立体视觉SGBM算法的实现,多方向DP部分求助 [问题点数:40分,结帖人renshengrumenglibing]

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DP算法
----- 线型动态规划   f[i,j]:=min(f[i,j],f[i+1,j- 1] (s[i]s[j]=”()”or(”[]”)),f[i+1,j+1]+1 (s[j]=”(”or”[” )  , f[i,j- 1]+1(s[j]=”)”or”]”);     74  棋盘切割   ----- 线型动态规划   f[k,x1,y1,x2,y2]=min{min
【立体匹配之二】SGBM
双目图像稠密匹配可以分为4个基本步骤: Matching cost computation; Cost aggregation: connects the matching cost within a certain neighborhood; Disparity computation: selects the disparity with the lowest matching cost; ...
dp算法总结
01背包 给你n种物品每种物品有一件和一个容量为m的背包 然后给你每种物品的体积和价值 求背包所能容下的最大价值 样例输入 3 8 4 3 3 2 2 1 样例输出 5 程序代码: #include<stdio.h> #include<string.h> #include<algorithm> using namespace std; int v...
立体视觉算法-SGBM(一)
最近一直在学习<em>SGBM</em><em>算法</em>,作为一种全局匹配<em>算法</em>,立体匹配的效果明显好于局部匹配<em>算法</em>,但是同时复杂度上也要远远大于局部匹配<em>算法</em>。<em>算法</em>主要是参考Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information,里面有讲完整的<em>算法</em><em>实现</em>。 OpenCV中实际上是提供了<em>SGBM</em>类进行<em>SGBM</em><em>算法</em>的<em>实现</em>。 #include  #includ
算法DP算法
private static int climbStairs(int n) { if (n == 1) { return 1; } if (n == 2) { return 2; } int num1 = 1; int num2 = 2; for (int i = 2; i &amp;lt; n; i++) { int tmp = num1 + num2; num1 = n...
opencv+python初探SGBM算法
详情看论文或者大佬的博客吧,这里只是用python试一下。 代码: import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt imgL = cv2.imread('/home/your/left/image') imgR = cv2.imread('/home/your/right/image') # disparit...
立体匹配BM算法opencv源代码的一些困惑
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又是一个DP算法问题,实在想不出来了,问问高手
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SGBM立体算法部分概念
opencv <em>SGBM</em>立体匹配(Stereo Matching):目标是从不同视点图像中找到匹配的对应点,计算机<em>视觉</em>中的重要又困难的问题深度计算视差视差图拖尾效应亚像素化KITTI代价计算互信息图像的概率分布P是什么意思?答案一句话,图像的灰度直方图图像的灰度值是0~255,每个灰度值对应的像素个数除以图像像素个数就是该灰度值对应的概率,单幅图像的概率密度是一维的,那么自然地,两幅图像的联合概率密...
立体匹配算法,基于C++的
该资源是立体匹配<em>算法</em>中很有用的一个<em>部分</em>,需要的人可以赶紧下
OpenCV stereo matching 例子
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DP算法(Dynamic Programming,俗称动态规划)是最经典算法之一
<em>DP</em><em>算法</em>(Dynamic Programming,俗称动态规划)是最经典<em>算法</em>之一.本笔记以耳熟能详的数塔问题为引子,深入讨论01背包的解决方法.   首先,如下图所示,要求从顶层走到底层,若每一步只能走到相邻的结点,则经过的结点的数字之和最大是多少?   这个问题,对于任意一个结点,直接选择数字大的子结点显然是不行的.以9为例,如果选择15,当前和24>21,但是15的两个子结
python-opencv获取视频总帧数和帧率
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DP算法设计与分析)
对于由从1到N (1 <= 39)这N个连续的整数组成的集合来说,我们有时可以将集合分成两个<em>部分</em>和相同的子集合。 例如,N=3时,可以将集合{1, 2, 3} 分为{1,2}和{3}。此时称
OpenCv SGBM算法源码解读
OpenCv <em>SGBM</em><em>算法</em>源码解读
DP算法Python源代码
<em>实现</em>了道格拉斯普克<em>算法</em>的Python源代码,用于处理数据压缩
BM、GC、SGBM三种算法的比较和BM在OpenCV3下的参数设置
第一<em>部分</em>BM、GC和<em>SGBM</em><em>算法</em>的性能比较转自:http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/5967291,其中原博主推荐的Stefano Mattoccia大神的讲义Stereo Vision:algorithms and applications,我看了以后觉得非常受用,讲的非常条理全面,里面的参考文献也很经典。第二<em>部分</em>为原创,主要是
双目立体视觉常用的匹配方法
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动态规划(DP)算法求出一个问题的所有解
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VS2017+OpenCV3.3基于SGBM算法的双目立体视觉、双目测距(双目校正和立体匹配)(文档里包含了测试图片)
VS2017+OpenCV3.3基于<em>SGBM</em><em>算法</em>的双目立体<em>视觉</em>、双目测距(双目校正和立体匹配)(文档里包含了测试图片)
DP聚类算法
<em>DP</em>聚类<em>算法</em>的MATLAB代码。代码中有步骤的详细说明和解释。
【双目视觉探索路5】分析整理Learning OpenCV3书中立体标定、校正以及对应代码(3)之SGBM算法
本<em>部分</em>对双目立体<em>视觉</em>的<em>SGBM</em><em>算法</em>进行原理及参数的研究。
模式匹配中的BM算法的C语言源代码
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数塔
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python实现SGBM图像匹配算法
使用python3.7<em>实现</em><em>SGBM</em><em>算法</em>,通过调用opencv库函数来<em>实现</em>图像匹配,计算出左右图的视差图
VS2017+OpenCV3.3基于SGBM算法的双目立体视觉、双目测距(双目校正和立体匹配)
前些日子做了一个关于双目立体<em>视觉</em>的入门作业,现在在这里总结一下学到的一些知识(写的可能会有很多欠缺的地方,还望海涵!) 本篇博客不涉及双目标定的知识,关于双目标定网上资料很多,大家可以自行查找学习。 先说一下本博客的双目立体<em>视觉</em>的<em>实现</em>基础,已知以下信息: (1)双目采集图像分辨率为1920X1024; (2)双目相机相对于虚拟焦平面的外参及各自内参如下: 左视相机: 内参: 像
逆向最大匹配算法之python实现
1.运行环境 python 3.6.4 2.思路 大致思路与正向相同,可参考我的上一篇博客。 3.代码<em>实现</em> import codecs #获得分词字典,存储为字典形式 f1 = codecs.open('./corpus/WordList.txt', 'r', encoding='utf8') dic = {} while 1: line = f1.readline() ...
基于双目立体视觉技术的玉米叶片三维重建
基于双目立体<em>视觉</em>技术的玉米叶片三维重建,基于双目立体<em>视觉</em>技术的玉米叶片三维重建
计算机视觉视差图(SGBM算法)下载
该<em>算法</em>代码主要用于计算机<em>视觉</em>方面,双目相机左右图像通过运行该<em>算法</em>代码可得到视差图。 相关下载链接://download.csdn.net/download/qq_34521859/10748584?u
密集匹配之半全局匹配SGBM
密集匹配,稠密匹配,多向动态规划
cannot import name 'imread' from 'scipy.misc'
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立体视觉-opencv中立体匹配相关代码
三种匹配<em>算法</em>比较 BM<em>算法</em>: 该<em>算法</em>代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState(); int SADWindowSize=15; BMState-&gt;SADWindowSize = SADWindowSize &gt; 0 ? SADWindowSiz...
python3.6+opencv3.4,中为什么cv和cv2不能同时import
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python实现SGBM算法读取视频计算视差图
利用python<em>实现</em><em>SGBM</em><em>算法</em>,<em>实现</em>对视频的读取显示,计算左右视差图,将其播放出来
SAD、BM、SGBM算法获得视差图
调用opencv库提供的BM以及<em>SGBM</em><em>算法</em>获得效果较好的视差图。其中<em>算法</em>具体参数详解见http://blog.csdn.net/this_is_chris/article/details/51810
DP-means k - means聚类算法的比较
使用python进行编码,<em>DP</em>-means和 k - means聚类<em>算法</em>的比较,里面有数据集。
sgbm参数设置
转自 https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/51866567 https://blog.csdn.net/cxgincsu/article/details/74451940 https://blog.csdn.net/u010369450/article/details/78839345 <em>SGBM</em>相关学习链接: 1,原始文献:H...
OpenCV stereo matching 代码 matlab实现视差显示
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础知识 计算机<em>视觉</em>是一门研究使用计算机来模拟人的<em>视觉</em>系统的学科。“一图胜千言”,人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠<em>视觉</em>系统[1]...
三维重建之视图差的计算--SGBM和GC算法
最近一直在做三维重建的毕业设计,看了好多的<em>算法</em>、论文和代码。在查找资料的过程中发现很多人上传的东西真的是没法用,而且全都要积分。我虽说是一个水货,也不致力于从事着方面的研究和工作,但是为了毕设也没办法,目前调通了很多<em>算法</em>,虽然说不清原理,但是还是把代码创传上来,供大家使用。 一、win32项目工程,stereo vision1 1、头文件: #include "stdafx.h" #
天天写算法之回顾总结dp算法
个人理解:dp<em>算法</em>是一种理想状态的<em>算法</em>,假设在这一次之前所有的行动都是最优的,那么挑选出连接这一次状态的(也就是上一次行动)的最有情况加上这一次情况的奖励,那么就是当前这个状态下最优的。总结了一下,主要是针对简单的模板题,这些题目都是我根据hdu的acm step中提炼出来的。其实每一个dp<em>算法</em>,都需要有一个dp数组,无论是一维的还是二位的,用于保存到目前为止的最优状态。可以总结一个公式,在dp题...
DP思路解算法
今天首次接触到<em>DP</em><em>算法</em>,<em>DP</em>是dynamic programming的缩写,中文为动态规划编程,是一种编程思想。 LeetCode上这么一道题: Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters. Examples: Given "abcabcbb",
基于SGBM算法的图像匹配
基于<em>SGBM</em>的图像匹配,在VS2015上进行的开发,基于opencv3,代码是全部的,修改内外参数可以直接使用
opencv stereoMatch BM SGBM
之前在网上也没有现成的代码,现在把库中的sample拿出来,分享下 /* *stereo_match.cpp *calibration * *CreatedbyVictorEruhimovon1/18/10. *Copyright2010ArgusCorp.Allrightsreserved. * */ ...
C语言程序,运行时KMP算法为什么比BF算法要慢?
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算法入门教程——贪心与DP专题
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DP算法即动态规划算法集锦
<em>DP</em><em>算法</em>即动态规划<em>算法</em>。里面有几个我从网上搜集的经典案例
有趣的动态规划入门教程
附上原文地址: http://www.cnblogs.com/sdjl/articles/1274312.html 通过金矿模型介绍动态规划          对于动态规划,每个刚接触的人都需要一段时间来理解,特别是第一次接触的时候总是想不通为什么这种方法可行,这篇文章就是为了帮助大家理解动态规划,并通过讲解基本的01背包问题来引导读者如何去思考动态规划。本文力求通俗易懂,无异性
[matlab]视差图怎么转化为深度图
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双目测距数学原理详解
前言最近用到了双目测距的知识,乍想一下这应该是一个很简单很经典的知识了,理论介绍应该很对并且很详尽才对。可是真正想要明白到能给别人讲懂,还是花了一番功夫。网上的类似的文章很多,但是到多都是一样的知识的重复,看过的人不知道看没看懂就转载,没有加自己感想,导致我理解花了一番功夫,所以还是写一篇记录下吧。如果真的献丑了,请大家包含并指正,共同进步。双目测距理论相机成像中的坐标系
OpenCV3.2.0 双目标定+立体匹配(官方自带例子的使用方法)
一、需要先找到官方标定程序 1.先到OpenCV源码目录下(..\opencv-3.2.0\samples\cpp)找到stereo_calib.cpp(这是利用张正友标定法的程序) 2.在vs中创建项目,然后添加c++源文件,再把上面stereo_calib.cpp文件中的内容拷贝到我们刚添加的文件中,如下图 3.编译一下看看有没有错误(VS+OpenCV配置好的话一
C++创建矩阵
int **p = new int*[m]; for(int i =0; i &amp;lt; m; i++) { p[i] = new int[n]; }
第四章 Ubuntu16.04 Python/Opencv实现双目定位及测距
1、安装Python以及jupyter 本平台是Ubuntu16.04,需要安装python环境,我安装的是python3版本。 (1)首先安装python3 sudo apt-get install python3 #若要安装指定版本的python,这地方可以更改成你需要的版本,比如你要安装3.6版本: sudo apt-get install python3.6 python3.6-d...
求最大连续子段和 的 dp算法
问题描述:      有n个数(以下都视为整数,浮点的也一样),每个数有正有负,现在要在n个数中选取相邻的一段,使其和最大,输出最大的和。 问题分析:     对于这样的问题,我们可以直接用暴力,一个双重循环,虽说可以,但也没有更高明的方法?  我们再分析这个问题,如果我们知道了某个数前面一段数的和,我们就该考虑把这个数加入到前一段,还是重新开始一段。这个地方很重要,如果前一段的
cv2.error: OpenCV(4.0.0)
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A*算法(C++实现
简易地图 如图所示简易地图, 其中绿色方块的是起点 (用 A 表示), 中间蓝色的是障碍物, 红色的方块 (用 B 表示) 是目的地. 为了可以用一个二维数组来表示地图, 我们将地图划分成一个个的小方块. 二维数组在游戏中的应用是很多的, 比如贪吃蛇和俄罗斯方块基本原理就是移动方块而已. 而大型游戏的地图, 则是将各种"地貌"铺在这样的小方块上. 寻路步骤 1. 从起点A开始, 把它作...
动态规划(DP)的原理、实现及应用
1. 由一个例子说开: 斐波那契数列 斐波那契数列是由0和1开始,之后的数就是前两个数的和。 首几个费波那契系数是: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233…… 那我们如何用计算机来生成这些数呢,也就是说,即求斐波那契数列第n位的值。 很简单,用递归就可以了: def fib(n): if n in [0,1]: ...
双目立体视觉Bouguet矫正算法
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双目视觉测距,关于计算距离的几个问题
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Semi-Global Matching(SGM)算法原文理解
参考:@迷雾forest http://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/details/49464017,原博主对SGM<em>算法</em>的精髓理解的很透,我是在参考他文章的基础上,才能看懂SGM<em>算法</em>几处关键的地方。本文的不同在于加入了一些我自己的理解,并且调整了一下整个<em>算法</em>阐述的思路,当是自己的一个阅读笔记。后边打算再做一下SGM原始<em>算法</em>与OpenCV的<em>SGBM</em><em>算法</em><em>实现</em>的对
立体匹配算法
立体匹配<em>算法</em> 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/adong7639/p/4267326.html 立体匹配<em>算法</em>最新动态:http://vision.middlebury.edu/stereo/eval/ 介绍立体匹配的基本原理: http://vision.deis.unibo.it/~smatt/Seminars/StereoVision.pdf(比较清
双目立体视觉的数学原理
1.前言戏说 双目立体<em>视觉</em>是基于视差原理,由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在机器<em>视觉</em>系统中,双目<em>视觉</em>一般由双摄像机从不同角度同时获取周围景物的两幅数字图像,或有由单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像,并基于视差原理即可恢复出物体三维几何信息,重建周围景物的三维形状与位置。 双目<em>视觉</em>有的时候我们也会把它称为体视,是人类利用双眼获取环境三维信息的主要途径。从目前来看,随
opencvSGBM半全局立体匹配算法的研究(2)
自己在stereosgbm.cpp的最后加了一个把灰度图像显示成伪彩色图像的函数,为的是更好的观察视差图。 myStereo<em>SGBM</em>::GenerateFalseMap(cv::Mat &src, cv::Mat &disp)下面分别给出 main.cpp、stereosgbm.h(从calib3d.hpp里面提取出来,opencv版本2.4.9)、stereosgbm.cpp。配置完openc
continuous DP matching算法
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视觉-立体视觉】全局匹配算法SGBM实现(含动态规划DP)详解
转载于http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=23854 最近一直在学习<em>SGBM</em><em>算法</em>,作为一种全局匹配<em>算法</em>,立体匹配的效果明显好于局部匹配<em>算法</em>,但是同时复杂度上也要远远大于局部匹配<em>算法</em>。<em>算法</em>主要是参考Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Infor
数据结构与算法(七)动态规划(dp算法)实战
动态规划(dp<em>算法</em>)实战0-1背包问题LeetCode实战132. Palindrome Partitioning II写在最后 今天轮到dp<em>算法</em>实战了。首先要自我<em>实现</em>0-1背包问题,然后是LeetCode #132。 0-1背包问题 关于背包问题,其实可以分为两种类型:0-1背包问题 和 <em>部分</em>背包问题。 先通过一个例子来说明一下二者的区别吧! 有一个窃贼在偷窃一家商店时发现有n件物品,第i件...
【数据结构与算法DP 动态规划 介绍
最近在看<em>算法</em>导论。 <em>DP</em>全称是dynamic programming,这里programming不是编程,是一个表格保存之前的结果。 <em>DP</em> 是一种编程思想,主要用于解决最优解类型的问题。 其思路是为了求解当前的问题的最优解,使用子问题的最优解,然后综合处理,最终得到原问题的最优解。 但是也不是说任何最优解问题都可以<em>DP</em>,使用dp的问题一般满足下面的两个特征: (1)最优子结构,就是指问题
算法笔记:动态规划(DP)初步
专题:动态规划(<em>DP</em>)初步 内容来源:《挑战程序设计竞赛》(第2版)+《<em>算法</em>竞赛入门经典》(第2版)+网上资料整理汇总 一、引入         动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一种方法,而不是一种特殊<em>算法</em>。不像前面所述的那些搜索或数值计算那样,具有一个标准的数学表达式和明确清晰的解题方法。动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题,由于各种问题的性质不同,确定最优解的条件
Python/openCV 中cv2.StereoSGBM_create()参数的含义
格式:     cv2.Stereo<em>SGBM</em>_create([,minDisparity [,numDisparities [,blockSize [,P1 [,P2 [,disp12MaxDiff [,preFilterCap [,uniquenessRatio [,speckleWindowSize [,speckleRange [,mode]]]]]]]]]]]])minDisparity最...
算法与数据结构-DP算法及简单实例
动态规划<em>算法</em>,<em>DP</em>,贪心<em>算法</em>,背包问题
道格拉斯-普克 Douglas-Peuker(DP算法)-python实现
#-*- coding:utf-8 -*- """ 道格拉斯<em>算法</em>的<em>实现</em> 程序需要安装shapely模块 """ import math from shapely import wkt,geometry class Point: """点类""" x=0.0 y=0.0 index=0 #点在线上的索引 def __init__(self,x,y,index): self.x=x
【OpenCV】立体匹配算法 StereoBM/StereoSGBM/StereoVar
  1、OpenCV三种立体匹配求视差图<em>算法</em>总结   2、立体匹配<em>算法</em>   3、Stereo match 基本原理介绍   http://www.cnblogs.com/Crazod/p/5326756.html     这是第一篇博客,想把之前写的一些东西整理成技术博客,陆续的搬运过来吧。介绍一下一直在做的Stereo match 的基本原理: 图1.1   ...
dp算法 --------- 01背包问题
接上一篇,趁热打铁,今天还看了一下0-1背包问题, 题目:有n个重量和价值分别为wi,vi的物品。从这些物品中挑选出总重量不超过W的物品,求所有挑选方案中价值总和的最大的值。 输入:n = 4, (w, v)  = {(2, 3), (1, 2), (3, 4), (2, 2)},W = 5 输出:W = 7 要求出当W=5时,能够放入的最大价值物品,我们可以一步步来,先求出W=1时按顺序...
OpenCV三种立体匹配求视差图算法总结
首先我们看一下BM<em>算法</em>: 该<em>算法</em>代码: CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState(); int SADWindowSize=15; BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9; BMState->minDisparity = 0;
Python 使用Opencv实现图像特征检测与匹配
本人新书《玩转Python网络爬虫》,可在天猫、京东等商城搜索查阅,项目深入浅出,适合爬虫初学者或者是已经有一些网络爬虫编写经验,但希望更加全面、深入理解Python爬虫的开发人员。 ———-欢迎加入学习交流QQ群:657341423 特征检测是计算机对一张图像中最为明显的特征进行识别检测并将其勾画出来。大多数特征检测都会涉及图像的角点、边和斑点的识别、或者是物体的对称轴。 角点检测...
