- 基于SIFT-POCS的超分辨率图像重建技术研究与实现
神经网络15044
算法深度学习仿真模型人工智能计算机视觉深度学习算法大数据机器学习
基于SIFT-POCS的超分辨率图像重建技术研究与实现摘要本文详细研究了基于SIFT特征匹配和POCS(ProjectionOntoConvexSets)算法的超分辨率图像重建方法，并完整实现了文献"Super-ResolutionImageReconstructionBasedonSIFT-POCS"中提出的算法。首先介绍了超分辨率重建的基本原理和研究意义，然后深入分析了SIFT特征提取与匹配、
- 扩散模型（Diffusion Model）简介
参考：Diffusionmodel—扩散模型-CSDN博客；由浅入深了解DiffusionModel-知乎；https://arxiv.org/abs/2308.093881.概述 扩散模型是一种生成模型。可用在视觉生成任务上，如图像超分辨率、去模糊、JPEG伪影移除、阴影移除、去雾/霾/雨等等。 扩散模型分为前向（扩散）过程和逆过程。前向过程逐步为图像增加逐像素噪声，直到图像满足高斯噪声；逆
- MATLAB 实现 SRCNN 图像超分辨率重建
leo__520
matlab超分辨率重建开发语言
SRCNN代码实现。该代码使用三层卷积神经网络，进行图像的超分辨率重建，效果比双三次插值好很多SRCNN/Readme.txt,1494SRCNN/SRCNN.m,1267SRCNN/Set14/baboon.bmp,720054SRCNN/Set14/barbara.bmp,1244214SRCNN/Set14/bridge.bmp,263222SRCNN/Set14/coastguard.bm
- 【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等
十小大
超分辨率重建（理论+实战科研+应用）超分辨率重建人工智能图像处理深度学习计算机视觉图像超分pytorch
文章目录专栏简介专栏亮点适配人群相关说明关于答疑环境配置超分理解实现流程文章目录基础知识三个常用的SR框架数据集相关可解释性（论文中的可视化说明）图像超分（ImageSuper-Resolution）经典超分（ClassicalSR）任意尺度超分（Arbitrary-ScaleSR）高效/轻量化超分（Efficient/LightweightSR，ESR）盲超分/真实世界图像超分辨率（Blind/
- 【图像超分】论文复现：密集残差链接Transformer！DRCT的Pytorch源码复现，跑通超分源码，获得指标、模型复杂度、结果可视化，核心模块拆解与源码对应，注释详细！
十小大
超分辨率重建（理论+实战科研+应用）pytorch深度学习超分辨率重建图像处理计算机视觉pythontransformer
请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通DRCT源码，获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果，修正论文中FLOPs的计
- CVPR 2024 图像、视频处理总汇（视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等）
点云SLAM
图形图像处理深度学习计算机视觉图像处理视频处理3DGSCVPR2024
1、Image/VideoCaptioning(图像/视频字幕)VisualFactChecker:EnablingHigh-FidelityDetailedCaptionGenerationPolos:MultimodalMetricLearningfromHumanFeedbackforImageCaptioning⭐codeprojectPanda-70M:Captioning70MVide
- OpenCV中超分辨率（Super Resolution）模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl
村北头的码农
OpenCVopencvdnn人工智能
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV中超分辨率（SuperResolution）模块的一个内部实现类。它属于dnn_superres模块，用于加载和运行基于深度学习的图像超分辨率模型。这个类是OpenCV中用于执行深度学习超分辨率推理的主要类。你可以用它来加载预训练的超分辨率模型（如ED
- 【图像超分】论文精读：MTKD: Multi-Teacher Knowledge Distillation for Image Super-Resolution
十小大
超分辨率重建（理论+实战科研+应用）深度学习人工智能图像处理计算机视觉超分辨率重建论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）前言论文题目：MTKD:Multi-TeacherKnowledgeDistillationforImageSuper-Resolution——MTKD：图像超分辨率的多教师知识蒸馏论文
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶：超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理：从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目，打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案，掌握医学图像分割的U-Net实现，设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化，帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1：图像超分辨率重建（从模糊到清晰的跨越）1.技术背景与核心指标超分辨率（SR）是通过算法将低分辨率（LR）图像恢复为高分辨率
- CVPR2025｜底层视觉(超分辨率，图像恢复，去雨，去雾，去模糊，去噪等)相关论文汇总（附论文链接/开源代码）【持续更新】
Kobaayyy
图像处理与计算机视觉论文相关底层视觉计算机视觉算法CVPR2025图像超分辨率图像复原图像增强
CVPR2025｜底层视觉相关论文汇总（如果觉得有帮助，欢迎点赞和收藏）1.超分辨率(Super-Resolution)AdaptiveDropout:UnleashingDropoutacrossLayersforGeneralizableImageSuper-ResolutionADD:AGeneralAttribution-DrivenDataAugmentationFrameworkfor
- 探索深度学习中的图像超分辨率：SMFANet 模型解析
RockLiu@805
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探索深度学习中的图像超分辨率：SMFANet模型解析在现代计算机视觉中，图像超分辨率（Super-Resolution）是一个备受关注的研究领域。它的目标是将低分辨率的图像恢复为高分辨率的图像，同时保留或增强细节信息。近年来，基于深度学习的方法在这方面的研究取得了显著进展。今天，我们将一起探索一个轻量级、高效的超分辨率模型——SMFANet，并深入分析其实现细节。一、超分辨率技术的意义与挑战图像超
- 人工智能混合编程实践：Python ONNX FP16加速进行图像超分重建
FriendshipT
人工智能混合编程实践人工智能python开发语言超分辨率重建FP16onnx
人工智能混合编程实践：PythonONNXFP16加速进行图像超分重建前言相关介绍Python简介ONNX简介图像超分辨率重建简介应用场景前提条件实验环境项目结构使用PythonONNXFP16加速进行图像超分重建sr_py_infer_fp16.py参考文献前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、
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在生命科学超分辨率成像、量子物理单光子探测、交叉领域单分子追踪等应用场景中，具有单光子级探测能力的科学相机是科学实验的关键设备。千眼狼Gloria1605采用16μm×16μm大像元尺寸设计，基于Gpixel科学级背照式CMOS芯片，集成千眼狼底层图像处理技术、超低噪声模拟电路设计技术、热管理与真空封装技术、智能读出与控制技术、高级校正与算法五大核心技术，具备捕捉微弱单光子信号的能力。依据EMVA
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论文《Spatially-AdaptiveFeatureModulationforEfficientImageSuper-Resolution》1、作用这篇论文通过提出空间自适应特征调制（Spatially-AdaptiveFeatureModulation,SAFM）机制，旨在解决图像超分辨率（Super-Resolution,SR）的高效设计问题。在图像超分辨率重建性能上取得了显著的成果，这些
- 鸿蒙开发实战之Image Kit重构美颜相机图像处理管线
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一、核心能力突破通过ImageKit实现三大技术革新：硬件加速处理4K图像处理延迟降至16ms（NPU+GPU协同）支持10bitHDR管线（BT.2020色域）AI增强算法实时皮肤质感分析（98%毛孔保留率）智能背景重构（语义分割精度±1像素）跨平台一致性相同算法在麒麟/骁龙平台输出差异{updatePreview(result);});//超分辨率重建image.superResolution
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网络重构
轻量化图像超分新范式：残差注意力网络重构超分计算逻辑一、技术原理深度剖析痛点定位当前图像超分辨率技术面临三重挑战：显存黑洞：传统残差网络堆叠导致参数量指数级增长，移动端部署时显存占用超过500MB细节丢失：常规通道注意力机制在压缩过程中丢失高频纹理信息，PSNR指标下降超过1.2dB推理延迟：典型4倍超分模型在移动端GPU的推理时间超过300ms，难以满足实时视频处理需求实现路径专利CN20241
- 【图像超分】论文复现：轻量化超分 | 频域感知Transfomer模型FreqFormer的Pytorch源码复现，跑通源码，获得指标、模型复杂度、超分结果图，架构拆解与源码对应，注释详细！
十小大
超分辨率重建（理论+实战科研+应用）深度学习计算机视觉图像处理超分辨率重建人工智能pythonpytorch
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- 非盲图像超分辨率与盲图像超分辨率技术2025.6.5
mozun2020
IP1:图像处理计算机视觉人工智能超分辨率重建图像处理信号处理
本文详细介绍非盲图像超分辨率与盲图像超分辨率技术。主要内容如下：基本概念与问题定义：介绍图像超分辨率的基本概念，解释盲与非盲超分辨率的核心区别，并使用表格对比两种技术。非盲图像超分辨率：原理与方法：详细说明非盲超分辨率的技术原理，列举典型方法，并介绍电力设备红外图像处理等应用场景。盲图像超分辨率：挑战与技术路线：分析盲超分辨率面临的三大挑战，系统分类技术方法（显式/隐式建模），并介绍Real-ES
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十小大
超分辨率重建（理论+实战科研+应用）pytorch人工智能python超分辨率重建图像处理深度学习计算机视觉
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- 【Block总结】TAB，令牌聚合块|融合组内自注意力（IASA）和组间交叉注意力（IRCA）|即插即用
AI浩
Block总结人工智能计算机视觉
论文信息本文提出了一种新颖的轻量级图像超分辨率网络，称为内容感知令牌聚合网络（CATANet）。该网络旨在解决基于Transformer的方法在高空间分辨率下的计算复杂度问题。CATANet通过高效的内容感知令牌聚合模块（CATA）来捕捉长距离依赖关系，同时保持高推理速度。论文连接：https://arxiv.org/pdf/2503.06896Github代码链接：https://github.
- 【深度学习】CAB:通道注意力模块
shanks66
各种深度学习模块深度学习人工智能
@[toc]CAB:通道注意力模块CAB:通道注意力模块CAB（ChannelAttentionBlock）是一种通道注意力模块，通常用于计算机视觉任务中，特别是在图像恢复、超分辨率、去噪等任务中。它的核心思想是通过学习通道之间的依赖关系，自适应地调整每个通道的特征响应，从而增强模型对重要特征的提取能力。CAB的核心思想通道注意力机制：通过对每个通道的特征进行全局池化，获取全局信息。使用全连接层（
- 智能光学计算成像技术与应用前沿会议通知
m0_75133639
光电光学成像全息成像光学光电光子学光电工程师生物医学工程
会议背景智能光学计算成像是人工智能与光学成像深度融合的前沿领域，通过深度学习、光学神经网络、超表面光学及量子光学等技术，显著推动成像技术的革新。当前研究热点包括：-深度学习赋能的成像技术：如高速多模光纤成像、神经渲染全息三维重建、超分辨率成像-先进光谱与计算成像：基于超表面和衍射光栅的高光谱信息获取、压缩感知成像、无透镜成像-端到端联合设计：融合可微光学模型与深度学习算法，实现硬件-软件协同优化会
- 深度学习中的卷积和反卷积
思绪漂移
深度学习人工智能
深度学习中的卷积和反卷积一、引言：为什么需要卷积和反卷积？在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）通过卷积操作实现了平移不变性特征提取，而反卷积（TransposedConvolution）则作为图像重构的核心技术，广泛应用于图像分割、超分辨率重建、生成对抗网络（GAN）等场景。二者的核心差异在于：卷积：高维→低维（如224x224图像→7x7特征图）通过局部连接和权值共享显著减少参数量，实现高效
- 【PyTorch项目实战】超分RCAN：使用非常深的残差通道注意力网络实现图像超分辨率 —— （自研）解决了RCAN恢复图像的模糊性
胖墩会武术
深度学习PyTorch项目实战python残差网络resnet超分辨率重建RCAN
文章目录一、论文详解1.1、项目背景1.2、研究现状1.3、论文核心1.4、网络模型（RCAN，ResidualChannelAttentionNetworks）1.4.1、残差中的残差（RIR，ResidualInResidual）：由G个残差组（RG）和1条长跳跃连接（LSC）组成；每个RG由B个残差通道注意力块（RCAB）和1条短跳跃连接（SSC）组成；每个RCAB由1个通道注意力（CA）和
- python语言中如何构建图像超分辨率重建系统，并支持SRResNet和SRGAN算法，且使用PyQt5进行界面设计。
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python超分辨率重建算法
python语言中如何构建图像超分辨率重建系统，并支持SRResNet和SRGAN算法，且使用PyQt5进行界面设计。文章目录1.安装依赖库2.创建主窗口`main_window.py`3.实现SRResNet逻辑`srresnet.py`4.实现SRGAN逻辑`srgan.py`1.安装依赖库2.创建登录界面`login_window.py`3.创建主窗口`main_window.py`4.运行
- 【前沿 热点 顶会】CVPR 2025 录用的与图像|视频恢复、抠图、超分辨率、3D生成有关的论文
平安顺遂事事如意
顶刊顶会论文合集音视频人工智能3d超分辨率重建图像恢复视频
MatAnyone:StableVideoMattingwithConsistentMemoryPropagation仅依赖于输入帧的无辅助的视频抠图方法通常难以处理复杂或模糊的背景。为了解决这个问题，我们提出了MatAnyone，这是一个为目标分配的视频抠图量身定制的强大框架。具体来说，基于基于内存的范式，我们通过区域自适应内存融合引入了一个一致的内存传播模块，该模块自适应地集成来自前一帧的内存
- 探索真实世界超分辨率：Real-World Super-Resolution
司莹嫣Maude
探索真实世界超分辨率：Real-WorldSuper-Resolutionreal-world-sr项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/real-world-sr在图像处理领域，超分辨率（Super-Resolution）是一个备受关注的话题，其目标是将低分辨率图像提升至高分辨率，从而提高细节和清晰度。然而，传统的超分辨率方法在应对现实世界的复杂场景时往往
- 【论文阅读】人脸修复(face restoration ) 不同先验代表算法整理
qianx77
论文阅读工具使用论文阅读算法
转眼做人脸复原(facerestoration)算法也一段时间了，根据自己的记忆整理一下自己的一些看法，算作个人记录，当然如果有人愿意分享自己的看法也是极好的。先挂下文章链接，下一篇在写总结。一、前述人脸修复(facerestoration)任务，起源于人脸超分辨率(facesuperresolution)，可以算是从超分出来的一个分支。作为图像低级任务(lowlevel)中的一个，主要目的就是在
- 【图像超分】论文复现：无处不在的双分支通道-空间特征聚合思想！DAT的Pytorch源码复现，获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、FLOPs、超分可视化结果，架构拆解与代码实现！
十小大
超分辨率重建（理论+实战科研+应用）pytorch人工智能计算机视觉深度学习图像处理python超分辨率重建
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- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下，为了防止个人隐私的泄露，我们都会对用户登录密码进行加密，使数据库相应字段保存的是加密后的字符串，而非原始密码。
在旗正规则引擎中，通过外部调用，可以实现MD5的加密，具体步骤如下：
1.在对象库中选择外部调用，选择“com.flagleader.util.MD5”，在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”；
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语，Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同，Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景，具体参见Scala在线文档：http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据，默认spark编译的版本是不支持访问hive，因为hive依赖比较多，因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译，将hive，thriftserver打包进去才能够访问，详细配置步骤如下：
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单，就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一：简介
HTTPCLIENT，通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信！
二： 代码举例
测试类：
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳：
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结（报表函数）
老A不折腾
web报表finereport总结
说明：本次总结中，凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找，然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位，
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口，BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等，其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean，在Bean被初始后，将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点：元素有放入顺序，元素可重复
Map特点：元素按键值对存储，无放入顺序
Set特点：元素无放入顺序，元素不可重复（注意：元素虽然无放入顺序，但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的，其位置其实是固定的）
List接口有三个实现类：LinkedList，ArrayList，Vector
LinkedList：底层基于链表实现，链表内存是散乱的，每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中，我们通常会自己写一个DateUtil类，处理日期和字符串的转换，如下所示：
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例（采用fastjson解析）
bijian1013
http测试
在实际开发中，我们经常会去做http请求的开发，下面则是如何请求的单元测试小实例，仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是，当客户端调用远端的服务，如果服务执行过程中发生异常，这个异常能否序列到客户端？
如果服务在执行过程中可能发生异常，那么在服务接口的声明中，就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中，服务器端发生异常，可以将异常信息从服务器端序列化到客户端，因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑，第一个是负载问题，这个问题与架构有关，由于我设计架构多了两层，结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个：一是改变负载策略，二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署，而nginx又设计了静态，结果客户端去读nginx静态，访问量上来，页面加载很慢。解决：二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化：
- java-50-输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自：
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构。
例如，下图中的两棵树A和B，由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法，现在应该是某个季节的开始，但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据，如果按照现在的天文学记录来进行修正的话，这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说，还要再等3000年。才有机会了，太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰，轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码，也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想，而软件著作权保护的是软件代码（即软件思想的表达形式）。例如，离线传送文件，那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想，但实现离线传送的程序代码有千千万万种，每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示：
# am start -
- apache虚拟机配置，本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录，一个存在于 /htdocs/a，另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用，你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如，您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收， 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式，这里先简单介绍单机模式 ，默认情况下，Hadoop被配置成一个非分布式模式，独立运行JAVA进程，适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout（分页下拉）基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时，为了方便对这些网页进行修改，最好使用（ ）。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>，此为（ ）。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述：
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下：
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容（防IP被封，做数据爬虫）
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站：
1. 全网代理IP：http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP：http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容，
方式一，设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错：
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自：http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator，也叫new表达式；其二是operator new，也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了，很容易搞混，那就记中文名称吧。new表达式比较常见，也最常用，例如：
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end
