- 双目视觉之获取三维坐标(立体校正、Q矩阵与三角测量原理)
乐平要加油啊
YOLO+双目视觉计算机视觉opencv
前言双目视觉是一种模拟人类立体视觉的计算机视觉技术,它通过两个相机从不同的角度拍摄同一个场景,然后利用三角测量原理,计算出场景中物体的三维坐标信息。这种技术在机器人导航、自动驾驶、物体跟踪、三维重建等领域有广泛的应用。获取三维坐标是双目视觉的核心任务之一。通过对左右相机拍摄的图像进行特征匹配和视差计算,我们可以得到场景中每个像素点的视差值。视差值表示了同一个物体在左右图像中的位置差异,它与物体距离
- 曝光三要素:解锁摄影曝光的关键密码
长安er
摄影光电数码相机曝光摄影摄影三要素光圈快门ISO
目录一、曝光三要素的协同原理二、搭配使用的注意事项(一)画质优先(二)避免相机抖动(三)关注景深效果三、常见场景的三要素调节(一)风景摄影(二)人像摄影(三)夜景摄影(四)运动摄影四、不同拍摄模式下曝光三要素的运用(一)快门优先(S/Tv档)(二)光圈优先(A/Av档)(三)手动模式(M档)在摄影的奇妙领域中,光圈、快门速度和感光度作为曝光三要素,宛如精密协作的交响乐团,共同谱写着每张照片的光影篇
- ISO:摄影中的光线敏感度密码
长安er
光电摄影ISO摄影摄影三要素光圈快门
目录一、ISO究竟是什么二、ISO与光线的关系(一)低ISO在充足光线下的表现(二)高ISO在光线不足时的作用三、ISO对画质的影响(一)低ISO带来的优质画质(二)高ISO引发的噪点问题四、不同ISO在实际拍摄中的应用(一)低ISO的适用场景(二)高ISO的适用场景五、如何在拍摄中合理选择ISO(一)根据光线条件选择(二)结合拍摄场景和需求选择(三)利用相机功能控制噪点六、ISO与其他摄影要素的
- Classifier Guidance 与 Classifier-Free Guidance
Adenialzz
stablediffusion
ClassifierGuidance与Classifier-FreeGuidanceDDPM终于把diffusion模型做work了,但无条件的生成在现实中应用场景不多,我们终归还是要可控的图像生成。本文简要介绍两篇关于diffusion模型可控生成的工作。其中Classifier-FreeGuidance的方法还是现在多数条件生成diffusion模型的主流思路。ClassifierGuidan
- 【diffusers极速入门(四)】EMA 操作是什么?
多恩Stone
DiffusionAIGCTransformer人工智能深度学习pytorchpythonAIGCdiffusers
系列文章目录【diffusers极速入门(一)】pipeline实际调用的是什么?call方法!【diffusers极速入门(二)】如何得到扩散去噪的中间结果?Pipelinecallbacks管道回调函数【diffusers极速入门(三)】生成的图像尺寸与UNet和VAE之间的关系本文将介绍diffusers中常见的EMA操作。提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章
- 【diffusers极速入门(六)】缓存梯度和自动放缩学习率以及代码详解
多恩Stone
AIGCDiffusion编程学习diffuserspytorchAIDeeplearningAIGCpython
系列文章目录【diffusers极速入门(一)】pipeline实际调用的是什么?call方法!【diffusers极速入门(二)】如何得到扩散去噪的中间结果?Pipelinecallbacks管道回调函数【diffusers极速入门(三)】生成的图像尺寸与UNet和VAE之间的关系【diffusers极速入门(四)】EMA操作是什么?【diffusers极速入门(五)】扩散模型中的Schedul
- Diffusion中guidance_scale 的理解
不当菜鸡的程序媛
