关于利用opencv自带分类器进行人眼识别的问题 5C

请问我用OpenCV自带的分类器进行人眼识别时,为什么用haarcascade_eye_tre_eyeglass.xml
这个分类器运行一直没结果,而用haarcascade_eye.xml运行虽然可以,但是定位不准确,有没有大佬能帮我解决下这个问题?

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opencv的人脸识别和人眼识别

这个是基于opencv的人脸识别和人眼识别,但是我的电脑运行不了,好像是分类器的地址找不到,不太清楚opencv分类器地址,各位大虾帮帮忙 #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; /** Function Headers */ void detectAndDisplay(Mat frame); /** Global variables */ String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; String eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"; CascadeClassifier face_cascade; CascadeClassifier eyes_cascade; string window_name = "Capture - Face detection"; RNG rng(12345); /** @function main */ int main(int argc, const char** argv) { CvCapture* capture; Mat frame; //-- 1. Load the cascades if (!face_cascade.load(face_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading\n"); return -1; }; if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading\n"); return -1; }; //-- 2. Read the video stream capture = cvCaptureFromCAM(-1); if (capture) { while (true) { frame = cvQueryFrame(capture); //-- 3. Apply the classifier to the frame if (!frame.empty()) { detectAndDisplay(frame); } else { printf(" --(!) No captured frame -- Break!"); break; } int c = waitKey(10); if ((char)c == 'c') { break; } } } return 0; } /** @function detectAndDisplay */ void detectAndDisplay(Mat frame) { std::vector<Rect> faces; Mat frame_gray; cvtColor(frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY); equalizeHist(frame_gray, frame_gray); //-- Detect faces face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) { Point center(faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5); ellipse(frame, center, Size(faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0); Mat faceROI = frame_gray(faces[i]); std::vector<Rect> eyes; //-- In each face, detect eyes eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++) { Point center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width*0.5, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height*0.5); int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25); circle(frame, center, radius, Scalar(255, 0, 0), 4, 8, 0); } } //-- Show what you got imshow(window_name, frame); }

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public class MainActivity extends AppCompatActivity { private Detector frontfaceDetector; private Detector smileDetector; private static String CAMERAIMAGENAME = "image.jpg"; private ImageButton imageButton; private ImageButton imageButton2; private TextView textView; private Bitmap bitmap; private Bitmap rectBitmap; private Bitmap resizeBitmap; private Toast toast; private Button addFile; private Button startDetect; private Button check; private execDetect toDetcet; private String show; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); textView = (TextView) findViewById(R.id.tv_face); // imageButton = (ImageButton) findViewById(R.id.iv_face); //imageButton.setGravity(Gravity.CENTER_HORIZONTAL | Gravity.CENTER_VERTICAL); // imageButton2 = (ImageButton) findViewById(R.id.iv_face2); // imageButton2.setGravity(Gravity.CENTER_HORIZONTAL | Gravity.CENTER_VERTICAL); toDetcet=new execDetect(); addFile=(Button)findViewById(R.id.addPic); startDetect=(Button)findViewById(R.id.startDetect); check=(Button)findViewById(R.id.check); startDetect.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { // startDetect.setClickable(false); textView.setText("正在检测"); // detect(); Thread d =new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { toDetcet.initExecDetect(MainActivity.this,bitmap); // Toast.makeText(MainActivity.this, "initialize succeed", Toast.LENGTH_SHORT).show(); show= toDetcet.startDetect(); // Toast.makeText(MainActivity.this, " succeed", Toast.LENGTH_SHORT).show(); } }); d.run(); textView.setText(show); // startDetect.setClickable(true); } }); check.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { // startDetect.setClickable(false); textView.setText(toDetcet.getReturntoMain()); // startDetect.setClickable(true); } }); addFile.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { // 添加照片 // 打开本地相册 Intent intent1 = new Intent(Intent.ACTION_PICK, android.provider.MediaStore.Images.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI); startActivityForResult(intent1, 101); //startActivity(intent1); } }); String strLibraryName = "opencv_java3"; // 不需要添加前缀 libopencv_java3 { try { Log.e("loadLibrary", strLibraryName); System.loadLibrary(strLibraryName); //System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); // couldn't find "libopencv_java320.so" } catch (UnsatisfiedLinkError e) { Log.e("loadLibrary", "Native code library failed to load.\n" + e); } catch (Exception e) { Log.e("loadLibrary", "Exception: " + e); } } // frontfaceDetector = new Detector(this, R.raw.haarcascade_frontalface_alt, 6, 0.2F, 0.2F, new Scalar(255, 0, 0, 255)); } /** * 点击添加照片事件 * * @param v */ public void onClick(View v) { int bt_id = v.getId(); switch (bt_id) { /* case R.id.takePhoto: // 拍照 // 打开本地相机 Intent intent2 = new Intent(android.provider.MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE); Uri imageUri = Uri.fromFile(new File(Environment.getExternalStorageDirectory(), CAMERAIMAGENAME)); intent2.putExtra(MediaStore.EXTRA_OUTPUT, imageUri); startActivityForResult(intent2, 102); break; */ case R.id.back: this.finish(); break; default: break; } } @Override protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) { super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data); // 加判断 不选择照片或者不拍照时不闪退 //Log.e("data", String.valueOf(data)); //if (data == null) //return; bitmap = null; switch (requestCode) { // 选择图片库的图片 case 101: if (resultCode == RESULT_OK) { try { Uri uri = data.getData(); bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(this.getContentResolver(), uri); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } break; // 表示调用本地照相机拍照 case 102: if (resultCode == RESULT_OK) { //Bundle bundle = data.getExtras(); //bm = (Bitmap) bundle.get("data"); bitmap = BitmapFactory.decodeFile(Environment.getExternalStorageDirectory() + "/" + CAMERAIMAGENAME); } break; default: break; } Log.e("bitmap", String.valueOf(bitmap)); if (bitmap == null) { toast = Toast.makeText(MainActivity.this, "未选择图像", Toast.LENGTH_SHORT); toast.show(); return; } // 识别图片 并画框 /* Thread detect=new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { } }); detect.run(); */ // 将照片剪裁 bitmap将被释放重新赋值 //int ibWidth = imageButton.getWidth(); // int ibHeight = imageButton.getHeight(); //resizeBitmap = imageButton.resizeBitmap(bitmap, ibWidth, ibHeight); //imageButton.setBitmap(resizeBitmap); //imageButton2.setBitmap(rectBitmap); } private void detect() { MainActivity.this.runOnUiThread(new Runnable() { @Override public void run() { toDetcet.initExecDetect(MainActivity.this,bitmap); // Toast.makeText(MainActivity.this, "initialize succeed", Toast.LENGTH_SHORT).show(); String show= toDetcet.startDetect(); // Toast.makeText(MainActivity.this, " succeed", Toast.LENGTH_SHORT).show(); textView.setText(show); } }); //textView.setText(toDetcet.getReturntoMain()); } } ``` 以下是activity_main.xml ``` <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:orientation="vertical"> <TextView android:id="@+id/tv_face" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="16dp" android:text="未检测到人脸" android:textColor="@color/colorAccent" app:layout_constraintBottom_toTopOf="@+id/ll1" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> <LinearLayout android:id="@+id/ll1" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:orientation="horizontal" app:layout_constraintBottom_toBottomOf="parent" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent"> <com.qmuiteam.qmui.widget.roundwidget.QMUIRoundButton android:id="@+id/addPic" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="5dp" android:layout_weight="1" android:onClick="onClick" android:text=" 选择图片(CV) " android:textSize="16sp" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> <com.qmuiteam.qmui.widget.roundwidget.QMUIRoundButton android:id="@+id/startDetect" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="5dp" android:layout_weight="1" android:onClick="onClick" android:text=" 开始识别 " android:textSize="16sp" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> <com.qmuiteam.qmui.widget.roundwidget.QMUIRoundButton android:id="@+id/check" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="5dp" android:layout_weight="1" android:onClick="onClick" android:text=" 结果 " android:textSize="16sp" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> <com.qmuiteam.qmui.widget.roundwidget.QMUIRoundButton android:id="@+id/back" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="0dp" android:layout_weight="1" android:onClick="onClick" android:text=" 返回 " android:textSize="16sp" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> </LinearLayout> </LinearLayout> ``` 以下是execDetect.java ``` package com.RinGo.IMGfenlei; import android.content.Context; import android.graphics.Bitmap; import android.util.Log; import org.opencv.android.Utils; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import com.RinGo.IMGfenlei.R; import com.RinGo.IMGfenlei.Detector; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; public class execDetect { private Detector frontfaceDetector; private Detector smilefaceDetector; private Detector[] detectors=new Detector[10]; private Detector detector; private Bitmap bitmap; private Bitmap rectBitmap; private String returntoMain=""; private String[] detectorNames=new String[10]; private CascadeClassifier mFrontalFaceClassifier = null; //正脸 级联分类器 private CascadeClassifier mProfileFaceClassifier = null; //侧脸 级联分类器 private int smilefacenum=0; private Context mcontext; private int[] cascades=new int[10]; public void initExecDetect(Context _context,Bitmap _bitmap) { bitmap=_bitmap; mcontext=_context; cascades[0]=R.raw.haarcascade_frontalface_alt; detectors[0] = new Detector(_context,R.raw.haarcascade_frontalface_alt, 1, 0.2F, 0.2F, new Scalar(255, 0, 0, 255)); detectorNames[0]="正面人脸"; cascades[1]=R.raw.lbpcascade_frontalface; detectors[1] = new Detector(_context,R.raw.lbpcascade_frontalface, 1, 0.2F, 0.2F, new Scalar(255, 0, 0, 255)); detectorNames[1]="正面人脸2"; } public String startDetect() { // bitmapToMat Mat toMat = new Mat(); Utils.bitmapToMat(bitmap, toMat); // Mat copyMat = new Mat(); // toMat.copyTo(copyMat); // 复制 // togray Mat gray = new Mat(); MatOfRect mRect = new MatOfRect(); Imgproc.cvtColor(toMat, gray, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY); for (int id = 0; id < detectors.length; id++) { //detector = new Detector(mcontext,cascades[id], 3, 0.1F, 0.1F, new Scalar(255, 0, 0, 255)); try { int num = 0; mRect=new MatOfRect(); Rect[] object = detectors[id].detectObjectImage( gray, mRect); Log.e("objectLength", object.length + ""); num=object.length; /* for (Rect rect : object) { num++; } */ returntoMain =returntoMain+ String.format("检测到%1$d个" + detectorNames[id], num) + "\n"; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } //textView.setText(String.format("检测到%1$d个人脸", facenum)); //Utils.matToBitmap(toMat, bitmap); } return returntoMain; } public String getReturntoMain() { return returntoMain; } } ``` 以下是Detector.java,定义了我的级联分类器的设置 ``` package com.RinGo.IMGfenlei; import android.content.Context; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import org.opencv.objdetect.Objdetect; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; /** * Created by think-hxr on 17-10-12. */ public class Detector { private CascadeClassifier mCascadeClassifier; private int mMinNeighbors; private float mRelativeObjectWidth; private float mRelativeObjectHeight; private Scalar mRectColor; /** * 构造方法 * * @param context 上下文 * @param id 级联分类器ID * @param minNeighbors 连续几帧确认目标 * @param relativeObjectWidth 最小宽度屏占比 * @param relativeObjectHeight 最小高度屏占比 * @param rectColor 画笔颜色 */ public Detector(Context context, int id, int minNeighbors, float relativeObjectWidth, float relativeObjectHeight, Scalar rectColor) { context = context.getApplicationContext(); mCascadeClassifier = createDetector(context, id); mMinNeighbors = minNeighbors; mRelativeObjectWidth = relativeObjectWidth; mRelativeObjectHeight = relativeObjectHeight; mRectColor = rectColor; } /** * 创建检测器 * * @param context 上下文 * @param id 级联分类器ID * @return 检测器 */ private CascadeClassifier createDetector(Context context, int id) { CascadeClassifier javaDetector; InputStream is = null; FileOutputStream os = null; try { is = context.getResources().openRawResource(id); File cascadeDir = context.getDir("cascade", Context.MODE_PRIVATE); File cascadeFile = new File(cascadeDir, id + ".xml"); os = new FileOutputStream(cascadeFile); byte[] buffer = new byte[4096]; int bytesRead; while ((bytesRead = is.read(buffer)) != -1) { os.write(buffer, 0, bytesRead); } javaDetector = new CascadeClassifier(cascadeFile.getAbsolutePath()); //javaDetector=new CascadeClassifier(); // javaDetector.load(cascadeFile.getAbsolutePath()); if (javaDetector.empty()) { javaDetector = null; } boolean delete = cascadeDir.delete(); return javaDetector; } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); return null; } finally { try { if (null != is) { is.close(); } if (null != os) { os.close(); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } /** * 目标检测 视频 * * @param gray 灰度图像 * @param object 识别结果的容器 * @return 检测到的目标位置集合 */ public Rect[] detectObject(Mat gray, MatOfRect object) { // 使用Java人脸检测 mCascadeClassifier.detectMultiScale( gray, // 要检查的灰度图像 object, // 检测到的人脸 1.1, // 表示在前后两次相继的扫描中,搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%; mMinNeighbors, // 默认是3 控制误检测,表示默认几次重叠检测到人脸,才认为人脸存在 Objdetect.CASCADE_SCALE_IMAGE, getSize(gray, mRelativeObjectWidth, mRelativeObjectHeight), // 目标最小可能的大小 gray.size()); // 目标最大可能的大小 return object.toArray(); } /** * 目标检测 图片 * * @param gray 灰度图像 * @param object 识别结果的容器 * @return */ public Rect[] detectObjectImage(Mat gray, MatOfRect object) { mCascadeClassifier.detectMultiScale(gray,object); return object.toArray(); } /** * 根据屏占比获取大小 * * @param gray gray * @param relativeObjectWidth 最小宽度屏占比 * @param relativeObjectHeight 最小高度屏占比 * @return 大小 */ private Size getSize(Mat gray, float relativeObjectWidth, float relativeObjectHeight) { Size size = gray.size(); int cameraWidth = gray.cols(); int cameraHeight = gray.rows(); int width = Math.round(cameraWidth * relativeObjectWidth); int height = Math.round(cameraHeight * relativeObjectHeight); size.width = 0 >= width ? 0 : (cameraWidth < width ? cameraWidth : width); // width [0, cameraWidth] size.height = 0 >= height ? 0 : (cameraHeight < height ? cameraHeight : height); // height [0, cameraHeight] return size; } /** * 获取画笔颜色 * * @return 颜色 */ public Scalar getRectColor() { return mRectColor; } } ```

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数据结构与算法思维导图

String s = new String(" a ") 到底产生几个对象?

老生常谈的一个梗,到2020了还在争论,你们一天天的,哎哎哎,我不是针对你一个,我是说在座的各位都是人才! 上图红色的这3个箭头,对于通过new产生一个字符串(”宜春”)时,会先去常量池中查找是否已经有了”宜春”对象,如果没有则在常量池中创建一个此字符串对象,然后堆中再创建一个常量池中此”宜春”对象的拷贝对象。 也就是说准确答案是产生了一个或两个对象,如果常量池中原来没有 ”宜春” ,就是两个。...

技术大佬:我去,你写的 switch 语句也太老土了吧

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。但当我看到他们当中有一个人写的 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...

和黑客斗争的 6 天!

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...

讲一个程序员如何副业月赚三万的真实故事

loonggg读完需要3分钟速读仅需 1 分钟大家好,我是你们的校长。我之前讲过,这年头,只要肯动脑,肯行动,程序员凭借自己的技术,赚钱的方式还是有很多种的。仅仅靠在公司出卖自己的劳动时...

上班一个月,后悔当初着急入职的选择了

最近有个老铁,告诉我说,上班一个月,后悔当初着急入职现在公司了。他之前在美图做手机研发,今年美图那边今年也有一波组织优化调整,他是其中一个,在协商离职后,当时捉急找工作上班,因为有房贷供着,不能没有收入来源。所以匆忙选了一家公司,实际上是一个大型外包公司,主要派遣给其他手机厂商做外包项目。**当时承诺待遇还不错,所以就立马入职去上班了。但是后面入职后,发现薪酬待遇这块并不是HR所说那样,那个HR自...

女程序员,为什么比男程序员少???

昨天看到一档综艺节目,讨论了两个话题:(1)中国学生的数学成绩,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...

副业收入是我做程序媛的3倍,工作外的B面人生是怎样的?

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...

MySQL数据库面试题(2020最新版)

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是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?索引使用场景(重点)...

如果你是老板,你会不会踢了这样的员工?

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...

我入职阿里后,才知道原来简历这么写

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...

玩转springboot启动banner定义所得

最近接手了一个springboot项目,不是不熟悉这个框架,启动时打印的信息吸引了我。 这不是我熟悉的常用springboot的打印信息啊,我打开自己的项目: 还真是的,不用默认的感觉也挺高大上的。一时兴起,就去研究了一下源代码,还正是有些收获,稍后我会总结一下。正常情况下做为一个老程序员,是不会对这种小儿科感兴趣的,不就是一个控制台打印嘛。哈哈! 于是出于最初的好奇,研究了项目的源代码。看到

带了6个月的徒弟当了面试官,而身为高级工程师的我天天修Bug......

即将毕业的应届毕业生一枚,现在只拿到了两家offer,但最近听到一些消息,其中一个offer,我这个组据说客户很少,很有可能整组被裁掉。 想问大家: 如果我刚入职这个组就被裁了怎么办呢? 大家都是什么时候知道自己要被裁了的? 面试软技能指导: BQ/Project/Resume 试听内容: 除了刷题,还有哪些技能是拿到offer不可或缺的要素 如何提升面试软实力:简历, 行为面试,沟通能...

离职半年了,老东家又发 offer,回不回?

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...

男生更看重女生的身材脸蛋,还是思想?

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...

为什么程序员做外包会被瞧不起?

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,中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,你该怎么回答?

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。...

面试:第十六章:Java中级开发(16k)

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?它们常见的使用场景有哪些?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,被按在地上摩擦,鬼知道我经历了什么?

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...

终于懂了TCP和UDP协议区别

终于懂了TCP和UDP协议区别

你打算用Java 8一辈子都不打算升级到Java 14,真香

我们程序员应该抱着尝鲜、猎奇的心态,否则就容易固步自封,技术停滞不前。

无代码时代来临,程序员如何保住饭碗?

编程语言层出不穷,从最初的机器语言到如今2500种以上的高级语言,程序员们大呼“学到头秃”。程序员一边面临编程语言不断推陈出新,一边面临由于许多代码已存在,程序员编写新应用程序时存在重复“搬砖”的现象。 无代码/低代码编程应运而生。无代码/低代码是一种创建应用的方法,它可以让开发者使用最少的编码知识来快速开发应用程序。开发者通过图形界面中,可视化建模来组装和配置应用程序。这样一来,开发者直...

面试了一个 31 岁程序员,让我有所触动,30岁以上的程序员该何去何从?

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。

大三实习生,字节跳动面经分享,已拿Offer

说实话,自己的算法,我一个不会,太难了吧

程序员垃圾简历长什么样?

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...

《经典算法案例》01-08:如何使用质数设计扫雷(Minesweeper)游戏

我们都玩过Windows操作系统中的经典游戏扫雷(Minesweeper),如果把质数当作一颗雷,那么,表格中红色的数字哪些是雷(质数)?您能找出多少个呢?文中用列表的方式罗列了10000以内的自然数、质数(素数),6的倍数等,方便大家观察质数的分布规律及特性,以便对算法求解有指导意义。另外,判断质数是初学算法,理解算法重要性的一个非常好的案例。

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