简介 WordPress是Wordpress基金会的一套使用PHP语言开发的博客平台.该平台支持在PHP和MySQL的服务器上架设个人博客网站.WordPress 插件是WordPress开源的一个应用插件. The Calendar Event Multi View WordPress Plugin 存在安全漏洞,该漏洞源于在1.4.01版本之前的此插件在将"start"和"end"GET参数输出到页面之前(通过php edit.php)没有清理或转义它们,导致了…

如何实现refine的? 几何误差和阴影误差如何加到一起? 为了解决什么问题? 弱纹理或无纹理:单纯的多视图立体算法在物体表面弱纹理或者无纹理区域重建完整度不够高,精度也不够高,因此结合阴影恢复形状来重建物体表面的高频细节. 物体表面具有随空间变化的反照率的区域:使用双三次模型完成光滑表面面片的表达,从而隐式保证了模型对空间变化反照率区域的有效性. 能量方程权重因子:利用图像梯度,在梯度大的区域纹理丰富使用几何约束,梯度小的区域表面平坦均匀使用明暗阴影约束. 同样是利用图片中的阴影信息,是否有考…

最近空闲时间在研究Semi-Direct Monocular Visual Odometry(SVO)[1,2],觉得它值得写一写.另外,SVO的运算量相对较小,我想在手机上尝试实现它. 关于SVO的介绍,有两篇博客介绍得非常好,因此我这里只简单提一下大概的思路,重点讲解了一下深度滤波器的原理. svo: semi-direct visual odometry 论文解析 SVO 代码笔记 一步步完善视觉里程计1--项目框架搭建 姿态估计 估计初始姿态 利用相邻两帧之间的特征点对,计算相对位姿.…

多视图学习(multi-view learning) 前期吹牛:今天这一章我们就是来吹牛的,刚开始老板在和我说什么叫多视图学习的时候,我的脑海中是这么理解的:我们在欣赏妹子福利照片的时候,不能只看45度角的吧,要不那样岂不是都是美女了,这还得了.所以我们要看各个角度的照片,打击盗版美女,给大家创建一个真诚的少点欺骗的和谐世界.所以说,多视图学习就是360度,全方位无死角的欣赏(学习)然后得到最接近真实值的判定. 话说那么一天啊,一个人和一个蚂蚁在对话,他们看着一个米饭粒,人说,这个米饭粒胖嘟嘟的…

下面列表中为我当前机器上visual studio 2008所有DTE.ExecuteCommand命令的内容: 其中:Build.开头对应“编译”菜单下命令(如:Build.RebuildSolution为重新编译整个解决方案) Debug.开头对应“调试”菜单下命令(如:Debug.Start为重新编译整个解决方案) 最后面的2个命令是自己为vs2008写的插件时新增的命令项: TGAssist.Connect.TGAssist        MyToolsAddIn.Connect.Bui…

这是一个系列的文档,长期目标是利用DeviceOne开发一些目前使用广泛的优质手机应用,我们会最大化的实现这些应用的每一个功能和细节,不只停留在简单的UI模仿和Demo阶段,而是一个基本可以使用的实际App. 在实现的过程中,会有很多困难,还会发现有一些功能目前缺乏组件支持而无法实现,也会碰见各种移动开发中都会碰到的常见技术问题.一步一步的操作和问题的解决可以让开发者直观的了解通过DeviceOne如何开发一个实际App,也可以了解移动开发本身的很多技术细节,可以让App开发者少走很多弯路. 这…

这是一个系列的文档,长期目标是利用DeviceOne开发一些目前使用广泛的优质手机应用,我们会最大化的实现这些应用的每一个功能和细节,不只停留在简单的UI模仿和Demo阶段,而是一个基本可以使用的实际App. 在实现的过程中,会有很多困难,还会发现有一些功能目前缺乏组件支持而无法实现,也会碰见各种移动开发中都会碰到的常见技术问题.一步一步的操作和问题的解决可以让开发者直观的了解通过DeviceOne如何开发一个实际App,也可以了解移动开发本身的很多技术细节,可以让App开发者少走很多弯路. 这…

参考 : https://angular.cn/docs/ts/latest/guide/router.html#!#can-activate-guard https://angular.cn/docs/ts/latest/api/    -@angular/router 部分 ng2 路由的概念和游览器类似, 和 ui-router 也类似, 下面会把具体功能逐一解释 1. html5 和 hash # ng2 默认模式是 html5, 在开发阶段我们喜欢使用 hash 模式, 这样可以不用部…

http://blog.csdn.net/ami121/article/details/3953272 股票K线图-JfreeChart版 标签: jfreechartpropertiesappletdatetabledataset 2009-03-03 16:00 9378人阅读 评论(8) 收藏 举报  分类: jfreechart(7)  股票的K线图是所有Chart图中最复杂的一种,把一个K线图拆分开来我们可以发现,K线图的上半截实际上是由阴阳线(阴阳线可以表示开盘价,收盘价,最高价,最…

来自知乎: SFM和vSLAM基本讨论的是同一问题,不过SFM是vision方向的叫法,而vSLAM是robotics方向的叫法. vSLAM所谓的mapping,vision方向叫structure:vSLAM所谓的location,我们vision方向叫camera pose. 但是从出发点考虑的话,SFM主要是要完成3D reconstuction,而vSLAM主要是要完成localization.这样设计的优化目标就完全不同了. 从方法论的角度上考虑的话,传统的SFM是不要求predic…

[1]陈卫东, 张飞. 移动机器人的同步自定位与地图创建研究进展[J]. 控制理论与应用, 2005, 22(3):455-460. [2]Cadena C, Carlone L, Carrillo H, et al. Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping: Toward the Robust-Perception Age[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2016…

一.Abstract综述 训练出一个CNN可以同时实现分类,定位和检测..,三个任务共用同一个CNN网络,只是在pool5之后有所不同 二.分类 这里CNN的结构是对ALEXNET做了一些改进,具体的在论文中都说了,就不再赘述了.说几个关键的地方. 1.之前在多尺度的情况下,Krizhevsky用的是multi—view的方法,也就是对给定的图片分别取四个角,中间以及翻转的图块输入到CNN中,得到的结果取均值.这个方法的缺陷在于有些区域的组合会被忽略(比如   ground truth在中间偏右…

VSLAM研究了几十年,新的东西不是很多,三维重建的VSLAM方法可以用一篇文章总结一下. 此文是一个好的视觉SLAM综述,对视觉SLAM总结比较全面,是SLAM那本书的很好的补充.介绍了基于滤波器的方法.基于前后端的方法.且介绍了几个SensorFusion方法,总结比较全面.并且文中给出了代码的下载链接,比较方便. 原文链接:Visual SLAM算法笔记 摘抄部分,如有不适,请联系删除或者移步原文链接 一.Visual-Inertial Odometry算法笔记 名字缩写太多,我有点凌乱了…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20…

完整的 multi view stereo pipeline 会有以下步骤 structure from motion(SfM)==> camera parameters, sparse point cloud multi view stereo(MVS)==>depth map, dense point cloud surface reconstruction(SR)==>poisson or delauny reconstruction, mesh texture mapping(T…

In two previous blog posts I discussed some techniques for visualizing relationships involving two or three variables and a large number of cases. In this tutorial I will extend that discussion to show some techniques that can be used on large datase…

转载自:http://rensanning.iteye.com/blog/1601663 海量数据数据集 海量数据(又称大数据)已经成为各大互联网企业面临的最大问题,如何处理海量数据,提供更好的解决方案,是目前相当热门的一个话题.类似MapReduce. Hadoop等架构的普遍推广,大家都在构建自己的大数据处理,大数据分析平台. 相应之下,目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多,此类人才可谓炙手可热!越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上.但是不是所有人都能真正接触到,或者有机会去处…

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio…

在改EBS的BUG过程中,会在网上查找很多资料,这次是碰到一个多组织(Multi Org)的问题,发现Anil Passi写的几篇文章不错,慢慢的会陆续翻译过来,这次翻译的是http://getappstraining.blogspot.com/2006/10/orgid-and-multi-org-in-oracle-apps.html 为什么我们需要org_id 在任何一个跨国公司中, 都会在不同的地区有自主经营的子公司,我们以一个游戏公司为例,公司名称是'GameGold Inc',在文章…

本节内容 一   Class Based View 基于类的视图 1.  类的视图 View 2.  类的视图 TemplateView 3.  类的视图 login_required解决方法 二  通用视图 1.  通用视图 - ListView 2.  通用视图 - DetailView 3.  通用视图 - FormView 一  Class Based View 基于类的视图 function view 存在问题,无法继承复用,尤其时框架封装好的类用不了,function组装复用更擅长…

文章标题 A Tale of Three Apache Spark APIs: RDDs, DataFrames, and Datasets 且谈Apache Spark的API三剑客:RDD.DataFrame和Dataset When to use them and why 什么时候用他们,为什么? tale [tel] 传说,传言;(尤指充满惊险的)故事;坏话,谣言;〈古〉计算,总计 作者介绍 Jules S. Damji是Databricks在Apache Spark社区的布道者.他也是…

Datasets These datasets can be used for benchmarking deep learning algorithms: Symbolic Music Datasets Piano-midi.de: classical piano pieces (http://www.piano-midi.de/) Nottingham : over 1000 folk tunes (http://abc.sourceforge.net/NMD/) MuseData: ele…

w可以考虑从计算机的“机械性.重复性”特征去设计“低效的”算法. https://www.codeproject.com/articles/523074/webcontrols/ Online handwriting recognition using multi convolution neural networks Vietdungiitb, 13 Jan 2013 CPOL This article has been presented at The Ninth International…

Django基础二 request request这个参数1. 封装了所有跟请求相关的数据,是一个对象 2. 目前我们学过1. request.method GET,POST ...2. request.POST.get("input name的值") 3.request.POST.getlist("input name的值")  当返回的值有多个时,如select多选返回的列表,此时单纯使用get只能获取一个值,需要用getlist来获取值 GET请求传参数的方式…

转自:CVPapers This material is presented to ensure timely dissemination of scholarly and technical work. Copyright and all rights therein are retained by authors or by other copyright holders. All persons copying this information are expected to adhere…

以下内容翻译自:https://www.tutorialspoint.com/springmvc/springmvc_multiactioncontroller.htm 说明:示例基于Spring MVC 4.1.6. 以下示例说明如何使用Spring Web MVC框架使用Multi Action Controller.MultiActionController类有助于分别在单个控制器中将多个URL与其方法映射. package com.tutorialspoint; import javax…

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio…

1 流 Stream stream是一个集合.这个集合,可以用于存放无穷多个元素,但是这无穷个元素并不会一次性生产出来,而是需要用到多大的区间,就会动态的生产,末尾元素遵循lazy规则(即:要使用结果才进行计算的) . 创建Stream对象 def numsForm(n: BigInt) : Stream[BigInt] = n #:: numsForm(n + 1) val stream1 = numsForm(1) 说明 Stream 集合存放的数据类型是BigInt numsForm 是自…

本文结合一些周知的概念和源码片段,对View动画的工作原理进行挖掘和分析.以下不是对源码一丝不苟的分析过程,只是以搞清楚Animation的执行过程.如何被周期性调用为目标粗略分析下相关方法的执行细节,最终贯穿View动画实际发生的一切. View动画使用 Android提供了属性动画(property animation).帧动画(frame-by-frame animation)和View动画( tweened animation:补间动画),View动画的使用相对简单,但又不像真正意义上的…

MVVM模式解析和在WPF中的实现(五) View和ViewModel的通信 系列目录: MVVM模式解析和在WPF中的实现(一)MVVM模式简介 MVVM模式解析和在WPF中的实现(二)数据绑定 MVVM模式解析和在WPF中的实现(三)命令绑定 MVVM模式解析和在WPF中的实现(四)事件绑定 MVVM模式解析和在WPF中的实现(五)View和ViewModel的通信 MVVM模式解析和在WPF中的实现(六)用依赖注入的方式配置ViewModel并注册消息 0x00 还需要些什么呢 在前面几篇…