- Android 实现照片抠出人像。
No Promises﹉
android
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
小豆包的小朋友0217
算法
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
- 图像分割——基于pytorch的牙齿分割
苏俗
计算机视觉实战pytorch人工智能python
作为视觉基础任务的图像分割是大多数深度学习入门者的进一步学习,本文将用牙齿分割作为数据集,分享一下图像分割的训练内容。一、引入库importosimporttorchimporttorch.nnasnnfromPILimportImageimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvisionimporttransfor
- PyTorch深度学习实战(26)——多对象实例分割
盼小辉丶
深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习实战(26)——多对象实例分割0.前言1.获取并准备数据2.使用Detectron2训练实例分割模型3.对新图像进行推断小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图像分割算法,在本节中,我们将学习如何使用Detectron2平台以及Google开放图像数据集执行多对象实例分割任务。Detectron2是Facebook团队打造的人工智能框架,其中包括了高性能的对象检测算法实现,包
- 机器视觉系统中图像分割技术传统方法概论1
欢乐马_e31d
姓名:寇世文学号:21011110234学院:通信工程学院【嵌牛导读】:随着人工智能技术的不断发展,智能机器人领域也得到了空前的发展。尤其是深度神经网络广泛应用于视觉系统中后,取得了许多很明显的成效。对于自主移动机器人来说,视觉系统有着十分重要的作用,而图像分割技术更是在这个系统中担任着十分重要的角色。传统的图像分割技术基本上已经能够将图像的前景和后景分隔开来,但是近年来随着深度学习算法的发展,人
- R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集
拓端研究室
R语言机器学习r语言分类回归
最近我们被客户要求撰写关于决策树的研究报告,包括一些图形和统计输出。绘制分类或回归树的基本方法的rpart()函数只是调用plot。然而,总的来说,结果并不漂亮。事实证明,一段时间以来,有一种更好的方法来绘制rpart()树。我们可以大概浏览下如何实现,并且进一步研究。视频:从决策树到随机森林:R语言信用卡违约分析信贷数据实例从决策树到随机森林:R语言信用卡违约分析信贷数据实例,时长10:11#绘
- 基于深度学习的图像分割
雨望
计算机视觉深度学习人工智能
摘要遥感图像分割是利用遥感技术获取的高分辨率图像进行像素级别的分类,将图像中的不同物体或不同地物提取出来的过程。这个过程对于遥感应用具有重要意义,因为它能够提取出地物和地表特征,如河流、道路、建筑、植被、水体等,并且这些特征是地面实际存在的。图像分割可以为地面覆盖分类、土地利用覆盖变化分析、城市规划、农业资源监测、环境保护等领域提供实用信息。本论文首先阐述了遥感图像分割和深度学习技术的原理,并用全
- 万能分割神器——Segment Anything(Meta AI)图片和影像的万能分割
此星光明
人工智能
想必大家之前都做过抠图或者图片任务提取等任务,这有点想目前我们手机当中可以直接点击图片,然后将其复制到其它地方,就会自动出现这个任务图像一样。这里我们可以直接登录这个网站去尝试一下这个图像分割的魅力SegmentAnything|MetaAI这里面是官方的展示,这里我们需要选择添加分割的区域来实现影像分割,或者使用其它左侧工具栏中的盒子工具以及自动的everything,就是自动识别的结果。添加和
- 三维重建 阈值分割 3D可视化 医学图像分割 CT图像分割及重建系统 可视化编程技术及应用
恋恋西风
VTK毕业设计和论文qt三维重建VTKITK图像分割
一、概述此系统实现了常见的VTK四视图,实现了很好的CT图像分割,可以用于骨骼,头部,肺部,脂肪等分割,,并且通过三维重建实现可视化。使用了第三方库VTK,ITK实现分割和生不重建。窗口分为(横断面)、冠状面、矢状面,和3D窗口;包含了体绘制和面绘制;效果:CT分割重建二、开发环境操作系统:Windows10:工具:Qt5.12.4+VisualStudio2017,使用开源库:VTK-8.1IT
- Unet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割
听风吹等浪起
图像分割深度学习人工智能机器学习
1.介绍之前写了篇二值图像分割的项目,支持多尺度训练,网络采用backbone为vgg的unet网络。缺点就是没法实现多类别的分割,具体可以参考:二值图像分割统一项目本章只对增加的代码进行介绍,其余的参考上述链接博文本章实现的unet网络的多类别分割,也就是分割可以是两个类别,也可以是多个类别。训练过程仍然采用多尺度训练,即网络会随机将图片缩放到设定尺寸的0.5-1.5倍之间文件目录如下:2.实现
- 第二天 寻找了三篇深度学习综述(深度学习,目标检测,图像分割)
kim_ed33
##################ImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurvey本文梳理了172篇相关文献。本文全面回顾了撰写本文时候的文献。包括但不限于全卷积像素标记网络(FCN),编码器-解码器体系结构,多尺度以及基于金字塔的方法,递归网络,视觉注意模型和对抗环境中的生成模型;从最早的方法(阈值化,K均值聚类,分水岭)到后来(随机场,细数方法一类的)再到
- 第十七篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例:自适应阈值二值化处理图像提取文字
传奇开心果编程
Python库OpenCV技术点案例示例短博文pythonopencv计算机视觉人工智能图像处理
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、自适应阈值二值化处理图像提取文字轮廓的初步示例代码:二、扩展思路介绍三、调整自适应阈值二值化的参数示例代码四、对二值化图像进行形态学操作示例代码五、使用轮廓特征进行筛选示例代码六、边缘检测算法示例代码七、使用图像分割算法将图像分割为文字和背景区域示例代码八、调整参数优化文字轮廓示例代码九、应用形态学操
- 【深度学习】: 脑部MRI图像分割
X.AI666
深度学习深度学习人工智能
清华大学驭风计划课程链接学堂在线-精品在线课程学习平台(xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现(实验满分),只展示主要任务实验结果,如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主,接实验技术指导1对1有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~案例4:脑部MRI图像分割相关知识点:语义分割、医学图像处理(skimage,medpy)、可视化(matplotlib)1任务
- 基于STM32的智能巡检小车系统设计--选材篇
作只猫作只狗
传感器stm32经验分享
基于STM32的智能巡检小车系统设计--选材篇作者:车邮箱:
[email protected]学校:西安工程大学硕士研究生方向:机器视觉、图像分割、深度学习本人毕业设计题目是基于STM32的智能小车巡检系统设计,所以在这里我把我所使用的开发板,各个模块,从各种器件的选择,到安装、连线、测试、代码在这里po出来,有需要的小伙伴在这里自取。1、这一篇是选材篇,也就是我都用了哪些东西。因为我也是自己做,到
- 【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】(7)图像分割
giszz
学习笔记人工智能学习笔记
今天学习到了图像分割。这是我学习笔记的脑图。图像分割,ImageSegmentation,就是将数字图像分割为若干个图像子区域(像素的集合,也被称为超像素),改变图像的表达方式,以更容易理解和分析。图像分割,十分重要,也十分困难,是计算机视觉中的关键步骤。图像分割分为三类:语义分割。预测出输入熟悉的每个像素点属于哪一类的标签实例分割。在语义分割的基础上,还要区分出同一类的不同个体全景分割。在实例分
- YOLOv8相关知识
Array902
深度学习YOLO深度学习机器学习人工智能计算机视觉
YOLOv8可以干点啥图像分类;物体检测;图像分割;姿势识别;计算机视觉经典任务经典框架经典数据集注意:训练的时候用训练集,并且每训练一会使用验证集来验证一下训练到什么程度了,需不需要调参数或者停止,在训练的时候同时使用训练集和验证集;训练完后使用测试集测试。YOLO是什么YOLO发展历程YOLOv8平台安装官方文档:https://docs.ultralytics.com/zh图像分类如何训练自
- 数字图像处理实验记录十(图像分割实验)
泉绮
数字图像处理实验记录计算机视觉图像处理opencv
一、基础知识1、什么是图像分割图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,特性可以是灰度、颜色、纹理等,目标可以对应单个区域,也可以对应多个区域。2、图像分割是怎么实现的图像分割算法基于像素值的不连续性和相似性,不连续性是图像的边缘,再根据制定的准则将图像分割为相似的区域,如阈值处理、区域生长、区域分离和聚合。二、实验要求三、实验记录(具体任务只展示对图片1的处理)总代码
- 【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域(4)CV的六大场景
giszz
人工智能学习笔记人工智能学习笔记
计算机视觉,是研究如何让计算机象人类一样看的科学。ComputerVision,我们也称为CV。它一共有六大场景。分别是:图像分类、图像重建、目标检测、图像搜索、图像分割、目标动向监测。计算机视觉六大场景详解一、图像分类(ImageClassification)定义:图像分类是计算机视觉中的基础任务,它的目标是将输入的图像自动标注为预定义的类别之一。简单来说,就是给计算机一张图片,让它告诉我们这张
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key