Image Matching: An Application-oriented Benchmark

关于Matlab代码中,使用的数据:

前两个是图像index,第三个是匹配对内点个数,后面的12个数构成4*3的pose姿态矩阵

关于姿态,我们得到了剔除后的匹配对,

已知相机内参,使用如下,求出Rt

cv::findEssentialMat()

cv::recoverPose()

 

 

数据:

http://www.robots.ox.ac.uk/~mobile/IJRR_2008_Dataset/data.html

 

https://github.com/opencv/opencv_contrib/pull/2383

LOGOS: Local Geometric Support for High-Outlier Spatial Verification

2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

https://github.com/short-circuitt/LOGOS

 

图像检索---哈希方法全集:

https://github.com/willard-yuan/hashing-baseline-for-image-retrieval

 

github搜索局部特征

https://github.com/topics/local-features?o=desc&s=stars

https://github.com/topics/image-matching

 

opencv例子:

https://github.com/opencv/opencv_extra/tree/master/testdata/cv/detectors_descriptors_evaluation

https://stackoverflow.com/questions/21676260/opencv-sample-doesnt-work-detectors-descriptors-evaluation-cpp

https://answers.opencv.org/question/1593/adding-a-new-detectordescriptor-to-evaluation-sample/

 

特征匹配数据集:CVPR2019的挑战:

https://image-matching-workshop.github.io/challenge/ https://www.visuallocalization.net/benchmark/

https://www.visuallocalization.net/ https://github.com/tsattler/visuallocalizationbenchmark

ICP资料;点匹配:

https://github.com/gwang-cv/Point-Set-Matching-Registration-Material

3D点云资料:

https://github.com/Yochengliu/awesome-point-cloud-analysis

局部描述符资料:

https://github.com/shamangary/awesome-local-global-descriptor

人脸资料:

https://github.com/ChanChiChoi/awesome-Face_Recognition

MatConvNet----------L2-Net: Deep Learning of Discriminative Patch Descriptor in Euclidean Space -cvpr2017

https://github.com/yuruntian/L2-Net

作者其他相关:

http://gwang-cv.github.io/2018/10/28/Point%20Set%20Matching-Registration%20Benchmark/  有代码

MatConvNet 1.0-beta18 or higher( http://www.vlfeat.org/matconvnet/).

https://tongtianta.site/paper/1922#anchor_78

https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9998369.html

被引用:

https://xs.glgoo.99lb.net/scholar?cites=18331144065729754008&as_sdt=5,29&sciodt=0,29&hl=zh-CN

Weakly Supervised PatchNets: Describing and Aggregating Local Patches for Scene Recognition

https://github.com/wangzheallen/vsad

http://wangzheallen.github.io/

Repeatability is not enough: Learning affine regions via discriminability

https://github.com/ducha-aiki/affnet

Repeatability is not enough: Learning affine regions via discriminability

https://github.com/DagnyT/hardnet

https://github.com/empty16/hardnet.pytorch

Learning spread-out local feature descriptors

https://github.com/ColumbiaDVMM/Spread-out_Local_Feature_Descriptor

LF-Net: learning local features from images

https://github.com/vcg-uvic/lf-net-release

Geodesc: Learning local descriptors by integrating geometry constraints

https://github.com/lzx551402/geodesc

Human motion analysis with deep metric learnings

https://github.com/xrenaa/Human-Motion-Analysis-with-Deep-Metric-Learning

Learning deep descriptors with scale-aware triplet network

https://github.com/4uiiurz1/pytorch-scale-aware-triplet

Bingan: Learning compact binary descriptors with a regularized gan

https://github.com/maciejzieba/binGAN ---GAN的

Lmr: Learning a two-class classifier for mismatch removal

https://github.com/StaRainJ/LMR

mdBRIEF-a fast online-adaptable, distorted binary descriptor for real-time applications using calibrated wide-angle or fisheye cameras

https://github.com/urbste/mdBRIEF

A large dataset for improving patch matching

https://github.com/rmitra/PS-Dataset

Learning Compact Binary Descriptors with Unsupervised Deep Neural Networks

https://github.com/kevinlin311tw/cvpr16-deepbit

Learning and matching multi-view descriptors for registration of point clouds

http://www.cse.ust.hk/~zluoag/  --大佬,还发了GeoDesc

https://github.com/zlthinker/RMBP

An evaluation of feature matchers forfundamental matrix estimation

https://github.com/JiawangBian/FM-Bench

TS-Net: combining modality specific and common features for multimodal patch matching

https://github.com/ensv/TS-Net

The perfect match: 3d point cloud matching with smoothed densities

https://github.com/zgojcic/3DSmoothNet

Multi-task structure-aware context modeling for robust keypoint-based object tracking

http://www.zhaoliming.net/research/keypoint

High-precision localization using ground texture

https://microgps.cs.princeton.edu/

https://lg-zhang.github.io/

ALIGNet: partial-shape agnostic alignment via unsupervised learning

https://github.com/ranahanocka/ALIGNet

Learning Local Descriptors with a CDF-Based Dynamic Soft Margin

https://github.com/lg-zhang/dynamic-soft-margin-pytorch

大佬的--有很多特征点论文,有代码:

Understanding and improving kernel local descriptors

http://cmp.felk.cvut.cz/~toliageo/publi.html

RF-Net: An End-to-End Image Matching Network based on Receptive Field

https://github.com/Xylon-Sean/rfnet

SOSNet: Second order similarity regularization for local descriptor learning

https://github.com/yuruntian/SOSNet

path数据:Leveraging outdoor webcams for local descriptor learning

https://github.com/pultarmi/AMOS_patches  https://github.com/pultarmi/HardNet_MultiDataset

Beyond cartesian representations for local descriptors

https://github.com/cvlab-epfl/log-polar-descriptors

EE3-25 Deep Learning Coursework

https://www.miroslavgasparek.com/pdf/deep_learning_cw.pdf https://github.com/hsed/deeplearning-cw-2019

R2D2: Reliable and Repeatable Detector and Descriptor

https://github.com/naver/r2d2

Learning Local Descriptors by Optimizing the Keypoint-Correspondence Criterion: Applications to Face Matching, Learning from Unlabeled Videos and 3D-Shape Retrieval

https://github.com/nenadmarkus/wlrn

SOSNet: Second Order Similarity Regularization for Local Descriptor Learning

https://github.com/scape-research/SOSNet

LCD: Learned Cross-Domain Descriptors for 2D-3D Matching

https://github.com/hkust-vgd/lcd

GIFT: Learning Transformation-Invariant Dense Visual Descriptors via Group CNNs

https://github.com/zju3dv/GIFT

H-Net: Neural Network for Cross-domain Image Patch Matching

https://github.com/Xylon-Sean/H-Net

MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch

https://github.com/hanxf/matchnet

Cross-Spectral Image Patch Matching by Learning Features of the Spatially Connected Patches in a Shared Space

https://github.com/computervisionlearner/Image_matching

RPNet: an End-to-End Network for Relative Camera Pose Estimation

https://github.com/ensv/RPNet

ContextDesc: Local Descriptor Augmentation with Cross-Modality Context

https://github.com/lzx551402/contextdesc

Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks

https://github.com/szagoruyko/cvpr15deepcompare

MODS: Fast and Robust Method for Two-View Matching

http://cmp.felk.cvut.cz/wbs/

Discriminative Learning of Deep Convolutional Feature Point Descriptors

https://github.com/etrulls/deepdesc-release

R2D2: Reliable and Repeatable Detector and Descriptor  R2D2:可靠且可重复的特征点检测器和描述符

摘要:特征点/兴趣点检测和局部特征描述是许多计算机视觉应用程序中的基本步骤。经典方法基于“检测-然后描述”范式,其中使用单独的手工方法首先识别可重复的关键点,然后用局部描述符表示它们。经过度量学习损失训练的神经网络最近已经赶上了这些技术,重点是学习可重复的显著性图以进行关键点检测或在检测到的关键点位置学习描述符。在这项工作中,我们认为可重复的区域不一定是可区分的,因此可以导致选择次优的关键点。此外,我们主张仅应在可以高置信度执行匹配的区域中学习描述符。因此,我们建议共同学习关键点检测和描述,以及局部描述符判别力的预测因子。这样可以避免出现歧义区域,从而实现可靠的关键点检测和描述。我们的检测和描述方法可同时输出稀疏,可重复和可靠的关键点,其性能优于HPatches数据集和最近的亚琛Day-Night本地化基准测试中的最新检测器和描述符。
论文下载链接:https://europe.naverlabs.com/research/publications/r2d2-reliable-and-repeatable-detectors-and-descriptors-for-joint-sparse-local-keypoint-detection-and-feature-extraction/
代码:GitHub -https://github.com/naver/r2d2

GLAMpoints: Greedily Learned Accurate Match points

https://arxiv.org/abs/1908.06812

Beyond Cartesian Representations for Local Descriptors  超越特征点局部描述子的笛卡尔表示

https://github.com/cvlab-epfl/log-polar-descriptors

https://arxiv.org/abs/1908.05547 

 

综述:

Local feature descriptor for image matching: A Survey

http://www.arxiv-sanity.com/1811.10681

https://medium.com/@deepanshut041/introduction-to-feature-detection-and-matching-65e27179885d

https://github.com/ckddls1321/SLAM_Resources

https://www.semanticscholar.org/paper/Which-Is-Which-Evaluation-of-Local-Descriptors-for-Bellavia-Colombo/3dab3be9989f3cde554c7e3521862507a748ea74

Table 1. Contest evaluation results

 

MatConvNet----------Structure-from-Motion Using DenseCNN Features with Keypoint Relocalization

https://ipsjcva.springeropen.com/articles/10.1186/s41074-018-0042-y

http://www.ok.sc.e.titech.ac.jp/res/DenseSfM/index.html

https://github.com/resindraburiza/DenseSfMwithKeypointRelocalization

 

TILDE: A Temporally Invariant Learned DEtector -cvpr2015

https://github.com/vcg-uvic/TILDE

https://www.cnblogs.com/burton/p/10400834.html

 

HardNet 论文详解

https://blog.csdn.net/honyniu/article/details/86695574

 

http://www.visionbib.com/bibliography/contentstwod.html#2-D%20Feature%20Analysis,%20Extraction%20and%20Representations,%20Shape,%20Skeletons,%20Texture

知乎介绍:https://www.zhihu.com/question/28813777 计算机视觉入门书?

局部描述符论文总结,类似吕哥那种:

Local Features, Computation, Analysis

http://www.visionbib.com/bibliography/twod277lf1.html

Interest Operators, Interest Points, Feature Points, Salient Points

http://www.visionbib.com/bibliography/twod276.html#Interest%20Operators,%20Interest%20Points,%20Feature%20Points,%20Salient%20Points

 Scale Invariant Features, SIFT, SURF

http://www.visionbib.com/bibliography/twod277s1.html#Scale%20Invariant%20Features,%20SIFT,%20SURF

2D-3D:Three-Dimensional Matching Using Hashing/Indexing

http://www.visionbib.com/bibliography/match589.html#TT91511

Local Binary Patterns, LBP, Point Features

http://www.visionbib.com/bibliography/twod277lb1.html#Local%20Binary%20Patterns,%20LBP,%20Point%20Features

 

http://www.vlfeat.org/benchmarks/

https://github.com/vlfeat/vlbenchmarks

VLBenchmarks is a MATLAB framework for testing image feature detectors and descriptors. The latest version can be downloaded here.

References
1、K. Mikolajczyk, T. Tuytelaars, C. Schmid, A. Zisserman, J. Matas, F. Schaffalitzky, T. Kadir, and L. Van Gool. A comparison of affine region detectors. IJCV, 1(65):43–72, 2005.
2、H. Jegou, M. Douze, and C. Schmid. Exploiting descriptor distances for precise image search. Technical Report 7656, INRIA, 2011.

开源代码:

https://sites.google.com/site/uqchang/home/cv-code

http://rogerioferis.com/VisualRecognitionAndSearch2014/Resources.html

https://libraries.io/github/hpatches/hpatches-benchmark

 

https://www.cnblogs.com/Alliswell-WP/tag/%E7%BF%BB%E8%AF%91/

翻译工作:

Recent Advances in Features Extraction and Description Algorithms: A Comprehensive Survey——2017.03

https://www.cnblogs.com/Alliswell-WP/p/TranslationOfPapers_Review001.html

HPatches A benchmark and evaluation of handcrafted and learned local descriptors——2017.04

https://www.cnblogs.com/Alliswell-WP/p/TranslationOfPapers_Review002.html

A Performance Evaluation of Local Descriptors——2005.08

https://www.cnblogs.com/Alliswell-WP/p/TranslationOfPapers_Review003.html

A survey of recent advances in visual feature detection—2014.08

A survey of recent advances in visual feature detection(Author's Accepted Manuscript)——2014.08

https://www.cnblogs.com/Alliswell-WP/p/TranslationOfPapers_Review006.html

https://www.cnblogs.com/Alliswell-WP/p/TranslationOfPapers_Review004.html

Local Invariant Feature Detectors: A Survey——2007.11

https://www.cnblogs.com/Alliswell-WP/p/TranslationOfPapers_Review005.html

Evaluation of Interest Point Detectors

https://tongtianta.site/paper/56807

 

 

 

python-or-matlab实现特征点匹配Harris或SIFT

https://courses.cs.washington.edu/courses/cse576/06sp/projects/proj2-features/

https://courses.cs.washington.edu/courses/cse576/06sp/projects/proj2-features/index.html

https://www.cc.gatech.edu/classes/AY2016/cs4476_fall/results/proj2/html/alieberman3/

CSCI 1430: Introduction to Computer Vision

http://cs.brown.edu/courses/cs143/proj2/

https://blog.csdn.net/rain2211/article/details/53897389

https://blog.csdn.net/rain2211/category_6643826.html

 

A Comprehensive Performance Evaluation of 3D Local Feature Descriptors

http://www.escience.cn/system/download/71978

https://github.com/luisclaudio26/DescriptorsTestbench2.0

 

From handcrafted to deep local invariant features

https://arxiv.org/abs/1807.10254v1

https://arxiv.org/abs/1807.10254v2

https://arxiv.org/abs/1807.10254v3

 

A Performance Evaluation of Correspondence Grouping Methods for 3D Rigid Data Matching

https://arxiv.org/pdf/1907.02890.pdf

 

HPatches: A benchmark and evaluation of handcrafted and learned local descriptors, Vassileios Balntas*, Karel Lenc*, Andrea Vedaldi and Krystian Mikolajczyk, CVPR 2017. *Authors contributed equally.

https://github.com/hpatches/hpatches-benchmark

https://github.com/hpatches/hpatches-dataset

改进:

https://github.com/abursuc/hbench

翻译:

https://www.cnblogs.com/Alliswell-WP/p/TranslationOfPapers_Review002.html

 

总结:

https://github.com/unizard/RealFeature/blob/master/README.md

Evalation

  • [Detector][Matlab] A comparison of affine region detectors, IJCV 2005, Oxford,
  • [Descriptor][Matlab] A performance evaluation of local descriptors, PAMI 2005, Oxford
  • [Binary] Comparative Evaluation of Binary Features, ECCV 2012, UNC

 

  • [Orientation] Learning to Assign Orientations to Feature Points, CVPR2016, EPFL

https://github.com/vcg-uvic/benchmark-orientation

https://www.epfl.ch/labs/cvlab/

https://www.epfl.ch/labs/cvlab/research/detect/orientation --无法打开

https://www.epfl.ch/labs/cvlab/research/descriptors-and-keypoints/research-detect-orientation/

https://www.epfl.ch/labs/cvlab/software/descriptors-and-keypoints/

https://www.epfl.ch/labs/cvlab/software/multi-view-stereo/

https://www.epfl.ch/labs/cvlab/software/surface/

Dataset and Codes

Datasets used in the paper.

Viewpoints Dataset

Webcam Dataset

Oxford and EF datasets in our software format

Codes for testing the learned orientation estimator

Github project page: https://github.com/cvlab-epfl/learn-orientation

Codes for the evaluation framework

Github project page: https://github.com/cvlab-epfl/benchmark-orientation

 

  • [Matching] [Evaluation of Local Detectors and Descriptors for Fast Feature Matching, ICPR] (http://www.miksik.co.uk/papers/miksik2012icpr.pdf), Krystian Mikolajczyk

Evaluation of Local Detectors and Descriptors for Fast Feature Matching

http://epubs.surrey.ac.uk/806146/1/miksik2012icpr.pdf

 

A Comparative Study of Local Visual Descriptors

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01337259/document

https://github.com/atwang16/lvd-evaluation

 

https://sites.cs.ucsb.edu/~holl/pubs/Gauglitz-2011-IJCV.pdf

Evaluation of Interest Point Detectors and Feature Descriptors for Visual Tracking

 

http://epubs.surrey.ac.uk/806146/1/miksik2012icpr.pdf

Evaluation of Local Detectors and Descriptors for Fast Feature Matching

 

https://arxiv.org/pdf/1710.06232.pdf

Analysis of Feature Detector and Descriptor Combinations with a Localization Experiment for Various Performance Metrics

 

http://legacydirs.umiacs.umd.edu/~hzhou/paper/zhou_ECCVW_2016.pdf

Evaluating Local Features for Day-Night Matching

 

https://www.cvg.ethz.ch/research/local-feature-evaluation/schoenberger2017comparative.pdf

http://www.cvg.ethz.ch/research/local-feature-evaluation/

https://github.com/ahojnnes/local-feature-evaluation

https://github.com/mihaidusmanu/local-feature-evaluation-vis

Comparative Evaluation of Hand-Crafted and Learned Local Features

 

https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/affine/det_eval_files/mikolajczyk_pami2004.pdf

翻译:

https://www.cnblogs.com/Alliswell-WP/p/TranslationOfPapers_Review003.html

https://www.zhihu.com/question/34556368?sort=created

A Performance Evaluation of Local Descriptors

图像特征点检测与匹配评价——量化

https://blog.csdn.net/cgwang_1580/article/details/68944319

 

http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/affine/

Performance evaluation
1、K. Mikolajczyk, T. Tuytelaars, C. Schmid, A. Zisserman, J. Matas, F. Schaffalitzky, T. Kadir and L. Van Gool, A comparison of affine region detectors. In IJCV 65(1/2):43-72, 2005. PDF
2、K. Mikolajczyk, C. Schmid,  A performance evaluation of local descriptors. In PAMI 27(10):1615-1630 . PDF

 

 

JiaWang Bian, Le Zhang, Yun Liu, Wen-Yan Lin, Ming-Ming Cheng, and Ian D. Reid. 2017. Image Matching: An Application-oriented Benchmark. arXiv:1709.03917 [cs]. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1709.03917

https://arxiv.org/pdf/1709.03917v1.pdf

https://arxiv.org/abs/1709.03917v2

https://arxiv.org/abs/1709.03917v3

 

https://arxiv.org/pdf/1808.02267.pdf

https://github.com/skair39/Image-Matching-Benchmark

https://github.com/yuyou/MatchBench

https://github.com/yangninghua/MatchBench

 

https://github.com/JiawangBian/FM-Bench

https://arxiv.org/abs/1908.09474v1

https://arxiv.org/abs/1908.09474v2

 

https://github.com/lzx551402/contextdesc

 

https://github.com/lzx551402/geodesc

 

http://3dmatch.cs.princeton.edu/

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    2024/3/14 21:48:58
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    1.安装【油猴】拓展插件 可以去拓展迷安装&#xff0c;拓展迷 2.点击获取新脚本 3.点击greasyfork获取脚本 4.搜索脚本【百度网盘视频倍速】 5.点击安装即可 6.点击右侧的 【及】&#xff0c;可以选择速率...

    2024/3/14 21:48:55
  19. B站视频倍速播放代码

    document.querySelector(video).playbackRate 2.5...

    2024/3/13 20:23:24
  20. h5视频倍速播放功能(视频多倍速观看功能的实例)

    h5视频倍速播放功能(视频多倍速观看功能的实例) 写倍速播放器代码的原理&#xff0c;采用的是video的playbackRate属性 ( playbackRate 属性设置或返回音频/视频的当前播放速度)。 主要代码&#xff1a; <video id"video" width"180" height"314…...

    2024/3/13 20:23:22

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    2024/3/27 10:21:24
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    2024/3/24 20:11:25
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    2024/3/29 2:45:46
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    2024/3/24 20:11:23
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    2024/3/28 17:01:12
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    2024/3/24 5:55:47
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    原标题:【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡因中美贸易谈判不安情绪影响,金融市场各资产品种出现明显的波动。随着美国与中方开启第十一轮谈判之际,美国按照既定计划向中国2000亿商品征收25%的关税,市场情绪有所平复,已经开始接受这一事实。虽然波动率-恐慌指数VI…...

    2024/3/29 1:13:26
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    原标题:【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试美国和伊朗的局势继续升温,市场风险情绪上升,避险黄金有向上突破阻力的迹象。原油方面稍显平稳,近期美国和OPEC加大供给及市场需求回落的影响,伊朗局势并未推升油价走强。近期中美贸易谈判摩擦再度升级,美国对中…...

    2024/3/26 23:04:51
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    原标题:【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动,人民币汇率出现大幅的贬值动能,金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后,对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势,这…...

    2024/3/26 11:20:25
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    2024/3/24 20:11:18
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    原标题:【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势近日虽然伊朗局势升温,中东地区几起油船被袭击事件影响,但油价并未走高,而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低,而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大,需求会持续低迷,因此油价调整压力较…...

    2024/3/28 9:10:53
  18. 氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年

    原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...

    2024/3/29 0:49:46
  19. 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜

    原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...

    2024/3/24 20:11:15
  20. 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!

    原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...

    2024/3/27 7:12:50
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    原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...

    2024/3/24 20:11:13
  22. 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜

    原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...

    2024/3/26 11:21:23
  23. 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者

    原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...

    2024/3/28 18:26:34
  24. 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!

    原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...

    2024/3/28 12:42:28
  25. 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?

    原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...

    2024/3/28 20:09:10
  26. 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...

    解析如下&#xff1a;1、长按电脑电源键直至关机&#xff0c;然后再按一次电源健重启电脑&#xff0c;按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后&#xff0c;按住“winR”打开运行窗口&#xff0c;输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面&#xff0c;选中…...

    2022/11/19 21:17:18
  27. 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。

    %读入6幅图像&#xff08;每一幅图像的大小是564*564&#xff09; f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...

    2022/11/19 21:17:16
  28. 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...

    win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面&#xff0c;在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机&#xff0c;虽然这比较麻烦&#xff0c;但是对系统进行配置和升级…...

    2022/11/19 21:17:15
  29. 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...

    有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows&#xff0c;请勿关闭计算机”的提示&#xff0c;要过很久才能进入系统&#xff0c;有的用户甚至几个小时也无法进入&#xff0c;下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法&#xff1a;我们首先在左下角的“开始…...

    2022/11/19 21:17:14
  30. win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...

    置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题&#xff0c;电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update&#xff0c;请勿关机”(如下图所示)&#xff0c;而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢&#xff1f;一切都是正常操作的&#xff0c;为什么开时机呈现“正…...

    2022/11/19 21:17:13
  31. 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...

    Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示&#xff0c;没过几秒后电脑自动重启&#xff0c;每次开机都这样无法进入系统&#xff0c;此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一&#xff1a;开机按下F8&#xff0c;在出现的Windows高级启动选…...

    2022/11/19 21:17:12
  32. 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...

    有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况&#xff0c;就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机&#xff0c;碰到这样的问题该怎么解决呢&#xff0c;现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法&#xff1a;1、2、依次…...

    2022/11/19 21:17:11
  33. 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...

    今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后&#xff0c;每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面&#xff0c;提示请勿关闭计算机”&#xff0c;每次停留好几分钟才能正常关机&#xff0c;导致什么情况引起的呢&#xff1f;出现配置Windows Update…...

    2022/11/19 21:17:10
  34. 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...

    只能是等着&#xff0c;别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚&#xff0c;只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一&#xff1a;管理员运行cmd&#xff1a;net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...

    2022/11/19 21:17:09
  35. 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?

    原标题&#xff1a;电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办&#xff1f;win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢&#xff1f;一般的方…...

    2022/11/19 21:17:08
  36. 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...

    关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 &#xff0c;然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容&#xff0c;让我们赶快一起来看一下吧&#xff01;关机提示 windows7 正在配…...

    2022/11/19 21:17:05
  37. 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...

    钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...

    2022/11/19 21:17:05
  38. 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...

    前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了&#xff0c;具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面&#xff0c;长时间没反应&#xff0c;无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过&#xff0c;网上搜了不少资料&#x…...

    2022/11/19 21:17:04
  39. 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...

    本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法&#xff0c;并在最后教给你1种保护系统安全的好方法&#xff0c;一起来看看&#xff01;电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中&#xff0c;添加了1个新功能在“磁…...

    2022/11/19 21:17:03
  40. 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...

    许多用户在长期不使用电脑的时候&#xff0c;开启电脑发现电脑显示&#xff1a;配置windows更新失败&#xff0c;正在还原更改&#xff0c;请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢&#xff1f;下面小编就带着大家一起看看吧&#xff01;如果能够正常进入系统&#xff0c;建议您暂时移…...

    2022/11/19 21:17:02
  41. 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...

    配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#xff0c;电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容&#xff0c;让我们赶快一起来看一下吧&#xff01;配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...

    2022/11/19 21:17:01
  42. 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...

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    2022/11/19 21:17:00
  43. 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...

    当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时&#xff0c;一般是您正对windows进行升级&#xff0c;但是这个要是长时间没有反应&#xff0c;我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了&#xff0c;来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...

    2022/11/19 21:16:59
  44. 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...

    我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况&#xff0c;当我们打开电脑之后&#xff0c;发现一直停留在一个界面&#xff1a;“配置Windows Update失败&#xff0c;还原更改请勿关闭计算机”&#xff0c;等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢&#xff0…...

    2022/11/19 21:16:58
  45. 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”

    Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...

    2022/11/19 21:16:57