- 轻量级模型解读——轻量transformer系列
lishanlu136
#图像分类轻量级模型transformer图像分类
先占坑,持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文,最早应用于NLP领域的机器翻译工作,Transformer解读,但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读,ViT解读),其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现,其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
- 深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
AI_Guru人工智能
深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- 机器学习引领未来:赋能精准高效的图像识别技术革新
刷刷刷粉刷匠
机器学习人工智能
图像识别技术近年来取得了显著进展,深刻地改变了各行各业。机器学习,特别是深度学习的突破,推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术,从基础理论到前沿进展,再到实际应用与挑战展望,为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。1.引言在当今数字化和智能化的时代,图像识别技术正逐渐成为人工智能(AI)领域的核心组成部分。随着计算能力的提升和数据量的激增,机器学习特别是深度学习的快
- 【Python第三方库】OpenCV库实用指南
墨辰JC
Pythonopencvpython人工智能学习
文章目录前言安装OpenCV读取图像图像基本操作获取图像信息裁剪图像图像缩放图像转换为灰度图图像模糊处理边缘检测图像翻转图像保存视频相关操作方法讲解读取视频从摄像头读取视频前言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)作为一个强大的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能,尤其在图像识别、对象检测、视频分析等领域有着广泛的应用。本文将带领读者使用Pyt
- 深度神经网络详解:原理、架构与应用
阿达C
活动dnn计算机网络人工智能神经网络机器学习深度学习
深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构,通过多层神经元的连接和训练,能够处理复杂的非线性问题。在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域,深度神经网络展示了强大的性能。本文将深入解析深度神经网络的基本原理、常见架构及其实际应用。一、深度神经网络的基本原理1.1神经元和感知器神经元是深度神经网络的基本组成单元。一个
- halcon第九讲,深度学习结合大数据实现AI智能识别思想
青莲居士_村长
人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。人工智能(ArtificialIntelligence):英文缩写:AI,人工智能是[计算机]科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以[人类智能]相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和[专家系统]等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,
- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- 大模型落地指南:从下载到本地化部署全流程解析
网安猫叔
人工智能自然语言处理语言模型AIGC深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展,大规模预训练模型(如GPT-4、BERT等)在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而,如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中,仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南,从模型的下载、文件结构的解析,到本地化部署的具体步骤,全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手,还是希望深入了解部署细节的资深开发者,
- 2021-01-02随笔
0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习,像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的,也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值,人工成本也是越来越高,所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别,这将是作为前端人员的我,在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍,作为参考书籍学习:1.《跟着迪哥学Python
- 开源AI图像识别:支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储
思通数科x
人工智能计算机视觉图像处理OCR文本识别
随着数字化转型的不断深入,图像识别技术在各行各业中的应用越来越广泛。文件封识别作为图像识别技术的一个分支,能够有效地提高文件处理的自动化程度和准确性。本文将探讨文件封识别技术的原理、应用场景以及如何将识别后的内容批量对应数据库字段进行存储。开源项目介绍(可本地部署,支持国产化)思通数科研发了一款多模态AI能力引擎,专注于提供自然语言处理(NLP)、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语
- 垂类大模型:领域专家参与的重要性
澳鹏Appen
生成式AI人工智能与机器学习人工智能AI生成式AI
