求取特征值和特征向量的函数，可以实现自己设计的角点提取算法
SURF特征算是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似，虽然在有些实验环境中已经达到了实时，但是我们实践工程应用中，特征点的提取与匹配只是整个应用算法中的一部分，所以我们对于特征点的提取必须有更高的要求...Rosten等人将FAST角点定义为：若某像素点与其周围领域内足够多的像素点处于不同的区域，则该像素点可能为角点。...也就是某些属性与众不同，考虑灰度图像，即若该点的灰度值比其周围领域内足够多的像素点的灰度值大或者小，则该点可能为角点。 2....OpenCV中进行FAST特征检测 在OpenCV中进行FAST特征提取的函数为FAST。...在FAST特征提出之后，实时计算机视觉应用中特征提取性能才有显著改善。
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。...它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。...为选用高斯函数对图像模糊 return gauss_pyr;//返回建好的金字塔 1.2、高斯差分金字塔 2002年Mikolajczyk在详细的实验比较中发现尺度归一化的高斯拉普拉斯函数的极大值和极小值同其它的特征提取函数...- d_o : d_o); h[ob] += v_o; } } } } 通过上面的1至4个大步骤就可以完成SIFT算法对图像特征点的提取...图像特征提取是图像匹配的基础，经过此算法提取出来的特征点用于后续的图像特征匹配和特征识别中，关于图像特征匹配相关内容将在后续讲解。 参考文献 1、sift算法详解及应用（课件）。
MODIS数据火点提取 【数据准备】 所需数据：MODIS02数据 注意下载1KM的数据（因为需要用到红外波段，而红外波段的空间分辨率较低） 网站：https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov...则上式可转化为： 对于31波段，K1=729.54163436, K2=1304.41387; 对于21波段,K1=122461.38, K2=3634.17; 【火点提取】...提取结果如图：白色为云和水体。...去云后的火点提取数据为： 白色为从上一步火点中剔除的云，红色为火点 下载MOD14温度异常数据并进行对比（左图为我们的结果，右图为modis温度异常数据图） 可以看到火点与温度异常点分布较为一致...火点提取结果可与https://worldview.earthdata.nasa.gov网站上的火点数据进行对比 参考资料： MODIS产品功能解释：https://wenku.baidu.com
对于角点匹配算法的研究本文主要采用Harris算法提取图像中的角点，通过相似测度得到粗匹配点集，然后简单分析了两种提纯匹配点的简单聚类法和视差梯度约束法。 1....角点匹配 在得到两幅图像的角点后，下一步就要对提取出的角点粗匹配，找出两幅图像角点之间的对应关系，这是自动配准的关键步骤。...2.1 NCC 提取出两幅图像I1和I2的角点后，在角点匹配部分使用NCC算法计算图像特征点的相关性，计算所得结果越趋近于1，其相关性越强，从而得到成对的相关角点。归一化相关系数定义为： ?...，搜索图像I2中对应的窗口区域内与之相关系数最大的角点，以该角点作为图像I1给定角点的匹配点，这样可以得到一组匹配点集S。...S’中每一对匹配角点与其它匹配角点分别求视差梯度，然后求和值D(n)，此和值反应了当前角点与其它角点的相容程度，对应(n)值大的角点可能是误匹配角点。
从 Linux 系统的存档中提取文件没有拔牙那么痛苦，但有时看起来更复杂。在这篇文章中，我们将看看如何轻松地从 Linux 系统中可能遇到的几乎所有类型的存档中提取文件。...当然，你可以记住所有从存档中提取文件的各种命令以及它们的选项，但是你也可以将所有经验保存到脚本中，而不再担心细节。...在本文中，我们将一系列提取命令组合成一个脚本，它会调用适当的命令根据文档名提取文件的内容。该脚本首先以一些命令来验证是否已经提供了一个文件名作为参数，或要求运行脚本的人提供文件名。 #!...下一步是使用 bash 的 case 语句根据存档文件的名称调用适当的提取命令。...对于其中某些文件类型（例如 .bz2），也可以使用除 tar 之外的其它命令，但是对于每种文件命名约定，我们仅包含一个提取命令。
在讲解如何从 RPM 包中提取文件之前，先来系统学习一下 cpio 命令。...cpio 命令用于从归档包中存入和读取文件，换句话说，cpio 命令可以从归档包中提取文件（或目录），也可以将文件（或目录）复制到归档包中。...RPM 包中指定文件 在服务器使用过程，如果系统文件被误修改或误删除，可以考虑使用 cpio 命令提取出原 RPM 包中所需的系统文件，从而修复被误操作的源文件。...包转换为 cpio 格式的命令，通过 cpio 命令即可从 cpio 文件库中提取出指定文件。.../bin/ls #提取ls命令文件到当前目录下 [root@localhost ~]# cp /root/bin/ls /bin/ #把提取出来的ls命令文件复制到/bin/目录下 [root@localhost
/shell sh-4.2# ls 如果需要提取shellcode的话应该使用汇编来写提权代码，如下代码就是一段提权代码。...(*(void(*)()) shellcode)(); return 0; } 代码提权思路，下面这段代码配合 chmod u+s 权限的设置，可以提权，我们可以将这段代码的汇编格式提取出来
在这个系统上#号代表的是root用户，$符号代表的普通用户。那么如何让它们迅速的进行切换的呢？
点特征直方图（PFH）描述子 正如点特征表示法所示，表面法线和曲率估计是某个点周围的几何特征基本表示法。...然而大部分场景中包含许多特征点，这些特征点有相同的或者非常相近的特征值，因此采用点特征表示法，其直接结果就减少了全局的特征信息。...PFH计算方式通过参数化查询点与邻域点之间的空间差异，并形成一个多维直方图对点的k邻域几何属性进行描述。...如图3所示，就是点云中不同点的点特征直方图表示法的一个例子，在某些情况下，第四个特征量d在通常由机器人捕获的2.5维数据集中的并不重要，因为临近点间的距离从视点开始是递增的，而并非不变的，在扫描中局部点密度影响特征时...pfh特征向量 PFHEstimation类的实际计算程序内部只执行以下： 对点云P中的每个点p 1.得到p点的最近邻元素 2.对于邻域内的每对点，计算其三个角度特征参数值 3.将所有结果统计到一个输出直方图中
快速点特征直方图(FPFH)描述子 已知点云P中有n个点，那么它的点特征直方图（PFH）的理论计算复杂度是，其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量。...此处为PFH计算方式的简化形式，称为快速点特征直方图FPFH（Fast Point Feature Histograms） 为了简化直方图的特征计算，我们执行以下过程： 第一步，对于每一个查询点 ，计算这个点和它的邻域点之间的一个元组...以点 为中心的k邻域影响范围图 因此，对于一个已知查询点 ，这个算法首先只利用 和它邻域点之间对应对（上图中以红色线来说明），来估计它的SPFH值，很明显这样比PFH的标准计算少了邻域点之间的互联。...点云数据集中的所有点都要执行这一计算获取SPFH，接下来使用它的邻近点 的SPFH值和 点的SPFH值重新权重计算，从而得到 点的最终FPFH值。FPFH计算添加的计算连接对，在上图中以黑色线表示。...PFH和FPFH的区别 PFH和FPFH计算方式之间的主要区别总结如下： 1.FPFH没有对全互连 点的所有邻近点的计算参数进行统计，从图中可以看到，因此可能漏掉了一些重要的点对，而这些漏掉的对点可能对捕获查询点周围的几何特征有贡献
3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分，点云的识别。分割，重采样，配准曲面重建等处理大部分算法，都严重依赖特征描述与提取的结果。...从尺度上来分，一般分为局部特征的描述和全局特征的描述，例如局部的法线等几何形状特征的描述，全局的拓朴特征的描述，都属于3D点云特征描述与提取的范畴， 特征描述与提取相关的概念与算法 1.3D形状内容描述子...关于PCL中特征描述与提取模块和相关类的介绍 Classesclass pcl::ShapeContext3DEstimation 实现...， 代码解析：normal_estimation.cpp （实现对输入点云数据集中的点估计一组表面法线）执行的操作是：对应点云P中每一个点p得到p点最近邻元素，计算p点的表面的法线N，检查N的方向是否指向视点如果不是则翻转...计算发现是点云提取特征点的重要的前提步骤，当然这些都是基本的实验而已并没有难以理解的，而且这只是一个相当于opencv的三维图像处理的库函数而已，只是熟悉一下，有什么想做的想实现的实验或者工程可以一起讨论分享
在进行图像检测或者是识别的时候，我们需要提取出一些有特征的点加以识别，最常用的就是基于点的识别。这里所谓的点，其实就是一些重要的点，比如轮廓的拐角，线段的末端等。...常见的特征点提取算法有Harris算 子（改进后的Shi-Tomasi算法）、Moravec算子、Forstner算子、小波变换算子等。现在就先介绍一下最常用的Harris角点检测算法。...我们知道角点附近的区域相比于其他地方有这样一个显著的特点，就是无论沿着哪一个方向看，他灰度的变化率始终是很大的。...根据上面的介绍我们知道角点的特征就是E(u,v)的值取较大值。...这个估价函数个特性，就是当R较小时，图像是平坦的；当R小于０时，图像是一个边缘；当R很大时，这个图像是一个角点。因此通常我们会对R设置一个阈值，大于这个阈值的点我们可以看做是角点。
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