- 基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像分割算法php开发语言
智能优化算法应用:基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用:基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果:5.参考文献:6.Matlab代码摘要:本文介绍基于最大熵的图像分割,并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前,请阅读《图像分割:直方图区域划分及信息统计介绍》htt
- Python OpenCV图像处理:从基础到高级的全方位指南
极客代码
玩转Python开发语言pythonopencv图像处理计算机视觉
目录第一部分:PythonOpenCV图像处理基础1.1OpenCV简介1.2PythonOpenCV安装1.3实战案例:图像显示与保存1.4注意事项第二部分:PythonOpenCV图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分:PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分:PythonOpenCV图像处理注意事项与优化策略4
- 遥感图像分割系统:融合空间金字塔池化(FocalModulation)改进YOLOv8
xuehaisj
YOLO人工智能计算机视觉yolov8
1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义遥感图像分割是遥感技术领域中的一个重要研究方向,它的目标是将遥感图像中的不同地物或地物类别进行有效的分割和识别。随着遥感技术的不断发展和遥感图像数据的大规模获取,遥感图像分割在农业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。然而,由于遥感图像的特
- SAM2:环境安装&代码调试
要养家的程序猿
AI算法python算法ai人工智能科技
引子时隔大半年,SAM2代终于来了,之前写过一篇《SegmentAnything(SAM)环境安装&代码调试》,感兴趣童鞋请移步SegmentAnything(SAM)环境安装&代码调试-CSDN博客,OK,让我们开始吧。一、模型介绍Meta公司去年发布了SAM1基础模型,已经可以在图像上分割对象。而最新发布的SAM2可用于图片和视频,并可以实现实时、可提示的对象分割。SAM2在图像分割准确性方面
- 探秘3D UNet-PyTorch:高效三维图像分割利器
鲍凯印Fox
探秘3DUNet-PyTorch:高效三维图像分割利器在医学影像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域,三维图像的理解与分析至关重要。而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型,专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节,应用场景及特性,以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展,其结构保持了卷积神经网络的对称性,采用跳跃连接的方式保留了不同尺度
- 图像分割任务在设计模型损失函数时,高斯函数会被如何应用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能深度学习
什么是高斯函数?Gaussianfunction,又称为高斯函数,是一种常见的数学函数,定义为一种特定形状的钟形曲线。其表达式通常为:f(x)=a⋅exp(−(x−b)22c2)f(x)=a\cdot\exp\left(-\frac{(x-b)^2}{2c^2}\right)f(x)=a⋅exp(−2c2(x−b)2)其中:aaa决定了曲线的高度(峰值)。bbb是曲线中心位置的均值,决定曲线的对
- Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)
亚图跨际
交叉知识Python生物医学脑肿瘤图像皮肤病变多模态医学图像多尺度特征生物医学腹部胰腺图像病灶边界气胸图像
要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成,收缩路径是一种典型的卷积网络,由重复应用卷积组成,每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU)和一个最大池化操作。在收缩过程中,空间信息减少,而特征信
- 【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str
高斯小哥
BUG解决方案合集pythonlist新手入门学习debug
【Python】成功解决TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr欢迎进入我的个人主页,我是高斯小哥!博主档案:广东某985本硕,SCI顶刊一作,深耕深度学习多年,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:擅长处理各类深度学习任务,包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆
- unity3d 大地图接壤_多人紧密交互场景下的多视角人体动态三维重建方法与流程...
