帧偏移是啥意思~求大神指点

最近在看一个关于帧偏移的论文,但是不是很能理解帧偏移的意思。想问下各位大神:
第一 啥是帧偏移
第二 求帧偏移的基本思路是啥

跪谢~

2个回答

帧会切片,片的首字节相对于第一片的首字节的字节数差。

frame offset,相对数据帧头部的地址的差

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load(self,img_rows=64, img_cols=64,img_channels = 3,nb_classes = 2): #加载数据集到内存 images,labels=load_dataset(self.path_name)#函数调用 train_images, valid_images, train_labels, valid_labels= train_test_split(images, labels, test_size = 0.3, random_state = random.randint(0, 100)) _, test_images, _, test_labels = train_test_split(images, labels, test_size = 0.5, random_state = random.randint(0, 100)) #根据backend类型确定输入图片数据时的顺序为:channels,rows,cols,否则:rows,cols,channels #这部分代码就是根据keras库要求的维度顺序重组训练数据集 train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], img_rows, img_cols, img_channels) valid_images = valid_images.reshape(valid_images.shape[0], img_rows, img_cols, img_channels) test_images = test_images.reshape(test_images.shape[0], img_rows, img_cols, img_channels) self.input_shape = (img_rows, img_cols, img_channels) #输出训练集、验证集、测试集的数量 print(train_images.shape[0], 'train samples') print(valid_images.shape[0], 'valid samples') print(test_images.shape[0], 'test samples') #我们的模型使用categorical_crossentropy作为损失函数,因此需要根据类别数量nb_classes将 #类别标签进行one-hot编码使其向量化,在这里我们的类别只有两种,经过转化后标签数据变为二维 train_labels = np_utils.to_categorical(train_labels, nb_classes) valid_labels = np_utils.to_categorical(valid_labels, nb_classes) test_labels = np_utils.to_categorical(test_labels, nb_classes) #像素数据浮点化以便归一化 train_images = train_images.astype('float32') valid_images = valid_images.astype('float32') test_images = test_images.astype('float32') #将其归一化,图像的各像素值归一化到0—1区间 train_images /= 255 valid_images /= 255 test_images /= 255 self.train_images = train_images self.valid_images = valid_images self.test_images = test_images self.train_labels = train_labels self.valid_labels = valid_labels self.test_labels = test_labels class Model: def __init__(self): self.model = None #建立keras模型 def build_model(self, dataset, nb_classes = 2): #构建一个空的网络模型,序贯模型或线性堆叠模型,添加各个layer self.model = Sequential() #以下代码将顺序添加CNN网络需要的各层,一个add就是一个网络层 self.model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same', input_shape = dataset.input_shape)) #1 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #2 激活函数层 self.model.add(Convolution2D(32, 3, 3)) #3 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #4 激活函数层 self.model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) #5 池化层 self.model.add(Dropout(0.25)) #6 Dropout层 self.model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same')) #7 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #8 激活函数层 self.model.add(Convolution2D(64, 3, 3)) #9 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #10 激活函数层 self.model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) #11 池化层 self.model.add(Dropout(0.25)) #12 Dropout层 self.model.add(Flatten()) #13 Flatten层 self.model.add(Dense(512)) #14 Dense层,又被称作全连接层 self.model.add(Activation('relu')) #15 激活函数层 self.model.add(Dropout(0.5)) #16 Dropout层 self.model.add(Dense(nb_classes)) #17 Dense层 self.model.add(Activation('softmax')) #18 分类层,输出最终结果 #Prints a string summary of the network self.model.summary() #训练模型 def train(self, dataset, batch_size = 20, nb_epoch = 10, data_augmentation = True): sgd = SGD(lr = 0.01, decay = 1e-6, momentum = 0.9, nesterov = True) #采用随机梯度下降优化器进行训练,首先生成一个优化器对象 self.model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd,metrics=['accuracy']) #完成实际的模型配置 #不使用数据提升,所谓的提升就是从我们提供的训练数据中利用旋转、翻转、加噪声等方法提升训练数据规模,增加模型训练量 if not data_augmentation: self.model.fit(dataset.train_images, dataset.train_labels, batch_size = batch_size, epochs = nb_epoch, validation_data = (dataset.valid_images, dataset.valid_labels), shuffle = True) #使用实时数据提升 else: #定义数据生成器用于数据提升,其返回一个生成器对象datagen,datagen每被调用一 #次其生成一组数据(顺序生成),节省内存,其实就是python的数据生成器 datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center = False, #是否使输入数据去中心化(均值为0), samplewise_center = False, #是否使输入数据的每个样本均值为0 featurewise_std_normalization = False, #是否数据标准化(输入数据除以数据集的标准差) samplewise_std_normalization = False, #是否将每个样本数据除以自身的标准差 zca_whitening = False, #是否对输入数据施以ZCA白化 rotation_range = 20, #数据提升时图片随机转动的角度(范围为0~180) width_shift_range = 0.2, #数据提升时图片水平偏移的幅度(单位为图片宽度的占比,0~1之间的浮点数) height_shift_range = 0.2, #同上,只不过这里是垂直 horizontal_flip = True, #是否进行随机水平翻转 vertical_flip = False) #是否进行随机垂直翻转 #计算整个训练样本集的数量以用于特征值归一化等处理 datagen.fit(dataset.train_images) #利用生成器开始训练模型—0.7*N self.model.fit_generator(datagen.flow(dataset.train_images, dataset.train_labels, batch_size = batch_size), steps_per_epoch = dataset.train_images.shape[0], epochs = nb_epoch, validation_data = (dataset.valid_images, dataset.valid_labels)) if __name__ == '__main__': dataset = Dataset('e:\saving') dataset.load()#实例操作,完成实际数据加载和预处理 model = Model() model.build_model(dataset) #训练数据 model.train(dataset) ```
vue中用html2canvas转换图片 图片不完整 或有偏移 有空白区域
``` html部分 <div style="height: 312px;overflow:hidden"> <div class="parter" id="parter" ref="parter"> <div class="qrcode" id="qrcode"></div> <p class="copywriting">{{changeText}}</p> </div> </div> ``` ``` js部分 html2canvas(document.getElementById('parter'), { width: 300, height: 300, backgroundColor: null, useCORS: true, // 允许图片跨域 taintTest: true, // 在渲染前测试图片 timeout: 500 // 加载延时 }).then(canvas => { canvas.toBlob((blob) => { saveAs(blob, '桌贴.png') }) }) ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201908/03/1564815559_206721.png) 导出的图片网上偏移
提示信息位置偏移 $notify $message 是什么原因造成的
各路道友们,在使用this.$notify 的时候,其中一个页面出现位置偏移的情况,在我本地的电脑上,提示信息的位置是正确的,右上角,但是在测试的电脑上,位置就偏移了,展示不全。但是其他页面的类似提示信息位置是正常的 改用this.$message依然在测试的电脑上展示不全 给$message设置offset属性依然展示不全,现在看来,不是$message的问题,应该是其他地方的问题,也许是其他地方的样式影响了,但是在我本地电脑位置就正确,还有可能是什么问题影响的呢,迷惑迷惑 代码如下 ``` //html代码 <template> <div class="app-container calendar-list-container"> <basic-container> <template> //这是一个tab切换的页面 //现在测试出现的问题是第二个tab密码管理页面的提示信息位置不正确 <el-tabs v-model="activeTab" @tab-click="switchTab"> <el-tab-pane label='信息管理' name='userManager'> <el-row> <el-col :span="12"> <div class="grid-content bg-purple"> <el-form :model="ruleForm1" :rules="rules1" ref="ruleForm1" label-width="100px" v-if="switchStatus==='userManager'" class="demo-ruleForm"> <el-form-item label="用户名" prop="username"> <el-input type="text" v-model="ruleForm1.username" disabled></el-input> </el-form-item> <el-form-item label="手机号" prop="phone"> <el-input v-model="ruleForm1.phone" placeholder="验证码登录使用"></el-input> </el-form-item> <el-form-item label="头像"> <el-upload class="avatar-uploader" action="/file/upload" :headers="headers" :show-file-list="false" :on-success="handleAvatarSuccess"> <img id="avatar" v-if="ruleForm1.avatar" :src="avatarUrl" class="avatar"> <i v-else class="el-icon-plus avatar-uploader-icon"></i> </el-upload> </el-form-item> <!-- <el-form-item label="社交登录" prop="social"> <a href="#" style="color: blue" @click="handleClick('wechat')">绑定微信</a> </el-form-item> --> <el-form-item> <el-button type="primary" @click="submitForm('ruleForm1')">提交 </el-button> <el-button @click="resetForm('ruleForm1')">重置</el-button> </el-form-item> </el-form> </div> </el-col> </el-row> </el-tab-pane> //这个页面写了$notify //我本地电脑的显示位置是正常的,但是测试那边是不正常的,位置有偏移 <el-tab-pane label='密码管理' name='passwordManager'> <el-row> <el-col :span="12"> <div class="grid-content bg-purple"> <el-form :model="ruleForm2" :rules="rules2" ref="ruleForm2" label-width="100px" v-if="switchStatus==='passwordManager'" class="demo-ruleForm"> <el-form-item label="原密码" prop="password"> <el-input type="password" v-model="ruleForm2.password" auto-complete="off"></el-input> </el-form-item> <el-form-item label="密码" prop="newpassword1"> <el-input type="password" v-model="ruleForm2.newpassword1" auto-complete="off"></el-input> </el-form-item> <el-form-item label="确认密码" prop="newpassword2"> <el-input type="password" v-model="ruleForm2.newpassword2" auto-complete="off"></el-input> </el-form-item> <el-form-item> <el-button type="primary" @click="submitForm('ruleForm2')">提交 </el-button> <el-button @click="resetForm('ruleForm2')">重置</el-button> </el-form-item> </el-form> </div> </el-col> </el-row> </el-tab-pane> </el-tabs> </template> </basic-container> </div> </template> //js代码 //两个tab切换的提交调用了同一个方法,只是传进去的form数据不一样,但是 密码管理 的提示信息位置就跑偏了 submitForm(formName) { // console.log(formName) this.$refs[formName].validate(valid => { if (valid) { request({ url: '/admin/user/edit', method: 'put', data: this.ruleForm2 }).then(response => { if (response.data.data) { this.$notify({ title: '成功', message: '修改成功', type: 'success', duration: 2000, position:top-right, }) // 修改密码之后强制重新登录 if (this.switchStatus === 'passwordManager') { this.$store.dispatch('LogOut').then(() => { location.reload() // 为了重新实例化vue-router对象 避免bug }) } } else { this.$notify({ title: '失败', message: response.data.msg, type: 'error', duration: 2000 }) } }).catch(() => { this.$notify({ title: '失败', message: '修改失败', type: 'error', duration: 2000 }) }) } else { return false } }) }, ``` 这是测试看到的 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/10/1568098114_606182.jpg) 这是我本地电脑上的 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/10/1568098535_252205.jpg) 这是什么原因造成的a
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transform:translateY()括号里面应该怎么填才能使以动画的形式移动到页面底部呢
小白求助!!!关于利用Zbar进行二维码扫描程序的问题
构建openCV3.4.0+zbar 64位+VS2015的环境 (zbar貌似只支持32位系统因此我又自己找了64位的库) 这个程序就是利用调用摄像头扫描二维码,然后通过数学计算测量摄像头与二维码的实时距离 是按照原博主的这篇文章https://zhou-yuxin.github.io/articles/2017/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E4%BA%8C%E7%BB%B4%E7%A0%81%E7%9A%84%E5%AE%A4%E5%86%85%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%EF%BC%88%E4%BA%8C%EF%BC%89%E2%80%94%E2%80%94%E5%AE%9E%E7%8E%B0/index.html参考的 又请了师兄将其中openCV老版本的语句换成了我这个版本的 本来应该按照原博的示例是这样的 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201912/11/1576057370_636530.jpg) 但是我运行过后变成了这样 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201912/11/1576057402_728485.png) 打印出来的三个变量不对 而且都是乱码 我上网搜索也没有发现相关资料和问题 真的很着急 求各位大神指教 是不是我的ZBAR安装的有问题? 真的快急哭了 求救!!! 代码如下 QRLocation.h #ifndef QRLOCATION_H #define QRLOCATION_H /* 二维码的内容必须符合格式: QRLocation,<qrSize> 其中<qrSize>是一个实数,表示二维码边长 */ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <zbar.h> #include <opencv/highgui.h> //二维码倾斜阈值 #define QRLOCATION_INCLINATION_THRESHOLD 0.1 //调试窗口标题 #define QRLOCATION_DEBUGUI_TITLE "debugui" //二维码位姿 typedef struct QRPose { //二维码中心所在铅垂线与O点构成的平面和Z轴形成的夹角 double a; //二维码所在平面与X轴构成的夹角 double b; //二维码中心到XOY平面的距离 double z; } QRPose_t; //二维码定位算法 class QRLocation { public: //初始化,第一个参数为摄像头编号,第二个参数为摄像头上下视角,第三个参数为是否开启调试窗口 bool init(int webcamIndex, double hViewAngle, bool debugUI); //获取二维码位姿 bool getQRPose(QRPose_t* qrPose); //销毁 bool destroy(); private: //摄像头 cv::VideoCapture capture; //摄像头上下视角 double hViewAngle; //是否开启调试窗口 bool debugUI; //灰度图 cv::Mat grayFrame; //图片扫描器 zbar::ImageScanner scanner; private: //计算位姿(格式合法性判断) bool getQRPose(zbar::Image::SymbolIterator symbol, QRPose_t* qrPose); //计算位姿(算法) bool getQRPose(zbar::Image::SymbolIterator symbol, double qrSize, QRPose_t* qrPose); }; #endif QRLocation.cpp #include <iostream> #include <opencv/highgui.h> #include "QRLocation.h" #include <string.h> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace zbar; bool QRLocation::init(int webcamIndex, double hViewAngle, bool debugUI) { //打开摄像头 capture.open(webcamIndex); //摄像头不存在 if (!capture.isOpened()) { printf("camera open error \n"); return false; } //printf("point 2 \n"); this->hViewAngle = hViewAngle; this->debugUI = debugUI; //grayFrame=0; //配置zbar图片扫描器 scanner.set_config(zbar::ZBAR_NONE, zbar::ZBAR_CFG_ENABLE, 1); //printf("point 3 \n"); //如果开启调试,则创建窗口,名称为“debugui”,自动调整大小 if (debugUI) { cv::namedWindow(QRLOCATION_DEBUGUI_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE); } //printf("point 4 \n"); return 1; } bool QRLocation::getQRPose(QRPose_t* qrPose) { //从摄像头中抓取一帧 cv::Mat frame; capture.read(frame);; //图像为空 if (frame.empty()) { printf("read frame is empty!\n"); return false; } //printf("point 6 \n"); //如果灰度图没有创建,就创建一个和原图一样大小的灰度图(8位色深,单通道) //if (grayFrame.empty()) { grayFrame = cv::Mat(frame.size(), IPL_DEPTH_8U, 1); //} //原图转灰度图 //cv::cvtColor(frame, grayFrame, cv::COLOR_BGR2GRAY); cvtColor(frame, grayFrame, CV_RGB2GRAY); //printf("point 9 \n"); //如果开启调试,则显示灰度图 if (debugUI) { cv::imshow(QRLOCATION_DEBUGUI_TITLE, grayFrame); char c = cv::waitKey(30); } //printf("point 8 \n"); //创建zbar图像 uchar* data = frame.data; void *new_data = static_cast<void *>(data); Image image(frame.size().width, frame.size().height, "Y800", new_data, frame.size().width*frame.size().height); //printf("point 7 \n"); //扫描图像,识别二维码,获取个数 int symbolCount = scanner.scan(image); //获取第一个二维码 Image::SymbolIterator symbol = image.symbol_begin(); //遍历所有识别出来的二维码 while (symbolCount--) { //能够识别 if (getQRPose(symbol, qrPose)) return true; //下一个二维码 ++symbol; } return false; } bool QRLocation::getQRPose(Image::SymbolIterator symbol, QRPose_t* qrPose) { //首先得是一个二维码 if (symbol->get_type_name() != "QR-Code") printf("this is shit"); //获取内容 char data[128]; strncpy_s(data, symbol->get_data().c_str(), sizeof(data) - 1); data[sizeof(data) - 1] = 0; //内容得是以“QRLocation,”开头 if (strncmp(data, "QRLocation,", 11) != 0) return false; //获取二维码边长 double qrSize = 0; sscanf_s(data + 11, "%lf", &qrSize); if (qrSize == 0) return false; //计算位姿 return getQRPose(symbol, qrSize, qrPose); } bool QRLocation::getQRPose(Image::SymbolIterator symbol, double qrSize, QRPose_t* qrPose) { //获得四个点的坐标 double x0 = symbol->get_location_x(0); double y0 = symbol->get_location_y(0); double x1 = symbol->get_location_x(1); double y1 = symbol->get_location_y(1); double x2 = symbol->get_location_x(2); double y2 = symbol->get_location_y(2); double x3 = symbol->get_location_x(3); double y3 = symbol->get_location_y(3); //左边沿纵向差 double leftH = y1 - y0; //右边沿纵向差 double rightH = y2 - y3; //必须保证0点高于1点,3点高于2点 if (leftH<0 || rightH<0) return false; //左边沿横向差 double leftW = abs(x0 - x1); //右边沿横向差 double rightW = abs(x2 - x3); //不能太倾斜 if (max(leftW / leftH, rightW / rightH)>QRLOCATION_INCLINATION_THRESHOLD) return false; //上下视角一半的正切值,因为一直要用,所以先计算出来 double tanHalfView = tan(hViewAngle / 2); double leftLen = sqrt(leftH*leftH + leftW*leftW); double rightLen = sqrt(rightH*rightH + rightW*rightW); //左边沿的深度 double leftZ = grayFrame.size().height*qrSize / tanHalfView / 2 / leftLen; //右边沿的深度 double rightZ = grayFrame.size().height*qrSize / tanHalfView / 2 / rightLen; //得到中心点的深度 double z = (leftZ + rightZ) / 2; //计算b的正弦值 double sinB = (leftZ - rightZ) / qrSize; if (sinB>1) return false; //得到b double b = asin(sinB); //两条对角线的系数和偏移 double k1 = (y2 - y0) / (x2 - x0); double b1 = (x2*y0 - x0*y2) / (x2 - x0); double k2 = (y3 - y1) / (x3 - x1); double b2 = (x3*y1 - x1*y3) / (x3 - x1); //两条对角线交点的X坐标 double crossX = -(b1 - b2) / (k1 - k2); //计算a的正切值 double tanA = tanHalfView*(2 * crossX - grayFrame.size().width) / grayFrame.size().width; //得到a double a = atan(tanA); qrPose->a = a; qrPose->b = b; qrPose->z = z; return true; } //bool QRLocation::destroy() //{ //释放灰度图 //cvReleaseImage(&grayFrame); //销毁窗口 //cvDestroyWindow(QRLOCATION_DEBUGUI_TITLE); //释放内存 //cvReleaseCapture(&capture); //} QRLocationTest.cpp #include "QRLocation.h" #include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]) { //printf("point 1 \n"); QRLocation qrLoc; if (!qrLoc.init(0, 0.60, true)) { return 1; } //printf("point 5 \n"); QRPose_t pose; while (true) { if (qrLoc.getQRPose(&pose)) { double aInDegree = pose.a * 180 / 3.1415; double bInDegree = pose.b * 180 / 3.1415; printf("a=%.2lf,b=%.2lf,z=%.2lf\n", aInDegree, bInDegree, pose.z); } } }
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花了20分钟,给女朋友们写了一个web版群聊程序
参考博客 [1]https://www.byteslounge.com/tutorials/java-ee-html5-websocket-example
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爬虫福利一:27报网MM批量下载    点击 看了本文,相信大家对爬虫一定会产生强烈的兴趣,激励自己去学习爬虫,在这里提前祝:大家学有所成! 目标网站:妹子图网 环境:Python3.x 相关第三方模块:requests、beautifulsoup4 Re:各位在测试时只需要将代码里的变量 path 指定为你当前系统要保存的路径,使用 python xxx.py 或IDE运行即可。
字节跳动视频编解码面经
引言 本文主要是记录一下面试字节跳动的经历。 三四月份投了字节跳动的实习(图形图像岗位),然后hr打电话过来问了一下会不会opengl,c++,shador,当时只会一点c++,其他两个都不会,也就直接被拒了。 七月初内推了字节跳动的提前批,因为内推没有具体的岗位,hr又打电话问要不要考虑一下图形图像岗,我说实习投过这个岗位不合适,不会opengl和shador,然后hr就说秋招更看重基础。我当时
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福利来了,给大家带来一个福利。 最近想了解一下有关Spring Boot的开源项目,看了很多开源的框架,大多是一些demo或者是一个未成形的项目,基本功能都不完整,尤其是用户权限和菜单方面几乎没有完整的。 想到我之前做的框架,里面通用模块有:用户模块,权限模块,菜单模块,功能模块也齐全了,每一个功能都是完整的。 打算把这个框架分享出来,供大家使用和学习。 为什么用框架? 框架可以学习整体
Java学习的正确打开方式
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由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过
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深深的码丨Java HashMap 透析
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大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
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linux系列之常用运维命令整理笔录
本博客记录工作中需要的linux运维命令,大学时候开始接触linux,会一些基本操作,可是都没有整理起来,加上是做开发,不做运维,有些命令忘记了,所以现在整理成博客,当然vi,文件操作等就不介绍了,慢慢积累一些其它拓展的命令,博客不定时更新 顺便拉下票,我在参加csdn博客之星竞选,欢迎投票支持,每个QQ或者微信每天都可以投5票,扫二维码即可,http://m234140.nofollow.ax.
Python 基础(一):入门必备知识
目录1 标识符2 关键字3 引号4 编码5 输入输出6 缩进7 多行8 注释9 数据类型10 运算符10.1 常用运算符10.2 运算符优先级 1 标识符 标识符是编程时使用的名字,用于给变量、函数、语句块等命名,Python 中标识符由字母、数字、下划线组成,不能以数字开头,区分大小写。 以下划线开头的标识符有特殊含义,单下划线开头的标识符,如:_xxx ,表示不能直接访问的类属性,需通过类提供
程序员接私活怎样防止做完了不给钱?
首先跟大家说明一点,我们做 IT 类的外包开发,是非标品开发,所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改,而这种需求修改很容易造成扯皮,进而影响到费用支付,甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么,怎么保证自己的薪酬安全呢? 我们在开工前,一定要做好一些证据方面的准备(也就是“讨薪”的理论依据),这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发
网页实现一个简单的音乐播放器(大佬别看。(⊙﹏⊙))
今天闲着无事,就想写点东西。然后听了下歌,就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 欢迎 改进 留言。 演示地点跳到演示地点 html代码如下`&lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html&gt; &lt;head&gt; &lt;title&gt;music&lt;/title&gt; &lt;meta charset="utf-8"&gt
Python十大装B语法
Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。 1. for - else 什么?不是 if 和 else 才
数据库优化 - SQL优化
前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化,通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢,影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化,提升SQL运行效率。 判断问题SQL 判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断: 系统级别表象 CPU消耗严重 IO等待严重 页面响应时间过长
2019年11月中国大陆编程语言排行榜
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通俗易懂地给女朋友讲:线程池的内部原理
餐厅的约会 餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白,女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口,对我说:“经常听你说线程池,到底线程池到底是个什么原理?”我楞了一下,心里想女朋友今天是怎么了,怎么突然问出这么专业的问题,但做为一个专业人士在女朋友面前也不能露怯啊,想了一下便说:“我先给你讲讲我前同事老王的故事吧!” 大龄程序员老王 老王是一个已经北漂十多年的程序员,岁数大了,加班加不动了,升迁也无望,于是拿着手里
经典算法(5)杨辉三角
杨辉三角 是经典算法,这篇博客对它的算法思想进行了讲解,并有完整的代码实现。
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昨天,有网友私信我,说去阿里面试,彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static?他被难住了,因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶,今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题,我们一起来看看。 腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹? 在互联网职场论坛,一名程序员发帖求助到。二面腾讯,其中一个算法题:64匹
面试官:你连RESTful都不知道我怎么敢要你?
面试官:了解RESTful吗? 我:听说过。 面试官:那什么是RESTful? 我:就是用起来很规范,挺好的 面试官:是RESTful挺好的,还是自我感觉挺好的 我:都挺好的。 面试官:… 把门关上。 我:… 要干嘛?先关上再说。 面试官:我说出去把门关上。 我:what ?,夺门而去 文章目录01 前言02 RESTful的来源03 RESTful6大原则1. C-S架构2. 无状态3.统一的接
JDK12 Collectors.teeing 你真的需要了解一下
前言 在 Java 12 里面有个非常好用但在官方 JEP 没有公布的功能,因为它只是 Collector 中的一个小改动,它的作用是 merge 两个 collector 的结果,这句话显得很抽象,老规矩,我们先来看个图(这真是一个不和谐的图????): 管道改造经常会用这个小东西,通常我们叫它「三通」,它的主要作用就是将 downstream1 和 downstre...
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项目中的if else太多了,该怎么重构?
介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统,类似QQ和微信哈,就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...
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欢迎来到“Python进阶”专栏!来到这里的每一位同学,应该大致上学习了很多 Python 的基础知识,正在努力成长的过程中。在此期间,一定遇到了很多的困惑,对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所面临的处境。我从2007年开始接触 python 这门编程语言,从2009年开始单一使用 python 应对所有的开发工作,直至今天。回顾自己的学习过程,也曾经遇到过无数的困难,也曾经迷茫过、困惑过。开办这个专栏,正是为了帮助像我当年一样困惑的 Python 初学者走出困境、快速成长。希望我的经验能真正帮到你
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一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,...
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是一个老生常谈的话题,然而随着不断的学习,对于以前的认识有很多误区,所以还是需要不断地总结的,学而时习之,不亦说乎
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
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加快推动区块链技术和产业创新发展,2019可信区块链峰会在京召开
11月8日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办,科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。   区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力,电力解决了人类基本的生活需求,互联网彻底改变了信息传递的方式,区块链作为构造信任的技术有重要的价值。   1...
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第一幕:缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统,我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦: 第一场:团队招募 为了应对地府管理危机,阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统,于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好,地府都是满格,哈哈!!! 经常会有外行朋友问:看某网站做的不错,功能也简单,你帮忙做一下? 而这次,面对这样的需求,这个程序员...
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