- OpenCV-轮廓检测
红米煮粥
计算机视觉opencv图像处理
文章目录一、简介1.意义2.具体步骤二、代码实现三、总结一、简介1.意义在OpenCV中,轮廓检测是图像处理中一个非常重要的环节,它允许我们识别图像中的形状。这个过程通常涉及几个步骤:读取图像、转换为灰度图、应用阈值处理(或边缘检测)以获取二值图像、然后使用cv2.findContours()函数查找轮廓。2.具体步骤图像预处理:首先,对原始图像进行预处理,以便更容易地检测轮廓。这通常包括转换为灰
- OpenCV计算机视觉学习(16)——仿射变换学习笔记
牛马程序员24
计算机视觉opencv学习
OpenCV计算机视觉学习(16)——仿射变换学习笔记如果需要其他图像处理的文章及代码,请移步小编的GitHub地址传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice在计算机视觉和图像处理中,仿射变换是一种重要的几何变换方法。它可以通过线性变换和平移来改变图像的形状和位置,广泛应用与图像校正,对象识别以及增强现实
- 探索HivisionIDPhotos:智能身份证照片处理利器
郎轶诺
探索HivisionIDPhotos:智能身份证照片处理利器项目简介是一个基于Python的开源项目,其主要目标是帮助用户快速、准确地处理身份证照片,进行自动裁剪、调整和美化,以满足各种场合下的证件照需求。无论是个人还是企业,都可以利用此工具提升身份证照片处理的效率。技术分析库与框架项目依赖于一些强大的Python库,如OpenCV用于图像处理、Pillow进行图片操作,以及NumPy进行矩阵运算
- C++ opencv之视频读写(VideoCapture,VideoWriter)
阿超没有蛀牙
OpenCVc++opencv
这篇博客主要讲解OpenCV中视频读写。主要涉及到两个API函数:VideoCaptureVideoWriter一、函数简介1.1VideoCapture视频文件读取、摄像头读取、视频流读取VideoCapture既支持从视频文件(.avi,.mpg格式)读取,也支持直接从摄像机(比如电脑自带摄像头)中读取。要想获取视频需要先创建一个VideoCapture对象,VideoCapture对象的创建
- 基于opencv-mediapipe的手势识别
困了不能睡
opencv计算机视觉人工智能
上一篇文章介绍了基于opencv的手势识别,如果大家运行了我的代码,会发现代码中找出手部轮廓的效果不是很理想。当时我在网上找寻解决的办法,刚好找到了mediapip库,然后我就利用opencv和mediapipe这两个库重新进行了手势识别的代码编写。效果还不错,写篇文章记录一下。1.mediapipe简介Mediapipe是google的一个开源项目,可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(mach
- QT-Could not load the Qt platform plugin “xcb“ in xxx even though it was found.解决
QuanHaHQuan
BugFreeqtpythonopencvlinux
QT-CouldnotloadtheQtplatformplugin''xcb"inxxxeventhoughitwasfound.解决文章目录1.杂话2.问题3.解决3.1查找系统默认的Qt插件路径3.2设置环境变量QT_PLUGIN_PATH3.2.1自动设置环境变量3.3检查QT库是否正确加载3.4后续3.4.1删除或重命名OpenCV自带的Qt插件目录3.4.2检查其他Qt环境变量1.杂话
- Python 调用手机摄像头
宇宙第一小趴菜
#python黑科技python手机摄像头Opencv
Python调用手机摄像头在手机上安装软件这里以安卓手机作为演示,ISO也是差不多的软件下载地址注意:要想在电脑上查看手机摄像头拍摄的内容的在一个局域网里面(没有WIFI可以使用热点)安装完打开IP摄像头服务器点击分享查看IP查看局域网的IP用Python的Opencv写一个代码来连接手机摄像头安装opencv-pythonpipinstallopencv-python注意可能安装库太慢可以这样(
- 百度飞桨paddle安装 包括CUDA,cuDNN,opencv的安装
小甲学长
opencv百度paddlepaddle
conda创建新环境这部分代码均在AnacondaPrompt中写,要求已有Anaconda第一步:创建condacreate--nameyourEnvpython=3.6–name:也可以缩写为【-n】,【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字,创建完,可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv目录python=2.7:是python的版本号。也可以指定为【python=3.6
- 【详解之OpenCV中的findHomography()函数 和 cv2.warpPerspective()函数】
01_6
计算机视觉opencvopencv人工智能计算机视觉
文章目录cv2.findHomography()函数介绍:函数原型参数说明返回值使用示例解释cv2.warpPerspective()函数介绍函数定义参数详解示例代码cv2.findHomography()函数介绍:cv2.findHomography()是OpenCV中的一个函数,用于找到两个图像之间的单应性矩阵(Homographymatrix)。在计算机视觉中,单应性矩阵是一个3x3的矩阵,
- 使用paddlerocr识别固定颜色验证码
王小葱鸭
深度学习深度学习ocr
1引言本文使用opencv和paddlerocr识别出固定颜色的验证码,原理不解释,安装包的方法自行查找,只提供代码和思路。1使用opencv对特定颜色区域进行提取2使用paddlerocr识别并输出验证码2代码2.1读取图片,提取蓝色区域frompaddleocrimportPaddleOCRimportosimportcv2importnumpyasnp#读取图像image=cv2.imrea
- Ubuntu: 配置OpenCV环境
达柳斯·绍达华·宁
ubuntuopencvlinux
从从Ubuntu系统安装opencv_ubuntu安装opencv-CSDN博客文章浏览阅读2.3k次,点赞4次,收藏14次。开源计算机视觉(OpenCV)是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。OpenCV的应用领域包括:2D和3D功能工具包、运动估计、面部识别系统、手势识别、人机交互、移动机器人、动作理解、物体识别、分割和识别、实体影像立体视觉:来自两个摄像机的深度感知、运动跟踪、增强现实等
- 基于ARM芯片与OpenCV的工业分拣机器人项目设计与实现流程详解
极客小张
arm开发opencv机器人单片机计算机视觉人工智能物联网
一、项目概述项目目标和用途本项目旨在设计和实现一套工业分拣机器人系统,能够高效、准确地对不同类型的物品进行自动分拣。该系统广泛应用于物流、仓储和制造业,能够显著提高工作效率,降低人工成本。技术栈关键词ARM芯片步进电机控制OpenCV图像识别无线通信模块传感器(如超声波传感器、红外传感器)二、系统架构设计符合项目需求的系统架构本项目的系统架构主要由以下几个部分组成:控制单元:基于ARM芯片的主控板
- OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影
阿利同学
opencv深度学习人工智能阴影去除图像去阴影
往期热门博客项目回顾:计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo姿态识别-3d姿态识别深度学习小白学习路线//正文开始!图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述
- 基于mediapipe+opencv+autopy的人机交互系统python源码+文档说明+运行截图
奋斗奋斗再奋斗的ajie
毕业设计人机交互
文章目录源码下载地址项目介绍项目功能界面预览项目备注源码下载地址源码下载地址点击这里下载代码项目介绍手势识别的人机交互系统基于mediapipe+opencv+autopy的人机交互系统功能通过手势实现对电脑的操作,如鼠标左右键,键盘的上下键(可对PPT进行翻页)运行gesture_control_Win.py即可所需环境python==3.8mediapipeopencv-pythonnumpy
- OpenCV内存池管理(二)
globbo
c/c++图像处理数据结构与算法opencv内存
上一节绘制了基本的Opencv内存池结构,本节着重讲解一下运行的流程,注意没有考虑线程安全。1、三个链表在上一节的图中,有三个主要的链表:①内存池自由链:单向链接的Block区块。②Block区块的私有链:单向链接的区块内释放过的地址链表③通过START和FREE管理的双向链表。2、fastmalloc()流程3、falstfree()流程4、总结通过上面的几个图示,大致能了解内存分配的基本流程,
- 1-19 平滑处理——双边滤波 opencv树莓派4B 入门系列笔记
Sisphusssss
树莓派opencv笔记人工智能计算机视觉算法
目录一、提前准备二、代码详解cv2.bilateralFilter函数用于对图像进行双边滤波。双边滤波是一种保持边缘的平滑技术,常用于图像去噪声和增强图像的细节。函数的四个参数如下:三、运行现象四、完整工程贴出一、提前准备1、树莓派4B及64位系统2、提前安装opencv库以及numpy库3、保存一张图片二、代码详解importcv2#读取图像img=cv2.imread('/home/raspb
- 深度学习-OpenCv的运用(4)
红米煮粥
深度学习opencv人工智能
文章目录一、图像形态学二、图像形态学的基本概念三、形态学操作的主要类型四、代码实现1.图像腐蚀2.图像膨胀3.开运算-先腐蚀后膨胀4.闭运算-先膨胀后腐蚀5.梯度运算6.顶帽与黑帽五、总结一、图像形态学图像形态学是数学中研究形状、结构和变换的一个分支,在图像处理领域,它主要用于描述和分析图像中的形状和结构。图像形态学通过操作图像中的形状和结构元素(也称为内核或模板),来实现图像的分析、增强、去噪和
- PyQt5 opencv-python
EQP Doctor
pythonqtopencv
importsysimportcv2importnumpyasnpfromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication,QMainWindow,QPushButton,QVBoxLayout,QWidgetfromPyQt5.QtGuiimportQImage,QPixmapfromPyQt5.QtCoreimportQThread,pyqtSignalclassWorker
- 用c++和opencv实现车牌识别
任我心意
opencv计算机视觉c++人工智能图像处理
车牌识别是计算机视觉领域中的一个重要问题。使用C语言和OpenCV实现车牌识别可以分为以下几个步骤:车牌定位:使用OpenCV的图像处理功能,对输入图像进行预处理,找到图像中可能包含车牌的区域.车牌分割:对定位到的车牌区域进行分割,将车牌分割成单个字符.字符识别:使用OpenCV的字符识别功能,识别分割出的每个字符.车牌识别:将识别出的字符组合起来,得到车牌号码.需要注意的是,车牌识别是一个复杂的
- c++ +Opencv实现车牌自动识别
听忆.
人工智能计算机视觉
c+++Opencv实现车牌自动识别1.图像预处理2.车牌定位3.字符分割4.字符识别完整流程概述:边走、边悟迟早会好要用C++和OpenCV实现车牌自动识别,主要流程分为几个步骤:图像预处理:提高车牌区域的可见度,方便后续的车牌定位与字符识别。车牌定位:通过图像处理和特征提取,定位车牌在图像中的位置。字符分割:将车牌区域中的字符逐个分割出来。字符识别:利用机器学习算法或者OCR(光学字符识别)技
- python opencv cuda tensorrt pytorch之间的版本对应
YIACA
pythonopencvpytorch
python3.7opencv4.4cuda10.2tensorrt7xpytorch1.5DeepStream5.xOpenCV2.x:支持Python2.xOpenCV3.x:支持Python2.7、Python3.xOpenCV4.x:支持Python2.7、Python3.x、Python3.8+CUDA11.x:支持Python3.6、3.7、3.8、3.9CUDA10.2:支持Pyth
- OpenCV结构分析与形状描述符(8)点集凸包计算函数convexHull()的使用
jndingxin
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述查找一个点集的凸包。函数cv::convexHull使用斯克拉斯基算法(Sklansky’salgorithm)来查找一个二维点集的凸包,在当前实现中该算法的时间复杂度为O(NlogN)。函数cv::convexHull是OpenCV库中的一个功能,用于计算一组二
- OPenCV结构分析与形状描述符(5)查找图像中的连通组件的函数connectedComponents()的使用
jndingxin
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述connectedComponents函数计算布尔图像的连通组件标签图像。该函数接受一个具有4或8连通性的二值图像,并返回N,即标签总数(标签范围为[0,N-1],其中0代表背景标签)。ltype参数指定了输出标签图像的类型,这是基于标签总数或源图像中的像素总数的
- OpenCV结构分析与形状描述符(7)计算轮廓的面积的函数contourArea()的使用
jndingxin
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述计算轮廓的面积。该函数计算轮廓的面积。与moments类似,面积是使用格林公式计算的。因此,返回的面积与你使用drawContours或fillPoly绘制轮廓时的非零像素数量可能会不同。此外,对于自相交的轮廓,该函数很可能会给出错误的结果。例子:vectorco
- opencv轮廓近似,模板匹配
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理领域,轮廓近似和模板匹配是两种非常关键的技术,它们广泛应用于计算机视觉、图像分析和图像识别等多个方面。本文将详细介绍如何使用OpenCV库进行轮廓近似和模板匹配,并给出具体的代码示例。一、轮廓近似(ContourApproximation)轮廓近似是指将图像中的轮廓逼近成由直线段组成的多边形或其他简单形状,以减少轮廓的复杂度和数据量。OpenCV提供了cv2.approxPolyDP()
- 视频处理为视频帧出现cv2写入错误
尘埃里的苜蓿
opencvpython
问题:将视频处理为视频帧图片,执行cv2.imwrite("video"+"_%d.jpg"%frame_count,frame,params)语句时,Python出现报错。cv2.error:OpenCV(4.9.0)D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:786:error:(-215
- opencv学习:形态学操作和边缘检测算子
夜清寒风
opencv学习人工智能算法计算机视觉
cv2.morphologyEx()是OpenCV库中的一个函数,用于执行更复杂的形态学操作。这个函数可以执行开运算、闭运算、梯度运算、膨胀、腐蚀以及顶帽和黑帽转换等。这些操作通常用于图像预处理,如去除噪声、平滑边界、突出特征等。dst=cv2.morphologyEx(src,op,kernel[,dst[,anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]
- openCV【实践系列】2——OpenCV方向梯度直方图
一只长尾巴
什么是特征描述符特征描述符是图像或图像块的表示,其通过提取有用信息和丢弃无关信息来简化图像。通常,特征描述符将一个width*height*3(通道)的图像转换为长度为n的特征向量或数组。在HOG特征描述符的情况下,输入图像的大小为64×128×3,输出特征向量的长度为3780。在HOG特征描述符中,梯度方向(定向梯度)的分布(直方图)被用作特征。图像的梯度(x和y导数)是有用的,因为在边缘和角落
- MTCNN训练
迷若烟雨
人脸识别tensorflow深度学习caffe
MTCNN是当前效果最好的开源人脸检测算法之一,作者只提供了训练好的模型以及matlab部署代码,其训练和优化却没有放出来,引发了很多好事者复现如果只是要部署的话可以使用MTCNN,其提供了部署全平台实现,包括C++、python、ncnn和tensorflow,还有加速版本和opencv直接加载版本,是所有版本中的集大成者如果想了解算法原理,可以参考MTCNN_Step_by_Step本文的训练
- (二)十分简易快速 自己训练样本 opencv级联lbp分类器 车牌识别
Sisphusssss
opencv人工智能计算机视觉笔记python学习
强烈建议先阅读上一篇博文,此篇博文是上一篇的拓展目录1、haar与lbp分类器的对比2、使用工具对LBP特征类型进行训练3、LBP分类器现象展示4、完整代码贴出5、更新后的工程贴出6、结语1、haar与lbp分类器的对比Haar特征分类器的优缺点:优点:准确性:在训练数据充足且质量高的情况下,Haar分类器可以达到很高的检测准确率。成熟稳定:Haar特征分类器是较早使用的特征检测方法之一,经过多年
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s