- 10个基于Python的计算机视觉实战项目
云博士的AI课堂
基于Python计算机视觉python计算机视觉机器视觉人工智能
10个基于Python的计算机视觉实战项目,涵盖多个领域和应用场景,每个项目均附有GitHub地址、概述、解决的问题及应用场景:1.PCV图像处理与计算机视觉库GitHub地址:jesolem/PCV概述:提供计算机视觉基础算法的Python实现,包括图像分割、直方图均衡化、图像增强等。解决的问题:简化图像处理流程,支持快速实现算法原型。应用场景:学术研究、教学实验、图像预处理任务。2.基于朴素贝
- Halcon中如何对特定目标进行定位查找
极客晨风
#Halcon例程项目讲解计算机视觉人工智能图像处理Halconc++
一、项目代码下载项目的完整代码可以通过以下链接进行下载:通过网盘分享的文件:垫片查找.7z链接:https://pan.baidu.com/s/1cexsR99mMWcC2v0k0MJ5LQ?pwd=jkcf提取码:jkcf二、算法流程图像预处理:首先,通过read_image函数读取图像,并利用fast_threshold函数进行图像的阈值化处理。阈值化后的图像会提取出强度值在特定范围内的区域,
- Python编程:缺陷检测图像预处理
倔强老吕
C++与python交互编程pythonopencv计算机视觉
图像预处理是工业缺陷检测系统中的关键环节,直接影响后续检测的准确性。下面将详细介绍一些工业缺陷检测图像预处理流程,包含多种优化技术和实用方法。基础预处理流程importcv2importnumpyasnpfromskimageimportexposureimportmatplotlib.pyplotaspltdefbasic_preprocessing(image_path):"""基础图像预处理
- C#版Halcon:HalconDotNet最详细最全面教程(万字详细总结)
0仰望星空007
C#计算机视觉HalconHalconDotNet
文章目录第一部分:Halcon基础1.Halcon简介Halcon的安装和配置2.Halcon界面和工具图像显示窗口的使用3.图像处理基础图像的表示和存储图像的基本操作4.图像预处理图像增强技术图像去噪方法图像二值化第二部分:Halcon进阶5.形态学操作腐蚀和膨胀开运算和闭运算形态学梯度6.特征提取边缘检测角点检测区域特征第三部分:Halcon高级应用7.模板匹配基于形状的模板匹配基于灰度的模板
- 图片批量去重---(均值哈希、插值哈希、感知哈希、三/单通道直方图)
ghx3110
数据/脚本处理均值算法哈希算法直方图图片去重
一、整体步骤本脚本中,关键步骤包括以下步骤:1、图片加载:脚本会遍历指定的图片目录,将所有图片加载到内存中。2、图像预处理:比较之前,通常需要对图片进行预处理,如调整大小、灰度化或直方图均衡化,以消除颜色、尺寸等因素的影响。3、相似度计算:图像相似度的衡量有很多种方法,如像素级别的差异(均方误差)、结构相似度指数(SSIM)、归一化互信息(NMI)或者哈希算法(如PCA-SIFT、BRIEF等)。
- OpenCV图像亮度和对比度调整
独行侠影
opencv计算机视觉人工智能编程
OpenCV图像亮度和对比度调整在许多计算机视觉应用中,调整图像的亮度和对比度是非常重要的。OpenCV是一个流行的计算机视觉库,它提供了一种方便的方式来更改图像的亮度和对比度。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来调整图像的亮度和对比度,并且会涉及到图像预处理的基础知识。打开图像首先,我们需要打开需要调整亮度和对比度的图像。可以使用cv2.imread()函数打开图像。具体实现代码如下
- Python实例题:基于 TensorFlow 的图像识别与分类系统
狐凄
实例python开发语言
目录Python实例题题目问题描述解题思路关键代码框架难点分析扩展方向Python实例题题目基于TensorFlow的图像识别与分类系统问题描述开发一个基于TensorFlow的图像识别与分类系统,包含以下功能:图像分类模型:基于预训练模型的图像分类器数据处理与增强:图像预处理和数据增强模型训练与评估:自定义数据集上的模型训练API服务:提供图像识别的RESTfulAPI前端界面:用户上传图像并获
- C++/OpenCV 图像预处理与 PaddleOCR 结合进行高效字符识别
whoarethenext
c++opencv开发语言
C++/OpenCV图像预处理与PaddleOCR结合进行高效字符识别在许多实际应用场景中,直接从原始图片中提取文字的准确率可能不尽人意。图像中的噪声、光照不均、角度倾斜等问题都会严重干扰OCR(OpticalCharacterRecognition)引擎的识别效果。本文将详细介绍如何利用C++和强大的计算机视觉库OpenCV对图像进行预处理,然后将处理后的图像送入PaddleOCR的C++预测库
- MATLAB实现的基于SVD的数字图像水印技术
张锦云
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在数字图像处理中,SVD水印技术是一种有效的版权保护方法。它利用SVD算法在MATLAB环境下嵌入和提取水印,确保图像质量的同时隐藏信息。本文介绍了在MATLAB中实现SVD水印的步骤,包括图像预处理、SVD分解、水印嵌入、图像重构、水印提取和代码注释等关键环节。实践中涉及的技术点包括图像处理、SVD函数使用、数据编码策略、数值稳定性和图像质量评估。1.数字图
- 使用Kotlin实现滑块验证码缺口识别的方法及实现步骤
rrrrroottttttt
kotlin开发语言android
滑块验证码是一种用于网站安全验证的常见方式,但攻击者往往能够通过识别滑块验证码的缺口来绕过验证。本文将介绍如何使用Kotlin语言结合图像处理技术,实现对滑块验证码缺口的自动识别,从而提高网站的安全性。正文:步骤一:图像处理首先,我们需要获取滑块验证码的图像,并对其进行预处理。预处理包括图像灰度化、边缘检测等操作,以便后续分析滑块位置和缺口位置。kotlin//图像预处理funpreprocess
- 使用Halcon进行图像预处理的策略
AI_Guru人工智能
计算机视觉图像处理人工智能
图像预处理是机器视觉系统中的一个关键步骤,它有助于提高图像质量,从而使得后续的图像分析和特征提取更加准确。在Halcon中,图像预处理通常包括滤波、对比度增强、归一化、边缘增强等操作。以下是一些使用Halcon进行图像预处理的策略,以及相应的示例代码。图像预处理策略滤波:去除图像噪声,如高斯滤波、中值滤波等。对比度增强:提高图像的对比度,如直方图均衡化、对比度限制自适应直方图均衡化(CLAHE)。
- Halcon 图像预处理算子
、。纯牛奶最单纯* ̄▽ ̄*
计算机视觉人工智能图像处理
在机器视觉领域,图像的预处理算法十分重要。对于一些成像质量较差,受噪声影响较大的场景中,为保证视觉测量,定位,检测效果的稳定性。、往往第一步就是对图像做处理,这里对常用的预处理算法做总结。*腐蚀图像增加暗部,减少亮部gray_erosion_rect(Image,ImageMin,11,11)*膨胀图像增加增加,减少暗部gray_dilation_rect(Image,ImageMax,11,11
- 基于OpenCV和深度学习实现图像风格迁移
E-An居士
opencv深度学习人工智能风格迁移
文章目录引言一、准备工作二、代码实现解析1.读取和显示原始图像2.图像预处理3.加载和运行风格迁移模型4.处理输出结果三、效果展示四、扩展应用五、总结引言图像风格迁移是计算机视觉中一个非常有趣的应用,它可以将一幅图像的内容与另一幅图像的艺术风格相结合。今天我们将介绍如何使用OpenCV的dnn模块加载预训练的深度学习模型,快速实现图像风格迁移效果。一、准备工作首先确保你已经安装了OpenCV库:p
- 深入理解 transforms.Normalize():PyTorch 图像预处理中的关键一步
述雾学java
pytorch人工智能python
深入理解transforms.Normalize():PyTorch图像预处理中的关键一步在使用PyTorch进行图像分类、目标检测等深度学习任务时,我们常常会在数据预处理部分看到如下代码:python复制编辑transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.5,0.5,0.5],std
- Opencv4 c++ 自用笔记 04 图像滤波与边缘检测
BandieraRosa
opencvc++笔记计算机视觉opencv
图像滤波与边缘检测直接采集到的图像可能带有噪声的干扰,因此去除噪声是图像预处理中十分重要的一步。图像滤波是图像噪声去除的重要方式。图像卷积卷积操作广泛应用于信号处理领域,而图像本质上可以视为一种二维信号数据。卷积过程可以理解为一个卷积模板(卷积核)在图像上逐像素移动,对模板覆盖区域内的像素值进行加权求和,计算结果作为模板中心位置的输出值。为避免卷积输出值超出数据表示范围,通常对卷积模板进行归一化处
- C#Halcon从零开发_Day2_检测圆形物体上的缺损
仙贝大饼
C#联合Halcon从零编程计算机视觉图像处理c#Halcon机器视觉
一、检测缺损的大致步骤1.Blbo分析--定位读取图像、阈值分割、填充、打散、筛选、形态学操作(膨胀腐蚀)、筛选出关心的区域2获取ROI区域图像获取感兴趣的区域图像3.图像预处理将缺陷进行凸显4.图像算法处理提取缺陷5.结果输出二、检测圆形物体上的缺陷实战1.参数设置*获取窗口句柄dev_get_window(WindowHandle)*设置缺陷最小面积minDefectArea:=2002.读取
- 基于simulink的图像处理的智能家居入侵检测系统
xiaoheshang_123
MATLAB开发项目实例1000例专栏计算机视觉人工智能matlabsimulink
目录一、准备工作二、步骤详解第一步:创建Simulink模型第二步:构建图像采集模块第三步:实现图像预处理第四步:设计背景建模与差分第五步:实现特征提取与入侵检测第六步:设计响应机制第七步:搭建用户界面(可选)第八步:运行仿真并分析结果注意事项基于图像处理的智能家居入侵检测系统利用摄像头捕捉图像,并通过图像处理技术分析这些图像以检测是否有未经授权的人员进入。在这个教程中,我们将使用MATLAB和S
- 【图像亮度变换】——图像预处理(OpenCV)
Wendy1441
图像预处理opencv人工智能计算机视觉
目录21图像亮度变换21.1亮度变换21.2线性变换21.2直接像素值修改21图像亮度变换21.1亮度变换对比度调整:图像暗处像素强度变低,图像亮处像素强度变高,从而拉大中间某个区域范围的显示精度。亮度调整:图像像素强度整体变高或者变低。上图中,(a)把亮度调高,就是图片中的所有像素值加上了一个固定值;(b)把亮度调低,就是图片中的所有像素值减去了一个固定值;(c)增大像素对比度(白的地方更白,黑
- 使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居基于机器视觉的安全监控系统
amy_mhd
matlab智能家居开发语言
目录一、准备工作二、步骤详解第一步:创建Simulink模型第二步:构建图像采集模块第三步:实现图像预处理第四步:设计背景建模与差分第五步:实现特征提取与行为识别第六步:设计响应机制第七步:搭建用户界面(可选)第八步:运行仿真并分析结果注意事项智能家居中基于机器视觉的安全监控系统通过摄像头捕捉图像,并利用图像处理和机器学习算法来分析这些图像,以实现诸如入侵检测、异常行为识别等功能。这种系统可以极大
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-电子元器件缺陷智能检测(续)
林聪木
目标检测YOLO人工智能
目录3电子元器件图像预处理及数据集构建3.1电子元器件图像预处理3.2电子元器件数据集构建3.2.1数据特点3.2.2基于Imgaug的数据扩充方法3.2.3数据标注4基于改进YOLOX的电子元器件缺陷检测方法研究4.1基于YOLOX的检测精度提升改进4.1.1SPP结构的池化替换4.1.2高效通道注意力4.1.3损失函数的改进4.1.4改进YOLOX方法网络结构4.2实验结果及分析4.2.1实验
- 使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居入侵检测系统
amy_mhd
计算机视觉人工智能
目录一、准备工作二、步骤详解第一步:创建Simulink模型第二步:构建图像采集模块第三步:实现图像预处理第四步:设计背景建模与差分第五步:实现特征提取与入侵检测第六步:设计响应机制第七步:搭建用户界面(可选)第八步:运行仿真并分析结果注意事项基于图像处理的智能家居入侵检测系统利用摄像头捕捉图像,并通过图像处理技术分析这些图像以检测是否有未经授权的人员进入。在这个教程中,我们将使用MATLAB和S
- 使用 OpenCV (C/C++) 通过二值化增强车牌识别
whoarethenext
opencvc语言c++
好的,这是一篇关于使用C/C++和OpenCV进行二值化操作以增强车牌识别功能的Markdown格式文章。使用OpenCV(C/C++)通过二值化增强车牌识别在车牌识别(LPR)系统中,图像预处理是至关重要的一步。清晰、对比度高的图像能够显著提高后续字符分割和识别的准确率。二值化是一种常用的图像预处理技术,它将灰度图像转换为只有黑色和白色两种像素值的二值图像,从而突出目标区域(车牌字符)并抑制背景
- Transformer 架构在目标检测中的应用:YOLO 系列模型解析
水花花花花花
transformer架构目标检测
