像一匹黑马奔跑

本文讲述了作者从一份不满意的工作中辞职,经过一番探索后决定转型成为Java开发人员的故事。在选择培训机构的过程中,黑马凭借良好的口碑脱颖而出。通过在黑马的学习,作者不仅掌握了Java技能,还学会了如何以正确的心态面对职业生涯。

故事得从毕业后的第一份工作说起,没有上升空间,平淡,单调。渐渐的,我开始质疑,有时会问自己,现在的工作是我希望的那个样子的么?作为一个有冲劲,有激情的年轻人,你会发现,你的热情完全没有发挥的地方,只用周而复始的做一些简单的事情。辞职的念头,一直在心中酝酿。经过一年多的纠结,在一个月前辞去了原来的工作。有人可能会问,既然觉得原来的工作不好,为什么辞职还要百般纠结呢?其实,这源于我对现状的迷茫。原来的工作固然不满意,但是,辞职之后去做什么呢?再找一个和这个差不多的公司?那样就会有所改变么?无数个问题涌上心头?我不知道自己该去做什么,在哪里使出全身的力气?

时间过得飞快,黑马基础班的生活就这样匆忙而充实的度过。在这个大家庭学习每个人为自己的梦想而来,每个人都很认真面对自己的人生。老师的录制的课程趣味十足讲解生动,自习时大家积极讨论。学习java从打字开始,刚来这里时大家每天都会聚精会神的敲打键盘提高自己的打字速度,这些场景是那么的熟悉。在黑马学习的这段经历虽然短暂但让我学也到了很多东西,不仅只有知识,还有一些方法和态度。这注定是一段难忘的经历,现在回想起,从我辞去原有的工作,选择转型javaEE,到选择黑马,心理历程简直就是一部可歌可泣的长征史。

我是和朋友一起来到黑马的,正好那时有一个要好的朋友也辞职了,于是我们就组起小分队,开始筹划我们的未来。我们想过很多可行的路,也在各处收集资料,比如什么自己开店,多跑一些招聘会,看看有没有什么适合的岗位,后来发现,其实并不像想象的那么容易,有的需要大量资金成本,有的发展也不太好。当时身边有几个朋友在做java开发这一行,他们是科班出身,和我同一年毕业,毕业后当时也不好找工作,就选择在黑马培训学习,增加自己找工作的筹码,虽然一开始也会有一些困难,不过如今倒是还不错,他们也跟我推荐了可以来黑马学习,黑马确实是用实力,靠口碑做起来的,来到这里我才知道大家都是朋友推荐的。

那时是我第一次开始深入了解java,我开始不停地科普,最终得出的结论是:java是一个人才需求量大,行业整体薪资高于其他行业,是一个走在时代前列的朝阳新兴行业,很值得年轻人去学习。其实互联网+这个词早就熟悉了,也对这个行业抱有好感,但是就有一个问题,像一座大山一样当在我的面前。作为一个没有学过java的人,能把这个学好么?学完了,好找到工作么?抱着这些疑虑,在朋友的推荐下,我来到黑马,我做的第一件事,就是和接待老师,全盘托出了我的这些顾虑,得到的答案是没问题!老师告诉我,来到黑马的,像我这种情况的不在少数,也都有这些顾虑,但是黑马有0基础班,你可以先到这里免费试学一个月,先来了解java了解黑马。抱着试一试的想法,我进入了32期javaEE基础班。虽然顾虑也不是完全没有了,毕竟只有看到结果才能完全下定论,但是我选择给自己一些信心,给黑马一些信心。其实在此之前我也去了解过其他大大小小的培训机构,担心受骗学不到东西,但在这里你能感受到他是为你考虑,为学员负责。

 

黑马在这个领域有着资深的教学经验,能很好地定位所涉及的问题范围。相信我,如果你认真完成学习,并在老师的建议下完善自己。第二个我要强调的问题是--态度。我在我同一期毕业的小伙伴的身上收获到一条很重要的信息,谦虚,好学等一些积极的态度。一个肯学习的人,他的潜力是无限的。

最后一点,我想给大家分享的,只有一个字--学!有同学会说,我学完啦,NO!当你进入java,进入IT也就意味着你要一直保持一个学习的心态。只有学,不断地吸收新的知识!即使以后再黑马的学习结束了,但是,你在职场学习的历程才刚刚开始,并且这可能是一段更艰辛更漫长的过程,那时你就会想起当初这一群专业,认真负责的老师给你传道授业解惑,是一件多么幸福的事情。

最后,在这里我还要感谢我们的授课老师、班主任、指导老师对我们的帮助和照顾。他们会想办法帮我们解决问题,摆脱困境。无论生活还是学习。

在西安黑马培训班的这段经历,注定会是难忘的,在后面的就业班,我会更加努力,迎接更多的挑战。感谢黑马让我们结识,给我们的大家庭,我们每一个人都将是一匹黑马在明天奔跑!

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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