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- 如何让freeswitch支持inband按键,包括检测识别以及发送
IGGG
Linuxfreeswitch
传统模拟线路转数只能inband,所以要fs这里开启inband的检测以及发送。先说识别:方法一:官方文档和书本都推荐的,对应路由增加这句话 结果:识别率非常糟糕,误检或者漏检。大坑,千万别用。方法二:官方文档上面找到的,引用mod_spandsp这个模块来进行识别,对应路由增加这句结果:识别率非常高。关于这个模块,官方文档有这个说明:InbandDTMFdetectorsinmod_s
- Stable Diffusion:Python图像生成实战指南
AI绘画咪酱
stablediffusionpython人工智能AI作画AIGCai
前言今天要跟大家分享一个特别有趣的话题-如何使用Python和StableDiffusion来生成AI艺术作品。作为一名Python爱好者,我特别喜欢探索AI领域的新技术,而StableDiffusion则是最近特别火热的AI图像生成工具之一。1.StableDiffusion简介与环境配置StableDiffusion是一个强大的AI图像生成模型,它能够根据文字描述生成高质量的图像。在开始实战之
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戒了9
人工智能学习方法
一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当下,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)已然成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。作为AI领域的关键分支,计算机视觉(ComputerVision,CV)致力于让计算机具备像人类一样理解和解析图像、视频等视觉信息的能力,近年来取得了令人瞩目的进展。二者的深度融合,更是为众多领域带来了前所未有的变革与机遇。从技术发展历程
- day6手机摄影社区,可以去苹果摄影社区学习拍摄技巧
今天会营业
手机摄影摄影
逛自己手机的社区:即××(手机牌子)摄影社区拍照时防止抖动可以控制自己的呼吸,不要大喘气拍一张照片后,如何简单的用手机修图?HDR模式就是让高光部分和阴影部分更协调(拍风紧时可以打开,拍人时不要打开)例如上图中如果没有使用HDR模式,天空可能会更亮山可能会更暗,打开HDR后天空会变暗,山会变亮些。拍照要四平八稳,即横是横,竖是竖线条不要歪七扭八的专业模式中:ISO代表感光度,感光度越高照片越亮照片
- chatGPT底层原理是什么,为什么chatGPT效果这么好?三万字长文深度剖析-中
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导航chatGPT底层原理是什么,为什么chatGPT效果这么好?三万字长文深度剖析-上chatGPT底层原理是什么,为什么chatGPT效果这么好?三万字长文深度剖析-中chatGPT底层原理是什么,为什么chatGPT效果这么好?三万字长文深度剖析-下神经网络那么我们用于图像识别等任务的模型是如何工作的呢?目前最流行且最成功的方法是使用神经网络。神经网络在20世纪40年代就发明了——其形式与现
- 探索 Meissonic:文本到图像生成的新星
zhangjiaofa
大模型文生图大模型Meissonic
目录前言模型概述主要功能技术架构应用场景在线体验本地部署克隆存储库创建虚拟环境安装扩散器启动GradioWeb用户界面文本到图像生成结语项目地址一、前言在人工智能迅猛发展的今天,文本到图像生成技术已成为科技前沿的热点。从艺术创作到商业设计,从学术研究到工业应用,这一技术正以惊人的速度改变着我们与数字内容的交互方式。众多研究机构和企业纷纷投入这一领域,不断推动技术的边界。然而,尽管已有许多优秀的模型
- YOLOv9改进,YOLOv9检测头融合ASFF(自适应空间特征融合),全网首发
挂科边缘
YOLOv9改进YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略,称为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法,从而提高了特征的尺度不变性,并引入了几乎免费的推理开销。#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时,常采用特征金字塔结构。然而,这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题,即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突,导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适
- JavaFX - 文本
遗憾皆是温柔
JavaFX学习区学习java开发语言ide
JavaFX应用程序可以包含许多元素,包括各种媒体,如图像、视频、GIF和所有维度的形状、文本等。这是为了提高应用程序的用户体验质量。所有这些元素都由JavaFX场景图上的节点表示。在本章中,我们将学习如何使用JavaFX在应用程序上显示Text节点。JavaFXText节点JavaFX中的文本节点由名为Text的类表示,该类属于包javafx.scene.text。此类包含多个属性,用于在Jav
- OpenCV相关函数
〖是♂我〗
opencv计算机视觉图像处理
一、Sobel算子函数(cv2.Sobel)功能Sobel算子是一个梯度算子,用于边缘检测。通过计算图像中像素的梯度,Sobel算子可以检测出水平和垂直方向上的边缘。参数src:输入图像。ddepth:输出图像的深度(如cv2.CV_8U,cv2.CV_64F)。一般为cv2.CV_8U(8位无符号整数)或cv2.CV_64F(64位浮动数)。dx:计算导数的x方向阶数,dx=1表示计算x方向的导
- 12、数据系统内置功能(字符串、数组、时间、Math、遍历器、对象成员检测、Object静态方法、对象序列化、正则表达式)
爱喝牛奶~
javascript开发语言ecmascript
目录12.1字符串12.1.1特效标签12.1.2字符串截子串12.2数组12.3时间12.4Math12.5遍历器1、for循环2、forin循环(es5的技术)3、while循环4、do-while循环5、ArrayforEach循环6、Arraymap()方法7、Arrayfilter()方法8、Arraysome()方法10、Arrayreduce()方法11、ArrayreduceRig
- 参考图像分割Referring Image Segmentation(RIS)和开放词汇语义分割Open Vocabulary Semantic Segmentation
余弦的倒数
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一、参考图像分割基本概念:ReferringImageSegmentation(RIS)是一种图像分割技术,旨在根据自然语言表达来标记图像或视频中表示对象实例的像素。也就是根据自然语言描述来实现图像分割。旨在根据自然语言表达来标记图像或视频中的特定区域。在给定描述区域的自然语言文本的情况下,RIS需要在图像中找到相应的区域。这个任务是众所周知的具有挑战性的视觉和语言任务之一。RIS需要收集目标区域
- 深度学习之基于Django+YOLOv5商标识别
Q1744828575
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欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景在数字化时代,商标作为企业的重要资产,其保护和管理显得尤为重要。然而,传统的商标识别方法往往依赖于人工审查,效率低下且容易出错。随着深度学习技术的不断发展,尤其是目标检测领域的进步,自动化、高精度的商标识别成为可能。本项目旨在利用DjangoWeb框架和YOLO
- 当在树莓派上运行 OpenCV 摄像头代码时出现摄像头打不开
李宇杰28
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当在树莓派上运行OpenCV摄像头代码时出现“libv4l2:erroropeningvideodevice”报错,通常表示在打开视频设备(即摄像头)时遇到了问题。以下是一些可能的原因及解决办法:1.摄像头连接问题物理连接检查:首先确保摄像头与树莓派的物理连接是稳固的。对于树莓派摄像头模块(如官方的CSI摄像头),要检查连接线是否正确插入到树莓派对应的接口上,并且没有松动或损坏。如果是通过USB接
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CSPContentSecurityPolicy(内容安全策略)CSP前端中的CSP指的是ContentSecurityPolicy(内容安全策略),是一种用于提升网站安全性的浏览器功能。CSP主要用于防止XSS(跨站脚本攻击)和数据注入攻击,通过限制网页中的内容来源(如脚本、样式、图像、媒体等)来降低被恶意代码利用的风险。CSP在前端的作用CSP可以通过HTTP响应头或标签来定义安全策略,规定前
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安装TensorFlowAnaconda初步学习0.下载Anaconda安装包Anaconda官方下载地址下载的是Anaconda4.3.0ForWindows64bit(内置python3.6)下载好了就安装,一直下一步。1.检查Anaconda是否成功安装:conda–version如果成功的话会显示conda4.3.82.检测目前安装了那些环境:condainfo–envs会显示出现的有关已
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全局光照:优化与加速技术教程理解全局光照全局光照的基本概念全局光照(GlobalIllumination,GI)是一种在计算机图形学中模拟真实世界光照效果的技术。它不仅考虑光源直接照射到物体表面的光照(直接光照),还考虑了光线在不同物体表面之间的多次反射(间接光照),从而产生更加自然和真实的光照效果。全局光照能够模拟出环境光遮蔽、全局阴影、色彩溢出等现象,使得渲染的场景更加逼真。全局光照与局部光照
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半截诗
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文章目录PythonOpenCV入门与实战详解前言第一章:OpenCV基础操作1.1OpenCV简介1.1.1OpenCV的优势1.2安装OpenCV1.3OpenCV中的图像读取与显示1.3.1读取图像1.3.2显示图像1.3.3保存图像1.3.4示例:图像读取、显示与保存1.4图像的基本属性1.4.1图像通道第二章:OpenCV图像处理2.1图像的几何变换2.1.1缩放图像2.1.2图像旋转2
- 开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-VL-7B-Instruct-更清晰地看世界-vLLM+Docker(七)
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开源模型-实际应用落地#深度学习AI编程AIGC
一、前言学习Qwen2-VL,为我们打开了一扇通往先进人工智能技术的大门。让我们能够深入了解当今最前沿的视觉语言模型的工作原理和强大能力。这不仅拓宽了我们的知识视野,更让我们站在科技发展的潮头,紧跟时代的步伐。Qwen2-VL具有卓越的图像和视频理解能力,以及多语言支持等特性。学习它可以提升我们处理复杂视觉信息的能力,无论是在学术研究中分析图像数据、解读视频内容,还是在实际工作中进行文档处理、解决
- html文字旋转以后变形,关于css:CSS3中的变形处理transform功能旋转缩放倾斜移动
weixin_39974958
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1transform属性在CSS3中,能够利用transform性能实现文字或图像的旋转、缩放、歪斜、挪动这4中类型的变形解决。(1)浏览器反对到目前为止:Safari3.1以上、Chrome8以上、Firefox4以上、Opera10以上浏览器反对该属性。2旋转应用rotate办法,在参数中退出角度值,角度值前面跟示意角度单位的“deg”文字即可,旋转方向为顺时针方向。transform:rot
- 【有啥问啥】揭秘AI图像/视频生成的幕后功臣:重述(Recaptioning)技术
有啥问啥
大模型科普人工智能
揭秘AI图像/视频生成的幕后功臣:重述(Recaptioning)技术近年来,人工智能(AI)在图像和视频生成领域取得了令人瞩目的进展。从生成震撼视觉效果的图像生成器DALL-E3,到能够创造逼真动态视频的Sora,这些强大的模型背后,有一项至关重要的技术正在悄然发力——那就是重述(Recaptioning)技术。本文将通俗易懂地带你深入了解这项技术的工作原理及其对AI生成领域的巨大推动作用。什么
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openmv学习笔记计算机视觉人工智能深度学习opencvpython学习笔记
这段代码的主要功能是使用OpenMV摄像头持续采集图像,通过Haar级联分类器检测图像中的眼睛,然后在检测到的眼睛区域内寻找瞳孔,并使用矩形框标记眼睛、十字形标记瞳孔的位置,同时输出程序的处理帧率。#瞳孔识别例程##这个例子展示了如何找到图像中的眼睛后的瞳孔(瞳孔检测)。该脚本使用#find_eyes函数来确定应该包含瞳孔的roi的中心点。它通过基本上找到瞳孔#中心的眼睛最黑暗的区域的中心。##注
- C# OpenCV机器视觉:利用CNN实现快速模板匹配
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C#OpenCV机器视觉c#opencvcnn人工智能机器视觉OpenCvSharp
在一个阳光灿烂的周末,阿强正瘫在沙发上,百无聊赖地换着电视频道。突然,一则新闻吸引了他的注意:某博物馆里一幅珍贵的古画离奇失踪,警方怀疑是被一伙狡猾的盗贼偷走了,现场只留下一些模糊不清的监控画面,根本无法确定盗贼的行踪。阿强看着电视里那一团乱麻的线索,眼睛突然一亮,心中涌起一股热血:“要是我能帮警方找到盗贼,那可就太酷了!说不定还能得到博物馆的巨额悬赏,从此走上人生巅峰呢!”说干就干,阿强立马冲进
- py之调用百度api实现人脸检测是和识别
我不是程序员~~~~
python实战javascriptc语言
importrequestsimportbase64importjsonimportosimportsslprint(ssl.OPENSSL_VERSION)print(ssl._ssl.__file__)classCbaiduUnit(object):def__init__(self):#self.AK="bf7BKUMl28G66PZ2HIGIfrTq"#self.SK="tDjlbO6B95
- YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet,解决大核 ConvNets 难题
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO网络目标检测深度学习计算机视觉
一、本文介绍本文记录的是基于UniRepLKNet的YOLOv8骨干网络改进方法研究。UniRepLKNet提出了独特的大核设计能有效捕捉图像特征,在多模态任务中展现出强大的通用感知能力。将UniRepLKNet应用到YOLOv8的骨干网络中,提升YOLOv8在目标检测任务中的精度和效率。本文在YOLOv8的基础上配置了原论文中unireplknet_a,unireplknet_f,unirepl
- 【Axure 模版素材】Arco Design组件库 - AxureMost
AxureMost
NPDP产品经理开源知识库axure产品经理
【Axure】ArcoDesign组件库/元件库ArcoDesign组件库旨在提供一套高效、美观的企业级设计解决方案。它包含丰富的组件和样式,覆盖了多种交互场景。以下是ArcoDesign组件库中的一些关键样式和组件特性:基础样式:颜色主题:提供丰富的颜色主题配置,支持自定义,包括基础颜色、字体、阴影等,且支持可视化编辑与实时预览。布局:基于模块化设计,提供灵活的布局方案,支持响应式设计,便于构建
- opencv2.4中SVD分解的几种调用方法
weixin_34342992
人工智能matlabc#
原帖地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6109b5d00101ag7a.html在摄影测量和计算机视觉中,考虑最优解问题时,经常要用到SVD分解。奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)是一种可靠地正交矩阵分解法,但它比QR分解法要花上近十倍的计算时间。在matlab中,[U,S,V]=svd(A),其中U和V代表二个相互正交矩阵
- 深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法
发呆小天才O.o
深度学习深度学习人工智能
一、定义1.过拟合(Overfitting)过拟合是指模型在训练数据上表现非常好,但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声,以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。例如,在一个图像分类任务中,过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节(如某张猫图片背景中的一个小污点)都学习得过于精细,以至于在测试集中,只要图像背景稍有不同,就无法正确分类。2.欠拟合(Un
- 通过范围/多普勒快速傅里叶变换(FFT)方法从模拟的调频连续波(FMCW)波形雷达信号中生成目标并检测其范围和速度,并使用二维恒虚警率(CFAR)可视化显示目标(Matlab代码实现)
程序猿鑫
matlab算法目标跟踪
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫
- 计算机工程:解锁未来科技之门!
鸭鸭鸭进京赶烤
科技人工智能aiopencv机器人软件工程硬件工程
计算机工程与应用是一个充满无限可能性的领域。随着科技的迅猛发展,计算机技术已经深深渗透到我们生活的方方面面,从医疗、金融到教育,无一不在彰显着计算机工程的巨大魅力和潜力。在医疗行业,计算机技术的应用尤为突出。比如,医疗影像诊断系统已经成为了现代医疗服务的重要组成部分。通过高精度的图像处理技术,医生能够更准确地诊断病情,大大提高了诊疗效率。此外,计算机技术还在患者管理和病历保存方面发挥着重要作用,使
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
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- JAVA中堆栈和内存分配原理
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f