- 人脸识别技术框架
weixin_30314813
人工智能
1、人脸检测(确定人脸的位置)。2、人脸关键点(确定眼睛,嘴角等特征位置)。3、人脸几何校正(把人脸通过缩放、旋转、拉伸等图像变化到一个比较标准的大小位置)。4、人脸光学校正(滤波,去除一些对光照敏感的面部特征)。5、人脸特征提取(包括LBP,HOG,Gabor等)。6、人脸识别转载于:https://www.cnblogs.com/lanye/p/3620621.html
- 纺锤波:EEG中纺锤波参数分析和检测框架,并应用于睡眠纺锤波
茗创科技
文章来源于微信公众号(茗创科技),欢迎有兴趣的朋友搜索关注。导读目的:EEG纺锤波是一种窄带振荡信号,是研究被试状态和神经功能的生物标志物。现有的纺锤波检测方法大多数通过优化专家标签的一致性来选择算法参数。本文提出了一种基于纺锤波属性稳定性选择算法参数的新框架,并阐明了这些属性对几种算法参数选择的依赖性。方法:为了演示这种方法,本文开发了一种新算法(Spindler),该算法使用与Gabor原子匹
- knn实现掌纹识别
哲子带你学编程
计算机视觉人工智能深度学习
Knn掌纹识别算法对比:KnnResNet高斯滤波器、Gabor滤波器、LBP等掌纹提取哲,zhe摘要:自动掌纹识别是一种近年来出现的生物识别技术。在人们宽阔的掌心皮肤表面上,有着丰富的纹理结构,包括主线、皱纹线、脊线、奇异点、纹理和其他图像特征。这些特征彼此不同,与基因无关,因此掌纹包含了大量的信息可以用于身份识别。掌纹图像中的主要线条和皱纹是最重要的特征,也是掌纹识别的主要依据。主线是指“头线
- YOLOv7独家原创改进:自研独家创新FT_Conv,卷积高效结合傅里叶变换
AI小怪兽
YOLOv7原创自研YOLO机器学习深度学习人工智能cnn
本文自研创新改进:卷积如何有效地和频域结合,引入分数阶傅里叶变换和分数阶Gabor变换,最终创新到YOLOv7。推荐指数:五星在道路缺陷检测任务中,原始map为0.8,FT_Conv为0.82收录YOLOv7原创自研https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511937.html全网独家首发创新(原创),适合paper!!!2024年计算机视觉顶会创
- 基于纹理特征的kmeas聚类的图像分割方案
你好helloworld
人工智能计算机视觉聚类机器学习人工智能
Gabor滤波器简介在图像处理中,以DennisGabor命名的Gabor滤波器是一种用于纹理分析的线性滤波器,本质上是指在分析点或分析区域周围的局部区域内,分析图像中是否存在特定方向的特定频率内容。Gabor滤波器的频率和方向表示被许多当代视觉科学家认为与人类视觉系统的频率和方向表示相似。它们被发现特别适合于纹理表征和辨别。在空间域,二维Gabor滤波器是由正弦平面波调制的高斯核函数(见Gabo
- python:使用Scikit-image对遥感影像进行小波变换特征提取(wavelet)
_养乐多_
python处理遥感数据python
作者:CSDN@_养乐多_在本博客中,我们将介绍如何使用Scikit-image库进行单波段遥感图像的特征提取,重点关注小波变换方法,特别是Gabor滤波器。我们将详细解释代码中的参数以及如何调整它们以满足不同需求。小波变换是一种数学工具,用于将信号分解成不同尺度和频率的成分。在遥感图像分析中,小波变换可以用于提取图像的局部特征,帮助识别纹理、边缘和其他有趣的结构。结果如下图所示,文章目录一、小波
- 图像描述子
宇来风满楼
硕士计算机视觉
一、手工设计1.SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)2.HOG(HistogramofOrientedGradient)3.GaborGabor特征主要依靠Gabor核在频域上对信号进行加窗4.LBP((LocalBinaryPatterns)用来描述图像局部纹理特征,具有旋转不变性和灰度不变性等显著特点5.GIST主要用于场景识别6.CENTRIST二、经典描
- 【图像识别】图像特征、特征检测、特征提取
故山月白
计算机视觉计算机视觉图像识别特征提取
目录1.图像特征2.特征检测与特征提取2.1特征检测算法2.2.1Moravec2.1.2Harris2.1.3FAST2.1.4SIFT2.1.5SURF2.1.6BRIRF2.1.7ORB2.2特征提取算法2.2.1HOG2.2.2Harr2.2.3SIFT2.2.4LBP2.2.5Gabor2.3边缘检测算法3算法对比1.图像特征图像的视觉特征:颜色、边缘、轮廓、形状、纹理和区域等。图像特征
- 【Gabor滤波器】提取图像纹理(Python、C++两种实现)
曾小蛙
计算机视觉相关#OpenCVGabor滤波器opencvpython纹理提取gabor代码实现
主要参考:(后续链接重复)分析opencv实现的gabor+不同参数的gabor核(图):https://blog.csdn.net/lhanchao/article/details/55006663分析wiki百科的gabor实现:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33311267原理、opencv+c++实现:https://blog.csdn.net/ibelieve
- 特征是如何在深度卷积神经网络中传递的?
ZhenyaoFor
Howtransferablearefeaturesindeepneuralnetworks?作者:JasonYosinski,JeffClune,YoshuaBengio,HodLipsonAbstract许多以自然图像训练的深度神经网络(dCNN)都有一种奇怪的现象:这些网络在第一层学习类似于Gabor滤波和色斑的特征。这样的第一层似乎是共通的,因为这适用于许多数据集和任务中。最后由网络的最后
- 17.5.8 韦伯局部描述符(Weber's Local Descriptor)
MQTXWD
小知识点学习
在大多的据不描述符中,Gabor小波和LBP是常见的两种。本文将主要介绍另外一种纹理的描述算子WLD(Weber’sLocalDescriptor),主要由两部分组成:差励(differentialexcitation)和方向(orientation),这是一种简单高效的、鲁棒的纹理描述符。该方法发源于韦伯定理,他认为一个刺激的变化和原刺激本身的比值是一个固定的常数,当一个变化是比这种原始的刺激和
- 01.机器学习引言
Tiny_G
机器学习机器学习人工智能
1.机器学习的步骤1.数据搜集其中数据划分,是将数据集分为训练集、验证集和测试集(通常不考虑时间)2.数据清洗3.特征工程提取对象:原始数据(特征提取一般在特征选择之前)提取目的:自动地构建新的特征,将原始数据转换为一组具有明显物理意义(例如,几何特征、纹理特征)或统计意义的特征常用方法:降维方面:PCA、ICA、LDA等图像方面:SIFT、Gabor、HOG等文本方面:词袋模型、词嵌入模型等注意
- 三、GoogleNet V1论文总结
一个热爱学习的深度渣渣
计算机视觉深度学习
三、GoogleNetV1论文导读相关借鉴:1、NIN:首个采用1x1卷积核的网络,舍弃全连接层,大大减少网络参数;2、借鉴以往的多尺度Gabor滤波器提取特征;3、赫布理论:一起激活的神经元连接在一起;研究意义:1、开启多尺度卷积核时代;2、拉开1x1卷积广泛应用序幕;3、为GoogleNet系列开辟道路;论文概要摘要1、主题:提出了名为Inception的深度卷积神经网络;2、模型特点:Inc
- Gabor filter的demo的OpenCV的实现
qiuchangyong
算法及人工智能代码/脚本/命令行/可执行文件
基于Gaborfilter的detectors作为图像的兴趣点detectors之一,常常被使用在图像的纹理分析中,关于其基本原理和公式推导,参数解释请参考维基百科http://en.wikipedia.org/wiki/Gabor_filter网络上有一些介绍:http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641http://bl
- 计算机视觉
aaa小菜鸡
2019-06-23图像特征提取方法:Haar、Gabor、LBP、SIFT、HOGHaar这个好像不错:第九节、人脸检测之Haar分类器好像就是检测不同种模式的特征的感觉。HaarHOG这个是篇英文的,很不错:HOG下面贴了3个中文的,其中这个是翻译:图像学习-HOG特征预处理:crop截取、resize->64x128。对于8x8的网格,计算梯度图像:把64x128划分成8x8的网格,计算这个
- Gabor变换、Gabor滤波器
东Rain
姓名:张右润学号:19021210648转载自:https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/9981617.html【嵌牛导读】Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似。它在提取目标的局部空间和频率域信息方面具有良好的特性。虽然Gabor小波本身并不能构成正交基,但在特定参数下可构成紧框架。Gabor小波对于图像的边缘敏感,能够提供良好的方向选
- Gabor Filters
HelloWorld__来都来了
图像处理
GaborFilters:Manjunath,B.S.,&Ma,W.Y.(1996).Texturefeaturesforbrowsingandretrievalofimagedata.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,18(8),837-842.Gabor滤波器是一种基于Gabor函数的特定频率和方向选择性滤波器。它是
- 图像处理的两种变换:2D-DWT和Gabor变换
向岸看
注意力机制图像处理
pywt官方API文档:2DForwardandInverseDiscreteWaveletTransform目录1.二维离散小波变换2D-DWT1.1二维离散小波变换的相关公式1.2使用pywt实现2D-DWT2.窗口傅里叶变换Gabor1.二维离散小波变换2D-DWTDWT(DiscreteWaveletTransformation)代表离散小波变换。作用:对于图像来说,它能够将图像变换为一系
- python:使用Scikit-image库对单波段遥感图像做纹理特征提取(texture)
_养乐多_
python处理遥感数据python计算机视觉人工智能
作者:CSDN@_养乐多_本文将介绍使用Scikit-image库对单波段遥感图像做纹理特征提取的代码。包括:计算灰度共生矩阵(greycomatrix),计算局部二值模式(LBP)特征,计算方向梯度直方图(HOG)特征,使用Gabor滤波器提取纹理特征,计算图像纹理能量,在不同尺度上计算图像纹理特征,使用局部高斯模型拟合图像,根据灰度共生矩阵计算基于灰度级别的纹理特征,如对比度、相关性、能量等,
- 二维gabor滤波器matlab,生成二维gabor滤波器的matlab代码
行影旅行
functionhp=gbfilter2(sigmax,mu,mv)%函数功能:生成二维离散gabor函数模板hp。可能主要用于图像的纹理分析;%输入参数:sigmax——x方向的方差;%mu——x方向中心频率;mv——y方向中心频率;%输出参数:hp——二维离散gabor模板;%按照生理视觉的研究y方向标准差为x方向标准差的1.5-2.0倍,此处取1.7sigmay=sigmax*1.7;%按照
- Gabor 卷积神经网络
飞大圣
cnn深度学习计算机视觉
与不涉及学习过程的hand-crafted滤波器不同,DCNNs-basedfeatureextraction是一种data-driven技术,可以直接从数据中学习具有鲁棒性的特征表示。然而,它有非常大的训练成本和复杂的模型参数。DCNNs有限的几何变换建模能力主要来自于大量的数据扩充、大型模型和hand-crafted模块。因此如果训练数据不足,它们通常无法处理大型和未知的对象变换。DCNNs在
- Tongue Shape Classification Intergrating Image Preprocessing and Convolutin总结
Manfestain
摘要提出了一种基于卷积神经网络的舌形识别方法。该方法通过预处理增强了舌头图像的特征,以确保舌形图像适合于二分类。针对舌头的特殊纹理和轮廓,采用Gabor滤波器对点刺舌和舌裂舌的全舌图像进行变换,并通过边界检测方法对牙标进行处理。基于常用的Alex-net网络模型,使用批量标准化对网络进行优化,以提高网络效率。实验结果表明,预处理方法提高了舌形分类的准确度,同时缩短了训练模型的时间。方法我们的工作主
- python绘制相频特性曲线_详解基于python的图像Gabor变换及特征提取
weixin_39614657
python绘制相频特性曲线
1.前言在深度学习出来之前,图像识别领域北有“Gabor帮主”,南有“SIFT慕容小哥”。目前,深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本搞事情,从而取替“Gabor帮主”和“SIFT慕容小哥”的江湖地位。但,在没有大数据和算力支撑的“乡村小镇”地带,或是对付“刁民小辈”,“Gabor帮主”可以大显身手,具有不可撼动的地位。IT武林中,有基于C++和OpenCV,或是基于matlab的Gabor图
- 从函数空间的角度重新理解傅里叶变换
此方家的空腹
数学建模与matlab机器学习机器学习算法人工智能
文章目录函数空间向量空间投影指数形式的傅里叶级数其他形式的投影傅里叶变换短时傅里叶变换(STFT)、Gabor变换与小波变换短时傅里叶变换Gabor变换小波变换不确定性原理Paley-Wiener理论Paley-WienerCondition或者Paley-WienerCriterionPaley-WienerTheorem陶哲轩(TerrenceTao)的解释参考在《信号与系统》中,作者从高数课
- Data-driven 3D human head reconstruction——3D人头重建笔记
Feyily
论文整理
数据驱动的3D人头重建文中提出的框架可以通过一张图片重建出3D人头模型。图片首先通过卷积神经网络把图片进行分割,使用Gabor滤波器提取头发方向。之后,以标志点为约束求解FLAME面参数化模型。利用人脸图像的高频信息对细节进行增强,并利用反照率参数化模型对纹理进行补充。最后,建立了条状网格毛发数据库,并利用该数据库和图像中提取的信息,对图像中的头发进行了重建头部重建是人体重建中较为困难的。本文主要
- 2017.06.27—今日总结,指纹识别图像增强提取频率、mask、gabor滤波器
sjtlll123
学习总结
1、提取频率过程反复看了好几遍,大致过程能看懂,个别地方看不太懂;有些方面仍然需要仔细琢磨;2.FingerprintGetMask:这个函数的作用是提取出图像中像素点周围相差异常的点,比如:如果图像的某个点的像素是100,其周围点的像素分别是98,99,101,300;那么这个像素值为300的就要被提取出来进行处理;3.查了很多Gabor滤波器的资料,gabor滤波器是一种正弦函数和高斯函数的叠
- 图像的传统特征和深度特征介绍及其提取方法
yddcs
冈萨雷斯神经网络深度学习机器学习计算机视觉opencv
图像特征及提取1.传统图像特征1.1统计特征---穿透数、不变矩阵、粗网格、方向线素1.2纹理特征---LBP,Gabor,HOG,GLCM2.图像深度特征1.传统图像特征1.1统计特征—穿透数、不变矩阵、粗网格、方向线素笔画穿透数(strokepenetration)是一种全局统计特征(globalstatisticalfeature),它描述字符的各部分笔划的疏密程度,能够提供比较完整的字符信
- 2022.10.16 第二十六次周报
孙源峰
深度学习人工智能神经网络
目录前言文献阅读-《基于卷积神经网络的手语静态手势识别及基于ORB描述符和Gabor滤波器的特征提取方法》核心思路主要操作1.预处理2.特征提取3.结构的架构工程-CNN内部结构与方案设计卷积层RELU层池化层全连接层代码-CNN手写数字识别总结前言Whathasbeenlearnedthisweekrevolvesaroundconvolutionalneuralnetworks(CNNs).I
- 传统语音增强——基于小波分解的语音降噪算法
清泉_流响
matlab开发语言
一、小波分析的意义在传统的傅里叶分析中,信号完全是在频域展开的,不包含任何时频的信息。因为丢弃的时域信息对某些应用同样重要,所以出现很多能表征时域和频域信息的信号分析方法,如短时傅里叶变换、Gabor变换、时频分析、小波变换等。其中,短时傅里叶变换是在傅里叶分析基础上引入时域信息的最初尝试,在假定一定长度时间窗内的信号是平稳的前提下,短时傅里叶变换可以通过将每个时间窗内的信号展开到频域的方法来获得
- 【实验记录】
weixin_45965693
python深度学习pytorch
https://github.com/qshobak/Transformation-invariant-Gabor-Convolutional-Networks环境GPUP40-24G数量:1显存:24GGBCPUIntel®Xeon®CPUE5-2690v4实例内存:31G核心:14核实例镜像:框架:PyTorch1.1.0condainstallpytorch==1.1.0torchvisio
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点:
最近公司为了发展需要,要扩大对用户的信息采集,每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话,将会大量照成采集量成3W倍的增长,但是又要满足日常业务需要,特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
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- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从,由于业务量访问不断增大,故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用,也就是说不能重启MySQL服务,为了避免出现其他情况,选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式,一种是通过mysqldump备份主库,恢复到从库,mysqldump是逻辑备份,数据量大时,备份速度会很慢,锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器,当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行;
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group):通过该构造函数指定Trigger所属组和名称;
Simpl
- Informatica应用(1)
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件,在里面设置shell的路径;调度wf可以右键出现schedule,现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast(多播组件);Reset_Workflow_Var:参数重置 (比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一,有种想创业的想法,不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的,可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月,我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起,由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司,专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发,从此苦逼的日子开始了。
系统背景:五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份,后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域,高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置,但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为,单纯使用年限来划分开发人员存在问题,两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日,他发表了一篇博文,根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化(yahoo技术)
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标,简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象,使用它是包括
声明
打开
循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法,类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档),在获取一个文档集时,可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”,遂在网上找到了解决方案:
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件,你会看到如下信息:
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候,出现了如下的问题:
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间,每次电梯从一层往上走时,我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯,到达某层楼后,电梯听下来,所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时,每个乘客选择自己的目的层,电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问:电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection:就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意)的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始,表与索引的统计信息收集完毕后,可以选择收集的统信息立即发布,也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态,待确定处于pending状态的统计信息是安全的,再使处于pending状态的统计信息发布,这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中,D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了,我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能:
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中,添加这样的 <script> 标签:
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说,Android中的资源是指非代码部分。例如,在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面,要使用一些音频文件来设置铃声,要使用一些动画来显示特效,要使用一些字符串来显示提示信息。那么,这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中,我们可以看到res和assets两个文件夹,是用来保存资源文件的,在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知,Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后,其实偶尔也会碰到小坑,这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品,那就不是坑,而是陷阱了,你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池,通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器,它本身也是一门编程语言,还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论,如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据:
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动,此处不一一列举 接下来,详细配置代码如下:
Spring连接池  
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈:java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb