- FAISS 简介及其与 GPT 的对接(RAG)
言之。
AIfaissgpteasyui
什么是FAISS?FAISS(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAI团队开发的一个高效的相似性搜索和密集向量聚类的库。它主要用于:大规模向量相似性搜索高维向量最近邻检索向量聚类https://github.com/facebookresearch/faissFAISS特别适合处理高维向量数据,能够快速找到与查询向量最相似的向量,广泛应用于推荐系统、图像检索、自
- 图像检索评价指标:mAP@k、mAP的计算
/home/liupc
11Python/DL/ML
mAP,meanAveragePrecision,平均检索精度.是图像检索领域最最常用的评价指标。一、mAP@k、mAP1.1mAP@k很多地方喜欢用这张图来解释,确实画的很好了,不过略有瑕疵,我稍微修改了一下。这张图是求mAP@10的结果。原图主要存在的问题就是,在前10张图片中,把所有的相似的结果都返回了。这样会给读者造成这样的困扰:没检索出来的但是又相似的图片怎么办??改了之后,就清晰多了。
- Milvus 向量数据库详解与实践指南
JJJ@666
基础知识(人工智能AI)milvus向量数据库图像检索推荐系统
一、Milvus核心介绍1.什么是Milvus?Milvus是一款开源、高性能、可扩展的向量数据库,专门为海量向量数据的存储、索引和检索而设计。它支持近似最近邻搜索(ANN),适用于图像检索、自然语言处理(NLP)、推荐系统、语义搜索、智能问答、多模态数据处理等AI应用场景。它能够高效处理:嵌入向量(Embeddings)特征向量(FeatureVectors)任何高维数值向量2.核心特性特性说明
- 项目:基于深度学习的图像检索系统开发(2)
爱吃橘的橘猫
深度学习人工智能python个人开发mysql前端项目复盘
目录一.项目背景:二.项目内容:2.1项目步骤2.1.1数据准备2.1.2数据库设计2.1.3特征提取与存储2.1.4图像检索实现2.2遇到的问题及解决2.2.1问题1:特征向量维度不匹配2.2.2问题2:检索速度慢2.3项目成果三.项目心得:3.1技术收获四.项目代码实现:一.项目背景:在数字化浪潮席卷全球的当下,互联网数据量呈爆炸式增长,其承载的数据也正以指数级速度增长,其中视觉信息(图像、视
- 【FlashRAG】本地部署与demo运行(二)
NaturalHarmonia
pythonflashragrag
前文【FlashRAG】本地部署与demo运行(一)下载必要的模型文件完成了项目拉取和依赖下载后,我们需要进一步下载模型文件Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是由FacebookAI团队开发的高效相似性搜索和密集向量聚类库。它专门优化了大规模向量数据库的搜索和聚类任务,适用于机器学习中的嵌入向量检索场景,如推荐系统、图像检索、自然语言处理等。这里CPU/GPU版本可
- sklearn主成分分析pca用python实现(多媒体实验二)
长门yuki
本科机器学习
算术编码(多媒体实验一)sklearn主成分分析pca用python实现(多媒体实验二)BOW图像检索corel数据集(多媒体实验三)手写数字识别(多媒体实验五)原理建议看这篇博客:PCA的数学原理。写的非常清楚,弄明白实例就差不多懂了。但是弄明白不会写代码,那可以看看这个视频:Python实战PCA/主成分分析(文刀出品)。过程很简单,总结如下:矩阵X的维度是(m,n)。表示m组数据,n维向量。
- OpenCV 图形API(64)图像结构分析和形状描述符------在图像中查找轮廓函数findContours()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述在二值图像中查找轮廓。该函数使用[253]中的算法从二值图像检索轮廓。轮廓是形状分析以及对象检测和识别的有用工具。请参阅OpenCV示例目录中的squares.cpp。注意:函数文本ID为“org.opencv.imgproc.shape.findContours
- 第十二届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题:大规模指纹图像检索的模型与实现
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模
目录摘要第1章问题重述1.1问题背景1.2问题描述1.3总体思路分析第2章符号说明与基本假设2.1符号说明2.2基本假设第3章问题1的建模与求解3.1指纹图像的细节点特征3.2指纹快速检索实现方法3.3避免筛除掉“同一”指纹的机制3.4指纹快速检索实现模型及方法3.4.1模型准备3.4.2检索方法3.5时间复杂度与空间复杂度分析第4章问题2的建模与求解4.1数据预处理本文篇幅较长,分为上下两篇,下
- 图像检索Matlab程序
985计算机硕士
图形处理matlab开发语言
图像检索Matlab程序读取待检索图片,在图片库里进行检索,可以计算相似度,使用Hu不变矩算法,实现图像检索技术。文章目录1.程序流程2.核心代码3.功能说明4.注意事项5.运行程序以下是一个基于MATLAB的图像检索程序示例,使用Hu不变矩算法计算图像相似度。该程序可以读取待检索图片,并在图片库中进行检索,返回相似度最高的图片。1.程序流程读取待检索图片:用户选择一张待检索的图片。加载图片库:从
- Python 向量检索库Faiss使用
懒大王爱吃狼
pythonpython开发语言自动化Python基础python教程
Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是一个由FacebookAIResearch开发的库,它专门用于高效地搜索和聚类大量向量。Faiss能够在几毫秒内搜索数亿个向量,这使得它非常适合于实现近似最近邻(ANN)搜索,这在许多应用中都非常有用,比如图像检索、推荐系统和自然语言处理。以下是如何使用Faiss的基本步骤和示例:1.安装Faiss首先,你需要安装Faiss。你可
- RAG 在多模态数据处理中的应用探索:结合图像与文本生成
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AIGC
目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展,数据呈现出多模态的特性,即包含文本、图像、音频、视频等多种形式。在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV
- Triplet Loss原理及 Python实现
AIGC_ZY
DiffusionModelspython深度学习机器学习
Tripletloss最初是谷歌在FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的,可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入(featureembedding)的损失函数,广泛应用于人脸识别、图像检索等需要度量相似性的任务。其核心思想是通过学习将同类样本的嵌入距离拉近,不同类样本的
- 介绍常见的图片分类模型与算法
萧鼎
python基础到进阶教程算法分类数据挖掘
介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中,图片分类任务是一个广泛的应用场景。随着深度学习技术的飞速发展,很多强大的图像分类算法和模型已经被提出,广泛应用于从医疗影像到自动驾驶、从人脸识别到图像检索等多个领域。本文将重点介绍多种用于图像分类的经典算法与模型,帮助你了解在图像分类任务中常用的技术。1.传统机器学习模型在深度学习崭露头角之前,传统的机器学习模型是图像分类的主流方法。这些模
- 法律案例图像检索的前沿探索:基于AI的多模态搜索引擎设计【附保姆级代码】
一键难忘
精通AI实战千例专栏合集人工智能搜索引擎法律案例图像检索
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中文章目录法律案例图像检索的前沿探索:基于AI的多模态搜索引擎设
- 如何利用USearch实现快速向量搜索:更轻量、更高效的替代方案
sdfugyd
python
引言向量搜索在现代机器学习和信息检索中扮演着重要角色。无论是图像检索、文本相似度计算还是推荐系统,向量搜索都是核心技术之一。本文将介绍一个轻量级、高效的向量搜索引擎——USearch。这种引擎与FAISS在功能上相似,但在设计上更为精简,具备更高的兼容性。接下来,我们将详细讲解如何安装和使用USearch,并提供实用的代码示例。主要内容1.USearch与FAISS的对比USearch的基础功能与
- USearch: 高效紧凑的单文件向量搜索引擎
eahba
搜索引擎python
技术背景介绍近年来,向量搜索技术被广泛应用于诸如推荐系统、图像检索和自然语言处理等领域。FAISS是一个广泛使用的向量搜索库,但我们今天要介绍的是USearch,它是一个更小、更快的单文件向量搜索引擎。虽然USearch和FAISS都采用了HNSW(HierarchicalNavigableSmallWorld)算法,其设计原则和用户体验却有所不同。核心原理解析HNSW算法利用了小世界网络的特性,
- 【开源向量数据库】Milvus简介
IT古董
开源数据库milvus
Milvus是一个开源、高性能、可扩展的向量数据库,专门用于存储和检索高维向量数据。它支持近似最近邻搜索(ANN),适用于图像检索、自然语言处理(NLP)、推荐系统、异常检测等AI应用场景。官网:https://milvus.io/1.Milvus的特点(1)高性能支持数十亿级向量数据,查询速度快。使用近似最近邻(ANN)索引算法,如HNSW、IVF-FLAT、IVF-PQ、SCANN等。(2)分
- 毕设开源 深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)
knooor
毕业设计毕设大数据
文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果:毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎项目分享:见文末!1前言图像检索:是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片,就是以图找图。网络时代,随着各种社交网络的兴起,网络中图片,视频数据每
- 图像检索简介
handsomestWei
AI图像处理人工智能
图像检索主要分为两类,一类是基于文本的图像检索(TextBasedImageRetrieval),另一类是基于内容的图像检索(ContentBasedImageRetrieval)基于文本通过对图像进行文本描述(对内容分析进行自动标注和人工标注),提炼关键词等标签信息。后续在进行检索时,可以通过检索关键词的方式查找对应的图片。基于内容以图搜图。涉及图像特征提取、相似度计算、特征数据库存储和搜索。图
- 向量数据库Faiss(Facebook AI Similarity Search)
shiming8879
数据库faiss人工智能
向量数据库Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAIResearch开发的一款高效且可扩展的相似性搜索和聚类库,专门用于处理大规模向量数据的搜索和检索任务。Faiss以其出色的性能和灵活性,在图像检索、文本搜索、推荐系统等多个领域得到了广泛应用。以下将详细介绍Faiss的搭建与使用过程,包括安装、基本使用、索引类型选择、性能优化及应用场景等方面。一、F
- 基于Hadoop的海量图像检索
usp1994
hadoopeclipse大数据
基于Hadoop的海量图像检索“MassiveImageRetrievalBasedonHadoop:AStudyinSoftwareEngineering”完整下载链接:基于Hadoop的海量图像检索文章目录基于Hadoop的海量图像检索摘要第一章引言1.1研究背景1.2研究意义1.3国内外研究现状1.4研究内容与方法1.5论文结构第二章相关技术介绍2.1Hadoop框架2.2分布式存储与计算2
- 向量数据库 Milvus:智能检索新时代
三余知行
「数智通识」「机器学习」数据库milvus智能检索高维数据检索AIGC维护
文章目录Milvus核心技术Milvus基本特点索引策略相似度计算图像检索演示Milvus基础维护环境搭建建立向量索引数据导入数据更新数据删除用户权限管理Milvus评估与调优性能评估调优技巧Milvus数据安全安全策略数据备份与恢复Milvus扩展性案例演示电影推荐在线广告投放结语随着人工智能和大数据技术的不断进步,向量数据库的应用场景愈发广泛。Milvus作为一款优秀的开源向量数据库,凭借其强
- 哈工大SCIR | 场景图生成简述
zenRRan
人工智能计算机视觉知识图谱
原创作者:梁家锋郑子豪王禹鑫孙一恒刘铭出处:哈工大SCIR进NLP群—>加入NLP交流群1引言场景图是一种结构表示,它将图片中的对象表示为节点,并将它们的关系表示为边。最近,场景图已成功应用于不同的视觉任务,例如图像检索[3]、目标检测、语义分割、图像合成[4]和高级视觉-语言任务(如图像字幕[1]或视觉问答[2]等)。它是一种具有丰富信息量的整体场景理解方法,可以连接视觉和自然语言领域之间巨大差
- CVPR 2023: CLIP for All Things Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval, Fine-Grained or Not
结构化文摘
sketchmacosui
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.任务类型:图像检索:最常见任务,目标是检索与给定草图相似的图像。例如:[1,2,3,4,5,6,7,8,9,14,16,30,35,42,43,44,53,58,59,61,62,64,65,67,68,72,73]图像生成:相反,根据草图生成图像。例如:[11,33]目标检测:基于草图识别图像中的特定目标。例如:[13]2.输入模式:仅草图:
- 【机器视觉实验】机器视觉实验四——基于knn的场景图像检索、基于SVM的人脸图像识别
沐风—云端行者
深度学习实验支持向量机人工智能算法机器视觉计算机视觉机器学习图像识别
一、实验内容实验内容包含要进行什么实验,实验的目的是什么,实验用到的算法及其原理的简单介绍。(1)编程实现基于knn的场景图像检索a)至少实现三种特征组合进行检索;b)使用recall与precision分析不同特征组合对检索精度的影响。(2)实现基于SVM的人脸图像识别a)准备一张含有有自己照片的图片,并拍摄自己的人脸图片集;b)训练SVM人脸分类器c)实现基于滑动窗口的人脸检测算法;d)识别出
- 计算机设计大赛 图像检索算法
iuerfee
python
文章目录1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例5最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是图像检索算法该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate图像检索:是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片,就是以图找图。网络时代,随着各种社
- 2024年,AIGC赛道专利文献和软著大全
AI周红伟
AIGC人工智能机器学习chatgpt
一、周红伟-深度学习国际发明专利深度学习国际发明专利基于深度学习的图像检索方法及装置,专利公开公告号:CN107368614A。专利类型:发明公布。发明人:周红伟;李凯;任伟;李庆;郭奇杰;周杨;刘川郁二、机器学习算法发表文献Simulationmodelanddropletejectionperformanceofathermal-bubblemicroejector,HongweiZhou,A
- 探索图像检索:从理论到实战的应用
TechLead KrisChang
机器学习深度学习人工智能
目录一、引言二、图像检索技术概述图像检索的基本概念图像检索与文本检索的区别特征提取技术相似度计算索引技术三、图像检索技术代码示例图像特征提取示例相似度计算索引技术四、图像搜索流程架构数据采集与预处理特征提取相似度计算与排名结果呈现与优化五、实际应用图像检索在电子商务领域的应用图像检索在社交媒体中的应用图像检索在云存储服务中的应用本文深入探讨了图像检索技术及其在主流APP中的应用,涵盖了特征提取、相
- 【GitHub项目推荐--全球首个开源图像识别系统】【转载】
旅之灵夫
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你知道人脸识别、商品识别、车辆识别,以图搜图乃至自动驾驶,背后的技术是什么嘛?并不是图像分类、目标检测这些东西,而是综合使用目标检测、图像分类、度量学习、图像检索的【通用图像识别系统】…度量学习是啥?图像检索是啥?通用图像识别系统又是啥?好奇之余,老逛突然发现了一个通用图像识别系统快速搭建神器!GitHub地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas那
- 基于内容的图像web检索系统
乐心唯帅
计算机视觉深度学习
题目:基于内容的图像在线检索系统简介:基于内容的图像在线检索系统(ContentBasedOnlineImageRetrieval,以下简称CBOIR),是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。典型的CBOIR系统,允许用户在线输入一张图像,在远程图像数据库中查找具有相同或相似内容的其它图片。要求:本实训完成的系统要求实现基于视觉特征的在线图像检索。该项目的实训内容主要包括:1.搭
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p