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  • 下面有关maven和ant的描述,描述错误的是? A.Ant 没有正式的约定如一个一般项目的目录结构,你必须明确的告诉 Ant 哪里去找源代码 B.Maven 拥有约定,因为你遵循了约定,它已经知道你的源代码在哪里 C.maven和ant都...

    下面有关maven和ant的描述,描述错误的是?

    A.Ant 没有正式的约定如一个一般项目的目录结构,你必须明确的告诉 Ant 哪里去找源代码
    B.Maven 拥有约定,因为你遵循了约定,它已经知道你的源代码在哪里
    C.maven和ant都有“生命周期”的概念,当你输入一个命令后,maven或者ant会执行一系列的有序的步骤,直到到达你指定的生命周期
    D.Ant构建文件默认命名为build.xml,Maven默认构建文件为pom.xml

    正确答案:C

    Ant特点
    没有一个约定的目录结构 。
    必须明确让ant做什么,什么时候做,然后编译,打包 ›没有生命周期,必须定义目标及其实现的任务序列 。
    没有集成依赖管理 。
    Maven特点
    拥有约定,知道你的代码在哪里,放到哪里去 。
    拥有一个生命周期,例如执行 mvn install 就可以自动执行编译,测试,打包等构建过程 。
    只需要定义一个pom.xml,然后把源码放到默认的目录,Maven帮你处理其他事情 。
    拥有依赖管理,仓库管理。

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  • 下面关于ICMP协议的描述中,正确的是() 正确答案: C 你的答案: A (错误) ICMP协议根据MAC地址查找对应的IP地址 ICMP协议把公网的IP地址转换为私网的IP地址 ICMP协议用于控制数据报传送中的差错情况 ...

    下面关于ICMP协议的描述中,正确的是()

    正确答案: C   你的答案: A (错误)

    ICMP协议根据MAC地址查找对应的IP地址
    ICMP协议把公网的IP地址转换为私网的IP地址
    ICMP协议用于控制数据报传送中的差错情况
    ICMP协议集中管理网络中的IP地址分配


    ICMP是(Internet Control Message Protocol)Internet控制 报文 协议。它是 TCP/IP协议族 的一个子协议,用于在IP 主机  路由 器之间传递控制消息。控制消息是指 网络通 不通、 主机 是否可达、 路由 是否可用等网络本身的消息

    在IPv4协议中最常用的ICMP消息类型有以下几种:

    •   回显应答(类型0)和回显请求(类型8):这是Ping程序发送的信息。

    •目标不可达(类型3)

    •源抑制(类型4):这是一种用于通知发送者路由器或者主机出现阻塞现象的ICMP消息,发送者需要降低发送速度。

    •重定向(类型5):这个消息用来向可以访问两台路由器的主机说“请使用另一台路由器”。

    •路由器信息应答(类型9)和路由器信息请求(类型10)

    •超时(类型11):这个消息有两种用途。第一,当超过IP生存期时向发送系统发出错误信息。第二,如果分段的IP数据报没有在某种时限内重新组合,这个消息将通知发送系统。


    A 是RARP协议完成的
    B 是NAT协议完成的
    D 是DHCP协议完成的

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  • 【单选题】以下对DoS攻击的描述正确的是 A、不需要侵入受攻击的系统 B、以窃取目标系统上的机密信息为目的 C、导致目标系统无法正常处理用户的请求 D、若目标系统没有漏洞,远程攻击就不会成功 参考答案:C ...

    【单选题】以下对DoS攻击的描述,正确的是

    A、不需要侵入受攻击的系统
    B、以窃取目标系统上的机密信息为目的
    C、导致目标系统无法正常处理用户的请求
    D、若目标系统没有漏洞,远程攻击就不会成功

    参考答案:C

    答案解析:暂无解析

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  • 3D目标识别---局部特征描述子介绍

    万次阅读 多人点赞 2017-09-22 09:11:01
    1. 3D识别的流程图 2. 局部特征描述子 Spin Image 统计的是在特征点局部圆柱坐标系下的领域点2D坐标分布直方图特征。如下图所示,圆柱坐标系由特征点p的法向量n以及切平面构成...方式平滑每个点的作用,是的该描述

    3D目标识别研究随着深度传感器的普及逐渐受到关注,本文主要介绍了到目前为止一些经典的三维局部特征描述方法,有些地方可能不够完善或错误解读,仅供读者参考了解。后续还会继续完善。

    1. 3D识别的流程图


    2. 局部特征描述子

    • Spin Image
    统计的是在特征点局部圆柱坐标系下的领域点2D坐标分布直方图特征。如下图所示,圆柱坐标系由特征点p的法向量n以及切平面构成。点p的所有球形领域点q在圆柱坐标系下的坐标分布形成一个2D的Points分布图,然后离散化得到spin image。离散的过程会通过双线性插值的方式平滑每个点的作用,是的该描述子具有一定的抗噪声能力。最后得到的spin image 往往还需要一个归一化步骤,通过除以自旋图中最大的像素值得到,该步骤使得自旋图描述子具有一定的抗分辨率变化的能力。
    不足
    a)坐标系依赖特征点的法向量,容易受噪声干扰;
    b)没有考虑领域点的方位信息,使得特异性降低。
     
     参考文献:
    [1]Johnson AE, Hebert M (1999) Using spin images for efficient object recognition in cluttered 3D scenes. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 21(5):433–449

    • SHOT(Signature of Histograms of OrienTations)
    一种结合了几何分布信息以及直方图统计信息的鲁棒性,特异性描述子。具体的实现步骤如下:
    step1: 根据特征点球邻域信息建立局部参考坐标系LRF,对特征点的球邻域分别沿径向(内外球)、经度(时区)和纬度方向(南北半球)进行区域划分。通常径向划分为2,经度划分为8,纬度划分为2,总共32个小区域。
    step2:分别统计每个小区域内的法向量夹角余弦值分布情况,法向量划分为11个bin。最终SHOT的长度为:32x11=352。

    step2具体实现细节:采用双线性插值统计每个区域中的直方图特征
     
     
     参考文献:
     [1]Tombari, Federico, Samuele Salti, and Luigi Di Stefano. "Unique signatures of histograms for local surface description." European conference on computer vision. Springer Berlin Heidelberg, 2010.
    [2]Salti S, Tombari F, Di Stefano L. SHOT: unique signatures of histograms for surface and texture description[J]. Computer Vision and Image Understanding, 2014, 125: 251-264.

    • RoPS

    通过统计领域点在局部坐标系LRF三个平面的投影分布图的某些图像特征信息所构建的1D直方图特征,具体的实现步骤如下:
    step1: 由特征点的球领域点建立局部参考坐标系LRF
    step2: 将领域点转化到局部参考坐标系LRF下,绕x轴转θk(k=1,2,...,T)。每次旋转后将领域点向三个坐标平面投影,分别获取三个投影的最小包围盒(通过计算最小和最大坐标得到)。然后将每个投影图离散为LxL的图像,计算每个图像的特征信息,包括μ11,μ21μ12,μ22,e。其中μmn 表示图像的m,n阶中心矩,e表示香农熵。也即是每次旋转得到3个投影图像,每个图像计算5个图像特征量,则绕x轴得到的特征向量的长度为Tx3x5。
    step3: 然后分别绕y轴和z轴进行同样的操作。最终得到的RoPS特征长度=3xTx3x5,T一般取值为3,则RoPS的总长度为135。
    描述子的性能评价:
    优点:该描述子具有很好的抗噪声和抗干扰能力,基于该描述子的3D识别算法在多个数据集上取得了state-of-the-art的识别效果
    不足:依赖于LRF的鲁棒性和特异性,文中提到的LRF构建方法需要mesh数据,不能直接在点云数据上计算。描述子的计算开销大,实时性差。

    参考文献:
    [1]Guo Y, Sohel F, Bennamoun M, Lu M, Wan J (2013b) Rotational projection statistics for 3D local surface description and object recognition.International Journal of Computer Vision 105(1):63–86

     
    • TriSI
    spin image的一种改进,利用特征点领域点建立局部参考坐标系LRF, 然后沿着每个轴分别获取相应的spin image,得到F={SI,SI,SI}。然后利用PCA进行降维处理,通常降到95%的特征值比例。该描述子具有很好的抗噪声和抗分辨率变化的性能。建立LRF,沿着三个轴的方向得到各自的SI,一定程度上融合了领域点的方位信息。
    不足:描述子的性能依赖LRF的鲁棒性和特异性。

    参考文献:
    [1]Guo Y, Sohel F, Bennamoun M, Lu M, Wan J (2013c) TriSI: A distinctive local surface descriptor for 3D modeling and object recognition. In: 8th International Conference on Computer Graphics Theory and Applications, pp 86–93

    • 3D shape context
    扩展自2D shape context 的一种3D局部特征描述子。具体的实现方式是以特征点的法向量为其球邻域的北极方向,然后分别沿径向(半径方向)Dsc_r,经度Dsc_a和纬度Dsc_e方向进行区域划分。然后统计落入每个区域的加权点的值的和

    参考文献:
    [1]Frome A, Huber D, Kolluri R, et al. Recognizing objects in range data using regional point descriptors[C]//European conference on computer vision. Springer Berlin Heidelberg, 2004: 224-237.
     
    • Unique shape context
    3D shape context 的改进版,通过建立局部参考坐标系LRF,消除3DSC 经度划分方向存在的歧义问题,提高了描述子的区分性,节省了存储空间。

     参考文献:
    [1]Tombari, Federico, Samuele Salti, and Luigi Di Stefano. "Unique shape context for 3D data description." Proceedings of the ACM workshop on 3D object retrieval. ACM, 2010.

    • ISS(intrinsic shape signatures)
     
    • VD-LSD
    建立特征点的局部参考坐标系,然后计算邻域点在该坐标系下一系列的属性值,如下图所示:
     接着利用一个特征选择算法筛选出一个属性子集,然后依据这个属性子集构建一个特征直方图作为描述子。

    参考文献:
    [1]Taati B, Bondy M, Jasiobedzki P, et al. Variable dimensional local shape descriptors for object recognition in range data[C]//2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision. IEEE, 2007: 1-8.
    [2]Taati B, Greenspan M. Local shape descriptor selection for object recognition in range data[J]. Computer Vision and Image Understanding, 2011, 115(5): 681-694.


    • LSP(Local surface patch)
    由特征点邻域内所有点的Shape index指数和邻域点与特征点法向量夹角余弦值离散化形成的2D直方图特征。Shape index由曲面点的最大曲率和最小曲率生成得到。具体的计算公式如下:

    为了匹配的高效性,通过计算局部曲面的类型Surface Type 以及重心坐标值进行简单匹配,然后在进行直方图匹配。下面是surface type的计算公式:

    其中H和K分别是p点的平均曲率和高斯曲率。
     

     参考文献:
    [1]Chen H, Bhanu B. 3D free-form object recognition in range images using local surface patches[J]. Pattern Recognition Letters, 2007, 28(10): 1252-1262.

    • THRIFT
    利用两个不同的球邻域估计特征点邻域内的每个点的大窗口法向量nlarge以及小窗口法向量nsmall,一般大窗口半径为0.8R,小窗口半径为0.3R,其中R是特征点的支持半径。计算每个邻域点的两个法向量的夹角θ,将它们映射到一个1D直方图中,直方图的bin一般取10,每个bin的宽度=90/10.然后将直方图归一化为单位长度向量。

     参考文献:
    [1]Flint, Alex, Anthony R. Dick, and Anton Van Den Hengel. "Thrift: Local 3D Structure Recognition." dicta. Vol. 7. 2007.

    • PFH(Point Feature Histograms)
    统计的是特征点邻域内任意点对之间的夹角以及距离特征信息,任意点对之间需要建立一个局部参考坐标系,具体细节可参照文献[1],然后将每个点对4元特征映射为一个Index值,如下式所示:

    上面因为对每个特征元进行了2分(0或1),则直方图的长度为24=16,如果3分,则直方图的长度为34=81.

     参考文献:
    [1]Rusu R B, Marton Z C, Blodow N, et al. Persistent point feature histograms for 3D point clouds[C]//Proc 10th Int Conf Intel Autonomous Syst (IAS-10), Baden-Baden, Germany. 2008: 119-128.

    • FPFH(Fast Point Feature Histogram)
    PFH计算开销很大,存在很多重复性的计算。因为邻域点对存在大量重叠,FPFH是对PFH的改进,使得计算效率从O(nk2)降到了O(nk),同时保留了PFH的描述性。具体的实现步骤如下:
    step1: 计算p点邻域内与之直接相连的所有点对特征,生成Simplified Point Feature Histogram(SPFH)。
    step2: 计算邻域内其他点的SPFH特征。
    step3: p点的FPFH特征由邻域内的所有点的SPFH特征加权得到。


    参考文献:

    [1]Rusu R B, Blodow N, Beetz M. Fast point feature histograms (FPFH) for 3D registration[C]//Robotics and Automation, 2009. ICRA'09. IEEE International Conference on. IEEE, 2009: 3212-3217.

     
    • 2.5D-SIFT
     
    • SI-SIFT
    • EM
    • MeshHoG
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  • 关于文件描述符(file_struct)

    千次阅读 2017-01-15 23:12:18
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