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1.查看被占用的端口
netstat -ano | findstr ":NN"
2.端口的状态
LISTENING：表示端口除与侦听状态，已经开放，但未连接
ESTABLISHED：表示建立连接，正在通信
TIMA_WAIT：表示曾经有访问过，但是访问结束了
参照：
<https://www.cnblogs.com/jessezeng/p/5617105.html>
俗话说：工欲善其事，必先利其器。
知道做什么事，怎么去做，才能最大化的利用好工具，反过来研习工具。
最近学习了OpenCV的一些图像处理方法，像模糊，二值化，边缘检测等。这些方法在实际的应用中起到什么效果，通 ...
1. 2D卷积（图像滤波）
图像作为一个一维信号，也可以通过多种低通过滤器（low-pass filters, LPF）和高通过滤器（high-pass filters, HPF）来过滤。
低通过滤器可以去除噪声，或者模糊图像。高通过滤器可以帮助在一个图像中找出边界。
OpenCV提供了一个函数，cv2.filter2D()，对一个图像进行内核卷积。
比方说使用一个5x5的滤波内核，即表示针对每一个像素，它的色值为：它周边5x5区域内所有像素色值累加，然后除25（等于计算这个区域内素有像素色值的均值）。
对一个图像里的所有像素都进行上述处理之后，等到一个过滤后的图像。
...
直接上代码，内有注释：
import cv2
'''
图像的算数运算
'''
img1 = cv2.imread('messi.jpg')
img2 = cv2.imread('opencv_logo.jpg')
img3 = cv2.imread('robot.jpg')
#Image Add
#图像相加
addedImage = cv2.add(img2, img3)
cv2.imshow('Added', addedImage)
cv2.imwrite('Added.jpg', addedImage)
#Image Blending
#图像 ...
坐标的0点为左上角。
线的宽度为-1时，为填充
1.直线
cv2.line()
arg1：图片，arg2：线的起点，arg3：线的终点，arg4：颜色，arg5：线的宽度（像素）
2.矩形
cv2.rectangle()
arg1：图片，arg2：顶点，arg3：顶点的对立点， arg4：颜色，arg5：线的宽度，arg6：线的类型，arg7：shift，作用待确认
3.画圆
cv2.circle()
arg1：图片，arg2：圆心坐标，arg3：半径，arg4：颜色，arg5：线的宽度
4.画椭圆
cv2.ellipse()
arg1：图片 ...
1.捕获视频
cap = cv2.VideoCapture(xx)
arg1：设备的index或者视频文件名
之后就可以一帧一帧的捕获，最后不要忘记释放捕获的视频cap
2.捕获一帧
ret, frame = cap.read()
ret是返回的布尔值，是否捕获成功，frame是捕获的一个帧
有时候因为捕获未被初始化而发生错误，用cap.isOpened()来判断。如果返回False，用cap.open()来打开
3.捕获视频的属性
通过cap.get(propId)查看视频的属性。propId值为0~18，代表不同的属性。
通过cap.set(propId, ...
1.读图片
cv2.imread('abc.jpg', 0)
arg1：图片名；arg2：读入的方式，cv2.IMREAD_COLOR：值为1，读入彩色图片，cv2.IMREAD_GRAYSCALE：值为0，灰度模式读入；cv2.IMREAD_UNCHANGED：值为-1，带alpha通道方式读入
2.显示图片
cv2.imshow('Image', img)
arg1：窗口名，多个窗口的时候需要唯一；arg2：显示的图片
3.键盘绑定函数
key = cv2.waitKey(nnn)
arg1：等待毫秒数，在这段时间内如果有任何按键，程序可以监听到并处理。没有按 ...
----- 前言 -----
才开始看Python，感觉离时代好远。
现在看的是《Python计算机视觉编程》，欢迎交流！
----- 正题 -----
PIL，Phthon Imaging Library，Python图像图里类库。
提供了通用的图像处理功能，以及大量有用的基本图像操作，如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。
代码例子：
from PIL import Image
#读取图像
im = Image.open("empire.jpeg")
thumbnail_im = Image.open("empire.jpeg&q ...
1.OpenCV的设计目标是执行速度尽量快，主要关注实时应用。
2.OpenCV的一个目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架，以帮助开发人员更便捷的设计更复杂的计算机视觉相关应用程序。因为计算机视觉和机器学习密切相关，所以OpenCV还提供了MLL（Machine Learning Library）机器学习库。
3.OpenCV应用领域：包括卫星地图和电子地图的拼接，扫描图像的对其，医学图像去噪，图像中物体的分析，安全和入侵检测系统，自动监视和安全系统，产品质量检测，摄像机标定，无人飞行器，无人汽车，无人水下机器人等等。
4.计算机视觉：将来自静止图像或视频的数据转换成一个决策或一种新 ...
1.安装模块
pip install xxxxxx
2.使用代理访问网络
import socks #https://github.com/Anorov/PySocks
s = socks.socksocket() # Same API as socket.socket in the standard lib
s.set_proxy(socks.SOCKS5, "xxxxxx") # SOCKS4 and SOCKS5 use port 1080 by default
# Or
s.set_proxy(socks.SOCKS4, "xxxxx ...
1.输入/输出
0:表示键盘输入(stdin)1:表示标准输出(stdout),系统默认是1 2:表示错误输出(stderr)
2.执行命令
command >/dev/null 2>&1 & == command 1>/dev/null 2>&1 &
1)command:表示shell命令或者为一个可执行程序2)>:表示 ...
ubuntu turnserver
- 博客分类：
- WebRTC
1.关联文件夹
/etc/turnserver.conf
/var/log/
/usr/bin/turnserver
/usr/share/coturn
/usr/share/coturn/examples/etc
turn_server_pkey.pem
turn_server_cert.pem
turn_client_pkey.pem
turn_client_cert.pem
2.turnserver.conf
-----
#listening-device
监听接口设备（网卡）
#listening-port=443
TCP，UDP的监听端口（默认是 ...
原创整理，转载请注明出处。
1.
【错误】
webpack -p编译时产生下面的错误。webpack编译时没有问题。
ERROR in polyfills.bundle.js from UglifyJs
TypeError: Cannot read property 'sections' of null
【原因】
插件（new webpack.optimize.UglifyJsPlugin()）和命令行参数 --opimize-minimize (or -p) 导致重复加入两次UglifyJsPlugin。去掉UglifyJsPlugin插件或者去掉命令行参数 -p 。
...
最近在尝试架构WEB/AP，API服务器，整理一下。
1. WEB(Apache) + AP(Tomcat)
1.1 安装
1.安装或者解压压缩包到d:\Server\Apache2.2
2.测试：打开浏览器，输入localhost:80，显示[It's works!]
1.2 Load-Blancing
1.Tomcat集群：安装或解压压缩包到d:\Server\Tomcat1，d:\Server\Tomcat2
2.下载jk模块[mod_jk.so]，放到：d:\Server\Apache2.2\modules
3.新建[d:\Server\Apac ...
webpack官网文档 （指南篇）翻译完成。
希望能给同道者以参考，当然翻译有很多不足之处，望指正，共同完善。
自己回头也要好好吸收，达到学以致用的目的。
以下章节或省略，或官网本身未完成而不在翻译之列。
3.从v1迁移到v2
12.开发 – Vagrant
16.提高编译性能
17.打包工具的比较
18.兼容性处理
20.模块热替换 – React
21.懒加载 – React
23.和任务/测试运行器统合
-- End --