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Kun Li
应用算法matting抠图
前向推理在modelscope中开源了,但是训练没开源,且是基于TensorFlow的,复现起来是比较麻烦的。1.Introduction分割技术主要集中在像素级二元分类,抠图被建模为前景图像F和背景图像B的加权融合,大多数matte方法采用指定的trimap作为约束来减少解的空间,trimap将图像分成三个区域,包括明确的前景,明确的背景和未知区域。但是trimap的获取如果人工标注的话,成本太
- MODNet matting
只星若晨
抠图Matting深度学习神经网络计算机视觉机器学习人工智能
一、要解决的问题无绿幕人像抠图I=α∗F+(1−α)∗BI=\alpha*F+(1-\alpha)*BI=α∗F+(1−α)∗B二、创新点无绿幕、无trimap人像端到端抠图SOC模型泛化迁移,OFD视频抠图增强ValidationBenchmark三、具体细节MODNet网络结构如上图所示。主要包括三个自网络:SemanticBranch;DetailBranch;FusionBranch。Se
- [C#]使用winform部署PP-MattingV2人像分割onnx模型
FL1623863129
C#c#开发语言
【官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg【算法介绍】PP-MattingV2是一种先进的图像和视频抠图算法,由百度公司基于PaddlePaddle深度学习框架开发。它旨在提供更精准和高效的图像分割功能,特别是在处理图像中的细微部分,如头发或者毛发等半透明边缘细节时,PP-MattingV2展现出卓越的性能。###核心技术PP-Matting
- 一键抠图2:C/C++实现人像抠图 (Portrait Matting)
AI吃大瓜
深度学习Mattingc++人像抠图一键抠图人像分割matting
一键抠图2:C/C++实现人像抠图(PortraitMatting)目录一键抠图2:C/C++实现人像抠图(PortraitMatting)1.前言2.抠图算法3.人像抠图算法MODNet(1)模型训练(2)将Pytorch模型转换ONNX模型(3)将ONNX模型转换为TNN模型4.模型C++部署(1)项目结构(2)配置开发环境(OpenCV+OpenCL+base-utils+TNN)(3)部署
- 图像抠图Image Matting算法调研
AI吃大瓜
Matting深度学习ImageMatting图像抠图Portrait
目录1.Trimap和Strokes2.相关数据集3.论文算法调研3.1DeepImageMatting3.2SemanticImageMatting3.3BackgroundMatting3.4BackgroundMattingV23.5SemanticHumanMatting3.6HAttMatting3.7MMNet:TowardsReal-TimeAutomaticPortraitMatt
- 一键抠图1:Python实现人像抠图 (Portrait Matting)
AI吃大瓜
一键抠图人像抠图PortraitMatting人像分割
一键抠图1:Python实现人像抠图(PortraitMatting)目录一键抠图1:Python实现人像抠图(PortraitMatting)1.项目介绍2.抠图算法3.Matting数据集4.MODNet模型(1)项目安装(2)数据集说明(3)MODNet模型5.Demo测试效果6.源码下载(Python)7.人像抠图C++版本8.人像抠图Android版本1.项目介绍抠图算法(英文中,一般称
- sd_webui的实用插件,prompt/lama/human matting/...,持续开源更新!!
Kun Li
多模态和生成模型实践promptstablediffusionwebui
热烈欢迎大家在git上star!!!冲鸭!!!1.prompt优化插件GitHub-leeguandong/sd_webui_beautifulprompt:beautifulpromptextensionperformsstablediffusionautomaticpromptengineeringonabrowserUI.beautifulpromptextensionperformssta
- ⭐ Unity + 佐糖抠图
惊鸿醉
Unityunityjava游戏引擎
佐糖抠图API智能检测图像中的前景主体并识别轮廓,实现精细化背景分割抠图,一键抠出人像、商品、动物、图章等。调用佐糖API,将AI抠图功能集成到您的网站、应用程序、软件中,轻松拥有像素级抠图服务!1.首先看下两张图片的对比2.佐糖的网址,里边不止有抠图的API还有其他https://picwish.cn/background-removal-api-doc3.废话不多说直接上抠图代码Matting
- 自动抠图,一个细致都透明头发丝都能抠出来的开源项目
tomyeung-李尐达
pythonjava
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.5/Matting附上效果图
- SOTA级发丝抠图模型PP-Matting开源,支持多场景精细化分割
愉快的马儿
面试学习路线阿里巴巴javajava进阶后端
你还在用P.S.等商业软件,滑着鼠标,一点点勾勒图像边缘完成抠图嘛?有些大神可能会说:我可以用蒙板、通道等等高端操作实现超快抠图!但如果能有一个软件可以实现智能全自动抠图,完美保留发丝、树叶等精细边缘,还完全免费,甚至代码全部开源——它不香嘛?图1Matting效果展示这绝对不是画饼,近期一项被称为Matting的算法可算是火爆了AI界,相比于单纯的图像分割技术,它可以根据透明度更进一步的对图像的
- 【论文】——Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance浅读
农夫山泉2号
语义分割人工智能计算机视觉深度学习
视频matting时序监督摘要我们介绍了一种稳健、实时、高分辨率的人类视频抠图方法,该方法取得了新的最先进性能。我们的方法比以前的方法轻得多,可以在NvidiaGTX1080TiGPU上以76FPS处理4K,以104FPS处理HD。与大多数现有的逐帧作为独立图像进行视频抠图的方法不同,我们的方法使用循环架构来利用视频中的时间信息,并在时间一致性和抠图质量方面取得了显著改进。此外,我们提出了一种新的
- 论文阅读:Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance
万里鹏程转瞬至
#语义分割论文阅读
发表时间:2021年8月25日项目地址:https://peterl1n.github.io/RobustVideoMatting/论文地址:https://arxiv.org/pdf/2108.11515.pdf我们介绍了一种鲁棒的,实时的,高分辨率的人体视频匹配方法,以实现了新的最先进的性能。我们的方法比以前的方法要轻得多,可以在NvidiaGTX1080TiGPU上以76FPS处理4K和10
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用GAN得有GPU
imagemattingGAN人工智能计算机视觉深度学习卷积
BACKGROUNDMATTING当前的问题及概述:目前的alphamatting方法主要依赖于trimap来指导estimatealpha。而本文研究了除了trimap信息外的背景信息和alpha信息进行estimatealpha。模型及loss:2.1GeneratorG本文提出的AlphaGan-BGNetwork是建立在第一个提出的GAN来估计alphamatte的AlphaGAN:Gen
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叶舟
MattingMatting数据集
本文整理了多种Matting数据集:alphamatting、PPM-100、Matting_Human_Half、RealWorldPortrait-636、PhotoMatte85、DVM、AIM-500等;所有数据集已经打包放在百度云盘,大家可以自由下载:https://pan.baidu.com/s/15Q6BgYv6tSY7pywJzx90FQ?pwd=5apj提取码:5apj1.alp
- PP-Matting:trimap free的高精度自然图像抠图
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Matting论文笔记DeepLearningMattingPP-Mattingtrimap-free高精度抠图SCBHRDB
论文:https://arxiv.org/abs/2204.09433代码:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg1、动机在自然图像抠图领域,大多数方法都是基于Trimap来做抠图,这种trimap-based的方式在抠图时还需要用户绘制一个trimap作为模型输入,这大大限制了实际中的应用。虽然也有一些trimap-free方法提出,但其抠图质量往往不
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[Matting]论文阅读:DeepImageMatting详细解读一、摘要任务二、方法2.1第一部分(Mattingencoder-decoderstage)2.2第二部分(Mattingrefinementstage)2.3数据部分(ComposedDatasets)三、实验结果3.1训练过程3.2实验结果四、结束语写在前面文章链接:linkgithub复现链接:link随着深度学习的成熟与发
- matting系列论文笔记(一):Deep Image Matting
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matting系列论文笔记(一):DeepImageMatting刚刚入了ImageMatting的坑,后续会更新系列相关的文章。这个坑目前还没有人满为患,好的文章没有很多,综述文章也没有囊括比较新的方法。论文链接:2017DeepImageMattingpytorch代码:https://github.com/foamliu/Deep-Image-Matting-PyTorch文章目录matti
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Matting论文笔记DeepLearningMatting深度学习Matting开山之作DIM
论文:https://arxiv.org/pdf/1703.03872.pdf代码:GitHub-foamliu/Deep-Image-Matting-PyTorch:DeepImageMattingimplementationinPyTorch1、动机在此之前的Matting方法要么是用传统方法,要么是传统+深度学习的组合,他们都难以达到理想效果。因此,本文提出了一个利用trimap来作为辅助输
- 学习deep image matting
噜啦啦ya
主要是用于记录学习deepimagematting的过程Python相关使用Python,会有不同的环境创建Python虚拟环境#创建一个名叫python36,python3.6版本的虚拟环境condacreate-npython36python=3.6切换到对应的环境condaactivatepython36查询环境列表condaenvlist4.退出环境sourcedeactiave5.安装(
- image-matting 一些参考
chaooooooo
图像处理计算机视觉
pythonmmagic_inference_demo.py--model-namegca--img../resources/input/matting/flowers/sources/0000.png--trimap../resources/input/matting/flowers/trimaps/medium/0000.png--result-out-dir../resources/outp
- Python抠图:使用OpenCV实现背景去除
很酷的站长
编程笔记pythonopencv开发语言
一、了解抠图和OpenCV库抠图(Matting)是图像处理领域的重要任务之一,旨在将对象与其它部分分离。OpenCV是一个开源计算机视觉库,它提供了丰富的函数和工具进行图像编辑处理,可以简单而快速地实现抠图功能,同时可以进行更多的图像处理、分析。下面我们将基于OpenCV,详细介绍如何使用Python实现背景去除功能。二、获取图像和处理方法在进行抠图前,我们需要先选定图片和处理的方法。这里我们以
- 将pytorch的pth文件固化为pt文件
yuanlulu
pytorchpytorch深度学习人工智能
说明我参考了一个开源的人像语义分割项目mobile_phone_human_matting,这个项目提供了预训练模型,我想要将该模型固化,然后转换格式后在嵌入式端使用。该项目保存模型的代码如下:lastest_out_path="{}/ckpt_lastest.pth".format(self.save_dir_model)torch.save({'epoch':epoch,'state_dict
- Deep Automatic Natural Image Matting
程序小K
神经网络目标分割人工智能计算机视觉深度学习
https://github.com/JizhiziLi/AIM工程地址抠图的传统方法通常是基于trimap(三值图)对前景、背景和alpha进行估计,但当图像中的前景和背景颜色相似或有着比较复杂的纹理时,传统算法很难取得比较好的效果。自动图像抠图(Automaticimagematting,AIM)是指在不需要任何像trimap等辅助输入的情况下,从任意自然图像中估计出软前景,对图像编辑非常有用
- PP-Matting: AI高精度图像前景Matting,让抠图轻而易举
人工智能研究所
人工智能之计算机视觉人工智能
分割和Matting的一个重要区别是:分割返回的是像素分类标签,其结果是整型数据;而Matting返回的是属于前景或背景的概率P,从而在前景与背景交互区域产生渐变的效果,使得抠图更加自然。Matting分割模型训练完成后,对于原始图像每个位置上的像素,都将生成一个表示其前景透明度的值,称为Alpha。图像中所有Alpha值的集合称为AlphaMatte。最后,利用Alpha将原始图像的对应位置上的
- PaddleSeg在Windows上的配置及人像分隔使用
fengbingchun
DeepLearningPaddleSeg
PaddleSeg是基于飞桨PaddlePaddle开源的端到端图像分割套件,提供语义分割、交互式分割、Matting、全景分割四大分割能力。源代码地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg,license为Apache-2.0,最新发布版本为2.8。Windows上通过Anaconda安装:1.安装cuda11.6和cuDNN8.4.0:(1).从h
- backgroundremover说明
四两波千金
计算机视觉人工智能深度学习
sage:backgroundremover[-h][-m{u2net,u2net_human_seg,u2netp}]#指定模型[-a[ALPHA_MATTING]][-afALPHA_MATTING_FOREGROUND_THRESHOLD]前景阈值"ALPHA_MATTING_FOREGROUND_THRESHOLD"表示该参数的取值。在具体的应用场景中,该参数通常用于指定alphamatt
- 抠图算法-Alpha Matting
zhou pure
AlphaMatting
目录概述graphcutAlphaMatting概述对于抠图,比较简单的方法是图像分割,这是很老的方法,但这其实算不上真正意义的抠图,因为他的主要目的是用于图像之间块与块的分割。典型的就是grabcut算法,opencv上面有相应的优化好的算法。还有一种就是对于前后景的分割,叫做AlphaMatting,这是抠图的主要实现方法,好的算法对头发丝也能处理得很好,最近主要实现了2010年的一篇论文《S
- Image Matting 抠图算法
酒酿小圆子~
机器学习&深度学习
1.ImageMatting综述ImageMatting传统方法和深度学习方法回顾2.ImageMatting经典算法2017DIM:DeepImageMatting[1]2018AlphaGAN[2]2019SampleNet[3]Context-Aware[4]IndexNet[5]2020HAttMatting[6]参考博客:CVPR2020|HAttMatting,让抠图变得如此简单!ba
- 2017 CVPR之image matting(抠图):Deep Image Matting
用GAN得有GPU
imagematting算法深度学习计算机视觉卷积网络
DeepImageMatting当前的问题及概述:当图像具有相似的前景和背景颜色或复杂的纹理时,以往的算法性能较差,主要是两个方面:1)只使用low-levelfeature,2)缺少high-levelcontext。本文较之间的工作最大的改进在于,本文更加细致的学习了alphamattes中的自然结构,而不是主要依赖颜色信息进行imagematting。模型及loss:2.1Newmattin
- Image Matting(抠图)
愚昧之山绝望之谷开悟之坡
笔记术语其他计算机视觉
imagematting技术了,中文简称抠图技术。matting的方法他会重点优化那些不确定区域。理解一个任务最直接的方式就是看他的评价指标。这真实反映了这个任务的需求。matting有个指标是计算梯度的差异,这个很明显就是在针对那些模糊区域的预测。相较于分割更注重整体,matting可能会更偏向于细节。而且matting一般会提供三元图来指示确定区域,不确定区域。虽然现有方法有的直接想要从数据中
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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