分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程<em>中</em>，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓，封闭性是分水岭算法的一个重要特征。 其他图像分割方法，如阈值，边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念，彼此像素间互相独立，没有统一性。分水岭算法较其他分割方法更具有思想性，...
本文是基于《opecv2 计算机视觉编程手册》<em>中</em>的案例对分水岭算法进行解读。书<em>中</em>及网络上对标记图像的解释模糊，本文谈了谈个人理解。
声明：如果有写的不对的地方欢迎指正！ 一、分水岭算法 关于分水岭算法的具体原理我就不说了，网上搜一下很多。OpenCV<em>中</em>的<em>watershed</em><em>函数</em>实现的分水岭算法是基于“标记”的分割算法，用于解决传统的分水岭算法过度分割的问题。试想，一副图片<em>中</em>肯定有N多个“山谷”，它们<em>中</em>的很多是我们不想要的。 对于标记的原则，我总结是：你认为它们属于一个区域，就用标记将它们连接起来，对于另一个区域，再用另一个
function L =<em>watershed</em>(varargin)%WATERSHED Watershedtransform.% L = WATERSHED(A) computes a label matrixidentifying the <em>watershed</em>% regions of the input matrix A. A can have any dimension. The e...
Watershed 做分水岭图像分割 C++: void <em>watershed</em>(InputArray image, InputOutputArray markers) c语言形式：void cvWatershed( const CvArr* image, CvArr* markers ); image输入8比特3通道图像。markers 输入或输出的32比特单通道标记
OpenCV分水岭分割<em>函数</em>：<em>watershed</em>()介绍 分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像<em>中</em>每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。
前言 分水岭算法主要用于图像的分割！ 这个算法需要输入一个灰度图，在接下来的洪水漫堤过程<em>中</em>，相邻的积水盆地之间的分水岭便慢慢构建起来。一般情况下，这会引起过分割，尤其是具有噪声的图像。 图像必须要预处理，以消除噪声；分割结果必须要基于一些根据进行区域合并，以减小过分割造成的影响！ 技术 假设我们要将下面这幅图像进行分
在VS2010，OpenCV进行分水岭的实现时。我遇到了一个问题： 在做好种子图和背景图后，也无法分隔开同一个背景框内的多个种子点，也就是同一个128灰度的区域包围的多个255灰度的种子区域无法被区分开。 我找到了原因并给出了解决方法。
内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标 <em>使用</em>分水岭算法对基于标记的图像进行分割 <em>使用</em><em>函数</em>cv2.<em>watershed</em>()原理： 灰度图像可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以看出山峰，灰度值低的区域可以看成是山谷。向每一个山谷当<em>中</em>灌不同颜色的水。水位升高，不同山谷的水会汇合，为防止不同山谷的水汇合，小在汇合处建立起堤坝。然后继续灌水，然后再建立堤坝，直到山峰都掩
目标 在本章<em>中</em>， 我们将学习<em>使用</em>分水岭算法实现基于标记的图像分割 我们将看到：cv.<em>watershed</em>() 理论 任何灰度图像都可以看作是一个地形表面，其<em>中</em>高强度表示山峰，低强度表示山谷。你开始用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部最小值)。随着水位的上升，根据附近的山峰(坡度)，来自不同山谷的水明显会开始合并，颜色也不同。为了避免这种情况，你要在水融合的地方建造屏障。你继续填满水...
如何在<em>使用</em><em>watershed</em><em>中</em><em>使用</em>自动生成的mark图像进行处理？最好有例子
这几天闲来无事，在等雅思成绩出来的过程<em>中</em>，只能写点东西来打发时间。刚好在上图像处理这门课，于是就想写个验证码识别，普通的验证码识别难度太低，于是想要做粘连扭曲的验证码识别，如12306的验证码识别，此外，这个算法同样也可以适用于手写体识别，反而我觉得手写体比12306的验证码还容易一点。这里我不得不佩服那些抢票公司的那些技术大牛。 话不多说，代码我待会贴出来，先给大家介绍一下工程目录，和实现原理
所谓分水岭算法有好多种实现算法，拓扑学，形态学，浸水模拟和降水模拟等方式。要搞懂就不容易了。Watershed Algorithm(分水岭算法)，顾名思义，就是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。现实<em>中</em>我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕 山，山围水的情形。当然在需要的时候，要人工构筑分水岭，以防集水盆之间的互相穿透。而区分高山（plateaus）与水的界线，以及湖与湖之间的间
转自：http://blog.csdn.net/twowind/article/details/8988282 分水岭算法(<em>watershed</em>)是一种比较基本的数学形态学分割算法，其基本思想是将灰度图像转换为梯度图像，将梯度值看作高低起伏的山岭，将局部极小值及其邻域看作一个“集水盆”。设想一个个“集水盆”<em>中</em>存在积水，且水位不断生长，淹没低度较低的地方，当水漫过程停止后，图像就可以被分割成几块连通
分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程<em>中</em>，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓。 关于分水岭算法的原理大家可以看我在2016年07月20日在CSDN上发表的一篇博文，链接如下： http://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51956025 OpenCV提供...
目录 0 原理 1 举例说 1）二值化 2）去除图像<em>中</em>的所有的白噪声 3）提取肯定是硬币的区域 4）获得边界区域 5）标记区域 6）实施分水岭算法 0 原理 在地理学<em>中</em>，分水岭是一个山脊，该山脊通过不同的水系来区分排水区域。集水盆地是把水排入河流或水库的地理区域。分水岭变换把这些概念应用到灰度图像处理<em>中</em>，从而解决许多图像分割问题。 理解分水岭变换要求我们把灰...
最近需要做一个图像分割的程序，查了<em>opencv</em>的源代码，发现<em>opencv</em>里实现的图像分割一共有两个方法，<em>watershed</em>和mean-shift算法。这两个算法的具体实现都在segmentation.cpp文件内。 <em>watershed</em>（分水岭算法）方法是一种基于边界点的分割算法。我想好好的研究一下， 网上找了一些博客和教程，感觉也就泛泛的解释了一下实验的流程，具体算法的运行过程并不清楚，又把原始
为了研究分水岭算法，阅读了OpenCV 2.4.9 <em>中</em><em>watershed</em><em>函数</em>的源码实现部分，代码位于 <em>opencv</em>\sources\modules\imgproc\src\segmentation.cpp 文件<em>中</em>。先贴出加了注解的代码，以后补充对分水岭算法的解释。#include "precomp.hpp"/**********************************************
原理介绍 前面写了OTSU算法、最大熵算法、自适应阈值法、基于区域生长算法。他们都有各自的优缺点，而分水岭算法具有它们都具有的优势，所以通常能够产生更加稳健的分割效果。 分水岭算法(<em>watershed</em>)是一种比较基本的数学形态学分割算法，其基本思想是将灰度图像转换为梯度图像，将梯度值看作高低起伏的山岭，将局部极小值及其邻域看作一个“集水盆”。设想一个个“集水盆”<em>中</em>存在积水，且水位不断升高，淹没...
算法介绍 原始的分水岭算法对于存在噪声以及梯度不规则的图像极易造成过度分割（存在大量分割区域），解决该问题的一种方案是通过融入预处理步骤来限制允许存在的区域数目，因此基于标记的分水岭算法应运而生。标记是属于一幅图像的一个连通分量，与感兴趣物体相联系的标记称为内部标记，与背景相关联的标记称为外部标记。 Opencv<em>函数</em>介绍 void <em>watershed</em>( ...
惯性大水滴滴水算法（基于<em>opencv</em> c++编写） 可以用于粘连字符分割
L = <em>watershed</em>(A) 对输入矩阵 A 进行分水岭变换，并标记不同的分水岭区域，得到标签矩阵 L 。 A 可以是任意维度的矩阵。 L <em>中</em>的元素是非负整数。 值为 0 的元素不属于一个独立的分水岭区域，这些像素被称为“分水岭元素”； 值为 1 的元素属于第一个分水岭区域； 值为 2 的元素属于第二个分水岭区域； 值为 3 的元素属...
节表负责管理各个节在文件<em>中</em>或者内存<em>中</em>从哪里开始存储，怎样存储 IMAGE_FILE_HEADER<em>中</em>的NumberOfSections存储的是节表数量
滴水算法概述 滴水算法是一种用于分割手写粘连字符的算法，与以往的直线式地分割不同 ，它模拟水滴的滚动，通过水滴的滚动路径来分割字符，可以解决直线切割造成的过分分割问题。以下将分别叙述：传统滴水算法 惯性滴水算法 大水滴惯性滴水算法 1. 传统滴水算法 滴水算法滴落规则 滴落规则如图[1-1]所示 图[1-1]滴水算法滴落规则 水滴周围像素编号如图[1-2]所示 图[1-2]水滴周
介绍滴水算法的论文 还有改进的方法等
本篇博客主要介绍分水岭算法。 任何一副图像都可以看成拓扑平面，灰度值高的区域可以看成是山峰，灰度值低的地方可以看成是山谷，我们向每一个山谷<em>中</em>灌注不同颜色的水，随着水位的上升，不用山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同颜色的水汇合，我们需要在水汇合的地方构建堤坝，不停的灌水的同时不停的构建堤坝，知道所有的山峰都被水淹没，我们构建好的堤坝就是对图像的分割，这就是分水岭算法背后的原理。 示例： 示例代...
分水岭分割算法 分水岭分割算法的定义网上随便百度一下就可以知道了，我就说一下我的理解，有不对的希望大家也可以帮忙指正。 对于分水岭分割，我的理解是，一幅图像是由不同大小的灰度级像素值构成的，可以把不同的大小想象成不同高度的山脉，接着在地表（就是从像素灰度级0开始）向这个山脉地脉注入水，那么当一个山脉与另一个山脉将要融合的线上就是图像的边界，当水注入最高山脉后形成的现象就是整幅图的边界。cv2.w
分水岭算法图像分割（Image Segmentation with Watershed Algorithm） 目标 本节我们将要学习 • <em>使用</em>基于掩模的分水岭算法进行图像分割 • <em>函数</em>：cv2.connectedComponents()、cv2.<em>watershed</em>() 1. 原理 任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每...
¨参考文献： Meyer, F.Color Image Segmentation, ICIP92,1992 基本思想： 算法流程： 优先级队列及一维算法示例： 核心数据结构： 源码注释： typedef struct CvWSNode //像素节点 { struct CvWSNode* next; int mask_ofs; //该节点对于mask<em>中</em>的
图像字符切分的滴水算法，如何用java实现？
参考： 1、http://docs.<em>opencv</em>.org/3.3.0/ 官方文档api 2、http://docs.<em>opencv</em>.org/3.3.0/d6/d00/tutorial_py_root.html 官方英文教程 3、https://<em>opencv</em>-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.h
• <em>使用</em>分水岭算法基于掩模的图像分割 • 学习<em>函数</em>： cv2.<em>watershed</em>()
在很多实际应用<em>中</em>，我们需要分割图像，分割方法有多种经典的分割方法： 常见图像分割方法： 1、基于边缘检测的方法： 此方法主要是通过检测区域的边缘进行分割，利用区域之间的特征的不一致性，首先检测图像<em>中</em>的边缘点，然后按照一定的方法把这些边缘点进行全部连接起来，从而构成分割区域。图像<em>中</em>的边缘通常是灰度，颜色或者纹理，其<em>中</em>基于灰度的方法很普遍，许多边缘检测算子利用灰度来检测图像的梯度，...
转自：<em>opencv</em>2 /*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 5 of the cookbook: Computer Visi
我们在处理图像的时候，常常需要将图像的前景和背景做不同的处理，这时需要将前景和背景分割开。关于图像分割的方法我知道的有三种方法：K-means、分水岭和GrabCut算法进行物体分割。不能够肯定的比较出谁优谁劣，各种算法是分各种场合以及设定参数的优化。在此，只是简单介绍，学习之路任重而道远！ K-means方法进行分割： 它是一种最常用的聚类算法。因为，人们不需要手动的为数据集里的每个个体
<em>watershed</em>分水岭算法的源代码，一个很实用的用于图像分割的算法
今天本来想试试mser算法的，结果没看懂。就先看看类似的fen'shui'l
% 2. Compute the distance transform of thecomplement of the binary% image. %% D = bwdist(~bw);% figure,imshow(D,[],'InitialMagnification','fit')% title('Distance transform o...
所谓分水岭算法有好多种实现算法，拓扑学，形态学，浸水模拟和降水模拟等方式。要搞懂就不容易了。Watershed Algorithm(分水岭算法)，顾名思义，就是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。现实<em>中</em>我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕 山，山围水的情形。当然在需要的时候，要人工构筑分水岭，以防集水盆之间的互相穿透。而区分高山（plateaus）与水的界线，以及湖与湖之间的间隔或
<em>opencv</em> <em>watershed</em> demo: http://download.csdn.net/detail/keen_zuxwang/9852585 分水岭算法 1、一种基于拓扑理论的数学形态学的图像分割方法。分水岭算法容易导致图像的过度分割。<em>opencv</em><em>中</em>，<em>使用</em>预定义的一组标记来引导对图像的分割，防止过度切割。 2、一种图像区域分割法，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位
此次研究两种图像分割法，分别是基于形态学的分水岭算法和基于图割理论的GrabCut算法。OpenCV均提供了两张算法或其变种。鉴于研究所需，记录一些知识点，开发平台为OpenCV2.4.9+Qt5.3.2。
分水岭的计算过程是一个迭代标注过程。在该算法<em>中</em>，分水岭计算分两个步骤，一个是排序过程，一个是淹没过程。分水岭变换得到的是输入图像的集水盆图像，集水盆之间的边界点，即为分水岭。
#include #include using namespace std; using namespace cv; bool g_bDrawing = false; Point g_CurrPoint, g_OrgPoint; int g_nThick = 5, g_nBlue = 255, g_nGreen = 255, g_nRed = 0; int g_nImageOneValue =
在很多实际应用<em>中</em>，我们需要分割图像，分割方法有多种经典的分割方法： 一、常见图像分割方法： 1、基于边缘检测的方法： 此方法主要是通过检测区域的边缘进行分割，利用区域之间的特征的不一致性，首先检测图像<em>中</em>的边缘点，然后按照一定的方法把这些边缘点进行全部连接起来，从而构成分割区域。图像<em>中</em>的边缘通常是灰度，颜色或者纹理，其<em>中</em>基于灰度的方法很普遍，许多边缘检测算子利用灰度来检测图像的梯
分水岭在地理学上就是指一个山脊，水通常会沿着山脊的两边流向不同的“汇水盆”。分水岭算法是一种用于图像分割的经典算法，是基于拓扑理论的数学形态学的分割方法。如果图像<em>中</em>的目标物体是连在一起的，则分割起来会更困难，分水岭算法经常用于处理这类问题，通常会取得比较好的效果。 那我们先来看一下<em>opencv</em>当<em>中</em>，分水岭算法<em>watershed</em>的实现。 <em>opencv</em>的<em>watershed</em>是在Meyer, F.Col
cvWatershed例子： #include #include #include using namespace std; IplImage* marker_mask = 0; IplImage* markers = 0; IplImage* img0 = 0, *
Opencv学习之分水岭算法 分水岭算法可以将图像<em>中</em>的边缘转化成“山脉”，将均匀区域转化为“山谷”，这样有助于分割目标。 分水岭算法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像<em>中</em>的每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明：在每
1. 定义 分水岭算法(<em>watershed</em> algorithm)可以将图像<em>中</em>的边缘转化为“山脉”，将均匀区域转化为“山谷”，在这方面有助于分割目标。 分水岭算法：是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法。把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像<em>中</em>的每一个点像素值的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响的区域称为“集水盆”，集水盆的边界可以看成分水岭。在每一个局部极小值表面刺穿一个小孔，...
分水岭计算分两个步骤：一个是排序过程，一个是淹没的过程。首先对每个像素的灰度级进行从低到高的排序，然后从低到高实现淹没过程，对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出的结构进行判断及标注。分水岭变换得到的是输入图像的集水盆地图像，集水盆地的边界点，即为分水岭。显然，分水岭表示的是输入图像的极大值点。 #include &lt;<em>opencv</em>2/<em>opencv</em>.hpp&gt; #include...
分水岭算法原理 分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程<em>中</em>，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓，封闭性是分水岭算法的一个重要特征。其他图像分割方法，如阈值，边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念，彼此像素间互相独立，没有统一性。分水岭算法较其他分割方法更具有思想性，更符合人眼...
#include #include #include #pragma comment(lib, "cv.lib") #pragma comment(lib, "cxcore.lib") #pragma comment(lib, "highgui.lib") using namespace std; IplImage* marker_mask = 0; IplImage
分水岭算法实现分割 分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像<em>中</em>每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水<em>中</em>，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展
今天本来想试试mser算法的，结果没看懂。就先看看类似的分水岭算法，用c++又有些看不懂，于是就在matlab先试试，matlab上面没有源码，就拿它的例子试了试，大概明白它的用法，就把注释给贴了上来。 clear all; clc; close all; center1 = -10;%第一个圆圆心的横坐标 center2 = ...
文章目录一、原理二、程序实现三、结果展示四、API说明 一、原理 当洪水淹没所有的山头的时候，只露出山顶，这些山顶相当于marker。当洪水退去的时候，水位慢慢的下降，下降到刚好将山头都分开的山谷，这个时候就是刚好将所有山头分开的山谷。这就是分水岭分割方法。 基于浸泡理论的分水岭分割方法 基于连通图的方法 基于距离变换的方法 二、程序实现 基本步骤是：输入图像 -> 灰度 -> 二...
// <em>watershed</em>_test20140801.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" // // ch9_<em>watershed</em> image // This is an exact copy of the <em>watershed</em>.cpp demo in the OpenCV ../samples/c directory // // Think
参考：https://github.com/makelove/OpenCV-Python-Tutorialch21-轮廓Contours 12 怎样绘制轮廓py 4 轮廓-更多<em>函数</em>py 43-形状匹配py 21-findContourpy 21-momentspy draw最大的轮廓py findContours2py minAreaRect-旋转矩形py 轮廓的性质py 凸包-凸性检测-边界矩形-
python <em>opencv</em> 图片前景与背景的分割 kmeans 算法的研究 <em>函数</em>的格式为：kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags) （1）data: 分类数据，最好是np.float32的数据，每个特征放一列。之所以是np.float32原因是这种数据类型运算速度快，同样的数据下如果是uint型数据将会慢死你...
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「<em>中</em>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： ...
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。
文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性？原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码？采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类？应用程序和小程序的主类有何不同？Java应用程序与小程序之间有那些差别？Java和C++的区别Oracle JDK 和 OpenJDK 的对比基础语法数据类型Java有哪些数据类型switc...
昨天早上通过远程的方式 review 了两名新来同事的代码，大部分代码都写得很漂亮，严谨的同时注释也很到位，这令我非常满意。但当我看到他们当<em>中</em>有一个人写的 switch 语句时，还是忍不住破口大骂：“我擦，小王，你丫写的 switch 语句也太老土了吧！” 来看看小王写的代码吧，看完不要骂我装逼啊。 private static String createPlayer(PlayerTypes p...
互联网公司工作，很难避免不和黑客们打交道，我呆过的两家互联网公司，几乎每月每天每分钟都有黑客在公司网站上扫描。有的是寻找 Sql 注入的缺口，有的是寻找线上服务器可能存在的漏洞，大部分都...
1. 前言从2020 年 JVM 生态报告解读 可以看出Intellij IDEA 目前已经稳坐 Java IDE 头把交椅。而且统计得出付费用户已经超过了八成（国外统计）。IDEA 的...
昨天看到一档综艺节目，讨论了两个话题：（1）<em>中</em>国学生的数学成绩，平均下来看，会比国外好？为什么？（2）男生的数学成绩，平均下来看，会比女生好？为什么？同时，我又联想到了一个技术圈经常讨...
原博客再更新，可能就没了，之后将持续更新本篇博客。
提到“程序员”，多数人脑海里首先想到的大约是：为人木讷、薪水超高、工作枯燥…… 然而，当离开工作岗位，撕去层层标签，脱下“程序员”这身外套，有的人生动又有趣，马上展现出了完全不同的A/B面人生！ 不论是简单的爱好，还是正经的副业，他们都干得同样出色。偶尔，还能和程序员的特质结合，产生奇妙的“化学反应”。 @Charlotte：平日素颜示人，周末美妆博主 大家都以为程序媛也个个不修边幅，但我们也许...
文章目录数据库基础知识为什么要<em>使用</em>数据库什么是SQL？什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式？分别有什么区别？数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别MyISAM索引与InnoDB索引的区别？InnoDB引擎的4大特性存储引擎选择索引什么是索引？索引有哪些优缺点？索引<em>使用</em>场景（重点）...
有个好朋友ZS，是技术总监，昨天问我：“有一个老下属，跟了我很多年，做事勤勤恳恳，主动性也很好。但随着公司的发展，他的进步速度，跟不上团队的步伐了，有点...
私下里，有不少读者问我：“二哥，如何才能写出一份专业的技术简历呢？我总感觉自己写的简历太烂了，所以投了无数份，都石沉大海了。”说实话，我自己好多年没有写过简历了，但我认识的一个同行，他在阿里，给我说了一些他当年写简历的方法论，我感觉太牛逼了，实在是忍不住，就分享了出来，希望能够帮助到你。 01、简历的本质 作为简历的撰写者，你必须要搞清楚一点，简历的本质是什么，它就是为了来销售你的价值主张的。往深...
据羊城晚报报道，近日<em>中</em>芯国际从荷兰进口的一台大型光刻机，顺利通过深圳出口加工区场站两道闸口进入厂区，<em>中</em>芯国际发表公告称该光刻机并非此前盛传的EUV光刻机，主要用于企业复工复产后的生产线扩容。 我们知道EUV主要用于7nm及以下制程的芯片制造，光刻机作为集成电路制造<em>中</em>最关键的设备，对芯片制作工艺有着决定性的影响，被誉为“超精密制造技术皇冠上的明珠”，根据之前<em>中</em>芯国际的公报，目...
场景 日常开发，if-else语句写的不少吧？？当逻辑分支非常多的时候，if-else套了一层又一层，虽然业务功能倒是实现了，但是看起来是真的很不优雅，尤其是对于我这种有强迫症的程序"猿"，看到这么多if-else，脑袋瓜子就嗡嗡的，总想着解锁新姿势：干掉过多的if-else！！！本文将介绍三板斧手段： 优先判断条件，条件不满足的，逻辑及时<em>中</em>断返回； 采用策略模式+工厂模式； 结合注解，锦...
有小伙伴问松哥这个问题，他在上海某公司，在离职了几个月后，前公司的领导联系到他，希望他能够返聘回去，他很纠结要不要回去？ 俗话说好马不吃回头草，但是这个小伙伴既然感到纠结了，我觉得至少说明了两个问题：1.曾经的公司还不错；2.现在的日子也不是很如意。否则应该就不会纠结了。 老实说，松哥之前也有过类似的经历，今天就来和小伙伴们聊聊回头草到底吃不吃。 首先一个基本观点，就是离职了也没必要和老东家弄的苦...
阿里巴巴全球数学竞赛（ Alibaba Global Mathematics Competition）由马云发起，由<em>中</em>国科学技术协会、阿里巴巴基金会、阿里巴巴达摩院共同举办。大赛不设报名门槛，全世界爱好数学的人都可参与，不论是否出身数学专业、是否投身数学研究。 2020年阿里巴巴达摩院邀请北京大学、剑桥大学、浙江大学等高校的顶尖数学教师组建了出题组。<em>中</em>科院院士、美国艺术与科学院院士、北京国际数学...
不知道是不是只有我这样子，还是你们也有过类似的经历。 上学的时候总有很多光辉历史，学年名列前茅，或者单科目大佬，但是虽然慢慢地长大了，你开始懈怠了，开始废掉了。。。 什么？你说不知道具体的情况是怎么样的？ 我来告诉你： 你常常潜意识里或者心理觉得，自己真正的生活或者奋斗还没有开始。总是幻想着自己还拥有大把时间，还有无限的可能，自己还能逆风翻盘，只不是自己还没开始罢了，自己以后肯定会变得特别厉害...
往往，我们看不进去大段大段的逻辑。深刻的哲理，往往短而精悍，一阵见血。问：产品经理挺漂亮的，有点心动，但不知道合不合得来。男生更看重女生的身材脸蛋，还是...
二哥，有个事想询问下您的意见，您觉得应届生值得去外包吗？公司虽然挺大的，<em>中</em>xx，但待遇感觉挺低，马上要报到，挺纠结的。
当HR压你价，说你只值7K时，你可以流畅地回答，记住，是流畅，不能犹豫。 礼貌地说：“7K是吗？了解了。嗯~其实我对贵司的面试官印象很好。只不过，现在我的手头上已经有一份11K的offer。来面试，主要也是自己对贵司挺有兴趣的，所以过来看看……”（未完） 这段话主要是陪HR互诈的同时，从公司兴趣，公司职员印象上，都给予对方正面的肯定，既能提升HR的好感度，又能让谈判气氛融洽，为后面的发挥留足空间。...
HashMap底层实现原理，红黑树，B+树，B树的结构原理 Spring的AOP和IOC是什么？它们常见的<em>使用</em>场景有哪些？Spring事务，事务的属性，传播行为，数据库隔离级别 Spring和SpringMVC，MyBatis以及SpringBoot的注解分别有哪些？SpringMVC的工作原理，SpringBoot框架的优点，MyBatis框架的优点 SpringCould组件有哪些，他们...
面试阿里p7被问到的问题(当时我只知道第一个)：@Conditional是做什么的?@Conditional多个条件是什么逻辑关系？条件判断在什么时候执...
爬取彼岸桌面网站较为简单，用到了requests、lxml、Beautiful Soup4
最近微信又搞出了一个大利器，甚至都上了热搜，当然消息最敏捷的自媒体人，纷纷都开通了自己的视频号。01 视频号是什么呢？视频号是微信体系内的短视频，它不同...
最近面试了一个31岁8年经验的程序猿，让我有点感慨，大龄程序猿该何去何从。
你好，我是Vam的金豆之路，可以叫我豆哥。2019年年度博客之星、技术领域博客专家。主要领域：前端开发。我的微信是 maomin9761，有什么疑问可以加我哦，自己创建了一个微信技术交流群，可以加我邀请你一起交流学习。最后自己也创建了一个微信公众号，里面的文章是我自己精挑细选的文章，主要介绍各种IT新技术。欢迎关注哦，微信搜索：臻美IT，等你来。 欢迎阅读本博文，本博文主要讲述【】，文字通...
说实话，自己的算法，我一个不会，太难了吧
已经连续五年参加大厂校招、社招的技术面试工作，简历看的不下于万份 这篇文章会用实例告诉你，什么是差的程序员简历！ 疫情快要结束了，各个公司也都开始春招了，作为即将红遍大江南北的新晋UP主，那当然要为小伙伴们做点事（手动狗头）。 就在公众号里公开征简历，义务帮大家看，并一一点评。《启舰：春招在即，义务帮大家看看简历吧》 一石激起千层浪，三天收到两百多封简历。 花光了两个星期的所有空闲时...
前几天我们公司做了一件蠢事，非常非常愚蠢的事情。我原以为从学校出来之后，除了找工作有测试外，不会有任何与考试有关的事儿。 但是，天有不测风云，公司技术总监、人事总监两位大佬突然降临到我们事业线，叫上我老大，给我们组织了一场别开生面的“考试”。 那是一个风和日丽的下午，我翘着二郎腿，左手端着一杯卡布奇诺，右手抓着我的罗技鼠标，滚动着轮轴，穿梭在头条热点之间。 “淡黄的长裙~蓬松的头发...
在2019年的ReactiveConf 上，《Elm in Action》的作者Richard Feldman对未来5年Web开发的发展做了预测，很有意思，分享给大家。如果你有机会从头...
导读 前天面试了一个985高校的实习生，问了他平时用什么开发工具，他想也没想的说IDEA，于是我抛砖引玉的问了一下IDEA的调试用过吧，你说说怎么设置断点...
文章目录1. 无状态登录1.1 什么是有状态1.2 什么是无状态1.3 如何实现无状态1.4 各自优缺点2. 登录交互2.1 前后端分离的数据交互2.2 登录成功2.3 登录失败3. 未认证处理方案4. 注销登录 这是本系列的第四篇，有小伙伴找不到之前文章，松哥给大家列一个索引出来： 挖一个大坑，Spring Security 开搞！ 松哥手把手带你入门 Spring Security，别再问密...
大厂竟然要考我SSO，卧槽。
内容导航： 1、TIOBE排行榜 2、总榜（2020年6月份） 3、本月前三名 3.1、C 3.2、Java 3.3、Python 4、学习路线图 5、参考地址 1、TIOBE排行榜 TIOBE排行榜是根据全世界互联网上有经验的程序员、课程和第三方厂商的数量，并<em>使用</em>搜索引擎（如Google、Bing、Yahoo!）以及Wikipedia、Amazon、YouTube统计出排名数据。
来看几个问题想不想月薪超过5万？想不想进入公司架构组？想不想成为项目组的负责人？想不想成为spring的高手，超越99%的对手？那么本文内容是你必须要掌握的。本文主要详解bean的生命...
在新冠疫情<em>中</em>，德国人越来越多地选择在超市，加油站或其他商店付款时<em>使用</em>非接触式付款方式。德国信贷协会Deutschen Kreditwirtschaft (DK) 的一位发言人告诉德国新...
VB托盘程序演示,可将程序图标放入任务栏 单击可显示任务栏菜单 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/renxxx123/3956387?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/renxxx123/3956387?utm_source=bbsseo[/url]
讲述GNU开源文化，了解开源的意义，下载没错！ 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/xianlu2010/5020033?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xianlu2010/5020033?utm_source=bbsseo[/url]
告别DES 迎接AES 你的数据需要加密保护吗？你还在使用DES,3DES吗？ 旧的数据加密标准DES自二十世纪七十年代采用以来，基本上算是不错的数据加密算法。不过由于它使用的密钥相对较小(56位)，采用强力攻击下DES有被攻破的纪录。 实际上，现在对安全性能要求较高的用户愿意采用加强型的DES，叫做3DES。用3DES进行加密，需要对一小段数据运算3次，不言而喻，加密的速率大大降低。 随着Internet、智能卡、手机和掌上电脑等应用日益普及，对通信安全的要求也增强了。不过这些小型设备需要的是,用更少代码,占用更少资源的数据加密算法，所以3DES不是今后这方面需求的解决办法。 美国国家技术标 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/chenxh/142937?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/chenxh/142937?utm_source=bbsseo[/url]
