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一个如何实现两个接口中同名同参数不同返回函数

假设有如下两个接口: public interface IA {     string GetA(string a); } public interface IB {     int GetA(string... a); } 他们都要求实现方法GetA,而且传入参数都是一样String类型,只是返回一个是String一个是Int,现在我们要声明一个类X,这个类要同时实现这两个接口: public class... X:IA,IB 由于接口中要求方法方法名和参数是一样,所以不可能通过重载方式解决,那么我们该如何同时实现这两个接口拉?...解决办法是把其中不能重载方法直接写成接口方法,同时要注意这个方法只能由接口调用,不能声明为Public类型.所以X定义如下: public class X:IA,IB {     public...IB.GetA(string a)//实现IB接口     {         Console.WriteLine("IB.GetA");         return 12;     } } 同样如果有更多同名同参不同返回接口

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如何使用sct文件、icf文件定位不同内存存储变量(cortex-m3平台)keil+iar

目前使用了cortex-m3内核两款单片机:stm32f1和lpc1768,虽说是cm3内核,但是两个芯片添加外设是有区别的,很多外设使用方式也是各有千秋,st在国内比较火,全国研讨会如火如荼,...,那么两个附加16 kB内存就可以完全利用起来了,lpc1768这个设计原因是想两个内存空间可以再单片机运行过程中,分别取数据,快加usb和ethernet数据读写,和普通变量区分开来————论坛大佬解释...如何使用呢?sct文件使用参考了硬汉论坛pdf文档,H7系列。     ...我这里首先使用stm32演示下:     ; ************************************************************* ; *** Scatter-Loading...__at_0x2000B00A")));    //就是将串口发送数据定位到RAM中起始地址为0X2000b00A     编译之后,可以在map文件看到这几个变量具体地址     temp

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如何用Python检测视频真伪?

我们想看看视频中是否有多个出现了多次,有一个方法,就是计算我们看到每一次数。 我用两个字典类型变量进行计数。一个跟踪我已经看到,另一个跟踪所有完全相同。...所以,这个视频肯定是伪造。 然而,匹配数量看起来实在太低了,值得怀疑啊。 真的只有25个相同吗?在整整24小时视频中这25长度几乎不到1秒钟。我们进一步看一下!...等等…… 这两个图像看起来是一样啊!但是他们为什么没有标记为匹配呢?我们可以把其中一个减去另外一个来找出不同之处。这个减法是对每个像素红、绿、蓝分别做减法。...反向图像搜索网站显然使用是类似的技术,这些网站只是抓取他们遇到网络和哈希图像。由于同一张图片在互联网上可能存在多种不同分辨率和剪裁,所以检查其他具有相同哈希东西则更为方便。...这意味着我们哈希函数需要: 足够宽松,两个仅因为压缩而产生噪声哈希是相同 足够灵敏,两个相邻哈希不同 这可能很复杂。

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高阶实战 | 如何用Python检测伪造视频

我用两个字典类型变量进行计数。一个跟踪我已经看到,另一个跟踪所有完全相同。当我逐个浏览每一时,首先检查以前是否看过这一。...然而,匹配数量看起来实在太低了,值得怀疑啊。 真的只有25个相同吗?在整整24小时视频中这25长度几乎不到1秒钟。我们进一步看一下!...等等…… 这两个图像看起来是一样啊!但是他们为什么没有标记为匹配呢?我们可以把其中一个减去另外一个来找出不同之处。这个减法是对每个像素红、绿、蓝分别做减法。...反向图像搜索网站显然使用是类似的技术,这些网站只是抓取他们遇到网络和哈希图像。由于同一张图片在互联网上可能存在多种不同分辨率和剪裁,所以检查其他具有相同哈希东西则更为方便。...这意味着我们哈希函数需要: 足够宽松,两个仅因为压缩而产生噪声哈希是相同 足够灵敏,两个相邻哈希不同 这可能很复杂。

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H.264学习笔记

TS流与PS流区别在于TS流包结构是固定长度,而PS流包结构是可变长度。PS包与TS包在结构上这种差异,导致了它们对传输误码具有不同抵抗能力,因而应用环境也有所不同。...其手段是构建一个预测,并将其中当前数据减去。...04 简单预测 最简单时域预测,是使用一个(预测器,Predictor)预测当前,从当前减去预测,直接得到残余: 这种预测方法缺点是,残余信息量很大。...具体做法可能是,将当前MxN块和搜索区域中所有可能MxN块进行比较,从中选取最匹配块。一个流行判断“匹配准则是,将两个块进行相减得到残余,残余Energy越低匹配度越高。...参考是先前就编码好一个,在时间维上,参考可以在过去或者未来。参考中以当前宏块为中心区域被搜索,寻找最佳匹配。 最佳匹配照度、色差采样,被从当前宏块中减去,这样就产生了一个残余宏块。

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目标跟踪基础:两张图片相似度算法

在跟踪中,下一目标要和上一目标做一个匹配,才能确定是同一个目标。那么同样是行人,如何确定检测框是同一个目标呢?可以对检测框目标与上一针所有检测框目标进行相似度匹配。...接下来,将每个像素灰度与平均灰度进行比较,将比平均灰度像素标记为1,比平均灰度像素标记为0。最终,将这些二进制结果组合成一个固定长度哈希,用于表示图像。...通过计算两个图像哈希汉明距离,可以衡量图像相似度。这些哈希算法主要适用于简单图像相似度比较和快速图像检索任务。它们具有计算效率高、哈希固定长度、对图像变换具有一定鲁棒性等优点。...Siamese网络由于最后一层使用 sigmoid 激活函数,它输出一个范围在 0 到 1 之间。接近 1 相似度得分意味着两个输入是相似的,接近 0 相似度得分意味着两个输入不相似。...图核方法旨在衡量不同图之间相似性或距离。图核方法基于图结构和属性信息,通过将图数据映射到一个高维向量空间中进行计算。这样可以使用向量空间中传统机器学习算法进行图比较和分类。

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即将开源STD:用于3D位置识别的稳定三角形描述子

,这些关键具有从几次连续扫描中累积点云数据,因此无论特定激光雷达扫描模式如何,都会增加点云密度。...B、 循环候选搜索 由于可以从关键中提取数百个描述子,为了快速查询和匹配描述符,我们使用哈希表存储所有描述子,使用描述子中具有旋转和平移不变性六个属性计算哈希键值,它们分别是边长l12、l23...pb1、pb2、pb3)自然匹配,然后,通过此点对应关系,我们可以通过奇异分解(SVD)轻松计算这两个关键之间相对变换T=(R,T): 为了提高鲁棒性,我们使用RANSAC来找到最大化正确匹配描述子数量变换...所有数据都是在城市环境中使用具有不同扫描线机械旋转激光雷达收集。我们将我们方法与其他两个全局描述符进行比较:Scan Context 和M2DP。我们每10将这些数据集累加为一个关键。...为了加快描述符查询和匹配,我们使用哈希表作为数据存储所有历史描述子,这避免了在循环搜索中构建k-D树,与其他全局描述子相比,STD不仅在公共数据集上表现更好,而且对不同环境和激光雷达类型适应性更强

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深入理解计算机系统(3.8)------数组分配和访问

上一篇博客我们讲解了汇编语言中过程(函数)调用实现。理解数据如何在调用者和被调用者之间传递,以及在被调用者当中局部变量内存分配以及释放是最重要。那么这篇博客我们将讲解数组分配和访问。...它有两个效果:   ①、它在存储器中分配一个 L*N 字节连续区域,这里 L 是数据类型 T 大小(单位为字节)   ②、A 作为指向数组开头指针,如果分配连续区域起始地址为 xa,那么这个指针就是...也就是说,如果 P 是一个执行类型 T 数据指针,P 为 xp,那么表达式P+i 为 xp+L*i,这里 L 是数据类型T大小。   ...上面例子中,leal 指令用来产生地址,而 movl 用来引用存储器(除了第一种和最后一种情况,前者是复制一个地址,后者是复制索引);最后一个例子说明可以计算同一个数据类型结构中两个指针之差,结果是除以数据类型大小后...之前C编译器不允许在声明数组时,将长度定义为一个变量,而只能是常量,不过当前C/C++编译器已经开始支持动态数组,但是C++编译器依然不支持方法参数。

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Unity基础教程系列(新)(四)——测量性能(MS and FPS)

具有一个主要通道,该通道与单个定向光源一起使用,然后在上面渲染其他通道。发生这种情况是因为这是一个老式前向渲染通道。动态批处理无法处理这些不同Pass,因此不会被使用。...还可以通过为其赋予Min属性将其最小设置为零。持续时间为零将导致每切换到不同功能。 ? ? (函数持续时间) 从现在开始,我们需要跟踪当前功能激活时间,并在需要时切换到下一个功能。...可以使用if-else块执行此操作,每个块都返回适当结果。 ? 通过将名称(以int形式)与函数数组长度减去一个(与最后一个函数索引匹配长度进行比较,可以使该方法与函数名称无关。...但是,每次更新每个点都要这样做,这会带来很多不必要额外工作。 进度是一个0–1,我们将使用从第一个提供函数插入到第二个函数。...我们可以为此使用Vector3.Lerp函数,将两个函数结果和进度传递给它。 ? Lerp是线性插缩写。它将在两个函数之间产生一个直线恒速转换。

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Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:6~11

让我们将此任务分为两个部分: 通过将图像描述符保存到文件构建数据库 加载数据库并扫描查询图像描述符和数据库中描述符之间匹配项 我们将在接下来两个小节中介绍这些任务。...然后,无论何时摄像机捕获新,我们都可以从参考图像中减去,并取该差绝对,以便获得该中每个像素位置运动测量值。 如果任何区域与参考图像有很大不同,我们可以得出结论,给定区域是运动对象。...ranges 此参数是一个列表,该列表指定每个通道要使用范围(包括下限和排除上限)。 ranges列表长度必须是channels列表长度两倍。...嗯,这是一个不断更新 3D 空间中对象姿态估计过程,通常使用六个变量:三个变量表示对象 3D 平移(即位置),以及其他三个变量代表其 3D 旋转。...您可能需要花一些时间尝试以下修改(一次进行一次),以便了解 ANN 准确率如何受到影响: 通过修改RECORDS变量更改训练样本数量。 通过修改EPOCHS变量更改训练周期数量。

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【JavaEE初阶】TCPIP协议(二)

16位总长度(total length):描述了一个IP数据长度(头+载荷)这个长度减去前面的IP报头长度就是载荷长度一个完整TCP/udp数据长度。...接收方:数据链路层,针对两个数据进行分用,得到两个IP数据报,交给网络层,网络层针对这俩IP数据报进行解析,把里面的载荷拼成一个,交给传输层。 16位标识(id):唯一标识主机发送报文。...实际偏移字节数是这个 * 8 得到。因此,除了最后一个报文之外,其他报文长度必须是8整数倍(否则报文就不连续了)。...地址管理 IP地址分为两个部分,网络号和主机号 网络号:标识网段,保证相互连接两个网段具有不同标识; 主机号:标识主机,同一网段内,主机之间具有相同网络号,但是必须有不同主机号; 即通常情况下...MTU MTU是一个数据链路层数据,它表示了能够承载数据最大长度。(载荷长度) 载荷具体多长,和使用物理介质有很大关系。当然也和数据链路层使用协议有很大关系。

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ICCV2021|STMN:双记忆网络提升视频行人ReID性能

,随后使用输入行人特征 减去该聚合特征达到抑制背景噪声作用,具体过程如下: 2.2 时间记忆模块 由于使用空间记忆模块对行人特征进行处理时,是独立进行操作,作者认为这样处理无法捕捉视频序列中时序上下文信息...记忆模块中key向量并不清楚应该如何与输入行人特征进行匹配,在这种情况下,模型可能会单一选择其中一个记忆向量,而忽略了其他向量更新,如下图所示: 为了解决这个问题,作者提出了如下记忆传播损失...: 该损失通过在两个记忆模块匹配概率矩阵中设置一个最大最小差距阈值,强制网络在训练期间访问和更新所有的记忆向量,避免出现上图左侧中只更新中间向量情况。...其中对于MARS数据集,作者首先将训练集分成了两个子集,身份占比为500/125,并使用这些身份对应7075/1223个序列作为训练集和验证集,对于查询序列,是从上一步划分出来验证集中随机选择200...随后使用两个模块记忆向量对行人特征进行细化和增强,使其更加专注于学习行人身份特征。同时为了提高记忆模块存储质量,作者还提出了一种记忆传播损失缓解记忆模块冗余现象。

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一个通用多相机视觉SLAM框架设计和评估

根据它们位置,组成摄像机组摄像机可以具有重叠视场,利用了重叠图像计算强度特征,将重叠图像区域关联到属于场景中特定3D点特征组,而不是独立地使用组成摄像机特征,这与大多数现有的摄像机系统不同...跟踪和建图 初始化之后,每个新输入都会相对于上一个关键进行跟踪,通过词袋匹配算法计算上一个关键和当前之间间对应关系,由于多视图特征包含来自不同相机多个描述子,因此使用描述子中值进行匹配...如果在上一个关键地图点wPi和当前观测zk之间找到足够3D-2D匹配,我们使用方程(3)计算zk Plucker 坐标[qk qk0],并通过广义 PnP求解一组约束条件估计当前绝对姿态...后端 后端对应于通过最大化关于变量后验概率给出观测Z优化关键位姿 X 和地标 L 初始估计优化框架。...,对使用自定义相机架收集真实世界数据集进行了广泛评估,这些数据具有各种具有挑战性条件。

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瞧瞧webp图像强大预测算法

进行有损压缩时,WebP 会将图片划分为两个 8x8 色度像素宏块和一个 16x16 亮度像素宏块。在每个宏块内,编码器基于之前处理宏块预测冗余动作和颜色信息。...通过图像关键运算,使用宏块中已解码像素来绘制图像中未知部分,从而去除冗余数据,实现更高效压缩。...WebP 无损压缩 WebP 无损压缩采用了预测变换、颜色变换、减去绿色变换、彩色缓存编码、LZ77 反向参考等不同技术来处理图像,之后对变换图像数据和参数进行熵编码。...减去绿色变换 “减去绿色变换”从每个像素红色、蓝色减去绿色。当此变换存在时,解码器需要将绿色添加到红色和蓝色。 彩色缓存编码 无损 WebP 压缩使用已经看到图像片段重构新像素。...如果没有找到对应匹配,可以使用本地调色板,同时本地调色板也会不断更新最近使用颜色。

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【目标跟踪】匈牙利算法

在多目标跟踪 Multiple Object Tracking 中,其目的主要是为了进行之间多个目标的匹配,其中包括新目标的出现,旧目标的消失,以及前一与当前目标 id 匹配。...一、偶图最大匹配 图论中有提及相关问题。其中最经典问题之一男女匹配问题。 问:如何尽可能多让男女都可以匹配上? 解释:线段表示双方可以匹配 首先按照顺序对男、女进行匹配。...最终匹配结果为红线匹配结果 二、指派问题 匈牙利算法解决问题概述:有 n 项不同任务,需要 n 个工人分别完成其中 1 项,每个人完成任务成本不一样。如何分配任务使得花费成本最少?...,减去最小;如果有零被交叉,那么把这个最小加上去。...3.2、独立 0 元素最多个数等于能覆盖所有的 0 元素(第 3 步) 独立 0 元素指的是位于不同不同零元素.即同一行,同一列虽然可以有多个0,但它们只能有一个是独立0元素 这个也比较好理解

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串口调试工具--UartAssit

运算表达式 这里运算表达式,特指具有返回基于类C语言语法规则计算表达式。...不同是,return返回后就会终止当前BLOCK后面的语句,而echo返回之后会继续执行BLOCK后面的语句。如果一个BLOCK中执行了多次echo,则每次返回数据会追加到之前返回数据后面。...如: \[{ int x,y; //定义两个强类型整形变量 int z=100; //定义一个初值为100强类型整形变量 char *str1="abc";//定义一个null-teminated字符串...2个字节command数据;而在应答模板中需要复制这两个字节内容作为应答数据一部分。...功能描述:从指定位置(当前指令offset偏移地址,或者模板字段注解名对应指令数据段)处,拷贝指定长度为len数据块;长度参数len可以省略,如果使用偏移地址拷贝,则省略长度参数时将拷贝数据直至指令末尾

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AirVO:一种抗光照干扰点线视觉里程计

为了对动态光照具有鲁棒性,该系统利用卷积神经网络(CNN)和图神经网络(GNN)检测和匹配可靠和信息丰富角点。...并使用特征匹配网络(例如SuperGlue)将它们与最后一个关键进行匹配,同时我们也提取线特征。...跟踪样本点可以跟踪长度不同线段,但当前SLAM系统通常使用光流来跟踪样本点,在光照条件迅速或剧烈变化时性能较差。...关键选择 观察到我们系统中使用基于学习数据关联方法能够追踪具有大基线两个,因此与其他VO或视觉SLAM系统中使用跟踪策略不同,仅将当前与最近关键进行匹配,这可以减少跟踪误差。...OIVIO数据集在隧道和矿井中收集了视觉惯性数据使用了所有九个序列地面真实,这些真实由Leica TCRP1203 R300获取,平移误差性能如表I所示。

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距离和相似性度量在机器学习中使用统计

闵可夫斯基距离比较直观,但是它与数据分布无关,具有一定局限性,如果 x 方向远远大于 y 方向,这个距离公式就会过度放大 x 维度作用。...举个维基百科上例子: ? 还可以用简单匹配系数来表示两点之间相似度——匹配字符数/总字符数。 在一些情况下,某些特定相等并不能代表什么。...如何一个函数 h(x) 表示词语给予信息量呢?第一,肯定是与 p(x) 相关,并且是负相关。...满足这两个条件函数肯定是负对数形式: ? 对假设一个发送者要将随机变量 X 产生一长串随机传送给接收者, 接受者获得平均信息量就是求它数学期望: ? ? 这就是熵概念。...设有一个未知分布 p(x), 而 q(x) 是我们所获得一个对 p(x) 近似,按照 q(x) 对该随机变量各个进行编码,平均长度比按照真实分布 p(x) 进行编码要额外长一些,多出来长度这就是

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Pandas 秘籍:6~11

检查索引对象 如第 1 章,“Pandas 基础”中所讨论,序列和数据每个轴都有一个索引对象,用于标记。 有许多不同类型索引对象,但是它们都具有相同共同行为。...它接受所有列名并转置它们,因此它们成为新最里面的索引级别。 请注意,每个旧列名称仍如何通过与每个状态配对标记其原始。3 x 3数据中有 9 个原始,这些被转换为具有相同数量值单个序列。...在数据的当前结构中,它无法基于单个列中绘制不同组。 但是,第 23 步显示了如何设置数据,以便 Pandas 可以直接绘制每个总统数据,而不会像这样循环。...当数据具有DatetimeIndex时,将出现更多选择和切片机会。 准备 在本秘籍中,我们将使用部分日期匹配选择和切片带有DatetimeIndex数据。...可以在步骤 4 中使用这些期间,而不用pd.Grouper按日期分组。 具有日期时间索引数据具有to_period方法,可以将时间戳转换为期间。 它接受偏移别名确定时间段的确切长度

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视频技术快览 0x1 - 视频编码

一般就是即将编码块左边块、上边块、左上角块和右上角块,通过将这些块与编码块相邻像素经过多种不同算法得到多个不同预测块 然后再用编码块减去一个预测块得到一个个残差块 最后,取这些算法得到残差块中像素绝对加起来最小块为预测块...# H264 码流结构 # 码流格式 Annexb 格式 使用起始码表示一个编码数据开始,其本身不是图像编码内容,只是用来分隔用 起始码有两种,一种是 4 字节“00 00 00 01”,一种是...个字节作为长度标识,用来表示编码数据长度 # NALU 为了能够将一些通用编码参数提取出来,不在图像编码数据中重复,H264 设计了两个重要参数集: SPS(序列参数集) 主要包含是图像宽...内预测就是利用这个特点来进行,通过利用已经编码相邻像素预测待编码像素,最后达到减少空间冗余目的。 # 不同块大小内预测模式 视频编码是以块为单位进行。...与 16 x 16 亮度块不同是,块大小不同,所以参考像素数量会不同。 # 内预测模式选择 对于每一个块或者子块,可以得到预测块,再用实际待编码减去预测块就可以得到残差块。

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