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AI大模型应用之禅
人工智能数学基础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
基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
- 【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!
努力毕业的小土博^_^
学术会议推荐信号处理机器学习神经网络人工智能
【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!文章目录【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模
- MySQL用户留存与流失分析
Mr数据杨
全栈数据仓库mysql数据库
用户留存和流失分析是数据分析中至关重要的部分,尤其在快速发展的互联网产品和应用中,用户生命周期的变化直接关系到产品的成长与盈利。通过分析用户留存率和流失率,产品管理人员可以准确判断用户在产品使用过程中的行为倾向,从而优化用户体验、增加用户黏性、并提高商业转化率。本文将从用户生命周期的概念出发,探讨如何在MySQL中进行留存与流失的详细分析,包括流失用户的行为模式识别与预警、以及通过用户分层来设计个
- KNN算法数字识别实战:训练集、测试集与代码实现
Aurora曙光
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:KNN算法,作为一种经典的监督学习方法,特别适用于分类和回归问题,在模式识别和数据挖掘中应用广泛。本文通过构建数字识别任务的训练集和测试集,并提供完整的代码实现,向读者展示如何使用KNN算法进行数字识别。文章详细解释了K值选择、数据预处理、距离计算、最近邻选择、类别决定以及模型评估等关键步骤,并强调了KNN在大数据集中的效率问题。1.KNN算法概述与在数字识别
- 用excel构建神经网络,excel神经网络实现
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NeuroSolutionsforExcel这个功能可以实现多种神经网络嘛?。神经网络是一种能适应新环境的系统,它针对过去经验(信息)的重覆学习,而具有分析、预测、推理、分类等能力,是当今能够仿效人类大脑去解决复杂问题的系统,比起常规的系统(使用统计方法、模式识别、分类、线性或非线性方法)而言,以神经网络为基础的系统具有更强大的功能和分析问题技巧,可以用来解决信号处理、仿真预测、分析决策等复杂的问
- MATLAB实现基于基元共生矩阵的纹理特征提取方法
杏花朵朵
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:纹理特征提取在图像处理中对于模式识别和分类等应用至关重要。本文将详细介绍如何在MATLAB中使用基元共生矩阵(PCM)来提取图像的纹理特征。基元共生矩阵通过统计像素对在特定距离和方向上的相对位置关系来描述纹理的局部结构。本方法首先定义不同的方格和方向,然后计算共生矩阵,并从中提取出对比度、能量、熵、相关性等统计特征。最后,这些统计特征被组合成特征向量,用于图像
- AI学习指南高数篇-泛函分析
俞兆鹏
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AI学习指南高数篇-泛函分析概述在数学领域中,泛函分析是研究无限维向量空间及其内涵结构的分支学科。泛函分析通过研究向量空间内的连续线性泛函,解决了无限维空间上函数序列的极限性质以及函数空间的拓扑性质等问题。泛函分析在AI中的使用场景泛函分析在人工智能领域中发挥着重要作用,特别是在机器学习和深度学习领域。通过泛函分析的方法,AI系统可以更好地处理高维数据,从而更准确地进行模式识别、数据建模和预测分析
- (详细介绍)什么是 Spherical Gaussian(球形高斯分布)
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文章目录什么是SphericalGaussian?几何意义:为什么叫“球形”?特点总结:应用场景举例:✅示例代码(Python)相关概念对比:SphericalGaussian(球形高斯分布)是概率论与统计学中一个非常常见且重要的概念,尤其在机器学习、信号处理、模式识别等领域有广泛应用。什么是SphericalGaussian?SphericalGaussianDistribution(球形高斯分
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之聚类,理解K-Means、层次聚类、数据分组和分类
猿享天开
人工智能数学基础专讲机器学习人工智能无监督学习聚类
深入详解无监督学习之聚类:如K-Means、层次聚类,理解数据分组和分类无监督学习是机器学习中的一个重要分支,旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。聚类(Clustering)作为无监督学习的核心任务之一,广泛应用于数据分组、模式识别和数据压缩等领域。本文将深入探讨两种常用的聚类算法:K-Means聚类和层次聚类,并详细解释它们在数据分组和分类中的应用。目录深入详解无监督学习之聚类:如K-Me
- 数据挖掘在大数据领域的重要性及价值
AI天才研究院
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数据挖掘在大数据领域的重要性及价值关键词:数据挖掘、大数据分析、机器学习、商业智能、数据预处理、预测分析、数据价值提取摘要:本文系统解析数据挖掘在大数据时代的核心地位,通过技术原理、算法实现、行业应用等维度,揭示其如何从海量数据中萃取有效信息。结合CRISP-DM方法论、典型算法案例及实战项目,阐述数据挖掘在数据预处理、模式识别、预测建模等关键环节的技术价值,同时分析金融、医疗、电商等行业的落地场
- AiPy:当AI从“能想”迈向“能做”,代码即代理的时代已来
python人工智能
人工智能的飞速发展,正将我们带入一个全新的时代。从早期专注于数据分析和模式识别的“能想”阶段,AI如今已大步迈向能够自主执行复杂任务的“能做”阶段。在这个过程中,各种AIAgent(智能体)层出不穷,它们被赋予了感知、决策和行动的能力,旨在自动化我们的工作和生活。然而,在众多智能体范式中,为何“Code即代理”(CodeasAgent)的理念值得我们特别关注?本文将深入探讨这一范式,并以AiPy为
- 提升社保服务效率-社保卡识别接口-社保ocr api
在数字化快速发展的背景下,越来越多的企业和政务系统开始采用智能化技术以提升办公效率。社保卡作为个人社会保障权益的重要载体,其信息的高效识别与处理对于提升社保服务质量、优化业务流程至关重要。社保卡识别接口应运而生,它如同一位智能助手,开启了便捷社保服务的新时代。社保卡识别接口主要基于ocr技术,融合图像处理、模式识别、深度学习等技术高效提取并结构化呈现社保卡上的核心信息,包括但不限于持卡人姓名、社会
- 农产品产量智能预测(聚类实际落地场景)
数字化与智能化
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聚类算法在农产品产量智能预测中可通过对多维度数据的分类与模式识别,为产量预测提供更精准的分析基础,其应用场景主要涉及数据预处理、影响因素分析、产量区域划分等多个关键环节,以下是具体介绍:1、数据预处理与特征提取【1】数据清洗与分类农产品产量相关数据(如气象数据、土壤指标、历史产量等)常存在噪声或缺失值,聚类算法可对同类数据进行聚合,识别异常数据点,提升数据质量。例如:利用K-means算法对不同年
- 深度学习入门:Python搭建简单神经网络模型
缑宇澄
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在人工智能浪潮中,深度学习凭借强大的特征提取与模式识别能力成为核心技术,而神经网络则是深度学习的基石。从图像识别到自然语言处理,神经网络以独特的结构和学习机制,让计算机能够模拟人类大脑处理复杂信息的过程。本文将带领你从基础理论出发,使用Python和Keras库搭建一个简单的神经网络模型,开启深度学习的探索之旅。一、神经网络基础理论1.1神经元与网络结构神经网络的基本单元是人工神经元(又称节点或单
- 【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(4)---模式识别与视觉计数
§ꦿCFོ༉
机器视觉与图像识别技术计算机视觉算法人工智能图像处理matlab深度学习
系列文章目录第一篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术—视觉系统的构成(视频与图像格式转换代码及软件下载)第二篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)—图像分割基础第三篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)续—图像分割算法第四篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(3)—数字形态学处理以及图像特征点提取模式识别与视觉计数
- 构筑多元视角下的智能安全能力提升之道
芯盾时代
安全网络人工智能网络安全
面对日益专业化、隐蔽化的网络攻击,传统安全防御能力在实时性、精准性和可持续性层面遭遇严峻挑战。人工智能技术通过其强大的数据解析力、模式识别力与决策自动化能力,正在重塑网络安全能力的价值,推动安全体系完成从“被动响应”到“主动免疫”的根本性变革。在威胁检测方面,人工智能通过无监督学习构建动态基线模型,实时解析网络流量、终端行为及用户操作日志,突破传统特征库对已知威胁的依赖。基于深度神经网络的异常检测
- 【动手学机器学习】第三章模式识别与机器学习经典算法——k 近邻算法
小洛~·~
算法机器学习近邻算法python人工智能
前言本章先来讲解k近邻算法——最简单的机器学习算法,从中展开机器学习的一些基本概念和思想。或许有的读者会认为机器学习非常困难,需要庞大的模型、复杂的网络,但事实并非如此。相当多的机器学习算法都非常简单、直观,也不涉及神经网络。本章就将介绍一个最基本的分类和回归算法:k近邻(k-nearestneighbor,KNN)算法。KNN是最简单也是最重要的机器学习算法之一,它的思想可以用一句话来概括:“相
- 国科大模式识别部分总结资源介绍:助你掌握核心知识,提升学术能力
强姣晴Keely
国科大模式识别部分总结资源介绍:助你掌握核心知识,提升学术能力【下载地址】国科大模式识别部分总结资源介绍《国科大模式识别部分总结》是一份精心整理的课程学习资源,涵盖了模式识别课程的前四章核心内容。从绪论到特征提取与选择,再到监督学习和无监督学习算法,文档结构清晰,知识点详实,是期末复习和深入学习的理想选择。适合与课堂笔记和教材结合使用,帮助读者全面掌握模式识别的理论与应用。本资源仅供学习研究使用,
- 我们掌握的技能与进入企业的机会
万能小贤哥
人工智能算法深度学习
深度学习:从基础到实践一、引言深度学习是机器学习的一个分支,它通过构建多层神经网络来模拟人类大脑的信息处理方式,从而实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别。近年来,深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的突破,引发了全球范围内的研究和应用热潮。本文将从深度学习的基本概念出发,逐步深入到实际应用,并结合代码示例展示如何实现一个简单的深度学习模型。二、深度学习基础(一)神经网络的
- 吴恩达深度学习课程实践项目集
Kiki-2189
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:吴恩达深度学习编程作业包含了Coursera平台课程中的实践环节,为学员提供深度学习理论与编程技能的巩固。这些作业从基础神经网络到复杂架构,涵盖深度学习的各种关键概念和技术,使用TensorFlow进行模型构建和训练,适合作为入门深度学习的资源。1.深度学习基础与理论框架在当今的人工智能领域,深度学习以其强大的模式识别能力,已经成为了众多技术革新的核心。本章将
- 基于K-means聚类算法的图像分割
挂科边缘
MATLAB项目实战kmeans聚类计算机视觉matlab
文章目录前言一、理论基础1.K-means聚类算法的原理2.K-means聚类算法的要点3.K-means聚类算法的缺点4.基于K-means聚类算法进行图像分割二、程序实现1.样本间的距离2.提取特征向量3.图像聚类分割总结源码下载前言图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取人们感兴趣的目标的技术和过程,是目标检测和模式识别的基础。现有的图像分割方法主要有基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法
- 单目视觉测量及双目视觉测量
摆烂仙君
人工智能计算机视觉深度学习
一、单目视觉测量1.1原理部分讲解单目视觉系统通过采集图像,将图像转换为二维数据,然后对采集的图像进行模式识别,通过图像匹配算法识别行驶过程中的车辆、行人、交通标志等,最后依据目标物体的运动模式和定位技术,估算目标物体与本车的相对距离和相对速度。单目相机测距常用或者说实用的方法就是相似三角形法。这种方法假设我们有一个宽度为W的目标或者物体,然后我们将这个目标放在距离我们的相机为D的位置。我们用相机
- 医工交叉论坛 | 智能医疗数据分析与应用 IEEE PRMVAI Workshop 20
诗远小佳
学术会议EI检索医工交叉科研交流
2025年IEEE第三届模式识别、机器视觉和人工智能国际会议下的Workshop20——“IntelligentHealthcareDataAnalysisandApplications”,简直是医工交叉领域的宝藏活动!时间:2025年6月20-22日地点:湖南娄底超强师资阵容赵庆玲:来自南京理工大学,在医疗数据相关研究上经验丰富。朱旗:南京航空航天大学的专家,深入探索医工融合技术。秦者云:山东大
- IEEE PRMVAI 2025 IEEE PRMVAI 探索人工智能在基础设施建设应用与运维中的新挑战
诗远小佳
人工智能运维学术投稿EI会议科研交流
科研小伙伴们,注意啦!2025年6月20-22日,在美丽的湖南娄底,即将拉开2025年IEEE第三届模式识别、机器视觉和人工智能国际会议的大幕它可是具备EI&Scopus双检索属性,含金量超高,绝对是学术生涯中值得打卡的重要一站!Workshop13深度探秘本次会议的Workshop13堪称宝藏环节,主题为“数据驱动与人工智能技术在基础设施建设及运维中的挑战与应用”✨想象一下,在基础设施建设中,数
- 第三届模式识别、机器视觉和人工智能国际会议(IEEE PRMVAI 2025)诚邀参会
诗远小佳
人工智能学术交流模式识别机器视觉EI会议参会通知
IEEEPRMVAI2025组委会诚盼您拨冗参加第三届模式识别、机器视觉与人工智能国际会议。本次盛会由IEEE中国联合会、湖南人文科技学院主办,南京航空航天大学、山东女子学院协办,将于2025年6月20日-22日在中国娄底盛大举行。当下,模式识别、机器视觉和人工智能已成为推动各行业变革的关键力量。本届会议将紧密围绕这些前沿研究领域,特邀数位国内外资深学者与专家,带来极具深度与前瞻性的学术报告,与参
- 从逻辑学视角严谨证明数据加密的数学方法与实践
小胡说技书
#数据安全技术数据安全安全Python网络安全密码学信息论加密
文章目录一、加密数据的数学指纹:信息论基础1.1加密检测的核心原理1.2香农熵:量化信息的不确定性二、统计检验方法:从随机性到加密性2.1卡方检验的数学原理2.2游程检验与序列相关性2.3NIST统计测试套件三、加密算法的特征识别3.1对称加密的模式识别3.2非对称加密的识别3.3哈希函数输出的识别四、信息论的理论边界4.1完美保密性与一次性密码本4.2Kolmogorov复杂度与加密4.3唯一解
- 机器学习AI精准预测复合材料性能、材料结构设计优化;数据驱动加速新材料研发,百年难遇的组合打破科研壁垒!
好好学仿真
复合材料机器学习abaqus机器学习abaqus复合材料水泥基复合材料机器学习算法材料性能预测计算力学
在人工智能与复合材料技术融合的背景下,复合材料的研究和应用正迅速发展,创新解决方案层出不穷。从复合材料性能的精确预测到复杂材料结构的智能设计,从数据驱动的材料结构优化到多尺度分析,人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势,推动复合材料领域的技术进步。据最新研究动态,目前在复合材料领域的机器学习应用主要集中在以下几个方面:1.材料设计优化:机器学习可以用于预测复合材料的微观结构和宏观性能,
- matlab实现朴素贝叶斯可视化,模式识别(七):MATLAB 实现朴素贝叶斯分类器
哈哈哈哈哈哈哈哈鸽
本系列文章由云端暮雪编辑,转载请注明出处多谢合作!基础介绍今天介绍一种简单高效的分类器——朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier)。相信学过概率论的同学对贝叶斯这个名字应该不会感到陌生,因为在概率论中有一条重要的公式,就是以贝叶斯命名的,这就是“贝叶斯公式”:贝叶斯分类器就是基于这条公式发展起来的,之所以这里还加上了朴素二字,是因为该分类器对各类的分布做了一个假设,即不同类的数
- 神经网络全解析:从基础原理到实战应用
Cloud Traveler
神经网络人工智能深度学习
一、神经网络:模拟人脑的智能引擎神经网络(NeuralNetwork,NN)是受生物大脑神经元结构启发的计算模型,通过多层interconnected神经元的协作,实现数据模式识别与智能决策。其核心设计理念可拆解为三大要素:1.1神经元:智能的最小单元结构:每个神经元接收输入信号(如像素值、特征向量),通过加权求和(z=∑wix**i+b)与激活函数(如ReLU、Sigmoid)输出结果。类比:类
- 分类预测 | Matlab实现SSA-SVM麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
算法分类matlab
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:支持向量机(SVM)作为一种强大的机器学习算法,在模式识别和分类预测领域展现出优异的性能。然而,SVM的性能高度依赖于其参数的选取,而参数优化是一个复杂且耗时的过程。本文提出了一种基于麻雀搜索算法(S
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">