- 深度学习特征提取魔改版太强了!发文香饽饽!
深度之眼
深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点,特征提取可以占一席,毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起,用深度学习做特征提取逐渐成了主流,比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN,都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取,研究者们开始致力于改进深度
- 33从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --图像金字塔
Jachin111
图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图,最左边的图片是原始图片,然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值,这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸,不会有比这更小尺寸的图片了,像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔,每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标(物体、动物等)。im
- 34从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --方向梯度直方图
Jachin111
什么是方向梯度直方图在前面的实验1、实验2中,我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤,第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。第二步是将选择出来的区域转化为人工设计的特征,可称为特征提取。第三步是将这些特征输入分类器进行分类。方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradients)以下简称HOG,就是一种人工设计的特征,用来简化图像表述的特征描述符。下图中左边的
- 1.5C语言 双曲正弦函数(*) 优化麦克劳林公式
lanssssss
算法
一.传统算法#include#includeintjc(intx);intmain(){doublex,eps,y=0.0;scanf("%lf%lf",&x,&eps);intde=1,i=1;doubleitem=1.0;while(fabs(item)>=eps){item=pow(x,i)/jc(de);i+=2;y+=item;}printf("%.6f\n",y);}intjc(int
- 个人相关工作介绍
Ada's
计算机科学技术及软件工程应用系统科学神经科学认知科学
摘要部分此开源项目主要是我在自己工作和研究学习中针对以下问题总结笔记不足之处欢迎通过邮件QAS和OKR方式沟通互相学习。[1]低质量、多分辨率、多尺度遥感、医学、文字图像应用型研究[2]大数据、文本、语音、图像工程化应用型研究[3]传统算法+数据结构的基础研究[4]深度学习head、neck、loss、优化、并行方面应用研究[5]算法设计与芯片架构及操作系统可重组方案优化理论研究简介部分知名方向性
- 上位机图像处理和嵌入式模块(开篇)
嵌入式-老费
上位机图像处理和嵌入式模块图像处理人工智能
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。联系信箱:
[email protected]】图像处理是现实生活当中很实用的一门技术。工业上一般采用的是机器视觉,以传统算法和光源控制为主,部分采用了深度学习技术。而生活当中,则主要以二维码识别、人脸识别、车牌识别和ocr识别为主,这中间深度学习与AI扮演了很重要的角色。过去,市场上的商业收费软件,主要还是以传统设备厂商提供的上位机软件为主,那这一
- 50岁,人生重新出发
珠峰_在远方
昨天,一位老同学老朋友过生日。准确地计算,应该是满49岁,迈向50岁。明年此时就是50整了。按中国传统算法,现在应该算50岁了,应该过50岁的生日。50岁,年过半百,是人生的一个里程碑。古语说:五十知天命。50岁生日,我想很多人心里会有抵触。曾经,50岁在我们眼里是一个多么苍老的感觉,可是现在感觉人生还没有怎么过,一不留神,自己也到了这个年龄。过生日通常是一件欢乐的事情,家人或者同学朋友在一起,杯
- 1月下半笔记(个人向)
cqbzcsq
总结机器学习其他算法笔记PythonLinux生物信息Anaconda
最近才开始看d2l(这种东西早该在两年前看的,拖到现在了)为了做项目还得学一手OpenGL(被windows安装GLFW逼疯了)1.15打完ICPCECfinal回来,也许可以出一篇博客写下简单的题解。对蛋白质相似空间子结构搜索的算法有了一些思路,简单分为传统算法和目标检测算法1.16想到要对蛋白质可视化,然后去找可以用于三维绘图的库,找到了OpenGL,在wsl里面装了一个,发现挺方便,准备开始
- 32从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --目标检测简介及滑动窗口
Jachin111
目标检测简介目标检测是计算机视觉中一个重要的研究方向。人眼可以轻松、准确地识别出图片中的物体是什么、这个物体在图片中的哪个位置。例如,当我们看到下图左边的图片时,我们可以轻松的识别出图片中的动物是猫和狗,并且知道它们在图片中所处的位置。但是对于计算机来说,在以数字形式表示的图片中寻找目标物体,并判断这个物体是什么,这是一件困难的事情。目标检测的目的就是使计算机能够识别图片中的目标(物体、动物等)是
- 考试面试轻松应对:技术人的备考宝库 | 开源专题 No.58
开源服务指南
开源专题面试开源职场和发展
yangshun/tech-interview-handbookStars:97.9kLicense:MIT这个项目是一个技术面试手册,提供了免费和精选的技术面试准备材料。它包括最佳实践问题、编码面试的常见问题、如何准备编程面试以及算法小抄等内容。该项目的核心优势和主要功能有:提供针对忙碌工程师量身定制的高质量技术面试准备资料包含各种领域特定和非技术性问题,并不仅限于传统算法题目提供适用于软件工程
- 使用MistNet在COCO128数据集上协作训练Yolo-v5
星星失眠️
联邦学习YOLOpython人工智能
本案例介绍如何在MNIST手写数字分类场景中,使用名为MistNet的聚合算法训练联邦学习作业。数据分散在不同的地方(如边缘节点、摄像头等),由于数据隐私和带宽的原因,无法在服务器上聚合。因此,我们不能将所有数据都用于训练。在某些情况下,边缘节点的计算资源有限,甚至没有训练能力。边缘无法从训练过程中获取更新的权重。因此,传统算法(例如,联合平均算法)通常聚合由不同边缘客户端训练的更新权重,在这种情
- 单应性Homography估计:从传统算法到深度学习
baidu_huihui
单应性Homography估计机器人SLAM传统算法到深度学习
目录收起一图像变换与平面坐标系的关系二平面坐标系与齐次坐标系三单应性变换四关于OpenCV中的相关API五深度学习在单应性方向的进展单应性原理被广泛应用于图像配准,全景拼接,机器人定位SLAM,AR增强现实等领域。这篇文章从基础图像坐标知识系为起点,讲解图像变换与坐标系的关系,介绍单应性矩阵计算方法,并分析深度学习在单应性方向的进展。本文为入门级文章,希望能够帮助读者快速了解相关内容。单应性估计在
- GPU池化在AI OCR场景的应用
virtaitech
OrionX深度学习计算机视觉人工智能gpu
一、AIOCR的历史及概念OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)是指采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。2012年AlexNet在ImageNet竞赛夺冠以来,深度学习方法开始在图像视频领域大幅超越传统算法,基于CV(计算机视觉)和NLP(自然语言处理)卷
- 36从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --行人检测
Jachin111
行人检测基本流程在实验1到实验3中我们分别学习了滑动窗口、图像金字塔、方向梯度直方图。本节实验我们将结合这些方法来构建一个传统的行人检测算法。简单来说行人检测就是在提供的图像中,我们想要计算机分辨出哪些是人并且用矩形框标记出人出现在图片中的哪些位置。下图左上角图片中有一个人,如果我们想要用传统的目标检测方法检测到这个人的话,一般分为下面几个步骤。使用图像金字塔将图片按一定缩放比例生成不同尺寸图片(
- 社交网络分析4(下):社交网络链路预测分析、LightGBM框架、LLSLP方法(LightGBM 堆叠链路预测)、堆叠泛化 、社交网络链路预测分析的挑战
是Yu欸
#社交网络分析科研笔记与实践数据挖掘回归数据挖掘人工智能机器学习笔记算法网络安全
社交网络分析4写在最前面LightGBMLightGBM简介GBDT的核心概念和应用LightGBM的特点LightGBM与GBDT的比较LightGBM的原理与技术GBDT的传统算法LightGBM的创新算法GOSS(Gradient-basedOne-SideSampling)算法解析概念和工作原理算法的逻辑基础GOSS算法的创新与优势ExclusiveFeatureBundling(EFB)
- 深入探讨人工智能目标检测:算法、应用与未来趋势
鳗小鱼
资源分享(resource)人工智能人工智能目标检测算法神经网络深度学习知识图谱生成对抗网络
导言人工智能目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一,旨在使计算机系统能够自动识别并定位图像或视频中的特定目标。本文将深入研究人工智能目标检测的算法原理、广泛应用以及未来发展趋势。1.目标检测算法传统算法:基于手工设计特征和分类器的方法,如Haar级联、HOG+SVM等。深度学习算法:基于深度神经网络,如RCNN系列、YOLO系列、SSD等。2.应用领域及典型案例自动驾驶:目标检测在自动驾驶中起到关
- Python-编写点云处理软件(十五)交互式点云地面点提取
Auto工程师
Python编写点云处理软件python点云处理点云处理软件点云提取pyqt地面点提取vtk
目录0简述1CSF算法原理2具体步骤3点云处理软件实现4效果展示0简述本篇在点云处理软件中实现点云地面点提取功能,通过窗口输入提取参数完成选中的点云对象提取地面点的功能。对于点云地面点滤波,众多传统算法滤波效果容易受到地形特征的影响(通常在复杂场景及陡峭地形区域滤波效果较差)且常常需要用户对数据有较为丰富的先验知识来进行设置滤波器中的各种参数,“布料”滤波算法(CSF)很好的解决了这一问题。1CS
- 十年OpenCV开发以后发布的作品 - OpenCV实验大师
gloomyfish
opencv人工智能计算机视觉
OpenCV介绍OpenCV是知名的计算机视觉框架,支持数十个不同的视觉处理模块,提供了超过2000多个传统算法,其核心功能支持图像处理、图像分析、特征提取、对象检测、深度学习模型推理等。当前支持C++、Python、JS、C#等多种语言SDK,支持Win、Ubuntu等多种操作系统。OpenCV教学与开发痛点在生物医学、机器视觉等领域应用场景中,基于OpenCV完成项目面临着项目风险早期无法识别
- 传统算法:使用pygame实现Dijkstra 算法
源代码杀手
传统算法pygame算法python
代码需要考虑两个主要部分:Dijkstra算法和Pygame图形绘制。Dijkstra算法部分图的表示:使用字典nodes表示节点的位置,字典edges表示节点之间的边及其权重。Dijkstra算法实现:dijkstra函数使用Dijkstra算法来计算从指定起点到所有其他节点的最短路径。它维护一个优先队列,不断更新节点的最短距离,并在每次更新后通过draw_graph()函数绘制当前图形状态。P
- 40从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --深度学习在目标检测中的应用:R-CNN
Jachin111
R-CNN在传统的目标检测方法中,我们使用滑动窗口标记目标的位置、使用人工设计的特征和机器学习算法进行分类,此类方法虽然可以基本达到实时性的要求但是其缺点也比较明显。首先滑动窗口采用穷举的策略来找到目标,这种方法的缺陷是如果步长和窗口尺寸设置太小会导致时间复杂度过高,在检测过程中会出现过多的冗余窗口,如果窗口的尺寸和步长设置过大就会导致检测不到目标,同时人工设计的特征面对复杂的环境和遮挡不能表现较
- 左神算法课笔记异或运算
天穹南都
笔记c++
异或性质异或运算性质:1.N^0=N2.N^N=0满足交换律结合律3.a^b=b^a4.(a^b)^c=a^b^c简证:异或运算与运算顺序无关只要是偶数个1就为0奇数个1则为1。题目1.位运算来交换用位运算来交换效率比传统算法更高#includeintmain(){inta=16;intb=603;a=a^b;b=a^b;a=a^b;std::cout&arr){inteor=0;for(inti
- OCR原理解析
小小晓晓阳
图像识别ocr机器学习深度学习计算机视觉
目录1.概述2.应用场景3.发展历史4.基于传统算法的OCR技术原理4.1图像预处理4.1.1灰度化4.1.2二值化4.1.3去噪4.1.4倾斜检测与校正4.1.4.2轮廓矫正4.1.5透视矫正4.2版面分析4.2.1连通域检测文本4.2.2MSER检测文本4.3字符切割4.3.1连通域轮廓切割4.3.2垂直投影切割4.4字符识别4.4.1识别原理4.5版面恢复4.6后处理4.7传统OCR局限性5
- 基于A*的网格地图最短路径问题求解
嘿嘻哈呀
智能优化算法最短路问题路径规划Astar算法Python优先队列
基于A*的网格地图最短路径问题求解一、A*算法介绍、原理及步骤二、Dijkstra算法和A*的区别三、A*算法应用场景四、启发函数五、距离六、基于A*的网格地图最短路径问题求解实例分析完整代码七、A*算法的改进思路一、A*算法介绍、原理及步骤A*搜索算法(Astaralgorithm)是用于寻路和图遍历的最佳和流行的技术之一。A*搜索算法,不像其他传统算法,它有“大脑”,是一个真正的智能算法将它与
- 传统算法:使用Pygame实现SVM(支持向量机)算法
源代码杀手
传统算法算法
使用Pygame演示了支持向量机(SVM)在二维数据上的分类过程。以下是代码的主要步骤和原理解释:1、初始化和基本设置Pygame初始化:通过pygame.init()初始化Pygame。定义颜色和屏幕大小:定义了一些颜色常量(WHITE,BLACK,RED,BLUE)和屏幕的宽度和高度。创建Pygame窗口:使用pygame.display.set_mode创建窗口,设置窗口标题。2、生成随机数
- 传统算法:使用 Pygame 实现选择排序
源代码杀手
传统算法pygame算法python
使用Pygame模块实现了选择排序的动画演示。首先,它生成一个包含随机整数的数组,并通过Pygame在屏幕上绘制这个数组的条形图。接着,通过选择排序算法对数组进行排序,动画效果可视化每一步的排序过程。在排序的过程中,程序找到未排序部分的最小元素,并将其与未排序部分的第一个元素交换位置,同时在屏幕上的条形图也相应地进行交换,形成了选择排序的动画效果。整个排序过程通过适度的延迟,以每个步骤产生动画效果
- 传统算法:使用 Pygame 实现归并排序
源代码杀手
传统算法pygame算法python
使用Pygame模块实现了归并排序的动画演示。首先,它生成一个包含随机整数的数组,并通过Pygame在屏幕上绘制这个数组的条形图。接着,通过归并排序算法对数组进行排序,动画效果可视化每一步的排序过程。在排序的过程中,程序将数组递归地分成两半,分别进行排序,然后再将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。动画效果通过适度的延迟呈现,形成归并排序的动画效果。整个排序过程通过适度的延迟,以每个步骤产生动画
- 传统算法:使用 Pygame 实现广度优先搜索(BFS)
源代码杀手
传统算法pygame算法宽度优先
使用Pygame模块实现了广度优先搜索(BFS)的动画演示。首先,通过邻接矩阵表示了一个图的结构,其中每个节点表示一个字符,每个字符的邻居表示与之相邻的节点。然后,通过广度优先搜索算法按层级顺序访问节点,过程中通过动画效果可视化每一步的变化。每次访问一个节点,该节点变为绿色,与其相邻的边变为黑色,形成广度优先搜索的动画效果。算法使用队列来维护当前层级的节点,并逐步向下一层级扩展。这个演示通过适度的
- 传统算法: Pygame 实现深度优先搜索(DFS)
源代码杀手
传统算法pygame算法深度优先
使用Pygame模块实现了深度优先搜索(DFS)的动画演示。首先,它通过邻接矩阵表示了一个图的结构,其中每个节点表示一个字符,每个字符的邻居表示与之相邻的节点。然后,通过深度优先搜索算法递归地访问所有节点,过程中通过动画效果可视化每一步的变化。每次访问一个节点,该节点变为绿色,与其相邻的边变为黑色,形成深度优先搜索的动画效果。这个演示通过适度的延迟和颜色变化,直观展示了深度优先搜索在图上的遍历过程
- 传统算法:使用 Pygame 实现二分查找
源代码杀手
传统算法pygame算法python
使用Pygame模块实现了二分查找的动画演示。首先,它生成一个有序数组,并通过Pygame在屏幕上绘制这个数组的条形图。接着,通过二分查找算法对有序数组进行查找,动画效果可视化每一步的变化。在查找的过程中,程序通过比较目标值和数组中间元素,逐步缩小搜索范围,高亮显示当前搜索范围的起始和结束位置。如果找到目标值,将相应的元素高亮显示,并在屏幕上显示“TargetFound!”的文本。如果遍历完整个搜
- 传统算法:使用 Pygame 实现K-Means 聚类算法
源代码杀手
传统算法pygame算法kmeans
使用Pygame模块演示了K-Means聚类算法的基本原理。让我逐步解释它的实现:初始化和基本设置Pygame初始化:通过pygame.init()初始化Pygame。定义颜色和屏幕大小:定义了一些颜色常量(WHITE,BLACK,RED,GREEN,BLUE)和屏幕的宽度和高度。创建Pygame窗口:使用pygame.display.set_mode创建窗口,设置窗口标题。生成随机数据点和初始聚
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key