无题

最近挺忙,记个流水帐:
dobbs说他没办法在我的留言本上留言,后来证实是IE7的问题,换个浏览器就可以了;

海底光缆还没有完全恢复,上国外的代码站下个代码真难;

校园网内上网又开始搞实名收费了;

Gmail在校园网内打不开;

GooglePages在电信和校园网内都打不开;

上个学期落下的一门课,这学期末也终于开课,研二研三的一起上;而且今天下午晚上都在上课,周日全天也被剥夺,=_=!

开题报告和项目都在紧张进行中;

Google Adsense终于突破了0的记录,汗啊…
唯一值得我高兴的就是,还有很多需要我去努力争取的美好事物。


isdox?i=e5f75e513463db95bdc2f8cd4a1b7c13 isdox?i=d2461e9d5043cf788aa242d8ddfc9f6b isdox?i=bcab59a75a0d88442ced9eec8a4a337d
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839 随着 Web UI 框架(如 EasyUI、JqueryUI、Ext、DWZ 等)的不断发展与成熟,系统界面的统一化设计逐渐成为可能,同时代码生成器也能够生成符合统一规范的界面。在这种背景下,“代码生成 + 手工合并”的半智能开发模式正逐渐成为新的开发趋势。通过代码生成器,单表数据模型以及一对多数据模型的增删改查功能可以被直接生成并投入使用,这能够有效节省大约 80% 的开发工作量,从而显著提升开发效率。 JEECG(J2EE Code Generation)是一款基于代码生成器的智能开发平台。它引领了一种全新的开发模式,即从在线编码(Online Coding)到代码生成器生成代码,再到手工合并(Merge)的智能开发流程。该平台能够帮助开发者解决 Java 项目中大约 90% 的重复性工作,让开发者可以将更多的精力集中在业务逻辑的实现上。它不仅能够快速提高开发效率,帮助公司节省大量的人力成本,同时也保持了开发的灵活性。 JEECG 的核心宗旨是:对于简单的功能,可以通过在线编码配置来实现;对于复杂的功能,则利用代码生成器生成代码后,再进行手工合并;对于复杂的流程业务,采用表单自定义的方式进行处理,而业务流程则通过工作流来实现,并且可以扩展出任务接口,供开发者编写具体的业务逻辑。通过这种方式,JEECG 实现了流程任务节点和任务接口的灵活配置,既保证了开发的高效性,又兼顾了项目的灵活性和可扩展性。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/502b0f9d0e26 “vue后台管理前后端代码.zip”项目是一个完整的后台管理系统实现,包含前端、后端和数据库部分,适合新手学习。前端方面,Vue.js作为核心视图层框架,凭借响应式数据绑定和组件化功能,让界面构建与用户交互处理更高效。Element UI作为基于Vue的开源组件库,提供了丰富的企业级UI组件,如表格、按钮、表单等,助力快速搭建后台管理界面。项目还可能集成了Quill、TinyMCE等富文本编辑器,方便用户进行内容编辑。 后端采用前后端分离架构,前端负责数据展示和交互,后端专注于业务逻辑和数据处理,提升了代码的模块化程度、维护可性和可扩展性。后端部分可能涉及使用Node.js(如Express或Koa框架)或其他后端语言(如Java、Python)编写服务器端API接口,用于接收前端请求、处理数据并返回响应。 数据库使用MySQL存储数据,如用户信息、商品信息、订单等,开发者通过SQL语句进行数据的增删改查操作。 通过学习该项目,初学者可以掌握以下要点:Vue.js的基础知识,包括基本语法、组件化开发、指令、计算属性、监听器等;Element UI的引入、配置及组件使用方法;前后端通信技术,如AJAX或Fetch API,用于前端请求后端数据;RESTful API的设计原则,确保后端接口清晰易用;数据库表结构设计及SQL查询语句编写;基本的认证与授权机制(如JWT或OAuth),保障系统安全;以及前端和后端错误处理与调试技巧。 这个项目为初学者提供了一个全面了解后台管理系统运作的实践平台,覆盖从前端交互到后端处理再到数据存储的全过程。在实践中,学习者不仅能巩固理论知识,还能锻炼解决实际问题的能力。
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景,以下是一些常见的物体识别方法和技术: 1. **特征提取与匹配**: - **SIFT(尺度不变特征变换)**和**SURF(加速稳健特征)**:这些算法用于检测和描述局部特征,能够在图像中识别出相同的物体,即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB(定向快速旋转BRIEF)**:一种快速的特征检测和描述算法,适用于实时应用。 2. **模板匹配**: - 通过在图像中滑动一个模板(已知物体的图像),并计算模板与图像区域的相似度,来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**: - **支持向量机(SVM)**:用于分类和回归分析,可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络(CNN)**:深度学习模型,特别适合处理图像数据,能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**: - **Haar级联分类器**:基于积分图和AdaBoost算法,用于实时人脸检测。 - **YOLO(You Only Look Once)**和**SSD(Single Shot MultiBox Detector)**:实时目标检测算法,能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**: - **Mask R-CNN**:在目标检测的基础上,进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具,可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用OpenCV进行模板匹配: ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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