- opencv轮廓近似,模板匹配
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理领域,轮廓近似和模板匹配是两种非常关键的技术,它们广泛应用于计算机视觉、图像分析和图像识别等多个方面。本文将详细介绍如何使用OpenCV库进行轮廓近似和模板匹配,并给出具体的代码示例。一、轮廓近似(ContourApproximation)轮廓近似是指将图像中的轮廓逼近成由直线段组成的多边形或其他简单形状,以减少轮廓的复杂度和数据量。OpenCV提供了cv2.approxPolyDP()
- 数字图像处理 - 形态学腐蚀
HelloZEX
数字图像处理C++图像处理opencv形态学处理
一、理论与概念讲解——从现象到本质1.1形态学概述形态学(morphology)一词通常表示生物学的一个分支,该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理中指的形态学,往往表示的是数学形态学。下面一起来了解数学形态学的概念。数学形态学(Mathematicalmorphology)是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括:二值腐蚀和膨胀、
- 线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
科学的N次方
人工智能线性代数cnn人工智能
案例:深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像识别领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一个广泛应用深度学习模型,它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积,就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
- 2020-04-04
奋斗中的小强
SAN:Scale-AwareNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionAerialImages高分辨率航空图像具有广泛的应用,如军事探索和城市规划。语义分割是高分辨率航空图像分析中广泛使用的一种基本方法。然而,高分辨率航空影像地物具有尺度不一致的特征,这一特征往往会导致预测结果的不确定性。为了解决这个问题,我们提出了一个新的尺度感知模块(SAM
- MATLAB图像拼接算法及实现
程序员小溪
算法matlab计算机视觉MATLAB人工智能
图像拼接算法及实现(一)论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要:图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像
- DDE红外图像增强
烟雨_潇潇
一直忙于手上的工作,没有及时总结,今天抽几分钟时间,将最近DDE红外图像增强的试验结果分享下。具体的实现过程,会在后面的博文中进行详细的说明、论证。有车的照片没白天所拍照片,其余2张为晚上8点所拍照片,另因工作需要,先进行算法部分,两点校正和盲元填充放后面做,且手上探测器库存4年之久,光学镜头也不是特别好,所以图片中盲元较多。从图像分析,以图片中倒车的车为例,细节纹理非常明显,结果表明4x4的cl
- OpenCV中的边缘检测技术及实现
superdont
计算机视觉opencv人工智能计算机视觉python矩阵图像处理经验分享
介绍:边缘检测是计算机视觉中非常重要的技术之一。它用于有效地识别图像中的边缘和轮廓,对于图像分析和目标检测任务至关重要。OpenCV提供了多种边缘检测技术的实现,本博客将介绍其中的两种常用方法:Canny边缘检测和Sobel边缘检测。理论介绍:1.Canny边缘检测:Canny边缘检测是一种经典的边缘检测算法,它被广泛应用于图像处理领域。该方法结合了多个步骤,包括高斯滤波、计算梯度、非最大值抑制和
- 六、图像的几何变换
云峰天际
计算机视觉人工智能opencv人工智能计算机视觉
文章目录前言一、镜像变换二、缩放变换前言在计算机视觉中,图像几何变换是指对图像进行平移、旋转、缩放、仿射变换和镜像变换等操作,以改变图像的位置、尺寸、形状或视角,而不改变图像的内容。这些变换在图像处理、模式识别、机器人视觉、医学影像处理等领域具有广泛的应用。通过图像几何变换,可以实现图像的校正、配准、增强和重建等功能,为后续的图像分析和理解提供了重要的基础。一、镜像变换水平镜像(水平翻转)其原理是
- Mamba-UNet:用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络
AI浩
高质量人类CV论文翻译深度学习人工智能计算机视觉
摘要在医学图像分析的最新进展中,卷积神经网络(CNN)和视觉转换器(ViT)都取得了显著的基准成绩。前者通过其卷积操作在捕获局部特征方面表现出色,而后者则通过利用自注意力机制实现了出色的全局上下文理解。然而,这两种架构在有效建模医学图像中的长距离依赖关系时都存在局限,这对于精确分割至关重要。受到Mamba架构的启发,该架构因其处理长序列和全局上下文信息的能力以及作为国家空间模型(SSM)的增强计算
- python 人脸检测器
laocooon523857886
计算机视觉opencv图像处理
importcv2#加载人脸检测器关键文件haarcascade_frontalface_default.xmlface_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')#读取图像分析图片ren4.pngimage=cv2.imread('ren4.png')gray=cv2.cvtColor(image,cv
