- Python计算机视觉编程——第二章 局部图像描述子
adchloe
python计算机视觉开发语言
目录1Harris角点检测器2SIFT2.1兴趣点2.2描述子2.3检测兴趣点2.4匹配描述子1Harris角点检测器Harris角点检测算法是简单的角点检测算法,主要思想是,如果像素周围显示存在多于一个方向的边,认为该点为兴趣点,称为角点。把图像域中点x上的对称半正定矩阵Mr=Ml(x)M_{r}=M_{l}(\mathbf{x})Mr=Ml(x)定义为:M1=∇I ∇IT=[IxIy][IxI
- 特征匹配python-opencv代码
三十度角阳光的问候
pythonopencv开发语言
目录特征匹配算法介绍:Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配特征匹配理论介绍:特征匹配python程序:特征点提取介绍:harris特征:####cv2.cornerHarris()-img:数据类型为float32的入图像-blockSize:角点检测中指定区域的大小-ksize:Sobel求导中使用的窗口大小-k:取值参数为[0,04,0.06]importcv2importnu
- 基于Python-OpenCV的角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测
童鸢
pythonopencv开发语言
目录概要一、角点检测1.Harris角点检测2.Shi-Tomas算法3.SIFT算法4.FAST算法概要本博客梳理了几种常见的**角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测**算法,本博客只关注代码,不关注每种算法的原理。一、角点检测常见的角点检测方法有Harris角点检测、Shi-Tomas算法角点检测、sift算法角点检测、fast角点检测、ORM算法角点检测。1.Harris角点检测impor
- 【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】06 corner 局部特征
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读计算机视觉笔记人工智能
【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】06corner局部特征1局部特征的任务牵引:全景拼接①提取特征②匹配特征③拼接图像我们希望特征有什么特性?①可重复性②显著性③计算效率和表达紧凑性④局部性2特征点检测的任务3角点在角点,往任意方向移动窗体都会发生变化4角点检测的数学描述用泰勒展开,建立E(u,v)和(u,v)的直接关系E(u,v)是移动都得变化差异,(u,v)是移动量理解M矩阵与E(u,v)的关
- FAST角点检测算法
superdont
计算机视觉算法计算机视觉opencv
FAST(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)角点检测算法是一种快速且高效的角点检测方法。它通过检测每个像素周围的连续像素集合,确定是否为角点。以下是FAST角点检测算法的基本流程:选择像素:选择图像中一个像素点作为中心像素。设置阈值:选择一个阈值T,该阈值用于确定像素是否属于角点。扫描像素:对于中心像素周围的连续的16个像素点(也就是像素的邻域),按照一定的顺序
- 12.1 关键点提取------Harris原理及代码
YANQ662
7.数据处理算法
一、原理该原理看了Harris角点检测原理详解-CSDN博客的博文,在这里写一遍是作为笔记,以供后参考。1.什么是角点角点就是图片中的一些突变的点,如下图所示。图中的点都是菱角分明的一些凸出来或凹进去的点。我们可以直观的概括下角点所具有的特征:>轮廓之间的交点;>对于同一场景,即使视角发生变化,通常具备稳定性质的特征;>该点附近区域的像素点无论在梯度方向上还是其梯度幅值上有着较大变化;2.角点检测
- 图像分类的发展史
kadog
ByGPT分类人工智能数据挖掘cnn笔记深度学习
图像分类的发展史图像分类技术的发展史与计算机视觉、机器学习、神经网络等诸多领域紧密相连。它是一场从理论探索到实际应用的演变历程,同时也是一次由人类视觉启发来模拟视觉感知的冒险之旅。初始阶段20世纪60年代至70年代,图像分类技术尚处于起步阶段。此时期的研究主要集中于简单模式识别以及特征提取技术。早期探索进入80年代,随着计算机科学的发展,图像处理技术取得显著进展,如边缘检测、角点检测等成为图像分类
- [opencvsharp]C#基于Fast算法实现角点检测
FL1623863129
C#算法
角点检测算法有很多,比如Harris角点检测、Shi-Tomas算法、sift算法、SURF算法、ORB算法、BRIEF算法、Fast算法等,今天我们使用C#的opencvsharp库实现Fast角点检测【算法介绍】fast算法Fast(全称Featuresfromacceleratedsegmenttest)是一种用于角点检测的算法,该算法的原理是取图像中检测点,以该点为圆心的周围邻域内像素点判
- 通过Opencv进行角点检测
zhuyua
opencv人工智能计算机视觉
目录引入介绍①使用的主要函数介绍②实际例子解释③自相似性是什么?引入我们想要获取图片上的角点,就要用到我们的harris角点检测介绍①使用的主要函数介绍cv2.cornerHarris()img:数据类型为float32的入图像不是float32的数据要使用,np.float32()转换为float32blockSize:角点检测中指定区域的大小指定检测框的区域大小ksize:Sobel求导中使用的
- 特征点匹配 harris
潇洒哥611
计算机视觉人工智能
算法的核心是利用局部窗口在图像上进行移动,判断灰度是否发生较大的变化。如果窗口内的灰度值(在梯度图上)都有较大的变化,那么这个窗口所在区域就存在角点。这样就可以将Harris角点检测算法分为以下三步:当窗口(局部区域)同时向x(水平)和y(垂直)两个方向移动时,计算窗口内部的像素值变化量E(x,y);对于每个窗口,都计算其对应的一个角点响应函数R;然后对该函数进行阈值处理,如果R>threshol
- opencv学习-几种角点检测方法
wyw0000
opencvopencv学习计算机视觉
角点基本概念角点通常被定义为两条边的交点,或者说,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。角点检测(CornerDetection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等,也可称为特征点检测。目前,角点检测算法还不是十分完善,许多算法需要依赖大量的训练集和冗余数据来防止和减少错误的特征的出现。对于角点检测算法的重要评价标准
- 开源计算机视觉库OpenCV详解
诗雅颂
计算机视觉opencvpythonC++
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,支持多种编程语言,包括C++、Python和Java等。下面是对OpenCV的详细解释和使用示例:功能概述:图像处理:包括图像加载、保存、调整大小、旋转、裁剪、滤波、边缘检测等。物体检测与跟踪:包括人脸检测、目标检测、运动跟踪等。特征提取与匹配:包括角点检测
- 基于ORB算法的图像匹配
会的东西有点杂
Matlab机器视觉算法计算机视觉图像处理
基础理论2006年Rosten和Drummond提出一种使用决策树学习方法加速的角点检测算法,即FAST算法,该算法认为若某点像素值与其周围某邻域内一定数量的点的像素值相差较大,则该像素可能是角点。其计算步骤如下:1)基于FAST算法进行特征点的提取2)特征点附加方向Matlab程序ORB算法的Matlab主程序代码实现如下:%%主程序%读取图像im1=imread('baby1.JPG');im
- 基于Harris角点的多视角图像全景拼接算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#图像处理matlabHarris角点多视角图像全景拼接全景拼接
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1Harris角点检测4.2图像配准4.3图像变换和拼接4.4全景图像优化5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序function[ImageB]=func_stitch(ImageA,ImageB)%获取ImageA和ImageB的尺寸RR1=size(I
- 机器学习---特征提取
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习人工智能计算机视觉
1.手工特征——图像1.1Harris角点检测角点的特性:向任何方向移动变化都很大。Chris_Harris和Mike_Stephens早在1988年的文章《ACombinedCornerandEdgeDetector》中就已经提出了角点检测的方法,被称为Harris角点检测。他把这个简单的想法转换成了数学形式。将窗口向各个方向移动(u,v)然后计算所有差异的总和。表达式如下:窗口函数可以是正常的
- python数字图像处理基础(八)——harris角点检测、图像尺度空间、SIFT算法
_hermit:
数字图像处理python算法计算机视觉
目录harris角点检测原理函数图像尺度空间概念局部不变性局部不变特征SIFT算法harris角点检测原理Harris角点检测是一种用于在图像中检测角点的算法。角点是图像中局部区域的交叉点或者突出的特征点。Harris角点检测算法旨在寻找图像中对于平移、旋转和尺度变化具有不变性的角点。该算法通过计算图像中每个像素点的灰度值的变化,来识别角点。具体来说,Harris角点检测通过以下步骤实现:计算图像
- OpenCV——单目视觉:方形标定板角点提取
点云侠
OpenCV图像/点云处理3d计算机视觉
目录一、主要函数1、findChessboardCorners()2、find4QuadCornerSubpix()3、drawChessboardCorners二、代码实现三、结果展示1、方形标定板2、角点检测结果一、主要函数1、findChessboardCorners()findChessboardCorners()boolcv::findChessboardCorners(InputArr
- opencv_角点检测
轩宇^_^
#opencvopencv
文章内容一个opencv检测角点的程序运行效果#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;voiddetectCorners(Matimage){MatgrayImage;cvtColor(image,grayImage,COLOR_BGR2GRAY);vectorcorners;goodFeaturesTo
- Halcon滤波器derivate_gauss 算子
electrical1024
计算机视觉图像处理人工智能
Halcon滤波器derivate_gauss算子derivategauss算子不仅可以提取图像边缘,还有以下功能。(1)平滑图像。(2)边缘检测:提取图像的边缘。(3)角点检测:检测图像上的角点。该算子的原型如下:derivate_gauss(Image:DerivGauss:Sigma,Component:)其各参数的含义如下。参数1:Image为输入的灰度图像。参数2:DerivGauss为
- OpenCV-Python(34):FAST算法
图灵追慕者
opencv-pythonopencvFAST算法角点检测快速算法
目标理解FAST算法的基础使用OpenCV中的FAST算法相关函数进行角点检测介绍FAST算法(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)是一种用于在图像中快速检测角点的算法。它是一种基于像素的检测方法,具有高效、准确的特点,常用于计算机视觉领域中的特征点提取、图像匹配等任务。背景我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好。但是从实时处理的角度来看,这些算法都不
- OpenCV-Python(36):ORB算法
图灵追慕者
opencv-pythonopencvORB算法特征提取特征描述特征检测
ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)是一种用于图像特征提取和描述的算法。它是FAST角点检测器和BRIEF特征描述符的结合体,通过在FAST角点周围计算BRIEF描述符来提取关键点的特征。ORB算法具有以下特点:1.速度快:ORB算法采用了FAST角点检测器,该检测器在保持较高的角点检测质量的同时,具有很高的计算效率。此外,ORB采用了特征点优化和快速匹配算法,进一步提
- 理解SIFT/SURF算法原理,并进行关键点检测
AI小白龙*
算法计算机视觉图像处理YOLO人工智能目标检测opencv
SIFT/SURF算法1.1SIFT原理前面两节我们介绍了Harris和Shi-Tomasi角点检测算法,这两种算法具有旋转不变性,但不具有尺度不变性,以下图为例,在左侧小图中可以检测到角点,但是图像被放大后,在使用同样的窗口,就检测不到角点了。所以,下面我们来介绍一种计算机视觉的算法,尺度不变特征转换即SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)。它用来侦测与描述影
- Python之OpenCV相机标定
Peter_Gao_
ML/CVcvopencvpython
本文结合OpenCV官方样例,对官方样例中的代码进行修改,使其能够正常运行,并对自己采集的数据进行实验和讲解。一、准备OpenCV使用棋盘格板进行标定,如下图所示。为了标定相机,我们需要输入一系列三维点和它们对应的二维图像点。在黑白相间的棋盘格上,二维图像点很容易通过角点检测找到。而对于真实世界中的三维点呢?由于我们采集中,是将相机放在一个地方,而将棋盘格定标板进行移动变换不同的位置,然后对其进行
- 库位角点检测之Centernet/CornerNet算法
scott198512
深度学习深度学习pytorch人工智能
1.CornerNetCornerNet那么我们从boundingbox左上角(top-leftcorner)看物体。视线横着的话,物体就在视线的下面(那么视线所在位置为thetopmostboundaryofanobject)。视线竖着的话,物体就在视线的右边,那么视线位置为theleftmostboundary。我们每次都将沿着图中箭头方向上已遇到的最大的值作为填充值即可快速实现cornerp
- 第四章 图像的局部特征 笔记
seasonsyy
《计算机视觉》笔记计算机视觉人工智能图像处理
第四章图像的局部特征摘要:角点检测(Harris角点检测、SIFT检测)、区域表示(梯度方向直方图、SIFT表示)图像特征分为:全局特征和局部特征。全局特征(GlobalFeature):是指能够描述整幅图像的特征,一般是通过图像中的全部(或大部分)像素计算得到。常见的全局特征:颜色直方图、形状描述子、GISI局部特征(LocalFeature):是指基于局部图像块计算得到的。常见的局部特征:尺度
- cv2.error: OpenCV(4.8.1) D:xxxerror: (-2:Unspecified error) The function is not implemented.报错
ros275229
环境配置pythonopencv人工智能计算机视觉
在用harries角点检测算法的过程中,遇到了这个报错:cv2.error:OpenCV(4.8.1)D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:1272:error:(-2:Unspecifiederror)Thefunctionisnotimplemented.Rebuildthelibraryw
- 【计算机视觉】角点检测(Harris、SIFT)
Patrick star`
计算机视觉人工智能
Harris角点指的是窗口延任意方向移动,都有很大变化量的点。用数学公式表示为:E(u,v)反映的移动后窗口的差异,w(x,y)为每个像素的点权值,I(x+u,y+v)是移动的像素值,I(x,y)是移动前的像素值。将E(u,v)进行泰勒展开,直接建立E(u,v)和u,v的联系最终:M称为二阶矩矩阵(secondmomentmatrix)若互不影响:假设:只有在u方向上变化是E才会变,因此只有都不为
- OpenCV-Python(30):Harris角点检测
图灵追慕者
opencv-pythonopencv人工智能角点检测harris角点图像处理
目标理解Harris角点检测的概念掌握函数cv2.cornerHarris()、cv2.cornerSubPix()的用法Harris算法原理通过前面的图像特征介绍,我们知知道了角点的一个特性:向任何方向移动变化都很大。Chris_Harris和Mike_Stephens在1988年的文章《ACombinedCornerandEdgeDetector》中就已经提出了焦点检测的方法被称为Harris
- 【从3D点云生成平面图:一种空间划分方法】
落叶霜霜
#学习笔记python深度学习人工智能3dopencv人工智能计算机视觉python开发语言
文章目录概要概述实验总结概要本文提出了一种从原始传感器数据自动重建室内环境平面图的新方法。现有的方法是通过检测角点并将它们连接起来,以平面图形的形式生成平面图,与此相反,本文采用了一种策略,将空间分解为多边形分区,并通过能量最小化来选择属于墙壁结构的边缘。通过高效的空间划分数据结构而不是传统的精细角点检测任务,本文的方法对不完美的数据提供高鲁棒性。题目:FloorplanGenerationfro
- 基于PCL的特征点提取方法总结(harrisKeypoints、siftKeypoints、narfKeypoints)
点云处理
激光点云数据处理算法
一、简介特征点是指在点云中具有突出功能的点,他们通常包含了比较重要的特征信息。通过对特征点的识别,可以提取处点云的特征信息,从而实现点云的分类和识别。PCL中常见的特征提取方法有harrisKeypoints、siftKeypoints、narfKeypoints等,在此不进行详述,需要原理的同学可以参考一下blog:Harris3D角点点云库PCL学习——Harris关键点_点云角点检测h-CS
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo