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王了了哇
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1.Bottleneck模块介绍Bottleneck模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强,是网络中的核心构建模块之一。它的主要功能是通过卷积操作来处理输入特征图,并在适当情况下应用残差连接,使得信息能够有效地通过网络层进行传播。2.Bottleneck模块的位置和作用在YOLOv8的网络结构中,Bottleneck模块被多次使用,主要出现在以下几个部分:Backbone部分:在多个层次上
- 区块链账户的概念与安全管理
阿湯哥
区块链
区块链账户的概念与安全管理区块链中的账户与传统金融账户有本质区别,其核心是基于密码学的非对称加密体系,通过公私钥对实现去中心化身份验证与资产控制。以下从账户本质、创建方法及安全防护三方面详细解析:一、区块链账户的本质1.账户的核心要素公钥(PublicKey):公开的账户地址(如以太坊的0x...),用于接收资产或验证签名。私钥(PrivateKey):绝密的控制凭证(如64位十六进制字符串),用
- 认识sm1,sm2,sm3,sm4以及如何在Node.js实现
努力学习各种软件
node.jspython爬虫
概述国密即国家密码局认定的国产密码算法。主要有SM1,SM2,SM3,SM4。密钥长度和分组长度均为128位。国密算法是指国家密码管理局认定的一系列国产密码算法,包括SM1-SM9以及ZUC等。其中SM1、SM4、SM5、SM6、SM7、SM8、ZUC等属于对称密码,SM2、SM9等属于公钥密码(非对称加密)SM3属于单向散列函数。目前我国主要使用公开的SM2、SM3、SM4作为商用密码算法。其中
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于 CBCT 与口内扫描数据的牙齿点云配准
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目录前言国内外研究现状传统牙齿配准点云配准2牙齿数据的深度学习点云配准基础2.1牙齿数据获取方法2.1.1口腔印模2.1.2辐射成像2.1.3口内扫描2.2深度学习网络2.2.1全连接神经网络2.2.2卷积神经网络2.2.3孪生神经网络2.3点云数据配准基础2.3.1点云数据格式2.3.2点云旋转表达2.3.3传统点云配准方法3基于PCRNet的PCR-SA牙齿点云配准3.1CBCT-IOS牙齿配
- PyTorch入门实战:从零搭建你的第一个神经网络
不打滑的西瓜皮
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目录一、PyTorch简介:为什么选择它?二、环境搭建:5分钟快速安装三、核心概念:张量与自动求导1.张量(Tensor):深度学习的数据基石2.自动求导(Autograd):神经网络训练的核心四、实战:手写数字识别(MNIST)1.数据集加载与预处理2.构建卷积神经网络(CNN)3.训练与评估五、下一步学习建议一、PyTorch简介:为什么选择它?PyTorch是当前最热门的深度学习框架之一,由
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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
- 发文新思路!双通道CNN的惊人突破,准确率接近100%!
沃恩智慧
深度学习人工智能cnn人工智能神经网络
双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构,正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计,能够同时处理更多特征信息,从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率,还有效降低了过拟合风险,使其在复杂视觉任务中表现卓越。例如,最新的研究提出了一种名为DDTransUNet的混合网络,结合了Transformer和CNN的优势,通过双分支编码器和双重注意力机制,有效解
- 【深入探讨 ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构】
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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
- 25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习cnn人工智能
importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng:"+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(
- 24、深度学习-自学之路-卷积神经网络
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习cnn人工智能
一、你怎么理解卷积神经网络呢,我的理解是当你看一个东西的时候,你的眼睛距离图片越近,你看到的东西就越清晰,但是如果你看到的图片只是整个物体的一小部分,那么你将不知道你看到的物品是什么,因为关注整体更容易知道物品是什么。如果你保持一定的距离,你就会发现你可以看到物品更加的全貌一些,这样将方便你观察物品的类别。如果你距离的再远一点,你就会看到物品的轮廓,那么你将依据物品的轮廓去判断物品的类别。如果图片
- 【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型(matlab)
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【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型(matlab)文章目录【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型(matlab)文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型是一种利用MATLAB编程环境,结合RIME-C
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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
- RIME-CNN-SVM故障诊断
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cnn支持向量机人工智能matlabpython
构建一个高效、准确的基于卷积神经网络(CNN)的电力系统故障识别与分类仿真系统,实现对电力系统故障的精准识别与分类。在这一模型中,CNN被用来执行故障数据的特征提取与抽象化处理,随后,这些经过抽象的特征会被传递给SVM模型,由SVM进一步执行分类与回归分析的任务,从而实现对故障类型的精确判定或故障严重程度的准确评估。为了进一步提升模型的泛化能力与预测精度,引入了雾凇算法来精细调整CNN与SVM的各
- ViT和Transformer
Landon9
transformer深度学习人工智能
AttentionIsAllYouNeedVit在图像领域直接使用transformer,如果将2d图像直接转为一维向量,会面临参数两过大的问题。后来会思考在卷积之后再使用transformer,例如resNet50模型中,最后一层仅为14×14大小的矩阵。而本文是直接采用transformer模型,只需要对图片做一下预处理。ViT是将图像分为多个16×16的patch一张图像可以被分成多个小的图
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人工智能
R-CNN架构架构RCCN由三个模块组成:第一个模块生成与类别无关的区域提议。这些提议定义了我们的检测器可用的候选检测集。第二个模块是一个大型卷积神经网络,它从每个区域中提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机(SVM)。虽然R-CNN对特定的区域提议方法不挑剔,但选择性搜索(Selectivesearch)是最常用的方法,以便与之前的检测工作进行有对照的比较。实现在测试时
- 常见的深度学习模型总结
编码时空的诗意行者
深度学习人工智能
1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- 基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)
埃菲尔铁塔_CV算法
深度学习人工智能神经网络opencv计算机视觉python
摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
- 基于深度学习的半导体算法原理及应用
埃菲尔铁塔_CV算法
算法机器学习人工智能计算机视觉深度学习python
摘要随着半导体产业的持续发展,深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用。详细分析了这些算法处理半导体相关数据的机制,探讨了算法实现中的关键技术,如数据预处理、模型训练与优化等。通过实际案例展示
- AUTOSAR从入门到精通-【应用篇】基于动态数据压缩算法的车载CAN总线安全协议设计
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目录前言国内外研究现状CAN总线及加密与认证算法2.1引言2.2常用车载总线网络2.3CAN总线相关理论2.3.1CAN总线2.3.2CAN总线的网络安全属性2.4网络攻击模型2.5数据压缩算法2.6数据加密技术2.6.1对称与非对称加密技术2.6.2常用数据加密算法2.6.3AES-128加密算法2.7身份认证技术2.7.1常用身份认证技术2.7.2HMAC算法动态数据压缩算法及CAN总线网络安
- python+OpenCv笔记(十一):中值滤波
ReadyGo!!!
OpenCV(Python)opencvpython计算机视觉
中值滤波:原理:中值滤波是一种典型的非线性滤波技术,基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值。应用:中值滤波对椒盐噪声来说尤其有用,因为它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值。OpenCvAPI:cv2.medianBlur(src,ksize)参数:src:输入的图像ksize:卷积核的大小代码编写:importnumpyasnpimportcv2ascvimportrando
- Unity 打造游戏资源加密解密系统详解
Clank的游戏栈
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在游戏开发中,保护游戏资源不被轻易破解和盗用至关重要。本文将详细介绍如何在Unity中打造一个游戏资源加密解密系统,并提供技术详解和代码实现。一、加密方案选择1.1对称加密优点:加密解密速度快,适合加密大量数据。缺点:密钥管理困难,安全性相对较低。常用算法:AES、DES1.2非对称加密优点:安全性高,密钥管理方便。缺点:加密解密速度慢,不适合加密大量数据。常用算法:RSA1.3混合加密结合对称加
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一、介绍动物识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张动物图片识别其名称。目前可识别的动物有:'乌龟','云豹','变色龙','壁虎','狞猫','狮子','猎豹','美洲狮','美洲虎','老虎','蜥蜴','
- Pointnet++改进即插即用系列:全网首发ACConv2d|即插即用,提升特征提取模块性能
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Pointnet++改进专栏python深度学习pytorch点云pointnet++
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入ACConv2d,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三1.理论介绍由于在给定的应用环境中设计合适的卷积神经网络(CNN)架构通常需要大量的人工工作或大量的GPU时间,研究社区正在
- Transformer细节(九)——Transformer位置编码
多学学多写写
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一、总述Transformer模型中的位置编码(PositionalEncoding)是用于向模型提供序列中各个元素位置信息的机制。由于Transformer没有卷积神经网络或循环神经网络中固有的序列顺序信息,它必须通过位置编码显式地引入这些信息。二、为什么需要位置编码Transformer模型依赖于自注意力机制(self-attentionmechanism),该机制在计算时对序列中的所有位置一
- 【蔬菜识别】Python+深度学习+CNN卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+模型训练
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一、介绍蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆','大白菜','大葱','莲藕','菠菜','西红柿','韭菜','黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。二、系统效果图片展示三、演示视
- 【蝴蝶识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+图像识别+算法模型
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一、介绍蝴蝶识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了20种蝴蝶图片数据集('001.黑三线凤蝶','002.褐脉三线凤蝶','003.黄斑翠凤蝶','004.暗脉翠凤蝶','005.密斑翠凤蝶','006.青凤蝶','007.绿带青凤蝶','008.玉带青凤蝶','009.柑橘凤蝶','010.长尾翠凤蝶','011.绿尾翠凤蝶','012.红纹凤蝶','013.黄凤蝶','0
- 基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
一、介绍蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)","毒鹅膏菌(Amanita)","牛肝菌(Boletus)","网状菌(Cortinarius)","毒镰孢(Entoloma)","湿孢菌(Hygrocybe)","乳菇(Lactarius)","红菇(Russula)","
- 深度学习-与OCR结合
小赖同学啊
人工智能深度学习ocr人工智能
光学字符识别(OCR)旨在将图像中的文本信息转换为计算机可编辑的文本,深度学习技术能够显著提升OCR的准确性和泛化能力。下面为你介绍如何将深度学习与OCR结合,同时给出使用Python和相关库实现的代码示例。整体思路结合深度学习实现OCR通常包含以下几个步骤:数据准备:收集和标注包含文本的图像数据,构建训练集和测试集。模型构建:选择合适的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)结合循环神经网络(RN
- 【时序预测】-深度学习系列
TIM老师
时序预测深度学习时序预测
Wavenet(2016)重点:CNN系列+因果卷积+膨胀卷积核心:确保了输出的时间点只依赖于输入序列中时间戳早于或等于该输出时间点的数据,核心模块膨胀卷积能够扩大卷积层的感受野,从而更充分学习序列的全局信息。DeepAR(2017Amazon)DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks重点:RNN系列+多元
- Python_paramiko模块
weixin_33862041
运维操作系统网络
paramiko模块安装:pip3installparamikoparamiko模块(模拟SSH),是基于SSH(网络安全协议)用于连接远程服务器并执行相关操作。ssh:基于口令的安全验证基于密匙的安全验证(非对称加密)paramiko常用类:SSHClient类SFTPClient类一、SSHClient类封装了传输、通道以及SFTPClient的校验、建立方法,通常用于执行命令1.connec
- mysql主从数据同步
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mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 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
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
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}
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- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
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oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
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前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
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- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
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JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
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- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
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
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Spring4新
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
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rpm -qa|grep mysql
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- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要