- 【图像去噪】实用小技巧 | 使用matlab将.mat格式的图像转成.png格式的图像,适用于DnD数据集的转换,附DND图像形式的数据集
十小大
matlab计算机视觉图像去噪人工智能深度学习数据集图像处理
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)图像形式的DND数据集(.png格式)下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!文章目录前言DnD数据集介绍matlab将.mat转成.png尝试制作Ground-truth图像形式
- 1-19 平滑处理——双边滤波 opencv树莓派4B 入门系列笔记
Sisphusssss
树莓派opencv笔记人工智能计算机视觉算法
目录一、提前准备二、代码详解cv2.bilateralFilter函数用于对图像进行双边滤波。双边滤波是一种保持边缘的平滑技术,常用于图像去噪声和增强图像的细节。函数的四个参数如下:三、运行现象四、完整工程贴出一、提前准备1、树莓派4B及64位系统2、提前安装opencv库以及numpy库3、保存一张图片二、代码详解importcv2#读取图像img=cv2.imread('/home/raspb
- 图像去噪算法代码c语言,深度学习图像去噪代码
weixin_39777018
图像去噪算法代码c语言
AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。按需/包周期付费可选,最低0.00元/小时导入操作||https://support.huaweicloud.com/engineers-
- 图像去噪技术:自适应均值滤波器(ACmF)
潦草通信狗
均值算法算法人工智能图像处理信息与通信matlab
在图像处理领域,噪声是影响图像质量和视觉感知的主要因素之一。椒盐噪声是一种常见的噪声类型,它随机地将像素值改变为最小值或最大值,严重影响图像的视觉效果。为了解决这一问题,我们开发了一种自适应均值滤波器(ACmF),它能够有效地去除椒盐噪声,同时保留图像的重要细节。一、ACmF算法简介ACmF算法是一种基于局部像素值的自适应去噪方法。它通过分析图像的局部区域,对噪声像素进行智能处理,以恢复图像的原始
- 基于自适应中值滤波器的图像去噪处理
潦草通信狗
计算机视觉图像处理opencv信息与通信matlab
在图像处理中,噪声是一种常见的干扰因素,其中椒盐噪声(SaltandPepperNoise)是一种典型的噪声类型,表现为图像中的随机黑白点。为了消除这种噪声,我们通常使用滤波器进行去噪处理。而自适应中值滤波器(AdaptiveMedianFilter)是一种非常有效的去噪工具。本文将通过MATLAB代码示例来展示如何使用自适应中值滤波器对图像进行去噪处理。1.导入图像并添加椒盐噪声首先,我们读取一
- 利用全核范数去噪技术优化彩色图像处理
潦草通信狗
人工智能深度学习
一、引言图像去噪是图像处理领域中一个经典且重要的问题。随着技术的发展,各种算法不断涌现,其中全变分(TotalVariation,TV)方法因其在边缘保持方面的优势而广受欢迎。本文将介绍一种基于全核范数(TotalNuclearNorm,TNN)的去噪技术,该技术在处理彩色图像时表现出色。二、算法原理全核范数去噪技术基于全变分理论,通过最小化包含数据保真项和正则项的目标函数来实现去噪。数据保真项确
- 基于语言的三种图像简单去噪算法:高效C++实现
m0_57781768
C语言(C++)算法研究和解读算法c++计算机视觉
基于语言的三种图像简单去噪算法:高效C++实现图像处理在现代计算机视觉中占有重要地位,而去噪处理则是图像处理的重要环节之一。本文将介绍三种基于语言的简单图像去噪算法,并提供详细的C++实现。我们将重点介绍均值滤波、中值滤波和高斯滤波三种方法,并探讨它们在图像去噪中的应用和效果。引言在数字图像处理中,噪声是不可避免的。它可能是由传感器噪声、传输错误或压缩伪影引起的。去噪的目的是在保留图像重要特征的同
- MATLAB图像去噪和边缘检测
柯咪侠
笔记matlab图像处理
本文涉及分别使用均值滤波器和中值滤波器来除去高斯噪声、椒盐噪声以及sobel边缘检测。程序://a=imread('C:\图片\dog.jpg');I=rgb2gray(a);%将彩色图变成灰色图subplot(3,3,1);imshow(I);xlabel('原始图像');b=imnoise(I,'salt&pepper',0.01);%添加椒盐噪声subplot(3,3,2<
- YOLOv8独家原创改进:图像去噪 |一种新颖的双分支残差注意,助力低光照、红外小目标检测 | 2024年最新发表(全网独家首发)
AI小怪兽
YOLOv8原创自研YOLO目标检测人工智能计算机视觉开发语言深度学习
解决什么问题:许多网络不能很好地去除图像采集或传输过程中产生的真实噪声(即空间变异噪声),这严重阻碍了它们在实际图像去噪任务中的应用。创新点:提出了一种新的双分支残差注意网络用于图像去噪,它具有广泛的模型架构和注意引导特征学习的优点。该模型包含两个不同的并行分支,可以捕获互补特征,增强模型的学习能力。我们分别设计了一种新的残差注意力(RAB)和一种新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)。如何跟Y
- 基于卷积神经网络的图像去噪
神经网络机器学习智能算法画图绘图
cnn人工智能神经网络卷积神经网络图像去噪
目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数基于卷积神经网络的图像去噪完整代码:基于卷积神经网络的图像去噪.rar资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88869565基本结构主要参数MATALB代码结果图展望背影卷积神经网络是为
- FPGA转行ISP的探索之二:技术路线和概念
徐丹FPGA之路
FPGA异构计算算法fpga开发接口隔离原则算法
ISP领域的概念1相机方面的概念1)DENOISE,图像去噪图像噪声按噪声与信号的关系可分为加性噪声和乘性噪声;按照产生原因可分为外部噪声和内部噪声;按照统计特性可分为平稳噪声和非平稳噪声;平稳噪声基于统计后的概率密度函数又可以分为:高斯噪声、泊松噪声、脉冲噪声、瑞利噪声。图像去噪的算法一般是滤波,比如空域滤波,变换域滤波,机器学习方法等,经常是用OpenCV的代码来写。2)CONTRAST,对比
- 【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】02 filter
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读深度学习计算机视觉
1图像的类型二进制图像:灰度图像:彩色图像:2任务:图像去噪噪声点让我们看得难受是因为噪声点与周边像素差别很大3均值滤波核=卷积核4卷积操作对应相乘再累加起来卷积核记录了权值,把权值套到要卷积的目标图上,对应相乘5卷积的特性线性和平移不变形因为实际使用的时候卷积核是对称的,因此不要求翻转真实运算的时候,对于没有像素的位置,要做填充,否则无法计算卷积,最简单的办法,填充0。填充是希望输入输出有固定的
- 【论文+代码】ZS-N2N实现小样本零网络图像去噪
小Z的科研日常
opencv图像处理python深度学习
01、引言本文方法源于YoussefMansour和ReinhardHeckel撰写的论文《Zero-ShotNoise2Noise:EfficientImageDenoisingwithoutanyData》,该文作者探索了一种不需要任何数据且高效的高效图像去噪方法。该方法使用两个固定的内核对噪声图像进行卷积,以创建一对降采样的图像。然后用一致性损失训练一个简单的2层CNN,将一个下采样的图像映
- 155基于matlab 的形态学权重自适应图像去噪
顶呱呱程序
matlab工程应用串并联降噪matlab自适应图像降噪
基于matlab的形态学权重自适应图像去噪;通过串并联的滤波降噪对比图,说明并联降噪的优越性。输出降噪前后图像和不同方法的降噪情况的信噪比。程序已调通,可直接运行。155matlab自适应图像降噪串并联降噪(xiaohongshu.com)
- 图像去噪——SpatiallyAdaptiveSSID网络推理测试(详细图文教程)
佐咖
图像去噪图像处理pytorchpython
SpatiallyAdaptiveSSID是一种有效的图像去噪方法,它通过自适应地处理不同区域的噪声,能够在保持图像细节的同时,有效地去除噪声。目录一、SpatiallyAdaptiveSSID网络简介二、源码包准备2.1测试集2.2模型权重文件三、测试环境四、推理测试4.1mat格式数据制作4.2mat数据测试4.2.1测试集路径修改4.2.2模型权重路径修改4.2.3官网测试4.2.4官网测试
- opencv基础之高斯模糊
朱骥伦
opencvopencv计算机视觉cvc++
高斯模糊图像的模糊和平滑是同一个层面的意思,平滑的过程就是一个模糊的过程。而图像的去噪可以通过图像的模糊、平滑来实现(图像去噪还有其他的方法)那么怎么才能对一幅图像进行模糊平滑呢?图像的模糊平滑是对图像矩阵进行平均的过程。相比于图像锐化(微分过程),图像平滑处理是一个积分的过程。图像平滑过程可以通过原图像和一个积分算子进行卷积来实现。最简单的积分算子就是全1算子利用全1算子可以对图像进行模糊平滑操
- CycleISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis
木槿qwer
去噪论文深度学习
Abstract1、提出一个模拟ISP处理的模型(模型是怎么构建的?)2、在RAW、sRGB域都能生成图像对,都能做去噪。(它说在真是图像基准数据集上有SOTA效果,不会是DND吧)3、参数量是之前的RAW去噪最佳方法(用的什么方法?)参数的1/51、Introduction(要长脑子了)高层视觉问题:图像分类、目标检测、目标分割底层视觉问题:图像去噪、超分、去模糊本文工作是什么?想在raw图上叠
- 【图像去噪/扩散模型】Deconstructing Denoising Diffusion Models for Self-Supervised Learning(l-DAE)
十小大
扩散模型论文精读人工智能计算机视觉深度学习图像处理扩散模型论文阅读论文笔记
前言论文题目:DeconstructingDenoisingDiffusionModelsforSelf-SupervisedLearning——基于自监督学习的解构去噪扩散模型论文地址:DeconstructingDenoisingDiffusionModelsforSelf-SupervisedLearning2024何凯明最新工作,去噪扩散模型!Abstract在这项研究中,我们研究了最初用
- 医学图像中GAN2019综述
zelda2333
论文:Generativeadversarialnetworkinmedicalimaging:Areview这篇文章发表于顶刊MedicalImagingAnalysis2019上,文章细数了GAN应用于医学图像的七大领域——重建(图像去噪)、合成、分割、分类、检测、配准和其他工作,并介绍了包括医学图像数据集、度量指标等内容,并对未来工作做出展望。由于笔者研究方向之故,本博客暂时只关注重建、合成
- OpenCV-Python(49):图像去噪
图灵追慕者
opencv-pythonopencv图像去噪计算摄影学非局部去噪
目标学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音学习函数cv2.fastNlMeansDenoising()、cv2.fastNlMeansDenoisingColored等原理在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术,比如高斯平滑、中值平滑等。当噪声比较小时,这些技术的效果都是很好的。在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素。简单来说,像素级别的噪声
- Pytorch 基于Minst手写字的自编码去噪
奶奶滴,为什么不学java
机器学习pythonpython
正确理解图像信息在医学等领域是至关重要的。去噪可以集中在清理旧的扫描图像上,或者有助于癌症生物学中的特征选择。噪音的存在可能会混淆疾病的识别和分析,从而导致不必要的死亡。因此,医学图像去噪是一项必不可少的预处理技术。所谓的自编码器技术已被证明是非常有用的图像去噪。自编码器由编码器模型和解码器模型两个相互连接的人工神经网络组成。自动编码器的目标是找到一种将输入图像编码为压缩格式(也称为潜在空间)的方
- 奇异值分解(SVD)的推导和应用简介
图学习小组
SVD奇异值分解机器学习
特征值分解学过线性代数的同学都知道,n阶方阵可以被特征分解为特征向量和特征值。特征向量可以组成特征矩阵,特征值组成对角矩阵,表示成下面的形式。如果是对称矩阵还可以分解成标准形。奇异值分解那么如果我们要处理的矩阵不是方阵它能不能被分解呢?当然可以。分解的方法被称为奇异值分解,即SVD。奇异值分解在机器学习中的用途非常广泛,例如图像去噪,降维,另外还有推荐算法等。假设有一个普通的矩阵A(m*n),我们
- 图像去噪opencv
朱雀333
AI人工智能opencv
在OpenCV中,图像去噪通常可以通过多种方式来实现,包括高斯模糊、中值滤波、双边滤波等。提供完整的参数和中文注释。1.导入必要的库importcv2importnumpyasnp2.读取图像#读取图像img=cv2.imread('image_path.jpg')#替换为你的图片路径cv2.imshow('OriginalImage',img)cv2.waitKey(0)3.使用高斯模糊去噪#高
- Lighting Every Darkness in Two Pairs: A Calibration-Free Pipeline for RAW Denoising_ICCV2023
木槿qwer
去噪论文深度学习
论文地址Amber:作者强调实现真值图和噪声图的对准是困难的,并且提出一个解决方案,这个方案的实现逻辑还没有完全看明白,继续加深TBD:看以下内容,其他部分暂时不管1、Introduction细读2、使用的数据集&评价标准3、和SOTA方法的对比方式&结果Abstract1、背景知识:基于calibration的方法在极低光照的RAW图像去噪中占主导地位,该方法有诸多不足(此处略)2、作者提出一个
- BM3D_Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering_2007
木槿qwer
去噪论文计算机视觉
稀疏三维变换域协同滤波图像去噪Amber:人的认知是不断加深的,现在不懂没有关系,只要你不断地阅读,一步一步的最终认识会到达可以看懂它的程度。Abstract这篇文章思路很难理解,我先只看摘要,后续1、提出一种基于变换域增强稀疏表示的图像去噪策略。2、将相似的二维图像块分组到三维数据数组中,可以增强稀疏性。协同滤波:用于处理三维数组。Amber:为啥要增强稀疏表示啊,有什么好处。协同滤波又是怎么实
- C++ opencv-3.4.1 提取不规则物体的轮廓
32131532
opencvc++人工智能
在学习opencv的时候,对一张照片,需要标注照片上物体的不规则轮廓。如图:使用opencv进行物体的轮廓处理,关键在于对照片的理解,前期的照片处理的越好最后调用api出来的结果就越接近理想值。提取照片中物体分如下三步:图像去噪,高斯模糊二值化去除噪点,形态学操作,去除较小的噪点进行轮廓查找#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespac
- 计算机视觉基础(12)——图像恢复
猪猪的超超
计算机视觉基础计算机视觉人工智能图像处理图像恢复
前言我们将学习图像恢复相关知识。主要有图像恢复的定义、评价标准和实现图像恢复的方法。图像恢复任务包括图像去噪、去模糊、图像超分辨率、图像修复等;评价标准有峰值信噪比和结构相似性;图像超分辨的方法有传统方法和基于深度学习的方法:传统方法包括了基于插值的方法和基于字典学习,而深度学习方法有很多,包括SRCNN,VDSR等。一、图像恢复的定义1.1图像恢复的意义由于环境的⼲扰(速度过快、天⽓原因、识别噪
- 图像去噪——AdaFM模型推理测试(详细图文教程)
佐咖
图像去噪Pytorchpythonpython图像处理pytorch
目录一、源码包下载二、测试集和模型权重准备2.1测试集2.2模型权重三、参数修改四、推理测试4.1固定插值系数图像测试4.1.1测试结果保存4.1.2测试结果展示4.1.2.1场景14.1.2.2场景24.1.2.3场景34.1.2.4场景44.1.2.5场景54.2等差改变插值系数图像测试4.2.1参数修改4.2.2测试4.2.3测试结果保存4.2.4测试结果展示4.2.4.1场景14.2.4.
- 图像去噪——PMRID训练自己数据集及推理测试(详细图文教程)
佐咖
图像去噪Pytorchpythonpytorchpython图像处理
目录一、源码包准备二、数据集准备2.1提取数据集名称2.2.txt报错问题2.2.1正确格式2.2.2错误格式三、修改配置参数四、训练及保存模型权重4.1训练4.2保存模型权重文件五、模型推理测试5.1导入测试集5.2测试5.3测试结果5.3.1测试场景15.3.2测试场景25.4推理速度5.4.1CPU推理5.4.2GPU推理六、总结一、源码包准备RMRID最原始的版本是MegEngine框架的
- 基于分裂Bregman算法的图像去噪实现
代码探险狂人
算法人工智能Matlab
基于分裂Bregman算法的图像去噪实现图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务,旨在减少图像中的噪声并恢复图像中的细节。分裂Bregman算法是一种有效的优化方法,可用于图像去噪。在本文中,我们将介绍如何使用Matlab实现基于分裂Bregman算法的图像去噪,并提供相应的源代码。算法原理分裂Bregman算法是一种迭代优化算法,通过将原问题分解为两个子问题的求解来逼近原问题的最优解。对于图像去噪
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
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 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
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Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
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常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite