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ZW9
计算机视觉与图像处理面试题
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- 跨模态行人重识别都需要学什么
ALGORITHM LOL
人工智能
跨模态行人重识别(Cross-ModalityPersonRe-identification,简称Cross-ModalityRe-ID)是计算机视觉领域的一项挑战性任务,旨在跨越不同模态之间(例如,可见光与红外线图像)识别同一行人。该任务涉及图像处理、特征提取、模态转换、深度学习等多个方面。1.基础知识计算机视觉与图像处理:理解图像基础(如像素、色彩空间)、图像变换、图像增强技术。机器学习基础:
- 毕业设计选题 - 计算机毕业设计(论文)选题合集
weixin_55149953
毕业设计人工智能毕业设计毕设目标跟踪计算机视觉大数据算法
目录前言选题背景意义毕业设计选题深度学习与神经网络计算机视觉与图像处理机器学习与数据挖掘数据分析和大数据处理选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦!以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题对毕设有任何疑问
- 目标检测及锚框、IoU
mango1698
Python目标检测人工智能计算机视觉
1.目标检测物体检测(目标检测)是计算机视觉和数字图像处理的热门方向,意在判断一幅图像上是否存在感兴趣物体,并给出物体分类及位置等(WhatandWhere)。本文主要进行物体检测研究背景、发展脉络、相关算法及评价指标的概述。我们要识别中所有我们感兴趣的物体,并且找出每个物体的位置。边缘框边缘框是图片中物体的真实位置和范围,有两种表示方式,一种是边角坐标表示法,通过物体左上和右下两个角的坐标表示一
- 深度学习与计算机视觉(一)
@@老胡
计算机视觉深度学习计算机视觉人工智能
文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面softmaxRegression训练softmaxregression交叉熵损失解决参数冗余训练softmaxClassifier混淆矩阵
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】计算机视觉
林聪木
matlab算法图像处理
目录前言几个高频面试题目计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系计算机视觉和机器人视觉区别与联系
- 运动目标的追踪-Matlab实现
code_welike
Matlabmatlab开发语言
运动目标的追踪-Matlab实现随着计算机视觉技术的不断发展,对于诸如自动驾驶、医学图像处理、安防监控、运动分析等领域的需求不断增加。而目标跟踪技术作为计算机视觉领域中重要的基础技术之一,也日益受到重视。Matlab作为一款强大的科学计算软件,在计算机视觉与图像处理相关领域中得到广泛使用。在本文中,我们将基于Matlab,使用光流法实现一个简单的运动目标跟踪程序。代码实现如下:%读取视频v=Vid
- OpenCV字符简单识别
BenJamin_Blue
VCWin10图像处理计算机视觉OpenCV文本识别列车序列号识别
(1)写在前面环境:Win10+VS2017+OpenCV3.4.6详细代码及附件见本人GitHubrepository:https://github.com/BenJaminB1ue/carriage_number_detection_using_OpneCV(2)问题分析本项目源于笔者的一项课堂作业。对于一些给定的带有序列号的列车图片,我们如何用计算机视觉与图像处理的方法,实现序列号文本的自动
- 机器学习-基础知识- 目标检测相关概念解释
苍蓝儿
机器学习机器学习计算机视觉
本文介绍机器学习目标检测相关各种基础概念的介绍。目标检测目标检测,也叫目标提取,是一种基于目标几何和统计特征的图像分割,它将目标的分割和识别合二为一,其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有重要的现实意义。因此,目标检测也就成为了近年来理论和
- 二、OpenVINO简述与构建流程
Aaaaaki
openvino计算机视觉人工智能
二、OpenVINO简述与构建流程1人工智能与视觉应用1.计算机视觉与图像处理图像:在计算机中,每张图像是由像素构成的阵列,表示为像素值。通常在灰度图中,像素仅单个通道,每个像素值的区间为0~255,其中255表示白色,0表示黑色。而在彩色RGB图像中,每个像素由R、G、B三个通道组成,每个通道中的像素值区间均为0~255。视频:如果说图像是多个像素构成的阵列,那么视频则是由一系列连续图像组成的序
- 图像拼接
小金~~
#计算机视觉CV计算机视觉图片拼接
转自肖洒的博客图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。文章目录图像拼接过程的三个过程图像的预处理图像预处理图像的投影模型平面投影模式球面投影模式立方体投影模型柱面投影模型图像去噪图像的增强图像配准图像配准的原理及概念图像配准算法基于空间域像素灰度值的方法。基于图像
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weixin_39917811
图像处理语音处理的应用及前沿技术模式识别和机器学习有必要学么
根据亚马逊官方的说法,AmazonGo是技术创新的成果,无人便利店内应用了计算机视觉、深度学习算法,无线射频识别、图像分析和感测融合等多种技术,原理类似于无人驾驶。那么下边就介绍一下计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习之间的关系。要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助,而图像处理倚仗与模式识别的有效运用,而模式识别是人工智能领域的一个重要分支,人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系,发现计算机
- 【Keras计算机视觉】Faster R-CNN神经网络实现目标检测实战(附源码和数据集 超详细)
showswoller
计算机视觉计算机视觉目标检测神经网络kerascnn
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、目标检测的概念目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有重要的现实意义。因此,目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点,它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支,也是智能监控系统的核心部分,同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算
- 《计算机视觉与图像处理》最全总结之就业必备-小白易懂易上手
畅想未来2020
计算机视觉实战计算机视觉图像处理人工智能
《计算机视觉与图像处理》最全总结之就业必备-小白易懂易上手最近需要找工作找实习,自己就把计算机视觉方向的知识点重新梳理了一遍,看的是开课吧CV视频资料,并写了一些笔记,需要的话可转场获取。**《计算机视觉与图像处理》视频学习资料项目一《无人驾驶车道线分割》涉及图像分割的内容:项目简介,卷积神经网络回顾,上采样技术讲解装置卷积,全卷积网络,FCN代码实战U-Net模型讲解与Deeplab模型讲解数据
- 基于SIFT的图像拼接系统
md秃了
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第一部分设计概述设计目的图像拼接技术是计算机视觉与图像处理领域的一个研究重点,广泛应用于各个领域。它能够很好地实现图像的延伸和连续,保留多组图像的共有信息,去除杂冗,提高信息存储量,能够更加客观形象和有效地展现真实世界[1]。图像拼接技术通常在计算机软件上完成,这就意味着程序的编译和运行需要耗费大量时间。而当前集成电路发展迅猛,对数据的处理能力提高迅速,能更好的完成图像拼接工作。应用领域图像拼接技
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Anthony Wong
matlab图像处理计算机视觉
四、sift算法详见基于sift特征的图像匹配算法运行结果五、matlab相机标定标定图集下载6.双目立体匹配clear;clc;left=double(rgb2gray(imread('z31.jpg')));right=double(rgb2gray(imread('z32.jpg')));[mn]=size(left);w=9;%窗口半径depth=20;%最大偏移距离,同样也是最大深度距离
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Anthony Wong
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一、空间域图像增强1.减法运算A=imread('3.jpg');B=imread('2.png');C=A-0.3*B;subplot(1,3,1);imshow(A);title('混合图');subplot(1,3,2);imshow(B);title('背景图');subplot(1,3,3);imshow(C);title('分离后的图');2.加法运算I=imread('1.png')
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Anthony Wong
matlab图像处理计算机视觉
二、空域滤波1.滤波clear;closeall;img=rgb2gray(imread("1.png"));figure;imshow(img);img=double(imnoise(img,'salt&pepper',0.1));figure,imshow(img,[]);N=5;h=fspecial('average',N);I=filter2(h,img);figure,imshow(I,
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Anthony Wong
matlab图像处理计算机视觉
三、图像分割1.阈值分割clearall;%边缘%使用sobel检测器来提取边缘f=rgb2gray(imread("1.png"));subplot(2,3,1),imshow(f),title('原图像')[gt,t]=edge(f,'sobel','vertical');%使用edge函数对图像f提取垂直边缘检测subplot(2,3,2),imshow(gt),title('垂直sobel
- MATLAB视频图像去雾处理(GUI,论文,注释)
马特先生
MATLAB图像处理matlab图像处理开发语言
一、课题介绍雾霾,它会使大气的能见度降低,景物图像发生退化,在雾霾下拍摄的图像内容模糊,对比度下降,这将会严重影响人们的行车系统,卫星系统,导航系统等。目前,拍摄器材成本还是比较高昂,另外又得益于计算机技术的迅猛发展,计算机技术的运算速度越来越快,图像处理系统的价格日益下降,随着计算机视觉与图像处理技术的快速发展,户外视觉系统的研究与应用也在飞速增长。从而图像处理技术得以广泛用于科学和工程领域,为
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枕戈观澜
opencv计算机视觉编程攻略第2版
摘要1.50多个知识点的案例解读,全面掌握基础知识与进阶内容2.学习OpenCV重要的图像操作类和函数3.初学者和从业者即查即用的工具书4.掌握计算机视觉与图像处理的基础知识与概念OpenCV计算机视觉编程攻略(第2版)内容简介《OpenCV计算机视觉编程攻略(第2版)》结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程,不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识,而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类
- AI与Python计算机视觉教程
目录计算机视觉计算机视觉层次结构计算机视觉与图像处理应用机器人医学安全运输安装有用的包阅读,写作和显示图像OpenCV函数用于读取,显示,写入图像文件示例色彩空间转换边缘检测人脸检测哈尔Cascade数据眼睛检测计算机视觉涉及使用计算机软件和硬件建模和复制人类视觉。在本章中,您将详细了解这一点。计算机视觉计算机视觉是一门学科,根据场景中存在的结构的属性,研究如何从其2d图像重建,中断和理解3d场景
- 计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科的关系
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学号:17101223364姓名:张海潮转载自:http://m.blog.csdn.net/snakorse/article/details/48136251【嵌牛导读】:在作者的理解里,要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助,而图像处理倚仗与模式识别的有效运用,而模式识别是人工智能领域的一个重要分支,人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系,发现计算机视觉的应用服务于机器学习。各个环节缺一不可,
- 基于深度学习的目标检测实现方案介绍丨OPEN AI LAB
OPEN AI LAB
EAIDKOPENAILAB
目标检测(也叫目标提取)是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,一种基于目标几何和统计特征的图像分割,它将目标的分割和识别合二为一,其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。尤其是在复杂场景中,需要对多个目标进行实时处理时,目标自动提取和识别就显得特别重要。简单的说,目标检测就是把一张图或一个视频里面的目标物找出来,比如我要找摩托车,这就是目标检测。而人下一刻它到了什么地方,这就是目标跟踪问题,
- 【转载】OpenCV 图像处理 计算机视觉 深度学习 优秀博主推荐
阡陌轻殇
数字图像处理深度学习
以下是转载于别人所推荐的CSDN优秀博主,主要是一些关于计算机视觉与图像处理相关的内容的原博主链接https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/73217344OpenCV图像处理计算机视觉1、浅墨_毛星云南京航空航天大学硕士毕业博客专栏:[OpenCV]入门教程很适合没有基础的同学入门http://blog.csdn.net/column/de
- 计算机视觉与图像处理相关的国内外重要期刊汇总
Belial_2010
计算机视觉CV专业素养学习资源集合
该文是以前从网上看到收集的,现在已经不知道出处,如果有人士知道出处,敬请告知。下面将图像处理相关的重要期刊汇总表列出,欢迎补充。可以通过下面链接下载:图像处理相关的重要期刊汇总期刊名称Impactfactor/收录ImageandVisionComputing(IVC)1.474PatternRecognitionLetters1.303ArtificialIntelligence3.036Com
- 计算机视觉与图像处理学习笔记(一)
triplebee
计算机视觉计算机视觉与深度学习
写在前面:因学习需要,本人根据章毓晋的《计算机视觉教程》和冈萨雷斯的《数字图像处理》两本书进行学习,中间会穿插相关实践,会有对opencv的学习,以此笔记记录学习过程,激励自己学习的同时,也供大家参考。声明:转载注明出处,http://blog.csdn.net/accepthjp/article/details/49255375图像可看做是对辐射强度模式的空间分布的一种表示,是辐射强度模式的一种
- 浙大计算机实验室详细推介
zjxiaolu
国内名校
原文地址:http://www.cskaoyan.com/thread-85518-1-1.html【实验室方向介绍】(详情见帖子最后所附表格)1.CAD&CG主要从事计算机图形、计算机视觉与图像处理、人机交互、可视化、虚拟现实等领域的基础理论、算法、关键技术与应用系统等方面的研究。在光照明模型、曲面环境的辐射度算法、实时图形绘制技术、三维形状过渡和数字几何信号处理技术等方面取得了一系列创新性成果
- 图像分类经典项目:基于开源数据集Fashion-MNIST的应用实践
Datawhale
Datawhale作者:何新,Datawhale优秀学习者简介:何新,武汉理工大学硕士https://github.com/whut2962575697图像分类是计算机视觉和数字图像处理的一个基本问题。传统的图像分类方法通过人工设计提取图像特征,而基于深度学习的图像分类方法能够自动提取特征,其中卷积神经网络(CNN)近年来取得了惊人的成绩。本文收集并评估了一些高效有用的图像分类训练技巧。使用这些技
- 目标检测最新进展总结与展望
allan0808
导言目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有重要的现实意义。因此,目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点,它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支,也是智能监控系统的核心部分,同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法,对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
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mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found