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背景建模算法

背景建模算法

背景建模算法1 基本原理视频图像中运动目标检测的一种方法,其基本思想是对图像的背景进行建模。

一旦背景模型建立,将当前的图像与背景模型进行某种比较,根据比较结果确定前景目标(需要检测的运动目标)。

2 难点(1)环境光照的变化(光照突然性的变化和缓慢的变化)(2)背景的多模态性(背景中存在的细微的运动将影响前景目标检测的结果)(3)运动物体的阴影(4)图像噪声(5)新的不动的物体进入到背景中(如何快速适应背景的变化)3 分类背景建模方法可以分为两类,颜色背景模型和纹理背景模型。

3.1 颜色背景模型颜色背景模型其思想是对图像中每个像素的颜色值(灰度或彩色)进行建模。

如果当前图像坐标(x,y)上的像素颜色值与背景模型中(x,y)上的像素颜色值有较大差异时,当前像素被认为是前景,否则为背景。

颜色背景模型的一个最明显的缺点是对阴影敏感,即将阴影误检测为运动目标。

在特定场合下,需要在检测后对阴影进行抑制和消除。

3.1.1 平均背景模型平均背景模型(Average Background Model)是一种简单、计算速度快但对环境光照变化和背景的多模态性比较敏感的一种背景建模算法。

其基本思想是:计算每个像素的平均值作为它的背景模型。

检测当前帧时,只需要将当前帧像素值I(x,y)减去背景模型中相同位置像素的平均值u(x,y),得到差值d(x,y),将d(x,y)与一个阈值TH进行比较,那么得到输出图像output的值如下:(3-1)(3-2)这里TH可以采用自适应算法进行确定,需要计算每个像素的帧间差的平均值和标准差。

公式如下:令代表t时刻的图像中(x,y)处的像素值,inter代表两帧之间的间隔,通常设置为3,令如下:(3-3)(3-4)(3-5)M通常要足够大(>30+inter)来保证和的精确性。

得到了和后TH 可以这样确定:TH = + (3-6)其中一般设置为2。

为了提高算法的鲁棒性,可以在检测完之后要对背景模型进行更新,对于所有像素(x,y),令,,更新后分别为,,:(3-7)(3-8)(3-9)这里为学习率(0~1),越大,对背景变化的适应速度越快。

贼好玩的知识代码纸上谈兵

贼好玩的知识代码纸上谈兵

贼好玩的知识代码纸上谈兵摘要:1.介绍代码知识的趣味性2.分析纸上谈兵对代码学习的局限性3.提出实用的代码学习方法和建议正文:在我们的生活中,代码已经无处不在,它如同神秘的魔法,让科技变得贼好玩。

