- 用Pytorch训练手写签名模型并进行签名识别
TBM矩阵
#AI体系学习pytorch人工智能python
整体思路收集至少两个人的手写签名图片，每个人至少20张使用Pytorch进行模型训练使用Flask搭建Web服务使用Html/JavaScript实现前端调用进行签名识别项目结构signature-systemdatatrainuser001001.png...user002001.png...templatesindex.htmlapp.pymodel.pytrain.py建模：model.py
- 鸿蒙应用AR开发：增强现实技术实现方案
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘OSharmonyosar华为ai
鸿蒙应用AR开发：增强现实技术实现方案关键词：鸿蒙系统、AR开发、增强现实、ARKit、ARCore、3D渲染、计算机视觉摘要：本文将深入探讨如何在鸿蒙操作系统上开发增强现实(AR)应用。我们将从AR技术的基本原理讲起，逐步深入到鸿蒙AR开发框架的具体实现，包括3D模型渲染、空间定位、手势识别等核心技术。文章将提供完整的代码示例和实战项目，帮助开发者快速掌握鸿蒙AR应用开发的核心技能。背景介绍目的
- python爬虫登录校验之滑块验证、图形验证码（OCR）
yuwinter
Pythonpython爬虫ocr滑块验证
在爬虫过程中，验证码和滑块验证是常见的反爬措施。针对这些挑战，通常采用OCR识别图形验证码和模拟滑块拖动来处理滑块验证。以下是如何处理这两种类型验证的详细方法。1.图形验证码（OCR）a.使用tesserocr和Pillow处理图形验证码tesserocr是基于TesseractOCR引擎的Python封装，常用来识别简单的图形验证码。如果验证码不太复杂，可以用它来识别文本。步骤：安装依赖：pip
- Python爬虫实战：研究difflib库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫easyui开发语言前端difflib
1.引言1.1研究背景与意义在信息爆炸的数字时代，互联网每天产生海量文本内容。据统计，全球新闻网站日均发布文章超过300万篇，社交媒体平台产生的文本信息量更以亿级单位增长。这种信息过载带来了内容同质化、抄袭剽窃等问题，给新闻媒体行业、学术研究领域和搜索引擎优化等带来了挑战。文本相似度分析作为自然语言处理的重要分支，能够有效识别内容间的相似程度，具有重要的应用价值：新闻媒体行业：通过检测新闻抄袭和重
- 人工智能的发展历程与未来展望
唐骁虎
ai
人工智能的发展历程与未来展望一、人工智能的起源与早期发展1.1人工智能的定义与概念起源人工智能（AI）的定义与概念起源可追溯至20世纪中叶，当时一群具有远见的科学家和工程师开始探索机器是否能够模拟人类智能行为。1956年，在达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”这一术语，标志着该领域的正式诞生。AI的定义涉及创建能够执行需要人类智能的任务的机器，如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译等。
- 如何让人工智能使你的工作效率一日千里
南风过闲庭
人工智能aipython
1.自动化重复性任务1.1识别并自动化日常任务提高工作效率的首要步骤是识别日常工作中重复性高且耗时的任务。根据麦肯锡全球研究院的报告，知识工作者大约有40%的时间花费在此类任务上。通过自动化这些任务，员工可以将更多时间投入到需要创造性思维和复杂决策的工作上。数据支持：一项针对500名知识工作者的调查显示，通过自动化日常任务，平均每天可以节省2小时的工作时间。这些任务包括数据录入、文件整理、邮件分类
- 多模态融合相机L3CAM
moonsims
人工智能
多模态融合相机L3CAML3CAM是Beamagine公司推出的多模态传感器融合技术，结合了激光雷达（LiDAR）和可见光摄像头，旨在为自动驾驶、工业机器人和其他需要精确环境感知的应用场景提供高效、安全的解决方案。L3CAM技术参数L3CAM结合了LiDAR和可见光摄像头，使其能够提供三维空间感知及图像级别的环境识别能力激光雷达部分（LiDAR）探测范围：大约200米（具体范围根据不同环境和反射面
- 高效主机发现与端口枚举：fscan工具实战指南
Bruce_xiaowei
笔记总结经验网络安全fscan信息搜集
高效主机发现与端口枚举：fscan工具实战指南在网络安全领域，主机发现与端口枚举是渗透测试和信息收集的基础环节。本文将深入探讨fscan这一高效工具的核心技术原理与实战应用，帮助你快速掌握网络扫描的核心技能。一、fscan与Nmap工具对比特性fscanNmap开发语言Python3C++主要功能主机探测、端口扫描、漏洞检测主机发现、服务识别、OS检测爆破能力内置弱口令检测需配合其他工具扫描速度极
- 人脸识别常用数据集和Loss
JL_Jessie
人脸识别深度学习
人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大！很长一段时间MegaFace的效果都上不去，就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候，如果不对数据集的噪声和属性有一点了解，对训练结果可能会有误判，甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大，有的时候选择一个noise比例极高的大数据集，效果还不如选择一个clean的小数据集呢，可以参见这篇论文TheDevilofFaceReco
- Python dlib（HOG+SVM）人脸识别总结
程序媛一枚~
人脸识别python支持向量机开发语言读书笔记人脸检测识别
Pythondlib（HOG+SVM）人脸识别总结面部标志检测dlib68点（HOG+SVM），194点人脸识别模型，包括口（外嘴唇，内嘴唇），鼻，眉毛（左右眉），眼睛（左右眼），下鄂5点面部标志检测器（左眼2点，右眼2点，鼻子1点）面部对齐更高效眨眼检测ear眨眼瞬间达到0疲劳驾驶检测—连续帧ear面部对齐眼睛连线反正切获取旋转角度，期望图像眼睛横长度计算比率左眼计算右眼相对坐标眼睛横中心点作为
- Zeek网络安全分析框架深入体验
八位数花园
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Zeek（前身为Bro）是一个强大的开源网络分析工具，专门用于监控和分析网络流量以识别安全威胁。它通过事件驱动的方式解析多种网络协议，并具备实时分析、非侵入式部署、强大的日志记录能力，以及丰富的脚本语言支持，是网络安全专业人员不可或缺的工具之一。通过本课程，学生将掌握Zeek的核心功能，包括其日志系统、事件处理机制，以及如何通过编写Zeek脚本来扩展分析能力，
- 技术开发全流程管理：涵盖天线系统的仿真建模（HFSS/CST等）、原型设计、调试优化（网络分析仪/暗室测试）到量产导入（LDS工艺识别），需主导技术文档编写（设计规范/测试报告）。
百态老人
网络设计规范
以下是针对天线系统技术开发全流程管理的完整解析，涵盖仿真建模、原型设计、调试优化、量产导入及技术文档编写五大环节，结合行业实践与资料核心信息进行系统阐述：一、仿真建模（HFSS/CST）1.软件选择与算法差异HFSS：基于有限元法（FEM），擅长电小尺寸、窄带天线设计（如微带天线、滤波电路），可精确计算辐射方向图、增益、S参数等。其自适应网格技术确保高精度，但计算资源消耗大，不适于电大尺寸模型。C
- RNN循环神经网络原理解读
zhishidi
ai笔记rnn人工智能深度学习
我们把循环神经网络想象成一个有记忆的助手，特别擅长处理按顺序出现的信息，比如句子、语音、股票价格、音乐旋律等。核心思想：记住过去的信息，帮助理解现在。普通神经网络的局限（没有记忆）想象一个普通的神经网络（比如用于识别图片的）：输入：你给它一张图片。处理：它分析这张图片的像素。输出：告诉你图片里是“猫”还是“狗”。问题：它每次只看一个独立的输入（一张图片），输入之间没有联系。给它看一个视频（连续很多
- 信息抽取领域关键Benchmark方法：分类体系
信息抽取领域关键Benchmark方法：分类体系摘要信息抽取（InformationExtraction,IE）作为自然语言处理的核心任务之一，旨在从非结构化文本中识别并结构化关键信息（如实体、关系、事件等），广泛应用于知识图谱构建、智能问答和数据分析等领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，信息抽取方法在性能和应用范围上取得了显著进步，但同时也面临着任务多样性、跨领域泛化性以及低资源场景下的适
- 车牌识别与标注：基于百度OCR与OpenCV的实现（一）
喜欢踢足球的老罗
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车牌识别与标注：基于百度OCR与OpenCV的实现在计算机视觉领域，车牌识别是一项极具实用价值的技术，广泛应用于交通监控、智能停车场管理等领域。本文将介绍如何在macOS系统下，利用百度OCRAPI进行车牌识别，并结合OpenCV库在图片上绘制标注框和车牌号码，实现一个完整的车牌识别与标注流程。整个工程将使用PyCharm进行组织和开发。一、系统环境与工程结构系统环境操作系统：macOS开发工具：
- 基于MATLAB图像特征识别及提取实现图像分类
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基于MATLAB的图形处理程序，可以进行图像特征识别及提取，进而实现图像分类。hog_svm.m,2276svm_images/test_image/1.jpg,20980svm_images/test_image/2.jpg,18246svm_images/test_image/3.jpg,13835svm_images/test_image/4.jpg,18539svm_images/test
- SD-WAN优化云应用与多云架构访问的关键策略
1.SD-WAN如何优化企业对公有云和SaaS应用的访问？1.1智能流量优化SD-WAN通过应用识别技术，可以根据不同的业务应用流量需求，动态分配网络资源。例如，SD-WAN能够优先为钉钉、企业微信、金山文档等关键SaaS应用分配低延迟、高带宽的链路，确保这些应用的高效运行。动态路径选择：SD-WAN可实时监测网络性能（如延迟、抖动、丢包率），并基于网络状态动态选择访问云服务（如阿里云、腾讯云、华
- Python实例题：基于 KNN 算法的手写数字识别
目录Python实例题题目要求：解题思路：代码实现：Python实例题题目基于KNN算法的手写数字识别要求：实现一个基于K-NearestNeighbors(KNN)算法的手写数字识别系统。支持以下功能：使用MNIST数据集训练和测试模型实现KNN分类算法可视化手写数字样本评估模型性能（准确率、混淆矩阵等）添加用户交互界面，允许用户绘制数字并进行识别。解题思路：使用sklearn加载MNIST数据
- WebRTC（十一）：RTCP和SRTCP
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RTCP基本概念RTCP是RTP的控制协议，用于监控媒体传输质量和参与者状态，并与RTP一起工作。RTP用于传输媒体数据（如音视频），RTCP则用于传输控制信息。RTCP通常和RTP同时使用，并通过不同端口（通常RTP使用偶数端口，RTCP使用其下一个奇数端口）。主要用于：传输质量反馈：丢包率、时延、抖动等统计信息。媒体源身份识别：包括CNAME（CanonicalName）标识每个参与者。带宽控
- Python助力自动驾驶：深度学习模型优化全攻略
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Python助力自动驾驶：深度学习模型优化全攻略说起自动驾驶，大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等，背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。它们负责感知环境、识别路况、预测行为，甚至实时做出决策。可是，跑在车上的这些模型不仅要精准，还得轻量、实时、稳定，这可不是简单的“丢GPU就能解决”的问题。今天，咱们就从Python开发者的视角，聊聊自动驾驶里深度学习模型的优化
- TensorFlow：开启智能时代的引擎
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想象一下，计算机能看懂病历、汽车能自动驾驶、机器能创作艺术——这一切的核心，正是深度学习的力量。而推动这场革命的引擎之一，就是今天的主角：**TensorFlow**。---###**一、背景：为什么需要TensorFlow？1.**深度学习的爆发**-传统编程无法解决图像识别、自然语言处理等复杂问题。-神经网络需要高效工具处理海量数据和计算。2.**Google的答案**-2015年开源Tens
- 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解
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AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据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
因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中，我们经常面临这样的挑战：从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联，并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测，
- C++ Primer系列 第19章 特殊工具与技术
哎呀熊熊熊
c++开发语言
C++Primer系列第19章特殊工具与技术19.1控制内存分配19.1.1重载new和delete19.1.2定位new表达式19.2运行时类型识别19.2.1dynamic_cast运算符19.2.2typeid运算符19.2.3使用RTTI19.2.4type_info类19.3枚举类型19.4类成员指针19.4.1数据成员指针19.4.2成员函数指针19.4.3将成员函数用作可调用对象19
- OpenCV实战：图像颜色识别与提取、掩膜制作
前言在计算机视觉和图像处理领域，颜色识别是一项基础而重要的技术。无论是交通标志识别、工业分拣还是美颜滤镜开发，都离不开对特定颜色的处理。本文将带你全面掌握使用OpenCV进行颜色识别的关键技术，包含完整的代码实现和原理讲解。一、颜色空间基础1.1RGB颜色空间在图像处理中，最常见的就是RGB颜色空间。RGB颜色空间是我们接触最多的颜色空间，是一种用于表示和显示彩色图像的一种颜色模型。RGB代表红色
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人工智能我来了
人工智能AI音视频人工智能
一键字幕翻译配音！这个免费神器让外语视频秒变母语版，AI翻译官已就位字幕组连夜辞职！这年头谁还手动做字幕啊？最近挖到个叫pyVideoTrans的开源神器，直接把视频翻译玩成全自动流水线——语音识别、字幕翻译、AI配音、视频合成四步打包完成，连手都不用动一下！外语生肉党狂喜！管你是追剧还是学网课，把视频往里一丢，喝着奶茶的功夫就能收获带双语字幕+地道配音的熟肉成品。关键是免费！开源！离线也能用！程
- Delta视觉定位系统
东城十三
vuca数码相机计算机视觉目标跟踪算法人工智能机器学习
Delta视觉定位系统软件应用背景Delta机器人以并联构型实现“轻量、高速、高精度”三位一体，成为高速分拣、精密装配、食品包装等领域的佼佼者。然而，其卓越的物理性能要转化为实际作业中的高精度定位取放能力，视觉定位系统是不可或缺的“眼睛”和“导航员”。尤其在面对高速运动目标或随机摆放（无序）物体的复杂场景时，视觉系统是实现高效、精准作业的核心技术保障。通过机器视觉实时识别目标物体的位置与姿态，引导
- 办公IT问题管理平台（含移动端和PC端的问题提报与工单跟踪）避坑
Alex艾力的IT数字空间
微服务vscode安全tomcatspringboot功能测试ux
一、核心功能模块设计1.问题提报模块多渠道接入支持Web端、移动端（APP/小程序）、邮件、电话、企业微信/钉钉集成等多种提交方式，用户可快速描述问题并上传截图或附件。智能表单：根据用户角色（如员工、部门管理员）动态展示字段（如部门、设备类型、影响范围）。自动分类与优先级：通过关键词识别（如“网络中断”“系统崩溃”）自动分配问题分类，结合预设规则（如影响用户数）设定优先级。用户界面优化移动端：简化
- LSNet: 基于侧向抑制的神经网络
碳酸的唐
模型养成与叙述有意思的py库神经网络人工智能深度学习
引言在计算机视觉领域，我们一直在寻找灵感来源以提高图像处理和识别的效果。而人类视觉系统作为经过数百万年进化的精密系统，无疑是最好的参考对象之一。今天，我要向大家介绍一个名为LSNet（LateralSuppressionNetwork，侧向抑制网络）的技术，它模拟了人类视觉系统中的侧向抑制机制，为计算机视觉任务带来了新的可能性。什么是侧向抑制？侧向抑制（LateralSuppression），也被
- 基于PaddleOCR的表格识别系统开发
pk_xz123456
仿真模型深度学习算法深度学习开发语言分类安全cnn
基于PaddleOCR的表格识别系统开发1.项目概述本项目旨在使用PaddleOCR框架开发一个高性能的表格识别系统，能够准确识别约30种不同类型的表格结构。系统将处理2500张合成表格图像作为训练数据，并在合成测试集上进行评估。系统核心功能包括表格检测、表格结构识别和表格内容识别三部分。1.1项目背景表格是信息传递的重要载体，广泛存在于各类文档中。传统表格识别方法需要复杂的规则和模板，而基于深度
- 基于YOLOv5的监控摄像头遮挡检测系统：从数据集到UI界面的完整实现
芯作者
D2:YOLOYOLO神经网络
实时守护监控设备安全，智能识别遮挡攻击的AI解决方案一、问题背景与系统价值在安防监控领域，摄像头遮挡是常见的恶意攻击手段——统计显示35%的安防失效源于摄像头被遮挡。传统方案依赖人工巡查，效率低下且响应延迟。本文将带你构建完整的AI遮挡检测系统，核心创新点：双模检测机制：YOLOv5目标检测+背景建模异常分析轻量化部署：模型量化压缩至1.8MB动态学习：运行时自动更新异常样本库二、系统架构设计[视
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装，另外一种就是通过yum 安装，此中安装方式，需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1，安装 apr 下载地址：htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1）fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展，以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2） wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起，更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小，需要设计几套css样式，用js脚本判断窗口大小，选择加载。结构臃肿，加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习，有所心得，故分享于此，加强交流，共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说，学过一两门编程语言的就知道，需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来，比如声明一个字符串类型的数组：String str[]=new String[10]; 但是问题就来了，每次都是大小确定的数组，我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢？ 动态数组就这样应运而生，龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组，并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号：大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包，主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音，功能强悍，下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具，效果不理想，现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美，
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念，这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图（Model, View and Diagram）
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID：ProcessDefinitionId，当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID：ProcessInstanceId，当开始一个具体的流程时就会产生，也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId，每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和（ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的，react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select，比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省，点击省加载市，点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景，如果我们使用jquery来实现，要考虑很多的问题，数据部分，以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区，这时候我切换省，要把市重新初始化数据，然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用： vName(params);
函数定义时自发调用：(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中，使用了Some操作：if (self.partitioner == Some(partitioner))，那么Some(partitioner)表示什么含义？首先partitioner是方法combineByKey传入的变量，
Some的文档说明：
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类，就是提供了一个快捷方便的手段，令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用，当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解，但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成，而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热，苹果的东西不值得买，win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序！貌似显卡跑游戏发热一样，按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机，发热量很小，运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示（GoF）
* 个人理解：
* 构建一个复杂的对象，对于创建者（Builder）来说，一是要有数据来源(rawData)，二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上，这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包，解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲，在工作中常常遇到一些实际问题，而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题，那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具，而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法，仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来，并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据，使用标量变量
单行多列数据，使用记录
单列多行数据，使用集合（。。。）
*集合：类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表（pl/sql table）、嵌套表（Nested Table）、变长数组（VARRAY）等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz（截止2015-7-13），从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby，通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中，有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组，如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体： struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest，即使加了-f也是不能强行覆盖的，这时怎么回事的呢？一两个文件还好说，就输几个yes吧，但是要是n多文件怎么办，那还不输死人呢？下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令，看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存，分布式缓存中的佼佼者当属memcached，它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中，而获取的时候也到相同的服务器中获取，由于不需要做集群同步，也就省去了集群间同步的开销和延迟，所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用，具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端，我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的：
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下：p满足
(1),对任意的x1，x2，y，如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x，y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题：
给定满足1的数组p和一个整数k，求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析：
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数，知道有两种方法可以使用，但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚，看到一篇文章是关于的，觉得写的还挺不错的，原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式：
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下：
1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
