- Python --- day 10 Opencv模块的使用
AnAn__kang
pythonopencv开发语言
系列文章目录前言今天博主带大家进入Opencv的学习,这是一个专门针对处理图像和视频的一个模块,大家以理解为主,增强自己的编程思维,再后续我们训练模型时会大批量的处理图片时会经常用到这个模块。1OpenCV介绍OpenCV(开放源代码计算机视觉库)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。由一系列C++类和函数构成,用于图像处理、计算机视觉领域的算法实现。1.1OpenCV优势**开源免费:**完全
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算法面试职场和发展
格灵深瞳视觉算法面试30问全景精解——AI感知×智能安防×场景创新:格灵深瞳视觉算法面试核心考点全览前言格灵深瞳(GREATVISION)作为国内领先的人工智能与计算机视觉企业,专注于智慧安防、智能交通、智慧零售等领域,推动视觉算法在大规模城市级场景的落地。格灵深瞳视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在复杂场景下的创新能力与工程实践。本文精选30个高质量面试问题,涵盖基
- 商汤科技视觉算法面试30问全景精解
商汤科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能视觉×产业创新:商汤科技视觉算法面试核心考点全览前言商汤科技(SenseTime)作为全球领先的人工智能平台公司,专注于计算机视觉、深度学习和智慧城市、智能汽车、智能医疗等领域,推动人脸识别、目标检测、视频分析、自动驾驶等前沿技术的产业化落地。商汤视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在大规模安防、自动驾驶、智慧医疗等复
- 旷视科技视觉算法面试30问全景精解
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科技算法面试深度学习YOLO
旷视科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能安防×视觉创新:旷视科技视觉算法面试核心考点全览前言旷视科技(Megvii)作为全球领先的人工智能公司,专注于计算机视觉、深度学习和智能安防等领域,推动人脸识别、目标检测、视频分析、工业视觉等前沿技术的产业化落地。旷视视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在大规模安防、工业检测、智慧城市等复杂场景下的创新与工程能力。本文
- 网络爬虫再深入——对抗指纹检测、分布式架构与智能解析实战
rooney2024
爬虫
目录一、深入反爬:浏览器指纹检测与对抗(配图1)1.高级指纹检测原理2.对抗方案与实战二、分布式爬虫架构深度设计(配图2)1.容错与弹性设计2.智能限流算法三、智能解析:LLM与计算机视觉的融合(配图3)1.LLM解析非结构化文本2.视觉辅助定位元素四、法律与伦理:爬虫工程师的自我修养1.关键法律边界2.道德实践框架五、未来战场:Web3.0时代的爬虫技术演进1.去中心化网络挑战2.AI驱动的自适
- 计算机视觉:人工智能的“眼睛”
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人工智能计算机视觉机器学习算法pytorchpython数据结构
前言在人工智能的众多领域中,计算机视觉(ComputerVision)无疑是其中最为引人注目的方向之一。它赋予了机器“看”的能力,使计算机能够像人类一样理解和解释视觉信息。从自动驾驶汽车到医疗影像诊断,从安防监控到虚拟现实,计算机视觉的应用场景无处不在,深刻地改变着我们的生活和工作方式。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、应用场景以及未来的发展趋势,帮助您全面了解这一充满活力的领域。一、计算机视觉
- 计算机视觉:打开机器之眼看世界
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计算机视觉是人工智能领域中备受关注的一部分,它的目标是赋予计算机类似于人类眼睛的功能,让机器能够感知和理解周围的世界。通过图像和视频数据,计算机视觉技术将信息转化为可理解和可操作的数据,为各种应用领域提供了强大的支持。一、计算机视觉的起源和发展计算机视觉起源于20世纪50年代,当时科学家们开始研究如何让计算机能够识别和理解图像。随着技术的不断进步,计算机视觉逐渐发展成为一门独立的学科,并广泛应用于
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在计算机视觉应用中,经常需要从特定的摄像头设备获取视频流。例如,在多摄像头环境中,当使用OpenCV的cv::VideoCapture类打开摄像头时,如果不指定摄像头的ID,可能会随机打开系统中的某个摄像头,或者按照设备连接的顺序打开第一个可用的摄像头。比如: //打开两个摄像头 cv::VideoCapture cap0(0); if (!cap0.isOpened()){ c
- 深度学习在环境感知中的应用:案例与代码实现
让机器学会“看”世界:深度学习如何赋能环境感知?关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人,到智能机器人避开障碍物,再到城市监控系统检测异常,所有智能系统都需要先“理解”环境,才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取,难以应对复杂场景;而深度学习通过数据驱动的方式,让机器从大量数据中自动
- 基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现
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1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来,随着深度学习技术的快速发展,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统,包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能:基于YOLOv8的高效目标检测
- 使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现
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使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言1.1研究背景实例分割是计算机视觉领域的重要任务,它要求模型不仅要检测图像中的对象,还要精确地分割出每个对象的像素级掩码。近年来,基于Transformer的模型在实例分割任务上取得
- OpenCV引擎:驱动实时应用开发的科技狂飙
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在人工智能与计算机视觉技术迅猛发展的今天,实时图像处理已成为工业自动化、自动驾驶、医疗诊断、增强现实等领域的核心技术需求。而**OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)**作为全球最活跃的开源计算机视觉库,正以其强大的算法生态、跨平台兼容性以及持续进化的架构设计,成为驱动实时应用开发的“数字引擎”。本文将深入剖析OpenCV如何通过技术创新突破实时处理的性能极
- 旋转目标检测:Deep Spatial Feature Transformation for Oriented Aerial Object Detection【方法解析】
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《AI与SLAM论文解析》人工智能计算机视觉旋转目标检测
DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection目录DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection摘要关键词引言相关工作旋转对齐模块特征对齐方法旋转对齐模块特征选择模块摘要航空图像中的目标检测在计算机视觉领域引起了广泛关注。不同于自然图像
- 解读一个大学专业——信号与图像处理
专业定义与核心内容维度内容定义研究如何采集、处理、分析和理解一维信号(语音、雷达、脑电)和二维/三维图像(医学、遥感、工业视觉)。关键词数字信号处理(DSP)、图像处理、计算机视觉、模式识别、压缩感知、深度学习、GPU加速、嵌入式系统。技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU(CUDA)第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议(AASIP2025)
- MATLAB在工业缺陷检测中的应用
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- 【缺陷检测】基于计算机视觉实现电路板智能检测系统附Matlab代码
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍随着信息技术的飞速发展和电子产品的日益普及,印刷电路板(PCB)作为电子产品的核心组件,其质量直接关系到整个系统的性能和可靠性。传统的电路板检测主要依赖人工目检,存在效率低下
- 【人工智能99问】卷积神经网络(CNN)的结构和原理是什么?(10/99)
文章目录卷积神经网络(CNN)的结构及原理一、CNN的核心结构1.输入层(InputLayer)2.卷积层(ConvolutionalLayer)2.卷积层的核心机制:局部感受野与权值共享3.池化层(PoolingLayer)4.全连接层(FullyConnectedLayer)5.输出层(OutputLayer)6.辅助层二、CNN的工作原理三、CNN的使用场景1.计算机视觉(最核心场景)2.其
- Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读
钟屿
论文阅读计算机视觉人工智能
用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题,因为模糊不仅来源于多个物体运动,还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊,传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设,例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外,最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
- YOLOv8实现手写数字识别系统:从MNIST到实时摄像头检测
在深度学习领域,手写数字识别是一个经典问题,也是入门计算机视觉的重要案例。本文将介绍一个基于YOLOv8和MNIST数据集的手写数字识别系统,该系统不仅能识别静态图像中的数字,还能通过摄像头实时检测手写数字。个人博客:YOLOv8实现手写数字识别系统:从MNIST到实时摄像头检测-iDing's博客项目概述这个项目结合了传统的MNIST数据集和现代的目标检测算法YOLOv8,实现了以下功能:将MN
- 基于深度学习的手写数字和符号识别系统:YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成
YOLO实战营
深度学习YOLOui人工智能目标检测计算机视觉
1.引言随着人工智能和深度学习技术的发展,手写数字和符号识别已经成为计算机视觉领域的重要研究方向。手写识别在很多实际应用中扮演着关键角色,例如邮政编码识别、表单自动处理和智能教育系统等。传统的手写识别方法通常依赖于复杂的特征工程,而深度学习则能够自动从数据中学习到特征,极大地提高了识别精度和速度。本文将介绍如何构建一个基于YOLO系列模型(YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、Y
- OpenCV学习(二)-二维、三维识别
香蕉可乐荷包蛋
#OpenCVopencv学习人工智能
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,可以用于识别和处理二维图像和三维图像。以下是关于二维图像和三维图像识别的基础知识和示例代码。1.二维图像识别二维图像识别通常包括图像分类、对象检测、特征提取等任务。以下是一些常见的操作:1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类,例如使用深度学习模型(如ResNet、MobileNet等)。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn
- 计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些?...
这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点,所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一.所谓计算机视觉,是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息,就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
- 基于深度学习的目标检测:从基础到实践
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习目标检测人工智能音视频语音识别计算机视觉机器学习
前言目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域中的一个核心任务,其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型,从理论基础到代码实现,带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念(一)目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
- “显著性”(Saliency)是计算机视觉中的一个重要概念,主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象
步步咏凉天
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“显著性”(Saliency)是计算机视觉中的一个重要概念,主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象。它模拟的是人类视觉系统对视觉场景中“显著”区域的感知能力。显著性可以用于图像理解、目标检测、图像压缩、图像分割等多个任务。下面是对显著性在计算机视觉中的几个关键方面的解释:一、显著性检测(SaliencyDetection)显著性检测的目标是预测图像中最能吸引人注意的区域,通常输出一个与输
- 基于YOLOv8的火灾智能检测系统设计与实现
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在各类安全事故中,火灾因其突发性强、破坏力大,一直是威胁人们生命财产安全的重大隐患。传统的火灾检测方式多依赖烟雾传感器、温度传感器等,存在响应滞后、易受环境干扰等问题。随着深度学习技术的飞速发展,基于计算机视觉的火灾检测方法凭借其实时性强、检测范围广等优势,逐渐成为研究热点。本文将简单介绍一款基于深度学习的火灾智能检测系统的设计与实现过程。一、系统整体设计本火灾智能检测系统旨在通过深度学习技术实现
- 基于NanoDet的健身姿势纠正系统开发
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人工智能NanoDet深度学习计算机视觉ui
1.引言在现代健身行业中,正确的运动姿势至关重要,不仅能提升训练效果,还能预防运动损伤。尤其是在进行一些高强度的力量训练时,如深蹲、俯卧撑等,错误的姿势可能导致肌肉不平衡或关节损伤。传统的健身姿势纠正方式依赖教练的人工指导,但随着人工智能技术的发展,使用计算机视觉和深度学习技术来进行姿势纠正,逐渐成为一种高效且可扩展的解决方案。本文将详细介绍如何基于NanoDet(一个轻量化目标检测模型)开发一个
- 【AAAI2025】计算机视觉|P-sLSTM:P-sLSTM:让LSTM在时间序列预测领域“重获新生”
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2408.10006代码地址:https://github.com/Eleanorkong/P-sLSTM关注UPCV缝合怪,分享最计算机视觉新即插即用模块,并提供配套的论文资料与代码。https://space.bilibili.com/473764881摘要传统的循环神经网络结构,如长短期记忆神经网络(LSTM),在时间序列预测(TSF)任
- 【TPAMI2024】计算机视觉|即插即用|FreqFusion:炸裂!告别模糊,精准分割,视觉新高度!
爆改模型
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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2408.12879代码地址:https://github.com/Linwei-Chen/FreqFusion关注UPCV缝合怪,分享最计算机视觉新即插即用模块,并提供配套的论文资料与代码。https://space.bilibili.com/473764881摘要密集图像预测任务需要在高分辨率下具有强大的类别信息和精确空间边界细节的特征。为
- opencv 4.12.0版本发布详解:核心优化与新特性全解析
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OpenCV4.12.0夏季更新带来核心模块优化、图像处理增强、深度学习支持扩展及新兴硬件适配,全面提升计算机视觉开发效率与性能。引言OpenCV(开源计算机视觉库)作为计算机视觉领域最受欢迎的开源库之一,在2025年7月发布了4.12.0版本。这个夏季更新带来了大量性能优化、新功能和错误修复,覆盖了核心模块、图像处理、3D校准、深度学习等多个领域。本文将详细介绍OpenCV4.12.0的主要更新
- 使用 C++ 和 OpenCV 进行表面划痕检测
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c++opencv开发语言划痕检测
使用C++和OpenCV进行表面划痕检测在工业自动化生产中,产品表面的质量控制至关重要。划痕作为一种常见的表面缺陷,其检测是许多领域(如金属、玻璃、塑料制造)质量保证流程中的一个关键环节。本文将介绍如何使用C++和强大的计算机视觉库OpenCV来实现一个基本的表面划痕检测算法。核心思路划痕通常在图像中表现为具有以下一个或多个特征的区域:高对比度的线性结构:划痕区域的像素强度通常会与其周围背景有明显
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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&
- Java 对象大小的计算
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如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
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public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
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- select in order by , mysql排序
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mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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