Diffusion人工智能stablediffusion
guidance_scale是一个控制生成图像引导程度的参数。它的含义和使用与论文Imagen:PhotorealisticText-to-ImageDiffusionModelswithComposableConditions中的公式(2)的引导权重类似。1.Classifier-FreeGuidance的背景Classifier-FreeGuidance是一种在扩散模型中提高生成样本质量的方法
- RTMP|RTSP播放器只解码视频关键帧功能探讨
音视频牛哥
RTSP播放器RTMP播放器大牛直播SDK实时音视频音视频rtsp播放器rtmp播放器rtspplayerrtmpplayer大牛直播SDK
技术背景我们在做RTMP|RTSP直播播放器的时候,遇到过这样的技术诉求,在一些特定的应用场景中,可能只需要关键帧的信息,例如视频内容分析系统,可能只对关键帧进行分析,以提取特征、检测对象或场景变化。鉴于关键帧包含完整的图像信息,解码时不需要依赖其他帧,可以独立解码。相比之下,预测帧(P帧)和双向预测帧(B帧)需要参考其他帧的信息进行解码,在这种情况下,仅解码关键帧可以满足需求,同时避免不必要的解
- python 利用 ddddocr包 ocr识别图片码
风_流沙
python工具备忘录pythonocr开发语言
ddddocr是一个轻量级的OCR(光学字符识别)库,适用于识别图片中的文字,包括验证码等图像文本。要使用ddddocr进行图片验证码的识别,可以按照以下步骤进行:1.安装ddddocr包首先,你需要安装ddddocr包。你可以使用pip安装:pipinstallddddocr2.使用ddddocr进行OCR识别importddddocr#创建OCR对象ocr=ddddocr.DdddOcr()#
- 2024年AI发展的感知回顾
八角Z
人工智能机器学习计算机视觉大数据
2024年,人工智能(AI)的发展呈现出诸多引人注目的关键词,深刻地塑造着技术格局、经济模式以及人类社会的方方面面。混合无疑成为这一年AI创新历程中最为显著的特征之一。多模态生成技术在这一年里取得了令人瞩目的不断进步,使得AI能够巧妙地将文本、图像、音频、视频等多种模态的信息进行深度融合与再创造。例如:AI内容创作:AI可以将作者的文字描述转换为生动的图像、视频和配乐,为创作提供更多可能性,让创意
- 目标检测算法以及常用库概述
YOLO大师
目标检测算法人工智能
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例目标检测是在图像中发现并识别物体的过程,它是深度学习和图像处理领域的重要成果之一。在创建物体定位时,识别物体时,常见的一种方法是使用边界框。这种方法具有很高的通用,可以训练目标检测模型来识别和检测多个特
- 基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)
矩阵猫咪
cnntransformerpytorch卷积神经网络深度学习
前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。随着城市化进程的加速,交通流量预测成为城市交通管理与规划中的关键任务。准确的交通流量预测
- 【2024最新】python第三方库 的概述——功能、特点
西西很呆
python开发语言源代码管理编辑器计算机网络scrapypandas
文章目录一、网络请求与爬虫Requests:Scrapy:BeautifulSoup:二、数据处理与分析NumPy:Pandas:SQLAlchemy:SciPy:matplotlib:Seaborn:三、Web开发Flask:Django:四、图像处理Pillow(PILFork):OpenCV-Python:五、游戏开发Pygame:Pyglet:六、自然语言处理NLTK(NaturalLan
- 这段代码能处理哪些类型的商品?
数据小小爬虫
爬虫
在上述代码中,使用的是eBayFindingAPI的findItemsByKeywords操作,它通过关键词搜索eBay上的商品。因此,这段代码能够处理的商品类型取决于你提供的关键词。换句话说,你可以通过修改关键词来搜索任何类型的商品。可以处理的商品类型以下是通过代码能够处理的商品类型示例:电子产品关键词:"laptop"、"smartphone"、"camera"示例:搜索笔记本电脑、智能手机、
- 数字图像处理——matlab实现 图像灰度等级化(2个等级,4个等级,8个等级,16个等级,32个等级,64个等级,128个等级的灰度图)
miilue
实验报告图像处理MATLAB图像处理灰度等级化RGB转灰度代码实现
图像灰度等级化相关知识读者可以自行百度,本篇文章只放matlab的实现代码。在做这个实验时,在网上没有找到好用的代码,自己后来试了一些他人的方法,最后修改完善得到了该篇文章的代码,希望有所帮助。My=imread('E:\informt\lesson\数字图像处理与安全\图像集\Fruit.bmp');%读取图像MyGrayPic=rgb2gray(My);%灰度图像等级化holdon;figur
- TensorFlow 的基本概念和使用场景
秃头小饼干
tensorflow人工智能python
一、基本概念(一)张量(Tensor)张量是TensorFlow中最基本的数据结构,它可以看作是多维数组或列表。零阶张量表示标量(单个数字),一阶张量表示向量(一维数组),二阶张量表示矩阵(二维数组),而三阶及以上的张量则是更高维度的数组。例如,在图像识别任务中,一张彩色图像可以表示为一个三阶张量,三个维度分别对应图像的高度、宽度和颜色通道(红、绿、蓝)。张量是计算图中数据流动的载体,各种操作都是
- # AI绘图中的Embedding、CLIP、Flux中的Clip与LCM SDXL加速生成解析
迪小莫学AI
人工智能embedding
AI绘图中的Embedding、CLIP、Flux中的Clip与LCMSDXL加速生成解析在现代AI绘图和深度学习中,涉及了多个复杂的概念和技术,这些技术在图像生成、训练加速以及多模态学习等方面起着至关重要的作用。在这篇博客中,我们将讨论几个关键概念:Embedding、CLIP模型、Flux中的Clip,以及LCMSDXL加速生成技术的实现原理。1.AI绘图中的Embedding是什么意思?在A
- 计算机视觉 ---图像读取与显示(OpenCV与Matplotlib)
两千连弹
计算机视觉计算机视觉opencvmatplotlib
前言本文分别介绍了使用OpenCV和Matplotlib进行图像读取与显示的方法,如cv2.imread()、cv2.imshow()、plt.imread()、plt.imshow()等,并提及了使用OpenCV时的注意事项。OpenCV与Matplotlib图像读取与显示的差异图像读取:OpenCV:使用cv2.imread()函数读取图像,默认读取的图像格式是BGR(蓝绿红)。Matplot
- c++介绍与入门基础(详细总结)
X_Pqk
c++开发语言
操作系统以及大型系统软件开发服务器端开发游戏开发嵌入式和物联网领域数字图像处理人工智能分布式应用C++关键字命名空间实际工程应用中:命名空间的作用:命名空间需求展示命名空间定义命名空间使用C++输入&输出c++的《helloworld》输入&输出说明:输入&输出展示std命名空间的使用惯例缺省参数缺省参数概念缺省参数分类函数重载函数重载概念C++支持函数重载的原理–名字修饰(nameManglin
- MongoDB中单对象大小超16M的存储方案
yuanpan
mongodb数据库
在MongoDB中,单个文档的大小限制为16MB。如果某个对象(文档)的大小超过16MB,可以通过以下几种方案解决:1.使用GridFS适用场景:需要存储大文件(如图像、视频、文档等)。原理MongoDB的GridFS是一种专门用于存储超过16MB文件的工具。它会将大文件分割成多个chunk(默认大小255KB),并存储在两个集合中:fs.files:存储文件的元数据(如文件名、大小、类型等)。f
- Python多张图片存入PDF:一步步教你实现
木头左
python办公自动化python钉钉自动化
哈喽,大家好,我是木头左!引言在当今的数字时代,经常需要将多张图片整合成一个PDF文件。无论是为了分享、备份还是打印,PDF都是一个理想的格式。在这篇文章中,我将详细介绍如何使用Python将多张图片存入PDF。准备工作在开始之前,需要确保已经安装了以下库:Pillow:一个强大的图像处理库,用于打开、操作和保存各种图像文件格式。ReportLab:一个用于创建PDF文件的库。你可以通过以下命令安
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取
格图素书
3d
目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points前言国内外研究现状卷积神经网络三维卷积神经网络稀疏卷积[21]基于3D点云数据的目标分
- 2021-10-07
少年近视
matlab
Regionprops:用途是getthepropertiesofregion,即用来度量图像区域属性的函数。语法:STATS=regionprops(L,properties)描述:测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。L中不同的正整数元素对应不同的区域,例如:L中等于整数1的元素对应区域1;L中等于整数2的元素对应区域2;以此类推。返回值STATS是一个长度为max(L(:))的结构数组
- ESP32-S3模组上跑通esp32-camera(30)
蓝天居士
ESP32-S3ESP32-S3camerasensorOV5640
接前一篇文章:ESP32-S3模组上跑通esp32-camera(29)一、OV5640初始化2.相机初始化及图像传感器配置上一回解析完了camera_probe函数的第6段代码,本回继续往下解析该函数后续内容。为了便于理解和回顾,再次贴出camera_probe函数源码,在components/esp32-camera/driver/esp_camera.c中,如下:staticesp_err_
- 图像处理算法研究的程序框架
mickey0380
系统调用图像处理算法程序框架Windows
目录1程序框架简介2C#图像读取、显示、保存模块3C动态库图像算法模块4C#调用C动态库5演示Demo5.1开发环境5.2功能介绍5.3下载地址参考1程序框架简介一个图像处理算法研究的常用程序逻辑框架,如下图所示在该框架中,将图像处理算法产品分为上层模块和底层模块两个部分。底层模块使用C/C++实现算法API,提供给上层模块调用;上层模块执行调用API和一些界面功能的实现,最后得到不同平台的软件产
- 图像处理之颜色空间小结
AI洲抿嘴的薯片
opencv算法专题图像处理人工智能
1.介绍在图像处理中,我们会遇到各式各样的颜色空间,比如RGB、HLS、HSV、HSB、YCrCb、CIEXYZ、CIELab,那么它们的区别和应用场所又在哪里呢?1)RGB是生活中最常见的颜色空间,其中,R代表红色通道,G代表绿色通道,B代表蓝色通道,它们之间的相互搭配组合256*256*256,几乎可以包括人类视力所能感知的所有颜色。应用场所:一般的彩色图片都是用RGB三通道来表示,另外,在深
- 【Python高阶篇】探索人工智能:使用Python构建一个简单的聊天机器人
码农必胜客
python人工智能机器人
人工智能是计算机科学中一个非常热门的领域,近年来得到了越来越多的关注。它通过模拟人类思考过程和智能行为来实现对复杂任务的自主处理和学习,已经被广泛应用于许多领域,包括语音识别、自然语言处理、机器人技术、图像识别和推荐系统等。本文将介绍如何使用Python构建一个简单的聊天机器人,以展示人工智能的基本原理和应用。我们将使用Python语言和自然语言处理库来构建一个聊天机器人,该机器人可以接收用户的输
- 【代码复现】ResUNet++进行语义分割(含图像切片预处理)
Cpdr
模型代码解读深度学习人工智能
文章目录参考资料1.preprocess.py1.1.参数声明1.1.1.执行命令的形参1.1.2.代码中的参数声明2.train.py2.1.参数声明2.2.main函数(不包括训练阶段)2.2.1参数说明2.2.2.读取数据部分2.2.3.创建loaders2.3.训练阶段2.4.validation阶段3.其他相关代码3.1.model.py3.1.1.res_unet_plus.py3.1
- 支持向量机图像分类matlab,基于支持向量机的图像分类.MATLAB
流光微言
支持向量机图像分类matlab
【实例简介】基于支持向量机的图像分类.MATLAB【实例截图】【核心代码】基于支持向量机的图像分类├──code.zip├──pictures│├──car││├──car10.jpg││├──car11.jpg││├──car12.jpg││├──car13.jpg││├──car14.jpg││├──car15.jpg││├──car16.jpg││├──car17.jpg││├──car18
- Multi-Planar U-Net: 开源3D医疗图像分割项目推荐
郝茜润Respected
Multi-PlanarU-Net:开源3D医疗图像分割项目推荐MultiPlanarUNetMulti-PlanarUNetforautonomoussegmentationof3Dmedicalimages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MultiPlanarUNet1.项目基础介绍及编程语言Multi-PlanarU-Net是一个开源项目,旨在实
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen