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深度学习人工智能
深度学习模型在多个领域,特别是计算机视觉和自然语言处理中,已经取得了革命性的进展。然而,随着模型复杂性和资源需求的不断攀升,如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式,成为了当前研究的热点。知识蒸馏,作为一种将知识从复杂模型转移到更简单模型的策略,已经成为实现这一目标的有效工具。在本文中,我们将深入探究深度学习模型中知识蒸馏的概念、原理及其在各领域的应用,以期为读者提供一个全面而严谨的视角
- Python从0到100(四):Python中的运算符介绍(补充)
是Dream呀
pythonjava数据库
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
- Python从0到100(三十五):beautifulsoup的学习
是Dream呀
Dream的茶话会pythonbeautifulsoup学习
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
- 《深入浅出AI》前言知识:深度学习基础总结
GoAI
深入浅出AI人工智能深度学习机器学习cnnrnn生成对抗网络神经网络
个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介:掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等,专注大数据与人工智能知识分享。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
- OpenCV的卡尔曼滤波器:实现和应用
雪域Code
opencv人工智能计算机视觉C/C++
OpenCV的卡尔曼滤波器:实现和应用卡尔曼滤波器(Kalmanfilter)是一种最优估计的算法,在众多领域有着广泛的应用,如控制系统、通信系统、机器人等。OpenCV作为一个计算机视觉库,也提供了对卡尔曼滤波器的支持。本文将介绍OpenCV中卡尔曼滤波器的基本原理、实现方法以及在图像处理中的应用。一、卡尔曼滤波器简介卡尔曼滤波器是一种用于状态估计和信号滤波的算法,主要针对线性、高斯分布的系统。
- 生成式AI如何重塑计算机视觉:自监督学习与稀疏计算的革命
ProgramHan
人工智能计算机视觉学习
生成式AI如何重塑计算机视觉:自监督学习与稀疏计算的革命引言:从“数据饥渴”到“智能涌现”传统计算机视觉高度依赖海量标注数据,但现实场景中标注成本高昂且覆盖范围有限。例如,医疗影像标注需专业医生耗时数月,工业缺陷检测需针对特定产线定制数据集。生成式AI(如Diffusion模型、自监督学习)的崛起,正在打破这一瓶颈——通过更高效的训练范式与计算架构,让机器学会“从无标注数据中看见世界”。(示意图:
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-目标检测-DETR(DEtection TRansformer)—— 基于 Transformer 的端到端目标检测
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1.什么是DETR?DETR(DEtectionTRansformer)是FacebookAI(FAIR)于2020年提出的端到端目标检测算法,它基于Transformer架构,消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框(AnchorBoxes)和非极大值抑制(NMS)机制,使目标检测变得更简单、高效。论文:End-to-EndObjectDetectionwithTransforme
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人工智能支持向量机机器学习算法
基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离d最大)最终转化成一个凸二次规划问题来求解。通常的SVM用于二元分类问题,对于多元分类问题可将其分解为多个二元分类问题,在进行分类。2.最优分类边界什么才是最优分类边界?什么条
- 基于图像处理的裂缝检测与特征提取
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一、引言裂缝检测是基础设施监测中至关重要的一项任务,尤其是在土木工程和建筑工程领域。随着自动化技术的发展,传统的人工巡检方法逐渐被基于图像分析的自动化检测系统所取代。通过计算机视觉和图像处理技术,能够高效、精确地提取裂缝的几何特征,如长度、宽度、方向、面积等,从而为工程质量评估提供数据支持。本文将详细介绍一段用于裂缝检测与特征提取的Python代码,重点讲解其实现的核心算法与关键步骤,分析其应用场
- 利用 OpenCV 进行棋盘检测与透视变换
萧鼎
python基础到进阶教程opencv人工智能计算机视觉
利用OpenCV进行棋盘检测与透视变换1.引言在计算机视觉领域,棋盘检测与透视变换是一个常见的任务,广泛应用于摄像机标定、文档扫描、增强现实(AR)等场景。本篇文章将详细介绍如何使用OpenCV进行棋盘检测,并通过透视变换将棋盘区域转换为一个标准的矩形图像。我们将基于一段Python代码进行分析,代码的主要任务包括:读取图像并进行预处理(灰度转换、自适应直方图均衡化、去噪)检测边缘并提取棋盘区域计
- CVPR2023 Highlight | ECON:最新单图穿衣人三维重建SOTA算法
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通算法SLAM自动驾驶3D视觉
作者:宁了个宁|来源:计算机视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信:dddvisiona,备注:三维重建,拉你入群。文末附行业细分群。图1所示。从彩色图像进行人体数字化。ECON结合了自由形式隐式表示的最佳方面,以及明确的拟人化正则化,以推断高保真度的3D人类,即使是宽松的衣服或具有挑战性的姿势。0.笔者个人体会这篇文章讨论了单图像的穿着人类重建问题。隐式方
- 商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化
AGI大模型与大数据研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展,自动驾驶汽车从科幻走进了现实。商汤科技推出的绝影端到端自动驾驶系统,就是其中的佼佼者。本文将深入剖析商汤绝影端到端自动驾驶系统的迭代优化过程,帮助读者理解其背后的技术原理和架构设计。2.核心概念与联系商汤绝影端到端自动驾驶系统的核心架构如下:graphLRA[感知
- 使用OpenCV在Visual Studio上编译x86或x64平台的应用程序
程序世界航海
opencvvisualstudio人工智能编程
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。如果你想在VisualStudio上编译一个使用OpenCV的应用程序,并且需要针对特定的x86或x64平台进行优化,那么本文将为你提供一些指导。以下是在VisualStudio中编译x86或x64平台上的OpenCV应用程序的步骤:步骤1:安装VisualStudio和OpenCV首先,确保你已经安装了最新版本的V
- 探秘 DeepSeek R1 模型:跨越多领域的科技奇迹,引领智能应用新浪潮
羑悻的小杀马特.
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DeepSeekR1模型功能强大,应用广泛。在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和医疗等领域都能发挥作用。本文介绍了其在各领域的应用场景和代码示例,助你深入了解它。目录编辑一、本篇背景:二、DeepSeekR1模型概述:2.1模型特点:2.2技术原理:三、自然语言处理领域的应用:3.1文本分类:3.1.1应用场景:3.1.2代码演示:3.2情感分析:3.2.1应用场景:3.2.2代码演示:3.3机
- OpenCV 简介
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OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary,开源计算机视觉库:http://opencv.org)是一个开放源代码库,其中包含数百种计算机视觉算法。本文档介绍所谓的OpenCV2.xAPI,与基于C的OpenCV1.xAPI相比,该API本质上是一套C++API(自OpenCV2.4发行以来,不推荐再使用CAPI,并且不使用“C”编译器进行测试)。OpenCV具有
- 本地部署DeepSeek模型技术指南
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DeepSeek模型是一种先进的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。为了充分利用DeepSeek模型的强大功能,许多开发者和研究人员选择在本地环境中部署该模型。本文将详细介绍如何在本地环境中部署DeepSeek模型,包括环境准备、模型下载、配置、优化以及代码实现等内容。通过本文的指导,您将能够在本地成功部署并运行DeepSeek模型。1.环境准备在部署DeepSeek模型之前,
- 计算机视觉如何快速入门?
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日常问题回答开发语言计算机视觉工业异常检测论文
目录1.明确研究方向2.学习基础知识3.掌握核心算法4.实践项目5.阅读文献6.复现经典论文7.改进与创新总结计算机视觉(ComputerVision)是一个复杂且广泛的领域,尤其是工业异常检测这种特定方向,需要结合理论知识和实践技能。以下是一些具体的、可操作的建议,也是个人实际路径的一个总结,希望可以帮助到你快速入门并完成一篇论文。1.明确研究方向-工业异常检测的核心是识别图像或视频中的异常区域
- YOLO系列版本迭代:从YOLOv1到YOLOv11的技术演进
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YOLO系列版本迭代:从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO(YouOnlyLookOnce)系列目标检测算法自2016年首次发布以来,凭借其高效的实时检测能力,迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一。本文将详细回顾YOLO系列从v1到v11的版本迭代过程,分析每个版本的技术改进、性能提升以及应用场景。1.YOLOv1:开创性的单阶段检测算法YOLOv1是目标检测领域的一个重要里程碑,
- 推荐学习图像处理的入门书:《Python图像处理实战》
天飓
学习感悟学习图像处理python
《Python图像处理实战》是一本全面介绍Python图像处理技术的实用指南,是由人民邮电出版社于2020年12月出版。这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家,主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。在《Python图像处理实战》一书中,作者主要介绍了如何用Python图像处理库(如PIL、python-opencv、Scipy等),机器学习库(scikit-learn)和深
- RK3588+昇腾AI|40TOPS算力AI盒子设计方案
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AI盒子瑞芯微人工智能
综合视频智能AI分析系统介绍以计算机视觉技术为基础,AI赋能千行百业,依托人工智能视觉分析技术以及强大的“端+边”算力支撑,实时分析烟火,入侵等事件,同时结合云上预警业务平台,实现事件发现、预警、处置全流程闭环。设计架构系统架构视频智能识别系统自下而上分为“感知层、网络层、支撑层、应用层”四层,系统逻辑架构如下图所示:感知层对接前端感知设备,如视频监控、NVR、和其他物联感知设备,对重要通道和场所
- 计算机视觉中图像的基础认知
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人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性RGB三通道彩色单通道灰度图像OpenCVMatplotlib
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中,图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度(W)和高度(H)定义了图像的像素分辨率,单位通常是像素。例如,一张1920x1080的图像有1920列(
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-图像分类-ResNet(Residual Network,残差网络)
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ResNet(ResidualNetwork,残差网络)是一种深度卷积神经网络(CNN)架构,由何恺明(KaimingHe)等人在2015年提出,最初用于ImageNet竞赛,并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习(ResidualLearning),它通过跳跃连接(SkipConnections)解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得非常深的网络(如50层、1
- 基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)
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深度学习YOLO人工智能目标检测python
引言:在现代制造业中,电子元件和PCB(印刷电路板)是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查,这不仅效率低,而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点,尤其是在计算机视觉领域。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法凭借其高速和高精度的优势,成为了目标检测领域的佼佼者。本文
- 景联文科技数据处理平台:支持高质量图像标注服务
景联文科技
人工智能科技计算机视觉
图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环,它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要,使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型:边界框标注:这是最常用的标注方式之一,通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置,可以是二维或三维形式。分割标注:包括语义分割(同一类别的所有实例被视为整体)和实例分割(每
- 从养殖场到科技前沿:YOLOv11+OpenCV精准计数鸡蛋与鸡
星际编程喵
Python探索之旅YOLOopencv人工智能python目标检测计算机视觉
前言谁能想到,鸡蛋和鸡的计数居然能变成一项高科技活儿?想象一下,早上去市场,卖家把鸡蛋摔得稀巴烂,结果鸡蛋滚得到处都是——难道你就得一个个捡回来数?还得小心别弄错?可是,你又不是超人!别担心,科技来帮忙!今天的主角是YOLOv11和OpenCV,它们是计算机视觉领域的两位大佬,专门为你解决这一难题。无论是鸡蛋还是鸡,它们都能精准识别,数得清清楚楚。不信?那我们就一起去看看怎么用这对“黄金搭档”解决
- OpenCV及基本用法
m0_74823683
opencv人工智能计算机视觉
一.OpenCV介绍1.OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库。OpenCV是最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,目前在工业界以及科研领域广泛采用。
- 计算机视觉:COCO数据集
00&00
计算机视觉深度学习人工智能计算机视觉人工智能
COCO(CommonObjectsinContext)是一个广泛使用的计算机视觉数据集,主要用于图像识别、物体检测、分割和关键点检测等任务。以下是对COCO数据集的详细介绍,包括其特点、组成部分以及在计算机视觉中的应用。一、COCO数据集的特点1.规模庞大COCO数据集包含超过30万张图像,其中超过20万张图像有注释。这些图像来自不同的场景和对象,使得数据集具有广泛的代表性。2.丰富的标注信息物
- 2025年大模型与Transformer架构:技术前沿与未来趋势报告
和老莫一起学AI
transformer架构深度学习人工智能产品经理学习大模型
_“欧米伽未来研究所”关注科技未来发展趋势,研究人类向欧米伽点演化过程中面临的重大机遇与挑战。将不定期推荐和发布世界范围重要科技研究进展和未来趋势研究。在人工智能的宏大版图中,Transformer架构无疑是一颗璀璨的明星。它的出现,彻底改变了自然语言处理、计算机视觉等诸多领域的发展轨迹。《2025年大模型与Transformer架构:技术前沿与未来趋势报告》深入剖析了Transformer架构的
- AI 大模型创业:如何利用市场优势?
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型创业:如何利用市场优势?1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,大模型(LargeModels)在商业化应用中日益受到关注。大模型是指在特定领域中应用广泛、参数量巨大的神经网络模型,如BERT、GPT-3、DALL-E等。这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练,具备强大的泛化能力和适应性,能够广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、生成对抗网络(GAN)等多个领域。然而,
- 人工智能推理模型(S1-32B)超越DeepSeek?
deepdata_cn
垂域模型人工智能人工智能大语言模型
S1模型是由斯坦福大学和华盛顿大学的研究团队在李飞飞教授的领衔下开发的人工智能推理模型。从2000年李飞飞进入加州理工学院攻读研究生起,就一直从事人工智能研究,在计算机视觉领域创立了拥有1500万张图片的ImageNet数据库,为人工智能计算机视觉研究奠定了基础,也积累了深厚的人工智能技术理论和实践经验。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2501.19393一、发展过程模型采用
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo