最近写一个代码的时候，发现cvDFT在32位下比64位下速度还快，觉得很不可思议。于是查看了OpenCV的源代码，发现了如下的说明：
//On Win64 optimized versions of DFT and DCT fail the tests (fixed in VS2010)
看来是VS2008在优化的时候会让OpenCV的DFT和DCT出错，不得已禁用了编译器代码优化，从而速度较慢。
唉~看来毕业的时候得用VS2010了~
作者： hymike
OpenCV 2.4.2 imdecode/cvDecodeImage 的 BUG及解决方案
OpenCV是很好用的开源库，不过，还是有一些BUG的~
比如，今天遇到的问题是，imdecode的执行速度很慢。
照理来说，imdecode是从内存解析一幅图像，应该比cvLoadImage还快（或者至少不慢）。
但实际上，执行的时候却是imdecode慢很多（一张图片要1秒以上）。而且很奇怪的是，在某些机器很快，某些机器就很慢。而且调用了不同版本的OpenCV速度也不同。
为什么呢？本着质疑的原则，开始查看OpenCV的源代码。
imdecode的实现在modules\highgui\src\loadsave.cpp中。结果，发现opencv也是先将内存数据写到文件然后再读取的……这不是偷懒么orz
不过，逻辑上没有问题，算法上却犯二了……OpenCV2.4.2及之前版本在实现这个函数的时候，申请了一个临时文件（C:\user\用户名\AppData\Local\Temp\下的ocvXXXX.tmp文件，其中XXXX是0~F的16进制数）。然后写这个文件，然后读。关键是，没有删除！原因是因为临时文件可能不存在（本意是如果形如ocvXXXX.tmp的文件都存在了，那么就不能再新建了，所以返回空不作操作，实际上不会走到这一步），所以最后不一定需要删除文件。于是写OpenCV的小朋友这里为了程序稳定就没有删除临时文件。如图所示：
结果就是：如果调用imdecode次数越多，速度越慢。超过65535次则每次需要枚举65535个临时文件是否存在。。这个时间对系统而言大致是1秒吧~
当然，写OpenCV的小朋友还是意识到了这个问题，至少2.4.5开始这部分代码就改成判断临时文件名是否为空，不为空则删除了。这样就不会产生临时文件堆积的问题了~
anyway，结论就是：
如果想从内存里面直接解析一幅图像，还是乖乖自己写到文件再读取吧~可以模仿opencv去向系统申请临时文件的说~（GetTempPathA和GetTempFileNameA函数）
那些戏剧性的事情~
1）高一暑假学游泳，属于刚刚能游50米的那种；然后高二开学学校举行游泳比赛，因为班级成员人数不足被拉去凑数（4×50接力）。。结果，一共就4个班凑齐了4个人游接力。因为我游得最慢，所以虽然我们班其它三个人速度不错，但是还是屈居第二。结果，戏剧性的一幕出现了，第一名的队伍被判犯规（好像是说中途碰到了泳池壁），被取消成绩，于是我们就成为了第一名……所以，我还是获得过游泳比赛冠军的：）虽然现在扔进水里就会被淹死了吧= =
2）高一参加科技节的凝胶滴定实验（生物），就是老师示范一遍，大家模仿一遍，看谁的实验结果最好看……按照班级顺序进行比赛的，所以到我们班（10班，最后一个）。其实大家都做得差不多。然后老师打分，结果好多都同分。这时候学生会的人就要老师给出一二三名，老师看了看评分表，然后看了看我们（只剩我们刚做完实验还没回班级），就说，那就他们第一吧：） 于是，就这么拿到了这个比赛的第一名= = 后来，班主任还让我用这个第一名去申请学校科技新苗，我觉得比较rp，所以就没申。
finding a job
目前找工作的公司及相关进展：
阿里：笔试（因为试卷原因没印出来）->面试*2->offer
微软：笔试->挂
google：机试*2（第一次被判抄袭orz）->面试*1->面试*2->面试*2->挂
腾讯：电面*2->笔试->面试*2->offer
百度：笔试->面试*3->offer
联想：面试（没去面，因为人在上海）
虹软：笔试->面试->等消息
爱奇艺：笔试->面试（两次让去面试都有事情冲突……）
雅虎北研：笔试->面试*3->面试（技术总监）->等消息
网易有道：笔试（因为要先听宣讲会，而宣讲会人满了只能在外面等，于是直接翘了）
hulu：笔试->挂
微策略：笔试->面试*2->终面->offer
创新工厂：笔试->挂
目前已挂：微软、hulu、创新工程、google
目前已翘：联想、爱奇艺、网易有道
目前已拒：阿里、微策略、百度、雅虎北研
目前等消息：虹软（目测皆挂）
目前已签：腾讯
