- 2-88 基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合
'Matlab学习与应用
matlab工程应用matlab人工智能计算机视觉全聚焦图像加权焦点测量方法四叉树加权聚焦多聚焦图像融合
基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合,的四叉树分解策略将源图像被分解成四叉树结构中具有最佳尺寸的块。在这个树形结构中,使用一种新的加权焦点测量方法(名为加权修正拉普拉斯之和)来检测焦点区域。可以很好地从源图像中提取出来,并重建生成一幅全聚焦图像。由于采用了四叉树分解策略和新的加权焦点测量法,因此所提出的算法简单而有效。程序已调通,可直接运行。2-88加权焦点测量方法-小红书(xiaoho
- opencv-python 图像增强十七:泊松图像融合
CV-King
opencvpython人工智能算法计算机视觉numpy
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、概述二,实现:前言在深入探讨图像处理与计算机视觉领域的过程中,我们不禁对图像融合技术的精妙与实用性感到着迷。图像融合不仅是一项融合了美学与科学的技术手段,它还巧妙地将来源各异、特性不同的图像数据整合为一体,从而生成视觉上连贯且富含信息的合成图像。本篇博客文章旨在详尽解析OpenCV库中的一项高级功能cv2.seamle
- 深度学习100问39:阿达玛乘积在实际生活中的应用
不断持续学习ing
人工智能自然语言处理机器学习
嘿,你知道吗?阿达玛乘积在我们的生活中可有着不少神奇的应用呢!一、图像处理领域在图像处理的世界里,阿达玛乘积就像是一个神奇的画笔。比如说图像融合吧,想象一下,你有两张超酷的照片,一张是美丽的风景照,另一张是带有超炫艺术滤镜的图片。通过阿达玛乘积,就好像让这两张照片上的每个小像素都来一场“亲密合作”。结果呢,你就得到了一张既有清晰风景又带有独特艺术风格的全新照片,是不是很神奇?还有在计算机视觉中,阿
- python的图像融合及图像的类型转换学习笔记
yava_free
python学习笔记
一、图像加法运算1.Numpy库加法其运算方法是:目标图像=图像1+图像2,运算结果进行取模运算。当像素值255时,结果为对255取模的结果,例如:(255+64)%255=642.OpenCV加法运算另一种方法是直接调用OpenCV库实现图像加法运算,方法如下:目标图像=cv2.add(图像1,图像2)此时结果是饱和运算,即:当像素值255时,结果为255,例如:(255+64)=255两种方法
- 2-79 基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab计算机视觉人工智能CS-MCA模型医学图像融合卷积稀疏的形态成分分析
基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合,基于卷积稀疏性的形态分量分析(CS-MCA)的稀疏表示(SR)模型,用于像素级医学图像融合。通过CS-MCA模型使用预先学习的字典获得其卡通和纹理组件的CSR。然后,合并所有源图像的稀疏系数,并使用相应的字典重建融合分量。最后,实现融合图像计算。程序已调通,可直接运行。2-79卷积稀疏的形态成分分析-小红书(xiaohongshu.com)
- MATLAB图像拼接算法及实现
程序员小溪
算法matlab计算机视觉MATLAB人工智能
图像拼接算法及实现(一)论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要:图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像
- 深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能
仰望大佬007
图像处理opencv计算机视觉c#
深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能前言1.图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习13.高级图像处理算法14.GPU加速与并行计算前言OpenCVSharp是C#语言中用于图像处理和计算机视觉的开源库,它提供了
- python作品创意简单,python艺术创作
chatgpt002
数据分析
大家好,本文将围绕python作品创意简单展开说明,python创意作品是一个很多人都想弄明白的事情,想搞清楚python的作品集需要先了解以下几个事情。1、如何生成二维高斯与Python在图像处理以及图像特效中,经常会用到一种成高斯分布的蒙版,蒙版可以用来做图像融合,将不同内容的两张图像结合蒙版,可以营造不同的艺术效果。I=M∗F+(1−M)∗B这里I表示合成后的图像,F表示前景图,B表示背景图
- 图像融合去雾、近红外去雾、(近)红外和可见光数据集
夏梦星晨
图像去雾夜景图像去雾低光照增强稠密雾去除去除沙尘
今天给大家分享一篇发表在IEEETMM上的去雾文章JointContrastEnhancementandExposureFusionforReal-WorldImageDehazing作者从对比度增强和曝光融合的视角来解决图像去雾问题,在真实场景上取得了较好的去雾效果。此外,作者将所提出的方法应用于手机人像编辑,低光照增强,夜景图像去雾等场景,均验证了所提方法的泛化性及有效性。所提方法,如下图所示
- 图像拼接(Image Stiching)方向论文微总结
yyywxk
图像拼接任务对于目前主流视觉任务来说比较偏,目前基于深度学习的框架还不成熟,而且拼接任务里面很多小点都可以单独拿出来研究,比如聚焦或迁移到单应矩阵,图像对齐,图像融合,视频防抖,图像矩形化等。找到好的研究场景,既能发文又能有实用价值。现简单整理近几年的相关文章,如有遗漏还望读者指出。期刊近几年NaturalImageStitchingUsingDepthMapsPaper:Arxiv2022Blo
- Opencv -- 007滚动条操作演示 - 图像融合函数addWeighted
xuechanba
笔记opencv
1、滚动条操作–对比度addWeighted函数利用公式dst=src1*alpha+src2*beta+gamma;来计算两个数组(图像)的加权和,换句话说就是两个图像按照一定比例融合,然后生成新的图像。06_opencv_mat.h#pragmaonce#ifndef_06_OPENCV_MAT_H#define_06_OPENCV_MAT_H#includeusingnamespacecv;
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云和图像融合的智能驾驶目标检测(中)
格图素书
目标跟踪人工智能计算机视觉
2.1.2数据源选型分析良好的数据输入是实现准确且鲁棒的3D目标检测的基础,下面针对不同的传感器组合方式进行分析:(1)摄像头和惯性测量单元:利用惯性测量单元的特性加强摄像头在运动状态下的抗干扰能力,可以有效提高感知算法在高速行驶场景下的检测精度,但依旧是依靠摄像头数据进行3D目标的检测,受环境及天气状况影响较大;(2)激光雷达和惯性测量单元:利用惯性测量单元可以抵消激光雷达在运动过程中产生的测量
- TextDiffuser-2:超越DALLE-3的文本图像融合技术
努力犯错
人工智能语言模型自然语言处理stablediffusionchatgpt
概述近年来,扩散模型在图像生成领域取得了显著进展,但在文本图像融合方面依然存在挑战。TextDiffuser-2的出现,标志着在这一领域的一个重要突破,它成功地结合了大型语言模型的能力,以实现更高效、多样化且美观的文本图像融合。Huggingface模型下载:https://huggingface.co/JingyeChen22/textdiffuser2_layout_plannerAI快站模型
- 电影动画用云渲染好吗?有什么优势
Renderbus瑞云渲染农场
渲染知识云渲染渲染农场动画云渲染效果图云渲染3d云渲染农场
动画电影的创作是一个将声音和图像融合以产生视觉故事的过程,电影通常是由一系列静止图像构成,其中每一幅静止图像称为一帧。动画电影的流畅度依赖于每秒播放的帧数,常见的帧率有25、60、90或120帧每秒等,具体取决于制片方的选择和制作标准。这些影片通常具有高分辨率,以及对细节的精细处理,因此渲染这些帧需要强大的计算能力。利用云渲染服务,可以带来诸多优势,如提高渲染效率、降低成本和提供更大的灵活性,而这
- 多摄拼接技术方案,无缝超广角视觉体验
美摄科技
人工智能音视频ar
在当今的科技时代,多摄像头拍摄技术已经成为了车辆、智能硬件等领域的必备技术。然而,如何将多个画面进行实时处理,消除拼缝、亮度不均、变形等问题,从而获得一个超广角、360°的超大视野图像,一直是行业内的一大挑战。今天,美摄科技带来了一种全新的解决方案——多摄拼接技术方案。美摄科技的多摄拼接技术方案,是基于多摄像头拍摄画面,通过利用美摄的图像融合算法和智能化拼接算法,对多个画面进行实时处理。这种技术方
- GEEHSV图像融合
赤豆冰棍
HSV图像融合主要功能对LC8影像,进行HSV图像融合代码//HSV-basedPan-Sharpening.//GrabasampleL8imageandpullouttheRGBandpanbands.varimage=ee.Image(ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA').filterDate('2017-01-01','2017-12-
- 图像融合论文阅读:ReFusion:通过元学习的从可学习损失重建中学习图像融合
