- 论文阅读:Learning to Compose Dynamic Tree Structure for Visual Context(CVPR2019)
糖豆豆今天也要努力鸭
机器学习场景图scenegraph场景理解计算机视觉cv
因为我的方向是场景图,所以仅介绍这篇论文中有关场景图的内容,不涉及VQA。(a)FeatureExtraction先对输入图像进行目标检测,每个proposal的视觉特征x包括以下特征:ROIAlignfeature(2048维),空间feature(8维),论文这里说视觉特征不局限于bbox,实例分割特征和全景特征也可以。(b)构建可学习的对称矩阵S(1)S的计算方法如下:f(xi,xj)称为对
- BASNet:Boundary-aware salient object detection
Kun Li
应用算法目标检测计算机视觉
CVPR2019开源论文|BASNet:关注边界的显著性检测本文提出一种基于深度监督学习的前景提取构架BASNet,其在边缘感知上有优异的表现。https://mp.weixin.qq.com/s/fjq4UyDMN9Z9lvNZ7aNLWABASNet:Boundary-AwareSalientObjectDetection论文学习_basnet:boundary-awaresalientobj
- CVPR19-Few-shot
vieo
CVPR19-Few-shot本文主要总结了CVPR2019的few-shot的文章,主要从motivation,具体方法上进行总结。小样本学习:训练中可以使用各类样本,但是测试时,面对新的类别(通常为5类),每类只有极少量的标注样本,以及来自相同类别的查询图像。基于度量的方法(在原型网络,图卷积的基础上改进)RevisitingLocalDescriptorbasedImage-to-Class
- DA(语义分割3)Bidirectional Learning for Domain Adaptation of Semantic Segmentation
西瓜_f1c9
BidirectionalLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentation来源:CVPR2019作者:YunshengLi,LuYuan,NunoVasconcelos机构:加州大学圣地亚哥分校(UCSanDiego),微软数据集:GTA5和SYNTHIA是原域,Cityscapes是目标域。网络:translationmodel(F)isCycl
- 论文笔记Multi-Person Pose Estimation with Enhanced Channel-wise and Spatial Information CVPR2019
Maniache
这周看了一篇新的来自CVPR2019的姿态估计paper,不过对计算机视觉任务来说都应该能带来一些启发,笔者按照自己的理解做一个笔记,欢迎讨论拍砖,感谢!论文题目如下:一、MotivationandContribution首先,在姿态估计领域,一般面临的挑战主要有光照、尺度差异、遮挡等等。一般来说,高层的低分辨率的语义特征可以用来推导看不见的关节,而低层的高分辨率的语义特征对适应尺度变化推导小尺度
- DA(语义分割2)ADVENT: Adversarial Entropy Minimization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation
西瓜_f1c9
ADVENT:AdversarialEntropyMinimizationforDomainAdaptationinSemanticSegmentation来源:CVPR2019作者:Tuan-HungVu,HimalayaJain,MaximeBucher,MatthieuCord,PatrickP´erez机构:索邦大学(位于法国巴黎),valeo.ai(位于法国巴黎)代码:作者在github
- 《MS-TCN++》算法详解
ce0b74704937
论文地址:《MS-TCN++:Multi-StageTemporalConvolutionalNetworkforActionSegmentation》代码地址:https://github.com/sj-li/MS-TCN2从名字可以看出在该文章之前还有一篇《MS-TCN》发表于CVPR2019,MS-TCN在本文的前部分会被介绍。本文《MS-TCN++》则是发表于TPAMI2020。一、MS-
- 论文笔记 | 使用深度光照场估计对欠曝光照片进行增强
理想就是派大星
计算机视觉深度学习
UnderexposedPhotoEnhancementusingDeepIlluminationEstimation|CVPR2019工作提出了一个通过估计出一个图像到光照的映射来对欠曝光图像进行增强,并在各种光照约束和先验的基础上设计新的损失函数准备了一个新的数据集,含有3000张欠曝光的图像,每张图像都经过专业修复对所提出的模型在现有的数据和新数据集上进行测试,显示出该方法在质量和处理数量上
- 旷视14篇CVPR 2019论文,都有哪些亮点?
城市中迷途小书童
译者|Linstancy责编|Jane出品|AI科技大本营(公众号id:rgznai100)回顾CVPR2018,旷视科技有8篇论文被收录,如高效的移动端卷积神经网络ShuffleNet、语义分割的判别特征网络DFN、优化解决人群密集遮挡问题的RepLose、通过角点定位和区域分割优化场景文本检测的一种新型场景文本检测器、率先提出的可复原扭曲的文档图像等等。今年,旷视科技在CVPR2019上共有1
- 论文阅读——MCAN(cvpr2019)
じんじん
论文人工智能
补充一下MCAN-VQA:对图片的处理:首先输入图片到FasterR-CNN,会先设定一个判断是否检测到物体的阈值,这样动态的生成m∈[10,100]个目标,然后从检测到的对应的区域通过平均池化提取特征。第i个物体特征表示为:,所以一张图片就被表示为一个特征矩阵:。对问题的处理:首先分成词,最多分为14个词,然后用300-DGloVewordembeddings变成向量,然后过LSTM,使用LST
- 【论文精读2】R-MVSNet
你不困我困
论文精读深度学习mvc
R-MVSNet【递归多视图立体网络】,论文全名:“RecurrentMVSNetforHigh-resolutionMulti-viewStereoDepthInference”,CVPR2019(CCFA)在MVSNet的基础上做了一些改进,主要解决的问题是代价体正则化(CostVolumeRegulazation)过程当中对内存过大的问题,主要做了三点改动:(1)在代价体正则化步骤,使用序列
- 用于人脸识别的Additive Angular Margin Loss(CVPR2019)
tzc_fly
论文阅读笔记深度学习计算机视觉
目录摘要1.Introduction2.Method2.1.ArcFace2.2.ComparisonwithSphereFaceandCosFace2.3.ComparisonwithSphereFaceandCosFace3.Experiments个人总结摘要在使用DCNN进行大规模人脸识别的特征学习中,一个主要的挑战是设计适当的loss来增强识别能力。Centerloss惩罚欧氏空间中深层特
- ADVENT: Adversarial Entropy Minimization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation(CVPR2019)
odss
论文笔记迁移学习深度学习计算机视觉
这篇文章主要是基于对抗+熵图。VuTH,JainH,BucherM,etal.Advent:Adversarialentropyminimizationfordomainadaptationinsemanticsegmentation[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2019:2
- CenterNet网络精读与分析
LucasJin
近期CVPR2019的最新论文CenterNet在一篇文章中就提出了一个能够解决目标检测、姿态检测、3D单目检测的掉炸天网络,一时间激起来了千层波浪。这几乎是未来目标检测一个全新的领域,或者说摈弃了一样老旧的目标检测思路,开始了一个新的纪元。让我们来看一下这篇论文能够做的:image.png首先速度很快。image.png几乎是一个全能的网络。但是在这绚丽的表面背后,我们来窥探一下它的内部运作原理
- 谷歌查看html地址_104篇CVPR 2019论文,追踪谷歌、Facebook、英伟达研究课题
weixin_39674190
谷歌查看html地址
【新智元导读】人工智能顶级会议CVPR刚刚公布了最佳论文,谷歌、Facebook和英伟达也随后公布了自家发表的论文共计104篇,本文列出了三家大厂论文的完整列表。本周,在美国加利福尼亚州长滩举办了CVPR2019(计算机视觉和模式识别会议),这是一次重要的年度计算机视觉活动,包括主要会议和几个共同举办的研讨会和教程。本次CVPR参会人数超过6500,CVPR2018超过6000人;CVPR2017
- cvpr2019 目标检测算法_目标检测算法有哪些?
weixin_39872044
cvpr2019目标检测算法
传统方法:级联分类器框架:Haar/LBP/积分HOG/ACFfeature+Adaboost级联分类器最先由PaulViolaandMichaelJ.Jones在CVPR2001中提出来。其实这就是boosting由简单弱分类拼装强分类器的过程,现在看起来很low,但是这个算法第一次使目标检测成为现实!至于使用的特征,Haar简单也够用了,LBP实在是没必要去扒了。。。至于HoG/ACF,下面说
- CV Code | 本周新出计算机视觉开源代码汇总(语义分割、目标检测、超分辨率、网络结构设计、训练策略等)...
我爱计算机视觉
点击我爱计算机视觉标星,更快获取CVML新技术CV君汇总了过去一周计算机视觉领域新出的开源代码,涉及到图像增广、医学图像分割、图像恢复、目标检测、语义分割、超分辨率、显著目标检测、轻量级网络结构设计、网络规范化、标注工具等,其中有多篇来自CVPR2019与ICML2019的论文代码。希望对你有帮助~ICML2019mixup图像增广,噪声标签建模改进网络训练Unsupervisedlabelnoi
- CVPR 2022 论文和开源项目合集
不忘初心t
智能控制系统与项目实战智能驾驶目标跟踪人工智能计算机视觉
SourceURL:file:///home/kingqi/桌面/lidar算法综述.docxCVPR2022论文和开源项目合集CVPR2022论文和开源项目合集(paperswithcode)!CVPR2022收录列表ID:https://drive.google.com/file/d/15JFhfPboKdUcIH9LdbCMUFmGq_JhaxhC/view往期CVPR如下:CVPR2019
- [CVPR19]MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile
gdtop818
NEW_PAPER
本篇发表于CVPR2019,作者为Google的QuocVLe。本篇使用的额scale方法应该是ICML2019发表EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks的姊妹篇。不仅如此,本篇提出的架构也是在移动端十分硬核的应用。Abstract为移动设备设计卷积神经网络(CNN)是一个挑战,因为移动模型需要小而快,但仍
- Patch2Pix(CVPR 2021)特征点检测与匹配论文精读笔记
秋山丶雪绪
特征点检测与匹配深度学习计算机视觉人工智能特征点检测匹配
前言论文地址论文补充材料/附录代码地址 翻译并记录阅读每段的感受和写作逻辑。大概了解特征点检测和目标检测的大致方法的话,不用递归式读论文也能基本理解本文的方法。参考文献检测:[5]SuperPoint[6]D2-Net[7]Beyondcartesianrepresentationsforlocaldescriptors(CVPR2019)[16]Contextdesc:Localdescrip
- 多任务模型融合如何平衡?
林桉
平衡目标不同任务loss量级相近不同任务相近速率学习不同任务数据量级接近不同任务重要性程度近似评估不同任务不确定性估计废话少说上图个球的image.png1.加权融合1.1手动加权image.png人肉调权重。1.2动态加权平均核心思想:利用loss变化率,平衡多任务学习速度。[End-to-EndMulti-TaskLearningwithAttention],CVPR2019,Cites:10
- CVPR2019 | 15篇论文速递(涵盖目标检测、语义分割和姿态估计等方向)
Charcy阳
CVPR2019涵盖目标检测语义分割姿态估计
【导读】CVPR2019接收论文列表已经出来了,但只是一些索引号,所以并没有完整的论文合集。CVer最近也在整理收集,今天一文涵盖15篇CVPR2019论文速递,内容涵盖目标检测、语义分割和姿态估计等方向。特别鸣谢CV_arXiv_Daily公众号提供的素材,本文介绍的论文已经同步至:https://github.com/zhengzhugithub/CV-arXiv-Daily姿态估计[1]CV
- 用于图卷积神经网络的可解释性方法CVPR2019
tzc_fly
图神经网络cnn深度学习机器学习
目录激励反向传播ExcitationBackprop(ECCV2016)摘要1.Introduction2.RelatedWork2.1.Interpretability2.2.GCNNs3.Method3.1.ExplainabilityforCNNs3.2.GraphConvolutionalNeuralNetworks3.3.ExplainabilityforGraphConvolution
- 图像分类训练技巧包(二)
Richard_RJD
论文名:BagofTricksforImageClassificationwithConvolutionNeuralNetworks论文地址:http://arxiv.org/pdf/1812.01187v2.pdf这篇文章是亚马逊李沐团队的一篇技巧(tricks)文章,被CVPR2019收录了。虽然题目是讲的ImageClassification,但是作者也说了,在目标检测,实例分类等问题上也是
- 深度学习的三维重建 论文+源码+解析+译文+批注 MVSNet系列最新顶刊总结 下载
R-G-B
三维重建MVS系列深度学习的三维重建论文+源码+解析+译文+批注MVSNet系列最新顶刊总结
文章目录1内容展示2资源下载3MVSNet系列最新顶刊总结笔记4MVSNet系列最新顶刊对比总结笔记Word版下载1内容展示深度学习的三维重建最具代表性的论文+源码+解析+译文+批注整理集合下载本文总结的顶刊主要有:MVSNet(CVPR-2018),RMVSNet(CVPR2019),PointMVSNet(ICCV2019),P-MVSNet(ICCV2019),MVSCRF(ICCV2019
- 论文笔记:Underexposed Photo Enhancement using Deep Illumination Estimation
Wenretium
论文笔记计算机视觉
UnderexposedPhotoEnhancementusingDeepIlluminationEstimation来源:CVPR2019目录UnderexposedPhotoEnhancementusingDeepIlluminationEstimation优点:提出背景:Methodology:ImageEnhancementModelNetworkArchitectureLossFunct
- YOLOv5、v8改进:CrissCrossAttention注意力机制
陈子迩
YOLO改进YOLO
目录1.简介2.yolov5添加方法:2.1common.py构建CrissCrossAttention模块2.2yolo.py中注册CrissCrossAttention模块2.3修改yaml文件。1.简介这是ICCV2019的用于语义分割的论文,可以说和CVPR2019的DANet遥相呼应。和DANet一样,CCNet也是想建模像素之间的longrangedependencies,来做更加丰富
- DCN v2阅读笔记
图波列夫
ObjectDetectionDeepLearning深度学习人工智能目标检测图像分割
DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults是DeformableConvolutionalNetworks研究的续作,发表在CVPR2019上。作者对DCNv1的自适应行为进行研究,观察到虽然其神经特征的空间支持比常规的卷积神经网络更符合物体结构,但这种支持可能远远超出感兴趣区域,导致特征受到不相关图像内容的影响。为此,作者提出了改进版的DC
- iSAID: A Large-scale Dataset for Instance Segmentation in Aerial Images
carry_hjr
论文阅读
简介https://captain-whu.github.io/iSAID/dataset.html实验室夏老师他们弄得,19年暑假的时候看到同学在弄这个网站,基于DOTA的image包含了更精细的语义分割标注和实例分割标注,取自高分一号高分二号亚米级,具有尺度变化性,而且基本都看的清,标的也很精细,感觉还挺有意思的,cvpr2019的workshop,kaggle上也有人上传了数据集https:
- PointPillars点云编码器代码运行过程中的问题及解决
古古月月
深度学习人工智能
PointPillars:点云编码器,编码特征可以与任何标准的2D卷积检测架构一起使用。任务是目标检测。来自于CVPR2019。论文地址:https://arxiv.org/pdf/1812.05784.pdf代码地址:GitHub-nutonomy/second.pytorch:PointPillarsforKITTIobjectdetection运行这个代码可不容易,下面是遇到的一些问题:1.
- java观察者模式
3213213333332132
java设计模式游戏观察者模式
观察者模式——顾名思义,就是一个对象观察另一个对象,当被观察的对象发生变化时,观察者也会跟着变化。
在日常中,我们配java环境变量时,设置一个JAVAHOME变量,这就是被观察者,使用了JAVAHOME变量的对象都是观察者,一旦JAVAHOME的路径改动,其他的也会跟着改动。
这样的例子很多,我想用小时候玩的老鹰捉小鸡游戏来简单的描绘观察者模式。
老鹰会变成观察者,母鸡和小鸡是
- TFS RESTful API 模拟上传测试
ronin47
TFS RESTful API 模拟上传测试。
细节参看这里:https://github.com/alibaba/nginx-tfs/blob/master/TFS_RESTful_API.markdown
模拟POST上传一个图片:
curl --data-binary @/opt/tfs.png http
- PHP常用设计模式单例, 工厂, 观察者, 责任链, 装饰, 策略,适配,桥接模式
dcj3sjt126com
设计模式PHP
// 多态, 在JAVA中是这样用的, 其实在PHP当中可以自然消除, 因为参数是动态的, 你传什么过来都可以, 不限制类型, 直接调用类的方法
abstract class Tiger {
public abstract function climb();
}
class XTiger extends Tiger {
public function climb()
- hibernate
171815164
Hibernate
main,save
Configuration conf =new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session sess=sf.openSession();
Transaction tx=sess.beginTransaction();
News a=new
- Ant实例分析
g21121
ant
下面是一个Ant构建文件的实例,通过这个实例我们可以很清楚的理顺构建一个项目的顺序及依赖关系,从而编写出更加合理的构建文件。
下面是build.xml的代码:
<?xml version="1
- [简单]工作记录_接口返回405原因
53873039oycg
工作
最近调接口时候一直报错,错误信息是:
responseCode:405
responseMsg:Method Not Allowed
接口请求方式Post.
