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RSS订阅转载 C++类中静态变量和静态方法使用介绍
刷剑指offer第64题涉及到类内静态成员与方法的知识，有点模糊，找了两篇博客整理一下。转自：https://www.cnblogs.com/sixue/p/3997324.html 最近一直看c++相关的项目，但总是会被c++类中的静态成员变量与静态成员函数的理解感觉很是模糊,不明白为什么类中要是用静态成员变量.于是在网上搜集了一些资料,自己再稍微总结下。静态成员的概...
2018-08-14 10:45:26
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转载 转：C++中const、volatile、mutable的用法
转：C ++中常量，volatile、mutable的用法看到一篇还不错的文章，讲解的非常详细，摘录如下:原文链接: 点击上述标题即可。const修饰普通变量和指针const修饰变量，一般有两种写法：const TYPE value;TYPE const value;这两种写法在本质上是一样的。它的含义是：const修饰的类型为TYPE的变量value是不可变的。对于一个非指针的类型TYPE，无论...
2018-07-04 10:45:17
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原创 opencv-寻找图像最清晰区域
应朋友一个小小的需求，需要在一幅图像中找出最清晰的一个区域，由于我毕设课题刚好试自动对焦这一块 所以这个对我来说，可以用opencv简单的实现一下。 所谓最清晰的区域，也就是用图像评价函数所得的值最大的感兴趣区域。这里有两种区分：1.指定感兴趣区域大小，然后在原图像不断的滑动，获取对焦评价值。将rect 和对焦评价值value 存储在一个哈希表中，然后寻找哈希表val...
2018-07-03 16:41:27
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原创 python爬虫小问题（1）----jupyter notebook kernel dead
最近在比较快速的跟着崔庆才的视频学习python爬虫内容，准备入手一本他的书，已经在路上了。 他的博客链接如下：静觅丨崔庆才的个人博客在敲到request讲解一章中发现了一个小问题。1.问题 在进行状态码判断的时候，作者给出的是简书的网址，点击url打开也没有问题。 代码很简单，然而我在自己电脑上运行的时候却一直出现这样的问题。 我的代码如下： 点击shift+ent...
2018-05-17 11:37:35
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原创 opencv-描述图像运动(前篇)
1.帧间差分法 假设有两帧不同时间采集的图像，检测运动的最简单方法是计算图像差值。即所谓的相邻帧差法或者三帧差法。 帧差法依据的原则是：当视频中存在移动物体的时候，相邻帧（或相邻三帧）之间在灰度上会有差别，求取两帧图像灰度差的绝对值，则静止的物体在差值图像上表现出来全是0，而移动物体特别是移动物体的轮廓处由于存在灰度变化为非0，这样就能大致计算出移动物体的位置、轮廓和移动路径等。帧间差...
2018-05-02 15:30:55
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转载 OpenCV-使用方向梯度直方图估计图像旋转角度
OpenCV： 使用方向梯度直方图估计图像旋转角度 很久以前就看到这一篇文章，今天又浏览到了，感觉和利用利用傅里叶旋转文本做一个呼应，就转载过来了。原文链接如下：https://blog.csdn.net/zhjm07054115/article/details/26964275下面的代码通过计算图像中给定区域的方向梯度直方图来估计图像的旋转角度...
2018-04-19 15:47:55
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原创 工业相机控制-MFC
对于工业相机控制这块，网上的资料真的是很少。在之前，也觉得挺难的，打了电话(？？？？)之后发现也就那样。买工业相机厂家是会停供相应的demo以及SDK的 (牢记)，然而我们实验室买了6个，我却没有看到任何的SDK以及开发样例，只有一个前辈留下的巨型demo,嵌入了太多的功能，对于我们这种小白来说简直就是天书。起初无奈甚至想去淘宝买资料的冲动，然而能买到的都是其他品牌工业相机的资料，价格...
2018-04-11 16:20:54
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原创 opencv-张氏标定法（后篇）
距上篇博客的更新已过很久，前一段时间忙于tensorflow机器学习实战一书的学习，还有上周对于之前一个demo的再次尝试，收获了一些，同时也再次备受打击，青云有点难受，不说了。 开始更新这次的博客，opencv-张氏标定法的后篇，主要就是标定程序的具体实践，在网上查阅了一些，目前认为不错的几个版本如下。 主要参考博客 Matlab标定工具箱的使用：https://blog.csdn.n...
2018-04-10 18:50:24
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转载 opencv-张氏标定法(中篇)
续上篇 原文链接如下： 从零开始学习「张氏相机标定法」（二）单应矩阵 从零开始学习「张氏相机标定法」（三）推导求解 当然还有玉米系列博客标定在整个基于标定摄像机的三维重建的几何过程占有最重要最核心的地位。如下图： 从图中明显可以看出，标定得到的内参、外参和畸变系数，是双目视觉进行图片矫正，摄像机校正和3D恢复的基础。没有好的标定，双目视觉系统就无法完成3D重建。前篇中我们...
2018-03-09 10:16:34
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原创 opencv-张氏标定法(前篇)
现在做的很多东西第一步都离不开相机的标定，就将著名的大牛张友正的张氏标定法开始吧！ 原文如下：《A Flexible New Technique for Camera Calibration》直接谷歌学术可以很快速的找到原文 第一次，直接看，肯定是不太好看懂的，特别是像我这种没学过计算机图形学的人，相当于就把自己的一个 学习过程记录一下了。 列一下主要参考的博客，(如有不明白相信以下博...
2018-03-08 10:37:27
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原创 opencv - 放大率不变测试
最近opencv的东西都是过年之前做的一些东西，之前没有整理，现在都将其整理上传，英文很烂，导致代码命名的好多自己都找不到了，还是记录一下，好多东西不记录，在做的话还真不一定能够做出来。 这是两幅普通的相机模组在场景保持不变，只是单纯的转动镜头前后位置得到的两幅图像，想验证一下这样得到的两幅图子像素的是否发生偏移，如果偏移，则偏移的该变量是多少？是不是中间偏移小，周围偏移大。这里所谓...
2018-03-05 14:48:53
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原创 opencv背景虚化（后篇）
由于中篇最后得到的图像还是需要手动去磨皮，边缘突出的部分还是没找好。 这里我再想办法处理一下: 现在我们已经得到了这样的一张掩模: 边缘找的不是很好 那么我们可以结合找边缘的方法对它进行处理。第一步: 找边缘的方法常见的主要有三种： 1.1 Sobel代码如下：#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/hig
2018-03-05 13:02:49
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原创 OpenCV背景虚化-（中篇）
由于之前老师一直让我用我们的到的图像深度信息进行虚化，如果深度信息得到的很准确，这的确不是一件难事，只是目前我对那一套计算体系掌握的不够。假设我们手上有一副已经获取的深度图像，现在我的手上有两份，DFD以及双目（双目的后面我会放上）DfD的那个项目不便于公开，抱歉。 我们得到的原图如下： 这次换了以下场景拍的，依然是液晶透镜拍摄得到的像 然后还有一幅深度图。第一步：我们利用深度图进行一
2018-03-05 13:01:25
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原创 C++关键字explicit与隐式类类型转换
最近在翻阅EffectiveC++一书，就边学边做笔记了，之前很多东西没能及时整理上来，当时的想法是害怕自己在阅读过程中很多东西不能够理解的很深刻，之后就是不断的遗忘再遗忘或者随着时间的推移就不想去码字了，时间真是个可怕的东西，年龄大了就开始害怕了。C++术语（Terminology）1.声明式(declaration)告诉编译器某个东西的名称和类型(type)，但略去细节。for example...
2018-03-03 21:25:26
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转载 C++ rand（）,srand()产生随机数 浅析
转自：http://www.cnblogs.com/heyonggang/archive/2012/12/12/2814271.html rand()函数可以用来产生随机数，但是这不是真真意义上的随机数，是一个伪随机数，是根据一个数，我们可以称它为种子，为基准以某个递推公式推算出来的一系数，当这系列数很大的时候，就符合正态公布，从而相当于产生了随机数，但这不是真正的随机数，当计算机正常开机后，这
2017-12-16 17:23:14
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转载 C++ const修饰函数、函数参数、函数返回值 浅析
const修饰函数在类中将成员函数修饰为const表明在该函数体内，不能修改对象的数据成员而且不能调用非const函数。为什么不能调用非const函数？因为非const函数可能修改数据成员，const成员函数是不能修改数据成员的，所以在const成员函数内只能调用const函数。#include <iostream> using namespace std; class A{ privat
2017-12-15 18:04:54
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原创 C++ auto和decltype浅析
最近在准备将C++primer练习题上面的代码撸一遍，然而还要面临马上开题的压力，5555. 一. auto简介 编程时候常常需要把表达式的值付给变量,需要在声明变量的时候清楚的知道变量是什么类型。然而做到这一点并非那么容易(特别是模板中)，有时候根本做不到。为了解决这个问题，C++11新标准就引入了auto类型说明符，用它就能让编译器替我们去分析表达式所属的类型。和原来那些只对应某种特定的
2017-12-15 17:19:15
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原创 C++的顶层const和底层const浅析
转载来源：http://blog.csdn.net/qq_19528953/article/details/50922303最近，又一次翻开C++primer，决定仔细研究一下自己以前没搞懂的顶层const和底层const，这次看了后感觉明白了，所以记录下来，以后可以没事翻阅，增加记忆。首先，const是一个限定符，被它修饰的变量的值不能改变。对于一般的变量来说，其实没有顶层const和底层cons
2017-12-15 11:39:41
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原创 C++全局变量、extern/static/const浅析
例子： 头文件：state.h 源文件：state.cpp 其它源文件：t1.cpp t2.cpp t3.cpp, 这些源文件都包含头文件state.h。 需要定义一个全局变量供这些源文件中使用：方法如下 1、在 state.h声明全局变量： extern int a; 2、在state.cpp中定义该全局变量：int a = 10; 这样其它源文件就可以使用该变量啦这里
2017-12-15 09:25:50
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转载 C++浅析this指针
C++类中this指针的理解 先要理解class的意思。class应该理解为一种类型，象int,char一样，是用户自定义的类型。用这个类型可以来声明一个变量，比如int x, myclass my等等。这样就像变量x具有int类型一样，变量my具有myclass类型。理解了这个，就好解释this了，my里的this 就是指向my的指针。如果还有一个变量myclass mz，mz的this就是
2017-12-14 16:20:27
721
原创 C++浅析operator运算符重载
突然整理一下C++一些有用的知识点，防止后面自己忘了,可以马上看自己的博客能有一个很好的复习。 1.为什么要对运算符进行重载： C++中预定义的运算符的操作对象只能是基本数据类型。但实际上，对于许多用户自定义类型（例如类），也需要类似的运算操作。这时就必须在C++中重新定义这些运算符，赋予已有运算符新的功能，使它能够用于特定类型执行特定的操作。运算符重载的实质是函数重载，它提供了C++的可扩
2017-12-14 15:03:02
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原创 C++inline函数浅析
写出几个最近联系中碰到的东西，记录下来也是害怕自己忘了，西瓜书也是在最近第一遍看完了，后面还要更上python的练习，害怕两种语言弄混淆，所以一起练习，毕竟不是科班出身。 1.inline的引出 基本上大家都是参考林锐的那本C\C++高质量编程来进行总结的，以前看过一遍，没多大印象，毕竟当时基础太差，不适合看那本书，怪不得师兄说他每年都要看一遍。在C++中我们通常定义以下函数来求两个整数的最
2017-12-14 13:32:35
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转载 C++中引用、指针与const之间的爱恨情愁
现在我主要是针对剑指Offer这本书来扫雷，确实感觉这部分很容易弄混淆，看到一篇写的很好的博客，转载过来，以便方便自己今后翻阅。 原博客地址:C++中引用、指针与const之间的爱恨情愁 另一篇详解博客：C++之引用的详解学过C语言基础的肯定都知道变量和数据类型是再简单不过的知识，然而这个基础中确有几个泥潭，稍有不慎就粉身碎骨——编程受阻，面试被刷。其中一个就是引用、指针和const，...
2017-11-24 09:38:46
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转载 模型评估与选择（番外2）-Stanford机器学习笔记-6.
Stanford机器学习笔记-6. 学习模型的评估和选择 之前在听AndrewNg课程的时候，觉得比西瓜书上的内容要多，毕竟它是学完常用的学习算法然后在进行讲解模型评估选择的，找到一篇很好的博客，我是写不出来的，便转载过来了。 原文链接标题已经给出，不习惯可以点击这里，博主还有很多很好的文章。
2017-11-23 16:39:45
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原创 模型评估与选择（番外1）-比较检验与偏方差分析
主要参考博客： 1.理解机器学习中的偏差与方差 2.周志华《机器学习》笔记：2、模型评估与选择 3.机器学习模型性能评估方法笔记比较检验前面介绍了各种性能度量方式，但是其度量的是模型在测试集下的测试误差的性能状况，虽然其可以近似代替泛化性能，但毕竟与真实的泛化性能有一定的距离，在这里我们介绍通过假设检验的方式，利用测试误差来预估泛化误差从而得到模型的泛化性能情况，即基于假设检验结果我们可以推断
2017-11-23 16:05:16
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原创 模型评估与选择（后篇）-代价曲线
看博客上都在说书上关于代价曲线的介绍太过于简单，只考书中的内容无法理解，我当时看完竟然咩有这种感觉，看来功力是完完全全的不够啊！建议大家看原论文（有30多页，我没去看，有时间的朋友可以阅读一下） 知乎上这个版主的回答很好 机器学习（周志华）第2.3.4节中，代价曲线的理解？2017/11/17号更新的，有幸在写这篇之前看到^_^主要参考博客： 1.西瓜书《机器学习》阅读笔记4——Chapt
2017-11-23 14:03:13
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原创 C++类成员初始化顺序问题
今天刚把买了一个月的剑指offer这本书翻阅一下，看到一个简单的举例。说应聘C++岗位的不知道成员变量初始化顺序！大冬天的背后竟冒出了一丝冷汗，因为我也不知道，所以就上网查了一下，将学到的知识记录如下。 主要参考博客：C++类成员初始化顺序问题1C++类成员初始化顺序问题2问题来源： 由于面试题中，考官出了一道简单的程序输出结果值的题：如下，#include <iostream>us
2017-11-22 21:08:20
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转载 markdown编辑数学公式
最近的博客基本上都是用markdown编辑器来写的，因为确实慢慢的觉得它越来越好用，排版什么的随心所欲，让你熟悉一些html基本的语法。主要还是真的是一点都不卡，昨天学会了它的公式编辑功能，越发觉得很赞。原谅我以前都是截的图，不过也没时间去修改了。 防止以后编写的时候有个参考，于是便转载过来了。链接如下: markdown编辑数学公式：基本上基本的公式都可以敲出来。 稍稍复杂的公式可以参考
2017-11-22 13:11:13
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原创 模型评估与选择（中篇）-ROC曲线与AUC曲线
P-R曲线以二分类问题为例进行说明。分类结果的混淆矩阵如下图所示。假设，现在我们用某一算法h对样本进行二分类（划分为正例、反例）。由于算法可能与理想方法存在误差，因此在划分结果中，划分为正例的那部分样本中，可能存在正例，也可能存在反例。同理，在划分为反例的那部分样本中，也可能存在这样的误差。因此，我们需要定义一些指标来衡量我们的算法的好坏程度。下面是两个是目前常用的指标——查准率、查全率。 查准率P
2017-11-21 18:54:25
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原创 机器学习第二章模型评估与选择笔记（前篇）
之前听吴恩达机器学习课程视频的时候，是先讲完一些常用的学习算法，然后再来谈及模型评估与选择这一部分，而西瓜书却刚好相反，一上来就先讲这一部分，周老师大概是觉得这一部分太重要了，上来就告诉你这部九阳神功最核心的心法。防止遗忘，于是还是记录与摘抄一下。 知识点归纳 一、经验误差与过拟合【分类】：对是离散值的结果进行预测。【回归】：对是连续值的结果进行预测。分类和回归属于监督学习。【错误率】：分类
2017-11-21 14:44:22
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转载 什么是P问题、NP问题和NPC问题
关于这个东西，在听NG视频的时候反复出现，后来随便百度了一下，大致知道是什么个东西，今天再看西瓜书的时候又出现，实在是让人头疼，今天查了一番，看到一篇博文写的十分的详细。 转载如下： http://www.matrix67.com/blog/archives/105 这或许是众多OIer最大的误区之一。 你会经常看到网上出现“这怎么做，这不是NP问题吗”、“这个只有
2017-11-16 19:13:40
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原创 机器学习正式更新-NG到西瓜书
首先Andrew-NG的斯坦福课程总算是陆陆续续花了一个半月时间看完了，笔记前前后后整理了前中后篇，但是谈不上有什么理解，基本上也是对照着一位大牛的笔记学习，咩有那份笔记，以我的数学水平怕是很难受。 研究生的数学课程很重要： 数值分析 矩阵理论 随机过程 数理方程 缺一不可，不要像我当年荒废了数学，如今的苦味只有自己去品尝。 在深度学习横行霸道的年代，我们仍然不能浮躁，我很心动，但是
2017-11-16 18:51:34
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原创 泊松融合-Possion Blending
最近事情比较多，很多之前捣鼓过的东西也没有去进行一个很好的整理，马上又要进入毕业开题的节奏，机器学习也没有一个很好的掌握，泊松融合是之前很久研究了一段时间，说句实话，里面的数学确实复杂，我没有深入，再加之最后我跑的结果实在是太慢，最近小波多聚焦融合的代码也实现，后面会更新。主要参考博客1：http://eric-yuan.me/poisson-blending/ 主要参考博客2:http://bl
2017-11-10 14:48:23
4526
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原创 MavenProject导神经网络框架neuroph包——java
按照神经网络与深度学习这本书进行学习，记录过程如下：第二章：neuroph小例子第一步：创建Java Maven project(不会，自行百度)记住勾选上图中打√的地方，然后next按照图片描述然后点击Finish按照图片两步走，第二步过后进入下面的界面
2017-10-26 22:33:11
2782
原创 机器学习该怎么入门
有时候经常会上网收集很多资料，可能很多都没有看，但是感觉像是有瘾一样，很享受这样的过程，最近在进行机器学习的漫长学习过程，很多东西自己理解也不是很深刻，不敢贸然写博客，待后面慢慢更新。机器学习该怎么入门？在知乎上看到一个答案，觉得很不错，抄录如下：这几年，机器学习绝对是计算机领域最热门的话题和方向。笔者不属于专门研究机器学习，但是平时的工作会经常用到
2017-10-26 20:40:06
606
原创 初次使用MarkDown编辑器
之前一直不愿意使用MarkDown编辑器，主要是它的字体背景，颜色大小什么不太好设置，不愿意去使用，但是上篇文章不用MarkDown一直发不出去，无奈只好选择MarkDown，确实很麻烦， 不过幸运的是，markdown的基本语法虽然不支持这些样式，但markdown支持HTML的语法，这就意味着markdown能够借助HTML实现功能扩展。就在我满怀心喜要使用使用我的前端知识来写出一篇样式绚
2017-10-20 11:32:29
3305
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原创 灰度共生矩阵的原理及实现(特征提取)-OpenCV
最近在研究机器学习相关内容，后面会尽量花时间整理成一个系列的博客，然后朋友让我帮他实现一种基于SVR支持向量回归的图像质量评价方法，然而在文章的开头竟然发现 灰度共生矩阵这个陌生的家伙，于是便有此文。主要参考博客1：http://blog.csdn.net/jialeheyeshu/article/details/51337225 主要参考博客2：http://blog.csdn....
2017-10-20 10:41:39
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原创 Qt5.5.1( MSVC2010 32位) + OpenCV2.49配置
下午弄到一个程序是在Qt下配置OpenCV,看似很简单的东西竟然也折腾了我不少时间。还好有这篇博客，解了我的燃眉之急http://blog.csdn.net/skelking/article/details/43735971首先在前面说明，这篇文章我不讲MinGW版本的Qt配置opencv，这个配置比较麻烦，需要重新Cmake OpenCV什么的，很复杂如果你想找那方面的资料，
2017-10-11 18:55:40
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原创 OpenCV-统计图像的直方图,绘制直方图
绘制灰色直方图函数原型（有三个重载类型）： OpenCV3帮助文档void cv::calcHist ( const Mat * images,int nimages,const int * channels,InputArray mask,OutputArray hist,int dims,const int * histSize,const flo
2017-09-28 18:49:28
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原创 OpenCV-二值图像连通域分析
连通域分析对于图像处理后面涉及到模式识别的内容来说是基础连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。连通区域分析（Connected Component Analysis,Connected Component Labeling）是指将图像中的各个连通区域找出并标记。
2017-09-18 14:10:47
62604
21
基于傅里叶变换以及霍夫直线检测的文本校正
2017-09-16
傅里叶变换深入浅出
2017-09-16
Qt窗口练习以及图标文件
2017-09-09
空空如也
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