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图像处理大大大大大牛啊
图像处理opencv实战代码讲解opencvsiftc++opencv4特征点
c++opencv4.3sift匹配main.cppintmain(){vectorkeypoints1,keypoints2;Matimg1,img2,descriptors1,descriptors2;intnumF
- 特征点提取与匹配原文论文下载
长沙有肥鱼
视觉SLAM十四讲计算机视觉
ORB原文下载链接:(PDF)ORB:anefficientalternativetoSIFTorSURFSIFT原文下载链接:https://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdfSURF原文下载链接:https://www.cs.jhu.edu/~misha/ReadingSeminar/Papers/Bay08.pdfORB和AKAZE对比论文下载链接:h
- Python计算机视觉编程——第二章 局部图像描述子
adchloe
python计算机视觉开发语言
目录1Harris角点检测器2SIFT2.1兴趣点2.2描述子2.3检测兴趣点2.4匹配描述子1Harris角点检测器Harris角点检测算法是简单的角点检测算法,主要思想是,如果像素周围显示存在多于一个方向的边,认为该点为兴趣点,称为角点。把图像域中点x上的对称半正定矩阵Mr=Ml(x)M_{r}=M_{l}(\mathbf{x})Mr=Ml(x)定义为:M1=∇I ∇IT=[IxIy][IxI
- opencv “未声明的标识符:SurfFeatureDetector”问题解决办法
adsdriver
Opencv学习点滴opencv特征点检测未声明的标识符SurfFeaturDetector
在VS中使用opencv2.4.X版本的时候,如果使用SurfFeatureDetector(或者SiftFeatureDetector)做特征点检测的时候,按照官方文档上的示例代码include头文件为:opencv2/features2d/features2d.hpp,则会出现如下报错:errorC2065:“SurfFeatureDetector”:未声明的标识符。1、实际上2.4.X版本的
- 基于Python-OpenCV的角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测
童鸢
pythonopencv开发语言
目录概要一、角点检测1.Harris角点检测2.Shi-Tomas算法3.SIFT算法4.FAST算法概要本博客梳理了几种常见的**角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测**算法,本博客只关注代码,不关注每种算法的原理。一、角点检测常见的角点检测方法有Harris角点检测、Shi-Tomas算法角点检测、sift算法角点检测、fast角点检测、ORM算法角点检测。1.Harris角点检测impor
- 05基于卷积神经网络-支持向量机(自动寻优)CNN-SVM数据分类算法
机器不会学习CSJ
cnn支持向量机分类人工智能
CNN原理卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征,从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中,图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器,如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
- R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN实现
今 晚 打 老 虎
面试之CV基础知识深度学习点滴
R-CNN:传统的目标检测算法:使用穷举法(不同大小比例的滑窗)进行区域选择,时间复杂度高对提取的区域进行特征提取(HOG或者SIFT),对光照、背景等鲁棒性差使用分类器对提取的特征进行分类(SVM或Adaboost)R-CNN的过程:采用SelectiveSearch生成类别独立的候选区域使用AlexNet来提取特征,输入是227*227*3,输出是4096将4096维的特征向量送入SVM来分类
- 03-堆排序(Heap Sort)
ducktobey
堆排序(HeapSort)结合上一讲的内容,发现选择排序可以使用堆排序来进行优化。所以堆排序可以认为是对选择排序的一种优化。因为利用堆来获取最大值时,发现与选择排序时做的事情差不多。堆排序的执行流程如下对序列进行原地建堆(heapify)重复执行以下操作,直到堆的元素数量为1交换堆顶元素与尾元素堆的元素减1对0位置进行一次siftDown操作假设现在得到的数据如下将这些数据进行原地建堆后,得到的结
- Verilog刷题笔记25
十六追梦记
笔记
题目:You’realreadyfamiliarwithbitwiseoperationsbetweentwovalues,e.g.,a&bora^b.Sometimes,youwanttocreateawidegatethatoperatesonallofthebitsofonevector,like(a[0]&a[1]&a[2]&a[3]…),whichgetstediousifthevect
- 图像搜索和分类
顽皮的石头7788121
基于内容的搜索检索在视觉上具有相似性的图像,在图像数据库中返回具相似颜色、纹理和物体以及场景的图像。视觉单词通常通过特征描述子(SIFT)等结合聚类算法得到聚类质心。用视觉单词直方图来表示一个图像。图像索引根据图像特征分别建立索引,以索引的方式搜索图像。图像分类图像分类算法类似,提取关键特征,以机器学习方法进行分类
- Airtest使用的图像识别算法识别比较慢解决办法,改变算法的运算顺序或者指定一种算法,提高Airtest图像识别效率
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Airtest使用的图像识别算法识别比较慢解决办法,改变算法的运算顺序或者指定一种算法,提高Airtest图像识别效率调整Airtest图像识别算法的使用顺序fromairtest.core.settingsimportSettingsasST#调整Airtest图像识别算法的使用顺序ST.CVSTRATEGY=["mstpl","tpl","sift","brisk"]指定一种算法(mstpl算
- 数字图像处理(实践篇)四十三 OpenCV-Python 使用SURF算法检测图像上的特征点的实践
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数字图像处理(入门篇实践篇综合篇)python数字图像处理计算机视觉OpenCV
目录一SURF算法概述1积分图2SURF算法3SIFT与SURF二涉及的函数三实践一SURF算法概述
- 质数筛—欧拉筛,一步一步的剖析
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算法
本篇我们来一点点剖析欧拉筛算法首先贴上完整代码(以封装成函数的形式呈现),n为要求质数的范围#defineN10000000longlongzs[N]={0},size=0;charnotzs[N]={1,1};voidEuler_sift(intn){for(inti=2;in)break;notzs[zs[j]*i]=1;if(i%zs[j]==0)break;}}}欧拉筛的时间复杂度为o(n
- CVPR 2023: SFD2 Semantic-Guided Feature Detection and Description
结构化文摘
sketchui分层架构
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.特征提取方法:手工特征:这些是手动设计的特征,例如SIFT、SURF、ORB等,它们依靠手工制作的描述符来表示图像块。它们通常速度快且计算效率高,但可能无法捕捉场景的全部复杂性。学习特征:这些特征是使用深度学习技术(例如卷积神经网络(CNN))从数据中自动学习的。它们可以捕捉像素之间更复杂的关系,并有可能获得更好的性能,但计算成本可能很高。语义
- Opencv学习笔记——特征匹配
纸箱里的猫咪
Opencv学习笔记opencv计算机视觉学习
文章目录Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配随机抽样一致算法(Randomsampleconsensus,RANSAC)单应性矩阵Brute-Force蛮力匹配 通过SIFT算法可以得到图像关键点,通过比较两张图像的关键点,也就是比较关键点向量之间的差异,Brute-Force蛮力匹配通过比较特征向量,离得最近的特征向量也就是最相似的。默认的是用归一化的欧氏距离。bf=cv2.
- 如何过滤离线logcat日志文件?
helloworld1238888
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1.需求:HowdidAndroidStudioLogcattoreadthefileswhichhavesaveinlogcat?IsavedsomelogsandwouldliketoopenthemwithAndroidStudio-Logcatinterfaceandbeabletoseethecoloursandapplysomefiltersjustasifthephonewascon
- 02神经网络的学习及代码实现
我闻 如是
神经网络学习人工智能
“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。引入损失函数指标,学习的目的是以该损失函数为基准,找出尽可能小的损失函数的值。1、从数据中学习从数据中学习规律,模式,避免人为介入。先从图像中提取特征量,再用机器学习技术学习这些特征量的模式。常用的特征量包括SIFT、SURF和HOG等,使用特征量将图像数据转换为向量,然后对转换后的向量使用SVM、KNN等分类器进行学习。这种方法也需要人工设计特
- R-CNN阅读笔记
tang-0203
R-CNN系列文章R-CNN阅读笔记目标检测VOC
原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029作者:hjimce一、相关理论过去十年在许多视觉识别任务中主要流行的是SIFT与HOG(这两种方法都是基于图像中梯度方向直方图的特征提取方法),但在过去十年中的进步非常缓慢。R-CNN是第一次将CNN用到目标检测领域上来的算法。(待确认)本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典pap
- 12.2 关键点提取——SIFT
YANQ662
7.数据处理计算机视觉人工智能
一、理论文章看了以下博文:Sift中尺度空间、高斯金字塔、差分金字塔(DOG金字塔)、图像金字塔-CSDN博客该文章对SIFT写的很详细,所以在这里我直接抄过来作为笔记。如果以后作者变为付费文章可以提醒我删除。1.图像金字塔图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构,通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式,生成N个不同分辨率的图像。把具有最高级别分辨率的图像放在底部,以金字塔形状排列,往上是一系列
- 计算机视觉-PCV包、Vlfeat库、Graphviz库的下载安装配置及问题解决(使用anaconda3 & python 3.8.5)
yt_0618
python开发语言
目录一、PCV包配置二、Vlfeat配置三、在PCV包的sift.py文件中对路径进行修改四、以上步骤所需注意的错误五、Graphviz配置一、PCV包配置1.下载PCV包,点开网址直接下载安装包(不用解压),下载之后将安装包放在任意目录位置https://codeload.github.com/Li-Shu14/PCV/zip/masterhttps://codeload.github.com/
- Queue集合之PriorityBlockingQueue详解
乐乐Java路漫漫
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集合系列文章文章目录集合系列文章前言1、PriorityBlockingQueue是什么?2、查看类图接口3.源码解析3.1构造器3.2offer操作3.2.1扩容3.2.2建堆算法3.2.3图文解释3.3poll操作3.3.1dequeue出队源码3.3.2siftDownComparable堆调整源码总结前言1、PriorityBlockingQueue是什么?集合中无界优先队列priorit
- 数字图像处理(实践篇)四十一 OpenCV-Python 使用sift算法检测图像上的特征点实践
Jackilina_Stone
数字图像处理(入门篇实践篇综合篇)pythonOpenCV数字图像处理计算机视觉
目录一涉及的函数二实践2004年,D.Lowe在论文DistinctiveImageFeaturesfromScale-InvariantKeypoints中提出了一种新算法,即尺度不变特征变换(SIFT),该算法提取关键点并计算其描述符。SIFT提取图像的局部特征,在尺度空间寻找极值点,并提取出其位置尺度和方向信息。SIFT算法所查找的关键点都是一些十分突出,不会因光照仿射变换和噪声等因素而变换
- [opencvsharp]C#基于Fast算法实现角点检测
FL1623863129
C#算法
角点检测算法有很多,比如Harris角点检测、Shi-Tomas算法、sift算法、SURF算法、ORB算法、BRIEF算法、Fast算法等,今天我们使用C#的opencvsharp库实现Fast角点检测【算法介绍】fast算法Fast(全称Featuresfromacceleratedsegmenttest)是一种用于角点检测的算法,该算法的原理是取图像中检测点,以该点为圆心的周围邻域内像素点判
- [C#][opencvsharp]opencvsharp sift和surf特征点匹配
FL1623863129
C#人工智能机器学习算法
SIFT特征和SURF特征比较SIFT特征基本介绍SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)特征检测关键特征:建立尺度空间,寻找极值关键点定位(寻找关键点准确位置与删除弱边缘)关键点方向指定关键点描述子建立尺度空间,寻找极值工作原理构建图像高斯金字塔,求取DOG,发现最大与最小值在每一级构建的高斯金字塔,每一层根据sigma的值不同,可以分为几个待级,最少有4个。关
- 【知识---图像特征提取算法--尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)原理、特点、应用场合及代码】
fyc300
算法计算机视觉图像处理人工智能ubuntu
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、尺度不变特征变换(Scale-InvariantFeatureTransform,SIFT)原理:二、尺度不变特征变换的特点:三、尺度不变特征变换的不足:四、尺度不变特征变换的应用场合:五、尺度不变特征变换的代码示例:总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务,它有助于将图像转换为可用于分析和识别的数值表示。
- 计算机视觉的基本概念和技术有哪些?
shanshan2099
计算机视觉人工智能
计算机视觉是一种让计算机能够“看”和理解图像和视频的技术。以下是一些基本的计算机视觉的概念和技术:图像处理:这是计算机视觉的基础,包括图像的基本操作,如滤波、边缘检测、色彩空间转换等。特征提取:这是从图像中提取有用信息的过程,例如SIFT、SURF、HOG等。目标检测和识别:这是识别图像中特定对象的过程,例如使用Haar级联、R-CNN、YOLO等技术。深度学习:这是一种强大的机器学习技术,被广泛
- 第七讲 视觉里程计(特征点法)
mjwz5294
前段的作用就是‘估算运动’,后段的作用的对前段的结果进行优化统一。前端根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动信息,作为后端的初始值。前端的实现,根据是否需要提取特征点,分为特征点法和直接法。一、特征点法:1、图像特征是一组与计算任务相关的信息,计算任务取决于具体的应用2、特征点在相机移动后能够保持稳定3、特征点性质:可重复性、可区别性、高效率、本地性4、关键点、描述子5、SIFT特征、FAST关键
- 图像处理常用算法介绍
竹叶青lvye
程序员的数学图像处理计算机视觉人工智能
此篇简单回顾下图像处理领域常用到的一些算法,这边只对每个知识点重要的点做一些记录,便于快速的知其形,会其意。一.SIFT(Scale-Invariantfeaturetransform)特征重点是了解DOG(DifferenceofGaussian)高斯差分图像是如何生成的,以及求取关键点,求取关键点的主方向,并以此主方向来做坐标系,梯度方向和梯度幅值按新的坐标系进行计算,构造一个特征向量描述子。
- Opencv C++ SIFT特征提取(单图像,多图像)+如何设置阈值+如何对文件夹进行批处理+如何设置掩膜裁剪影像
海棠RS
OpenCV-工程向opencv人工智能计算机视觉c++
一、何谓SITF特征提取,它有什么作用?SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取算法。由DavidLowe于1999年首次提出,它是一种非常有效的局部特征描述符,具有尺度不变性、旋转不变性和对部分遮挡的鲁棒性。SIFT特征提取的主要步骤包括:尺度空间极值检测(Scale-SpaceExtremaDetection):通过不同
- SIFT特征提取及其opencv实现
小方爱自律
CVCV
SIFT特征提取及其opencv实现SIFT特征提取算法的实质是寻找图像中对位置、尺度、旋转等保持不变的关键点,其步骤主要有如下四步:尺度空间极值检测:搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。关键点定位:在每个候选的位置上,通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。方向确定:基于图像局部的梯度方向,分配给每个关键点位置一个或
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题,一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的,突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多,起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交,较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ,发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl,复制一份,重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式,保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本,是我在这几年开发中的总结,今天把他放出来,也算是一种分享吧,现在在我的项目中也在用!包括日期验证、比较,非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI(4)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果:
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系,一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q:ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大,属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的,但如果不进行分表数据太多,执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具:linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理:使用一个和原表数据结构一样的表,替换原表。
linux shell内容如下:
=======================开始 
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一,也是从事的咱们现在最流行的专业(计算机)。本科三流学校,为了能有个更好的跳板,进入了考研大军,非常有幸能进入研究生的行业(具体学校就不说了,怕把学校的名誉给损了)。
先说一下自身的条件,本科专业软件工程。主要学习就是软件开发,几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流,也就是让老师带着学生学点东西,然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个,并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字,又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的,working memory则是线程的工作内存,它保存有部分main memory变量的拷贝,对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度,注意不是上限,是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下:http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统,虽然也自己一直学习技术,但是感觉还是有所欠缺,准备花几个月的时间,把互联网的东西,以及一些基础更加的深入透析,结果这次比较意外,有点突然,下面分享一下感受吧!
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架,以Junit4为核心,
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架,应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下,有关itest的具体使用如下:
1.在Maven中引入itest框架:
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况,于是在网上找到了pinyin4j这个工具包,非常有用,别的不说了,直接下代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集(Disjoint-set)-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件,发现PrintWriter输出后文件存在乱码,解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件:
BufferedReader
从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小,或者可使用默认的大小。大多数情况下,默认值就足够大了。
通常,Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时,排序语句必须放在最后面才正确,如下:
只能在union的最后一个子查询中使用order by,而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So:
如果unoin的几个子查询列名不同,如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法:
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
&n
- Ehcache(06)——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种,监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中,Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中,如果是chrome 34,则不能打开该设计器,其他浏览器可以,
经证实为bug,参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为,找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口,总是不成功,折腾了好几天,实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来,希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用,让后面进来的开发者能快速的接入,而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天,甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了,本人还算文明。
如果你能搜到本贴,说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话,有些猎头比较专业,但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了,自然也了解了他们的工作,包括操作手法,总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐,以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人,根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业,企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘,通常是需要用人的部门提出招聘条件,由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO(desktop/minimal)、Cloud(AWS/阿里云)、Virtualization(VMWare、VirtualBox)
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验,当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件:
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S