matlab674_v
matlab674_v

MATLAB图像分割GUI

​
1.图像分割应用
图像切割算法研究领域目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，从目标和背景的类间差异性出发，利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率，再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵 . 这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能，取得很好的通用性和有效性，该算法也容易实现二维推广，即采用二维统计量(如散射图或共生矩阵)取代直方图，以提高分割的准确性 . 俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法 ，运用了能量直方图来选取分割阈值 . 任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法，使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小 . 程杰提出的一种基于直方图的分割方法，该方法对 Ostu 准则的内在缺陷进行了改进，并运用对直方图的预处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值此方法对红外图像有很强的针对性付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法多次导出 Ostu 方法，得到了几种与 Ostu 类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统，在图像处理领域取得了较为广泛的应用。
2.课题介绍
该课题为基于MATLAB的多种算法图像分割对比。有阈值法【包括迭代式阈值，OTSU迭代，直方图阈值法】和区域法【区域生长法和分裂合并法】。同时带有一个GUI界面。
3.界面设计
​MATLAB图像分割GUI_第1张图片

4.运行效果
​MATLAB图像分割GUI_第2张图片

​
​
​
​

​

你可能感兴趣的:(MATLAB,matlab,图像处理,计算机视觉)

  • Matlab学习笔记：矩阵基础
    MATLAB学习笔记：矩阵基础作为MATLAB的核心，矩阵是处理数据的基础工具。矩阵本质上是一个二维数组，由行和列组成，用于存储和操作数值数据。在本节中，我将详细讲解矩阵的所有知识点，包括创建、索引、运算、函数等，确保内容通俗易懂。我会在关键地方添加MATLAB代码示例，帮助你直观理解。最后，我会总结本课重点，并引出下一节“逻辑基础”的内容。一、什么是矩阵？在MATLAB中，矩阵是一个二维数组，元
  • Python --- day 10 Opencv模块的使用 AnAn__kang pythonopencv开发语言
    系列文章目录前言今天博主带大家进入Opencv的学习，这是一个专门针对处理图像和视频的一个模块，大家以理解为主，增强自己的编程思维，再后续我们训练模型时会大批量的处理图片时会经常用到这个模块。1OpenCV介绍OpenCV（开放源代码计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。由一系列C++类和函数构成，用于图像处理、计算机视觉领域的算法实现。1.1OpenCV优势**开源免费：**完全
  • 格灵深瞳视觉算法面试30问全景精解 机 ＿ 长 算法面试职场和发展
    格灵深瞳视觉算法面试30问全景精解——AI感知×智能安防×场景创新：格灵深瞳视觉算法面试核心考点全览前言格灵深瞳（GREATVISION）作为国内领先的人工智能与计算机视觉企业，专注于智慧安防、智能交通、智慧零售等领域，推动视觉算法在大规模城市级场景的落地。格灵深瞳视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在复杂场景下的创新能力与工程实践。本文精选30个高质量面试问题，涵盖基
  • 商汤科技视觉算法面试30问全景精解
    商汤科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能视觉×产业创新：商汤科技视觉算法面试核心考点全览前言商汤科技（SenseTime）作为全球领先的人工智能平台公司，专注于计算机视觉、深度学习和智慧城市、智能汽车、智能医疗等领域，推动人脸识别、目标检测、视频分析、自动驾驶等前沿技术的产业化落地。商汤视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在大规模安防、自动驾驶、智慧医疗等复
  • 旷视科技视觉算法面试30问全景精解 机 ＿ 长 科技算法面试深度学习YOLO
    旷视科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能安防×视觉创新：旷视科技视觉算法面试核心考点全览前言旷视科技（Megvii）作为全球领先的人工智能公司，专注于计算机视觉、深度学习和智能安防等领域，推动人脸识别、目标检测、视频分析、工业视觉等前沿技术的产业化落地。旷视视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在大规模安防、工业检测、智慧城市等复杂场景下的创新与工程能力。本文
  • 网络爬虫再深入——对抗指纹检测、分布式架构与智能解析实战 rooney2024 爬虫
    目录一、深入反爬：浏览器指纹检测与对抗（配图1）1.高级指纹检测原理2.对抗方案与实战二、分布式爬虫架构深度设计（配图2）1.容错与弹性设计2.智能限流算法三、智能解析：LLM与计算机视觉的融合（配图3）1.LLM解析非结构化文本2.视觉辅助定位元素四、法律与伦理：爬虫工程师的自我修养1.关键法律边界2.道德实践框架五、未来战场：Web3.0时代的爬虫技术演进1.去中心化网络挑战2.AI驱动的自适
  • 【教程4＞第9章＞第8节】通过FPGA实现RGB图像转换为CMYK图像——verilog实现与MATLAB辅助验证 fpga和matlab #fpga开发CMYKRGB教程4verilog
    本课程学习成果预览(FPGA测试结果通过MATLAB显示)目录1.软件版本2.通过FPGA实现RGB图像转CMYK3.RGB图像转CMYK的测试3.1步骤一：生成测试样本3.2步骤二：通过testbench调用X2.bmp3.3步骤三：vivado仿真3.4步骤四：MATLAB辅助验证4.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》
  • 计算机视觉：人工智能的“眼睛” 人工智能教程 人工智能计算机视觉机器学习算法pytorchpython数据结构
    前言在人工智能的众多领域中，计算机视觉（ComputerVision）无疑是其中最为引人注目的方向之一。它赋予了机器“看”的能力，使计算机能够像人类一样理解和解释视觉信息。从自动驾驶汽车到医疗影像诊断，从安防监控到虚拟现实，计算机视觉的应用场景无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、应用场景以及未来的发展趋势，帮助您全面了解这一充满活力的领域。一、计算机视觉
  • 计算机视觉：打开机器之眼看世界 LeafyJee_ 人工智能人工智能深度学习计算机视觉
    计算机视觉是人工智能领域中备受关注的一部分，它的目标是赋予计算机类似于人类眼睛的功能，让机器能够感知和理解周围的世界。通过图像和视频数据，计算机视觉技术将信息转化为可理解和可操作的数据，为各种应用领域提供了强大的支持。一、计算机视觉的起源和发展计算机视觉起源于20世纪50年代，当时科学家们开始研究如何让计算机能够识别和理解图像。随着技术的不断进步，计算机视觉逐渐发展成为一门独立的学科，并广泛应用于
  • 如何使用 OpenCV 打开指定摄像头
    在计算机视觉应用中，经常需要从特定的摄像头设备获取视频流。例如，在多摄像头环境中，当使用OpenCV的cv::VideoCapture类打开摄像头时，如果不指定摄像头的ID，可能会随机打开系统中的某个摄像头，或者按照设备连接的顺序打开第一个可用的摄像头。比如：   //打开两个摄像头   cv::VideoCapture cap0(0);   if (!cap0.isOpened()){    c
  • MFC数字图像处理24位图转8位图 等四种图像色彩转换方式 CurtainSystem 数字图像处理数字图像处理图像色彩转换24位图转8位图
    一、实验主要思路和基本操作本实验主要探究8位图和24位图的颜色转换。8位图具有调色板，调色板中有对应的256种不同的颜色，每种颜色所含的RGB值都不一样。24位图没有调色板，RGB三个颜色分量分别都有0-255可选择，属于真彩色图像。其中，两种不同位数的图形都有彩色图像和灰度图像两种，灰度图像中每个像素的颜色分量，R、G、值都一样。所以本实验核心分为两点：了解颜色的RGB组合和学会调色板的使用调色
  • 深度学习在环境感知中的应用：案例与代码实现
    让机器学会“看”世界：深度学习如何赋能环境感知？关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人，到智能机器人避开障碍物，再到城市监控系统检测异常，所有智能系统都需要先“理解”环境，才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取，难以应对复杂场景；而深度学习通过数据驱动的方式，让机器从大量数据中自动
  • 基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现 YOLO实战营 YOLO前端目标检测人工智能ui目标跟踪计算机视觉
    1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的快速发展，YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统，包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能：基于YOLOv8的高效目标检测
  • 使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现 神经网络15044 算法python分类矩阵人工智能数据挖掘深度学习
    使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言1.1研究背景实例分割是计算机视觉领域的重要任务，它要求模型不仅要检测图像中的对象，还要精确地分割出每个对象的像素级掩码。近年来，基于Transformer的模型在实例分割任务上取得
  • OpenCV引擎：驱动实时应用开发的科技狂飙 芯作者 DD：计算机科学领域opencv计算机视觉
    在人工智能与计算机视觉技术迅猛发展的今天，实时图像处理已成为工业自动化、自动驾驶、医疗诊断、增强现实等领域的核心技术需求。而**OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）**作为全球最活跃的开源计算机视觉库，正以其强大的算法生态、跨平台兼容性以及持续进化的架构设计，成为驱动实时应用开发的“数字引擎”。本文将深入剖析OpenCV如何通过技术创新突破实时处理的性能极
  • 数字图像处理与Python语言实现-Box模糊CUDA实现 视觉与物联智能 数字图像处理与Python实现python深度学习计算机视觉图像处理CUDA
    Box模糊CUDA实现文章目录Box模糊CUDA实现1、Box模糊的基本原理2、算法优化：滑动窗口技术3、参数对模糊效果的影响4、Box模糊的优缺点5、与高斯模糊的对比6、实际应用场景7、算法实现7.1PyCUDA实现7.2CuPy实现7.3C++与CUDA实现8、总结在图像处理领域，**Box模糊（方框模糊或均值模糊）**是一种基础且高效的模糊算法，其核心思想是通过对像素邻域内的颜色值取平均值来
  • 旋转目标检测：Deep Spatial Feature Transformation for Oriented Aerial Object Detection【方法解析】 沉浸式AI 《AI与SLAM论文解析》人工智能计算机视觉旋转目标检测
    DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection目录DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection摘要关键词引言相关工作旋转对齐模块特征对齐方法旋转对齐模块特征选择模块摘要航空图像中的目标检测在计算机视觉领域引起了广泛关注。不同于自然图像
  • 图像处理中ct图的通道是多少_医疗图像处理：从形成到解读 weixin_39761822 图像处理中ct图的通道是多少
    来源：ADI作者：AntonPatyuchenko上个世纪在医疗成像领域实现的技术进步为非侵入诊断创造了前所未有的机会，并确立医疗成像作为医疗健康系统的组成部分。代表这些进步的主要创新领域之一是医疗图像处理的跨学科领域。这一快速发展的领域涉及从原始数据采集到数字图像传输的广泛流程，而这些流程是现代医疗成像系统中完整数据流的基础。如今，这些系统在空间和强度维度方面提供越来越高的分辨率，以及更快的采集
  • 解读一个大学专业——信号与图像处理
    专业定义与核心内容维度内容定义研究如何采集、处理、分析和理解一维信号（语音、雷达、脑电）和二维/三维图像（医学、遥感、工业视觉）。关键词数字信号处理（DSP）、图像处理、计算机视觉、模式识别、压缩感知、深度学习、GPU加速、嵌入式系统。技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU（CUDA）第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议（AASIP2025）
  • TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革 AI原生应用开发 人工智能tensorflowpythonai
    TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革关键词：TensorFlow、人工智能、航空航天、机器学习、深度学习、神经网络、自主系统摘要：本文探讨了TensorFlow这一强大的机器学习框架如何推动航空航天领域的创新。我们将从基础概念入手，逐步深入分析TensorFlow在航天器导航、卫星图像处理、飞行器自主决策等关键应用场景中的实现原理。通过实际代码示例和架构图解，展示TensorFl
  • MATLAB中绘制系统零极点图（Pole-Zero Map）的几种方法 爱代码的小黄人 matlab开发语言
    以下是MATLAB中绘制系统零极点图（Pole-ZeroMap）的常见方法及各自适用场景总结，适用于你当前在分析符号表达式/系统传函后的使用需求：✅方法一：pzmap(tf(num,den))（最常用，推荐）用法：num_coeffs=sym2poly(num);den_coeffs=sym2poly(den);sys=tf(num_coeffs,den_coeffs);pzmap(sys);✅优
  • 将地面距离（米）转换为经纬度变化量（度），基于WGS84椭球模型。MATLAB SageFlower 遥感
    将地面距离（米）转换为经纬度变化量（度）1函数解释2主程序以下是针对该MATLAB代码的逐行解析和功能说明：1函数解释函数定义与用途function[lat_deg,lon_deg]=metersToDegrees(lat,meters)•功能：将地面距离（米）转换为经纬度变化量（度），基于WGS84椭球模型。•输入：•lat：纬度（-90°到90°）•meters：地面距离（默认16米）•输出：
  • MATLAB在工业缺陷检测中的应用
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：缺陷检测、伤痕检测、瑕疵检测和划痕检测是工业自动化和质量控制中至关重要的环节，MATLAB作为一种高级编程环境，在图像处理和计算机视觉任务中扮演了重要角色。本文详细介绍了如何使用MATLAB实现这些检测过程，包括图像采集、预处理、特征提取和决策制定等步骤。通过介绍内置图像处理工具箱中的应用，色彩转换技术、边缘检测算法以及形态学操作等方法，我们阐述了如何识别和处
  • MATLAB电力系统暂态稳定分析 rit8432499 matlab开发语言
    MATLAB电力系统暂态稳定分析程序MATLAB电力系统暂态稳定分析程序，包含潮流计算和机电暂态仿真功能。实现电力系统暂态稳定分析流程，包括牛顿-拉夫逊法潮流计算、同步发电机模型、励磁系统模型和数值积分求解。%===================================================%电力系统暂态稳定分析程序%功能：%1.牛顿-拉夫逊法潮流计算%2.机电暂态仿真%3.同
  • 【缺陷检测】基于计算机视觉实现电路板智能检测系统附Matlab代码 matlab科研助手 计算机视觉matlab人工智能
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍随着信息技术的飞速发展和电子产品的日益普及，印刷电路板（PCB）作为电子产品的核心组件，其质量直接关系到整个系统的性能和可靠性。传统的电路板检测主要依赖人工目检，存在效率低下
  • Matlab自学笔记六十四：求解自变量带有约束条件的方程
    1.说明有一些方程由于实际问题的需要，需要设置一些限制约束条件，例如x>0等，若使用Matlab编程求解，首先尝试使用符号运算求解（符号运算可参考文章54：Matlab自学笔记五十四：符号数学工具箱和符号运算、符号求解、绘图），简单的约束条件可以在声明sym变量的时候直接写出，复杂的约束条件可能需要使用assume设置假设条件（符号变量假设条件的用法请参考文章56：Matlab快速上手五十六：详解
  • 【代码】Matlab鸟瞰图函数
    用matlab把图像转化为鸟瞰图代码clcclearcloseallI=imread('road.png');figure(1)imshow(I)bevSensor=load('birdsEyeConfig');birdsEyeImage=transformImage(bevSensor.birdsEyeConfig,I);figure(2)imshow(birdsEyeImage)效果
  • Hadoop与图像识别与处理 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    Hadoop与图像识别与处理作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代，数据的爆炸性增长对数据处理技术提出了新的挑战。图像数据作为一种重要的数据形式，其处理和分析在许多领域中具有重要意义，如医疗影像分析、自动驾驶、安防监控等。然而，传统的图像处理方法在面对海量图像数据时显得力不从心。Hadoop作为一种分
  • 【人工智能99问】卷积神经网络（CNN）的结构和原理是什么？(10/99)
    文章目录卷积神经网络（CNN）的结构及原理一、CNN的核心结构1.输入层（InputLayer）2.卷积层（ConvolutionalLayer）2.卷积层的核心机制：局部感受野与权值共享3.池化层（PoolingLayer）4.全连接层（FullyConnectedLayer）5.输出层（OutputLayer）6.辅助层二、CNN的工作原理三、CNN的使用场景1.计算机视觉（最核心场景）2.其
  • Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读 钟屿 论文阅读计算机视觉人工智能
    用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题，因为模糊不仅来源于多个物体运动，还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊，传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设，例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外，最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
  • jvm调优总结（从基本概念 到 深度优化） oloz javajvmjdk虚拟机应用服务器
    JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html   Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
  • 【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数 bit1129 scala
    本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系   1. 什么是柯里化函数 A way to write functions with multiple parameter lists. For instance def f(x: Int)(y: Int) is a
  • HashMap dalan_123 java
    HashMap在java中对很多人来说都是熟的；基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键；同时不能保证元素的顺序；也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。 1、数据结构     在java中，最基本的数据结构无外乎：数组 和 引用（指针），所有的数据结构都可以用这两个来构造，HashMap也不例外，归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
  • Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容 周凡杨 java更新swingJTextArea
    在代码中执行完textArea.append("message")后，如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新，我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。 问题是这个方法并不能有任何效果，textArea的内容没有任何变化，这或许是swing的一个bug，有一个笨拙的办法可以实现
  • servlet或struts的Action处理ajax请求 g21121 servlet
    其实处理ajax的请求非常简单，直接看代码就行了： //如果用的是struts //HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse(); // 设置输出为文字流 response.setContentType("text/plain"); // 设置字符集 res
  • FineReport的公式编辑框的语法简介 老A不折腾 finereport公式总结
    FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。 简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方：   1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
  • linux mysql 数据库乱码的解决办法 墙头上一根草 linuxmysql数据库乱码
    linux 上mysql数据库区分大小写的配置 lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写   修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:   [client] default-character-set=utf8   [mysqld] datadir=/var/lib/mysql socket=/va
  • 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想 aijuans Spring 3
    ApplicationContext能读取多个Bean定义文件，方法是： ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext（ new String[]｛“bean-config1.xml”，“bean-config2.xml”，“bean-config3.xml”，“bean-config4.xml
  • mysql 基准测试之sysbench annan211 基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
    1 执行如下命令，安装sysbench-0.5： tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz  cd sysbench-0.5  chmod +x autogen.sh  ./autogen.sh  ./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
  • sql的复杂查询使用案列与技巧 百合不是茶 oraclesql函数数据分页合并查询
      本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;          -------------------  自然连接查询           查询 smith 的上司(两种方法) &
  • 深入学习Thread类 bijian1013 javathread多线程java多线程
    一．             线程的名字 下面来看一下Thread类的name属性，它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中，有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。 同时，Thr
  • JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型 bijian1013 javafastjsonnet.sf.json
            在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。 一.fastjson实例 JsonUtil.java package com.study; impor
  • 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker：Spring自带RPC框架 bit1129 spring
    HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成   在 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
  • 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析 bit1129 Mahout
    #!/bin/bash # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information re
  • nginx三种获取用户真实ip的方法 ronin47
    随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。 实例环境： 用户IP 120.22.11.11
  • java-判断二叉树是不是平衡 bylijinnan java
    参考了 http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/ 但是用java来实现有一个问题。 由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass import ljn.help.*; public class BalancedBTree {
  • BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 诸葛不亮 PropertyUtilsBeanUtils
     BeanUtils.copyProperties VS  PropertyUtils.copyProperties  作为两个bean属性copy的工具类，他们被广泛使用，同时也很容易误用，给人造成困然；比如：昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时，没有考虑到会将null转换为0，而后面的业
  • [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全 comsci 数据结构
          现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？        从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
  • vi区段删除 Cwind linuxvi区段删除
    区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。   vi概述    引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。   vi区段删除步骤： 1. 在末行模式下使用:set nu显示行号 非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
  • 清除tomcat缓存的方法总结 dashuaifu tomcat缓存
    用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。 出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。 解决办法如下: 在jsp文件头加上 <meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
  • 不要盲目的在项目中使用LESS CSS dcj3sjt126com Webless
    　如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》 　　不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。 　　比如它的引用功能 ? .rounded_corners{     
  • [入门]更上一层楼 dcj3sjt126com PHPyii2
    更上一层楼 通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。 本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
  • Apache HttpClient使用详解 eksliang httpclienthttp协议
    Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
  • zxing二维码扫描功能 gundumw100 androidzxing
    经常要用到二维码扫描功能 现给出示例代码 import com.google.zxing.WriterException; import com.zxing.activity.CaptureActivity; import com.zxing.encoding.EncodingHandler; import android.app.Activity; import an
  • 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单 ini htmlWebhtml5csshovertree
    HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航   在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果：   <!DOCTYPE html > <html > <head> <title>HoverTree
  • fastjson初始化对性能的影响 kane_xie fastjson序列化
    之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。   网上的说法：   fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
  • 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql mengqingyu DAO
    1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。 2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等 3.支持批量插入、批量更新、批量删除 <bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
  • js控制input输入框的方法封装(数字，中文，字母，浮点数等) qifeifei javascript js
    在项目开发的时候，经常有一些输入框，控制输入的格式，而不是等输入好了再去检查格式，格式错了就报错，体验不好。 /** 数字，中文，字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制，只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注：floating属性只能单独用*/     funct
  • java 计时器应用 tangqi609567707 javatimer
    mport java.util.TimerTask;   import java.util.Calendar;   public class MyTask extends TimerTask {        private static final int
  • erlang输出调用栈信息 wudixiaotie erlang
    在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。 也可以用这个函数：erlang:get_s
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他