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OpenCV是一个计算机视觉开源库,提供了处理图像和视频的能力。OpenCV的影响力非常大,有超过47000的社区用户,以及超过1400万次的下载量。其应用领域横跨图像处理、交互式艺术、视频监督、地图拼接和高级机器人等。作为一个有十几年历史的开源项目,OpenCV拥有广大的用户群体和开发者群体。在数字的世界中,一幅图像由多个点(像素)组成。图像处理就是对其中一个像素或者一个区域内的像素(块)进行处
- 快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务
E寻数据
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目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中,我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数,它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务,包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
- 阿尔兹海默症-图像分类数据集
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分类数据挖掘人工智能python机器学习算法
阿尔兹海默症-图像分类数据集数据集:链接:https://pan.baidu.com/s/1gSUT74XrnHmg2Z11oZNd6A?pwd=wphh提取码:wphh数据集信息介绍:文件夹健康中的图片数量:8000文件夹早期轻度认知障碍中的图片数量:10000文件夹阿尔兹海默症中的图片数量:8000所有子文件夹中的图片总数量:26000阿尔兹海默症-图像分类数据集摘要阿尔兹海默症(Alzhei
- 基于深度学习的自适应架构
SEU-WYL
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基于深度学习的自适应架构是一种能够动态调整自身结构和参数的神经网络体系,以更好地适应不同的任务和环境需求。这类架构旨在提高模型的灵活性、效率和泛化能力,特别是在面对资源受限或任务多样化的情况下。以下是对该主题的详细介绍:1.背景与动机任务多样性:在现实世界中,模型可能需要处理各种不同的任务,如图像分类、物体检测、自然语言处理等。传统的固定架构模型往往难以在所有任务上都表现出色。资源受限环境:在边缘
- [数据集][图像分类]河道污染分类数据集1923张4类别
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数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数):1922分类类别数:4类别名称:["lianghao","qingwei","yanzhong","zhongdu"]每个类别图片数:lianghao图片数:435qingwei图片数:423yanzhong图片数:577zhongdu图片数:487重要说明
- 线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
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人工智能线性代数cnn人工智能
案例:深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像识别领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一个广泛应用深度学习模型,它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积,就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
- 深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能
仰望大佬007
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深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能前言1.图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习13.高级图像处理算法14.GPU加速与并行计算前言OpenCVSharp是C#语言中用于图像处理和计算机视觉的开源库,它提供了
- [数据集][图像分类]鲜花分类数据集5735张102类别
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数据集计算机视觉
数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数):5735分类类别数:102类别名称:["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23",
- 【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例:深入探索图像分类、目标检测和情感分析
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【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例:深入探索图像分类、目标检测和情感分析PyTorch实战项目示例:深入探索图像分类、目标检测和情感分析项目一:图像分类数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目二:目标检测数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目三:情感分析数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测
- 深度学习图像分类中,要求待分类图像中只有一类物体吗?如果这个图像中有两类物体,那么这个图像被分为哪一类?
