- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:模糊降噪
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯2、itkBinomialBlurImageFilter二项式模糊3、itkSmoothingRecursiveGaussianImageFilter图像模糊可以削弱图像频谱的高频部门1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯该类通过图像与离散高斯算子(内核)的可分离卷积来模糊图像。如果Set
- ITK 图像分割(一):阈值ThresholdImageFilter
恋恋西风
ITK计算机视觉ITKThreshold
效果:Video:区域增加分割1、itkThresholdImageFilter该类的主要功能是通过设置低阈值、高阈值或介于高低阈值之间,则将图像值输出为用户指定的值。如果图像值低于、高于或介于设置的阈值之间,该类就将图像值设置为用户指定的“外部”值(默认情况下为“黑色”)。该类并不对像素进行二值化处理,输出图像中的像素值可以是浮点型或整型。常用的成员函数:Set/GetLower():设置/获取
- PyQt Python 使用 VTK ITK 进行分割 三维重建 医学图像可视化系统 流程
恋恋西风
PythonpyqtpythonVTKITK
效果:重建流程:1.输入可以读取DICOM,niinrrd等数据设置读取器以加载DICOM图像系列。使用itk::GDCMImageIO作为DICOM图像的输入输出接口。使用itk::GDCMSeriesFileNames获取指定路径下的所有DICOM文件名。使用itk::ImageSeriesReader读取DICOM图像序列,并将其作为3D图像存储。2.分割创建itk::ThresholdIm
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- 三维重建 阈值分割 3D可视化 医学图像分割 CT图像分割及重建系统 可视化编程技术及应用
恋恋西风
VTK毕业设计和论文qt三维重建VTKITK图像分割
一、概述此系统实现了常见的VTK四视图,实现了很好的CT图像分割,可以用于骨骼,头部,肺部,脂肪等分割,,并且通过三维重建实现可视化。使用了第三方库VTK,ITK实现分割和生不重建。窗口分为(横断面)、冠状面、矢状面,和3D窗口;包含了体绘制和面绘制;效果:CT分割重建二、开发环境操作系统:Windows10:工具:Qt5.12.4+VisualStudio2017,使用开源库:VTK-8.1IT
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记忆的小河
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- ITK snap进行标注,python读取label
qq_1248742467
python开发语言
1、对ITKsnap的探索(1)加载图片之后,画面大小可以通过按住鼠标右键拖动进行调整,左键调整画面位置。(2)点击“A”“S”"C"分别放大各个视图点击正方形框进行返回(3)选择标注的方式选择勾画工具,分为画笔polygon和画刷pointbrush两种左侧为画笔按住左键勾画闭合轮廓后确认即可填实、得到目标区域;右边为画刷需要手动完整涂抹目标区域:按住左键涂抹、按住右键擦除。2标注方式的选择2.
- itk 获取图像数据的文件存储类型
张大饼的最爱
itk
voidGetImageType(std::stringfileName,ImageIOBase::IOPixelType&pixelType,ImageIOBase::IOComponentType&componentType){typedefitk::ImageImageType;itk::ImageFileReader::PointerimageReader=itk::ImageFileRe
- Ubuntu编译和测试ITK4.13.1
c_daofeng
ubuntulinux运维
安装不麻烦,环境配置挺麻烦,主要是gcc、cmake和ccmake的版本不匹配问题。环境:gcc--7.5.0cmake--3.15.2ccmake--3.15.2参考以下两篇博客安装:1、ITK的安装与测试(Ubuntu系统)_ubuntu20.04安装itk5.2-CSDN博客(注意看评论中的makeinstall)2、ubuntu下如何安装ITK_编程网
- ITK编译及安装
痛&快乐着
ITK学习ITK
文章目录前言CMake配置选项说明运行VS2015编译及安装VTK转ITKITK转VTK参考文献最近想利用ITK读取整个Dicom图像到内存,再将读取到的ITK数据转换到VTK。于是乎,开始了一段ITK编译之路。以下将记录一些有用的信息,以备后用。前言DICOM图像的读取问题相比于VTK类库中vtkDICOMImageReader类读取DICOM序列图像,借助ITK类库实现对DICOM序列图像的读
- ITK + ANT,无法显示三维
qq_1248742467
pytorch人工智能python
背景:之前用ANT保存ima格式的数据,选择的是保存所有的序列用python将dicom转为nii的格式,importnibabelasnibimporttorch"""不管是nii还是nii.gz都是二维的,为啥呢"""fobj=nib.load("nii/NII.nii.gz")sobj=nib.load("nii/orig/5converted-0.nii.gz")inp,out=torch
- 3Dslicer在windows下源码编译源码并打包程序亲测可用
火炎焱燚1989
python开发windows
对于医疗图像数据可视化有一些比较成熟的开源软件库,其中包括volview(2011年已经停止维护和更新),MITK(德国非中科大版),3Dslicer和ITK-SNAP。3Dslicer功能非常的强大但是也是代码量最多的。可以去它的官网直接下载打包好的程序,支持windows、apple、linux三个平台,生态还是比较健全的。slicer还有一个比较方便的地方是支持c++和python开发,支持
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(三)
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkAffineTransform仿射变换2、itkBSplineDeformableTransformB样条可变形变换1、itkAffineTransform仿射变换该类实现向量空间的仿射变换(例如空间坐标)此类允许定义和操作n维仿射空间(及其关联的向量空间)对其自身的仿射变换,一种常见的用途是定义和操作二维和三维的欧几里得坐标变换,但其他用途也是可能的。仿射变换在数学上定义为线性变换
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(一)
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkIdentityTransform一致变换2、itkTranslationTransform平移变换3、itkScaleTransform比例变换4、itkRigid2DTransform刚性2D变换5、itkCenteredRigid2DTransform居中刚性2D变换6、itkEuler2DTransform欧拉2D变换7、itkSimilarity2DTransform2D相
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(二)
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkQuaternionRigidTransform四元刚性变换2、itkVersorTransformVersor变换3、itkVersorRigid3DTransformVersor刚体3D变换4、itkEuler3DTransform欧拉3D变换5、itkSimilarity3DTransform3D相似变换6、itkRigid3DPerspectiveTransform3D刚性透
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像分割(三):分水岭分割算法
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkWaterShedImageFilter分水岭滤波器2、itkMorphologicalWatershedImageFilter形态学分水岭滤波器3、itkIsolatedWatershedImageFilter岛屿分水岭滤波器1、itkWaterShedImageFilter分水岭滤波器分水岭分割对图像特征基于梯度下降法和沿区域边界分析弱点将像素进行分类。该类可从标量值图像输入自动
- Visual Studio安装 ITK 的正确姿势!
小张Python
写在开头之前一直用Python,最近写一个脚本需要用到ITK用来对处理医学图像,ITK与OpenCV主打功能相似,都是面向于图像处理,但是两者在领域应用方面有一定的差别;ITK:对二维三维医学图像数据做基本图像处理,分割以及配准;OpenCv:是计算机视觉的基础,用于二维图像上的图像处理,更广阔的是应用到机器学习;总体来说,itk和OpenCv都是用来做图像处理,但是itk面向对象更小一点,是面向
- 几种读nii图像方法的轴序比较
HackerTom
环境nibabelmedpyitksimpleitknifti
读.nii/.nii.gz图像并转成numpy可用medpy.io、nibabel、itk、SimpleITK几种方法,然而几种方法读出来的轴序有出入,本篇比较此几种方法。Datum所用数据来自verse,经iTomxy/data/verse/preprocess.py预处理,朝向和轴序是RAI。三视图(可视化:show_nii):其中最短的是LR=35,次短AP=118,最长SI=214,所以如
- ITK-SNAP 使用技巧
StevenGerrad
1.左手使用'键盘(1)(2)(4)’快速切换功能;画笔右键为擦除图1:定位功能(按‘1’)图2:画笔功能(按‘2’)2.通过contrast调整图像对比度图3:通过cotrast调整图像对比度3.面板左下角可调整标签透明度图4:调整标签透明度
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:“Hello World”配准
leafpipi
ITK学习c++算法图像处理
目录1、itkImageRegistrationMethod/itkImageRegistrationMethodv42、itkTranslationTransform3、itkMeanSquaresImageToImageMetric/itkMeanSquaresImageToImageMetric44、itkRegularStepGradientDescentOptimizerv/itkReg
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:提取区域/切片/裁剪
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkRegionOfInterestImageFilter提取区域2、itkExtractImageFilter提取切片3、itkCropImageFilter裁剪图像区域1、itkRegionOfInterestImageFilter提取区域该类可以从输入图像中提取感兴趣的区域。该滤波器产生与输入图像具有相同尺寸的输出图像。如果想更改图像的尺寸,可以考虑使用ExtractImageFi
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:频域滤波
leafpipi
ITK学习计算机视觉算法图像处理c++
目录1、itkFFTConvolutionImageFilter快速傅里叶变换计算2、扩展:itkConvolutionImageFilter.h3、itkFFTShiftImageFilter频率转移滤波器4、itkFFTNormalizedCorrelationImageFilterFFT实现的归一化相关滤波器1、itkFFTConvolutionImageFilter快速傅里叶变换计算该类使
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:内插器(插值)
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkNearestNeighborInterpolateImageFunction最近点插值2、itkLinearInterpolateImageFunction线性插值3、itkBSplineInterpolateImageFunctionB样条插值4、itkWindowedSincInterpolateImageFunction窗口化Sinc插值5、itkRayCastInterpo
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像分割(二):区域生长--连接ConnectedImageFilter
leafpipi
ITK学习c++算法图像处理
目录1、itkNeighborhoodConnectedImageFilter领域链接2、itkConfidenceConnectedImageFilter置信连接3、itkVectorConfidenceConnectedImageFilter向量图像的置信连接4、itkIsolatedConnectedImageFilter孤立连接1、itkNeighborhoodConnectedImage
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:Voting滤波器
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkVotingBinaryImageFilter2、itkVotingBinaryHoleFillingImageFilter洞穴充填滤波器3、itkVotingBinaryIterativeHoleFillingImageFilter4、itkLabelVotingImageFilter1、itkVotingBinaryImageFilter该类是一个基类,用于根据前景和背景像素的邻
- 【ITK库学习】使用itk库对图像进行Binary与Gray形态学处理:膨胀、腐蚀
leafpipi
ITK学习c++算法图像处理
目录1、itkBinaryDilateImageFilter二值膨胀2、itkBinaryErodeImageFilter二值腐蚀3、itkGrayscaleDilateImageFilter灰度膨胀4、itkGrayscaleErodeImageFilter灰度腐蚀5、Binary与Gray函数的区别6、扩展:itkBinaryThresholdImageFilter图像二值化7、代码示例:1、
- itk中的配准整理
努力减肥的小胖子5
ITKitk配准
文章目录Perform2DTranslationRegistrationWithMeanSquares效果:源码:多模态互信息配准PerformMultiModalityRegistrationWithViolaWellsMutualInformation效果图源码:RegisterImagetoAnotherUsingLandmarks通过标记点配准图像效果图源码Perform2DTransla
- 将图片buffer写入到image
努力减肥的小胖子5
ITKPixelBufferimage
ImportPixelBufferintoanImage官方demo:https://itk.org/ITKExamples/src/Core/Common/ImportPixelBufferIntoAnImage/Documentation.html效果图:源码整理://输出文件名称constchar*outputFileName="../Data/imagedata/imagetest.jpg
- 将itk::Image转换为vtkImageData
努力减肥的小胖子5
ITKvtkImageDataitk::image
1.ConvertAnitk::ImageTovtkImageData官方demo:https://itk.org/ITKExamples/src/Bridge/VtkGlue/ConvertAnitkImageTovtkImageData/Documentation.html2.ConvertanRGBitk::ImageTovtkImageData官方demo:https://itk.org/
- ITK学习
努力减肥的小胖子5
ITK学习
itk官方demo地址:https://itk.org/ITKExamples/src/index.htmlitk读取各种类型的文件ReadingandWritingforImagesandTransformshttps://simpleitk.readthedocs.io/en/master/IO.htmlBMPImageIO(*.bmp,*.BMP)BioRadImageIO(*.PIC,*.
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不