点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光点云语义的环境感知（续）

AI大模型的架构演进与最新发展季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
2024年华为杯数学建模研赛C题思路代码+论文助攻 DS数模 2024华为杯数学建模华为 2024华为杯 2024研究生数学建模 2024研赛
2024年华为杯研究生数学建模竞赛（以下简研赛）将于9月21日上午8时正式开始。下文包含：2024研赛思路解析、研赛参赛时间及规则信息说明、好用的数模技巧及如何备战数学建模竞赛C君将会第一时间发布选题建议、所有题目的思路解析、相关代码、参考文献、参考论文等多项资料，帮助大家取得好成绩。2024年研赛将于9月21日上午8时正式开始这里有些资料，大家可以看看：【2024最全国赛研赛数模资料包】C君珍贵
个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉 python 人工智能神经网络 pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
OpenCV图像处理技术（Python）——入门森屿_ opencv
©FuXianjun.AllRightsReserved.OpenCV入门图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息的重要手段，OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，它包括几百个易用的图像成像和视觉函数，既可以用于学术研究，也可用于工业邻域，它于1999年由因特尔的GaryBradski启动，OpenCV库主要由C和C++语言编写，它可以在多个操作系统上运行。1.1图像处理基本操作
CV、NLP、数据控掘推荐、量化海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
数学建模、运筹学之非线性规划 AgentSmart 算法学习算法动态规划线性代数线性规划
数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值（或为最大值，或为最小值）。最优化问题一般可以分为两个部分：目标函数与约束条件。该问题的进一步细分也是根据这两部分的差异。最优化问题根据变量的取值范围不同可以划分为一
VLSI电路单元的自动布局：全局布局基础介绍 Jaaiko 数学建模算法开源图论 matlab
2024年华数杯全国大学生数学建模竞赛B题为：VLSI电路单元的自动布局。本题主要关注的是全局布局问题。学术界针对全局布局的评估模型和优化方法的研究历史悠久。本文借题顺势介绍全局布局的一些重点基础内容和相关工具/资料，以期为对EDA算法设计领域感兴趣、对数学建模感兴趣的人降低研究门槛。VLSI是超大规模集成电路的简称。完成一个VLSI设计的流程十分复杂，包含多种数据格式的转化，其中将逻辑网表转变为
Python计算机视觉编程第三章图像到图像的映射一只小小程序猿计算机视觉 python opencv
目录单应性变换直接线性变换算法仿射变换图像扭曲图像中的图像分段仿射扭曲创建全景图RANSAC拼接图像单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里，平面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性，比如图像配准、图像纠正和纹理扭曲，以及创建全景图像。单应性变换本质上是一种二维到二维的映射，可以将一个平面内的点映射到另一个平面上的对应点。代码如下：impo
DIODE：超高分辨率室内室外数据集（猫脸码客第186期）猫脸码客: catCode2024 开源数据集猫脸码客开源数据集超高分辨率室内室外数据集
亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。在计算机视觉和深度学习领域，深度信息作为三维空间感知的重要组成部分，对于实现高级视觉任务如场景理解、机器人导航、增强现实等具有至关重要的作用。然而，获取准确且密集的深度数据一直是一个挑战，尤其是在同时涵盖室内和室
深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别 AI_Guru人工智能深度学习 pytorch 人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为
OpenCV高阶操作富士达幸运星 opencv 人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域，OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下，采样下采样（Downsampling）下采样通常用于减小图像的尺寸，从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现，但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数（在OpenCV中）或其他类似的滤波器（如平均池化、最
深入掌握大模型精髓：《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发！努力的光头强人工智能 langchain prompt transformer 深度学习
今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。AI大模型
python数学建模--非线性规划 diudiu_aaa 数学建模 python 算法
1.从线性规划到非线性规划本系列的开篇我们介绍了线性规划（LinearProgramming）并延伸到整数规划、0-1规划，以及相对复杂的固定费用问题、选址问题。这些问题的共同特点是，目标函数与约束条件都是线性函数。如果目标函数或约束条件中包含非线性函数，则是非线性规划。通常，非线性问题都比线性问题复杂得多，困难得多，非线性规划也是这样。非线性规划没有统一的通用方法、算法来解决，各种方法都有特定的
计算机视觉—照相机（下） zidea
封面焦距(FieldofView)同一位置相机用不同焦距，28mmFieldofView就变小，85mm时候的Fieldofview也就是只有28度视野，每一个物体在通常尺寸的胶片上像素也就是越多，chromaticAberration焦距和是波长相关，不同颜色光聚焦在不同位置。这种现象在物体边缘尤为明显。颜色颜色说简单也简单，说复杂也复杂，我们在高中物理已经知道可见光是电磁波，不同颜色对应不同波
Python OpenCV精讲系列 - 高级图像处理技术（五）极客代码 Python OpenCV精讲 python opencv 图像处理开发语言人工智能计算机视觉
⚡️⚡️专栏：PythonOpenCV精讲⚡️⚡️本专栏聚焦于Python结合OpenCV库进行计算机视觉开发的专业教程。通过系统化的课程设计，从基础概念入手，逐步深入到图像处理、特征检测、物体识别等多个领域。适合希望在计算机视觉方向上建立坚实基础的技术人员及研究者。每一课不仅包含理论讲解，更有实战代码示例，助力读者快速将所学应用于实际项目中，提升解决复杂视觉问题的能力。无论是入门者还是寻求技能进
计算机视觉中的数据增强方法总结 CV技术指南(公众号) CV技术总结计算机视觉深度学习卷积神经网络
前言：在计算机视觉方向，数据增强的本质是人为地引入人视觉上的先验知识，可以很好地提升模型的性能，目前基本成为模型的标配。最近几年逐渐出了很多新的数据增强方法，在本文将对数据增强做一个总结。本文介绍了数据增强的作用，数据增强的分类，数据增强的常用方法，一些特殊的方法，如Cutout，RandomErasing，Mixup，Hide-and-Seek，CutMix，GridMask，FenceMask
计算机视觉中，什么是Hide-and-Seek？ Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
是的，Hide-and-Seek技术主要是在弱监督学习领域中使用的，它的核心思想是通过随机遮掩输入图像的一部分，强迫模型学习更全面的特征，而不是仅仅依赖显著的局部信息。由于弱监督场景下的监督信号有限，例如只有少量的点标注、粗略标注或没有任何标注，模型容易过度依赖于图像中最显著的部分，而忽略其他信息。这种现象会导致模型只关注容易识别的局部特征，而无法理解物体的整体结构或捕捉更多的背景信息。1.Hid
数学建模笔记——动态规划 liangbm3 数学建模笔记数学建模笔记动态规划 python 背包问题算法优化问题
数学建模笔记——动态规划动态规划1.模型原理2.典型例题2.1例1凑硬币2.2例2背包问题3.python代码实现3.1例13.2例2动态规划1.模型原理动态规划是运筹学的一个分支，通常用来解决多阶段决策过程最优化问题。动态规划的基本想法就是将原问题转换为一系列相互联系的子问题，然后通过逐层地推来求得最后的解。目前，动态规划常常出现在各类计算机算法竞赛或者程序员笔试面试中，在数学建模中出现的相对较
数学建模笔记—— 非线性规划 liangbm3 数学建模笔记数学建模笔记 python matlab 非线性规划算法学习优化问题
数学建模笔记——非线性规划非线性规划1.模型原理1.1非线性规划的标准型1.2非线性规划求解的Matlab函数2.典型例题3.matlab代码求解3.1例1一个简单示例3.2例2选址问题1.第一问线性规划2.第二问非线性规划非线性规划非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。20世纪50年代初,库哈(H.W.Kuhn)和托克(A.W.T
保研比赛利器：用AI比赛助手降维打击数学建模好家伙VCC 杂谈杂谈数学建模人工智能
数学建模作为一个热门但又具有挑战性的赛道，在保研、学分加分、简历增色等方面具有独特优势。近年来，随着AI技术的发展，特别是像GPT-4模型的应用，数学建模的比赛变得不再那么“艰深”。通过利用AI比赛助手，不仅可以大大提升团队效率，还能有效提高比赛获奖几率。本文将详细介绍如何通过AI比赛助手完成数学建模比赛，并结合实例展示其强大功能。一、AI比赛助手的引入1.什么是AI比赛助手？AI比赛助手是一种集
计算机视觉——第三章图像拼接 JMU15980999055 python 计算机视觉人工智能
计算机视觉——第三章图像拼接1.图像全景拼接的原理和过程的简要介绍1.1特征点提取和匹配1.2图像配准1.3图像拼接2.实现多图像拼接2.1图片集说明2.2实验代码2.3实验结果及其分析3.两张不同角度的图像拼接3.1图片集说明3.2实验代码3.3实验结果及其分析总结1.图像全景拼接的原理和过程的简要介绍在同一位置拍摄的两幅或者多幅图片是单应性相关的，我们经常使用该约束将很多图像缝补起来，拼成一个
计算机视觉学习路线不会代码的小林计算机视觉
计算机视觉学习路线是一个系统而全面的过程，涵盖了从基础知识到高级应用的多个方面。以下是一个详细的计算机视觉学习路线，供您参考：一、基础知识学习编程语言与基础库学习Python语言，掌握基础语法、函数、面向对象编程等概念。Python是计算机视觉领域广泛使用的编程语言，因其简洁易读和丰富的库支持而受到青睐。学习Numpy库，用于科学计算和多维数组操作，这是计算机视觉中数据处理的基础。学习OpenCV
【Python第三方库】OpenCV库实用指南墨辰JC Python opencv python 人工智能学习
文章目录前言安装OpenCV读取图像图像基本操作获取图像信息裁剪图像图像缩放图像转换为灰度图图像模糊处理边缘检测图像翻转图像保存视频相关操作方法讲解读取视频从摄像头读取视频前言OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）作为一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，尤其在图像识别、对象检测、视频分析等领域有着广泛的应用。本文将带领读者使用Pyt
ESRGAN——老旧照片、视频帧的修复和增强，提高图像的分辨率爱研究的小牛 AIGC——图像 AIGC—视频 AIGC 人工智能深度学习音视频自动化
ESRGAN（EnhancedSuper-ResolutionGAN）：用于提高图像的分辨率，将低质量图像升级为高分辨率版本，常用于老旧照片、视频帧的修复和增强。一、ESRGAN介绍1.1背景超分辨率问题是计算机视觉中的一个重要研究领域，其目标是通过增加像素数量来提高图像的分辨率，恢复出更加细腻的图像。传统的算法（如双三次插值）通常导致放大后的图像模糊、不自然。而深度学习特别是**生成对抗网络（G
计算机视觉之旅-进阶-图像滤波处理撸码猿计算机视觉图像处理人工智能
1.基本概念1.1.数字图像图像处理的对象是数字图像,它是由像素点阵列表示的图像。需要了解像素、图像分辨率、灰度级、RBG等图像表示方法。用numpy数组表示,每个元素为像素值。例如RGB图像 importnumpyasnp img=np.array([[[255,0,0],[0,255,0]],[[0,0,255],[255,255,255]]]) 1.2.采样和量化数字图像是通过采样和量化得到
数学建模——Box-Cox变换 Desire.984 Python 数学建模数学建模 python
用途：当某个随机变量XXX不服从正态分布的时候，可以尝试通过这种变换将其变成正态分布。两个常用的变换对数变换：已知随机变量XXX，如果有ln⁡X∼N(μ,σ2)\lnX\simN(\mu,\sigma^2)lnX∼N(μ,σ2)，那么对XXX使用对数变换。适合随着自变量的增加，因变量的方差也增大的模型。平方根变换：已知随机变量XXX，如果有X∼N(μ,σ2)\sqrtX\simN(\mu,\sig
Python 数学建模——方差分析 Desire.984 Python 数学建模数学建模 python 概率论
文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言方差分析也是概率论中非常重要的内容，有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的？如果说假设检验用于分析两个总体之间的均值μ1,μ2\mu_1,\mu_2μ1,μ2是否存在显著的差别，那么方差分析就是分析两个以上总体之间的均值是否存在显著的差别。单因素方差分析用途：已知一个量AAA可能会影响XXX，AAA的不同取值可能
探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器鲍凯印Fox
探秘3DUNet-PyTorch：高效三维图像分割利器在医学影像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域，三维图像的理解与分析至关重要。而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节，应用场景及特性，以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展，其结构保持了卷积神经网络的对称性，采用跳跃连接的方式保留了不同尺度
论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model Wils0nEdwards 学习笔记
概览这篇论文的动机源于在计算机视觉领域设计计算高效的网络架构的持续需求。当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。特别是，ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势，但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此，研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度，并提高视觉任务的效率。现
jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍 107x js jquery keydown keypress keyup
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 JavaScript AngularJS Promise
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 JavaScript ext
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 java spring AOP
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 java netty
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 filter listener servelt 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 linux linux sed工具 sed工具 linux sed详解
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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 .net C#asp.net hovertree webform
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

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