C# 鼠标移动WinForm窗体或者panel容器内的控件 移动虚线/实现虚线框来确定位置 1.用到的方法介绍 今天,根据领导指示指导移动容器内的控件,生成虚线框,使用 ControlPaint.DrawReversibleFrame // // 摘要: // 在屏幕上的指定边界内,按指定背景色绘制处于指定状态的可逆框架. // // 参数: // rectangle: // 代表要绘制矩形的尺寸的 System.Drawing.Rectangle(采用屏幕坐标). // // backColo

KCF目标跟踪方法分析与总结 correlation filter Kernelized correlation filter tracking 读"J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, J. Batista, 'High-speed tracking with kernelized correlation filters'" 笔记 KCF是一种鉴别式追踪方法,这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器,使用目标检测器去检测下一帧预测位置

跟踪(Trace)常被我们用来检查性能问题.通常我们会有针对CPU.Duration.Reads的创建跟踪定义,这一类的脚本一般不会包含太多的事件和列,筛选条件也相对简单.假如某一天你使用GUI定义了一个包含大量事件和列的服务器端跟踪,点击运行后你直接把GUI关掉,而你却没有导出原始定义脚本.此时你想知道定义的筛选条件,或者定义的事件和列,甚至是希望另外创建一个相同的跟踪(你肯定不希望再次打开GUI设置繁琐的事件和列及筛选条件).其实只要跟踪定义在SQL Server内部创建之后,你可以通过查询

这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法,首先谈谈简介,然后给出算法实现流程,最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法[matlab/c两个版本] csdn贴公式比较烦,原谅我直接截图了… 一.简介 首先扯扯无参密度估计理论,无参密度估计也叫做非参数估计,属于数理统计的一个分支,和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法.参数密度估计方法要求特征空间服从一个已知的概率密度函数,在实际的应用中这个条件很难达到.而无参数密度估计方法对先验知识要求最少,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用

基于视频结构化的应用中,目标在经过跟踪算法后,会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹,利用这两个数据我们可以做一些后续工作:测速(交通类应用场景).计数(交通类应用场景.安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景.安防类应用场景).我会写三篇文章依次介绍这三个主题. (1)目标跟踪之速度计算 (2)目标跟踪之计数 (3)目标跟踪之行为检测 后面会陆续添加链接. 本篇文章以交通类应用场景为例,介绍车辆速度计算方法. 速度计算前提 速度=距离÷时间 视频是一个连续的图片序列,我们只要分别知道目标在第

基于视频结构化的应用中,目标在经过跟踪算法后,会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹,利用这两个数据我们可以做一些后续工作:测速(交通类应用场景).计数(交通类应用场景.安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景.安防类应用场景).我会写三篇文章依次介绍这三个主题. (1)目标跟踪之速度计算 (2)目标跟踪之计数 (3)目标跟踪之行为检测 后面会陆续添加链接. 本篇文章以交通类应用场景为例,介绍车辆断面计数方法. 人工计数方式 设想一个场景,你蹲在地下通道旁边,要统计穿过这条通道最近5分钟的人流

(哥廷根大学) 摘要 文章提出了一种表示空间扩展物体轮廓的新方法,该方法适用于采用激光雷达跟踪未知尺寸和方向的车辆.我们在笛卡尔坐标系中使用二次均匀周期的B-Splines直接表示目标的星 - 凸形状近似.与之前在极坐标下工作的方法相比,我们引入了一个新的步行参数来模拟物体的轮廓功能,使得形状参数很好地被定义,并且与测量值位于同一空间内.该方法的主要优点是可以通过缩放样条的基点来独立地执行长度和宽度的缩放. 一.引言 对于汽车领域,特别是高级驾驶辅助系统(ADAS)功能,扩展目标跟踪(EOT)的

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 关于Jaeger开发系列(java版) 本文属于<Jaeger开发系列>,是第一篇,该系列是欣宸原创,旨在通过实战演练与Java程序员一起熟练掌握Jaeger相关的技术,使之在分布式系统中发挥巨作用: 全系列由浅入深.从基本功能到深度定制都会涉及,希望这个系列能伴随您一同成长,为您提供一些及

/*   ** lineFrame:     虚线的 frame   ** length:        虚线中短线的宽度   ** spacing:       虚线中短线之间的间距   ** color:         虚线中短线的颜色 */ + (UIView *)createDashedLineWithFrame:(CGRect)lineFrame                            lineLength:(int)length                    

前言 对app的线上bug的收集(友盟.云捕等)有时会得到这样的异常堆栈信息:没有一行代码是有关自身程序代码的.这使得对bug的解决无从下手,根据经验,内存不足OOM,Dialog关闭,ListView等相关代码很容易引起这类错误.下面总结下BaseAdapter.getView崩溃bug,然后给出如何编写代码来方便以后对它的定位. BaseAdapter.getView 如果getView方法返回null,那么对应的ListView在显示时就直接触发NullPointerException异常

9-4. Web API 的客户端实现修改跟踪 问题 我们想通过客户端更新实体类,调用基于REST的Web API 服务实现把一个对象图的插入.删除和修改等数据库操作.此外, 我们想通过EF6的Code First方式实现对数据的访问. 本例,我们模拟一个N层场景,用单独的控制台应用程序作为客户端,调用Web API服务(web api项目). 注:每个层用一个单独的解决方案,这样有助于调试和模拟N层应用. 解决方案 假设我们一个如Figure 9-4.所示模型 Figure 9-4. A 客户

1.使用sql_trace跟踪执行计划 1.1 当前session跟踪: alter session set sql_trace = true; //开始sql_trace alter session set tracefile_identifier = jytrace; //设定trace文件的标识符 alter session set sql_trace = false; //结束sql_trace 1.2 其他session跟踪:(根据其他session的sid, serial#定位,最常

win10 下visual studio 2015 在调试模式下不能跟踪源文件,只要一调试就会关闭(隐藏)打开的文档,非常不方便.经过一番折腾,发现是配置的问题. 如果安装多个版本的VS,请删除对应版本的文件. 以下方法亲测可用: 1)删除此目录下所有文件: C:\Users\%USERNAME%\AppData\Local\Microsoft\VisualStudio\14.0 2)删除此目录下所有文件: C:\Users\%USERNAME%\AppData\Local\Microsoft\

----------------------------------View虚线或者直线(源代码下有属性解释)-----------------------------------------------------

作为一个网站管理员,我们经常会有需要知道当前什么人正在访问我们的网站,谁正在频繁的抓取我们网站的内容,什么搜索引擎正在抓取我们网站?面对这些问题,我们虽然可以去查看log日志文件,但是却不能让我们实时统计,不能给我们直观的统计数据.现在好了,有了apachetop这个工具就可以实时的跟踪log的变化,对网站管理帮助很大.Apachetop是一个apache的log实时监测程序,能查看访问者正在查看哪些文件,和访问者IP等信息. 首先,看看怎么安装: cd /usr/ports/sysutils/

1,通过intel 集成显卡的软件自定义一个1366分辨率,发现是1368的分辨率,@media screen and (max-deivce-width:1368px)才有效果,并且在同事电脑默认分辨率为1366的情况下也是1368才有效. 2,firefox的A标签在点击的时候有一圈的虚线,发现是firefox特有的情况,通过设置outline:0px 解决.

TI AM335x ti am335x_tsc.c 代码跟踪 在kernel 首层目录: 先运行make ARCH=arm tags 这个作用是建立tags文件,只含有arm架构的,利用ctag即可进行跟中代码. drivers/input/touchscreen/ti_am335x_tsc.c 看到代码最后, module_platform_driver(ti_tsc_driver); 其实跟进入有如下定义: #define module_platform_driver(__platform_

1.跟踪文件分类 1)计划内的.由用户请求所产生的跟踪文件 2)计划外的.数据库服务器自动产生的跟踪文件 2.计划内的.由用户请求所产生的跟踪文件 2.1 生成 ①alter session set sql_trace=true ②DBMS_MONOTOR.SESSION_TRACE_ENABLE ③10046事件:alter session set events '10046 trace name context forever,level 12' 2.2 跟踪文件位置 ① SQL> show

基于2D-RNN的鲁棒行人跟踪 Recurrent Neural Networks RNN 行人跟踪 读"G.L. Masala, et.al., 2D Recurrent Neural Networks for Robust Visual Tracking of Non-Rigid Bodies, EANN 2016, CCIS 629, 18-34"笔记 首先给一些介绍Recurrent Neural Network比较好的材料: 深度循环神经网络与LSTM模型 理解LSTM网络

线上的应用只要用心点点都能发现些bug,连微信,QQ也不列外.但是bug中最严重的算是闪退了,这导致了用户直接不能使用我们的app. 我们公司是特别注重用户反馈和体验的,我们会定期打电话咨询用户的使用情况.我们也有自己的天使用户群,这些用户会跟我们及时的反馈应用的使用情况,bug情况,还有他们的需求. 用户不是技术人员他无法跟你清楚的描述怎么产生闪退的,于是我们需要一个bug统计的功能,我们公司采用友盟统计实现bug的记录.我们在iOS应用中植入友盟统计的功能,我也经常在查看友盟的错误统计和错误

1.Native方法的污点传播 在前两篇文章中我们详细分析了TaintDroid对DVM栈帧的修改,以及它是如何在修改之后的栈帧中实现DVM变量级污点跟踪的.现在我们继续分析其第二个粒度的污点跟踪——Native方法级跟踪. 回顾前文,我们知道Native方法执行在Native栈帧中,且Native栈帧由dvmPushJNIFrame函数分配栈空间,再由dvmCallMethodV/A或者dvmInvokeMethod对栈帧进行初始化,所以我们也按照之前的方式进行Native方法级跟踪机制分析.