- 基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征,并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度,成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍:一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征,并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括:卷积层(
- Python编程:使用Opencv进行图像处理
【参考】https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/samples/pythonPython使用OpenCV进行图像处理OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。下面将从基础到高阶介绍如何使用Python中的OpenCV进行图像处理。一、安装首先需要安装OpenCV库:pipinst
- 10个基于Python的计算机视觉实战项目
云博士的AI课堂
基于Python计算机视觉python计算机视觉机器视觉人工智能
10个基于Python的计算机视觉实战项目,涵盖多个领域和应用场景,每个项目均附有GitHub地址、概述、解决的问题及应用场景:1.PCV图像处理与计算机视觉库GitHub地址:jesolem/PCV概述:提供计算机视觉基础算法的Python实现,包括图像分割、直方图均衡化、图像增强等。解决的问题:简化图像处理流程,支持快速实现算法原型。应用场景:学术研究、教学实验、图像预处理任务。2.基于朴素贝
- 使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE: 全栈式对象检测应用的构建与部署
使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE:全栈式对象检测应用的构建与部署去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域,实时对象检测是一个至关重要的任务。是一个开源项目,它将流行的YOLOv5对象检测模型集成到ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)中,并通过PyQT构建了一个可执行的应用程序,使得非开发人员也能轻松地进行对象检测。项目简
- OpenCV实现相机标定的棋盘格制作与应用
BIG-HO
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在计算机视觉领域,棋盘格标定板用于获取相机参数,实现图像校正和三维重建。OpenCV库提供了绘制棋盘格和相机标定的功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV制作棋盘格标定板,包括设计、绘制、保存、相机标定过程和应用。通过实际案例,如畸变矫正、三维重建、AR应用和机器人导航,展示棋盘格标定板在视觉技术中的关键作用。1.棋盘格设计与绘制1.1棋盘格的基本概念与应用棋
- 从0开始学习计算机视觉--Day04--线性分类
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从宏观来看,卷积网络可以看做是由一个个不同的神经网络组件组合而成,就像积木一样通过不同类型的组件搭建形成,其中线性分类器是一个很重要的组件,在很多卷积网络中都有用到,所以了解清楚它的工作原理对我们后续的学习会有很大的帮助。线性分类器是参数模型中最简单,最基础的例子,下面我们用输入图片输出图片分类的模型的例子来更进一步地了解它。首先,我们输入一张图片到模型中,输入后我们就会得到f(x,W),x指的是
- MIAOYUN | 每周AI新鲜事儿(06.14-06.20)
人工智能算法机器学习深度学习
紧跟技术浪潮,洞察行业未来,MIAOYUN《每周AI新鲜事儿》,为您精选全球AI领域的最新动态,涵盖AI技术突破、行业动态、趋势发展、前沿政策与学术研究,带您走在智能时代前沿,一起来回顾本周发生的AI新鲜事儿吧!AI开源大模型腾讯混元3D2.1大模型全链路开源6月14日,在CVPR2025(计算机视觉领域顶会之一)上,腾讯混元3D2.1大模型对外全链路开源,其模型权重及架构、训练代码、数据处理流程
- 【人工智能】微调的秘密武器:释放大模型的无限潜能
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在人工智能迅猛发展的今天,大规模语言模型(LLMs)以其强大的通用能力席卷各行各业。然而,如何让这些通用模型在特定领域或任务中发挥最大潜力?答案是微调(Fine-tuning)。本文深入探讨微调的理论基础、技术细节与实践方法,揭示其作为解锁大模型隐藏潜力
- 【运维】Python与Ansible协同作战:打造自动化服务器配置管理的终极解决方案
蒙娜丽宁
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在现代IT运维中,服务器配置管理是一项繁琐但至关重要的任务。手动配置多台服务器不仅耗时,还容易出错。本文深入探讨如何利用Python结合Ansible工具实现自动化服务器配置管理与环境部署。通过Python脚本调用AnsibleAPI,我们可以动态生成配
- 深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置【详细、可运行】
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深度学习计算机视觉开源
OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置OpenMMLab简介优势:一、Windows/Linux下环境配置(以mmsegmentationv1.2.2(最新版)为例)0.确认安装版本信息1)确认电脑显卡版本2)确认mmcv对应版本3)确认版本1.安装CUDA和cuDNN2.创建conda环境,下载pytorch3.安装mmcv4.安装MMS
- c语言opencv所用库函数,Py之cv2:cv2库(OpenCV,opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略...
weixin_39729272
c语言opencv所用库函数
##关于OpenCV简介##OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留
- 合规视角下银行智能客服风险防控
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1.AI驱动金融变革的政策与技术背景政策导向:我国《新一代人工智能发展规划》明确提出发展智能金融,要求:构建金融大数据平台,提升多媒体数据处理能力;创新智能金融产品与服务形态;推广智能客服、监控等技术应用;建立智能风控预警体系。技术支撑:云计算、大数据技术成熟为AI发展奠定了基础。深度学习算法的突破则引爆了本轮AI浪潮,显著提升了复杂任务处理精度,进而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理(NL
- AI人工智能领域中OpenCV的深度学习融合
AI大模型应用实战
人工智能opencv深度学习ai
AI人工智能领域中OpenCV的深度学习融合关键词:AI人工智能、OpenCV、深度学习融合、计算机视觉、图像识别摘要:本文深入探讨了在AI人工智能领域中OpenCV与深度学习的融合。我们将先介绍OpenCV和深度学习的基本概念,再讲解它们融合的原理和方式,通过实际代码案例展示融合的具体操作,探讨其在不同场景的应用,推荐相关工具和资源,分析未来发展趋势与挑战。希望能让大家对这一融合有全面且深入的了
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QuantumWalker
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```html计算机视觉实战:OpenCV与深度学习结合计算机视觉实战:OpenCV与深度学习结合在当今数字化时代,计算机视觉技术已经渗透到我们生活的方方面面。从智能手机的面部识别解锁,到自动驾驶汽车的环境感知,计算机视觉正在改变我们的世界。而在这个领域中,OpenCV和深度学习的结合,更是推动了计算机视觉技术的发展。什么是OpenCV?OpenCV(OpenSourceComputerVisio
- 揭开计算机视觉的神秘面纱:从像素到数字图像
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OpenCV历程计算机视觉
揭开计算机视觉的神秘面纱:从像素到数字图像欢迎来到计算机视觉的奇妙世界!在我们深入研究如何使用OpenCV这样的强大工具来让计算机“看懂”图像和视频之前,理解一些最基本的概念至关重要。就像学习任何新语言都需要先掌握字母和单词一样,计算机视觉也有它的“字母表”。今天,我们就来一起探索这些基础构建块:像素、颜色空间以及图像时如何以数字形式表示的。一、像素(Pixel):图像的“原子”想象一下,你正在欣
- 聚焦OpenVINO与OpenCV颜色通道转换的实践指南
颜色通道顺序问题:OpenVINO模型RGB输入与OpenCVBGR格式的转换在计算机视觉任务中,框架间的颜色通道差异常导致模型推理错误。以下方法解决OpenVINO模型需要RGB输入而OpenCV默认输出BGR的问题。理解核心差异OpenCV的imread()函数遵循BGR通道顺序,源于历史摄像头硬件的数据格式。而OpenVINO等深度学习框架多采用RGB顺序,与TensorFlow/PyTor
- 100个AI大模型基础概念(收藏版)
程序员鑫港
人工智能大模型ai开发语言java大语言模型LLM
在人工智能技术快速发展的时代背景下,大模型作为核心驱动力,正深刻改变着各行业的发展模式与应用场景。从自然语言处理到计算机视觉,从智能对话系统到科学研究辅助,大模型展现出强大的通用性和适应性。本文将从基础概念、核心技术、数据处理、训练方法、评估体系、应用场景、伦理安全等多个维度,系统阐述100个AI大模型的关键基础知识,帮助读者全面理解这一前沿技术领域。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料
- 基于 opencv+yolov8+easyocr的车牌追踪识别
(ECUT)Edward-tan
人工智能--CVpython进阶全栈开发opencvyolov8ocrpython
(本项目所有代码打包至我的资源中,大家可在我的文章底部选择下载)目录需求实现效果学习视频大致思路代码实现资源下载需求通过车辆识别技术,识别视频中每个车辆及其车牌号,车辆应进行追踪,避免重复计数量。实现效果车牌识别学习视频使用Python、Yolov8和EasyOCR自动识别车牌计算机视觉教程_哔哩哔哩_bilibili大致思路通过opencv将视频转换为帧,对帧应用车辆识别模型,并使用model.
- 深度学习应用于情感识别:利用YOLOv8进行AffectNet情感分类
YOLO实战营
深度学习YOLO分类人工智能目标检测目标跟踪数据挖掘
引言情感识别(EmotionRecognition)是计算机视觉和自然语言处理中的一个重要研究方向,广泛应用于人机交互、智能客服、心理健康监测、视频分析等领域。随着深度学习技术的发展,情感识别取得了显著进展,特别是在面部表情识别方面。面部表情作为人类情感的自然表现之一,能在很大程度上反映个体的情感状态。AffectNet数据集是一个广泛使用的情感识别数据集,它包含了大量带有标注情感标签的面部表情图
- 无需开颅!瘫痪患者也能控制数字设备、分割一切模型开源、最强开源文生图模型问世 | AI视界周刊第 3 期
战场小包
AI视界周刊人工智能业界资讯agi
AI视界周刊由战场小包维护,每周一更新,包含热点聚焦、应用破局、学术前沿、社区热议、智见交锋、跨界AI、企业动态和争议AI八大板块,后续板块划分和内容撰写在周刊迭代过程中持续优化,欢迎大家提出建议。欢迎大家来到《AI视界周刊第3期》(07/29~08/04)。✨热点聚焦Meta「SegmentAnything」2.0开源,视频分割能力惊艳Meta公司开源了其最新计算机视觉模型SegmentAnyt
- cnn 一维时序数据_AI顶会解读|时序动作分割与检测,附代码链接
时序动作分割与检测时序动作的分割与检测是视频计算机视觉技术的一大常规任务,对自动驾驶和机器人等应用至关重要,下面3篇论文是腾讯AILab在这一方向的探索成果。1.动作识别中的时序帧间差异表征学习TemporalDistinctRepresentationLearningforActionRecognition本文由腾讯AILab、腾讯优图实验室、新加坡南洋理工大学、美国纽约州立大学布法罗分校合作完
- Python 里 PyTorch 的生成对抗网络架构
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Python里PyTorch的生成对抗网络架构关键词:PyTorch、生成对抗网络(GAN)、深度学习、神经网络、计算机视觉、对抗训练、生成模型摘要:本文深入探讨了在PyTorch框架下实现生成对抗网络(GAN)的完整架构。我们将从GAN的基本原理出发,详细讲解其核心组件、数学基础,并通过PyTorch代码实现一个完整的GAN模型。文章涵盖了从理论到实践的各个方面,包括模型设计、训练技巧、常见问题
- 一[3.0]、 yolov8 工作原理
他人是一面镜子,保持谦虚的态度
车道检测研究YOLO
目录YOLOv8简介什么是YOLOv8?yaml配置文件解析YOLOv8架构图Yolov8有什么新功能?YOLO模型彻底改变了计算机视觉领域。识别物体是计算机视觉中的一项关键任务,可应用于机器人、医学成像、监控系统和自动驾驶汽车等多个领域。YOLO模型的最新版本YOLOv8是一种先进的实时物体检测框架,引起了研究界的关注。在所有流行的物体识别机器学习模型(如FasterR-CNN、SSD和Reti
- Python与MediaPipe实现实时手势数字识别项目源码
盛艺小豆丁
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目基于Python语言,利用MediaPipe框架实现手势数字识别。MediaPipe提供多种计算机视觉解决方案,项目中重点应用手部追踪功能。通过收集手势数据、提取特征、选择模型、训练及优化,实现从视频流中实时识别手势并将其转换为数字的功能。项目包含数据收集、机器学习模型训练、实时应用等关键步骤,以及readme、HandTrackingModule、ma
- EasyVision
忒可君上位机软件开发
计算机视觉图像处理人工智能
EasyVision是一个计算机视觉库,用于图像处理和计算机视觉任务。以下是EasyVision的操作手册,包括安装、基本功能和常用功能的使用方法。1.安装EasyVisiona.下载EasyVision库文件并解压缩。b.将EasyVision库文件添加到您的项目中。2.创建EasyVision对象a.导入EasyVision库。b.创建一个EasyVision对象:`EasyVisioneas
- AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用
AI大模型应用之禅
人工智能目标检测计算机视觉ai
AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用关键词:目标检测、计算机视觉、深度学习、体育分析、YOLO、运动员追踪、比赛统计摘要:本文深入探讨了AI目标检测技术在体育赛事中的创新应用。我们将从计算机视觉基础出发,详细分析目标检测的核心算法原理,特别是YOLO系列模型在运动员和球类追踪中的实现方式。文章包含完整的数学模型解释、Python实战项目演示,以及在实际体育场景中的应用案例分析。最后,我们展望了这
- 图像处理技术研究与实现——python+opencv
AnronSakura
图像处理pythonopencv
背景介绍21世纪是一个充满信息的时代,图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。处理图像,可以帮助我们更好地获取信息,也可以使我们更客观、准确地认识世界。图像处理作为计算机视觉领域的重要分支,在各个行业中扮演着越来越重要的角色。从医疗诊断、自动驾驶、安防监控到人工智能领域的图像识别,图像处理无处不在。OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库,它包含了丰富
- 从0开始学习计算机视觉--Day03--K近邻算法
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学习近邻算法算法
上次我们提到了用L1距离去区分不同的图片,实际上它的原理也能用来区分不同的数据。但有个坏处是他只是取最近的拥有一样距离的点作为同一类,假如有一个点跟周围的点的距离都是不一样的,分类器很可能会把他当成独立的一类,如下图所示:图中的点代表数据,背景颜色代表其被分类器给予的标签,可以看到数据点被很好的分类了,除了绿色数据中的一个黄色点,分类器将其判断为了与绿色不同的黄色,但实际上,这个点看起来很可能是因
- OpenCV计算机视觉实战(12)——图像金字塔与特征缩放
AI technophile
OpenCV项目实践指南计算机视觉opencv人工智能
OpenCV计算机视觉实战(12)——图像金字塔与特征缩放0.前言1.高斯金字塔1.1应用场景1.2实现过程2.拉普拉斯金字塔2.1应用场景2.2实现过程3.图像融合实例3.1应用场景3.2实现过程小结系列链接0.前言图像金字塔技术通过对原始图像按不同分辨率进行多层次表示,不仅能提升计算效率,还能为图像融合、检测与识别提供多尺度特征。高斯金字塔(GaussianPyramid)用于构建多级低通图像
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一