- FPGA实现图像处理算法的创新点
芯作者
DD:日记1024程序员节硬件工程图像处理人工智能
以下是FPGA(现场可编程门阵列)实现图像处理算法的一些创新点:一、并行处理能力大规模并行运算创新点描述:FPGA具有丰富的逻辑资源,可以构建大量的并行处理单元。在图像处理算法中,许多操作(如滤波、边缘检测等)可以并行执行。例如,对于一个3×3的图像滤波操作,FPGA可以同时对图像中的多个像素点进行滤波计算,而不像传统的CPU那样需要顺序处理每个像素。这大大提高了处理速度,能够满足实时图像处理的需
- 请问Python怎么安装vlfeat?
cda2024
python开发语言
在当今数据驱动的时代,图像处理和计算机视觉成为了许多前沿应用的核心技术之一。作为一门强大的编程语言,Python在这些领域中扮演着极其重要的角色。而vlfeat是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了许多经典的计算机视觉算法实现,如SIFT、HOG等。本文将详细介绍如何在Python中安装和使用vlfeat,帮助你在项目中高效地集成这些强大的工具。什么是vlfeat?vlfeat是一个开源的计算机视
- 【数字信号去噪】LMS算法、AdaGrad、RMSProp、Adam算法数字信号去噪【含Matlab源码 11076期】
Matlab武动乾坤
Matlab信号处理(进阶版)matlab
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matlab
欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab智能算法神经网络预测与分类仿真内容点击①Matlab神经网络预测与分类(进阶版)②付费专栏Matlab智能算法神经网络预
- 【优化覆盖】蜣螂算法DBO求解无线传感器WSN覆盖优化问题【含Matlab源码 3567期】
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- 【ELM回归预测】蜣螂算法优化极限学习机DBO-ELM数据回归预测【含Matlab源码 3566期】
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- 【电力负荷预测】蜣螂算法优化回声神经网络DBO-ESN电力负荷预测(多输入单输出)【含Matlab源码 5346期】
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- 【BP回归预测】蜣螂算法优化BP神经网络DBO-BP光伏数据预测(多输入单输出)【含Matlab源码 5175期】
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分位数回归区间预测(QR)QRCNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测
效果模型描述QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码QRCNN-BiLSTM(QuantileRegressionConvolutionalNeuralNetwork-BidirectionalLongShort-TermMemory)是一种结合了卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的分位数回归模型,用于区间预测
- 目标检测算法以及常用库概述
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YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例目标检测是在图像中发现并识别物体的过程,它是深度学习和图像处理领域的重要成果之一。在创建物体定位时,识别物体时,常见的一种方法是使用边界框。这种方法具有很高的通用,可以训练目标检测模型来识别和检测多个特
- 基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)
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前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。随着城市化进程的加速,交通流量预测成为城市交通管理与规划中的关键任务。准确的交通流量预测
- 【2024最新】python第三方库 的概述——功能、特点
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- 数字图像处理——matlab实现 图像灰度等级化(2个等级,4个等级,8个等级,16个等级,32个等级,64个等级,128个等级的灰度图)
miilue
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图像灰度等级化相关知识读者可以自行百度,本篇文章只放matlab的实现代码。在做这个实验时,在网上没有找到好用的代码,自己后来试了一些他人的方法,最后修改完善得到了该篇文章的代码,希望有所帮助。My=imread('E:\informt\lesson\数字图像处理与安全\图像集\Fruit.bmp');%读取图像MyGrayPic=rgb2gray(My);%灰度图像等级化holdon;figur
- 一分钟学会MATLAB-时间序列预测模型
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时间序列预测是使用过去的数据点来预测未来的数据点。MATLAB提供了强大的工具和函数库来建立和评估时间序列预测模型。以下是一个使用MATLAB进行时间序列预测的基本流程,包括数据准备、模型建立、模型评估和预测。时间序列预测实例代码1.数据准备首先,需要准备时间序列数据。这可以是从文件导入的数据,也可以是通过生成函数创建的数据。%示例:生成一个简单的正弦波数据作为时间序列t=0:0.01:10;%时
- matlab阿卡曼公式,阿克曼函数--一个计算方法
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在数学上有一个著名的“阿克曼函数”,它是二元函数,其定义式为:(1)ACK(0,N)=1+N(2)ACK(M,0)=ACK(M-1,1)(M>0)(3)ACK(M,N)=ACK(M-1,ACK(M,N-1))(M>0,N>0)试用手工求解ACK(3,7)的值。因为这个函数是用递归方式定义的,如果使用递归算法编程求解并不困难。但是,要解这个具体问题,还必须经过将近70万次(693964次)递归调用!
- c++介绍与入门基础(详细总结)
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操作系统以及大型系统软件开发服务器端开发游戏开发嵌入式和物联网领域数字图像处理人工智能分布式应用C++关键字命名空间实际工程应用中:命名空间的作用:命名空间需求展示命名空间定义命名空间使用C++输入&输出c++的《helloworld》输入&输出说明:输入&输出展示std命名空间的使用惯例缺省参数缺省参数概念缺省参数分类函数重载函数重载概念C++支持函数重载的原理–名字修饰(nameManglin
- 【2025美赛B题——管理可持续旅游】2025年美国大学生数学建模竞赛思路、代码、论文优化更新中.....
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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⛳️美赛及概况1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版325年美赛B题——管理可持续旅游4思路、Python、Matlab代码、论文分享......⛳️美赛及概况详细内容请看文末卡片,有即将开始的美赛思路、配套Python、Matlab代码及成品论文等,美赛论文
- Python多张图片存入PDF:一步步教你实现
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哈喽,大家好,我是木头左!引言在当今的数字时代,经常需要将多张图片整合成一个PDF文件。无论是为了分享、备份还是打印,PDF都是一个理想的格式。在这篇文章中,我将详细介绍如何使用Python将多张图片存入PDF。准备工作在开始之前,需要确保已经安装了以下库:Pillow:一个强大的图像处理库,用于打开、操作和保存各种图像文件格式。ReportLab:一个用于创建PDF文件的库。你可以通过以下命令安
- 图像处理算法研究的程序框架
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系统调用图像处理算法程序框架Windows
目录1程序框架简介2C#图像读取、显示、保存模块3C动态库图像算法模块4C#调用C动态库5演示Demo5.1开发环境5.2功能介绍5.3下载地址参考1程序框架简介一个图像处理算法研究的常用程序逻辑框架,如下图所示在该框架中,将图像处理算法产品分为上层模块和底层模块两个部分。底层模块使用C/C++实现算法API,提供给上层模块调用;上层模块执行调用API和一些界面功能的实现,最后得到不同平台的软件产
- 图像处理之颜色空间小结
AI洲抿嘴的薯片
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1.介绍在图像处理中,我们会遇到各式各样的颜色空间,比如RGB、HLS、HSV、HSB、YCrCb、CIEXYZ、CIELab,那么它们的区别和应用场所又在哪里呢?1)RGB是生活中最常见的颜色空间,其中,R代表红色通道,G代表绿色通道,B代表蓝色通道,它们之间的相互搭配组合256*256*256,几乎可以包括人类视力所能感知的所有颜色。应用场所:一般的彩色图片都是用RGB三通道来表示,另外,在深
- 第四节 MATLAB变量
程序员老冯头
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每个MATLAB变量可以是数组或者矩阵。用一个简单的方法指定变量。例如:x=3%definingxandinitializingitwithavalueMATLAB执行上述语句,并返回以下结果:x=3上述的例子创建了一个1-1的矩阵名为x和的值存储在其元素中。我们可以看看另外的例子,x=sqrt(16)%definingxandinitializingitwithanexpressionMATLA
- 支持向量机图像分类matlab,基于支持向量机的图像分类.MATLAB
流光微言
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【实例简介】基于支持向量机的图像分类.MATLAB【实例截图】【核心代码】基于支持向量机的图像分类├──code.zip├──pictures│├──car││├──car10.jpg││├──car11.jpg││├──car12.jpg││├──car13.jpg││├──car14.jpg││├──car15.jpg││├──car16.jpg││├──car17.jpg││├──car18
- 深度ResUnet与ResUnet++:新一代的语义分割神器
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深度ResUnet与ResUnet++:新一代的语义分割神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个数据驱动的时代,深度学习模型在图像处理领域展现出了强大的潜力,尤其是在语义分割任务中。今天,我们向您推荐一个基于PyTorch实现的开源项目——DeepResUnet和ResUnet++。这两个模型源自于学术界的最新研究,旨在提高图像分割的准确性和效率。项目介绍这个开源
- Matlab进阶绘图第58期—带填充纹理的横向堆叠图
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带填充纹理的横向堆叠图是通过在原始横向堆叠图的基础上添加不同的纹理得到的,可以很好地解决由于颜色区分不够而导致的对象识别困难问题。由于Matlab中未收录提供填充纹理选项,因此需要大家自行设法解决。本文使用hatchfill2工具(KeshIkuma.MatlabCentral,2023)进行带填充纹理的横向堆叠图的绘制,先来看一下成品效果:特别提示:本期内容『数据+代码』已上传资源群中,加群的朋
- 【Matlab高端绘图SCI绘图模板】第05期 绘制高阶折线图
小熊科研路(同名GZH)
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1.折线图简介折线图是一个由点和线组成的统计图表,常用来表示数值随连续时间间隔或有序类别的变化。在折线图中,x轴通常用作连续时间间隔或有序类别(比如阶段1,阶段2,阶段3)。y轴用于量化的数据,如果为负值则绘制于y轴下方。连线用于连接两个相邻的数据点。折线图用于分析事物随时间或有序类别而变化的趋势。如果有多组数据,则用于分析多组数据随时间变化或有序类别的相互作用和影响。折线的方向表示正/负变化。折
- OpenCV中添加高斯噪声到彩色图像和点云
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在计算机视觉和图像处理中,噪声是一种常见的现象,可以对图像和点云数据产生不良影响。高斯噪声是一种常见的噪声类型,它具有正态分布的特点。在本文中,我们将使用OpenCV库来添加高斯噪声到彩色图像和点云数据,并提供相应的源代码示例。添加高斯噪声到彩色图像首先,我们将介绍如何使用OpenCV库向彩色图像添加高斯噪声。以下是添加高斯噪声的步骤:步骤1:导入必要的库importnumpyasnpimport
- 分形、大自然的分形几何、数据可视化、Python绘图
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python绘图指南-分形与数据可视化可视化python几何学算法
分形、大自然的分形几何、数据可视化、Python绘图中国传统中的『分形』大自然的分形几何数据可视化本系列采用turtle、matplotlib、numpy这三个Python工具,以分形与计算机图像处理的经典算法为实例,通过程序和图像,来帮助读者一步步掌握Python绘图和数据可视化的方法和技巧,并且让读者感受到“龙枝屈曲竞分形,瑰丽绮错千万状”的分形魅力。本系列共有八章,分别为海岸线有多长,基因与
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无声远望
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:自组织特征映射网络(SOFM)是一种无监督学习模型,适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。通过在MATLAB中实现SOFM,可以进行数据预处理、特征提取、网络训练、分类与识别以及优化评估。本内容涵盖了SOFM网络的应用步骤、训练过程、参数调整和性能评估,旨在提供图像处理问题的解决方案。1.自组织特征映射网络简介1.1自组织特征映射网络概述自组织特征映射
- OpenCV实战技术应用
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OpenCV基础全集opencv人工智能计算机视觉
10.0角点检测应用技术实现,使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。结果:实现过程:解析过程:1.导入模块:importcv2:导入opencv库,用于图像处理操作,包括图像读取、特征提取、图像绘制、匹配等。importnumpyasnp:导入numpy库,用于处理数组数据,在特征描述符的存储和处理中可能会用到。2.函数定义:sift_tz():功能:使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。实现:i
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
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开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio