- 楼顶红灯的作用
爱吃瓜的猹z
物联网
现代建筑楼顶装红灯的主要目的是为了确保航空安全。1.航空安全红灯的作用:楼顶的红灯(有时称为障碍灯)主要用于警示飞行器(如飞机或直升机)在夜间或能见度低的条件下,远离建筑物。这些灯光有助于减少低飞飞行器与建筑物的碰撞风险。2.闪烁频率的不一致不同频率的原因:视觉效果:不同的闪烁频率和模式可以增加灯光的可见性,确保其在不同的天气条件和视觉背景下更加显眼。减少视觉疲劳:如果所有建筑的灯光频率完全一致,
- 【Python篇】Python + OpenCV 全面实战:解锁图像处理与视觉智能的核心技能
半截诗
Pythonpython机器学习图像处理opencv计算机视觉视觉检测实战项目
文章目录PythonOpenCV入门与实战详解前言第一章:OpenCV基础操作1.1OpenCV简介1.1.1OpenCV的优势1.2安装OpenCV1.3OpenCV中的图像读取与显示1.3.1读取图像1.3.2显示图像1.3.3保存图像1.3.4示例:图像读取、显示与保存1.4图像的基本属性1.4.1图像通道第二章:OpenCV图像处理2.1图像的几何变换2.1.1缩放图像2.1.2图像旋转2
- 开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-VL-7B-Instruct-更清晰地看世界-vLLM+Docker(七)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习AI编程AIGC
一、前言学习Qwen2-VL,为我们打开了一扇通往先进人工智能技术的大门。让我们能够深入了解当今最前沿的视觉语言模型的工作原理和强大能力。这不仅拓宽了我们的知识视野,更让我们站在科技发展的潮头,紧跟时代的步伐。Qwen2-VL具有卓越的图像和视频理解能力,以及多语言支持等特性。学习它可以提升我们处理复杂视觉信息的能力,无论是在学术研究中分析图像数据、解读视频内容,还是在实际工作中进行文档处理、解决
- 【有啥问啥】揭秘AI图像/视频生成的幕后功臣:重述(Recaptioning)技术
有啥问啥
大模型科普人工智能
揭秘AI图像/视频生成的幕后功臣:重述(Recaptioning)技术近年来,人工智能(AI)在图像和视频生成领域取得了令人瞩目的进展。从生成震撼视觉效果的图像生成器DALL-E3,到能够创造逼真动态视频的Sora,这些强大的模型背后,有一项至关重要的技术正在悄然发力——那就是重述(Recaptioning)技术。本文将通俗易懂地带你深入了解这项技术的工作原理及其对AI生成领域的巨大推动作用。什么
- C# OpenCV机器视觉:利用CNN实现快速模板匹配
pchmi
C#OpenCV机器视觉c#opencvcnn人工智能机器视觉OpenCvSharp
在一个阳光灿烂的周末,阿强正瘫在沙发上,百无聊赖地换着电视频道。突然,一则新闻吸引了他的注意:某博物馆里一幅珍贵的古画离奇失踪,警方怀疑是被一伙狡猾的盗贼偷走了,现场只留下一些模糊不清的监控画面,根本无法确定盗贼的行踪。阿强看着电视里那一团乱麻的线索,眼睛突然一亮,心中涌起一股热血:“要是我能帮警方找到盗贼,那可就太酷了!说不定还能得到博物馆的巨额悬赏,从此走上人生巅峰呢!”说干就干,阿强立马冲进
- 人工智能技术的应用前景及未来发展
键盘上的蚂蚁-
人工智能生活
引言人工智能(AI)作为21世纪最具创新性和革命性的技术之一,正在全球范围内深刻地改变着我们的生产、工作和生活方式。随着深度学习、强化学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等技术的飞速进展,AI不再仅仅是学术研究中的一个热点,而是渗透到各个行业,成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。对于开发者来说,理解和掌握AI技术不仅是提升个人技能的途径,更是应对未来技术变革、抓住职业机遇的关键
- opencv2.4中SVD分解的几种调用方法
weixin_34342992
人工智能matlabc#
原帖地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6109b5d00101ag7a.html在摄影测量和计算机视觉中,考虑最优解问题时,经常要用到SVD分解。奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)是一种可靠地正交矩阵分解法,但它比QR分解法要花上近十倍的计算时间。在matlab中,[U,S,V]=svd(A),其中U和V代表二个相互正交矩阵
- Python从0到100(四十):Web开发简介-从前端到后端(文末免费送书)
是Dream呀
python前端开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 基于OpenCV的答题卡识别系统(附全部源码)
Dong__ZW
opencv人工智能计算机视觉
本项目基于Python和OpenCV图像处理库,在Windows平台下开发了一个答题卡识别系统。系统运用精巧的计算机视觉算法,实现了批量识别答题卡并将信息导出至Excel表格的功能。这一解决方案使得答题卡的判卷过程变得轻便、高效且准确。首先,我们以Python语言作为开发基础,结合OpenCV图像处理库,为系统提供了强大的图像处理和分析能力。这使得我们能够在图像中准确地定位答题卡,检测填涂区域,以
- 使用HTML5 Canvas 实现呼吸粒子球动画效果的原理
软件工程师文艺
前端html5前端htmljavascript
在网页开发领域,动画效果能够极大地提升用户体验,让页面变得更加生动有趣。今天,我们深入剖析一个基于HTML5Canvas的3D粒子动画——呼吸粒子球。通过详细解读其代码实现,我们将全面了解如何运用HTML5的强大功能构建出如此迷人的视觉效果。效果展示:用HTML5Canvas和JavaScript实现粒子恒星脉动特效1,整体架构整个呼吸粒子球效果是HTML、CSS和JavaScript协同工作的成
- Python 合并 Excel 单元格
Eiceblue
PythonPythonXLSpythonexcel开发语言pycharmvscode
合并Excel单元格是Excel数据处理和表格设计中的一项常用操作。例如,在制作表格标题时,经常会将多个单元格合并,使标题能够跨列显示,更加醒目和美观。此外,当对数据进行分类时,为了使同一类别的数据在视觉上更具整体性和区分度,可以将同一类别的单元格进行合并。本文将介绍如何通过Python合并Excel中的指定行、列、或单元格范围。文章目录Python合并Excel中的指定行Python合并Exce
- 在亚马逊云科技上用Stable Diffusion 3.5 Large生成赛博朋克风图片(上)
佛州小李哥
AWS技术科技stablediffusion人工智能亚马逊云科技awsai语言模型
背景介绍在2024年的亚马逊云科技re:Invent大会上提前预告的StableDiffusion3.5Large,现在已经在AmazonBedrock上线了!各位开发者们现在可以使用该模型,根据文本提示词文生图生成高质量的图片,并且支持多种图片风格生成,助力媒体、游戏、广告和零售等行业的开发者们加速概念艺术、视觉特效以及精修产品宣传图的生成创作。2024年10月,图像生成模型厂商Stabilit
- 计算机视觉目标检测-DETR网络
next_travel
计算机视觉目标检测人工智能
目录摘要abstractDETR目标检测网络详解二分图匹配和损失函数DETR总结总结摘要DETR(DEtectionTRansformer)是由FacebookAI提出的一种基于Transformer架构的端到端目标检测方法。它通过将目标检测建模为集合预测问题,摒弃了锚框设计和非极大值抑制(NMS)等复杂后处理步骤。DETR使用卷积神经网络提取图像特征,并将其通过位置编码转换为输入序列,送入Tra
- 顶刊论文:一种用于病理学的多模态全切片基础模型 TITAN
思陌Ai算法定制
人工智能机器学习ai深度学习
“MultimodalWholeSlideFoundationModelforPathology”提出了一种用于病理学的多模态全切片基础模型TITAN,通过在大量组织切片图像(WSIs)上的自监督学习和视觉语言对齐预训练,TITAN能生成强大的通用切片表示,在多种临床任务中表现优异,为病理学研究和临床诊断提供了有力工具。1.**研究背景**-计算病理学中基础模型发展迅速,但将基于组织病理图像感兴趣
- 智能交互革命:论UI-TARS技术突破与未来图景
智识世界Intelligence
生成对抗网络自然语言处理知识图谱笔记神经网络
在数字技术重构人类社会的进程中,人机交互始终是技术演进的核心命题。字节跳动最新开源的UI-TATS系统,以其突破性的视觉认知架构,不仅颠覆了传统自动化技术的实现路径,更昭示着人工智能向具身化智能迈进的重大转折。这场以视觉理解为核心的人机交互革命,正在重塑自动化技术的底层逻辑,为数字化转型开辟全新可能。**一、技术突破:视觉认知重构交互范式**UI-TARS的技术创新本质在于构建了"数字视网膜"系统
- 日志2025.1.26
science怪兽
unity算法游戏程序游戏引擎
日志2025.1.261.增加了副武器系统,优化了切换武器的视觉效果在人物背包、腿上挂载装有BackupWeaponModel脚本的武器模型//返回副武器publicWeaponBackupWeapon(){foreach(varweaponinweaponSlots){//在武器槽中却不是当前武器,即为副武器if(weapon.weaponType!=currentWeapon.weaponTy
- YOLO到XML:轻松转换标注文件,助力计算机视觉项目
m0_69670384
YOLOxml计算机视觉
YOLO到XML:轻松转换标注文件,助力计算机视觉项目在计算机视觉项目中,数据标注是至关重要的一步。不同的算法和框架可能需要不同格式的标注文件。YOLO(YouOnlyLookOnce)格式因其简洁和高效,在目标检测任务中备受欢迎。然而,有时我们可能需要将YOLO格式的标注文件转换为XML格式,以便与其他工具或框架兼容。本文将详细介绍如何将YOLO格式的标注文件批量转换为XML格式,助力你的计算机
- 安宝特方案 | AR化身为“拣货员”,引领高效物流服务发展
安宝特AR
安宝特AR产品方案AR眼镜交通物流仓储管理工业arar
传统模式下的仓储物流,存在着大型仓库数据更新慢、拣货装载复杂、质量监控效率低的问题。随着数字化浪潮汹涌而至,增强现实(AR)技术与物流服务的融合,成为物流服务行业未来发展的崭新方向。通过实时库存追踪、视觉拣选、AI识别平台辅助三个关键方面,增强现实(AR)技术正建立一个高效、智能、安全的新发展动态。01库存信息抬头即视,信息闭环一手把握传统大型仓库每天都有海量的货物数据更新,物流信息实时同步成为高
- Python从0到100(六十一):机器学习实战-实现客户细分
是Dream呀
python机器学习开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 请问Python怎么安装vlfeat?
cda2024
python开发语言
在当今数据驱动的时代,图像处理和计算机视觉成为了许多前沿应用的核心技术之一。作为一门强大的编程语言,Python在这些领域中扮演着极其重要的角色。而vlfeat是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了许多经典的计算机视觉算法实现,如SIFT、HOG等。本文将详细介绍如何在Python中安装和使用vlfeat,帮助你在项目中高效地集成这些强大的工具。什么是vlfeat?vlfeat是一个开源的计算机视
- 参照和谐色调为PPT图形设置统一格式的要点
PPT百科
powerpoint人工智能ppt经验分享
大家好~今天和大家聊一聊PPT设计中如何通过和谐色调为图形设置统一格式,让整体设计看起来既专业又有视觉吸引力。PPT不仅仅是一个展示工具,它更是传达信息的载体。无论是公司汇报、学术展示,还是产品推广,一个有条理、色调统一的PPT都能大大提升你的演示效果。而和谐色调的应用,不仅能让你的图形更具美感,还能提高观众的理解力和记忆度。所以,今天我们就来深入探讨一下,如何在PPT设计中使用色调来为图形设置统
- 双目视觉之获取三维坐标(立体校正、Q矩阵与三角测量原理)
乐平要加油啊
YOLO+双目视觉计算机视觉opencv
前言双目视觉是一种模拟人类立体视觉的计算机视觉技术,它通过两个相机从不同的角度拍摄同一个场景,然后利用三角测量原理,计算出场景中物体的三维坐标信息。这种技术在机器人导航、自动驾驶、物体跟踪、三维重建等领域有广泛的应用。获取三维坐标是双目视觉的核心任务之一。通过对左右相机拍摄的图像进行特征匹配和视差计算,我们可以得到场景中每个像素点的视差值。视差值表示了同一个物体在左右图像中的位置差异,它与物体距离
- 机位:解锁摄影视角的多维度密码
长安er
光电摄影数码相机摄影小年机位相机佳能镜头
目录一、机位的构成要素(一)高度维度(二)角度维度(三)距离维度二、移动机位的魅力(一)推镜头(二)拉镜头(三)摇镜头(四)移镜头三、选择机位的考量因素(一)拍摄主题(二)拍摄场景(三)想要传达的情感四、综合运用机位要素在摄影艺术的领域中,机位的巧妙运用宛如一把神奇的钥匙,能够开启通往独特视觉体验的大门。机位并非单一维度的概念,它涵盖了高度、角度以及距离这三个关键要素,每个要素都如同一个独立的变量
- 【AI非常道】二零二五年一月,AI非常道
bylander
AI非常道人工智能
经常在社区看到一些非常有启发或者有收获的话语,但是,往往看过就成为过眼云烟,有时再想去找又找不到。索性,今年开始,看到好的言语,就记录下来,一月一发布,亦供大家参考。有关AI非常之言语,即AI非常道!《思考,快与慢》视觉笔记byDanielKahneman来自微博@爱可可-爱生活大脑的两种思维模式:快与慢,就像一对默契的搭档,却各自有着截然不同的个性。快思维(系统1)是我们的“本能反应手”:它感性
- 计算机视觉 ---图像读取与显示(OpenCV与Matplotlib)
两千连弹
计算机视觉计算机视觉opencvmatplotlib
前言本文分别介绍了使用OpenCV和Matplotlib进行图像读取与显示的方法,如cv2.imread()、cv2.imshow()、plt.imread()、plt.imshow()等,并提及了使用OpenCV时的注意事项。OpenCV与Matplotlib图像读取与显示的差异图像读取:OpenCV:使用cv2.imread()函数读取图像,默认读取的图像格式是BGR(蓝绿红)。Matplot
- unity游戏开发毕设_毕设分享:用Unity探究2D游戏的打击感
幸行远
unity游戏开发毕设
这是我毕业设计的一部分emmm……我的毕设和格斗游戏相关,而对于打击感的研究算是其中我比较在意的一环。现在临近毕业,我将毕设中开发部分的一些内容整理出来分享,希望能通过这样学习到更多的东西。打击感为何物?字面意思,“打到了的感觉”;好的打击感是易读的,包含信息充足的;它可以让玩家感受到这次的攻击奏效了、这次攻击的轻重程度、感受到这是怎样的攻击。在电子游戏中,则通过视觉和听觉呈现这些。实现方式市面上
- 深度学习中高斯噪声:为什么以及如何使用
小白学视觉
深度学习人工智能
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达来源:DeepHubIMBA本文约1800字,建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。在数学上,高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布,也称为高斯分布,是一种连续概率分布,由其概率密度函数(PDF)定义:pdf(x)=(1/(σ*sqrt(
- OpenCV中添加高斯噪声到彩色图像和点云
LpmShell
opencv人工智能计算机视觉点云
在计算机视觉和图像处理中,噪声是一种常见的现象,可以对图像和点云数据产生不良影响。高斯噪声是一种常见的噪声类型,它具有正态分布的特点。在本文中,我们将使用OpenCV库来添加高斯噪声到彩色图像和点云数据,并提供相应的源代码示例。添加高斯噪声到彩色图像首先,我们将介绍如何使用OpenCV库向彩色图像添加高斯噪声。以下是添加高斯噪声的步骤:步骤1:导入必要的库importnumpyasnpimport
- 激光线扫标定和相机标定:中高级C++程序员与计算机视觉工程师的指南
m0_57781768
数码相机c++计算机视觉
激光线扫标定和相机标定:中高级C++程序员与计算机视觉工程师的指南简介在计算机视觉和机器人领域,激光标定和相机标定是实现高精度测量和检测的关键技术。激光线扫标定和相机标定在许多应用中都是必不可少的,如自动驾驶、工业检测、三维重建等。本文将详细介绍激光线扫标定和相机标定的基本概念、实现细节以及常见问题的解决方案。目标读者为中高级C++程序员和计算机视觉工程师,文章将提供详细的技术细节和代码示例,确保
- 基于ROS的相机和激光雷达离线自动标定
AUBarryRobot
传感器标定数码相机
目录前言理论背景相机和激光雷达标定原理实现思路Reference前言因为本人实际工作中在做视觉和雷达的相关融合工作,所以相机和雷达的传感器之间的位姿RT矩阵则是要首先进行解决的。标定对大部分人来说都很头疼,抵触,在网上进行调研也没有什么太好的方法,或者别人分享的项目和自己的相差很大,根本不适用或者不好复现。而且可能全程比较繁琐,需要手动进行各种操作,运行一大堆程序。我的联合标定程序,只需要采集对应
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文