- 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
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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