- 课程大纲:图像处理中的矩阵计算
superdont
计算机视觉图像处理矩阵人工智能
课程名称:《图像处理中的矩阵计算》课程简介:图像处理中的矩阵计算是图像分析与处理的核心部分。本课程旨在教授学员如何应用线性代数中的矩阵计算,以实现各种图像处理技术。我们将通过强调实际应用和实践活动来确保学员能够理解和掌握这些概念。课程大纲:第1章:矩阵计算基础矩阵及其表示方式矩阵四则运算单位矩阵和逆矩阵矩阵的转置线性系统和矩阵的求解(高斯消元法)第2章:图像表示和颜色空间数字图像的矩阵表示灰度图像
- 基于拉普拉斯金字塔的高分辨率眼底图像视网膜血管实时分割matlab仿真
fpga和matlab
MATLAB板块2:图像-特征提取处理拉普拉斯金字塔高分辨率眼底图像视网膜血管实时分割matlab
目录1.拉普拉斯金字塔原理2.基于拉普拉斯金字塔的血管分割方法3.MATLAB程序3.实验结果与分析视网膜血管分割是眼底图像分析中的关键步骤,对于诊断视网膜病变等眼部疾病具有重要意义。本文提出了一种基于拉普拉斯金字塔的高分辨率眼底图像视网膜血管实时分割方法。该方法首先利用拉普拉斯金字塔对眼底图像进行多尺度分解,然后在不同尺度上提取血管特征,并通过融合多尺度信息实现血管的精确分割。眼底图像是诊断眼部
- Ps:统计
MediaTea
Ps菜单:文件/脚本/统计Scripts/Statistics统计Statistics脚本命令提供了一种高效的方法来处理和分析大量图像,使用户能够自动执行复杂的图像分析任务,并在多个图像间应用统计学方法。这个功能极大地扩展了Photoshop在科学研究、图像编辑和其他领域的应用潜力。◆◆◆使用方法与技巧相对于“将文件载入堆栈”脚本命令,“统计”脚本命令不仅可以将多个图像文件载入为同一文档中的不同图
- Coreline Soft x Incredibuild
Incredibuild
C++DevOpsc++devopswindows
关于CorelineSoftCorelineSoft是一家专注于先进医疗人工智能成像软件技术的上市公司,致力于提高疾病诊断的准确性和效率。Corelinesoft成立于2012年,总部位于韩国首尔,目前CorelineSoft业务已向全球范围内扩展,在德国法兰克福和美国乔治亚州亚特兰大设有办事处。CorelineSoft的核心旗舰产品是AVIEW,一款创新性的人工智能技术驱动的医疗图像分析软件。A
- OpenCV 笔记(19):霍夫直线检测
Java与Android技术栈
opencv笔记计算机视觉人工智能
1.霍夫空间和霍夫变换1.1霍夫空间霍夫空间(Houghspace)是一种用于图像分析的特征空间,用于描述图像中具有相同形状的线段或曲线。霍夫空间是指将图像空间中的点映射到参数空间后形成的空间。参数空间的维度由形状的描述参数的个数决定。例如,对于直线检测,参数空间的维度为2,其中一个维度表示直线的斜率,另一个维度表示直线的截距。对于圆检测,参数空间的维度为3,这三个参数分别是圆心坐标和圆的半径。霍
- 机器学习系列——(十九)层次聚类
飞影铠甲
机器学习机器学习聚类人工智能
引言在机器学习和数据挖掘领域,聚类算法是一种重要的无监督学习方法,它试图将数据集中的样本分组,使得同一组内的样本相似度高,不同组间的样本相似度低。层次聚类(HierarchicalClustering)是聚类算法中的一种,以其独特的层次分解方式,在各种应用场景中得到广泛应用,如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。一、概述层次聚类算法主要分为两大类:凝聚的层次聚类(AgglomerativeHie
- 机器学习系列——(十七)聚类
飞影铠甲
机器学习机器学习聚类人工智能
引言在当今数据驱动的时代,机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中,聚类作为机器学习领域的一个重要分支,广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用,为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类?聚类是一种无监督学习(UnsupervisedLearning)技术,它的目标是将相似的对象分组到一起,形成簇(Cluster)。与有监督学习
- 二值图像分析:轮廓形状逼近与拟合
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OpenCV与Qt轮廓逼近
二值图像分析:轮廓形状逼近与拟合1.二值图像轮廓逼近1.1轮廓逼近函数1.2轮廓逼近算法原理分析2.代码实践3.最小外接圆拟合4.最大内接圆拟合4.1点轮廓位置测试函数4.2获取轮廓最大内接圆1.二值图像轮廓逼近1.1轮廓逼近函数在[二值图像分析:二值图像轮廓提取],通过findContours()函数可以找到二值图像中的轮廓信息。对图像二值图像的每个轮廓,OpenCV提供了一个函数approxP
- 图像处理入门:OpenCV的基础用法解析
kadog
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图像处理入门:OpenCV的基础用法解析引言OpenCV的初步了解深入理解OpenCV:计算机视觉的开源解决方案什么是OpenCV?OpenCV的主要功能1.图像处理2.图像分析3.结构分析和形状描述4.动态分析5.三维重建6.机器学习7.目标检测OpenCV的应用场景OpenCV的安装基本图像操作图像的读取与显示图像的基本信息图像的保存图像处理技巧图像转换边缘检测特征检测与匹配引言OpenCV(
- Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer forMedical Image Segmentation(用于医学图像分割的纯U型transformer)
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
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本文的翻译是参考的:[Transformer]Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentation_unet-likepuretransformer-CSDN博客方便自己学习摘要:在过去的几年中,卷积神经网络(cnn)在医学图像分析方面取得了里程碑式的进展。特别是基于u型结构和跳跃连接的深度神经网络在各种医学图像任务中得到了广泛
- [AIGC] 计算机视觉(CV)技术的优势:
程序员三木
AIAIGC计算机视觉人工智能
计算机视觉(CV)技术的优势:高效性:计算机视觉技术可以快速地处理大量的图像和视频数据,比人类更高效。它可以在短时间内完成复杂的图像分析和对象识别任务。可靠性:相对于人类,计算机视觉技术可以提供更加准确和一致的结果。它可以消除人为因素的干扰,从而提高数据处理和分析的可靠性。自动化:计算机视觉技术可以实现自动化的图像处理和分析,无需人工干预。这可以大幅度提高工作效率,并减少人力成本。大规模处理:计算
- OpenCV4图像处理--二值图像联通组件扫描
Mzcc_bbms
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联通组件扫描图像联通组件标记概念扫描联通组件的常见算法思考图像联通组件标记概念图像联通组件(CCL)四领域与八领域扫描联通组件的常见算法概念联通组件标记算法(connectedcomponentlabelingalgorithm)是图像分析中最常用的算法之一,算法的实质是扫描二值图像的每个像素点,对于像素值相同的而且相互连通分为相同的组(group),最终得到图像中所有的像素连通组件。扫描的方式可
- 小目标识别方法
LittroInno
人工智能目标识别
小目标识别是计算机视觉和人工智能领域中的一个重要研究方向,主要关注于如何有效地从图像或视频中识别尺寸较小、分辨率低的目标。这一任务在军事侦察、遥感图像分析、无人机监控、医学成像等多个领域有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展,小目标识别的研究也取得了显著的进步。小目标识别面临的挑战主要包括目标尺寸小、易受背景干扰、目标特征不明显等问题。为了解决这些问题,研究者们提出了多种基于人工智能的方法,尤其是
- 数字图像处理 阮秋琦 期末复习 #1 绪论及正交变换
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数字图像处理学计算机视觉人工智能
考试范围:第三章图像处理中的正交变换第四章图像增强第五章图像编码第六章图像复原第八章图像分析绪论图像是一种数据结构,笼统来说是一个二维矩阵,每一个点的信息共同组成了视觉平面数字图像处理的方法根据上文,数字图像处理的第一种方案是空域法,因为它们是在图像的空间域(spatialdomain)中操作的。空域是指图像的像素空间,也就是图像中每个像素的位置和像素值的空间布局。因此,空域法是直接在图像的原始表
- OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解(图文解释 附源码)
showswoller
数据分析与可视化计算机视觉opencv图像处理计算机视觉人工智能python
需要源码和图片集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、OpenCV简介在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常用图像处理函数库,采用C/C++语言编写,可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上,能够快速的实现一些图像处理和识别的任务OpenCV还提供了Java、Python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用,从而使得图像处理和图像分析变
- 深度学习实验-3d医学图像分割
桶的奇妙冒险
深度学习3d人工智能
实验四基于nnU-Net模型的3D医学图像分割实验一、实验介绍腹部多器官分割一直是医学图像分析领域最活跃的研究领域之一,其作为一项基础技术,在支持疾病诊断,治疗规划等计算机辅助技术发挥着重要作用。近年来,基于深度学习的方法在该领域中获得了巨大成功。本实验数据集为多模态腹部分割数据集(AMOS),一个大规模,多样性的,收集自真实临床场景下的腹部多器官分割基准数据。本实验在百度飞桨平台上采用nnU-N
- 图像的拉普拉斯变换实现
SimpleLearing
opencv人工智能计算机视觉
拉普拉斯变换1.简介拉普拉斯变换是一种用于增强图像中的高频细节的图像处理操作。它对图像进行二阶微分,强调了图像中的边缘和细节信息。在拉普拉斯变换后的图像中,边缘通常会显得更加清晰,从而有助于图像分析和特征提取。2.原理拉普拉斯变换的原理是通过对图像进行二阶微分来突出图像中的高频细节。它可以使用卷积操作来实现,通常使用拉普拉斯核(3x3矩阵)进行卷积。具体而言,对于灰度图像,拉普拉斯变换的表达式为:
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近日,韶关市一高层住宅楼突发火灾,幸亏及时得到控制,未造成重大伤亡。这一事件再次提醒我们,高层建筑的火灾安全不容忽视。针对这一问题,北京富维图像公司的FIS智能图像识别系统显得尤为重要。FIS系统利用已部署的监控相机,通过先进的图像分析技术,可以实时监测和识别烟雾和明火。一旦检测到火灾迹象,系统会立即发出警报,使得居民和消防人员能迅速做出反应,有效避免悲剧的发生。这一系统在国内的评价极高,特别是在
- 上海黄浦区中山东二路一建筑发生火灾 富维图像烟火识别助力安全
北京富维图像5369
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近日,上海黄浦区中山东二路一幢建筑发生火灾,所幸未造成重大伤亡。这一事件再次提醒我们,城市中的火灾安全不容忽视。为此,北京富维图像公司推出的FIS智能图像识别系统成为了这一问题的关键解决方案。FIS系统通过已安装的监控相机,运用先进的图像分析技术,能够实时监测烟雾或明火的出现。一旦发现火灾征兆,系统将立即发出警报,使得相关人员能迅速采取行动,有效防止火势蔓延。通过测评发现产品的优势。烟火识别系统的
- 分段息肉数据库Kvasir-SEG介绍和下载
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深度学习人工智能深度学习kvasir-seg胃肠道息肉
Kvasir-SEGKvasir-SEG是胃肠道息肉图像和相应分割掩模的开放访问数据集,由医生手动注释,然后由经验丰富的胃肠病学家验证。翻译过来是逐像素图像分割,它是医学图像分析中一项要求很高的任务。很难找到具有相应分割掩模的带注释的医学图像。在这里,我们介绍Kvasir-SEG。它是胃肠道息肉图像和相应分割掩模的开放访问数据集,由经验丰富的胃肠病学家手动注释和验证。这项工作对于研究人员将来重现结
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
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Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
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- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
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//一、用直接插入排
- 我的软件
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我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
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awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
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- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
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PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
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安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
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linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
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三.查看硬盘:
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linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
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变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
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import org.hibernate.Hibernate;
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import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
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- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
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其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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