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AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
- 3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——1.SimHash算法处理冗余信息的核心原理
SimHash算法处理冗余信息的核心原理一、SimHash算法的定位与核心目标二、SimHash算法的核心原理与执行流程1.**文本预处理与特征提取**2.**特征向量化与哈希映射**3.**特征向量聚合**4.**降维生成SimHash值**5.**相似性判断与冗余过滤**三、SimHash处理冗余信息的核心优势四、实际应用中的优化策略五、SimHash的局限性与补充方案一、SimHash算法的
- 使用随机森林实现目标检测
司南锤
python基础学习AI随机森林
核心实现思路滑动窗口策略:在图像上滑动固定大小的窗口,对每个窗口进行分类多维特征提取:结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类:训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化:使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性LBP纹理特征:捕捉局部纹理模式灰度共生矩阵:描述纹理的统计特性边缘密度:反映目标边界信息形状描述符:圆形度、面积比等几何特征实际应用建议数据收集:收集大量正负样本进行
- OpenCV边缘填充方式详解
慕婉0307
opencv基础opencv计算机视觉人工智能
一、边缘填充概述在图像处理中,边缘填充(BorderPadding)是一项基础而重要的技术,特别是在进行卷积操作(如滤波、边缘检测等)时,处理图像边缘像素需要用到周围的像素值。由于图像边缘的像素没有完整的邻域,因此需要通过某种方式对图像边界进行扩展。边缘填充的主要应用场景包括:图像滤波(如高斯滤波、中值滤波等)卷积神经网络(CNN)中的卷积层形态学操作(如膨胀、腐蚀)图像特征提取二、OpenCV中
- 60天python训练营打卡day20
tan90�=
python60天打卡python开发语言
学习目标:60天python训练营打卡学习内容:DAY20奇异值SVD分解奇异值分解这个理论,对于你未来无论是做图像处理、信号处理、特征提取、推荐系统等都非常重要,所以需要单独抽出来说一下这个思想。—甚至我在非常多文章中都看到单独用它来做特征提取(伪造的很高大上),学会这个思想并不复杂没学过线代的不必在意,推导可以不掌握,关注输入输出即可。今天这期有点类似于帮助大家形成闭环—考研数学不是白考的知识
- 感知框2D反投是咋回事?
SLAM必须dunk
自动驾驶人工智能深度学习机器学习自动驾驶机器人
一、感知框:“2D框反投”是咋回事?(以自动驾驶识别车辆为例)1.核心逻辑:从图像特征“反推”目标框简单说,先用算法在2D图像里识别特征(比如车辆的轮廓、颜色、纹理),再把这些特征对应的区域,用“反投影”思路框成2D矩形。目的是在单张摄像头画面里,标记出“疑似目标”的位置。2.类比理解(找停车场里的红色轿车)假设你开发一个“自动驾驶视觉感知模块”,要识别停车场里的红色轿车第一步(特征提取):算法学
- 【推理加速】TensorRT C++ 部署YOLO11全系模型
gloomyfish
c++开发语言
YOLO11YOLO11C++推理YOLO11是Ultralytics最新发布的目标检测、实例分割、姿态评估的系列模型视觉轻量化框架,基于前代YOLO8版本进行了多项改进和优化。YOLO11在特征提取、效率和速度、准确性以及环境适应性方面都有显著提升,达到SOTA。TensorRTC++SDK最新版本的TensorRT10.x版本已经修改了推理的接口函数与查询输入输出层的函数,其中以YOLO11对
- C#版Halcon:HalconDotNet最详细最全面教程(万字详细总结)
0仰望星空007
C#计算机视觉HalconHalconDotNet
文章目录第一部分:Halcon基础1.Halcon简介Halcon的安装和配置2.Halcon界面和工具图像显示窗口的使用3.图像处理基础图像的表示和存储图像的基本操作4.图像预处理图像增强技术图像去噪方法图像二值化第二部分:Halcon进阶5.形态学操作腐蚀和膨胀开运算和闭运算形态学梯度6.特征提取边缘检测角点检测区域特征第三部分:Halcon高级应用7.模板匹配基于形状的模板匹配基于灰度的模板
- Pyeeg模块部分功能介绍
脑电情绪识别
脑电情绪识别python神经网络深度学习pycharm
1.pyeeg简单介绍PyEEG是一个Python模块(即函数库),用于提取EEG(脑电)特征。正在添加更多功能。它包含构建用于特征提取的数据的函数,例如从给定的时间序列构建嵌入序列。它还能够将功能导出为svmlight格式,以便调用机器学习及深度学习工具。2.部分函数介绍1.pyeeg.ap_entropy(X,M,R)pyeeg.ap_entropy(X, M, R)计算时间序列X的近似熵(A
- 计算机视觉算法实战——手势识别:技术、实现与未来展望(主页有源码)
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法人工智能
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.手势识别领域介绍手势识别作为人机交互(HCI)领域的重要组成部分,已经成为计算机视觉研究的热点方向之一。这项技术通过摄像头捕捉人类手部动作,利用算法解析这些动作所代表的含义,进而实现与计算机系统的自然交互。手势识别系统通常包含以下几个关键环节:图像采集、预处理、特征提取、分类识别以
- 基于深度学习的特征映射模块(FMS)实现与分析
RockLiu@805
深度学习模块机器视觉深度学习人工智能
基于深度学习的特征映射模块(FMS)实现与分析引言在现代计算机视觉任务中,特征提取是至关重要的一步。传统的CNN虽然在很多任务上表现良好,但面对复杂图像信息时仍显得力不从心。为了解决这一问题,研究者们不断探索新的方法和技术,以更高效地捕捉和表示图像中的特征。今天,我将带大家深入探索一个结合了深度学习与小波变换的特征映射模块(FMS)。该模块不仅利用了传统的卷积神经网络(CNN),还引入了离散小波变
- 探秘卷积神经网络(CNN):从原理到实战的深度解析
LNL13
cnn人工智能神经网络
在图像识别、视频处理等领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)如同一位“超级侦探”,能够精准捕捉图像中的关键信息,实现对目标的快速识别与分析。从医疗影像诊断到自动驾驶中的路况感知,CNN凭借独特的架构设计和强大的特征提取能力,成为深度学习领域的中流砥柱。接下来,让我们深入探索CNN的奥秘。一、CNN的诞生背景与核心优势传统的神经网络,如多层感知机(ML
- 视觉感知BEV算法学习路线
LQS2020
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学习视觉感知BEV(Bird’sEyeView)算法涉及多个方面的知识和技能。以下是一个系统化的学习路线图,可以帮助你逐步掌握BEV算法。1.基础知识学习1.1计算机视觉基础图像处理:了解图像的基本操作,如滤波、边缘检测、特征提取。推荐书籍:《DigitalImageProcessing》byRafaelC.GonzalezandRichardE.Woods特征提取和描述:学习SIFT、SURF、
- 美元反弹压制金价:基于ARIMA-GARCH模型的汇率-黄金联动效应解构
金融小师妹
人工智能大数据算法
摘要:本文采用LSTM-Attention混合模型进行价格序列特征提取,结合自然语言处理(NLP)构建政策不确定性指数(PUI),运用ARIMA-GARCH模型预测美元流动性溢价因子(DLP)变动。通过DSGE模型模拟贸易政策冲击传导路径,并基于Nelson-Siegel模型分解美债收益率曲线结构分析。现货黄金呈现典型的三阶段波动特征:首先在3392美元/盎司关键阻力位触发动量交易突破,随后因美元
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AI智能探索者
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基于Transformer的语音识别模型:从理论到实现关键词:Transformer、语音识别、注意力机制、序列建模、端到端学习、自注意力、语音特征提取摘要:本文将深入探讨基于Transformer架构的语音识别系统。从传统的语音识别方法出发,我们将一步步解析Transformer如何革新语音识别领域,详细讲解其核心原理、架构设计和实现细节。通过理论讲解、数学推导和代码实践相结合的方式,帮助读者全
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北斗猿
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DSP在图像处理中的应用:核心技术解析数字信号处理(DSP)是图像处理的核心技术之一,广泛应用于增强、压缩、分析和识别等领域。以下是DSP在图像处理中的关键应用及技术细节:目录图像增强(ImageEnhancement)图像压缩(ImageCompression)特征提取(FeatureExtraction)实时图像处理(Real-TimeProcessing)多模态图像融合(Multimodal
- 图像处理与机器学习项目:特征提取、PCA与分类器评估
pk_xz123456
深度学习仿真模型算法图像处理机器学习人工智能
图像处理与机器学习项目:特征提取、PCA与分类器评估项目概述本项目将完成一个完整的图像处理与机器学习流程,包括数据探索、特征提取、主成分分析(PCA)、分类器实现和评估五个关键步骤。我们将使用Python的OpenCV、scikit-learn和scikit-image库来处理图像数据并实现机器学习算法。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimpo
- 机器学习与深度学习22-数据预处理
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机器学习与深度学习机器学习深度学习人工智能
目录前文回顾1.常见的数据质量问题2.归一化和标准化3.特征选择和特征提取4.独热编码前文回顾上一篇文章地址:链接1.常见的数据质量问题在数据预处理过程中,常见的数据质量问题包括缺失值、异常值和重复数据。以下是这些问题的详细描述以及处理方法:缺失值:缺失值是指数据表中某些单元格或字段缺乏数值或信息的情况处理方法:删除包含缺失值的行:如果缺失值数量较少,可以考虑删除包含缺失值的行,但这可能导致信息损
- 深度学习 backbone,neck,head网络关键组成
SLAM必须dunk
深度学习人工智能
在深度学习,尤其是计算机视觉任务中,backbone(骨干网络),neck(颈部),head(头部)是网络的关键组成部分,各自承担了不同的功能:1,总署:Backbone,译作骨干网络,主要指用于特征提取的,已在大型数据集(例如ImageNet|COCO等)上完成预训练,拥有预训练参数的卷积神经网络,例如:ResNet-50、Darknet53等;Head,译作检测头,主要用于预测目标的种类和位置
- AI人工智能语音识别的多模态融合应用
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ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶人工智能语音识别ai
AI人工智能语音识别的多模态融合应用关键词:语音识别、多模态融合、深度学习、神经网络、特征提取、端到端学习、注意力机制摘要:本文深入探讨了AI语音识别中的多模态融合技术,从基础原理到实际应用进行了全面剖析。文章首先介绍了语音识别和多模态学习的基本概念,然后详细讲解了多模态融合的核心算法和数学模型,包括特征级融合、决策级融合和端到端融合等方法。接着通过实际项目案例展示了多模态语音识别系统的实现过程,
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听风吹等浪起
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1.创新点设计引言在计算机视觉领域,Transformer架构近年来取得了巨大成功,逐渐取代了传统的CNN模型。本文将深入解析一个结合了SwinTransformer、动态大核注意力(DLKA)和空间金字塔池化(SSPP)的创新模型架构。这个设计巧妙地融合了Transformer的自注意力机制与CNN的局部特征提取能力,为图像分类任务提供了强大的解决方案。模型架构概览该模型的核心是基于SwinTr
- 深度学习核心概念与层级特征解析
木子乔乔
人工智能大数据机器学习深度学习算法
表示学习与深度学习的核心概念因素拆分与特征提取光照、拍摄角度等因素混杂在数据中,表示学习的目标是分离这些因素,使特定因素能被独立分析。高阶抽象特征(如口音、物体部件)难以直接从原始数据提取,深度学习通过层级结构解决这一问题。深度学习的层级构建深度学习模型通过组合简单表示逐步构建复杂概念。例如:第一层识别边缘,第二层组合边缘形成轮廓,第三层识别部件,最终完成物体分类。典型模型如多层感知机(深度前馈网
- 使用Halcon进行图像预处理的策略
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计算机视觉图像处理人工智能
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)。
- YoloV8改进策略:Block改进|MKP,多尺度卷积核级联结构,增强感受野适应性|即插即用|AAAI 2025
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YOLO目标跟踪人工智能
文章目录1论文信息2创新点2.1特征互补映射模块(FCM)2.2多内核感知单元(MKP)2.3冗余驱动的轻量化设计3方法3.1整体架构3.2MKP单元优化3.3MKP设计优势4效果4.1性能对比实验4.2消融实验4.3效率优势5论文总结代码完整代码Pzconv模块代码详解辅助函数和基础模块Pzconv模块核心实现测试代码关键设计解析1.多尺度特征提取2.深度可分离卷积3.特征变换与非线性激活4.残
- DEM 地形分析与水文建模:基于 ArcGIS 的流域特征提取
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技术点目录一、GIS理论及ArcGIS认识二、ArcGIS数据管理与转换三、ArcGIS地图制作与发布四、ArcGIS数据制备与编辑五、ArcGIS矢量空间分析及应用六、ArcGIS栅格空间分析及应用七、ArcGIS空间插值及应用八、DEM数据与GIS三维分析九、ArcGIS高级建模及应用十、综合讲解了解更多—————————————————————————————————————————————
- 计算机视觉生物启发视觉算法:如何模拟人眼与大脑?
xcLeigh
计算机视觉CV计算机视觉算法人工智能AI视觉生物
计算机视觉生物启发视觉算法:如何模拟人眼与大脑?一、前言二、人眼与大脑视觉系统基础概念2.1人眼的生理结构与功能2.2大脑视觉皮层的信息处理机制三、生物启发视觉算法的核心技术3.1视网膜启发的特征提取算法3.2视觉皮层启发的分层特征学习算法3.3注意力机制的生物启发实现四、生物启发视觉算法的应用案例4.1智能监控与安防4.2自动驾驶4.3医学影像分析五、生物启发视觉算法面临的挑战与解决方案5.1生
- python打卡第50天
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python深度学习人工智能
知识点回顾:resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调现在我们思考下,是否可以对于预训练模型增加模块来优化其效果,这里我们会遇到一个问题预训练模型的结构和权重是固定的,如果修改其中的模型结构,是否会大幅影响其性能。其次是训练的时候如何训练才可以更好的避免破坏原有的特征提取器的参数。所以今天的内容,我们需要回答2个问题。1.resnet18中如何插入cb
- 头歌之动手学人工智能-图像卷积特征提取
第1关:图像卷积特征提取任务描述本关任务:编写一个能使用卷积滤波提取图像特征的小程序。相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:1.基本概念,2.如何使用卷积滤波提取图像特征。编程要求根据提示,在右侧编辑器补充代码,完成两个函数,计算并输出函数所返回特征数组的和。测试说明平台会对你编写的代码进行测试:测试输入:一张RGB图;预期输出:提取出特征数组的和。#-*-coding:utf-8-*-#导入相关
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
<p