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小寒学姐学AI
从零开始的深度补全和深度估计3dpython人工智能计算机视觉自动驾驶深度学习笔记
【小白深度教程1.5】手把手教你用立体匹配进行双目深度估计,以及3D点云生成(含Python代码解读)1.立体匹配的原理2.块匹配算法(BlockMatchingAlgorithm)2.1代码中的立体匹配过程概述2.2代码原理及公式2.2.1.窗口匹配和代价函数(SAD)2.2.2.匹配过程2.2.3.视差图生成2.3代码的整体算法流程2.4性能与优化3.加载双目图像计算视差4.读取相机参数并计算
- 科普类——双目视觉在自动驾驶中存在的问题、挑战以及解决方案(三)
JANGHIGH
科普类无人驾驶自动驾驶人工智能机器学习
科普类——双目视觉在自动驾驶中存在的问题、挑战以及解决方案(三)双目视觉在自动驾驶中的应用虽然具有许多优势,但也存在一些问题和挑战,这些问题在不同的驾驶环境和条件下可能会有所不同。以下是一些主要问题及其可能的解决方案:立体匹配和视差计算:双目视觉的核心在于通过计算两幅图像之间的视差来获取深度信息。然而,立体匹配算法在处理遮挡、无特征区域或具有重复图案的高纹理区域时可能会出现精度问题。解决方案包括使
- 《RAFT-Stereo:Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimation#OpticalFlowRAFT-Stereo
参考代码:RAFT-Stereo1.概述导读:RAFT算法是非常经典的立体匹配算法,在光流和立体匹配任务中有着广泛的运用。而这篇文章正是基于RAFT并将其运用到了立体匹配中,并且在如下的几个方面进行改进:1)相比原生的RAFT算法钟重点关注X轴(W方向)的视差信息,前提是输入的图像对需要事先经过极线校准;2)在GPU的update阶段使用stride为[8,16,32][8,16,32][8,16
- 双目相机立体匹配基础
极客范儿
传感器标定双目相机立体匹配
双目匹配就是用左相机和右相机去拍摄同一个点,目的是找到三维世界的同一个点,也就是在左相机和右相机中的成像点之间的像素差(视差),根据视差去求解深度,那么找到左相机点到右相机的同一个对应点这个过程就是双目相机立体匹配。一、双目视觉流程双目视觉流程是通过双目相机的左相机和右相机拍摄标定板的图片制作标定(离线),在线拍摄后进行矫正。满足两个相机是平行的要求,做匹配点也能满足从一维在同一行去搜索,接着进行
- 第一个项目总结:双目测距(python代码转为c++代码,最终输出点云图,再转为ros点云图,再实现可视化)
zerogin+
c++opencv开发语言
目录1.双目成像原理2.双目测距python代码3.python代码转为c++代码(1)双目相机参数(2)立体校正(3)立体匹配4.opencv的点云图转为ros点云图1.双目成像原理摘自《视觉SLAM十四讲》2.双目测距python代码(46条消息)双目测距理论及其python实现_python双目测距_javastart的博客-CSDN博客具体过程为:双目标定-->立体校正(含消除畸变)-->
- 立体视觉几何 (二)
dc爱傲雪和技术
计算机视觉
1.视差2.立体匹配立体匹配的基本概念:匹配目标:在立体匹配中,主要目标是确定左图像中像素的右图像中的对应像素。这个对应像素通常位于相同的行。视差(Disparity):视差d是右图像中对应像素xr和左图像中像素xl之间的水平位置差。视差是深度信息的关键指标。匹配方法:方法涉及在左图像中以某个像素为中心取一个窗口W,然后将这个窗口沿水平方向平移视差d,并将其放置在右图像中。接着比较左图像中窗口W和
- KITTI2012、ETH3D数据集下载
代码写着写着就会了
ubuntulinux
KITTI2012/2015双目立体匹配(stereomatching)数据集百度云下载_kitti2015数据集百度云-CSDN博客Datasets-ETH3D
- 使用opencv做双目测距(相机标定+立体匹配+测距)
AAI机器之心
opencv数码相机人工智能pytorch机器学习计算机视觉
最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼。所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来。一、标定首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learningopencv中有详细的解释,这
- [2015 Springer] Local Image Descriptor: Modern Approaches——1 Introduction
AllisWell_WP
计算机视觉图像处理书翻译计算机视觉图像处理特征提取描述符翻译
转载请注明链接:有问题请及时联系博主:Alliswell_WP持续更新中…翻译本地图像描述符:现代方法——作者:BinFan,ZhenhuaWang,FuchaoWu有关该系列的更多信息,请访问http://www.springer.com/series/10028前言1在过去的15年中,特征点描述符已成为计算机视觉社区中必不可少的工具。它们是从图像检索到多图像立体匹配以及从表面重建到图像增强等应
- UI演示双视图立体匹配与重建
Jurio.
CVPython科研经验uiqtpythonopencv
相关文章:PyQt5和Qtdesigner的详细安装教程:https://blog.csdn.net/qq_43811536/article/details/135185233?spm=1001.2014.3001.5501Qtdesigner界面和所有组件功能的详细介绍:https://blog.csdn.net/qq_43811536/article/details/135186862?spm
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立体匹配立体匹配交叉熵损失过渡平滑和不对准问题跨域泛化
一、论文简述1.第一作者:PengXu2.发表年份:20233.发表期刊:arxiv4.关键词:立体匹配,交叉熵损失,过渡平滑和不对准问题,跨域泛化5.探索动机:立体匹配通常被认为是深度学习中的一个回归任务,通常采用平滑L1损失结合Soft-Argmax估计器来训练网络,达到亚像素级的视差精度。然而,平滑L1损失缺乏对代价体的直接约束,在训练过程中容易出现过拟合。Soft-Argmax是基于网络输
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SGM(Semi-GlobalMatching)原理:SGM的原理在wiki百科和matlab官网上有比较详细的解释:wikimatlab如果想完全了解原理还是建议看原论文paper(我就不看了,懒癌犯了。)优质论文解读和代码实现一位大神自己用c++实现的SGM算法github先介绍两个重要的参数:注:这一部分参考的是matlab的解释,后面的部分是参考的opencv的实现,细节可能有些出入,大体
- Qt designer设计UI实例:双视图立体匹配与重建的可视化UI
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立体匹配3D重建深度学习MVS立体匹配高频信息LSTM
一、论文简述1.第一作者:HaoliangZhao2.发表年份:20233.发表期刊:CVPR4.关键词:立体匹配、MVS、深度学习、高频信息、LSTM5.探索动机:(1)当涉及到估计的视差图的更精细的特征时,大多数当前的方法都是不足的。特别是对于物体的边缘性能。在散景和渲染应用程序中,视差图的边缘性能对最终结果至关重要。(2)无纹理区域的失配和薄物体的缺失也是导致视差图显著恶化的重要因素。例如,
- 【论文简述】Learning Depth Estimation for Transparent and Mirror Surfaces(ICCV 2023)
华科附小第一名
深度估计立体匹配深度估计立体匹配深度学习分割透明物体镜子
一、论文简述1.第一作者:AlexCostanzino2.发表年份:20233.发表期刊:ICCV4.关键词:深度感知、立体匹配、深度学习、分割、透明物体、镜子5.探索动机:透明或镜面(ToM)制成的材料,从建筑物的玻璃窗到汽车和电器的反射表面。对于利用计算机视觉在未知环境中操作的自主代理来说,这可能是一个艰巨的挑战。在空间人工智能涉及的众多任务中,对于计算机视觉算法和深度网络来说,准确估计这些表
- yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪
阿利同学
目标跟踪人工智能深度学习单目测距yolov5测速yolov8测距
要在YOLOv5中添加测距和测速功能,您需要了解以下两个部分的原理:单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法(如立体匹配)和基于深度学习的方法(如神经网络)。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络(CNN)来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换,代码如下:defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
- 论文阅读《Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching》
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- 论文阅读《DPS-Net: Deep Polarimetric Stereo Depth Estimation》
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论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/html/Tian_DPS-Net_Deep_Polarimetric_Stereo_Depth_Estimation_ICCV_2023_paper.html概述 立体匹配模型难以处理无纹理场景的匹配,现有的方法通常假设物体表面是光滑的,或者光照是受控的,这些条件在实际场景中很难满足,只适用
- 论文阅读《Masked representation learning for domain generalized stereo matching》
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论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Rao_Masked_Representation_Learning_for_Domain_Generalized_Stereo_Matching_CVPR_2023_paper.html概述 近年来,立体匹配的领域泛化能力受到了越来越多的关注,但是现有的方法往往忽略了模型在不同训练
- Deep Learning for Monocular Depth Estimation: A Review.基于深度学习的深度估计
qaaaaaaz
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传统的深度估计方法通常是使用双目相机,计算两个2D图像的视差,然后通过立体匹配和三角剖分得到深度图。然而,双目深度估计方法至少需要两个固定的摄像机,当场景的纹理较少或者没有纹理的时候,很难从图像中捕捉足够的特征来匹配。所以最近单目深度估计发展的越来越快,但是由于单目图像缺乏可靠的立体视觉关系,因此在三维空间中回归深度本质上是一种不适定问题。单目图像采用二维形式来重新反射三维世界,然而,有一维场景叫
- SGBM算法详解(一)
OrdinaryW
上一篇文章简单介绍了立体匹配算法相关的资源,这里简单总结一下立体匹配算法,总体来讲包含以下6个步骤:1.Preprocess(GaussBlur,SobelX,...etc)2.CostCompute(AD,SAD,SSD,BT,NCC,Census,...etc)3.CostAggregation(Boxfilter,CBCA,WMF,MST,...etc)4.CostOptimization(
- OpenCV:《OpenCV3编程入门》全书概要
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目录一、模块二、算法介绍三、功能介绍四、图像处理(imgproc组件部分)五、图像变换(imgproc组件部分)六、图像轮廓和分割修复(imgproc组件部分)七、直方图与匹配(imgproc组件部分)八、角点检测(feature2d组件部分)九、特征检测与匹配(feature2d组件部分)十:学习书目一、模块calib3d:相机校准和三位重建contrib:人脸识别、立体匹配、人工视网膜模型co
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Cascade-MVSNet论文笔记摘要1立体匹配(StereoMatching)2多视图立体视觉(Multi-ViewStereo)3立体视觉和立体视觉的高分辨率输出4代价体表达方式(CostvolumeFormulation)4.1多视图立体视觉的3D代价体(3DCostVolumesinMulti-ViewStereo)4.2立体匹配的3D代价体(3DCostVolumesinStereoM
- 深度学习之基于YoloV5的目标检测和双目测距系统
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欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 双目测距系统利用两个相机的图像来计算目标到相机的距离。通过对左右相机图像进行立体匹配,可以获得目标的三维坐标信息。深度学习在双目测距中的应用,例如使用卷积神经网络(CNN)进行立体匹配,提高了测距的准确性和稳定性。二、功能 环境:Python3.8.5、torch1.8.
- 双目相机立体匹配算法BM和SGBM
没伞的行者
计算机视觉opencv计算机视觉程序人生人工智能
立体匹配——在两个不同摄像机视图中匹配一个三维点——只能在两个摄像机视图重叠的可视区域进行计算,OpenCV实现了两种立体匹配算法,并且它们共享通用的对象接口。首先是快匹配算法(blockmatching,BM),它使用小的“绝对值之差的和”(SAD)窗口来寻找左右立体校正图像之间的匹配点,更适合与强纹理图像;第二个是半全局块匹配算法(semi-globalblockmatching,SGBM),
- 立体匹配--中值滤波
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立体匹配文章目录一.课题说明二.概要设计三.算法设计四.源程序及注释五.运行及调试分析六.课程设计总结一、课题说明立体匹配是立体视觉从图像生成三维点云的常规手段。立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数,通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题,通过建立合理的能量函数,增加一些约束,采用最优化理论的方法进行方程求解,这也是所有的病态问题求解方法。二、概
- 双目立体匹配原理及流程简介
cy413026
#CV与opencv双目视觉
立体视觉:立体视觉:立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题,它的目的在于重构场景的三维几何信息.其应用包括移动机器人的自主导航系统,航空及遥感测量,工业自动化系统等。双目立体视觉:双目立体视觉(BinocularStereoVision)是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。双目匹配
- 立体匹配算法SGBM
殇沐
三维重建
SGBM算法,作为一种全局匹配算法,立体匹配的效果明显好于局部匹配算法,但是同时复杂度上也要远远大于局部匹配算法。原文链接:https://blog.csdn.net/renshengrumenglibing/article/details/8525328SGBM的基本原理SGBM的基本步骤涉及:预处理、代价计算、动态规划以及后处理预处理Step1:SGBM采用水平Sobel算子,把图像做处理,公
- 双目项目实战---测距(获取三维坐标和深度信息)
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双目视觉人工智能数码相机opencvpython目标检测计算机视觉
目录1.简介2.模块讲解2.1立体校正2.1.1校正目的2.1.2校正方法2.2立体匹配和视差计算2.3深度计算3.完整代码1.简介双目视觉是一种通过两个摄像机(或者两个镜头)同时拍摄到同一个场景,再通过计算机算法来获取该场景深度和三维信息的技术。这两个摄像机可以放置在固定的位置上,也可以通过移动来获取不同角度的图像以便更好地理解物体形状和结构。双目视觉的工作原理是,在两个摄像机之间的距离(称为基
- 信号弹图像立体匹配算法研究
电气_空空
毕业设计课程设计毕业设计设计规范课程设计
目录摘要.............................................3第一章绪论...................................61.1研究课题背景..........................61.2立体匹配技术国内外发展现状............71.3课题研究的目的........................91.4课题的研究内
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
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2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f