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深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- 计算机视觉之旅-进阶-图像滤波处理
撸码猿
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1.基本概念1.1.数字图像图像处理的对象是数字图像,它是由像素点阵列表示的图像。需要了解像素、图像分辨率、灰度级、RBG等图像表示方法。用numpy数组表示,每个元素为像素值。例如RGB图像 importnumpyasnp img=np.array([[[255,0,0],[0,255,0]],[[0,0,255],[255,255,255]]]) 1.2.采样和量化数字图像是通过采样和量化得到
- 数字图像处理(一系列对图像进行处理、分析和改进的技术)
编程日记✧
智能医疗计算机视觉图像处理人工智能
数字图像处理是指对图像进行一系列的数学和算法处理,以增强、分析或理解图像的内容。这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中,往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声,同时尽量保持图像的细节。常见方法有:均值滤波:将像素邻域内的像素值取平均值,从而平滑图像。这种方法简单但可能会模糊边缘。高斯滤波:使用高斯函数为权重对像素进行加权平均,可以更好地平滑
- halcon深度学习4:深度学习在 OCR的用法-deep_ocr_workflow解析
mlxg99999
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1.什么是OCR技术OCR,全称是OpticalCharacterRecognition,即光学字符识别,面向扫描文件。但是由于现在数字图像的普及,这里泛指文字检测和识别,包括扫描文档和自然场景的文字识别。2、deep_ocr_workflow在深度学习中,只有一篇例子关于OCR就是这一篇,文中介绍了深度OCR模型的建立与使用(如果使用过计量模型的可以较好理解,就是建立模型→设置参数→导入图片→进
- 基于语言的三种图像简单去噪算法:高效C++实现
m0_57781768
C语言(C++)算法研究和解读算法c++计算机视觉
基于语言的三种图像简单去噪算法:高效C++实现图像处理在现代计算机视觉中占有重要地位,而去噪处理则是图像处理的重要环节之一。本文将介绍三种基于语言的简单图像去噪算法,并提供详细的C++实现。我们将重点介绍均值滤波、中值滤波和高斯滤波三种方法,并探讨它们在图像去噪中的应用和效果。引言在数字图像处理中,噪声是不可避免的。它可能是由传感器噪声、传输错误或压缩伪影引起的。去噪的目的是在保留图像重要特征的同
- MTCNN人脸检测算法
samuelwang_ccnu
深度学习
人脸检测是指识别数字图像中的人脸。人脸检测可以视为目标检测的一种特殊情况。在目标检测中,任务是查找图像中特定类的所有对象的位置和大小。例如行人和汽车。在人脸检测中应用较广的算法就是MTCNN(Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks的缩写)。MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法,它可以同时完成人脸检测和人脸对齐的任务,相比于传统的算法,它的
- 盒子滤波(BOX FILTER)方框滤波学习笔记
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功能:在给定的滑动窗口大小下,对每个窗口内的像素值进行快速相加求和。应用:图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算Haar特征是一种用于物体识别的数字图像特征,特别是在人脸检测领域中得到了广泛应用。Haar特征得名于其与原始的Haar小波变换在计算方式上的相似性。这种特征通过计算图像中相邻矩形区域的像素强度差来捕捉图像的某些特性,如边缘、线条和中心
- EMGU.CV入门(十四、图像轮廓)
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计算机视觉opencv图像处理EMGU.CVc#
一、轮廓1.1边缘和轮廓的区别边缘:离散的,断开的轮廓:整体的,连续的边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈(即梯度变化比较大)像素点,偏向于图像中像素点的变化。如canny边缘检测,结果通常保存在和源图片一样尺寸和类型的边缘图中。轮廓检测指检测图像中的对象边界,更偏向于关注上层语义对象。如OpenCV中的findContours()函数,它会得到每一个轮廓并以点向量方式存储,除此也
- 研究人员利用ChatGPT的强大功能,创建数字病理学AI工具
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人工智能chatgpt百度
丹娜—法伯癌症研究所和威尔康奈尔医学院的科学家开发并测试了针对数字病理学的新型人工智能工具。数字病理学是一个相对较新的领域,它使用由组织样本创建的高分辨率数字图像来诊断疾病并为治疗决策提供参考。他们的论文于2024年7月9日发表在《柳叶刀数字健康》上,表明ChatGPT是一种为理解和生成文本而开发的人工智能语言模型,可以使用一种称为检索增强生成的人工智能技术进行定制,以对有关数字病理学的问题提供准
- 机器学习:knn算法实现图像识别
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机器学习算法人工智能
1、概述使用K-近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片,将其分割成单独的数字图像,并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列,每个数字占据20*20个像素点,可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20,将其全部变成一列1*400格式,转换成数值特征4、最后使用
- 24.7.27学习笔记
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学习笔记
(按照老师发的学习计划走)先学习数字图像处理:1.单色图像0-255黑到白2.彩色图像:红绿蓝三元组的二维矩阵0-255像元(Pixel,图像元素的简称)是数字图像中最小的单元,代表图像中的一个点。每个像元都有一个特定的颜色和亮度值,组合在一起形成完整的图像。以下是关于像元的一些关键点:定义:像元是构成数字图像的基本单元。每个像元通常由多个颜色通道(如红色、绿色和蓝色)组成每个像元的颜色通常用数字
- 数字图像处理 - 形态学腐蚀
HelloZEX
数字图像处理C++图像处理opencv形态学处理
一、理论与概念讲解——从现象到本质1.1形态学概述形态学(morphology)一词通常表示生物学的一个分支,该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理中指的形态学,往往表示的是数学形态学。下面一起来了解数学形态学的概念。数学形态学(Mathematicalmorphology)是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括:二值腐蚀和膨胀、
- 挑战杯 基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码 识别检测 机器视觉
laafeer
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文章目录0简介1二维码检测2算法实现流程3特征提取4特征分类5后处理6代码实现5最后0简介优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于机器学习的二维码识别检测-opencv二维码识别检测机器视觉该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1二维码检测物体检测就是对数字图像中一类特定的物体
- matlab计算正交变换,图像的正交变换matlab.pdf
大Victor
matlab计算正交变换
图像的正交变换matlab《数字图像处理》课程实验报告实验名:图像的正交变换实验1院系:自动化测试与控制系班级:1201132姓名:李丹阳学号:1120110113哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院光电信息工程2015年12月13日一、实验原理二、实验内容三、实验结果与分析1、傅立叶变换A)绘制一个二值图像矩阵,并将其傅立叶函数可视化。(傅里叶变换A)的实验结果B)利用傅立叶变换分析两幅图像的相关
- linux上存储和读取bmp图像文件
anranjingsi
linux
将图像数据写bmp文件数字图像在外存储器设备中的存储形式是图像文件,图像必须按照某个已知的、公认的数据存储顺序和结构进行存储,才能使不同的程序对图像文件顺利进行打开或存盘操作,实现数据共享。图像数据在文件中的存储顺序和结构称为图像文件格式。BMP文件是Windows操作系统所推荐和支持的图像文件格式,是一种将内存或显示器的图像数据不经过压缩而直接按位存盘的文件格式,所以称为位图(bitmap)文件
- python中绘制数组直方图一维数组划分10组_opencv-python 绘制直方图和均衡化
weixin_39607935
直方图什么是直方图?一个数字图像是由像素点组成的,每个像素点在计算机里都是以二进制代码存储的,通常都是8bit编码,也就是说一个像素的可能值是00H到FFH,如果是灰度图像,那么每个像素值便代表它的灰度值,如果是RGB三通道图像,每个像素值是一个数组比如[60,40,244]它代表每个通道的灰度值。直方图用来统计每个灰度值出现的次数。也就是每个灰度值出现的频数,横坐标是像素点的值,比如8bit编码
- 图片的位深度
HWL5679
人工智能计算机视觉深度学习
图片的位深度(bitdepth)是描述数字图像中颜色深度和细节的一个重要参数。它决定了图像中每个像素可以显示的颜色数量,从而影响了图像的色彩丰富度和质量。位深度是通过指定用于表示每种颜色的二进制位数(0和1)来量化的。对于灰度图像,位深度量化了有多少独特的阴影可用;对于彩色图像,每种原色(红色、绿色和蓝色)通常由其位深度指定的强度值范围来表示。每种原色的位深度称为“每通道位数”,而所有三个颜色通道
- OpenCV-39 图像直方图
一道秘制的小菜
OpenCVopencv计算机视觉图像处理人工智能numpypython
一、图像直方图的基本概念在统计学中,直方图是一种对数据情况的图形表示,是一种二维统计图表。图像直方图是一种表示数字图像中亮度分布的直方图,标绘了图像中每个亮度值得像素数。可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布的直方图。这种直方图中,横坐标得左侧为纯黑、较暗的区域,而右侧为较亮,纯白的区域。因此,一张较暗图片得直方图中得数据多集中于左侧和中间部分,而整体明亮、只有少量阴影得图像则相反。横坐标:
- MATLAB--数字图像处理 图像几何变换
海轰Pro
一、实验名称图像的几何变换二、实验目的1.熟悉MATLAB软件的使用。2.掌握图像几何变换的原理及数学运算。3.于MATLAB环境下编程实现对图片不同的几何变换。三、实验内容1.将图像绕图像中心顺时针旋转30度,旋转之后的图像尺寸保持为原图像的尺寸。2.将原图像放大2倍3.得到该图像的水平镜像图片4.得到该图像的垂直错切图像四、实验仪器与设备Win1064位电脑MATLAB2017a五、实验原理图
- Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化
数据挖掘深度学习机器学习算法
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33566原文出处:拓端数据部落公众号生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。近年来,GAN一直是研究的热门话题。Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域
- 《数字图像处理-OpenCV/Python》连载:形态学图像处理
youcans_
opencvpython图像处理计算机视觉人工智能
《数字图像处理-OpenCV/Python》连载:形态学图像处理本书京东优惠购书链接https://item.jd.com/14098452.html本书CSDN独家连载专栏https://blog.csdn.net/youcans/category_12418787.html第12章形态学图像处理形态学图像处理是基于形状的图像处理,基本思想是利用各种形状的结构元进行形态学运算,从图像中提取表达和
- UI设计必备工具之活学活用
优雅小丹
UI设计必备工具活学活用工欲善其事,必先利其器。一个优秀的设计师,相关软件的熟练使用是一个重要的因素。随着移动端设备的普及,产品开发速度越来越快,相应的UI设计软件也层出不穷。下面让我们认识一下最经典的UI设计使用工具和最近的软件新秀。PS-AdobePhotoshopPhotoshop主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具,可以有效地进行图片编辑工作。PS有很多功能,在图像、
- 课程大纲:图像处理中的矩阵计算
superdont
计算机视觉图像处理矩阵人工智能
课程名称:《图像处理中的矩阵计算》课程简介:图像处理中的矩阵计算是图像分析与处理的核心部分。本课程旨在教授学员如何应用线性代数中的矩阵计算,以实现各种图像处理技术。我们将通过强调实际应用和实践活动来确保学员能够理解和掌握这些概念。课程大纲:第1章:矩阵计算基础矩阵及其表示方式矩阵四则运算单位矩阵和逆矩阵矩阵的转置线性系统和矩阵的求解(高斯消元法)第2章:图像表示和颜色空间数字图像的矩阵表示灰度图像
- 数字图像处理2——图像基本运算
苏俗
数字图像处理实战opencv人工智能计算机视觉
1.改写彩色图像像素的RGB值#RGB真彩色图像的数据结构#导入用到的包importnumpyasnpimportcv2ascvimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#读入一幅彩色图像img=cv.imread('./imagedata/old_villa.jpg',cv.IMREAD_COLOR)img2=img.copy()print('数组
- 如何用 Canvas 实现 PS 的液化功能
最近在做业务需求时,需要实现对图片的液化功能,类似于美图秀秀的瘦脸功能。这已经不仅是图片缩放、拖动、剪裁这类对图片整体的操作了,而是需要对图片的像素进行一系列的计算和修改,那么该怎么实现这个功能呢?基础知识在进入正题之前,我们先来了解一些数字图像处理和Canvas的基础知识。图像处理里的像素是什么现实世界中,人眼直接看到的图像或者在相机中拍摄到的影像,这类图片的最大特点是图像相关的物理量变化是连续
- 视频剪辑,人脸贴纸美颜特效数字图像处理背后的技术-Qt版本
chenchao_shenzhen
Qt音视频开发计算机视觉qt5音视频数字图像处理视频剪辑人脸特效
Qt能做什么?其实大部分都是一些c++最擅长的领域,客户端软件,工具软件。Qt最擅长什么?这个看主流的行业巨头,比如Autodesk的3D建模动画软件maya,Adobe的3D贴图绘制软件SubstancePainter,音视频剪辑软件三巨头之一达芬奇。这三家都是行业垄断巨头之一,所以2010年之后,我们说Qt开发过什么软件,就不能只说vlc,googleEarth了。甚至你跑到开源社区去看,80
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矩阵与计算机论文
数字图像处理中矩阵变换的应用探索-数字图像处理论文-计算机论文——文章均为WORD文档,下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要:从矩阵变换入手,将矩阵变换应用到图像处理中,且通过直方图匹配法及欧几里得距离法求取相似度来进行人脸识别和预测。所得实验结果直观高效,相似度均能达到90%以上。关键词:数字图像处理;矩阵变换;人脸识别和预测;相似度;Abstract:Thispaperstartswithma
- 矩阵在计算机图像处理中的应用,英语翻译在实际应用中,矩阵不仅对于我们求解线性方程组提供了很好的方法,还在计算机等领域得到了广泛的应用:数字图像处理,人...
光露
矩阵在计算机图像处理中的应用
共回答了21个问题采纳率:100%Inpracticalapplication,thematrisisnotonlyprovideagoodmethodforustosolvelinearsimultaneousequations,butalsoputintowidelyuseincomputerfield:digitalimageprosessing,ArtificialIntelligence
- Python中使用opencv-python进行人脸检测
雪域迷影
OpenCVPython编程编程语言学习opencvpython人工智能
Python中使用opencv-python进行人脸检测之前写过一篇VC++中使用OpenCV进行人脸检测的博客。以数字图像处理中经常使用的lena图像为例,如下图所示:使用OpenCV进行人脸检测十分简单,OpenCV官网给了一个Python人脸检测的示例程序,objectDetection.py代码如下:from__future__importprint_functionimportcv2as
- OpenCV入门:图像处理的基石
白猫a~
编程opencv
在数字图像处理领域,OpenCV(开源计算机视觉库)是一个不可或缺的工具。它包含了一系列强大的算法和函数,使得开发者可以轻松地处理图像和视频数据。本文将带你走进OpenCV的世界,了解其基本概念和常见应用。1.OpenCV简介OpenCV,全称OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它支持多种编程语言,包括C++、Python、Java等
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
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HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
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Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
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- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不