opencv还有没有别的直接类似matlab里面[Gx,Gy]=gradient(I);这样的函数得到梯度值 [问题点数:20分]

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matlab gradient
<em>gradient</em><em>函数</em> &amp;gt;&amp;gt; x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0]x =      6    9     3     4    0      5    4     1     2    5      6    7     7     8    0      7    8     9    10    0 &amp;gt;&amp;gt; [Fx,Fy...
浅谈Matlab中的梯度gradient
<em>梯度</em>(<em>gradient</em>)是<em>函数</em>在改点变化最大的<em>值</em>,在用Matlab做图像处理中,<em>梯度</em>可有以下公式来计算: [Fx,Fy]=<em>gradient</em>(F) 1.F是一维矩阵,有Fx=<em>gradient</em>(F,L),L为俩元素之间的距离。 2.F是二维矩阵,(Fx,Fy)=<em>gradient</em>(F,Lx,Ly),Lx,Ly表示各自方向上各点间的距离。 3.F是三维矩阵,(Fx,Fy,Fz)=<em>gradient</em>(...
matlabgradient()函数的用法
1.官方给出的解释:(看不懂就<em>直接</em>略过看下面实例) %GRAD<em>I</em>ENT Approximate <em>gradient</em>. % [FX,FY] = GRAD<em>I</em>ENT(F) returns the numerical <em>gradient</em> of the % matrix F. FX corresponds to dF/dx, the differences in x (horizontal) % ...
opencv-图像梯度gradient
前言: 目标: 寻找图像的<em>梯度</em>,边缘等 学习cv2.Sobel(),cv2.Scharr(),cv2.Laplacian() Opencv有三种<em>梯度</em>滤波器或者说是高通滤波器,它们分别是:Sobel,Scharr,Laplacian。 Sobel Derivatives(导数) cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta...
OpenCV—Gradient
在图像特征提取中一个很重要的操作就是提取边缘,边缘是指在某个方向上<em>梯度</em>变化很大,而垂直方向上<em>梯度</em>变化很小。 以图像中坐标为(x,y)(x,y)(x,y)的像素点灰度<em>值</em><em>I</em>(x,y)<em>I</em>(x,y)<em>I</em>(x,y)为<em>函数</em>。 <em>梯度</em>计算 在数学计算中,微分计算公式为: <em>I</em>x=<em>I</em>(x+δx,y)−<em>I</em>(x,y)δx<em>I</em>y=<em>I</em>(x,y+δy)−<em>I</em>(x,y)δy <em>I</em>_x = \frac {<em>I</em>(x+\delta x,y)-<em>I</em>...
Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法和方差方法 求图像的清晰度!
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处。 这里实现3种清晰度评价方法,分别是Tenengrad<em>梯度</em>方法、Laplacian<em>梯度</em>方法和方差方法。 这里分别用一组照片 计算每个图片的清晰度的<em>值</em> Tenengrad<em>梯度</em>方法 Tenengrad<em>梯度</em>方法利用Sobel算子分别计算水平和垂直方向的...
matlabgradient函数的理解与C++中的应用
在将<em>matlab</em>代码改写为C++时碰到了<em>gradient</em><em>函数</em>,大概看了下<em>matlab</em>中<em>gradient</em><em>函数</em>的代码实现,可分为两个部分: 1、[f,ndim,loc,rflag] = parse_inputs(f,v):分析输入数据的情况,比如确定输入数据的维数等。 2、varargout = <em>gradient</em>(f,varargin):这是核心部分。以二维矩阵作为输入对象,精简后,思路如下:
关于MATLAB中的gradient函数
转自  http://hi.baidu.com/zpevvqbhtjabgue/item/18d50aa050cda710a8cfb7b0 示例: >> a=[1 4 8 2;5 9 3 5;7 2 6 7;1 8 6 2] a =      1     4     8     2      5     9     3     5      7     2
matlabgradient函数计算图像梯度原理(转载)
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_53683dc20102v9f4.html Matlab中图像<em>梯度</em>的计算方式 转载 2015-03-27 16:08:42 在<em>matlab</em>中可以使用<em>gradient</em>来计算一幅图像的<em>梯度</em>,它的计算方式是这样的: 例子: A是这样一个3*3的矩阵: 7 5 3 1 2 3 8 5 3 ​那么使用<em>gradient</em>(...
正宗的 Tenengrad 梯度函数
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 Tenengrad <em>梯度</em><em>函数</em> Tenengrad <em>梯度</em><em>函数</em>采用Sobel算子分别提取水平和垂直方向的<em>梯度</em><em>值</em>,基与Tenengrad <em>梯度</em><em>函数</em>的图像清晰度定义如下: G(x,y)如下: 其计算<em>梯度</em>的模板如...
Matlab中gradient函数梯度计算原理)
Gradient(F)<em>函数</em>求的是数<em>值</em>上的<em>梯度</em>,假设F为矩阵. &gt;&gt;x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0] x = 6 9 3 40 5 4 1 25 6 7 7 8...
opencv 梯度 与 MATLAB 中的梯度函数gradient
原文链接 在<em>opencv</em> 中Mat可以进行矩阵运算,Sobel可以求矩阵的<em>梯度</em>,<em>函数</em>接口和参数含义如下: CV_EXPORTS_W void Sobel( <em>I</em>nputArray src, OutputArray dst, int ddepth,int dx, int dy, int ksize=3,double scale=1, double delta=0,int borderType=BO...
