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浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 景联文科技:专业数据标注公司,推动AI技术革新
景联文科技
人工智能
数据标注作为AI技术发展的重要支撑,对于训练高质量的机器学习模型以及推动应用领域的创新具有不可替代的作用。景联文科技作为专业的数据标注公司,致力于提供专业的数据标注服务,帮助客户解决AI链条中的数据处理难题,共同推动人工智能技术的进步与发展。一站式数据标注服务景联文科技提供一站式的数据标注服务,涵盖从图像、视频、音频到文本等多种数据类型。•图像标注:对象检测、语义分割、关键点标注、多边形标注等。•
- Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)
亚图跨际
交叉知识Python生物医学脑肿瘤图像皮肤病变多模态医学图像多尺度特征生物医学腹部胰腺图像病灶边界气胸图像
要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成,收缩路径是一种典型的卷积网络,由重复应用卷积组成,每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU)和一个最大池化操作。在收缩过程中,空间信息减少,而特征信
- 学习记录——语义分割和实例分割的标签结构
落叶击球
学习笔记学习人工智能
语义分割:一张样本,生成一张掩码图像标签。灰度图像,背景亮度为0,每个目标根据分类赋予不同亮度——1,2,3......实现像素级的类别区分,但无法区分个体。实例分割:原理:一张样本,生成一个多通道的Mat矩阵,也就是多张掩码图像叠在一起。每张掩码图负责存储一个类别的目标,亮度只有0和1,通过通道号区分每个类别。同时,每张掩码图内,每个目标拥有ID号(通过增加一个维度实现),负责区分一个类别中的每
- 语义分割训练精度计算
南太湖小蚂蚁
人工智能深度学习人工智能
语义分割训练的output结果一般是[batch_size,num_classes,width,height]这样的形式,而label的结果一般是[batch_size,width,height],类似如下形状,outputs:[4,6,480,320],而真值label:[4,480,320]。由于维度不同,无法直接比较,所以这两者要比较就要采取一点方法。output里面每个类型都有一个值,要取
- 语义分割笔记
Wils0nEdwards
笔记深度学习计算机视觉
在语义分割任务中,提升自制数据集上baselinemodel的平均交并比(mIoU)和平均精度(mAcc)的难度取决于多个因素。以下是一些关键因素及其对难度的影响:数据集质量:标注质量:高质量的标注对于训练有效的模型至关重要。如果标注存在错误或不一致,模型的性能会受到影响。样本数量:较大的数据集通常可以提升模型的泛化能力,但收集和标注大量样本是一个费时费力的过程。数据多样性:如果数据集包含多样化的
- 遥感影像-语义分割数据集:GID数据集详细介绍及训练样本处理流程
GIS潮流
计算机视觉人工智能机器学习
GID数据集:大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介:GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集(GID-5)和精细土地覆盖集(GID-15)两个部分。大规模分类集(GID-5)包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别,共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中,训练集为120景图像,验证集为
- 遥感影像-语义分割数据集:Vaihingen数据集详细介绍及训练样本处理流程
GIS潮流
计算机视觉
原始数据集详情Vaihingen是一个相对较小的村庄,有许多独立的建筑和小的多层建筑。KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个相对较小的村庄,有许多独立的建筑和小的多层建筑-Vaihingen场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数三通道官网https://www.isprs.org/education/benchm
- Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP)空洞空间卷积池化金字塔
m0_55576290
深度学习人工智能
文章目录概要整体架构流程演化过程与代码实现概要ASPP主要用于解决语义分割任务中的尺度问题。在语义分割任务中,需要将图像中的每个像素分类到不同的类别中,而不同物体和结构在图像中可能有不同的尺度。传统的卷积神经网络在提取语义信息时,只能通过固定尺度的卷积核进行操作,因此无法很好地捕捉到不同尺度下的上下文信息。ASPP通过在网络中引入多个并行的分支,每个分支使用不同尺度的空洞卷积和池化操作,来捕获不同
- 深度学习,创新点,模型改进
