十小大
十小大

【图像拼接】论文精读：Deep Seam Prediction for Image Stitching Based on Selection Consistency Loss（DSeam）

第一次来请先看这篇文章：【图像拼接（Image Stitching）】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明，包含专栏使用说明、创新思路分享等（不定期更新）

图像拼接系列相关论文精读

  1. Seam Carving for Content-Aware Image Resizing
  2. As-Rigid-As-Possible Shape Manipulation
  3. Adaptive As-Natural-As-Possible Image Stitching
  4. Shape-Preserving Half-Projective Warps for Image Stitching
  5. Seam-Driven Image Stitching
  6. Parallax-tolerant Image Stitching

你可能感兴趣的:(图像拼接论文精读,图像拼接,image,stitching,Image,Stitching,图像处理,计算机视觉)

  • vggt 3d重建 相机位姿，新视角生成 AI算法网奇 3D视觉人工智能深度学习
    vggt动态追踪实时重建https://github.com/facebookresearch/vggtimporttorchfromvggt.models.vggtimportVGGTfromvggt.utils.load_fnimportload_and_preprocess_imagesdevice="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"dtyp
  • Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析 2401_87458718 3d
    VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
  • 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
    一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
  • 【论文阅读】实时全能分割模型 万里守约 论文阅读论文阅读图像分割图像处理计算机视觉
    文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。为了解决这些挑战，本文介绍了一种新方法——RMP-SAM（Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything），旨在实现实时的多功能分割。RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型
  • py之某website之music搜索接口 我不是程序员~~~~ 爬虫项目实战开发语言
    fromlxmlimportetreeimportrequestsheaders={"accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7","accept-lan
  • 10.PE导出表 蓝屏达人 PE文件结构windows
    一：定位导出表PIMAGE_NT_HEADERS->OptionalHeader->DataDirectory[0]typedefstruct_IMAGE_DATA_DIRECTORY{DWORDVirtualAddress;//导出表的RVADWORDSize;//导出表大小（没用）}IMAGE_DATA_DIRECTORY,*PIMAGE_DATA_DIRECTORY;该结构的VirtualA
  • Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读 青铜锁00 论文阅读Radar论文阅读
    DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数α2.3对比传统方法的优势3.实验验证与结果3.1实验设计3.2关键结果4.未来研究方向（实波束雷达领域）4.1挑战
  • Ubuntu 20.04 安装并使用Cursor 爱学习的小道长 AIubuntulinux运维pythonai
    1.安装1.1下载cursor官网：https://www.cursor.com/cn点击下载LINUX查看下载下来的文件：$ls~/Downloads/Cursor-0.47.8-82ef0f61c01d079d1b7e5ab04d88499d5af500e3.deb.glibc2.25-x86_64.AppImage/home/xxx/Downloads/Cursor-0.47.8-82ef0
  • AutoImageProcessor代码分析 fydw_715 Transformers人工智能
    以下是对AutoImageProcessor类的整理，按照类属性、类方法、静态方法、实例属性和实例方法分类，并对每个方法的功能进行了描述。类属性无显式定义的类属性。全局方法IMAGE_PROCESSOR_MAPPING_NAMES1.遍历IMAGE_PROCESSOR_MAPPING_NAMES字典formodel_type,image_processorsinIMAGE_PROCESSOR_MA
  • 大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？ 大模型入门教程 学习人工智能AI大模型大模型学习大模型教程AI大模型
    随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。一、基础知识准备在开始学习大模型之前，需要先掌握一些基础知识，这些知识将为后续的学
  • 【图像去噪】论文精读：CVPR 2025 | DnLUT: Ultra-Efficient Color Image Denoising via Channel-Aware Lookup Tables 十小大 图像去噪深度学习计算机视觉人工智能图像处理论文阅读论文笔记
    请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）文章目录前言Abstract1.Introduction2.Relatedworks2.1.ColorImagedenoising2.2.ReplacingCNNwithLUT3
  • 【Rust基础】使用Rust和WASM开发的图片压缩工具 勇敢牛牛_ rustwasm开发语言图片压缩
    图片压缩工具使用rust+wasm开发了一个简易版的图片压缩工具，支持JPG、PNG、GIF、WEBP等图片格式，不限制大小，无需上传图片，完全在浏览器中执行。工具地址：https://eai.coderbox.cn/image-compression实现方式JPEG对原图进行量化，通过指定质量参数，控制压缩质量。PNG同样的进行量化，并重新将rgba颜色（如果原图是rgba）调整为8位索引颜色，
  • docker避免容器中的内容被挂载的空目录覆盖(比如nginx的html目录) dockervolume
    我有一个镜像jb:1.0，镜像中/jb下有一些内容需要挂载到宿主机来dockervolumecreatejb_volumedockerrun--namejb-v/home/dcw/data:/data--mountsource=jb,target=/jb-itdjb:1.0如果想修改宿主机中的内容可以通过下面命令找到挂载的内容在宿主机的位置dockerinspectjbimage.png
  • Picgo 配置--免费图床使用 三金C_C 工具’工具使用picgo图床
    下载pigco，然后去github建一个仓库，可以命名为https://github.com/jacinli/image-hosting这是一个免费的图床方案使用了picgo+github仓库的方案可以配置CDN，强烈建议配置cdn(见最下）1.准备GitHub仓库创建仓库：登录GitHub，点击右上角的“+”号，选择“Newrepository”。给仓库取一个名字（比如image-hosting
  • AI大模型训练教程 Small踢倒coffee_氕氘氚 python自学经验分享笔记
    1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。内存：至少64GBRAM。存储：SSD存储，至少1TB。#2.2软件环境操作系统：Lin
  • Redis大key 不7夜宵 redisbootstrap数据库
    Redis大key基本概念，影响Redis大key指在Redis中存储了大量数据的键，它会对Redis的性能和内存管理产生影响。大key的定义与value的大小和元素数量有关，但这个定义并不是绝对的，而是相对的，具体取决于系统的使用场景和性能要求。大key通常有以下两种情况：Value存储占用空间大集合类型的Key中元素过多![[Pastedimage20250227151208.png]]造成的
  • Opencv之计算机视觉一 闭月之泪舞 计算机视觉计算机视觉opencvpython
    一、环境准备使用opencv库来实现简单的计算机视觉。需要安装两个库：opencv-python和opencv-contrib-python，版本可以自行选择，注意不同版本的opencv中的某些函数名和用法可能不同pipinstallopencv-python==3.4.18.65-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepipinstallopencv-
  • 计算机视觉总结 Trank-Lw 计算机视觉深度学习人工智能
    以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强，以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络
  • 景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展 景联文科技 科技人工智能数据标注
    在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。数据标注过程涉及对原始数据进行加工，通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式，从而使数据更具有意义和可解读性。数据标注的主要类型包括：图像标注：指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息，如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
  • OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南 土城三富
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块（opencv_contrib），版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提
  • OpenCV ML 模块使用指南 ice_junjun OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法，可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、K均值聚类（K-Means）和神经网络（ANN），并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。二、主要函数及类详解（一）支持向量机（SVM）：cv.ml.SVM_create()功能支持向量机（SVM）是一种强大
  • nebula graph传统使用Docker进行项目发版 boy快快长大 解决问题合集NebulaGraph数据库dockerjava容器
    nebulagraph传统使用Docker进行项目发版1.nebulagraph服务2.搭建ES集群3.注意事项3.1图数据库的启动顺序3.2模糊查询失效1.nebulagraph服务1.在测试服务器中执行如下命令dockercommit85b6e2b8xxxxxx_nebula_es:1.0.0.2执行dockerimages之后能看到新的镜像xxx_nebula_es:1.0.0.2这里将测试
  • jmeter中，上传文件的MIME类型 小han的日常 jmeterjmeter
    ‌text/plain‌：用于纯文本文件，如.txt文件。‌text/html‌：用于HTML文档，即.html文件。‌application/msword‌：MicrosoftWord文档，即.doc和.docx文件。‌image/jpeg‌：JPEG图像，对应.jpg和.jpeg文件。‌image/png‌：PNG图像，对应.png文件。‌image/gif‌：GIF图像，对应.gif文件。‌
  • `docker commit`和`docker tag` NLstudy33 dockerjava容器
    1.`dockercommit``dockercommit`是一个Docker命令，用于将一个正在运行的容器（Container）的状态提交为一个新的镜像（Image）。这类似于在版本控制系统中提交更改。作用•当你对一个容器进行了修改（例如安装了软件、修改了配置文件等），你可以使用`dockercommit`将这些更改保存为一个新的镜像。•这样，你可以基于这个新镜像创建更多的容器，而不需要重复相同
  • opencv对图像处理 syfirst1111 图像处理opencv计算机视觉
    形态学转换：基于图像形状的操作，通常在二进制图像上执行。腐蚀、膨胀：腐蚀：求局部最小值，原图高亮部分被蚕食膨胀：求局部最大值，原图高亮部分部分扩张img=cv.imread(path)kenel=np.ones((5,5),np.uint8)#创建核结构img2=cv.erode(img,kenel)#腐蚀去噪img1=cv.dilate(img,kenel)#膨胀目标增大，填充孔洞图像平滑（去噪
  • OpenCV图像处理基础2 指尖下的技术 OpenCVopencv图像处理计算机视觉
    接着上一篇OpenCV图像处理基础1继续说。图像阈值处理1、简单阈值处理ret,thresholded_image=cv2.threshold(image,thresh,maxval,cv2.THRESH_BINARY)thresh是阈值，maxval是最大值。2、自适应阈值处理thresholded_image=cv2.adaptiveThreshold(image,maxval,cv2.ADA
  • 力扣刷题-热题100题-第20题（c++、python） weixin_44505472 c++pythonleetcode
    48.旋转图像-力扣（LeetCode）https://leetcode.cn/problems/rotate-image/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked使用辅助矩阵直接创建一个新矩阵来装旋转好的矩阵，不过需要注意的是要将新矩阵的值赋值回原矩阵，在c++中是可以直接=，但python中要注意matrix[:]=matrix1才是赋值，直接=是改
  • Python报错解决：img2pdf.AlphaChannelError: Refusing to work on images with alpha channel 定星照空 python人工智能
    img2pdf.AlphaChannelError:Refusingtoworkonimageswithalphachannel-solved解决img2pdf模块不能上传含alpha通道透明度的图片的问题解决img2pdf模块PNG图片转PDF文件因alpha通道报错问题文章目录前言一、AlphaChannelError为什么出现？二、该种报错解决方法1.方法一：转化其他格式图片2.方法二：去除
  • OpenGL ES 如何渲染 16bit 图像？ 字节流动 OpenGLES3.0OpenGLES音视频图形渲染Androidc++
    未经作者（微信ID：Byte-Flow）允许，禁止转载文章首发于公众号：字节流动最近有不少读者私信问OpenGLES如何处理16bit图像（P010）？然后我直接贴给他们一段在OpenGL环境下验证过的上传16bit图像数据的代码glTexImage2D(GL_TEXTURE_2D,0,GL_R16UI,width,height,0,GL_RED_INTEGER,GL_UNSIGNED_SHORT
  • CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构 weixin_45963617 深度学习系列
    一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。毫无疑问，更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果，但仍有很大改进空间。此外，通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
  • redis学习笔记——不仅仅是存取数据 Everyday都不同 returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
    最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷）   1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)   这个方法是从red
  • SQL性能优化-持续更新中。。。。。。 atongyeye oraclesql
    1 通过ROWID访问表--索引 你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高. 2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存 3 选择最有效率的表
  • [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善 comsci JAVA虚拟机
         如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段，然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源，这对于JVM虚拟机显然是不合法的，对操作系统来讲，这样也是不合法的，但是如果是一个工程项目的确需要这样做，合同已经签了，我们又不能够这样做，怎么办呢？ 那么一个精通汇编语言的那种X客，是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢？ &n
  • lvs- real 男人50 LVS
    #!/bin/bash # # Script to start LVS DR real server. # description: LVS DR real server # #.  /etc/rc.d/init.d/functions VIP=10.10.6.252 host='/bin/hostname' case "$1" in sta
  • 生成公钥和私钥 oloz DSA安全加密
    package com.msserver.core.util; import java.security.KeyPair; import java.security.PrivateKey; import java.security.PublicKey; import java.security.SecureRandom; public class SecurityUtil {
  • UIView 中加入的cocos2d，背景透明 374016526 cocos2dglClearColor
    要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8，必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
  • mysql常用命令 香水浓 mysql
    连接数据库 mysql -u troy -ptroy 备份表 mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql 恢复表（与恢复数据库命令相同） mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql 备份数据库 mysqldump -u troy -ptroy
  • 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面 agevs JavaScriptjquerycsshtml5
    系统层面： 高可用性 所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说，可以采用两种方式，如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群，然后针对每一台服务器进行监控，一旦发生故障则从集群中移除；如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制，实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
  • 利用ant进行远程tomcat部署 aijuans tomcat
    在javaEE项目中，需要将工程部署到远程服务器上，如果部署的频率比较高，手动部署的方式就比较麻烦，可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤（http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html），但是在tomcat7以上不适用，需要修改配置，具体如下： 1.配置tomcat的用户角色
  • 获取复利总收入 baalwolf 获取
           public static void main(String args[]){         int money=200;         int year=1;         double rate=0.1; &
  • eclipse.ini解释 BigBird2012 eclipse
    大多数java开发者使用的都是eclipse，今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置，供大家参考，我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌，看官方文档，这样我们会知道问题的真面目是什么，对问题也有一个全面清晰的认识。 Overview 1、Eclipse.ini的作用 Eclipse startup is controlled by th
  • AngularJS实现分页功能 bijian1013 JavaScriptAngularJS分页
            对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下，我们的数据会比较多，无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下，我们需要把数据以页的方式来展示，同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求，那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页（Paginator）服务是很有意义的。   &nbs
  • [Maven学习笔记三]Maven archetype bit1129 ArcheType
    archetype的英文意思是原型，Maven archetype表示创建Maven模块的模版，比如创建web项目，创建Spring项目等等.   mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式，   mvn archetype   1.在LearnMaven-ch03目录下，执行命令mvn archetype:gener
  • 【Java命令三】jps bit1129 Java命令
    jps很简单，用于显示当前运行的Java进程，也可以连接到远程服务器去查看   [hadoop@hadoop bin]$ jps -help usage: jps [-help] jps [-q] [-mlvV] [<hostid>] Definitions: <hostid>: <hostname>[:
  • ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性 ronin47
    zabbix更新很快，从2009年到现在已经更新多个版本，为了使用更多zabbix的新特性，随之而来的便是升级版本，zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容 zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4：如果你升级zabbix server，客户端是可以不做任何改变，除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理（p
  • unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ brotherlamp unity自学unity教程unity视频unity资料unity
    unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ 问：unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ 答：首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎，目前对2d支持并不完善，unity 3d 目前做2d普遍两种思路，一种是正交相机，3d画面2d视角，另一种是通过一些插件，动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit，ex2d，smooth moves，sm2，
  • 百度笔试题：一个已经排序好的很大的数组，现在给它划分成m段，每段长度不定，段长最长为k，然后段内打乱顺序，请设计一个算法对其进行重新排序 bylijinnan java算法面试百度招聘
    import java.util.Arrays; /** * 最早是在陈利人老师的微博看到这道题： * #面试题#An array with n elements which is K most sorted，就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K * 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
  • 获取checkbox复选框的值 chiangfai checkbox
    <title>CheckBox</title> <script type = "text/javascript"> doGetVal: function doGetVal() { //var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
  • MySQLdb用户指南 chenchao051 mysqldb
    原网页被墙，放这里备用。 MySQLdb User's Guide Contents Introduction Installation _mysql MySQL C API translation MySQL C API function mapping Some _mysql examples MySQLdb
  • HIVE 窗口及分析函数 daizj hive窗口函数分析函数
    窗口函数应用场景： （1）用于分区排序 （2）动态Group By （3）Top N （4）累计计算 （5）层次查询 一、分析函数 用于等级、百分点、n分片等。 函数             说明 RANK()     &nbs
  • PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件 dcj3sjt126com PHPzip
    PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类，可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压，使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启，具体开启方法就不说了，不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有，如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。 一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
  • 精彩英语贺词 dcj3sjt126com 英语
    I'm always here              我会一直在这里支持你                &nb
  • 基于Java注解的Spring的IoC功能 e200702084 javaspringbeanIOCOffice
                                      
  • java模拟post请求 geeksun java
    一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。 import org.apache.http.HttpEntity ; import org.apache.http.HttpRespon
  • Swift语法之 ---- ?和!区别 hongtoushizi ?swift!
    转载自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html   Swift语言使用var定义变量，但和别的语言不同，Swift里不会自动给变量赋初始值，也就是说变量不会有默认值，所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错： var stringValue : String //
  • centos7安装jdk1.7 jisonami jdkcentos
    安装JDK1.7 步骤1、解压tar包在当前目录 [root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 步骤2：配置环境变量 在etc/profile文件下添加 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75 export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
  • 数据源架构模式之数据映射器 home198979 PHP架构数据映射器datamapper
    前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录，相较于这三种数据源架构模式，数据映射器显得更加“高大上”。   一、概念 数据映射器（Data Mapper）：在保持对象和数据库（以及映射器本身）彼此独立的情况下，在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的，简单的说，数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。 &nb
  • 在Python中使用MYSQL pda158 mysqlpython
    缘由 　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到 数据库中。 　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。 　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里 记录一下，大家共勉。 　　 python中mysql的调用 　　 百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
  • 单例模式 hxl1988_0311 java单例设计模式单件
    package com.sosop.designpattern.singleton; /* * 单件模式：保证一个类必须只有一个实例，并提供全局的访问点 * * 所以单例模式必须有私有的构造器，没有私有构造器根本不用谈单件 * * 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象 * */ /** * 虽然有锁，但是只在第一次创建对象的时候加锁，并发时不会存在效率
  • 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作 vipshichg 工作
    1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他