Matlab中Gradient算法公开实现
文章目录前言Matlab中<em>gradient</em>算法原理实现代码 前言 渡过了很长一段焦虑的时间,也有好久没写博客了,中间空白的时间在做一些图像算法相关的项目,收假完又有心情来做些喜欢的事情了,回来竟然发现CSDN出了一些酷炫的功能(^-^)V 图像处理领域求解<em>梯度</em>的算法有很多种,以下我们只针对Matlab中的<em>gradient</em>算法进行实现。 Matlab中<em>gradient</em>算法原理 Matlab中grad...
gradient()函数的理解
<em>梯度</em>:变化/参考量 <em>gradient</em>()是求数<em>值</em><em>梯度</em><em>函数</em>的命令。 [Fx,Fy]=<em>gradient</em>(x),其中Fx为其水平方向上的<em>梯度</em>,Fy为其垂直方向上的<em>梯度</em>,Fx的第一列元素为原矩阵第二列与第一列元素之差,Fx的第二列元素为原矩阵第三列与第一列元素之差除以2,以此类推:Fx(i,j)=(F(i,j+1)-F(i,j-1))/2。最后一列则为最后两列之差。同理,可以<em>得到</em>Fy。1。如果F是一维矩
图像纹理特征的学习
一.灰度差分统计法 设(x,y)为图像中的一点,该点和它只有微小距离的点的灰度差<em>值</em>为: 用两张图片举一个例子:一张图片为墙面的纹理图(wall.jpg),另一张图片为大理石面纹理图(stone.jpg)。分别计算这两张图片的平均<em>值</em>,对比度,熵。                                 wall.png                
matlabopencv部分对应函数
1、<em>matlab</em>中的imread相当于OpenCV中的cvLoad<em>I</em>mage(imageName, CV_LOAD_<em>I</em>AMGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_<em>I</em>MAGE_ANYCOLOR):读出的图像信息保持了原有图像的信息(包括通道信息和位深信息); rgb2gray相当于cvLoad<em>I</em>mage(imageName, CV_LOAD_<em>I</em>MAGE_GRAYSCALE):单通道灰度图; 或
【OpenCV3经典编程100例】(10)边缘检测:用Sobel()函数求取灰度图的梯度算子
前10话是<em>opencv</em><em>里面</em>常用<em>函数</em>的介绍,完成了《数字图像处理》/第三章/灰度变换和空间滤波的c++代码实现!第10示例,用一阶微分算子——<em>梯度</em>算子来进行灰度图像的边缘检测,效果比拉普拉斯算子好很多。一、c++示例代码//包含头文件 #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/<em>opencv</em>.hpp&amp;gt; //命名空间 using namespace cv; using namespace std;...
6.边缘检测:梯度——索贝尔算子(Sobel)、Matlab梯度(Sobel)实战_4
目录 索贝尔算子(Sobel) Matlab<em>梯度</em>(Sobel)实战 索贝尔算子(Sobel) 人们其实做导数和边的时间已经很长了。最经典的是Sobel运算,它是以一个叫索贝尔的人的名字命名的。 Sobel运算就像我给你们看的上面的图片一样。但不是  和 ,它很奇怪的是它在乘以。 可以看到,它不仅是-2 +2 ,然后除以4<em>得到</em>相同的<em>值</em>。如图: 但它在我上面的行上也有-1  +1...
Opencv— — Color Gradient
// define head function #ifndef PS_ALGOR<em>I</em>THM_H_<em>I</em>NCLUDED #define PS_ALGOR<em>I</em>THM_H_<em>I</em>NCLUDED #include &lt;iostream&gt; #include &lt;string&gt; #include "cv.h" #include "highgui.h" #inclu...
matlab中的gradient
<em>matlab</em>中处理<em>梯度</em>的不管是一维还是多维,道理是一样的,x方向和y方向也是<em>类似</em>的。所以,我们以一维的时候为例子来说明。<em>matlab</em>主要代码如下: g  = zeros(size(f),class(f)); % 创造一个与矩阵f同样的零矩阵 % Take forward differences on left and right edges if n > 1 g(1,:) = (
Matlab常用函数--gradient
<em>gradient</em>()是求数<em>值</em><em>梯度</em>的<em>函数</em>。 用法: 1、Fx = <em>gradient</em>(F,h):其中F为一维矩阵,返回F的一维数<em>值</em><em>梯度</em>,h是F中相邻两点的间距,缺省时默认为1。 2、[Fx,Fy] = <em>gradient</em>(F,hx,hy):其中F为二维矩阵,返回F的二维数<em>值</em><em>梯度</em>;hx表示x方向上相邻两点的距离,缺省时默认为1;hy表示y方向上相邻两点的距离,缺省时默认为1。 3、[F
[报错]ValueError: Incompatible shapes between op input and calculated input gradient. conv2d_transpose
ValueError: <em>I</em>ncompatible shapes between op input and calculated input <em>gradient</em>. Forward operation: deconv1d/conv2d_transpose. Date: 2019.12.29 Author: Xin Pan 问题 ValueError: <em>I</em>ncompatible shapes betw...
TensorFlow错误
错误一 在反卷积tf.nn.covn2d_transpose时报错:输入和计算的输入<em>梯度</em>类型不匹配 ValueError: <em>I</em>ncompatible shapes between op input and calculated input <em>gradient</em>.  Forward operation: inference/conv2d_transpose_3.  <em>I</em>nput index: 2....
Matlab的gradient函数
计算规则: [Fx,Fy] = <em>gradient</em>(F),其中Fx为其水平方向上的<em>梯度</em>,Fy为其垂直方向上的<em>梯度</em>。 Fx的第一列元素为原矩阵第二列与第一列元素之差, Fx的第二列元素为原矩阵第三列与第一列元素之差除以2,以此类推:Fx(i,j) = (F(i,j+1) - F(i,j-1)) / 2。 最后一列则为最后两列之差。 同理,可以<em>得到</em>Fy。 ...
验证matlab的diff函数比自己写c效率高很多
如题
opencv的sobel函数梯度问题,求出的梯度异常
用<em>opencv</em>中的sobel<em>函数</em>求图像的<em>梯度</em>,代码如下: Sobel(src, grad_x, src.depth(), 1, 0); convertScaleAbs(grad_x,grad_absx
diff和gradient求数近似导数的异同
diff diff是导数的符号运算命令,使用时要加上syms的定义变量命令; diff(f) 求表达式f对默认自变量的一次微分<em>值</em>; diff(f, t) 求表达式f对自变量t的一次微分<em>值</em>; diff(f,n) 求表达式f对默认自变量的n次微分<em>值</em>; diff(f,t,n) 求表达式f对自变量t的n次微分<em>值</em>。若对于数组,就变成数<em>值</em>差分运算;<em>gradient</em> gradien
MATLAB学习记录6_算术运算_diff差分和近似导数
MATLAB学习记录,算术计算之diff<em>函数</em>。资料来源:https://ww2.mathworks.cn/help/index.html?s_tid=CRUX_lftnav
tensorflow 安装过程出现红色的一堆错误
出现错误 Traceback (most recent call last): File “E:\anaconda3\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py”, line 302, in _error_catcher yield File “E:\anaconda3\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\...
OpenCV学习笔记-图像梯度
<em>梯度</em>简单来说就是求导,在图像上表现出来的就是提取图像的边缘(无论是横向的、纵向的、斜方向的等等),所需要的无非就是一个核模板。模板的不同结果也不同,所以能够看到,全部的这些个算子<em>函数</em>,归根结底都能够用cv.filter2D()来表示,不同的方法给予不同的核模板,然后演化为不同的算子而已。 一、sobel算子和scharr算子 sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体,所以其...
opencv 图像梯度
学习图像<em>梯度</em>,图像边界等 使用到的<em>函数</em>有: cv2.Sobel(), cv2.Schar(), cv2.Laplacian()
opencv形态学梯度gradient
#膨胀与腐蚀的差 #结果看上去就像前景物体的轮廓 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('1.jpg',0) #用numpy生产卷积核 kernel = np.ones((5,5),np.uint8) <em>gradient</em> = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRAD<em>I</em>ENT, kernel) cv2.imsh...
一个好用的基于opencv的工具箱——imutils
pip主页:https://pypi.org/project/imutils/ github主页:https://github.com/jrosebr1/imutils 功能包括: 1.最简单的图像变换 bridge = cv2.imread(&amp;amp;quot;../demo_images/bridge.jpg&amp;amp;quot;) cactus = cv2.imread(&amp;amp;quot;../demo_images/cactus.jpg&amp;amp;quot;) ...
基于直方图的图像相似度比较opencv
功能是:打开摄像头,鼠标选定一个框,框内图像作为标准图像,计算出其直方图并显示出来;然后继续鼠标选定框,该框内的图像的直方 图与标准图像的进行相似度计算,计算结果在终端输出,数<em>值</em>越大表示相似度越大。
matlabgradient()函数的算法
点击打开原文链接 今天在调试程序的过程中发现我用VC++写的Gradient计算后<em>得到</em>的<em>值</em>与<em>matlab</em>中的<em>gradient</em>()<em>函数</em><em>得到</em>的<em>值</em>并不相同。于是调试测试了一下结果,发现<em>matlab</em>中<em>gradient</em>的计算流程如下: 先说,<em>gradient</em>()求x方向上的吧 1。判断是不是第一列或者最后一列,如果是执行2,如果不是执行3 2。后一个数减去当前
opencv2】生成图像的梯度
先看代码: #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; typedef unsigned char byte; void <em>gradient</em>Gray(Mat &src, Mat &mag); int main(){ Mat src = imread("1.jpg",
Opencv2.4.9源码分析——Gradient Boosted Trees
一、原理   <em>梯度</em>提升树(GBT,Gradient Boosted Trees,或称为<em>梯度</em>提升决策树)算法是由Friedman于1999年首次完整的提出,该算法可以实现回归、分类和排序。GBT的优点是特征属性无需进行归一化处理,预测速度快,可以应用不同的损失<em>函数</em>等。 从它的名字就可以看出,GBT包括三个机器学习的优化算法:决策树方法、提升方法和<em>梯度</em>下降法。前两种算法在我以前的文章中都有详细的
Opencv学习笔记(四)--图像处理平滑,锐化操作
图像平滑算法图像平滑与图像模糊是同一概念,主要用于图像的去噪。平滑要使用滤波器,为不改变图像的相位信息,一般使用线性滤波器。几种不同的平滑方法:1. 归一化滤波器 Blurs an image using the normalized box filter. void blur(<em>I</em>nputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=P
opencv cvhog详解
首先关于HOG算法: #include "_cvaux.h" /***************************************************************************************** struct CV_EXPORTS HOGDescriptor { public: enum { L2Hys=0 }; HOGDescri
【OpenCV】边缘检测:Sobel、拉普拉斯算子
边缘 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间,是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。 图像强度的显著变化可分为: 阶跃变化<em>函数</em>,即图像强度在不连续处的两边的像素灰度<em>值</em>有着显著的差异; 线条(屋顶)变化<em>函数</em>,即图像强度突然从一个<em>值</em>变化到另一个<em>值</em>,保持一较小行程后又回到原来的<em>值</em>。 图像的边缘有方向和幅度...
OpenCV图像处理篇之边缘检测算子
3种边缘检测算子灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性,沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈。因此,边缘上的变化能通过<em>梯度</em>计算出来。一阶导数的<em>梯度</em>算子对于二维的图像,<em>梯度</em>定义为一个向量,<em>Gx</em>对于x方向的<em>梯度</em>,<em>Gy</em>对应y方向的<em>梯度</em>,向量的幅<em>值</em>本来是 mag(f) = (<em>Gx</em>2 + <em>Gy</em>2)1/2,为简化计算,一般用mag(f)=|<em>Gx</em>|+|<em>Gy</em>|近似,幅<em>值</em>同时
OpenCV 图像清晰度评价(相机自动对焦)
相机的自动对焦要求相机根据拍摄环境和场景的变化,通过相机内部的微型驱动马达,自动调节相机镜头和CCD之间的距离,保证像平面正好投影到CCD的成像表面上。这时候物体的成像比较清晰,图像细节信息丰富。 相机自动对焦的过程,其实就是对成像清晰度评价的过程,对焦不准确,拍摄出来的图像清晰度低,视觉效果模糊,如果是在工业检测测量领域,对焦不准导致的后果可能是致命的;对焦...
梯度下降(Gradient Descent)简析及matlab实现
本文结合实例简单介绍<em>梯度</em>下降算法。 <em>梯度</em>下降用处广泛,既可以用于回归也可以用于分类,在神经网络中更是作为主流方法完成网络参数估计任务。 方便起见,用二维点表示我们的训练数据集。                                                                             (a)                            ...
利用Matlab绘制梯度图、散度图、旋度图
1. 分别用mesh()和surf()绘制出<em>函数</em>xx.*exp(-xx.^2 - yy.^2)的例题曲面图。 例1(mesh): x=linspace(-2, 2, 25); y=linspace(-2, 2, 25); [xx, yy]=meshgrid(x, y); zz=xx.*exp(-xx.^2 - yy.^2); mesh(xx, yy, zz); colorbar; 例
【CG】Matlab gradient()函数
<em>梯度</em>的概念 <em>梯度</em>的概念: https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient a example for Matlab <em>gradient</em>() array = [ 1 2 3 4 5 5 4 3 2 1 2 7 7 3 2 3 ...
图像梯度--matlab gradient理解
http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/216050083201352594630749/ http://www.ilove<em>matlab</em>.cn/thread-40710-1-1.html
gradient
CSS3 Gradient分为linear-<em>gradient</em>(线性渐变)和radial-<em>gradient</em>(径向渐变) 电脑内核{ 几种现代浏览器的内核, Mozilla(Gecko)(熟悉的有Firefox,Flock等浏览器)、 WebKit(熟悉的有Safari、Chrome等浏览器)、 Opera(presto)(Opera浏览器)、Trident(讨厌的<em>I</em>E浏
帮助理解Matlab梯度函数gradient
<em>matlab</em>中程序: &gt;&gt; x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0]x = 6 9 3 4 0 5 4 1 2 5 6 7 7 8 0 7 8 9 10 0&gt;&gt; [Fx...
matlab中的fix()的用法
<em>matlab</em>中的fix()的用法: 取数
关于sqrt()函数的一个很尴尬的细节……
刚刚在poj上做题,有道题在自己的编译器上没问题可是提交上去后一直是CE,看了看错误报告才发现—— 原来sqrt()内的参数只能是double/float等实数类型,int等整数类型是会报错的。而且不止sqrt(),pow()<em>函数</em>的第一个参数也需要是实数类型。DEV C++的容错性太强,所以这种细节常常会被无视掉……
差分函数diff与gradient【区别】转
diff差分<em>函数</em>:diff(x)用矩阵的后一行减掉前一行 [Fx,Fy]=<em>gradient</em>(x),其中Fx为其水平方向上的<em>梯度</em>,Fy为其垂直方向上的梯 度,Fx的第一列元素为原矩阵第二列与第一列元素之差,Fx的第二列元素为原 矩阵第三列与第一列元素之差除以2,以此类推:Fx(i,j)=(F(i,j+1)-F(i,j-1))/2。 最后一列则为最后两列之差。同理,可以<em>得到</em>Fy。
Matlab sqrt函数
一、sqrt是计算平方根的<em>函数</em>,比如sqrt(4)=2等等。可以是一个数,也可以是一个矩 阵。 举例说明:>> sqrt(2)ans = 1.4142>> sqrt(rand(4))ans = 0.8302 0.4785 0.7337 0.3266 0.8650 0.9557 0.9981 0.9808 0.6712 0.390
Matlab中的逻辑运算"&&"与"&","||"与"|"的区别
逻辑运算符:   & 与 | 或 ~ 非      “&”和“|”操作符可比较两个标量或两个同阶矩阵.对于矩阵来说必须符合规则,如果A和B都是0-1矩阵,则A&B或A|B也都是0-1矩阵,这个0-1矩阵的元素是A和B对应元素之间逻辑运算的结果,逻辑操作符认定
matlab中inline的用法
<em>matlab</em>中inline的用法
推荐 130 个令你眼前一亮的网站,总有一个用得着
总结了大学生活两年来,发现的 130 余个黑科技网站,总有一个会让你眼前一亮,赶紧收藏!
在中国程序员是青春饭吗?
今年,我也32了 ,为了不给大家误导,咨询了猎头、圈内好友,以及年过35岁的几位老程序员……舍了老脸去揭人家伤疤……希望能给大家以帮助,记得帮我点赞哦。 目录: 你以为的人生 一次又一次的伤害 猎头界的真相 如何应对互联网行业的「中年危机」 一、你以为的人生 刚入行时,拿着傲人的工资,想着好好干,以为我们的人生是这样的: 等真到了那一天,你会发现,你的人生很可能是这样的: ...
我在支付宝花了1分钟,查到了女朋友的开房记录!
在大数据时代下,不管你做什么都会留下蛛丝马迹,只要学会把各种软件运用到极致,捉奸简直轻而易举。今天就来给大家分享一下,什么叫大数据抓出轨。据史料证明,马爸爸年轻时曾被...
程序员请照顾好自己,周末病魔差点一套带走我。
程序员在一个周末的时间,得了重病,差点当场去世,还好及时挽救回来了。
卸载 x 雷某度!GitHub 标星 1.5w+,从此我只用这款全能高速下载工具!
作者 | Rocky0429 来源 | Python空间 大家好,我是 Rocky0429,一个喜欢在网上收集各种资源的蒟蒻… 网上资源眼花缭乱,下载的方式也同样千奇百怪,比如 BT 下载,磁力链接,网盘资源等等等等,下个资源可真不容易,不一样的方式要用不同的下载软件,因此某比较有名的 x 雷和某度网盘成了我经常使用的工具。 作为一个<em>没有</em>钱的穷鬼,某度网盘几十 kb 的下载速度让我...
20道你必须要背会的微服务面试题,面试一定会被问到
写在前面: 在学习springcloud之前大家一定要先了解下,常见的面试题有那块,然后我们带着问题去学习这个微服务技术,那么就会更加理解springcloud技术。如果你已经学了springcloud,那么在准备面试的时候,一定要看看看这些面试题。 文章目录1、什么是微服务?2、微服务之间是如何通讯的?3、springcloud 与dubbo有哪些区别?4、请谈谈对SpringBoot 和S...
讲真,这两个IDE插件,可以让你写出质量杠杠的代码
周末躺在床上看《拯救大兵瑞恩》 周末在闲逛的时候,发现了两个优秀的 <em>I</em>DE 插件,据说可以提高代码的质量,我就安装了一下,试了试以后发现,确实很不错,就推荐给大家。 01、Alibaba Java 代码规范插件 《阿里巴巴 Java 开发手册》,相信大家都不会感到陌生,其 <em>I</em>DEA 插件的下载次数据说达到了 80 万次,我今天又贡献了一次。嘿嘿。 该项目的插件地址: https://github....
为什么猝死的都是程序员,基本上不见产品经理猝死呢?
相信大家时不时听到程序员猝死的消息,但是基本上听不到产品经理猝死的消息,这是为什么呢? 我们先百度搜一下:程序员猝死,出现将近700多万条搜索结果: 搜索一下:产品经理猝死,只有400万条的搜索结果,从搜索结果数量上来看,程序员猝死的搜索结果就比产品经理猝死的搜索结果高了一倍,而且从下图可以看到,首页<em>里面</em>的五条搜索结果,其实只有两条才是符合条件。 所以程序员猝死的概率真的比产品经理大,并不是错...
毕业5年,我问遍了身边的大佬,总结了他们的学习方法
我问了身边10个大佬,总结了他们的学习方法,原来成功都是有迹可循的。
推荐10个堪称神器的学习网站
每天都会收到很多读者的私信,问我:“二哥,有什么推荐的学习网站吗?最近很浮躁,手头的一些网站都看烦了,想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦,梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司,只有我辞退老板的份,<em>没有</em>老板辞退我这一说,但是还是被吓得 4 点多都起来了。(主要是因为我掌握着公司所有的核心源码,哈哈哈) 既然 4 点多起来,就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站,推...
这些软件太强了,Windows必装!尤其程序员!
Windows可谓是大多数人的生产力工具,集娱乐办公于一体,虽然在程序员这个群体中都说苹果是信仰,但是大部分不都是从Windows过来的,而且现在依然有很多的程序员用Windows。 所以,今天我就把我私藏的Windows必装的软件分享给大家,如果有一个你<em>没有</em>用过甚至<em>没有</em>听过,那你就赚了????,这可都是提升你幸福感的高效率生产力工具哦! 走起!???? NO、1 ScreenToGif 屏幕,摄像头和白板...
里面试,面试官没想到一个ArrayList,我都能跟他扯半小时
我是真的没想到,面试官会这样问我ArrayList。
曾经优秀的人,怎么就突然不优秀了。
职场上有很多辛酸事,很多合伙人出局的故事,很多技术骨干被裁员的故事。说来模板都<em>类似</em>,曾经是名校毕业,曾经是优秀员工,曾经被领导表扬,曾经业绩突出,然而突然有一天,因为种种原因,被裁员了,...
大学四年因为知道了这32个网站,我成了别人眼中的大神!
依稀记得,毕业那天,我们导员发给我毕业证的时候对我说“你可是咱们系的风云人物啊”,哎呀,别提当时多开心啦????,嗯,我们导员是所有导员中最帅的一个,真的???? 不过,导员说的是实话,很多人都叫我大神的,为啥,因为我知道这32个网站啊,你说强不强????,这次是绝对的干货,看好啦,走起来! PS:每个网站都是学计算机混互联网必须知道的,真的牛杯,我就不过多介绍了,大家自行探索,觉得没用的,尽管留言吐槽吧???? 社...
良心推荐,我珍藏的一些Chrome插件
上次搬家的时候,发了一个朋友圈,附带的照片中不小心暴露了自己的 Chrome 浏览器插件之多,于是就有小伙伴评论说分享一下我觉得还不错的浏览器插件。 我下面就把我日常工作和学习中经常用到的一些 Chrome 浏览器插件分享给大家,随便一个都能提高你的“生活品质”和工作效率。 Markdown Here Markdown Here 可以让你更愉快的写邮件,由于支持 Markdown <em>直接</em>转电子邮...
看完这篇HTTP,跟面试官扯皮就没问题了
我是一名程序员,我的主要编程语言是 Java,我更是一名 Web 开发人员,所以我必须要了解 HTTP,所以本篇文章就来带你从 HTTP 入门到进阶,看完让你有一种恍然大悟、醍醐灌顶的感觉。 最初在有网络之前,我们的电脑都是单机的,单机系统是孤立的,我还记得 05 年前那会儿家里有个电脑,想打电脑游戏还得两个人在一个电脑上玩儿,及其不方便。我就想为什么家里人不让上网,我的同学 xxx 家里有网,每...
2020 年,大火的 Python 和 JavaScript 是否会被取而代之?
Python 和 JavaScript 是目前最火的两大编程语言,但是2020 年,什么编程语言将会取而代之呢? 作者 |Richard Kenneth Eng 译者 |明明如月,责编 | 郭芮 出品 | CSDN(<em>I</em>D:CSDNnews) 以下为译文: Python 和 JavaScript 是目前最火的两大编程语言。然而,他们不可能永远屹立不倒。最终,必将像其他编程语言一...
史上最全的IDEA快捷键总结
现在<em>I</em>dea成了主流开发工具,这篇博客对其使用的快捷键做了总结,希望对大家的开发工作有所帮助。
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写出来,差点被当场开除了。
谁是华为扫地僧?
是的,华为也有扫地僧!2020年2月11-12日,“养在深闺人不知”的华为2012实验室扫地僧们,将在华为开发者大会2020(Cloud)上,和大家见面。到时,你可以和扫地僧们,吃一个洋...
Flutter 会不会被苹果限制其发展?
这个可能性是存在的,而且不止是 flutter、react-native 、weex 、uni-app 、taro 、Hippy等都存在这个风险,虽然有些框架对比起 flutter 其他框架存在时间稍长,但是这不可否认它们一直都存在这个风向。 只要不是平台自己的亲儿子,那么肯定存在被限制发展的风险,所以这件事上是风险和收益之间的博弈,这是一个“后妈和前任之间的太极。” 先说现状 如今各大平台,如:...
Idea 中最常用的10款插件(提高开发效率),一定要学会使用!
学习使用一些插件,可以提高开发效率。对于我们开发人员很有帮助。这篇博客介绍了开发中使用的插件。
AI 没让人类失业,搞 AI 的人先失业了
最近和几个 A<em>I</em> 领域的大佬闲聊 根据他们讲的消息和段子 改编出下面这个故事 如有雷同 都是巧合 1. 老王创业失败,被限制高消费 “这里写我跑路的消息实在太夸张了。” 王葱葱哼笑一下,把消息分享给群里。 阿杰也看了消息,笑了笑。在座几位也都笑了。 王葱葱是个有名的人物,21岁那年以全额奖学金进入 KMU 攻读人工智能博士,累计发表论文 40 余篇,个人技术博客更是成为深度学习领域内风向标。 ...
2020年,冯唐49岁:我给20、30岁IT职场年轻人的建议
点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 来源|技术领导力(<em>I</em>D:jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐:职场人35岁以后,方法论比经验重要》,收到了不少读者的反馈,觉得挺受启发。其实,冯唐写了不少关于职场方面的文章,都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯...
最全最强!世界大学计算机专业排名总结!
我正在参与CSDN200进20,希望<em>得到</em>您的支持,扫码续投票5次。感谢您! (为表示感谢,您投票后私信我,我把我总结的人工智能手推笔记和思维导图发送给您,感谢!) 目录 泰晤士高等教育世界大学排名 QS 世界大学排名 US News 世界大学排名 世界大学学术排名(Academic Ranking of World Universities) 泰晤士高等教育世界大学排名 中国共...
作为一名大学生,如何在B站上快乐的学习?
B站是个宝,谁用谁知道???? 作为一名大学生,你必须掌握的一项能力就是自学能力,很多看起来很牛X的人,你可以了解下,人家私底下一定是花大量的时间自学的,你可能会说,我也想学习啊,可是嘞,该学习啥嘞,不怕告诉你,互联网时代,最不缺的就是学习资源,最宝贵的是啥? 你可能会说是时间,不,不是时间,而是你的注意力,懂了吧! 那么,你说学习资源多,我咋不知道,那今天我就告诉你一个你必须知道的学习的地方,人称...
那些年,我们信了课本里的那些鬼话
教材永远都是有错误的,从小学到大学,我们不断的学习了很多错误知识。 斑羚飞渡 在我们学习的很多小学课文里,有很多是错误文章,或者说是假课文。像《斑羚飞渡》: 随着镰刀头羊的那声吼叫,整个斑羚群迅速分成两拨,老年斑羚为一拨,年轻斑羚为一拨。 就在这时,我看见,从那拨老斑羚里走出一只公斑羚来。公斑羚朝那拨年轻斑羚示意性地咩了一声,一只半大的斑羚应声走了出来。一老一少走到伤心崖,后退了几步,突...
一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!!
强烈声明:本文很干,请自备茶水!???? 开门见山,咱不说废话! 你有<em>没有</em>想过,你写的程序,是如何在计算机中运行的吗?比如我们搞Java的,肯定写过这段代码 public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); } ...
【蘑菇街技术部年会】程序员与女神共舞,鼻血再次没止住。(文末内推)
蘑菇街技术部的年会,别开生面,一样全是美女。
Linux必懂知识大总结(补)
关机 1. 数据同步写入磁盘 sync 为了加快对磁盘上文件的读写速度,位于内存中的文件数据不会立即同步到磁盘上,因此关机之前需要先进行 sync 同步操作。 2. shutdown # /sbin/shutdown [-krhc] [时间] [警告讯息] -k : 不会关机,只是发送警告讯息,通知所有在线的用户 -r : 将系统的服务停掉后就重新启动 -h : 将系统的服务停掉后就...
那个在阿里养猪的工程师,5年了……
简介: 在阿里,走过1825天,<em>没有</em>趴下,依旧斗志满满,被称为“五年陈”。他们会被授予一枚戒指,过程就叫做“授戒仪式”。今天,咱们听听阿里的那些“五年陈”们的故事。 下一个五年,猪圈见! 我就是那个在养猪场里敲代码的工程师,一年多前我和20位工程师去了四川的猪场,出发前总架构师慷慨激昂的说:同学们,中国的养猪产业将因为我们而改变。但到了猪场,发现根本不是那么回事:要个W<em>I</em>F<em>I</em>,<em>没有</em>;...
为什么程序猿都不愿意去外包?
分享外包的组织架构,盈利模式,亲身经历,以及根据一些外包朋友的反馈,写了这篇文章 ,希望对正在找工作的老铁有所帮助
Java校招入职华为,半年后我跑路了
何来 我,一个双非本科弟弟,有幸在 19 届的秋招中<em>得到</em>前东家华为(以下简称 hw)的赏识,当时秋招签订就业协议,说是入了某 java bg,之后一系列组织架构调整原因等等让人无法理解的神操作,最终毕业前夕,被通知调往其他 bg 做嵌入式开发(纯 C 语言)。 由于已至于校招末尾,之前拿到的其他 offer 又无法再收回,一时感到无力回天,只得默默接受。 毕业后,<em>直接</em>入职开始了嵌入式苦旅,由于从未...
世界上有哪些代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例?
点击上方蓝字设为星标下面开始今天的学习~今天分享四个代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例。1、no code 项目地址:https://github.com/kelseyhight...
Python全栈 Linux基础之3.Linux常用命令
Linux对文件(包括目录)有很多常用命令,可以加快开发效率:ls是列出当前目录下的文件列表,选项有-a、-l、-h,还可以使用通配符;c功能是跳转目录,可以使用相对路径和绝对路径;mkdir命令创建一个新的目录,有-p选项,rm删除文件或目录,有-f、-r选项;cp用于复制文件,有-i、-r选项,tree命令可以将目录结构显示出来(树状显示),有-d选项,mv用来移动文件/目录,有-i选项;cat查看文件内容,more分屏显示文件内容,grep搜索内容;>、>>将执行结果重定向到一个文件;|用于管道输出。
​两年前不知如何编写代码的我,现在是一名人工智能工程师
全文共3526字,预计学习时长11分钟 图源:Unsplash 经常有小伙伴私信给小芯,我<em>没有</em>编程基础,不会写代码,如何进入A<em>I</em>行业呢?还能赶上A<em>I</em>浪潮吗? 任何时候努力都不算晚。 下面,小芯就给大家讲一个朋友的真实故事,希望能给那些处于迷茫与徘徊中的小伙伴们一丝启发。(下文以第一人称叙述) 图源:Unsplash 正如Elsa所说,职业转换是...
强烈推荐10本程序员必读的书
很遗憾,这个春节注定是刻骨铭心的,新型冠状病毒让每个人的神经都是紧绷的。那些处在武汉的白衣天使们,尤其<em>值</em>得我们的尊敬。而我们这些窝在家里的程序员,能不外出就不外出,就是对社会做出的最大的贡献。 有些读者私下问我,窝了几天,有点颓丧,能否推荐几本书在家里看看。我花了一天的时间,挑选了 10 本我最喜欢的书,你可以挑选感兴趣的来读一读。读书不仅可以平复恐惧的压力,还可以对未来充满希望,毕竟苦难终将会...
Python实战:抓肺炎疫情实时数据,画2019-nCoV疫情地图
今天,群里白垩老师问如何用python画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者,国家重点实验室成员,于不惑之年学习python,实为我等学习楷模。先前我并<em>没有</em>关注武汉肺炎的具体数据,也<em>没有</em>画过<em>类似</em>的数据分布图。于是就拿了两个小时,专门研究了一下,遂成此文。
作为一个程序员,内存的这些硬核知识你必须懂!
我们之前讲过CPU,也说了CPU和内存的那点事儿,今天咱就再来说说有关内存,作为一个程序员,你必须要懂的哪那些硬核知识! 大白话聊一聊,很重要! 先来大白话的跟大家聊一聊,我们这里说的内存啊,其实就是说的我们电脑<em>里面</em>的内存条,所以嘞,内存就是内存条,数据要放在这上面才能被cpu读取从而做运算,还有硬盘,就是电脑中的C盘啥的,一个程序需要运行的话需要向内存申请一块独立的内存空间,这个程序本身是存放在...
非典逼出了淘宝和京东,新冠病毒能够逼出什么?
loonggg读完需要5分钟速读仅需 2 分钟大家好,我是你们的校长。我知道大家在家里都憋坏了,大家可能相对于封闭在家里“坐月子”,更希望能够早日上班。今天我带着大家换个思路来聊一个问题...
牛逼!一行代码居然能解决这么多曾经困扰我半天的算法题
春节假期这么长,干啥最好?当然是折腾一些算法题了,下面给大家讲几道一行代码就能解决的算法题,当然,我相信这些算法题你都做过,不过就算做过,也是可以看一看滴,毕竟,你当初大概率不是一行代码解决的。 学会了一行代码解决,以后遇到面试官问起的话,就可以装逼了。 一、2 的幂次方 问题描述:判断一个整数 n 是否为 2 的幂次方 对于这道题,常规操作是不断这把这个数除以 2,然后判断是否有余数,直到 ...
用前端5分钟写一个在线m3u8在线播放器
&lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html lang="en"&gt; &lt;head&gt; &lt;meta charset="UTF-8"&gt; &lt;meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"&gt; &lt;meta http-equiv="X...
Spring框架|JdbcTemplate介绍
文章目录一、JdbcTemplate 概述二、创建对象的源码分析三、JdbcTemplate操作数据库 一、JdbcTemplate 概述 在之前的web学习中,学习了手动封装JDBCtemplate,其好处是通过(sql语句+参数)模板化了编程。而真正的JDBCtemplete类,是Spring框架为我们写好的。 它是 Spring 框架中提供的一个对象,是对原始 Jdbc AP<em>I</em> 对象的简单...
为什么说程序员做外包没前途?
之前做过不到3个月的外包,2020的第一天就被释放了,2019年还剩1天,我从外包公司离职了。我就谈谈我个人的看法吧。首先我们定义一下什么是有前途 稳定的工作环境 不错的收入 能够在项目中不断提升自己的技能(ps:非技术上的认知也算) 找下家的时候能找到一份工资更高的工作 如果你目前还年轻,但高不成低不就,只有外包offer,那请往下看。 外包公司你应该...
B 站上有哪些很好的学习资源?
哇说起B站,在小九眼里就是宝藏般的存在,放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下,更别提今年的跨年晚会,我简直是跪着看完的!! 最早大家聚在在B站是为了追番,再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频,最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了,而且学习成本还免费,真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ノ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源: 综合类 Oeasy: 综合...
Smzy-jxb\AE好莱坞工作室片头之机械版——安装操作说明.mht下载
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Enpass_5.6.5 密钥密码生成管理软件下载
该密码管理软件PC端免费,虽然移动端收费,价格也比OnePassword便宜得多。支持各大公共云同步,也支持本地文件夹同步,owncloud同步。支持浏览器扩展等,功能齐全。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/boen0323/10461611?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/boen0323/10461611?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的