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>（...

matlab 中gradient（）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...

对matlab中gradient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

matlab 中 gradient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                

matlab与opencv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函数求梯度问题，求出的梯度值异常

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求数值近似导数的异同

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。

matlab中gradient()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】生成图像的梯度图

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...

阿里面试，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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