- 【人工智能-14】OpenCV梯度处理、边缘检测、绘制轮廓、凸包检测、轮廓特征查找
m0_64233047
人工智能opencv计算机视觉
上一期【人工智能-13】OpenCV插值方法,边缘填充,图像矫正,图像掩膜,图像融合与噪点消除文章目录一、梯度处理1.图像梯度2.垂直边缘提取3.Sobel算子4.Laplacian算子二、边缘检测1.高斯模糊(降噪)2.计算梯度强度和方向3.非极大值抑制(NMS)4.双阈值检测5.边缘连接(滞后阈值)三、绘制轮廓1.什么是轮廓2.寻找轮廓3.轮廓绘制四、凸包检测1.穷举法2.QuickHull五
- 博客摘录「 yolov8改进-添加Wise-IoU,soft-nms」2023年12月18日
Exodu
笔记
(1.0-iou[0])*iou[1].detach()iou*torch.exp((rho2/c2))
- DETR革命:目标检测的Transformer时代
加油吧zkf
目标检测YOLOpython开发语言人工智能图像处理
《DETR从0到1:目标检测Transformer的崛起》为什么会有DETR?在深度学习目标检测发展史上,2014~2019年几乎被基于卷积神经网络(CNN)的检测器统治:两阶段:FasterR-CNN、MaskR-CNN单阶段:YOLO、SSD、RetinaNet这些检测器虽然效果强大,但背后依赖:✅Anchor(先验框)✅NMS(非极大值抑制)✅特征金字塔、手工设计问题:结构复杂、调参困难、不
- 目标检测中的NMS算法详解
好的,我们来详细解释一下目标检测中非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)的相关概念和计算过程。1.为什么需要NMS?问题:目标检测模型(如FasterR-CNN,YOLO,SSD等)在推理时,对于同一个目标物体,通常会预测出多个重叠的、不同置信度(confidencescore)的候选边界框(BoundingBoxes)。直接输出所有这些框会导致:结果冗余:同一个物体
- Yolov5-obb(旋转目标poly_nms_cuda.cu编译bug记录及解决方案)
关于在执行pythonsetup.pydevelop#or"pipinstall-v-e."时poly_nms_cuda.cu报错问题。前面步骤严格按照install.md环境1.pytorch版本较低时(我的是1.10):poly_nms_cuda.cu文件添加”#defineeps1e-8“,删除“constdoubleeps=1E-8;”这句2.pytorch版本较高时(我用的是1.27)h
- 西门子SINEC NMS曝高危漏洞:存在权限提升与远程代码执行风险
FreeBuf-
安全web安全php
西门子近日发布紧急安全公告,披露其工业级旗舰网络管理系统SINECNMS存在多个高危漏洞,影响4.0之前的所有版本。攻击者利用这些漏洞可获取管理员权限、执行任意代码或在关键基础设施网络中实施权限提升。漏洞概况公告明确指出:"SINECNMSV4.0之前版本存在多个漏洞,攻击者可借此提升权限并执行任意代码"。这些漏洞在CVSSv3.1评分中高达9.8分,对部署该系统的工业控制(OT)环境构成严重威胁
- 万字长文带你搞懂yolov5和yolov8以及目标检测相关面试
起个别名
C++YOLO目标检测目标跟踪
一、与yoloV4相比,yoloV5的改进输入端:在模型训练阶段,使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络:使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络:在Backbone和最后的Head输出层之间插入FPN_PAN结构Head输出层:训练时的损失函数GIOU_Loss,预测筛选框的DIOU_nms二、yolov5网络结构预处理在模型预处理阶段,使用了Mosaic数据增强
- bounding box 回归
【目标检测】基础知识:IoU、NMS、Boundingboxregression-知乎(zhihu.com)
- 目标检测新纪元:DETR到Mamba实战解析
加油吧zkf
图像处理python分类人工智能目标检测
【实战分享】目标检测的“后DEⱯ”时代:DETR/DINO/RT-DETR及新型骨干网络探索(含示例代码)目标检测从YOLO、FasterR-CNN到Transformer结构的DETR,再到DINO、RT-DETR,近两年出现了许多新趋势:更高效的端到端结构、更少的手工设计(比如不再需要NMS)、以及新型轻量化骨干网络(比如Mamba、ConvNeXt、ViT等)被引入检测任务中。作为从事目标检
- RT‑DETR 系列发展时间顺序
要努力啊啊啊
计算机视觉深度学习计算机视觉目标检测人工智能
RT‑DETR系列发展时间顺序RT‑DETR系列是由百度提出的一系列基于Transformer的实时端到端目标检测器,以下列出了从提出到演化的主要milestone:时间线概览版本时间主要改进/特点DETR2020–05(论文)oai_citation:0‡labellerr.comoai_citation:1‡arxiv.orgTransformer架构首次用于端到端检测,无需NMSRT‑DET
- 如何用WHIP协议WebRTC推流到NodeMediaServer
illuspas
MediaServerwebrtc服务器实时音视频音视频
NMSv3.21WHIP协议WebRTC推流指南一、协议实现NMSv3.21基于WHIP协议(WebRTC-HTTPIngestionProtocol)重新实现WebRTC推流功能。二、功能特性客户端开放:支持自定义实现流采集能力:摄像头/麦克风捕获桌面/应用窗口采集Canvas/Video元素捕获支持视频滤镜、AI特效等完整WebRTC功能支持(参考WebRTCSamples)三、配置说明[we
- 如何批量将word文档转换为PDF
渍渍渍197
wordpdfc#
新建一个txt文件将以下代码复制进去OnErrorResumeNextSetwordTest=CreateObject("Word.Application")IfErr.Number<>0ThenMsgBox"MicrosoftWordnotfound!PleaseinstallWordfirst.",vbCritical,"Error"WScript.QuitEndIfwordTest.Quit
- Yolov5 ONNX Runtime 的 Python 部署
爱钓鱼的歪猴
#目标检测模型部署YOLO
这里使用的yolov56.2,使用export.py很方便地得到onnx格式的模型。然后用onnxruntime推理框架在Python上进行部署。主要是为了测试模型的准确,模型部署的最终是用C++部署,从而部署在嵌入式设备等。整个代码分为四个部分:1、对输入进行预处理;2、onnxruntime推理得到输出;3、对输出进行后处理4、画预测框代码的难点是nms处理。代码尚存在的缺陷是,将输入图像处理
- Python与C++检测框过滤差异分析
马里马里奥-
pythonc++开发语言人工智能
Python与C++检测框过滤差异分析在目标检测任务中,检测框过滤是后处理的关键环节。本文将从实现方式、性能表现和适用场景三个维度,对比分析Python与C++在检测框过滤中的差异。检测框过滤基本原理检测框过滤的核心是非极大值抑制(NMS)算法,其数学表达式为:NMS(B,S,θ)={bi∣∀bj,area(bi∩bj)area(bi∪bj)0:i=order[0]keep.append(i)xx
- YOLOv4 正负样本划分详解
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO目标检测深度学习计算机视觉目标跟踪
✅YOLOv4正负样本划分详解一、前言在目标检测中,正负样本划分是训练过程中的关键环节,它决定了哪些预测框参与损失计算,从而影响模型的学习效果。YOLOv4在YOLOv3的基础上进行了改进,包括:使用CSPDarknet53主干网络;引入PANet特征融合结构;支持Mosaic数据增强;使用CIoULoss和DIoU-NMS;但在正样本划分逻辑上,YOLOv4保持了与YOLOv3类似的设计方式,并
- 【目标检测02】非极大值抑制 NMS
贝与贝
1024程序员节人工智能深度学习机器学习目标检测计算机视觉
文章目录1.前言2.原理3.代码实现1.前言在检测图像中的目标时,一个目标可能会被预测出多个矩形框,而实际上我们只需要一个,如何消除冗余的边界框呢?一种方简单的方案是提升置信度的阈值,过滤掉低置信度的边界框。而另一种方案是使用非极大值抑制NMS。NMS的做法是,选出某个类别得分最高的预测框,然后看哪些预测框跟它的IoU大于阈值,就把这些预测框给丢弃掉。这里IoU的阈值是超参数,需要提前设置。2.原
- YOLOv2 中非极大值抑制(NMS)机制详解与实现
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习
YOLOv2中NMS的详解一、什么是NMS?定义:NMS(非极大值抑制)是一种目标检测中的后处理技术,用于去除重复预测的边界框,保留置信度最高且不重叠的边界框。目标:提高检测结果的准确性;避免同一物体被多次检测;减少误检和冗余框;二、YOLOv1中的NMS实现来源依据:来自YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection(CVPR2016)输出结构回
- YOLOv1 技术详解:NMS(非极大值抑制)的工作原理与实现细节
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习算法
YOLOv1技术详解:NMS(非极大值抑制)的工作原理与实现细节一、前言在目标检测任务中,模型往往会输出多个边界框(boundingbox),其中很多是针对同一物体的重复预测。为了提高检测结果的准确性和简洁性,我们需要使用一种后处理技术来去除这些冗余的预测框——这就是NMS(Non-MaximumSuppression,非极大值抑制)。本文将围绕YOLOv1中的NMS实现机制展开,详细介绍:NMS
- C# Jenkins 自动构建
zzr494684778
asp.net
一、创建jenkins项目1、安装jenkins,MSBuild,Tomcat,WDeploy必须安装2、打开http://192.168.18.84:8080/(192.168.18.84:你所配置的服务器。8080:默认端口)3、安装插件:系统管理—管理插件LogParserPluginMSBuildPluginPost-BuildScriptPlug-inPythonPluginTextFi
- Prim算法实现 -- 结合优先级队列
NLP_wendi
数据结构与算法Prim算法
什么是Prim算法?classPrim2:"""P算法最小生成树算法MSTMinimalSpanningTree保证整个拓扑图的所有路径之和最小"""def__init__(self,graph):n=len(graph)#存放横切边self.min_heap=[]#类似于visited数组,记录节点是否在mst中self.inMst=[False]*nself.weightSum=0#三元组se
- Transformer目标检测 | DETR论文解读
DeepDriving
自动驾驶与深度学习transformer目标检测深度学习
0.前言DETR是首个将Transformer应用到2D目标检测任务中的算法,由Facebook于2020年在论文《End-to-EndObjectDetectionwithTransformers》中提出。与传统目标检测算法不同的是,DETR将目标检测任务视为一个直接的集合预测问题,采用基于集合的全局损失通过二分匹配实现一对一的预测输出,不需要非极大值抑制(NMS)和手工设计Anchor这些操作
- 目标检测领域最新突破:2025年你必须掌握的5大创新方向!附教程!
学算法的程霖
目标检测人工智能计算机视觉机器学习深度学习自然语言处理大模型
目标检测是计算机视觉的核心任务之一,涉及算法学习、应用场景优化和学术创新三个关键方向。以下是系统的总结和建议:一、目标检测算法学习方向1.基础理论核心任务:定位(BoundingBox)+分类(Class)。关键概念:IoU(交并比)、NMS(非极大值抑制)、Anchor机制。损失函数:分类损失(Cross-Entropy)、回归损失(SmoothL1、GIoU)。必学经典模型:Two-Stage
- Transformer 架构在目标检测中的应用:YOLO 系列模型解析
水花花花花花
transformer架构目标检测
目录Transformer架构在目标检测中的应用:YOLO系列模型解析一、YOLO模型概述二、YOLO模型的核心架构(一)主干网络(二)颈部结构(三)头部结构三、YOLO模型的工作原理(一)输入图像预处理(二)特征提取与融合(三)边界框预测与类别分类(四)损失函数计算与优化(五)非极大值抑制(NMS)后处理四、YOLO模型的版本演进(一)YOLOv1:开启实时目标检测之门(二)YOLOv2和YOL
- RT-DETR实时端到端目标检测器
SUST小生
人工智能目标跟踪
RT-DETR(Real-TimeDEtectionTRansformer)是一种新型的实时端到端目标检测器,由百度公司的研究者提出。这项工作首次实现了在实时目标检测任务中不依赖于后处理(如非极大值抑制NMS)的端到端检测器。RT-DETR的主要特点包括:实时性能:RT-DETR能够在保持高准确性的同时,实现实时的检测速度。例如,RT-DETR-L在COCOval2017数据集上达到了53.0%的
- OpenCV中Canny、Sobel和Laplacian边界检测算法原理和使用示例
点云SLAM
算法opencv算法人工智能计算机视觉边界检测算法Canny边缘检测Laplacian算子
OpenCV中提供了多种边界检测(EdgeDetection)算法,常用于图像分割、特征提取、物体识别等任务。以下是OpenCV中几种常见的边缘检测算法及其原理、使用方法:一、Canny边缘检测(最常用)原理:Canny是一种多阶段边缘检测算法,步骤如下:高斯滤波(降噪)计算梯度(Sobel算子)非极大值抑制(NMS)双阈值处理边缘连接(滞后阈值)OpenCV示例:#includeusingnam
- 计算机视觉、目标检测、视频分析的过去和未来:目标检测从入门到精通 ------ YOLOv8 到 多模态大模型处理视觉基础任务
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构音视频目标检测YOLO
文章大纲计算机视觉项目的关键步骤计算机视觉项目核心内容概述步骤1:确定项目目标步骤2:数据收集和数据标注步骤3:数据增强和拆分数据集步骤4:模型训练步骤5:模型评估和模型微调步骤6:模型测试步骤7:模型部署常见问题目标检测入门什么是目标检测目标检测算法的分类一阶段算法:YOLO算法的一般架构目标检测的重要概念:anchor锚框目标检测的重要概念:NMS非极大值抑制Transformer与DETR评
- C# 反射 静态类 静态方法 static
chchch521761
.netcoreC#.netc#
C#通过反射调用实例类或静态类的方法一、创建类//反射对象类//ruleAssembly为dell文件、ruleNmspaceName:命名空间;ruleClsName:类名//如果是泛型,ruleClsName后面需要增加一个“`1”TyperuleType=Assembly.Load(ruleAssembly).GetType(ruleNmspaceName+"."+ruleClsName,t
- 经典的YOLOv3和YOLOV5算法详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现YOLO算法yolov3yolov5计算机视觉人工智能
YOLO的基本原理YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种革命性的目标检测算法,它巧妙地将复杂的检测问题转化为回归问题。这种方法的核心在于将输入图像划分为S×S网格,每个网格负责预测其内部的物体位置和类别。具体来说,每个网格需要预测(B×5+C)个值,其中B代表边界框数量,C为类别数。最终,模型输出一个S×S×(B×5+C)大小的张量。YOLO的一个关键创新是使用非极大值抑制(NMS)算法
- NMS YOLO
有人给我介绍对象吗
AI论文写作YOLO
xc=prediction[:,4:mi].amax(1)>conf_thres#candidatesxc=prediction[:,4:mi].amax(1)>conf_thres#candidates
- vba批量化调整word的图和图表标题
摩天崖FuJunWANG
wordc#开发语言vba程序
@vba代码'将图片进行居中操作SubChangePictureFormate()DimoParaAsParagraphDimoRangeAsRangeDimiAsLongDimbeforeIsPictureAsBooleanbeforesIsPicture=False'确保文档中至少有图片IfActiveDocument.InlineShapes.Count=0ThenMsgBox"没有找到图片
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
dcj3sjt126com
http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR