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AI_DL_CODE
机器视觉:C#+HALCONc#HALCON机器视觉汽车零部件装配内饰装配形状匹配人机交互
摘要:本文聚焦C#与HALCON技术在汽车内饰板塑料部件自动化装配领域的深度应用,详细阐述基于形状匹配算法的视觉定位技术、C#开发的人机交互界面及设备通信集成方案。通过完整的实操流程和代码示例,展示如何解决传统人工装配精度不稳定的问题,实现装配效率提升35%、良品率从92%提升至98%的显著成效,为汽车制造行业自动化升级提供技术参考。文章目录【C#+HALCON机器视觉】机器视觉在汽车内饰板塑料部
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用LabVIEW融合深度学习与机器视觉技术,构建适用于复杂工业环境的多类指针式仪表自动检测系统。通过集成品牌硬件与优化算法架构,实现仪表实时定位、图像增强、示数读取全流程自动化,解决传统人工巡检效率低、误差大的问题,满足煤矿、变电站等场景的智能化监测需求。应用场景工业设备监控:煤矿通风设备压力表、变电站电压电流表、集气站流量仪表等圆形指针式设备的实时状态监测。恶劣环境检测:适用于高温、高压、粉尘或
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- 机器视觉工程师如何进行图像去噪和增强
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- 时间复杂度和空间复杂度入门必备知识点
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本文从基础概率、计算方法、常见复杂度分类、详细计算的案例入手,带读者初步了解算法复杂度:时间复杂度衡量算法执行时间随数据规模n的增长趋势,空间复杂度衡量额外内存使用情况。二者都用大O表示法,忽略系数保留最高阶项。常见时间复杂度:常数O(1)、对数O(logn)、线性O(n)、线性对数O(nlogn)、平方O(n²)、指数O(2ⁿ)。计算时需找基本操作并建立T(n)表达式。空间复杂度分析额外变量和递
- 机器视觉工程师如何进行条码与二维码识别优化
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- 泛微OA_通用_服务器相关运维必备知识(华南一部)_1_1807
泛微OA开发培训支持
泛微OA通用泛微OA建模E9E10ecologyeteams
!!!打开B站可观看完整视频!!!以下是视频内容的简要总结,分条列出重点:1.**文件还原步骤**-将备份文件解压至对应目录(如D盘)。-修改数据库配置文件(路径、用户名、密码等)。-安装服务:通过命令或BAT文件指定路径,确保服务正常启动。2.**授权与验证码调整**-网卡变更需更新授权文件。-验证码存储路径可修改,便于记忆。3.**配置文件修改**-根据OA版本(18或19)调整服务器端口及内
- SQL 优化 注:工作学习必备知识点
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目录1.1插入数据1.2主键优化主键设计原则:1.3orderby优化1.4groupby优化1.5limit优化1.6count优化1.7update优化1.1插入数据insert优化:insertintotb_aivalues(1,'yom');..........;1.1.1批量插入:insertinto_aivalues(1,'yom'),(2,'qou'),(3,'awd');手动提交事
- 使用Halcon进行图像预处理的策略
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图像预处理是机器视觉系统中的一个关键步骤,它有助于提高图像质量,从而使得后续的图像分析和特征提取更加准确。在Halcon中,图像预处理通常包括滤波、对比度增强、归一化、边缘增强等操作。以下是一些使用Halcon进行图像预处理的策略,以及相应的示例代码。图像预处理策略滤波:去除图像噪声,如高斯滤波、中值滤波等。对比度增强:提高图像的对比度,如直方图均衡化、对比度限制自适应直方图均衡化(CLAHE)。
- Halcon 图像预处理算子
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在机器视觉领域,图像的预处理算法十分重要。对于一些成像质量较差,受噪声影响较大的场景中,为保证视觉测量,定位,检测效果的稳定性。、往往第一步就是对图像做处理,这里对常用的预处理算法做总结。*腐蚀图像增加暗部,减少亮部gray_erosion_rect(Image,ImageMin,11,11)*膨胀图像增加增加,减少暗部gray_dilation_rect(Image,ImageMax,11,11
- 图像基础算法学习笔记
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- 受大脑启发的人工智能在令人震惊的视觉突破中学会像人类一样看东西
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一种名为Lp-Convolution的新型受大脑启发的AI方法通过动态重塑CNN过滤器来增强图像识别能力,将生物现实性与改进的性能和效率相结合。IBS-Yonsei研究团队在ICLR2025上介绍了一种新颖的Lp-Convolution方法。延世大学基础科学研究所(IBS)和马克斯·普朗克研究所的研究团队开发了一种新的人工智能(AI)技术,使机器视觉更接近人脑处理视觉信息的方式。这种被称为Lp-C
- 机器视觉开发-使用yolo训练和验证自己的模型
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创建一个文件夹,包含如下子目录,images存放训练(train)和验证图片(val),一般是8:2的数量比例,labels存放对应的yolo格式内容的标注文件(与图片同名.txt)。创建一个.yaml格式的配置文件,如Goods.yamlpath:D:\Desktop\Python文件\仿真单件分离系统\Goods#数据集根路径train:images/train#训练集路径val:images
- 【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(4)---模式识别与视觉计数
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系列文章目录第一篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术—视觉系统的构成(视频与图像格式转换代码及软件下载)第二篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)—图像分割基础第三篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)续—图像分割算法第四篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(3)—数字形态学处理以及图像特征点提取模式识别与视觉计数
- 基于机器视觉的水果分拣系统-分拣终端设计(源码+万字报告+讲解)
炳烛之明科技
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目录摘要1Abstract1第1章绪论21.1课题研究背景与意义21.2水果分拣系统研究现状31.3水果分拣系统应用前景4第2章系统设计方案42.1水果分拣终端总体框图42.2系统研究内容及设计要求52.3方案整体设计5第3章系统硬件电路设计63.1总体硬件框图63.2主控芯片及其最小系统73.3直流电机及其驱动73.4机械臂设计83.5WiFi模块8第4章系统软件设计84.1总体软件设计框图84
- HALCON 深度学习训练 3D 图像的几种方式优缺点
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HALCON深度学习训练3D图像的几种方式优缺点**在计算机视觉和工业检测等领域,3D图像数据的处理和分析变得越来越重要,HALCON作为一款强大的机器视觉软件,提供了多种深度学习训练3D图像的方式。每种方式都有其独特的设计思路和应用场景,了解它们的优缺点有助于根据具体需求选择最合适的训练方法。基于体素化的训练方式优点数据结构规整:体素化将3D图像转换为类似3D网格的数据结构,这种规整的数据形式能
- 树莓派摄像头使用(rpicam-apps)
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数码相机
摄像头简介树莓派摄像头是一种用于树莓派的高质量摄像头模块,可用于拍摄照片和录制视频。它支持多种分辨率和帧率选项,具有自动曝光和自动白平衡功能,可通过树莓派的GPIO接口连接和控制。树莓派摄像头模块广泛应用于树莓派项目中,如视频监控、机器视觉、无人机和智能家居等领域。硬件连接把树莓派摄像头连接到树莓派中间那里标有camera的接口(注意不是后面的显示器接口)检查是否连接成功打开终端输入以下命令rpi
- 使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居基于机器视觉的安全监控系统
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目录一、准备工作二、步骤详解第一步:创建Simulink模型第二步:构建图像采集模块第三步:实现图像预处理第四步:设计背景建模与差分第五步:实现特征提取与行为识别第六步:设计响应机制第七步:搭建用户界面(可选)第八步:运行仿真并分析结果注意事项智能家居中基于机器视觉的安全监控系统通过摄像头捕捉图像,并利用图像处理和机器学习算法来分析这些图像,以实现诸如入侵检测、异常行为识别等功能。这种系统可以极大
- 深入剖析ZYNQ Linux动态PL配置:xdevcfg驱动创新实践指南
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一、ZYNQ动态重配置技术解析1.1可编程逻辑的革命性价值XilinxZYNQ系列SoC的划时代设计将ARM处理系统(PS)与FPGA可编程逻辑(PL)深度融合,创造出独特的异构计算架构。传统FPGA开发模式中,比特流烧写需要停机操作,而动态重配置技术彻底打破了这一限制,使得:工业设备可在线切换通信协议(Modbus/Profinet/EtherCAT)机器视觉系统动态加载不同图像处理流水线5G基
- 老司机机器视觉工程师也会翻车,机器视觉2D高精度定位引导,机器视觉2D高精度测量为什么高手都用黑白相机(工业相机,智能相机)
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机器视觉定位引导领域,专业工程师更倾向于选择黑白工业相机而非彩色相机,这一选择基于其在精度、效率和稳定性上的显著优势。以下是核心原因的分析:对比度强化与细节凸显灰度信息更纯粹:黑白相机仅捕捉物体表面的明暗变化(灰度值),消除了色彩信息对边缘轮廓的干扰。例如,在金属零件定位中,划痕、边缘或标记在黑白图像中会因灰度差异被显著放大,更易被算法识别。抗光照干扰性强:工业现场常存在不均匀光照或反光(如金属、
- 基于机器视觉的工作分拣控制系统(源码+万字报告+部署讲解等)
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第1章绪论31.1课题来源31.2课题研究的目的和意义31.3国内外研究现状41.3.1国内研究现状41.3.2国外研究现状51.3.3国内外市场现状对比5第二章工件机器人分拣系统62.1工件机器人分拣系统的构成62.2视觉引导技术的介绍7第三章系统硬件的选择及系统硬件电路73.1系统硬件的选择73.1.1工业相机的选择73.1.2光源的选择83.1.3分拣机器人的选择93.1.4车轮驱动方式的选
- 毕业设计项目 LSTM股价预测
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0简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目毕业设计项目分享LSTM股价预测项目运行效果:毕业设计lstm股价预测项目分享:见文末!1LSTM神经网络长短期记忆(LSTM)神经网络属于循环神经网络(RNN)的一种,特别适合处理和预测与时间序列相关的重要事件。以下面的句子作为一个上下文推测的例子:“我从小在法国长大,我会说一口流利的??”由于同一句话前面提到”法国“这个国家,且后面提到“说”这个动
- 具身智能与客观世界的交互
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1.背景介绍在人工智能领域,具身智能(EmbodiedIntelligence)是指通过模拟人类的生理、心理和行为特性,构建能够与客观世界直接交互的智能系统。与传统基于符号逻辑的智能不同,具身智能系统强调感知、运动和环境交互,旨在实现更加全面、直观的智能理解与决策。近年来,随着传感器技术、机器视觉、机器人技术的发展,具身智能领域取得了显著进展。具身智能系统不仅在工业自动化、服务机器人、虚拟现实等应
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在LabVIEW开发过程中,经常会遇到需要在不同VI之间传递图像数据的情况。比如在一些机器视觉检测系统中,子VI负责图像采集,主程序需要实时显示采集到的图像。同时,在实践中我们发现,采用共享变量或队列等常规数据传递方式来传递图像时,会出现图像闪烁问题,而在单个VI内显示图像却不会有此现象。那么,如何高效且稳定地在不同VI间传递图像呢?常规数据传递方式的局限性共享变量共享变量在LabVIEW中常用于
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开发板亚博K210开发板实验目的本次测试主要学习K210如何物体检测,然后通过LCD显示屏实时框出检测物体然后以不同颜色标记名称。实验元件OV2640摄像头/OV9655摄像头/GC2145摄像头、LCD显示屏硬件连接K210开发板出厂默认已经安装好摄像头和显示器,只需要使用Type-C数据线连接K210开发板与电脑即可。实验原理KendryteK210具备机器视觉能力,是零门槛机器视觉嵌入式解决
- 霍夫圆检测原理及使用案例(带调参过程)
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在工业检测和机器视觉等领域,传统图像处理技术依然是不可或缺的重要方法。特别是圆形目标的检测和定位,传统图像处理技术的能够提供高效且精确的解决方案。本文将详细探讨如何使Python编程语言和OpenCV库,结合霍夫圆算法实现圆形目标的检测。此外,本文提供了调参的具体过程。觉得可以的话,点赞收藏哈。本人励志成为一名大博主,你的支持就是我最大的动力!!目录1霍夫圆检测原理1.1检测原理1.2函数参数解释
- 从机器视觉角度进行公路路面病害检测
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公路路面缺陷检测路面病害检测工业相机
从机器视觉检测角度讨论公路路面病害检测,核心在于通过图像采集、处理与分析技术实现病害的自动化识别与量化。图像采集传感器选择:常用高分辨率工业相机、多光谱相机或
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
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如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
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- 基于vagrant的redis主从实验
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vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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public class Singleton {
//导出全局成员
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- 使用switch条件语句需要注意的几点
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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