OA部署上服务器报错，求大神指点！

日志名称: Application 来源: Application Error 日期: 2015/10/23 8:11:36 事件 ID: 1000 任务类别: (100) 级别: 错误 关键字: 经典 用户: 暂缺 计算机: OAWEB 描述: 错误应用程序名称: apache.exe，版本: 2.2.22.0，时间戳: 0x4f242d7a 错误模块名称: ntdll.dll，版本: 6.1.7601.17514，时间戳: 0x4ce7ba58 异常代码: 0xc0000005 错误偏移量: 0x0002e046 错误进程 ID: 0x180c 错误应用程序启动时间: 0x01d10d2760262bc0 错误应用程序路径: D:\MYOA\bin\apache.exe 错误模块路径: C:\Windows\SysWOW64\ntdll.dll 报告 ID: 9f94960c-791a-11e5-832d-0050568e2f73 事件 Xml: <Event xmlns="http://schemas.microsoft.com/win/2004/08/events/event"> <System> <Provider Name="Application Error" /> <EventID Qualifiers="0">1000</EventID> <Level>2</Level> <Task>100</Task> <Keywords>0x80000000000000</Keywords> <TimeCreated SystemTime="2015-10-23T00:11:36.000000000Z" /> <EventRecordID>558</EventRecordID> <Channel>Application</Channel> <Computer>OAWEB</Computer> <Security /> </System> <EventData> <Data>apache.exe</Data> <Data>2.2.22.0</Data> <Data>4f242d7a</Data> <Data>ntdll.dll</Data> <Data>6.1.7601.17514</Data> <Data>4ce7ba58</Data> <Data>c0000005</Data> <Data>0002e046</Data> <Data>180c</Data> <Data>01d10d2760262bc0</Data> <Data>D:\MYOA\bin\apache.exe</Data> <Data>C:\Windows\SysWOW64\ntdll.dll</Data> <Data>9f94960c-791a-11e5-832d-0050568e2f73</Data> </EventData> </Event>

DES加密不一致问题,求大神解决

各位大神 小弟在做一个文件传输项目 对方系统用的是c#写的des加解密算法 密钥：Bank2014 加密偏移量：Bank2014 加密模式:CipherMode.CBC、PaddingMode.PKCS5 块长度:64 文件编码：GBK 小弟这边用的是c写的加解密算法我就只设置了密钥:Bank2014 代码是参照大赛写的 位置在:http://www.iteye.com/topic/478024 目前的问题就是对方公司加密出来的文件跟我加密出来的文件不一样 我的代码是否需要设置加密偏移量呢 还是代码本身就有问题 求大神指点 先跪谢了

如何计算静态变量的内存地址相对其Class对象内存地址的偏移量呢

  我在一篇文章中看到这么一段话，我想验证一下 对于HotSpot VM的对象模型，静态字段的“偏移量”就是： - JDK 6或之前：相对该类对应的InstanceKlass（实际上是包装InstanceKlass的klassOopDesc）对象起始位置的偏移量 - JDK 7或之后：相对该类对应的java.lang.Class对象起始位置的偏移量。 希望大大们能帮忙解答，感激不尽

如何使用python-opencv判断两张有偏移的图片是否存在异物差别

如何使用opencv判断两张图片是否存在异物差别  上面两张图，第二张图片左上角有一颗螺母， 在生产过程中，每张照片要么是第一章图片一样OK的，要么类似第二张图片，存在异物。请问用什么算法能够判断第二张图片是否存在异物。只需要得到是否存在异物即可，即程序只需返回True、False，或0、1即可。 请各位大神帮忙分析一下，给出有用的思路也可以，多谢了！ C币没有了，等有了马上重谢！

SARScape里偏移量跟踪法提取的形变场存在什么问题？

使用ENVI + SARScape软件，基于Sentinel-1A数据用偏移量跟踪法提取形变场，得到的结果如图;' 想请问大神结果存在什么问题？

Xcode6.1创建的工程无法实现自动适配

我的问题是这样的，请教各位大神： 原来的小工程不是用Xcode6.1创建的，后来用Xcode6.1打开进行了部分更改，按钮和键盘等一系列的控件都是用代码写死的坐标宽高。完成之后在该工程中运行可以做到自动适配。现在问题来了！！把该部分的代码移植到总的项目工程（用Xcode6.1创建）中，无法实现自动适配，好多控件的位置都偏移了，这该怎么办啊～～～～～～求各位大神支招

QT5 QPixmap与绘制问题

求大神指导，我是要实现一个画笔的功能，我的想法就是用QPixmap类型的成员 把鼠标跟踪的点在mousemove中画出来，然后在paintevent中用drawPixmap 把图绘制出来，但是现在就是显示不出来。但是如果我在paintevent中申请QPixmap类型的临时变量进行显示的话就可以，但是这样有一个问题就是正因为是临时变量 所以每次都是画最近的鼠标偏移，我也想过用数组之类的把点都存下来，但是这样每次都得重新绘制慢不说 而且保存的很多点太费内存了~ 求大神指导，在线等

VUE V-TABLE 中始终会出现纵向滚动条

VUE V-TABLE 中始终会出现滚动条 (被隐藏的区域高度为 176px, 怀疑是否为分页偏移或者footer) 但是文档上面没有看到描述如何去除  如图table,代码为: ``` <v-table is-horizontal-resize style="width:100%; height:420px;" even-bg-color="#f2f2f2" row-hover-color="#eee" row-click-color="#edf7ff" :columns="Ordercolumns" :table-data="Ordertablerows" :select-all="selectALL" :select-change="selectChange"></v-table> ``` 

DES解密问题：通过密钥、偏移量加密正常，解密出错?

DES解密问题：通过密钥、偏移量加密正常，解密出错：Given final block not properly padded.那位大神遇到过这种问题。在线等。 # 问题 ``` package com.whiteink.pms.util; import javax.crypto.Cipher; import javax.crypto.SecretKey; import javax.crypto.SecretKeyFactory; import javax.crypto.spec.DESedeKeySpec; import javax.crypto.spec.IvParameterSpec; import java.security.Key; import java.util.Base64; public class DESUtil { static String key = "693207DB8148FBC9D8410179"; static String iv = "20190225"; static String encoding = "gb2312"; static String data = "{\"parkCode\":\"1\",\"plateNo\":\"京A11113\"}"; /** * <一句话功能描述>:加密 * <功能详细描述>: 将明文加密 * * @Param: key 密钥 * @Param keyiv 自定义偏移量（8字节） * @Param data 明文 * @Return: byte[] */ public static String des3EncodeCBC(byte[] key, byte[] keyiv, byte[] data) throws Exception { Key deskey = null; DESedeKeySpec spec = new DESedeKeySpec(key); SecretKeyFactory keyfactory = SecretKeyFactory.getInstance("desede"); deskey = keyfactory.generateSecret(spec); Cipher cipher = Cipher.getInstance("desede" + "/CBC/PKCS5Padding"); IvParameterSpec ips = new IvParameterSpec(keyiv); cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, deskey, ips); return Base64.getEncoder().encodeToString(cipher.doFinal(data)); } /** * <一句话功能描述>:解密 * <功能详细描述>: 将密文转成明文 * * @Param: key 密钥 * @Param keyiv 偏移量 * @Param data 明文 * @Return: byte[] */ public static String des3DecodeCBC(byte[] key, byte[] keyiv, byte[] data) throws Exception { System.out.println(new String(data)); DESedeKeySpec dks = new DESedeKeySpec(key); SecretKeyFactory keyFactory = SecretKeyFactory.getInstance("desede"); SecretKey securekey = keyFactory.generateSecret(dks); // 解密 Cipher cipher = Cipher.getInstance("desede" + "/CBC/PKCS5Padding"); IvParameterSpec ivp = new IvParameterSpec(keyiv); cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, securekey, ivp); return Base64.getEncoder().encodeToString(cipher.doFinal(data)); } public static void main(String[] args) throws Exception{ String data = "{\"parkCode\":\"1\",\"plateNo\":\"京A11113\"}"; String mw = des3EncodeCBC(key.getBytes(), iv.getBytes(), data.getBytes("GB2312")); System.out.println(des3DecodeCBC(key.getBytes(), iv.getBytes(), mw.getBytes())); } } ``` # 解决方案 ===============解决方案=============== ``` package com.whiteink.pms.util; import javax.crypto.Cipher; import javax.crypto.SecretKey; import javax.crypto.spec.IvParameterSpec; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; import java.util.Base64; public class DESUtil { private static String encoding = "gb2312"; private static String data = "{\"parkCode\":\"1\",\"plateNo\":\"京A11113\"}"; public static String encrypt(String key, String iv, String data) throws Exception { SecretKey secretKey = new SecretKeySpec(key.getBytes(), "desede"); Cipher cipher = Cipher.getInstance("desede/CBC/PKCS5Padding"); IvParameterSpec ips = new IvParameterSpec(iv.getBytes()); cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, secretKey, ips); byte[] encryptData = cipher.doFinal(data.getBytes(encoding)); return Base64.getEncoder().encodeToString(encryptData); } public static void main(String[] args) throws Exception { String key = "693207DB8148FBC9D8410179"; String iv = "20190225"; String encryption = encrypt(key, iv, data); System.out.println(encryption); String decryption = decrypt(key, iv, encryption); System.out.println(decryption); } public static String decrypt(String key, String iv, String data) throws Exception { SecretKey secretKey = new SecretKeySpec(key.getBytes(), "desede"); Cipher cipher = Cipher.getInstance("desede/CBC/PKCS5Padding"); IvParameterSpec ips = new IvParameterSpec(iv.getBytes()); cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, secretKey, ips); byte[] decryptData = cipher.doFinal(Base64.getDecoder().decode(data.getBytes(encoding))); return new String(decryptData, "GB2312"); } } ```