对于许多初学者来说,代码可能显得晦涩难懂,但只要你深入了解,就会发现它充满了趣味性。

今天,我们就来聊聊如何纸上谈兵地学习代码,以及如何提高代码学习的效率。

首先,我们要认识到纸上谈兵在代码学习过程中的局限性。

纸上谈兵意味着仅通过理论知识和书籍教程来学习代码,这种方式容易让人陷入理论的海洋,而无法真正动手实践。

然而,代码学习的一个重要特点是实践出真知。

只有通过亲自编写和调试代码,才能不断提高自己的编程能力。

因此,我们在学习代码时,应尽量减少纸上谈兵的成分,增加实际操作的经验。

那么,如何提高代码学习的实用性呢?以下是一些建议:1.选择适合的编程语言:作为初学者,应选择一门适合自己需求和兴趣的编程语言入手。

例如,Python语言简单易学,且应用广泛,是很好的起点。

2.跟着项目练手:找一些实际项目进行练习,将所学知识应用于实际项目中。

这样既能巩固理论知识,又能提高动手能力。

3.学会查阅资料和请教他人:遇到问题时,不要局限于教材和教程,要学会利用互联网查阅相关资料。

同时,加入编程社区和讨论组,与同行交流学习经验,互相学习,共同进步。

4.培养良好的编程习惯:学会编写可读性强、模块化、注释清晰的代码,这不仅有助于自己理解和维护代码,也有助于他人阅读和理解。

5.不断充实自己的知识体系:在学习过程中,要不断拓展自己的知识面,了解各种编程范式、设计模式等。

同时,关注业界动态,紧跟技术发展趋势。

总之,代码学习并非一蹴而就,而是需要长期坚持和不断实践的过程。

只有摆脱纸上谈兵的束缚,将理论知识与实际操作相结合,才能真正提高自己的编程能力。

基于Codebook背景建模的视频行人检测

基于Codebook背景建模的视频行人检测

基于Codebook背景建模的视频行人检测黄成都;黄文广;闫斌【摘要】针对视频序列,Codebook背景建模算法能检测出其中的运动物体,但却无法识别行人.而大部分基于支持向量机(SVM)训练的行人分类器,需要通过滑动窗口遍历图像检测行人.为加快行人检测的速度,提出将传统的行人分类器融入到Codebook背景建模算法中,通过背景建模算法为行人检测提供候选区域,减少搜索范围,降低了行人误检率;并根据行人的特点,构建临时块模型定期将满足条件的前景区域更新到背景模型中,解决了Codebook背景建模算法不能应对光照突变的问题.实验结果表明:所提算法能应对光照突变所带来的干扰,实现视频行人实时检测.%As for video sequences,Codebook background modeling algorithm can detect moving objects,but cannot recognize pedestrians. Meanwhile,most pedestrians classifiers are based on support vector machine(SVM) training has to traverse through the whole image,by sliding window to detect pedestrians. To speed up pedestrian detection process,algorithm of traditional pedestrian classification device fused in Codebook background modeling algorithm is proposed provide candidate regionals by background modeling algorithm for pedestrian detection reduce the search range and error rate of the pedestrian. According to features of pedestrians,temporary block model is built to regularly update into background model,which solve the problem that Codebook background modeling algorithm cannot suit the illumination abrupt variation. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can dealwith the interference caused by sudden light variation,it can achieve the real-time pedestrian detection in video.【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2017(036)003【总页数】3页(P144-146)【关键词】视频;Codebook背景建模;支持向量机;行人检测【作者】黄成都;黄文广;闫斌【作者单位】电子科技大学自动化工程学院,四川成都611731;国家电网四川省电力公司乐山电业局,四川乐山614000;电子科技大学自动化工程学院,四川成都611731【正文语种】中文【中图分类】TP391.4行人检测对于一个智能监控系统至关重要,是异常行为识别[1,2]、行人识别与跟踪[3]、步态识别[4,5]、行人计数[6,7]等智能应用的基础。

codebook代码实现

codebook代码实现

前景分割中一个非常重要的研究方向就是背景减图法,因为背景减图的方法简单,原理容易被想到,且在智能视频监控领域中,摄像机很多情况下是固定的,且背景也是基本不变或者是缓慢变换的,在这种场合背景减图法的应用驱使了其不少科研人员去研究它。

但是背景减图获得前景图像的方法缺点也很多:比如说光照因素,遮挡因素,动态周期背景,且背景非周期背景,且一般情况下我们考虑的是每个像素点之间独立,这对实际应用留下了很大的隐患。

这一小讲主要是讲简单背景减图法和codebook法。

一、简单背景减图法的工作原理。

在视频对背景进行建模的过程中,每2帧图像之间对应像素点灰度值算出一个误差值,在背景建模时间内算出该像素点的平均值,误差平均值,然后在平均差值的基础上+-误差平均值的常数(这个系数需要手动调整)倍作为背景图像的阈值范围,所以当进行前景检测时,当相应点位置来了一个像素时,如果来的这个像素的每个通道的灰度值都在这个阈值范围内,则认为是背景用0表示,否则认为是前景用255表示。

下面的一个工程是learning opencv一书中作者提供的源代码,关于简单背景减图的代码和注释如下:avg_background.h文件:1///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////2// Accumulate average and ~std (really absolute difference) image and use this to detect background and foreground3//4// Typical way of using this is to:5// AllocateImages();6////loop for N images to accumulate background differences7// accumulateBackground();8////When done, turn this into our avg and std model with high and low bounds9// createModelsfromStats();10////Then use the function to return background in a mask (255 == foreground, 0 == background)11// backgroundDiff(IplImage *I,IplImage *Imask, int num);12////Then tune the high and low difference from average image background acceptance thresholds13// float scalehigh,scalelow; //Set these, defaults are 7 and 6. Note: scalelow is how many average differences below average14// scaleHigh(scalehigh);15// scaleLow(scalelow);16////That is, change the scale high and low bounds for what should be background to make it work.17////Then continue detecting foreground in the mask image18// backgroundDiff(IplImage *I,IplImage *Imask, int num);19//20//NOTES: num is camera number which varies from 0 ... NUM_CAMERAS - 1. Typically you only have one camera, but this routine allows21// you to index many.22//23 #ifndef AVGSEG_24#define AVGSEG_252627 #include "cv.h"// define all of the opencv classes etc.28 #include "highgui.h"29 #include "cxcore.h"3031//IMPORTANT DEFINES:32#define NUM_CAMERAS 1 //This function can handle an array of cameras33#define HIGH_SCALE_NUM 7.0 //How many average differences from average image on the high side == background34#define LOW_SCALE_NUM 6.0 //How many average differences from average image on the low side == background3536void AllocateImages(IplImage *I);37void DeallocateImages();38void accumulateBackground(IplImage *I, int number=0);39void scaleHigh(float scale = HIGH_SCALE_NUM, int num = 0);40void scaleLow(float scale = LOW_SCALE_NUM, int num = 0);41void createModelsfromStats();42void backgroundDiff(IplImage *I,IplImage *Imask, int num = 0);4344#endifavg_background.cpp文件:1// avg_background.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

模块化编程案例

模块化编程案例

模块化编程案例模块化编程是一种将程序划分为独立、可重用、可测试的模块的编程方法。

它能够提高代码的可维护性、可读性和可复用性,并且使开发过程更加高效。

下面是一些关于模块化编程的案例:1. 案例一:图书管理系统在一个图书馆的图书管理系统中,可以将不同功能的代码模块化,比如图书的借阅模块、归还模块、查询模块等。

每个模块都有自己的功能和接口,可以独立进行开发和测试。

这样,当需要修改或添加某个功能时,只需修改对应的模块,而不影响其他模块的功能。

2. 案例二:购物网站在一个购物网站的后台管理系统中,可以将不同功能的代码模块化,比如商品管理模块、订单管理模块、用户管理模块等。

每个模块都有自己的功能和接口,可以独立进行开发和测试。

这样,当需要修改或添加某个功能时,只需修改对应的模块,而不影响其他模块的功能。

3. 案例三:游戏开发在游戏开发中,可以将不同功能的代码模块化,比如角色控制模块、地图生成模块、碰撞检测模块等。

每个模块都有自己的功能和接口,可以独立进行开发和测试。

这样,当需要修改或添加某个功能时,只需修改对应的模块,而不影响其他模块的功能。

4. 案例四:音乐播放器在一个音乐播放器的软件中,可以将不同功能的代码模块化,比如音乐搜索模块、播放控制模块、歌词显示模块等。

每个模块都有自己的功能和接口,可以独立进行开发和测试。

这样,当需要修改或添加某个功能时,只需修改对应的模块,而不影响其他模块的功能。

5. 案例五:社交媒体平台在一个社交媒体平台的开发中,可以将不同功能的代码模块化,比如用户管理模块、信息发布模块、评论管理模块等。

每个模块都有自己的功能和接口,可以独立进行开发和测试。

这样,当需要修改或添加某个功能时,只需修改对应的模块,而不影响其他模块的功能。

6. 案例六:电子邮件客户端在一个电子邮件客户端的开发中,可以将不同功能的代码模块化,比如邮件接收模块、邮件发送模块、邮件搜索模块等。

每个模块都有自己的功能和接口,可以独立进行开发和测试。

融合五帧差分和codebook模型的运动目标检测

融合五帧差分和codebook模型的运动目标检测

融合五帧差分和codebook模型的运动目标检测李春敏;邬春学;熊乃学【摘要】针对传统codebook算法在复杂背景下抗干扰能力差以及传统帧差法易出现目标空洞的问题,提出了基于codebook模型的背景差法同五帧差法相结合的运动目标检测提取算法.该方法首先建立YUV颜色空间下codebook背景模型,将获得的背景帧与当前帧进行对比,得到前景图像;随后对连续的五帧图像进行预处理、差分二值化和形态学处理后,得到相应的前景图像;最后将基于codebook模型的背景差法和五帧差法所得到的前景图像进行像素的或运算,得到运动目标的精确区域.实验结果表明,该算法有效减少了目标图像中的噪声和阴影,可精确地检测出运动目标,具有良好的鲁棒性.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2018(031)011【总页数】5页(P51-55)【关键词】运动目标检测;五帧差法;codebook模型;形态学处理;YUV颜色空间;OTSU【作者】李春敏;邬春学;熊乃学【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海210000;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海210000;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海210000【正文语种】中文【中图分类】TN957.52运动目标检测是当前图像技术等研究的焦点和热点,广泛应用于多个领域[1],如行人检测、智能监控、智能机器人等。

运动目标检测是一个通过使用特定算法把与背景存在相对运动的前景目标从图像序列中分离出来的过程。

本文主要对随时间变化不大的静态场景下的运动目标进行检测分析,旨在获取一种高效率、高质量的检测方法。

目前常用的运动目标检测方法包括:光流场法[2]、帧差法[3]和背景差法[4]。

光流场法计算复杂度高、实时性差、硬件要求也非常高,难以满足运动目标检测的实时检测的要求。

帧差法[5]运算量小且易于实现,虽然能较好地适用于光照变化和对实时性要求相对较高的场合,但不能完全提取出所有相关的特征像素点。

SPSS软件应用课程Codebook的编写及相关问题

SPSS软件应用课程Codebook的编写及相关问题

ESQ2a
课余看电视、VCD 或DVD的时 间
0
1
2
3
4
98
99
没有时间
不到1小时 1-2小时之间 2-4小时之间 4小时及以上 多选 没有选
4
课余玩电子游戏的时间
ESQ2b
课余玩电子游戏的时间
0
没有时间
1
不到1小时
2
1-2小时之间
3
2-4小时之间
4
4小时及以上
98Biblioteka 多选99没有选
数据范围和missing值的定义
数据范围和missing值的定义
Var.No. Question
1
小学生ID
Variable name Variable Label
ESQID
value
Code Option
2
你在家里经常说普通话吗? ESQ1
常说普通话
3
经常或可以算经常
2
有时
1
从来不
98
多选
99
没有选
3
课余看电视、VCD 或DVD的时 间
数据范围和missing值的定义
• 常见问题类型
问题类型 量表式问题
举例
范围
你每天早上刚起床时的心情符 合下面哪种表述? 1. 高兴 2. 一般 3. 觉得有点难过
1、2、3
一定区间取值的 填空式问题
上学期间,你一般早上几点起 床?
5~8
无法事先穷尽的 的填空式问题
你父亲的职业是什么?
缺失值
空白; 多选; 溢出
value
Code Option
2
你在家里经常说普通话吗? ESQ1

simulink coder用户使用手册

simulink coder用户使用手册

Simulink Coder是MATLAB的一个附加工具箱,用于将Simulink模型自动转换为可执行代码。

以下是Simulink Coder用户使用手册的基本步骤:1. **创建或打开Simulink模型**:首先,您需要创建一个新的Simulink模型或者打开一个已经存在的模型。

您可以在MATLAB的Simulink编辑器中完成这个步骤。

2. **配置模型参数**:在生成代码之前,您需要配置模型的参数。

这包括选择算法,设置数据类型,配置模型精度等。

这些参数的设置将会影响生成代码的质量和大小。

3. **生成C代码**:在Simulink Coder中,您可以通过选择“C/C++”菜单下的“生成代码”选项来生成C代码。

在生成代码之前,您需要指定代码的输出目录和名称。

4. **验证生成的代码**:生成的代码需要经过验证以确保其正确性和可靠性。

Simulink Coder提供了一些工具和选项来验证生成的代码,例如使用Simulink Coder的验证器或者使用第三方工具进行代码审查。

5. **优化生成的代码**:生成的代码可能需要进行优化以提高其性能或者减小其大小。

Simulink Coder提供了一些工具和选项来优化生成的代码,例如使用Simulink Coder的优化器或者手动修改代码。

6. **部署生成的代码**:最后,您可以将生成的代码部署到目标系统上。

这可能需要一些额外的步骤,例如配置目标系统的硬件和软件环境,编写用户手册等。

以上是Simulink Coder用户使用手册的基本步骤。

在使用SimulinkCoder时,请务必参考最新的官方文档以获取最准确和最详细的信息。

python数学实验与建模书中代码

python数学实验与建模书中代码

python数学实验与建模书中代码Python数学实验和建模书是数学领域的一本非常受欢迎的参考书。

它包含了许多不同的数学实验和建模代码,它们可以帮助学生更好地理解和应用数学领域中的概念。

本文将围绕Python数学实验和建模书中一些代码进行阐述,其中包括以下步骤:1. 导入必要的Python库在Python中,我们可以使用不同的库来执行数学计算、图形处理等任务。

在此,我们需要导入numpy、matplotlib这两个库来展示这些代码。

2. 定义变量Python是一种动态语言,它允许我们在运行时为变量赋值。

在此,我们需要定义一些变量,例如x、y。

3. 编写代码在书中,提供了不同的代码示例用于展示数学实验和建模的实践过程。

这些代码可以在基础数学概念、微积分、线性代数、概率统计等各个领域中使用。

以下是一个示例代码:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# Define variable xx = np.arange(-10, 10, 0.1)# Define function yy = x ** 2 + 2 * x - 1# Plot the functionplt.plot(x, y)plt.show()这个示例代码将绘制一个函数y=x^2+2x-1的图像。

首先,我们使用numpy库中的arange函数定义一个变量x,它将包含从-10到10的所有值。

然后,我们使用相同的变量x定义一个函数y,并计算每个x值的y值。

最后,我们使用matplotlib库中的plot函数将函数y绘制出来。

4. 运行代码在编写好代码之后,我们可以使用Python的解释器或任何Python IDE (集成开发环境)来运行代码。

这将在屏幕上输出所需的结果或在图形窗口中显示图像。

总之,Python数学实验和建模书中的代码示例可以帮助学生更好地理解数学领域的概念和实践过程。

编写代码的过程也是一种非常有益的学习方式,可以帮助学生更好地理解Python程序如何实现不同的数学计算和图形处理。

代码页CodePage

代码页CodePage

代码页CodePage代码页Code Page微软为了适应世界上不同地区⽤户的⽂化背景和⽣活习惯,在Windows中设计了区域(Locale)设置的功能。

Local是指特定于某个国家或地区的⼀组设定,包括代码页,数字、货币、时间和⽇期的格式等。

在Windows内部,其实有两个Locale设置:系统Locale和⽤户Locale。

系统Locale决定代码页,⽤户Locale决定数字、货币、时间和⽇期的格式。

我们可以在控制⾯板的“区域和语⾔选项”中设置系统Locale和⽤户Locale:每个Locale都有⼀个对应的代码页。

Locale和代码页的对应关系,⼤家可以参阅我的另⼀篇⽂章《谈谈Windows程序中的字符编码》的附录1。

系统Locale对应的代码页被作为Windows的默认代码页。

在没有⽂本编码信息时,Windows按照默认代码页的编码⽅案解释⽂本数据。

这个默认代码页通常被称作ANSI代码页(ACP)。

ANSI代码页还有⼀层意思,就是微软⾃⼰定义的代码页。

在历史上,IBM的个⼈计算机和微软公司的操作系统曾经是PC的标准配置。

微软公司将IBM公司定义的代码页称作OEM代码页,在IBM公司的代码页基础上作了些增补后,作为⾃⼰的代码页,并冠以ANSI的字样。

我们在“区域和语⾔选项”⾼级页⾯的代码页转换表中看到的包含ANSI字样的代码页都是微软⾃⼰定义的代码页。

例如: 874 (ANSI/OEM - 泰⽂) 932 (ANSI/OEM - ⽇⽂ Shift-JIS) 936 (ANSI/OEM - 简体中⽂ GBK) 949 (ANSI/OEM - 韩⽂) 950 (ANSI/OEM - 繁体中⽂ Big5) 1250 (ANSI - 中欧) 1251 (ANSI - 西⾥尔⽂) 1252 (ANSI -拉丁⽂ I) 1253 (ANSI - 希腊⽂) 1254 (ANSI - ⼟⽿其⽂) 1255 (ANSI - 希伯来⽂) 1256 (ANSI - 阿拉伯⽂) 1257 (ANSI - 波罗的海⽂) 1258 (ANSI/OEM - 越南)在UniToy中,我们可以按照代码页编码顺序查看这些代码页的字符和编码:我们不能直接设置ANSI代码页,只能通过选择系统Locale,间接改变当前的ANSI代码页。

目标检测中的背景建模方法

目标检测中的背景建模方法

目标检测中背景建模方法背景建模或前景检测的算法主要有:1. Single Gaussian (单高斯模型)Real-time tracking of the human body2. 混合高斯模型(Mixture of Gaussian Model)An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection 3. 滑动高斯平均(Running Gaussian average)---Single GaussianReal-time tracking of the human body4. 码本(CodeBook)Real-time foreground–background segmentation using codebook modelReal-time foreground-background segmentation using a modified codebook model5. 自组织背景检测( SOBS-Self-organization background subtraction)A self-Organizing approach to background subtraction for+visual surveillance6. 样本一致性背景建模算法(SACON)A consensus-based method for trackingA consensus-based method for tracking-Modelling background scenario and foreground appearanceSACON-Background subtraction based on a robust consensus method7. VIBE算法ViBe-A Universal Background Subtraction8. 基于颜色信息的背景建模方法(Color)A statistical approach for real-time robust background subtraction and shadow detection9. 统计平均法10. 中值滤波法( Temporal Median filter)Automatic congestion detection system for underground platformDetecting moving objects,ghost,and shadows in video streams11. W4方法12. 本征背景法A Bayesian computer vision system for modeling human interactions13. 核密度估计方法Non-parametric model for background subtraction。

CodeSmith生成实体类模板

CodeSmith生成实体类模板

CodeSmith⽣成实体类模板不完全是原创,抄抄改改之后的结果,可以当做研究学习之⽤,幻影拍砖。

<%@ CodeTemplate Language="C#" TargetLanguage="Text" Src="" Inherits=""Debug="False" LinePragmas="True" Description="" %><%@ Assembly Name="SchemaExplorer" %><%@ Import Namespace="System.IO" %><%@ Import Namespace="SchemaExplorer" %><%@ Property Name="ClassName" Type="System.String" Default="Class1" Optional="False" Category="" Description="" OnChanged="" Editor="" EditorBase="" Serializer="" %><%@ Property Name="NameSpace" Type="System.String" Default="Class1" Optional="False" Category="" Description="" OnChanged="" Editor="" EditorBase="" Serializer="" %><%@ Property Name="SourceTable" Type="SchemaExplorer.TableSchema" Optional="True" Category="" Description="" OnChanged="" Editor="" EditorBase="" Serializer="" %><Script runat="Template">protected string SqlTypeToCSharp(ColumnSchema column){string type = string.Empty;switch(column.DataType){case System.Data.DbType.Single:type=column.AllowDBNull?"float?":"float";break;case System.Data.DbType.Xml:type="string";break;case System.Data.DbType.Boolean:type=column.AllowDBNull?"bool?":"bool";break;case System.Data.DbType.Guid:type="Guid";break;case System.Data.DbType.Object:type="object";break;default:type=column.AllowDBNull?column.SystemType.ToString() + "?":column.SystemType.ToString();break;}type = type.Replace("System.","");if(type.IndexOf("Byte[]")>=0 || type.IndexOf("String")>=0){type = type.Replace("?","");}if(type.IndexOf("DateTime")==-1 && type.IndexOf("Int")==-1&& type.IndexOf("Guid")==-1){type = type.ToLower();}return type;}</Script><Script runat="Template">protected string GetSqlColumnType(ColumnSchema column){string param =column.NativeType;switch (column.DataType){case DbType.Decimal:{param += "(" + column.Precision + ", " + column.Scale + ")";break;}default:{if (column.Size > 0){param += "(" + column.Size + ")";}break;}}return param;}</Script><Script runat="Template">protected string UpperFirstChar(string value){string upper = string.Empty;if (string.IsNullOrEmpty(value) || value.Trim().Length == 0){return value;}upper = value.Substring(0, 1).ToUpper();if (value.Length < 2){return upper;}return upper + value.Substring(1, value.Length-1);}protected string LowerFirstChar(string value){string lower = string.Empty;if (string.IsNullOrEmpty(value) || value.Trim().Length == 0){return value;}lower = value.Substring(0, 1).ToLower();if (value.Length < 2){return lower;}return lower + value.Substring(1, value.Length-1);}</Script><Script runat="Template">private string GetDefault(ColumnSchema column){string value = column.ExtendedProperties["CS_Default"].Value.ToString().Replace("(","").Replace(")",""); if(string.IsNullOrEmpty(value)){return "";}string type=SqlTypeToCSharp(column).ToLower();if(type.IndexOf("byte[]")>=0 || type.IndexOf("object")>=0){return "";}if(type.IndexOf("guid")>=0){value="new Guid(\""+ value +"\")";}else if(type.IndexOf("datetime")>=0){int day=0;if(int.TryParse(value,out day)){value="new DateTime(1900,1,1).AddDays("+ day +")";}else{value="DateTime.Parse(\""+ value +"\")";}}else{int start=value.IndexOf("'");int end=stIndexOf("'");if(start>=0 && end>=0 && start<=end){value=value.Substring(start+1,end-1-start);}if(type.IndexOf("bool")>=0){value=(value=="1"?"true":"false");}else if(type.IndexOf("string")>=0){value="\""+value+"\"";}else if(type.IndexOf("decimal")>=0){value=value+"M";}}return value;}protected bool HasDefault(ColumnSchema column){return !string.IsNullOrEmpty(GetDefault(column));}</Script>using System;using System.Data;using System.Collections.Generic;namespace <%=NameSpace %>{/// <summary>/// Table <%= %> Entity/// Author: CodeSmith/// Created Date: <%= DateTime.Now.ToShortDateString()%>/// </summary>[Serializable()]public class <%=ClassName %>{#region private fileds<%for(int i=0;i<SourceTable.Columns.Count;i++) {%>//<%=GetSqlColumnType(SourceTable.Columns[i])%>private <%=SqlTypeToCSharp(SourceTable.Columns[i])%> <%= "_" + LowerFirstChar(SourceTable.Columns[i].Name)%> <%if(HasDefault(SourceTable.Columns[i])){%>=<%=GetDefault(SourceTable.Columns[i])%><%}%>;<%}%>#endregion#region public property<%for(int i=0;i<SourceTable.Columns.Count;i++) {%>/// <summary>/// <%=SourceTable.Columns[i].Description%>/// </summary>/// <returns></returns>public <%=SqlTypeToCSharp(SourceTable.Columns[i])%> <%=UpperFirstChar(SourceTable.Columns[i].Name)%>{get { return <%="_" + LowerFirstChar(SourceTable.Columns[i].Name)%>;}set { <%="_" + LowerFirstChar(SourceTable.Columns[i].Name)%>=value;}}<%}%>#endregion }}。

通义千问代码大模型编程模板

通义千问代码大模型编程模板

通义千问代码大模型编程模板1.引言1.1 概述在通义千问代码大模型编程模板的引言部分,我们首先需要对这个模板的概念和背景进行简要介绍。

通义千问代码大模型编程模板是一种用于构建和设计复杂软件系统的通用模板。

它基于通义千问的方法论,旨在提供一个结构化的编程框架,以便开发人员可以更加高效地实现功能需求。

这个模板的特点是它采用了一系列通用代码片段的组织形式,每个代码片段代表了一个常见的开发任务或问题。

这些代码片段被整合到一个大的模型中,形成了一个完整的编程模板。

通过使用这个模板,开发人员可以快速地定位并插入适当的代码块,从而加速开发过程,提高代码质量和可维护性。

在编程模板的设计过程中,我们遵循了一些重要的设计原则和要点。

首先,模板的设计应该尽可能地通用和灵活,以适应不同类型的软件项目和开发环境。

其次,代码片段的选取和组织应该基于实践经验和最佳实践,以确保生成的代码具有良好的结构和可读性。

此外,模板应该提供必要的注释和说明,以帮助开发人员更好地理解和使用其中的代码。

总之,通义千问代码大模型编程模板是一种有助于提高开发效率和代码质量的工具。

通过使用这个模板,开发人员可以更加高效地构建复杂软件系统,并且在开发过程中遵循一些重要的设计原则和要点。

1.2文章结构文章结构部分的内容主要介绍了整篇长文的结构安排和各个章节的内容概述。

通过明确文章的结构,读者可以更好地理解文章的框架和内容安排,有助于他们更好地阅读和理解全文。

在文章结构部分中,可以包括以下内容:Introduction(引言): 首先可以简要介绍长文的主题和背景,引起读者的兴趣,并说明本文的目标和重要性。

Outline(大纲): 可以简要介绍本文的目录,列出各个章节的标题和主要内容概述。

同时可以提及本文的章节编排和逻辑结构。

Structure(结构): 详细说明本文的整体结构和各个章节的内容安排。

可以通过数字编号、标题、小标题等方式来表示结构层次,使读者能够清晰地把握文章的脉络。

VSCode的代码片段模板库推荐与分享

VSCode的代码片段模板库推荐与分享

VSCode的代码片段模板库推荐与分享现代软件开发离不开代码编辑器的使用,而VSCode作为一款功能强大、可扩展性高的编辑器,备受开发者的青睐。

其中,代码片段功能更是为我们提供了便利,能够大幅提高编码效率。

为了进一步推广这一功能,本文将向大家推荐一些优秀的VSCode代码片段模板库。

一、Code Snippets插件Code Snippets是VSCode官方提供的一款代码片段插件,内置了一些通用的代码片段,可以快速地生成常用代码。

我们只需要在编辑器中输入相应的前缀,然后按下Tab键,即可自动补全代码。

例如,输入"for",按下Tab键,就能生成一个for循环的代码模板。

这款插件支持各种编程语言,并且可以进行自定义配置,非常便于使用。

二、JavaScript (ES6) code snippets对于前端开发者而言,JavaScript是最常用的编程语言之一,因此,JavaScript (ES6) code snippets这个代码片段库非常适合他们。

这个库内置了很多JavaScript的代码片段模板,包括常用的语法、数据类型、函数等。

通过该插件,我们可以轻松地生成JavaScript代码模板,提高编码效率。

三、Python code snippets对于Python开发者来说,Python code snippets是一个非常有用的代码片段库。

它包含了Python的常用代码片段,如条件语句、循环语句、函数等。

使用该插件,我们可以在编写Python代码时,快速生成常用的代码结构,加快开发速度。

四、HTML CSS SupportHTML CSS Support是一个专为前端开发者准备的插件,它提供了HTML和CSS代码的快速补全功能。

通过该插件,我们可以快速生成HTML标签或CSS样式的代码模板,并按照自己的需求进行修改。

这对于频繁编写HTML和CSS代码的开发者来说,非常实用。

CodeSmith模板生成三层架构的代码使用说明

CodeSmith模板生成三层架构的代码使用说明

一.模板使用方式打开CodeSmith Studio ,按以下顺序设置。

二.示例使用的数据库包含的表关系如下:三.生成的StuInfo 表的实体类如下,其它实体结构相同:1.点击此处打开模板所在目录2.加载后的模板目录3.双击打开三层架构模板4.如果打开了多个模板,点击切换到三层架构模板9.在此设置数据库中的视图是否为临时视图,如果是临时视图,生成后可以删除12.配置文件中的数据库连接串6.设置生成代码的命名空间前缀7.设置生成代码的目标目录,一般直接设置为项目所在的目录13.设置生成三层架构使用的数据库14.最后点击生成5.正则表达式过滤字符串,表名或视图名符合正则表达式才生成相应的三层架构代码,为空则不过滤,生成所有表和视图的三层架构8.设置是否使用延迟加载模式,如果使用,开始子对象集合为空,在访问子对象集合时才去数据库中查询数据。

11.设置是否会将实体类序列化成XML ,如果要序列化,在实体类上会添加[Serializable ]特性。

数据表的名字中如果存在“_”或空格,会自动清除,每一字段生成一个对应的属性,同样会去除“_”和空格,表中的外键字段除生成一个对应属性外,还会生成一个外键实体属性,如class_id,除生成ClassId属性外,还生成了一个类型为StudentClass的属性ClassRef,如果表的主键被其它表引用,如表Student_Score中的字段Student_id外键引用了Stu_Info表中的Student_ID主键,则StuInfo实体中包含一个集合StudentScoreList,如果一个表中有多个外键引用同一个表的主键,则该集合名会用数字进行编号。

四.生成的数据访问类公共方法如下:1.连接串设置生成的代码中有一个Connection类,用来实现事务操作,该类中有一个ConnectionString静态属性,该属性用于储存数据连接串,定义如下:get{if (connectionString == null){connectionString =System.Configuration.ConfigurationManager.ConnectionStrings["连接串名"].ConnectionString;}}其中"连接串名"由CodeSmith生成时设置,如果Config文件中已更改连接串名称,此处也要更改。

codebook建模 代码

codebook建模 代码
// 将前 c.numEntries 个指针指向已存在的每个码元 foo[ii] = c.cb[ii];
foo[c.numEntries] = new code_element; // 申请一个新的码元 if(c.numEntries) delete [] c.cb; // 删除 c.cb 指针数组 c.cb = foo; // 把 foo 头指针赋给 c.cb for(n=0; n<numChannels; n++)
}
}
if (matchChannel == numChannels)
// If an entry was found over all
channels
// 如果 p 像素各通道都满足上面条件
{
c.cb[i]->t_last_update = c.t;
// 更新该码元时间为当前时间
// adjust this codeword for the first channel
{
if(c.numEntries == 0) c.t = 0;
// 码本中码元为零时初始化时间为 0
c.t += 1; // Record learning event
// 每调用一次加一,即每一帧图像加一
//SET HIGH AND LOW BOUNDS int n; unsigned int high[3],low[3];
// 此码本现在的时间,一帧为一个时间单位
} codeBook;
// 码本的数据结构
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

codebook 因式编码

codebook 因式编码

codebook 因式编码
Codebook因式编码是一种使用代表性的样本或码向量(Codevectors)来编码数据的方法。

对于每一个输入的视频向量X,都可以找到一组码向量(Codevectors)与之对应。

这些码向量共同组成了编码簿(Codebook)。

具体来说,Codebook中的每一个码字(Codeword)都是从数据中学习得到的,这些码字可以看作是数据的一种“压缩”形式。

有了Codebook之后,对于一个新的视频向量,我们可以找到与之最匹配的码字,然后用这个码字来代替原来的数据,从而达到数据压缩的效果。

这种方法在视频编码、图像识别等领域都有广泛的应用。

例如,在视频编码中,可以使用Codebook来对视频帧进行压缩,从而减少存储空间和传输带宽的需求。

在图像识别中,可以使用Codebook来对图像进行特征提取和分类。

至于如何训练得到Codebook,通常需要使用一些聚类算法,如K-means等。

这些算法可以根据数据的特点,将数据分成若干个类别,然后将每个类别用一个码字来表示,最终形成Codebook。

语雀默认代码格式

语雀默认代码格式

语雀默认代码格式
在语雀(Yuque)中,默认的代码格式是使用Markdown语法的代码块。

以下是在语雀中创建代码块的示例:
使用三个反引号(```)包围代码块,并在反引号后面指定代码的语言,例如:
```python print("Hello, World!") ```
这将在语雀中创建一个Python代码块,显示为:
pythonCopy code
print("Hello, World!")
您可以根据需要更改代码块中的语言,例如python、javascript、java、html等等,以使代码块正确地突出显示和语法高亮。

注意:请确保在语雀中使用Markdown编辑器,并且该功能被启用。

具体的默认代码格式可能会因语雀版本和设置而有所不同。

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codegeex的使用方法

codegeex的使用方法

codegeex的使用方法CodeGeeX是一款用于代码生成的工具,它能够帮助开发者快速生成各种类型的代码。

本文将介绍CodeGeeX的使用方法,以帮助读者更好地利用这个工具提高开发效率。

一、什么是CodeGeeXCodeGeeX是一款基于模板的代码生成工具。

它通过提供一系列的代码模板和配置选项,帮助开发者根据自己的需求快速生成各种类型的代码,如Java类、C#类、数据库脚本等。

二、安装和配置1. 下载CodeGeeX安装包,并按照安装向导进行安装;2. 在安装完成后,打开CodeGeeX并进行初始配置,如设置代码生成路径、选择代码模板等;3. 配置完毕后,就可以开始使用CodeGeeX进行代码生成了。

三、使用CodeGeeX生成代码1. 选择代码模板:CodeGeeX提供了多种代码模板供选择,如Java 类模板、C#类模板、数据库脚本模板等。

根据自己的需求选择相应的模板;2. 填写代码模板参数:每个代码模板都有一些参数需要填写,如类名、属性名等。

根据自己的需求填写这些参数;3. 生成代码:点击生成按钮,CodeGeeX会根据填写的模板参数生成相应的代码,并保存在指定的路径下。

四、CodeGeeX的高级功能除了基本的代码生成功能,CodeGeeX还提供了一些高级功能,帮助开发者更加灵活地生成代码。

1. 自定义模板:CodeGeeX允许开发者根据自己的需求编写自定义的代码模板。

开发者可以使用CodeGeeX提供的模板语言来定义自己的模板,并在生成代码时使用这些自定义模板;2. 批量生成代码:CodeGeeX支持批量生成代码,开发者可以一次性生成多个代码文件,提高工作效率;3. 代码片段生成:CodeGeeX提供了代码片段生成的功能,开发者可以将一些常用的代码片段定义为模板,然后在需要时直接生成这些代码片段;4. 代码格式化:CodeGeeX提供了代码格式化的功能,可以根据指定的代码风格对生成的代码进行格式化,使代码更加整洁易读。

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// 此码元最长不更新时间,用于删除规定时间不更新的码元,精简码本
} code_element;
// 码元的数据结构
typedef struct code_book {
code_element **cb;
// 码元的二维指针,理解为指向码元指针数组的指针,使得添加码元时不需要来回复制码元,只需要
简单的指针赋值即可
//
// RETURN
// codebook index
int cvupdateCodeBook(uchar *p, codeBook &c, unsigned *cbBounds, int numChannels)
{
if(c.numEntries == 0) c.t = 0;
// 码本中码元为零时初始化时间为 0
// This is book keeping to allow us to kill
stale entries
// 此码元最后一次更新的时间,每一帧为一个单位时间,用于计算 stale
int
stale;
// max negative run (biggest period of inactivity)
// Given a pixel and a code book, determine if the pixel is covered by the codebook
//
// p
pixel pointer (YUV interleaved)
// c
codebook reference
// numChannels Number of channels we are testing
/** 比平均背景法性能更加良好的方法,codeBook 模型实现背景减除
核心代码详细解析和实现 by zcube /zcube/
*/
/************************************************************************/
该像素可合并于此码元
uchar max[CHANNELS];
// High side of box boundary
// 属于此码元的像素中各通道的最大值
uchar min[CHANNELS];
// Low side of box boundary
// 属于此码元的像素中各通道的最小值
int
t_last_update;
// 更新新码元各通道数据 {
c.cb[c.numEntries]->learnHigh[n] = high[n]; c.cb[c.numEntries]->learnLow[n] = low[n]; c.cb[c.numEntries]->max[n] = *(p+n); c.cb[c.numEntries]->min[n] = *(p+n); } c.cb[c.numEntries]->t_last_update = c.t; c.cb[c.numEntries]->stale = 0; c.numEntries += 1; }
// 将前 c.numEntries 个指针指向已存在的每个码元 foo[ii] = c.cb[ii];
foo[c.numEntries] = new code_element; // 申请一个新的码元 if(c.numEntries) delete [] c.cb; // 删除 c.cb 指针数组 c.cb = foo; // 把 foo 头指针赋给 c.cb for(n=0; n<numChannels; n++)
// OVERHEAD TO TRACK POTENTIAL STALE ENTRIES for(int s=0; s<c.numEntries; s++) {
// This garbage is to track which codebook entries are going stale int negRun = c.t - c.cb[s]->t_last_update; // 计算该码元的不更新时间 if(c.cb[s]->stale < negRun)
}
break;
}
}
// ENTER A NEW CODE WORD IF NEEDED if(i == c.numEntries) // No existing code word found, make a new one // p 像素不满足此码本中任何一个码元,下面创建一个新码元 {
code_element **foo = new code_element* [c.numEntries+1]; // 申请 c.numEntries+1 个指向码元的指针 for(int ii=0; ii<c.numEntries; ii++)
#include "stdafx.h" #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <cxcore.h>
#define CHANNELS 3 // 设置处理的图像通道数,要求小于等于图像本身的通道数
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////
/*
A few more thoughts on codebook models
In general, the codebook method works quite well across a wide number of
conditions,
and it is relatively quick to train and to run. It doesn’t deal well with varying
for (n=0; n<numChannels; n++)
//调整该码元各通道最大最小值
{
if (c.cb[i]->max[n] < *(p+n))
c.cb[i]->max[n] = *(p+n);
else if (c.cb[i]->min[n] > *(p+n))
c.cb[i]->min[n] = *(p+n);
}
return(i); }
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////
// uchar cvbackgroundDiff(uchar *p, codeBook &c, int minMod, int maxMod)
Codebook for this pixel
// cbBounds
Learning bounds for codebook (Rule of thumb: 10)
// numChannels Number of color channels we're learning
//
// NOTES:
//
cvBounds must be of size cvBounds[numChannels]
patterns of
light — such as morning, noon, and evening sunshine — or with someone turning
lights
on or off indoors. This type of global variability can be taken into account by
// 此码元各通道的阀值上限(学习界限)
uchar learnLow[CHANNELS];
// Low side threshold for learning
// 此码元各通道的阀值下限
// 学习过程中如果一个新像素各通道值 x[i],均有 learnLow[i]<=x[i]<=learnHigh[i],则
//遍历每个通道
{
if((c.cb[i]->learnLow[n] <= *(p+n)) && (*(p+n) <=
c.cb[i]->learnHigh[n])) //Found an entry for this channel
// 如果 p 像素通道数据在该码元阀值上下限之间
{
matchChannel++;
}
}
if (matchChannel == numChannels)
// If an entry was found over all
channels
// 如果 p 像素各通道都满足上面条件
{
c.cb[i]->t_last_update = c.t;
// 更新该码元时间为当前时间
// adjust this codeword for the first channel
///////
// int updateCodeBook(uchar *p, codeBook &c, unsigned cbBounds)
// Updates the codebook entry with a new data point
//
// p
Pointer to a YUV pixel
// c
using
several different codebook models, one for each condition, and then allowing the
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