最近在做基于双目视觉的三维重建.比较opencv和matlab工具箱的立体标定结果精度时,发现貌似如果手工选取角点不那么离谱的话,matlab标定结果精度更高也更鲁棒.就想先用matlab标定好相机,再把结果供opencv函数加载使用.如何将Matlab标定结果的.mat文件转成需要的CvMat矩阵,就是本篇博客所要讲的. 主要参考:http://www.jianshu.com/p/ad6a2f8a3fc8 这里分以下三步来讲: 1.先在matlab中加载.mat文件成matlab中的矩阵; (

对于Android这种手持设备来说,通常不会带有太大的内存,而且一般用户都是长时间不重启手机,所以编写程序的时候必须要非常小心的使用内存,尽量避免有内存泄露的问题出现.通常分析程序中潜在内存泄露的问题是一件很有难度的工作,一般都是由团队中的资深工程师负责,而且随着程序代码量的提高,难度还会逐步加大. 今天要介绍一个在Eclipse中使用的内存分析工具——MAT(Eclipse Memory Analyzer,主页在http://www.eclipse.org/mat/).它是一个功能非常丰富的J

地址:http://blog.csdn.net/yanghongchang_/article/details/7711911 以下是一个会导致java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space的程序代码:(very easy) package org.lx.test; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class OutOfMemoryTe

本文首发于公众号:javaadu 尽管JVM提供了自动内存管理的机制,试图降低程序员的开发门槛,确实也实现了这一目标,在日常开发中,我们一般都不需要关心对象的内存释放.JVM大部分都是使用trace算法来判断一个对象是否该被回收,那么JVM只能回收那些从gc roots不可达的对象. 如果我们在使用某些大的对象.集合对象或者一些三方包里的资源,忘记及时释放资源的话,还是会造成JVM的内存泄漏或内存浪费的问题.因此,如果想成为更高阶的Java开发工程师,我们需要了解常见的问题排查的办法和工具,这个

概述 对于大型 JAVA 应用程序来说,再精细的测试也难以堵住所有的漏洞,即便我们在测试阶段进行了大量卓有成效的工作,很多问题还是会在生产环境下暴露出来,并且很难在测试环境中进行重现.JVM 能够记录下问题发生时系统的部分运行状态,并将其存储在堆转储 (Heap Dump) 文件中,从而为我们分析和诊断问题提供了重要的依据. 通常内存泄露分析被认为是一件很有难度的工作,一般由团队中的资深人士进行.不过,今天我们要介绍的 MAT(Eclipse Memory Analyzer)被认为是一个“傻瓜式

开发.应用中老是会遇到OutOfMemory异常,而且常常是过一段时间内存才被吃光,这里可以利用java heap dump出jvm内存镜像,然后再对其进行分析来查找问题. 平常利用jmap -dump:format=b,file=/path/file.hprof <pid> 这个java自带的工具来dump heap很方便,但当内存溢出问题发生的比较快的情况下,该命令就有可能来不及或无效. 这个时候在应用启动时配置相关的参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError就比

1. 生成数组所需格式不同 mat可以从字符串或列表中生成:array只能从列表中生成 2. 生成的数组计算方式不同 array生成数组,用np.dot()表示矩阵乘积,(*)号或np.multiply()表示点乘 mat生成数组,(*)和np.dot()相同,点乘只能用np.multiply()

获得堆转储文件 巧妇难为无米之炊,我们首先需要获得一个堆转储文件.为了方便,本文采用的是 Sun JDK 6.通常来说,只要你设置了如下所示的 JVM 参数: -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError JVM 就会在发生内存泄露时抓拍下当时的内存状态,也就是我们想要的堆转储文件. 如果你不想等到发生崩溃性的错误时才获得堆转储文件,也可以通过设置如下 JVM 参数来按需获取堆转储文件. -XX:+HeapDumpOnCtrlBreak 除此之外,还有很多的工具,例如 JMap

先下载 http://www.eclipse.org/mat/downloads.php 配置环境参数 分析一个堆转储文件需要消耗很多的堆空间,为了保证分析的效率和性能,在有条件的情况下,建议分配给 MAT 尽可能多的内存资源. 编辑文件 MemoryAnalyzer.ini,在里面添加类似信息 -vmargs – Xmx4g. 原文件 -startup plugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.5.0.v20180512-1130.jar --launche

java读取解析application.yml 不用依赖spring容器,可单独使用. bug已修改... 第一步.首先要2个jar <!-- properties和yaml格式化 --> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId> <artifactId>jackson-dataformat-yaml</artifactId> <versio

