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微信对内置浏览器的定制封装，使得H5的流量入口再次重新被定义。在原生程序中使用H5也成为非常必要的一种搭配。这也得益于H5对于简单的浏览性质的内容可以很好的进行展现和传播。 由于在实际项目中有需要在移动端使用到H5，而大部分H5页面都是来源于网络的，所以这里尝试使用 ExMobi + Agile Lite 来开发一个内置浏览器的功能。 相对于传统的浏览器功能，由于移动端具有丰富的本地能力可以调用，比如：二维码扫描、本地存储、各类第三方SDK分享等等，让移动端的浏览器可以更加个性化。 而我们一般看到的移动端浏览器功能通常包括： 1. 输入地址跳转页面或者输入关键字搜索。 2. 更够扫描二维码读取地址信息等进行展示。 3. 能够前进、后退、刷新页面等基本导航操作。 4. 可以收藏某些页面 5. 可以将页面进行社会化分享。 更大一些的浏览器还可以做自己的门户，有自己的用户体系等等。 选择ExMobi + Agile Lite，主要是由于ExMobi有强大的UI展现能力可以支持原生UI和webview的多窗口混合展现，以及丰富的本地能力以及与第三方SDK集成的接口，可以方便调用摄像头、GPS、第三方SDK等能力，而Agile Lite作为开源、灵活的H5框架，对H5门户的UI和交互处理非常便捷，而且它内置了很多操作ExMobi本地能力的JS桥接类。 由于现在处于起步阶段，暂时功能做到1/2

使用C++进行Nao机器人编程，从官网文档注意到调用SDK函数需要将数据转换为标准格式ALValue，之前算法中使用的array以及MatrixXd都需要转换格式，这里用以记录。 ALValue类型数组声明： AL::ALValue timelist = AL::ALValue::array(1.0f,1.2f,1.4f); AL::ALValue datalist; datalist.arraySetSize(3); datalist = timelist; 二维alvalue数组的使用 AL::ALValue angleLists; angleLists.arraySetSize(2); angleLists[0] = AL::ALValue::array(1.0f, 0.0f); angleLists[1] = AL::ALValue::array(-0.5f, 0.5f, 0.0f); 2.简单的array转换 void trans ( AL :: ALValue & alv , float * array , int num ) { //此处需传入array的大小，若用sizeof来判断array大小其结果是1，如需得到准确值需要用template编程，后续会进行修改 alv . arraySetSize ( num ) ; alv . set for ( int i =

集合 ArrayList //集合 ArrayList类 //集合是一组可变数量的元素组合 一般来说 这些元素的类型是相同的 只能是一维的 //初始化 //ArrayList al = new ArrayList(); //添加元素到集合的最后 //al.Add(1); //al.Add(2); //al.Add(2); //al.Add(4); //Console.WriteLine(al[1]); ////插入 在某个索引号处插入某个值 插入之后索引号的原值被顶到下一索引号去 以此类推 //al.Insert(1,9);//object是所有类的基类，可以放所有类 //Console.Write(al[1]); //al.Remove(2);//括号里放的是移除的值 只移除从前往后的第一个值 //al.RemoveAt(2);//括号里放的是移除值的索引号 //遍历集合 //foreach (object a in al) //{ // Console.WriteLine(a); //} //定义个数接收 //int geshu = al.Count; //清空集合 //al.Clear(); //判断是否包含某个值 //bool b = al.Contains(3); //自动排序 升序 //al.Sort(); //将集合翻转 //al.Reverse();/

集合：就是一个容器，放置数据，一般一个集合中放同一类型的数据 集合类中也有很多方法，使用中再熟练即可 集合类的有序性： 添加元素会按照添加的顺序排列； 集合里面的数据可以重复 1. ArrayList get(index)：获得指定索引的数据 add(object)：添加一条数据 add(index,element): 插入，在指定位置添加数据 public static void main ( String [ ] args ) { ArrayList al = new ArrayList ( ) ; //集合类对象 al . add ( "小明" ) ; //集合里面数据的添加 al . add ( "小华" ) ; al . add ( "小林" ) ; System . out . println ( al . get ( 0 ) ) ; //集合数据的访问，提供索引即可 } //返回小明 addall(collection)：添加多条数据 在上面代码基础上 ArrayList al2 = new ArrayList ( ) ; //集合类对象 al2 . addAll ( al ) ; System . out . println ( al2 ) ; 输出 [ 小明 , 小华 , 小林 ] 遍历数据，添加for循环 法1: get方法和size方法 for ( int i

一、背景 此次查询涉及三个大表的联合查询，即: x_location_t, x_account_t, x_application_t ,每张表的记录大概200万条记录，现在需求是联合查询三个表的记录筛选出用户所需要的条件,原始的sql查询语句如下: select al.id, ln.application_id, al.user_account, case al.user_type when 'w3' then "内部用户" when 'others' then '外部用户' end as user_type, al.country_code, al.country_name, al.ip_address, al.province, al.city, al.detail_address, al.earliest_time, al.latest_time, al.create_by, al.create_time, al.update_by, al.update_time, al.source, case al.source when '1' then "userProfile" when '2' then 'IPNET' end as source_desc, a.code appCode, a.name appName from x_location_t al JOIN x

一、通用寄存器：AX、BX、CX和DX。（均为16位，可存放2个字节）。都可以分为两个独立的8位寄存器。（eg:AH和AL，其中AL为低8位，AH为高8位。） 二、字在寄存器中的存储 1字节（byte）=8bit，1个字=2字节=高位字节+地位字节，分别对应存在高位寄存器和低位寄存器中。 三、汇编指令 注意：在写一条汇编指令或一个寄存器名称时不用区分大小写。 引入：mov和add 溢出问题：AH和AL是两个不相关到的寄存器，当操作AL中有进位时，AL不会向AH进位。 （eg: mov ax,00C5H add al,93H 执行前al中的数据为C5H，相加后得到158H，但是al是8位寄存器，只能放两位16进制的数据，所以最高位的1丢失。ax中的数据为：0058H。这里的丢失指的是进位值不能在8位寄存器中保存，但是并不是CPU真的丢弃这个进位值。 ） 进行数据的传送或运输时，两个操作对象的位数需要相同。 （eg:错误指令：mov al,20000 8位寄存器最大可以存放的值为255的数据） 四、物理地址 所有的内存单元构成的存储空间是一个一维的线性空间，每个内存空间在这个空间中都有的惟一的地址，成为物理地址。 五、16位结构的CPU 结构特性： 1、运算器一次最多可以处理16位的数据。 2、寄存器的最大宽度为16位。 3、寄存器和运算器之间的通路为16位。 六

0. 引言 神经网络中的注意机制就是参考人类的视觉注意机制原理。即人眼在聚焦视野区域中某个小区域时，会投入更多的注意力到这个区域，即以“高分辨率”聚焦于图像的某个区域，同时以“低分辨率”感知周围图像，然后随着时间的推移调整焦点。 参考文献： [ arxiv ] - . attention search [ CV ] - Mnih V, Heess N, Graves A. Recurrent models of visual attention [J]. arXiv preprint arXiv:1406.6247, 2014. [ Bahdanau ] - Bahdanau D, Cho K, Bengio Y. Neural machine translation by jointly learning to align and translate [J]. arXiv preprint arXiv:1409.0473, 2014. [ CV ] - Ba J, Mnih V, Kavukcuoglu K. Multiple object recognition with visual attention [J]. arXiv preprint arXiv:1412.7755, 2014. [ CV ] - Xu K, Ba J, Kiros R, et al. Show,

今天在刷算法题时，新建了ArrayList变量，发现ArrayList与null结合起来使用时经常出错。 请查看如下几种例子， 1、new一个ArrayList<>类型的数据， 1 import java.util.ArrayList; 2 3 public class Test 4 { 5 6 @SuppressWarnings("unused") 7 public static void main(String[] args) 8 { 9 ArrayList<Integer> al=new ArrayList<Integer>(); 10 //al.add(null); 11 //al=null; 12 if (al==null) 13 { 14 System.out.println("al==null"); 15 } 16 17 if (al.isEmpty()) 18 { 19 System.out.println("al is Empty"); 20 } 21 22 23 System.out.println("al.size(): "+al.size()); 24 25 System.out.println("al.get(0): "+al.get(0)); 26 al.add(5); 27 al.add(4); 28 } 29 } 2、将ArrayList<

1、流程图： 条件传送方式又称为查询方式，即CPU传送数据之前（输入和输出），需要先查询外设是否准备好，没有准备好的话继续读取状态信息，直到外设准备好了以后开始数据传送。 2、汇编语言程序设计： （1）用程序查询的方式将输入设备的一个数据读入CPU的BL中： MOV DX,0001H ;状态口地址 NEXT:IN AL,DX ;表示从外部设备输入数据给累加器（这里是状态 ），如果从外设端口中输入一个字节则给8位累加器 AL，若输入一个字则给16位累加器 AX AND AL,80H ;按位与操作,保留最高位 JZ NEXT ;JZ（Jump if Zero）是此前的运算结果为0时跳转;D7=0，不可以输入，需要继续监测状态 MOV DX,0000H　　；数据口地址 IN AL,DX　　；输入 MOV BL,AL　　；CPU读入数据 RET （2）用汇编语言实现以查询方式的数据传送：将内存中首地址为BUF的存储区内的128字节数据向CRT终端输出。假设CRT终端数据口地址为0008H,状态口地址为0010,D7为状态位，D7=0表示输出缓冲器空，允许输出数据。 MOV BX, OFFSET BUF MOV CX, 128 LOP:MOV DX, 0010H ;状态口地址 IN AL, DX ;输入状态 AND AL, 10000000B ;保留 D7 JNZ LOP ;非零转移 MOV

《Weakly-Supervised Convolutional Neural Networks for Multimodal Image Registration》 摘要 ：在多模态图像配准的监督学习中，最基本的挑战之一是体素级空间对应的基值的缺乏。本工作描述了一种从包含在解剖标签中的高级对应信息中推断体素级变换的方法。我们认为，这种标签获取对比体素对应关系是比通过参考图像集更可靠和实用方式。典型的感兴趣的解剖标签可能包括实体器官、血管、导管、结构边界和其他指定的特别标志。提出的端到端卷积神经网络方法旨在训练过程中对单个图像对的多个标记对应结构进行对齐从而预测位移场，而仅使用未标记的图像对作为网络输入进行推理。我们强调了该策略的通用性，使用不同类型的解剖标签用于训练，这些标签不需要在所有训练图像对上可辨别。在推断，得到的三维可形变图像配准算法实时运行，是全自动的，不需要任何解剖标签或初始化。比较了几种网络结构变体，以配准来自前列腺癌患者的T2-weight磁共振图像和3D经直肠超声图像。在交叉验证实验中，来自76名患者的108对多模态图像经过高质量的解剖标签测试，得到的标记中心的目标配准误差中值为3.6 mm，前列腺的Dice中值为0.87。 关键字 ：医学图像配准;图像引导介入;卷积神经网络;弱监督学习;前列腺癌。 1、引言