- MATLAB图像拼接算法及实现
程序员小溪
算法matlab计算机视觉MATLAB人工智能
图像拼接算法及实现(一)论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要:图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像
- 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
- python作品创意简单,python艺术创作
chatgpt002
数据分析
大家好,本文将围绕python作品创意简单展开说明,python创意作品是一个很多人都想弄明白的事情,想搞清楚python的作品集需要先了解以下几个事情。1、如何生成二维高斯与Python在图像处理以及图像特效中,经常会用到一种成高斯分布的蒙版,蒙版可以用来做图像融合,将不同内容的两张图像结合蒙版,可以营造不同的艺术效果。I=M∗F+(1−M)∗B这里I表示合成后的图像,F表示前景图,B表示背景图
- 图像融合去雾、近红外去雾、(近)红外和可见光数据集
夏梦星晨
图像去雾夜景图像去雾低光照增强稠密雾去除去除沙尘
今天给大家分享一篇发表在IEEETMM上的去雾文章JointContrastEnhancementandExposureFusionforReal-WorldImageDehazing作者从对比度增强和曝光融合的视角来解决图像去雾问题,在真实场景上取得了较好的去雾效果。此外,作者将所提出的方法应用于手机人像编辑,低光照增强,夜景图像去雾等场景,均验证了所提方法的泛化性及有效性。所提方法,如下图所示
- 图像拼接(Image Stiching)方向论文微总结
yyywxk
图像拼接任务对于目前主流视觉任务来说比较偏,目前基于深度学习的框架还不成熟,而且拼接任务里面很多小点都可以单独拿出来研究,比如聚焦或迁移到单应矩阵,图像对齐,图像融合,视频防抖,图像矩形化等。找到好的研究场景,既能发文又能有实用价值。现简单整理近几年的相关文章,如有遗漏还望读者指出。期刊近几年NaturalImageStitchingUsingDepthMapsPaper:Arxiv2022Blo
- Opencv -- 007滚动条操作演示 - 图像融合函数addWeighted
xuechanba
笔记opencv
1、滚动条操作–对比度addWeighted函数利用公式dst=src1*alpha+src2*beta+gamma;来计算两个数组(图像)的加权和,换句话说就是两个图像按照一定比例融合,然后生成新的图像。06_opencv_mat.h#pragmaonce#ifndef_06_OPENCV_MAT_H#define_06_OPENCV_MAT_H#includeusingnamespacecv;
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云和图像融合的智能驾驶目标检测(中)
格图素书
目标跟踪人工智能计算机视觉
2.1.2数据源选型分析良好的数据输入是实现准确且鲁棒的3D目标检测的基础,下面针对不同的传感器组合方式进行分析:(1)摄像头和惯性测量单元:利用惯性测量单元的特性加强摄像头在运动状态下的抗干扰能力,可以有效提高感知算法在高速行驶场景下的检测精度,但依旧是依靠摄像头数据进行3D目标的检测,受环境及天气状况影响较大;(2)激光雷达和惯性测量单元:利用惯性测量单元可以抵消激光雷达在运动过程中产生的测量
- TextDiffuser-2:超越DALLE-3的文本图像融合技术
努力犯错
人工智能语言模型自然语言处理stablediffusionchatgpt
概述近年来,扩散模型在图像生成领域取得了显著进展,但在文本图像融合方面依然存在挑战。TextDiffuser-2的出现,标志着在这一领域的一个重要突破,它成功地结合了大型语言模型的能力,以实现更高效、多样化且美观的文本图像融合。Huggingface模型下载:https://huggingface.co/JingyeChen22/textdiffuser2_layout_plannerAI快站模型
- 电影动画用云渲染好吗?有什么优势
Renderbus瑞云渲染农场
渲染知识云渲染渲染农场动画云渲染效果图云渲染3d云渲染农场
动画电影的创作是一个将声音和图像融合以产生视觉故事的过程,电影通常是由一系列静止图像构成,其中每一幅静止图像称为一帧。动画电影的流畅度依赖于每秒播放的帧数,常见的帧率有25、60、90或120帧每秒等,具体取决于制片方的选择和制作标准。这些影片通常具有高分辨率,以及对细节的精细处理,因此渲染这些帧需要强大的计算能力。利用云渲染服务,可以带来诸多优势,如提高渲染效率、降低成本和提供更大的灵活性,而这
- 多摄拼接技术方案,无缝超广角视觉体验
美摄科技
人工智能音视频ar
在当今的科技时代,多摄像头拍摄技术已经成为了车辆、智能硬件等领域的必备技术。然而,如何将多个画面进行实时处理,消除拼缝、亮度不均、变形等问题,从而获得一个超广角、360°的超大视野图像,一直是行业内的一大挑战。今天,美摄科技带来了一种全新的解决方案——多摄拼接技术方案。美摄科技的多摄拼接技术方案,是基于多摄像头拍摄画面,通过利用美摄的图像融合算法和智能化拼接算法,对多个画面进行实时处理。这种技术方
- GEEHSV图像融合
赤豆冰棍
HSV图像融合主要功能对LC8影像,进行HSV图像融合代码//HSV-basedPan-Sharpening.//GrabasampleL8imageandpullouttheRGBandpanbands.varimage=ee.Image(ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA').filterDate('2017-01-01','2017-12-
- 图像融合论文阅读:ReFusion:通过元学习的从可学习损失重建中学习图像融合
图像强
论文阅读图像融合图像处理深度学习论文笔记元学习
@article{bai2023refusion,title={ReFusion:LearningImageFusionfromReconstructionwithLearnableLossviaMeta-Learning},author={Bai,HaowenandZhao,ZixiangandZhang,JiangsheandWu,YichenandDeng,LilunandCui,Yukun
- midjourney绘画指令怎么输出 midjourney绘画关键词怎么弄
氧惠好项目
midjourneyAI绘画工具是一款基于人工智能技术的图像绘画应用。它采用了一种称为“神经样式转换”的技术,能够将一张风格独特的图像和一张内容图像融合,生成一张具有新风格的图像。midjourney支持以下绘画指令:大家好,我是氧惠的波西导师。在开始本文的交流之前,我想向大家介绍一款网购省钱利器——氧惠APP,同时也是一项难得的零投入零成本的创业项目。官方邀请码088886,此码注册直升v5等级
- 图像融合论文阅读:CS2Fusion: 通过估计特征补偿图谱实现自监督红外和可见光图像融合的对比学习
图像强
图像融合论文阅读图像处理人工智能论文笔记深度学习图像融合
@article{wang2024cs2fusion,title={CS2Fusion:ContrastivelearningforSelf-Supervisedinfraredandvisibleimagefusionbyestimatingfeaturecompensationmap},author={Wang,XueandGuan,ZhengandQian,WenhuaandCao,Jind
- 图像融合论文阅读:CrossFuse: 一种基于交叉注意机制的红外与可见光图像融合方法
图像强
图像融合论文阅读图像处理论文笔记深度学习人工智能
@article{li2024crossfuse,title={CrossFuse:Anovelcrossattentionmechanismbasedinfraredandvisibleimagefusionapproach},author={Li,HuiandWu,Xiao-Jun},journal={InformationFusion},volume={103},pages={102147}
- 图像融合论文阅读:A Deep Learning Framework for Infrared and Visible Image Fusion Without Strict Registration
图像强
图像融合论文阅读深度学习人工智能图像融合图像处理论文笔记
@article{li2023deep,title={ADeepLearningFrameworkforInfraredandVisibleImageFusionWithoutStrictRegistration},author={Li,HuafengandLiu,JunyuandZhang,YafeiandLiu,Yu},journal={InternationalJournalofComput
- 图像融合论文阅读:(DIF-Net)Unsupervised Deep Image Fusion With Structure Tensor Representations
图像强
图像融合论文阅读图像融合图像处理深度学习人工智能
@article{jung2020unsupervised,title={Unsuperviseddeepimagefusionwithstructuretensorrepresentations},author={Jung,HyungjooandKim,YoungjungandJang,HyunsungandHa,NamkooandSohn,Kwanghoon},journal={IEEETra
- 图像融合论文阅读:MURF: Mutually Reinforcing Multi-Modal Image Registration and Fusion
图像强
图像融合论文阅读图像融合图像处理深度学习论文笔记
@article{xu2023murf,title={MURF:MutuallyReinforcingMulti-modalImageRegistrationandFusion},author={Xu,HanandYuan,JitengandMa,Jiayi},journal={IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence},yea
- 多源图像融合训练的脚本示例 (Matlab训练多个输入的CNN模型)
foddcusL
图像处理深度学习cnn人工智能神经网络
简介:在常规的CNN图像训练中,matlab和pytorch都提供了很多标准示例,但其输入都是N*N*3的图像,在部分场景下,研究人员想要模型参考多个角度或不同源的成像数据得出一个综合的输出,这样模型能够考虑到更多的特征细节以提高预测精度。本文参考了题为‘NoninvasiveDetectionofSaltStressinCottonSeedlingsbyCombiningMulticolorFl
- 基于PCA-WA(Principal Component Analysis-weight average)的图像融合方法 Matlab代码及示例
foddcusL
图像处理试验数据分析文件工具matlab图像处理
摘要:高效地将多通道的图像数据压缩(如高光谱、多光谱成像数据)至较低的通道数,对提高深度学习(DL)模型的训练速度和预测至关重要。本文主要展示利用PCA降维结合weight-average的图像融合方法。文章主要参考了题为“NoninvasiveDetectionofSaltStressinCottonSeedlingsbyCombiningMulticolorFluorescence–Multi
- 图像融合论文阅读:Real-time infrared and visible image fusion network using adaptive pixel weighting strategy
qiang42
图像融合论文阅读图像处理人工智能深度学习论文笔记图像融合
@article{zhang2023real,title={Real-timeinfraredandvisibleimagefusionnetworkusingadaptivepixelweightingstrategy},author={Zhang,XuchongandZhai,HanandLiu,JiaxingandWang,ZhipingandSun,Hongbin},journal={In
- 图像融合论文阅读:Dif-fusion: Towards high color fidelity in infrared and visible image fusion with diffusion
qiang42
图像融合论文阅读深度学习图像融合图像处理人工智能论文笔记
@article{yue2023dif,title={Dif-fusion:Towardshighcolorfidelityininfraredandvisibleimagefusionwithdiffusionmodels},author={Yue,JunandFang,LeyuanandXia,ShaoboandDeng,YueandMa,Jiayi},journal={arXivprepri
- 图像融合论文阅读:DDFM: Denoising Diffusion Model for Multi-Modality Image Fusion
qiang42
图像融合论文阅读图像处理论文笔记深度学习人工智能图像融合
@article{zhao2023ddfm,title={DDFM:denoisingdiffusionmodelformulti-modalityimagefusion},author={Zhao,ZixiangandBai,HaowenandZhu,YuanzhiandZhang,JiangsheandXu,ShuangandZhang,YulunandZhang,KaiandMeng,Dey
- 水下图像融合增强(Matlab代码实现)
@橘柑橙柠桔柚
图像增强图像处理计算机视觉matlab
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述针对水下光的吸收和散射作用,水下图像往往存在颜色失真、对比度低、细节模糊等现象,提出了一种新的水下图像增强算法。首先,以颜色校正的方式改进了一种基于暗通道先验(DCP)的水上图像增强方法,使其可以更好地用于水下图像,并
- (2022|CVPR,单阶段骨干,目标感知鉴别,深度图文融合块)DF-GAN:简单有效的文本到图像合成基线
EDPJ
论文笔记生成对抗网络人工智能神经网络
DF-GAN:ASimpleandEffectiveBaselineforText-to-ImageSynthesis公众:EDPJ(添加VX:CV_EDPJ或直接进Q交流群:922230617获取资料)目录0.摘要1.简介2.相关工作3.DF-GAN3.1模型概述3.2一阶段文本到图像骨干3.3目标感知鉴别器3.3.1匹配感知梯度惩罚3.3.2单路输出3.4高效的文本-图像融合4.实验4.1定量
- 图像融合论文阅读:(DeFusion)Fusion from decomposition: A self-supervised decomposition approach for image fus
qiang42
图像融合论文阅读图像处理深度学习论文笔记人工智能图像融合
@inproceedings{liang2022fusion,title={Fusionfromdecomposition:Aself-superviseddecompositionapproachforimagefusion},author={Liang,PengweiandJiang,JunjunandLiu,XianmingandMa,Jiayi},booktitle={EuropeanCo
- 图像融合论文阅读:LRRNet: A Novel Representation Learning Guided Fusion Network for Infrared and Visible Imag
qiang42
图像融合论文阅读
@ARTICLE{10105495,author={Li,HuiandXu,TianyangandWu,Xiao-JunandLu,JiwenandKittler,Josef},journal={IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence},title={LRRNet:ANovelRepresentationLearningGui
- 图像融合论文阅读:ReCoNet: Recurrent Correction Network for Fast and Efficient Multi-modality Image Fusion
qiang42
图像融合论文阅读图像处理论文笔记深度学习人工智能图像融合
@inproceedings{huang2022reconet,title={Reconet:Recurrentcorrectionnetworkforfastandefficientmulti-modalityimagefusion},author={Huang,ZhanboandLiu,JinyuanandFan,XinandLiu,RishengandZhong,WeiandLuo,Zhon
- 图像融合论文阅读:SwinFuse: A Residual Swin Transformer Fusion Network for Infrared and Visible Images
qiang42
图像融合论文阅读深度学习图像融合图像处理论文笔记人工智能
@article{wang2022swinfuse,title={SwinFuse:Aresidualswintransformerfusionnetworkforinfraredandvisibleimages},author={Wang,ZhisheandChen,YanlinandShao,WenyuandLi,HuiandZhang,Lei},journal={IEEETransactio
- 图像融合论文阅读:RFN-Nest: An end-to-end resid- ual fusion network for infrared and visible images
qiang42
图像融合论文阅读深度学习图像处理人工智能论文笔记图像融合
@article{li2021rfn,title={RFN-Nest:Anend-to-endresidualfusionnetworkforinfraredandvisibleimages},author={Li,HuiandWu,Xiao-JunandKittler,Josef},journal={InformationFusion},volume={73},pages={72–86},yea
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,