- Multi-Graph Fusion and Learning for RGBT Image Saliency Detection
宇来风满楼
SOD人工智能算法深度学习机器学习神经网络
theSLICalgorithmisperformedonthefusedRGB-Timage辅助信息作者未提供代码
- 【Pytorch】Visualization of Feature Maps(4)——Saliency Maps
bryant_meng
pytorch人工智能pythonsaliencymaps
学习参考来自SaliencyMaps的原理与简单实现(使用Pytorch实现)https://github.com/wmn7/ML_Practice/tree/master/2019_07_08/Saliency%20MapsSaliencyMaps原理《DeepInsideConvolutionalNetworks:VisualisingImageClassificationModelsandS
- JMSA(Jacobian Saliency Map Attack)算法源码解析
Sankkl1
AI安全算法python神经网络
论文链接:https://arxiv.org/abs/1511.07528v1源码出处:https://github.com/Harry24k/adversarial-attacks-pytorch/tree/master解析FGSM、PGD等算法生成的对抗样本的扰动方向都是损失函数的梯度方向(可以参考本人以前的博客),该论文生成的对抗样本的扰动方向是目标类别标记的预测值的梯度方向,作者将这个梯度
- 显著图(Saliency map)
KingsMan666
图像算法计算机视觉图像处理opencv
这里写目录标题概念应用算法传统算法静态显著性算法:对数光谱(SpectralResidual):静态显著性算法:细粒方法(FineGrained):人工智能算法基于眼动仪预测显著性区域方法积分梯度方法对比学习概念在计算机视觉中,显著图(Saliencymap)是一种突出人们眼睛首先关注的区域的图像。显著图的目标是反映像素对人类视觉系统的重要程度。显著性是图像的突出部分,我们的大脑会特别关注这个部分
- 基于显著性的无人机多光谱图像语义杂草检测与分类
毕竟是shy哥
杂草检测无人机分类数据挖掘
Saliency-BasedSemanticWeedsDetectionandClassificationUsingUAVMultispectralImaging(2023)摘要1、介绍2、相关工作2.1监督学习2.2半监督学习2.3无监督学习3、方法3.1贡献3.2PC/BC-DIMNEURALNETWORK(预测编码/有偏竞争-分裂输入调制)4、结论5、算法流程新词1:栽培杂草控制解释1:栽培
- 《Deep RGB-D Saliency Detection with Depth-Sensitive Attentionand Automatic Multi-Modal Fusion》阅读理解
yuehuihui00
显著性目标检测
转载请注明出处。作者:PengSunWenhuZhangHuanyuWangSongyuanLiXiLi论文地址:[2103.11832]DeepRGB-DSaliencyDetectionwithDepth-SensitiveAttentionandAutomaticMulti-ModalFusion(arxiv.org)2021CVPR作者提出了一个具有深度敏感注意力和自动多模态融合的深度RG
- 【论文精读】一石二鸟:Series Saliency for Accurate and Interpretable Multivariate Time Series Forecasting
程序媛小哨
时序预测机器学习
TwoBirdswithOneStone:SeriesSaliencyforAccurateandInterpretableMultivariateTimeSeriesForecastingAbstractItisimportantyetchallengingtoperformaccurateandinterpretabletimeseriesforecasting.Thoughdeeplearn
- 论文阅读——Texture-guided Saliency Distilling for Unsupervised Salient Object Detection
醋酸洋红就是我
论文阅读论文阅读目标检测人工智能
目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构另一个写的好的参考基本信息期刊CVPR年份2023论文地址https://browse.arxiv.org/pdf/2207.05921.pdf代码地址https://github.com/moothes/A2S-v2标题基于纹理引导的显著性提取的无监督显著性目标检测目前存在的问题大多数基于深度学习(Deeplearning,DL-based)的方法都是基
- Saliency maps
MTandHJ
neuralnetworks
文章目录问题细节变量$S_c(I)$扩展代码DeepInsideConvolutionalNetworks:VisualisingImageClassificationModelsandSaliencyMaps问题这篇文章和ZFnet相似,旨在研究网络可视化的问题,根据分裂网络最后的向量来反推出最原始的图像,如果假设输入(input)是III,而输入图像对应的标签是ccc,而分类器的得分是Sc(I)
- Pyramid Grafting Network for One-Stage High Resolution Saliency Detection
看到我请叫我去学java吖
深度学习人工智能计算机视觉
Abstract背景现有的SOD均多是以低分辨率图像作为输入由于采样深度与感受野之间存在矛盾,所以现有的为低分辨率图像设计的模型,在高分辨率图像上无法有精准的效果提出金字塔移植网络(PGNet):Encoder-Decoder架构,在Encoder中建立两条分支(Swin-Transformer及ResNet-18)提取特征,提出基于注意力的跨模型移植模块(CMGM)结合两条分支的特征,设计注意力
- 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
- 【论文翻译】Recurrent Saliency Transformation Network: Incorporating Multi-Stage Visual Cues for Small ...
hy_238f
项目地址:https://github.com/twni2016/OrganSegRSTN_PyTorch完整的图、表及引用见原文,用于学习记录,与有需要的人分享。摘要我们的目标是从腹部CT扫描中分割小的器官(如胰腺)。由于目标在输入图像中往往占据相对较小的区域,深度神经网络容易被复杂多变的背景所混淆。为了缓解这种情况,研究人员提出了一种由粗到细的方法[46],该方法使用从第一个(粗)阶段的预测来
- 在vscode中做实验出现的bug......
TerryBlog
Debugvscodebug
1、python如何调用opencv中的saliency模块 如果你已经安装了opencv-python的库,但是调用cv2.saliency方法时出现了如下的报错:module‘cv2.saliency’hasnoattribute‘StaticSaliencySpectralResidual_create’ 这时你只需要卸载opencv-python库,安装opencv-contrib-p
- 基于显著性的图像分割 Saliency Based Image Segmentation
加刘景长
通常我们看到一幅图像的时候,我们都会关注于图像中的某一点上。这有可能是一个人,一个建筑物或者甚至是一个水桶。图像的清晰部分几乎没有什么意义,这些部分在图像中通常的特点是缺少关注点、颜色单调和纹理平滑。当这样一类图像出现的时候,它们是从图像剩余部分分割出感兴趣目标的理想图像。这篇文章就探索了这类显著性图像的分割。显著性图像的例子。左边的水桶和右边的人就是感兴趣的目标。这个项目最初来源于对于发掘一个自
- cs231n assignment3 q1Network Visualization
理智点
cs231npython开发语言
文章目录嫌啰嗦直接看代码Q1:NetworkVisualizationcompute_saliency_maps题面解析代码输出make_fooling_image题面解析代码输出class_visualization_update_step题面解析代码输出结语嫌啰嗦直接看代码Q1:NetworkVisualizationcompute_saliency_maps题面这部分的任务需要我们计算图像的
- 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
- Note《Boundary finding based multi-focus image fusion through multi-scale morphological focus-measure》
sunsimple
这篇文章的整体思路首先是得到清晰块,不清晰块和含有清晰区域和不清晰区域的块,然后再在含有清晰区域和不清晰区域的块中确定边界。最后再将所有图像的清晰块相结合,边界区域相结合,最后得到融合后的图像。其主要思路是:Step1:定义一种清晰度描述,MSMFM,一种多尺度下形态学梯度求和的结果。如图1:图1Step2:基于saliency_map确定清晰块,不清晰块及含有清晰区域和不清晰区域的块。并在清晰区
- 【论文精读】TMI2021医学图像分割 SMU-Net
LANG_C_
论文精读深度学习神经网络机器学习计算机视觉人工智能
TMI2021医学图像分割论文SMU-Net:Saliency-guidedMorphology-awareU-NetforBreastLesionSegmentationinUltrasoundImageSMU-Net:显著引导形态感知U-Net用于超声图像乳腺病变分割目录TMI2021医学图像分割论文摘要一、主要亮点二、METHOD1.SaliencyMapGeneration1.1Low-l
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_击空明兮溯流光_
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乳腺超声分割:文章指出周围组织(即背景)和病变区域(即前景)之间的模式复杂性和强度相似性给病变分割带来了挑战。考虑到背景中包含如此丰富的纹理信息,很少有方法尝试探索和利用背景显着表示来辅助前景分割。此外,BUS图像的其他特征,即1)低对比度外观和模糊边界,以及2)病灶形状和位置变化显着,也增加了准确病灶分割的难度。文中提出了saliency-guidedmorphology-awareU-Net(
- 论文阅读
普通网友
人工智能大数据
LearningtoPromoteSaliencyDetectorshttps://github.com/lartpang/M...缩写标注:SD:SaliencyDetectionZSL:Zero-ShotLearning关键内容:没有训练直接将图像映射到标签中的DNN。相反,将DNN拟合为一个嵌入函数,以将像素和显著/背景区域的属性映射到度量空间。显着/背景区域的属性被映射为度量空间中的锚点。
- 【显著目标检测论文】Pyramid Feature Attention Network for Saliency detection
一根大白菜
显著目标检测论文目标检测深度学习计算机视觉
2019发表于CVPR的一篇显著目标检测论文论文原文代码地址摘要显著性检测是计算机视觉的基本挑战之一。如何提取有效的特征是显著性检测的一个关键点。最近的方法主要是不加区分地采用融合多尺度卷积特征。然而,并非所有的特征都对显著性检测有用,有些甚至会造成干扰。为了解决这个问题,我们提出了金字塔特征注意力网络,以关注有效的高级背景特征和低级空间结构特征。首先,我们设计了上下文感知的金字塔特征提取(CPF
- 显著性目标检测之Learning to Promote Saliency Detectors
有为少年
深度学习#显著性检测深度学习pytorch神经网络
LearningtoPromoteSaliencyDetectors论文阅读旧文重发https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning缩写标注:SD:SaliencyDetectionZSL:Zero-ShotLearning关键内容:没有训练直接将图像映射到标签中的DNN。相反,将DNN拟合为一个嵌入函数,以将像素和显著/背景区域的属性映射到度量空
- 我读Boosting Saliency CVPR 2012
工长山
文献阅读笔记BoostingSaliencyCVPR2012
原创手打,转载请注明出处。如有疑问或者错误,留言即可。讲稿ppt:http://download.csdn.net/detail/xuanwu_yan/48525582014.4.28更新:MatlabwithCmex实现方法已传至github,方便大家直接下载。传送门BoostingBottom-upandTop-downVisualFeaturesforSaliency这篇文章的作者是AliB
- Railroad is not a Train: Saliency as Pseudo-pixel Supervision for Weakly Supervised Semantic Segment
塔克拉玛干沙漠的卖水小孩
paper深度学习人工智能机器学习
RailroadisnotaTrain:SaliencyasPseudo-pixelSupervisionforWeaklySupervisedSemanticSegmentation摘要1.Introduction2.RelatedWork3.ProposedMethod3.1.Motivation3.2.ExplicitPseudo-pixelSupervision3.3.JointTrain
- 论文阅读:Gradient-Induced Co-Saliency Detection(ECCV2020)
淘尽黄沙后
论文笔记cnn人工智能神经网络
ECCV2020papergithub代码https://github.com/zzhanghub/gicd论文主要工作:针对协同显著性检测问题,提交检测精度。方法:首先,我们对一组图像在高维嵌入空间中抽象出其一致特征表示,一旦获得一致表示,我们提出了梯度诱导模块(GradientInducingModule,GIM)来模仿人类行为,将特定场景与一致描述进行比较,以反馈匹配信息。为了更好地评价Co
- 《Online Visual Place Recognition via Saliency Re-identification》论文阅读和实验
gy_Rick
本科毕业设计slam傅立叶分析c++cv
《OnlineVisualPlaceRecognitionviaSaliencyRe-identification》论文阅读和实验摘要相关工作原理1.突出特征检测2.突出特征匹配3.一致性检验实验1.突出特征检测2.闭环检测实验参考文献摘要作者认为现存的针对地点识别(visualplacerecognition)的一般方法——特征提取和匹配,均存在计算量较大的问题。人类在地点识别过程中,往往只会记
- siris 显著性排序网络代码解读(training过程)Inferring Attention Shift Ranks of Objects for Image Saliency
Cleo_Gao
卷积神经网络python神经网络计算机视觉
阅前说明前面已经出现的代码用…代替。本文仅解析train部分的代码(inference的部分会后续更新)。不对网络结构做过多解释,默认已经熟悉mrcnn的结构以及读过这篇论文了。另:inference部分已更新,见:siris显著性排序网络代码解读(inference过程)文章目录第一部分训练mrcnn网络obj_sal_seg_branch/train.pyobj_sal_seg_branch.
- 《A Model of Saliency-based Visual Attention for Rapid Scene Analysis》翻译和笔记
rosqin
论文相关
原文链接:AModelofSaliency-basedVisualAttentionforRapidSceneAnalysis以机翻为主,人工校对。摘要Avisualattentionsystem,inspiredbythebehaviorandtheneuronalarchitectureoftheearlyprimatevisualsystem,ispresented.Multiscaleim
- 【论文阅读002】Generating Natural Language Adversarial Examples through ProbabilityWeightedWord Saliency
Su-RE
论文深度学习
论文地址:GeneratingNaturalLanguageAdversarialExamplesthroughProbabilityWeightedWordSaliency-ACLAnthology,发表于第57届计算语言学协会年会论文集(2019年7月28日至8月2日)的第1085-1097页。目录论文主要工作已有的工作创新性具体方法问题对抗样本示例单词替换候选词选择替换策略效果评价论文主要工
- Shallow and Deep Convolutional Networks for Saliency Prediction
cv_family_z
ZJCVPR2016深度学习
CVPR2016ShallowandDeepConvolutionalNetworksforSaliencyPredictionCNN网络用于显著性预测开源代码:https://github.com/imatge-upc/saliency-2016-cvpr本文针对显著性预测问题,提出了两个CNN网络,一个小的模型,一个较深的模型。视觉显著性指智能算法通过模拟人的视觉特点,标注出图片中的显著区域(
- 对于规范和实现,你会混淆吗?
yangshangchuan
HotSpot
昨晚和朋友聊天,喝了点咖啡,由于我经常喝茶,很长时间没喝咖啡了,所以失眠了,于是起床读JVM规范,读完后在朋友圈发了一条信息:
JVM Run-Time Data Areas:The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
- android 网络
百合不是茶
网络
android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来 方便查找 , 服务器使用的是TomCat
服务器代码; servlet的使用需要在xml中注册
package servlet;
import java.io.IOException;
import java.util.Arr
- [读书笔记]读法拉第传
comsci
读书笔记
1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的...
要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成
但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
- 随机数的产生
沐刃青蛟
随机数
c++中阐述随机数的方法有两种:
一是产生假随机数(不管操作多少次,所产生的数都不会改变)
这类随机数是使用了默认的种子值产生的,所以每次都是一样的。
//默认种子
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
cout<<
- PHP检测函数所在的文件名
IT独行者
PHP函数
很简单的功能,用到PHP中的反射机制,具体使用的是ReflectionFunction类,可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。 创建引用脚本。
代码:
[php]
view plain
copy
// Filename: functions.php
<?php&nbs
- 银行各系统功能简介
文强chu
金融
银行各系统功能简介 业务系统 核心业务系统 业务功能包括:总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等 清分清算系统 以清算日期为准,将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用,按费用类型计算应收、应付金额,经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程 国际结算系
- Python学习1(pip django 安装以及第一个project)
小桔子
pythondjangopip
最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大,安装了它,在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了,按照别人给的教程开始安装,奶奶的怎么也安装不上!
第一步:官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy!
第二部:解压这个压缩文件,会看到一个setup.p
- php 数组
aichenglong
PHP排序数组循环多维数组
1 php中的创建数组
$product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不 是函数
2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中,可以使用range()函数来自动创建数组
$numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$numbers=range(1,10,
- 安装python2.7
AILIKES
python
安装python2.7
1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz
2、复制解压
#mkdir -p /opt/usr/python
#cp /opt/soft/Python-2
- java异常的处理探讨
百合不是茶
JAVA异常
//java异常
/*
1,了解java 中的异常处理机制,有三种操作
a,声明异常
b,抛出异常
c,捕获异常
2,学会使用try-catch-finally来处理异常
3,学会如何声明异常和抛出异常
4,学会创建自己的异常
*/
//2,学会使用try-catch-finally来处理异常
- getElementsByName实例
bijian1013
element
实例1:
<!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/x
- 探索JUnit4扩展:Runner
bijian1013
java单元测试JUnit
参加敏捷培训时,教练提到Junit4的Runner和Rule,于是特上网查一下,发现很多都讲的太理论,或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下,搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。
文章地址:http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
- [MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集
bit1129
mongodb
1. 副本集的特性
1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary)
2)Primary挂了之后,从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器,继续工作,这就解决了单点故障,因此,在这种情况下,MongoDB集群能够继续工作
3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来
2
- 【Spark八十一】Hive in the spark assembly
bit1129
assembly
Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners:
1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
- Nginx问题定位之监控进程异常退出
ronin47
nginx在运行过程中是否稳定,是否有异常退出过?这里总结几项平时会用到的小技巧。
1. 在error.log中查看是否有signal项,如果有,看看signal是多少。
比如,这是一个异常退出的情况:
$grep signal error.log
2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
- No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法
byalias
xml
方法一:常用方法 关闭XML验证
工具栏:windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。
方法二:(个人推荐)
添加 内容如下
<?xml version=
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline
bylijinnan
netty
package com.ljn.channel;
/**
* ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式
* 但由于用到两个双向链表和内部类,这个模式看起来不是那么明显,需要仔细查看调用过程才发现
*
* 下面对ChannelPipeline作一个模拟,只模拟关键代码:
*/
public class Pipeline {
- MYSQL数据库常用备份及恢复语句
chicony
mysql
备份MySQL数据库的命令,可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。
mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库名 > 文件
备份MySQL数据库为带删除表的格式,能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。
mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
- 小白谈谈云计算--基于Google三大论文
CrazyMizzz
Google云计算GFS
之前在没有接触到云计算之前,只是对云计算有一点点模糊的概念,觉得这是一个很高大上的东西,似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧,并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解,至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。
我先说说GFS
&n
- hadoop 平衡空间设置方法
daizj
hadoopbalancer
在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽,默认只有1M:
<property>
<name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>10485760</value>
<description&g
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
dcj3sjt126com
编程
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得
- Android学习之路
dcj3sjt126com
Android学习
转自:http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459
以前有J2EE基础,接触JAVA也有两三年的时间了,上手Android并不困难,思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目,现今体验移动终端项目,让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。
下面说说我学习Android的感受,我学Android首先是看MARS的视
- java 遍历Map的四种方法
eksliang
javaHashMapjava 遍历Map的四种方法
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2059996
package com.ickes;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
/**
* 遍历Map的四种方式
- 【精典】数据库相关相关
gengzg
数据库
package C3P0;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.beans.PropertyVetoException;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
public class DBPool{
- 自动补全
huyana_town
自动补全
<!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/xhtml&quo
- jquery在线预览PDF文件,打开PDF文件
天梯梦
jquery
最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js,使用这个插件就很容易实现了。
核心代码
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
- ViewPager刷新单个页面的方法
lovelease
androidviewpagertag刷新
使用ViewPager做滑动切换图片的效果时,如果图片是从网络下载的,那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程,然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新,但是viewpager不同于listview,你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
- 利用按位取反(~)从复合枚举值里清除枚举值
草料场
enum
以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。
如果需要同时有多种效果,
如:“粗体”和“下划线”的效果,可以用按位或(|)
FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline;
如果需要去除 style 里的某一种效果,
- Linux系统新手学习的11点建议
刘星宇
编程工作linux脚本
随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux,根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉:不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。
一、从基础开始:常常有些朋友在Linux论坛问一些问题,不过,其中大多数的问题都是很基础的。例如:为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了 Linu
- hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装
wangzhezichuan
DAOHibernate
/**
* <p>方法描述:sql语句查询 返回List<Class> </p>
* <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p>
* @param calzz
* @param sql
* @return
* <p>创建人:王川</p>
* <p>创建时间:Jul