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  • 串-定义和模式匹配算法

    千次阅读 2017-03-12 21:38:59
    5.2 串的定义 今天我们就是来研究"串"这样的数据结构。先来看定义。 串( string )是由零个或多个字符组成的有限序列,又名叫字符串 。 一般记为s= "a1a2......an"(n>0),其中,s是串的名称,用双引号(有些书中也...

    5.2 串的定义

    今天我们就是来研究"串"这样的数据结构。先来看定义。
    串( string )是由零个或多个字符组成的有限序列,又名叫字符串 。
    一般记为s= "a1a2......an"(n>0),其中,s是串的名称,用双引号(有些书中也用单引号)括起来的字符序列是串的值,注意单双引号不属于串的内容。ai(1<=i<=n)可以是字母、数字或其他字符,i就是该字符在串中的位置。 串中的字符数目n称为串的长度 ,定义中谈到"有限"是指长度n是一个有限的数值。 零个字符的串称为空串 (null string) ,它的长度为零,可以直接用两双引号“""”表示,也可以用希腊字母"φ" 来表示。所谓的序列,说明串的相邻字符之间具有前驱和后继的关系 。
    还有一些概念需要解释。
    空格串,是只包含空格的串。注意它与空串的区别,空格串是有内容有长度的,而且可以不止一个空格。
    子串与主串, 串中任意个数的连续字符组成的子序列称为该串的子串,相应地,包含子串的串称为主串。
    子串在主串中的位置就是子串的第一个字符在主串中的序号。
    就像"over"、"end" 、"lie" 其实可以认为是"lover"、"friend"、"believe"这些单词字符串的子串。

    5.3 串的比较

    两个数字,很容易比较大小。2比1大,这完全正确,可是两个字符串如何比较?比如"silly"、 "stupid" 这样的同样表达"愚蠢的"的单词字符串,它们在计算机中的大小其实取决于它们挨个字母的前后顺序。 它们的第一个字母都是"s" ,我们认为不存在大小差异,而第二个字母,由于 "i" 字母比"t"字母要靠前,所以 "i"<"t",于是我们说 "silly" < "stupid"。
    事实上,串的比较是通过组成串的字符之间的编码来进行的,而字符的编码指的是字符在对应字符集中的序号。
    计算机中的常用字符是使用标准的ASCII 编码,更准确一点,由7位二进制数表示一个字符,总共可以表示128个字符。后来发现一些特殊符号的出现,128个不够用,于是扩展 ASCII 码由8位二进制数表示一个字符,总共可以表示256个字符,这已经足够满足以英语为主的语言和特殊符号进行输入、存储、输出等操作的字符需要了。可是,单我们国家就有除汉族外的满、回、藏、蒙古、维吾尔等多个少数民族文 字,换作全世界估计要有成百上千种语言与文字,显然这 256 个字符是不够的,因此后来就有了Unicode 编码,比较常用的是由16位的二进制数表示一个字符 ,这样总共就可以表示216个字符,约是65万多个字符,足够表示世界上所有语言的所有字符了。当然,为了和 ASCII码兼容,Unicode的前256个字符与 ASCIl码完全相同。
    所以如果我们要在C语言或者其他语言中比较两个串是否相等,必须是它们串的长度以及它们各个对应位置的字符都相等时,才算是相等。即给定两个串s= "a1a2……an", t="b1b2……bm" ,当且仅当n=m,且al=bl,a2=b2,……,an=bm时,我们认为s=t。
    给定两个串: s="a1a2……an",t= "b1b2……bm",当满足以下条件之一时,s<t。
    1.n<m , 且ai=bi (i=l,2,……,n)。
    例如当s= "hap", t= "happy",就有 s<t。因为t比s多出了两个字母。
    2.存在某个k<= min(m,n)时 ,使得ai=bi(i=l,2,……,k - l ) , ak<bk。
    例如当 s= "happen",t="happy", 因为两串的前4个字母均相同,而两串第5个字母(k 值) ,字母e的 ASCII码是101,而字母y的 ASCII码是121,显然e<y,所以 s<t。

    5.4 串的抽象数据类型

    我们来看一个操作Index的实现算法。
    /**
     * t为非空串 。 若主串 s中第 pos个字符之后存在与 t相等的子串.
     * 则返回第一个这样的子串在s中的位置,否则返回-1
     * @param s 主串
     * @param t 子串
     * @param pos 查找的位置
     * @return 角标索引
     */
    static int index(String s,String t,int pos){
    	int n,i;
    	String sub;
    	if(pos > 0){
    		n = s.length();
    		i = pos;
    		while(i <= n-3){
    			sub = s.substring(i, i+3);
    			if(!t.equals(sub)){
    				i++;
    			}else{
    				return i;
    			}
    		}
    	}
    	return -1;
    }

    5.5 串的存储结构

    串的存储结构与线性表相同,分为两种。

    5.5.1 串的顺序存储结构

    串的顺序存储结构是用一组地址连续的存储单元来存储串中的字符序列的。按照预定义的大小,为每个定义的串变量分配一个固定长度的存储区。一般是用定长数组来定义。
    既然是定长数组,就存在一个预定义的最大串长度, 一般可以将实际的串长度值保存在数组的 0下标位置,有的书中也会定义存储在数组的最后一个下标位置。但也有些编程语言不想这么干,觉得存个数字占个空间麻烦。它规定在串值后面加一个不计入串长度的结束标记字符,比如"\0"来表示串值的终结,这个时候,你要想知道此时的串长度,就需要遍历计算一下才知道了,其实这还是需要占用一个空间,何必呢。

    刚才讲的串的顺序存储方式其实是有问题的,因为字符串的操作,比如两串的连接Concat、新串的插入如Insert,以及字符串的替换 Replace,都有可能使得串序列的长度超过了数组的长度 MaxSize。

    5.5.2 串的链式存储结构

    对于串的链式存储结构,与线性表是相似的,但由于串结构的特殊性,结构中的每个元素数据是一个字符,如果也简单的应用链表存储串值,一个结点对应一个字符,就会存在很大的空间浪费 。因此,一个结点可以存放一个字符,也可以考虑存放多个字符,最后一个结点若是未被占满时,可以用"#"或其他非串值字符补全,如图5-5-3 所示。

    当然,这里一个结点存多少个字符才合适就变得很重要,这会直接影响着串处理的效率,需要根据实际情况做出选择 。
    但串的链式存储结构除了在连接串与串操作时有一定方便之外,总的来说不如顺序存储灵活,性能也不如顺序存储结构好。

    5.6 朴素的模式匹配算法

    记得我在刚做软件开发的时候,需要阅读一些英文的文章或帮助。此时才发现学习英语不只是为了过四六级,工作中它还是挺重要的。而我那只为应付考试的英语,早已经忘得差不多了。于是我想在短时间内突击一下,很明显 ,找一本词典从头开始背不是什么好的办法。要背也得背那些最常用的,至少是计算机文献中常用的,于是我就想自己写一个程序,只要输入一些英文的文档,就可以计算出这当中所用频率最高的词汇是哪些。把它们都背好了,基本上阅读也就不成问题了。
    当然,说说容易,要实现这一需求,当中会有很多困难,有兴趣的同学,不妨去试试看。不过,这里面最重要其实就是去找-个单词在一篇文章(相当于一个大字符串)中的定位问题。 这种子串的定位操作通常称做串的模式匹配 , 应该算是串中最重要的操作之一。
    假设我们要从下面的主串 S="goodgoogle"中,找到 T="google"这个子串的位置。我们通常需要下面的步骤。
    1.主串S第一位开始,S与T前三个字母都匹配成功,但S第四个字母是d而T的是g。第一位匹配失败。如图 5-6-1 所示,其中竖直连线表示相等,闪电状弯折连续表示不等。

    2.主串S第二位开始,主串S首字母是o,要匹配的 T 首字母是g,匹配失败,如图5-6-2所示。

    5.主串S第五位开始,S与T,6个字母全匹配,匹配成功,如图 5-6-5 所示。

    简单的说,就是对主串的每一个字符作为子串开头,与要匹配的字符串进行匹配。对主串做大循环,每个字符开头做T的长度的小循环,直到匹配成功或全部遍历完成为止。
    前面我们已经用串的其他操作实现了模式匹配的算法Index。现在考虑不用串的其他操作,而是只用基本的数组来实现同样的算法。注意我们假设主串S和要匹配的子串T的长度存在S[O]与T[O]中。Java实现代码如下:
    /**
     * t为非空串 。 若主串 s中第 pos个字符之后存在与 t相等的子串.
     * 则返回第一个这样的子串在s中的位置,否则返回-1
     * 1<=pos<=s.length()
     * @param s 主串
     * @param t 子串
     * @param pos 查找的位置
     * @return 角标索引
     */
    static int index(String[] s,String[] t,int pos){
    	int i = pos;/*i用于主串s中当前位置下标,若pos不为1则从pos位置开始匹配*/
    	int j = 1;/*j用于子串t中当前位置下标*/
    	while(i <= Integer.parseInt(s[0]) && j <= Integer.parseInt(t[0]))
    	{
    		if(s[i].equals(t[j])){/*两个字母相等*/
    			++i;
    			++j;
    		}else{
    			i = i - j + 2;//退回上次匹配首位的下一位
    			j = 1;//退回到子串t的首尾
    		}
    			
    	}
    	if(j > Integer.parseInt(t[0])){//当j大于子串t的长度时,说明再主串s中存在该子串t,返回子串第一个字符的索引
    		return i - Integer.parseInt(t[0]);
    	}else
    		return -1;
    }
    分析一下,最好的情况是什么?那就是一开始就匹配成功,比如"googlegood"中去找"google" ,时间复杂度为 O(1)。稍差一些,如果像刚才例子中第二、 三、四位一样,每次都是首字母就不匹配,那么对T串的循环就不必进行了,比如"abcdefgoogle" 中去找"google"。 那么时间复杂度为O(n+m),其中n为主串长度,m为要匹配的子串长度。根据等概率原则,平均是(n+m )/2次查找,时间复杂度为O(n+m)。
    那么最坏的情况又是什么?就是每次不成功的匹配都发生在串T的最后一个字符。举一个很极端的例子。主串为 s= "00000000000000000000000000000000000000000000000001",而要匹配的子串为T= "0000000001",前者是有49个"0"和1个"1"的主串,后者是9个"0"和1个"1"的子串。在匹配时,每次都得将t中字符循环到最后一位才发现:哦,原来它们是不匹配的。这样等于T串需要在S串的前40个位置都需要判断10次,并得出不匹配的结论,如图 5-6-6 所示。

    直到最后第41个位置,因为全部匹配相等,所以不需要再继续进行下去,如图5-6-7 所示。 如果最终没有可匹配的子串,比如是T="0000000002",到了第41位置判断不匹配后同样不需要继续比对下去。因此最坏情况的时间复杂度为O((n-m+1)*m)。

    不要以为我这只是危言耸听,在实际运用中,对于计算机来说,处理的都是二进位的0和1的串,一个字符的ASCII码也可以看成是8位的二进位01串,当然,汉字等所有的字符也都可以看成是多个0和1串。再比如像计算机图形也可以理解为是由许许多多个0和1的串组成。所以在计算机的运算当中,模式匹配操作可说是随处可见,而刚才的这个算法,就显得太低效了。
    引用《大话数据结构》作者:程杰
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  • 串的定义:是由零个或多个字符组成的有限序列,又叫字符串。 一般记为 s=“a1a2a3…an"(n>=0),其中,s是字符串的名称,用双引号括起来的字符序列是串的值,注意引号不属于串的内容。ai可以是字母、数字或者其他...

    串的定义:是由零个或多个字符组成的有限序列,又叫字符串。

    img

    一般记为 s=“a1a2a3…an"(n>=0),其中,s是字符串的名称,用双引号括起来的字符序列是串的值,注意引号不属于串的内容。ai可以是字母、数字或者其他字符,i是该字符在串中的位置。串中的字符数目n称为串的长度,定义中谈到的有限是指长度n是一个有限的数值。零个字符的串称为空串,它的长度为0,可以直接用两个双引号表示,所谓序列,说明串的相邻字符之间具有前驱和后继的关系。

    还有一些概念需要注意:

    • 空格串,是只包含空格的串,注意它与空串的区别,空格串是有内容有长度的,而且枯眼不止一个空格。
    • 子串与主串,串中任意个数的连续字符组成的子序列称为该串的子串,相应地,包含子串的串称为主串。
    • 子串在主串中的位置就是该子串的第一个字符在主串中的位置。

    串的比较

    两个数字进行比较,2比1大,这完全正确,可是两个字符串如何比较呢?

    事实上,串的比较是通过组成串的字符之间的编码来进行的,而字符的编码指的是字符在对应字符集中的序号。

    计算机中的常用字符是用标准的ASCII编码,更准确一点,由8位二进制数表示一个字符,一共可以表示256字符,这些只够以英文为主的语言和特殊符号,但全世界文字千千万万,显然这是不够用的,于是提出了Unicode编码,采用16位的二进制数表示一个字符,一共可以表示6.5万多个,而前256个字符与ASCII完全一致。

    如果我们在C语言中比较两个串是否相等,必须是他们串的长度以及他们各个对应位置的字符都相等,才算是相等。

    那么当两个字符串不想等时,如何比较他们的大小呢?

    给定两个串:s=“a1a2a3…an”,t=“b1b2b3…bm”,当满足以下条件之一时s < t:

    1. n < m,且ai < bi(1<=i<=n);
    2. 存在某个k <= min(m,n),使得ai=bi,(i从1到k-1),ak < bk ;

    换句话说,当两个字符串相等,对应位置的字符也都相等,则两个串是相等的。

    串的存储结构

    1、顺序存储结构

    串的顺序存储结构是用一组地址连续的存储单元来存储串中的字符序列的。按照预定义的大小,为每个定义的串变量分配一个固定长度的存储区。一般是用定常数组来定义。

    既然是定长数组,就存在一个预定义的最大串长度,一般可以将实际的串长度值保存在数组的0下标位置,有的语言加在数组最后:

    img

    上面说的串的顺序存储其实是有问题的,因为字符串的操作,比如两个串的连接,新串的插入等,都有可能造成串长度超过数组长度。

    于是对于顺序存储,有一些优化,串值的存储空间可在程序执行过程中动态分配而得。

    2、链式存储结构

    对于串的链式存储结构,与线性表是相似的,但由于传结构的特殊性,结构中的每个元素数据是一个字符,如果也简单的应用链表存储串值,一个结点对应一个字符,就存在很大的内存浪费。因此一个结点可以存放一个字符,也可以考虑存放多个字符,最后一个结点若是未被占满,可以用井号或其他值将其填满。

    img

    总的来说,不如顺序存储灵活,性能也不如顺序存储结构好。

    朴素的模式匹配算法

    子串的定位操作,通常称作串的模式匹配

    通常的模式匹配,是对主串的每一个字符作为子串的开头,与要匹配的字符串进行匹配,不匹配则整体后移一位,直到完全匹配。

    其时间复杂度为O(n+m),n是主串的长度,m是子串的长度。

    示例:

    主串: “goodgoogle”找到 “google” 这个子串的位置

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    后续会有 KMP算法的实现,因为比较复杂,单独拿出一个章节进行讲解。。。。

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  • 最大匹配_完美匹配——概念

    万次阅读 2017-04-20 15:17:37
    交替路:从一个未匹配点出发,依次经过非匹配边、匹配边、非匹配边...形成的路径叫交替路。 增广路:从一个未匹配点出发,走交替路,如果途径另一个未匹配点(出发的点不算),则这条交替路称为增广路(agumenting ...

     二分图简单来说,如果图中点可以被分为两组,并且使得所有边都跨越组的边界,则这就是一个二分图。准确地说:把一个图的顶点划分为两个不相交集  U   和  V  ,使得每一条边都分别连接 U  、  V   中的顶点。如果存在这样的划分,则此图为一个二分图。二分图的一个等价定义是:不含有「含奇数条边的环」的图

    匹配在图论中,一个「匹配」是一个边的集合,其中任意两条边都没有公共顶点。

    最大匹配:一个图所有匹配中,所含匹配边数最多的匹配,称为这个图的最大匹配。

    完美匹配:如果一个图的某个匹配中,所有的顶点都是匹配点,那么它就是一个完美匹配。

    显然,完美匹配一定是最大匹配(完美匹配的任何一个点都已经匹配,添加一条新的匹配边一定会与已有的匹配边冲突)。但并非每个图都存在               完美匹配。

    交替路:从一个未匹配点出发,依次经过非匹配边、匹配边、非匹配边...形成的路径叫交替路。

    增广路:从一个未匹配点出发,走交替路,如果途径另一个未匹配点(出发的点不算),则这条交替路称为增广路(agumenting path)。

    KM(Kuhn and Munkres)KM算法,是对匈牙利算法的一种贪心扩展,如果对匈牙利算法还不够明白,建议先重新回顾一下匈牙利算法

    KM是对匈牙利算法的一种贪心扩展,这种贪心不是对边的权值的贪心,算法发明者引入了一些新的概念,从而完成了这种扩展。



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  • 立体匹配十大概念综述---立体匹配算法介绍

    万次阅读 热门讨论 2016-04-03 11:40:09
    首先介绍一个很好的简介国外PPT(入门必读以及算法介绍):在我的百度云盘...立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题,通过建立合理的能量函数,增加一些约束,采用最优化理论的方法进行方程求解,这也是所有的病态

    首先介绍一个很好的简介国外PPT(入门必读以及算法介绍):在我的百度云盘上:

    http://pan.baidu.com/s/1nu80Pg1

    一、概念

            立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数,通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题,通过建立合理的能量函数,增加一些约束,采用最优化理论的方法进行方程求解,这也是所有的病态问题求解方法。

    二、主要立体匹配算法分类

    1)根据采用图像表示的基元不同,立体匹配算法分为:

           A、区域立体匹配算法(可获取稠密视差图。缺点:受图像的仿射畸变和辐射畸变影响较大;像素点约束窗口的大小与形状选择比较困难,选择过大,在深度不连续处,视差图中会出现过度平滑现象;选择过小,对像素点的约束比较少,图像信息没有得到充分利用,容易产生误匹配。)

           B、基于特征的立体匹配算法(可获得稀疏的视差图,经差值估计可获得稠密视差图。可提取点、线、面等局部特征,也可提取多边形和图像结构等全局特征。缺点:特征提取易受遮挡、光线、重复纹理等影响较大;差值估计计算量大)

           C、基于相位立体匹配算法(假定在图像对应点中,其频率范围内,其局部相位是相等的,在频率范围内进行视差估计)

    2)依据采用最优化理论方法的不同,立体匹配算法可以分为:

           A、局部的立体匹配算法

           B、全局的立体匹配算法

    三、匹配基元(match primitive)

    目前匹配算法中所采用的匹配基元可以分成两大类:

    1)在所有图象像素点上抽取量测描述子

          A、像素灰度值(最简单、直接,但必须在同一光照条件下获得)

          B、局部区域灰度函数(主要是利用求得在各种大小不同窗口中灰度分布的导数信息,描述像素点周围的结构矢量。)

          C、卷积图象符号(利用各种大小算子与图象进行卷积,用灰度梯度局部极大值或极小值作为特征信息,描述整个图像)

    2)图像特征

          A、过零点

          B、边缘(由于边缘是图像特征位置的标志,对灰度值的变化不敏感,边缘是图像匹配的重要特征和描述子)

          C、角点(虽然其没有明确的数学定义,但大家普遍认为角点,即二维图像亮度变化剧烈的点或边缘曲线上曲率极值点)

    四、区域匹配算法

            基本原理是给定在一幅图像上的某一点,选取该像素点邻域内的一个子窗口,在另一幅图像中的一个区域内,根据某种相似性判断依据,寻找与子窗口图像最为相似的子图,而其匹配的子图中对应的像素点就为该像素的匹配点。

            一般单纯的区域匹配都遇到如下限制:

           1)针对弱纹理或存在重复纹理的区域,匹配结果不好

           2)该算法不适应于深度变化剧烈的场景

           3)对光照、对比度和噪声比较敏感

           4)子窗体的大小很难选择

    五、特征匹配算法

            特征的匹配算法,主要是基于几何特征信息(边缘、线、轮廓、兴趣点、角点和几何基元等),针对几何特征点进行视差估计,所以先要提取图像的特征点,尽而利用这些特征点的视差值信息来重建三维空间场景。

            匹配所需要的主要步骤:图像预处理、提取特征、特征点的匹配获取稀疏视差图,如果想得到稠密的视差图,需要采用插值的方法。

    六、全局匹配算法

            全局立体匹配算法主要是采用了全局的优化理论方法估计视差,建立全局能量函数,通过最小化全局能量函数得到最优视差值。

            全局匹配算法得到的结果比较准确,但是其运行时间比较长,不适合实时运行。主要的算法有图割(graph cuts)、信念传播(belief propagation)、动态规划等算法。

    七、局部匹配算法(个人觉得跟区域匹配类似,角度不同而已)

            主要是采用局部优化方法进行视差值估计,局部立体匹配算法有 SAD,SSD 等算法,与全局立体匹配算法一样,也是通过能量最小化方法进行视差估计,但是,在能量函数中,只有数据项,而没有平滑项。

           主要分为三类:自适应窗体立体匹配算法、自适应权值的立体匹配算法和多窗体立体匹配算法。

    八、立体匹配约束

    1)极线约束
    2)唯一性约束

    3)视差连续性约束

    4)顺序一致性约束

    5)相似性约束

    九、相似性判断标准

    1)像素点灰度差的平方和,即 SSD

    2)像素点灰度差的绝对值和,即 SAD

    3)归一化交叉相关,简称 NCC

    4) 零均值交叉相关,即 ZNCC

    5)Moravec 非归一化交叉相关,即 MNCC

    6) Kolmogorov-Smirnov 距离,即 KSD

    7)Jeffrey 散度

    8)Rank 变换(是以窗口内灰度值小于中心像素灰度值的像素个数来代替中心像素的灰度值)

    9)Census 变换(是根据窗口内中心像素灰度与其余像素灰度值的大小关系得一串位码,位码长度等于窗口内像素个数减一)

    十、评价参数

            立体匹配算法是一个病态问题,一般通过建立能量函数,利用最小化能量函数,和一些约束条件,采用最优化理论方法进行求解方程。

            公认的定量评价参数有:均方根误差(Root-mean-squared)和误匹配率(percentage of bad matching pixels)



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  • 匹配 (图论)

    千次阅读 2015-03-11 21:32:50
    严格定义[编辑] 对于一个给定的图G = (V,E),这幅图的一个匹配M 是图G 的一个子图(由原来的图的一部分顶点和一部分边构成的图),其中每两条边都不相邻(没有公共顶点)。在匹配图中,一个顶点连出的边数至多...
  • SQL插入错误: 列名或所提供值的数目与表定义匹配解决方法,INSERT INTO 语句用于向表格中插入新的行。 1、语法:INSERT INTO 表名称 VALUES (值1, 值2,....) 这里我们需要指定所要插入数据的列: INSERT INTO ...
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  • vb中定义如下: 类模块Class1中代码如下: Dim aa() As String Public Sub setName(ByRef str() As String) ...运行时怎么总是提示“类型不匹配,缺少数组或用户定义类型”啊?实在不知道错在哪里了??
  • 就是能让绝大部分入射到边界上的光都透射的那个完美匹配层PML,在哪设置的? PML的说明见下面链接:...
  • 小白在编写C++程序的时候遇到:无法将函数定义与现有的声明匹配的问题 error C2244: “ELMControl::{ctor}”: 无法将函数定义与现有的声明匹配 c:\users\anan\desktop\ann_c++\anncontrol\anncontrol\elmcontrol....
  • 问题描述:Newtonsoft.Json找到的程序集清单定义与程序集引用不匹配。   解决方法:通过Nugret 更新josn包。(引用了多个josn库,版本不一致导致的问题。)...
  • 今晚在整MFC,遇到了以下的问题。 d:\我的文档\visual studio 2008\projects\virtualosc\arraylisttype.h(171) : ...::maxListSize”: 无法将函数定义与现有的声明匹配1> d:\我的文档\visual studio 2008\proj...
  • 引用对不上 dll的版本不一致导致 统一一下引用即可
  • ‘’数据库插入数据报错'列名或所提供值的数目与表定义匹配。'解决方法: 我们只要把需要插入表的列字段给写出来就好,不包括自增的字段 insert into table_name(列名1,列名2) //重点在于把此处把要插入数据的...
  • 若该文为原创文章,未经允许不得转载 原博主博客地址:...本文章博客地址: 各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究 目录 前言 ...图像匹配 Part1:局部不变...
  • 插入错误: 列名或所提供值的数目与表定义匹配。 在做插入数据操作时,提示错误信息:插入错误: 列名或所提供值的数目与表定义匹配。 数据库表中有三个个字段:id,name,pwd,执行的SQL语句如下: ...
  • 2、进行栅格个数匹配ArcToolbox >Extraction>Extract by Mask,在Input raster里面输入需要转变栅格个数的影像,在Input raster or fearture mask data里面输入转化后应用栅格数的影像点击下角Environment>...
  • 假设现在有一大堆C源文件,你希望从中找到一个函数定义的源代码,可是这些文件被放在不同的文件夹里,属于不同的工程项目,并且从...原理是这样的,遍历所有的C/C++文件的每一行代码,通过正则表达式匹配函数的定义
  • 再次添加一个新的工程(比如测试工程),编译成功后,需要从定义的函数中通过“转到定义”查看源码时,会出现跳到“查看所有引用”导致 匹配项过多 的问题,而不是实际的定义。猜测是添加完新的解决方案后,VS 内部...
  • 最近刚安装完VS2010旗舰版后发现使用F12快捷键后不会直接跳转到定义而是在查找符号结果窗口出现多个匹配项,一直无法解决。安装完VS之后我又直接安装了VAssistX插件,所以暂时不确定是否是由VAssistX插件造成的。...
  • 双目立体匹配

    千次阅读 2018-07-12 19:25:37
    一、立体匹配定义:立体匹配是立体视觉研究中的关键部分(双目匹配与深度计算(三角化),直接法中也有一定关系)。其目标是在两个或多个视点中匹配相应像素点,计算视差。通过建立一个能量代价函数,对其最小化来...

空空如也

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匹配的定义