挥痕
挥痕

图像控制点 形变_一种基于控制点的图像变形方法

一种基于控制点的图像变形方法

王建宇

;

高岚

【期刊名称】

《计算机应用与软件》

【年

(

卷

),

期】

2005(022)002

【摘要】

图像变形技术是

IBR

中的一个重要研究方向

,

本文首先分析了

Field

Morphing

方法实现图像变形的原理和一般步骤

,

并实现了该算法

.

在此基础上

,

基于

Field

Morphing

思想提出了利用控制点的改进算法

,

采用反向变换的思路

,

解决不同尺寸图像进行变形的控制问题

,

实现时利用三次卷积法较好地解决了像

素变换问题

.

改进算法实现速度快

,

适应性强

,

是一种较实用的算法

.

【总页数】

3

页

(79-81)

【关键词】

Field Morphing

图像

控制点

【作者】

王建宇

;

高岚

【作者单位】

南京理工大学自动化系

,

江苏

,

南京

,210094;

南京理工大学自动化系

,

江苏

,

南京

,210094

【正文语种】

中文

【中图分类】

TP391.41

【相关文献】

1.

基于控制点的一种高光谱图像配准方法

[J],

陈杭

;

杜小平

;

夏鲁瑞

;

程相正

2.

基于控制点的图像变形方法的研究与实现

[J],

林军

;

李新华

3.

一种基于控制点自动提取的图像畸变校正算法

[J],

郭永刚

;

葛庆平

;

冯平

;

姜

长胜

4.

一种基于

POS

数据的无人机影像自动展绘控制点方法

[J],

鲁恒

;

李永树

;

江

你可能感兴趣的:(图像控制点,形变)

  • 摄像头各参数的意义_详解：摄像头参数介绍说明 序雨 摄像头各参数的意义
    摄像头的核心是CCD，由于CCD在生产过程中分不同等级和和生产商获得的途径不同，造成CCD的采集效果也不同。一个简单的检测方法，就是将摄像头通电，不接镜头，用手遮住镜头接口，看图像有没有亮点，雪花大不大，然后接上镜头，将摄像头对准一个色彩鲜明的物体，查看器的颜色是否有偏色，图像有无扭曲现象，色彩和灰度是否平滑。由于摄像头的核心部件是CCD，所以其主要参数大多与CCD有关，下面就列出摄像头的主要参数
  • 20.XLD轮廓 Echo`` Halcon系统化学习计算机视觉人工智能算法
    目录1.xld概念2.画轮廓3.区域转轮廓4.边缘提取算子5.xld特征提取6.提取任意线条7.提取最长的线条8.xld分割10.xld合并11.xld拟合12.xld几何变换13.xld变换14.xld集合运算15.区域和轮廓精度16.轮廓的保存读取17.halcon操作CAD文件18.轮廓测量算子19.同心度计算1.xld概念*图像处理*1.处理对象HObject*1.图像-image*2.区
  • （五)PS识别：压缩痕迹挖掘-压缩量化表与 DCT 系数分析 超龄超能程序猿 机器学习python图像处理人工智能计算机视觉
    （一)PS识别：Python图像分析PS识别之道（二）PS识别：特征识别-直方图分析的从原理到实现（三)PS识别：基于噪声分析PS识别的技术实现（四)PS识别：基于边缘纹理检测分析PS识别的技术实现一介绍本文将介绍一种基于量化表分析和DCT系数分析的图片PS检测方法，帮助你判断图片是否经过处理。二实现原理量化表分析在JPEG图片的压缩过程中，量化表起着关键作用。不同的软件或处理操作可能会改变量化表
  • ViP-LLaVA: 使大型多模态模型理解任意视觉提示 AI专题精讲 Paper阅读多模态人工智能AI
    摘要现有的大型视觉-语言多模态模型主要关注整体图像理解，但在实现区域特定的理解方面仍存在显著差距。目前，使用文本坐标或空间编码的方法通常无法为视觉提示提供用户友好的接口。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多模态模型，能够解码任意（自由形式）视觉提示。这使得用户可以通过自然提示（如“红色边框”或“指向箭头”）直观地标记图像并与模型互动。我们的简单设计直接将视觉标记叠加在RGB图像上，避免了复杂的
  • 多模态大模型的技术应用与未来展望：重构AI交互范式的新引擎 zhaoyi_he 重构人工智能
    一、引言：为什么多模态是AI发展的下一场革命？过去十年，深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃，但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来，**多模态大模型（MultimodalFoundationModels）**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据，重塑了“感知-认知-决策”链条，为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
  • 图像分割技术详解：从原理到实践 lanjieying
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图像分割是图像处理领域将图像分解为多个区域的过程，用于图像分析、特征提取等。文章介绍了图像分割的原理，并通过一个将图像划分为2*4子块的示例，展示了如何使用Python和matplotlib库中的tight_subplot函数进行图像分割和展示。文章还探讨了图像分割在不同领域的应用，以及如何在机器学习项目中作为数据预处理步骤。1.图像分割基本概念在图像处理领域
  • OpenCV 图像操作：颜色识别、替换与水印添加
    目录引言代码实现1.导入必要的库2.图像加法3.图像直接相加4.颜色加权加法5.HSV颜色空间转换概念作用6.查找颜色范围对应的像素点7.与运算-生成掩膜8.添加水印9.主函数总结引言在计算机视觉领域，OpenCV是一个强大的库，提供了丰富的图像操作功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV进行图像加法、颜色加权加法、HSV颜色空间转换、颜色范围查找、与运算生成掩膜以及添加水印等操作，并给出相应的P
  • Android PNG/JPG图ARGB_8888/RGB_565‌解码形成Bitmap在物理内存占用大小的简单计算
    AndroidPNG/JPG图ARGB_8888/RGB_565‌解码形成Bitmap在物理内存占用大小的简单计算Android的Bitmap是一个用于表示图像数据的核心类，代表一张图片在内存中的存储，Bitmap存储了图像的像素信息数据。Bitmap把图像理解为像素点组成的二维矩阵，每个像素点存储对应位置的一系列ARGB值（透明度+红绿蓝通道）。Bitmap在内存中占用大小的关键计算公式：‌内存
  • Pillow 安装使用教程 小奇JAVA面试 安装使用教程pillowmicrosoft深度学习
    一、Pillow简介Pillow是Python图像处理库PIL（PythonImagingLibrary）的友好分支，是图像处理的事实标准。它支持打开、编辑、转换、保存多种图像格式，常用于图像批量处理、验证码识别、缩略图生成等应用场景。二、安装Pillow2.1使用pip安装（推荐）pipinstallPillow2.2验证安装importPILprint(PIL.__version__)若无报错
  • 游戏引擎中顶点着色&像素着色 霸王奉先 游戏开发基础理论游戏引擎顶点着色器像素着色器顶点颜色顶点UV顶点法向
    一.GPU渲染管线GPU在接收到游戏端提交的Mesh,Shader数据后,渲染管线开始工作,将数据进行处理投射为2D屏幕中光栅图像.GPU硬件中着色单元有两类,分别为顶点着色器和像素着色器.二.顶点着色器完成Mesh网格中顶点(3D)到屏幕(2D)计算vertex_fvf(灵活顶点格式)=3D坐标+法向+UV+颜色(布料,摇曳等特殊效果)+自定义structVetex_Fvf{floatx,y,z
  • Coze智能体开发：如何批量生成和处理图片 王国平 CozeAIAgent智能体开发语言模型人工智能开发语言智能体Agent
    在绘本制作、图片后期制作等场景中，往往需要使用模型来批量生成和处理图片。扣子提供了多个图像处理类节点，支持图像生成、添加水印、画质优化等多种常见的图片处理方式，你可以在批处理节点中嵌套图像生成等图像处理节点，实现图片的批量操作。本文档以绘本制作工作流为例，演示如何通过批处理节点和图像节点实现图像的批量生成和批量处理。效果演示通过绘本制作工作流，你可以批量生成类似以下风格的图片。搭建过程中你也可以根
  • SVG格式深度解析与Path应用实战：从原理到企业级全场景开发（实战版）
    一、简介在数字图形领域，SVG（ScalableVectorGraphics）凭借其矢量特性、可编辑性和交互能力，成为现代设计和开发的核心工具。本文将从SVG的基础原理出发，深入解析其技术特性，并与主流图像格式（如JPEG、PNG、PLT等）进行对比分析。通过企业级应用案例，结合代码示例和Mermaid图表，帮助开发者全面掌握SVG的应用场景与开发技巧，实现从零到一的高效实践。二、SVG格式的核心
  • 主流 3D 感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达 moonsims 数码相机
    主流3D感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达四类主流3D感知技术对比表对比维度iToF相机dToF相机固态LiDAR+可见光融合结构光相机测距原理连续调制光→相位差计算激光脉冲→飞行时间测距激光扫描点云+图像纹理融合投射编码光图案+视差三角测量代表设备IntelD435i,AzureKinectSTVL53L5CX,SonyIMX611L3CAM,RoboSenseM1+RGBRea
  • OpenCV教程——图像模糊。均值模糊，高斯模糊，中值模糊，双边模糊，高斯分布
    1.图像模糊图像模糊是图像处理中最简单和常用的操作之一。⚠️使用该操作的原因之一是为了给图像预处理时降低噪声。图像模糊操作背后是数学的卷积计算。卷积操作的原理：常用的图像模糊的方法：均值模糊高斯模糊中值模糊双边模糊这四种模糊方式有时也被称为：均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。因为模糊属于一种滤波操作，具体关系可参照下图：其中，均值滤波、高斯滤波和中值滤波属于线性滤波；而双边滤波属于非线性滤波
  • 用PyTorch实现MNIST手写数字识别
    MNIST包含70,000张手写数字图像:60,000张用于培训，10,000张用于测试。图像是灰度的，28x28像素的，并且居中的，以减少预处理和加快运行。1、导入相关库importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimpo
  • 支持向量机（SVM）在肝脏CT/MRI图像分类（肝癌检测）中的应用及实现 猿享天开 医学影像支持向量机机器学习人工智能算法
    博主简介：CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者，高级开发工程师，数学专业，10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用，熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,
  • 打开摄像头，服务器和客户端传输摄像头图像数据 qianshanxue11 qt图像处理
    1：CameraServer主要功能，打开摄像头，接收客户端请求接收到客户端请求“R”字符后开始传输摄像头图像。#include"mainwindow.h"#include"ui_mainwindow.h"#includeMainWindow::MainWindow(QWidget*parent):QMainWindow(parent),ui(newUi::MainWindow){ui->setu
  • 【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-CAM 图像识别 驴友花雕 1024程序员节单片机嵌入式硬件MicroPythonpythonESP32-CAM图像识别
    MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python3编程语言而设计的轻量级版本解释器。与常规Python相比，MicroPython解释器体积小(仅100KB左右)，通过编译成二进制Executable文件运行，执行效率较高。它使用了轻量级的垃圾回收机制并移除了大部分Python标准库，以适应资源限制的微控制器。MicroPython主要特点包括:1、语法和功能与标准Python兼容,易学
  • 深度学习篇---简单果实分类网络
    下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程，包括数据准备、模型构建、训练和部署，不依赖任何深度学习框架，仅使用NumPy进行数值计算。1.数据准备与预处理首先需要准备果实图像数据集，将其分为好果和坏果两类，并进行预处理：importosimportnumpyasnpfromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain_
  • Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧 AI扶我青云志 自然语言处理人工智能
    好的，我们来详细介绍一下TeacherForcing，这是一种在训练序列生成模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、以及后来的Transformer）时常用的重要技术。核心概念目标：训练一个模型，使其能够根据给定的输入序列（如前一个词、图像编码、时间步数据等）预测下一个输出元素（如下一个词、下一个音符、下一个时间点的值等）。这在机器翻译、文本摘要、对话生成、语音合成
  • 【推荐算法课程二】推荐算法介绍-深度学习算法 盒子6910 运维视角下的广告业务算法推荐算法深度学习运维开发运维人工智能
    三、深度学习在推荐系统中的应用3.1深度学习推荐模型的演化关系图3.2AutoRec——单隐层神经网络推荐模型3.2.1AutoRec模型的基本原理AutoRec模型是一个标准的自编码器，它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵，完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码的结果得到用户对物品的预估评分，进而进行推荐排序。什么是自编码器？自编码器是指能够完成数据“自编码”的模型。无论是图像、音频，
  • 【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
  • Python 图像分类入门 超龄超能程序猿 机器学习python分类开发语言
    一、介绍图像分类作为深度学习的基础任务，旨在将输入图像划分到预定义的类别集合中。在实际的业务中，图像分类技术是比较常用的一种技术技能。例如，在安防监控中，可通过图像分类识别异常行为；在智能交通系统中，实现对交通标志和车辆类型的快速识别等。本文将通过安装包已有数据带你逐步了解使用Python进行图像分类的全过程。二、环境搭建在开始图像分类项目前，需要确保Python环境中安装了必要的库。主要包括：T
  • 初始CNN(卷积神经网络) 超龄超能程序猿 机器学习cnn人工智能神经网络
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）作为深度学习的重要分支，在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁，还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别，背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前，传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征，例如使用SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）等算法。这些
  • 二、OpenCV的第一个程序
    文章目录一、第一个程序：显示图片1.1cv::imread1.2cv::namedWindow1.3cv::imshow二、第二个程序：视频2.1cv::VideoCapture三、加入了滑动条的基本浏览窗口一、第一个程序：显示图片示例：一个简单的加载并显示图像的OpenCV程序#include#include"./opencv2/opencv.hpp"intmain(){cv::Matimage
  • 大图处理优化：低分加载、Lazy Decode 与缩放算法加速实践 观熵 影像技术全景图谱：架构调优与实战算法影像Camera
    大图处理优化：低分加载、LazyDecode与缩放算法加速实践关键词：大图加载优化、LazyDecode、Region解码、缩放算法、Bitmap分块、滑动加载、内存控制、图像性能优化摘要：在相册、图片浏览器、拍摄预览和编辑器中，用户经常会处理分辨率高达上千万像素的照片（如48MP、64MP、RAW文件等），这类“大图”在加载、缩放、平移过程中容易造成内存抖动、页面卡顿甚至OOM崩溃。本篇文章将围
  • 线性代数在图像处理中的应用 --- 纳尼? 2D的高斯核可以通过1D的高斯核直接生成？（秩为1的矩阵） 松下J27 LinearAlgebra线性代数图像处理人工智能
    二维高斯核，Rank秩等于一的矩阵之前，我在学习图像处理的时候，会经常用到Gaussianblur，也就是二维高斯低通滤波。当时用的都是Matlab中，现成的图像处理库。只需要输入sigma和kernelsize这些参数就行了，完全不需要考虑高斯核中的每个点长啥样。虽然教科书里面也会有一些配图，例如：直到后来，我学习高斯图像金字塔的时候发现，在别人的代码里面，他在生成二维高斯核的时候，并不是直接写
  • 【深度学习新浪潮】基于扩散模型的图像编辑加速方法 小米玄戒Andrew 深度学习新浪潮深度学习人工智能扩散模型TransformerDiT图像编辑模型加速
    在基于扩散模型的图像编辑任务中，实现高质量与高效加速的平衡需要综合运用模型架构优化、采样策略创新、条件控制增强及硬件加速等多维度技术。一、一步反演与掩码引导的编辑框架通过一步反演框架将输入图像映射到可编辑的潜在空间，结合掩码引导的注意力重缩放机制，实现文本引导的局部编辑。例如，SwiftEdit通过一步反演和注意力重缩放，将编辑时间压缩至0.23秒，比传统多步方法快50倍。具体步骤包括：一步反演：
  • 水下航行器外形之变体式与回转体的区别 森焱森 算法单片机架构c语言无人机
    在水下航行器的设计领域，外形设计对于航行器的性能和功能有着至关重要的影响。变体式外形和回转体外形是两种常见的设计类型，它们各自具有独特的特点和优势。变体式外形变体式外形水下航行器具有灵活可变的内部空间结构。这种设计允许航行器根据不同的任务需求调整自身的形状和体积。设计特点灵活可变性：变体式外形的航行器内部空间可以根据任务需求进行灵活调整。例如，通过舱室的伸缩或变形来改变内部容量，以适应不同设备的安
  • 统一思想认识 永夜-极光 思想
    1.统一思想认识的基础,才能有的放矢  原因:    总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.    如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.          难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式.   &
  • Joda Time使用笔记 bylijinnan javajoda time
    Joda Time的介绍可以参考这篇文章： http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html 工作中也常常用到Joda Time，为了避免每次使用都查API，记录一下常用的用法：     /** * DateTime变化（增减） */ @Tes
  • FileUtils API eksliang FileUtilsFileUtils API
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • 各种新兴技术 不懂事的小屁孩 技术
    1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础，面向Java应用为主。基于DSL（领域特定语言）语法的自动化构建工具。 现在构建系统常用到maven工具，现在有更容易上手的gradle， 搭建java环境: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/ 搭建android环境： http://m
  • tomcat6的https双向认证 酷的飞上天空 tomcat6
    1.生成服务器端证书 keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
  • 托管虚拟桌面市场势不可挡 蓝儿唯美
    用户还需要冗余的数据中心，dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台，提供服务或者MSP也可以自己来控制。 在某些情况下，MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层，如监控和补丁管理。 MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同，Din说。 “我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
  • spring学习——xml文件的配置 a-john spring
    在Spring的学习中，对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中，采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.or
  • HDU 4342 History repeat itself 模拟 aijuans 模拟
    来源：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342 题意：首先让求第几个非平方数，然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。 思路：一个简单的模拟题目，但是由于数据范围大，需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来，假如让求第n个非平方数的话，看n前面有多少个平方数，假设有x个，则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况，即
  • java中最常用jar包的用途 asia007 java
    java中最常用jar包的用途 jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口，提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法，以及接收和处理SOAP错误的方法.  w
  • ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法 百合不是茶 jsjson编码返回异常
    一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码  出现以下 问题:       1,强制flush输出  json编码打印在首页 2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面   却没有跳转到错误页面 3,  ajax中的dataType的json 改为text 会
  • JUnit使用的设计模式 bijian1013 java设计模式JUnit
    JUnit源代码涉及使用了大量设计模式 1、模板方法模式（Template Method）         定义一个操作中的算法骨架，而将一些步骤延伸到子类中去，使得子类可以不改变一个算法的结构，即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构，也就是步骤，而步骤的实现可以在子类中完成。   
  • Linux常用命令（摘录） sunjing crondchkconfig
    chkconfig --list   查看linux所有服务 chkconfig --add servicename 添加linux服务 netstat -apn | grep 8080  查看端口占用 env 查看所有环境变量 echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量   安装编译器 yum install -y gcc
  • 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建 bit1129 hadoop
     结合网上多份文档，不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题，终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来，跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是，Hadoop的安装文档非常多，但是能一个文档走下来的少之又少，尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布，但是它的配置跟2.5.0，2.5.1没有分别。 &nb
  • Anychart图表系列五之事件监听 白糖_ chart
    创建图表事件监听非常简单：首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听，然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。 以钻取操作为例，当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value，代码如下： <script> //创建AnyChart var chart = new AnyChart(); //添加钻取操作&quo
  • Web前端相关段子 braveCS web前端
    Web标准：结构、样式和行为分离   使用语义化标签 0）标签的语义：使用有良好语义的标签，能够很好地实现自我解释，方便搜索引擎理解网页结构，抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容，具有很好的可读性，从而实现对特殊终端的兼容。 1）div和span是没有语义的：只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时，才会适当添加div
  • 编程之美-24点游戏 bylijinnan 编程之美
    import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.Set; public class PointGame { /**编程之美
  • 主页面子页面传值总结 chengxuyuancsdn 总结
    1、showModalDialog returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值 主界面 var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp"); 子界面 window.retu
  • [网络与经济]互联网+的含义 comsci 互联网+
          互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统       互联网+你的名字 =  网络个人数据库       每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
  • oracle 创建视图 with check option daizj 视图vieworalce
    我们来看下面的例子： create or replace view testview as select empno,ename from emp where ename like ‘M%’ with check option; 这里我们创建了一个视图，并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果： select * from testv
  • ToastPlugin插件在cordova3.3下使用 dibov Cordova
        自己开发的Todos应用，想实现“ 再按一次返回键退出程序 ”的功能，采用网上的ToastPlugins插件，发现代码或文章基本都是老版本，运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。       ToastPlugin.java package&nbs
  • C语言22个系统函数 dcj3sjt126com cfunction
    C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分（尾数）x和 以2位的指数部分n，即num=x*2n，指数n存放在exp指向的变量中，返回x。D
  • 开发一个类的流程 dcj3sjt126com 开发
    本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件，并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库，供以后复用。   以下是开发流程： 1. 明确类的功能，抽象出类的大概结构 2. 初步设想类的接口 3. 类名设计（驼峰式命名） 4. 属性设置(权限设置) 判断某些变量是否有必要作为成员属
  • java 并发 shuizhaosi888 java 并发
    能够写出高伸缩性的并发是一门艺术   在JAVA SE5中新增了3个包 java.util.concurrent java.util.concurrent.atomic java.util.concurrent.locks 在java的内存模型中，类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享，局部变量与方法参数都是线程私有的，不会被共享。
  • Spring Security（11）——匿名认证 234390216 Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
    匿名认证 目录 1.1     配置 1.2     AuthenticationTrustResolver          对于匿名访问的用户，Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
  • NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...] 逐行分析JS源代码 Ajaxnodejsexpress
      一、前言         通过上节学习，我们已经        ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统，并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取，但写着写着，web端就
  • 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值 lhbthanks javahtmlstrutscheckbox
    第一种方法：获取结果String类型 在 Action 中获得的是一个 String 型数据，每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起，每个值之间以逗号隔开(,)。 所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。 以下是实现的代码： 前台 HTML 代码：
  • 003.Kafka基本概念 nweiren hadoopkafka
    Kafka基本概念：Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic：             消息源（Message）的分类。 Partition：             Topic物理上的分组，一
  • Linux环境下安装JDK roadrunners jdklinux
    1、准备工作 创建JDK的安装目录： mkdir -p /usr/java/   下载JDK，找到适合自己系统的JDK版本进行下载： http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html   把JDK安装包下载到/usr/java/目录，然后进行解压： tar -zxvf jre-7
  • Linux忘记root密码的解决思路 tomcat_oracle linux
    1：使用同版本的linux启动系统，chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 　　2：grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统，不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 　　3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 　　4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 　　例如: 　　ro
  • 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现 xueyou jsonpjquery框架UIhtml5
    postMessage 是 HTML5 新方法，它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止，只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持，而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样，前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯，后者擅长针对跨域服务端数据通讯，p
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他