大家都知道一般在Eclipse中新建一个项目或者文件都是通过菜单项的File-New来创建，然而有些右键出来的选项可能从来都不会使用到，而有些可能会常用到但是右键中又没有，这个时候就可以自定义New中的右键选项具体设置方式如下：Window-->CustomizePerspective...-->Shortcuts-->选择"New"进行相关设置即可(如下图)Eclipse右键New菜单项的自定义设置
系统 2019-08-12 01:33:07 2450
dequeueReusableCellWithIdentifier:Returnsareusabletable-viewcellobjectlocatedbyitsidentifier.-(UITableViewCell*)dequeueReusableCellWithIdentifier:(NSString*)identifierParametersidentifierAstringidentifyingthecellobjecttobereused.B
系统 2019-08-12 01:32:38 2450
程序实现了纯arcgis与c#功能生成等值线，而不需要sufer等其他控件辅助。利用arcgis的图层控制功能，结合gdi+绘图，能实现站点、标题、图例等显示的开启与关闭的控制。有两种图形导出方式：一种利用arcgis自带的图形导出功能，另一种是抓屏目。这个是抓屏幕的效果。感觉gis的功能太强大了，比位图成图效率要高n倍，而地图处理功能方面更是不可同日而语。继续努力！韶关水文分局降雨等值线图效果（GIS版本）
系统 2019-08-12 01:32:32 2450
[ASP.NETMVC]利用自定义的AuthenticationFilter实现Basic认证很多情况下目标Action方法都要求在一个安全上下文中被执行，这里所谓的安全上下文主要指的是当前请求者是一个经过授权的用户。授权的本质就是让用户在他许可的权限范围内做他能够做的事情，授权的前提是请求者是一个经过认证的用户。质询-应答（Chanllenge-Response）”是用户认证采用的一种常用的形式，认证方向被认证方发出质询以要求其提供用于实施认证的用户凭证
系统 2019-08-12 01:31:55 2450
1python中的数据类型:数字（整数型int,浮点数型float,布尔型bool,复数complex），字符串，元组(只读列表，只能查询，不可更改)，集合，列表，字典可变数据类型：列表list[]、字典dict{}数据发生改变，但内存地址不变不可变数据类型：整型int、字符串str’'、元组tuple（）当该数据类型的对应变量的值发生了改变，那么它对应的内存地址也会改变2有一段python的编码程序如下：urllib.quote(line.decode(
系统 2019-09-27 17:56:47 2449
【打开文件】我们使用open()函数来打开文件，并返回文件对象。open()的参数有很多，如下：这些参数中的第一、二个参数是重点。第一个参数是传入文件名:若只有文件名，不带路径的话，python会在当前路径下查找该文件并打开。第二个参数是文件的打开模式：其有以下几种参数：===========================================================1.r以只读方式打开文件(默认)。2.w以写入的方式打开文件，会覆盖已
系统 2019-09-27 17:56:34 2449
在多个文件或者不同语言协同的项目中，python脚本经常需要从命令行直接读取参数。万能的python就自带了argprase包使得这一工作变得简单而规范。PS：optparse包是类似的功能，只不过写起来更麻烦一些。如果脚本很简单或临时使用，没有多个复杂的参数选项，可以直接利用sys.argv将脚本后的参数依次读取(读进来的默认是字符串格式)。比如如下名为test.py的脚本：importsysprint"Inputargumentis%s"%(sys.a
系统 2019-09-27 17:56:27 2449
一.JS和python的序列化python的序列化json字符串=json.dumps('python对象')python对象=json.loads('json字符串')JS的序列化js对象=JSON.parse('字符串')json字符串=JSON.stringfy('js对象')二.Django和ajax序列化django序列化1.两次序列化defget_data(request):fromdjango.coreimportserializers#引入
系统 2019-09-27 17:56:10 2449
最近在公司疯狂做Demo，最近需要使用cv2里的视频操作，之前一直也没放在心上，借这次机会好好研究一下吧。此外，吐槽一句，做Demo前最好大家统一一下所用的环境。Opencv-Pyhton2.x与3.x会存在部分属性函数名的修改，到时候debug就十分的繁琐。至于两者的区别，可以看看文章末尾的参考资料。本文所使用的环境为：Python2.7,Opencv-Python3.4.0目录获取并展示视频保存视频常用方法1.获取视频importcv2#创建Video
系统 2019-09-27 17:55:49 2449
使用深度学习进行图像类任务时，通常网络的输入大小是固定的，最近在进行涉及到文字检测的工作中，由于预处理resize缩小了原图，导致字体变模糊，从而检测失败，后来想到使用overlap来对图像进行缩放裁剪，即先将原图缩放到一定尺寸，再裁剪得到网络的输入。好了，来说正题，使用yolov3，网络的输入是352x352x3，而输入图像大小为几百上千不等，因此需对原图进行resize，起初直接进行缩放+填充，检测的map很低，后来分析发现有些352x352的输入图像
系统 2019-09-27 17:55:08 2449
