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作者:caocao(网络隐士)转载请注明来源:http://www.caocao.name/ 美剧《英雄》这阵子比较火,旋即成为众多恶搞对象,比如恶搞《300》的那部《贱郎300》里也忘不了来上一句:“Save the cheer leader, save the world!”。 隐士这里要说的是微软版,看下面这个杯子,活脱的《英雄》海报状,下面是Windows Server 2008、Visual Studio 2008等,有点搞,就差“Save the Microsoft, save the world!”。 不过最搞的还要数俺们中国 ...
unique5945 写道caocao 写道那是因为RangeQuery内部被rewrite成许多TermQuery,时间精度越高、范围越大,TermQuery就越多,超过1024个,就爆掉了。 一般这种精确到天即可,限制365天,然后就没问题了。那楼主的时间已经精确到秒了,2007-01-12 23:59:59 TO 2007-01-13 23:59:59如果按秒被rewrite的话早就超过1024了呀?可还是搜出来了,是否rewrite也不是按查询时的最小进度进行分割的? 小弟对此不解,愿闻其详? rewrite的时候是根据索引文件里Term来搞的,如果那个时间段里只有500个Term ...
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liuleixiaoxia 写道LZ你面试的人是不是只能有你要求的技术水准才有可能招进去啊?如果技术比较差的就连机会也没有了呢? 我觉得你应该看看人怎么样?是不是一个努力的人?他每天是怎么学习他的技术的?他每天上什么网站?看看他的读书笔记看看是不是一个爱学习的人? 你应该彻底的了解你觉得可以的人!我有一个朋友就是人很好也爱编程就是原来不计算机专业的但是很努力!只要有机会就可能成为一名优秀的程序员可是招聘的人要这个证那个本的,每每第一场就被踢出去了,机会都没有啊,要是我我肯定用这个努力的孩子,不会用那些吹的很牛的人!人品比技术更重要! 我看好这个孩子很有前途,虽然现在他还不行,哈哈 不好意思有感 ...
据我的经验一般肯定要进下一轮面试的会说后面还有某某要面试你,给你吃定心丸,说一周通知的大部分情况没戏
corvallis 写道说错了。用SIFT的feature直接计算distance怎么样 corvallis 写道全部转成黑白的再比? 你这个和很popular的SIFT加cascade的decision tree 比, 有什么优势? SIFT算法我详细研究过,不过没有采用,原因是不同的图出来的点数量可以差很多,不同的点虽然校正了,但也很难逐点比较,距离可以算,但是距离一样很难逐个比较。
作者:caocao(网络隐士),http://www.caocao.name/,http://www.caocao.mobi/ 转载请注明来源:http://www.javaeye.com/topic/178321 有个项目要跨PHP平台和.NET平台进行数据交换,数据还必须是DES加密的,在折腾了一阵后隐士终于摸清楚代码该如何写,加密数据才能够通用于两个平台。 PHP加密方式 写道 $key="********"; $iv="********"; $message="kjsdfuihyweflgjerogjreg"; echo base64_encode(mcrypt_encr ...
rubynroll 写道无论是面积还是颜色直方图,在对付楼主列出来的图像都有问题。 例如那个蓝色笔画污染,还有绿色块,以及那个色温变化的图像都会有问题的.... 说得对,颜色直方图无法对付偏色的图像,而且图片旋转后的直方图会大变样,因为边角补齐的像素基本都是纯色的。 我这个算法主要考虑的是整体上点与点之间的关系,对颜色也不是很敏感的,类似围棋里看一片棋子的势,围棋高手看大片的棋子能够评价出优劣,我这个算法有点评价图像整体的“势”的意味,所以可以用很少的一些数字来概括一幅图。优点是图与图之间的比较只需要在这些数字间进行运算,缺点是无法区分小块区域的细微不同,不过这个缺点也是优点,因为需求就是要 ...
qiuwenb 写道什么语言编的,有源代码么 用C#写的,源码肯定有
作者:caocao(网络隐士),http://www.caocao.name/,http://www.caocao.mobi/ 转载请注明来源:http://www.javaeye.com/topic/159922顾名思义,隐士这里想探讨一下验证码识别程序的设计,至于如何使用这样的程序则不在技术讨论的范围内。先来看一下隐士这个.net程序的效果。这样的验证码图片在很多网站都有,看上去识别效果还不错。 下面介绍一下该算法的特点: 1、只能识别已知字体、字号,对字母没什么要求,英文字母、数字、中文字都可以。 2、只能识别不扭曲、镜像、旋转的字。 3、对噪点、干扰线不太敏感。由上面的特点可知,这算 ...
rubynroll 写道指点不敢当,共同探讨吧。 我对你的“旋转角度不敏感数据”提取相当感兴趣,如果仅仅考虑到90,180,270这几种情况倒还好办,如果是旋转30度呢?我能想到的就是特征点之间的相对仰角和距离了是两种“旋转角度不敏感数据”,其它我还真想不到。如果以图像中心点展开提取特征点,虽然可以比较容易提取“旋转角度不敏感数据”,但是如果对图像进行偏移处理就会导致检测失败....所以我觉得这个部分比较难...不知楼主是否可以透露一二? 这个我是这样做的,不管图片如何旋转、镜像,总可以从图片中计算出几个平面,其法线方向的仰角是不变的(这里有一个假设,偏移角度不太大,如果角度太大,边角补齐的 ...
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