Java调用斑马GK888T打印条码,无法打印全部内容,求大神看下~

我想要打印下面这张图  但是打印机只打印红色区域内的图片  代码如下:这是我在网上下载的 他设置的是A4纸,我的打印纸是打印条码的纸没有那么大,我调了下参数但是不好使,求大神帮助~ ``` public class CopyOfPrintTest implements Printable { /** * @param Graphic指明打印的图形环境 * @param PageFormat指明打印页格式（页面大小以点为计量单位，1点为1英才的1/72，1英寸为25.4毫米。A4纸大致为595×842点） * @param pageIndex指明页号 **/ public int print(Graphics gra, PageFormat pf, int pageIndex) throws PrinterException { Component c = null; // 转换成Graphics2D Graphics2D g2 = (Graphics2D) gra; // 打印起点坐标 double x = pf.getImageableX(); double y = pf.getImageableY(); System.out.println(x); System.out.println(y); switch (pageIndex) { case 0: float[] dash1 = { 2.0f }; // 设置打印线的属性。 // 1.线宽 2、3、不知道，4、空白的宽度，5、虚线的宽度，6、偏移量 g2.setStroke(new BasicStroke(0.5f, BasicStroke.CAP_BUTT,BasicStroke.JOIN_MITER, 2.0f, dash1, 0.0f)); Image src = Toolkit.getDefaultToolkit().getImage("D:\\lis\\tm_images\\2015-10-15\\1510150001.png"); g2.drawImage(src, (int) x, (int) y, c); int img_Height = src.getHeight(c); int img_width = src.getWidth(c); System.out.println("img_Height=" + img_Height + "img_width="+ img_width); return PAGE_EXISTS; default: return NO_SUCH_PAGE; } } public static void main(String[] args) throws PrinterException { // 通俗理解就是书、文档 Book book = new Book(); // 设置成竖打 PageFormat pf = new PageFormat(); pf.setOrientation(PageFormat.PORTRAIT); // 通过Paper设置页面的空白边距和可打印区域。必须与实际打印纸张大小相符。 Paper p = new Paper(); p.setSize(189, 80);// 纸张大小 //高不能超过80 否则会出现两页 // 设置paper可成像区域 成像区域多大paper就是多大 p.setImageableArea(0, 0, 189, 80);// A4(595 X 842)设置打印区域，其实0，0应该是72，72，因为A4纸的默认X,Y边距是72 pf.setPaper(p); // 把 PageFormat 和 Printable 添加到书中，组成一个页面 book.append(new CopyOfPrintTest(), pf); // 获取打印服务对象 PrinterJob job = PrinterJob.getPrinterJob(); // 设置打印类 job.setPageable(book); // 可以用printDialog显示打印对话框，在用户确认后打印；也可以直接打印 boolean flag = job.printDialog(); if (flag) { job.print(); } } } ```

设置了绝对定位div里的文字不显示

    div里的文字包括里面span标签的文字都无法显示， 我试过给文字加颜色也看不见，父级也有相对定位，设置了偏移量让span偏移出来还是看不见文字，也设置了优先级，不知道是什么原因呢？ ps：是实现鼠标经过显示div1的效果 找不到span所以加了个背景色 但还是不见文字（整个div1里的文字都看不见，）在elements也是存在的 不知道是不是被什么元素给覆盖了 但span里面的文字不应该在span里面吗

使用开源库 photoview 图片位置偏移

使用viewpager+photoview 显示的图片变小了，而且偏移到左上角，请问大神们如何解决？如何修改源码。

keras实现人脸识别，训练失败……请教大神指点迷津！！！

 各位大神，如图所示，在训练过程中，第二轮开始出现问题，这是什么原因呢？ 代码如下： ------------------------------------------------- ``` import random import keras import numpy as np import cv2 from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D from keras.optimizers import SGD from keras.utils import np_utils from keras.models import load_model from keras import backend as K from source_data import load_dataset,resize_img #定义数据集格式 class Dataset: def __init__(self, path_name): #训练数据集 self.train_images = None self.train_labels = None #测试集 self.valid_images = None self.valid_labels = None #样本数据 self.test_images = None self.test_labels = None #load路径 self.path_name = path_name #维度顺序 self.input_shape = None #加载数据集并按照交叉验证的原则划分数据集，完成数据预处理 def load(self,img_rows=64, img_cols=64,img_channels = 3,nb_classes = 2): #加载数据集到内存 images,labels=load_dataset(self.path_name)#函数调用 train_images, valid_images, train_labels, valid_labels= train_test_split(images, labels, test_size = 0.3, random_state = random.randint(0, 100)) _, test_images, _, test_labels = train_test_split(images, labels, test_size = 0.5, random_state = random.randint(0, 100)) #根据backend类型确定输入图片数据时的顺序为：channels,rows,cols，否则:rows,cols,channels #这部分代码就是根据keras库要求的维度顺序重组训练数据集 train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], img_rows, img_cols, img_channels) valid_images = valid_images.reshape(valid_images.shape[0], img_rows, img_cols, img_channels) test_images = test_images.reshape(test_images.shape[0], img_rows, img_cols, img_channels) self.input_shape = (img_rows, img_cols, img_channels) #输出训练集、验证集、测试集的数量 print(train_images.shape[0], 'train samples') print(valid_images.shape[0], 'valid samples') print(test_images.shape[0], 'test samples') #我们的模型使用categorical_crossentropy作为损失函数，因此需要根据类别数量nb_classes将 #类别标签进行one-hot编码使其向量化，在这里我们的类别只有两种，经过转化后标签数据变为二维 train_labels = np_utils.to_categorical(train_labels, nb_classes) valid_labels = np_utils.to_categorical(valid_labels, nb_classes) test_labels = np_utils.to_categorical(test_labels, nb_classes) #像素数据浮点化以便归一化 train_images = train_images.astype('float32') valid_images = valid_images.astype('float32') test_images = test_images.astype('float32') #将其归一化,图像的各像素值归一化到0—1区间 train_images /= 255 valid_images /= 255 test_images /= 255 self.train_images = train_images self.valid_images = valid_images self.test_images = test_images self.train_labels = train_labels self.valid_labels = valid_labels self.test_labels = test_labels class Model: def __init__(self): self.model = None #建立keras模型 def build_model(self, dataset, nb_classes = 2): #构建一个空的网络模型，序贯模型或线性堆叠模型，添加各个layer self.model = Sequential() #以下代码将顺序添加CNN网络需要的各层，一个add就是一个网络层 self.model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same', input_shape = dataset.input_shape)) #1 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #2 激活函数层 self.model.add(Convolution2D(32, 3, 3)) #3 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #4 激活函数层 self.model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) #5 池化层 self.model.add(Dropout(0.25)) #6 Dropout层 self.model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same')) #7 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #8 激活函数层 self.model.add(Convolution2D(64, 3, 3)) #9 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #10 激活函数层 self.model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) #11 池化层 self.model.add(Dropout(0.25)) #12 Dropout层 self.model.add(Flatten()) #13 Flatten层 self.model.add(Dense(512)) #14 Dense层,又被称作全连接层 self.model.add(Activation('relu')) #15 激活函数层 self.model.add(Dropout(0.5)) #16 Dropout层 self.model.add(Dense(nb_classes)) #17 Dense层 self.model.add(Activation('softmax')) #18 分类层，输出最终结果 #Prints a string summary of the network self.model.summary() #训练模型 def train(self, dataset, batch_size = 20, nb_epoch = 10, data_augmentation = True): sgd = SGD(lr = 0.01, decay = 1e-6, momentum = 0.9, nesterov = True) #采用随机梯度下降优化器进行训练，首先生成一个优化器对象 self.model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd,metrics=['accuracy']) #完成实际的模型配置 #不使用数据提升，所谓的提升就是从我们提供的训练数据中利用旋转、翻转、加噪声等方法提升训练数据规模，增加模型训练量 if not data_augmentation: self.model.fit(dataset.train_images, dataset.train_labels, batch_size = batch_size, epochs = nb_epoch, validation_data = (dataset.valid_images, dataset.valid_labels), shuffle = True) #使用实时数据提升 else: #定义数据生成器用于数据提升，其返回一个生成器对象datagen，datagen每被调用一 #次其生成一组数据（顺序生成），节省内存，其实就是python的数据生成器 datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center = False, #是否使输入数据去中心化（均值为0）， samplewise_center = False, #是否使输入数据的每个样本均值为0 featurewise_std_normalization = False, #是否数据标准化（输入数据除以数据集的标准差） samplewise_std_normalization = False, #是否将每个样本数据除以自身的标准差 zca_whitening = False, #是否对输入数据施以ZCA白化 rotation_range = 20, #数据提升时图片随机转动的角度(范围为0～180) width_shift_range = 0.2, #数据提升时图片水平偏移的幅度（单位为图片宽度的占比，0~1之间的浮点数） height_shift_range = 0.2, #同上，只不过这里是垂直 horizontal_flip = True, #是否进行随机水平翻转 vertical_flip = False) #是否进行随机垂直翻转 #计算整个训练样本集的数量以用于特征值归一化等处理 datagen.fit(dataset.train_images) #利用生成器开始训练模型—0.7*N self.model.fit_generator(datagen.flow(dataset.train_images, dataset.train_labels, batch_size = batch_size), steps_per_epoch = dataset.train_images.shape[0], epochs = nb_epoch, validation_data = (dataset.valid_images, dataset.valid_labels)) if __name__ == '__main__': dataset = Dataset('e:\saving') dataset.load()#实例操作，完成实际数据加载和预处理 model = Model() model.build_model(dataset) #训练数据 model.train(dataset) ```

vue中用html2canvas转换图片 图片不完整 或有偏移 有空白区域

``` html部分 <div style="height: 312px;overflow:hidden"> <div class="parter" id="parter" ref="parter"> <div class="qrcode" id="qrcode"></div> <p class="copywriting">{{changeText}}</p> </div> </div> ``` ``` js部分 html2canvas(document.getElementById('parter'), { width: 300, height: 300, backgroundColor: null, useCORS: true, // 允许图片跨域 taintTest: true, // 在渲染前测试图片 timeout: 500 // 加载延时 }).then(canvas => { canvas.toBlob((blob) => { saveAs(blob, '桌贴.png') }) }) ```  导出的图片网上偏移

提示信息位置偏移 $notify $message 是什么原因造成的

各路道友们，在使用this.$notify 的时候，其中一个页面出现位置偏移的情况，在我本地的电脑上，提示信息的位置是正确的，右上角，但是在测试的电脑上，位置就偏移了，展示不全。但是其他页面的类似提示信息位置是正常的 改用this.$message依然在测试的电脑上展示不全 给$message设置offset属性依然展示不全，现在看来，不是$message的问题，应该是其他地方的问题，也许是其他地方的样式影响了，但是在我本地电脑位置就正确，还有可能是什么问题影响的呢，迷惑迷惑 代码如下 ``` //html代码 <template> <div class="app-container calendar-list-container"> <basic-container> <template> //这是一个tab切换的页面 //现在测试出现的问题是第二个tab密码管理页面的提示信息位置不正确 <el-tabs v-model="activeTab" @tab-click="switchTab"> <el-tab-pane label='信息管理' name='userManager'> <el-row> <el-col :span="12"> <div class="grid-content bg-purple"> <el-form :model="ruleForm1" :rules="rules1" ref="ruleForm1" label-width="100px" v-if="switchStatus==='userManager'" class="demo-ruleForm"> <el-form-item label="用户名" prop="username"> <el-input type="text" v-model="ruleForm1.username" disabled></el-input> </el-form-item> <el-form-item label="手机号" prop="phone"> <el-input v-model="ruleForm1.phone" placeholder="验证码登录使用"></el-input> </el-form-item> <el-form-item label="头像"> <el-upload class="avatar-uploader" action="/file/upload" :headers="headers" :show-file-list="false" :on-success="handleAvatarSuccess"> <img id="avatar" v-if="ruleForm1.avatar" :src="avatarUrl" class="avatar"> <i v-else class="el-icon-plus avatar-uploader-icon"></i> </el-upload> </el-form-item> <!-- <el-form-item label="社交登录" prop="social"> <a href="#" style="color: blue" @click="handleClick('wechat')">绑定微信</a> </el-form-item> --> <el-form-item> <el-button type="primary" @click="submitForm('ruleForm1')">提交 </el-button> <el-button @click="resetForm('ruleForm1')">重置</el-button> </el-form-item> </el-form> </div> </el-col> </el-row> </el-tab-pane> //这个页面写了$notify //我本地电脑的显示位置是正常的，但是测试那边是不正常的，位置有偏移 <el-tab-pane label='密码管理' name='passwordManager'> <el-row> <el-col :span="12"> <div class="grid-content bg-purple"> <el-form :model="ruleForm2" :rules="rules2" ref="ruleForm2" label-width="100px" v-if="switchStatus==='passwordManager'" class="demo-ruleForm"> <el-form-item label="原密码" prop="password"> <el-input type="password" v-model="ruleForm2.password" auto-complete="off"></el-input> </el-form-item> <el-form-item label="密码" prop="newpassword1"> <el-input type="password" v-model="ruleForm2.newpassword1" auto-complete="off"></el-input> </el-form-item> <el-form-item label="确认密码" prop="newpassword2"> <el-input type="password" v-model="ruleForm2.newpassword2" auto-complete="off"></el-input> </el-form-item> <el-form-item> <el-button type="primary" @click="submitForm('ruleForm2')">提交 </el-button> <el-button @click="resetForm('ruleForm2')">重置</el-button> </el-form-item> </el-form> </div> </el-col> </el-row> </el-tab-pane> </el-tabs> </template> </basic-container> </div> </template> //js代码 //两个tab切换的提交调用了同一个方法，只是传进去的form数据不一样，但是 密码管理 的提示信息位置就跑偏了 submitForm(formName) { // console.log(formName) this.$refs[formName].validate(valid => { if (valid) { request({ url: '/admin/user/edit', method: 'put', data: this.ruleForm2 }).then(response => { if (response.data.data) { this.$notify({ title: '成功', message: '修改成功', type: 'success', duration: 2000, position:top-right, }) // 修改密码之后强制重新登录 if (this.switchStatus === 'passwordManager') { this.$store.dispatch('LogOut').then(() => { location.reload() // 为了重新实例化vue-router对象 避免bug }) } } else { this.$notify({ title: '失败', message: response.data.msg, type: 'error', duration: 2000 }) } }).catch(() => { this.$notify({ title: '失败', message: '修改失败', type: 'error', duration: 2000 }) }) } else { return false } }) }, ``` 这是测试看到的  这是我本地电脑上的  这是什么原因造成的a

如何用transform:translateY()使元素偏移到页面底部

transform:translateY()括号里面应该怎么填才能使以动画的形式移动到页面底部呢

小白求助！！！关于利用Zbar进行二维码扫描程序的问题

构建openCV3.4.0+zbar 64位+VS2015的环境 （zbar貌似只支持32位系统因此我又自己找了64位的库） 这个程序就是利用调用摄像头扫描二维码，然后通过数学计算测量摄像头与二维码的实时距离 是按照原博主的这篇文章https://zhou-yuxin.github.io/articles/2017/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E4%BA%8C%E7%BB%B4%E7%A0%81%E7%9A%84%E5%AE%A4%E5%86%85%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%EF%BC%88%E4%BA%8C%EF%BC%89%E2%80%94%E2%80%94%E5%AE%9E%E7%8E%B0/index.html参考的 又请了师兄将其中openCV老版本的语句换成了我这个版本的 本来应该按照原博的示例是这样的  但是我运行过后变成了这样  打印出来的三个变量不对 而且都是乱码 我上网搜索也没有发现相关资料和问题 真的很着急 求各位大神指教 是不是我的ZBAR安装的有问题？ 真的快急哭了 求救！！！ 代码如下 QRLocation.h #ifndef QRLOCATION_H #define QRLOCATION_H /* 二维码的内容必须符合格式： QRLocation,<qrSize> 其中<qrSize>是一个实数，表示二维码边长 */ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <zbar.h> #include <opencv/highgui.h> //二维码倾斜阈值 #define QRLOCATION_INCLINATION_THRESHOLD 0.1 //调试窗口标题 #define QRLOCATION_DEBUGUI_TITLE "debugui" //二维码位姿 typedef struct QRPose { //二维码中心所在铅垂线与O点构成的平面和Z轴形成的夹角 double a; //二维码所在平面与X轴构成的夹角 double b; //二维码中心到XOY平面的距离 double z; } QRPose_t; //二维码定位算法 class QRLocation { public: //初始化，第一个参数为摄像头编号，第二个参数为摄像头上下视角，第三个参数为是否开启调试窗口 bool init(int webcamIndex, double hViewAngle, bool debugUI); //获取二维码位姿 bool getQRPose(QRPose_t* qrPose); //销毁 bool destroy(); private: //摄像头 cv::VideoCapture capture; //摄像头上下视角 double hViewAngle; //是否开启调试窗口 bool debugUI; //灰度图 cv::Mat grayFrame; //图片扫描器 zbar::ImageScanner scanner; private: //计算位姿（格式合法性判断） bool getQRPose(zbar::Image::SymbolIterator symbol, QRPose_t* qrPose); //计算位姿（算法） bool getQRPose(zbar::Image::SymbolIterator symbol, double qrSize, QRPose_t* qrPose); }; #endif QRLocation.cpp #include <iostream> #include <opencv/highgui.h> #include "QRLocation.h" #include <string.h> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace zbar; bool QRLocation::init(int webcamIndex, double hViewAngle, bool debugUI) { //打开摄像头 capture.open(webcamIndex); //摄像头不存在 if (!capture.isOpened()) { printf("camera open error \n"); return false; } //printf("point 2 \n"); this->hViewAngle = hViewAngle; this->debugUI = debugUI; //grayFrame=0; //配置zbar图片扫描器 scanner.set_config(zbar::ZBAR_NONE, zbar::ZBAR_CFG_ENABLE, 1); //printf("point 3 \n"); //如果开启调试，则创建窗口，名称为“debugui”，自动调整大小 if (debugUI) { cv::namedWindow(QRLOCATION_DEBUGUI_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE); } //printf("point 4 \n"); return 1; } bool QRLocation::getQRPose(QRPose_t* qrPose) { //从摄像头中抓取一帧 cv::Mat frame; capture.read(frame);; //图像为空 if (frame.empty()) { printf("read frame is empty!\n"); return false; } //printf("point 6 \n"); //如果灰度图没有创建，就创建一个和原图一样大小的灰度图（8位色深，单通道） //if (grayFrame.empty()) { grayFrame = cv::Mat(frame.size(), IPL_DEPTH_8U, 1); //} //原图转灰度图 //cv::cvtColor(frame, grayFrame, cv::COLOR_BGR2GRAY); cvtColor(frame, grayFrame, CV_RGB2GRAY); //printf("point 9 \n"); //如果开启调试，则显示灰度图 if (debugUI) { cv::imshow(QRLOCATION_DEBUGUI_TITLE, grayFrame); char c = cv::waitKey(30); } //printf("point 8 \n"); //创建zbar图像 uchar* data = frame.data; void *new_data = static_cast<void *>(data); Image image(frame.size().width, frame.size().height, "Y800", new_data, frame.size().width*frame.size().height); //printf("point 7 \n"); //扫描图像，识别二维码，获取个数 int symbolCount = scanner.scan(image); //获取第一个二维码 Image::SymbolIterator symbol = image.symbol_begin(); //遍历所有识别出来的二维码 while (symbolCount--) { //能够识别 if (getQRPose(symbol, qrPose)) return true; //下一个二维码 ++symbol; } return false; } bool QRLocation::getQRPose(Image::SymbolIterator symbol, QRPose_t* qrPose) { //首先得是一个二维码 if (symbol->get_type_name() != "QR-Code") printf("this is shit"); //获取内容 char data[128]; strncpy_s(data, symbol->get_data().c_str(), sizeof(data) - 1); data[sizeof(data) - 1] = 0; //内容得是以“QRLocation,”开头 if (strncmp(data, "QRLocation,", 11) != 0) return false; //获取二维码边长 double qrSize = 0; sscanf_s(data + 11, "%lf", &qrSize); if (qrSize == 0) return false; //计算位姿 return getQRPose(symbol, qrSize, qrPose); } bool QRLocation::getQRPose(Image::SymbolIterator symbol, double qrSize, QRPose_t* qrPose) { //获得四个点的坐标 double x0 = symbol->get_location_x(0); double y0 = symbol->get_location_y(0); double x1 = symbol->get_location_x(1); double y1 = symbol->get_location_y(1); double x2 = symbol->get_location_x(2); double y2 = symbol->get_location_y(2); double x3 = symbol->get_location_x(3); double y3 = symbol->get_location_y(3); //左边沿纵向差 double leftH = y1 - y0; //右边沿纵向差 double rightH = y2 - y3; //必须保证0点高于1点，3点高于2点 if (leftH<0 || rightH<0) return false; //左边沿横向差 double leftW = abs(x0 - x1); //右边沿横向差 double rightW = abs(x2 - x3); //不能太倾斜 if (max(leftW / leftH, rightW / rightH)>QRLOCATION_INCLINATION_THRESHOLD) return false; //上下视角一半的正切值，因为一直要用，所以先计算出来 double tanHalfView = tan(hViewAngle / 2); double leftLen = sqrt(leftH*leftH + leftW*leftW); double rightLen = sqrt(rightH*rightH + rightW*rightW); //左边沿的深度 double leftZ = grayFrame.size().height*qrSize / tanHalfView / 2 / leftLen; //右边沿的深度 double rightZ = grayFrame.size().height*qrSize / tanHalfView / 2 / rightLen; //得到中心点的深度 double z = (leftZ + rightZ) / 2; //计算b的正弦值 double sinB = (leftZ - rightZ) / qrSize; if (sinB>1) return false; //得到b double b = asin(sinB); //两条对角线的系数和偏移 double k1 = (y2 - y0) / (x2 - x0); double b1 = (x2*y0 - x0*y2) / (x2 - x0); double k2 = (y3 - y1) / (x3 - x1); double b2 = (x3*y1 - x1*y3) / (x3 - x1); //两条对角线交点的X坐标 double crossX = -(b1 - b2) / (k1 - k2); //计算a的正切值 double tanA = tanHalfView*(2 * crossX - grayFrame.size().width) / grayFrame.size().width; //得到a double a = atan(tanA); qrPose->a = a; qrPose->b = b; qrPose->z = z; return true; } //bool QRLocation::destroy() //{ //释放灰度图 //cvReleaseImage(&grayFrame); //销毁窗口 //cvDestroyWindow(QRLOCATION_DEBUGUI_TITLE); //释放内存 //cvReleaseCapture(&capture); //} QRLocationTest.cpp #include "QRLocation.h" #include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]) { //printf("point 1 \n"); QRLocation qrLoc; if (!qrLoc.init(0, 0.60, true)) { return 1; } //printf("point 5 \n"); QRPose_t pose; while (true) { if (qrLoc.getQRPose(&pose)) { double aInDegree = pose.a * 180 / 3.1415; double bInDegree = pose.b * 180 / 3.1415; printf("a=%.2lf,b=%.2lf,z=%.2lf\n", aInDegree, bInDegree, pose.z); } } }

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花了20分钟，给女朋友们写了一个web版群聊程序

参考博客 [1]https://www.byteslounge.com/tutorials/java-ee-html5-websocket-example

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爬虫福利一：27报网MM批量下载    点击 看了本文，相信大家对爬虫一定会产生强烈的兴趣，激励自己去学习爬虫，在这里提前祝：大家学有所成！ 目标网站：妹子图网 环境：Python3.x 相关第三方模块：requests、beautifulsoup4 Re：各位在测试时只需要将代码里的变量 path 指定为你当前系统要保存的路径，使用 python xxx.py 或IDE运行即可。

字节跳动视频编解码面经

引言 本文主要是记录一下面试字节跳动的经历。 三四月份投了字节跳动的实习（图形图像岗位），然后hr打电话过来问了一下会不会opengl，c++，shador，当时只会一点c++，其他两个都不会，也就直接被拒了。 七月初内推了字节跳动的提前批，因为内推没有具体的岗位，hr又打电话问要不要考虑一下图形图像岗，我说实习投过这个岗位不合适，不会opengl和shador，然后hr就说秋招更看重基础。我当时

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linux系列之常用运维命令整理笔录

本博客记录工作中需要的linux运维命令，大学时候开始接触linux，会一些基本操作，可是都没有整理起来，加上是做开发，不做运维，有些命令忘记了，所以现在整理成博客，当然vi，文件操作等就不介绍了，慢慢积累一些其它拓展的命令，博客不定时更新 顺便拉下票，我在参加csdn博客之星竞选，欢迎投票支持，每个QQ或者微信每天都可以投5票，扫二维码即可，http://m234140.nofollow.ax.

Python 基础（一）：入门必备知识

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程序员接私活怎样防止做完了不给钱？

首先跟大家说明一点，我们做 IT 类的外包开发，是非标品开发，所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改，而这种需求修改很容易造成扯皮，进而影响到费用支付，甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么，怎么保证自己的薪酬安全呢？ 我们在开工前，一定要做好一些证据方面的准备（也就是“讨薪”的理论依据），这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发

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今天闲着无事，就想写点东西。然后听了下歌，就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 欢迎 改进 留言。 演示地点跳到演示地点 html代码如下`&lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html&gt; &lt;head&gt; &lt;title&gt;music&lt;/title&gt; &lt;meta charset="utf-8"&gt

Python十大装B语法

Python 是一种代表简单思想的语言，其语法相对简单，很容易上手。不过，如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃，那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点，并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用，必将使代码更为精炼、高效，同时也会极大提升代码B格，使之看上去更老练，读起来更优雅。 1. for - else 什么？不是 if 和 else 才

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前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。 判断问题SQL 判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断： 系统级别表象 CPU消耗严重 IO等待严重 页面响应时间过长

2019年11月中国大陆编程语言排行榜

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通俗易懂地给女朋友讲：线程池的内部原理

餐厅的约会 餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白，女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口，对我说：“经常听你说线程池，到底线程池到底是个什么原理？”我楞了一下，心里想女朋友今天是怎么了，怎么突然问出这么专业的问题，但做为一个专业人士在女朋友面前也不能露怯啊，想了一下便说：“我先给你讲讲我前同事老王的故事吧！” 大龄程序员老王 老王是一个已经北漂十多年的程序员，岁数大了，加班加不动了，升迁也无望，于是拿着手里

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面试官：你连RESTful都不知道我怎么敢要你？

面试官：了解RESTful吗？ 我：听说过。 面试官：那什么是RESTful？ 我：就是用起来很规范，挺好的 面试官：是RESTful挺好的，还是自我感觉挺好的 我：都挺好的。 面试官：… 把门关上。 我：… 要干嘛？先关上再说。 面试官：我说出去把门关上。 我：what ？，夺门而去 文章目录01 前言02 RESTful的来源03 RESTful6大原则1. C-S架构2. 无状态3.统一的接

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