- 用Python实现SFM
薄辉
pythonopencv计算机视觉人工智能图像处理
SFM(结构化光流法)是一种用于解决三维重建问题的方法，它可以根据许多二维图像和它们之间的相对位置，估计出三维场景的深度和摄像机的姿态。在Python中，你可以使用OpenCV库来实现SFM。下面是一个简单的例子，展示了如何使用OpenCV库的cv2.sfm_create函数来实现SFM：importcv2#读入图像，存入列表images中images=[]foriinrange(1,11):im
- CS5802一款HDMI转Typec方案转换芯片
芯片嵌入式
CS5802是一款HDMI2.0b到Type-C转换器。C55802具有HDMI2.0b输入，最大带宽可达18Gbps。它支持4K@60Hz的最高分辨率。对于Type-Coutput，它由4个数据通道组成，支持1.62Gbps、2.7Gbps、5.4Gbps的链路速率。内置的可选SSC功能减少了EMI影响。嵌入式微控制器基于32位RISC-Vcore和内部串行闪存。CS5802适用于多个细分市场和
- 论文学习11：Boundary-Guided Camouflaged Object Detection
zl29
学习目标检测人工智能
代码来源GitHub-thograce/BGNet:Boundary-GuidedCamouflagedObjectDetection模块作用BGNet利用额外的目标相关边缘语义信息来引导COD任务的特征学习，从而强制模型生成能够突出目标结构的特征。这一机制有助于提高目标边界的精准定位，从而提升伪装目标的检测性能。模块结构BGNet的架构基于Res2Net-50，编码器提取多级特征，解码器通过EA
- DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK
AICurator
深度学习python机器学习deeplabv3+语义分割
【DeepLabv3+改进专栏！探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁？本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络（ConvNet）构建模块，可在不增加推理时间成本的情况下提升性能。该模块名为多样化分支块（DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样化分支
- 使用opengl绘制立方体_一步步学OpenGL(25) -《Skybox天空盒子》
weixin_39962153
使用opengl绘制立方体
教程25Skybox天空盒子原文：http://ogldev.atspace.co.uk/www/tutorial25/tutorial25.htmlCSDN完整版专栏：https://blog.csdn.net/cordova/article/category/9266966背景天空盒子是一种让场景看上去更广阔无垠的一种视觉技术，用无缝对接的封闭纹理将摄像机的视口360度无死角的包裹起来。封闭纹
- SGM61230 同步降压转换器技术文档
慎独yfs
电子元器件单片机嵌入式硬件
第一章概述SGM61230是一款宽输入电压范围（4.5V至28V）的同步降压转换器，可提供高达3A的输出电流。该器件集成功率开关和峰值电流模式控制补偿电路，采用6引脚TSOT-23封装，内置5ms软启动功能以抑制浪涌电流。关键特性：-**智能保护机制**：逐周期峰值电流限制、输出过压保护（OVP）、带自动恢复的热关断-**高效模式切换**：轻载时进入脉冲跳过模式（PSM），重载时自动切换至PWM模
- 注意力机制：让AI拥有“黄金七秒记忆“的魔法----（点积注意力）
y江江江江
机器学习大模型人工智能深度学习
注意力机制：让AI拥有"黄金七秒记忆"的魔法–（点积注意力）注意⼒机制对于初学者来说有点难理解，我们⼀点⼀点地讲。现在先暂时忘记编码器、解码器、隐藏层和序列到序列这些概念。想象我们有两个张量x1和x2，我们希望⽤注意⼒机制把它俩给衔接起来，让x1看⼀看，x2有哪些特别值得关注的地⽅。具体来说，要得到x1对x2的点积注意⼒，我们可以按照以下步骤进⾏操作。（1）创建两个形状分别为(batch_size
- Autoformer 架构详细解释及举例说明
six.学长
autoformer人工智能
Autoformer架构详细解释上述图片展示了Autoformer架构的工作流程，包含编码器和解码器的结构。我们来详细解析图中的各个组件及其功能：编码器部分（AutoformerEncoder）输入数据（EncoderInput）：输入的是需要预测的时间序列数据。自动相关机制（Auto-Correlation）：这个模块通过检测时间序列中的周期性依赖关系，生成相关矩阵（K,Q,V表示键、查询和值）
- 迁移学习入门
EmbodiedTech
人工智能大模型迁移学习人工智能机器学习
迁移学习1迁移学习的概念预训练模型定义:简单来说别人训练好的模型。一般预训练模型具备复杂的网络模型结构；一般是在大量的语料下训练完成的预训练语言模型的类别现在我们接触到的预训练语言模型，基本上都是基于transformer这个模型迭代而来的因此划分模型类别的时候，以transformer架构来划分：Encoder-Only:只有编码器部分的模型，代表：BERTDecoder-Only:只要解码器部
- 设计模式-适配器模式
小九没绝活
设计模式设计模式适配器模式java
适配器模式是一种结构型设计模式，用于将一个类的接口转换为客户端期望的另一个接口，使得原本不兼容的类可以协同工作。它的核心思想是通过中间层（适配器）解决接口不匹配的问题，类似于电源插头转换器。核心思想适配器模式通过以下方式实现接口的兼容：定义目标接口（Target）：客户端期望使用的接口。引入适配者类（Adaptee）：需要被适配的现有类（接口不兼容）。创建适配器类（Adapter）：将适配者的接口
- JPA 实战经验
jpajava
这个博客会持续更新...JSON数据无法进行更新背景：数据库字段是json格式，代码Entity中字段使用了@Converter进行类型转换，对象本身是个List，产生的效果是查询生效，插入生效，更新不生效。怀疑方向：List对象实例ID发生变更了导致未识别@Converter转换器类型有问题尝试以上操作之后，问题依旧。最后，发现自己搞错概念了，把字段与关联表概念搞混了，它本质是一个字段，JPA对
- unity shader卡通渲染（描边）+阴影+多光源处理
QO_GQ
shadershaderunity3d
说道卡通渲染，应该都会想到描边：我所学的描边有三种：一种是计算边缘深度检测描边一种是色差检测描边一种是利用顶点法线向外扩展返回单色pass，使用正面裁剪我用的第三种：pass{//剔除前面（朝向摄像机的面）保留内部渲染CullFrontCGPROGRAM#pragmafragmentfragfloat4_LineColor;float_Line;structa2v{float4pos:POSITI
- 深入解析音频编解码器（Audio CODEC）：硬件、接口与驱动开发
嵌入式Jerry
内核音视频驱动开发linux嵌入式硬件
音频编解码器（AudioCODEC）是音频处理系统中的核心组件，负责模拟信号与数字信号的相互转换，广泛应用于智能音箱、嵌入式系统、消费电子产品等设备。本篇文章将从硬件结构、接口解析、驱动开发和软件配置等方面，深入讲解如何正确理解和使用音频编解码器。1.音频编解码器的基本概念CODEC（Coder-Decoder），即编解码器，是一种模数转换（ADC）和数模转换（DAC）的组合设备，用于处理音频信号
- 【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能自然语言处理计算机视觉
文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构：编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法4.DeepSeek基本原理九、计算机视觉七、Transformer架构1.替代LSTM的原因处理极长序列时，效率下降：虽然LSTM设计的初衷是解决长期依赖问题，即让模型
- Netty基础—6.Netty实现RPC服务三
东阳马生架构
Netty应用与源码NettyRPC服务
大纲1.RPC的相关概念2.RPC服务调用端动态代理实现3.Netty客户端之RPC远程调用过程分析4.RPC网络通信中的编码解码器5.Netty服务端之RPC服务提供端的处理6.RPC服务调用端实现超时功能5.Netty服务端之RPC服务提供端的处理(1)RPC服务提供端NettyServer(2)基于反射调用请求对象的目标方法(1)RPC服务提供端NettyRpcServerpubliccla
- Transformer 架构深度剖析
时光旅人01号
人工智能技术科普transformer深度学习人工智能condaopencv计算机视觉
一、Transformer架构核心设计1.1整体架构Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）堆叠而成，每个层包含：多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）前馈网络（Feed-ForwardNetwork,FFN）残差连接（ResidualConnection）和层归一化（LayerNorm）关键特性：完全基于注意力机制，摒弃了循环和卷积结构
- python的格式转换库_3个Python PDF库，提取信息、转换格式、分割剪裁有它就够了！...
来朝三博士
python的格式转换库
PDFMiner：PDFMiner是一个从PDF文档中提取信息的工具。与其他PDF相关的工具不同，它只用于获取和分析文本数据。PDFMiner能获取页面中文本的准确位置，以及字体或行等其他信息。它还有一个PDF转换器，可以将PDF文件转换成其他文本格式(如HTML)。还有一个可扩展的解析器PDF，可以用于文本分析以外的其他用途。(地址https://github.com/euske/pdfmine
- Unity 使UI始终朝向摄像机
程序员也有头发
Unity开发unityui游戏引擎
一、使用场景在一些情况下我们需要UI朝向摄像机，比如血条。二、遇到的问题首先想到的方法是：transform.forward=cam.transform.forward;但是当相机的X轴旋转超过90度时，UI的X轴和Y轴会发生反转。三、解决方案所以解决方案是使Camera的up方向为向上方向，代码为：usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.G
- MPV Player(MPV播放器)
fhfhgfdgdsgi1
tornado
链接：https://pan.quark.cn/s/a6b4b644bb16MPVPlayer(MPV播放器)是mplayer2和MPlayer的一个分支，支持多种视频文件格式、音频和视频编解码器以及字幕类型。它通过FFmpeg提供硬件加速，支持VDPAU和VAAPI以及Windows上的DXVA2，以及VDA和VideoToolbox视频。mpv可以播放互联网广播流、视频流、“实时”应用各种音频
- 0312-PromptMRG：诊断驱动的医疗报告生成提示
m0_65156252
学习笔记
1，摘要：提出了诊断驱动的医疗报告生成提示(PromptMRG)，这是一个新的框架，旨在通过诊断感知提示的指导提高MRG的诊断准确性。具体来说，PromptMRG是基于编码器-解码器架构，并带有一个额外的疾病分类分支。在生成报告时，来自分类分支的诊断结果将被转换为令牌提示，以显式地指导生成过程。为了进一步提高诊断准确性，我们设计了跨模态特征增强，通过利用预训练CLIP的知识，从数据库中检索相似的报
- 泛IPC场景中微信小程序与智能硬件VoIP端到端视频通话实际就是WebRTC视频通话
xiejiashu
WEBRTCwebrtc摄像机WebRTCp2pWebRTC微信小程序IPCWebRTC
最近智能硬件（IPC摄像机、智能门铃、智能猫眼、宠物机器人、陪护机器人、带屏可视音箱、带屏台灯等等）与微信/小程序视频通话的功能火起来了，视乎传统硬件终于开始走出了向WebRTC突破的一步，相信未来WebRTC在C端硬件上，将会独领一档存在。之前我们也描述过，微信或者小程序与智能硬件的通话主要的优势就是利用了微信在手机中的霸主地位，无论是App的安装普及程度，还是实时推送的到达率，都是top级别的
- 《音视频：将h264裸流转为YUV》
编程界的小学生、
音视频开发音视频嵌入式
文章目录一，前言二，分解步骤2.1初始化解码器2.2释放解码器资源2.3获取完整帧数据2.4h264转yuv2.5h264裸流文件转yuv2.6解RTP包后h264转yuv三，完整代码一，前言本文旨在将h264裸流数据转为yuv数据，分为两种情况一种是读取h264文件，一次性将读取到的所有h264数据给到解码器转为yuv，一种是从网络中接收含h264数据的RTP，这种情况下需要先对RTP包进行解包
- c#中使用时间戳转换器
A_nanda
c#基础C#开源架构分析c#时间戳
在C#中，时间戳转换器通常用于将时间戳（通常是一个表示自某一特定时间点（如1970年1月1日UTC）以来的毫秒数的长整型值）转换为DateTime对象，或者将DateTime对象转换回时间戳。以下是几种实现这一功能的方法：1.使用DateTime的构造函数将时间戳转换为DateTimelongtimestamp=1609459200000;//例如：2021年1月1日00:00:00UTC的时间戳
- OpenCV-Python 光流
LeonDL168
Opencv-Pythonopencvpython人工智能
40.1光流由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动被称为光流。它是一个2D向量场，可以用来显示一个点从第一帧图像到第二帧图像之间的移动。如下图所示（ImageCourtesy:WikipediaarticleonOpticalFlow）：OpticalFlow上图显示了一个点在连续的五帧图像间的移动。箭头表示光流场向量。光流在很多领域中都很有用：•由运动重建结构•视频压缩
- 【Scannet V2 三维数据集下载】
萧伯纳.
python深度学习学习
ScannetV2三维数据下载ScannetV2数据介绍：“ScanNet是一个RGB-D视频数据集，包含2多次扫描中的5万次观看，并带有1500D摄像机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释。为了收集这些数据，我们设计了一个易于使用且可扩展的RGB-D捕获系统，其中包括自动表面重建和众包语义注释。我们表明，使用这些数据有助于在多个3D场景理解任务上实现最先进的性能，包括3D对象分类、语义体素标记
- HttpMediaTypeNotAcceptableException报错解决，状态码显示为406
mjh_yylx
springbootweb
当返回类没有添加getter和setter方法时出现HTTP406错误（NotAcceptable），主要与Spring框架处理响应数据的机制以及消息转换器的工作原理有关（注意前提，你已经添加了json相关库的依赖）消息转换器的工作原理在Spring框架中，当控制器方法返回一个对象时，Spring会使用消息转换器（MessageConverter）将该对象转换为客户端可接受的媒体类型（如JSON、
- 【Crypto】CTF 密码学题目解题思路图
D-river
CTF密码学安全网络安全
CTF密码学题目解题思路图密码学题目├──1.编码/转换│├──1.1Base64││└──步骤：检查填充字符（=），解码工具（CyberChef）。│├──1.2Hex││└──步骤：检查0-9a-f，转换为ASCII。│├──1.3ASCII码││└──步骤：十进制/十六进制转字符。│└──1.4其他编码（摩尔斯、URL等）│└──步骤：识别符号（如.-/），使用专用解码器。│├──2.古典密
- DSP28335 ADC模块SOC触发机制详解（附完整代码）
DOMINICHZL
dsp单片机嵌入式硬件
[摘要]本文基于TITMS320F28335芯片，深入讲解其ADC模块的SOC（Start-of-Conversion）触发机制，涵盖软件触发、ePWM硬件触发等模式，并提供完整的配置代码与实验验证方法。1.ADC模块与SOC概述DSP28335的ADC模块为12位精度、16通道模数转换器，支持8个独立的SOC（Start-of-Conversion）配置。每个SOC可独立配置以下参数：触发源（软
- 仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4)：解码器和解码器模块类的实现和向前传播
KangkangLoveNLP
手撕系列#transformerpytorchtransformer人工智能深度学习python机器学习
仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4)：解码器和解码器模块类的实现和向前传播仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：多头注意力MultiHeadAttention类的实现和向前传播仅仅使用pytorch来手撕transfor
- SOPHON SDK解码视频流的常见调试方法
算能开发者社区
SOPHONSDK常见问题linux人工智能
SOPHONSDK解码视频流的常见调试方法1.rtsp连接测试2.判断rtsp是否正常工作3.确认解码器是否能正常工作：（url为文件名或者rtsp连接地址）4.确认解码器和vpp的OpenCV接口是否正常工作5.解码不正确或者无法解码的最终调试手段1.rtsp连接测试ffmpeg-rtsp_transporttcp-iurl-frawvideo-y/dev/null或者ffmpeg-rtsp_t
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类）
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记：
1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类：
枚举（Enumeration）
位集合（BitSet）
向量（Vector）
栈（Stack）
字典（Dictionary）
哈希表（Hashtable）
属性（Properties）
以上这些类是传统遗留的，在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验！ 如有不当之处，敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记： 一个人的项目，还有工程化的问题嘛？ 我们在推进模块化和组件化的过程中，肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理？另外怎么依赖也是个问题？ 你真的想这样嘛？ var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应
正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN，过滤文件
征客丶
SVN
环境：
TortoiseSVN 1.8
配置：
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件：
多类型用英文空格分开
*name ： 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name ： 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送；服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译，他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬，转眼间来公司已经一年了，感觉时间过的很快，时间老人总是这样不停走，从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员，刚开始真的是对配置管理是一点不懂，就只听说咱们公司配置主要是负责升级，而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解，慢慢的对配置有了初步了解，对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下：
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍：Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展，很多用户都很了解Linux了，这里介绍一下Linux下cron的理解，和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具，可以在无需人工干预的情况下运行作业，本文档不讲cron实现原理，主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务（编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化，插件化的，一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件，但是我们又希望将module单独出来，所以需要使用发布，即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点：
* 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装，这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异，仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换，Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码：
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理，鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能，且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂，因此，特将SQL语言的实现方式分享出来，希望对大家有所帮助。如下：
表test 数据如下：
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务，有如下两种方式：
第一种：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个：
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口：
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比