随着人工智能(AI)的不断发展,训练数据的完整性和质量至关重要。早期的AI模型专注于处理和分析任务,如图像识别、语音识别和情感分析。这些模型通常是在大型数据集上训练的,标注任务多可以由具有一般技能的人类执行,早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。然而近年,AI领域经历了重大变革。当代模型被设计用于更复杂的功能,如推理和总结,旨在处理需要更高认知参与的复杂和多样化场景。这些先进模型不仅需要原始
- 基于ARM芯片与OpenCV的工业分拣机器人项目设计与实现流程详解
极客小张
arm开发opencv机器人单片机计算机视觉人工智能物联网
一、项目概述项目目标和用途本项目旨在设计和实现一套工业分拣机器人系统,能够高效、准确地对不同类型的物品进行自动分拣。该系统广泛应用于物流、仓储和制造业,能够显著提高工作效率,降低人工成本。技术栈关键词ARM芯片步进电机控制OpenCV图像识别无线通信模块传感器(如超声波传感器、红外传感器)二、系统架构设计符合项目需求的系统架构本项目的系统架构主要由以下几个部分组成:控制单元:基于ARM芯片的主控板
- 在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【4.2】RK3588获取USB摄像头图像推流RTSP更多内容见视频
橘子的战斗日记
YOLO人工智能音视频
本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案,专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署,并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。B站配套视频:https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f前言在实际生产过程中,有很多时候不光是通过网络获取rtsp视频流,通常会采用在板子上插上USB摄像头获取画面。今天我将向搭建演示该
- 一文让你搞懂什么是AI大模型
码上飞扬
人工智能大模型AI
近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,特别是大模型的出现,给各行各业带来了巨大的变革。无论是自然语言处理、图像识别,还是自动驾驶,AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。那么,什么是AI大模型?它们有哪些特点和应用场景?本文将带你一探究竟。目录AI大模型的定义AI大模型的发展历程AI大模型的特点AI大模型的应用场景如何训练和使用AI大模型AI大模型的挑战与未来1.AI大模型的定义AI大模型
- Node.js发票识别接口助力企业实现发票的精准高效管理
翔云API
apinode.jsphp开发语言ocr自动化
在金融和会计领域,随着数字化进程的加速,大量的纸质发票处理已经成为了企业效率提升的一个瓶颈。发票文字识别接口的出现,被视为解决这一问题的关键技术创新。通过高精度的图像识别与机器学习技术,将繁琐的手动输入工作转化为自动化的过程,不仅提升了数据处理速度,还极大降低了人为错误。Node.js发票识别接口集成示例:varrequest=require('request');varoptions={'met
- opencv轮廓近似,模板匹配
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理领域,轮廓近似和模板匹配是两种非常关键的技术,它们广泛应用于计算机视觉、图像分析和图像识别等多个方面。本文将详细介绍如何使用OpenCV库进行轮廓近似和模板匹配,并给出具体的代码示例。一、轮廓近似(ContourApproximation)轮廓近似是指将图像中的轮廓逼近成由直线段组成的多边形或其他简单形状,以减少轮廓的复杂度和数据量。OpenCV提供了cv2.approxPolyDP()
- AI模型:追求全能还是专精?
Lill_bin
杂谈人工智能分布式zookeeper机器学习游戏
AI模型简介人工智能(AI)模型是人工智能系统的核心,它们是经过训练的算法,能够执行特定的任务,如图像识别、自然语言处理、游戏玩法、预测分析等。AI模型的类型很多,可以根据其功能和应用场景进行分类。常见的AI模型类型包括:监督学习模型:这些模型通过训练数据集学习,数据集中包含了输入和对应的输出标签。例子包括决策树、支持向量机(SVM)、神经网络等。无监督学习模型:这些模型处理没有标签的数据,目的是
- Azure和Transformers的详细解释
漫天飞舞的雪花
azuremicrosoftpython
AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合,旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。以下是对AzureAI各个方面的详细解释:AzureAI主要组件AzureCognitiveServices(认知服务):计算视觉:包括图像识别、物体检测、人脸识别以及图像标注等。语音服务:包括语音识别、语音合成、说话人识别和语音翻译等。语言理解服务:包括文本分析、语言翻译、情感
- 【Python机器学习】卷积神经网络(CNN)
zhangbin_237
Python机器学习机器学习pythoncnn开发语言自然语言处理
卷积神经网络(CNN)得名于在数据样本上用滑动窗口(或卷积)的概念。卷积在数学中应用很广泛,通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动,如下图所示:构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域,它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系,也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络,也称为convnet,不像传统的前馈网络那样对每个元素(图中的像素)分配权重,而是定义了一组在图像上
- 【区块链 + 物联网】斐得坊智慧停车区块链 | FISCO BCOS应用案例
FISCO_BCOS
2023FISCOBCOS产业应用发展报告区块链物联网
当下,庞大的停车需求场景已经形成一定市场规模,但现有的停车场因产权复杂,且普遍采用承包模式、无法作为抵押品,又因企业现金流难以呈现,停车管理企业较难凭借自身信用来获得金融服务支持。区块链技术具有防篡改的特性,反映在停车大场景内就是利用区块链的多中心化、共识机制、智能合约、信用管理等特性,综合采用高清电子图像识别、车位导航、线上支付等停车管理技术,实现智能缴费停车、预约停车、共享停车、信用停车管理、
- 通义千问-VL-Chat-Int4
九品神元师
python开发语言
Qwen-VL是阿里云研发的大规模视觉语言模型(LargeVisionLanguageModel,LVLM)。Qwen-VL可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。Qwen-VL系列模型性能强大,具备多语言对话、多图交错对话等能力,并支持中文开放域定位和细粒度图像识别与理解。安装要求(Requirements)python3.8及以上版本pytorch2.0及以上版本建议使用C
- 深度学习100问44:如何避免模型出现过拟合现象
不断持续学习ing
人工智能自然语言处理机器学习
嘿,想让你的模型不出现过拟合现象?来看看这些妙招吧!一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了,模型就能学到更普遍的规律,而不是只记住那一点点数据里的小细节。你可以去收集更多真实的数据,或者用数据增强的办法。就像在图像识别里,把图片转一转、翻一翻、剪一剪,这样数据就变得更多样啦。二、简化模型要是模型太复杂,那就像盖了一座超级华丽的城堡,容易记住一些不该记的东西。那就把模型弄得简单点
- 闪耀世界人工智能大会背后,AI头雁百度已成智能经济强力引擎
何玺
7月11日,2020世界人工智能大会在上海圆满闭幕。本届大会,多位商界领袖、行业专家针对人工智能发表了自己的观点与见解,并引发人们对AI的思考。腾讯CEO马化腾称:“人工智能本身就是一场跨国跨学科的探索,正在将人类的认知推向更快更高更强,也势必带给我们一场前所未见的科技和产业革命。”。特斯拉CEO马斯克则表示,AI在感知层面的某些专业领域里,已经无人能及。例如,AI的图像识别“天赋”已经超过了地球
- 基于STM32的智能物料运载小车:OpenMV和OpenCV结合图像识别与运动控制算法优化(代码示例)
极客小张
stm32opencv嵌入式硬件系统架构物联网c语言机器人
一、项目概述智能物料运载小车项目旨在开发一款能够自主移动并进行物料搬运的智能设备。该小车通过多种传感器和智能控制算法,实现自动识别和搬运物料,提高物流效率,减少人工成本。项目的核心价值在于:提高效率:通过自动化搬运,减少人力需求,提升工作效率。降低错误率:利用传感器和图像处理技术,确保物料的准确搬运。增加灵活性:全方位移动能力使小车能够在复杂环境中自如穿行。二、系统架构1.系统架构设计本项目的系统
- 深度学习:图像数据分析的革命
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深度学习数据分析人工智能
深度学习:图像数据分析的革命在当今数据驱动的世界中,图像数据分析已成为一个热门领域,而深度学习技术在其中扮演着核心角色。深度学习,特别是卷积神经网络(CNN),已经在图像识别、分类和处理方面取得了显著的成就。本文将详细介绍如何使用深度学习进行图像数据分析,并提供实际的代码示例。深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法,它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中,深度学习模
- 使用Python实现深度学习模型:智能灾害响应与救援机器人
Echo_Wish
Python算法Python笔记python深度学习机器人
在自然灾害频发的今天,智能灾害响应与救援机器人可以在救援过程中发挥重要作用。本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能灾害响应与救援机器人,帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。一、项目概述智能灾害响应与救援机器人的主要功能是通过摄像头实时监控灾区情况,识别受困人员,并提供救援路径规划。我们将使用深度学习模型进行图像识别,并通过Python进行开发。二、项目环境配置在开始项目之前,
- 卷积神经网络-解释1
weixin_33749242
人工智能数据结构与算法
[翻译]神经网络的直观解释2017/07/2717:36这篇文章原地址为AnIntuitiveExplanationofConvolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络的讲解非常通俗易懂。什么是卷积神经网络?为什么它们很重要?卷积神经网络(ConvNets或者CNNs)属于神经网络的范畴,已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通
- 见过最好的神经网络CNN解释
罗晨晖
卷积神经网络CNN计算机视觉深度学习
什么是卷积神经网络?为什么它们很重要?卷积神经网络(ConvNets或者CNNs)属于神经网络的范畴,已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号,从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。在上图中,卷积神经网络可以识别场景,也可以提供相关的标签,比如“桥梁”、“火车”和“网球”;而下图展示了卷积神经网络可以用来识别日常物体、人和动物。最近,卷积神经网络
- 基于深度学习的手势识别系统
毕设宇航
深度学习人工智能手势识别
基于深度学习网络的手势识别系统完整源码+数据集+报告+PPT全套信息【python设计开发】基于深度学习的手势图像识别处理系统【包括】代码PPT报告2需求分析2.1要求(1)用Python语言实现程序设计;(2)初识深度学习和图像处理技术;(3)了解深度神经网络(DeepNeuralNetworks,简称DNN)相关知识;(4)【难点】了解LeNet-5卷积神经网络模型,并进行模型训练;(5)【难
- 【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索
E绵绵
Everything人工智能机器学习大模型pythonAIGC应用科技
文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
android
我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
1.安装的地方:$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录:${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自:
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同,使用upstart完成系统的启动,但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam