- 数据读取错误:RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (4) at non-singleton
hitsz_syl
单例模式计算机视觉opencv
去除4通道图像:importcv2importosimportshutilfolder_path=R'F:\bounding_box_test\bounding_box_train'#更改为存储图片文件夹的路径image_files=os.listdir(folder_path)count=0forfile_nameinimage_files:iffile_name.endswith('.jpg'
- 工厂方法模式 (Factory Method Pattern)
直隶码农
二十三种设计模式工厂方法模式
工厂方法模式(FactoryMethodPattern)是一种创建型设计模式,它定义了一个创建对象的接口,但由子类决定要实例化的类是哪一个。工厂方法模式让类的实例化推迟到子类。一、基础1.意图定义一个创建对象的接口,但由子类决定要实例化的类是哪一个。工厂方法模式让类的实例化推迟到子类。2.适用场景当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。当类将创
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学习设计模式软件工程软件开发软件设计行为模式建造者模式
【从零开始学习计算机科学】设计模式(一)设计模式概述设计模式简介设计模式与软件架构设计模式的分类1.创建型模式(CreationalPatterns)2.结构型模式(StructuralPatterns)3.行为型模式(BehavioralPatterns)4.J2EE模式(J2EEPatterns)设计模式的实际应用设计模式简介设计模式在现代软件开发中扮演着至关重要的角色。它们是开发者在长期实践
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贫苦游商
学习设计模式抽象工厂模式工厂模式单例模式原型模式建造者模式
【从零开始学习计算机科学】设计模式(二)工厂模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模型、原型模式工厂模式主要特点类型适用场景抽象工厂模式主要特点工作原理适用场景举例优点缺点总结单例模式主要特点工作原理适用场景优点缺点总结建造者模式主要特点工作原理适用场景优点缺点总结原型模式主要特点工作原理适用场景优点缺点总结工厂模式工厂模式(FactoryPattern)是一种常用的创建型设计模式,目的是通过工厂方
- 新手村:数据预处理-特征缩放
嘉羽很烦
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新手村:数据预处理-特征缩放特征缩放(FeatureScaling)是数据预处理中的一个重要步骤,特别是在应用某些机器学习算法时。特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级,从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化(Standardization)和归一化(Normalization)。常见的特征缩放方法标准化(Standardization)将特征转换为均值为0,标准差为1的标
- 设计模式——装饰器模式
zzzhpzhpzzz
设计模式装饰器模式
一、定义与概念定义C++装饰器模式(DecoratorPattern)是一种结构型设计模式,它允许在运行时动态地给对象添加额外的功能,而无需修改对象的原始类结构。该模式通过创建一个装饰类,包装原始对象,并在保持原始对象接口不变的情况下,扩展其功能。核心思想把对象的功能扩展从类的继承关系转变为对象之间的组合关系。通过装饰器类对原始对象进行包装,装饰器类和原始对象实现相同的接口,这样在客户端看来,装饰
- JAVA 提取四则运算表达式的运算符和数字
qq_22556699
java开发语言
代码:StringregEx="([0-9]\\d*\\.?\\d+)|(0\\.\\d*[0-9])|(\\d+)|([\\+\\-\\*\\/\\(\\)])"Patternpattern=Pattern.compile(regEx);Matchermatcher=pattern.matcher(text);while(matcher.find()){Log.e("number",matche
- 2025版自动控制流程_工业级连接_智能重连监控系统_增强型工业连接协议 ‘s Vision+Robot EPSON
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python
importtimeimporttkinterastkfromtkinterimportmessageboxfromPILimportImage,ImageTkimportsocketimportthreadingfromdatetimeimportdatetimeimportloggingimportsubprocess#确保导入subprocess库importosimportpyautogu
- Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析
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VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作,而是将图像分割成patches,并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。ViT的处理流程输入图像被分割成多个固定大小的patch,每个patch经过线性投影变成嵌入向量,然后加上位置编码。接着,这些嵌入向量会和类别标签(c
- Run-time type information--RTTI
diaoju3333
c/c++runtime
Incomputerprogramming,run-timetypeinformationorrun-timetypeidentification(RTTI)[1]referstoaC++mechanismthatexposesinformationaboutanobject'sdatatypeatruntime.Run-timetypeinformationcanapplytosimpledat
- C++设计模式-原型模式:从基本介绍,内部原理、应用场景、使用方法,常见问题和解决方案进行深度解析
牵牛老人
C++专栏c++设计模式原型模式
一、基本介绍:理解"克隆"的设计哲学1.1什么是原型模式原型模式(PrototypePattern)是一种创建型设计模式,其核心思想是通过复制现有对象来创建新对象,而非传统的新建实例方式。如同生物学的细胞分裂机制,原型对象作为"母体",通过自我复制产生完全相同的新个体。该模式在C++中通常借助拷贝构造函数或克隆接口实现,特别适用于以下场景:对象初始化成本高昂(如需要读取大文件);系统需要动态生成多
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以下是一个使用PyTorch实现ConditionalDCGAN(条件深度卷积生成对抗网络)进行图像到图像转换的示例代码。该代码包含训练和可视化部分,假设输入为图片和4个工艺参数,根据这些输入生成相应的图片。1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.
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1.引言随着智能交通系统(ITS)的快速发展,车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来,深度学习技术的突破,特别是卷积神经网络(CNN)的崛起,使得目标检测技术取得了显著进展。其中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中,我们将基于YO
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vscode的相对路径使用vscode编辑python项目时发现,它的相对路径是相对于当前工作根目录来定位的,也就是从工作文件夹的最顶级目录开始查找,而非是从当前执行文件开始查找。例子:根目录:F:\deep-learning-for-image-processing执行文件路径:F:\deep-learning-for-image-processing\pytorch_classificatio
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设计模式Java教程设计模式模板方法模式
模板方法模式(TemplateMethodPattern)教程一、模式定义模板方法模式在父类中定义了一个算法的骨架,允许子类在不改变算法结构的前提下重写某些特定步骤。核心目标:复用公共流程,差异化实现细节,确保算法步骤的稳定性和扩展性。二、适用场景统一流程,差异细节:多个类有相同流程但某些步骤实现不同(如数据解析、文档生成)。框架设计:框架定义核心流程,用户通过子类扩展具体行为(如SpringJd
- CE 451/551 Computer-Aided Research
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CE451/551–Computer-AidedResearchintheChemicalandMaterialsSciences:Homework#11(Graded#3)(Due:Tuesday,11MarchTuesday2025,5:00pm)Thegoalofthisassignmentistopracticetheuseofcookbooks,templates,andcodesnip
- Python精进系列: K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析
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一、引言在机器学习领域,聚类分析是一种重要的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一簇内的样本具有较高的相似性,而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一,它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法,并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
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星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了诸多领域,包括但不限于以下几个方面:1.语音识别和自然语言处理:人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域,例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析:人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域,帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉:人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
- 抽象工厂模式(附C++代码示例)
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抽象工厂模式抽象工厂模式的含义核心思想及解释为什么要使用抽象工厂模式使用抽象工厂模式需要注意的点工程的应用场景示例代码及解释输出代码运行结果抽象工厂模式的含义抽象工厂模式(AbstractFactoryPattern)是一种创建型设计模式,它提供了一种方式,能够封装一组具有共同主题但各自独立的工厂,而无需指定具体类。抽象工厂模式允许客户端通过接口操作实例,而不需要依赖具体类。核心思想及解释抽象工厂
- 设计模式2之c++抽象工厂模式(示例代码)
小激动. Caim
设计模式设计模式c++抽象工厂模式
抽象工厂模式(AbstractFactoryPattern)是一种创建型设计模式,它提供了一种创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。在抽象工厂模式中,一个工厂类可以创建多个产品族,每个产品族包含多个产品。抽象工厂模式的角色:抽象工厂(AbstractFactory):定义了创建产品族的接口。具体工厂(ConcreteFactory):实现抽象工厂接口,创建具体产品。抽象产品(
- 计算机视觉入门
109702008
人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息,解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线,旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础:线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言:掌握至少一门编程语言,Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言,其次是C++。2.计算机视觉基础数字
- Python 3.12 新特性解析及对开发效率的提升
叶间清风1998
python开发语言
目录一、性能优化(一)FasterCPython(二)新的内存管理机制二、新语法和语言特性(一)Self-typeannotations(二)PatternMatchingEnhancements三、标准库更新(一)NewModulesandFunctions(二)ImprovementstoExistingModulesPython作为一种广泛应用于数据科学、人工智能、Web开发等众多领域的编程
- 计算机视觉(Computer Vision, CV)的入门到实践的详细学习路线
云梦优选
计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算,理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义,理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解(SVD)及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用,如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布(如正态分布、二项分布)及其性质。学习统计推断方法,如假设检验、置信区间估计,以评估模型性能。微积分掌握梯度、
- uni-app选择图片进行覆盖然后分享或打印
MandiGao
uni-appuni-app前端javascript
需求:APP上传手机原有的图片,进行覆盖指定的部分,覆盖完成后,唤起原生系统的分享面板,面板上有分享给其他人,还有打印选项准备一个canvas和button标签选择图片这个canvas主要是把选择的图片画上去,所以不知道选的是哪张图片,当然也不知道宽高是多少,所以用的是动态的宽高,这个宽高一定要设置!!!完成事件//选择图片进行裁剪clipImg(){uni.chooseImage({count:
- 利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测
欣然~
opencv人工智能计算机视觉
一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧,将其与预先加载的参考图像进行特征匹配,从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。二、环境依赖OpenCV:用于图像处理、特征提取和匹配等操作。NumPy:用于数值计算,OpenCV依赖于NumPy进行数组操作。可以使用以下命令安装所需库:bashpipinstallopencv-pythonn
- AI笔记——语音识别
Yuki-^_^
人工智能AI人工智能笔记语音识别
摘要:语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)是人工智能领域的一项重要技术,它将人类的语音信号转换成文字。随着科技的发展,语音识别已经成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。本文旨在介绍语音识别的基本原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。一、历史与发展语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代,那时的技术基于规则和模板。随着计算能力的提升和深度学习方法的出现,语
- 【NLP】 9. 处理创造性词汇 & 词组特征(Creative Words & Features Model), 词袋模型处理未知词,模型得分
pen-ai
NLP机器学习自然语言处理人工智能深度学习
这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征(CreativeWords&FeaturesModel)1.处理否定(NegationHandling)2.词组特征(Bigrams&N-grams)3.结合否定传播与n-grams进行优化词袋模型(Bag-of-Words,BoW)1.BoW示例2.处理未知词3.为什么忽略未知词?4.处理未知词的方法计算模型得分(ScoreCalculation)处理创造
- 离线安装Docker 镜像
。。。
docker容器运维
要在没有网络连接的环境中使用Docker安装镜像,你需要提前下载镜像文件,并通过某种方式将其传输到目标机器上。以下是步骤和示例代码:在有网络连接的机器上,下载Docker镜像:dockerpull[IMAGE_NAME]:[TAG]保存镜像为tar文件:dockersave-o[PATH_TO_SAVE]/[IMAGE_NAME].[TAG].tar[IMAGE_NAME]:[TAG]将tar文件
- torch-torchvision-python版本对应问题
Thirtyaoe
python深度学习pytorch
module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’今日在联系pytorch时,importtorchvision时报错:module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’查阅后发现是版本不兼容的问题,于是查看了正确的对应版本,对自己的进行修改。
- torchvision与torch的版本冲突
RanGriffin
pythonpytorch
在importtorchvision时报错:UserWarning:FailedtoloadimagePythonextension:[WinError127]解决在晚上查询之后,问题在于自己的torchvision版本与torch版本不对应。首先查询自己的torch和torchvision版本importtorchprint(torch.__version__)importtorchvision
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s