本系列笔记主要基于<深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践 第2版>,是这本书的读书笔记. MAT是分析Java堆内存的一个工具,全称是 The Eclipse Memory Analyzer Tool,用来帮助分析内存泄漏和减少内存消耗.使用MAT分析Java堆快照,可以快速计算出对象的保留大小(Retained Sizes),查找到阻止对象被回收的原因,MAT会自动生成一个包含内存泄漏疑点的报告. MAT可以从Eclipse网站下载:http://www.eclipse.org/

原创:微信公众号 码农参上,欢迎分享,转载请保留出处. 在上一篇文章中,我们从源码角度分析了SpringBoot解析yml配置文件的全流程,那么我们今天就来点实战,总结一下除了烂大街的@Value和@ConfigurationProperties外,还能够通过哪些方式,来读取yml配置文件的内容. 1.Environment 在Spring中有一个类Environment,它可以被认为是当前应用程序正在运行的环境,它继承了PropertyResolver接口,因此可以作为一个属性解析器使用.先创

Eclipse Memory Analyzer(MAT)是著名的跨平台集成开发环境 Eclipse Galileo 版本的 33 个组成项目中之一,它是一个功能丰富的 JAVA 堆转储文件分析工具,可以帮助你发现内存漏洞和减少内存消耗.本文主要介绍如何安装配置 Memory Analyzer,并结合一个实例,介绍如何利用 MAT 来进行堆转储文件分析,找到内存泄露的根源. 在 IBM Bluemix 云平台上开发并部署您的下一个应用. 现在就开始免费试用 概述 对于大型 JAVA 应用程序来说,

最近一段时间一直在研究热部署,热部署中涉及到一个比较头痛的问题就是查内存泄露(Memory Leak),于是乎在研究热部署的过程中,干的最多的一件事就是查内存泄露.       查内存泄露,最开始尝试用JDK自身的工具去解决这件事,通过jstat和jmap,去发现是否有内存泄露,当判断有内存泄露存在时,试图要去寻找内存泄露的点时,发现单纯使用JDK自身提供的工具没有什么很好的办法,我尝试过Jhat,发现查起来太困难了,后来对比网上推荐的工具,我选择了MAT(Memory Analyzer Too

既然已经能够找到了标定点,那么下边的工作就是使用标定结果了.[这本书在这里的内容组织让人莫名其妙]但是通过阅读代码能够很方便地串起来. /*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 11 of the book: OpenCV3 Computer Vision 

配置环境是一个很烦的事,有时候用到服务器需要一遍又一遍的配..太麻烦了,这时候就要用到conda,直接复制已有的环境.事半功倍. 第一种方法:地址复制 首先找到要复制的环境的路径:conda info --env 然后利用克隆命令复制到你要配的账户:conda create -n name --clone path 第二种方法:生成yml文件 首先导出配置文件:conda env export -- name 根据配置文件导入环境:conda env create -f name.yml

转载地址:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-ecl-ma/index.html Eclipse Memory Analyzer(MAT)是著名的跨平台集成开发环境 Eclipse Galileo 版本的 33 个组成项目中之一,它是一个功能丰富的 JAVA 堆转储文件分析工具,可以帮助你发现内存漏洞和减少内存消耗.本文主要介绍如何安装配置 Memory Analyzer,并结合一个实例,介绍如何利用 MAT 来进行堆转储文

Softmax Regression算法实践 有了上篇博客的理论知识,我们可以利用实现好的函数,来构建Softmax Regression分类器,在训练分类器的过程中,我们使用多分类数据作为训练数据:如图 1.利用训练数据对模型进行训练: 完整代码为: # -*- coding: UTF- -*- # date:// # User:WangHong import numpy as np def gradientAscent(feature_data,label_data,k,maxCycle,a

softmax计算公式:                        Softmax是机器学习中一个非常重要的工具,他可以兼容 logistics 算法.可以独立作为机器学习的模型进行建模训练.还可以作为深度                 学习的激励函数.          softmax的作用简单的说就计算一组数值中每个值的占比,公式一般性描述为:              设一共有个用数值表示的分类,其中表示分类的个数.那么softmax               公式softmax的

更准确的模型需要更多的数据,对于传统非神经网络机器学习方法,不同的特征需要有各自相符合的数据扩增方法. 1.   在使用opencv_traincascade.exe 过程中,图像读取在 classifier.train ->  updateTrainingSet( requiredLeafFARate, tempLeafFARate )->fillPassedSamples( 0, numPos, true, 0, posConsumed )->imgReader.getPos( im

1.生成数组的方式不同 2.乘法计算方式不同 array生成数组,np.dot()表示矩阵乘积,(*)号或np.multiply()表示点乘 mat生成数组,(*)和np.dot()表示矩阵相乘,点乘只能用np.multiply()