- 遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法
神经网络15044
仿真模型神经网络深度学习深度学习分类cnn算法网络集成学习数据挖掘
遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务,旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。本文使用ASTER(多光谱热辐射传感器)和Sentinel(多光谱成像卫星)数据,采用卷积神经网络(CNN)及CNN-集成学习(CNN-EL)方法实现高精度岩性分类。2.数据预处理2.1数据源说明ASTER数据:14个波段(VNIR/SWIR/TIR),分辨率
- 新品|暴雨信创服务器震撼亮相2025 AI算力产业峰会
BAOYUCompany
人工智能服务器运维
4月9日,被誉为“中国AI算力风向标”的2025AI算力产业峰会在深圳会展中心盛大启幕。作为中国领先的服务器解决方案供应商,暴雨携信创新品亮相峰会,与行业伙伴展开深度交流与经验分享,旨在携手构建AI时代算力产业新范式,为数字未来的蓬勃发展贡献磅礴力量。步入2025年,AIGC技术呈爆发式增长,算力需求随之迎来深刻变革。在此关键节点,暴雨凭借其在软硬件协同研发领域长期深耕积累的雄厚实力,抢滩布局,率
- 选择什么高端宠物食品品牌?雀巢瑞普纳科学卓越之选
Jamie20190106
宠物
近年来,全球宠物经济以前所未有的速度升温,将宠物视为家庭成员的“拟人化”养宠观念,正深刻重塑着消费决策。根据行业数据显示,全球宠物食品市场规模预计将在未来五年内以超过7%的年复合增长率持续扩张。在这片蓬勃发展的市场中,一个以“Human-grade(人食级)”为核心理念的赛道,正成为资本和消费者共同追逐的新风口。“人食级”概念的兴起,精准地捕捉了当代宠主的焦虑:对传统宠物干粮中肉粉、谷物填充物和复
- 推荐算法化身 “购物读心术”!ZKmall开源商城如何让用户消费激增 30%?
zkmall
ZMkallB2C商城B2B2C商城推荐算法算法机器学习
在电商竞争白热化的当下,如何精准把握用户需求、提升消费转化,成为企业突围的关键。ZKmall开源商城以推荐算法为核心驱动力,通过深度数据挖掘与智能策略优化,实现用户平均消费金额提升30%,复购率增长25%。这套被称为“购物读心术”的技术,究竟如何颠覆传统电商的人货匹配模式?一、传统推荐的痛点:“猜不准”导致用户流失传统电商平台的推荐功能往往依赖简单的“热销商品”“同类推荐”逻辑,无法满足用户个性化
- DesktopOK v11.66 桌面图标管理软件中文绿色版
DesktopOK是一款免费的桌面图标布局管理软件,它可以帮助用户保存和恢复桌面图标的布局,让用户在不同分辨率下切换时能够方便地保持桌面图标的排列位置。软件功能1.保存和恢复桌面图标布局:用户可以保存当前的桌面图标布局,以便日后恢复到该布局。2.支持多屏显示:用户可以在多屏显示的环境下保存和恢复不同的桌面图标布局。3.自定义设置:用户可以根据自己的需求选择是否保存图标布局、快捷键等设置。4.便捷的
- python打卡day41@浙大疏锦行
风逸hhh
python打卡60天行动python深度学习计算机视觉
知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化:调整一个批次的分布,常用与图像数据4.特征图:只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器:直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下:1.输入→卷积层→Batch归一化层(可选)→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout,可选)->Dense(Output)作业:尝试手动修改下不同的调度器和CNN的
- 基于ZYNQ7000的AD9226采集卡实现(1、采集数据到PL)
目标AD9226为12位,65MHz采样率ADC。基于ZYNQ7010平台,PL端采集AD数据,通过内部AXI总线,将数据搬运到PS的DDR。可以将如上目标分解为3个小目标实现PL采集AD9226模块,采集后的数据为AXIS接口。实现PL侧DMA可搬运AXIS数据到PS的DDR,可配置地址,帧长度,帧数量等。实现PS侧DMA驱动本章节实现第一个小目标:硬件:主控板采集模块模块引脚功能:D0-D11
- 一个简易的短地址服务小练习
MeshddY
c语言
从零实现一个简易的本地短地址服务练习:原理详解与C语言实践(示意图:长URL与短地址转换过程)一、需求背景1.1为什么需要短地址?节省字符空间:在短信、社交媒体等场景中缩短长链接美化展示:提升营销链接的可读性和点击率访问统计:通过短地址追踪访问数据1.2核心功能需求功能输入输出生成短地址原始URL(最长2048字符)5位短码(如abc12)查询原始地址5位短码对应的原始URL访问统计自动记录显示每
- PNG图像压缩优化工具
丁金金_chihiro_修行
libpngPNG图像压缩优化工具
PNG图像压缩优化工具标题:PNG图像三重压缩优化系统介绍大纲1.工具概述基于libimagequant和libpng的高效PNG压缩工具提供三种不同级别的压缩算法支持保留透明度和色彩质量优化2.核心功能基础压缩(compress_png):标准量化处理中等压缩率和处理速度适合大多数常规用途优化压缩(compress_png_optimized):增强的量化参数设置更低的抖动级别更高的压缩级别(9
- 图像的基本概念
小哥山水之间
音视频计算机视觉图像处理
视频:1.由一组图像组成2.为了传输/占用更小的空间而被压缩3.最终在显示设备上展示(未被压缩)图像:1.由像素组成2.像素是由RGB组成的,每个像素的颜色都是通过RGB的颜色展示出来的。3.分辨率:1080p,1920x1080个像素。显示器上面的每个像素,是由三个发光二极管组成。-每个像素的位深。所谓位深,就是用多少个位来表示一个像素。RGB888(24位),每个元素占一个字节。RGBA(32
- CAN 总线 之七 BOSCH CAN 位时序 和 同步
ZC·Shou
CAN&USBCANBITTIMING位时序
CAN支持1kBit/s至1000kBit/s的比特率。CAN网络的每个节点都有自己的时钟发生器,通常是石英振荡器。可以为每个CAN节点单独配置比特时间的定时参数(即比特率的倒数),即使CAN节点的振荡器周期(fosc)可能不同,也产生相同的比特率。 这些振荡器的频率不是绝对稳定的,温度或电压的变化以及元件的劣化会引起微小的变化。只要变化保持在特定振荡器容差范围(df)内,CAN节点就能够通
- 2025年30万级SUV终极对决:理想L7强势领衔
Jamie20190106
算法
权威数据背书:据乘联会2025年1-5月销量统计,30万级SUV市场新能源渗透率达62%,其中增程式车型同比增长85%(数据来源:中国汽车工业协会)一、理想L72025款:颠覆认知的六边形战士核心升级亮点双模混动系统:搭载宁德时代新一代磷酸铁锂电池(容量42.8kWh),纯电续航240km(CLTC),综合续航1315km,馈电油耗仅5.9L/100km(工信部认证)魔毯底盘2.0:CDC连续可变
- GEE数据集:全球地下水生态系统 (GDEs)数据集(30m分辨率)
此星光明
GEE数据集专栏数据库人工智能gee地下水水数据集全球
目录地下水的全球生态系统(GDEs)简介代码代码链接APP链接结果引用许可网址推荐0代码在线构建地图应用机器学习地下水的全球生态系统(GDEs)简介地下水是最广泛的液态淡水来源,但它在支持多样化生态系统方面的关键作用却往往不被人们所认识。在许多地区,依赖地下水的生态系统(GDEs)的位置和范围在很大程度上仍不为人所知,导致保护措施不足。该数据集提供了一张高分辨率(约30米)的GDEs地图,揭示了全
- 如何设计出覆盖率高且有效的测试用例?有哪些经典的测试用例设计方法?
996小白的进阶路
测试用例运维
如何设计出覆盖率高且有效的测试用例?深入解析经典测试用例设计方法在软件开发生命周期中,测试是确保产品质量、提升用户体验和维护品牌声誉的关键环节。而测试的核心在于“测试用例”——一组精心设计的输入、执行条件、预期结果和实际结果的集合。一个平庸的测试用例可能只是走个过场,而一个优秀的测试用例则能像精准的手术刀一样,直击软件的薄弱环节。那么,如何才能设计出覆盖率高且有效的测试用例呢?这不仅仅是一门技术,
- 农业物联网平台中的灌溉系统研究
sj52abcd
农业物联网和人工智能物联网数据分析python大数据毕业设计
研究目的本研究旨在开发一个基于Python语言的农业物联网平台,整合土壤墒情监测与精准灌溉系统,通过现代信息技术手段实现农业生产的智能化管理。系统将采用Python作为主要开发语言,结合MySQL数据库进行数据存储与管理,利用ECharts.js实现数据可视化展示,并引入机器学习和强化学习算法优化灌溉决策。具体目标包括:1)构建实时土壤墒情监测网络,通过物联网传感器采集土壤温湿度、电导率等关键参数
- Web 项目如何自动化测试?
