<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[君只见独不见的专栏]]></title><description><![CDATA[向西向远方]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; GreenHandCGL]]></copyright><item><title><![CDATA[sofa saga测试]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/133816465</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/133816465</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Fri, 13 Oct 2023 18:38:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[单次请求时延。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[泛型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/108251094</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/108251094</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Thu, 27 Aug 2020 01:03:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[泛型
java允许定义泛型类，泛型接口，泛型方法。
支持泛型的动机：看下面两段代码
public interface Comparable{
    public int compareTo(Object o);
}

这里&lt;T&gt;表示泛型类型，使用中可以用具体类型替换它。注意，泛型类型必须是引用类型，不能用int, double, char这些基本类型，应该使用Integer, Double, Character。(自动打包，自动解包)
public interface Comparable&l]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python笔记-排序函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/103716143</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/103716143</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Thu, 26 Dec 2019 16:19:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[sort()
sorted()
numpy.sort()
numpy.argsort()
numpy.linalg.eig()]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pointnet与pointnet++]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/103510315</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/103510315</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Tue, 17 Dec 2019 10:48:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[PointNet: 
设计了一个新的深度网络架构，适用于无序的三维点集
使用T-Net适应形状的旋转平移不变性
说选定的神经元在网络中计算出的三维特征，并对其性能进行直观的解释
PointNet++:
MultiScale PointNet
Set Abstract
Dropout提升点云缺失采样密度低的鲁棒性]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[二叉树的常用操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/100593327</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/100593327</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Sat, 07 Sep 2019 11:15:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[二叉树的构建：
递归构建
层次构建
二叉树的遍历
先序遍历
后序遍历
中序遍历
深度
最大深度 (递归、层次遍历)
最小深度 (广度优先搜索)
节点统计
总节点数
叶子节点数

/*
10 6 14 0 0 12 16 8 0 0 0 0 0
3 9 20 0 0 15 7 0 0 0 0
1 2 3 4 5 6 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
*/

#include &lt;io...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图像分割中mask的保存]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/93359955</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/93359955</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Sat, 22 Jun 2019 20:17:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[​在图像分割中，最后的输出结果mask结果是一个N x W x H的tensor，其中N表示有多少个类别，W是图像的宽度，H是图像的高度，每一个W x H都是一个二值矩阵
第一步，转成numpy中的array
第二步，N x W x H  --&gt; 1 x W x H（W x H），原理就是，对图像中的每一个像素，判断它在哪一类中的得分最高，然后把像素值置为得分最高类的序号。
第三步，转成Im...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch自定义数据集DataLoder]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/93355524</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/93355524</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Sat, 22 Jun 2019 19:49:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[pytorch官方例程：
DATA LOADING AND PROCESSING TUTORIAL
torch.utils.data.Dataset 是dataset的抽象类，我们可以同过继承Dataset来定义自己的dataset，然后重写类里的两个方法：

len 返回数据集的长度
getitem 根据索引对数据集采样

class FaceLandmarksDataset(Dataset):...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Depth-aware CNN]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/90518820</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/90518820</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Fri, 24 May 2019 16:31:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[Depth-aware CNNDepth-aware CNN的优点总结：Depth-aware ConvolutionDepth-aware Average PoolingRGB-D Semantic Segmentation Result性能分析模型复杂性和运行时分析总结
Depth-aware CNN的优点总结：

通过利用CNN内核处理空间信息的本质，深度图像中的几何体能够无缝地集成到CNN...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications(Semantic Segmentation应用解读)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/90440072</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/90440072</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Wed, 22 May 2019 11:08:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[Graph Neural Networks
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications
下载链接：https://arxiv.org/pdf/1812.08434.pdf
Application
Applications of graph neural networks

语义分割语义分割是图像理解的关键步骤。这里的任务是...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[几何变换]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/89716239</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/89716239</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Tue, 30 Apr 2019 22:02:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[几何变换详解
在三维图形学中，几何变换大致分为三种，平移变换（Translation），缩放变换（Scaling），旋转变换（Rotation）。以下讨论皆针对DirectX，所以使用左手坐标系。
平移变换
将三维空间中的一个点[x, y, z, 1]移动到另外一个点[x’, y’, z’, 1]，三个坐标轴的移动分量分别为dx=Tx, dy=Ty, dz=Tz, 即
x’ = x + Tx
y’...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[static关键字总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/89684610</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/89684610</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Mon, 29 Apr 2019 23:02:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自：https://www.cnblogs.com/lpxblog/p/5190463.html
static，即静态声明。它在 作用域、存储方式、生命周期 等各方面影响一个变量或函数。文章将从 局部变量、全局变量、普通函数、类的static成员（包括数据成员与成员函数）来总结static。


全局变量
所有的全局变量，无论是否是static的，都是存储于静态存储区的。全局变量本身就是静态存...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[StatisticalOutlierRemoval：离群点移除]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/89505188</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/89505188</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Wed, 24 Apr 2019 23:18:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[官方代码解析
首先解析一波官方代码：
pcl::PCDReaderreader;//定义读取对象
reader.read&lt;pcl::PointXYZ&gt;("table_scene_lms400.pcd",*cloud);//读取点云文件

然后，创建了一个pcl::StatisticalOutlierRemoval滤波器，将对每个点分析的临近点个数设为50，并将标准差倍数设为1，这意味着...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Anchor free Detector：FCOS]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/89446099</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/89446099</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Mon, 22 Apr 2019 09:55:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章链接：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection
github地址：https://github.com/tianzhi0549/FCOS
1.网络整体介绍
本文提出了一种全卷积one-stage目标检测算法（FCOS），以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。目前最流行的不论是one-stage目标检测算法，如Reti...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[入门-动态规划]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/89279311</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/89279311</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Mon, 15 Apr 2019 23:13:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. [分梨]
2. 最大公共子序列
3. [最大子段和]
4. [最大子阵和]
5. [母牛的故事]
6. [数塔]
7. [一只小蜜蜂]
8. [折线分割平面]
9. [献给杭电五十周年]]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[入门-贪心算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/89219077</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/89219077</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Thu, 11 Apr 2019 22:43:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[入门-贪心算法1. 看电视解析题目链接 [看电视](http://acm.zzu.edu.cn/problem.php?id=1160)代码2. 出租车费题目链接 [出租车费](http://acm.zzu.edu.cn/problem.php?id=1161)代码3. 迷障题目链接 [迷障](http://acm.zzu.edu.cn/problem.php?id=1196)解析代码4. 均分纸...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[入门-线段树]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/89197248</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/89197248</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Thu, 11 Apr 2019 09:37:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[题目描述
老师想知道从某某同学到某某同学当中，分数最高的是多少。
现在请你编程模拟老师的询问。当然，老师有时候需要更新某位同学的成绩。
输入
输入包含多组测试数据。
每组输入第一行是两个正整数N和M（0&lt;N&lt;=30000,0&lt;M&lt;5000），分表代表学生的数目和操作的数目。
学生ID编号从1编到N。
第二行包含N个整数，代表这N个学生的初始成绩，其中第i个数代表ID为i的学...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[目标检测之RCNN，SPP-NET，Fast-RCNN，Faster-RCNN]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/88808293</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/88808293</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Mon, 25 Mar 2019 22:38:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自http://lanbing510.info/2017/08/24/RCNN-FastRCNN-FasterRCNN.html
写在前面

在深度学习出现之前，传统的目标检测方法大概分为区域选择（滑窗）、特征提取（SIFT、HOG等）、分类器（SVM、Adaboost等）三个部分，其主要问题有两方面：一方面滑窗选择策略没有针对性、时间复杂度高，窗口冗余；另一方面手工设计的特征鲁棒性较差。自深...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[markdown编辑器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/88808246</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/88808246</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Mon, 25 Mar 2019 22:36:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入
欢迎使用Ma...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu16.04 编译opencv4和opencv_contrib]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/88681515</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/88681515</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Wed, 20 Mar 2019 10:16:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[ubuntu16.04 编译opencv4和opencv_contrib下载源码安装最新的cmake使用cmake-gui配置cmake文件make &amp;&amp; install添加环境变量1. 首先设置库（make install 后生成的.so文件）的环境变量2. 修改~/.bashrc文件，加入环境变量
下载源码

opencv
opencv-contrib

安装最新的cmake
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PCL库VTK显示点云法向时出错：no override found for vtkActor]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/88360088</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GreenHandCGL/article/details/88360088</guid><author>GreenHandCGL</author><pubDate>Fri, 08 Mar 2019 22:33:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[错误：no override found for vtkActor

（我的环境是pcl1.8.1）解决办法：

1. 头文件中添加
#include &amp;lt;vtkAutoInit.h&amp;gt;
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);

2.opengl32.lib 加入到链接器-&amp;gt;输入-&amp;gt;附加依赖项

...]]></description><category></category></item></channel></rss>