_Hsiung
_Hsiung

STN 图像配准一些记录

图像配准

简而言之，我们在两幅图像中选择兴趣点，将参考图像中的每个兴趣点和它在待配准图像中的对应点关联起来，然后对待批准图像进行变换，这样两幅图像就得以对齐。

STN

给定一张不规则图像，先用一些简单的网络学习到旋转变换参数矩阵，然后和原来不规则图像的分块固定坐标经过矩阵变换得到新的图像坐标，然后根据坐标进行双线性插值得到新图像的某点像素值

STN怎么学习到的参数 怎么把图像就摆正了 反向传播还是根据坐标直接学 直接学怎么摆正？

你可能感兴趣的:(机器学习)

  • 机器学习 [白板推导]（三）[线性分类] 神齐的小马 机器学习分类人工智能
    4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型  模型：f(x
  • Ollama 基本概念 Mr_One_Zhang 学习Ollamaai
    Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型（Model）在Ollama中，模型是核心组成部分。它们是经过预训练的机器学习模型，能够执行不同的任务，例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。Ollama支持多种流行的预训练模型，常见的模型有：deepse
  • 人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归）） 浪九天 人工智能直通车开发语言python机器学习深度学习神经网络人工智能
    目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination,R2）机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）详细解释均方误差是回归问
  • 从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用 努力的小雨 机器学习机器学习前端人工智能
    首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns今天，我们终于将分类器这一章节学习完活了，和回归一样，最后一章节用来构建web应用程序，我们会回顾之前所学的知识点，并新增一个web应用用来让模型和用户交互。所以今天的主题是美食推荐。美食推荐Web应用程序首先，请不要担心，本章节并不会涉及过多的前端知识点。我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们
  • Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例 云策量化 Python自动化炒股量化投资量化软件python量化交易QMTPTrade量化炒股量化投资deepseek
    推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？个人账户可以申请吗？》Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例在当今快节奏的金融市场中，自动化交易和预测模型成为了投资者和交易者的重要工具。Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库，成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来
  • 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN @金色海岸 sklearndnncnn
    DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取，通过池化层进行降维，相比较全连接的神经网络，卷积神经网络降低了模型复杂度，减少了模型的参数，
  • 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习 @金色海岸 sklearn学习人工智能
    监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类：监督学习（supervisedlearning），监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型，并预测未知数据的标签。监督学习有两种，当预测
  • 从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字） 码事漫谈 AI人工智能
    文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习：AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习：机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构：现代LLM的核
  • 纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用 kkchenjj 分子动力学2机器学习人工智能模拟仿真仿真模拟分子动力学
    机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。QuantumEspresso是一个广泛使用的开源软件包，用于进行第一性原理计算，特别是在纳米尺度材料的模拟中。本节将介绍如何将机器学习技术应用于QuantumEspresso，以提高计算效率、预测材料性质和优化结构。1.机器学习与第一性原理计算
  • 新手村：数据预处理-异常值检测方法 嘉羽很烦 机器学习机器学习
    机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习
  • 新手村：数据预处理-特征缩放 嘉羽很烦 机器学习线性回归算法机器学习
    新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级，从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。常见的特征缩放方法标准化（Standardization）将特征转换为均值为0，标准差为1的标
  • 过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱 彩旗工作室 人工智能机器学习人工智能
    在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践，深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合？过拟合是指模型在训练数据上表现极佳，但在新数据（测试数据或真实场景数据）上表现显著下降的现象。通俗来说，模型像一个“死记硬背的学生”，记住了训练集中
  • 【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器） 屿小夏 pythonpippycharm
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • 如何在github上参与开源项目 这个懒人 github开源软件
    1.创建GitHub账号如果你还没有GitHub账号，首先需要注册一个：访问GitHub官网。点击右上角的“Signup”按钮，填写注册信息并完成注册。2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目，你可以通过以下方式找到感兴趣的项目：搜索项目：在GitHub首页的搜索框中输入关键词，例如“机器学习”、“Web开发”等。使用高级搜索功能，通过语言、标签等过滤条件找到合适的项目。浏览Tren
  • 【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例 柳柳的博客 AI大模型测试用例
    在软件开发过程中，测试用例的设计和编写是确保软件质量的关键。然而，软件系统的复杂性不断增加，手动编写测试用例的工作量变得异常庞大，且容易出错。DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。体验一把用DeepSeek编写测试用例，还生成清晰直观的思维导图，整个流程十分顺畅。这篇文章讲解如何使用deepseek生成功能
  • Python依赖管理工具分析 xdpcxq1029 python开发语言
    Python的依赖管理工具一直没有标准化，原因主要包括：历史发展的随意性：Python发展早期对于依赖管理的重视程度不足，缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性：Python社区庞大且分散，众多开发者和团队各自为政，根据自己的需求和偏好开发工具，缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景：Python应用场景广泛，从Web开发到数据科学、机器学习、系统管理脚本等。不同场景对依赖管理有着不
  • 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结 roman_日积跬步-终至千里 人工智能习题人工智能机器学习深度学习
    文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
  • Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析 进一步有进一步的欢喜 Python精进系列算法pythonkmeans
    一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一，它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法，并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
  • 热门AI创作助手推荐【第一期】 量子星澜 文心一言AI写作chatgpt
    星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了诸多领域，包括但不限于以下几个方面：1.语音识别和自然语言处理：人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域，例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析：人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域，帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉：人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
  • 新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测 嘉羽很烦 机器学习线性回归算法回归
    新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例）本次实验，你将使用真实的波士顿房价数据集建立起一个房价预测模型，并且了解到机器学习中的若干重要概念和评价方法，请通过机器学习建立回归模型，即:Y=θ0+θ1×X1+θ2×X2+θ3×X3+⋯+θ
  • 【解锁机器学习：探寻数学基石】 游戏乐趣 机器学习人工智能
    机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。从图像识别到自然语言处理，从智能推荐系统到自动驾驶，机器学习的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而，在这看似神奇的机器学习背后，数学作为其坚实的理论基础，起着不可或缺的关键作用。毫不夸张地说，数学是打开机器学习大门的钥匙，是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下，机器学习就像是一座
  • 机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线 代码的建筑师 学习记录机器学习机器学习学习曲线过拟合欠拟合正则化
    过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数+正则化项”的值最小，即为正则化，用防止参数变得过大（参数值变小，意味着对目标函数的影响变小），λ是正则化参数，代表正则
  • 从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能过拟合强化学习pythonLLMscikit-learn
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数 是内啡肽耶 算法matlab支持向量机机器学习回归
    【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。通过Matlab实现，只需几分钟就能让模型性能自动升级！一、为什么要用贝叶斯优化调参？传统调参三大痛点：C参数（正则化强度）：过小导致过拟合，过大削弱模型能力ε参数（不敏感区域）：决定对预测误差的容忍度核
  • 机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！ 真智AI 人工智能机器学习
    机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。未来，因果推理或许将成为推动机器学习发展的新前沿。什么是因果推理，它如何与机器学习相关？如果你和我一样没有数学背景，你可能会好奇“因果推理”到底意味着什么？它与机器学习又有什么关系？当我刚开始学习机器学习时，第一次听到“因果推
  • 深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进 罗博深
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：系统消息是移动通信网络中，UE与网络间信息交换的核心，涵盖了网络状态、服务信息与系统配置。文章深入分析了4GLTE-A到5G网络中系统消息的组成、作用及其演进，包括MIB和SIBs的功能与内容，以及5G对系统消息的优化和新技术的引入，如动态调度、网络切片和针对物联网设备的特定参数配置。5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能
  • 解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析 木子算法 多目标优化人工智能算法多目标人工智能
    解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域，约束多目标优化问题（CMOPs）广泛存在。传统方法在处理这类问题时，常因可行区域不连通或约束违反局部极小点陷入停滞。近期，IEEETransactionsonEvolutionaryComputation上的一篇论文提出了一种新颖的解决方案——MOEA/D-DAE算法，通过结合检测-逃逸策略（DAE）和
  • python 人工智能实战案例 2401_86114612 pygamepythonjava
    大家好，今天我们要分享，python编程人工智能小例子python人工智能100例子，一起探索吧！1.背景介绍概述在这个世纪，人类已经处于数字化的时代，而这也让很多其他行业都进入了数字化领域python列表有哪些基本操作,python列表功能很重要吗。其中包括游戏行业。游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生，通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程，不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI
  • Python 在人工智能领域的实际6大案例 Solomon_肖哥弹架构 人工智能机器学习python
    Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在人工智能（AI）领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一：手写数字识别（MNIST）1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目，MNIST数据集包含了
  • 基于AI算法实现的情感倾向分析的方法 程序员奇奇 计算机毕设人工智能算法
    完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法，如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典，英文的词典有很多，中文主要有知网整理的情感词典Hownet和台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典，还有哈工大信息检索研究
  • 安装数据库首次应用 Array_06 javaoraclesql
    可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求 enter full pathname of java.exe的界面 这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如：【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe！ 注意第一次，使用SQL D
  • Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法 bijian1013 Welogic
            在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了，通过网上查询资料解决，实践整理了一下。 一.修改Console密码         打开weblogic控制台，安全领域 --> myrealm -->&n
  • IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed Cwind javaServlets
    对于初学者来说，一个常见的误解是：当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码： protected void doPost() { if (someCondition) { sendRedirect(); } forward(); // Thi
  • 基于流的装饰设计模式 木zi_鸣 设计模式
    当想要对已有类的对象进行功能增强时，可以定义一个类，将已有对象传入，基于已有的功能，并提供加强功能。 自定义的类成为装饰类 模仿BufferedReader，对Reader进行包装，体现装饰设计模式 装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象，并基于被装饰的对象功能，提供更强的功能。 装饰模式比继承灵活，避免继承臃肿，降低了类与类之间的关系 装饰类因为增强已有对象，具备的功能该
  • Linux中的uniq命令 被触发 linux
    Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容，这个命令读取输入文件，并比较相邻的行。在正常情 况下，第二个及以后更多个重复行将被删去，行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示，则从标准输入读取。 AD： uniq [选项] 文件 说明：这个命令读取输入文件，并比较相邻的行。在正常情况下，第二个
  • 正则表达式Pattern 肆无忌惮_ Pattern
    正则表达式是符合一定规则的表达式，用来专门操作字符串，对字符创进行匹配，切割，替换，获取。   例如，我们需要对QQ号码格式进行检验 规则是长度6~12位  不能0开头  只能是数字，我们可以一位一位进行比较，利用parseLong进行判断，或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14} &nbs
  • Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..) 知了ing oraclesql
    一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...) 现在客户有这样一个需求，查询每个部门工资最高的雇员的信息，相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句： select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno from scott.emp e, (se
  • Python调试 矮蛋蛋 pythonpdb
    原文地址： http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137 1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了，但对比IBM的Python 代码调试技巧： IBM：包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试： http://www.ibm.com/d
  • webservice传递自定义对象时函数为空，以及boolean不对应的问题 alleni123 webservice
    今天在客户端调用方法 NodeStatus status=iservice.getNodeStatus(). 结果NodeStatus的属性都是null。 进行debug之后，发现服务器端返回的确实是有值的对象。 后来发现原来是因为在客户端，NodeStatus的setter全部被我删除了。 本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter， 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
  • java如何干掉指针，又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针 百合不是茶
    C语言的强大在于可以直接操作指针的地址，通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大，初学者很难掌握， java的出现解决了c，c++中指针的问题 java将指针封装在底层，开发人员是不能够去操作指针的地址，但是可以通过引用来间接的操作：   定义一个指针p来指向a的地址（&是地址符号）：        
  • Eclipse打不开，提示“An error has occurred.See the log file ***/.log” bijian1013 eclipse
    打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件，发现如下错误： !ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139 !MESSAGE Application error !STACK 1 java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
  • spring aop实例annotation方法实现 bijian1013 javaspringAOPannotation
            在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP，这里学习使用annotation来实现，使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut AdviceMethods.jav
  • [Velocity一]Velocity语法基础入门 bit1129 velocity
    用户和开发人员参考文档 http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html   注释 1.行级注释## 2.多行注释#*  *#   变量定义 使用$开头的字符串是变量定义，例如$var1, $var2,   赋值 使用#set为变量赋值，例
  • 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理 bit1129 kafka
    1. 关于request.required.acks   request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功，默认是0， 0表示即不进行确认即返回。 1表示Leader写成功即返回，此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中 -1表示根据指定的最少Partition确认后才返回，这个在   Th
  • lua统计nginx内部变量数据 ronin47 lua nginx　 统计
    server { listen 80; server_name photo.domain.com; location /{set $str $uri; content_by_lua ' local url = ngx.var.uri local res = ngx.location.capture(
  • java-11.二叉树中节点的最大距离 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class MaxLenInBinTree { /* a. 1 / \ 2 3 / \ / \ 4 5 6 7 max=4 pass "root"
  • Netty源码学习-ReadTimeoutHandler bylijinnan javanetty
    ReadTimeoutHandler的实现思路： 开启一个定时任务，如果在指定时间内没有接收到消息，则抛出ReadTimeoutException 这个异常的捕获，在开发中，交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler，例如 private final ChannelHandler timeoutHandler = new ReadTim
  • jquery验证上传文件样式及大小(好用) cngolon 文件上传jquery验证
    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
  • 浏览器兼容【转】 cuishikuan css浏览器IE
    浏览器兼容问题一：不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同 问题症状：随便写几个标签，不加样式控制的情况下，各自的margin 和padding差异较大。 碰到频率:100% 解决方案：CSS里    *{margin:0;padding:0;} 备注：这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题，几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
  • Shell特殊变量：Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数 daizj shell$#$?特殊变量
    前面已经讲到，变量名只能包含数字、字母和下划线，因为某些包含其他字符的变量有特殊含义，这样的变量被称为特殊变量。例如，$ 表示当前Shell进程的ID，即pid，看下面的代码： $echo $$ 运行结果 29949   特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字，表示第几个参数。例如，第一个
  • 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID! dcj3sjt126com unix
    翻到一本书，讲到编程一般原则是kiss：Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会，其实不仅编程如此，而且系统架构也是如此。 KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情，并且要做好的程序；编写可以在一起工作的程序，编写处理文本流的程序，因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律，高明的工程师的神圣的“KISS 原
  • android Activity间List传值 dcj3sjt126com Activity
    第一个Activity： import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
  • tomcat 设置java虚拟机内存 eksliang tomcat 内存设置
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2117772 http://eksliang.iteye.com/ 常见的内存溢出有以下两种: java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space   ------------
  • Android 数据库事务处理 gqdy365 android
    使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务，程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功，如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务，如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
  • Java 打开浏览器 hw1287789687 打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
    使用java 语言如何打开浏览器呢? 我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址 使用IE 打开 D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709 使用火狐打开 D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
  • ReplaceGoogleCDN：将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件 justjavac chromeGooglegoogle apichrome插件
    Chrome Web Store 安装地址： https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice 由于众所周知的原因，只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样，通过script标记引用这些资源，让网站访问速度瞬间提速吧
  • 进程VS.线程 m635674608 线程
    资料来源： http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点： 多进程模式最大
  • Linux下安装MemCached 字符串 memcached
    前提准备：1. MemCached目前最新版本为：1.4.22，可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent，因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令，查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
  • java设计模式之--jdk动态代理（实现aop编程） Supanccy2013 javaDAO设计模式AOP
        与静态代理类对照的是动态代理类，动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成，无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作，而且提高了软件系统的可扩展性，因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。 &
  • Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持 wiselyman spring 4
    2.1 默认方法(default method) java8引入了一个default medthod; 用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展 使用default关键字 Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean 2.2 将要被声明成bean的类 public class DemoService {
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他