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一个天蝎座白勺程序猿
Python爬虫入门到高阶实战python爬虫信息可视化
目录背景与需求分析第一章:Matplotlib基础与核心工作流1.1环境配置与基础架构1.2基础图表类型实战1.2.1折线图进阶1.2.2分组柱状图第二章:高阶可视化技术2.1子图矩阵与多面板布局2.2动态可视化与动画第三章:行业案例实战案例1:电商用户行为分析案例2:医疗影像数据可视化第四章:可视化美学与工程优化4.1配色方案实战4.2百万级数据渲染优化第五章:交互式扩展方案5.1Matplot
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)
神经网络15044
深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法,构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像(皮肤照片/X光片),自动分析并生成诊断报告,同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架:Django4.2数据库:MySQL8.0深度学习:YOLOv8:皮肤病变区域检测ResNet50:肺炎X光
- 遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型应用
科研的力量
生态遥感双碳chatgptGEE卫星遥感数据
以EarthEngine(GEE)、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学数据(尤其是卫星遥感数据)在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。GEE平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集超过80PB,同时依托全球上百万台超级服务器,提供足够的运算能力对这些数据进行处理。相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具,G
- iOS Camera Framework 架构实战解析:AVFoundation 核心组件与应用流程
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战ios架构影像Camera
iOSCameraFramework架构实战解析:AVFoundation核心组件与应用流程关键词AVFoundation、iOS相机架构、AVCaptureSession、移动影像、相机框架、iOS开发、拍照录像、图像流处理、Apple影像系统摘要在iOS平台上,Apple提供了强大且结构清晰的AVFoundation框架来支持拍照、录像、图像捕捉与媒体处理等功能。本文将结合真实开发实践,系统梳
- 常见模组连接器标准与高可靠插拔设计:移动影像系统的结构电气协同实战解析
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战影像Camera
常见模组连接器标准与高可靠插拔设计:移动影像系统的结构电气协同实战解析关键词模组连接器、BTB、CAM接口、摄像头模组插拔、连接可靠性、信号完整性、ZIF连接器、插拔寿命、结构容差、电磁屏蔽摘要在现代智能手机的多摄模组设计中,模组与主板之间的连接结构直接决定了电气信号传输稳定性与整机装配可靠性。Camera模组通常通过高密度板对板(BTB)连接器、ZIF(ZeroInsertionForce)柔性
- 【EI会议征稿】东北大学主办第三届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议(MVIPIT 2025)
诗远Yolanda
图像处理计算机视觉考研视频机器学习论文阅读
一、会议信息大会官网:www.mvipit.org官方邮箱:
[email protected]会议地点:辽宁沈阳主办单位:东北大学会议时间:2025年9月27日-9月29日二、征稿主题集中但不限于“机器视觉、图像处理与影像技术”等其他相关主题。机器视觉:视觉中的统计机器学习;立体视觉标定;几何建模与处理;人脸识别与手势识别;早期视觉和生物学启发的视觉;光流法和运动追踪;图像分割和图像分类;基于模型的视觉
- 遥感影像数据处理-大图滑窗切分为小图
GIS潮流
遥感语义分割
功能需求据所周知,遥感影像的尺寸有大有小,大的达到几万x几万像素,而图像分割算法模型在训练中尺寸适中,比如256x256,512x512,1024x1024等等,如果直接将遥感影像的原图输入模型中进行训练,大概率会提示内存和显存不足,因此针对遥感影像的模型训练,一般都需要将影像裁剪为小图。裁剪后的效果图如下:解决思路基于上面的需求,写了一套裁剪算法流程。主要考虑的是在裁剪过程中,从左往右、从上到下
- 基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估| 文献速递-AI辅助的放射影像疾病诊断
有Li
人工智能深度学习算法
Title题目EvaluationofaCascadedDeepLearning–basedAlgorithmforProstateLesionDetectionatBiparametricMRI基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估Background背景MultiparametricMRI(mpMRI)improvesprostatecancer(PCa)detectionc
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一,已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展,通过理论解析与代码实践相结合的方式,帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- landsat卫星遥感影像下载、处理教程
一条破秋裤
个人笔记笔记
1.landsat数据下载USGS网址:EarthExplorer参考链接:USGS下载遥感影像——以Landsat影像下载为例_usgs怎么下载遥感影像-CSDN博客L1TP数据进行了几何校正和辐射校正,L2SP数据在此基础上,进一步处理后的数据,通常包括地表反射率和其他相关的地表特征信息。但是L1和L2的选择需要根据实际需求。这里我们选择下载landsat8-9L1数据目前是可以直接在浏览器下
- Densenet模型花卉图像分类
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项目源码获取方式见文章末尾!600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
- 基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现
AI大模型应用之禅
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基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
- 信创时代技术栈选择与前景分析:国产替代背景下的战略路径与实践指南
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- Camera相机人脸识别系列专题分析之四:Camera相机领域人脸识别和人脸属性检测介绍
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【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:Camera相机人脸识别系列专题分析之三:一张图片的人脸识别过程原理这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之四:Camera相机领域人脸识别和人脸属性检测介绍目录一、背景二、:Camera相机领域人脸识别2.1:影像相关基础知识2.1.1pipeline简介2.1.2Raw阈图像处理2.2:Camera相机人脸识别2.3:
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在介绍如何生成nrrd前,了解一下为什么医学影像上一般使用nrrd的体素模型?为什么医学影像上一般使用nrrd的体素模型?在医学影像领域,NRRD(NearlyRawRasterData)格式被广泛用于存储体素模型(如CT、MRI数据),主要基于以下技术优势:1.灵活的数据存储方式支持原始数据无损存储NRRD可直接存储未经压缩的体素数据(如16位整型、32位浮点),避免DICOM等格式
- 产教融合3.0时代:数字影像产业园‘人才+产业+创新’生态闭环构建
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产教融合3.0时代,数字影像产业园构建“人才+产业+创新”生态闭环,需要从以下几个关键环节入手:一、人才培养:以产业需求为导向校企深度合作:打破传统“单向输送”模式,构建双向互动机制。高校与企业共同制定人才培养方案,课程设置紧贴产业前沿技术和岗位需求。实战化教学:建设实训基地,引入真实项目,让学生在实践中掌握技能。例如,可以参照“雅职·海信人工智能医学影像三维重建生产性实训基地”模式,打造高仿真的
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深度报道来了!从规划到落成,国际数字影像产业园园区建设全纪实国际数字影像产业园的建设是一个系统性工程,涉及战略规划、资源整合、专业建设和精细运营等多个环节,旨在打造集技术研发、内容创作、人才培养、企业孵化及展示交易于一体的产业高地。规划阶段产业定位与可行性分析:明确园区核心发展方向,如影视特效、数字孪生、虚拟现实(VR)/增强现实(AR)、动漫游戏等。深入研究市场需求、技术趋势、区域优势及政策环境
- 后量子密码学迁移的战略窗口与陷阱
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后量子密码学迁移的战略窗口与陷阱字数:1040量子计算机对现行公钥密码体系的毁灭性威胁已进入10年倒计时,但迁移风险远超出技术范畴:迫在眉睫的“现在攻击未来”**HarvestNow,DecryptLater**攻击成为国家行为体标配:已确认超过120个APT组织系统性窃取加密数据医疗影像加密数据半衰期达30年,远超量子霸权实现时间表迁移路径的三重断层1.标准割裂危机NIST后量子密码(PQC)标
- vtk和opencv和opengl直接的区别是什么?
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简介VTK、OpenCV和OpenGL是三个在计算机图形学、图像处理和可视化领域广泛使用的工具库,但它们在功能、应用场景和底层技术上存在显著差异。以下是它们的核心区别和特点对比:1.核心功能与定位工具核心功能主要应用领域VTK(VisualizationToolkit)三维可视化&科学计算,提供高级渲染、体绘制、交互式可视化医学影像、地质建模、流体力学仿真OpenCV(OpenSourceComp
- 基于OpenCv(开源计算机视觉库)的图像旋转匹配
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OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,具有跨平台特性,广泛应用于工业检测、医疗影像分析、自动驾驶、无人机、机器人视觉等多个领域。本项目解决了图像模板匹配时的旋转问题。传统的模板匹配方法往往假设目标模板在搜索图像中的位置和方向与原图完全一致,但在实际应用中,目标可能因视角变化而发生旋转。因此,旋转匹配成为一种必要的技术。
- 掌握Python:从基础到AI开发的首选语言
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- Java全栈AI平台实战:从模型训练到部署的革命性突破——Spring AI+Deeplearning4j+TensorFlow Java API深度解析
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一、背景与需求:为什么需要Java驱动的AI平台?某医疗影像公司面临以下挑战:多语言开发混乱:Python训练模型,C++部署推理,Java调用服务,导致维护成本高昂部署效率低下:PyTorch模型需手动转换ONNX格式,TensorRT优化耗时2小时/模型实时性不足:视频流分析延迟达3秒,无法满足急诊场景需求通过Java全栈AI平台,我们实现了:端到端开发:Java调用PyTorch训练模型,直
- 基于深度学习的智能图像语义分割系统:技术与实践
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前言图像语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务,其目标是将图像中的每个像素分配到预定义的语义类别中。这一技术在自动驾驶、医学影像分析、机器人视觉等多个领域有着广泛的应用。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)及其变体,为图像语义分割带来了显著的改进。本文将详细介绍基于深度学习的智能图像语义分割系统的原理、实现方法以及实际应用案例。一、图像语义分割的基本概念1.1什么是图像语义分割?图
- 探秘卷积神经网络(CNN):从原理到实战的深度解析
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在图像识别、视频处理等领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)如同一位“超级侦探”,能够精准捕捉图像中的关键信息,实现对目标的快速识别与分析。从医疗影像诊断到自动驾驶中的路况感知,CNN凭借独特的架构设计和强大的特征提取能力,成为深度学习领域的中流砥柱。接下来,让我们深入探索CNN的奥秘。一、CNN的诞生背景与核心优势传统的神经网络,如多层感知机(ML
- Patch Position Embedding (PPE) 在医疗 AI 中的应用编程分析
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数智化教程(第二期)embedding人工智能机器学习健康医疗
一、PPE的核心原理与医疗场景适配性位置编码的本质需求在医疗影像(如CT、MRI、病理切片)中,Transformer需要将图像划分为若干Patch并作为序列输入。但如果不注入空间信息,模型难以区分同一病灶在不同坐标的语义差异。传统的绝对位置编码(如SinusoidalPE)对等距网格有效,却无法灵活适配病灶大小多变、图像分辨率不一的医学场景。PatchPositionEmbedding(PPE)
- 中科亿海微SoM模组——AI图像推理解决方案
随着AI技术的快速发展,AI图像推理作为一种高效、智能的图像处理技术,已成为推动各行业数字化转型和智能化升级的关键。它凭借强大的图像处理和推理能力,能够自动识别、分离和处理图像内容,为各行各业提供精准、高效的图像分析支持。极大提高了医疗影像、自动驾驶、智能安防、农业智能、无人机、人形机器人、物流管理等领域图像处理的效率和质量。本文介绍的中科亿海微基于FPGA+SoC架构的通用AI图像推理模组,主要
- OpenLayers 计算GeoTIFF影像NDVI
GIS之路
OpenLayersWebGIS前端信息可视化
前言NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)即归一化植被指数,是反应农作物长势和营养信息的重要参数之一,用于监测植物生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差。其值在[-1,1]之间,-1表示可见光高反射;0表示有岩石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆盖,且值越大,表明植被覆盖度越高。计算公式:NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)1.
- 阿里云大模型AI:开启智能新时代的钥匙
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阿里云人工智能云计算
阿里云大模型AI初印象在当今这个科技迅猛发展的时代,人工智能(AI)无疑已成为最耀眼的明星,深刻地改变着我们生活与工作的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车,从医疗影像诊断到金融风险预测,AI技术正以惊人的速度渗透到各个领域,为我们带来前所未有的便利与机遇。在这波澜壮阔的AI发展浪潮中,阿里云大模型AI凭借其卓越的性能、强大的功能以及广泛的应用场景,迅速崛起并占据了举足轻重的地位,吸引着全球无数
- 李宏毅【生成式AI导论 2024】第1讲:生成式AI是什么?
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什么是人工智能?人工智慧可以说是一个目标,是一个我们想要达到的目标。它不是一个单一的技术,并没有哪一个技术叫做人工智慧,人工智慧是一个目标。什么是生成式人工智能?生成式人工智慧是要机器产生复杂而有结构的物件。比如说文章,文章也有一连串的文字所构成的。比如说影像,影像是由一堆像素所组成的。比如说语音,语音是由一堆取样点所组成的。所谓的复杂有结构又是什么意思呢?这个复杂到底应该要复杂到什么程度呢?要复
- 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