- 基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像分割算法php开发语言
智能优化算法应用:基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用:基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果:5.参考文献:6.Matlab代码摘要:本文介绍基于最大熵的图像分割,并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前,请阅读《图像分割:直方图区域划分及信息统计介绍》htt
- Python OpenCV图像处理:从基础到高级的全方位指南
极客代码
玩转Python开发语言pythonopencv图像处理计算机视觉
目录第一部分:PythonOpenCV图像处理基础1.1OpenCV简介1.2PythonOpenCV安装1.3实战案例:图像显示与保存1.4注意事项第二部分:PythonOpenCV图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分:PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分:PythonOpenCV图像处理注意事项与优化策略4
- 遥感图像分割系统:融合空间金字塔池化(FocalModulation)改进YOLOv8
xuehaisj
YOLO人工智能计算机视觉yolov8
1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义遥感图像分割是遥感技术领域中的一个重要研究方向,它的目标是将遥感图像中的不同地物或地物类别进行有效的分割和识别。随着遥感技术的不断发展和遥感图像数据的大规模获取,遥感图像分割在农业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。然而,由于遥感图像的特
- SAM2:环境安装&代码调试
要养家的程序猿
AI算法python算法ai人工智能科技
引子时隔大半年,SAM2代终于来了,之前写过一篇《SegmentAnything(SAM)环境安装&代码调试》,感兴趣童鞋请移步SegmentAnything(SAM)环境安装&代码调试-CSDN博客,OK,让我们开始吧。一、模型介绍Meta公司去年发布了SAM1基础模型,已经可以在图像上分割对象。而最新发布的SAM2可用于图片和视频,并可以实现实时、可提示的对象分割。SAM2在图像分割准确性方面
- 探秘3D UNet-PyTorch:高效三维图像分割利器
鲍凯印Fox
探秘3DUNet-PyTorch:高效三维图像分割利器在医学影像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域,三维图像的理解与分析至关重要。而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型,专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节,应用场景及特性,以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展,其结构保持了卷积神经网络的对称性,采用跳跃连接的方式保留了不同尺度
- 图像分割任务在设计模型损失函数时,高斯函数会被如何应用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能深度学习
什么是高斯函数?Gaussianfunction,又称为高斯函数,是一种常见的数学函数,定义为一种特定形状的钟形曲线。其表达式通常为:f(x)=a⋅exp(−(x−b)22c2)f(x)=a\cdot\exp\left(-\frac{(x-b)^2}{2c^2}\right)f(x)=a⋅exp(−2c2(x−b)2)其中:aaa决定了曲线的高度(峰值)。bbb是曲线中心位置的均值,决定曲线的对
- 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
- 【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str
高斯小哥
BUG解决方案合集pythonlist新手入门学习debug
【Python】成功解决TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr欢迎进入我的个人主页,我是高斯小哥!博主档案:广东某985本硕,SCI顶刊一作,深耕深度学习多年,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:擅长处理各类深度学习任务,包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆
- unity3d 大地图接壤_多人紧密交互场景下的多视角人体动态三维重建方法与流程...
weixin_39947908
unity3d大地图接壤
本发明属于计算机视觉和图形学领域,具体讲,涉及人体关键点检测、追踪和人体三维模型重建方法。背景技术:在计算机视觉和计算机图形学中,无标记人体运动捕捉已经成为一个热门并且具有挑战性的热点问题,其主要任务是通过跟踪视频中移动对象的运动来恢复动态时间一致的3D形状。最近十年以来单人运动捕捉方法取得了巨大的进步,然而当前的方法需要对相机进行设置或处于一个受控的工作室环境中,并且依赖于良好的图像分割技术。在
- 数据图像处理26
逸缘
人工智能计算机视觉算法图像处理python
六、图像分割6.3分水岭图像分割6.3.1分水岭算法的基本概念分水岭算法之所以得名,是因为其的分割原理与地理学中的分水岭现象非常相似。在地理学中,分水岭是分隔相邻水系的山岭或高地,雨水会分别流向两侧的水系。分水岭算法常用于图像的态学分割。它把图像比作一个地形图,其中每个像素的灰度值则代表该点的海拔高度。分水岭算法可以想象成是模拟水从局部最小值(低地)开始流动并汇聚成河流,最终在不同河流相遇处形成分
- matlab车牌识别系统实现
MATLAB管家matlab674
图像处理MATLABmatlab开发语言
要实现基于Matlab的车牌识别系统,你可以按照以下步骤进行操作:数据集准备:收集包含不同类型车牌的图像数据集,包括正面、倾斜、模糊等不同情况的车牌图像。图像预处理:使用Matlab中的图像处理工具,对车牌图像进行预处理。可以包括降噪、图像增强、图像分割等操作。车牌定位:使用图像处理技术,对预处理后的图像进行车牌定位。可以使用边缘检测、投影法、颜色识别等方法。字符分割:对定位到的车牌图像进行字符分
- 快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务
E寻数据
huggingface计算机视觉nlp深度学习人工智能pythonpipelinetransformers
目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中,我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数,它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务,包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
- Python实现分水岭图像分割算法
闲人编程
图像处理python算法开发语言图像分割分水岭
目录Python实现分水岭图像分割算法的详细博客一、引言二、分水岭算法的原理三、Python实现分水岭算法四、算法步骤解析1.图像预处理2.计算梯度图像3.阈值分割4.距离变换与标记操作5.分水岭变换五、应用场景:细胞图像分割1.读取细胞图像2.应用高斯模糊去除噪声3.计算梯度图像4.阈值分割5.距离变换与标记操作6.分水岭变换六、分水岭算法的挑战与优化七、结论八、运行结果Python实现分水岭图
- 图像数据处理24
逸缘
计算机视觉图像处理人工智能阙值分割
六、图像分割6.1阈值分割6.1.1阙值分割的基本概念根据图像的灰度值来对图像进行分割,高于灰度值的常被认为是前景图像,而低于灰度值的则被认为是背景图像。阙值的设定并不是唯一的,在对灰度图像进行阙值分割时可以设置多个阙值。6.1.2全局阙值与局部阙值全局阙值:对图片中所有像素都适用的阙值。局部阙值:图片中某像素的阙值是根据其的邻接像素等计算得出,该阙值只作用与某一部分素值。6.1.3灰度直方图与阙
- Blob分析
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Blob分析Blob分析Blob分析Blob:斑点分析。分析物体的二维特征、二维形状特征一Blob分析流程采集图像图像分割形态学处理连通性分析填充特征提取二图像分割thresholdbin_thresholdauto_thresholddyn_thresholdvar_threshold三连通性分析connection:把大区域分离成多个独立的小区域,分析其联通关系逆运算:union四特征提取可以
- 机器学习:knn算法实现图像识别
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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
- Android 实现照片抠出人像。
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谢谢阅览、关注!!一、各平台的实现方式:1.Android实现方式:使用图像处理库(如OpenCV):集成OpenCV库,利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割;使用机器学习模型(如TensorFlowLite):集成TensorFlowLite和预训练的人像分割模型;使用第三方API服务:利用如百度AI、腾讯AI等提供的在线API进行图像处理。步骤:集成必要的库或API、加载和处理图像、应用抠
- 图像算法实习生--面经1
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系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好?三、transformer相关问题四、介绍一下胶囊网络的动态路由五、yolo系列出到v9了,介绍一下你最熟悉的yolo算法六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别?七、讲一下剪枝八、讲一下PTQandQAT量化的区别九、
- 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
- Unet 高阶分割网络实战、多类别分割、迁移学习(deeplab、resnet101等等)
听风吹等浪起
图像分割计算机视觉人工智能
1、前言Unet图像分割之前介绍了不少,具体可以参考图像分割专栏为了实现多类别的自适应分割,前段时间利用numpy的unique函数实现了一个项目。通过numpy函数将mask的灰度值提取出来,保存在txt文本里,这样txt里面就会有类似012...等等的灰度值。而有几个灰度值,就代表分割要分出几个类别。具体可以参考:Unet实战分割项目、多尺度训练、多类别分割将vgg换成resnet的unet参
- 使用OpenCV在C++中提取图像的ROI并将绿色背景更换成红色背景
忙什么果
opencvopencvc++人工智能
voidQuickDemo::inrange_demo(Mat&image){//将输入图像从BGR色彩空间转换到HSV色彩空间。这是因为在HSV空间中,基于颜色的图像分割更加简单和直观。Mathsv;cvtColor(image,hsv,COLOR_BGR2HSV);//通过inRange函数定义绿色的HSV范围,并生成一个二值掩码(mask),其中绿色区域为白色(值为255),非绿色区域为黑色
- 基于四叉树的图像分割算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#图像处理算法matlab四叉树图像分割
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序...........................................................Imgs(dx+1:dx+R1,dy+1:dy+C1,:)=I01;map_f2=zeros(dim2,
- 关于VIT(Vision Transformer)的架构记录
一条小小yu
transformer深度学习人工智能
在VIT模型设计中,尽可能地紧密遵循原始的Transformer模型(Vaswani等人,2017年)。这种刻意简化的设置的一个优势是,可扩展的NLPTransformer架构及其高效的实现几乎可以即插即用。图:模型概述。我们将图像分割为固定大小的补丁,线性嵌入每个补丁,添加位置嵌入,并将结果向量序列馈送到标准Transformer编码器中。为了进行分类,我们采用了添加额外可学习的“分类标记”的标
- 斥资建造全景分割养猪场,AI 养猪,到底靠不靠谱?
不脱发的程序猿
前几天分享一个AI案例:5行Python代码实现图像分割,近日就读到一篇德国基尔大学和哥廷根大学研究的论文:应用在养猪场的全景分割系统,就让我们一起品品。1、背景长时间观察动物的行为很难人工完成,因此通常情况下采取的方案是使用基于传感器的自动化系统。近年来,基于深度学习算法的应用案例,取得了令人满意的效果,特别是物体和关键点探测器已经被用来检测单个动物。尽管效果很好,但边界框和稀疏关键点并不能跟踪
- 入门OpenCV:图像阈值处理
superdont
计算机视觉opencv人工智能计算机视觉
基本概念图像阈值是一种简单、高效的图像分割方法,目的是将图像转换成二值图像。这个过程涉及比较像素值和阈值,根据比较结果来确定每个像素点的状态(前景或背景)。图像阈值在处理二维码、文本识别、物体跟踪等领域中非常有用。本博客旨在简介OpenCV中的阈值处理方法,并提供实现代码,适合初学者学习。理论介绍:1.阈值类型:二进制阈值:如果像素值高于阈值,则赋予一个新值(通常是白色),否则赋予另一个值(通常是
- Mamba-UNet:用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络
AI浩
高质量人类CV论文翻译深度学习人工智能计算机视觉
摘要在医学图像分析的最新进展中,卷积神经网络(CNN)和视觉转换器(ViT)都取得了显著的基准成绩。前者通过其卷积操作在捕获局部特征方面表现出色,而后者则通过利用自注意力机制实现了出色的全局上下文理解。然而,这两种架构在有效建模医学图像中的长距离依赖关系时都存在局限,这对于精确分割至关重要。受到Mamba架构的启发,该架构因其处理长序列和全局上下文信息的能力以及作为国家空间模型(SSM)的增强计算
- 【图像分割】基于粒子群算法优化最大类间方差PSO-OTSU图像分割算法研究附Matlab代码
天天Matlab代码科研顾问
图像处理算法matlab开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要图像分割是计算机视觉领域的一项基本任务,其目的是将图像划分为具有相似特征的区域。最大类间方差(OT
- ITK 图像分割(一):阈值ThresholdImageFilter
恋恋西风
ITK计算机视觉ITKThreshold
效果:Video:区域增加分割1、itkThresholdImageFilter该类的主要功能是通过设置低阈值、高阈值或介于高低阈值之间,则将图像值输出为用户指定的值。如果图像值低于、高于或介于设置的阈值之间,该类就将图像值设置为用户指定的“外部”值(默认情况下为“黑色”)。该类并不对像素进行二值化处理,输出图像中的像素值可以是浮点型或整型。常用的成员函数:Set/GetLower():设置/获取
- [超分辨率重建]ESRGAN算法训练自己的数据集过程
Cr_南猫
超分辨率重建超分辨率重建人工智能深度学习
一、下载数据集及项目包1.数据集1.1文件夹框架的介绍,如下图所示:主要有train和val,分别有高清(HR)和低清(LR)的图像。1.2原图先通过分割尺寸的脚本先将数据集图片处理成两个相同的图像组(HR和LR)。如训练x4的ESRGAN模型,那么我们需要将HR的图像尺寸与LR的图像尺寸比例是4:1。在我的训练中,我将HR的图像尺寸分割成了480x480,LR的图像分割成了120x120。如下图
- 【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
- 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