揽星河@
计算机视觉机器学习深度学习python人工智能
深度学习添加创新点①在现有模型上添加自己的创新点②或者混合多个模型等等③提供创新点添加各种注意力机制,各种模型block。机器学习,目标检测,目标识别,语义分割,GAN,CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python,pytorch欢迎大家咨询~
- 【深度学习】COCO API源码解读
CS_Zero
深度学习人工智能
COCOAPI从C、cython,到PythonAPI:实现语义分割标注mask的解析,从具体实现cocoapi/common/maskApi.hcocoapi/common/maskApi.c到Cython封装实现pycocotools._maskcocoapi/PythonAPI/pycocotools/_mask.pyx#distutils:language=c#distutils:sour
- 2020-04-04
奋斗中的小强
SAN:Scale-AwareNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionAerialImages高分辨率航空图像具有广泛的应用,如军事探索和城市规划。语义分割是高分辨率航空图像分析中广泛使用的一种基本方法。然而,高分辨率航空影像地物具有尺度不一致的特征,这一特征往往会导致预测结果的不确定性。为了解决这个问题,我们提出了一个新的尺度感知模块(SAM
- 计算机设计大赛 深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的实现 - python
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python
文章目录1前言1课题背景2技术原理和方法2.1基本原理2.2技术选型和方法3实例分割4实现效果5最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的应用该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:3分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/p
- [机器学习]详解transformer---小白篇
是安澜啊
深度学习神经网络
1.背景:Transformer是2017年的一篇论文《AttentionisAllYouNeed》提出的一种模型架构,这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验,并且由于encoder端是并行计算的,训练的时间被大大缩短了。全面击败了当时的SOTA,现阶段,Transformer在cv领域也是全面开花,基于transformer的目标识别,语义分割等算法也是经常屠榜。论文:[1706.03762
- 【深度学习每日小知识】全景分割
jcfszxc
深度学习术语表专栏深度学习人工智能
全景分割全景分割是一项计算机视觉任务,涉及将图像或视频分割成不同的对象及其各自的部分,并用相应的类别标记每个像素。与传统的语义分割相比,它是一种更全面的图像分割方法,传统的语义分割仅将图像划分为类别,而不考虑对象的部分。全景分割算法将语义分割和实例分割相结合,可以区分对象的一般类及其组成部分或实例。它们可以处理各种对象类,例如物体(例如天空、草地和道路)和事物(例如车辆、人和建筑物),并精确地分割
- 语义分割技术的简单总结
孤独患者_d589
几天前在公众号计算机视觉life上投稿了一篇文章,今天特此在这里mark一下,文章链接如下。https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczOTM4NA==&mid=2247488089&idx=1&sn=a7b18c154a84864521f2eb116585aee9&chksm=97d7f7cea0a07ed8da2a881efffc9a690c695b265
- 前向传播网络实现(类与函数)——TensorFlow2.4
SatVision炼金士
网络深度学习keras
文章目录前言一、基于类的前向传播二、基于函数的前向传播总结前言最近开始着手语义分割方面的内容,由于刚开始入门深度学习,看了一下deeplab的源码,里面所有网络结构基本上都是由类进行定义的(目的是为了方便复用),而大部分博主的复现代码基本上都是基于函数实现,作为小白的我一时有点蒙圈。为了更好地理解前向传播吧以及类与函数定义的网络结构,本文分别用类核函数实现了简单的前向传播函数提示:以下是本篇文章正
- 半监督语义分割论文学习记录
西瓜真的很皮啊
半监督语义分割深度学习机器学习人工智能
Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性。因此,学习的模型将对这样的小变化具有鲁棒性。一致性训练的有效性在很大程度上取决于数据分布的行为,即集群假设,其中类必须由低密度区域分隔。在语义分割中,在输入中,我们没有观察到低密度区域
- 2023最新半监督语义分割综述 | 技术总结与展望!
自动驾驶之心
计算机视觉人工智能深度学习python机器学习
作者|派派星编辑|CVHub点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心【语义分割】技术交流群后台回复【分割综述】获取语义分割、实例分割、全景分割、弱监督分割等超全学习资料!Title:ASurveyonSemi-SupervisedSemanticSegmentationPaper:https://arxiv.org/pdf/2302.09899.pd
- 语义分割任务的准确率计算:基于PyTorch实现
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语义分割任务的准确率计算:基于PyTorch实现文章目录引言语义分割任务概述准确率的定义与计算方法实践应用与优化策略准确率的局限性分析结尾引言随着深度学习技术的飞速发展,语义分割任务作为计算机视觉领域的一个重要分支,逐渐受到了广大研究者和开发者的关注。语义分割旨在将图像中的每个像素点划分到其所属的物体类别中,从而为图像赋予更为丰富的语义信息。准确率作为衡量语义分割模型性能的重要指标之一,其计算方式
- 【深度学习】: 脑部MRI图像分割
X.AI666
深度学习深度学习人工智能
清华大学驭风计划课程链接学堂在线-精品在线课程学习平台(xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现(实验满分),只展示主要任务实验结果,如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主,接实验技术指导1对1有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~案例4:脑部MRI图像分割相关知识点:语义分割、医学图像处理(skimage,medpy)、可视化(matplotlib)1任务
- kaggle实战语义分割-Car segmentation(附源码)
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python人工智能计算机视觉深度学习pytorch
目录前言项目介绍数据集处理数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解使用pytorch完成另外一个计算机视觉的基本任务-语义分割。语义分割是将图片中每个部分根据其语义分割出来,其相比于图像分类的不同点是,图像分类是对一张图片进行分类,而语义分割是对图像中的每个像素点进行分类。我们这里使用的语义分割数据集是kaggle上的一个数据集。数据集来源:https://www.kaggle.com
- 【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】(7)图像分割
giszz
学习笔记人工智能学习笔记
今天学习到了图像分割。这是我学习笔记的脑图。图像分割,ImageSegmentation,就是将数字图像分割为若干个图像子区域(像素的集合,也被称为超像素),改变图像的表达方式,以更容易理解和分析。图像分割,十分重要,也十分困难,是计算机视觉中的关键步骤。图像分割分为三类:语义分割。预测出输入熟悉的每个像素点属于哪一类的标签实例分割。在语义分割的基础上,还要区分出同一类的不同个体全景分割。在实例分
- SAM大模型遥感领域测评
未来GIS实验室
计算机视觉深度学习人工智能
1.引言随着OpenAI公司ChatGPT的火爆,国内外科技公司都陆续发布自然语言通用领域大模型。而图像领域AI,一时间没了热度。转机出现在上个月,Meta发布了分割万物的视觉通大模型SegmentAnythingModel(SAM)。关注图像或者遥感语义分割的同事可能知道,语义分割作为计算机视觉的核心任务,应用广泛,但最大的限制就是需要大量的标注数据,并且针对不同的任务需要重新训练或微调,试想,
- 实例分割模型解析:solo模型
交换喜悲
mdetection系列人工智能目标检测计算机视觉深度学习
论文链接:https://arxiv.org/abs/1912.04488代码:https://github.com/WXinlong/SOLO1.摘要我们提出了一种新的、极其简单的实例分割方法。与许多其他密集预测任务(例如语义分割)相比,任意数量的实例使得实例分割更具挑战性。为了预测每个实例的掩码,主流方法要么遵循“检测然后分段”策略(例如,MaskR-CNN),要么首先预测嵌入向量,然后使用聚
- 语义分割系列之FCN、DeeplabV1、V2、V3、V3Plus论文学习
Diros1g
学习深度学习计算机视觉
FCNFullyConvolutionalNetworks论文:FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf特点:用全卷积替
- 周报(20240204)
来自宇宙的曹先生
研究生阶段周报周报
日期:2024.1.29-2024.2.4本周工作:1.阅读论文本周主要对这篇文献进行了阅读:《用可学习的跳跃连接缩小U-Net中的语义差距:以医学图像分割为例》背景医学图像分割和随后对目标对象的定量评估为疾病诊断和治疗规划提供了有价值的信息。最近的语义分割方法通常依赖于类UNet的编码器-解码器架构,其中编码器产生高级语义特征,解码器逐渐对这些隐藏特征进行上采样,以产生具有每像素概率的分割图。大
- InstantID: Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds
猛码Memmat
rob-agent/aigc图像生成深度学习计算机视觉
文章目录IntroductionMainReference记录由国内首创的一个好玩的小项目,图像生成领域的新进展。但我希望现阶段计算机视觉领域的研究能更聚焦在语义分割和三维视觉上,这样能更方便与机器人等产品和工业实体结合。IntroductionInstantID是一个基于扩散模型的图像生成解决方案,能实现从单一参考图像到多样化风格化写真的快速生成。用户只需上传一张自拍,20秒就能得到定制版AI写
- 基于YOLOv8的船舶目标检测系统(Python源码+Pyqt6界面+数据集)
AI小怪兽
深度学习实战应用案列108篇人工智能深度学习机器学习YOLO计算机视觉开发语言
博主简介AI小怪兽,YOLO骨灰级玩家,1)YOLOv5、v7、v8优化创新,轻松涨点和模型轻量化;2)目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化,赋能智能制造,工业项目落地经验丰富;原创自研系列,2024年计算机视觉顶会创新点《YOLOv8原创自研》《YOLOv5原创自研》《YOLOv7原创自研》23年最火系列,内涵80+优化改进篇,涨点小能手,助力科研,好评率极高《YOLOv8魔术师》《YOL
- CACDU-Net: A Novel DoubleU-Net BasedSemantic Segmentation Model for SkinLesions Detection in Image
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
人工智能
CACDU-Net:一种新的基于双u-net的图像皮肤损伤语义分割模型摘要皮肤病变分割是皮肤病学领域的一项重要任务,它有助于早期发现和诊断皮肤病。深度学习技术在实现准确的病灶分割方面显示出巨大的潜力。在这些技术的帮助下,病灶分割过程可以自动化,从而减少了人工操作和主观判断的影响。这有助于节省医疗专业人员的时间和减少他们的工作量,从而提高他们的工作效率,并使医疗资源得到更好的分配。为了更好地进行皮肤
- java观察者模式
3213213333332132
java设计模式游戏观察者模式
观察者模式——顾名思义,就是一个对象观察另一个对象,当被观察的对象发生变化时,观察者也会跟着变化。
在日常中,我们配java环境变量时,设置一个JAVAHOME变量,这就是被观察者,使用了JAVAHOME变量的对象都是观察者,一旦JAVAHOME的路径改动,其他的也会跟着改动。
这样的例子很多,我想用小时候玩的老鹰捉小鸡游戏来简单的描绘观察者模式。
老鹰会变成观察者,母鸡和小鸡是
- TFS RESTful API 模拟上传测试
ronin47
TFS RESTful API 模拟上传测试。
细节参看这里:https://github.com/alibaba/nginx-tfs/blob/master/TFS_RESTful_API.markdown
模拟POST上传一个图片:
curl --data-binary @/opt/tfs.png http
- PHP常用设计模式单例, 工厂, 观察者, 责任链, 装饰, 策略,适配,桥接模式
dcj3sjt126com
设计模式PHP
// 多态, 在JAVA中是这样用的, 其实在PHP当中可以自然消除, 因为参数是动态的, 你传什么过来都可以, 不限制类型, 直接调用类的方法
abstract class Tiger {
public abstract function climb();
}
class XTiger extends Tiger {
public function climb()
- hibernate
171815164
Hibernate
main,save
Configuration conf =new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session sess=sf.openSession();
Transaction tx=sess.beginTransaction();
News a=new
- Ant实例分析
g21121
ant
下面是一个Ant构建文件的实例,通过这个实例我们可以很清楚的理顺构建一个项目的顺序及依赖关系,从而编写出更加合理的构建文件。
下面是build.xml的代码:
<?xml version="1
- [简单]工作记录_接口返回405原因
53873039oycg
工作
最近调接口时候一直报错,错误信息是:
responseCode:405
responseMsg:Method Not Allowed
接口请求方式Post.
- 关于java.lang.ClassNotFoundException 和 java.lang.NoClassDefFoundError 的区别
程序员是怎么炼成的
真正完成类的加载工作是通过调用 defineClass来实现的;
而启动类的加载过程是通过调用 loadClass来实现的;
就是类加载器分为加载和定义
protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundExcept
- JDBC学习笔记-JDBC详细的操作流程
aijuans
jdbc
所有的JDBC应用程序都具有下面的基本流程: 1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接。 2、执行SQL语句。 3、处理结果。 4、从数据库断开连接释放资源。
下面我们就来仔细看一看每一个步骤:
其实按照上面所说每个阶段都可得单独拿出来写成一个独立的类方法文件。共别的应用来调用。
1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接:
Html代码
St
- rome创建rss
antonyup_2006
tomcatcmsxmlstrutsOpera
引用
1.RSS标准
RSS标准比较混乱,主要有以下3个系列
RSS 0.9x / 2.0 : RSS技术诞生于1999年的网景公司(Netscape),其发布了一个0.9版本的规范。2001年,RSS技术标准的发展工作被Userland Software公司的戴夫 温那(Dave Winer)所接手。陆续发布了0.9x的系列版本。当W3C小组发布RSS 1.0后,Dave W
- html表格和表单基础
百合不是茶
html表格表单meta锚点
第一次用html来写东西,感觉压力山大,每次看见别人发的都是比较牛逼的 再看看自己什么都还不会,
html是一种标记语言,其实很简单都是固定的格式
_----------------------------------------表格和表单
表格是html的重要组成部分,表格用在body里面的
主要用法如下;
<table>
&
- ibatis如何传入完整的sql语句
bijian1013
javasqlibatis
ibatis如何传入完整的sql语句?进一步说,String str ="select * from test_table",我想把str传入ibatis中执行,是传递整条sql语句。
解决办法:
<
- 精通Oracle10编程SQL(14)开发动态SQL
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发动态SQL
*/
--使用EXECUTE IMMEDIATE处理DDL操作
CREATE OR REPLACE PROCEDURE drop_table(table_name varchar2)
is
sql_statement varchar2(100);
begin
sql_statement:='DROP TABLE '||table_name;
- 【Linux命令】Linux工作中常用命令
bit1129
linux命令
不断的总结工作中常用的Linux命令
1.查看端口被哪个进程占用
通过这个命令可以得到占用8085端口的进程号,然后通过ps -ef|grep 进程号得到进程的详细信息
netstat -anp | grep 8085
察看进程ID对应的进程占用的端口号
netstat -anp | grep 进程ID
&
- 优秀网站和文档收集
白糖_
网站
集成 Flex, Spring, Hibernate 构建应用程序
性能测试工具-JMeter
Hmtl5-IOCN网站
Oracle精简版教程网站
鸟哥的linux私房菜
Jetty中文文档
50个jquery必备代码片段
swfobject.js检测flash版本号工具
- angular.extend
boyitech
AngularJSangular.extendAngularJS API
angular.extend 复制src对象中的属性去dst对象中. 支持多个src对象. 如果你不想改变一个对象,你可以把dst设为空对象{}: var object = angular.extend({}, object1, object2). 注意: angular.extend不支持递归复制. 使用方法: angular.extend(dst, src); 参数:
- java-谷歌面试题-设计方便提取中数的数据结构
bylijinnan
java
网上找了一下这道题的解答,但都是提供思路,没有提供具体实现。其中使用大小堆这个思路看似简单,但实现起来要考虑很多。
以下分别用排序数组和大小堆来实现。
使用大小堆:
import java.util.Arrays;
public class MedianInHeap {
/**
* 题目:设计方便提取中数的数据结构
* 设计一个数据结构,其中包含两个函数,1.插
- ajaxFileUpload 针对 ie jquery 1.7+不能使用问题修复版本
Chen.H
ajaxFileUploadie6ie7ie8ie9
jQuery.extend({
handleError: function( s, xhr, status, e ) {
// If a local callback was specified, fire it
if ( s.error ) {
s.error.call( s.context || s, xhr, status, e );
}
- [机器人制造原则]机器人的电池和存储器必须可以替换
comsci
制造
机器人的身体随时随地可能被外来力量所破坏,但是如果机器人的存储器和电池可以更换,那么这个机器人的思维和记忆力就可以保存下来,即使身体受到伤害,在把存储器取下来安装到一个新的身体上之后,原有的性格和能力都可以继续维持.....
另外,如果一
- Oracle Multitable INSERT 的用法
daizj
oracle
转载Oracle笔记-Multitable INSERT 的用法
http://blog.chinaunix.net/uid-8504518-id-3310531.html
一、Insert基础用法
语法:
Insert Into 表名 (字段1,字段2,字段3...)
Values (值1,
- 专访黑客历史学家George Dyson
datamachine
on
20世纪最具威力的两项发明——核弹和计算机出自同一时代、同一群年青人。可是,与大名鼎鼎的曼哈顿计划(第二次世界大战中美国原子弹研究计划)相 比,计算机的起源显得默默无闻。出身计算机世家的历史学家George Dyson在其新书《图灵大教堂》(Turing’s Cathedral)中讲述了阿兰·图灵、约翰·冯·诺依曼等一帮子天才小子创造计算机及预见计算机未来
- 小学6年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
always 总是
rice 水稻,米饭
before 在...之前
live 生活,居住
usual 通常的
early 早的
begin 开始
month 月份
year 年
last 最后的
east 东方的
high 高的
far 远的
window 窗户
world 世界
than 比...更
- 在线IT教育和在线IT高端教育
dcj3sjt126com
教育
codecademy
http://www.codecademy.com codeschool
https://www.codeschool.com teamtreehouse
http://teamtreehouse.com lynda
http://www.lynda.com/ Coursera
https://www.coursera.
- Struts2 xml校验框架所定义的校验文件
蕃薯耀
Struts2 xml校验Struts2 xml校验框架Struts2校验
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 15:54:59 星期六
http://fa
- mac下安装rar和unrar命令
hanqunfeng
mac
1.下载:http://www.rarlab.com/download.htm 选择
RAR 5.21 for Mac OS X 2.解压下载后的文件 tar -zxvf rarosx-5.2.1.tar 3.cd rar sudo install -c -o $USER unrar /bin #输入当前用户登录密码 sudo install -c -o $USER rar
- 三种将list转换为map的方法
jackyrong
list
在本文中,介绍三种将list转换为map的方法:
1) 传统方法
假设有某个类如下
class Movie {
private Integer rank;
private String description;
public Movie(Integer rank, String des
- 年轻程序员需要学习的5大经验
lampcy
工作PHP程序员
在过去的7年半时间里,我带过的软件实习生超过一打,也看到过数以百计的学生和毕业生的档案。我发现很多事情他们都需要学习。或许你会说,我说的不就是某种特定的技术、算法、数学,或者其他特定形式的知识吗?没错,这的确是需要学习的,但却并不是最重要的事情。他们需要学习的最重要的东西是“自我规范”。这些规范就是:尽可能地写出最简洁的代码;如果代码后期会因为改动而变得凌乱不堪就得重构;尽量删除没用的代码,并添加
- 评“女孩遭野蛮引产致终身不育 60万赔偿款1分未得”医腐深入骨髓
nannan408
先来看南方网的一则报道:
再正常不过的结婚、生子,对于29岁的郑畅来说,却是一个永远也无法实现的梦想。从2010年到2015年,从24岁到29岁,一张张新旧不一的诊断书记录了她病情的同时,也清晰地记下了她人生的悲哀。
粗暴手术让人发寒
2010年7月,在酒店做服务员的郑畅发现自己怀孕了,可男朋友却联系不上。在没有和家人商量的情况下,她决定堕胎。
12月5日,
- 使用jQuery为input输入框绑定回车键事件 VS 为a标签绑定click事件
Everyday都不同
jspinput回车键绑定clickenter
假设如题所示的事件为同一个,必须先把该js函数抽离出来,该函数定义了监听的处理:
function search() {
//监听函数略......
}
为input框绑定回车事件,当用户在文本框中输入搜索关键字时,按回车键,即可触发search():
//回车绑定
$(".search").keydown(fun
- EXT学习记录
tntxia
ext
1. 准备
(1) 官网:http://www.sencha.com/
里面有源代码和API文档下载。
EXT的域名已经从www.extjs.com改成了www.sencha.com ,但extjs这个域名会自动转到sencha上。
(2)帮助文档:
想要查看EXT的官方文档的话,可以去这里h
- mybatis3的mapper文件报Referenced file contains errors
xingguangsixian
mybatis
最近使用mybatis.3.1.0时无意中碰到一个问题:
The errors below were detected when validating the file "mybatis-3-mapper.dtd" via the file "account-mapper.xml". In most cases these errors can be d