last update：20131220
test for code
class Solution {
public:
struct info
{
int id;
int step;
};
void gen(vector
{
vector
vector
if(c[id].size()==0)
{
v.push_back(vstr[id]);
res.push_back(v);
return;
}
int i,j;
for(i=0;i
// Start typing your C/C++ solution below
// DO NOT write int main() function
vector
vector
if(start==end) //start is end
{
v.push_back(start);
res.push_back(v);
return res;
}
unordered_map
unordered_map
unordered_set
vector
dict.insert(start);
dict.insert(end);
int id=0,i,j,k;
for(iter_s=dict.begin();iter_s!=dict.end();++iter_s)
{
vstr.push_back(*iter_s);
mp.insert(make_pair(*iter_s,id));
id++;
}
int nStart, nEnd;
iter_m = mp.find(start);
nStart = iter_m->second;
iter_m = mp.find(end);
nEnd = iter_m->second;
int len = start.length();
int nTotal = mp.size();
vector
int *step = new int [nTotal];
for(i=0;i
q.push(temp);
while(!q.empty())
{
cur=q.front();
q.pop();
if(cur.step>=nMin) continue;
string str = vstr[cur.id];
for(i=0;i
if(step[id]<=cur.step) continue;
if(step[id]!=cur.step+1)
{
temp.id=id;
temp.step=cur.step+1;
q.push(temp);
step[id]=cur.step+1;
if(id==nEnd) nMin = cur.step+1; //find end
}
c[id].push_back(cur.id);
}
}
}
if(c[nEnd].size()==0) //no result
{
delete[]c;
delete[]step;
return res;
}
gen(vstr,c,nEnd,res);
delete[]c;
delete[]step;
return res;
}
};
25th anniversary of birth
所谓年过半百的一半。
所谓男性晚婚年龄的开始。
希望下一个25年（如果还有的话），能够真正变得成熟，学着成为一个大人。
but，还是回到眼前比较实际：
26岁前的目标：
1）工作offer
2）paper->顺利毕业
3）妹子？！
一年后回来看看完成地怎么样吧~~
home hot home
魔都真热！
话说最近魔都连着4天40℃+，于是今天的39.6℃就显得不那么热了。到底有多热呢？下面举两个小例子：
1）回家当然就要舒舒服服洗个热水澡啦~于是打开龙头，咦，热水器这么快就热了？虽然温度比往年差了点，年久了老化了吧：）于是洗了一分钟不到，突然被烫了……原来刚才那是常温的水，后来才是真的热水啊~
2）晚上发现有点起风了，于是很happy的跑到阳台上去吹风，结果：阵阵热浪扑面而来，这感觉就跟站在空调外机外面吹一样。要不要这么热啊！都已经晚上了诶！
anyway，看来得7×24小时空调了……往年那个37度不开空调盖被子睡觉的少年啊，你现在怎么就成了35度就热坏了的死胖子了呢！
不过，home sweet home，最后的暑假开始了。。第0x00天
汉明距离的快速计算方法
首先，所谓汉明距离，是说两个01串之间不相同的0和1的个数。
比如： 1 1 0 1 1 和 1 0 1 0 1 的汉明距离就是3（中间三位不相同）
那么，怎么快速计算汉明距离呢？
这里给出三个方法，均以两个unsigned __int64的数a和b的汉明距离来做例子：
1）参考文章：http://crane.is-programmer.com/posts/17830.html
unsigned __int64 nHammingDist=a^b;
nHammingDist = (nHammingDist & 0x5555555555555555UI64) + ((nHammingDist>>1) & 0x5555555555555555UI64);
nHammingDist = (nHammingDist & 0x3333333333333333UI64) + ((nHammingDist>>2) & 0x3333333333333333UI64);
nHammingDist = (nHammingDist & 0x0f0f0f0f0f0f0f0fUI64) + ((nHammingDist>>4) & 0x0f0f0f0f0f0f0f0fUI64);
nHammingDist = (nHammingDist & 0x00ff00ff00ff00ffUI64) + ((nHammingDist>>8) & 0x00ff00ff00ff00ffUI64);
nHammingDist = (nHammingDist & 0x0000ffff0000ffffUI64) + ((nHammingDist>>16) & 0x0000ffff0000ffffUI64);
nHammingDist = (nHammingDist & 0x00000000ffffffffUI64) + ((nHammingDist>>32) & 0x00000000ffffffffUI64);
2）如果上述汉明距离需要频繁计算，那么，打表法不失为一种好方法。考虑到打表的大小要尽可能贴近L1缓存限制，所以考虑8bit计算一次：
static int Ham_count[256]={0,1,1,2,1,2,2,3,1,2,2,3,2,3,3,4,1,2,2,3,2,3,3,4,2,3,3,4,3,4,4,5,1,2,2,3,2,3,3,4,2,3,3,4,3,4,4,5,2,3,3,4,3,4,4,5,3,4,4,5,4,5,5,6,
1,2,2,3,2,3,3,4,2,3,3,4,3,4,4,5,2,3,3,4,3,4,4,5,3,4,4,5,4,5,5,6,2,3,3,4,3,4,4,5,3,4,4,5,4,5,5,6,3,4,4,5,4,5,5,6,4,5,5,6,5,6,6,7,
1,2,2,3,2,3,3,4,2,3,3,4,3,4,4,5,2,3,3,4,3,4,4,5,3,4,4,5,4,5,5,6,2,3,3,4,3,4,4,5,3,4,4,5,4,5,5,6,3,4,4,5,4,5,5,6,4,5,5,6,5,6,6,7,
2,3,3,4,3,4,4,5,3,4,4,5,4,5,5,6,3,4,4,5,4,5,5,6,4,5,5,6,5,6,6,7,3,4,4,5,4,5,5,6,4,5,5,6,5,6,6,7,4,5,5,6,5,6,6,7,5,6,6,7,6,7,7,8};
unsigned __int64 temp=a^b;
uchar *uch=(uchar*)&temp;
int i,nHammingDist=0;
for(i=0;i<8;i++)
{
nHammingDist+=Ham_count[uch[i]];
}
3）如果CPU支持sse4.2指令集的话，可以用sse扩展指令快速计算（intel core 2以上CPU/amd 推土机以上CPU）
#include
int nHammingDist=_mm_popcnt_u64(a^b);
那么，上述三种快速算法的时间代价分别是多少呢？
测试方法：1,000个256bit数，每个在100,0000个256bit数中间找最近的那个数。计算总计花费的时间。（单核2.8GHz intel core i5 460m）
下面是实验结果：
方法1: 56s
方法2: 53s
方法3: 34s
由此可见，打表法比折半计算稍快（实际如果多线程同时处理的话，方法2会比方法1快10%以上，因为方法1需要ALU计算，而方法2基本不需要ALU）
方法3的利用sse4.2指令的方法是最快的，但需要CPU支持（不过按照电脑每5年左右会淘汰一次的角度来看，过几年就都支持了）
总结：算法再快，不如CPU硬件实现快……
wordpress日志中添加音乐
自从有了HTML5，文章中插入音乐变得异常简单了~只需几行代码，外加“格式工厂”等音频转码软件即可~
其中a.ogg和a.mp3对应的都是url。具体浏览器支持的音频格式可以参见w3school。
类似的，视频插入也可以用video标签~HTML5真是太方便了~~