目录Transformer架构在目标检测中的应用:YOLO系列模型解析一、YOLO模型概述二、YOLO模型的核心架构(一)主干网络(二)颈部结构(三)头部结构三、YOLO模型的工作原理(一)输入图像预处理(二)特征提取与融合(三)边界框预测与类别分类(四)损失函数计算与优化(五)非极大值抑制(NMS)后处理四、YOLO模型的版本演进(一)YOLOv1:开启实时目标检测之门(二)YOLOv2和YOL
- 15-OpenCVSharp —- Cv2.GaussianBlur()函数功能(高斯滤波)详解
X-Vision
#《OpenCV算子系列》计算机视觉opencv人工智能图像处理算法
OpenCV算子专栏OpenCVSharp—Cv2.GaussianBlur()函数详解Cv2.GaussianBlur()是OpenCVSharp中用于图像处理的高斯模糊函数。它的核心功能是通过高斯卷积滤波对图像进行平滑处理,减少噪声,常用于去噪、图像预处理以及边缘检测等任务。1.核心原理与公式高斯模糊的核心原理是对图像进行卷积操作,其中卷积核是基于高斯函数生成的。高斯函数公式:二维高斯函数的数
- C++、OpenCV标准差讲解
编程思维@
opencv人工智能计算机视觉
图像的均值和标准差,它在图像处理和计算机视觉领域中有多种用途,以下是一些常见的应用场景:一、应用场景1.图像质量评估通过计算图像的均值和标准差,可以评估图像的亮度和对比度。均值可以反映图像的整体亮度,而标准差可以反映图像的对比度。2.图像预处理在进行图像处理之前,了解图像的均值和标准差可以帮助选择合适的预处理方法。例如,可以根据均值和标准差调整图像的亮度和对比度。3.特征提取在机器学习和计算机视觉
- c/c++的opencv的图像预处理讲解
whoarethenext
opencv人工智能计算机视觉预处理
OpenCV图像预处理核心技术详解(C/C++)图像预处理是计算机视觉任务中至关重要的一步。原始图像往往受到噪声、光照不均、尺寸不一等多种因素的影响,直接用于后续分析(如特征提取、目标检测、机器学习模型训练等)可能会导致性能下降或结果不准确。预处理旨在通过一系列操作来增强图像质量、去除噪声、标准化图像数据,使其更适合特定应用。本文将详细介绍几种OpenCV中常用的图像预处理技术,包括其C/C++实
- 【图像处理基石】如何入门OCR技术?
AndrewHZ
图像处理基石图像处理ocr人工智能计算机视觉模式识别LLM文字识别
入门OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术需要结合理论学习、工具实践和项目实战,以下是分步骤的学习指南,适合零基础学习者:一、明确OCR技术的核心概念OCR的基本原理核心流程:图像预处理(降噪、二值化、倾斜校正)→字符分割(定位文本区域)→特征提取(传统方法或深度学习模型)→字符识别(分类或序列预测)→后处理(文本校正、版面分析)。关键技术点:图像处理、
- 【计算机视觉】OpenCV实战项目:基于OpenCV的车牌识别系统深度解析
白熊188
计算机视觉计算机视觉opencv人工智能
基于OpenCV的车牌识别系统深度解析1.项目概述2.技术原理与算法设计2.1图像预处理1)自适应光照补偿2)边缘增强2.2车牌定位1)颜色空间筛选2)形态学操作3)轮廓分析2.3字符分割1)投影分析2)连通域筛选2.4字符识别3.实战部署指南3.1环境配置3.2项目代码解析4.常见问题与解决方案4.1车牌定位失败4.2字符分割错误4.3OCR识别错误5.关键技术论文支撑5.1车牌定位5.2字符识
- AI是如何修复老照片的?
人工之梦
AI随想人工智能
AI修复老照片的核心技术主要涉及深度学习和计算机视觉,具体来说,它利用神经网络来自动填补缺损、增强分辨率、恢复颜色、去除噪点等。以下是AI修复老照片的主要步骤:1.图像预处理老照片可能存在划痕、噪点、撕裂、折痕、颜色褪色等问题。在修复前,AI先对图片进行预处理:去噪:利用卷积神经网络(CNN)识别并去除噪点,提高图片质量。去划痕:使用掩膜R-CNN识别照片中的划痕,并用图像修复(Inpaintin
- 使用 OpenCV 裁剪图像
Mr数据杨
Python计算机视觉计算机视觉opencv人工智能
在图像处理领域,裁剪操作作为一种基本而重要的处理方式,广泛应用于各类图像预处理和分析任务中。通过裁剪,不仅可以提取图像中的特定区域以便深入分析,还能够剔除多余的背景信息,从而提升处理效率。在OpenCV和PIL等图像处理库的支持下,裁剪操作变得更加灵活。根据实际应用需求,可以选择手动裁剪、自动化裁剪、基于动态区域的裁剪等不同方式,从而实现从简单到复杂的多种裁剪效果。无论是静态的固定区域裁剪,还是在
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息