神笔馬良
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问题描述:深度学习图像分类中,要求待分类图像中只有一类物体吗?如果这个图像中有两类物体,那么这个图像被分为哪一类?问题解答:在深度学习图像分类任务中,通常假设每张图像只包含一类物体。这是因为图像分类模型是针对特定类别的,模型训练的目标是学习如何将输入图像正确分类到这些预定义的类别中。因此,如果一张图像中包含多个类别的物体,那么根据通常的假设,该图像将被分为其中的主要类别或最突出的类别。具体来说,如
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目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上,就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法,可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。在一个简单的图像分类任务中;如果我们非常确定图像中的对象是一只猫,那么我们可以说标签为“猫”的概率是1,即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我
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StableDiffusion是一个基于OpenAI的Diffusion模型的扩展版本,主要用于图像生成和处理任务。它并不是一个图像分类模型,而是一个生成式模型,可以生成高质量的图像。以下是StableDiffusion模型的主要功能和应用领域:图像生成:StableDiffusion可以生成各种类型的图像,包括人物肖像、风景、动物、静物等。它能够生成高分辨率、真实感和多样性的图像,具有良好的生成
- ubuntu22.04@laptop OpenCV Get Started: 015_deep_learning_with_opencv_dnn_module
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ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:015_deep_learning_with_opencv_dnn_module1.源由2.应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python应用Demo3.使用OpenCVDNN模块进行图像分类3.1导入模块并加载类名文本文件3.2从磁盘加载预训练DenseNet121模型3.3读取图像并准备为模型输入3.4通过模型进行前
- 【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】(1)搭建一个机器学习模型
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今天学习的是,如何搭建一个机器学习模型。主要有以上的步骤:原始数据采集特征工程数据预处理特征提取特征转换(构造)预测识别(模型训练和测试)在实际工作中,特征比模型更重要。数据和特征的选择,已经决定了模型的天花板,模型算法只是去逼近这个上限。在上述的特征工程中:数据预处理,就是去除数据的噪声,例如文本中的错误、不再使用的词语等;特征提取,就是从原始数据中提取一些有效的特征。例如图像分类中,提取边缘、
- Matlab DNN多层感知机进行图像分类——附源码分享
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提示:麻烦点赞,拒绝白嫖文章目录前言一、数据来源二、训练+预测_一步到位源码1.DNN.m总结前言Python不香吗?非得用matlab来搞机器学习的东西?不是不是,matlab也有集成了许多机器学习算法,当然,都是一些非常基础的机器学习算法。深度学习还是得向python看齐。今天试用了一下matlab自带的DNN模型,封装在newff函数里,寥寥几行代码,非常简洁。提示:以下是本篇文章正文内容,
- Seq2seq模型以及Beam Search
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自然语言处理seq2seqbeansearch贪心算法
seq2seq模型及BeamsearchSeq2Seq是一个Encoder-Deocder结构的模型,输入是一个序列,输出也是一个序列。Encoder将一个可变长度的输入序列变为固定长度的向量,Decoder将这个固定长度的向量解码成可变长度的输出序列。目标是最大化该目标函数:seq2seq模型种类onetoone结构,仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出,此处并未体现序列的特征,例如图像分类场景
- pytorch图像分类全流程(五)--图像分类算法精度评估指标
已经大四了,继续努力
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本次我们来学习图像分类算法精度的各种评估指标:precision、recall、accuracy、f1-score、AP、AUC。首先我们来学一个很重要的概念,混淆矩阵:1.精确率(Precision):指的是所有被判定为正类(TP+FP)中,真实的正类(TP)占的比例。2.召回率(Recall):指的是所有真实为正类(TP+FN)中,被判定为正类(TP)占的比例。3.准确率(accuracy):
- pytorch,cnn,rnn和yolo关系
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)和YOLO(YouOnly卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)和YOLO(YouOnlyLookOnce)都是深度学习中的重要技术,它们在处理图像数据方面有着广泛的应用。CNN是一种以卷积为核心的神经网络,被广泛用于图像分类、物体检测等任务。YOLO则是一种基于CNN的目标检测算
- 低资源学习与知识图谱:构建与应用
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目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用3.1零样本图像分类3.2知识增强的零样本学习3.3语义与知识信息的利用结语前言在当今人工智能领域,低资源学习成为一个备受关注的话题,尤其是在少样本学习和零样本学习方面。这种学
- MogaNet实战:使用 MogaNet实现图像分类任务(二)
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文章目录训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度,DP多卡,EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接:MogaNet实战:使用MogaNet实现图像分类任务(一)前期的工作主要是数据的准备,安装库文件,数据增强方式的讲解
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作为视觉基础任务的图像分类是大多数深度学习入门者的基础,本文将用包含33类的农作物病虫害数据集作为数据集,来过一遍图像分类任务的基本步骤。一、引入库importosimporttorchimportnumpyasnpfromPILimportImageimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportutilsfromco
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©作者|小欣Abstract.这篇文章提出了一个有效的多尺度视觉Transformer,称为ResT,可以作为图像分类的主干网络,大多Transformer模型使用标准的Transformerblock,只能处理固定尺寸的图像。相比之下,ResT主要有三个优点:第一,构建了一个减小内存消耗的多头自注意力模块,通过深度卷积来减小内存开销。第二,改变了ViT中的位置编码,提出了一种简单但是有效的空间注
- M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid
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AAAI2019——https://github.com/qijiezhao/M2Det摘要特征金字塔广泛用于单阶段检测器,如DSSD,RetinaNet,RefineDet和双阶段检测器中,如MaskR-CNN,DeTNet,以解决多尺度目标检测问题。但是一般的金字塔结构是为图像分类任务而设计的,或者说,目标检测和图像识别任务是存在冲突的,浅层特征往往对于目标检测任务是重要的,深层特征往往是具有
- AI嵌入式K210项目(28)-在线模型训练
疯狂飙车的蜗牛
K210开发板人工智能嵌入式AIAI嵌入式K210K230模型训练
文章目录前言一、平台介绍二、创建项目三、上传数据集图像分类图像检测图片上传压缩包上传四、新建任务总结前言前面我们使用已经训练好的模型在K210开发板上进行了人脸识别,口罩识别,手写数字识别等实验,那么模型除了使用已经训练好的,如何根据自己的需求,获得相应的模型那?本章我们来介绍下如何使用嘉楠科技提供的在线模型训练工具;一、平台介绍嘉楠科技开发者社区(https://developer.canaan
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yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出链接:https://pan.baidu.com/s/1_9hI8ZshNCJSMJVXNTVxbQ?pwd=1234提取码:1234一YoloV8数据集制作1.labelme的使用2.数据集转为yolo格式二使用yolov8进行训练、验证、预测、导出1.图像分类2.图像检测3.实例分割1.
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图像分类数据和label分别是什么?图像分类存在的问题与挑战?图像分类数据包括训练集测试集的数据,在有监督的问题中对于训练集数据来说是有label的,而测试集是等待我们去识别它的类别,不具有label。label就是分类标签,比如cifar10这个数据集,待分类的这10类数据我们可以写成1-10,或者0-9这就叫做label。图像分类存在的问题与挑战:光照,角度,形变,遮挡。使用python加载一
- 深度学习图像分类相关概念简析+个人举例1(ANN相关概念与计算)
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深度学习分类人工智能
(1)神经网络:英文全称ArtificialNeuralNetwork,简称为ANN。神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的人工智能模型。它由多个神经元(也称节点、单元)组成,每个神经元通过计算输入和权重的线性组合,并经过激活函数的非线性转换来产生输出。神经网络可以通过调整权重和偏置来学习输入数据的特征和模式。以下是神经网络中的一些重要概念和组成部分:[1]输入层:接受原始数据输入,将数据传递给
- 深度学习图像分类相关概念简析+个人举例2(CNN相关原理概念与计算)
是lethe先生
深度学习分类cnn
(2)卷积神经网络:英文全称ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN是一种常用于图像分类的深度学习模型,其主要特点是包含了卷积层和池化层,能够提取图像的局部特征。输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层都是卷积神经网络(CNN)中常见的层。这些层的组合和堆叠构成了卷积神经网络的基本架构。通过在不同层之间的连接和参数的学习,卷积神经网络能够高效地提取图像等复杂数据中的特征,并
- 深度学习图像分类相关概念简析+个人举例3(CNN相关补充,附详细举例代码1)
是lethe先生
深度学习分类cnn
【1】激活函数(ActivationFunction):在深度学习(CNN)中,激活函数用于引入非线性性质,帮助模型学习复杂的关系。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。(1)ReLU激活函数:ReLU函数将负输入值变为零,保留正输入值不变。公式为(2)Sigmoid激活函数:Sigmoid函数将任意实数映射到0到1之间。公式为(3)Tanh激活函数:Tanh函数将任意实数映射到-
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方