- DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK
AICurator
深度学习python机器学习deeplabv3+语义分割
【DeepLabv3+改进专栏!探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁?本专栏重磅推出:✅独家改进策略:融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块:ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络(ConvNet)构建模块,可在不增加推理时间成本的情况下提升性能。该模块名为多样化分支块(DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样化分支
- 图像分割技术的应用
不要不开心了
计算机视觉dashpython
今天的内容为:图像分割技术与应用,以下是内容总结1.图像分割概述图像分割是指预测目标的轮廓,将不同的像素划分到不同的类别,属于非常细粒度的分类任务。其应用场景广泛,包括人像抠图、医学组织提取、遥感图像分析、自动驾驶、材料图像分析等。2.图像分割的前景与背景-物体(Things):可数的前景目标,如行人、车辆等。-事物(Stuff):不可数的背景,如天空、草地、路面等。3.图像分割的三层境界-语义分
- 机器视觉中图像的腐蚀和膨胀是什么意思?它能用来做什么?
yuanpan
机器学习人工智能计算机视觉图像处理
腐蚀(Erosion)和膨胀(Dilation)是两种基本的形态学操作,通常用于二值图像(黑白图像)的处理。它们是形态学图像处理的基础,广泛应用于图像分割、边缘检测、噪声去除等任务。1.腐蚀(Erosion)腐蚀操作通过对图像中的前景区域(通常为白色像素)进行“收缩”来去除边界上的像素。具体来说,腐蚀操作使用一个结构元素(通常是一个小的矩阵或核)在图像上滑动,只有当结构元素完全覆盖前景区域时,中心
- 机器学习之KMeans算法
知舟不叙
机器学习算法kmeans
文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一,广泛应
- YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8
码上有潜
YOLOv8YOLO
YOLOv8是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列中的最新版本,是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称,广泛应用于实时应用程序中。主要特点高效性:YOLOv8在保持高检测速度的同时,进一步提高了检测精度。端到端训练:可以直接从图像输入端到分类结果输出,简化了训练和部署过程。改进的架构:包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的
- 图像分割基础:使用Python和scikit-image库
0dayNu1L
机器学习项目实战python人工智能机器学习
大家好,今天我们将一起探讨图像分割的基础知识,并使用Python编程语言以及scikit-image库来实现一个简单的图像分割示例。图像分割是图像处理中的一项重要技术,它允许我们将图像划分为多个部分或对象,这对于图像分析和计算机视觉任务至关重要。0dayNu1L-CSDN博客目录一、环境准备二、图像分割示例1.导入必要的库2.读取并显示图像3.创建标签数组并进行阈值分割4.使用颜色表示标签三、结果
- Python库 - skimage
司南锤
PYTHON库python开发语言
skimage是scikit-image的缩写,是一个用于图像处理的Python库。提供了丰富的图像处理功能,包括图像滤波、边缘检测、形态学操作、特征提取、图像分割等。skimage是基于NumPy数组构建的,因此可以与NumPy和其他科学计算库(如scipy和matplotlib)无缝集成。安装可以使用pip来安装skimage:pipinstallscikit-image主要模块skimage
- Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析
AIGC_ZY
CVtransformerpytorch深度学习
VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作,而是将图像分割成patches,并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。ViT的处理流程输入图像被分割成多个固定大小的patch,每个patch经过线性投影变成嵌入向量,然后加上位置编码。接着,这些嵌入向量会和类别标签(c
- 【图像分割】Labelme JSON标注转换为TXT代码详解
唐king
jsonpython
书接上文:https://blog.csdn.net/qq_49092686/article/details/145114987?spm=1001.2014.3001.5502这里给出更细致的json2txt代码,同时考虑了circle、rectangle这两种情况各位朋友,在使用前,你一定要注意你的json格式是不是跟我的一致,不一致的话是用不了的(是不是也用的labelme制作的数据集)imp
- Python精进系列: K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析
进一步有进一步的欢喜
Python精进系列算法pythonkmeans
一、引言在机器学习领域,聚类分析是一种重要的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一簇内的样本具有较高的相似性,而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一,它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法,并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
- YOLO11改进-模块-引入CMUNeXt Block 增强全局信息
一勺汤
YOLOv11模型改进系列网络YOLO目标检测模块魔改YOLOv11YOLOV11模型改进
在医学图像分割领域面临诸多问题,如U形架构卷积网络难以提取全局信息,混合架构因计算资源受限在实际医疗场景应用受阻,轻量化网络在保证性能与提取全局信息上存在矛盾。因此,设计了CMUNeXtBlock,CMUNeXtBlock采用大核深度可分离卷积替代普通卷积来提取全局信息,凭借深度可分离卷积减少参数和计算成本以维持轻量化,同时综合利用卷积归纳偏置和全局信息提取能力,有效解决了这些问题。代码:http
- OTSU算法(大津算法)
天行者@
算法opencv人工智能二值化
Otsu算法(大津算法)是一种经典的图像二值化方法,其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。以下是其具体工作原理和步骤:1.基本思想假设图像由前景(目标)和背景两部分组成,且两者的灰度分布存在明显差异(直方图呈现双峰)。Otsu算法通过寻找一个阈值,使得前景与背景之间的类间方差最大,从而将图像分割为二值图。2.数学推导(1)计算灰度直方图统计图像中每个灰度值的像素个数,得到直方图h[i](i为
- 深入理解 OTSU 算法(大津法——最大类间方差法)
ZHauLee
机器学习算法计算机视觉人工智能
一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法,广泛应用于图像处理领域,特别是在二值化过程中。它是由日本学者大津展之(NobuyukiOtsu)在1979年提出,因此得名“OTSU算法”。二、算法原理OTSU算法的核心思想是通过遍历所有可能的阈值,将图像分割为前景(目标)和背景两部分,使得这两部分之间的类内方差(intra-classvariance)最小,或者说使得这两部分之间的类
- otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)
weixin_39996742
otsu算法
OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出,被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性,将图像分成前景和背景两部分。因为方差可以看成是灰度分布均匀的一种度量,故前景和背景之间的类间方差越大,说明构成图像两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或者部分背景被错分为前景时,都会导致两部分的差别变小。使用类间方差最大的分割一位置错分
- Stable Diffusion/DALL-E 3图像生成优化策略
云端源想
stablediffusion
StableDiffusion的最新版本或社区开发的插件,可以补充这些信息以保持内容的时效性。云端源想1.硬件与部署优化(进阶)显存压缩技术使用--medvram或--lowvram启动参数(StableDiffusionWebUI),通过分层加载模型降低显存占用(适合6GB以下显卡)。分块推理(TiledDiffusion):将图像分割为512×512区块,逐块生成后无缝拼接,支持4096×40
- 【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族
LeeZhao@
计算机视觉AIGC计算机视觉YOLO
YOLO系列家族(1)YOLO发展史(2)YOLOX(3)YOLOv6(4)YOLOv7(5)YOLOv8(6)YOLOv9(7)YOLOv10(8)YOLOv11(9)YOLOv12(1)YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙(JosephRedmon)和阿里-法哈迪(AliFarhadi)开发。YOLO于2015
- 整理:4篇论文介绍实时语义分割的未来,Transformer架构下的性能与效率平衡
mslion
transformer深度学习人工智能语义分割
在Transformer架构推动下,计算机视觉领域致力于打造一个极为强大且通用的大规模模型,它能处理物体检测、图像分割等多种任务。不少基于Transformer架构的研究成果显著,其通用模型在特定应用中表现出色,在图像和视频分割方面,通用设计的研究成果也超越了以往定制模型。其中,分割一切模型(SAM)在交互式分割中表现突出,能统一应对点、边界框、掩码和文本输入等交互方式。然而,多数此类研究存在弊端
- 图像处理与机器视觉
Be_auto
图像处理计算机视觉
1.图像处理与机器视觉的概念图像处理(ImageProcessing)是对图像进行分析、增强、变换等操作以改善图像质量或提取有用信息的过程。它通常涉及数字图像处理技术,包括滤波、边缘检测、图像分割、特征提取等。图像处理的目标可以是增强图像的视觉效果,或者使图像更适合于某种特定的机器分析。详细解释图文处理,就像是给照片和文档“化妆”和“打扮”一样。它可不是简单的涂抹或者穿衣搭配,而是需要掌握一系列“
- 基于PyTorch的深度学习——机器学习1
Wis4e
深度学习机器学习pytorch
监督学习是最常见的一种机器学习类型,其任务的特点就是给定学习目标,这个学习目标又称标签、标注或实际值等,整个学习过程就是围绕如何使预测与目标更接近而来的。近些年,随着深度学习的发展,分类除传统的二分类、多分类、多标签分类之外,也出现了一些新内容,如目标检测、目标识别、图像分割等监督学习的重要内容半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据,同时由部分使用标记
- 卷积神经网络(笔记01)
天行者@
cnn人工智能深度学习
视觉处理三大任务:分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成:卷积层(ConvolutionalLayer)、池化层(PoolingLayer)和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么,并讨论在神经网络中引入偏置项的好处。在卷积神经网络(CNN)的卷积层里,卷积操作本质上是输入数据与卷积核(滤波器)进行逐元素相乘再求和的过程。偏置项(Bias)是一个额外的可学习参数,对于每个卷积核而言,都
- PiscTrace以YOLOv12为例定义兴趣区域提高识视图别效率
那雨倾城
PiscTraceOpenCV应用人工智能YOLO计算机视觉视觉检测pythonopencv
在PiscTrace中,裁剪功能允许开发者将图像分割为感兴趣区域(ROI),然后针对此区域进行特定的处理,最终将结果重新合成。这种方法不仅可以大幅提高计算效率,还能够在处理高分辨率图像时避免由于输入尺寸过大导致的小目标无法被识别的问题。2160*38401.裁剪与贴合的运算流程在传统的机器视觉模型中,由于输入尺寸的固定要求,一旦图像尺寸较大,缩放后的目标往往会变得模糊,导致小目标难以被精确识别。而
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
蓝天资源分享
kmeans聚类机器学习
K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南
万事可爱^
机器学习修仙之旅#无监督学习算法聚类数据挖掘MeanShift均值漂移聚类均值算法
一、算法全景视角MeanShift(均值漂移)是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法,无需预设聚类数量,通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用,尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计,高斯核函数为:K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向无人机图像的小目标检测
林聪木
无人机目标检测人工智能
目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一、目标跟踪的基本原理二、常用的目标跟踪算法基于YOLOv8+图像分割优化关键优化策略(基于VisDrone数据集实验验证)1.模型结构改进2.数据增强策略3.后处理优化4.训练技巧三、性能优化建议
- UNet:UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex
chenjj4003
游戏开发2深度学习计算机视觉人工智能性能优化游戏前端javascript
UNet:UNet在自然环境监测中的应用案例UNet模型概述UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型,由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在2015年提出。其设计初衷是为了在生物医学图像分析中进行细胞和组织的精确分割,但因其高效性和准确性,迅速在自然环境监测、遥感图像分析、卫星图像处理等领域找到了应用。架构原理UNet模型采用了一个编码
- 计算机视觉实战|Mask2Former实战:轻松掌握全景分割、实例分割与语义分割
紫雾凌寒
AI炼金厂#计算机视觉计算机视觉python深度学习mask2formertransformerpytorch
一、引言上一篇文章《计算机视觉|Mask2Former:开启实例分割新范式》,我们学习了Mask2Former的框架原理、优缺点以及应用领域。今天要带大家一起探索一个强大的图像分割工具——Mask2Former。作为一名技术博主,我的目标是让复杂的概念变得简单易懂,即使你是刚入门的小白,也能通过这篇文章学会使用Mask2Former进行全景分割、实例分割和语义分割。我会用通俗的语言一步步讲解,还会
- FastSAM:高效图像分割算法详解与实战
阿qi 爱喝拿铁
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像分割在图像处理领域中起着至关重要的作用,而FastSAM作为一种高效的图像分割算法,结合了像素的局部特征与全局信息,以自适应聚类方式实现了快速且精确的像素级别分割。其采用基于密度的空间聚类方法处理噪声和不规则形状,自适应策略调整聚类参数以增强泛化能力,并优化计算流程实现并行化处理以提升运行速度。FastSAM算法在医疗、自动驾驶等多个领域具有广泛应用前景。
- 【PyTorch 实战2:UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现(详细代码实现)
xiaoh_7
pytorch网络图像处理计算机视觉
UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net,自2015年诞生以来,便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体,U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构,不仅在医学图像分析中大放异彩,更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构,其特点在于其U型结构,包括一个收缩路径
- 【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net:Semantic segmentation with PyTorch
胖墩会武术
深度学习PyTorch项目实战pythonunetpytorch
文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
- 基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割
海洋 之心
深度学习pytorch人工智能python
前言大家好,我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》,内包含了各种不同的深度学习项目,包含项目原理以及源码,每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨我的项目环境:平台:Windows10语言环境:python3.7编译器:PyCharmPyTorch版本:1.8.1项目专栏:【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于UNet对DRIVE视网膜进行图像
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio