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1/whisper释义： v. 耳语；私下说，密谈；飒飒地响；造谣 n. 耳语（声）；轻柔的声音；谣传；（诗、文）飒飒声；蛛丝马迹，暗示 2/whisper用法例句： It"s rude to whisper during the meeting. 会议期间小声私语是不礼貌的。 When the breeze blew, the palm-fronds would whisper. 微风吹来，棕榈叶片发出簌簌的低吟。 3/whisper短语有： in a whisper低声地，悄声地

TTS-whisperhu~YEYEhu~heohbaby就更西内给哇nobaby农吧路几能kei太比起他拉呢农能吧来特比吐moonlight(特比吐moonlight）来r吧拉波能怒比切的漂r比切嘎滴ki打嘛搜一把米更来r的噶几哇hi比出呢呐耨也starlight素就组内多r里没耨hiang呢对也新脏re卡就素噶哦b搜（nonono）一家呢口碑开给(yeahyeahyeah)呢撒秒西呆能Lips送塞等桥龙呆口能农能kiss等怒呢hiang古yuo...囊猛得里给Ooh...桑桥呐拖内给大噶梦quomyFavorite一损干内个内给忙嘿配米素落给内给白嘿guonggyo噶几不打呐耨也不素给搜安gyo搜Tonight送撒gyo就能内个内给内个耨给办嘿一间个孙gyo哇阿噗米莫读得撒浪jyo波里给卡内个r又里嫩起门耨卡呐给多r康撒就给西gi落恩拉bua没卡几就疼内嘛没内给破哟就类ong怒力噶多就类扑读嫩耨呀lips漂r弱本桥龙塞秒西耨能kiss吐怒呢敢古you...yeahbabylt"sforyou.yeah桑桥呐拖内给大噶梦quomyFavorite一损干内个内给忙嘿配米素落给内给白嘿guonggyo噶几不打呐耨也不素给搜安gyo搜Tonight送撒gyo就能内个内给内个内给办嘿特能慢跟耨给几木忒吧多闹莫木huang个能新素能一嫩giMYheartbeat拿耨嫩送扭噶推耨嘛噶他哟gi耨哇呐一落尅当吐里吐表哈~屋里嘛内古木r桑桥呐拖内给大噶梦quomyFavorite一损干（you..）内个内给忙嘿配米素落给内给白嘿guonggyo噶几不打呐耨也不素给搜安gyo搜(安gyo搜~)Tonight送撒gyo就能内个内给内个内给办嘿木多内给大噶梦桥MYFavorite安搜拉r内个内给忙嘿配米素落给内给白嘿guonggyo噶几不打呐耨也不素给搜安gyo搜(安gyo搜~)Tonight送撒gyo就能内个内给内个内给办嘿

whisper的发音为什么P发成b的音都是这样的，s后面的清辅音似乎都发成相应的浊辅音那样，例如：sky听起来好像是[sgai]student听起来好像是[sdju:du0259nt]speak听起来好像是[sbi:k]等等。

　　细分曲面过程并不对OpenGL典型的几何图元（点、线和三角形）进行操作，而是使用一个新的图元（在OpenGL 4.0版本中新增的），称为patch。patch由流水线中所有活动的着色阶段处理。相比起来，其它图元类型仅仅被顶点、片段和几何着色器处理，而旁通细分曲面阶段。实际上，如果有任一细分曲面着色器是活跃的，那么传递任何其它几何类型会产生一个GL_INVALID_OPERATION错误。相反地，如果企图渲染一个patch而没有任何细分曲面着色器（明确地说是一个细分曲面计算着色器；我们会看到细分曲面控制着色器是可选的），那么将也会得到一个GL_INVALID_OPERATION错误。　　patch仅仅是传入到OpenGL的一列顶点列表，该列表在处理期间保存它们的次序。当用细分曲面与patch进行渲染时，使用像glDrawArrays()这样的渲染命令，并指定从绑定的顶点缓存对象（VBO）将被读出的顶点的总数，然后为该绘制调用进行处理。当用其它的OpenGL图元进行渲染时，OpenGL基于在绘制调用中所指定的图元类型而隐式地知道要使用多少顶点，比如使用三个顶点来绘制一个三角形。然后，当使用一个patch时，需要告诉OpenGL顶点数组中要使用多少个顶点来组成一个patch，而这可以通过使用glPatchParameteri()进行指定。由同一个绘制调用所处理的patch，它们的尺寸（即每个patch的顶点个数）将是相同的。　　void glPatchParameteri(GLenum pname, GLint value);　　/**　　* 使用value来指定一个patch中的顶点个数。pname必须设置为GL_PATCH_VERTICES。　　* 如果value小于零或大于GL_MAX_PATCH_VERTICES，将会产一个GL_INVALID_ENUM的错误。　　* 一个patch的默认顶点个数是三。如果一个patch的顶点个数小于参数value值，那么该patch将被忽略，从而不会有几何图形产生。　　*/　　要指定一个patch，使用类型GL_PATCHES输入到任一OpenGL绘制命令。以下代码描述了发射两个patch，每个patch含有四个顶点，然后通过glDrawArrays绘制命令进行渲染。　　复制代码　　GLfloat vertices[][2] = {　　{-0.75f, -0.25f}, {-0.25f, -0.25f}, {-0.25f, 0.25f}, {-0.75f, 0.25f},　　{0.25f, -0.25f}, {0.75f, -0.25f}, {0.75f, -0.25f}, {0.75f, 0.25f}, {0.25f, 0.25f}　　};　　glBindVertexArray(VAO);　　glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, sizeof(vertices), vertices, GL_STATIC_DRAW);　　glVertexAttribPointer(vPos, 2, GL_FLOAT, GL_FALSE, 0, BUFFER_OFFSET(0));　　glPatchParameteri(GL_PATCH_VERTICES, 4);　　glDrawArrays(GL_PATCHES, 0, 8);　　每个patch的顶点首先由当前绑定的顶点着色器处理，然后用于初始化数组gl_in，这个变量在细分曲面控制着色器中被隐式地声明。gl_in中的元素个数与由glPatchParameteri()所指定的patch大小相同。在一个细分曲面着色器内部，变量gl_PatchVerticesIn提供了gl_in中的元素个数（就好比使用sizeof(gl_in) / sizeof(gl_in[0])进行查询）。

准确地说，whisper里的p读音是不送气的，发这个音的时候，喉部紧张，送出的气流微弱，并不是浊化，声带并没有明显的振动。如：spider 蜘蛛spaceship 宇宙飞船spinach 菠菜spoon 药匙spell 拼写。

，性凉，有润肠利尿之效，适合糖尿病者食用；低卡路里摄入，爱美美眉不用担心发胖；相对于口香糖而言无污染，★保持清新口气★有益保护牙齿，促进口腔健康★更低热量，减少卡路里摄入★带给您亲近自然的水果花香气息★清凉口感，思维更清晰产品口味：西柚、葡萄、草莓、茉莉花、玫瑰花、康乃馨、哈密瓜、薄荷Whisper活力薄荷糖口号：澎湃酷爽，清新无限

sawyer和sara共同拍摄Whisper sawyer和sara共同拍摄电影《低语》（Whisper），这也是他们首次在银幕上合作。《低语》（Whisper）是部独立拍摄的恐怖类型电影，这部电影已经于5月16日在菲律宾上映，并且将在8月于欧洲上演。 Josh Holloway 饰演Max，他想和他的未婚妻Roxanne“只羡鸳鸯不羡仙”。（Roxanne就是越狱里的sara啦）无奈他有杀人罪名，得不到银行贷款，其他人也落井下石，所以不得不铤而走险，和Roxanne还有另外两个罪犯绑架了一个富有女人的儿子，把他藏到了一个废弃的夏令营营地。而这背后还有一个神秘的第五人，是他策划的整件绑架。他的名字叫做Jason（哈哈，如果他的名字叫Jacob就有意思了！），在他们等待赎金的时候，他们一个个听到了幽灵般的低语，然后就一个接一个的死去。。那孩子似乎有可怕的神秘力量。当这一切发生，Max和Roxanne必须做出抉择：是保护他？还是杀了他？

据我的了解，Whisper并不是一种舞蹈。我推测你可能是想问关于Whisper Challenge，这是一种流行的娱乐游戏，参与者需要戴上耳机听音乐，然后试图读出其他人嘴唇所说的话，而其他人则模仿耳机中音乐的节奏和动作来模拟嘴唇的动作，让参与者更难以听清。这是一种有趣的挑战游戏，也可以用于语言学习和沟通技能的训练。

低语；窃窃私语；飒飒的声音

Millennium 是这个

歌曲名:Whisper歌手:River Dogs专辑:RiverdogsEvanescence - WhisperCatch me as I fallSay you"re here and it"s all over nowSpeaking to the atmosphereNo one"s here and I fall into myselfThis truth drives meInto madnessI know I can stop the painIf I will it all awayIf I will it all awayDon"t turn away(Don"t give in to the pain)Don"t try to hide(Though they"re screaming your name)Don"t close your eyes(God knows what lies behind them)Don"t turn out the light(Never sleep never die)I"m frightened by what I seeBut somehow I knowThat there"s much more to comeImmobilized by my fearAnd soon to beBlinded by tearsI can stop the painIf I will it all awayIf I will it all awayDon"t turn away(Don"t give in to the pain)Don"t try to hide(Though they"re screaming your name)Don"t close your eyes(God knows what lies behind them)Don"t turn out the light(Never sleep never die)Fallen angels at my feetWhispered voices at my earDeath before my eyesLying next to me I fearShe beckons meShall I give inUpon my end shall I beginForsaking all I"ve fallen forI rise to meet my endDon"t turn away(Don"t give in to the pain)Don"t try to hide(Though they"re screaming your name)Don"t close your eyes(God knows what lies behind them)Don"t turn out the light(Never sleep never die)http://music.baidu.com/song/8931700

歌曲名:Whisper歌手:A Fine Frenzy专辑:One Cell In The Sea我们相爱一年了，OH，YEAHRunning the raceLike a mouse in a cageGetting nowhere but I"m tryingForging aheadBut I"m stuck in the bedThat I made so I"m lyingBut if you keep real closeYeah, you stay real closeI will reach youI"m down to a whisperIn a daydream on a hillShut down to a whisperCan you hear me still豆豆，我爱你，世界因你而美丽，人生因你而精彩Eager to please,Trying to be what they needBut I"m so very tiredI"ve stopped trying to findAny peace in my mindBecause it tangles the wiresBut if you keep real closeYeah, you stay real closeI will reach youI"m down to a whisperIn a daydream on a hillShut down to a whisperCan you hear meCan you hear me stillThe sound tires on my lipsTo fade away into forgettingI"m down to a whisperIn a daydream on a hillShut down to a whisperCan you hear meCan you hear meI"m down to a whisperIn a daydream on a hillShut down to a whisperCan you hear meCan you hear me stillhttp://music.baidu.com/song/2141650

歌曲名:Whisper歌手:刘婉莹专辑:Sunny Days我们相爱一年了，OH，YEAHRunning the raceLike a mouse in a cageGetting nowhere but I"m tryingForging aheadBut I"m stuck in the bedThat I made so I"m lyingBut if you keep real closeYeah, you stay real closeI will reach youI"m down to a whisperIn a daydream on a hillShut down to a whisperCan you hear me still豆豆，我爱你，世界因你而美丽，人生因你而精彩Eager to please,Trying to be what they needBut I"m so very tiredI"ve stopped trying to findAny peace in my mindBecause it tangles the wiresBut if you keep real closeYeah, you stay real closeI will reach youI"m down to a whisperIn a daydream on a hillShut down to a whisperCan you hear meCan you hear me stillThe sound tires on my lipsTo fade away into forgettingI"m down to a whisperIn a daydream on a hillShut down to a whisperCan you hear meCan you hear meI"m down to a whisperIn a daydream on a hillShut down to a whisperCan you hear meCan you hear me stillhttp://music.baidu.com/song/16581378

歌曲名:Whisper歌手:Shelly Moore Band专辑:Underground SoundEvanescence - WhisperCatch me as I fallSay you"re here and it"s all over nowSpeaking to the atmosphereNo one"s here and I fall into myselfThis truth drives meInto madnessI know I can stop the painIf I will it all awayIf I will it all awayDon"t turn away(Don"t give in to the pain)Don"t try to hide(Though they"re screaming your name)Don"t close your eyes(God knows what lies behind them)Don"t turn out the light(Never sleep never die)I"m frightened by what I seeBut somehow I knowThat there"s much more to comeImmobilized by my fearAnd soon to beBlinded by tearsI can stop the painIf I will it all awayIf I will it all awayDon"t turn away(Don"t give in to the pain)Don"t try to hide(Though they"re screaming your name)Don"t close your eyes(God knows what lies behind them)Don"t turn out the light(Never sleep never die)Fallen angels at my feetWhispered voices at my earDeath before my eyesLying next to me I fearShe beckons meShall I give inUpon my end shall I beginForsaking all I"ve fallen forI rise to meet my endDon"t turn away(Don"t give in to the pain)Don"t try to hide(Though they"re screaming your name)Don"t close your eyes(God knows what lies behind them)Don"t turn out the light(Never sleep never die)http://music.baidu.com/song/2572654

歌曲名:Whisper歌手:A Fine Frenzy专辑:One Cell In The Sea我们相爱一年了，OH，YEAHRunning the raceLike a mouse in a cageGetting nowhere but I"m tryingForging aheadBut I"m stuck in the bedThat I made so I"m lyingBut if you keep real closeYeah, you stay real closeI will reach youI"m down to a whisperIn a daydream on a hillShut down to a whisperCan you hear me still豆豆，我爱你，世界因你而美丽，人生因你而精彩Eager to please,Trying to be what they needBut I"m so very tiredI"ve stopped trying to findAny peace in my mindBecause it tangles the wiresBut if you keep real closeYeah, you stay real closeI will reach youI"m down to a whisperIn a daydream on a hillShut down to a whisperCan you hear meCan you hear me stillThe sound tires on my lipsTo fade away into forgettingI"m down to a whisperIn a daydream on a hillShut down to a whisperCan you hear meCan you hear meI"m down to a whisperIn a daydream on a hillShut down to a whisperCan you hear meCan you hear me stillhttp://music.baidu.com/song/14865927

中文意思耳语，谐音尔玉，尔玉就是玺，用这个当微信名估计是喜欢易烊千玺的

whisper微信名寓意是低语。whisper的基本意思是“低声说”、“耳语”，指轻柔地或悄悄地说话，也可指只作出说话的口形和语气，但没有出声。引申可表示“流传”、“悄悄地传开”、“告密”。用这个词来当作微信名的用意应该是想表达一种潮流风范和神秘感。词汇用法：1、whisper的基本意思是“低声说”“耳语”，指轻柔地或悄悄地说话，也可指只作出说话的口形和语气，但没有出声。引申可表示“流传”“悄悄地传开”“告密”。2、whisper可用作及物动词，也可用作不及物动词。用作及物动词时，接名词、代词或that从句作宾语。也可接双宾语，其间接宾语可由介词to引出，还可接以动词不定式充当补足语的复合宾语,还可引出直接引语。3、whisper可用于被动结构。4、whisper用作名词时意思是“低语,耳语,私语”，引申还可表示“传闻,谣言”，是可数名词,常与不定冠词a连用，可用于复数形式。5、whisper还可作“轻柔的飒飒风声”解，只用于单数形式。

whisper耳语=尔玉=玺=易烊千玺（哈哈哈我也用这个）

时洛:（ID:Evil)粉丝称其“时崽”两年前离家出走，被余邃带进电竞行业，曾经把余邃当做职业信仰，但是没过多久战队解散，因为种种原因被卖到其他战队，两年后余邃回国和其重新组成free战队。“我们想要为人们提供一种表达内心想法的特殊方式。”Whisper联合创始人迈克尔·海沃德说道：“每个人都有秘密，但却不一定有能分享秘密的途径，这些秘密憋在心里容易对心理和身体造成一定的损伤，于是我们提供了一个渠道。不管是喜悦、悲伤或者愤怒，任何情感可以在这里得到宣泄和回应。”主要功能：众所周知，在社交网络上一般都会使用自己的真实姓名和资料，那么，想在社交网络上保持活动的同时还保持匿名，似乎是不可能的事情。不过，Whisper已将两者结合在一起，帮助用户分享自己的秘密。首先，需要选择一张图片作为秘密的背景图片，通过Whisper内置的图片滤镜对图片进行整修；然后，用户可以在图片背景上写上自己想要分享的秘密，并使用特殊字体显示；最后，点击“分享”按钮就可以匿名发布秘密。

whisper[英]['wu026aspu0259(r)][美][u02c8hwu026aspu025a,u02c8wu026as-]vt.低声说; 私语; 密谈，密谋坏事; 私下说;vi.沙沙地响; 耳语; 密谈;n.低语，耳语; 飒飒声; [医]嗫音; 传闻;第三人称单数：whispers过去分词：whispered现在进行时：whispering过去式：whispered

whisper不浊化是原先的浊音改用耳语发出。根据查询相关资料显示，whisper的清音仍然是清音。清浊对立依然存在。whisper作名词表示低语，耳语，私语，可用作及物动词和不及物动词，表示低声说，悄悄说，耳语，私语。

重新发送是Repost, video是视频，影像 其他遇到情况可以查词典

因为这个是他当时电竞游戏的ID。余邃:(ID:Whisper)人称“余渣男”，时洛的职业领路人，曾承诺签时洛一辈子，结果因为前任对象的不做人导致战队解散被迫卖掉时洛，背负骂名转会欧洲，两年后终于回国，成立free战队。《FOG（电竞）》原作漫漫何其多，以电竞为素材讲述了两个情窦初开的少年，如何因电竞相识相知最后相互守望的故事。前几年电子竞技逐渐进入人们的话题中，我们年轻人喜爱电竞，更喜爱电竞精神。早几年的dota2到《英雄联盟》的大火，直至如今连手游《王者荣耀》也成为了全民游戏。不得不说，这样设定的一部作品让笔者十分有兴趣观看下去。作品简介：作品讲述了，在端游“FOG”的风靡下，电竞少年时洛众叛亲离，跟所有不羁的十七岁少年一样，我们的时洛也在这个世界里追寻能够证明自己存在的地方。这个时候他却遇到了自己的领路人余邃。余邃虽然一开始只是因为时洛的表哥希望余邃能够帮助一下时洛，让他走上正途。但却发现小小年纪的时洛十分有天赋，便通过种种途径让他加入了自己的战队。

今天是五月一日劳动节，我非常高兴，因为让我们放假三天!于是，我和我的几个好朋友商量商量。准备下午一起去玩。等啊，盼啊，终于到了下午，我把我的好朋友找来，对他们说：“我和我爸爸说好了，下午他带我们一起去金山桥旁边的一个叫凤凰山的风景区，那是新建好的，我们可以在哪里的草地上玩。”他们听了，都拍手称好。于是，我们准备下午要用的东西。我想：我们可以在草地上打牌啊，我连忙拿了一副扑克牌，带了一点吃的，又拿了一瓶水就出发了。我们来到了这个风景区，先映入眼帘的是两旁的花，有红的、紫的、黄的，姹紫嫣红，漂亮极了。我们又往前走，发现了一个用木板做成的屋子，如果累了，可以在里面休息，我想还可以遮风挡雨呢。接着我们又来到了一座假山，旁边有一块非常大的石头，上面写着“凤凰山”山上有很多新栽的树木，我眼前仿佛看到了一把把将要撑开的绿绒大伞，游人在树下乘凉、嬉戏。从下往上看，全部都是绿色，假山像披了一件绿袍子。我们在半山腰上的一块绿地上坐了下来，开始打牌。正当我们玩的高兴时，听见有人在敲钟，于是，我们好奇的跑过去，到了那里一看，有一个小亭子，中间挂了一个大钟，四面都有一根很长的木棍。谁想敲钟都可以。只是那里人很多，我们只好等，终于到我们了，我们三个一起用手举起木棍，使劲一敲。“咚”的一声。那声音真的是震耳欲聋了。我们双手捂着耳朵，笑得是那样的开心。不知不觉已经夕阳西下，我们玩得太兴奋了，已经忘记了时间。我们依依不舍地离开了这个美丽的地方。今天是我最高兴的一天。

n. 私语；谣传；飒飒的声音当人名就是音译一下，按照发音对应成中文，不改变这个单词本身在英语里的意思的，

Whisper是一款社交应用程序，它允许用户匿名分享消息和秘密。用户可以选择将消息发送给特定的人或发布到公共流中。该应用程序还提供了一个聊天功能，使用户可以与其他人进行匿名聊天。使用Whisper时，用户可以创建一个帐户并设置自己的个人资料。然后，他们可以浏览公共流以查看其他用户发布的消息，并选择是否要回复或分享这些消息。如果用户想要与特定的人交流，他们可以通过Whisper发送私人消息。该应用程序还提供了一个“发现”功能，使用户可以查找与自己兴趣相关的内容和话题。此外，Whisper还提供了一些安全措施来保护用户隐私，例如不显示位置信息和禁止发布暴力、色情或骚扰内容。总之，Whisper是一款有趣而又有用的社交应用程序，它允许用户匿名分享消息和秘密，并与其他人进行匿名聊天。

据悉whisper=尔玉=玺=易烊千玺。2000年11月28日，易烊千玺出生于湖南怀化洪江市，“烊”在其家乡湖南怀化是“欢迎”的意思。为了迎接、纪念千禧年，家人为他取名易烊千玺 。2岁学艺，5岁开始学舞并开始在电视上表演节目。2005年11月，年仅5岁的易烊千玺参与北京电视台青少频道《才艺训练营》节目，获得周冠军。2007年5月，受中央电视台少儿频道《智慧树》栏目邀请，担任小老师。7月，参与北京电视台青少频道《八区主打星》暑期特别节目《小鬼当家》。8月，参与北京电视台《动感秀场》节目，担任小嘉宾。2008年2月，参与中央电视台《我与北京共微笑》晚会录制。7月，参与中央电视台少儿频道《成长在线》节目。8月，参与山西电视台《阳光少年》节目，获得冠军。

whisper微信名寓意是易烊千玺。易烊千玺，2000年11月28日生于湖南怀化，中国内地男歌手、舞者、演员，TFBOYS成员，就读于中央戏剧学院。2013年与王俊凯、王源组成少年偶像组合TFBOYS正式出道。2014年TFBOYS发布迷你专辑《青春修炼手册》深受大众喜爱，易烊千玺也随之吸引了众多粉丝。寓意的定义：《寓意》是北宋诗人晏殊创作的一首七言律诗。这是抒写别后相思的恋情诗。首联追叙离别时的情景。颔联寓情于景，回忆当年花前月下的美好生活。颈联叙述自己寂寥萧索的处境，揭示伊人离去之后的苦况。尾联表达对所恋之人的刻苦相思之情。微信网名的气质决定了你在其他网友眼中的个人形象，为自己取一个寓意好有内涵的微信名，可以让自己在他人心中拥有更深刻、更鲜明的印象，便于打造独特的人设，帮助你在网络上如鱼得水，结交更多良师益友。

whisper是“耳语，私语”的意思，易烊千玺的第一场演唱会叫“玊尔”倒过来是“尔玉”谐音“耳语”，“尔玉”是玺，所以也是网友用whisper也是对易烊千玺的喜爱。

“Whisper”在不同小说中有着不同的指代，以下为你介绍两本与“Whisper”有关的小说：1. 《你我手中的沙》是连载于17k小说网的一本都市言情类小说，作者是Whisper。2. 《fog电竞》：漫漫何其多的文，双男主，其中一个男主的游戏账号就叫Whisper。以上信息仅供参考，如果你想知道更多关于“Whisper”的信息，建议你通过更多的渠道进行查询。

余邃的ID是Whisper，是因为这个ID是他在电竞游戏中的昵称，而且这个昵称也和他的职业有关。他当时在电竞游戏中扮演的是狙击手角色，而狙击手在游戏中通常需要保持安静，以便更好地隐藏和攻击对手，因此他的昵称“Whisper”意为“低语”。这个昵称也和他背负的骂名有关，因为他曾经承诺签下时洛一辈子，但因为前任对象的不做人导致战队解散被迫卖掉时洛，因此他被指责为“渣男”，也成为了游戏中的笑柄。

whisper作及物动词时是耳语，私语的意思，耳语是尔玉的谐音，尔玉组在一起就是一个“玺”字，易烊千玺的玺，因此粉丝也会这样称呼。之所以叫“千玺”，是因为“千玺”与“千禧”同音，他在2000年出生，父母就给他改这个名字，表示“欢迎千禧年”，烊在他们家乡是“欢迎”的意思。扩展资料：易烊千玺早年经历：1、2000年11月28日，易烊千玺出生于湖南怀化洪江市，“烊”在其家乡湖南怀化是“欢迎”的意思。为了迎接、纪念千禧年，家人为他取名易烊千玺。2、2007年5月，受中央电视台少儿频道《智慧树》栏目邀请，担任小老师。7月，参与北京电视台青少频道《八区主打星》暑期特别节目《小鬼当家》。3、2008年2月，参与中央电视台《我与北京共微笑》晚会录制。7月，参与中央电视台少儿频道《成长在线》节目。8月，参与山西电视台《阳光少年》节目，获得冠军。

歌曲名:Whisper ()歌手:Considering Lily专辑:The Pieces FitEvanescence - WhisperCatch me as I fallSay you"re here and it"s all over nowSpeaking to the atmosphereNo one"s here and I fall into myselfThis truth drives meInto madnessI know I can stop the painIf I will it all awayIf I will it all awayDon"t turn away(Don"t give in to the pain)Don"t try to hide(Though they"re screaming your name)Don"t close your eyes(God knows what lies behind them)Don"t turn out the light(Never sleep never die)I"m frightened by what I seeBut somehow I knowThat there"s much more to comeImmobilized by my fearAnd soon to beBlinded by tearsI can stop the painIf I will it all awayIf I will it all awayDon"t turn away(Don"t give in to the pain)Don"t try to hide(Though they"re screaming your name)Don"t close your eyes(God knows what lies behind them)Don"t turn out the light(Never sleep never die)Fallen angels at my feetWhispered voices at my earDeath before my eyesLying next to me I fearShe beckons meShall I give inUpon my end shall I beginForsaking all I"ve fallen forI rise to meet my endDon"t turn away(Don"t give in to the pain)Don"t try to hide(Though they"re screaming your name)Don"t close your eyes(God knows what lies behind them)Don"t turn out the light(Never sleep never die)http://music.baidu.com/song/2775754

正确的写法是whisper，意思是低语。辅音字母组合wh在单字里发舌后软腭半元音/hw/的音，发音时，声带不振动，双唇略收圆，舌后部向软腭抬高，气流经过口腔，由双唇间空隙而出，上齿不能接触下唇。这个音是美国英语中大部分以wh-字母开头的单字的常用发音。whale 鲸white 白的wheel 轮子wheat 小麦whistle 口哨wheelchair 轮椅whisper 低语。

名词和动词。Whisper是英文单词，可以用在安静的场合，作为名词，它的意思是低声说话、窃窃私语的声音，作为动词，它意味着低声而密语或私语。whisper作名词表示低语，耳语，私语，可用作及物动词和不及物动词，表示低声说，悄悄说，耳语，私语。

whisper微信名寓意是低语。英 ["wu026aspu0259(r)] 美 ["wu026aspu0259r] 　 　n. 低语；窃窃私语；飒飒的声音vi. 低声说；窃窃私语；飒飒地响vt. 耳语；私语She said it in a whisper, so I didn"t hear.她是悄声说的，所以我没有听见。用法n. （名词）1、whisper用作名词时意思是“低语，耳语，私语”，引申还可表示“传闻，谣言”，是可数名词，常与不定冠词a连用，可用于复数形式。2、whisper还可作“轻柔的飒飒风声”解，只用于单数形式。

whisper[英][u02c8wu026aspu0259(r)][美][u02c8hwu026aspu025a,u02c8wu026as-]vt.低声说; 私语; 密谈，密谋坏事; 私下说; vi.沙沙地响; 耳语; 密谈; n.低语，耳语; 飒飒声; [医]嗫音; 传闻; 例句:Can"t you whisper? 你不能小声说话吗？

除此之外，whisper还可以用作名词，表示“耳语、私语”的意思。例如，有人在旁边耳语，你可以说：“他们正在交流whispers（私语）。”使用whisper这个单词，通常是指在不想被人听到的情况下，用低声或轻声的方式进行交流。这种交流方式通常只在亲密的人之间使用，例如夫妻、情侣、密友等。总之，whisper这个单词是一个非常常用的词汇，它代表了一种特定的交流方式和行为方式。在日常生活中，我们会经常使用它来表达自己的情感和意愿。在日常生活中，whisper也可以用来形容一些细微的声音或者行为。例如，一只蝴蝶在花丛中翩翩起舞，人们会说：“蝴蝶在whisper（耳语）着花儿的美丽。”使用whisper这个单词，通常是指在不想被人听到的情况下，用低声或轻声的方式进行交流。这种交流方式通常只在亲密的人之间使用，例如夫妻、情侣、密友等。使用whisper这个单词，通常是指在不想被人听到的情况下，用低声或轻声的方式进行交流。这种交流方式通常只在亲密的人之间使用，例如夫妻、情侣、密友等。

你好！翻译为：耳语；低声说出；私语希望能够帮到你！

“jump rope”的意思是：做跳绳游戏用的绳。这是一个短语，可以这么写rope jumping跳绳（运动）重点词汇解释jump　英 [du0292u028cmp] 美 [du0292u028cmp] 　 　n. 跳跃；跳动；上涨v. 跳越；暴涨例句：The athlete made a superb jump.翻译：运动员做了一个出色的跳跃。短语：jump prison 越狱Jump的ing形式为jumping。读法：英 ["du0292u028cmpu026au014b] 美 ["du0292u028cmpu026au014b] 1、v. 跳；跳过；（非正式）闯红灯；快速移动；猛地一动；猛涨；突然改变；略去；突然跳出正常位置；（非正式）突然袭击（某人）；跳上（车辆等）；欢跃；侵占；贸然做；（桥牌）跳叫；（非正式）助推启动；与（某人）发生性关系（jump 的现在分词）2、n. 跳，跳跃

nomatterwhat做让步状语.宾语从句其中；I主语realized谓语thatnomatterwhatlifethrowsourway，nomatterwhatlifethrowsourway是让步状语从句,personalgrowthsneverstopsDuringthistime时间状语

USB接口接电脑的USB接口然后装上写字板程序就可以了

是一个古董级的LINUX窗口管理程序TMW的类型说明头文件，里面定义了一堆什么整型啊、浮点类型啊、窗口结构啊、消息之类的最基本的数据类型。

DTO没有序列化？

已经有人回答 greatdoudou

不知道你们的问题解决了吗，但是如果以后有搜索到该问题的，请参考网页链接这个

PDO是过程数据的发送，实时，速度快，SDO则是服务数据的发送接收，实时性要求不高，主要用于从站的配置。、通过PDO映射，比如把0x201(Node ID 为 1）映射为发送索引为 0x6040 子索引为0x00 的数据字典对象，则直接把COB_ID 设置为 0x201就可以直接发送数据到Node 1 的0x6040 0x00 对象，而不需要使用SDO发送包括索引和子索引在内的数据。所以说PDO快速，实时。当然使用SDO同样可以发送，但是附加的索引信息占用了总线资源。

err灯亮就是总线有错误，请检查终止代码。检查SDO指令的参数。检查对象为只读还是只写。核查从站的状态。

采绐

经营杠杆系数(Degree of Operating Leverage; DOL) 经营杠杆系数(DOL)，也称营业杠杆系数或营业杠杆程度，是指 息税前利润 ( EBIT )的 变动率 相当于销售额变动率的倍数。麻烦采纳，谢谢!

operating leverage .经营资本的财务杠杆作用 经营杠杆；营运杠杆；营运贡杆例句筛选1.That is a demonstration of the operating leverage in the business .这表明了经营中的营业杠杆作用。2.Operating Leverage A measurement of the degree to which a firm or projectrelies on fixed rather than variable costs .营运贡杆衡量一家公司或一个项目依赖固定成本，而非可变成本的程度。

同学你好，很高兴为您解答！　　Operating Leverage营运贡杆衡量一家公司或一个项目依赖固定成本，而非可变成本的程度。　　对于各个投资领域内的专业人员，包括基金经理、证券分析师、财务总监、投资顾问、投资银行家、交易员等等，CFA非常重要；它直接证明了你的职业素养和能力，被投资业看成一个“黄金标准”,这一资格被认为是投资业界中具有专业技能和职业操守的承诺。考生考过CFA对自己将会有很大帮助。　　希望高顿网校的回答能帮助您解决问题，更多财会问题欢迎提交给高顿企业知道。高顿祝您生活愉快！

兼可Degree of Operating Leverage经营杠杆程度Degree of Operating Leverage经营杠杆系数Degree of Operating Leverage经营杠杆率

Operating Leverage经营杠杆operating leverage[英][ˈɔpəˌreɪtɪŋ ˈli:vəridʒ][美][ˈɑpəˌretɪŋ ˈlɛvərɪdʒ]营业挺率，营业杠杆作用。

一、特征点（角点）匹配图像匹配能够应用的场合非常多，如目标跟踪，检测，识别，图像拼接等，而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了，所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系，从而确定两幅图像的位置关系。角点匹配可以分为以下四个步骤：1、提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。2、提取描述子：对于检测出的角点，用一些数学上的特征对其进行描述，如梯度直方图，局部随机二值特征等。检测子和描述子的常用提取方法有：sift，harris，surf，fast，agast，brisk，freak，brisk，brief/orb等。3、匹配：通过各个角点的描述子来判断它们在两张图像中的对应关系，常用方法如 flann等。4、消噪：去除错误匹配的外点，保留正确的匹配点。常用方法有KDTREE，BBF，Ransac，GTM等。二、SIFT匹法的提出为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点，SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹式：取一幅图像中的一个SIFT关键点，并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T，则接受这一对匹配点。因为对于错误匹配，由于特征空间的高维性，相似的距离可能有大量其他的错误匹配，从而它的ratio值比较高。显然降低这个比例阈值T，SIFT匹配点数目会减少，但更加稳定，反之亦然。Loweratio的阈值为0.8，但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度变化的两幅图片进行匹配，结果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之间最佳，小于0. 4的很少有匹配点，大于0. 6的则存在大量错误匹配点，所以建议ratio的取值原则如下:ratio=0. 4：对于准确度要求高的匹配；ratio=0. 6：对于匹配点数目要求比较多的匹配；ratio=0. 5：一般情况下。三、常见的SIFT匹配代码1、vlfeat中sift toolbox中的vl_ubcmatch.c使用的是普通的欧氏距离进行匹配（该SIFT代码贡献自AndreaVedaldi）。2、Lowe的C++代码中使用的是欧氏距离，但是在matlab代码中为了加速计算，使用的是向量夹角来近似欧氏距离：先将128维SIFT特征向量归一化为单位向量（每个数除以平方和的平方根），然后点乘来得到向量夹角的余弦值，最后利用反余弦（acos函数）求取向量夹角。实验证明Lowe的办法正确率和耗时都很不错。同样，也可以采用knnsearch函数求最近点和次近点：knnsearch采用euclidean距离时得到的结果与lowe采用的近似方法结果几乎一致，正好印证了模拟欧氏距离的效果。3、Rob Hess的OpenSIFT采用了KDTREE来对匹配进行优化。4、CSDN大神v_JULY_v实现了KDTREE+BBF对SIFT匹配的优化和消除错误匹配：从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法- 结构之法 算法之道 - 博客频道 - CSDN.NET。5、OpenCV中features2d实现的SIFT匹配有多种matcher：VectorDescriptorMatcher，BFMatcher（Brute-force descriptor matcher），FernDescriptorMatcher，OneWayDescriptorMatcher，FlannBasedMatcher 等等。目前只知道采用knnsearch，提供了多种距离度量方式，具体区别不懂。

OpenMVG (open Multiple View Geometry)：开源多视角立体几何库，这是一个cv届处理多视角立体几何的著名开源库，信奉逗简单，可维护地，提供了一套强大的接口，每个模块都被测试过，尽力提供一致可靠的体验。地址：github文档：documentsopenMVG能够：解决多视角立体几何的精准匹配问题；提供一系列SfM需要用到的特征提取和匹配方法；完整的SfM工具链（校正，参估，重建，表面处理等）；openMVG尽力提供可读性性强的代码，方便开发者二次开发，核心功能是尽量精简的，所以你可能需要其它库来完善你的系统。openMVG分成了几个大的模块：核心库：各个功能的核心算法实现；样例：教你怎么用；工具链：也就是连起来用咯（乱序图像集的特征匹配，SfM，处理色彩和纹理）；#0. 安装（win10+VS2013）第一步当然是从github clone代码，然后按照 BUILD 说明操作，需要注意的是：template <class T> inline T operator|(T x, T y){return static_cast<T>(static_cast<int>(x) | static_cast<int>(y));};建议和opencv一起编译，方法是在CMakeLists.txt文件中修改相应选项为 ON，然后在cmake的GUI中添加一个叫OpenCV_DIR的入口，值就是你已经安装好的opencv的路径。openMVG写的非常不错，对Windows也提供了良好的支持，所以cmake之后用VS打开生成的openMVG.sln解决方案就可以进行编译了，编译的时间稍久。我用的VS2013不支持C++新特性：constexpr，所以建议你使用VS2015或更新版本，如果一定要用VS2013，可以这样做：在src/openMVG/cameras/Camera_Common.hpp文件中将有constexpr的地方直接去掉，或者改成模板函数也是可以的：运行样例，这里遇到一个坑：DenseStoraage.h line 86报错：R6010 Assertion failed，这是一个断言错误，在release模式下不会出现，但在debug模式下几乎是必现。原因嘛，打开Eigen给出的网址可以明确：数据结构未对齐（unaligned arrays）。这个问题对于刚接触openMVG的人来说还是很烦人的，openMVG代码很优雅，很多数据类型都是从模板类或函数延伸，通过虚函数扩展各项具体方法，而且非常强烈的依赖Eigen这个库，所以给定位问题带来了阻碍。经过一天的攻坚，最后大概确认了原因：regions.h这个文件中定义的Regions类包含了fixed-size vectorizable Eigen types的stl容器vector，按照Eigen提供的解决方法，需要做的是：//原来typedef std::vector<FeatureT> FeatsT;//改成typedef std::vector<FeatureT, Eigen::aligned_allocator<FeatureT>> FeatsT;//其它类似的地方都要改，包括返回vector的函数，最好也加上 EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW#1. 核心库#1.1 图像#Image ContaineropenMVG提供一个基本的类用作图像容器：Image<T>，T代表像素类型，这个类可以处理灰度，RGB，RGBA或者自定义类型的图像。用法很简单：// A 8-bit gray image:Image<unsigned char> grayscale_image_8bit;// Multichannel image: (use pre-defined pixel type)// A 8-bit RGB image:Image<RGBColor> rgb_image_8bit;// 8-bit RGBA imageImage<RGBAColor> rgba_image_8bit;Image<Rgba<unsigned char> > rgba_image2_8bit;这里的 RGBColor，RGBAColor等是openMVG基于Eigen定义好的类型，具体是定义在pixel_types.hpp中。#Image I/OopenMVG支持ppm/pgm,jpeg,png,tiff格式的图片文件，例子：Image<RGBColor> rgb_image_gray;bool bRet = ReadImage("Foo.imgExtension", &rgb_image);#Drawing operations用于在图像上画圆，椭圆，直线等。#1.2 数值openMVG重新包装了Eigen的基本类型和算法，以便更简单的调用。比如 Vec2代表一个二维点（char型）。#1.3 特征这个模块主要是提供特征容器的封装，包括特征，特征描述，关键点集等，基本都是模板类，比如顶一个sift特征描述子可以这样做：// SIFT like descriptortypedef Descriptor<float, 128> siftDescriptorData;#1.4 相机此模块提供不同的相机模型的抽象类，包括：#小孔相机模型最简单的相机模型，如图： 相机模型包括内参和外参，关键词也就是大家熟悉的几样：投影矩阵，旋转、平移矩阵，焦距、主点等，具体参见说明。 看一个例子：openMVG提供的PinholeCamera类：/// Pinhole camera P = K[R|t], t = -RCstruct PinholeCamera{//构造函数PinholeCamera(const Mat3 & K = Mat3::Identity(),const Mat3 & R = Mat3::Identity(),const Vec3 & t = Vec3::Zero()): _K(K), _R(R), _t(t){_C = -R.transpose() * t;P_From_KRt(_K, _R, _t, &_P);}PinholeCamera(const Mat34 & P){_P = P;KRt_From_P(_P, &_K, &_R, &_t);_C = -_R.transpose() * _t;}/// Projection matrix P = K[R|t]Mat34 _P;/// Intrinsic parameter (Focal, principal point)Mat3 _K;/// Extrinsic RotationMat3 _R;/// Extrinsic translationVec3 _t;/// Camera centerVec3 _C;};#1.5 多视角几何这部分是比较基础和重要的模块之一，包括了：多视角集几何中n（>=2）视角的求解算法；将这些求解算法综合起来以便进行鲁棒估计的通用框架——Kernel；文档中讲解了单应矩阵，本征矩阵，本质矩阵，位置矩阵等的概念，讲得非常好，建议仔细阅读文档。 简单的解释一下：单应矩阵：描述两个投影平面之间的关系；本征矩阵：同一个场景在两个相机成像下的关系，也就是物体上的点A在两个视角下成像位置的关系；本质矩阵：基于本征矩阵和内参矩阵建立，描述相机和本征矩阵位置之间的相对关系；位置矩阵：估计相机的绝对位置（被转化为一个最小化问题求解）；Kernel：一个将求解器、数据、度量方案等结合起来的类，这个类将用于鲁棒的估计以上的参数和矩阵；#1.6 线性规划一个用于求解多视角几何中线性优化（参数估计）的工具集，文档。#1.7 鲁棒估计提供一些列鲁棒估计方法，比如：Max-Consensus，Max-Consensus，AC-Ransac A Contrario Ransac等。#1.7 匹配提供的接口包括：NNS，K-NN，FLANN，KVLD，Cascade hashing Nearest Neighbor等。这些接口可用于在二维或三维点集，以及更高维的特征描述集中。#1.8 追踪多视几何里的追踪是指在一系列的图片中找到对应的特征点（同一点在不同视角下的位置）。#1.9 sfmopenMVG提供的sfm模块包含了处理SfM问题的一系列方法个数据存储接口，例如相机位置估计，结构测量，BA等。 SfM_Data类包含了SfM所有的输入：struct SfM_Data{/// Considered viewsViews views; // 包含图像文件名，id_view，id_pose，id_intrinsic，image size。/// Considered poses (indexed by view.id_pose)Poses poses; // 相机的三维位置/// Considered camera intrinsics (indexed by view.id_cam)Intrinsics intrinsics; // 相机内参/// Structure (3D points with their 2D observations)Landmarks structure; // 二维视图特征关联的3D点}下面是例子：#1. features_siftPutativeMatches这个样例做了这么几件事（直接翻译官方）：分别提取两张图像的SIFT特征（使用非免费的vlsift）并形成特征描述；根据特征描述子匹配两张图像上的特征点（BRUTE_FORCE_L2方法）；展示匹配结果；刚开始的时候会遇到Assertion failed断言错误，处理办法见上一篇文章。运行成功项目目录下会生成三个文件：00_images.jpg，01_features.jpg，02_siftMatches.svg。#2. features_affine_demo这个例子是图像MSER（参考）和TBMR特征提取的样例，MSER（Maximally Stable Extremal Regions）最大极值稳定区域是一种对图像灰度具有仿射变换不变性，也许也是这个样例起名的原因。TBMR（tree-based Morse regions）这个算法不是特别了解，具体可以在google学术中搜索。#3. features_image_matching这个样例给出了利用Image_describer接口提取特征描述子，并匹配和显示结果的样例。示例中可以选择SIFT，AKAZE_MLDB或者AKAZE算法，AKAZE介绍可看这里，是一种比SIFT更稳定的特征检测算法。程序中关于解析输入参数的部分可以注释掉（如果你是用过VS2013 debug），直接修改sImage_describer_type这个值以测试。#4. features_kvld_filter 和 features_repeatability这两个也是关于特征提取和匹配的，kvld这个例子中由于之前更改了regions.h中的内容，所以有些函数接口也要做相应改变，具体也是在vector中增加对齐函数选项。#5. multiview_robust_homography_guided 和 multiview_robust_fundamental_guided这两个样例是估计单应矩阵和本征矩阵的，并且能够根据这些信息反过来确定匹配点。两个样例运行时间都很长（分辨率教大时），第一个在用另外的照片时还遇到报错，大概是在DoG时出错，具体也没有细究了·····#6. exif_Parsing提取EXIF信息，编译后通过命令行执行，给出的参数格式：--imafile 你的照片路径，路径中使用/斜杠。另一篇：learn openMVG-安装和简介#7. multiview_robust_essential估计本质矩阵并计算3D结构。这个例子可以直接运行，生成的点云十分稀疏且不带颜色信息。

我用的是4.0的版本的，我用的时候在头文件加了#include<opencv2/xfeatures2d.hpp>using namespace cv::xfeatures2d;

到底是使用还是实现，实现的话直接看opencv的源码就好了。使用的话方法不一，传送门：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/08/2384843.html

CS 之　ＡＷＰ　　武 器：Magnum Sniper Rifle / AWP 　　使用方 ：警察/匪徒 　　价 格 ：4750 　　原产地 ：英国 　　口 径：.338 Lapua Magnum 　　弹夹容量：10发 　　载弹量 ：30发 　　射 速：０.８９发/秒 　　重量(装填)：6千克 　　子弹重量：16.2克 　　子弹出膛速度：3000英尺/秒 　　子弹出膛动能：7000焦耳 　　能否开镜：双倍镜 　　描述： 　　AWP是ＣＳ中狙击手使用频率最高的枪，一般来说都是一枪毙命。AWP并不便宜，不过以性能来说它确实是物有所值－－恐怖霸道的武器。

这几天继续在看Lowe大神的SIFT神作，看的眼花手脚抽筋。也是醉了！！！！实在看不下去，来点干货。我们知道opencv下自带SIFT特征检测以及MATCH匹配的库，这些库完全可以让我们进行傻瓜似的操作。但实际用起来的时候还不是那么简单。下文将对一个典型的基于OPENCV的SIFT特征点提取以及匹配的例程进行分析，并由此分析详细的对OPENCV中SIFT算法的使用进行一个介绍。OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下：读取图片-》特征点检测（位置，角度，层）-》特征点描述的提取（16*8维的特征向量）-》匹配-》显示其中，特征点提取主要有两个步骤，见上行黄子部分。下面做具体分析。1、使用opencv内置的库读取两幅图片2、生成一个SiftFeatureDetector的对象，这个对象顾名思义就是SIFT特征的探测器，用它来探测衣服图片中SIFT点的特征，存到一个KeyPoint类型的vector中。这里有必要说keypoint的数据结构，涉及内容较多，具体分析查看opencv中keypoint数据结构分析，里面讲的自认为讲的还算详细（表打我……）。简而言之最重要的一点在于：keypoint只是保存了opencv的sift库检测到的特征点的一些基本信息，但sift所提取出来的特征向量其实不是在这个里面，特征向量通过SiftDescriptorExtractor 提取，结果放在一个Mat的数据结构中。这个数据结构才真正保存了该特征点所对应的特征向量。具体见后文对SiftDescriptorExtractor 所生成的对象的详解。就因为这点没有理解明白耽误了一上午的时间。哭死！3、对图像所有KEYPOINT提取其特征向量：得到keypoint只是达到了关键点的位置，方向等信息，并无该特征点的特征向量，要想提取得到特征向量就还要进行SiftDescriptorExtractor 的工作，建立了SiftDescriptorExtractor 对象后，通过该对象，对之前SIFT产生的特征点进行遍历，找到该特征点所对应的128维特征向量。具体方法参见opencv中SiftDescriptorExtractor所做的SIFT特征向量提取工作简单分析。通过这一步后，所有keypoint关键点的特征向量被保存到了一个MAT的数据结构中，作为特征。4、对两幅图的特征向量进行匹配，得到匹配值。两幅图片的特征向量被提取出来后，我们就可以使用BruteForceMatcher对象对两幅图片的descriptor进行匹配，得到匹配的结果到matches中，这其中具体的匹配方法暂没细看，过段时间补上。至此，SIFT从特征点的探测到最后的匹配都已经完成，虽然匹配部分不甚了解，只扫对于如何使用OPENCV进行sift特征的提取有了一定的理解。接下来可以开始进行下一步的工作了。附:使用OPENCV下SIFT库做图像匹配的例程123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778// opencv_empty_proj.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include opencv.hpp>#include features2d/features2d.hpp>#includenonfree/nonfree.hpp>#includelegacy/legacy.hpp>#includeusing namespace std;using namespace cv;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){const char* imagename = "img.jpg";//从文件中读入图像Mat img = imread(imagename);Mat img2=imread("img2.jpg");//如果读入图像失败if(img.empty()){fprintf(stderr, "Can not load image %s ", imagename);return -1;}if(img2.empty()){fprintf(stderr, "Can not load image %s ", imagename);return -1;}//显示图像imshow("image before", img);imshow("image2 before",img2);//sift特征检测SiftFeatureDetector siftdtc;vectorkp1,kp2;siftdtc.detect(img,kp1);Mat outimg1;drawKeypoints(img,kp1,outimg1);imshow("image1 keypoints",outimg1);KeyPoint kp;vector::iterator itvc;for(itvc=kp1.begin();itvc!=kp1.end();itvc++){cout<<"angle:"<angle<<" "<class_id<<" "<octave<<" "<pt<<" "<response<<endl;}siftdtc.detect(img2,kp2);Mat outimg2;drawKeypoints(img2,kp2,outimg2);imshow("image2 keypoints",outimg2);SiftDescriptorExtractor extractor;Mat descriptor1,descriptor2;BruteForceMatcher<L2> matcher;vector matches;Mat img_matches;extractor.compute(img,kp1,descriptor1);extractor.compute(img2,kp2,descriptor2);imshow("desc",descriptor1);cout<<endl<<descriptor1<<endl;matcher.match(descriptor1,descriptor2,matches);drawMatches(img,kp1,img2,kp2,matches,img_matches);imshow("matches",img_matches);//此函数等待按键，按键盘任意键就返回waitKey();return 0;}

解决思路如下：sift匹配分为两部分，第一部分，sift特征点检测； 第二部分，sift对特征点进行描述。 我建议你用harris或者其他的特征点提取方法做第一部分，这样检测的特征点可能会多些。希望能够帮到你~

openCV的SIFT()不能用，版权问题，只需回退opencv的版本即可。 pip uninstall opencv-python pip uninstall opencv-contrib-python pip install opencv_python==3.4.2.16 pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 然后再打开一次python环境即可运行sift = cv2.SIFT()

你可以去 OpenCV论坛上看看。希望能帮到你！

算法效果比较博文 用于表示和量化图像的数字列表，简单理解成将图片转化为一个数字列表表示。特征向量中用来描述图片的各种属性的向量称为特征矢量。 参考 是一种算法和方法，输入1个图像，返回多个特征向量（主要用来处理图像的局部，往往会把多个特征向量组成一个一维的向量）。主要用于图像匹配（视觉检测），匹配图像中的物品。 SIFT论文 原理 opencv官网解释 实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。 其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。 对现实中物体的描述一定要在一个十分重要的前提下进行，这个前提就是对自然界建模时的尺度。当用一个机器视觉系统分析未知场景时，计算机没有办法预先知道图像中物体的尺度，因此我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述，获知感兴趣物体的最佳尺度。图像的尺度空间表达指的是图像的所有尺度下的描述。 KeyPoint数据结构解析 SURF论文 原理 opencv官网解释 SURF是SIFT的加速版，它善于处理具有模糊和旋转的图像，但是不善于处理视角变化和光照变化。在SIFT中使用DoG对LoG进行近似，而在SURF中使用盒子滤波器对LoG进行近似，这样就可以使用积分图像了（计算图像中某个窗口内所有像素和时，计算量的大小与窗口大小无关）。总之，SURF最大的特点在于采用了Haar特征以及积分图像的概念，大大加快了程序的运行效率。 因为专利原因，OpenCV3.3开始不再免费开放SIFTSURF，需要免费的请使用ORB算法 ORB算法综合了FAST角点检测算法和BRIEFF描述符。 算法原理 opencv官方文档 FAST只是一种特征点检测算法，并不涉及特征点的特征描述。 论文 opencv官方文档 中文版 Brief是Binary Robust Independent Elementary Features的缩写。这个特征描述子是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出的。主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对，将这些点对的灰度值的大小，组合成一个二进制串，并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。文章同样提到，在此之前，需要选取合适的gaussian kernel对图像做平滑处理。 1：不具备旋转不变性。 2：对噪声敏感 3：不具备尺度不变性。 ORB论文 OpenCV官方文档 ORB采用了FAST作为特征点检测算子，特征点的主方向是通过矩（moment）计算而来解决了BRIEF不具备旋转不变性的问题。 ORB还做了这样的改进，不再使用pixel-pair，而是使用9×9的patch-pair，也就是说，对比patch的像素值之和，解决了BRIEF对噪声敏感的问题。 关于计算速度： ORB是sift的100倍，是surf的10倍。 对图片数据、特征分布的一种统计 对数据空间(bin)进行量化 Kmeans 边缘：尺度问题->不同的标准差 捕捉到不同尺度的边缘 斑点 Blob：二阶高斯导数滤波LoG关键点(keypoint)：不同视角图片之间的映射，图片配准、拼接、运动跟踪、物体识别、机器人导航、3D重建 SIFTSURF

// 导入OpenCV模块var cv = require("opencv");// 读取图像var img1 = cv.imread("/sdcard/img1.jpg");var img2 = cv.imread("/sdcard/img2.jpg");// 创建SIFT检测器对象var sift = new cv.FeatureDetector("SIFT");// 检测图像中的关键点和描述符var keypoints1 = sift.detect(img1);var keypoints2 = sift.detect(img2);var descriptors1 = sift.compute(img1, keypoints1);var descriptors2 = sift.compute(img2, keypoints2);// 创建FLANN匹配器对象var matcher = new cv.Matcher("FlannBased");// 对两幅图像中的关键点进行匹配var matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2);// 筛选出最优的匹配结果var bestMatches = matcher.filterMatches(matches, 0.75);// 在两幅图像中绘制匹配结果var output = new cv.Mat();cv.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, bestMatches, output);// 保存匹配结果图像cv.imwrite("/sdcard/matches.jpg", output);以上代码中，我们使用了AutoJS的require()函数导入OpenCV模块，并使用cv.imread()函数读取了两幅图像。然后，我们创建了一个SIFT检测器对象，并使用它检测了两幅图像中的关键点和描述符。接着，我们创建了一个FLANN匹配器对象，并使用它对两幅图像中的关键点进行了匹配。最后，我们筛选出了最优的匹配结果，并使用cv.drawMatches()函数在两幅图像中绘制了匹配结果，并将结果保存到了本地。

解决思路如下：sift匹配分为两部分，第一部分，sift特征点检测； 第二部分，sift对特征点进行描述。 我建议你用harris或者其他的特征点提取方法做第一部分，这样检测的特征点可能会多些。希望能够帮到你~

在一定的范围内，无论物体是大还是小，人眼都可以分辨出来。然而计算机要有相同的能力却不是那么的容易，在未知的场景中，计算机视觉并不能提供物体的尺度大小，其中的一种方法是把物体不同尺度下的图像都提供给机器，让机器能够对物体在不同的尺度下有一个统一的认知。在建立统一认知的过程中，要考虑的就是在图像在不同的尺度下都存在的特征点。 在早期图像的多尺度通常使用图像金字塔表示形式。图像金字塔是同一图像在不同的分辨率下得到的一组结果其生成过程一般包括两个步骤： 多分辨率的图像金字塔虽然生成简单，但其本质是降采样，图像的局部特征则难以保持，也就是无法保持特征的尺度不变性。 我们还可以通过图像的模糊程度来模拟人在距离物体由远到近时物体在视网膜上成像过程，距离物体越近其尺寸越大图像也越模糊，这就是高斯尺度空间，使用不同的参数模糊图像（分辨率不变），是尺度空间的另一种表现形式。 构建尺度空间的目的是为了检测出在不同的尺度下都存在的特征点，而检测特征点较好的算子是Δ^2G(高斯拉普拉斯，LoG) 使用LoG虽然能较好的检测到图像中的特征点，但是其运算量过大，通常可使用DoG（差分高斯，Difference of Gaussina）来近似计算LoG。 从上式可以知道，将相邻的两个高斯空间的图像相减就得到了DoG的响应图像。为了得到DoG图像，先要构建高斯尺度空间，而高斯的尺度空间可以在图像金字塔降采样的基础上加上高斯滤波得到，也就是对图像金字塔的每层图像使用不同的参数σ进行高斯模糊，使每层金字塔有多张高斯模糊过的图像。 如下图，octave间是降采样关系，且octave(i+1)的第一张（从下往上数）图像是由octave(i)中德倒数第三张图像降采样得到。octave内的图像大小一样，只是高斯模糊使用的尺度参数不同。 对于一幅图像，建立其在不同尺度scale下的图像，也称为octave，这是为了scale-invariant，也就是在任何尺度都能有对应的特征点。下图中右侧的DoG就是我们构建的尺度空间。 为了寻找尺度空间的极值点，每一个采样点要和它所有的相邻点比较，看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。如图所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。 一个点如果在DOG尺度空间本层以及上下两层的26个领域中是最大或最小值时，就认为该点是图像在该尺度下的一个特征点。下图中将叉号点要比较的26个点都标为了绿色。 找到所有特征点后， 要去除低对比度和不稳定的边缘效应的点 ，留下具有代表性的关键点（比如，正方形旋转后变为菱形，如果用边缘做识别，4条边就完全不一样，就会错误；如果用角点识别，则稳定一些）。去除这些点的好处是增强匹配的抗噪能力和稳定性。最后，对离散的点做曲线拟合，得到精确的关键点的位置和尺度信息。 近来不断有人改进，其中最著名的有 SURF（计算量小，运算速度快，提取的特征点几乎与SIFT相同）和 CSIFT（彩色尺度特征不变变换，顾名思义，可以解决基于彩色图像的SIFT问题）。 其中sift.detectAndCompute()函数返回kp，des。 上图dog的shape为(481, 500, 3)，提取的特征向量des的shape为(501, 128)，501个128维的特征点。 该方法可以在特征点处绘制一个小圆圈。 https://blog.csdn.net/happyer88/article/details/45817305 https://www.jianshu.com/p/d94e558ebe26 https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html

OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下：读取图片-》特征点检测（位置，角度，层）-》特征点描述的提取（16*8维的特征向量）-》匹配-》显示其中，特征点提取主要有两个步骤，见上行黄子部分。下面做具体分析。1、使用opencv内置的库读取两幅图片2、生成一个SiftFeatureDetector的对象，这个对象顾名思义就是SIFT特征的探测器，用它来探测衣服图片中SIFT点的特征，存到一个KeyPoint类型的vector中。这里有必要说keypoint的数据结构，涉及内容较多，具体分析查看opencv中keypoint数据结构分析，里面讲的自认为讲的还算详细（表打我……）。简而言之最重要的一点在于：keypoint只是保存了opencv的sift库检测到的特征点的一些基本信息，但sift所提取出来的特征向量其实不是在这个里面，特征向量通过SiftDescriptorExtractor 提取，结果放在一个Mat的数据结构中。这个数据结构才真正保存了该特征点所对应的特征向量。具体见后文对SiftDescriptorExtractor 所生成的对象的详解。就因为这点没有理解明白耽误了一上午的时间。哭死！3、对图像所有KEYPOINT提取其特征向量：得到keypoint只是达到了关键点的位置，方向等信息，并无该特征点的特征向量，要想提取得到特征向量就还要进行SiftDescriptorExtractor 的工作，建立了SiftDescriptorExtractor 对象后，通过该对象，对之前SIFT产生的特征点进行遍历，找到该特征点所对应的128维特征向量。具体方法参见opencv中SiftDescriptorExtractor所做的SIFT特征向量提取工作简单分析。通过这一步后，所有keypoint关键点的特征向量被保存到了一个MAT的数据结构中，作为特征。4、对两幅图的特征向量进行匹配，得到匹配值。两幅图片的特征向量被提取出来后，我们就可以使用BruteForceMatcher对象对两幅图片的descriptor进行匹配，得到匹配的结果到matches中。至此，SIFT从特征点的探测到最后的匹配都已经完成，虽然匹配部分不甚了解，只扫对于如何使用OPENCV进行sift特征的提取有了一定的理解。接下来可以开始进行下一步的工作了。附:使用OPENCV下SIFT库做图像匹配的例程// opencv_empty_proj.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>#include<opencv2/nonfree/nonfree.hpp>#include<opencv2/legacy/legacy.hpp>#include<vector>using namespace std;using namespace cv;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){const char* imagename = "img.jpg";//从文件中读入图像Mat img = imread(imagename);Mat img2=imread("img2.jpg");//如果读入图像失败if(img.empty()){fprintf(stderr, "Can not load image %s ", imagename);return -1;}if(img2.empty()){fprintf(stderr, "Can not load image %s ", imagename);return -1;}//显示图像imshow("image before", img);imshow("image2 before",img2);//sift特征检测SiftFeatureDetector siftdtc;vector<KeyPoint>kp1,kp2;siftdtc.detect(img,kp1);Mat outimg1;drawKeypoints(img,kp1,outimg1);imshow("image1 keypoints",outimg1);KeyPoint kp;vector<KeyPoint>::iterator itvc;for(itvc=kp1.begin();itvc!=kp1.end();itvc++){cout<<"angle:"<<itvc->angle<<" "<<itvc->class_id<<" "<<itvc->octave<<" "<<itvc->pt<<" "<<itvc->response<<endl;}siftdtc.detect(img2,kp2);Mat outimg2;drawKeypoints(img2,kp2,outimg2);imshow("image2 keypoints",outimg2);SiftDescriptorExtractor extractor;Mat descriptor1,descriptor2;BruteForceMatcher<L2<float>> matcher;vector<DMatch> matches;Mat img_matches;extractor.compute(img,kp1,descriptor1);extractor.compute(img2,kp2,descriptor2);imshow("desc",descriptor1);cout<<endl<<descriptor1<<endl;matcher.match(descriptor1,descriptor2,matches);drawMatches(img,kp1,img2,kp2,matches,img_matches);imshow("matches",img_matches);//此函数等待按键，按键盘任意键就返回waitKey();return 0;}

Developer Default 默认安装类型,开发者机器Server only 仅作为服务器

mutual respect 相互尊重；互相尊重；尊重包容例句筛选1.At the heart of this new compact must be mutual respect and trust.这一新契约的核心必须是互尊互信。2.equality , mutual benefit , mutual respect for sovereignty and territorialintegrity.互相尊重领土和主权完整，互不侵犯。

100年后，人们会用钱吗

意思如下：TRANSPOSE：是移调功能，其实最好是不用。SYNTHSTRINGS：合成弦乐，音色类的DIZZSTRINGS：是弦乐的一种TOUCHRESPONSE：常说的力度键感应ENSEMBLEDISRORTION：音色，铜管乐类DISRORTIONGUITAR：失真吉他，也是音色BOWEDBASS：提琴贝司，低音提琴ACOUSTICBASS：原声贝司DEMONSTRARION：示范曲

【答案】：C以否定词起始的句子其主谓应倒装。另外按句子的意思，空白处应为“能够”。所以选C。

用in读不通啊,没有地方去居住用toin即live in

字面意思是无处可逃 意译为勇敢面对 追问： 有差别吗？ 说详细点

偶尔也是正常，重启游戏就可以，要是经常性的，可能就是电脑配置过低

在科技英语中常常见到在一个完整的句子后，由especially（或particularly， 下同）引出从句、词组或单词来强调主句的行为或状态的突出表现。怎样翻译这类句子的强调部分呢？请先看下句的三种译文： 　　It should be noted that any form of preheat adds to the welder"s difficulties and causes discomfort， particularly when welding at hight preheat temperature levels inside vessels. 　　1，应该指出，特别在容器内高温预热下施焊时，任何形式的预热都会增加焊工的困难和使他们身感不适。 　　2，应该指出，任何形式的预热都会增加焊工的困难和使他们身感不适，特别是在容器内高温预热下施焊时。 　　3，应该指出，任何形式的预热都会增加焊工的困难和使他们身感不适，在容器内高温预热下施焊时尤其如此。 　　比较这三种译文，译文1的缺点在于：原文的叙述方式是从一般到特殊，译文则超越一般情况，直接谈到特殊情况，与原文似有不符。译文2末尾的时间状语悬空，在语法上似无说明对象，读来令人有言有未尽之感。译文3表义正确，句子结构与原文一致，句尾用“如此”二字呼应前文，无句意残缺和语气停滞之感。译文3无疑是较好的，且这一汉译模式似可用于处理类似结构的所有英语句子。下面再举几个例子： 　　1）The decision to repair is not easy， especially in borderline cases. 　　作出返修的决定不是容易的，在可修可不修的情况下尤其如此。 　　2）Many code vessels are fabricated party in the shop and partly in the field， especially boilers. 　　许多规范容器的制造，部分是在工厂，部分是在现场进行的，锅炉尤其如此。 　　3）A visual inspection must be done carefully for the materials， especially 　　for those to be used in fabrication of pressure vessels. 　　必须对材料仔细进行外观检查，对制造压力容器所用材料尤需如此。 　　4）The shell parts of reactor pressure vessels have been often fabricated with formed plates welded together， especially in USA and Japan. 　　反应压力容器的壳体，历来常常是用成型钢板焊接而成的，在美国和日本尤其如此。

painful experience痛苦的经历很高兴为您解答希望对你有帮助 如果你对这个答案有什么疑问，请追问如果满意记得采纳哦·~~

《Peak》（Anders Ericsson）电子书网盘下载免费在线阅读链接:https://pan.baidu.com/s/1uJTYGIOg1sPeC8eRINuitQ 提取码:5lui书名：Peak作者：Anders Ericsson豆瓣评分：8.5出版社：Eamon Dolan/Houghton Mifflin Harcourt出版年份：2016-4-5页数：336内容简介：“This book is a breakthrough, a lyrical, powerful, science-based narrative that actually shows us how to get better (much better) at the things we care about.”—Seth Godin, author of Linchpin作者简介：K. Anders Ericsson (born 1947) is a Swedish psychologist and Conradi Eminent Scholar and Professor of Psychology at Florida State University who is internationally recognized as a researcher in the psychological nature of expertise and human performance.

人格特征。