weixin_39947908
unity3d大地图接壤
本发明属于计算机视觉和图形学领域,具体讲,涉及人体关键点检测、追踪和人体三维模型重建方法。背景技术:在计算机视觉和计算机图形学中,无标记人体运动捕捉已经成为一个热门并且具有挑战性的热点问题,其主要任务是通过跟踪视频中移动对象的运动来恢复动态时间一致的3D形状。最近十年以来单人运动捕捉方法取得了巨大的进步,然而当前的方法需要对相机进行设置或处于一个受控的工作室环境中,并且依赖于良好的图像分割技术。在
- 数据图像处理26
逸缘
人工智能计算机视觉算法图像处理python
六、图像分割6.3分水岭图像分割6.3.1分水岭算法的基本概念分水岭算法之所以得名,是因为其的分割原理与地理学中的分水岭现象非常相似。在地理学中,分水岭是分隔相邻水系的山岭或高地,雨水会分别流向两侧的水系。分水岭算法常用于图像的态学分割。它把图像比作一个地形图,其中每个像素的灰度值则代表该点的海拔高度。分水岭算法可以想象成是模拟水从局部最小值(低地)开始流动并汇聚成河流,最终在不同河流相遇处形成分
- matlab车牌识别系统实现
MATLAB管家matlab674
图像处理MATLABmatlab开发语言
要实现基于Matlab的车牌识别系统,你可以按照以下步骤进行操作:数据集准备:收集包含不同类型车牌的图像数据集,包括正面、倾斜、模糊等不同情况的车牌图像。图像预处理:使用Matlab中的图像处理工具,对车牌图像进行预处理。可以包括降噪、图像增强、图像分割等操作。车牌定位:使用图像处理技术,对预处理后的图像进行车牌定位。可以使用边缘检测、投影法、颜色识别等方法。字符分割:对定位到的车牌图像进行字符分
- 快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务
E寻数据
huggingface计算机视觉nlp深度学习人工智能pythonpipelinetransformers
目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中,我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数,它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务,包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
- Python实现分水岭图像分割算法
闲人编程
图像处理python算法开发语言图像分割分水岭
目录Python实现分水岭图像分割算法的详细博客一、引言二、分水岭算法的原理三、Python实现分水岭算法四、算法步骤解析1.图像预处理2.计算梯度图像3.阈值分割4.距离变换与标记操作5.分水岭变换五、应用场景:细胞图像分割1.读取细胞图像2.应用高斯模糊去除噪声3.计算梯度图像4.阈值分割5.距离变换与标记操作6.分水岭变换六、分水岭算法的挑战与优化七、结论八、运行结果Python实现分水岭图
- 图像数据处理24
逸缘
计算机视觉图像处理人工智能阙值分割
六、图像分割6.1阈值分割6.1.1阙值分割的基本概念根据图像的灰度值来对图像进行分割,高于灰度值的常被认为是前景图像,而低于灰度值的则被认为是背景图像。阙值的设定并不是唯一的,在对灰度图像进行阙值分割时可以设置多个阙值。6.1.2全局阙值与局部阙值全局阙值:对图片中所有像素都适用的阙值。局部阙值:图片中某像素的阙值是根据其的邻接像素等计算得出,该阙值只作用与某一部分素值。6.1.3灰度直方图与阙
- Blob分析
*Major*
halcon
Blob分析Blob分析Blob分析Blob:斑点分析。分析物体的二维特征、二维形状特征一Blob分析流程采集图像图像分割形态学处理连通性分析填充特征提取二图像分割thresholdbin_thresholdauto_thresholddyn_thresholdvar_threshold三连通性分析connection:把大区域分离成多个独立的小区域,分析其联通关系逆运算:union四特征提取可以
- 机器学习:knn算法实现图像识别
夜清寒风
机器学习算法人工智能
1、概述使用K-近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片,将其分割成单独的数字图像,并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列,每个数字占据20*20个像素点,可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20,将其全部变成一列1*400格式,转换成数值特征4、最后使用
- Android 实现照片抠出人像。
No Promises﹉
android
谢谢阅览、关注!!一、各平台的实现方式:1.Android实现方式:使用图像处理库(如OpenCV):集成OpenCV库,利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割;使用机器学习模型(如TensorFlowLite):集成TensorFlowLite和预训练的人像分割模型;使用第三方API服务:利用如百度AI、腾讯AI等提供的在线API进行图像处理。步骤:集成必要的库或API、加载和处理图像、应用抠
- 图像算法实习生--面经1
小豆包的小朋友0217
算法
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好?三、transformer相关问题四、介绍一下胶囊网络的动态路由五、yolo系列出到v9了,介绍一下你最熟悉的yolo算法六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别?七、讲一下剪枝八、讲一下PTQandQAT量化的区别九、
- 深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能
仰望大佬007
图像处理opencv计算机视觉c#
深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能前言1.图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习13.高级图像处理算法14.GPU加速与并行计算前言OpenCVSharp是C#语言中用于图像处理和计算机视觉的开源库,它提供了
- Unet 高阶分割网络实战、多类别分割、迁移学习(deeplab、resnet101等等)
听风吹等浪起
图像分割计算机视觉人工智能
1、前言Unet图像分割之前介绍了不少,具体可以参考图像分割专栏为了实现多类别的自适应分割,前段时间利用numpy的unique函数实现了一个项目。通过numpy函数将mask的灰度值提取出来,保存在txt文本里,这样txt里面就会有类似012...等等的灰度值。而有几个灰度值,就代表分割要分出几个类别。具体可以参考:Unet实战分割项目、多尺度训练、多类别分割将vgg换成resnet的unet参
- 使用OpenCV在C++中提取图像的ROI并将绿色背景更换成红色背景
忙什么果
opencvopencvc++人工智能
voidQuickDemo::inrange_demo(Mat&image){//将输入图像从BGR色彩空间转换到HSV色彩空间。这是因为在HSV空间中,基于颜色的图像分割更加简单和直观。Mathsv;cvtColor(image,hsv,COLOR_BGR2HSV);//通过inRange函数定义绿色的HSV范围,并生成一个二值掩码(mask),其中绿色区域为白色(值为255),非绿色区域为黑色
- 基于四叉树的图像分割算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#图像处理算法matlab四叉树图像分割
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序...........................................................Imgs(dx+1:dx+R1,dy+1:dy+C1,:)=I01;map_f2=zeros(dim2,
- 关于VIT(Vision Transformer)的架构记录
一条小小yu
transformer深度学习人工智能
在VIT模型设计中,尽可能地紧密遵循原始的Transformer模型(Vaswani等人,2017年)。这种刻意简化的设置的一个优势是,可扩展的NLPTransformer架构及其高效的实现几乎可以即插即用。图:模型概述。我们将图像分割为固定大小的补丁,线性嵌入每个补丁,添加位置嵌入,并将结果向量序列馈送到标准Transformer编码器中。为了进行分类,我们采用了添加额外可学习的“分类标记”的标
- 斥资建造全景分割养猪场,AI 养猪,到底靠不靠谱?
不脱发的程序猿
前几天分享一个AI案例:5行Python代码实现图像分割,近日就读到一篇德国基尔大学和哥廷根大学研究的论文:应用在养猪场的全景分割系统,就让我们一起品品。1、背景长时间观察动物的行为很难人工完成,因此通常情况下采取的方案是使用基于传感器的自动化系统。近年来,基于深度学习算法的应用案例,取得了令人满意的效果,特别是物体和关键点探测器已经被用来检测单个动物。尽管效果很好,但边界框和稀疏关键点并不能跟踪
- 入门OpenCV:图像阈值处理
superdont
计算机视觉opencv人工智能计算机视觉
基本概念图像阈值是一种简单、高效的图像分割方法,目的是将图像转换成二值图像。这个过程涉及比较像素值和阈值,根据比较结果来确定每个像素点的状态(前景或背景)。图像阈值在处理二维码、文本识别、物体跟踪等领域中非常有用。本博客旨在简介OpenCV中的阈值处理方法,并提供实现代码,适合初学者学习。理论介绍:1.阈值类型:二进制阈值:如果像素值高于阈值,则赋予一个新值(通常是白色),否则赋予另一个值(通常是
- Mamba-UNet:用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络
AI浩
高质量人类CV论文翻译深度学习人工智能计算机视觉
摘要在医学图像分析的最新进展中,卷积神经网络(CNN)和视觉转换器(ViT)都取得了显著的基准成绩。前者通过其卷积操作在捕获局部特征方面表现出色,而后者则通过利用自注意力机制实现了出色的全局上下文理解。然而,这两种架构在有效建模医学图像中的长距离依赖关系时都存在局限,这对于精确分割至关重要。受到Mamba架构的启发,该架构因其处理长序列和全局上下文信息的能力以及作为国家空间模型(SSM)的增强计算
- 【图像分割】基于粒子群算法优化最大类间方差PSO-OTSU图像分割算法研究附Matlab代码
天天Matlab代码科研顾问
图像处理算法matlab开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要图像分割是计算机视觉领域的一项基本任务,其目的是将图像划分为具有相似特征的区域。最大类间方差(OT
- ITK 图像分割(一):阈值ThresholdImageFilter
恋恋西风
ITK计算机视觉ITKThreshold
效果:Video:区域增加分割1、itkThresholdImageFilter该类的主要功能是通过设置低阈值、高阈值或介于高低阈值之间,则将图像值输出为用户指定的值。如果图像值低于、高于或介于设置的阈值之间,该类就将图像值设置为用户指定的“外部”值(默认情况下为“黑色”)。该类并不对像素进行二值化处理,输出图像中的像素值可以是浮点型或整型。常用的成员函数:Set/GetLower():设置/获取
- [超分辨率重建]ESRGAN算法训练自己的数据集过程
Cr_南猫
超分辨率重建超分辨率重建人工智能深度学习
一、下载数据集及项目包1.数据集1.1文件夹框架的介绍,如下图所示:主要有train和val,分别有高清(HR)和低清(LR)的图像。1.2原图先通过分割尺寸的脚本先将数据集图片处理成两个相同的图像组(HR和LR)。如训练x4的ESRGAN模型,那么我们需要将HR的图像尺寸与LR的图像尺寸比例是4:1。在我的训练中,我将HR的图像尺寸分割成了480x480,LR的图像分割成了120x120。如下图
- 【深度学习每日小知识】全景分割
jcfszxc
深度学习术语表专栏深度学习人工智能
全景分割全景分割是一项计算机视觉任务,涉及将图像或视频分割成不同的对象及其各自的部分,并用相应的类别标记每个像素。与传统的语义分割相比,它是一种更全面的图像分割方法,传统的语义分割仅将图像划分为类别,而不考虑对象的部分。全景分割算法将语义分割和实例分割相结合,可以区分对象的一般类及其组成部分或实例。它们可以处理各种对象类,例如物体(例如天空、草地和道路)和事物(例如车辆、人和建筑物),并精确地分割
- 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 =