运用OpenCV进行双目匹配时各参数的意义
在进行双目匹配的过程中发现匹配参数对最后得到的视差的结果有很大的影响。但是对各参数的意义本人却不是很明白。因此在这里总结一下: 三、通過視差計算三維坐標數據 這<em>部分</em>主要以 OpenCV2.1版的 stereo_match 例程為基礎,該例程包括三種雙目匹配<em>算法</em>:STEREO_BM, STEREO_<em>SGBM</em>, STEREO_HH,其中 STEREO_HH 其實是 STEREO_SGB
DP算法篇之初学】背包问题
昨天做了爱奇艺的内推笔试,编程题又出现了动态规划问题,感觉动态规划出现的概率好大,需要加强下。这里借用背包问题开始我们的学习。 背包问题的经典讲解可以参见背包问题九讲,此外我在刷题的过程中发现还发现了背包六问。 0 1 背包 最经典的 01 背包问题可以描述为: 有n个物品,每个物品的重量为w[i],每个物品的价值为v[i]。现在有一
基于VS2017+opencv3.4.3的立体匹配SGBM与BM算法代码
基于VS2017+opencv3.4.3的立体匹配<em>SGBM</em>与BM<em>算法</em>代码,opencv更新后,<em>SGBM</em>与SM的调用也发生改变,在网上查了一大圈后,终于将代码成功运行出来了。(注:此代码不涉及两种<em>算法</em>的
五大经典算法之三动态递归DP
五大经典<em>算法</em> 动态递归<em>DP</em> 首先需要决定存储什么历史信息,以及用什么数据结构来存储。然后最重要的就是递推公式,最后需要考虑起始条件的值。 我们用dp[i]表示到字符串s的第i个元素为止能不能用字典里的词表示。假设已经知道dp[0,1,,,,i-1]的结果,要求dp[i] Leetcode 139. Word Break 要求一个非空字符串s,一个非空的字符串词典,判断s能够通过空格组成
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我花了一夜用数据结构给女朋友写个H5走迷宫游戏
起因 又到深夜了,我按照以往在csdn和公众号写着数据结构!这占用了我大量的时间!我的超越妹妹严重缺乏陪伴而 怨气满满! 而女朋友时常埋怨,认为数据结构这么抽象难懂的东西没啥作用,常会问道:天天写这玩意,有啥作用。而我答道:能干事情多了,比如写个迷宫小游戏啥的! 当我码完字准备睡觉时:写不好别睡觉! 分析 如果用数据结构与<em>算法</em>造出东西来呢? ...
别再翻了,面试二叉树看这 11 个就够了~
写在前边 数据结构与<em>算法</em>: 不知道你有没有这种困惑,虽然刷了很多<em>算法</em>题,当我去面试的时候,面试官让你手写一个<em>算法</em>,可能你对此<em>算法</em>很熟悉,知道<em>实现</em>思路,但是总是不知道该在什么地方写,而且很多边界条件想不全面,一紧张,代码写的乱七八糟。如果遇到没有做过的<em>算法</em>题,思路也不知道从何寻找。面试吃了亏之后,我就慢慢的做出总结,开始分类的把数据结构所有的题型和解题思路每周刷题做出的系统性总结写在了 Github...
让程序员崩溃的瞬间(非程序员勿入)
今天给大家带来点快乐,程序员才能看懂。 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/47066521 1. 公司实习生找 Bug 2.在调试时,将断点设置在错误的位置 3.当我有一个很棒的调试想法时 4.偶然间看到自己多年前写的代码 5.当我第一次启动我的单元测试时 ...
pexports&&dlltool;.zip下载
使用pexports工具导出def文件,这样可以导出无需修改的def文件。dlltool工具在mingw中有。 用法: pexports filename.dll > filename.def dlltool -d filename.dll -d filename.def -l filename.lib 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/fallenink/5133849?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/fallenink/5133849?utm_source=bbsseo[/url]
PCB 布线要点总结!!下载
PCB布线要点总结,很实用的,希望大家支持 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/liubing0613/3485928?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/liubing0613/3485928?utm_source=bbsseo[/url]
高效搜索系统内存检测隐藏进程_周利荣.pdf下载
操作系统 进程查找---------高效搜索系统内存检测隐藏进程 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ljheee/9534788?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ljheee/9534788?utm_source=bbsseo[/url]
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