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浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 景联文科技:专业数据标注公司,推动AI技术革新
景联文科技
人工智能
数据标注作为AI技术发展的重要支撑,对于训练高质量的机器学习模型以及推动应用领域的创新具有不可替代的作用。景联文科技作为专业的数据标注公司,致力于提供专业的数据标注服务,帮助客户解决AI链条中的数据处理难题,共同推动人工智能技术的进步与发展。一站式数据标注服务景联文科技提供一站式的数据标注服务,涵盖从图像、视频、音频到文本等多种数据类型。•图像标注:对象检测、语义分割、关键点标注、多边形标注等。•
- Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)
亚图跨际
交叉知识Python生物医学脑肿瘤图像皮肤病变多模态医学图像多尺度特征生物医学腹部胰腺图像病灶边界气胸图像
要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成,收缩路径是一种典型的卷积网络,由重复应用卷积组成,每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU)和一个最大池化操作。在收缩过程中,空间信息减少,而特征信
- 学习记录——语义分割和实例分割的标签结构
落叶击球
学习笔记学习人工智能
语义分割:一张样本,生成一张掩码图像标签。灰度图像,背景亮度为0,每个目标根据分类赋予不同亮度——1,2,3......实现像素级的类别区分,但无法区分个体。实例分割:原理:一张样本,生成一个多通道的Mat矩阵,也就是多张掩码图像叠在一起。每张掩码图负责存储一个类别的目标,亮度只有0和1,通过通道号区分每个类别。同时,每张掩码图内,每个目标拥有ID号(通过增加一个维度实现),负责区分一个类别中的每
- 语义分割训练精度计算
南太湖小蚂蚁
人工智能深度学习人工智能
语义分割训练的output结果一般是[batch_size,num_classes,width,height]这样的形式,而label的结果一般是[batch_size,width,height],类似如下形状,outputs:[4,6,480,320],而真值label:[4,480,320]。由于维度不同,无法直接比较,所以这两者要比较就要采取一点方法。output里面每个类型都有一个值,要取
- 语义分割笔记
Wils0nEdwards
笔记深度学习计算机视觉
在语义分割任务中,提升自制数据集上baselinemodel的平均交并比(mIoU)和平均精度(mAcc)的难度取决于多个因素。以下是一些关键因素及其对难度的影响:数据集质量:标注质量:高质量的标注对于训练有效的模型至关重要。如果标注存在错误或不一致,模型的性能会受到影响。样本数量:较大的数据集通常可以提升模型的泛化能力,但收集和标注大量样本是一个费时费力的过程。数据多样性:如果数据集包含多样化的
- 遥感影像-语义分割数据集:GID数据集详细介绍及训练样本处理流程
GIS潮流
计算机视觉人工智能机器学习
GID数据集:大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介:GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集(GID-5)和精细土地覆盖集(GID-15)两个部分。大规模分类集(GID-5)包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别,共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中,训练集为120景图像,验证集为
- 遥感影像-语义分割数据集:Vaihingen数据集详细介绍及训练样本处理流程
GIS潮流
计算机视觉
原始数据集详情Vaihingen是一个相对较小的村庄,有许多独立的建筑和小的多层建筑。KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个相对较小的村庄,有许多独立的建筑和小的多层建筑-Vaihingen场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数三通道官网https://www.isprs.org/education/benchm
- Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP)空洞空间卷积池化金字塔
m0_55576290
深度学习人工智能
文章目录概要整体架构流程演化过程与代码实现概要ASPP主要用于解决语义分割任务中的尺度问题。在语义分割任务中,需要将图像中的每个像素分类到不同的类别中,而不同物体和结构在图像中可能有不同的尺度。传统的卷积神经网络在提取语义信息时,只能通过固定尺度的卷积核进行操作,因此无法很好地捕捉到不同尺度下的上下文信息。ASPP通过在网络中引入多个并行的分支,每个分支使用不同尺度的空洞卷积和池化操作,来捕获不同
- 深度学习,创新点,模型改进
揽星河@
计算机视觉机器学习深度学习python人工智能
深度学习添加创新点①在现有模型上添加自己的创新点②或者混合多个模型等等③提供创新点添加各种注意力机制,各种模型block。机器学习,目标检测,目标识别,语义分割,GAN,CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python,pytorch欢迎大家咨询~
- 【深度学习】COCO API源码解读
CS_Zero
深度学习人工智能
COCOAPI从C、cython,到PythonAPI:实现语义分割标注mask的解析,从具体实现cocoapi/common/maskApi.hcocoapi/common/maskApi.c到Cython封装实现pycocotools._maskcocoapi/PythonAPI/pycocotools/_mask.pyx#distutils:language=c#distutils:sour
- 2020-04-04
奋斗中的小强
SAN:Scale-AwareNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionAerialImages高分辨率航空图像具有广泛的应用,如军事探索和城市规划。语义分割是高分辨率航空图像分析中广泛使用的一种基本方法。然而,高分辨率航空影像地物具有尺度不一致的特征,这一特征往往会导致预测结果的不确定性。为了解决这个问题,我们提出了一个新的尺度感知模块(SAM
- 计算机设计大赛 深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的实现 - python
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python
文章目录1前言1课题背景2技术原理和方法2.1基本原理2.2技术选型和方法3实例分割4实现效果5最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的应用该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:3分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/p
- [机器学习]详解transformer---小白篇
是安澜啊
深度学习神经网络
1.背景:Transformer是2017年的一篇论文《AttentionisAllYouNeed》提出的一种模型架构,这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验,并且由于encoder端是并行计算的,训练的时间被大大缩短了。全面击败了当时的SOTA,现阶段,Transformer在cv领域也是全面开花,基于transformer的目标识别,语义分割等算法也是经常屠榜。论文:[1706.03762
- 【深度学习每日小知识】全景分割
jcfszxc
深度学习术语表专栏深度学习人工智能
全景分割全景分割是一项计算机视觉任务,涉及将图像或视频分割成不同的对象及其各自的部分,并用相应的类别标记每个像素。与传统的语义分割相比,它是一种更全面的图像分割方法,传统的语义分割仅将图像划分为类别,而不考虑对象的部分。全景分割算法将语义分割和实例分割相结合,可以区分对象的一般类及其组成部分或实例。它们可以处理各种对象类,例如物体(例如天空、草地和道路)和事物(例如车辆、人和建筑物),并精确地分割
- 语义分割技术的简单总结
孤独患者_d589
几天前在公众号计算机视觉life上投稿了一篇文章,今天特此在这里mark一下,文章链接如下。https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczOTM4NA==&mid=2247488089&idx=1&sn=a7b18c154a84864521f2eb116585aee9&chksm=97d7f7cea0a07ed8da2a881efffc9a690c695b265
- 前向传播网络实现(类与函数)——TensorFlow2.4
SatVision炼金士
网络深度学习keras
文章目录前言一、基于类的前向传播二、基于函数的前向传播总结前言最近开始着手语义分割方面的内容,由于刚开始入门深度学习,看了一下deeplab的源码,里面所有网络结构基本上都是由类进行定义的(目的是为了方便复用),而大部分博主的复现代码基本上都是基于函数实现,作为小白的我一时有点蒙圈。为了更好地理解前向传播吧以及类与函数定义的网络结构,本文分别用类核函数实现了简单的前向传播函数提示:以下是本篇文章正
- 半监督语义分割论文学习记录
西瓜真的很皮啊
半监督语义分割深度学习机器学习人工智能
Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性。因此,学习的模型将对这样的小变化具有鲁棒性。一致性训练的有效性在很大程度上取决于数据分布的行为,即集群假设,其中类必须由低密度区域分隔。在语义分割中,在输入中,我们没有观察到低密度区域
- 2023最新半监督语义分割综述 | 技术总结与展望!
自动驾驶之心
计算机视觉人工智能深度学习python机器学习
作者|派派星编辑|CVHub点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心【语义分割】技术交流群后台回复【分割综述】获取语义分割、实例分割、全景分割、弱监督分割等超全学习资料!Title:ASurveyonSemi-SupervisedSemanticSegmentationPaper:https://arxiv.org/pdf/2302.09899.pd
- 语义分割任务的准确率计算:基于PyTorch实现
高斯小哥
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语义分割任务的准确率计算:基于PyTorch实现文章目录引言语义分割任务概述准确率的定义与计算方法实践应用与优化策略准确率的局限性分析结尾引言随着深度学习技术的飞速发展,语义分割任务作为计算机视觉领域的一个重要分支,逐渐受到了广大研究者和开发者的关注。语义分割旨在将图像中的每个像素点划分到其所属的物体类别中,从而为图像赋予更为丰富的语义信息。准确率作为衡量语义分割模型性能的重要指标之一,其计算方式
- 【深度学习】: 脑部MRI图像分割
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深度学习深度学习人工智能
清华大学驭风计划课程链接学堂在线-精品在线课程学习平台(xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现(实验满分),只展示主要任务实验结果,如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主,接实验技术指导1对1有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~案例4:脑部MRI图像分割相关知识点:语义分割、医学图像处理(skimage,medpy)、可视化(matplotlib)1任务
- kaggle实战语义分割-Car segmentation(附源码)
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目录前言项目介绍数据集处理数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解使用pytorch完成另外一个计算机视觉的基本任务-语义分割。语义分割是将图片中每个部分根据其语义分割出来,其相比于图像分类的不同点是,图像分类是对一张图片进行分类,而语义分割是对图像中的每个像素点进行分类。我们这里使用的语义分割数据集是kaggle上的一个数据集。数据集来源:https://www.kaggle.com
- 【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】(7)图像分割
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学习笔记人工智能学习笔记
今天学习到了图像分割。这是我学习笔记的脑图。图像分割,ImageSegmentation,就是将数字图像分割为若干个图像子区域(像素的集合,也被称为超像素),改变图像的表达方式,以更容易理解和分析。图像分割,十分重要,也十分困难,是计算机视觉中的关键步骤。图像分割分为三类:语义分割。预测出输入熟悉的每个像素点属于哪一类的标签实例分割。在语义分割的基础上,还要区分出同一类的不同个体全景分割。在实例分
- SAM大模型遥感领域测评
未来GIS实验室
计算机视觉深度学习人工智能
1.引言随着OpenAI公司ChatGPT的火爆,国内外科技公司都陆续发布自然语言通用领域大模型。而图像领域AI,一时间没了热度。转机出现在上个月,Meta发布了分割万物的视觉通大模型SegmentAnythingModel(SAM)。关注图像或者遥感语义分割的同事可能知道,语义分割作为计算机视觉的核心任务,应用广泛,但最大的限制就是需要大量的标注数据,并且针对不同的任务需要重新训练或微调,试想,
- 实例分割模型解析:solo模型
交换喜悲
mdetection系列人工智能目标检测计算机视觉深度学习
论文链接:https://arxiv.org/abs/1912.04488代码:https://github.com/WXinlong/SOLO1.摘要我们提出了一种新的、极其简单的实例分割方法。与许多其他密集预测任务(例如语义分割)相比,任意数量的实例使得实例分割更具挑战性。为了预测每个实例的掩码,主流方法要么遵循“检测然后分段”策略(例如,MaskR-CNN),要么首先预测嵌入向量,然后使用聚
- 语义分割系列之FCN、DeeplabV1、V2、V3、V3Plus论文学习
Diros1g
学习深度学习计算机视觉
FCNFullyConvolutionalNetworks论文:FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf特点:用全卷积替
- 周报(20240204)
来自宇宙的曹先生
研究生阶段周报周报
日期:2024.1.29-2024.2.4本周工作:1.阅读论文本周主要对这篇文献进行了阅读:《用可学习的跳跃连接缩小U-Net中的语义差距:以医学图像分割为例》背景医学图像分割和随后对目标对象的定量评估为疾病诊断和治疗规划提供了有价值的信息。最近的语义分割方法通常依赖于类UNet的编码器-解码器架构,其中编码器产生高级语义特征,解码器逐渐对这些隐藏特征进行上采样,以产生具有每像素概率的分割图。大
- InstantID: Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds
猛码Memmat
rob-agent/aigc图像生成深度学习计算机视觉
文章目录IntroductionMainReference记录由国内首创的一个好玩的小项目,图像生成领域的新进展。但我希望现阶段计算机视觉领域的研究能更聚焦在语义分割和三维视觉上,这样能更方便与机器人等产品和工业实体结合。IntroductionInstantID是一个基于扩散模型的图像生成解决方案,能实现从单一参考图像到多样化风格化写真的快速生成。用户只需上传一张自拍,20秒就能得到定制版AI写
- 基于YOLOv8的船舶目标检测系统(Python源码+Pyqt6界面+数据集)
AI小怪兽
深度学习实战应用案列108篇人工智能深度学习机器学习YOLO计算机视觉开发语言
博主简介AI小怪兽,YOLO骨灰级玩家,1)YOLOv5、v7、v8优化创新,轻松涨点和模型轻量化;2)目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化,赋能智能制造,工业项目落地经验丰富;原创自研系列,2024年计算机视觉顶会创新点《YOLOv8原创自研》《YOLOv5原创自研》《YOLOv7原创自研》23年最火系列,内涵80+优化改进篇,涨点小能手,助力科研,好评率极高《YOLOv8魔术师》《YOL
- CACDU-Net: A Novel DoubleU-Net BasedSemantic Segmentation Model for SkinLesions Detection in Image
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
人工智能
CACDU-Net:一种新的基于双u-net的图像皮肤损伤语义分割模型摘要皮肤病变分割是皮肤病学领域的一项重要任务,它有助于早期发现和诊断皮肤病。深度学习技术在实现准确的病灶分割方面显示出巨大的潜力。在这些技术的帮助下,病灶分割过程可以自动化,从而减少了人工操作和主观判断的影响。这有助于节省医疗专业人员的时间和减少他们的工作量,从而提高他们的工作效率,并使医疗资源得到更好的分配。为了更好地进行皮肤
- ztree异步加载
3213213333332132
JavaScriptAjaxjsonWebztree
相信新手用ztree的时候,对异步加载会有些困惑,我开始的时候也是看了API花了些时间才搞定了异步加载,在这里分享给大家。
我后台代码生成的是json格式的数据,数据大家按各自的需求生成,这里只给出前端的代码。
设置setting,这里只关注async属性的配置
var setting = {
//异步加载配置
- thirft rpc 具体调用流程
BlueSkator
中间件rpcthrift
Thrift调用过程中,Thrift客户端和服务器之间主要用到传输层类、协议层类和处理类三个主要的核心类,这三个类的相互协作共同完成rpc的整个调用过程。在调用过程中将按照以下顺序进行协同工作:
(1) 将客户端程序调用的函数名和参数传递给协议层(TProtocol),协议
- 异或运算推导, 交换数据
dcj3sjt126com
PHP异或^
/*
* 5 0101
* 9 1010
*
* 5 ^ 5
* 0101
* 0101
* -----
* 0000
* 得出第一个规律: 相同的数进行异或, 结果是0
*
* 9 ^ 5 ^ 6
* 1010
* 0101
* ----
* 1111
*
* 1111
* 0110
* ----
* 1001
- 事件源对象
周华华
JavaScript
<!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/xhtml&q
- MySql配置及相关命令
g21121
mysql
MySQL安装完毕后我们需要对它进行一些设置及性能优化,主要包括字符集设置,启动设置,连接优化,表优化,分区优化等等。
一 修改MySQL密码及用户
 
- [简单]poi删除excel 2007超链接
53873039oycg
Excel
采用解析sheet.xml方式删除超链接,缺点是要打开文件2次,代码如下:
public void removeExcel2007AllHyperLink(String filePath) throws Exception {
OPCPackage ocPkg = OPCPac
- Struts2添加 open flash chart
云端月影
准备以下开源项目:
1. Struts 2.1.6
2. Open Flash Chart 2 Version 2 Lug Wyrm Charmer (28th, July 2009)
3. jofc2,这东西不知道是没做好还是什么意思,好像和ofc2不怎么匹配,最好下源码,有什么问题直接改。
4. log4j
用eclipse新建动态网站,取名OFC2Demo,将Struts2 l
- spring包详解
aijuans
spring
下载的spring包中文件及各种包众多,在项目中往往只有部分是我们必须的,如果不清楚什么时候需要什么包的话,看看下面就知道了。 aspectj目录下是在Spring框架下使用aspectj的源代码和测试程序文件。Aspectj是java最早的提供AOP的应用框架。 dist 目录下是Spring 的发布包,关于发布包下面会详细进行说明。 docs&nb
- 网站推广之seo概念
antonyup_2006
算法Web应用服务器搜索引擎Google
持续开发一年多的b2c网站终于在08年10月23日上线了。作为开发人员的我在修改bug的同时,准备了解下网站的推广分析策略。
所谓网站推广,目的在于让尽可能多的潜在用户了解并访问网站,通过网站获得有关产品和服务等信息,为最终形成购买决策提供支持。
网站推广策略有很多,seo,email,adv
- 单例模式,sql注入,序列
百合不是茶
单例模式序列sql注入预编译
序列在前面写过有关的博客,也有过总结,但是今天在做一个JDBC操作数据库的相关内容时 需要使用序列创建一个自增长的字段 居然不会了,所以将序列写在本篇的前面
1,序列是一个保存数据连续的增长的一种方式;
序列的创建;
CREATE SEQUENCE seq_pro
2 INCREMENT BY 1 -- 每次加几个
3
- Mockito单元测试实例
bijian1013
单元测试mockito
Mockito单元测试实例:
public class SettingServiceTest {
private List<PersonDTO> personList = new ArrayList<PersonDTO>();
@InjectMocks
private SettingPojoService settin
- 精通Oracle10编程SQL(9)使用游标
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用游标
*/
--显示游标
--在显式游标中使用FETCH...INTO语句
DECLARE
CURSOR emp_cursor is
select ename,sal from emp where deptno=1;
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
begin
ope
- 【Java语言】动态代理
bit1129
java语言
JDK接口动态代理
JDK自带的动态代理通过动态的根据接口生成字节码(实现接口的一个具体类)的方式,为接口的实现类提供代理。被代理的对象和代理对象通过InvocationHandler建立关联
package com.tom;
import com.tom.model.User;
import com.tom.service.IUserService;
- Java通信之URL通信基础
白糖_
javajdkwebservice网络协议ITeye
java对网络通信以及提供了比较全面的jdk支持,java.net包能让程序员直接在程序中实现网络通信。
在技术日新月异的现在,我们能通过很多方式实现数据通信,比如webservice、url通信、socket通信等等,今天简单介绍下URL通信。
学习准备:建议首先学习java的IO基础知识
URL是统一资源定位器的简写,URL可以访问Internet和www,可以通过url
- 博弈Java讲义 - Java线程同步 (1)
boyitech
java多线程同步锁
在并发编程中经常会碰到多个执行线程共享资源的问题。例如多个线程同时读写文件,共用数据库连接,全局的计数器等。如果不处理好多线程之间的同步问题很容易引起状态不一致或者其他的错误。
同步不仅可以阻止一个线程看到对象处于不一致的状态,它还可以保证进入同步方法或者块的每个线程,都看到由同一锁保护的之前所有的修改结果。处理同步的关键就是要正确的识别临界条件(cri
- java-给定字符串,删除开始和结尾处的空格,并将中间的多个连续的空格合并成一个。
bylijinnan
java
public class DeleteExtraSpace {
/**
* 题目:给定字符串,删除开始和结尾处的空格,并将中间的多个连续的空格合并成一个。
* 方法1.用已有的String类的trim和replaceAll方法
* 方法2.全部用正则表达式,这个我不熟
* 方法3.“重新发明轮子”,从头遍历一次
*/
public static v
- An error has occurred.See the log file错误解决!
Kai_Ge
MyEclipse
今天早上打开MyEclipse时,自动关闭!弹出An error has occurred.See the log file错误提示!
很郁闷昨天启动和关闭还好着!!!打开几次依然报此错误,确定不是眼花了!
打开日志文件!找到当日错误文件内容:
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- [矿业与工业]修建一个空间矿床开采站要多少钱?
comsci
地球上的钛金属矿藏已经接近枯竭...........
我们在冥王星的一颗卫星上面发现一些具有开采价值的矿床.....
那么,现在要编制一个预算,提交给财政部门..
- 解析Google Map Routes
dai_lm
google api
为了获得从A点到B点的路劲,经常会使用Google提供的API,例如
[url]
http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=40.7144,-74.0060&destination=47.6063,-122.3204&sensor=false
[/url]
从返回的结果上,大致可以了解应该怎么走,但
- SQL还有多少“理所应当”?
datamachine
sql
转贴存档,原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3968998.html、http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3971046.html!
------------------------------------华丽的分割线--------------------------------
- Yii使用Ajax验证时,如何设置某些字段不需要验证
dcj3sjt126com
Ajaxyii
经常像你注册页面,你可能非常希望只需要Ajax去验证用户名和Email,而不需要使用Ajax再去验证密码,默认如果你使用Yii 内置的ajax验证Form,例如:
$form=$this->beginWidget('CActiveForm', array( 'id'=>'usuario-form',&
- 使用git同步网站代码
dcj3sjt126com
crontabgit
转自:http://ued.ctrip.com/blog/?p=3646?tn=gongxinjun.com
管理一网站,最开始使用的虚拟空间,采用提供商支持的ftp上传网站文件,后换用vps,vps可以自己搭建ftp的,但是懒得搞,直接使用scp传输文件到服务器,现在需要更新文件到服务器,使用scp真的很烦。发现本人就职的公司,采用的git+rsync的方式来管理、同步代码,遂
- sql基本操作
蕃薯耀
sqlsql基本操作sql常用操作
sql基本操作
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:30:33 星期一
&
- Spring4+Hibernate4+Atomikos3.3多数据源事务管理
hanqunfeng
Hibernate4
Spring3+后不再对JTOM提供支持,所以可以改用Atomikos管理多数据源事务。Spring2.5+Hibernate3+JTOM参考:http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1554251Atomikos官网网站:http://www.atomikos.com/ 一.pom.xml
<dependency>
<
- jquery中两个值得注意的方法one()和trigger()方法
jackyrong
trigger
在jquery中,有两个值得注意但容易忽视的方法,分别是one()方法和trigger()方法,这是从国内作者<<jquery权威指南》一书中看到不错的介绍
1) one方法
one方法的功能是让所选定的元素绑定一个仅触发一次的处理函数,格式为
one(type,${data},fn)
&nb
- 拿工资不仅仅是让你写代码的
lampcy
工作面试咨询
这是我对团队每个新进员工说的第一件事情。这句话的意思是,我并不关心你是如何快速完成任务的,哪怕代码很差,只要它像救生艇通气门一样管用就行。这句话也是我最喜欢的座右铭之一。
这个说法其实很合理:我们的工作是思考客户提出的问题,然后制定解决方案。思考第一,代码第二,公司请我们的最终目的不是写代码,而是想出解决方案。
话粗理不粗。
付你薪水不是让你来思考的,也不是让你来写代码的,你的目的是交付产品
- 架构师之对象操作----------对象的效率复制和判断是否全为空
nannan408
架构师
1.前言。
如题。
2.代码。
(1)对象的复制,比spring的beanCopier在大并发下效率要高,利用net.sf.cglib.beans.BeanCopier
Src src=new Src();
BeanCopier beanCopier = BeanCopier.create(Src.class, Des.class, false);
- ajax 被缓存的解决方案
Rainbow702
JavaScriptjqueryAjaxcache缓存
使用jquery的ajax来发送请求进行局部刷新画面,各位可能都做过。
今天碰到一个奇怪的现象,就是,同一个ajax请求,在chrome中,不论发送多少次,都可以发送至服务器端,而不会被缓存。但是,换成在IE下的时候,发现,同一个ajax请求,会发生被缓存的情况,只有第一次才会被发送至服务器端,之后的不会再被发送。郁闷。
解决方法如下:
① 直接使用 JQuery提供的 “cache”参数,
- 修改date.toLocaleString()的警告
tntxia
String
我们在写程序的时候,经常要查看时间,所以我们经常会用到date.toLocaleString(),但是date.toLocaleString()是一个过时 的API,代替的方法如下:
package com.tntxia.htmlmaker.util;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.
- 项目完成后的小总结
xiaomiya
js总结项目
项目完成了,突然想做个总结但是有点无从下手了。
做之前对于客户端给的接口很模式。然而定义好了格式要求就如此的愉快了。
先说说项目主要实现的功能吧
1,按键精灵
2,获取行情数据
3,各种input输入条件判断
4,发送数据(有json格式和string格式)
5,获取预警条件列表和预警结果列表,
6,排序,
7,预警结果分页获取
8,导出文件(excel,text等)
9,修