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神笔馬良
mr计算机视觉人工智能
问题描述:孙等人采用基于MR(Manifoldranking,流行排序)的视觉显著性目标检测方法对绿色苹果图像进行处理并生成显著图,然后通过形态学处理和边缘检测等操作实现了果实的识别。请问这句话中的流行排序是什么,原理是什么,干什么用的。显著图是什么结果,可以用来干什么?问题解答:"流行排序"(ManifoldRanking,简称MR)是一种用于图像处理和计算机视觉中的视觉显著性检测方法。它基于图
- BASNet:Boundary-aware salient object detection
Kun Li
应用算法目标检测计算机视觉
CVPR2019开源论文|BASNet:关注边界的显著性检测本文提出一种基于深度监督学习的前景提取构架BASNet,其在边缘感知上有优异的表现。https://mp.weixin.qq.com/s/fjq4UyDMN9Z9lvNZ7aNLWABASNet:Boundary-AwareSalientObjectDetection论文学习_basnet:boundary-awaresalientobj
- 实现稳定的联合显著性检测和联合目标分割
umbrellazg
算法python
1TitleTowardStableCo-SaliencyDetectionandObjectCo-Segmentation(BoLi;LvTang;SenyunKuang;MofeiSong;ShouhongDing)【IEEETransactionsonImageProcessing2022】2ConclusionThispaperpresentanovelmodelforsimultaneo
- 2024年显著性检测论文及代码汇总(1)
学不动了躺叭
深度学习目标检测计算机视觉
ACMMMDistortion-awareTransformerin360°SalientObjectDetectioncodeAbstacrt:现有的方法无法处理二维等矩投影引起的畸变。本文提出了一个基于Transformer的模型,即DATFormer。首先,引入两个畸变自适应模块。其一是畸变映射模块,预处理全局畸变特征;其二是畸变自适应注意力块,减少多尺度特征的局部畸变。然后,为利用360°
- 静态背景下运动目标检测 matlab_干货 | 视频显著性目标检测(文末附有完整源码)...
weixin_39747049
静态背景下运动目标检测matlab
显著性检测近年来引起了广泛的研究兴趣。这种日益流行的原因在于在各种视觉任务(如图像分割、目标检测、视频摘要和压缩等)中有效地使用了这些模型。显著性模型大致可分为两类:人眼注视预测和显著目标检测。根据输入类型,可进一步分为静态显著性模型和动态显著性模型。背景将CNN应用于视频显著性的第一个问题是缺乏足够大、标记密集的视频训练数据。据我所知,CNN在计算机视觉方面的成功在很大程度上归功于大规模标注图像
- 四元傅里叶显著性图-四元数-Matlab编程
zxchz
四元数四元傅里叶变换Matlab
3.基于四元傅里叶变换的显著性检测(Spatio-temporalSaliencyDetectionUsingPhaseSpectrumofQuaternionFourierTransform)定义t时刻的输入图像F(t)(t=1,2,...,T,T表示输入视频的总帧数),r(t)、g(t)、b(t)分别表示F(t)的红、绿、蓝三通道,则其独立的颜色通道R(红)G(绿)B(蓝)Y(黄)分别定义为:
- 图像分割实战-系列教程11:U2NET显著性检测实战3
机器学习杨卓越
图像分割实战计算机视觉人工智能语义分割图像分割unet
图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传U2NET显著性检测实战1U2NET显著性检测实战2U2NET显著性检测实战36、上采样操作与REBNCONVdef_upsample_like(src,tar):src=F.upsample(src,size=tar.shape[2:],mode='bilinear')
- 图像分割实战-系列教程10:U2NET显著性检测实战2
机器学习杨卓越
图像分割实战计算机视觉语义分割实例分割人工智能图像分割
图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传U2NET显著性检测实战1U2NET显著性检测实战2U2NET显著性检测实战35、残差Unet模块classRSU7(nn.Module):#UNet07DRES(nn.Module):def__init__(self,in_ch=3,mid_ch=12,out_ch=3
- 显著性检测算法学习阶段论文总结(1)
SH-ZZB
图像处理算法值得参考的显著性算法
因为本人研究方向是显著性检测,也就看了不少的显著性方面的文献。这篇博客是我对之前所看论文中一些较为经典,具有较大参考价值的论文的一个集中整理,也算是对自己学习过程的一个总结。1.GlobalContrastbasedSalientRegionDetection,Ming-mingCheng(CVPR2011)程明明的这篇基于全局颜色对比的显著性检测的论文我在上篇博客中详细介绍过,文中主要阐述了两种
- python opencv 显著图转热力图并叠加到原始图
Dr. DW
计算机视觉opencvcv深度学习图像识别
pythonopencv显著图转热力图并叠加到原始图图像分割、显著性检测通常会生成二值图或者灰度图像(mask),为了直观展示分割检测效果,通常最直接的方法就是将生成的mask基于一定透明度叠加到原始图像。本文通过pythonopencv来实现显著图转热力图并叠加到原始图,具体操作如下:1.读入分割图片和原始图片importcv2importnumpyasnpgray_img=cv2.imread
- 卷积神经网络(CNN)详解与代码实现
从0到1透视卷积神经网络的原理和应用
cnn深度学习人工智能
1.应用场景卷积神经网络的应用不可谓不广泛,主要有两大类,数据预测和图片处理。数据预测自然不需要多说,图片处理主要包含有图像分类,检测,识别,以及分割方面的应用。图像分类:场景分类,目标分类图像检测:显著性检测,物体检测,语义检测等等图像识别:人脸识别,字符识别,车牌识别,行为识别,步态识别等等图像分割:前景分割,语义分割2.卷积神经网络结构卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全
- 计算机视觉
给点.
计算机视觉人工智能
目录一、图像处理maindenoise二、Harris角点检测三、Hough变换直线检测四、直方图显著性检测五、人脸识别六、kmeansimport函数kmeanstext七、神经网络常用函数:imread----------读取图像imshow---------显示图像rgb2hsv---------RGB转HSVhsv2rgb---------HSV转RGBimhist-----------显
- 2023年显著性检测论文及代码汇总(4)
看到我请叫我去学java吖
计算机视觉人工智能深度学习机器学习
ACMMMPartitionedSaliencyRankingwithDensePyramidTransformerscodeAbstacrt:显著性排序,其重点是评估实例级别的显著性程度。本文提出分区排序范式,该范式将无序的显著性实例分区,然后根据分区之间的相关性对其进行排序。分区排序范式减轻了排序的模糊性,提高了显著性排序模型的性能。除此之外,本文引入密集金字塔Transformer,实现全局
- 2018 VALSE 视觉盛宴-总结笔记
墨三
PixelLevelImageUnderstandingQuestion:1getrideofuserannotationprocess;2learnfromweb.category-agnosticcues:1显著性检测;2边缘检测;3over-segmentation,无语义标签,类似超像素,将图像分成多个区域,区域数目不固定。(关于Deepembeddinglearning《DeepEmbe
- 【CV计算机视觉深度学习】图像分类、多目标追踪、目标检测、旋转框检测、显著性检测、姿态估计、图像超分辨等等!精度评估指标解读大全(包括含义、计算、源码等,超详细~)
weixin_46031746
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文章目录CV模型们的量化评估指标图像分类/ImageClassificationTop-1和Top-5多目标追踪/Multi-trackMOT精度指标的特性MOTAMOTPIDF1MT&ML&IDs举例说明目标追踪OPE:PrecisionPlot&SuccessPlotPrecisionPlotSuccessPlot鲁棒性评估TemporalRobustnessEvaluationSpatial
- 图像显著性目标检测
天马行空工作坊
图像显著性检测图像处理目标检测
一、概述1、定义图像显著性检测(SaliencyDetection,SD),指通过智能算法模拟人的视觉系统特点,预测人类的视觉凝视点和眼动,提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域),可以广泛用于目标识别、图像编辑以及图像检索等领域,是计算机视觉领域关键的图像分析技术。示例如图所示,左图为原图,右图为经过显著性检测算法的结果图2、方法分类显著性目标检测主要可以分为两个阶段,分别是传统尺度空间手工特
- U2NET目标显著性检测,抠图去背景效果倍儿棒
fahaihappy
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点击上方“AI搞事情”关注我们❝论文:U^2-Net:GoingDeeperwithNestedU-StructureforSalientObjectDetectionGIT:https://github.com/NathanUA/U-2-Net❞U2Net用于显著目标检测(SalientObjectDetection,SOD),目的是分割出图像中最具吸引力的目标。不同于图像识别,SOD更注重局部
- 论文阅读——Pyramid Grafting Network for One-Stage High Resolution Saliency Detection
醋酸洋红就是我
论文阅读
目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构CMGM模块解答为什么要用这两个编码器进行编码另一个写的好的参考基本信息期刊CVPR年份2022论文地址https://arxiv.org/pdf/2204.05041.pdf代码地址https://github.com/iCVTEAM/PGNet标题金字塔嫁接网络的一级高分辨率显著性检测目前存在的问题cosod用于低分辨率图片下表现良好,高分辨率下(10
- 2023年显著性检测论文及代码汇总
看到我请叫我去学java吖
计算机视觉人工智能深度学习
AAAILeNo:AdversarialRobustSalientObjectDetectionNetworkswithLearnableNoiseAbstacrt:目前很少有SOD模型对人类视觉注意力难以察觉的对抗性攻击具有鲁棒性。先前的鲁棒显著性ROSA对预分割的超像素进行重组,通过密集连接的条件随机场CRF对粗糙的显著性图进行细化。与先前工作中依赖预处理和后处理的ROSA不同,本文提出一种轻
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看到我请叫我去学java吖
目标检测计算机视觉机器学习
ACMMMRecurrentMulti-scaleTransformerforHigh-ResolutionSalientObjectDetectioncodeAbstacrt:现有的HRSOD方法没有足够大规模的数据集用于训练和评估,且会产生不完整的目标区域和不规则的目标边界。本文提出了一个新的HRS10K数据集,包含10500个2K-8K分辨率的高质量标注图像。同时,本文提出一个新的循环多尺度
- 2023年显著性检测论文及代码汇总(3)
看到我请叫我去学java吖
计算机视觉人工智能机器学习
ACMMMPoint-awareInteractionandCNN-inducedRefinementNetworkforRGB-DSalientObjectDetectioncodeAbstacrt:近年来,CNN在特征提取和跨模态交互中得到了充分的利用,但在自模态和跨模态的全局远程依赖关系建模方面仍存在不足。因此,本文引入了CNN辅助的Transformer架构,并提出了点感知交互和CNN诱导
- 使用显著性检测的可见光和红外图像的两尺度图像融合(Matlab代码实现)
长安程序猿
matlab计算机视觉人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及文献1概述文献:军事、导航和隐藏武器探测需要不同的成像模式,如可见光和红外光,以监测目标场景。这些方式提供了补充信息。为了更好地感知态势,必须将这些图像的补充信息集成到单个图像中。图像融合是将互补的源信息集成到合成图像中的
- 显著性检测数据集—学习笔记
studyeboy
显著性检测数据集
文章目录DUT-OMRONDUTSHKU-ISECSSD/CSSDSODPASCAL-S参考资料DUT-OMRON数据集包含5168张图像,最大边长为400像素,数据集中具有一个或多个显著对象和相对复杂的背景,具有眼睛固定、边界框和像素方面的大规模真实标注的数据集。论文:C.Yang,L.Zhang,H.Lu,X.Ruan,andM.-H.Yang,"Saliencydetectionviagra
- 第六章:Learning to Detect Salient Objects with Image-level Supervision——学习使用图像级监督来检测显著对象
Joney Feng
学习深度学习机器学习人工智能原型模式transformer
0.摘要深度神经网络(DNN)显著改进了显著目标检测的最新技术。然而,训练DNN需要昂贵的像素级注释。在本文中,我们利用图像级标签提供的重要线索来开发一种仅使用图像级标签进行显著性检测的弱监督学习方法。为了应对这一具有挑战性的任务,我们引入了前景推理网络(FIN)。在我们的训练方法的第一阶段,FIN与全卷积网络(FCN)一起进行图像级标签预测的联合训练。我们提出了全局平滑池化层,使得FCN能够为相
- Transformer网络学习记录——基于空间约束自注意力和Transformer的RGB-D显著性检测方法研究
fenghx258
深度学习transformer学习
基于图半监督学习和图卷积的目标分割与跟踪算法研究(wanfangdata.com.cn)只能说看不懂,记录是为了有耐心慢消化原文:网络整体为通用的编码器-解码器架构,总体上由骨干编码器、交互编码器、RGB解码器、深度解码器组成。具体来说,采用ResNet50作为骨干网络。给定一对RGB模态和Depth模态的输入图像,分别得到不同尺度的特征。为了减少参数和提高网络的性能,采用1×1卷积对降维到64。
- 显著性检测saliency detection代码实现
FrenchOldDriver
图像处理深度学习算法pythonnumpy深度学习
数学原理不具体展开直接上代码importcv2importmatplotlib.pyplotaspltsaliency=cv2.saliency.StaticSaliencyFineGrained_create()(_,sm)=saliency.computeSaliency(img)plt.imshow(sm,cmap=plt.cm.hot)就可以实现如下效果的变换也可以利用预训练模型生成mod
- 图像分割(上)
姜茶无糖
显著性检测显著性物体分割:最能引起人的视觉注意的物体区域注视点预测:通过对眼动的预测和探究探索人类视觉注意机制俩种策略的视觉注意机制:自底而上基于数据驱动的注意机制:从数据出发,与周边有较强对比度或差异,颜色,亮度,边缘等特征自上而下基于任务驱动的目标注意机制:从认知因素出发,如知识,语气,兴趣等DNN模型:由VGG网络修改而成DNN模型物体分割前景背景分割前景一般包含物体,需要交互提供初始标记G
- 【视频显著性检测】Video Salient Object Detection via Fully Convolutional Networks【论文笔记】
千草幽幽
SVideoSaliency
论文链接这篇论文非常有意思,不仅仅在于显著性,而在于数据集的生成。本文主要内容:一、提出使用神经网络做动态视觉显著性检测二、提出一种人工合成视频数据的方法。★★★★★三、在数据集上state-of-the-art,且速度更快。网络结构网络结构如图,输入单张图片经过全卷积网络输出得到静态显著性检测图,然后与下一帧的帧对结合,输入动态的全卷积网络得到最终的显著性检测图。网络结构非常清晰。视频数据的合成
- 显著性检测之Semi-Supervised Video Salient Object Detection Using Pseudo-Labels
有为少年
深度学习#显著性检测#半监督深度学习显著性检测半监督伪标签
Semi-SupervisedVideoSalientObjectDetectionUsingPseudo-Labels文章目录Semi-SupervisedVideoSalientObjectDetectionUsingPseudo-Labels主要工作主要结构Flow-GuidedPseudo-LabelGenerationModel(FGPLG)Videosalientobjectdetec
- 视频显著性检测(Video Salient Object Detection)部分论文汇总
xiongxyowo
划水
本文不保证时效性覆盖性CVPR[link][code][SLT-Net][22]ImplicitMotionHandlingforVideoCamouflagedObjectDetection[link][code][DAVSOD][19]ShiftingMoreAttentiontoVideoSalientObjectDetection[link][code][FGRNE][18]FlowGui
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
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http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/