- 特征提取:如何从不同模态中获取有效信息?
Ash Butterfield
自然语言处理(NLP)专栏nlp人工智能
在多模态学习中,特征提取是一个至关重要的过程。它是将原始数据(如文本、图像、视频和语音等)转化为机器能够理解和处理的特征的核心步骤。不同于传统的单一模态任务,在多模态学习中,如何有效地从每种模态中提取出有意义的信息并进行融合,直接影响到最终模型的性能和准确性。本篇文章将详细讲解如何从不同的模态(文本、图像、语音)中进行特征提取,涵盖常用的技术、方法、挑战以及应用。1.什么是特征提取?在机器学习中,
- YOLOv9与YOLOv8创新点差异概述:
奔强的程序
YOLO
架构改进:YOLOv8:引入了新的骨干网络,检测头,以及损失函数,旨在提高性能和灵活性。YOLOv9:可能在架构上进行了进一步的优化,比如改进了特征提取的方式、增强了多尺度检测能力等。这些改进有助于模型在处理不同大小和形状的目标时更加有效。梯度信息利用:YOLOv9的一个显著创新点是主打“可编程梯度信息来学习任何内容”。这意味着模型在训练过程中可能更加关注梯度信息的质量和流向,从而更有效地进行参数
- 每日Attention学习24——Strip Convolution Block
xiongxyowo
划水
模块出处[TIP21][link]CoANet:ConnectivityAttentionNetworkforRoadExtractionFromSatelliteImagery模块名称StripConvolutionBlock(SCB)模块作用多方向条形特征提取模块结构模块特点类PSP设计,采用四个并行分支提取不同维度的信息相比于经典的横向/纵向条形卷积,引入了两种斜方向的卷积来更好的学习斜向线
- DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法目标检测
模型背景在深度学习技术快速发展的背景下,目标检测领域取得了显著进展。早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络(CNN)取代,其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出,推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。然而,这些早期模型在精度和效率方面仍存在不足,尤其是在处理复杂场景和小目标时表现不佳。这为DCMNet等新型轻量化目标检测模型的出现提供了契机,旨
- 自编码器(Autoencoders)
路野yue
机器学习人工智能深度学习
自编码器(Autoencoders):自编码器由编码器和解码器组成,编码器将输入数据压缩为低维表示,解码器将其还原为原始数据。通过训练,自编码器能够学习数据的有效表示,常用于降维和特征提取。相比于独立模型,它的输入输出更灵活,且可以在输入完成后在完成解码。1.基本结构自编码器由两部分组成:编码器(Encoder):将输入数据压缩为低维表示(编码)。解码器(Decoder):从编码中重建原始数据。2
- 自动驾驶之BEVDet
maxruan
BEV自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
BEVDet主要分为4个模块:1、图像视图编码器(Image-viewEncoder):就是一个图像特征提取的网络,由主干网络backbone+颈部网络neck构成。经典主干网络比如resnet,SwinTransformer等。neck有==FPN==,PAFPN等。例如输入环视图像,记作Tensor([bs,N,3,H,W]),提取多尺度特征;其中bs=batchsize,N=环视图像的个数,
- 基于特征提取的方法实现对心室视频的追踪
阿蛋会代码
音视频python开发语言opencv目标检测计算机视觉
一、特征提取的方法本代码实现了一套基于计算机视觉的心脏运动定量分析系统,通过特征点追踪技术对超声心动图视频进行动态解析。核心技术采用ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征检测算法,在每帧图像中提取具有旋转不变性的显著斑点特征,构建包含位置和方向信息的特征描述子。通过暴力匹配器(BFMatcher)进行跨帧特征点匹配,结合汉明距离阈值筛选出可信度高的空间对应点对。系统以
- 基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例
go5463158465
matlab算法机器学习matlab汽车开发语言
以下是一个基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例,主要通过图像处理技术来区分远光灯和近光灯。整体思路图像预处理:包括读取图像、灰度化、去噪等操作,以提高后续处理的准确性。边缘检测:找出图像中的边缘信息,有助于定位灯光区域。特征提取:提取灯光区域的特征,如亮度、面积、形状等。模式识别:根据提取的特征,利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea
- 【数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取】
调皮的芋头
数据挖掘人工智能神经网络
好的,我将撰写一篇关于金融领域数据挖掘的技术博客,重点阐述特征发现和特征提取,特别是在量化交易中的应用。我会提供具体的实操步骤,并结合Python和TensorFlow进行代码示例。完成后,我会通知您进行查看。数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取1.概述在金融领域的量化交易中,数据挖掘扮演着极其重要的角色。量化交易依赖于对海量金融数据的分析,从中寻找规律和模式,以支撑交易决策。数据挖掘技
- 数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理
调皮的芋头
数据挖掘人工智能AIGC计算机视觉
好的,我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理,涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。我会整理相关数学公式和理论,包括主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、线性判别分析(LDA)、信息增益、互信息、方差分析等统计方法,并结合金融量化交易的实际应用,确保内容既有理论深度,又能落地实践。完成后,我会通知您!1.统计学基础:描述性统计、方差分析、相关性与
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云与图像纹理的 道路识别(续)
格图素书
计算机视觉人工智能
目录3.1.2图像滤波去噪3.2道路纹理特征提取3.3基于超像素分割的图像特征表达3.3.1SLIC算法3.3.2改进SLIC算法的超像素特征图获取3.4基于改进区域生长算法的道路区域分割3.4.1种子点的选择3.4.2生长准则3.4.3道路区域后处理3.5实验结果分析4基于激光雷达点云的道路识别4.1点云预处理4.1.1点云数据解析4.1.2点云数据筛选4.1.3点云坐标转换4.2基于雷达图像的
- 深度学习笔记——循环神经网络RNN
好评笔记
补档深度学习rnn人工智能机器学习计算机视觉神经网络AIGC
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍面试过程中可能遇到的循环神经网络RNN知识点。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习文本特征提取的方法1.基础方法1.1词袋模型(BagofWords,BOW)工作原理举例优点缺点1.2TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFr
- 机器学习笔记——特征工程
好评笔记
补档机器学习笔记人工智能AIGC深度学习计算机视觉面试八股
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自
- 机器学习01
天行者@
机器学习人工智能深度学习
机器学习的基本过程如下:1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程(重点)0.特征工程步骤为:特征提取(如果不是像dataframe那样的数据,要进行特征提取,比如字典特征提取,文本特征提取)无量纲化(预处理)归一化标准化降维底方差过滤特征选择主成分分析-PCA降维1.特征工程API实例化转换器对象,转换器类有很多,都是Transformer的子类,
- 知识库管理中台架构:数据资产激活与企业效率跃升
Baklib-企业帮助文档
其他
内容概要现代企业知识库管理中台架构的演进已突破传统文档存储范式,转向以智能分类引擎与动态数据治理为核心的认知计算体系。基于AI驱动的语义解析技术与分布式大数据处理框架,该架构实现了非结构化数据的多模态特征提取与知识图谱映射。其中,Baklib在数字体验平台(DXP)领域展现的跨系统整合能力,通过API接口标准化设计打通了CRM、ERP等业务系统的数据孤岛,其多级权限管理体系与实时版本控制机制保障了
- Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用
mosquito_lover1
python深度学习pytorchcnn
人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的生物识别技术,其核心原理包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、身份识别。一、应用场景安防:门禁、监控。金融:刷脸支付、身份验证。社交:自动标注、美颜。医疗:患者身份确认、情绪分析。二、关键技术深度学习:CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据:大规模数据集(如LFW、MegaFace)提升模型泛化能力。硬件加速:GPU、TPU等加速计算,提升实
- 基于深度学习的入侵检测系统设计与实现
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
基于深度学习的入侵检测系统设计与实现关键词:深度学习、入侵检测、网络安全、机器学习、神经网络、特征提取、实时分析文章目录基于深度学习的入侵检测系统设计与实现1.背景介绍1.1网络安全的重要性1.2传统入侵检测系统的局限性1.3深度学习在安全领域的应用前景2.核心概念与联系2.1入侵检测系统(IDS)概述2.2深度学习基础2.3深度学习在入侵检测中的应用3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概
- 直播美颜SDK的底层技术解析:图像处理与深度学习的结合
美狐美颜sdk
美颜API直播美颜SDK美颜SDK图像处理深度学习人工智能美颜API视频美颜SDK直播美颜SDK滤镜sdk
直播美颜SDK通过高效的图像处理技术和深度学习算法,使得用户在直播过程中可以获得更为自然、精致的美颜效果。本文将深入解析直播美颜SDK的底层技术,探讨图像处理与深度学习如何在这一领域实现完美结合,提升用户体验并推动行业创新。一、直播美颜SDK的基本概述图像处理是直播美颜SDK的核心技术之一,它主要负责对图像进行预处理、特征提取以及美颜效果的实时合成。在直播美颜SDK中,图像处理技术包含多个关键步骤
- 适用于复杂背景的YOLOv8改进:基于DCN的特征提取能力提升研究
向哆哆
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文章目录1.YOLOv8的性能瓶颈与改进需求1.1YOLOv8的优势与局限性1.2可变形卷积(DCN)的优势2.DCN在YOLOv8中的应用2.1DCN的演变与YOLOv8的结合2.2将DCN嵌入YOLOv8的结构中2.2.1DCNv1在YOLOv8中的应用2.2.2DCNv2与DCNv3的优化2.3实验与性能对比3.结果与分析3.1数据集与实验设置实验设置:3.2实验结果3.2.1COCO数据集
- 计算机视觉之图像处理-----SIFT、SURF、FAST、ORB 特征提取算法深度解析
三年呀
计算机视觉图像处理算法深度学习python目标检测机器学习
SIFT、SURF、FAST、ORB特征提取算法深度解析前言在图像处理领域亦或是计算机视觉中,首先我们需要先理解几个名词:什么是尺度不变?在实际场景中,同一物体可能出现在不同距离(如远处的山和近处的树),导致其在图像中的尺度不同,也引出了多尺度的概念。算法检测到的特征在图像缩放(放大或缩小)后仍能被正确识别和匹配,即尺度不变性。什么是旋转不变?物体在现实中的朝向可能任意(如手机横屏/竖屏拍摄同一物
- 基于深度学习的入侵检测系统设计与实现
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
基于深度学习的入侵检测系统设计与实现文章关键词:深度学习,入侵检测,网络安全,神经网络,特征提取,系统设计文章摘要:随着互联网的快速发展和网络攻击技术的不断演进,网络安全形势日益严峻。传统的入侵检测系统(IDS)面临着检测精度低、适应性差等问题,难以有效应对日益复杂的网络攻击。深度学习作为一种强大的机器学习技术,具有强大的特征学习和模式识别能力,为入侵检测技术带来了新的机遇。本文深入探讨了基于深度
- 图像检测分析难题?三维天地引入YOLO目标检测技术带来全新解决方案!
资讯分享周
YOLO目标检测人工智能
在当今的检验检测认证行业,利用图像检测技术分析样本的相关指标已经成为众多检验检测领域的重要需求。无论是医学影像诊断、材料科学、食品检测还是质量控制,都依赖于精确的图像分析来提高检测的效率和准确性。然而,传统的图像处理方法面临着诸多挑战,如庞大的数据量、复杂的特征提取、漫长的模型训练周期以及复杂的公式计算等。这些问题不仅限制了检测的效率,还对结果的准确性产生了负面影响。一、实际业务操作中的工作难点1
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
python
图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- 卷积神经网络之AlexNet经典神经网络,实现手写数字0~9识别
知识鱼丸
深度学习神经网络cnn人工智能深度学习AlexNet经典神经网络
深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet,AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN,本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理:AlexNet网络特点采用ReLU激活函数,使训练速度提升6倍采用dropout层,防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化,限制数据大小,防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
- DeepSeek接入大数据能做什么
PersistDZ
大数据与AI大数据
DeepSeek作为一家专注于AGI和AI大模型技术的公司,在大数据领域可以通过以下方式切入,结合其核心能力提供创新解决方案:一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE(MixtureofExperts)架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布
- 自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型
伊一大数据&人工智能学习日志
自然语言处理自然语言处理人工智能语言模型nlp机器学习深度学习
目录语言转化方式1.数据预处理(DataPreprocessing)(1)文本清理(2)分词(3)语言特殊处理2.特征提取(FeatureExtraction)(1)词袋模型(BagofWords,BoW)(2)TF-IDF(3)词嵌入(WordEmbedding)3.模型输入(ModelInput)(1)序列编码(2)预训练模型输入4.模型推理(ModelInference)(1)使用传统模型(
- YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比:性能提升与优化
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YOLO算法目标跟踪
YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比:性能提升与优化提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比:性能提升与优化前言一、YOLOv11算法概述二、训练步骤2.验证数据的数据代码2.改进版YOLOv11算法的创新a.改进的特征提取网络b.多通道特征融合机制c.自适应损失函数d.动态推理优化3.改进版YOLOv11
- 基于图像处理的裂缝检测与特征提取
机器懒得学习
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一、引言裂缝检测是基础设施监测中至关重要的一项任务,尤其是在土木工程和建筑工程领域。随着自动化技术的发展,传统的人工巡检方法逐渐被基于图像分析的自动化检测系统所取代。通过计算机视觉和图像处理技术,能够高效、精确地提取裂缝的几何特征,如长度、宽度、方向、面积等,从而为工程质量评估提供数据支持。本文将详细介绍一段用于裂缝检测与特征提取的Python代码,重点讲解其实现的核心算法与关键步骤,分析其应用场
- 基于 Spring Cloud + Sentinel 的全面流量治理方案
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一、精准评估系统最大负载1.流量建模历史日志分析流量特征提取业务场景拆解流量模型构建容量预测模型实施方法:使用ELK分析6个月Nginx日志,提取分时/分业务QPS曲线构建典型场景模型:日常流量(正态分布)、促销流量(脉冲模型)、恶意攻击(毛刺识别)容量公式:单实例容量=(CPU核心数*1000ms)/平均RT(ms)2.数据模拟与环境搭建#使用tcpcopy复制生产流量./tcpcopy-x80
- ASR技术与Whisper引擎
Catformon
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一、ASR技术简介ASR英文全称是AutomaticSpeechRecognition,中文叫做自动语音识别,是利用机器对语音信号进行识别和理解并将其转换成相文本和命令的技术。下面2张图是网上找到的语音识别结构图和流程图。以下为ASR技术的核心技术。特征提取:通过编码将声音转变为数字信号,提取有效的声学特征。梅尔频率倒谱系数MFCC是最经典的语音特征。声学模型:声学模型通过处理编码得到的向量,将相
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep