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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
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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
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CVPython科研经验uiqtpythonopencv
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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
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- 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
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- 【论文简述】High-frequency Stereo Matching Network(CVPR 2023)
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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)
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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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目标跟踪人工智能深度学习单目测距yolov5测速yolov8测距
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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
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
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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
- 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
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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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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
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#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
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
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yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
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工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发