- PointMixer论文阅读笔记
ZHANG8023ZHEN
论文阅读笔记
MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构,比起Transformer和CNN的节构笨重,MLP-mixer不仅节构简单,而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳,PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时,还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。
- 【论文阅读】RadHAR:通过毫米波雷达生成的点云识别人类活动
dotJunz
论文阅读论文阅读
文章目录原文题目摘要1引言2背景2.1毫米波雷达3RADHAR概述3.1数据收集和预处理3.2MMActvity数据集3.3数据预处理3.4分类器4评价5结论原文题目RadHAR:HumanActivityRecognitionfromPointCloudsGeneratedthroughaMillimeter-waveRadar摘要准确的人类活动识别(HAR)是实现新兴的情境感知应用的关键,这些
- 【论文】点云识别与分割:PointNet
杨keEpsTrong-
点云深度学习神经网络python
1引言早期三维场景的识别与分割主要有三种方法,一是多视角,即将多张二维图片堆叠成三维立体做以处理,二是体素化,即对若干能表达实体的立方体素进行处理,三是非欧式处理。点云相较来说容易获取且表达简单,PointNet就是一种点云的识别与分割的方法。2分析点云主要有三个性质,它决定其不可使用简单的深度学习方法进行分割处理;一是无序性,即点云的输入是无序的,但是其在空间中呈现的效果不会因顺序发生改变;二是
- 『点云识别』基于对应分组的三维物体识别
爱钓鱼的歪猴
点云深度学习机器学习人工智能点云识别
SHOT特征描述子SHOT(SignatureofHistogramsofOrientations)是一种用于描述点云特征的算法。它基于点云的法线信息和局部区域的形态分布统计,用于表示点云中的局部形状信息。SHOT特征描述子在三维物体识别、匹配和配准等任务中广泛应用。SHOT特征描述子的计算步骤如下:选择一个中心点,并计算该点的法线方向。在该中心点周围选择若干个邻域点(例如,使用半径搜索或Kd树搜
- 点云识别-多个目标物体配准
小修勾
PCL点云学习经验分享
点云配准-多个目标物体配准综述算法流程过程结论综述常见的点云配准都是单一配准,最经典的为粗配+icp精配准。本文依据pcl中cg算法,利用hough进行识别。算法流程1、计算法线2、均匀降采样3、shot描述子计算4、寻找对应关系5、利用hough进行配准过程1、原始点云如下(注:点云数据来自鹏力3D相机)2、配准显示:3、配准结果:绿色为模板点云,红色为配准后的点云,蓝色为采样后的模板与场景点云
- 3D点云识别安全吗? 学界提出健壮性分析数据集:ModelNet40-C
Amusi(CVer)
计算机视觉机器学习人工智能深度学习python
点击下方卡片,关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货,第一时间送达3D点云识别安全吗?学界提出健壮性分析数据集ModelNet40-C点云失真为3D深度学习带来新的挑战!论文:BenchmarkingRobustnessof3DPointCloudRecognitionAgainstCommonCorruptions论文地址:https://arxiv.org/abs/2201.12296项目主
- 基于PCL的QT开发(两个月内更新完)
小修勾
PCL点云学习PCLQT开发qt点云pcl
《QT+PCL学习记录》最新补充:《QT+PCL》补充一、《QT+PCL第一章》基本操作二、《QT+PCL第二章》点云显示三、《QT+PCL第三章》点云滤波四、《QT+PCL第四章》点云关键点五、《QT+PCL第五章》点云特征六、《QT+PCL第六章》点云配准七、《QT+PCL第七章》点云分割八、《QT+PCL第八章》点云识别九、《QT+PCL第九章》点云重建最新补充:《QT+PCL》补充《QT+
- 点云数据滤波处理(PCL实现)
深圳视觉软件JJ
C#算法计算机视觉人工智能
引:点云数据滤波处理(PCL实现)-简书2020.01.0314:29:02字数942阅读5,412点云数据滤波处理(PCL实现)1.滤波器介绍点云目标识别的流程:数据采集->滤波->点云分割->点云识别,数据采集可以通过RGBD相机或者激光雷达等设备采集。由于采集设备精度,环境因素,光照因素,物体表面性质等影响,会导致点云数据不可避免的出现噪音。滤波过程就是为了解决点云数据密度不规则不平滑,离群
- 点云上的卷积神经网络及其部分应用
深蓝学院
人工智能3D点云计算机视觉卷积神经网络
本次公开课由李伏欣老师主讲,李伏欣老师是美国俄勒冈州立大学助力教授,公开课主要介绍了涵盖3D点云领域的研究,并重点介绍了李老师近期的最新工作内容。公开课回放链接:https://www.shenlanxueyuan.com/open/course/33本次分享首先介绍了最近几年的两篇经典论文中3D点云识别的工作,详细介绍PointNet++与PointNet;接着由传统CNN入手,逐渐引入Poin
- 点云特征提取及分类、VFH、SVM、CNN
SensorFusion
点云模型训练分类几何学机器学习
随着激光雷达,RGBD相机等3D传感器在机器人,无人驾驶领域的广泛应用。针对三维点云数据的研究也逐渐从低层次几何特征提取(PFH,FPFH,VFH等)向高层次语义理解过渡(点云识别,语义分割)。与图像感知领域深度学习几乎一统天下不同,针对无序点云数据的深度学习方法研究则进展缓慢。分析其背后的原因,不外乎三个方面:1.点云具有无序性。受采集设备以及坐标系影响,同一个物体使用不同的设备或者位置扫描,三
- 【3D点云识别】PointNet++论文及代码解读
KirutoCode
VOS
PointNet++论文及代码理解解决什么问题本文创新点\贡献前人方法方法问题定义方法概述HierarchicalPointSetFeatureLearningRobustFeatureLearningunderNon-UniformSamplingDensityPointFeaturePropagationforSetSegmentation代码数据读取基本函数网络结构错误记录实验结果解决什么问
- 【点云识别】Adaptive Hierarchical Down-Sampling for Point Cloud Classification(CVPR 2020)
orientliu96
点云识别点云
AdaptiveHierarchicalDown-SamplingforPointCloudClassification本文介绍一篇cvpr2020里面关于点云分类降采样的文章。论文没有开源代码1.问题FPS的时间复杂度太高,类似Samplenet的方法会产生新的点,随机采样无法保证重要的点被保留下来。所以本文提出了一种不产生新的点的采样方法。2.思想整体思想非常简单,借鉴pointnet中最后的
- 【点云识别】D3Feat: Joint Learning of Dense Detection and Description of 3D Local Features(CVPR 2020 Oral)
orientliu96
点云识别
D3Feat:JointLearningofDenseDetectionandDescriptionof3DLocalFeatures本文介绍一篇cvpr2020里面关于点云matching的文章。论文代码1.问题PointCloudMatching。前人的工作没有将点云的dectection和descriptors联合起来学习,会导致detector不能匹配上descriptor的能力。2.思想
- 【点云识别】Weakly Supervised Semantic Point Cloud Segmentation: Towards 10x Fewer Labels(CVPR 2020)
orientliu96
点云识别
WeaklySupervisedSemanticPointCloudSegmentation:Towards10xFewerLabels本文介绍一篇cvpr2020里面关于点云弱监督分割的文章。论文目前还没有开源代码1.问题点云的弱监督分割2.思想根据弱监督的特点,提出了incompletesupervisionbranch和inexactsupervisionbranch。同时,作者认为任何一个
- 【点云识别】Multi-Path Region Mining ForWeakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds
orientliu96
点云识别
Multi-PathRegionMiningForWeaklySupervised3DSemanticSegmentationonPointClouds本文介绍一篇cvpr2020里面关于点云弱监督分割的文章。论文目前还没有开源代码1.问题目前获得大规模点云已经不是一件困难的事情了,但是对其进行标注是十分费时。例如ScanNet数据集,对一个scan标注时间的中位数和平均数大概是16.8min和2
- 【点云识别】PointGroup: Dual-Set Point Grouping for 3D Instance Segmentation (CVPR 2020)
orientliu96
点云识别
PointGroup:Dual-SetPointGroupingfor3DInstanceSegmentation本文介绍一篇cvpr2020里面关于点云实例分割的文章。论文目前还没有开源代码1.问题和2D图片不同,3D点云不存在遮挡现象,存在大量的voidspace,本文想充分利用voidspace进行分割。2.思想那么如何利用这些voidspace呢?本文采取一种shift的思想,正因为voi
- 【点云识别】PointContrast: Unsupervised Pre-training for 3D Point Cloud Understanding (ECCV 2020)
orientliu96
点云识别点云
PointContrast:UnsupervisedPre-trainingfor3DPointCloudUnderstanding本文介绍一篇ECCV2020里面关于点云无监督预训练的文章。论文目前还没有开源代码1.问题点云无监督预训练2.思想点云的预训练领域处于比较空白的状态,本文focuson高级别的场景理解任务,提出了一种无监督的PointContrast与训练方法。文章主体依赖于FCGF
- 【点云识别】Mapping in a Cycle: Sinkhorn Regularized Unsupervised Learning for Point Cloud Shapes ECCV2020
orientliu96
点云识别点云
MappinginaCycle:SinkhornRegularizedUnsupervisedLearningforPointCloudShapes本文介绍一篇ECCV2020里面关于点云无监督学习的文章。论文目前还没有开源代码1.问题点云形状的无监督学习2.思想本文的主体思路是延续Unsupervisedcycle-consistentdeformationforshapematching这篇文
- 【点云识别】Feature-metric Registration: A Fast Semi-supervised Approach for Robust Point Cloud(CVPR 2020)
orientliu96
点云识别
Feature-metricRegistration:AFastSemi-supervisedApproachforRobustPointCloudRegistrationwithoutCorrespondences本文介绍一篇cvpr2020里面关于点云半监督配准的文章。论文没有开源代码1.问题点云的弱监督配准问题2.思想followpointlk的一份工作,认为不同位姿的点云提取出的特征是不同
- 视频教程-机器学习导论(理论课程全面录制)-机器学习
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机器学习导论(理论课程全面录制)乐川科技有限公司CEO,人工智能培训讲师,专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目,专注于机器学习与计算机视觉领域,长期参与无人驾驶汽车项目,专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪,善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的新算法。王而川¥99.00立即订阅订阅后:请点击此处观看视频课程视频教程-机器学习导论(理论课程全面录制)-机器学习学
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机器学习概论--入门精讲视频乐川科技有限公司CEO,人工智能培训讲师,专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目,专注于机器学习与计算机视觉领域,长期参与无人驾驶汽车项目,专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪,善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的新算法。王而川¥49.00立即订阅订阅后:请点击此处观看视频课程视频教程-机器学习概论--入门精讲视频-机器学习学习有效期
- 【点云识别】3D-MPA: Multi Proposal Aggregation for 3D Semantic Instance Segmentation (CVPR 2020)
orientliu96
点云识别
3D-MPA:MultiProposalAggregationfor3DSemanticInstanceSegmentation本文介绍一篇cvpr2020里面关于点云识别的文章。论文目前还没有开源代码1.问题3D目标检测的主要难点在于如何预测和处理objectproposal。一种思路是是自上而下的方式,先回归大量的box,然后再进行第二阶段的优化。但是如果box的偏差比较大,此类方法就很难奏效
- 点云特征提取--vfh
阿GEM是我的
模式识别&图像处理
开始做点云识别了,在matlab上自己写了一个点云特征提取脚本,跑出来的效果还不错,于是想跟pcl官网的点云特征提取算法比较一下,看看两者在识别上谁会好一点。vfh代码我参考某位博主的,忘记是谁了阿。我封装成了一个函数,输入点云,返回308维的点云特征。#include#include//法线特征pcl::PointCloudGetVFHFeature(pcl::PointCloud::Ptrcl
- 点云识别-Geometry Sharing Network for 3D Point Cloud Classification and Segmentation
alfred_torres
点云识别
2020AAAI一种关注几何特征的点云分类和Part分割网络摘要原文译文Inspiteoftherecentprogressesonclassifying3DpointcloudwithdeepCNNs,largegeometrictransformationslikerotationandtranslationremainchallengingproblemandharmthefinalclas
- 3D 点云识别: Geometric Feedback Network for Point Cloud Classification
alfred_torres
点云识别
GeometricFeedbackNetworkforPointCloudClassification用于点云分类的几何特征反馈网络2019/12/2arXiv摘要Asthebasictaskofpointcloudlearning,classificationisfundamentalbutalwayschallenging.分类任务作为点云学习中的基础任务,是至关重要并且一直存在挑战性。Toa
- 3D点云数据结合深度学习入门基础(目标篇)
可乐粑粑
3D识别与语义分割
最近,老师让我们研究深度学习与3D点云数据的研究方向,开始时,确实也不清楚何为3D点云,以及深度学习。由于实验室师弟师妹全部是做深度学习识图相关横向研究工作的,所以很快的就掌握了,深度学习识图技术,主要是应用于平面图片的目标检测与分割(分类)工作。而其目标图片为我们日常使用电脑经常见到的各类Png,jpg等图片格式。但是3D点云识别又是个什么格式的东西呢,对于没接触到的朋友,第一感觉就是,我们识别
- 点云识别-Learning to Sample
alfred_torres
点云识别
LearningtoSample2019CVPR摘要原文译文Processinglargepointcloudsisachallengingtask.Therefore,thedataisoftensampledtoasizethatcanbeprocessedmoreeasily.处理大规模点云是一项具有挑战性的任务,因此,一般把点云下采样到数量较少的size,方便处理Thequestionis
- 【点云识别】RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds (CVPR 2020 Oral)
orientliu96
点云识别
RandLA-Net:EfficientSemanticSegmentationofLarge-ScalePointClouds本文介绍一篇cvpr2020里面关于大场景下点云分割的文章。论文代码1.问题为了解决的问题很直接,超大规模的点云分割2.思想网络架构如上,本文花了大量的时间论述针对超大规模的点云场景,目前只能使用随机采样这种快速的采样方法。对比部分可以详见论文。为了与随机采样这种方法相适
- 视频教程-机器学习算法之线性模型视频教学-机器学习
weixin_30392923
机器学习算法之线性模型视频教学乐川科技有限公司CEO,人工智能培训讲师,专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目,专注于机器学习与计算机视觉领域,长期参与无人驾驶汽车项目,专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪,善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的新算法。王而川¥117.00立即订阅订阅后:请点击此处观看视频课程视频教程-机器学习算法之线性模型视频教学-机器学习学习
- 【点云识别】Learning to Segment 3D Point Clouds in 2D Image Space (CVPR 2020)
orientliu96
点云识别
LearningtoSegment3DPointCloudsin2DImageSpace本文介绍一篇cvpr2020里面关于点云部件分割的文章。论文代码1.问题相比于2DU-net的架构上,点云上的部件分割没有取得比较好的进展。所以这篇文章,将3D点云投影到2D空间上,再使用U-net的架构进行分割,取得的效果可谓是遥遥领先!2.思想整体流程就是以下三步Constructgraphsfrompoi
- 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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