- 国自然青年项目|基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究|基金申请·25-01-20
罗小罗同学
基金申请医学人工智能人工智能国自然
小罗碎碎念今天和大家分享一份国自然青年项目,项目执行期为2021-2023年,直接费用为24万。项目聚焦乳腺癌分子分型预测,综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。通过提出一系列创新算法,如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等,实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测,并开发
- 深度学习乐园智能零售柜商品识别
Java先进事迹
深度学习零售人工智能
1.项目简介本项目专注于智能零售柜商品识别,是为第六届信也科技杯图像算法大赛设计的方案。其核心目标是利用深度学习技术,实现对顾客选购商品的精准识别和自动化结算。当商品被放置在指定区域时,系统应自动检测并识别每件商品,生成购物清单并计算总价格,提升零售柜的自动化与便利性。此类智能系统在不需要售货员的情况下即可进行商品识别和结算,相较于传统的硬件分隔、重量判断、顾客行为监测、或射频识别技术,这种方法不
- OpenBayes 一周速览丨ShowUI专注GUI自动化,可解析屏幕截图和用户指令;U-MATH数据集上线
公共资源速递5个数据集:U-MATH数学推理数据集AlMedicalChatbot医学对话数据集Tecnalia电子设备废物高光谱数据集WaterlooExploration大规模图像质量评估数据库WasteClassification可回收物及生活垃圾分类数据集3个教程:一键部署QwQ-32B-PreviewHunyuanVideo腾讯混元文生视频DemoShowUl:专注GUI自动化的视觉-语
- 传感器融合(UWB+IMU+超声波),使用卡尔曼滤波器和3种不同的多点定位算法(最小二乘、递归最小二乘和梯度下降)研究(Matlab代码实现)
科研_研学社
算法matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、传感器介绍(一)UWB(超宽带)(二)IMU(惯性测量单元)(三)超声波传感器三、定位算法(一)卡尔曼滤波器(二)多点定位算法1.最小二乘法2.递归最小二乘法3.梯度下降法四、系统架构五、实验设计六、结果与讨论七、结论2运行结果3参考文献
- OpenBayes 一周速览|一键部署Qwen2.5-Coder,0编程经验实现代码生成自由!
公共资源速递5个数据集:Coil-100图像数据集Muharaf手写阿拉伯文数据集CollectiveActivity集体活动视频数据集MultimodalSpectroscopic化学多模光谱数据集CDFSOD-benchmark跨域小样本对象检测基准数据集3个教程:一键部署Qwen2.5-CoderInkSight将手写文字数字化DemoGLM-4-Voice端到端中英语音对话模型访问官网立即
- 论文阅读:Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing
SetMaker
论文阅读
项目地址:https://gitcode.com/google/hdrnethdrnet作为超分领域的经典文章,由google提出主要用来用轻量化的方法来实现高分辨率的图像生成,hdrnet结合cnn可以让更高分辨率的图像部署在板端。如图所示,原始图像比如4k图像,首先分为两个主要模块:grid和guide。grid就是对应图上面的那一条特征提取网络,具体来说,原始图像经过下采样之后,默认256分
- ChatGPT 绘图的工作原理
ChatGPT的绘图功能结合了自然语言处理(NLP)和图像生成的技术,这种综合能力依赖于预训练模型(如GPT-4)和图像生成模型(如DALL-E)之间的紧密协作。ChatGPT本质上是一个大规模的语言模型,但通过与图像生成模型集成,它得以执行基于描述生成图像的任务。接下来,我们将从模型架构、训练方法、推理机制和一些技术挑战等方面,详细讨论ChatGPT进行绘图的工作原理。
- 2017-SIGGRAPH-Google,MIT-(HDRNet)Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancements
WX Chen
HDR技术深度学习神经网络机器学习
双边网格本质上是一个可以保存边缘信息的3维的数据结构。对于一张2维图片,在2维空间中增加了一维代表像素的强度slice操作(上采样)BilateralGuidedUpsampling这篇文章用双边网格实现图像的操作算子的加速。算法的核心思想是将一幅高分辨率的图像通过下采样转换成一个双边网格,在双边网格中每个格子就是一个图像的仿射变换算子,它的原理是在空间与值域相近的区域内,相似输入图像的亮度经算子
- 在PyTorch框架上训练ImageNet时,Dataloader加载速度慢怎么解决?
cda2024
pytorch人工智能python
在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- 【事件触发扩散卡尔曼滤波器】基于UWB实测数据的基于事件触发的扩散卡尔曼滤波器的定位【DEKF、EKF】(Matlab代码实现)
wlz249
matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章下载⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌
- 人体关键点实操网站
3TV
人体关键点检测
1、Face++:https://www.faceplusplus.com.cn/skeleton-detection/2、百度AI开放平台:https://ai.baidu.com/tech/body/pose?track=cp:ainsem|pf:pc|pp:chanpin-rentifenxi|pu:rentifenxi-guanjiandianshibie|ci:|kw:100065423
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
陈辰学长
kmeans聚类机器学习
K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- ACNet:深度学习中的自适应卷积网络新星
郎轶诺
ACNet:深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术。然而,传统的固定大小的卷积核无法灵活适应不同区域的信息密度。针对这一问题,ACNet(AdaptiveConvolutionNetwork)项目应运而生,它引入了一种新型的自适应卷积层,旨在
- PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询
花千树-010
RAG数据库postgresqlAI编程
在现代的机器学习和人工智能应用中,向量相似度检索是一个非常重要的技术,尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件,用于存储和检索向量数据,并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先,确保你已经安装了PostgreSQL。可以
- AI代码生成工具的未来:杨立昆的洞见与AI革命
前端
近年来,人工智能(AI)领域取得了令人瞩目的进展,特别是以大型语言模型为代表的AI技术,在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。然而,深度学习先驱杨立昆(YannLeCun)却对现有的AI系统提出了尖锐的批评,他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”,缺乏对真实世界的理解和常识。这引发了人们对AI未来发展方向的思考,也为我们探讨AI代码生成工具,以及AI技术对人类社会的影响提供了新的视角。
- AI赋能:2024年,如何用AI提升效率,我的15个实用技巧及2025年展望
前端
2024年,人工智能技术突飞猛进,深刻地改变了我们的工作方式。作为一名科技领域的作者,我亲身体验了AI带来的效率提升。过去一年,我探索了各种AI工具,并将其应用于我的日常工作中,显著缩短了工作流程,节省了大量时间。本文将分享我在2024年使用AI提升生产力的15个实用技巧,并展望2025年AI可能带来的更多可能性。AI赋能下的高效创作:从代码到图像,全方位提升首先,AI极大地辅助了我的编程工作。对
- HTML<img>标签
新生派
html前端
例子如何插入图片:下面有更多“自己尝试”的示例。定义和用法该标签用于在HTML页面中嵌入图像。从技术上讲,图像并非插入网页;图像链接到网页。标签为引用的图像创建了一个保存空间。该标签具有两个必需属性:src——指定图像的路径alt-如果图像由于某种原因无法显示,则指定图像的替代文本注意:另外,请务必指定图像的宽度和高度。如果未指定宽度和高度,则图像加载时页面可能会闪烁。提示:要将图像链接到另一个文
- 【ORB-SLAM2:三、 地图初始化】
KeyPan
ORB-SLAM2数码相机计算机视觉人工智能机器学习深度学习算法
地图初始化是视觉SLAM系统的关键步骤之一,它是整个系统运行的起点。初始化的主要任务是从输入图像数据中构建一个初始地图,为后续的相机位姿估计和场景重建提供基础。无论是单目、双目还是RGB-D相机,地图初始化的结果直接决定了系统的鲁棒性和精度。3.1为什么需要地图初始化3.1.1地图初始化的重要性定义初始参考坐标系地图初始化为SLAM系统提供了一个全局参考坐标系,使后续的位姿估计和地图扩展能够在一致
- Flex.1-Alpha - 可进行适当微调的新修改通量模型。
吴脑的键客
AI作画人工智能AIGC
“Flex.1以FLUX.1-schnell-training-adapter开始,目的是在FLUX.1-schnell上训练LoRA。最初的目标是训练一个可以在训练过程中激活的LoRA,以便对步长压缩模型进行微调。我将这个适配器并入了FLUX.1-schnell,并继续在FLUX.1-schnell模型生成的图像上训练它,以进一步分解压缩,同时不注入任何新数据,目的是制作一个独立的基础模型。这就
- 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
- 使用QT+OpenCV+C++完成一个简单的图像处理工具
17´
机器视觉Qtc++qtopencvc++图像处理
目录前言初始化UI界面qss样式表优化界面QImage和Mat的类型转换按钮功能实现读取图像处理图像保存图像最终效果前言本项目在QtCreator中编写,使用qmake来配置OpenCV库,具体配置方法请看这篇文章从0到机器视觉工程师(六):配置OpenCV和Qt环境-CSDN博客,UI界面使用代码的形式书写。接下来,让我们一起来完成这个项目吧。初始化UI界面代码boolMainWindow::I
- 【论文投稿】探秘计算机视觉算法:开启智能视觉新时代
小周不想卷
艾思科蓝学术会议投稿计算机视觉
目录引言一、计算机视觉算法基石:图像基础与预处理二、特征提取:视觉信息的精华萃取三、目标检测:从图像中精准定位目标四、图像分类:识别图像所属类别五、语义分割:理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中,计算机视觉宛如一颗璀璨的明珠,正深刻地改变着我们与世界的交互方式。从安防监控中的精准识别,到自动驾驶汽车的智能导航;从医疗影像的辅助诊断,到工业生产中的缺陷检测,计算
- 基于区块链技术的超级账本(Hyperledger) - 从理论到实战
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
- 使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天
AI程序猿人
llamatransformerpytorch深度学习大模型应用人工智能大模型
介绍将视觉能力与大型语言模型(LLMs)结合的多模态LLM(MLLM)正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入,展示了在图像理解和推理方面的出色能力。虽然这些模型以前只能通过API访问,但最近的开源选项现在允许本地执行,使其在生产环境中更具吸引力。在此教程中,我们将学习如何使用开源的Llama3.2-Vision模型与图像进行聊天,你会对其OCR、图像理解和推理
- MATLAB 路径管理
鱼弦
人工智能时代matlab算法数据库
MATLAB路径管理MATLAB路径管理是MATLAB中非常重要的功能,它决定了MATLAB如何查找和加载函数、脚本、数据文件等资源。合理的路径管理可以提高代码的可维护性和执行效率。1.介绍MATLAB路径管理主要包括以下内容:路径:MATLAB查找文件的目录列表。当前文件夹:MATLAB当前工作目录。路径操作:添加、删除、保存和加载路径。路径函数:addpath,rmpath,genpath,s
- AI大模型如何赋能电商行业,引领变革
虞书欣的C
人工智能开发语言
•个性化推荐:利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好,生成个性化的产品推荐列表,提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验:•智能搜索引擎:运用自然语言处理技术,优化搜索引擎,让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服:通过聊天机器人和语音助手,提供24/7的客户支持,快速解答用户咨询。•图像识别:利用计算机视觉技术,用户可以通过拍照识别商品,快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
- 【HarmonyOS NEXT应用开发】案例36:基于Camera Kit,获取相机流数据传递给native,进行压缩编码
青少年编程作品集
数码相机harmonyos华为华为云华为od缓存
示例场景:ATS侧启动相机,使用摄像头采集视频流数据,获取相机视频流数据传递到native侧,通过buffer模式将视频编码成MP4文件保存到沙箱路径。方案描述:具体实现步骤可分为:Step1:申请权限,启动相机。Step2:启动录制,获取视频流数据,获取一帧图像转成JPG格式保存到沙箱路径。Step3:视频流数据传递到native侧,进行压缩编码,生成文件保存。步骤一:申请权限,启动相机。需要相
- 【视觉SLAM:六、视觉里程计Ⅰ:特征点法】
KeyPan
视觉SLAM计算机视觉人工智能机器学习数码相机算法深度学习
视觉里程计(VisualOdometry,VO)是通过处理图像序列,估计摄像头在时间上的相对位姿变化的技术。它是视觉SLAM的重要组成部分之一,主要通过提取图像中的信息(如特征点或直接像素强度)来实现相机运动估计。以下从特征点法、2D-2D对极几何、三角测量、3D-2D的PnP方法、3D-3D的ICP方法介绍视觉里程计的核心内容。特征点法特征点法是视觉里程计的经典方法,通过提取图像中的显著特征点,
- 无需插件,OmniGen 凭文本指令读懂图像,多样生成随心掌控
算家云
模型构建python开发语言AI模型图像生成文字转图像人工智能OmniGen
一、介绍OmniGen是一个统一的图像生成模型,可用于执行各种任务,包括但不限于文本到图像生成、主题驱动生成、身份保留生成、图像编辑和图像条件生成。OmniGen不需要额外的插件或操作,它可以根据文本提示自动识别输入图像中的特征(例如,所需的对象、人体姿势、深度映射)可以通过OmniGen灵活地控制图像生成:引用表达式生成:你可以输入多个图像,并使用简单的通用语言来引用这些图像中的对象。OmniG
- 网口工业相机丢包根因及排查方法
爱兔子的萝卜
海康工业相机相机数码相机
网口工业相机丢包根因及排查方法文章目录网口工业相机常由于网络波动影响导致图像出现横黑线、全黑情况,这种情况常被称为丢包,以下向大家介绍什么是“包”,“包”怎么丢的,如何判断丢包等。一、网口相机数据包协议介绍——丢包的根因UDP(UserDatagramProtocol)和TCP(TransmissionControlProtocol)是两种不同的网络传输协议,它们在数据传输的可靠性、速度和应用场景
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin