2016-09-22--汇报近期学习成果,开启下一步学习

本文分享了作者近期学习Node.js及其相关技术栈的经验,并通过实际项目加深了对Node.js特性的理解。同时,作者还对比了Node.js与PHP的特点,为后续深入学习PHP框架奠定了基础。

         好吧,首先我承认,H5依旧是没有什么进展的,只是工作中做了几个简单的页面,含量并不高,就不现眼了

         首先,来汇报近期学习成果。

         近期学习中,主要内容是nodejs,以及开发WEB过程中会用到的相关技能   nodejs + express + ejs + mongodb (用到技术bootstrap,jquery,session)

         当然,深度并没有多高,因为nodejs并不是短短两个月,一本书,十几篇博客可以概括的。我做了几个小项目,用户登录验证,文件上传下载,以及nodejs in action书中的项目,这其中最为痛苦的,莫过于书中的项目了,由于书中版本过于久远,有太多的坑需要去填,当然,安装相应版本的话,书中程序还是可以完美运行的,这个大赞,总比国内某书某两位大牛为了捞钱放上还有bug的代码好多了。不过也得益与此的就是,看到了一些组件的变迁,希望会有些用处吧。

          最想提及的,是书中的chatroom,这是一个对于我这个新手来说,需要些时间去吃透的,中间件的运用,socket的使用,nodejs大量异步的代码,当这些堆到一起的时候,实在是让我一头雾水,当然,到现在,还是并没有完全理解所有内容,这个还需要花些时间去消化。

          当然,nodejs远远不止于此,但是如果把时间全部投入于此,恐怕我得要在工作一年之后继续在php做基础工作,或者转行去做nodejs了。所以需要回到学习nodejs的根本目的:获悉nodejs的特性,与php作横向对比,然后加深对于两种语言的理解,但仍要以php为主。

          而至于两种语言的对比,这里浅谈下,欢迎大家指点:nodejs的心很大,搞东西一切从简,将那些臃肿的东西交给组件和中间件,自身只保留那些最基本的功能,这个可以很好的提升速度和质量,而组件和中间件的可以引入第三方,会很有效的提高其质量,所以整体来说,nodejs将会十分的精炼、健壮和与时俱进,感觉是个很好的思路,但是对于一个开发人员来说,这就意味着需要相对更高频率的去学习新的东西,跟上最新的内容,另外,不断尝试新的组件和中间件也会让学习和更新迭代成本更加的高;而php想做的,是一站式的,开发,我把很多的功能堆在你的面前,无数的你想到的想不到的方法都有,很方便一个开发者去使用,随手拿着一个开发文档,就能够完成很多的工作,不需要去看其他的东西,更新迭代成本相对会低一些,但是由于它的庞大,很深的代码库,使得它会走的相对比较慢,更新不会那么快随时用上新时代的代码基本是不可能的了,事实上,你现在能找到的php代码,很可能是很久很久以前的了,相信你不希望看到那些甚至可以说是古老的代码吧。顺便一提,我感觉这篇文章写得很好,这位作者比我要厉害太多了,在此膜拜学习下:http://www.techug.com/php-vs-node-js(不一定是源地址,见谅)。

       

           下面,说下一步计划吧,php框架深度学习,之前用到的,不过是浅尝辄止,但吃透其源代码才是最好的学习方式,首先,从thinkphp开始,这个国内作者、文档教程丰富的框架是最好的选择了,初步目标是吃透thinkphp,然后深度学习laravel(+vue.js)。

           嗯哼,就是这样,之后的话应该有能力开发自己的cms系统了,如果说nodejs的学习以一本书的完结,一些熟悉语言特性的小项目完成作为完结的话,下一阶段php框架的学习就以这个cms系统的完成来标志着学习的收尾吧。目标时间是年前,不过一个月左右之后,再来一次阶段性整理,看下进度再说吧。

### 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
微信小程序作为腾讯推出的一种轻型应用形式,因其便捷性与高效性,已广泛应用于日常生活中。以下为该平台的主要特性及配套资源说明: 特性方面: 操作便捷,即开即用:用户通过微信内搜索或扫描二维码即可直接使用,无需额外下载安装,减少了对手机存储空间的占用,也简化了使用流程。 多端兼容,统一开发:该平台支持在多种操作系统与设备上运行,开发者无需针对不同平台进行重复适配,可在一个统一的环境中完成开发工作。 功能丰富,接口完善:平台提供了多样化的API接口,便于开发者实现如支付功能、用户身份验证及消息通知等多样化需求。 社交整合,传播高效:小程序深度嵌入微信生态,能有效利用社交关系链,促进用户之间的互动与传播。 开发成本低,周期短:相比传统应用程序,小程序的开发投入更少,开发周期更短,有助于企业快速实现产品上线。 资源内容: “微信小程序-项目源码-原生开发框架-含效果截图示例”这一资料包,提供了完整的项目源码,并基于原生开发方式构建,确保了代码的稳定性与可维护性。内容涵盖项目结构、页面设计、功能模块等关键部分,配有详细说明与注释,便于使用者迅速理解并掌握开发方法。此外,还附有多个实际运行效果的截图,帮助用户直观了解功能实现情况,评估其在实际应用中的表现与价值。该资源适用于前端开发人员、技术爱好者及希望拓展业务的机构,具有较高的参考与使用价值。欢迎查阅,助力小程序开发实践。资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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