图像强
论文阅读图像融合图像处理深度学习论文笔记元学习
@article{bai2023refusion,title={ReFusion:LearningImageFusionfromReconstructionwithLearnableLossviaMeta-Learning},author={Bai,HaowenandZhao,ZixiangandZhang,JiangsheandWu,YichenandDeng,LilunandCui,Yukun
- midjourney绘画指令怎么输出 midjourney绘画关键词怎么弄
氧惠好项目
midjourneyAI绘画工具是一款基于人工智能技术的图像绘画应用。它采用了一种称为“神经样式转换”的技术,能够将一张风格独特的图像和一张内容图像融合,生成一张具有新风格的图像。midjourney支持以下绘画指令:大家好,我是氧惠的波西导师。在开始本文的交流之前,我想向大家介绍一款网购省钱利器——氧惠APP,同时也是一项难得的零投入零成本的创业项目。官方邀请码088886,此码注册直升v5等级
- 图像融合论文阅读:CS2Fusion: 通过估计特征补偿图谱实现自监督红外和可见光图像融合的对比学习
图像强
图像融合论文阅读图像处理人工智能论文笔记深度学习图像融合
@article{wang2024cs2fusion,title={CS2Fusion:ContrastivelearningforSelf-Supervisedinfraredandvisibleimagefusionbyestimatingfeaturecompensationmap},author={Wang,XueandGuan,ZhengandQian,WenhuaandCao,Jind
- 图像融合论文阅读:CrossFuse: 一种基于交叉注意机制的红外与可见光图像融合方法
图像强
图像融合论文阅读图像处理论文笔记深度学习人工智能
@article{li2024crossfuse,title={CrossFuse:Anovelcrossattentionmechanismbasedinfraredandvisibleimagefusionapproach},author={Li,HuiandWu,Xiao-Jun},journal={InformationFusion},volume={103},pages={102147}
- 图像融合论文阅读:A Deep Learning Framework for Infrared and Visible Image Fusion Without Strict Registration
图像强
图像融合论文阅读深度学习人工智能图像融合图像处理论文笔记
@article{li2023deep,title={ADeepLearningFrameworkforInfraredandVisibleImageFusionWithoutStrictRegistration},author={Li,HuafengandLiu,JunyuandZhang,YafeiandLiu,Yu},journal={InternationalJournalofComput
- 图像融合论文阅读:(DIF-Net)Unsupervised Deep Image Fusion With Structure Tensor Representations
图像强
图像融合论文阅读图像融合图像处理深度学习人工智能
@article{jung2020unsupervised,title={Unsuperviseddeepimagefusionwithstructuretensorrepresentations},author={Jung,HyungjooandKim,YoungjungandJang,HyunsungandHa,NamkooandSohn,Kwanghoon},journal={IEEETra
- 图像融合论文阅读:MURF: Mutually Reinforcing Multi-Modal Image Registration and Fusion
图像强
图像融合论文阅读图像融合图像处理深度学习论文笔记
@article{xu2023murf,title={MURF:MutuallyReinforcingMulti-modalImageRegistrationandFusion},author={Xu,HanandYuan,JitengandMa,Jiayi},journal={IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence},yea
- 多源图像融合训练的脚本示例 (Matlab训练多个输入的CNN模型)
foddcusL
图像处理深度学习cnn人工智能神经网络
简介:在常规的CNN图像训练中,matlab和pytorch都提供了很多标准示例,但其输入都是N*N*3的图像,在部分场景下,研究人员想要模型参考多个角度或不同源的成像数据得出一个综合的输出,这样模型能够考虑到更多的特征细节以提高预测精度。本文参考了题为‘NoninvasiveDetectionofSaltStressinCottonSeedlingsbyCombiningMulticolorFl
- 基于PCA-WA(Principal Component Analysis-weight average)的图像融合方法 Matlab代码及示例
foddcusL
图像处理试验数据分析文件工具matlab图像处理
摘要:高效地将多通道的图像数据压缩(如高光谱、多光谱成像数据)至较低的通道数,对提高深度学习(DL)模型的训练速度和预测至关重要。本文主要展示利用PCA降维结合weight-average的图像融合方法。文章主要参考了题为“NoninvasiveDetectionofSaltStressinCottonSeedlingsbyCombiningMulticolorFluorescence–Multi
- 图像融合论文阅读:Real-time infrared and visible image fusion network using adaptive pixel weighting strategy
qiang42
图像融合论文阅读图像处理人工智能深度学习论文笔记图像融合
@article{zhang2023real,title={Real-timeinfraredandvisibleimagefusionnetworkusingadaptivepixelweightingstrategy},author={Zhang,XuchongandZhai,HanandLiu,JiaxingandWang,ZhipingandSun,Hongbin},journal={In
- 图像融合论文阅读:Dif-fusion: Towards high color fidelity in infrared and visible image fusion with diffusion
qiang42
图像融合论文阅读深度学习图像融合图像处理人工智能论文笔记
@article{yue2023dif,title={Dif-fusion:Towardshighcolorfidelityininfraredandvisibleimagefusionwithdiffusionmodels},author={Yue,JunandFang,LeyuanandXia,ShaoboandDeng,YueandMa,Jiayi},journal={arXivprepri
- 图像融合论文阅读:DDFM: Denoising Diffusion Model for Multi-Modality Image Fusion
qiang42
图像融合论文阅读图像处理论文笔记深度学习人工智能图像融合
@article{zhao2023ddfm,title={DDFM:denoisingdiffusionmodelformulti-modalityimagefusion},author={Zhao,ZixiangandBai,HaowenandZhu,YuanzhiandZhang,JiangsheandXu,ShuangandZhang,YulunandZhang,KaiandMeng,Dey
- 水下图像融合增强(Matlab代码实现)
@橘柑橙柠桔柚
图像增强图像处理计算机视觉matlab
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述针对水下光的吸收和散射作用,水下图像往往存在颜色失真、对比度低、细节模糊等现象,提出了一种新的水下图像增强算法。首先,以颜色校正的方式改进了一种基于暗通道先验(DCP)的水上图像增强方法,使其可以更好地用于水下图像,并
- (2022|CVPR,单阶段骨干,目标感知鉴别,深度图文融合块)DF-GAN:简单有效的文本到图像合成基线
EDPJ
论文笔记生成对抗网络人工智能神经网络
DF-GAN:ASimpleandEffectiveBaselineforText-to-ImageSynthesis公众:EDPJ(添加VX:CV_EDPJ或直接进Q交流群:922230617获取资料)目录0.摘要1.简介2.相关工作3.DF-GAN3.1模型概述3.2一阶段文本到图像骨干3.3目标感知鉴别器3.3.1匹配感知梯度惩罚3.3.2单路输出3.4高效的文本-图像融合4.实验4.1定量
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
-----------------------------------------------------------------
- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(