六个核桃Lu
六个核桃Lu

‘DR-GAN: Automatic Radial Distortion RectificationUsing Conditional GAN in Real-Time‘条件GAN实时径向畸变自动矫正

这篇文章在2020年发表在IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology上

‘DR-GAN: Automatic Radial Distortion RectificationUsing Conditional GAN in Real-Time‘条件GAN实时径向畸变自动矫正_第1张图片

‘DR-GAN: Automatic Radial Distortion RectificationUsing Conditional GAN in Real-Time‘条件GAN实时径向畸变自动矫正_第2张图片‘DR-GAN: Automatic Radial Distortion RectificationUsing Conditional GAN in Real-Time‘条件GAN实时径向畸变自动矫正_第3张图片

‘DR-GAN: Automatic Radial Distortion RectificationUsing Conditional GAN in Real-Time‘条件GAN实时径向畸变自动矫正_第4张图片

你可能感兴趣的:(畸变矫正,生成对抗网络,人工智能,神经网络,深度学习,几何学)

  • 无线通信与人工智能技术与发展年度总结 Loving_enjoy 实用技巧人工智能信息与通信
    2024年，无线通信与人工智能技术取得了显著的进步和突破，这些技术的革新不仅推动了行业的数字化转型，还为全球经济的持续发展注入了新的活力。以下是对无线通信与人工智能技术在这一年发展的详细总结。####无线通信技术的飞速演进无线通信技术的历史可以追溯到19世纪末，意大利科学家马可尼成功实现无线电波传输，开启了无线通信的大门。然而，直到20世纪后期，无线通信技术才真正开始腾飞，从2G到5G不断演进，如
  • 深度学习-图像数据标注工具使用（LabelImg和BBox） AI研习图书馆 方法教程LabelImgBBox图像标注工具
    文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条：AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享，欢迎关注，共同进步~图像数据标注工具的使用教程1.LabelImgLabelImg下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg（下载源码，需要编译）Windows和Linux系统可运行软件：http://tzutalin.github.io/label
  • 探索Labelbox：打造自定义标注应用的利器！ 孔旭澜Renata
    探索Labelbox：打造自定义标注应用的利器！去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍Labelbox是一款专为企业级客户设计的高级数据标注工具。它允许用户构建自己的定制标注界面（编辑器），提供强大的API和SDK，以适应各种复杂的数据标注需求。无论你是人工智能研究者、数据科学家还是软件开发者，Labelbox都能帮助你高效、精准地处理你的数据。技术分析Label
  • 6 齐次坐标模块（homogen.rs） Source.Liu euclid库rusteuclid
    homogen.rs代码定义了一个名为HomogeneousVector的结构体，它是用于表示三维空间中的齐次向量。齐次向量常用于计算机图形学和几何学中，特别是在处理投影和变换时。下面是对这段代码的详细解释和一些关键的代码片段分析：一、homogen.rs文件源码usecrate::point::{Point2D,Point3D};usecrate::vector::{Vector2D,Vecto
  • GPU架构（1.2）--GPU SoC 中的 CPU 架构 小蘑菇二号 手把手教你学GPUSoC芯片智能电视
    目录详细介绍GPUSoC中的CPU架构1.CPU核心概述ARMCortex-A72ARMCortex-A762.多线程处理多核架构多线程支持3.任务调度任务调度器动态调度4.内存管理内存层次结构内存管理技术5.接口和通信总线接口I/O接口6.功耗和热管理功耗优化热管理7.应用实例边缘计算图形处理深度学习结语详细介绍GPUSoC中的CPU架构GPUSoC不仅集成了高性能的GPU，还集成了高性能的CP
  • matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究 老许的花开 matlab神经网络遥感反演
    采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。BP神经网络模型的预测精度在62.5%,明显高于传统统计模型的预测精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型。更多还原【Abstract】Theresearchonsalinityinversionfromr
  • 大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等） 赵钰老师 ChatGPTpython人工智能语言模型深度学习数据分析chatgpt机器学习随机森林
    目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧（最新加入思维链及逆向工程及GPTs）第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
  • 【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】 小李很执着 杂乱无章机器学习数据挖掘python人工智能语言模型
    目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍
  • 开源LLMs导览：工作原理、顶级LLM列表对比 万俟淋曦 SomeInsights人工智能AI生成式人工智能大模型LLMchatgpt大语言模型
    机器人、人工智能相关领域news/events（专栏目录）本文目录一、开源LLM是什么意思？二、开源LLM如何工作？2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM模式最好？4.1BERT4.2LLaMA(LargeLanguageModelM
  • 【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法 BILLY BILLY YOLOv8系列3d目标检测YOLO
    参考文档：https://ruhyadi.github.io/project/computer-vision/yolo3d/代码：https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开：物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算1.物体检测模型中的算法选择物体检测（ObjectDetect
  • MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering UnknownBody Recommendation人工智能
    本文是深度学习相关文章，针对《MixRec:HeterogeneousGraphCollaborativeFiltering》的翻译。MixRec：异构图协同过滤摘要1引言2前言3方法4评估5相关工作6结论摘要对于现代推荐系统来说，使用低维潜在表示来嵌入用户和基于他们观察到的交互的项目已经变得司空见惯。然而，许多现有的推荐模型主要是为粗粒度和同质交互而设计的，这限制了它们在两个关键维度上的有效性。
  • LearnLM: Improving Gemini for Learning UnknownBody LLMDaily语言模型人工智能自然语言处理
    本文是LLM系列文章，针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM：提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息，而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例，我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导，其中培训和评估示例包括描述后续模型中
  • 【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测 码银 支持向量机机器学习人工智能
    在机器学习领域，寻找最优模型参数是一个重要的步骤，它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机（SVM）和网格搜索（GridSearchCV）来预测学生的成绩，并通过调整参数来优化模型性能。数据集：公众号“码银学编程”后台回复：学生成绩-SVM前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
  • 深度学习论文: Cultivated Land Extraction from High-Resolution Remote Sensing Image mingo_敏 PaperReadingDeepLearningInstanceSegmentationpython人工智能机器学习
    深度学习论文:CultivatedLandExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImageTheWinningSolutiontotheiFLYTEKChallenge2021CultivatedLandExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImagePDF:https://arxiv.org/pdf/22
  • OpenCV中投影变换的代码实现 AI_dataloads opencv计算机视觉人工智能
    目录引言技术背景变换过程完整代码展示运行结果引言投影变换是计算机视觉和图像处理领域中常用的技术之一。它可以用于将图像从一个透视关系映射到另一个透视关系，常见的应用包括图像矫正、景深变化、以及虚拟实境的创建。本文将介绍如何使用OpenCV中的cv2.warpPerspective函数进行投影变换。技术背景投影变换的核心是使用一个3x3的变换矩阵，这个矩阵将源图像中的点映射到目标图像中的对应点。这个变
  • 【学术会议征稿-第二届生成式人工智能与信息安全学术会议（GAIIS 2025）】人工智能与信息安全的魅力 禁默 学术会议人工智能
    重要信息时间：2025年2月21日-23日地点：中国杭州官网：http://www.ic-gaiis.org简介2025年第二届生成式人工智能与信息安全将于2025年2月21日-23日在中国杭州举行。主要围绕“生成式人工智能与信息安全”的最新研究展开，紧密聚焦AI的热点和难点问题，深入剖析信息安全核心技术。生成式人工智能与信息安全的关系主要体现在以下几个方面：数据安全：生成式人工智能通常需要大量的
  • 《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》 人工智能深度学习数据挖掘
    在当今数字化时代，数据如潮水般涌来，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能（AI）技术的崛起，为解决这一难题提供了强大的工具。其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。数据分类与聚类：AI的核心技能数据分类是将数据划分到预先定义好的类别中，就像把图书馆里的书籍按照不同学科分类摆放，方便读者查找。比如在垃圾
  • 大模型开发流程及项目实战 辣椒种子 机器学习人工智能
    一、大模型开发整理流程1.1、什么是大模型开发我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。开发大模型相关应用，其技术核心点虽然在大语言模型上，但一般通过调用API或开源模型来实现核心的理解与生成，通过PromptEnginnering来实现大语言模型的控制，因此，虽然大模型是深度学习领域的集大成之作，大模型开
  • 园区智能化系统实现管理与服务的智能化转型与创新进阶 快鲸智慧楼宇管理系统 其他
    内容概要园区智能化系统的出现，标志着管理与服务向智能化转型的重要一步。这一系统不仅仅是一个技术解决方案，更是一个全面提升园区运营效率与安全性的独特工具。通过集成大数据分析、物联网和人工智能，园区智能化系统能够为各类园区如工业园、产业园、物流园、写字楼与公寓等提供切实可行的解决方案。“智能化管理不仅是未来的发展趋势，更是提升竞争力的必要手段。”在资产管理方面，智能化系统能够实时监控并优化资源的配置，
  • DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南：从零搭建智能对话系统 Coderabo pythonDeepSeekR1
    前言在人工智能技术快速发展的今天，如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力，成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程，并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。一、环境准备与基础架构1.1硬件需求推荐配置：NVIDIAGPU（RTX3090或更高）+32GB内存+50GB存储空间最低配置：CPU（支持AVX2指令集）+16GB内存+3
  • 【小白学AI系列】NLP 核心知识点（三）Word2Vec Blankspace空白 人工智能自然语言处理word2vec
    Word2Vec定义：Word2Vec是一种将单词转化为向量的技术，基于神经网络模型，它能够将单词的语义关系通过向量空间的距离和方向进行表示。通过Word2Vec，我们可以将单词从一个离散的符号转化为一个稠密的向量（一般是高维的），并且能够捕捉到单词之间的语义关系和相似性。历史来源：Word2Vec由TomasMikolov等人于2013年在谷歌提出，它迅速成为了词向量表示（wordembeddi
  • Meta首席科学家Yann LeCun预言：5年内AI架构将颠覆，当前大模型的4大核心缺陷 机器小乙 人工智能
    ✨引言：一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场，Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆（YannLeCun）抛出一个震撼观点：“当前的大语言模型（LLM）范式将在3-5年内被淘汰。”这位深度学习先驱的论断，不仅直指ChatGPT等明星产品的技术天花板，更揭示了下一代AI进化的核心路径——构建理解物理世界的“世界模型”（WorldModel）。作为Meta人工智能实验室负责人，
  • AI编程风潮下的生产力革命：从 Copilot 到 Trae 机器小乙 AI编程
    AI编程风潮下的生产力革命：从Copilot到Trae前言在人工智能飞速发展的背景下，“AI编程”已经不再是概念炒作，而逐渐成为真实可落地的开发模式。从最初的GitHubCopilot到如今字节跳动的Trae，以及各种聚焦不同场景的AI编程产品如Cursor、Bolt.new、ReplitGhostwriter等，都在加速软件研发流程。本文将结合一些常见使用场景，并通过简短代码示例，让你对AI编程
  • 【小白学AI系列】NLP 核心知识点（五）Transformer介绍 Blankspace空白 人工智能自然语言处理transformer
    TransformerTransformer是一种基于自注意力机制（Self-AttentionMechanism）的深度学习模型，首次由Vaswani等人于2017年在论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。与RNN和LSTM不同，Transformer不需要依靠序列顺序进行递归，而是通过全局注意力机制一次性处理整个输入序列，从而具备了更高的计算效率和更强的并行化能力。Tran
  • 昆虫机器人：从仿生设计到未来应用 机器小乙 机器人
    目录引言：从科幻到现实的启示仿生昆虫机器人：技术突破与功能解析应用场景：农业与灾后救援的革新技术难点：微型机器人研发的挑战未来趋势：智能化与群体协作的潜力总结：昆虫机器人技术的广阔前景1.引言：从科幻到现实的启示还记得阿西莫夫的《奇幻之旅》吗？科学家通过微型潜艇进入人体进行探险，这种场景曾是科幻迷的梦想。如今，随着人工智能和仿生设计的发展，这些奇思妙想正在逐步成为现实。最近，《科学机器人》期刊的一
  • 【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切 大名顶顶 人工智能人工智能AIDeepSeek程序员计算机编程开源
    我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获：DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型（LLM）研究领域正在迅速发展，每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
  • Day31-【AI思考】-深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南 一个一定要撑住的学习者 #AI深度思考学习方法人工智能
    文章目录深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南**一、影子跟读法（Shadowing）——听力突破核武器****二、番茄工作法（Pomodoro）——时间管理手术刀****三、费曼技巧（FeynmanTechnique）——知识内化加速器****四、康奈尔笔记（CornellNotes）——信息处理引擎**效能倍增组合技常见问题解决方案深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南
  • 【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构 xiaoli8748_软件开发 人工智能
    以下是DeepSeek技术架构的详细介绍：1.混合专家架构（MoE）DeepSeek-V3采用了混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）架构，这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征。具体配置如下：层数：61层，其中58层为MoE层。专家数量：每层有257个专家（1个共享专家+256个路由专家），整个模型共有14,906个专家。激活机制：每个Token激活9个专
  • Chrome浏览器删除网站cookies的解决方案 爱编程的喵喵 Windows实用技巧chromecookiecookies
      大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了Chrome浏览器删除网站cooki
  • 当区块链遇见AI：智能合约如何驱动下一代 DApps 威哥说编程 人工智能区块链ai
    随着区块链技术和人工智能（AI）在各自领域的迅速发展，二者的结合逐渐成为了推动未来技术创新的重要力量。特别是在去中心化应用（DApps）领域，区块链与AI的结合有可能彻底改变我们对智能合约、数据处理、决策制定等方面的理解。智能合约（SmartContracts）作为区块链的核心组成部分，能够在无信任环境下自动执行合同条款。而AI则能赋予智能合约“自主学习”和“智能决策”的能力，使得DApps的功能
  • jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍 107x jsjquerykeydownkeypresskeyup
    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 JavaScriptAngularJSPromise
    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 JavaScriptext
    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 javaspringAOP
    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 javanetty
    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 filterlistenerservelt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 linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2106082 简介       sed 是一种在线编辑器，它一次处理一行内容。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾
  • 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 .netC#asp.nethovertreewebform
    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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他