在vtk下使用OpenGL绘图

先挂参考链接 https://blog.csdn.net/zgjorson/article/details/9132559

博主大体上是参照上面博客的,另外加了一些自己实现了功能,博客里面贴的有代码。

和参考博客有点儿不一样,上面博客使用的vtk5.2,博主使用的是vtk7(比起原博客注释了两行代码),另外博主添加了相机视角设置,OpenGL绘图也有区别。

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TeeChart2018 MFC 编译64位应用程序

网上的TeeChart破解只有v5和v8,而v5和v8只能用来编译32位程序,编译64位程序时虽然可以编译通过,但是运行会出错。如果想要编译64位的TeeChart MFC程序,那么就要使用2011年之后的版本。现在,2011年之后的版本没有破解,所以这篇博客只是提供一个评估版本,像是文中的效果,有水印存在,如果仅仅是调试程序,而非用于商业用途应该足够了。

挂上下载链接:TeeChart2018Eval完整包。安装好之后,在安装目录中可以找到32位控件teechart2018.ocx和64位控件x64/teechart201864.ocx,运行regsvr32 teechart201864.ocx注册它们就可以了。控件注册安装和使用与v5和v8一样,参见我前一篇博客

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TeeChart For MFC 安装与使用

首先挂上下载链接: TeeChart破解版(v5)。然后挂上一个演示工程:MFCTeeChart。然后是TeeChart8_ActiveX及安装使用方法

MFC TeeChart是用来画图的,能查到这个页面来的都知道,就不多介绍。下面抓哟介绍TeeChart的安装和使用。这其中还有一个小问题,就是以上两个版本只能用来编译32位程序,需要编译64位程序需要2011年之后的版本,目前只有评估版本,参见我的另一篇博客

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MBTI职业性格测试

MBTI职业性格测试是国际最为流行的职业人格评估工具,作为一种对个性的判断和分析,是一个理论模型,从纷繁复杂的个性特征中,归纳提炼出4个关键要素——动力、信息收集、决策方式、生活方式,进行分析判断,从而把不同个性的人区别开来。

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广义货币

广义货币(Broad money)是一个经济学概念。M0、M1、M2、M3都是用来反映货币供应量的重要指标。M1反映着经济中的现实购买力;M2同时反映现实和潜在购买力。若M1增速较快,则消费和终端市场活跃;若M2增速较快,则投资和中间市场活跃。中央银行和各商业银行可以据此判定货币政策。M1过高M2过低,表明需求强劲、投资不足,存在通货膨胀风险;M2过高而M1过低,表明投资过热、需求不旺,存在资产泡沫风险。

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立体视觉

立体视觉,版权声明,资源来自百度文库。

立体视觉是计算机视觉重要的分支,立体视觉的主要任务是通过二维图像恢复三维环境,是一项困难的逆向工程。博主很久之前看到过这份ppt,感觉非常nice也非常全面,Post上来以供分享学习。

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国有股、法人股、转配股

  按投资主体来分。我国上市公司的股份可以分为国有股,法人股和社会公众股。

  国有股指有权代表同家投资的部门或机构以国有资产向公司投资形成的股份。包括以公司现有国有资产折算成的股份。如截止1999年6月30日,沪市伊利股份(600887)国家持股3302.87万股,即指国有股。

  法人股指企业法人或具有法人资格的事业单位和社会团体以其依法可经营的资产向公司非上市流通股权部分投资所形成的股份。目前,在我国上市公司的股权结构中,法人股平均占20%左右。同上,沪市伊利股份(600887)境内法人持股3374.84万股,即指法人股。

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美国联邦储备系统(Feb)利率政策

美联储就是美国的“央行”。

1.储备金率(存款准备金率)

  • 储备金账户:美国所有吸收储户存款的金融机构都在美联储有一个储备金账户(Re-Serve Account)
  • 存款准备金率:美联储要求每个机构的储蓄金账户余额不得低于它所吸纳短期存款的一定比例,这个比例被称为存款准备金率

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人类简史(一)认知革命

文化在人类发展的历史中有着重要的历史低位,人类开始能够想象一些不存在的事物,那一刻开始,超过150人的团体被以这种方式组合起来,协同分工,最终统治地球。最初那一刻,犹如禁果,吃下时一切便不可阻挡。这就是认知革命。

——《人类简史·知善恶树》

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MTCNN进行人脸特征点检测和特征点提取

级联CNN提出与2015年,在目标检测领域有着很成功的应用。好久好久好久没看过目标检测了,今天被问到这个,临时翻论文到源码,发现还是很容易理解的。只是好久好久好久没玩Caffe,发现Caffe现在丰富了太多。这篇博客介绍的MTCNN人脸检测,就是基于Caffe平台的,与级联CNN有关,清楚所有技术细节之后,决定写一篇博客记录一下。

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图像跟踪(十一)CFWCR目标跟踪算法

时隔一年,再次回归目标跟踪领域,图像跟踪系列博客继续更新。目标跟踪领域在2017年发生了许多大事件,新老牛人提出了多个有趣的算法,这些在VOT2017中都有体现。这篇博客介绍的CFWCR算法取得了VOT2017比赛的第二名,CFWCR正是以MD大神的ECO(我之前的博客介绍过该算法)为Baseline的(CFWCR作者表示复现不了ECO的效果,这就很尴尬了),于是CFWCR的效果出来之后,就成为CF派系的重量级算法。

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