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cv_2025
YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理opencv
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,
- 【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)
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
- 【论文简述】Rethinking Cross-Entropy Loss for Stereo Matching Networks(arxiv 2023)
华科附小第一名
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
- 立体匹配算法(Stereo correspondence)SGM
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双目视觉原理与攻击算法
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
Jurio.
科研经验CVqtui开发语言opencv
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=1001
- 【论文简述】High-frequency Stereo Matching Network(CVPR 2023)
华科附小第一名
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
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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,
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CV科研随想录
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论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/html/Jing_Uncertainty_Guided_Adaptive_Warping_for_Robust_and_Efficient_Stereo_Matching_ICCV_2023_paper.html概述 当前基于相关性代价体的立体匹配方法在跨域预测上表现不佳,导致模型在现实世界
- 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》
CV科研随想录
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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
计算机视觉深度学习人工智能
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
航空界的小爬虫
openCV
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
- Cascade-MVSNet论文笔记
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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
雅致教育
深度学习python计算机毕业设计深度学习YOLO目标检测
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
zfywen
计算机视觉人工智能c++
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)
陈子迩
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
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =