- 频域分析:利用傅里叶变换(Fourier Transform)对图像进行深度解析
那雨倾城
OpenCV应用计算机视觉图像处理pythonopencv视觉检测
在图像处理和计算机视觉领域,傅里叶变换(FourierTransform)是一项基础而强大的工具。它将时域信号(如图像)转化为频域信号,为我们提供了图像的频率特性,这对于图像的分析、压缩、去噪和特征提取等任务非常重要。本文将深入探讨傅里叶变换在图像中的应用,并通过实例展示如何利用傅里叶变换对输入图像进行频域分析。1.什么是傅里叶变换?傅里叶变换是一种数学变换,它将信号从时域(或空间域)转换到频域。
- OAK相机的抗震性测试
OAK中国_官方
数码相机抗震测试
在工业环境中,双目视觉相机必须具备与工作环境同等的坚固性。鉴于部分客户会将我们的相机应用于恶劣环境(例如安装在重型机械上),我们依据EN60068-2-6:2008标准对相机进行了振动耐受性测试。测试涉及的相机型号包括:OAK-D-Pro(间接涵盖OAK-D-S2、OAK-D-ProW、OAK-D-W)OAK-D-Pro-PoE(间接涵盖OAK-D-S2-PoE、OAK-D-W-PoE、OAK-D
- AI在农业中的应用:精准农业的新时代
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石,也是全球经济的重要支柱。然而,随着人口增长和资源短缺,传统农业面临着诸多挑战,例如低效率、资源浪费、环境污染和气候变化的影响。为了应对这些挑战,精准农业应运而生。精准农业是指利用现代信息技术和数据分析手段,对农业生产进行精细化管理,提高资源利用效率、产量和产品质量,同时减少环境污染。人工智能(AI)作
- 从零到一:利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践分类数据挖掘人工智能
引言:为什么选择DeepSeek进行图像分类?在计算机视觉领域,图像分类作为基础任务,其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。DeepSeek作为国产自研的深度学习框架,凭借其高效计算优化和灵活架构设计,在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。本文将手把手带您实现从零搭建工业级图像分类模型的全过程。一、DeepSeek技术架构
- 如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络(CNN)的优化
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践cnn人工智能神经网络机器学习深度学习
如何用DeepSeek进行卷积神经网络(CNN)的优化卷积神经网络(CNN)在计算机视觉任务中取得了巨大的成功,例如图像分类、目标检测和图像生成。然而,尽管CNN在这些任务中表现出色,它们通常需要大量的计算资源,并且在优化过程中可能会遇到一些挑战,如过拟合、训练速度慢、局部最优解等问题。为了更好地优化CNN模型,提高其性能和训练效率,DeepSeek提供了多种优化技术和工具,可以帮助我们系统地进行
- 【大模型】大模型分类
IT古董
人工智能人工智能大模型
大模型(LargeModels)通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型,尤其在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域表现突出。以下是大模型的常见分类方式:1.按应用领域分类自然语言处理(NLP)模型如GPT-3、BERT、T5等,主要用于文本生成、翻译、问答等任务。计算机视觉(CV)模型如ResNet、EfficientNet、VisionTransformer(ViT)等,用于图
- yolo位姿估计实验
jarreyer
YOLO
目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型,旨在实现实时高效的人体姿势估计。姿势估计在计算机视觉领域具有重要意义,可广泛应用于视频监控、运动分析、健康管理等领域。1.2背景传统的姿势估计方法常需复杂网络架构和大量计算资源,导致实时性不佳。YOLOv8-Pose通过对YOLOv4算法进
- YOLOv5 + SE注意力机制:提升目标检测性能的实践
那年一路北
YoloYOLO目标跟踪人工智能
一、引言目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务,广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等领域。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本,以其高效性和准确性在实际应用中表现出色。然而,随着应用场景的复杂化,传统的卷积神经网络在处理复杂背景和多尺度目标时可能会遇到性能瓶颈。为此,引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。本文将详细介绍如何在YOLOv5中引入SE(Squeeze-and-Excitatio
- 《OpenCV》——人脸检测
Kai HVZ
opencv人工智能计算机视觉
人脸检测级联分离器具体实现实例(人脸检测)本实例对合照图片进行人脸检测,并圈出人脸位置,使用的OpenCV自带的级联分类器可从OpenCV源文件的data目录下,加载不同的级联分类器的XML文件对不同对象的检测。代码实现python#导入OpenCV库,用于计算机视觉任务,如读取图像、图像处理和显示图像等importcv2#使用cv2.imread函数读取指定路径下的图像文件'hezhao.jpg
- [Github推荐]CVPR2019录用论文下载及可视化论文网站
spearhead_cai
计算机视觉深度学习科研论文CVPRGithub计算机视觉深度学习
简介CVPR是IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition的缩写,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。它是IEEE一年一度的学术性会议,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议(三大顶会之一,另外两个是ICCV和ECCV),本会议每年都会有固
- 基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码
NoABug
计算机视觉matlab人工智能
基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码随着现代科技的不断发展,二维码已经成为了我们日常生活中必不可少的一个元素,它广泛应用于商品、文件、广告、交通等领域。为了更好地使用和管理这些二维码信息,需要准确、快速地对其进行识别。本文将介绍如何使用计算机视觉技术实现二维码的识别,并提供Matlab源代码。二维码原理与发展二维码是一种将信息编码成黑白方块形式的二进制条码,它由黑色正方形组成,其中有一些
- 端到端自动驾驶的分布式传感器融合架构
AI智能涌现深度研究
计算机软件编程原理与应用实践DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,分布式传感器融合,深度学习,计算机视觉,雷达,lidar,惯性导航,Kalman滤波,决策控制1.背景介绍自动驾驶技术作为未来交通运输的重要发展方向,近年来取得了显著进展。然而,实现真正安全的自动驾驶仍然面临着诸多挑战,其中之一就是如何有效地融合来自不同传感器的数据,构建一个可靠的感知、决策和控制系统。传统的自动驾驶系统通常依赖于单一传感器,例如摄像头或雷达,这会导致感知信息的缺失和鲁棒
- 计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型!
知世不是芝士
计算机视觉人工智能大语言模型ai大模型多模态大模型机器学习LLM
目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格
- 软件测试丨计算机视觉场景下的边缘计算与测试场景
霍格沃兹测试开发学社测试人社区
计算机视觉边缘计算人工智能
在计算机视觉场景中,边缘计算与测试场景的结合具有重要意义。以下是两者的关键点:1.边缘计算在计算机视觉中的作用边缘计算将计算任务从云端转移到靠近数据源的边缘设备,如摄像头、传感器等,具有以下优势:低延迟:实时处理数据,减少传输时间。带宽节省:本地处理数据,降低对云端带宽的依赖。隐私保护:敏感数据在本地处理,减少泄露风险。离线能力:在网络不稳定时仍能运行。2.计算机视觉中的边缘计算应用实时目标检测与
- Python从0到100(六十八):Python OpenCV-图像边缘检测及图像融合
是Dream呀
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- OpenCV开源机器视觉软件
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OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于实时图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。它由英特尔实验室于1999年发起,现已成为计算机视觉领域最流行的工具之一,支持多种编程语言(如C++、Python、Java)和操作系统(Windows、Linux、macOS、Android、iOS)。核心功能图像处理基
- 【openCV-89】人脸检测
华东算法王
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人脸检测简介人脸检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在从图像或视频中识别并定位出人脸的位置。人脸检测不仅是人脸识别、表情分析、面部特征点检测等高级任务的前置步骤,而且在安防监控、智能家居、自动驾驶等多个领域都具有广泛应用。人脸检测的目标人脸检测的目标是从输入的图像或视频流中自动检测出所有人脸的区域,通常用矩形框(boundingbox)表示人脸的位置。人脸检测不仅要识别图像中的人脸,还要在各种条件
- DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法目标检测
模型背景在深度学习技术快速发展的背景下,目标检测领域取得了显著进展。早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络(CNN)取代,其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出,推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。然而,这些早期模型在精度和效率方面仍存在不足,尤其是在处理复杂场景和小目标时表现不佳。这为DCMNet等新型轻量化目标检测模型的出现提供了契机,旨
- DeepSeek全栈接入指南:从零到生产环境的深度实践
量子纠缠BUG
DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能深度学习机器学习
第一章:DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台,构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在:1.1.1多模态智能引擎自然语言处理:支持文本生成(NLG)、语义理解(NLU)、情感分析等计算机视觉:提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互:包含语音识别(ASR)、语音合成(TTS)及声纹识别
- 【CodeBlocks】搭建OpenCV环境指南
万众珩
【CodeBlocks】搭建OpenCV环境指南CodeBlocks搭建OpenCV环境项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/e1e1a本资源提供了详细的教程,帮助您在CodeBlocks集成开发环境中顺利搭建OpenCV环境。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于图像处理和视频分析领域。通过这篇指南,即便是
- 注意力机制(Attention Mechanism)详细分类与介绍
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注意力机制(AttentionMechanism)是近年来在深度学习中非常流行的一种技术,特别是在自然语言处理(NLP)、计算机视觉等任务中,具有显著的效果。它的核心思想是模仿人类在处理信息时的注意力分配方式,根据不同部分的重要性给予不同的关注程度。1.注意力机制的背景与动机在传统的深度学习模型(如RNN、CNN等)中,信息处理通常是按照固定的规则和结构进行的,模型对输入的各个部分给予相同的关注。
- 模式识别课程设计:人脸识别 背景与问题引入之问题描述
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模式识别网络安全人工智能课程设计模式识别人脸识别PCALLM
1.2问题描述通过之前的背景介绍可以知道人脸识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向,已广泛应用于身份验证、安全监控、智能家居等多个领域。随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的成熟,人脸识别的精度和应用场景不断扩展。本研究设计了一种基于主成分分析(PCA)[7]和K-L变换的人脸识别系统,利用ORL人脸数据库作为数据源,对输入的人脸图像进行识别,并输出与其特征最相似的人脸。该系统的
- Accord.NET框架功能介绍
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Accord.NETAccord.NET
机器学习组件Accord.NET框架功能介绍1.基本功能与介绍Accord.NET为.NET应用程序提供了统计分析、机器学习、图像处理、计算机视觉相关的算法。Accord.NET框架扩展了AForge.NET框架,提供了一些新功能。同时为.NET环境下的科学计算提供了一个完整的开发环境。该框架被分成了多个程序集,可以直接从官网下载安装文件或者使用NuGet得到。可以参考以下链接:https://g
- 基于matlab的帧间差法进行视频目标检测系统
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文章目录前言一、理论基础1.帧间差分法2.背景差分法3.光流法二、程序实现总结源码下载前言运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪的技术。基于视频序列的运动目标检测,一直以来都是机器视觉、智能监控系统、视频跟踪系统等领域的研究重点,是整个计算机视觉的研究难点之一。运动目标检测的结果正确性对后续的图像处理、图像理解等工作的顺利开展具有决定性的作用,所以能否将运动物体从视频序列中准确地检
- 计算机视觉:经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能数据标注目标检测COCO
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- 深度学习的前沿与挑战:从基础到最新进展
Jason_Orton
深度学习人工智能数据挖掘机器学习
目录引言什么是深度学习?深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)3.生成对抗网络(GAN)4.变分自编码器(VAE)5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理(NLP)3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习(DeepLearning)近年来成为人工智能领域的核心技术之
- 基于特征提取的方法实现对心室视频的追踪
阿蛋会代码
音视频python开发语言opencv目标检测计算机视觉
一、特征提取的方法本代码实现了一套基于计算机视觉的心脏运动定量分析系统,通过特征点追踪技术对超声心动图视频进行动态解析。核心技术采用ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征检测算法,在每帧图像中提取具有旋转不变性的显著斑点特征,构建包含位置和方向信息的特征描述子。通过暴力匹配器(BFMatcher)进行跨帧特征点匹配,结合汉明距离阈值筛选出可信度高的空间对应点对。系统以
- 【openCV-66】内参矩阵和外参矩阵
华东算法王
华东算法王-opencvopencv矩阵人工智能
外参矩阵与内参矩阵在计算机视觉、相机标定和三维重建等领域,内参矩阵和外参矩阵是描述相机如何将三维世界映射到二维图像的重要工具。它们分别描述了相机的内部特性和外部位置,是相机标定的核心组成部分。1.内参矩阵(IntrinsicMatrix)内参矩阵描述了相机内部的几何特性,主要涉及焦距、光心和像素的比例等参数。它通常是一个3x3的矩阵,用来将相机的归一化坐标系转换为像素坐标系。1.1内参矩阵的组成内
- 深度学习批次数据处理的理解
_DCG_
计算机视觉深度学习人工智能
基础介绍在计算机视觉深度学习网络中,在训练阶段数据输入通常是一个批次,即不是一次输入单张图片,而是一次性输入多张图片,而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片,这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入?神经网络是如何处理多个数据的,下面从硬件架构的角度去分析处理。GPU硬件架构GPU的硬件架构设计是批处理能够高效运行的关键原因之一。GPU现阶段一般采用SIMT架构,它的特点如下:SIMT(Singl
- 无人机定点运输技术!
云卓SKYDROID
无人机云卓科技科普高科技
核心要点定位与导航GPS/北斗定位:依赖卫星系统实现高精度定位。视觉导航:通过摄像头和计算机视觉技术识别环境。惯性导航:利用加速度计和陀螺仪进行位置推算。路径规划避障算法:实时检测并避开障碍物。动态路径调整:根据环境和任务需求实时优化路径。通信系统实时通信:确保无人机与控制中心保持稳定连接。数据加密:保障通信安全,防止干扰或劫持。负载与续航电池技术:提升续航能力。负载能力:优化设计以承载更多货物。
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =