双流3D视频动作识别下载 [问题点数:0分]

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视频分类之UCF-101上的CNN方法详解
Code at Github: https://github.com/sujiongming/UCF-101_video_classification P<em>D</em>F版(排版更好)<em>下载</em>链接:http://pan.baidu.com/s/1mieGZgO密码:<em>3</em><em>3</em>px <em>视频</em>分类包括人类行为<em>识别</em>和通用的多标签<em>视频</em>分类等研究内容。用的多标签<em>视频</em>分类以2016年谷歌发布的youtube-8M数据集为代
视频中提取光流 UCF-101
美其名曰:站在巨人的肩膀上 稍微修改,输出变成我想要的样子 来源-------&amp;gt;https://github.com/wadhwasahil/Video-Classification-2-Stream-CNN # main.py import numpy as np import optical_flow_prep as ofp import sys,os import pickl...
Motion & Spatial 双流网络Win环境下调试通过
如有问题可以联系我,不一定在,会及时回复。企鹅:1282068574 备注来意
基于android利用OpenCV实现分离物体和复杂背景
基于android利用OpenCV实现分离物体和复杂背景。强调是复杂背景,将物体从复杂背景中提取出来,最好使用jni方法,有会的高人吗,求指点。
tensorflow-C3D-ucf101网络
<em>3</em>dcnn 行为<em>识别</em>网络架构并使用softmax层 用于ucf101数据集
免费数据集下载(持续更新中...)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/251<em>3</em>856<em>3</em> 分门别类整理了一些网上的免费数据集,这是分类<em>下载</em>地址,希望能节约大家找数据的时间。欢迎数据达人加入QQ群 5651<em>3</em>6792 交流。 金融 美国劳工部统计局官方发布数据 上证A股日线数据,1999.12.09 至 2016.06.08,前复权,1095支股票 深证A股日线数据,
免费数据集下载(很全面)
“聚数据”平台整理了网上开放的免费科研数据集,以下是分类列表以及<em>下载</em>地址,供高校和科研机构免费<em>下载</em>和使用。 以下内容转自https://blog.csdn.net/qq_<em>3</em>2447<em>3</em>01/article/details/79487<em>3</em><em>3</em>5 金融 美国劳工部统计局官方发布数据 上证A股日线数据,1999.12.09 至 2016.06.08,前复权,1095支股票 深证A股日线数据,1999...
与运动相关的数据集
Survey of related motion databases
Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks (C3D User Guide)
1、C<em>3</em><em>D</em>特征提取1.安装C<em>3</em><em>D</em>(方法同安装caffe) 2.<em>下载</em>预训练模型将其保存在YOUR_C<em>3</em><em>D</em>_HOME/examples/c<em>3</em>d_feature_extraction +将目录更改为YOUR_C<em>3</em><em>D</em>_HOME / examples / c<em>3</em>d_feature_extraction +运行脚本文件: sh c<em>3</em>d_sport1m_feature_extraction_fr
UCF50数据集
http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ee4920f0100x<em>3</em>0f.html 图像处理数据:UCF50(中佛罗里达大学50类行为<em>识别</em>数据库)   (2011-09-25 19:22:02) 转载▼ 标签:  行为   <em>识别</em>   分类   表观   姿态   it
视频分类数据集介绍
<em>视频</em>分类数据集   在<em>视频</em>分类项目中,有很多经典的公开数据集,目前主要的数据集如列表所示:   重点介绍三个中等规模的数据集。 1. UCF101 <em>动作</em><em>识别</em>数据集,从youtube收集而得,共包含101类<em>动作</em>。其中每类<em>动作</em>由25个人做<em>动作</em>,每人做4-7组,共1<em>3</em><em>3</em>20个<em>视频</em>,分辨率为<em>3</em>20*240,共6.5G。 UCF101在<em>动作</em>的采集上具有非常大的多样性,包括相机运行、外观变化...
opencv关于去除图像背景问题?
在opencv中,如何去除灰度图像的背景????
人物数据集下载
是人物图片的数据集,希望可以改进,可以选填不要csdn币 相关<em>下载</em>链接://download.csdn.net/download/weixin_41010198/1086000<em>3</em>?utm_source
视频数据集UCF101的处理与加载(用PyTorch实现)
一 写在前面 未经允许,不得转载,谢谢~ 之前写了一篇没有使用任何深度学习框架来处理<em>视频</em>数据集的文章:<em>视频</em>数据集UCF101的处理与加载(未使用深度学习框架) 上面的处理方法简单粗暴,但仍有很多可以优化的空间,这两天又学习了一下PyTorch对于数据集加载的支持:PyTorch入门学习(七):数据加载与处理 之前说过要用PyTorch的方法重新实现一遍对于UCF101的处理,所以在这里做个记录。这...
从UCF-101视频中提取帧
稍微改了一下,变成我想要的样子 源代码出处 ----&amp;gt; https://github.com/ykwang11/TSN-Tensorflow-unofficial from __future__ import print_function import sys import tensorflow as tf import numpy as np import os import t...
生成训练测试集:create_train_test_list.sh
#!/usr/bin/env bash <em>D</em>ATA=train cat /media/6TB/UCF-101/train_test_split/c<em>3</em>d_ucf101_${<em>D</em>ATA}_split1.txt | awk '{print $1 &quot; &quot; $<em>3</em>}' | sort | uniq &amp;gt; ${<em>D</em>ATA}.list <em>D</em>ATA=test cat /media/6TB/UCF-101/trai...
【论文笔记】视频分类系列 Optical Flow Guided Feature: A Fast and Robust Motion Representation for Video (OFF)
Paper: Optical Flow Guided Feature: A Fast and Robust Motion Representation for Video Action Recognition (CVPR2018, SenseTime) 0. 简述 运动信息对于<em>视频</em>中<em>动作</em>的<em>识别</em>有着重要的作用。其中最常用的一种运动信息,是光流。之前的方法计算光流是offline的,比较耗时,...
行为识别数据集汇总
工欲善其事,必先利其器 http://www.cs.utexas.edu/~chaoyeh/web_action_data/dataset_list.html,此链接内容更全,可惜整理完后发现的。 1. The KTH <em>D</em>ataset(2004) KTH数据集于2004 年的发布,是计算机视觉领域的一个里程碑。此后,许多新的数据库陆续发布。数据库包括在 4个不同场景下 25 个人完成的 6 ...
基于OpenCV设计开发的疲劳驾驶检测下载
随着科学技术的发展,社会的的发展也日新月异,交通工具的更新换代也比以前更快,由于社会生活的节奏加快,城市的汽车越来越多,在给人类带来生活方便的同时,也会带来负面的影响,特别是在高速上的大型机动车,经常
姿态估计与人体动作识别的多任务深度学习模型
最近在做一个人体康复训练的项目,一开始考虑到人体康复训练需要肢体的细微<em>动作</em>,所以先使用人体姿态估计识算法提取骨骼点,再根据人体骨骼点来<em>识别</em><em>动作</em>(后来发现也不一定这样),并组合成一个端对端的模型,正好找到了最近的一篇论文《2<em>D</em>/<em>3</em><em>D</em> Pose Estimation and Action Recognition using Multitask <em>D</em>eep Learning》。看完这篇论文来和大家分享一下...
人体动作识别特征提取与分类
正在做基于<em>视频</em>的人体<em>识别</em>方向,在进行特征提取时是要提取每一帧的特征码?用于分类的特征是每一帧的特征码?有做<em>动作</em><em>识别</em>的大神希望能知道一下,主要是编程实现过程不太理解
求疲劳驾驶数据集
导师让做疲劳驾驶检测,苦于数据不好找。各位大佬可有类似的数据集,或者能提供一些数据集的<em>下载</em>链接,万谢。 就是拍摄的行车过程中驾驶员行为的<em>视频</em>和图像之类的。
使用TensorFlow的卷积神经网络算法实现图片分类
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DeepLearning | 经典卷积神经网络Alex_Net (完整模型与tensorflow代码讲解,附数据集)
最近复现了几个经典的卷积网络,拿自己的数据集试了了试,不得不承认的是卷积神经网络在图像处理方面确实有着得天独厚的优势,写这篇博客讲述早期最经典的卷积神经网络Alex_Net以及附上一些自己的理解 2012年,Hinton的学生在ILSVRC 2012中以显著的优势赢得了比赛,top-5的错误率降低至了16.4%,相比于第二名的26.2%有了巨大的提升,这可以说是神经网络在低谷期以后的第一次发声,...
请问怎样从内存中读取图像并转为mat格式?
各位大牛好,我想从摄像头中提取每一帧进行实时处理,通过IplImage* cvQueryFrame( CvCapture* capture )来提取当前帧,保存在内存中,但是我处理算法的图片输入是ma
video-caffe 搭建3DCNN并训练UCF-101例子
video-caffe 搭建<em>3</em><em>D</em>CNN并训练UCF-101例子video-caffe github地址:https://github.com/chuckcho/video-caffe编译过程:Key steps to build video-caffe are: 1.git clone https://github.com/chuckcho/video-caffe.git 2.cd video-ca
基于3D关节点的人体动作识别综述
文基于<em>3</em><em>D</em>关节点的人体<em>动作</em><em>识别</em>综述 原文:2016,Pattern Recognition: <em>3</em><em>D</em> skeleton-based human action classification: A survey 摘要 近年来,基于深度序列的人体<em>动作</em>分类的研究越来越多,出现了基于不同数据源:深度图或RGB<em>视频</em>的<em>3</em><em>D</em>人体关节的人体<em>动作</em>分类的方法以及特征表示方法。 本文...
[调参] 双流网络融合方式
训练步骤 1.固定其中一支网络,
双流神经网络及3D卷积系列论文阅读笔记
这周一共读了4篇论文,算是理清了从最初的时间+空间<em>双流</em>神经网络,到今年CVPR的<em>3</em><em>D</em>卷积+<em>双流</em>网络这一系列的演化。第一篇Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition inVideos提出的是一个<em>双流</em>的CNN网络,分别捕捉空间和时间信息。对于空间信息,文章用的是类似于另一篇论文的CNN结构,这个准备之后在阅读,对于时间信息,文章提出...
Siamese Network (应用篇2) :孪生网络用于图像块匹配 CVPR2015
参考论文:Zagoruyko S, Komodakis N. Learning to compare image patches via convolutional neural networks[J]. computer vision and pattern recognition, 2015: 4<em>3</em>5<em>3</em>-4<em>3</em>61. 会议水平:CVPR2015 1. 摘要 及 目的 作者研究了如何从图像数...
Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos
<em>下载</em>地址:http://www.datascienceassn.org/sites/default/files/Two-Stream%20Convolutional%20Networks%20for%20Action%20Recognition%20in%20Videos.pdfWhat’s problem?这篇论文主要是介绍了一种新的<em>视频</em>卷积的方法,并且将其应用于UCF-101和HM<em>D</em>B-51数据
基于深度学习的视频识别方法概览
来源:阿里云安全  作者: 深度学习在最近十来年特别火,几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网<em>视频</em>在最近几年也特别火,短<em>视频</em>、<em>视频</em>直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里,成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起,会产生什么样的化学反应呢?   不说具体的技术,先上一张福利图,该图展示了机器对一个<em>视频</em>的认知效果。其总红色的字表示objects, 蓝色的字表示scenes
模型学习 - HNN、RBM、DBN
本学弱喜欢在本子上记笔记,但字迹又丑。 望看不懂我的字的大佬不要喷我,看得懂的大佬批评指正。
读书笔记22:Optical Flow Guided Feature: A Fast and Robust Motion Representation for Video Action Recogni
文章题目:Optical Flow Guided Feature: A Fast and Robust Motion Representation for Video Action Recognition(CVPR2018) http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Sun_Optical_Flow_Guided_CVPR_201...
视频动作识别相关数据集 - 博客搬家
最大的<em>视频</em>数据集,谷歌发布的YouTube-8M,8M<em>视频</em>clip,4716类<em>动作</em>,只提供提取好的Inception特征,存储都是问题。 最新<em>D</em>eepMind发布的Kinect<em>动作</em><em>识别</em>数据库,包含<em>3</em>M<em>视频</em>clip,400个<em>动作</em>类。 德国20BN-JESTER <em>D</em>ATASET数据库,分两部分,每一部分都有1M+<em>视频</em>clip。有Bengio指导。 现在常刷的数据集:UCF-101和 HM<em>D</em>B-5...
VALSE学习(十二):视频时序建模和动作识别
VALSE2019  王利民 南京大学 一、基于<em>视频</em>的时序建模和<em>动作</em><em>识别</em>方法 当前<em>视频</em>行为<em>识别</em>主要是在三种场景: In the Lab In TV,Movies In web videos <em>视频</em><em>动作</em><em>识别</em>的机遇和挑战: 机遇:视觉信息提供了大量、丰富的数据用于视觉理解;<em>动作</em>是运动感知的核心且能够衍生许多<em>视频</em>理解的应用。 挑战:复杂的动态时序变化,<em>动作</em>的定义不明确...
行为识别双流卷积网络
1、简介 从<em>视频</em>中进行行为<em>识别</em>,其挑战在于从静止帧捕获关于外观和帧间运动的补充信息。 贡献有三:a. 结合了时空信息  b. 多帧密集光流有助于性能提高  c. 多任务学习可用于增加训练数据量 该网络在 UCF-101 and HM<em>D</em>B-51两数据集上具有较好性能表现。 相比静态图像分类,<em>视频</em>的时序成分为行为<em>识别</em>提供了额外的线索(运动信息),并且<em>视频</em>本身对每帧图像具有天然的数据增强功能(帧...
opencv中使用骨架提取算法后出现的毛刺有什么好的方法去除么?
这是使用对图像使用骨架提取后的毛刺(原图没有毛刺或突出,这是边缘敏感的结果),使用形态学方法效果都不大理想,想问问老师们如图所示的毛刺有什么好算法去除么?
双流网络行为识别-Spatiotemporal Residual Networks for Video Action Recognition-论文阅读
前几天刚放出来的一篇paper:Spatiotemporal Residual Networks for Video Action Recognition,又将HM<em>D</em>B51数据库和UCF101数据库的精度刷高了。 精度结果如下: 这比之前的tsn网络的结果还要好,之前tsn的结果是:Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for
对于ConvLSTM的理解
ConvLSTM最早是在《Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting》论文里提出,目的是为了解决降水临近预报。这个问题可以看做是一个时序问题,于是有学者尝试使用LSTM解决这个问题。但是其使用的事全连接长短期记忆网络(FC-LSTM),没有考虑到空间上的相关性 \quad...
基于DeepConvLSTM的传感器信号分类
随机智能手机的普及,在日常生活中,大多数人在做任何事情的时候,都会随身携带手机。如果开启手机中的传感器,当用户运动时,就可以采集大量的用户信息,根据这些信息,就可以判断当前用户的运动模式,如行走、上楼梯、下楼梯、坐、站立、躺下等等。基于这些运动模式,设计不同的场景,为健身类或运动类应用(APP)增加一些有趣功能。 在智能手机中,常见的位置信息传感器就是加速度传感器(Accelerometer)和陀...
人体动作透视素材
人体<em>动作</em>透视素材,对于绘画人体<em>动作</em>比例建模有很大的帮助。
视频分类之 UCF-101 上的 CNN 方法详解
<em>视频</em>分类之 UCF-101 上的 CNN 方法详解 Code at Github: https://github.com/sujiongming/UCF-101_video_classification <em>视频</em>分类包括人类行为<em>识别</em>和通用的多标签<em>视频</em>分类等研究内容。用的多标 签<em>视频</em>分类以 2016 年谷歌发布的 youtube-8M 数据集为代表,其中很多<em>视频</em>属于 多个类别,并且在类别上不限于人类行为...
人体动作捕捉软件设计
本文涉及的人体<em>动作</em>的捕捉系统的整体框架由下位机和上位机组成。下位机为分布 在全身的传感节点,实时将传感节点的数据,通过无线模块,发送给PC。上位机软件 平台运行在PC 上,PC 通过无线天线实时接收个
使用TensorFlow双流卷积神经网络对CK+表情数据库进行分类
本文所有代码已经放在GitHub上https://github.com/zhuzhuxia1994/CK-TensorFlow <em>双流</em>卷积神经网络我最初是在做行为<em>识别</em>的时候接触到的,<em>双流</em>指的是时间流和空间流,再具体一点就是,时间流指的是对光流图片进行卷积处理,然后空间流指的是对RGB图片进行卷积处理,然后进行融合操作。这样往往比单纯对RGB图片进行卷积效果好,特别是在<em>视频</em>行为<em>识别</em>等方面,因为引入了
双流神经网络及3D卷积系列论文阅读…
这周一共读了4篇论文,算是理清了从最初的时间+空间<em>双流</em>神经网络,到今年CVPR的<em>3</em><em>D</em>卷积+<em>双流</em>网络这一系列的演化。 第一篇Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos提出的是一个<em>双流</em>的CNN网络,分别捕捉空间和时间信息。 对于空间信息,文章用的是类似于另一篇论文的CNN结构,这个准备之后在阅读,对于时间信
行为识别之C3D-network
C<em>3</em><em>D</em>-network具体细节可参看论文:https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/html/Tran_Learning_Spatiotemporal_Features_ICCV_2015_paper.html以及Will Lin的博客:http://blog.csdn.net/wzmsltw/article/detail
Pseudo-3D Residual Networks 算法笔记
论文:Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-<em>3</em><em>D</em> Residual Networks 论文链接:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Qiu_Learning_Spatio-Temporal_Representation_ICCV_2017_paper.pdf
视频3D降噪总结
<em>3</em><em>D</em>降噪原理是对图像中的运动物体采取2<em>D</em>降噪,静止部分(称为背景)采取<em>3</em><em>D</em>降噪以防止运动物体模糊(blur)。 1)第一步为运动估计    在参考帧(为前一帧已经过降噪的图像)中搜索和当前帧中16*16当前块相近的参考块,其中最相近的块为匹配块。    根据匹配块,获得运动向量(motion vector)。    为减小计算,一般仅在以当前块为中心的一个小范围内搜索参考块,如在20*20的小...
双流网络
简介 <em>双流</em>CNN通过效仿人体视觉过程,对<em>视频</em>信息理解,在处理<em>视频</em>图像中的环境空间信息的基础上,对<em>视频</em>帧序列中的时序信息进行理解,为了更好地对这些信息进行理解,<em>双流</em>卷积神经网络将异常行为分类任务分为两个不同的部分。单独的<em>视频</em>单帧作为表述空间信息的载体,其中包含环境、<em>视频</em>中的物体等空间信息,称为空间信息网络;另外,光流信息作为时序信息的载体输入到另外一个卷积神经网络中,用来理解<em>动作</em>的动态特征,称为时...
双流3D视频动作识别
<em>3</em>-<em>D</em> convolutional neural networks (<em>3</em>-<em>D</em>-convNets) have been very recently proposed for action recogni
I3D模型
参考文件 <em>视频</em>分类I<em>3</em><em>D</em>网络 Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics <em>D</em>ataset 1.https://blog.csdn.net/paranoid_cnn/article/details/779<em>3</em><em>3</em><em>3</em>16 训练集kinetics,一个四百个类,每个类有至少四百个clips,每个clips十秒钟,属于从yo...
视频中人体动作识别
频中的人体<em>动作</em><em>识别</em>研究,<em>视频</em><em>动作</em><em>识别</em>,<em>视频</em><em>识别</em><em>动作</em><em>视频</em><em>下载</em>,人体油画<em>视频</em>,人体解剖学<em>视频</em>,德国人体解剖学<em>视频</em>,新鲜人体解剖学<em>视频</em>,真实人体解剖学
人体动作识别(一)
最近几个月来,一直在研究人体<em>动作</em><em>识别</em>和手势<em>识别</em>的课题。对于人体<em>动作</em>和手势的<em>识别</em>,本质上就是粗粒度和细粒度的<em>识别</em>。人体<em>动作</em><em>识别</em>的应用主要应用于公共场所、医院、安全等方面;手势<em>识别</em>的应用大部分应用于智能家居的控制、感知方面的应用,教育学习、非能力限制的人员的表达等。最十几年来,这个课题的研究一直比较认们,并且取得了不错的研究成果。       本文首先给出一个概括性的总结,即目前一直使用的方法以及最
基于深度学习的Action Recognition(行为识别)【二】
本文发表在:知乎专栏 看了近一个月的论文,对行为<em>识别</em>领域中目前主流的基于深度学习的方法算是有了基本的认识。但今天只做总结,关于每一篇论文的详细理解,之后有时间补上。也欢迎指正交流。 下图为目前主流模型的比较。其中T<em>3</em><em>D</em>标称效果好于I<em>3</em><em>D</em>,但由于结果是作者复现得来,故在这里不做比较。顺序自上向下按UCF101的准确率排列。
TSN算法的PyTorch代码解读(测试部分)
这篇博客介绍TSN算法的PyTorch代码的测试部分,建议先看训练部分的代码解读:TSN算法的PyTorch代码解读(训练部分),test_moels.py是测试模型的入口。 前面模块导入和命令行参数配置方面和训练代码类似,不细讲。 import argparse import time import numpy as np import torch.nn.parallel import t
图像篡改痕迹检测:Adobe双流Faster R-CNN网络
为了检测图像是否被篡改,Adobe在最近的论文中提出了一种<em>双流</em>Faster R-CNN网络,对图像进行端对端的训练,检测经过处理图像中被篡改的区域。  <em>双流</em>中的一个流是RGB流,用于从RGB图像输入中提取特征,通过对比度差异、不自然边界等找出篡改的痕迹。另一个流是噪声流,利用SRM(steganalysis rich model)模型的过滤层中提取噪声的特征,找出图像中真实区域和被篡改区域的噪声间...
人体姿态识别之RMPE
    RMPE出自2017ICCV,RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation,是上海交大,卢策吾老师组的作品。   主流的姿态<em>识别</em>通常2个思路, (1)two-step framework,就是先进行行人检测,得到边界框,然后在每一个边界框中检测人体关键点,连接成一个人形,缺点就是受检测框的影响太大,漏检,误检,IOU大小等都会对结果有影响...
CVPR2018 human action/motion prediction (人体姿势预测)
‘’‘很久之前就想写这篇文章,自己的工作已投CVPR2018,想总结一下。更新:CVPR2018已被接收,有时间会在下一篇博客里介绍。’‘’比较早的方法有很多,HMM,CRBM, 高斯过程等。本文主要总结一下最近顶会文章采取的方法。Forecasting Human <em>D</em>ynamics from Static Images (CVPR2017)这篇文章主要是在 Hourglass network上加...
AutoEncoder详解
转自  http://blog.csdn.net/roguesir/article/details/77469665 前言 AutoEncoder是深度学习的另外一个重要内容,并且非常有意思,神经网络通过大量数据集,进行end-to-end的训练,不断提高其准确率,而AutoEncoder通过设计encode和decode过程使输入和输出越来越接近,是一种无监督学习过程
程序员实用工具网站
目录 1、搜索引擎 2、PPT <em>3</em>、图片操作 4、文件共享 5、应届生招聘 6、程序员面试题库 7、办公、开发软件 8、高清图片、<em>视频</em>素材网站 9、项目开源 10、在线工具宝典大全 程序员开发需要具备良好的信息检索能力,为了备忘(收藏夹真是满了),将开发过程中常用的网站进行整理。 1、搜索引擎 1.1、秘迹搜索 一款无敌有良心、无敌安全的搜索引擎,不会收集私人信息,保...
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 如果用数据结构与算法造出东西来呢? ...
别再翻了,面试二叉树看这 11 个就够了~
写在前边 数据结构与算法: 不知道你有没有这种困惑,虽然刷了很多算法题,当我去面试的时候,面试官让你手写一个算法,可能你对此算法很熟悉,知道实现思路,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算法题,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...
Java泛型 通配符详解
对于,编译器将只允许写操作,不允许读操作。即只可以设值(比如set操作),不可以取值(比如get操作)。 对于,编译器将只允许读操作,不允许写操作。即只可以取值,不可以设值。 以上两点都是针对于源码里涉及到了类型参数的函数而言的。比如对于List而言,不允许的写操作有add函数,因为它的函数签名是boolean add(E e);,此时这个形参E就变成了一个涉及了通配符的类型;而不允许的读操作有get函数,因为它的函数签名是E get(int index)
代码整洁 vs 代码肮脏
写出整洁的代码,是每个程序员的追求。《clean code》指出,要想写出好的代码,首先得知道什么是肮脏代码、什么是整洁代码;然后通过大量的刻意练习,才能真正写出整洁的代码。 WTF/min是衡量代码质量的唯一标准,Uncle Bob在书中称糟糕的代码为沼泽(wading),这只突出了我们是糟糕代码的受害者。国内有一个更适合的词汇:屎山,虽然不是很文雅但是更加客观,程序员既是受害者也是加害者。 对...
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 <em>3</em>.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 ...
接私活必备的 10 个开源项目!
点击蓝色“GitHub<em>D</em>aily”关注我加个“星标”,每天下午 18:<em>3</em>5,带你逛 GitHub!作者 | Sev<em>D</em>ot来源 | http://1t.click/VE8W...
阿里资深工程师教你如何优化 Java 代码!
作者 | 王超 责编 | 伍杏玲 明代王阳明先生在《传习录》谈为学之道时说: 私欲日生,如地上尘,一日不扫,便又有一层。着实用功,便见道无终穷,愈探愈深,必使精白无一毫不彻方可。 代码中的"坏味道",如"私欲"如"灰尘",每天都在增加,一日不去清除,便会越累越多。如果用功去清除这些"坏味道",不仅能提高自己的编码水平,也能使代码变得"精白无一毫不彻"。这里,整理了日常工作中的一...
周杰伦新歌《说好不哭》上线,程序员哭了......
欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002或HWCloud00<em>3</em>),输入关键字“加群”,加入华为云线上技术讨论群;输入关键字“最新活动”,获取华为云最新特惠促销。华为云诸多技术大咖、特惠活动等你来撩! 前些天,场主的朋友圈被一首歌刷屏了。 数据有多牛逼?除了揽获各大新闻头条,新歌发售<em>3</em>小时,数字专辑就在QQ音乐卖了<em>3</em>60万张。以单价<em>3</em>元计算,一首《说好不哭》已狂揽千万...
GitHub开源的10个超棒后台管理面板
目录 1、AdminLTE 2、vue-Element-Admin <em>3</em>、tabler 4、Gentelella 5、ng2-admin 6、ant-design-pro 7、blur-admin 8、iview-admin 9、material-dashboard 10、layui 项目开发中后台管理平台必不可少,但是从零搭建一套多样化后台管理并不容易,目前有许多开源、免费、...
Java中创建对象的5种方法
将会列举5种方法去创建 Java 对象,以及他们如何与构造函数交互,并且会有介绍如何去使用这些方法的示例。 作为一个 Java 开发人员,我们每天都会创建大量的 Java 对象,但是我们通常会使用依赖管理系统去创建这些对象,例如 Spring 。然而,我们可以有更多的方式去创建对象,让我们一起在文章中去学习这些方法吧。 这里列举在 Java 中创建对象的五种方式,下面将介绍它们的示例,以及创建对象...
100 个网络基础知识普及,看完成半个网络高手
欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002或HWCloud00<em>3</em>),输入关键字“加群”,加入华为云线上技术讨论群;输入关键字“最新活动”,获取华为云最新特惠促销。华为云诸多技术大咖、特惠活动等你来撩! 1)什么是链接? 链接是指两个设备之间的连接。它包括用于一个设备能够与另一个设备通信的电缆类型和协议。 2)OSI 参考模型的层次是什么? 有 7 个 OSI 层:物理...
动画:面试如何轻松手写链表?
写在前边 暑假参加的第一个公司的就让我手写一个双向链表,并完成插入数据和删除数据的操作。当时我很蒙蔽,懵逼的不是思路,而是手写,虽然写出来了,但是很多边界条件和代码规范自我感觉不好,所以有了这些细心的总结。那么今天的主题就是徒手写链表,应聘者该如何下手? 我们通常写链表准备应聘的时候,通常背加上理解,但是过了几天又让你写。就会陌生了,虽然有点思路。还是模模糊糊,小鹿也有这个记性的“毛病”,“有毛病...
栈和队列:面试题(Java)
两个队列实现一个栈 使用两个队列完成栈的功能, 思路: 如上图,入队顺序为:1 2 <em>3</em> 4 5,如果要模拟栈的功能,那么就要上5先弹出来,因为是队列,所以只能从1开始出,把1 2 <em>3</em> 4存到另外一个队列中,这样就可以把5弹出来了: 这样就完成了一次出栈,这下上面的队列为空,所有的数据存储在下面这个队列中: 如果要继续出栈,那么就把1 2 <em>3</em> 挪到空的队列中,弹出4,到这里已经明白了如何模拟出...
Google离开我们快十年了
2010年1月1<em>3</em>日,Google离开中国。掐指算来,Google已经离开我们快十年了。2010年是个特殊的年份,这一年还发生了<em>3</em>Q大战。为什么诸多大事都发生在2010年...
中国最顶级的一批程序员,从首富到首负!
过去的20年是程序员快意恩仇的江湖时代通过代码,实现梦想和财富有人痴迷于技术,做出一夜成名的产品有人将技术变现,创办企业成功上市这些早一代的程序员们创造的奇迹引发了一浪高...
为什么面向对象糟透了?
又是周末,编程语言“三巨头”Java, Lisp 和C语言在Hello World咖啡馆聚会。服务员送来咖啡的同时还带来了一张今天的报纸, 三人寒暄了几句, C语言翻开了...
分享靠写代码赚钱的一些门路
作者 mezod,译者 josephchang10如今,通过自己的代码去赚钱变得越来越简单,不过对很多人来说依然还是很难,因为他们不知道有哪些门路。今天给大家分享一个精彩...
对计算机专业来说学历真的重要吗?
我本科学校是渣渣二本,研究生学校是985,现在毕业五年,校招笔试、面试,社招面试参加了两年了,就我个人的经历来说下这个问题。 这篇文章很长,但绝对是精华,相信我,读完以后,你会知道学历不好的解决方案,记得帮我点赞哦。 先说结论,无论赞不赞同,它本质就是这样:对于技术类工作而言,学历五年以内非常重要,但有办法弥补。五年以后,不重要。 目录: 张雪峰讲述的事实 我看到的事实 为什么会这样 ...
程序员该如何把 Windows 系统打造的跟 Mac 一样牛逼?
起因:之前一直用Mac开发,换了家公司,只许用Windows下开发,说实话,一开始我是拒绝的,可自从看到了这几个工具以后......1、终端工具:item2 VS Cmd...
技术人员要拿百万年薪,必须要经历这9个段位
很多人都问,技术人员如何成长,每个阶段又是怎样的,如何才能走出当前的迷茫,实现自我的突破。所以我结合我自己10多年的从业经验,总结了技术人员成长的9个段位,希望对大家的职...
世界上最好的学习法:费曼学习法
你是否曾幻想读一遍书就记住所有的内容?是否想学习完一项技能就马上达到巅峰水平?除非你是天才,不然这是不可能的。对于大多数的普通人来说,可以通过笨办法(死记硬背)来达到学习的目的,但效率低下。当然,也可以通过优秀的学习法来进行学习,比如今天讲的“费曼学习法”,可以将你的学习效率极大的提高。 费曼学习法是由加拿大物理学家费曼所发明的一种高效的学习方法,费曼本身是一个天才,1<em>3</em>岁自学微积分,24岁加入曼...
学Linux到底学什么
来源:公众号【编程珠玑】 作者:守望先生 网站:https://www.yanbinghu.com/2019/09/25/14472.html 前言 ​我们常常听到很多人说要学学Linux或者被人告知说应该学学Linux,那么学Linux到底要学什么? 为什么要学Linux 在回答学什么之前,我们先看看为什么要学。首先我们需要认识到的是,很多服务器使用的是Linux系统,而作为服务器应...
国内能打自动驾驶出租车了!行驶平稳还免费,首个量产车型开放道路试运营...
郭一璞 发自 长沙量子位 报道 | 公众号 QbitAI我们终于在国内开放的大马路上,体验了一回L4级自动驾驶。而且,这不是在封闭的路测园区里实验性的行驶,而是拿出了可以...
深入理解C语言指针
一、指针的概念 要知道指针的概念,要先了解变量在内存中如何存储的。在存储时,内存被分为一块一块的。每一块都有一个特有的编号。而这个编号可以暂时理解为指针,就像酒店的门牌号一样。 1.1、变量和地址 先写一段简单的代码: void main(){ int x = 10, int y = 20; } 这段代码非常简单,就是两个变量的声明,分别赋值了 10、20。我们把内存当做一个酒店,而每个房间就...
C语言实现推箱子游戏
很早就想过做点小游戏了,但是一直没有机会动手。今天闲来无事,动起手来。过程还是蛮顺利的,代码也不是非常难。今天给大家分享一下~ 一、介绍 开发语言:C语言 开发工具:<em>D</em>ev-C++ 5.11 日期:2019年9月28日 作者:ZackSock 也不说太多多余的话了,先看一下效果图: 游戏中的人物、箱子、墙壁、球都是字符构成的。通过wasd键移动,规则的话就是推箱子的规则,也就不多说了。 二、代...
JVM:图文详解Java虚拟机的内存结构
本文将全面讲解Java虚拟机中的内存模型 & 分区,希望你们会喜欢
面试官:兄弟,说说基本类型和包装类型的区别吧
Java 的每个基本类型都对应了一个包装类型,比如说 int 的包装类型为 Integer,double 的包装类型为 <em>D</em>ouble。基本类型和包装类型的区别主要有以下 4 点。
2019云栖大会高能看点之:程序员吐槽大会
文字版正在整理当中,建议大家先听音频!
用Python解决数据结构与算法问题(一):Python基础
python学习之路 - 从入门到精通到大师 文章目录[python学习之路 - 从入门到精通到大师](https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/90017<em>3</em>82)1.7.回顾Python基础1.8.数据入门1.8.1.内置的原子数据类型1.8.2.内置的集合数据类型 1.7.回顾Python基础 在本节中,我们将回顾 Python 编程语...
8000字干货:那些很厉害的人是怎么构建知识体系的
本文约8000字,正常阅读需要15~20分钟。读完本文可以获得如下收益: 分辨知识和知识体系的差别 理解如何用八大问发现知识的连接点; 掌握致用类知识体系的构建方法; 能够应用甜蜜区模型找到特定领域来构建知识体系。 1. 知识体系?有必要吗? 小张准备通过跑步锻炼身体,可因为之前听说过小腿变粗、膝盖受伤、猝死等等与跑步有关的意外状况,有点担心自己会掉进各种坑里,就在微信上问朋友圈一直晒跑步...
Android完整知识体系路线(菜鸟-资深-大牛必进之路)
前言 移动研发火热不停,越来越多人开始学习Android 开发。但很多人感觉入门容易成长很难,对未来比较迷茫,不知道自己技能该怎么提升,到达下一阶段需要补充哪些内容。市面上也多是谈论知识图谱,缺少体系和成长节奏感,特此编写一份 Android 研发进阶之路,希望能对大家有所帮助。 由于篇幅过长,有些问题的答案并未放在文章当中,不过我都整理成了一个文档归纳好了,请阅读到文末领取~ Ja...
网易云音乐你喜欢吗?你自己也可以做一个
【公众号回复 “1024”,免费领取程序员赚钱实操经验】今天我章鱼猫给大家带来的这个开源项目,估计很多喜欢听音乐的朋友都会喜欢。就目前来讲,很多人对这款音乐 App 都抱...
C语言这么厉害,它自身又是用什么语言写的?
这是来自我的星球的一个提问:“C语言本身用什么语言写的?”换个角度来问,其实是:C语言在运行之前,得编译才行,那C语言的编译器从哪里来? 用什么语言来写的?如果是用C语...
一文告诉你CPU分支预测对性能影响有多大
来源于stackoverflow上的一个问题为什么处理有序数组比处理无需数组快,原文中已经有了一些探讨,这里我们首先来复现下结果,然后再解释下为什么! 我们有如下两段代码,代码看起来都是差不多的,实际上逻辑也是一样的,都是统计数组中小于THRESHOL<em>D</em>数的个数,唯一的区别是一个是在无序数组中统计,另一个是在有序数组中统计。如果两个数组数据源是一致的(数组大小、数据都是一致的),只是一个无序一个有...
U890电子行业套件独立安装包-出库单开票下载
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通用认证码识别工具下载
东西是别人写的,我只是转一下,好东西当然要大家来支持 Hoho 用他的话大家就不用反复劳动了 也避免有些人拿着免费的东西说是自己做得,干骗钱的勾当 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zhuankx/3760386?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhuankx/3760386?utm_source=bbsseo[/url]
里诺进销存SQL网络版 V3.25完美破解下载
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我们是很有底线的