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目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数基于卷积神经网络的图像去噪完整代码:基于卷积神经网络的图像去噪.rar资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88869565基本结构主要参数MATALB代码结果图展望背影卷积神经网络是为
- FPGA转行ISP的探索之二:技术路线和概念
徐丹FPGA之路
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ISP领域的概念1相机方面的概念1)DENOISE,图像去噪图像噪声按噪声与信号的关系可分为加性噪声和乘性噪声;按照产生原因可分为外部噪声和内部噪声;按照统计特性可分为平稳噪声和非平稳噪声;平稳噪声基于统计后的概率密度函数又可以分为:高斯噪声、泊松噪声、脉冲噪声、瑞利噪声。图像去噪的算法一般是滤波,比如空域滤波,变换域滤波,机器学习方法等,经常是用OpenCV的代码来写。2)CONTRAST,对比
- 【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】02 filter
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读深度学习计算机视觉
1图像的类型二进制图像:灰度图像:彩色图像:2任务:图像去噪噪声点让我们看得难受是因为噪声点与周边像素差别很大3均值滤波核=卷积核4卷积操作对应相乘再累加起来卷积核记录了权值,把权值套到要卷积的目标图上,对应相乘5卷积的特性线性和平移不变形因为实际使用的时候卷积核是对称的,因此不要求翻转真实运算的时候,对于没有像素的位置,要做填充,否则无法计算卷积,最简单的办法,填充0。填充是希望输入输出有固定的
- 【论文+代码】ZS-N2N实现小样本零网络图像去噪
小Z的科研日常
opencv图像处理python深度学习
01、引言本文方法源于YoussefMansour和ReinhardHeckel撰写的论文《Zero-ShotNoise2Noise:EfficientImageDenoisingwithoutanyData》,该文作者探索了一种不需要任何数据且高效的高效图像去噪方法。该方法使用两个固定的内核对噪声图像进行卷积,以创建一对降采样的图像。然后用一致性损失训练一个简单的2层CNN,将一个下采样的图像映
- 155基于matlab 的形态学权重自适应图像去噪
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基于matlab的形态学权重自适应图像去噪;通过串并联的滤波降噪对比图,说明并联降噪的优越性。输出降噪前后图像和不同方法的降噪情况的信噪比。程序已调通,可直接运行。155matlab自适应图像降噪串并联降噪(xiaohongshu.com)
- 图像去噪——SpatiallyAdaptiveSSID网络推理测试(详细图文教程)
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图像去噪图像处理pytorchpython
SpatiallyAdaptiveSSID是一种有效的图像去噪方法,它通过自适应地处理不同区域的噪声,能够在保持图像细节的同时,有效地去除噪声。目录一、SpatiallyAdaptiveSSID网络简介二、源码包准备2.1测试集2.2模型权重文件三、测试环境四、推理测试4.1mat格式数据制作4.2mat数据测试4.2.1测试集路径修改4.2.2模型权重路径修改4.2.3官网测试4.2.4官网测试
- opencv基础之高斯模糊
朱骥伦
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高斯模糊图像的模糊和平滑是同一个层面的意思,平滑的过程就是一个模糊的过程。而图像的去噪可以通过图像的模糊、平滑来实现(图像去噪还有其他的方法)那么怎么才能对一幅图像进行模糊平滑呢?图像的模糊平滑是对图像矩阵进行平均的过程。相比于图像锐化(微分过程),图像平滑处理是一个积分的过程。图像平滑过程可以通过原图像和一个积分算子进行卷积来实现。最简单的积分算子就是全1算子利用全1算子可以对图像进行模糊平滑操
- CycleISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis
木槿qwer
去噪论文深度学习
Abstract1、提出一个模拟ISP处理的模型(模型是怎么构建的?)2、在RAW、sRGB域都能生成图像对,都能做去噪。(它说在真是图像基准数据集上有SOTA效果,不会是DND吧)3、参数量是之前的RAW去噪最佳方法(用的什么方法?)参数的1/51、Introduction(要长脑子了)高层视觉问题:图像分类、目标检测、目标分割底层视觉问题:图像去噪、超分、去模糊本文工作是什么?想在raw图上叠
- 【图像去噪/扩散模型】Deconstructing Denoising Diffusion Models for Self-Supervised Learning(l-DAE)
十小大
扩散模型论文精读人工智能计算机视觉深度学习图像处理扩散模型论文阅读论文笔记
前言论文题目:DeconstructingDenoisingDiffusionModelsforSelf-SupervisedLearning——基于自监督学习的解构去噪扩散模型论文地址:DeconstructingDenoisingDiffusionModelsforSelf-SupervisedLearning2024何凯明最新工作,去噪扩散模型!Abstract在这项研究中,我们研究了最初用
- 医学图像中GAN2019综述
zelda2333
论文:Generativeadversarialnetworkinmedicalimaging:Areview这篇文章发表于顶刊MedicalImagingAnalysis2019上,文章细数了GAN应用于医学图像的七大领域——重建(图像去噪)、合成、分割、分类、检测、配准和其他工作,并介绍了包括医学图像数据集、度量指标等内容,并对未来工作做出展望。由于笔者研究方向之故,本博客暂时只关注重建、合成
- OpenCV-Python(49):图像去噪
图灵追慕者
opencv-pythonopencv图像去噪计算摄影学非局部去噪
目标学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音学习函数cv2.fastNlMeansDenoising()、cv2.fastNlMeansDenoisingColored等原理在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术,比如高斯平滑、中值平滑等。当噪声比较小时,这些技术的效果都是很好的。在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素。简单来说,像素级别的噪声
- Pytorch 基于Minst手写字的自编码去噪
奶奶滴,为什么不学java
机器学习pythonpython
正确理解图像信息在医学等领域是至关重要的。去噪可以集中在清理旧的扫描图像上,或者有助于癌症生物学中的特征选择。噪音的存在可能会混淆疾病的识别和分析,从而导致不必要的死亡。因此,医学图像去噪是一项必不可少的预处理技术。所谓的自编码器技术已被证明是非常有用的图像去噪。自编码器由编码器模型和解码器模型两个相互连接的人工神经网络组成。自动编码器的目标是找到一种将输入图像编码为压缩格式(也称为潜在空间)的方
- 奇异值分解(SVD)的推导和应用简介
图学习小组
SVD奇异值分解机器学习
特征值分解学过线性代数的同学都知道,n阶方阵可以被特征分解为特征向量和特征值。特征向量可以组成特征矩阵,特征值组成对角矩阵,表示成下面的形式。如果是对称矩阵还可以分解成标准形。奇异值分解那么如果我们要处理的矩阵不是方阵它能不能被分解呢?当然可以。分解的方法被称为奇异值分解,即SVD。奇异值分解在机器学习中的用途非常广泛,例如图像去噪,降维,另外还有推荐算法等。假设有一个普通的矩阵A(m*n),我们
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朱雀333
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在OpenCV中,图像去噪通常可以通过多种方式来实现,包括高斯模糊、中值滤波、双边滤波等。提供完整的参数和中文注释。1.导入必要的库importcv2importnumpyasnp2.读取图像#读取图像img=cv2.imread('image_path.jpg')#替换为你的图片路径cv2.imshow('OriginalImage',img)cv2.waitKey(0)3.使用高斯模糊去噪#高
- Lighting Every Darkness in Two Pairs: A Calibration-Free Pipeline for RAW Denoising_ICCV2023
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去噪论文深度学习
论文地址Amber:作者强调实现真值图和噪声图的对准是困难的,并且提出一个解决方案,这个方案的实现逻辑还没有完全看明白,继续加深TBD:看以下内容,其他部分暂时不管1、Introduction细读2、使用的数据集&评价标准3、和SOTA方法的对比方式&结果Abstract1、背景知识:基于calibration的方法在极低光照的RAW图像去噪中占主导地位,该方法有诸多不足(此处略)2、作者提出一个
- BM3D_Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering_2007
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去噪论文计算机视觉
稀疏三维变换域协同滤波图像去噪Amber:人的认知是不断加深的,现在不懂没有关系,只要你不断地阅读,一步一步的最终认识会到达可以看懂它的程度。Abstract这篇文章思路很难理解,我先只看摘要,后续1、提出一种基于变换域增强稀疏表示的图像去噪策略。2、将相似的二维图像块分组到三维数据数组中,可以增强稀疏性。协同滤波:用于处理三维数组。Amber:为啥要增强稀疏表示啊,有什么好处。协同滤波又是怎么实
- C++ opencv-3.4.1 提取不规则物体的轮廓
32131532
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在学习opencv的时候,对一张照片,需要标注照片上物体的不规则轮廓。如图:使用opencv进行物体的轮廓处理,关键在于对照片的理解,前期的照片处理的越好最后调用api出来的结果就越接近理想值。提取照片中物体分如下三步:图像去噪,高斯模糊二值化去除噪点,形态学操作,去除较小的噪点进行轮廓查找#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespac
- 计算机视觉基础(12)——图像恢复
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计算机视觉基础计算机视觉人工智能图像处理图像恢复
前言我们将学习图像恢复相关知识。主要有图像恢复的定义、评价标准和实现图像恢复的方法。图像恢复任务包括图像去噪、去模糊、图像超分辨率、图像修复等;评价标准有峰值信噪比和结构相似性;图像超分辨的方法有传统方法和基于深度学习的方法:传统方法包括了基于插值的方法和基于字典学习,而深度学习方法有很多,包括SRCNN,VDSR等。一、图像恢复的定义1.1图像恢复的意义由于环境的⼲扰(速度过快、天⽓原因、识别噪
- 图像去噪——AdaFM模型推理测试(详细图文教程)
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图像去噪Pytorchpythonpython图像处理pytorch
目录一、源码包下载二、测试集和模型权重准备2.1测试集2.2模型权重三、参数修改四、推理测试4.1固定插值系数图像测试4.1.1测试结果保存4.1.2测试结果展示4.1.2.1场景14.1.2.2场景24.1.2.3场景34.1.2.4场景44.1.2.5场景54.2等差改变插值系数图像测试4.2.1参数修改4.2.2测试4.2.3测试结果保存4.2.4测试结果展示4.2.4.1场景14.2.4.
- 图像去噪——PMRID训练自己数据集及推理测试(详细图文教程)
佐咖
图像去噪Pytorchpythonpytorchpython图像处理
目录一、源码包准备二、数据集准备2.1提取数据集名称2.2.txt报错问题2.2.1正确格式2.2.2错误格式三、修改配置参数四、训练及保存模型权重4.1训练4.2保存模型权重文件五、模型推理测试5.1导入测试集5.2测试5.3测试结果5.3.1测试场景15.3.2测试场景25.4推理速度5.4.1CPU推理5.4.2GPU推理六、总结一、源码包准备RMRID最原始的版本是MegEngine框架的
- 基于分裂Bregman算法的图像去噪实现
代码探险狂人
算法人工智能Matlab
基于分裂Bregman算法的图像去噪实现图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务,旨在减少图像中的噪声并恢复图像中的细节。分裂Bregman算法是一种有效的优化方法,可用于图像去噪。在本文中,我们将介绍如何使用Matlab实现基于分裂Bregman算法的图像去噪,并提供相应的源代码。算法原理分裂Bregman算法是一种迭代优化算法,通过将原问题分解为两个子问题的求解来逼近原问题的最优解。对于图像去噪
- 2022-04-19 教你提升算法思维细节
云烟_叶经年
图像降噪的英文名称是ImageDenoising,图像处理中的专业术语。是指减少数字图像中噪声的过程,有时候又称为图像去噪。噪声是图像干扰的重要原因。一幅图像在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。根据噪声和信号的关系可将其分为三种形式:(f(x,y)表示给定原始图像,g(x,y)表示图像信号,n(x,y)表示噪声。)加性噪声,此类噪声与输入图像信号
- 数字图像处理-二
何同尘
变换域处理方法一、主成分分析二、最小噪声分离三、缨帽变换线性变换四、傅里叶变换五、小波变换频率域变换六、颜色空间变换难点:各边换算法很抽象,尤其是傅里叶变换和小波变换重点:各变换算法在图像处理中的物理含义及应用主成分变换将一组可能相关的变量变换成一组相关的变换去相关信息压缩至前面的主成分过程:应用:图像压缩、图像去噪、图像增强、图像融合、特征提取最大的用处就是特征提取。最小噪声分离变换概念是一种正
- 齿轮缺角 引脚缺失 图像去噪
随风1987
单片机stm32嵌入式硬件
1.案例齿轮缺角1.预留图形预处理工具1.边缘提取工具利用copyRegin工具实现齿轮环分割效果为blob分析齿轮缺失做准备1和2把blob中的灰度图添加到copyRegin的俩个图像输入参数中3.把blob匹配结果中心坐标给copyRegin匹配区域坐标4.设置填充数值128目的为了使填充的区域灰度值和目标图像背景灰度值一致5.填充区域设置6.区域外调整像素调整为不写入像素1.勾选使用图像配对
- 深度学习在人体动作识别领域的应用:开源工具、数据集资源及趋动云GPU算力不可或缺
virtaitech
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人体动作识别检测是一种通过使用计算机视觉和深度学习技术,对人体姿态和动作进行实时监测和分析的技术。该技术旨在从图像或视频中提取有关人体姿态、动作和行为的信息,以便更深入地识别和理解人的活动。人体动作识别检测的基本步骤包括:数据采集:收集包含人体动作的图像或视频数据,这可以通过摄像头、深度传感器或其他传感器来完成。预处理:对采集到的数据进行预处理,包括图像去噪、颜色调整等,以确保输入数据质量。特征提
- NR基础篇上——均值滤波、高斯滤波、双边滤波、NLM
wtzhu_13
ISP图像处理算法自动驾驶matlab
人类的世界就是一个信号传输的世界,所以噪声无处不在,图像作为一种信号传输的方式当然也无法幸免。为了尽量减少噪声对图像质量的影响,还原物体的本来状态就提出了一系列降噪的方法,本文就简单介绍几种常见的降噪滤波算法。图像噪声产生的原因矫正方法我将图像去噪的算法大致分位这么几类,包括硬件去噪,从源头降低噪声,常见的方式有CDS(correlateddoublesampling),但是这种硬件的方式不是IS
- 图像形状及数量识别(matlab实现)
一寸光阴不可轻
matlab计算机视觉图像处理
米粒形状识别文章目录米粒形状识别概述一、图像处理1.图像去噪2.图像锐化3.边缘提取4.特征匹配二、matlab实现三、总程序代码结语概述基于视觉的沙粒形状识别系统模型需要借助计算机对特征的信息处理和分析,实现像人一样的智能识别,所以通常模式识别与机器学习存在着一定的联系。机器识别技术的实现主要分为以下几个步骤:(1)获取图像数据。(2)数据预处理。(3)图像特征提取。(4)设置分类器完成分类。基
- 可逆图像去噪——InvDN模型推理测试
佐咖
图像去噪python深度学习python深度学习
性能:InvDN的去噪性能优于多数现有的竞争模型,在SIDD数据集上实现了新的先进的结果,同时享受更少的运行时间。这表明该方法在处理真实噪声问题上具有很高的效率和准确性。模型大小:此外,InvDN的大小远小于DANet,只有4.2%的参数数量。这意味着该模型在保持高性能的同时,还具有较小的模型大小,这对于部署在资源有限的设备上非常有利。生成噪声:通过操纵噪声潜在表示,InvDN还能够生成与原始噪声
- 图像去噪——k-Sigma变换,模拟增益,噪声方差
佐咖
图像去噪深度学习机器学习计算机视觉
目录一、k-Sigma变化k-Sigma变换定义式定义式参数解析二、模拟增益三、噪声方差一、k-Sigma变化k-Sigma变换是一种用于图像去噪的方法,它的主要思想是通过一个特定的线性转换,将训练数据从ISO-dependent的域名转换到ISO-independent的域上。这个转换可以消除ISO的影响,使得在不同ISO下的图像噪声具有相同的分布。这样,就可以使用一个小型网络来处理各种噪声水平
- matlab处理数据
Yang青青
matlabmatlab图像处理算法
纯分享我为了处理大数据看的一系列文章,重点在小波去噪,建立模型。参考文献(127条消息)小波分析、小波降噪matlab代码实现_leaf_991的博客-CSDN博客_小波降噪matlab程序(127条消息)不是二进制MAT文件,请尝试执行load-ASCII以便以文本形式读取_DoAlwaysLearing的博客-CSDN博客_不是二进制mat文件(127条消息)【图像去噪】基于改进小波阈值实现图
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/