机器学习_深度学习毕设题目汇总—

题目
三维点云理解的深度学习方法研究
三维点云配准识别与标记技术研究
二维图像去反射和三维点云分析的深度学习模型研究
基于三维点云分析的智能汽车目标检测方法研究
基于激光点云的复杂三维场景多态目标语义分割技术研究
点云局部特征描述与匹配研究
点云数据预处理之关键算法研究
航空影像辅助机载LiDAR点云的建筑物三维模型重建技术研究
面向机械数字化产品的点云模型骨架提取和形状分析研究
3D点云监督的人脸活体检测算法研究
RGB-D图像和点云图像实例分割方法研究
一种基于2D图像驱动的稀疏点云分割方法
三维激光点云特征提取及配准算法改进
三维点云与RGB的融合与语义分割方法研究
三维点云图形的分类和分割
三维物体点云位姿估计的多尺度深度学习方法研究
三维视觉中的相机定位和点云感知算法研究
利用3维点云拓展开源地图OSM获取路面高度信息的方法
动态场景下多无人机VSLAM的点云地图融合算法
双目视觉生成道路稠密点云地图的关键算法研究
基于3D点云数据的加工特征自动识别
基于3D点云深度学习的视觉语义地图构建研究
基于3D点云的语义分割与地图生成方法
基于3D点云配准技术的智能精密测量算法研究及其应用开发
基于B样条曲面的三维点云物体识别方法
基于CRF模型的车载激光点云分类
基于LiDAR-高光谱数据特征表示方法的点云标记
基于PointNet的建筑物点云三维语义建模研究
基于PointSIFT的船舶分段构件三维扫描点云的分割算法研究
基于三维激光点云数据的室外场景理解
基于三维激光点云的复杂场景人体目标识别
基于三维点云数据的空间插值和场景语义分割研究
基于三维点云数据的路面异物检测方法研究
基于三维点云的农林作物三维重建方法与特征提取研究
基于三维点云的室内目标检测研究
基于三维点云的室外场景分类与重建方法研究
基于三维点云的小型植物表型提取研究
基于三维点云的特征分割及其位置关系识别
基于三维点云的语义分割与场景理解
基于三维点云的零部件识别与位姿估计技术研究
基于体素化的深度置信网络车载LiDAR点云分类
基于全波形TLS点云的植被遮挡目标探测及可见性分析方法的研究
基于全融合网络的三维点云语义分割
基于八叉搜索的点云语义分割网络设计与实现
基于几何深度学习的三维点云场景理解研究
基于分割先验的弱支撑平面三维点云增强方法研究
基于单张图片的三维点云重建技术研究
基于单目视觉多视图几何的三维点云重建算法研究
基于卷积神经网络的激光点云三维目标识别
基于卷积神经网络的点云分类方法研究
基于卷积神经网络的点云语义分割与分类研究
基于卷积神经网络的离散三维点云处理研究
基于图像与点云融合的交通主体检测方法研究
基于图像和激光点云的车辆前方行人碰撞预警方法研究
基于图像和激光雷达点云数据融合的非结构化道路识别
基于图卷积神经网络的3D点云分类与分割算法研究
基于图卷积神经网络的点云语义分割
基于图卷积神经网络的目标点云分类算法研究
基于图卷积网络的三维点云识别研究
基于图神经网络的三维点云识别及分割方法研究
基于多线激光雷达点云的无人驾驶车辆检测方法
基于多线激光雷达点云的高精度车辆及行人检测
基于多编码解码器的无结构点云形状补全算法研究
基于孪生网络的3D点云深度学习分类
基于室内SLAM点云数据的建筑物部件提取及建模
基于局部描述子的点云配准算法研究
基于局部空间特征的点云分类方法研究
基于改进PointNet的点云曲率估计和数据简化
基于注意力机制与图卷积的点云识别研究
基于深层神经网络的三维点云细粒度分割算法研究
基于深度学习的三维激光点云语义分割算法研究
基于深度学习的三维激光点云轨道对象语义分割与提取
基于深度学习的三维点云人脸识别技术研究
基于深度学习的三维点云分割与球体辨识
基于深度学习的三维点云分类与分割研究
基于深度学习的三维点云场景理解方法研究
基于深度学习的三维点云处理技术研究
基于深度学习的三维点云感知方法研究
基于深度学习的三维点云数据检索研究
基于深度学习的三维点云识别方法研究
基于深度学习的三维点云识别检测的研究
基于深度学习的三维点云识别研究
基于深度学习的三维点云语义分割研究
基于深度学习的人体点云骨架提取方法研究
基于深度学习的倾斜摄影测量点云建筑物语义与实例联合分割
基于深度学习的全景图像和点云融合目标检测与定位系统
基于深度学习的兵马俑点云降采样及形状补全方法研究
基于深度学习的单目视觉三维点云重建技术研究
基于深度学习的单视图三维点云重建方法研究
基于深度学习的图像与点云可视化对象标注
基于深度学习的机载点云分类研究
基于深度学习的激光扫描SLAM三维点云质量评价
基于深度学习的点云三维目标检测算法研究
基于深度学习的点云分类技术研究
基于深度学习的点云分类研究
基于深度学习的点云匹配研究
基于深度学习的点云去噪与模型分类研究
基于深度学习的点云场景语义分割方法研究
基于深度学习的点云树木分割及其胸径估计
基于深度学习的点云目标识别与配准
基于深度学习的超分辨率点云生成方法研究
基于深度学习的车载道路场景点云自动分类
基于深度学习的面向机载激光点云的单木分割算法研究
基于深度点云卷积神经网络DPCNet的三维场景分割
基于深度神经网络的道路环境点云分割技术研究
基于激光点云与图像融合的车辆检测方法研究
基于激光点云和多视角图像的城市道路树木检测与分类
基于激光点云数据的目标识别和跟踪
基于激光点云的地面自然场景目标检测与识别
基于激光雷达点云图像的目标识别方法研究
基于激光雷达点云数据的车辆检测
基于激光雷达点云的自动驾驶场景语义理解方法
基于点云和图像融合的三维目标检测
基于点云数据的三维场景语义分割算法
基于点云数据的车辆识别方法研究
基于点云深度卷积网络的三维手势姿态估计方法研究
基于点云的物体姿态估计研究与应用
基于点云的目标检测方法研究
基于点云相机的机械臂抓取位姿生成方法研究
基于点云配准的单目视觉多人增强现实机制的研究
基于特征线的兵马俑点云简化方法研究
基于特征表示的点云目标识别方法研究
基于生成对抗网络的三维点云形状修复算法研究
基于视觉图像与激光点云融合的交通车辆检测
基于视锥的点云三维目标检测
基于雷达点云与图像结合的3D目标检测算法研究
建筑物三维点云配准方法研究
彩色结构光三维测量拼接与点云目标识别方法研究
深度学习理论在点云数据植被剔除问题中的应用
激光雷达点云特征提取和数据分割研究
激光雷达点云的时空稠密化算法研究
点云法向估计与匹配技术的研究
点云语义分割和建模
生成对抗网络下点云模型的三维重建与目标识别研究
联合实例分割的3D点云语义地图创建研究
船体分段三维扫描点云中的合拢面智能识别研究
融合机载CCD影像和LiDAR点云数据的单木树种分类
车载三维成像系统点云精度优化方法研究
车载点云中道路标识线的提取及识别
输电通道机载LiDAR点云分类方法研究
针对三维点云数据的语义分割网络设计与实现
面向3D点云的深层神经网络池化研究
面向室内三维场景散乱点云语义分割的PointUnet网络研究
面向无人驾驶的彩色点云目标快速标注与检测算法
面向自动驾驶的激光雷达点云实时目标聚类与识别方法研究
高压输电线路机载LiDAR点云滤波及特征提取技术研究

机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
我的烦恼余建梅
我的烦恼。女儿问我：“你给学生布置什么作文题目？”“《我的烦恼》。”“他们都这么大了，你觉得他们还有烦恼吗？”“有啊！每个人都会有自己烦恼。”“我不相信，大人是没有烦恼的，如果说一定有的话，你的烦恼和我写作业有关，而且是小烦恼。不像我，天天被你说，有这样的妈妈，烦恼是没完没了。”女儿愤愤不平。每个人都会有自己的烦恼，处在上有老下有小的年纪，烦恼多的数不完。想干好工作带好孩子，想孝顺父母又想经营好自
每日一题——第八十九题互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练 c语言
题目：在字符串中找到提取数字，并统计一共找到多少整数，a123xxyu23&8889，那么找到的整数为123，23，8889//思想：#include#include#includeintmain(){charstr[]="a123xxyu23&8889";intcount=0;intnum=0;//用于临时存放当前正在构建的整数。boolinNum=false;//用于标记当前是否正在读取一个整
每日一题——第九十题互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练 c语言
题目：判断子串是否与主串匹配#include#include#include//////判断子串是否在主串中匹配//////主串///子串///boolisSubstring(constchar*str,constchar*substr){intlenstr=strlen(str);//计算主串的长度intlenSub=strlen(substr);//计算子串的长度//遍历主字符串，对每个可能得
每日一题——第八十四题互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练 c语言
题目：编写函数1、输入10个职工的姓名和职工号2、按照职工由大到小顺序排列，姓名顺序也随之调整3、要求输入一个职工号，用折半查找法找出该职工的姓名#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include#include#defineMAX_EMPLOYEES10typedefstruct{intid;charname[50];}Empolyee;voidinputEmploye
每日一题——第八十二题互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练 c语言
题目：将一个控制台输入的字符串中的所有元音字母复制到另一字符串中#include#include#include#include#defineMAX_INPUT1024boolisVowel(charp);intmain(){charinput[MAX_INPUT];charoutput[MAX_INPUT];printf("请输入一串字符串：\n");fgets(input,sizeof(inp
每日一题——第八十三题互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练 c语言
题目：将输入的整形数字输出,输出1990，输出"1990"#include#defineMAX_INPUT1024intmain(){intarrr_num[MAX_INPUT];intnum,i=0;printf("请输入一个数字：");scanf_s("%d",&num);while(num!=0){arrr_num[i++]=num%10;num/=10;}printf("\"");for(
将cmd中命令输出保存为txt文本文件落难Coder Windows cmd window
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
509. 斐波那契数(每日一题) lzyprime
lzyprime博客(github)创建时间：2021.01.04qq及邮箱：2383518170leetcode笔记题目描述斐波那契数，通常用F(n)表示，形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是：F(0)=0，F(1)=1F(n)=F(n-1)+F(n-2)，其中n>1给你n，请计算F(n)。示例1：输入：2输出：1解释：F(2)=F(1)+
【华为OD机试真题2023B卷 JAVA&JS】We Are A Team 若博豆 java 算法华为 javascript
华为OD2023（B卷）机试题库全覆盖，刷题指南点这里WeAreATeam时间限制：1秒|内存限制：32768K|语言限制：不限题目描述：总共有n个人在机房，每个人有一个标号（1<=标号<=n），他们分成了多个团队，需要你根据收到的m条消息判定指定的两个人是否在一个团队中，具体的：1、消息构成为：abc，整数a、b分别代
想明白这个问题，你才能写下去文自拾
春节放假的时候，又有一天梦见她，第二天她冒着漫天大雪，傻傻地跑来见我。她说，见见傻傻的我，天很冷，心很暖。她回去后，我写了一篇文章，题目叫——从此梦中只有你。我们没在一起的很长一段时间里，她都在我的心底，一次次出现在我的梦里。我对她说，在一起之前，是胆小且闷骚，在一起之后，我变得不要脸了。不要脸的——去爱你。那文章没写完，火车上，给她看了。我有点小失望，花了好几个小时写，她分分钟就看完，很希望她逐
【JS】执行时长(100分) |思路参考+代码解析（C++） l939035548 JS 算法数据结构 c++
题目为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务。假设GPU最多一次执行n个任务，一次执行耗时1秒，在保证GPU不空闲情况下，最少需要多长时间执行完成。题目输入第一个参数为GPU一次最多执行的任务个数，取值范围[1,10000]第二个参数为任务数组长度，取值范围[1,10000]第三个参数为任务数组，数字范围
【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（4) 算法大师华为od 面试 python
华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选**1.Python中的`with`**用途和功能自动资源管理示例：文件操作上下文管理协议示例代码工作流程解析优点2.\_\_new\_\_和**\_\_init\_\_**区别__new____init__区别总结3.**切片（Slicing）操作**基本切片语法
【华为OD技术面试真题 - 技术面】-测试八股文真题题库（1）算法大师华为od 面试 python 算法前端
华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.黑盒测试和白盒测试的区别2.假设我们公司现在开发一个类似于微信的软件1.0版本，现在要你测试这个功能：打开聊天窗口，输入文本，限制字数在200字以内。问你怎么提取测试点。功能测试性能测试安全性测试可用性测试跨平台兼容性测试网络环境测试3.接口测试的工具你了解哪些
C++ | Leetcode C++题解之第409题最长回文串 Ddddddd_158 经验分享 C++Leetcode 题解
题目：题解：classSolution{public:intlongestPalindrome(strings){unordered_mapcount;intans=0;for(charc:s)++count[c];for(autop:count){intv=p.second;ans+=v/2*2;if(v%2==1andans%2==0)++ans;}returnans;}};
每日一题——第八十八题互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练 c语言
题目：输入一个9位的无符号整数，判断其是否有重复数字#include#include#includeintmain(){charnum_str[10];printf("请输入一个9位数的无符号数：");scanf_s("%9d",&num_str);if(strlen(num_str)!=9){printf("输入的不是一个9位无符号整数，请重新输入");}else{if(hasDuplicate
【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）算法大师华为od 面试 python
华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首张三叨
你知道吗？2016年，全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时，比整个英国的发电量还多40％！前言每天，我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网（IOT）的不断普及，这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代，但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向
nosql数据库技术与应用知识点皆过客，揽星河 NoSQL nosql 数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
209. 长度最小的子数组（滑动窗口）追光者2020 leetcode 双指针/滑动窗口
题目描述给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数target。找出该数组中满足其和≥target的长度最小的连续子数组[numsl,numsl+1,…,numsr-1,numsr]，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回0。示例1：输入：target=7,nums=[2,3,1,2,4,3]输出：2解释：子数组[4,3]是该条件下的长度最小的子数组。示例2：输入：target=4,nums
209. 长度最小的子数组（滑动窗口法）清榎 leetcode刷题 c++leetcode 算法
209.长度最小的子数组题目描述：给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数target。找出该数组中满足其和≥target的长度最小的连续子数组[numsl,numsl+1,...,numsr-1,numsr]，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回0。解答：法一：直接使用暴力法。两重循环，对每一个元素向后进行寻找，若找到一个子数组≥target，比较其长度和result的大小，如果其长度
Python开发常用的三方模块如下：换个网名有点难 python 开发语言
Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg python python 办公效率 python开发 IT
Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
209. 长度最小的子数组-滑动窗口 hequnwang10 Java LeetCode 算法
一、题目描述给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数target。找出该数组中满足其和≥target的长度最小的连续子数组[numsl,numsl+1,…,numsr-1,numsr]，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回0。示例1：输入：target=7,nums=[2,3,1,2,4,3]输出：2解释：子数组[4,3]是该条件下的长度最小的子数组。示例2：输入：target=4,nu
3286、穿越网格图的安全路径 Lenyiin 题解 c++算法 leetcode
3286、[中等]穿越网格图的安全路径1、题目描述给你一个mxn的二进制矩形grid和一个整数health表示你的健康值。你开始于矩形的左上角(0,0)，你的目标是矩形的右下角(m-1,n-1)。你可以在矩形中往上下左右相邻格子移动，但前提是你的健康值始终是正数。对于格子(i,j)，如果grid[i][j]=1，那么这个格子视为不安全的，会使你的健康值减少1。如果你可以到达最终的格子，请你返回tr
遥感影像的切片处理 sand&wich 计算机视觉 python 图像处理
在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先，确保安装了必要的Python库，包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
【2022 CCF 非专业级别软件能力认证第一轮（CSP-J1）入门级 C++语言试题及解析】汉子萌萌哒 CCF noi 算法数据结构 c++
一、单项选择题(共15题，每题2分，共计30分；每题有且仅有一个正确选项)1.以下哪种功能没有涉及C++语言的面向对象特性支持：()。A.C++中调用printf函数B.C++中调用用户定义的类成员函数C.C++中构造一个class或structD.C++中构造来源于同一基类的多个派生类题目解析【解析】正确答案:AC++基础知识，面向对象和类有关，类又涉及父类、子类、继承、派生等关系，printf
推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！小猪包333 写论文人工智能 AI写作深度学习计算机视觉
在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
AI论文题目生成器怎么用？9款论文写作网站简单3步搞定小猪包333 写论文人工智能深度学习计算机视觉
在当今信息爆炸的时代，AI写作工具的出现极大地提高了写作效率和质量。本文将详细介绍9款优秀的论文写作网站，并重点推荐千笔-AIPassPaper。一、千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款功能强大的AI论文生成器，基于最新的自然语言处理技术，能够一键生成高质量的毕业论文、开题报告等文本内容。它不仅提供智能选题、文献推荐和论文润色等功能，还具有较高的用户评价。其文献综述生成功
leetcode-617. 合并二叉树 manba_ leetcode hot100 leetcode 算法
题目描述给你两棵二叉树：root1和root2。想象一下，当你将其中一棵覆盖到另一棵之上时，两棵树上的一些节点将会重叠（而另一些不会）。你需要将这两棵树合并成一棵新二叉树。合并的规则是：如果两个节点重叠，那么将这两个节点的值相加作为合并后节点的新值；否则，不为null的节点将直接作为新二叉树的节点。返回合并后的二叉树。注意:合并过程必须从两个树的根节点开始。示例1：输入：root1=[1,3,2,
二分查找排序算法周凡杨 java 二分查找排序算法折半
一：概念二分查找又称折半查找（折半搜索/ 二分搜索），优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步
java中的BigDecimal bijian1013 java BigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题，查资料用BigDecimal解决，并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习，特转载。原文地址：http://blog.csdn.net/ugg/article/de
Shell echo命令详解 daizj echo shell
Shell echo命令 Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似，都是用于字符串的输出。命令格式： echo string 您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串: echo "It is a test" 这里的双引号完全可以省略，以下命令与上面实例效果一致： echo Itis a test 2.显示转义
Oracle DBA 简单操作周凡杨 oracle dba sql
--执行次数多的SQL select sql_text,executions from ( select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc ) where rownum<81; &nb
画图重绘朱辉辉33 游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候，因为游戏里的棋盘是用线绘制的，而这些东西并不在系统自带的重绘里，所以在移动窗体时，棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。在重写系统重绘方法时，我们要注意一定要调用父类的重绘方法，即加上super.paint(g)，因为如果不调用父类的重绘方式，重写后会把父类的重绘覆盖掉，而父类的重绘方法是绘制画布，这样就导致我们
线程之初体验西蜀石兰线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭，懂多线程才算入门。之前看《编程思想》的多线程章节，看的云里雾里，知道线程类有哪几个方法，却依旧不知道线程到底是什么？书上都写线程是进程的模块，共享线程的资源，可是这跟多线程编程有毛线的关系，呜呜。。。线程其实也是用户自定义的任务，不要过多的强调线程的属性，而忽略了线程最基本的属性。你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务，就跟正常的Ja
linux集群互相免登陆配置林鹤霄 linux
配置ssh免登陆 1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa 2、提示让你输入，什么都不输，三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub 其中id_rsa为秘钥，id_rsa.pub为公钥，使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction aigo mysql
原文：http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html 原因是你使用的InnoDB 表类型的时候, 默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s, 因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错. 你可以把这个时间加长,或者优化存储
Socket编程基本的聊天实现。 alleni123 socket
public class Server { //用来存储所有连接上来的客户 private List<ServerThread> clients; public static void main(String[] args) { Server s = new Server(); s.startServer(9988); } publi
多线程监听器事件模式(一个简单的例子) 百合不是茶线程监听模式
多线程的事件监听器模式监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到创建多线程的事件监听器模式思路: 1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记 2,创建队
spring InitializingBean接口 bijian1013 java spring
spring的事务的TransactionTemplate，其源码如下： public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{ ... } TransactionTemplate继承了DefaultT
Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户 bijian1013 oracle 数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL，以备查用。 select t.table_name as "表名", t.grantee as "被授权的属组", t.owner as "对象所在的属组"
【Struts2五】Struts2 参数传值 bit1129 struts2
Struts2中参数传值的3种情况 1.请求参数绑定到Action的实例字段上 2.Action将值传递到转发的视图上 3.Action将值传递到重定向的视图上一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上 Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上，绑定的规则使用ognl表达式语言
【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A] bit1129 kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
nginx gzip压缩配置 ronin47 nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置更多 0 nginx gzip 配置随着nginx的发展，越来越多的网站使用nginx，因此nginx的优化变得越来越重要，今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢？ gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小，这样，用
java-13.输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点 bylijinnan java
two cursors. Make the first cursor go K steps first. /* * 第 13 题：题目：输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点 */ public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){ ListNode p1=head,p2=head;
Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject bylijinnan java spring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法： 1. Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType) 2. Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper) 第1个方法是只查
[冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术? comsci 技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了? 那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段... &nb
js 获取浏览器型号 cuityang js 浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" content="text/html"/> <meta name=
C# socks5详解转 dalan_123 socket C#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯，Socket4的实现是类似的，注意的事，这里不是讲用C#实现一个代理服务器，因为实现一个代理服务器需要实现很多协议，头大，而且现在市面上有很多现成的代理服务器用，性能又好，
运维 Centos问题汇总 dcj3sjt126com 云主机
一、sh 脚本不执行的原因 sh脚本不执行的原因只有2个 1.权限不够 2.sh脚本里路径没写完整。二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root 修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件 MailTo = MailFrom 三、查询连接数
Yii防注入攻击笔记 dcj3sjt126com sql WEB安全 yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查，可以使用正则表达式或者直接输入字符判断，大部分是只允许输入字母和数字的，其它字符度不允许；对于内容复杂表单的内容，应该对html和script的符号进行转义替换：尤其是<,>,',"",&这几个符号这里有个转义对照表： http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
MongoDB简介[一] eksliang mongodb MongoDB简介
MongoDB简介转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用 MongoDB是一个面向文档的数据库，而不是关系型数据库。与关系型数据库相比，面向文档的数据库不再有行的概念，取而代之的是更为灵活的“文档”模型。另外，不
zookeeper windows 入门安装和测试 greemranqq zookeeper 安装分布式
一、序言以下是我对zookeeper 的一些理解： zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具，好吧，这样说得很抽象，我们举个“栗子”。栗子1号：假设我是一家KTV的老板，我同时拥有5家KTV，我肯定得时刻监视
Spring之使用事务缘由(2-注解实现) ihuning spring
Spring事务注解实现 1. 依赖包： 1.1 spring包： spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar spring-context-4.0.0.
iOS App Launch Option 啸笑天 option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:，其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象，里面存储有此程序启动的原因。 launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节。 1、若用户直接
jdk与jre的区别（_） macroli java jvm jdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK，它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包，可以包括函数库、编译程序等。 JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境，是面向Java程序的使用者，而不是开发者。如果安装了JDK，会发同你
Updates were rejected because the tip of your current branch is behind qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点众观千象 git
$ git push joe prod-2295-1 To [email protected]:joe.le/dr-frontend.git ! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward) error: failed to push some refs to '[email protected]
[一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解 superlxw1234 hive hive元数据结构
关键字：Hive元数据、Hive元数据表结构之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述，Hive是什么”中介绍过，Hive自己维护了一套元数据，用户通过HQL查询时候，Hive首先需要结合元数据，将HQL翻译成MapReduce去执行。本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途，以Hive0.13为例。文章最后面，会以一个示例来全面了解一下，
Spring 3.2.14，4.1.7，4.2.RC2发布 wiselyman Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止)，后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时，Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。

机器学习_深度学习毕设题目汇总——点云

你可能感兴趣的:(毕设题目,机器学习,深度学习,计算机视觉)