Web项目的自动化测试可以通过UI自动化和接口自动化结合实现,提高测试效率和覆盖率。以下是关键方法和工具:【自动化测试】从基础到实战基于Pytest自动化/python自动化的详细教程!1.UI自动化测试(前端交互)适用场景:页面功能、表单提交、按钮点击、UI兼容性测试。常用工具:Selenium(Python/Java):支持多浏览器,结合Pytest管理用例。Cypress(JavaScrip
- VRR(可变刷新率)和QMS(快速媒体切换)
TrustZone_
#媒体媒体
一、技术原理的本质区别技术VRR(可变刷新率)QMS(快速媒体切换)核心目标消除动态帧率波动导致的画面撕裂/卡顿消除静态帧率切换时的黑屏中断工作机制实时调整显示器刷新率(Hz)匹配GPU输出帧率(FPS)→动态延长/缩短Vblank周期利用VRR底层协议,在固定分辨率下通过元数据(VTEM)通知显示器帧率变更→跳过传统EDID重协商过程信号处理持续动态同步单次触发式切换延迟影响降低操作延迟(减少缓
- OpenCV中超分辨率(Super Resolution)模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl
村北头的码农
OpenCVopencvdnn人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV中超分辨率(SuperResolution)模块的一个内部实现类。它属于dnn_superres模块,用于加载和运行基于深度学习的图像超分辨率模型。这个类是OpenCV中用于执行深度学习超分辨率推理的主要类。你可以用它来加载预训练的超分辨率模型(如ED
- Random Erasing:计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命
星光银河
深度学习-代表性技术主题/概念层面计算机视觉学习人工智能cnn神经网络深度学习
当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时(识别准确率骤降38%),中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作,让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍,错误率降低59%,揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境:视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
- 视频工具箱 1.1.1 |小而美的视频处理工具,支持多种常用功能
星图软件库
软件分享音视频软件工程
VideoTools是一款基于FFmpeg的小而美的视频处理工具,专为需要快速高效地进行视频编辑的用户设计。这款工具无需安装,体积仅约200KB,提供了视频压缩、格式转换、转GIF、修改分辨率、加速播放以及音频提取等多种常用功能。其用户界面简洁直观,上手即用,首次运行时可自动下载或手动指定FFmpeg路径。此外,VideoTools还支持GPU加速(兼容Intel、AMD、Nvidia显卡),让视
- 【鸿蒙实战开发】C++ 组件单元测试及覆盖率统计方案探索
代码改变世界996
鸿蒙安卓前端harmonyosc++单元测试华为鸿蒙前端安卓
一、背景蒙NEXT操作系统中,上层的ArkUI最终都会通过底层的c++组件实现。而且随着鸿蒙的兴起,各大厂商纷纷拿出了各自的跨端方案,而c++组件复用是其中的一个主流方向。为了确保这些组件的稳定性和可靠性,进行单元测试是其中很重要的一环,而目前鸿蒙的官方文档和开发工具中关于单元测试介绍更多是针对ArkTs,c++单测的相关资料,因此本文尝试探究鸿蒙NEXTc++组件单元测试及覆盖率统计的可行性方案
- 【读代码】PDF-Extract-Kit深度解析:最好用的RAG开源PDF解析工具
kakaZhui
pdfAIGC大模型RAGAgentDeepSeek
一、基本介绍PDF-Extract-Kit是由OpenDataLab推出的开源工具包,专注于解决复杂PDF文档的内容解析难题。该项目集成了当前最先进的文档解析模型,通过模块化设计实现灵活的功能组合,支持布局检测、公式识别、表格解析等多项核心功能。其最大特点在于:多模态解析能力:支持文字、公式、表格、图像等元素的联合解析工业级鲁棒性:在模糊扫描件、水印文档等复杂场景下仍保持高准确率开箱即用体验:提供
- win10企业版2016长期服务版本认证过期怎么办?
Win10企业版2016长期服务版本作为目前最流畅的win10版本,很多同学都安装了这个版本,目前这个版本具有很大的市场占有率,但是这个版本激活比较困难,很多同学收到过认真过期的提示。今天小编就把个问题给大家分享一下。目前win10企业版2016长期服务版本只能用专用密钥激活,今天小编就为大家分享几枚最新可用的Win10企业版2016长期服务版本密钥。如果密钥失效或者不能使用,可以联系小编vx:j
- Python, Go, C ++开发农业/工业/服务业利润率查询APP
Geeker-2025
pythongolangc语言
#Python、Go、C++开发农业/工业/服务业利润率查询APP方案我将为您设计一个覆盖农业、工业、服务业三大产业,包含10000+种业务的利润率查询应用,结合Python、Go和C++的技术优势,提供全面的利润分析和市场洞察。##系统架构设计```前端(Flutter)GoAPI服务层C++数据处理引擎Python分析层││││├─行业查询──────────────>││││├─>数据检索请
- 前端渲染大量图片的首屏加载优化方案
啃火龙果的兔子
开发DEMO前端
渲染大量图片时,首屏加载性能至关重要。以下是全面的优化方案:一、图片资源优化1.图片格式选择WebP格式:比JPEG小25-35%,支持透明AVIF格式:新一代格式,压缩率更高(Chrome/Firefox支持)渐进式JPEG:逐步加载显示SVG:适合图标/简单图形2.图片压缩使用工具压缩:TinyPNG、Squoosh、ImageOptim服务端自动压缩:Sharp(Node.js)、Pillo
- 为什么stm32串口发送数据没有反应_学习笔记之STM32 USART串口应用
weixin_39851008
图片通过串口发送
一、USART简介通用同步异步收发器(USART)提供了一种灵活的方法与使用工业标准NRZ异步串行数据格式的外部设备之间进行全双工数据交换。USART利用分数波特率发生器提供宽范围的波特率选择。(文章下方有USART串口视频资料)STM32的串口资源相当丰富的,功能也相当强劲。STM32F103ZET6最多可提供5路串口,有分数波特率发生器,支持同步单向通信和半双工单线通信,支持LIN(局部互连网
- Redis常见性能问题及解决方案:实战应用指南
Redis作为高性能的内存数据库,在缓存、消息队列、实时统计等场景中被广泛应用。然而,在实际生产环境中,Redis的性能问题可能成为系统的瓶颈。本文结合实战经验,总结7大常见性能问题及其解决方案,并提供实际案例,帮助开发者快速定位并优化性能。1.内存问题:内存不足与碎片化问题表现:Redis内存达到上限,触发OOM(OutOfMemory)错误,导致写操作失败。内存碎片率过高(通过INFOmemo
- 【图像超分】论文精读:MTKD: Multi-Teacher Knowledge Distillation for Image Super-Resolution
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习人工智能图像处理计算机视觉超分辨率重建论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)前言论文题目:MTKD:Multi-TeacherKnowledgeDistillationforImageSuper-Resolution——MTKD:图像超分辨率的多教师知识蒸馏论文
- AD7606过采样模式
零度随想
嵌入式硬件fpga开发
AD7606的过采样模式(OversamplingMode)是其重要特性之一,它可提升信噪比(SNR)、有效分辨率、降低系统噪声。✅一、什么是过采样(Oversampling)过采样是指ADC内部将每个通道采样多次,然后进行数字平均滤波,以减少随机噪声、提升信号质量。在AD7606中,过采样是由芯片内部硬件自动完成的:每次外部采样触发→芯片在内部进行多次转换→平均值输出对外仍只输出1个16位数据→
- 2025年渗透测试 vs 漏洞扫描:本质区别与协同防御实战指南
上海云盾商务经理杨杨
安全网络
引言2025年,随着AI驱动的自适应攻击与量子计算威胁升级,企业对安全评估的需求激增。然而,渗透测试(PenetrationTesting)与漏洞扫描(VulnerabilityScanning)仍被大量混淆——前者年成本超百万仍一票难求,后者自动化率突破90%却误报率居高不下。本文从技术本质、演进趋势与实战场景切入,解析二者差异及协同策略。一、本质区别:五维对比框架维度渗透测试漏洞扫描核心目标模
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
-------------------
- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置