翻译 本地描述符的性能评估——http://tongtianta.site/paper/56756 摘要 - 在本文中,我们比较了为局部感兴趣区域计算的描述符的性能,例如,由Harris-Affine检测器[32]提取.在文献中已经提出了许多不同的描述符.目前还不清楚哪些描述符更合适以及它们的性能如何取决于兴趣区域检测器.描述符应该是独特的,同时对于观察条件的变化以及检测器的误差是稳健的.我们的评估使用关于精度的标准调用,并且针对不同的图像变换执行.我们比较形状上下文[3],可控滤波器[12],

翻译 局部不变特征探测器:一项调查 摘要 -在本次调查中,我们概述了不变兴趣点探测器,它们如何随着时间的推移而发展,它们如何工作,以及它们各自的优点和缺点.我们首先定义理想局部特征检测器的属性.接下来是对过去四十年中根据不同类别的特征提取方法组织的文献的概述.然后,我们对选择的方法进行更详细的分析,这些方法对研究领域产生了特别重大的影响.最后总结并展望未来的研究方向. 1引言 在本节中,我们将讨论局部(不变)特征的本质.这个词我们的意思是什么?使用局部特征有什么好处?我们可以用它们做什么?理想的

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

翻译 一项关于视觉特征检测的最新进展概述——http://tongtianta.site/paper/56761 摘要 -特征检测是计算机视觉和图像处理中的基础和重要问题.这是一个低级处理步骤,它是基于计算机视觉的应用程序的基本部分.本文的目的是介绍一项关于视觉特征检测的最新进展和进展的调查.首先,我们从心理学角度描述边缘,角点和斑点之间的关系.其次,我们将检测边缘,角点和斑点的算法分类为不同的类别,并提供每个类别中代表性近期算法的详细描述.考虑到机器学习更多地涉及视觉特征检测,我们更加强调基于

SERF(speed up robust feature )特征的关键特性: 特征检测 尺度空间:缩放到不同的大小或分辨率仍能检测 选择不变性:光照不变,旋转不变 特征向量:描述为一个特征向量 DDN过程为:检测.描述.匹配 工作原理: 选择感兴趣的区域POI,用Hessian矩阵找到,然后求取梯度 在不同尺度空间发现关键点,非最大信号压制,把不是局部的最大信号放弃 发现特征点,求取在某个方向上的特征最大值就找到了特征方向.旋转不变性 再根据光照不变性生成特征向量 Hessian矩阵:$\lef

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106816775各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实

1. Caucho 1.1 概况 spring-remoting代码的情况如下: 本节近分析caucho模块. 1.2 分类 其中以hession为例,Hessian远程服务调用过程: Hessian远程服务调用过程 1.2.1 客户端 BurlapProxyFactoryBean,BurlapClientInterceptor: HessianProxyFactoryBean,HessianClientInterceptor: HessianProxyFactoryBean继承自Hessian

spring与hessian的简单应用实现例: 开发环境:window7 64,jdk8,tomcat8,spring4.2.5,hessian4.0 开发语言:java hessianServer端代码: package org.server.hessian.study.implDef; public interface Greet { public String sayHello(); public String sayHelloToUser(); } package org.server.

了解Hessian Hessian是远程调用的一种技术,和WebService类似,但不同的是较WebService而言,它更轻量级,更简单,更快速.关于Hessian更详细全面的介绍可以查看http://hessian.caucho.com/.下面可以花十五分钟的时间,学会怎么简单的使用Hessian. 使用Hessian 在Eclipse建立一个Maven webapp项目: 右键项目添加Hessian的依赖: Maven随后会去中央仓库下载Hessian相关的jar包. 添加一个提供Hes

本篇文章详细讲解了如何利用SDS011激光式PM2.5传感器.HC-06蓝牙模块和Windows 10设备完成一个简单的PM2.5检测器及其应用程序的开发.该检测器使用蓝牙完成数据输出,方便设备连接,使用UWP模板创建的应用可以运行在Window 10 for PC.Window 10 for Mobile和树莓派(Window 10 IoT Core)平台,通过该应用查看PM2.5和PM10的动态数据. 1. 使用的硬件 首先,我们需要选择一款PM2.5的传感器,通过淘宝搜索发现,PM2.5传

上篇谈到RMI技术,加上Spring的封装,用起来很方便,但也有一些限制 这里的Hessian和Burlap解决了上篇提到的限制,因为他们是基于http的轻量级远程服务. Hessian,和RMI一样,使用二进制消息进行客户端和服务端的交互,但是它的二进制消息可以移植到其他非java的语言中 Burlap是一种基于XML的远程调用技术,这使它可以移植到任何能解析XML的语言上 pom.xml  (这里有的jar是多余的) <?xml version="1.0" encoding=

简介 这篇博客主要对Xml,Json,Hessian,Protocol Buffers的序列化和反序列化性能进行对比,Xml和Json的基本概念就不说了. Hessian:Hessian是一个轻量级的remoting onhttp工具,提供了RMI的功能,采用的是二进制RPC协议,内置了序列化功能. Protocol Buffers:google的一种数据交换的格式,它独立于语言,由于它是一种二进制的格式,比使用 xml 进行数据交换快许多,可以把它用于分布式应用之间的数据通信或者异构环境下的数

介绍 hessian主页:http://hessian.caucho.com/ 一个简单的例子学习hessian服务:服务端为Java,客户端为C#. 先要准备好C#和Java的第三方类库:http://hessian.caucho.com/ Hssiancharp.dll hessian-4.0.37.jar Hessian服务端(java) 打开eclipse创建一个Dynamic Web Project,将hessian-4.0.37.jar放到lib下,大概如图所示: 创建一个通信接口I

1.Spring中除了提供HTTP调用器方式的远程调用,还对第三方的远程调用实现提供了支持,其中提供了对Hessian的支持. Hessian是由Caocho公司发布的一个轻量级的二进制协议远程调用实现方案,Hessian也是基于HTTP协议的,其工作原理如下: (1).客户端: a.发送远程调用请求: 客户端程序—>发送远程调用请求—>Hessian客户端拦截器—>封装远程调用请求—>Hessian代理—>通过HTTP协议发送远程请求代理到服务端. b.接收远程调用响应:

问题: Cannot access Hessian remote service at [http://....../remote/syllabusService]; nested exception is com.caucho.hessian.io.HessianProtocolException: '?' is an unknown code 解决方法是启用重载,如下: HessianProxyFactory factory = new HessianProxyFactory(); fact

前言:本文主要介绍‘独立的Hessian技术’与‘结合Spring技术’的两种Hessian接口开发模式及代码示例. 一.独立的Hessian技术开发步骤 Hessian-Java服务器端必须具备以下几点: * 1.包含Hessian的jar包(hessian-4.0.37.jar) * 2.设计一个接口,用来给客户端调用(IHessian.java) * 3.实现该接口的功能(IHessianImpl.java) * 4.配置web.xml,配好相应的Servlet(web.xml) * 5.

RPC(Remote procedure call) 远程服务调用. dubbox就是RPC框架,hessian是简单的RPC实现. 首先需要有接口及其实现类: 接口. public interface HessianService { String getHessianServiceMethod(); } 实现类 public class HessianServiceImpl implements HessianService{ @Override public String getHessi

注意把hessian的依赖换成4.0.38或者把git文件里的4.0.37放到maven私服中去,推荐使用4.0.37版本.38版本存在序列化bigdecimal的问题. <dependency> <groupId>com.caucho</groupId> <artifactId>hessian</artifactId> <version>4.0.37</version> </dependency> git:

原文地址:http://blog.csdn.net/zhtang0526/article/details/4788879 一．      远程通讯协议的基本原理 网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http . tcp . udp 等等, http . tcp . udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协议,网络 IO ,主要有 bio . nio . aio 三种方式,所有的分布式应

目前,深度网络(Deep Nets)权值训练的主流方法还是梯度下降法(结合BP算法),当然在此之前可以用无监督的方法(比如说RBM,Autoencoder)来预训练参数的权值,而梯度下降法应用在深度网络中的一个缺点是权值的迭代变化值会很小,很容易收敛到的局部最优点:另一个缺点是梯度下降法不能很好的处理有病态的曲率(比如Rosenbrock函数)的误差函数.而本文中所介绍的Hessian Free方法(以下简称HF)可以不用预训练网络的权值,效果也还不错,且其适用范围更广(可以用于RNN等网络的学

简要说明:这是一个比较简单的hessian客户端和服务端,主要实现从客户端发送指定的数据量到服务端,然后服务端在将接收到的数据原封不动返回到客户端.设计该hessian客户端和服务端的初衷是为了做一个转发系统的性能测试,通过利用该客户端和服务端来作为转发系统的测试脚本和测试服务端.同时,该hessian客户端和服务端也可作为简单的hessian例子进行学习. 1.客户端 工具类1:byte数组长度返回 package tool; public class ByteActualLength { p