- 关于java.lang.ClassNotFoundException 和 java.lang.NoClassDefFoundError 的区别
程序员是怎么炼成的
真正完成类的加载工作是通过调用 defineClass来实现的;
而启动类的加载过程是通过调用 loadClass来实现的;
就是类加载器分为加载和定义
protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundExcept
- JDBC学习笔记-JDBC详细的操作流程
aijuans
jdbc
所有的JDBC应用程序都具有下面的基本流程: 1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接。 2、执行SQL语句。 3、处理结果。 4、从数据库断开连接释放资源。
下面我们就来仔细看一看每一个步骤:
其实按照上面所说每个阶段都可得单独拿出来写成一个独立的类方法文件。共别的应用来调用。
1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接:
Html代码
St
- rome创建rss
antonyup_2006
tomcatcmsxmlstrutsOpera
引用
1.RSS标准
RSS标准比较混乱,主要有以下3个系列
RSS 0.9x / 2.0 : RSS技术诞生于1999年的网景公司(Netscape),其发布了一个0.9版本的规范。2001年,RSS技术标准的发展工作被Userland Software公司的戴夫 温那(Dave Winer)所接手。陆续发布了0.9x的系列版本。当W3C小组发布RSS 1.0后,Dave W
- html表格和表单基础
百合不是茶
html表格表单meta锚点
第一次用html来写东西,感觉压力山大,每次看见别人发的都是比较牛逼的 再看看自己什么都还不会,
html是一种标记语言,其实很简单都是固定的格式
_----------------------------------------表格和表单
表格是html的重要组成部分,表格用在body里面的
主要用法如下;
<table>
&
- ibatis如何传入完整的sql语句
bijian1013
javasqlibatis
ibatis如何传入完整的sql语句?进一步说,String str ="select * from test_table",我想把str传入ibatis中执行,是传递整条sql语句。
解决办法:
<
- 精通Oracle10编程SQL(14)开发动态SQL
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发动态SQL
*/
--使用EXECUTE IMMEDIATE处理DDL操作
CREATE OR REPLACE PROCEDURE drop_table(table_name varchar2)
is
sql_statement varchar2(100);
begin
sql_statement:='DROP TABLE '||table_name;
- 【Linux命令】Linux工作中常用命令
bit1129
linux命令
不断的总结工作中常用的Linux命令
1.查看端口被哪个进程占用
通过这个命令可以得到占用8085端口的进程号,然后通过ps -ef|grep 进程号得到进程的详细信息
netstat -anp | grep 8085
察看进程ID对应的进程占用的端口号
netstat -anp | grep 进程ID
&
- 优秀网站和文档收集
白糖_
网站
集成 Flex, Spring, Hibernate 构建应用程序
性能测试工具-JMeter
Hmtl5-IOCN网站
Oracle精简版教程网站
鸟哥的linux私房菜
Jetty中文文档
50个jquery必备代码片段
swfobject.js检测flash版本号工具
- angular.extend
boyitech
AngularJSangular.extendAngularJS API
angular.extend 复制src对象中的属性去dst对象中. 支持多个src对象. 如果你不想改变一个对象,你可以把dst设为空对象{}: var object = angular.extend({}, object1, object2). 注意: angular.extend不支持递归复制. 使用方法: angular.extend(dst, src); 参数:
- java-谷歌面试题-设计方便提取中数的数据结构
bylijinnan
java
网上找了一下这道题的解答,但都是提供思路,没有提供具体实现。其中使用大小堆这个思路看似简单,但实现起来要考虑很多。
以下分别用排序数组和大小堆来实现。
使用大小堆:
import java.util.Arrays;
public class MedianInHeap {
/**
* 题目:设计方便提取中数的数据结构
* 设计一个数据结构,其中包含两个函数,1.插
- ajaxFileUpload 针对 ie jquery 1.7+不能使用问题修复版本
Chen.H
ajaxFileUploadie6ie7ie8ie9
jQuery.extend({
handleError: function( s, xhr, status, e ) {
// If a local callback was specified, fire it
if ( s.error ) {
s.error.call( s.context || s, xhr, status, e );
}
- [机器人制造原则]机器人的电池和存储器必须可以替换
comsci
制造
机器人的身体随时随地可能被外来力量所破坏,但是如果机器人的存储器和电池可以更换,那么这个机器人的思维和记忆力就可以保存下来,即使身体受到伤害,在把存储器取下来安装到一个新的身体上之后,原有的性格和能力都可以继续维持.....
另外,如果一
- Oracle Multitable INSERT 的用法
daizj
oracle
转载Oracle笔记-Multitable INSERT 的用法
http://blog.chinaunix.net/uid-8504518-id-3310531.html
一、Insert基础用法
语法:
Insert Into 表名 (字段1,字段2,字段3...)
Values (值1,
- 专访黑客历史学家George Dyson
datamachine
on
20世纪最具威力的两项发明——核弹和计算机出自同一时代、同一群年青人。可是,与大名鼎鼎的曼哈顿计划(第二次世界大战中美国原子弹研究计划)相 比,计算机的起源显得默默无闻。出身计算机世家的历史学家George Dyson在其新书《图灵大教堂》(Turing’s Cathedral)中讲述了阿兰·图灵、约翰·冯·诺依曼等一帮子天才小子创造计算机及预见计算机未来
- 小学6年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
always 总是
rice 水稻,米饭
before 在...之前
live 生活,居住
usual 通常的
early 早的
begin 开始
month 月份
year 年
last 最后的
east 东方的
high 高的
far 远的
window 窗户
world 世界
than 比...更
- 在线IT教育和在线IT高端教育
dcj3sjt126com
教育
codecademy
http://www.codecademy.com codeschool
https://www.codeschool.com teamtreehouse
http://teamtreehouse.com lynda
http://www.lynda.com/ Coursera
https://www.coursera.
- Struts2 xml校验框架所定义的校验文件
蕃薯耀
Struts2 xml校验Struts2 xml校验框架Struts2校验
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 15:54:59 星期六
http://fa
- mac下安装rar和unrar命令
hanqunfeng
mac
1.下载:http://www.rarlab.com/download.htm 选择
RAR 5.21 for Mac OS X 2.解压下载后的文件 tar -zxvf rarosx-5.2.1.tar 3.cd rar sudo install -c -o $USER unrar /bin #输入当前用户登录密码 sudo install -c -o $USER rar
- 三种将list转换为map的方法
jackyrong
list
在本文中,介绍三种将list转换为map的方法:
1) 传统方法
假设有某个类如下
class Movie {
private Integer rank;
private String description;
public Movie(Integer rank, String des
- 年轻程序员需要学习的5大经验
lampcy
工作PHP程序员
在过去的7年半时间里,我带过的软件实习生超过一打,也看到过数以百计的学生和毕业生的档案。我发现很多事情他们都需要学习。或许你会说,我说的不就是某种特定的技术、算法、数学,或者其他特定形式的知识吗?没错,这的确是需要学习的,但却并不是最重要的事情。他们需要学习的最重要的东西是“自我规范”。这些规范就是:尽可能地写出最简洁的代码;如果代码后期会因为改动而变得凌乱不堪就得重构;尽量删除没用的代码,并添加
- 评“女孩遭野蛮引产致终身不育 60万赔偿款1分未得”医腐深入骨髓
nannan408
先来看南方网的一则报道:
再正常不过的结婚、生子,对于29岁的郑畅来说,却是一个永远也无法实现的梦想。从2010年到2015年,从24岁到29岁,一张张新旧不一的诊断书记录了她病情的同时,也清晰地记下了她人生的悲哀。
粗暴手术让人发寒
2010年7月,在酒店做服务员的郑畅发现自己怀孕了,可男朋友却联系不上。在没有和家人商量的情况下,她决定堕胎。
12月5日,
- 使用jQuery为input输入框绑定回车键事件 VS 为a标签绑定click事件
Everyday都不同
jspinput回车键绑定clickenter
假设如题所示的事件为同一个,必须先把该js函数抽离出来,该函数定义了监听的处理:
function search() {
//监听函数略......
}
为input框绑定回车事件,当用户在文本框中输入搜索关键字时,按回车键,即可触发search():
//回车绑定
$(".search").keydown(fun
- EXT学习记录
tntxia
ext
1. 准备
(1) 官网:http://www.sencha.com/
里面有源代码和API文档下载。
EXT的域名已经从www.extjs.com改成了www.sencha.com ,但extjs这个域名会自动转到sencha上。
(2)帮助文档:
想要查看EXT的官方文档的话,可以去这里h
- mybatis3的mapper文件报Referenced file contains errors
xingguangsixian
mybatis
最近使用mybatis.3.1.0时无意中碰到一个问题:
The errors below were detected when validating the file "mybatis-3-mapper.dtd" via the file "account-mapper.xml". In most cases these errors can be d