- 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级
智驱力人工智能
算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中,传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备,存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度,阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用,构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景:视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型,通过提取面
- 基于OpenCV-python的人脸识别系统
transuperb
完整代码opencvpython人工智能
importsysimportosimporttkinterastkfromtkinter.ttkimportStyleimportnumpyasnpimportcv2fromPILimportImageTk,ImageDraw,ImageFontfrompanel.models.tabulatorimportthemefromModelimport*fromtkinterimportttk,fi
- 零基础学 OpenCV + Python 图像处理:手把手带你做人脸识别(附代码+典型案例)
猫头虎
#Python专栏opencvpython图像处理计算机视觉AIGCAI编程人工智能
零基础学OpenCV+Python图像处理:手把手带你做人脸识别(附代码+典型案例)关键词:opencv-python、opencv图像处理、opencv人脸识别代码python、python安装opencv库亮点提示:本文面向零基础读者,手把手教你从环境搭建到实战应用,一步步深入,让你快速掌握OpenCV+Python图像处理与人脸识别技术。文中附带完整示例代码与典型案例,可直接复制、运行与深度
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十三:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so人脸识别检测流程详解
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数码相机算法计算机视觉android人工智能图像处理
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之十三:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so人脸识别检测流程详解目录一、背景二、:FFD算法libcvface_api.so人脸识别检测流程详解2.1:FFD初始化2.2:FFD人脸识别检测process2.3:setFdAlgoInfo2.4:FFD卸载
- Camera相机人脸识别系列专题分析之四:Camera相机领域人脸识别和人脸属性检测介绍
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人工智能计算机视觉图像处理android
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:Camera相机人脸识别系列专题分析之三:一张图片的人脸识别过程原理这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之四:Camera相机领域人脸识别和人脸属性检测介绍目录一、背景二、:Camera相机领域人脸识别2.1:影像相关基础知识2.1.1pipeline简介2.1.2Raw阈图像处理2.2:Camera相机人脸识别2.3:
- Camera相机人脸识别系列专题分析之七:MTK ISP6S平台FDNode流程FdNodeImp.cpp调试手段及客制化dump,跳帧,开关,使能,异步控制等等
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数码相机人工智能图像处理android
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:Camera相机人脸识别系列专题分析之六:MTKISP6S平台人脸识别fdnode流程FdNodeImp.cpp详解这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之七:MTKISP6S平台FDNode流程FdNodeImp.cpp调试手段及客制化dump,跳帧,开关,使能,异步控制等等目录一、背景二、:FDNode客制化2.1:F
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十四:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so人脸属性(年龄,性别,肤色,微笑,种族等)检测流程详解
