奋斗战斗机

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基于surf特征点的图像局部图像抽取

原理我们都知道著名的sift算法以及surf算法,但在当我们需要在海量数据中匹配点时,往往会出现很高的错误的匹配率,而且搜索算法的限制也是不可实用的方案,然而在使用其他图像特征进行搜索是比较可行的,而我们的人的眼睛在观察事物的时候也是有局部性的,使用这一特点,可搜索原图变化的图像,因为一张图,不可能全部地方都会被污染;这时候对图像进行分割是一个很重要的工作,下面就是结合surf算法的特征点来对图像进

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Step 1. Pinging after OSPF convergence网络拓扑结构定义(OspfNetwork)信道:PppLink100M PppLink10Mconfigurator:地址分配,IP地址由Ipv4NetworkConfigurator 模块分配给主机,该模块显示为configurator网络中的子模块。主机还需要知道彼此的MAC地址进行通信。host0-8: StandardHost 在INET中,主机通常用StandardHost NED类型表示,它是TCP /

Ribbon的重试机制

ribbon实现了负载均衡,如果访问某服务的A节点超时后,会触发ribbon的重试机制全局设置:ribbon: ReadTimeout: 6000 ConnectTimeout: 6000 MaxAutoRetries: 1 MaxAutoRetriesNextServer: 2局部设置:service-id: ribbon:     ReadTimeout: 6000    ...