- 170基于matlab的DNCNN图像降噪
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab开发语言图像降噪处理DNCNN
基于matlab的DNCNN图像降噪,网络分为三部分,第一部分为Conv+Relu(一层),第二部分为Conv+BN+Relu(若干层),第三部分为Conv(一层),网络层数为17或者20层。网络学习的是图像残差,也就是带噪图像和无噪图像差值,损失函数采用的MSE。程序已调通,可直接运行。170matlabDNCNN图像降噪处理(xiaohongshu.com)
- 基于卷积神经网络的图像去噪
神经网络机器学习智能算法画图绘图
cnn人工智能神经网络卷积神经网络图像去噪
目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数基于卷积神经网络的图像去噪完整代码:基于卷积神经网络的图像去噪.rar资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88869565基本结构主要参数MATALB代码结果图展望背影卷积神经网络是为
- FPGA转行ISP的探索之二:技术路线和概念
徐丹FPGA之路
FPGA异构计算算法fpga开发接口隔离原则算法
ISP领域的概念1相机方面的概念1)DENOISE,图像去噪图像噪声按噪声与信号的关系可分为加性噪声和乘性噪声;按照产生原因可分为外部噪声和内部噪声;按照统计特性可分为平稳噪声和非平稳噪声;平稳噪声基于统计后的概率密度函数又可以分为:高斯噪声、泊松噪声、脉冲噪声、瑞利噪声。图像去噪的算法一般是滤波,比如空域滤波,变换域滤波,机器学习方法等,经常是用OpenCV的代码来写。2)CONTRAST,对比
- 【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】02 filter
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读深度学习计算机视觉
1图像的类型二进制图像:灰度图像:彩色图像:2任务:图像去噪噪声点让我们看得难受是因为噪声点与周边像素差别很大3均值滤波核=卷积核4卷积操作对应相乘再累加起来卷积核记录了权值,把权值套到要卷积的目标图上,对应相乘5卷积的特性线性和平移不变形因为实际使用的时候卷积核是对称的,因此不要求翻转真实运算的时候,对于没有像素的位置,要做填充,否则无法计算卷积,最简单的办法,填充0。填充是希望输入输出有固定的
- 【论文+代码】ZS-N2N实现小样本零网络图像去噪
小Z的科研日常
opencv图像处理python深度学习
01、引言本文方法源于YoussefMansour和ReinhardHeckel撰写的论文《Zero-ShotNoise2Noise:EfficientImageDenoisingwithoutanyData》,该文作者探索了一种不需要任何数据且高效的高效图像去噪方法。该方法使用两个固定的内核对噪声图像进行卷积,以创建一对降采样的图像。然后用一致性损失训练一个简单的2层CNN,将一个下采样的图像映
- 155基于matlab 的形态学权重自适应图像去噪
顶呱呱程序
matlab工程应用串并联降噪matlab自适应图像降噪
基于matlab的形态学权重自适应图像去噪;通过串并联的滤波降噪对比图,说明并联降噪的优越性。输出降噪前后图像和不同方法的降噪情况的信噪比。程序已调通,可直接运行。155matlab自适应图像降噪串并联降噪(xiaohongshu.com)
- 图像去噪——SpatiallyAdaptiveSSID网络推理测试(详细图文教程)
佐咖
图像去噪图像处理pytorchpython
SpatiallyAdaptiveSSID是一种有效的图像去噪方法,它通过自适应地处理不同区域的噪声,能够在保持图像细节的同时,有效地去除噪声。目录一、SpatiallyAdaptiveSSID网络简介二、源码包准备2.1测试集2.2模型权重文件三、测试环境四、推理测试4.1mat格式数据制作4.2mat数据测试4.2.1测试集路径修改4.2.2模型权重路径修改4.2.3官网测试4.2.4官网测试
- opencv基础之高斯模糊
朱骥伦
opencvopencv计算机视觉cvc++
高斯模糊图像的模糊和平滑是同一个层面的意思,平滑的过程就是一个模糊的过程。而图像的去噪可以通过图像的模糊、平滑来实现(图像去噪还有其他的方法)那么怎么才能对一幅图像进行模糊平滑呢?图像的模糊平滑是对图像矩阵进行平均的过程。相比于图像锐化(微分过程),图像平滑处理是一个积分的过程。图像平滑过程可以通过原图像和一个积分算子进行卷积来实现。最简单的积分算子就是全1算子利用全1算子可以对图像进行模糊平滑操
- CycleISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis
木槿qwer
去噪论文深度学习
Abstract1、提出一个模拟ISP处理的模型(模型是怎么构建的?)2、在RAW、sRGB域都能生成图像对,都能做去噪。(它说在真是图像基准数据集上有SOTA效果,不会是DND吧)3、参数量是之前的RAW去噪最佳方法(用的什么方法?)参数的1/51、Introduction(要长脑子了)高层视觉问题:图像分类、目标检测、目标分割底层视觉问题:图像去噪、超分、去模糊本文工作是什么?想在raw图上叠
- 【图像去噪/扩散模型】Deconstructing Denoising Diffusion Models for Self-Supervised Learning(l-DAE)
十小大
扩散模型论文精读人工智能计算机视觉深度学习图像处理扩散模型论文阅读论文笔记
前言论文题目:DeconstructingDenoisingDiffusionModelsforSelf-SupervisedLearning——基于自监督学习的解构去噪扩散模型论文地址:DeconstructingDenoisingDiffusionModelsforSelf-SupervisedLearning2024何凯明最新工作,去噪扩散模型!Abstract在这项研究中,我们研究了最初用
- 医学图像中GAN2019综述
zelda2333
论文:Generativeadversarialnetworkinmedicalimaging:Areview这篇文章发表于顶刊MedicalImagingAnalysis2019上,文章细数了GAN应用于医学图像的七大领域——重建(图像去噪)、合成、分割、分类、检测、配准和其他工作,并介绍了包括医学图像数据集、度量指标等内容,并对未来工作做出展望。由于笔者研究方向之故,本博客暂时只关注重建、合成
- OpenCV-Python(49):图像去噪
图灵追慕者
opencv-pythonopencv图像去噪计算摄影学非局部去噪
目标学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音学习函数cv2.fastNlMeansDenoising()、cv2.fastNlMeansDenoisingColored等原理在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术,比如高斯平滑、中值平滑等。当噪声比较小时,这些技术的效果都是很好的。在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素。简单来说,像素级别的噪声
- 去噪深度卷积网络实战扩展(四)——U-net网络实战讲解
科技州与数据州
各位同学,继上节课给大家介绍了深度学习去噪一款优秀的神经网络——DnCNN之后,再给大家带来另一款性能优异的神经网络U-net。U-net的特点是包含压缩路径和扩展路径的对称U形结构,U-net在一定程度上影响了后面若干个分割网络的设计,该网络的名字也是取自其U形形状。U-Net的一篇经典论文是《U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmen
- Pytorch 基于Minst手写字的自编码去噪
奶奶滴,为什么不学java
机器学习pythonpython
正确理解图像信息在医学等领域是至关重要的。去噪可以集中在清理旧的扫描图像上,或者有助于癌症生物学中的特征选择。噪音的存在可能会混淆疾病的识别和分析,从而导致不必要的死亡。因此,医学图像去噪是一项必不可少的预处理技术。所谓的自编码器技术已被证明是非常有用的图像去噪。自编码器由编码器模型和解码器模型两个相互连接的人工神经网络组成。自动编码器的目标是找到一种将输入图像编码为压缩格式(也称为潜在空间)的方
- 奇异值分解(SVD)的推导和应用简介
图学习小组
SVD奇异值分解机器学习
特征值分解学过线性代数的同学都知道,n阶方阵可以被特征分解为特征向量和特征值。特征向量可以组成特征矩阵,特征值组成对角矩阵,表示成下面的形式。如果是对称矩阵还可以分解成标准形。奇异值分解那么如果我们要处理的矩阵不是方阵它能不能被分解呢?当然可以。分解的方法被称为奇异值分解,即SVD。奇异值分解在机器学习中的用途非常广泛,例如图像去噪,降维,另外还有推荐算法等。假设有一个普通的矩阵A(m*n),我们
- 图像去噪opencv
朱雀333
AI人工智能opencv
在OpenCV中,图像去噪通常可以通过多种方式来实现,包括高斯模糊、中值滤波、双边滤波等。提供完整的参数和中文注释。1.导入必要的库importcv2importnumpyasnp2.读取图像#读取图像img=cv2.imread('image_path.jpg')#替换为你的图片路径cv2.imshow('OriginalImage',img)cv2.waitKey(0)3.使用高斯模糊去噪#高
- Lighting Every Darkness in Two Pairs: A Calibration-Free Pipeline for RAW Denoising_ICCV2023
木槿qwer
去噪论文深度学习
论文地址Amber:作者强调实现真值图和噪声图的对准是困难的,并且提出一个解决方案,这个方案的实现逻辑还没有完全看明白,继续加深TBD:看以下内容,其他部分暂时不管1、Introduction细读2、使用的数据集&评价标准3、和SOTA方法的对比方式&结果Abstract1、背景知识:基于calibration的方法在极低光照的RAW图像去噪中占主导地位,该方法有诸多不足(此处略)2、作者提出一个
- BM3D_Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering_2007
木槿qwer
去噪论文计算机视觉
稀疏三维变换域协同滤波图像去噪Amber:人的认知是不断加深的,现在不懂没有关系,只要你不断地阅读,一步一步的最终认识会到达可以看懂它的程度。Abstract这篇文章思路很难理解,我先只看摘要,后续1、提出一种基于变换域增强稀疏表示的图像去噪策略。2、将相似的二维图像块分组到三维数据数组中,可以增强稀疏性。协同滤波:用于处理三维数组。Amber:为啥要增强稀疏表示啊,有什么好处。协同滤波又是怎么实
- C++ opencv-3.4.1 提取不规则物体的轮廓
32131532
opencvc++人工智能
在学习opencv的时候,对一张照片,需要标注照片上物体的不规则轮廓。如图:使用opencv进行物体的轮廓处理,关键在于对照片的理解,前期的照片处理的越好最后调用api出来的结果就越接近理想值。提取照片中物体分如下三步:图像去噪,高斯模糊二值化去除噪点,形态学操作,去除较小的噪点进行轮廓查找#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespac
- 计算机视觉基础(12)——图像恢复
猪猪的超超
计算机视觉基础计算机视觉人工智能图像处理图像恢复
前言我们将学习图像恢复相关知识。主要有图像恢复的定义、评价标准和实现图像恢复的方法。图像恢复任务包括图像去噪、去模糊、图像超分辨率、图像修复等;评价标准有峰值信噪比和结构相似性;图像超分辨的方法有传统方法和基于深度学习的方法:传统方法包括了基于插值的方法和基于字典学习,而深度学习方法有很多,包括SRCNN,VDSR等。一、图像恢复的定义1.1图像恢复的意义由于环境的⼲扰(速度过快、天⽓原因、识别噪
- 去噪深度卷积网络实战扩展(三)——DnCNN网络实战讲解
科技州与数据州
在近几年深度学习领域,有一类去噪神经网络非常出名,这就是DnCNN网络。英文是:Feed-forwarddenoisingconvolutionalneuralnetworks(DnCNNs)。这个网络强调了residuallearning(残差学习)和batchnormalization(批量标准化)在信号复原中相辅相成的作用,可以在较深的网络的条件下,依然能带来快的收敛和好的性能。这个算法可以
- 图像去噪——AdaFM模型推理测试(详细图文教程)
佐咖
图像去噪Pytorchpythonpython图像处理pytorch
目录一、源码包下载二、测试集和模型权重准备2.1测试集2.2模型权重三、参数修改四、推理测试4.1固定插值系数图像测试4.1.1测试结果保存4.1.2测试结果展示4.1.2.1场景14.1.2.2场景24.1.2.3场景34.1.2.4场景44.1.2.5场景54.2等差改变插值系数图像测试4.2.1参数修改4.2.2测试4.2.3测试结果保存4.2.4测试结果展示4.2.4.1场景14.2.4.
- 图像去噪——PMRID训练自己数据集及推理测试(详细图文教程)
佐咖
图像去噪Pytorchpythonpytorchpython图像处理
目录一、源码包准备二、数据集准备2.1提取数据集名称2.2.txt报错问题2.2.1正确格式2.2.2错误格式三、修改配置参数四、训练及保存模型权重4.1训练4.2保存模型权重文件五、模型推理测试5.1导入测试集5.2测试5.3测试结果5.3.1测试场景15.3.2测试场景25.4推理速度5.4.1CPU推理5.4.2GPU推理六、总结一、源码包准备RMRID最原始的版本是MegEngine框架的
- 基于分裂Bregman算法的图像去噪实现
代码探险狂人
算法人工智能Matlab
基于分裂Bregman算法的图像去噪实现图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务,旨在减少图像中的噪声并恢复图像中的细节。分裂Bregman算法是一种有效的优化方法,可用于图像去噪。在本文中,我们将介绍如何使用Matlab实现基于分裂Bregman算法的图像去噪,并提供相应的源代码。算法原理分裂Bregman算法是一种迭代优化算法,通过将原问题分解为两个子问题的求解来逼近原问题的最优解。对于图像去噪
- 2022-04-19 教你提升算法思维细节
云烟_叶经年
图像降噪的英文名称是ImageDenoising,图像处理中的专业术语。是指减少数字图像中噪声的过程,有时候又称为图像去噪。噪声是图像干扰的重要原因。一幅图像在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。根据噪声和信号的关系可将其分为三种形式:(f(x,y)表示给定原始图像,g(x,y)表示图像信号,n(x,y)表示噪声。)加性噪声,此类噪声与输入图像信号
- 数字图像处理-二
何同尘
变换域处理方法一、主成分分析二、最小噪声分离三、缨帽变换线性变换四、傅里叶变换五、小波变换频率域变换六、颜色空间变换难点:各边换算法很抽象,尤其是傅里叶变换和小波变换重点:各变换算法在图像处理中的物理含义及应用主成分变换将一组可能相关的变量变换成一组相关的变换去相关信息压缩至前面的主成分过程:应用:图像压缩、图像去噪、图像增强、图像融合、特征提取最大的用处就是特征提取。最小噪声分离变换概念是一种正
- 齿轮缺角 引脚缺失 图像去噪
随风1987
单片机stm32嵌入式硬件
1.案例齿轮缺角1.预留图形预处理工具1.边缘提取工具利用copyRegin工具实现齿轮环分割效果为blob分析齿轮缺失做准备1和2把blob中的灰度图添加到copyRegin的俩个图像输入参数中3.把blob匹配结果中心坐标给copyRegin匹配区域坐标4.设置填充数值128目的为了使填充的区域灰度值和目标图像背景灰度值一致5.填充区域设置6.区域外调整像素调整为不写入像素1.勾选使用图像配对
- 深度学习在人体动作识别领域的应用:开源工具、数据集资源及趋动云GPU算力不可或缺
virtaitech
gpu计算机视觉深度学习
人体动作识别检测是一种通过使用计算机视觉和深度学习技术,对人体姿态和动作进行实时监测和分析的技术。该技术旨在从图像或视频中提取有关人体姿态、动作和行为的信息,以便更深入地识别和理解人的活动。人体动作识别检测的基本步骤包括:数据采集:收集包含人体动作的图像或视频数据,这可以通过摄像头、深度传感器或其他传感器来完成。预处理:对采集到的数据进行预处理,包括图像去噪、颜色调整等,以确保输入数据质量。特征提
- NR基础篇上——均值滤波、高斯滤波、双边滤波、NLM
wtzhu_13
ISP图像处理算法自动驾驶matlab
人类的世界就是一个信号传输的世界,所以噪声无处不在,图像作为一种信号传输的方式当然也无法幸免。为了尽量减少噪声对图像质量的影响,还原物体的本来状态就提出了一系列降噪的方法,本文就简单介绍几种常见的降噪滤波算法。图像噪声产生的原因矫正方法我将图像去噪的算法大致分位这么几类,包括硬件去噪,从源头降低噪声,常见的方式有CDS(correlateddoublesampling),但是这种硬件的方式不是IS
- 图像形状及数量识别(matlab实现)
一寸光阴不可轻
matlab计算机视觉图像处理
米粒形状识别文章目录米粒形状识别概述一、图像处理1.图像去噪2.图像锐化3.边缘提取4.特征匹配二、matlab实现三、总程序代码结语概述基于视觉的沙粒形状识别系统模型需要借助计算机对特征的信息处理和分析,实现像人一样的智能识别,所以通常模式识别与机器学习存在着一定的联系。机器识别技术的实现主要分为以下几个步骤:(1)获取图像数据。(2)数据预处理。(3)图像特征提取。(4)设置分类器完成分类。基
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息