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数码相机算法计算机视觉android人工智能图像处理
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之十四:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so人脸属性(年龄,性别,肤色,微笑,种族等)检测流程详解目录一、背景二、:FFD算法libcvface_api.so人脸属性检测流程详解2.1:FFD初始化阶段2.2:FFD人脸属性检测process2.3:fd_algo_
- 深度学习在人脸识别中的应用及Python实现
loop_syntax648
机器学习-深度学习
人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸的方法,近年来深度学习在人脸识别领域取得了显著的进展。深度学习模型能够学习和提取人脸图像中的高级特征,从而实现准确的人脸识别。本文将介绍深度学习在人脸识别中的应用,并提供Python实现的源代码。深度学习模型通常基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)进行人脸识别。CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的神经网络模型
- 人脸识别python实现源码(功能丰富)
张沙姗
人脸识别python实现源码(功能丰富)去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/此仓库提供了一组基于Python的人脸识别源码,利用dlib库的先进面部识别功能构建而成,并具备深度学习特性。以下是对该资源的详细介绍:功能特点在Wild标记的LabeledFaces数据集上实现99.38%的准确度。提供简单的命令行工具,支持以下功能:在图像文件夹中找到出现的所有面孔。获取每个
- python实现面部特效_【AI美颜算法】300行Python实现基于人脸特征的美颜算法
先上效果图:AI美颜人类一直是一个看脸的物种,人人都希望可以变得更美是无可争议的,而美颜类应用的出现拯救了所有人,从此人类进入了美(照)颜(骗)时代。。。。。每次写技术blog都要写一堆废话引言,现在懒得写,大概就是美颜很重要,美女主播靠它活,没了它大部分妹子不敢发朋友圈blabla。美颜算法的基础是人脸识别技术,市面上的美颜应用普遍使用了CV科技类公司的人脸识别(特征点提取)接口:MeituKi
- 计算机视觉入门:OpenCV 人脸识别与手势控制系统全解析
高山仰星
计算机视觉opencv人工智能
1.引言计算机视觉(ComputerVision)是人工智能的重要领域,而OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是最常用的开源计算机视觉库。它广泛用于图像处理、人脸识别、目标检测、手势识别等多个应用场景。本教程将详细介绍OpenCV的核心概念,并通过人脸识别的门禁系统和手势识别的智能控制系统这两个案例,帮助你掌握OpenCV的实际应用。2.OpenCV介绍与
- python深度学习毕业设计项目选题汇总
kooerr
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文章目录1前言1.1选题注意事项1.1.1难度怎么把控?1.1.2题目名称怎么取?1.2开题选题推荐1.2.1起因1.2.2核心-如何避坑(重中之重)1.2.3怎么办呢?2选题概览3项目概览题目1:图像隐写算法研究与实现题目2:Django股价预测可视化系统题目3:大数据招聘数据可视化系统题目4:深度学习车道线检测题目5:深度学习交通车流量计数系统题目6:深度学习遮挡下的人脸识别题目7:深度学习照
- 《计算机科学与应用》遮挡人脸识别技术综述
hans汉斯
深度学习人工智能计算机视觉目标跟踪算法人机交互机器学习
作者信息王晓彤,韩金颖*,王俊兴,李振乾:北华航天工业学院计算机学院,河北廊坊基金信息北华航天工业学院2023年硕士研究生科研创新项目(项目号:YKY-2023-32)导读人脸识别作为一种非接触、便捷的生物识别技术,在安防、金融、身份认证等领域得到广泛应用。然而,面部遮挡会导致关键特征丢失,严重影响识别性能,成为该领域的重要挑战。针对这一问题,当前研究主要从两个方向展开:一是改进人脸识别算法本身,
- 班车出行服务的功能特点和技术选型实战避坑事项
Alex艾力的IT数字空间
IT类项目管理经验及方法论java开发语言python架构小程序uni-app图像处理
一、员工移动端功能特点实时车辆定位与到站预测员工可通过APP查看班车实时位置、预计到达时间,支持地图导航功能,减少候车焦虑。部分系统集成GPS/北斗定位和电子围栏技术,车辆偏离路线时自动报警。预约与票务管理支持长期预约、临时改签、次票/月票购买,部分系统提供“亲属购票”功能。支付方式多样化,包括微信/支付宝、企业补贴扣款、数字人民币等。身份验证与安全管控支持二维码扫码、人脸识别、刷卡等多种验证方式
- 【python实用小脚本-109】人脸识别系统实战:从基础实现到性能优化
Kyln.Wu
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一、代码功能解析1.核心功能概述本代码实现了一个基于face_recognition库的人脸识别系统,能够从已知人脸库中识别出输入图像中的人物身份,主要功能包括:已知人脸特征编码存储未知图像人脸检测与编码人脸特征匹配与身份识别结果可视化展示2.关键模块深度解析(1)已知人脸编码模块defget_encoded_faces():encoded={}fordirpath,dnames,fnamesin
- 深度学习笔记16-VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别
boooo_hhh
深度学习机器学习pytorch
目录前言一、前期准备1.设置GPU2.导入数据3.划分数据集二、调用官方的VGG-16模型三、训练模型1.编写训练函数2.编写测试函数3.设置动态学习率4.正式训练四、结果可视化1.Loss与Accuracy图2.指定图片进行预测3.模型评估五、总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、前期准备1.设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimport
- 手把手教你用Python实现高可用人脸识别系统:从理论到实战全解析
AI_DL_CODE
AI赋能:Python人工智能应用实战人工智能基础:AI基石python人脸识别人工智能OpenCV计算机视觉特征提取图像识别
摘要:本博文围绕计算机视觉领域热门的人脸识别技术,深入阐述如何基于Python结合OpenCV、face_recognition等开源库,构建一个完整且实用的人脸识别系统。从环境搭建、数据采集与预处理,到核心算法实现、多场景应用,再到系统优化与挑战分析,均进行了细致讲解,并辅以丰富代码示例与运行效果展示。旨在帮助读者深入理解人脸识别技术原理,掌握实际开发技能,同时为进一步优化和拓展系统功能提供思路
- 表单change事件取值不生效问题
zhangyao940330
前端javascript
在用change事件操作表单时,表单值不改变,js逻辑不生效,changeZj(val){this.$nextTick(()=>{if(val==null||val==NaN){val=0}this.edit.zj=Number(parseFloat(val).toFixed(2));if(this.edit.zj>this.edit.mz){this.edit.zj=this.edit.mz}t
- 【图像处理入门】10. 计算机视觉基础:从人脸识别到文档矫正
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理计算机视觉人工智能CV算法opencvpython
摘要本文聚焦计算机视觉经典应用场景,带你实现人脸识别、文档扫描矫正和目标跟踪三大项目。通过Haar级联分类器、透视变换、CamShift算法等技术,结合OpenCV实战代码,掌握从特征检测到图像几何变换的完整流程,将图像处理知识升级为计算机视觉工程能力。一、项目1:基于Haar级联的人脸识别系统1.技术原理Haar级联分类器通过级联多个简单的Haar特征强分类器,快速检测图像中的目标(如人脸)。核
- 基于YOLOv8的人脸识别与跟踪系统设计与实现
YOLO实战营
YOLOui目标检测目标跟踪深度学习
1.项目背景与意义随着智能安防、智能监控、人机交互等领域的快速发展,人脸识别与跟踪技术受到了广泛关注。它不仅在安防监控系统中用于身份认证与异常检测,也在智能门禁、自动考勤和营销系统中发挥重要作用。传统的人脸检测多依赖Haar级联或基于特征的检测方法,准确率和鲁棒性有限。深度学习方法,尤其是YOLOv8等先进目标检测框架,实现了实时且高准确度的人脸检测。同时,结合人脸识别(身份验证)和多目标跟踪,可
- 【OpenCV人脸识别】基于深度学习(Dlib+HOG特征)的人脸识别——QT(C++)+Linux
1.人脸检测工具概述1.DlibDlib是一个开源的C++机器学习和计算机视觉库,用于解决多种任务,包括图像处理、计算机视觉、机器学习、数据分析等。Dlib提供了一系列工具和算法,可用于开发各种应用,从人脸检测和识别,到对象检测、形状预测、图像分类等。以下是Dlib主要的特点和功能:人脸检测和识别:Dlib提供了高性能的人脸检测器,基于HOG特征和深度学习模型。它还包括面部关键点检测和人脸识别的功
- dlib库快速构建人脸识别
概念:引入自2002年以来,DavisKing一直是dlib的主要作者。dlib为每个类和函数提供了完整的文档说明。同时还提供了debug模式,打开debug模式后,开发者能够调试代码,查看变量和对象的值,快速定位错误点。不依赖第三方库,就是这么高傲。因此我们无需安装和配置,并且在windows,MacOS,Linux系统上轻松驾驭。截止2022年5月12日,github上已有个11.1Kstar
- 鸿蒙开发实战之Function Flow Runtime Kit优化美颜相机AI流水线
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一、架构设计突破针对美颜相机复杂的AI处理流程,FunctionFlowRuntimeKit实现三大创新:异构计算流水线CPU+GPU+NPU三端任务自动分配人脸识别→皮肤检测→背景分割→滤镜渲染四阶段并行智能调度策略二、核心代码实现importfunctionFlowfrom'@ohos.functionFlowKit';//定义处理节点constnodes=[{id:'face_detect'
- Python编程 - 基于OpenCV实现人脸识别(实践篇)爬虫+人脸识别_python-opencv人脸识别
m0_61418142
程序员pythonopencv爬虫
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- 《智慧票务系统:开启便捷票务新时代》
侯炯
智慧城市票务系统智慧景区
一、智慧票务系统概述智慧票务系统作为现代票务管理的重要工具,具有显著的特点。便捷性:游客可以通过多种方式购票,如手机购票、自助售票机购票等,无需长时间排队等待。例如,在景区中,游客可以通过手机轻松购买门票,避免了在景区门口排队购票的烦恼。同时,一些智慧票务系统还支持人脸识别、二维码扫描等快速入园方式,进一步提高了游客的入园效率。高效性:智慧票务系统采用自动化技术,能够快速处理票务信息,大大提高了票
- 商业版授权相亲交友软件开发打造同城社交软件
前端后端小程序数据库程序员
核心功能设计同城社交功能精准匹配:基于LBS定位和兴趣标签(如健身、剧本杀),结合AI算法推荐同城用户。动态距离显示:在用户资料中显示实时距离(如“1.2公里”),增强真实感。同城群聊:支持按城市或兴趣创建群组,促进本地用户交流。相亲交友功能实名认证:采用身份证+人脸识别双重验证,确保用户真实性。智能推荐:基于大数据分析和机器学习,根据用户偏好(如年龄、职业、兴趣)进行匹配。多维度筛选:支持按地理
- 物联网标识技术实验室解决方案
武汉唯众智创
物联网物联网标识技术实验室物联网标识物联网标识技术物联网实验室物联网实训室物联网标识技术实训室
一、实验室建设目标与意义1.1培养物联网专业人才物联网标识技术实验室的建设旨在为学生提供一个实践平台,以满足物联网专业人才培养的需求。物联网作为新兴技术领域,对人才的实践能力要求极高。通过配备条码扫码枪、二维码扫描设备、RFID阅读器、RFID标签、人脸识别门禁一体机等实验设备,实验室能够支持物联网标识技术、嵌入式系统开发、物联网信息安全技术、物联网系统集成开发、物联网工程设计与实施等多门课程的实
- 人脸识别技术应用备案材料揭秘
算法备案
人脸识别备案人脸识别技术应用备案人脸识别技术应用备案流程人脸识别技术应用备案材料人脸识别技术应用备案代办人脸识别技术应用安全管理办法人脸识别人脸识别技术
宝子们!今天来唠唠超重要的「人脸识别备案」那些事儿~不管是开公司还是搞创业,只要碰了人脸识别技术,这篇干货必须码住!不然小心被罚到流泪一、人脸识别技术应用备案红线预警!哪些情况必须备案?▪️存了10万+人脸信息?30天内必须冲去备案!▪️技术用途一变,或者不玩了要注销,也得立刻更新信息!二、人脸识别技术应用备案材料揭秘准备这些,一次过审!1️⃣企业:营业执照+法人身份证▫️2️⃣技术说明书▫️应用
- 基于机器学习的多模态影像分类研究
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
多模态影像,机器学习,分类,深度学习,计算机视觉1.背景介绍随着计算机视觉技术的飞速发展,多模态影像分类在各个领域得到了广泛应用,例如医疗诊断、自动驾驶、人脸识别等。多模态影像是指由多种传感器获取的图像数据,例如可见光图像、红外图像、热成像等。相比单模态影像,多模态影像包含更丰富的特征信息,能够更准确地描述目标的属性和状态。传统的影像分类方法主要依赖于手工提取的特征,而机器学习方法能够自动学习图像
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十二:人脸特征检测FFD算法之libvega_face.so数据结构详解
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数码相机android人工智能图像处理计算机视觉算法数据结构
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:Camera相机人脸识别系列专题分析之十一:人脸特征检测FFD算法之低功耗libvega_face.so人脸属性(年龄,性别,肤色,微笑,种族等)检测流程详解这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之十二:人脸特征检测FFD算法之libvega_face.so数据结构详解目录一、背景二、:FFD算法之libvega_face
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少