- 【深度学习】计算机视觉(CV)-图像分类-ResNet(Residual Network,残差网络)
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet(ResidualNetwork,残差网络)是一种深度卷积神经网络(CNN)架构,由何恺明(KaimingHe)等人在2015年提出,最初用于ImageNet竞赛,并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习(ResidualLearning),它通过跳跃连接(SkipConnections)解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得非常深的网络(如50层、1
- 基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)
人工智能_SYBH
深度学习YOLO人工智能目标检测python
引言:在现代制造业中,电子元件和PCB(印刷电路板)是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查,这不仅效率低,而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点,尤其是在计算机视觉领域。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法凭借其高速和高精度的优势,成为了目标检测领域的佼佼者。本文
- 景联文科技数据处理平台:支持高质量图像标注服务
景联文科技
人工智能科技计算机视觉
图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环,它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要,使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型:边界框标注:这是最常用的标注方式之一,通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置,可以是二维或三维形式。分割标注:包括语义分割(同一类别的所有实例被视为整体)和实例分割(每
- 从养殖场到科技前沿:YOLOv11+OpenCV精准计数鸡蛋与鸡
星际编程喵
Python探索之旅YOLOopencv人工智能python目标检测计算机视觉
前言谁能想到,鸡蛋和鸡的计数居然能变成一项高科技活儿?想象一下,早上去市场,卖家把鸡蛋摔得稀巴烂,结果鸡蛋滚得到处都是——难道你就得一个个捡回来数?还得小心别弄错?可是,你又不是超人!别担心,科技来帮忙!今天的主角是YOLOv11和OpenCV,它们是计算机视觉领域的两位大佬,专门为你解决这一难题。无论是鸡蛋还是鸡,它们都能精准识别,数得清清楚楚。不信?那我们就一起去看看怎么用这对“黄金搭档”解决
- OpenCV及基本用法
m0_74823683
opencv人工智能计算机视觉
一.OpenCV介绍1.OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库。OpenCV是最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,目前在工业界以及科研领域广泛采用。
- 计算机视觉:COCO数据集
00&00
计算机视觉深度学习人工智能计算机视觉人工智能
COCO(CommonObjectsinContext)是一个广泛使用的计算机视觉数据集,主要用于图像识别、物体检测、分割和关键点检测等任务。以下是对COCO数据集的详细介绍,包括其特点、组成部分以及在计算机视觉中的应用。一、COCO数据集的特点1.规模庞大COCO数据集包含超过30万张图像,其中超过20万张图像有注释。这些图像来自不同的场景和对象,使得数据集具有广泛的代表性。2.丰富的标注信息物
- 2025年大模型与Transformer架构:技术前沿与未来趋势报告
和老莫一起学AI
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_“欧米伽未来研究所”关注科技未来发展趋势,研究人类向欧米伽点演化过程中面临的重大机遇与挑战。将不定期推荐和发布世界范围重要科技研究进展和未来趋势研究。在人工智能的宏大版图中,Transformer架构无疑是一颗璀璨的明星。它的出现,彻底改变了自然语言处理、计算机视觉等诸多领域的发展轨迹。《2025年大模型与Transformer架构:技术前沿与未来趋势报告》深入剖析了Transformer架构的
- AI 大模型创业:如何利用市场优势?
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型创业:如何利用市场优势?1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,大模型(LargeModels)在商业化应用中日益受到关注。大模型是指在特定领域中应用广泛、参数量巨大的神经网络模型,如BERT、GPT-3、DALL-E等。这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练,具备强大的泛化能力和适应性,能够广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、生成对抗网络(GAN)等多个领域。然而,
- 人工智能推理模型(S1-32B)超越DeepSeek?
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垂域模型人工智能人工智能大语言模型
S1模型是由斯坦福大学和华盛顿大学的研究团队在李飞飞教授的领衔下开发的人工智能推理模型。从2000年李飞飞进入加州理工学院攻读研究生起,就一直从事人工智能研究,在计算机视觉领域创立了拥有1500万张图片的ImageNet数据库,为人工智能计算机视觉研究奠定了基础,也积累了深厚的人工智能技术理论和实践经验。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2501.19393一、发展过程模型采用
- 土壤分析:土壤养分分析_(14).土壤养分与植物生长的关系
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土壤养分与植物生长的关系引言土壤养分是植物生长发育的必要条件之一。植物通过根系从土壤中吸收养分,这些养分对于植物的光合作用、细胞分裂、蛋白质合成等生理过程至关重要。因此,了解土壤养分与植物生长的关系对于提高作物产量、优化土壤管理具有重要意义。本节将详细介绍土壤养分的主要成分、植物对这些养分的需求以及如何通过计算机视觉技术来分析土壤养分与植物生长的关系。土壤养分的主要成分土壤养分主要包括以下几类:宏
- Python实战:解析labelme标注数据——如何将数据转换为COCO格式
程序员杨弋
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在计算机视觉中,标注数据是非常重要的,而Labelme是一个简单易用的自由标注工具,被广泛应用于图像语义分割、目标检测、实例分割等领域,然而标注数据并不总是以我们需要的格式存在,因此需要进行适当的转换,本文将详细介绍如何将Labelme标注数据转换为COCO格式。首先需要安装相关的Python库,包括labelme、numpy、matplotlib、pillow等,在安装完成后设置数据路径,并读取
- 【图像处理】使用Python进行实时人脸检测和识别
无水先生
AI原理和python实现深度学习和计算机视觉人工智能综合人工智能
一、说明你有没有想过用Python构建一个面部识别系统?不要再看了!在本教程中,我们将使用face_recognition库来检测和识别视频流、图像甚至使用网络摄像头实时检测和识别人脸。二、基本概念人脸识别和人脸检测是计算机视觉领域的两个独立任务。人脸检测是在照片或视频中自动定位人脸的过程。它通常涉及查找面部关键点的位置,例如嘴角和眼睛,并使用这些点来确定面部的位置、大小和方向。另一方面,人脸识别
- 基于OpenCV的单目测距
_老码
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随着计算机视觉技术的发展,单目测距作为一种重要的视觉测量手段,在众多领域得到了广泛的应用。本文将探讨基于OpenCV的单目测距原理、局限性、实际应用场景以及一些优化方案。单目测距的原理单目测距是指利用一台摄像机拍摄到的单一图像来进行距离测量的技术。与双目测距相比,单目测距不需要复杂的立体匹配算法,因此具有计算量小、实现简单的特点。然而,单目测距也面临着许多挑战,如尺度模糊性、深度信息缺乏等问题。单
- Python在DevOps中的应用:自动化CI/CD管道的实现
蒙娜丽宁
Python杂谈pythonjavascript开发语言
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在现代软件开发中,DevOps理念的引入极大地提升了开发与运维的协作效率,而持续集成(CI)与持续部署(CD)则是其核心实践之一。Python作为一种简洁高效的编程语言,凭借其丰富的库和灵活性,成为实现自动化CI/CD管道的理想选择。本文深入探讨了如何利
- 数字人技术在短视频中的应用
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
数字人、短视频、人工智能、计算机视觉、自然语言处理、虚拟主播、内容创作1.背景介绍短视频作为一种新兴的传播媒介,其内容形式丰富、传播速度快、用户粘性强,已成为当今互联网领域最热门的应用之一。随着技术的不断发展,数字人技术逐渐成熟,并开始在短视频领域得到广泛应用。数字人是指利用计算机技术模拟真实人类形象和行为的虚拟角色,其具备逼真的外形、流畅的肢体动作和自然的语言表达能力。数字人技术在短视频领域的应
- 计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法
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计算机视觉算法sift算法
计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法1.基本介绍1.1算法特点1.2检测步骤2.基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数2.4.1DOG函数的2.5关键点描述及匹配3.实验以及总结3.1实验数据集3.2提取图片SIFT特征,并展示特征点3.2.1代码3.2.2结果展示(选取)3.3计算两张图片SIFT特征匹配结果3
- Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习
matlabgoodboy
计算机视觉python深度学习
了解您的需求,您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务,特别是在目标检测、自然语言处理(NLP)、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测:目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定对象,并确定它们的位置。Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和计算机视觉
- 基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython人工智能目标跟踪计算机视觉开发语言
一、前言随着人工智能技术的快速发展,计算机视觉(ComputerVision)已广泛应用于各种实际场景中,特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用,已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来,随着深度学习的突破,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其高效、准确、实时的特点,广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中,活体人脸检测
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-目标检测-SSD(Single Shot MultiBox Detector)—— 单次检测多框检测器
IT古董
深度学习人工智能计算机视觉深度学习目标检测
SSD(SingleShotMultiBoxDetector)——单次检测多框检测器1️⃣什么是SSD?SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是一种用于目标检测(ObjectDetection)的深度学习模型,由WeiLiu等人在2016年提出。它采用单阶段(SingleStage)方法,能够直接从图像中检测多个对象,并输出类别和边界框,比传统的两阶段方法(如FasterR
- 目标检测代码示例(基于Python和OpenCV)
matlab_python22
计算机视觉
引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务,其目标是在图像或视频中定位和识别特定对象。随着技术的发展,目标检测算法不断演进,从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法,再到基于Transformer的架构,目标检测技术已经取得了显著的进步。本文将总结和对比几种主要的目标检测算法,探讨它们的优势、劣势和适用场景。1.目标检测算法分类1.1单阶段检测(One-Stage)与双阶段检测(Two-S
- Python知识点:基于Python技术,如何使用YOLO进行实时物体检测
超哥同学
Python系列pythonYOLO开发语言面试编程
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!使用YOLO进行实时物体检测的Python技术详解实时物体检测是计算机视觉中的一个关键任务,它要求算法能够快速且准确地识别和定位图像或视频流中的物体。YOLO(YouOnlyLookOnce)算法因其速度快、性能高而受到广泛关注。在本文中,我们将详细介绍如何使用Python和YOLO
- 基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython目标检测人工智能开发语言
引言近年来,计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用,特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的出现,极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效且准确的目标检测能力,成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中,快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
- CVPR2024最佳论文出炉!历年CVPR最佳论文盘点(2000 年—2024 年)
沃恩智慧
深度学习人工智能CVPR人工智能论文阅读深度学习
cvpr2024最佳论文出炉,本次论文可谓是万里挑一。作为计算机视觉领域的顶级学术会议CVPR,每年评选出的一篇或多篇最佳论文,不仅为计算机视觉领域的顶级学术荣誉,更代表了将对未来技术或行业发展产生重要影响的里程碑式研究成果。为了帮助大家对这批计算机领域的重要论文进行复习,沃恩智慧为大家精心整理了一份从2000年—2024年的CVPR最佳论文盘点。需要的同学关注公众号【沃的顶会】,回复“CVPR”
- 详解AI作画算法原理
Jimaks
后端AIpythonai作画python人工智能
在艺术与科技的交汇处,AI作画正以惊人的创造力刷新着我们对美的认知。这一领域融合了深度学习、计算机视觉和生成模型的前沿技术,让机器能够“想象”并创作出令人惊叹的图像。本文将深入浅出地探讨AI作画的核心算法原理,分析常见问题与易错点,并通过一个简单的代码示例,带领大家一窥AI艺术创作的奥秘。一、核心概念与原理1.生成对抗网络(GANs)GANs是AI作画中最著名的算法之一,由IanGoodfello
- 【深入探讨 ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构】
机器学习司猫白
深度学习人工智能resnet神经网络残差
深入探讨ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展,卷积神经网络(CNN)已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。然而,随着网络层数的增加,训练深层网络变得愈加困难,主要问题是“梯度消失”和“梯度爆炸”问题。幸运的是,ResNet(ResidualNetworks)通过引入“残差学习”概念,成功地解决了这些问题,极大地推动了深度学习的发展。本文将详细介绍R
- cnn以及例子
阿拉斯攀登
机器学习cnn人工智能神经网络
cnnCNN即卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork),是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。以下是CNN的详细介绍:基本原理卷积层:是CNN的核心组成部分,通过卷积核在数据上滑动进行卷积操作,自动提取数据中的局部特征。例如,在处理图像时,卷积核可以检测图像中的边缘、线条等简单特征。卷积操作大
- 计算机视觉四大任务模型汇总
Zero_one_ws
《神经网络与深度学习》理论计算机视觉人工智能深度学习图像分类图像目标检测目标分割关键点检测
计算机视觉中有四大核心任务:1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1:一文读懂计算机视觉4大任务文章2:图像的目标分割任务:语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同,因此不同的任务最好选择相应的模型,话不多说,看表:(注:表中github链接并不一定是模型的正式版本,只是本文用于展示模型的网络结构和应用)1-分类任务模型序号模型ipynb模型的github链
- 计算机视觉(Computer Vision,CV)四大基本任务--分类、检测、定位、分割
明月光舞
计算机视觉计算机视觉目标检测深度学习
文章目录前言一、计算机视觉任务一:目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二:目标定位三、计算机视觉任务三:目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四:目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门研究如何让机器具备“看”的能力的学科,以人或动物的视觉能力为参照,通过计算机对视觉数据(图像、视频等)的处理、学习、推理判断,复现出、模拟出甚至
- 计算机视觉核心任务
飞瀑
AIyolo
1.计算机视频重要分类计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类:1.图像分类(ImageClassification)识别图像属于哪个类别,例如猫、狗、汽车等。应用场景:物品识别、人脸识别、医疗影像分类。代表模型:ResNet、EfficientNet、ViT(VisionTransformer)。2.目标检测(ObjectDetection)识别图像中目标的位置(边界框)及类别。应用场景:自动驾
- COCO数据集
是小果果蛋儿啊
机器学习算法计算机视觉人工智能深度学习
官网地址:http://cocodataset.org/#downloadCOCO是一个大规模的物体检测、分割和描述数据集。COCO具有以下特点:物体分割上下文识别超像素材质分割33万张图片(超过20万张有标注)150万个物体实例80个物体类别91个材质类别每张图片有5个描述25万人的关键点COCO数据集是一个多用途的计算机视觉数据集,它支持多种任务,包括但不限于:物体检测(ObjectDetec
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C