- 深度学习特征提取魔改版太强了!发文香饽饽!
深度之眼
深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点,特征提取可以占一席,毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起,用深度学习做特征提取逐渐成了主流,比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN,都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取,研究者们开始致力于改进深度
- 33从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --图像金字塔
Jachin111
图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图,最左边的图片是原始图片,然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值,这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸,不会有比这更小尺寸的图片了,像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔,每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标(物体、动物等)。im
- 34从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --方向梯度直方图
Jachin111
什么是方向梯度直方图在前面的实验1、实验2中,我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤,第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。第二步是将选择出来的区域转化为人工设计的特征,可称为特征提取。第三步是将这些特征输入分类器进行分类。方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradients)以下简称HOG,就是一种人工设计的特征,用来简化图像表述的特征描述符。下图中左边的
- 1.5C语言 双曲正弦函数(*) 优化麦克劳林公式
lanssssss
算法
一.传统算法#include#includeintjc(intx);intmain(){doublex,eps,y=0.0;scanf("%lf%lf",&x,&eps);intde=1,i=1;doubleitem=1.0;while(fabs(item)>=eps){item=pow(x,i)/jc(de);i+=2;y+=item;}printf("%.6f\n",y);}intjc(int
- 个人相关工作介绍
Ada's
计算机科学技术及软件工程应用系统科学神经科学认知科学
摘要部分此开源项目主要是我在自己工作和研究学习中针对以下问题总结笔记不足之处欢迎通过邮件QAS和OKR方式沟通互相学习。[1]低质量、多分辨率、多尺度遥感、医学、文字图像应用型研究[2]大数据、文本、语音、图像工程化应用型研究[3]传统算法+数据结构的基础研究[4]深度学习head、neck、loss、优化、并行方面应用研究[5]算法设计与芯片架构及操作系统可重组方案优化理论研究简介部分知名方向性
- 上位机图像处理和嵌入式模块(开篇)
嵌入式-老费
上位机图像处理和嵌入式模块图像处理人工智能
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。联系信箱:
[email protected]】图像处理是现实生活当中很实用的一门技术。工业上一般采用的是机器视觉,以传统算法和光源控制为主,部分采用了深度学习技术。而生活当中,则主要以二维码识别、人脸识别、车牌识别和ocr识别为主,这中间深度学习与AI扮演了很重要的角色。过去,市场上的商业收费软件,主要还是以传统设备厂商提供的上位机软件为主,那这一
- 50岁,人生重新出发
珠峰_在远方
昨天,一位老同学老朋友过生日。准确地计算,应该是满49岁,迈向50岁。明年此时就是50整了。按中国传统算法,现在应该算50岁了,应该过50岁的生日。50岁,年过半百,是人生的一个里程碑。古语说:五十知天命。50岁生日,我想很多人心里会有抵触。曾经,50岁在我们眼里是一个多么苍老的感觉,可是现在感觉人生还没有怎么过,一不留神,自己也到了这个年龄。过生日通常是一件欢乐的事情,家人或者同学朋友在一起,杯
- 1月下半笔记(个人向)
cqbzcsq
总结机器学习其他算法笔记PythonLinux生物信息Anaconda
最近才开始看d2l(这种东西早该在两年前看的,拖到现在了)为了做项目还得学一手OpenGL(被windows安装GLFW逼疯了)1.15打完ICPCECfinal回来,也许可以出一篇博客写下简单的题解。对蛋白质相似空间子结构搜索的算法有了一些思路,简单分为传统算法和目标检测算法1.16想到要对蛋白质可视化,然后去找可以用于三维绘图的库,找到了OpenGL,在wsl里面装了一个,发现挺方便,准备开始
- 32从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --目标检测简介及滑动窗口
Jachin111
目标检测简介目标检测是计算机视觉中一个重要的研究方向。人眼可以轻松、准确地识别出图片中的物体是什么、这个物体在图片中的哪个位置。例如,当我们看到下图左边的图片时,我们可以轻松的识别出图片中的动物是猫和狗,并且知道它们在图片中所处的位置。但是对于计算机来说,在以数字形式表示的图片中寻找目标物体,并判断这个物体是什么,这是一件困难的事情。目标检测的目的就是使计算机能够识别图片中的目标(物体、动物等)是
- 考试面试轻松应对:技术人的备考宝库 | 开源专题 No.58
开源服务指南
开源专题面试开源职场和发展
yangshun/tech-interview-handbookStars:97.9kLicense:MIT这个项目是一个技术面试手册,提供了免费和精选的技术面试准备材料。它包括最佳实践问题、编码面试的常见问题、如何准备编程面试以及算法小抄等内容。该项目的核心优势和主要功能有:提供针对忙碌工程师量身定制的高质量技术面试准备资料包含各种领域特定和非技术性问题,并不仅限于传统算法题目提供适用于软件工程
- 使用MistNet在COCO128数据集上协作训练Yolo-v5
星星失眠️
联邦学习YOLOpython人工智能
本案例介绍如何在MNIST手写数字分类场景中,使用名为MistNet的聚合算法训练联邦学习作业。数据分散在不同的地方(如边缘节点、摄像头等),由于数据隐私和带宽的原因,无法在服务器上聚合。因此,我们不能将所有数据都用于训练。在某些情况下,边缘节点的计算资源有限,甚至没有训练能力。边缘无法从训练过程中获取更新的权重。因此,传统算法(例如,联合平均算法)通常聚合由不同边缘客户端训练的更新权重,在这种情
- 单应性Homography估计:从传统算法到深度学习
baidu_huihui
单应性Homography估计机器人SLAM传统算法到深度学习
目录收起一图像变换与平面坐标系的关系二平面坐标系与齐次坐标系三单应性变换四关于OpenCV中的相关API五深度学习在单应性方向的进展单应性原理被广泛应用于图像配准,全景拼接,机器人定位SLAM,AR增强现实等领域。这篇文章从基础图像坐标知识系为起点,讲解图像变换与坐标系的关系,介绍单应性矩阵计算方法,并分析深度学习在单应性方向的进展。本文为入门级文章,希望能够帮助读者快速了解相关内容。单应性估计在
- GPU池化在AI OCR场景的应用
virtaitech
OrionX深度学习计算机视觉人工智能gpu
一、AIOCR的历史及概念OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)是指采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。2012年AlexNet在ImageNet竞赛夺冠以来,深度学习方法开始在图像视频领域大幅超越传统算法,基于CV(计算机视觉)和NLP(自然语言处理)卷
- 36从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --行人检测
Jachin111
行人检测基本流程在实验1到实验3中我们分别学习了滑动窗口、图像金字塔、方向梯度直方图。本节实验我们将结合这些方法来构建一个传统的行人检测算法。简单来说行人检测就是在提供的图像中,我们想要计算机分辨出哪些是人并且用矩形框标记出人出现在图片中的哪些位置。下图左上角图片中有一个人,如果我们想要用传统的目标检测方法检测到这个人的话,一般分为下面几个步骤。使用图像金字塔将图片按一定缩放比例生成不同尺寸图片(
- 社交网络分析4(下):社交网络链路预测分析、LightGBM框架、LLSLP方法(LightGBM 堆叠链路预测)、堆叠泛化 、社交网络链路预测分析的挑战
是Yu欸
#社交网络分析科研笔记与实践数据挖掘回归数据挖掘人工智能机器学习笔记算法网络安全
社交网络分析4写在最前面LightGBMLightGBM简介GBDT的核心概念和应用LightGBM的特点LightGBM与GBDT的比较LightGBM的原理与技术GBDT的传统算法LightGBM的创新算法GOSS(Gradient-basedOne-SideSampling)算法解析概念和工作原理算法的逻辑基础GOSS算法的创新与优势ExclusiveFeatureBundling(EFB)
- 深入探讨人工智能目标检测:算法、应用与未来趋势
鳗小鱼
资源分享(resource)人工智能人工智能目标检测算法神经网络深度学习知识图谱生成对抗网络
导言人工智能目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一,旨在使计算机系统能够自动识别并定位图像或视频中的特定目标。本文将深入研究人工智能目标检测的算法原理、广泛应用以及未来发展趋势。1.目标检测算法传统算法:基于手工设计特征和分类器的方法,如Haar级联、HOG+SVM等。深度学习算法:基于深度神经网络,如RCNN系列、YOLO系列、SSD等。2.应用领域及典型案例自动驾驶:目标检测在自动驾驶中起到关
- Python-编写点云处理软件(十五)交互式点云地面点提取
Auto工程师
Python编写点云处理软件python点云处理点云处理软件点云提取pyqt地面点提取vtk
目录0简述1CSF算法原理2具体步骤3点云处理软件实现4效果展示0简述本篇在点云处理软件中实现点云地面点提取功能,通过窗口输入提取参数完成选中的点云对象提取地面点的功能。对于点云地面点滤波,众多传统算法滤波效果容易受到地形特征的影响(通常在复杂场景及陡峭地形区域滤波效果较差)且常常需要用户对数据有较为丰富的先验知识来进行设置滤波器中的各种参数,“布料”滤波算法(CSF)很好的解决了这一问题。1CS
- 十年OpenCV开发以后发布的作品 - OpenCV实验大师
gloomyfish
opencv人工智能计算机视觉
OpenCV介绍OpenCV是知名的计算机视觉框架,支持数十个不同的视觉处理模块,提供了超过2000多个传统算法,其核心功能支持图像处理、图像分析、特征提取、对象检测、深度学习模型推理等。当前支持C++、Python、JS、C#等多种语言SDK,支持Win、Ubuntu等多种操作系统。OpenCV教学与开发痛点在生物医学、机器视觉等领域应用场景中,基于OpenCV完成项目面临着项目风险早期无法识别
- 传统算法:使用pygame实现Dijkstra 算法
源代码杀手
传统算法pygame算法python
代码需要考虑两个主要部分:Dijkstra算法和Pygame图形绘制。Dijkstra算法部分图的表示:使用字典nodes表示节点的位置,字典edges表示节点之间的边及其权重。Dijkstra算法实现:dijkstra函数使用Dijkstra算法来计算从指定起点到所有其他节点的最短路径。它维护一个优先队列,不断更新节点的最短距离,并在每次更新后通过draw_graph()函数绘制当前图形状态。P
- 40从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --深度学习在目标检测中的应用:R-CNN
Jachin111
R-CNN在传统的目标检测方法中,我们使用滑动窗口标记目标的位置、使用人工设计的特征和机器学习算法进行分类,此类方法虽然可以基本达到实时性的要求但是其缺点也比较明显。首先滑动窗口采用穷举的策略来找到目标,这种方法的缺陷是如果步长和窗口尺寸设置太小会导致时间复杂度过高,在检测过程中会出现过多的冗余窗口,如果窗口的尺寸和步长设置过大就会导致检测不到目标,同时人工设计的特征面对复杂的环境和遮挡不能表现较
- 左神算法课笔记异或运算
天穹南都
笔记c++
异或性质异或运算性质:1.N^0=N2.N^N=0满足交换律结合律3.a^b=b^a4.(a^b)^c=a^b^c简证:异或运算与运算顺序无关只要是偶数个1就为0奇数个1则为1。题目1.位运算来交换用位运算来交换效率比传统算法更高#includeintmain(){inta=16;intb=603;a=a^b;b=a^b;a=a^b;std::cout&arr){inteor=0;for(inti
- OCR原理解析
小小晓晓阳
图像识别ocr机器学习深度学习计算机视觉
目录1.概述2.应用场景3.发展历史4.基于传统算法的OCR技术原理4.1图像预处理4.1.1灰度化4.1.2二值化4.1.3去噪4.1.4倾斜检测与校正4.1.4.2轮廓矫正4.1.5透视矫正4.2版面分析4.2.1连通域检测文本4.2.2MSER检测文本4.3字符切割4.3.1连通域轮廓切割4.3.2垂直投影切割4.4字符识别4.4.1识别原理4.5版面恢复4.6后处理4.7传统OCR局限性5
- 基于A*的网格地图最短路径问题求解
嘿嘻哈呀
智能优化算法最短路问题路径规划Astar算法Python优先队列
基于A*的网格地图最短路径问题求解一、A*算法介绍、原理及步骤二、Dijkstra算法和A*的区别三、A*算法应用场景四、启发函数五、距离六、基于A*的网格地图最短路径问题求解实例分析完整代码七、A*算法的改进思路一、A*算法介绍、原理及步骤A*搜索算法(Astaralgorithm)是用于寻路和图遍历的最佳和流行的技术之一。A*搜索算法,不像其他传统算法,它有“大脑”,是一个真正的智能算法将它与
- 传统算法:使用Pygame实现SVM(支持向量机)算法
源代码杀手
传统算法算法
使用Pygame演示了支持向量机(SVM)在二维数据上的分类过程。以下是代码的主要步骤和原理解释:1、初始化和基本设置Pygame初始化:通过pygame.init()初始化Pygame。定义颜色和屏幕大小:定义了一些颜色常量(WHITE,BLACK,RED,BLUE)和屏幕的宽度和高度。创建Pygame窗口:使用pygame.display.set_mode创建窗口,设置窗口标题。2、生成随机数
- 传统算法:使用 Pygame 实现选择排序
源代码杀手
传统算法pygame算法python
使用Pygame模块实现了选择排序的动画演示。首先,它生成一个包含随机整数的数组,并通过Pygame在屏幕上绘制这个数组的条形图。接着,通过选择排序算法对数组进行排序,动画效果可视化每一步的排序过程。在排序的过程中,程序找到未排序部分的最小元素,并将其与未排序部分的第一个元素交换位置,同时在屏幕上的条形图也相应地进行交换,形成了选择排序的动画效果。整个排序过程通过适度的延迟,以每个步骤产生动画效果
- 传统算法:使用 Pygame 实现归并排序
源代码杀手
传统算法pygame算法python
使用Pygame模块实现了归并排序的动画演示。首先,它生成一个包含随机整数的数组,并通过Pygame在屏幕上绘制这个数组的条形图。接着,通过归并排序算法对数组进行排序,动画效果可视化每一步的排序过程。在排序的过程中,程序将数组递归地分成两半,分别进行排序,然后再将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。动画效果通过适度的延迟呈现,形成归并排序的动画效果。整个排序过程通过适度的延迟,以每个步骤产生动画
- 传统算法:使用 Pygame 实现广度优先搜索(BFS)
源代码杀手
传统算法pygame算法宽度优先
使用Pygame模块实现了广度优先搜索(BFS)的动画演示。首先,通过邻接矩阵表示了一个图的结构,其中每个节点表示一个字符,每个字符的邻居表示与之相邻的节点。然后,通过广度优先搜索算法按层级顺序访问节点,过程中通过动画效果可视化每一步的变化。每次访问一个节点,该节点变为绿色,与其相邻的边变为黑色,形成广度优先搜索的动画效果。算法使用队列来维护当前层级的节点,并逐步向下一层级扩展。这个演示通过适度的
- 传统算法: Pygame 实现深度优先搜索(DFS)
源代码杀手
传统算法pygame算法深度优先
使用Pygame模块实现了深度优先搜索(DFS)的动画演示。首先,它通过邻接矩阵表示了一个图的结构,其中每个节点表示一个字符,每个字符的邻居表示与之相邻的节点。然后,通过深度优先搜索算法递归地访问所有节点,过程中通过动画效果可视化每一步的变化。每次访问一个节点,该节点变为绿色,与其相邻的边变为黑色,形成深度优先搜索的动画效果。这个演示通过适度的延迟和颜色变化,直观展示了深度优先搜索在图上的遍历过程
- 传统算法:使用 Pygame 实现二分查找
源代码杀手
传统算法pygame算法python
使用Pygame模块实现了二分查找的动画演示。首先,它生成一个有序数组,并通过Pygame在屏幕上绘制这个数组的条形图。接着,通过二分查找算法对有序数组进行查找,动画效果可视化每一步的变化。在查找的过程中,程序通过比较目标值和数组中间元素,逐步缩小搜索范围,高亮显示当前搜索范围的起始和结束位置。如果找到目标值,将相应的元素高亮显示,并在屏幕上显示“TargetFound!”的文本。如果遍历完整个搜
- 传统算法:使用 Pygame 实现K-Means 聚类算法
源代码杀手
传统算法pygame算法kmeans
使用Pygame模块演示了K-Means聚类算法的基本原理。让我逐步解释它的实现:初始化和基本设置Pygame初始化:通过pygame.init()初始化Pygame。定义颜色和屏幕大小:定义了一些颜色常量(WHITE,BLACK,RED,GREEN,BLUE)和屏幕的宽度和高度。创建Pygame窗口:使用pygame.display.set_mode创建窗口,设置窗口标题。生成随机数据点和初始聚
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
dcj3sjt126com
http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR