- 图片批量去重---(均值哈希、插值哈希、感知哈希、三/单通道直方图)
ghx3110
数据/脚本处理均值算法哈希算法直方图图片去重
一、整体步骤本脚本中,关键步骤包括以下步骤:1、图片加载:脚本会遍历指定的图片目录,将所有图片加载到内存中。2、图像预处理:比较之前,通常需要对图片进行预处理,如调整大小、灰度化或直方图均衡化,以消除颜色、尺寸等因素的影响。3、相似度计算:图像相似度的衡量有很多种方法,如像素级别的差异(均方误差)、结构相似度指数(SSIM)、归一化互信息(NMI)或者哈希算法(如PCA-SIFT、BRIEF等)。
- GAN中的SSIM指标:图像质量评估的利器
这张生成的图像能检测吗
GAN系列人工智能计算机视觉算法生成对抗网络机器学习深度学习
GAN中的SSIM指标:图像质量评估的利器在生成对抗网络(GAN)的研究和应用中,如何客观地评估生成图像的质量一直是一个关键问题。传统的像素级指标如MSE和PSNR往往无法很好地反映人眼对图像质量的感知。而SSIM(StructuralSimilarityIndexMeasure,结构相似性指数)作为一种更贴近人类视觉感知的图像质量评估指标,在GAN的评估体系中发挥着重要作用。SSIM指标概述什么
- 鸿蒙开发实战之Test Kit构建美颜相机质量保障体系
harmonyos-next
一、测试体系架构通过TestKit实现三级测试覆盖:单元测试美颜算法精度验证(PSNR>30dB)内存泄漏检测(0泄漏容忍)UI自动化200+控件遍历测试(覆盖率100%)手势操作模拟(滑动/长按/多指)云真机兼容性覆盖100+华为机型(每日构建验证)Android兼容层测试(API21-30)二、关键测试实现importtestKitfrom'@ohos.testKit';//人脸关键点检测测试
- 【图像质量评价技术专题】-PSNR和SSIM
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最常见的图像评价指标-PSNR和SSIM专题介绍一、PSNR原理讲解代码讲解二、SSIM原理讲解代码讲解三、总结本文将介绍讲解学术界最常见的全参考图像质量评价指标,PSNR和SSIM,可以有效的对图像算法的保真度(Fidelity)进行评估。参考资料如下,其中代码实现的部分,博主准备参考一个GitHub开源的IQA集合实现,IQA-pytorch,大家也可以尝试用pip来安装IQA-pytorch
- 深入解析 FID:深度学习生成模型评价指标
阿正的梦工坊
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深入解析FID:深度学习生成模型评价指标前言在生成模型的研究中,如何客观、准确地评估生成图像的质量一直是深度学习领域的重要课题。传统的指标如均方误差(MSE)或峰值信噪比(PSNR)在图像生成任务中往往难以捕捉人类感知上的质量差异。因此,研究者们提出了多种更贴近视觉感知的评价方法,其中FréchetInceptionDistance(FID)因其鲁棒性和广泛适用性,成为当前生成模型评估的主流指标之
- 轻量化图像超分新范式:残差注意力网络重构超分计算逻辑
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网络重构
轻量化图像超分新范式:残差注意力网络重构超分计算逻辑一、技术原理深度剖析痛点定位当前图像超分辨率技术面临三重挑战:显存黑洞:传统残差网络堆叠导致参数量指数级增长,移动端部署时显存占用超过500MB细节丢失:常规通道注意力机制在压缩过程中丢失高频纹理信息,PSNR指标下降超过1.2dB推理延迟:典型4倍超分模型在移动端GPU的推理时间超过300ms,难以满足实时视频处理需求实现路径专利CN20241
- 【图像超分】论文复现:轻量化超分 | 频域感知Transfomer模型FreqFormer的Pytorch源码复现,跑通源码,获得指标、模型复杂度、超分结果图,架构拆解与源码对应,注释详细!
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习计算机视觉图像处理超分辨率重建人工智能pythonpytorch
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FreqFormer源码,获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、FLOPs、超分可视化结果;
- PSNR指标Pytorch实现
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能机器学习深度学习算法生成对抗网络计算机视觉
GAN模型中的PSNR指标详解1.PSNR基本概念PSNR(PeakSignal-to-NoiseRatio,峰值信噪比)是一个评估图像质量的重要指标,广泛用于衡量GAN生成图像与真实图像之间的相似度。核心思想信号:原始图像的信息噪声:生成图像与原始图像的差异峰值:图像像素的最大可能值(通常是255)PSNR值越高,表示生成图像质量越好,与原始图像越相似。2.数学公式推导MSE(均方误差)首先定义
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十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)pytorch人工智能计算机视觉深度学习图像处理python超分辨率重建
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DAT源码(DAT,DAT-2,DAT-S,DAT-light),获得与论文一致的PSNR/SSIM、P
- 【计算机视觉】三种图像质量评价指标详解:PSNR、SSIM与SAM
烟锁池塘柳0
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神经辐射场(NeRF)技术解析:3D重建与虚拟世界的未来——从算法突破到元宇宙基础设施的演进之路摘要本文通过算法演进图谱、训练流程解析、PyTorch代码实战及产业应用洞察,构建从学术创新到工程落地的完整技术框架。实验数据显示:采用InstantNeRF技术可将城市街景重建成本降低90%,基于NeRF–的模糊场景重建PSNR提升4.2dB。系统化学习人工智能网站(收藏):https://www.c
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笔者基于SD1.5进行Dreambooth训练时,发现只有Loss值,而没有其他评估标准,这真的很奇怪。不像是目标检测还有mAP,超分还有PSNR和SSIM。SD模型的评估指标FIDscore:计算生成图与原始图的距离,越小越好。CLIPscore:计算生成图与提示词之间的相关性,越大越好。
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PSNR(峰值信噪比)的定义与详解PSNR(PeakSignal-to-NoiseRatio,峰值信噪比)是一种广泛用于衡量图像/视频质量的客观指标,主要用于评估原始信号与失真信号(如压缩、噪声、伪影等)之间的差异程度。其核心思想是计算信号的最大可能功率与失真噪声功率的比值,并以分贝(dB)为单位表示。1.数学定义PSNR的公式为:PSNR=10⋅log10(MAXI2MSE)(dB)\text
- CVPR 2025 | 火山引擎获得NTIRE 视频质量评价挑战赛全球第一
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近期,在计算机视觉领域最具影响力的「国际竞赛CVPR2025NTIRE」中,火山引擎多媒体实验室团队同学组成“SharpMind”小组,在NTIRE2025Short-formUGCVideoQualityAssessmentChallenge-Track1-VQA赛道以显著优势夺冠。基于能力强大的多模态大模型,团队方案成功构建了评估精度、计算效率俱优的画质评价模型,为大模型能力的利用提供了可行参
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深度学习深度学习名称解释
本硕博都是搞机械的匠人,当然也想做一下交叉学科的东西,蹭一下人工智能的热点。虽然世界是个草台班子,但是来都来了,咱也要把这场戏演好。记得之前网上爆料有位大学生发了很多水文,对,是交叉学科的,把CS的东西用到自己的专业上。由于出名了,论文就立马受到各大网友关注,离谱的是有个SSIM(FID?越小越好)指标本来是越大越好,上界是1,结果论文列出的结果大于1。因此,水归水,打好基础还是必要的,毕竟磨刀不
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一、引言在前作《H.264和VP9视频编码质量评估》中,我们通过PSNR、SSIM等指标分析了二者在固定码率下的质量差异。本文聚焦实时应用场景的核心矛盾:在相同主观质量下,如何权衡压缩效率与编码延迟?为此,本文采用“恒定量化参数(ConstantQP)”的码率控制模式,为H.264(QP范围:0~51)和VP9(QP范围:0~63)设置等效质量档位,使用CIF(352×288)和1080P(192
- 【图像超分】论文复现:万字长文!Pytorch实现EDSR!代码修改无报错!踩坑全记录!适合各种深度学习新手!帮助你少走弯路!附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件!
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- MATLAB 均方根误差MSE、两图像的信噪比SNR、峰值信噪比PSNR、结构相似性SSIM
lingllllove
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今天的作业是求两幅图像的MSE、SNR、PSNR、SSIM.代码如下:clc;closeall;X=imread('q1.tif');%读取图像Y=imread('q2.tif');figure;%展示图像subplot(1,3,1);imshow(X);title('q1');subplot(1,3,2);imshow(Y);title('q2');%使得图像每个像素值为浮点型X=double(
- PSNR、SSIM等图像质量评估指标详解
ballball~~
CVcv图像处理图像质量评估指标
简介:个人学习分享,如有错误,欢迎批评指正。一、PSNR(PeakSignal-to-NoiseRatio)峰值信噪比1.定义PSNR是一种用于衡量两幅图像之间差异的客观指标。它主要用于评估图像压缩、传输或重建算法的效果。PSNR值越高,表示两幅图像越相似,质量损失越小。PSNR基于信号与噪声的概念,其理论基础来自信息论中的信噪比(SNR,Signal-to-NoiseRatio)。PSNR将图像
- 在Winform中报错Bitmap region is already locked.
xcagy
C#.NET开发语言c#
BitmapcurrImg=bitmap.ToMat().ToBitmap();pictureBox1.Invoke(()=>{pictureBox1.Image=currImg;});if(DateTime.Now.Second%5==0){if(lastImg!=null){Scalars=Compare_SSIM(bitmap,lastImg);label1.Invoke(()=>{labe
- SSIM 原理及公式
十橙
OpenCV计算机视觉opencvssim结构相似性
date:2022-01-1812:53什么是SSIM?StructuralSimilarity结构相似性,源自论文《ImageQualityAssessment:FromErrorVisibilitytoStructuralSimilarity》(图像质量评估:从错误可见性到结构相似性)。在SSIM被提出之前被广泛应用的是MES,因为它计算简单,物理意义明确。MSE公式:MSE=1mn∑i=0m
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不举不知物重,不试不知水深某天一位老师提出,地震剖面就是由N条地震道曲线构成。只要把每个地震道的噪声去掉,是不是效果同样好呢?这个问题实际上就是一维地震信号去噪。其实前面研究了很多二维深度学习降噪,效果都非常不错。下面先来看看二维深度学习降噪的效果。01二维深度学习降噪的效果有多好?使用自编码做有监督学习降噪,使用卷积神经网络,最好效果的PSNR达到22.94。原图,加噪声图片和去噪图片的效果是这
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torch:1.10.0+cu111pandas:1.3.3报错:定位:df=pd.DataFrame(columns=[epoch,model.sigma1.cpu().detach().numpy(),model.sigma2.cpu().detach().numpy(),model.sigma3.cpu().detach().numpy(),iter,avg_ssim,avg_psnr,mo
- 基于 Logistic 混沌映射和 Arnold 变换 的变换域水印改进算法【高级网络与信息安全技术-信息隐藏期末课程论文】
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基于Logistic混沌映射和Arnold变换的变换域水印改进算法摘要1简介1.1Arnold变换1.2Logistic混沌映射1.3DCT变换1.4PSNR和NC2方案介绍2.1人类视觉系统特性2.2水印的嵌入2.3水印的提取3实验验证3.1实验一:缩小攻击3.2实验二:放大攻击3.3实验三:jpeg压缩攻击3.4
- 超分之SRGAN官方代码解读
深度学习炼丹师-CXD
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超分之SRGAN原文解读链接文章目录1.主训练文件main.py2.自定义训练集、验证集、测试集文件data_tilis.py3.自定义GAN网络模型文件model.py4.自定义损失函数文件loss.py5.自定义评价指标SSIM文件pytorch_ssim\__init__.py6.图片测试文件test_image.py7.视频测试文件test_video.py1.主训练文件main.pyim
- OpenCV书签 #结构相似性SSIM算法的原理与图片相似性实验
有时有味
OpenCV算法Pythonopencv算法SSIM算法结构相似性python
1.介绍结构相似性(StructuralSimilarity,简称SSIM算法),主要用于检测两张相同尺寸的图像的相似度、或者检测图像的失真程度,是一种衡量两幅图像相似度的指标。定义给定两个图像x和y,两张图像的结构相似性可按照以下方式求出:结构相似性的范围为-1到1。当两张图像一模一样时,SSIM的值等于1。SSIM结构相似度指数,从图像组成的角度将结构信息定义为独立于亮度、对比度的,反映场景中
- 修复LandSat7 ETM SLC+off缺失条带
一往而深_
想做深度学习修复遥感图像,现在先试一下广泛使用的遥感专业软件envi的条带修复效果。方便以后实现不同方法的对比。整体步骤:1、地理空间数据云下载免费的遥感图像2、用landsat7slc+off的掩膜和landsat7slc+on的图像文件生成新的条带图像3、envi插件修复,输出栅格tif文件4、用arcgis将tif转换为jpg5、计算PSNR和SSIM指标详细解释:1经过了解,网上方便下载l
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六月的翅膀
Python图像处理pythonopencv计算机视觉
importcv2importnumpyasnpimportmathdefpsnr(target,ref):#将图像格式转为float64target_data=np.array(target,dtype=np.float64)ref_data=np.array(ref,dtype=np.float64)#直接相减,求差值diff=ref_data-target_data#按第三个通道顺序把三维矩
- 基于DL的人脸超分辨率(FSR)任务综述
多少学一点吧
FSR深度学习计算机视觉神经网络
一、任务描述从低分辨率的人脸图像中生成高分辨率的人脸图像。二、数据来源利用已有的高分辨率(HR)人脸图像,采用一些方法降低图像的分辨率,得到对应的低分辨率(LR)人脸图像。LR图像用于网络的训练,HR图像用于监督,网络生成的图片记为SR(superresolution),损失函数可以基于评估HR图像和SR图像之间的差异构建。三、常见的评价指标和损失函数1、评价指标:(1)PSNR(PeakSign
- 【OpenCvSharp】使用SSIM指数衡量图片相似度
gis2all
AutomatedTesting对比图片图片对比图片相似性自动化测试OpenCvSharp
在自动化测试时,经常需要截图和标准图片对比,以此判断测试是否成功,那么用什么来判断测试图片与标准图片是相似的呢?这里需要使用SSIM(StructualSimilarity,结构相似性)用来判断图片相似度目录一、SSIM二、代码实现三、测试效果一、SSIM通俗说法:简单而言,常规的图像对比算法都是基于像素整体灰度值,亮度值进行整体对比,但当两张图片色彩相近但内容不同时这些算法就会失效,而SSIM指
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发