opencv+cuda关于GpuMat数据转递问题 10C

萌新刚刚接触opencv+cuda不久,还不是很熟练,现在碰到了一个问题,不知道有没有大佬知道解决方法
实际问题中我想定义一个GpuMat类型的数组,例如cv::cuda::GpuMat cu_proj[10][128];
然后传递给核函数的时候就显示如下错误
error : no suitable constructor exists to convert from "cv::cuda::GpuMat [10][128]" to "cv::cuda::PtrStepSz"
我网上搜到的都是单个GpuMat的传递,不知道我这种情况有没有解决方法呀?以及如果有,在核函数中应该怎么索引呢?我试过cu_proj[x]y,也显示错误:
error : no operator "[]" matches these operands
感激不尽!

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萌新刚刚接触opencv+cuda不久,还不是很熟练,现在碰到了一个问题,不知道有没有大佬知道解决方法 实际问题中我想定义一个GpuMat类型的数组,例如cv::cuda::GpuMat cu_proj[10][128]; 然后传递给核函数的时候就显示如下错误 error : no suitable constructor exists to convert from "cv::cuda::GpuMat [10][128]" to "cv::cuda::PtrStepSz<uchar1>" 我网上搜到的都是单个GpuMat的传递,不知道我这种情况有没有解决方法呀?以及如果有,在核函数中应该怎么索引呢?我试过cu_proj[x][y](i, y),也显示错误: error : no operator "[]" matches these operands 感激不尽!
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openCV 扩展包 安装 cuda 无法解析
严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 LNK2019 无法解析的外部符号 "public: void __thiscall cv::cuda::SURF_CUDA::downloadKeypoints(class cv::cuda::GpuMat const &,class std::vector<class cv::KeyPoint,class std::allocator<class cv::KeyPoint> > &)" (?downloadKeypoints@SURF_CUDA@cuda@cv@@QAEXABVGpuMat@23@AAV?$vector@VKeyPoint@cv@@V?$allocator@VKeyPoint@cv@@@std@@@std@@@Z),该符号在函数 "private: virtual void __thiscall cv::detail::SurfFeaturesFinderGpu::find(class cv::_InputArray const &,struct cv::detail::ImageFeatures &)" (?find@SurfFeaturesFinderGpu@detail@cv@@EAEXABV_InputArray@3@AAUImageFeatures@23@@Z) 中被引用 opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\modules\world\matchers.cpp.obj 1 错误 LNK2019 无法解析的外部符号 "public: __thiscall cv::cuda::SURF_CUDA::SURF_CUDA(void)" (??0SURF_CUDA@cuda@cv@@QAE@XZ),该符号在函数 "public: __thiscall cv::detail::SurfFeaturesFinderGpu::SurfFeaturesFinderGpu(double,int,int,int,int)" (??0SurfFeaturesFinderGpu@detail@cv@@QAE@NHHHH@Z) 中被引用 opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\modules\world\matchers.cpp.obj 1 错误 LNK2019 无法解析的外部符号 "public: void __thiscall cv::cuda::SURF_CUDA::operator()(class cv::cuda::GpuMat const &,class cv::cuda::GpuMat const &,class cv::cuda::GpuMat &)" (??RSURF_CUDA@cuda@cv@@QAEXABVGpuMat@12@0AAV312@@Z),该符号在函数 "private: virtual void __thiscall cv::detail::SurfFeaturesFinderGpu::find(class cv::_InputArray const &,struct cv::detail::ImageFeatures &)" (?find@SurfFeaturesFinderGpu@detail@cv@@EAEXABV_InputArray@3@AAUImageFeatures@23@@Z) 中被引用 opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\modules\world\matchers.cpp.obj 1 错误 LNK2019 无法解析的外部符号 "public: void __thiscall cv::cuda::SURF_CUDA::operator()(class cv::cuda::GpuMat const &,class cv::cuda::GpuMat const &,class cv::cuda::GpuMat &,class cv::cuda::GpuMat &,bool)" (??RSURF_CUDA@cuda@cv@@QAEXABVGpuMat@12@0AAV312@1_N@Z),该符号在函数 "private: virtual void __thiscall cv::detail::SurfFeaturesFinderGpu::find(class cv::_InputArray const &,struct cv::detail::ImageFeatures &)" (?find@SurfFeaturesFinderGpu@detail@cv@@EAEXABV_InputArray@3@AAUImageFeatures@23@@Z) 中被引用 opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\modules\world\matchers.cpp.obj 1 错误 LNK2019 无法解析的外部符号 "public: void __thiscall cv::cuda::SURF_CUDA::releaseMemory(void)" (?releaseMemory@SURF_CUDA@cuda@cv@@QAEXXZ),该符号在函数 "public: virtual void __thiscall cv::detail::SurfFeaturesFinderGpu::collectGarbage(void)" (?collectGarbage@SurfFeaturesFinderGpu@detail@cv@@UAEXXZ) 中被引用 opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\modules\world\matchers.cpp.obj 1 错误 LNK2019 无法解析的外部符号 "public: static struct cv::Ptr<class cv::xfeatures2d::SURF> __cdecl cv::xfeatures2d::SURF::create(double,int,int,bool,bool)" (?create@SURF@xfeatures2d@cv@@SA?AU?$Ptr@VSURF@xfeatures2d@cv@@@3@NHH_N0@Z),该符号在函数 "public: __thiscall cv::detail::SurfFeaturesFinder::SurfFeaturesFinder(double,int,int,int,int)" (??0SurfFeaturesFinder@detail@cv@@QAE@NHHHH@Z) 中被引用 opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\modules\world\matchers.cpp.obj 1 错误 LNK2001 无法解析的外部符号 "public: virtual void __thiscall cv::xfeatures2d::DAISY::compute(class cv::_InputArray const &,class std::vector<class std::vector<class cv::KeyPoint,class std::allocator<class cv::KeyPoint> >,class std::allocator<class std::vector<class cv::KeyPoint,class std::allocator<class cv::KeyPoint> > > > &,class cv::_OutputArray const &)" (?compute@DAISY@xfeatures2d@cv@@UAEXABV_InputArray@3@AAV?$vector@V?$vector@VKeyPoint@cv@@V?$allocator@VKeyPoint@cv@@@std@@@std@@V?$allocator@V?$vector@VKeyPoint@cv@@V?$allocator@VKeyPoint@cv@@@std@@@std@@@2@@std@@ABV_OutputArray@3@@Z) opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\modules\world\matchers.cpp.obj 1 错误 LNK1120 7 个无法解析的外部命令 opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\bin\Debug\opencv_world320d.dll 1 错误 MSB3073 命令“setlocal E:\cmake-3.8.2-win64-x64\cmake-3.8.2-win64-x64\bin\cmake.exe -DBUILD_TYPE=Debug -P cmake_install.cmake if %errorlevel% neq 0 goto :cmEnd :cmEnd endlocal & call :cmErrorLevel %errorlevel% & goto :cmDone :cmErrorLevel exit /b %1 :cmDone if %errorlevel% neq 0 goto :VCEnd :VCEnd”已退出,代码为 1。 INSTALL C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Enterprise\Common7\IDE\VC\VCTargets\Microsoft.CppCommon.targets 133
求助帖!!!ubuntu18.04 安装opencv4.0.0源码无限次出现如下问题
./src/image_opencv.cpp: In function ‘IplImage* image_to_ipl(image)’: ./src/image_opencv.cpp:16:5: error: ‘IPlImage’ was not declared in this scope IPlImage *disp = cvCreateImage(cvSize(im.w,im.h), IPL_DEPTH_8U, im.c); ^~~~~~~~ compilation terminated due to -Wfatal-errors. Makefile:86: recipe for target 'obj/image_opencv.o' failed make: *** [obj/image_opencv.o] Error 1 make: *** Waiting for unfinished jobs.... 但我在src文件夹中的image_opencv.cpp中也引入了#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h" 求助实在不知道怎么办了
opencv3.1+cuda7.5+cmake3.5 编译错误
运行环境:win7 64位旗舰版。 重新编译opencv,该添加的库都添加了。但是还是出现了linn error! 编译的时候出现了: frame_source.cpp.obj : error LNK2001: 无法解析的外部符号 "public: static class cv::cuda::GpuMat::Allocator * __cdecl cv::cuda::GpuMat::defaultAllocator(void)" (?defaultAllocator@GpuMat@cuda@cv@@SAPEAVAllocator@123@XZ) 1>optical_flow.cpp.obj : error LNK2001: 无法解析的外部符号 "public: static class cv::cuda::GpuMat::Allocator * __cdecl cv::cuda::GpuMat::defaultAllocator(void)" (?defaultAllocator@GpuMat@cuda@cv@@SAPEAVAllocator@123@XZ) 1>optical_flow.cpp.obj : error LNK2001: 无法解析的外部符号 "public: static class cv::cuda::GpuMat::Allocator * __cdecl cv::cuda::GpuMat::defaultAllocator(void)" (?defaultAllocator@GpuMat@cuda@cv@@SAPEAVAllocator@123@XZ) 类似这些总共2000度个错误。 求大神帮忙!搞了两天也没找出错误。 小弟在此先谢过了!
用opencv处理摄像头数据显示卡顿
需求是使用海康威视的摄像头调用opencv库来完成移动物体检测的功能 ,然后我while循环里面使用videocapture.read()和imshow()来读取和显示帧,没有问题,但是使用getStructuringElement,erode之类处理图片后显示会特别卡并且会越来越卡 最后就是会崩溃显示以下错误,用海康SDK不会出现崩溃问题 但一样很卡 求大神解答!!! ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/11/1573441940_945284.png)
ubuntu 配置c++版本的opencv 的诸多困扰
我刚刚接触Ubuntu系统,打算在Ubuntu上做c++开发,看了很多关于如何配置opencv的帖子, 感觉都非常顺畅: 1)下载opencv 源代码 2)解压 3)创建build文件夹, 然后cd build 4)cmake, make, install等等。 但是我操作的时候有很多问题,首先: 1)opencv的源代码由于不能翻墙原因,下载非常慢,目前只能借用一些网友在百度云的存储下载。 2)在按照Opencv官网执行cmake编译的时候,非常的不顺利,会报很多错误,其中最主要的就是ippicv下载慢,也需要提前手动下载。同时,还需要修改很多文件的内容。 3)好容易cmake编译通过,但是执行make命令的时候一直就是无法通过,至今不知道原因。 希望各位有经验的大神可以帮下我,能让我快速的配好Opencv,并且非常想知道,我上述提出的一些问题大家都是如何解决的? 感谢大家。
关于opencv回调函数形参的问题
``` #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<stdlib.h> using namespace cv; using namespace std; // 定义全局变量 cv::Mat img_Original; cv::Mat img_Ranged; cv::Mat img_Median; // 定义回调函数 void on_low_height_thresh_trackbar(int, void*); void on_high_height_thresh_trackbar(int, void*); int low_height = 50, high_height = 85; int main() { img_Original = cv::imread("ROI1.jpg", 0); cv::medianBlur(img_Original, img_Median, 5); // 创建窗口 cv::namedWindow("original image"); cv::namedWindow("selected image"); // 创建回调函数进度条 cv::createTrackbar("Low height", "selected image", &low_height, 255, on_low_height_thresh_trackbar); cv::createTrackbar("High height", "selected image", &high_height, 255, on_high_height_thresh_trackbar); // 显示图像 cv::imshow("original image", img_Original); on_low_height_thresh_trackbar(low_height, 0); on_high_height_thresh_trackbar(high_height, 0); cv::waitKey(0); return 0; } // 定义回调函数 void on_low_height_thresh_trackbar(int, void*) { low_height = cv::min(high_height - 1, low_height); cv::setTrackbarPos("Low height", "selected image", low_height); // 选取阈值 cv::inRange(img_Median, low_height, high_height, img_Ranged); // 显示图像 cv::imshow("selected image", img_Ranged); } void on_high_height_thresh_trackbar(int, void*) { high_height = cv::max(high_height, low_height + 1); cv::setTrackbarPos("High height", "selected image", high_height); // 选取阈值 cv::inRange(img_Median, low_height, high_height, img_Ranged); // 显示图像 cv::imshow("selected image", img_Ranged); } ``` void on_low_height_thresh_trackbar(int, void*) void on_high_height_thresh_trackbar(int, void*) 在这两个函数中int,void*这两个形参都没有出现,那么设置这两个形参是为什么呢?
ubuntu 安装配置c++的opencv 报错
我在ubuntu 上打算安装和配置c++的Opencv, 下载了opencv3.1.0版本的代码,然后也手动的下载了ippicv_linux_20151201.tgz。创建build文件夹后Cmake命令已经可以编译过去了。 但是在执行make命令的时候,经常会报错: ``` [ 15%] Building CXX object modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/opencl_kernels_core.cpp.o [ 15%] Linking CXX shared library ../../lib/libopencv_core.so /usr/bin/ld: CMakeFiles/opencv_core.dir/src/va_intel.cpp.o: relocation R_X86_64_32 against `.rodata' can not be used when making a shared object; recompile with -fPIC CMakeFiles/opencv_core.dir/src/va_intel.cpp.o: 无法添加符号: 错误的值 collect2: error: ld returned 1 exit status modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/build.make:1382: recipe for target 'lib/libopencv_core.so.3.1.0' failed make[2]: *** [lib/libopencv_core.so.3.1.0] Error 1 CMakeFiles/Makefile2:1420: recipe for target 'modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/all' failed make[1]: *** [modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/all] Error 2 Makefile:160: recipe for target 'all' failed make: *** [all] Error 2 ``` 有时候在33%进度的时候报这个错误,有时候就在15%时候报。我整整试了一整天,查遍了各种解决方法都无济于事。请大侠们帮忙解决下吧。跪谢。 是否有直接加载已经编译好的库的方式,可以快速实现配置,因为我急需要用Opencv实现代码。感谢各位大侠了。
cuda opencv GPU模块的使用出错
#include<stdlib.h> #include<stdio.h> #include<device_launch_parameters.h> #include<cuda_runtime.h> #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\gpu\gpu.hpp> #include<iostream> int main() { int num_devices = cv::gpu::getCudaEnabledDeviceCount(); if (num_devices <= 0) { std::cerr << "There is no devoce" << std::endl; return -1; } int enable_device_id = -1; for (int i = 0; i < num_devices; i++) { cv::gpu::DeviceInfo dev_info(i); if (dev_info.isCompatible()) { enable_device_id = i; } } if (enable_device_id < 0) { std::cerr << "GPU module isn't built for GPU" << std::endl; return -1; } cv::gpu::setDevice(enable_device_id); cv::Mat src_image = cv::imread("test.jpg"); cv::Mat dst_image; cv::gpu::GpuMat d_dst_img; cv::gpu::GpuMat d_src_img(src_image);//upload src image to gpu //为什么从这以后的代码不执行了 printf("abcd");//测试使用 //cv::gpu::cvtColor(d_src_img, d_dst_img, CV_BGR2GRAY); //d_dst_img.download(dst_image);//download dst image to cpu //cv::imshow("test", dst_image); cv::imshow("test", src_image); cv::waitKey(5000); return 0; } 我感觉我配置的环境应该没问题啊,
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用android studio opencv去检测图片中的三角形和矩形和圆形的数量的大体思路 ,多多指教?
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使用的是opencv3.1.0+cuda8.0,但是make可以,run出錯。 nvidia@tegra-ubuntu:~$ cd project_wly nvidia@tegra-ubuntu:~/project_wly$ cmake . -- The C compiler identification is GNU 5.4.0 -- The CXX compiler identification is GNU 5.4.0 -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works -- Detecting C compiler ABI info -- Detecting C compiler ABI info - done -- Detecting C compile features -- Detecting C compile features - done -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works -- Detecting CXX compiler ABI info -- Detecting CXX compiler ABI info - done -- Detecting CXX compile features -- Detecting CXX compile features - done -- Configuring done -- Generating done -- Build files have been written to: /home/nvidia/project_wly nvidia@tegra-ubuntu:~/project_wly$ make Scanning dependencies of target project_wly [ 50%] Building CXX object CMakeFiles/project_wly.dir/project_wly.cpp.o [100%] Linking CXX executable project_wly [100%] Built target project_wly nvidia@tegra-ubuntu:~/project_wly$ ./project_wly **OpenCV Error: Gpu API call (invalid device symbol) in loadUMax, file /home/nvidia/opencv_3.1/opencv-3.1.0/modules/cudafeatures2d/src/cuda/orb.cu, line 148 terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception' what(): /home/nvidia/opencv_3.1/opencv-3.1.0/modules/cudafeatures2d/src/cuda/orb.cu:148: error: (-217) invalid device symbol in function loadUMax** Aborted (core dumped) nvidia@tegra-ubuntu:~/project_wly$ 求教各位大神,怎麼解決這個問題?
opencv实现边缘梯度直方图+meanshift实现框选物体跟踪,代码出错,不知道错在哪里?
``` #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<ctype.h> using namespace std; using namespace cv; Mat image; //当前帧图像 Mat imageCopy; //用于拷贝的当前帧图像 Mat rectImage; //子图像 Point beginPoint; //矩形框起点 Point endPoint; //矩形框终点 bool leftButtonDownFlag = false; //左键单击后视频暂停播放的标志位 int frameCount = 0; //帧数统计 int trackCount = 0; //等于1时初始化直方图 void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* ustc); //鼠标回调函数 int main(int argc, char* argv[]) { VideoCapture capture("1.AVI"); //VideoCapture capture(0); int capture_fps = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); //获取视频帧率 int capture_count = capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT); int capture_width = capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH); int capture_height = capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT); cout << "视频帧率:" << capture_fps << endl; cout << "视频帧数:" << capture_count << endl; cout << "视频宽度:" << capture_width << endl; cout << "视频高度:" << capture_height << endl; int pauseTime = 1000 / capture_fps; //两幅画面中间间隔 namedWindow("Video"); setMouseCallback("Video", onMouse);//函数setMousecallback用于鼠标在图上做标记等作用 int hbinNum = 16;//每一维上直方图的个数,如果是一维直方图,就是竖条(bin)的个数 float hranges[] = { 40, 250 };//每一维数值的取值范围数组 const float* phranges = hranges;//const修饰phranges指针,指针phranges的指向可以修改,但是phranges指向的值不可以改;指针phranges指向的是hranges的首地址 bool backprojectMode = false; namedWindow("Video", 0); capture >> image; int rows = image.rows; int cols = image.cols; Mat image1 = image.clone(); Mat dst, edge, gray;//定义canny边缘检测所需的变量 Mat abs_grad_x, abs_grad_y;//定义sobel算子求方向梯度所需的变量 Mat grad_x(rows, cols, CV_8UC1, Scalar::all(0));//定义sobel算子求方向梯度所需的变量 Mat grad_y(rows, cols, CV_8UC1, Scalar::all(0));//定义sobel算子求方向梯度所需的变量 Mat theta(rows, cols, CV_32FC1, Scalar::all(0)); Mat gradient(rows, cols, CV_32FC1, Scalar::all(0));//梯度矩阵 Mat angle(rows, cols, CV_32FC1, Scalar::all(0));//梯度方向角度 Mat mask, hist, histImg = Mat::zeros(image.size(), image.type()), backproj;//初始化histImg存储直方图数据,使其规格与捕获的image相同 Rect trackWindow;//定义一个捕捉矩形窗口 //**********************读取视频******************************** while (true) { if (!leftButtonDownFlag) //鼠标左键按下绘制矩形时,视频暂停播放 { capture >> image;//读取当前帧 frameCount++; //帧数增加,视频向前增加 } if (!image.data || waitKey(pauseTime + 30) == 27) //当当前帧的数据为空或两帧画面的时间间隔不满足规定的数值时,退出播放 { break; } //***************camshiftdemo代码的脉络分析******************** //提取边缘梯度大小与幅值 if (trackCount > 0) { dst.create(image1.size(), image1.type()); dst = Scalar::all(0); cvtColor(image1, gray, COLOR_BGR2GRAY); GaussianBlur(gray, edge, Size(3, 3), 0, 0); Canny(edge, edge, 3, 9, 3);//canny算子获得边缘图 Sobel(gray, grad_x, CV_16S,1, 0, 3, 1, 1);//求X方向的梯度 Sobel(gray, grad_y, CV_16S,0, 1, 3, 1, 1);//求Y方向的梯度 cartToPolar(grad_x, grad_y, gradient, angle);//计算梯度方向与梯度幅值 convertScaleAbs(grad_x, grad_x); convertScaleAbs(grad_y, grad_y); //绘制直方图 if (trackCount == 1) { histImg = Scalar::all(0); Mat roi(angle, Rect(beginPoint, endPoint)), maskroi(mask, Rect(beginPoint, endPoint)); calcHist(&roi, 1, 0, maskroi, hist, 1, &hbinNum, &phranges);//掩膜maskroi是用来确定输入图像的哪些像素被计数;mask也设置ROI, 是要让hue中截取出来放在mask中的 区域大小位置都和hue中一致, 不要改变原来的位置这点很有用。 normalize(hist, hist, 0, 255, CV_MINMAX); trackCount++; trackWindow = Rect(beginPoint, endPoint); } calcBackProject(&angle, 1, 0, hist, backproj, &phranges);//直方图反向投影 backproj &= mask; meanShift(backproj, trackWindow, TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1));//CamshiftDemo //***画出跟踪区域的位置 if (backprojectMode) { cvtColor(backproj, image, CV_GRAY2BGR); } rectangle(image, Point(trackWindow.x, trackWindow.y), Point(trackWindow.x + trackWindow.width, trackWindow.y + trackWindow.height), Scalar(0, 0, 255), 1, CV_AA);//画跟踪矩形框 trackCount++; // writer << image; } imshow("Video", image); } waitKey(0); return 0; } //鼠标回调函数 void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void *ustc) { if (event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN) { leftButtonDownFlag = true; //标志位 beginPoint = Point(x, y); //设置左键按下点的矩形起点 endPoint = beginPoint; } if (event == CV_EVENT_MOUSEMOVE && leftButtonDownFlag) { imageCopy = image.clone(); endPoint = Point(x, y); if (beginPoint != endPoint) { //在复制的图像上绘制矩形 rectangle(imageCopy, beginPoint, endPoint, Scalar(0, 0, 255), 2); } imshow("Video", imageCopy); } if (event == CV_EVENT_LBUTTONUP) { leftButtonDownFlag = false; Mat subImage = image(Rect(beginPoint, endPoint)); //子图像 rectImage = subImage.clone(); trackCount = 1; //imshow("Sub Image", rectImage); } } ```
cmake opencv openCV_DIR路径设置问题
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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
写在前面: 我是 扬帆向海,这个昵称来源于我的名字以及女朋友的名字。我热爱技术、热爱开源、热爱编程。技术是开源的、知识是共享的。 这博客是对自己学习的一点点总结及记录,如果您对 Java、算法 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习。 用知识改变命运,让我们的家人过上更好的生活。 目录一、杨辉三角的介绍二、杨辉三角的算法思想三、代码实现1.第一种写法2.第二种写法 一、杨辉三角的介绍 百度
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?
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为啥国人偏爱Mybatis,而老外喜欢Hibernate/JPA呢?
关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论,感触还是有一些,于是就有了今天这篇文。 声明:本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实,讲道理,所以,请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题,争论已经很多年了。一直也没有结论,毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看
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你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU
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
Android 9.0系统新特性,对刘海屏设备进行适配
其实Android 9.0系统已经是去年推出的“老”系统了,这个系统中新增了一个比较重要的特性,就是对刘海屏设备进行了支持。一直以来我也都有打算针对这个新特性好好地写一篇文章,但是为什么直到拖到了Android 10.0系统都发布了才开始写这篇文章呢?当然,一是因为我这段时间确实比较忙,今年几乎绝大部分的业余时间都放到写新书上了。但是最主要的原因并不是这个,而是因为刘海屏设备的适配存在一定的特殊性
网易云6亿用户音乐推荐算法
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开: AI 算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今,网易云音乐平台持续提供着:乐屏社区、UGC
【技巧总结】位运算装逼指南
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8年经验面试官详解 Java 面试秘诀
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