- 深度学习特征提取魔改版太强了!发文香饽饽!
深度之眼
深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点,特征提取可以占一席,毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起,用深度学习做特征提取逐渐成了主流,比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN,都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取,研究者们开始致力于改进深度
- 33从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --图像金字塔
Jachin111
图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图,最左边的图片是原始图片,然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值,这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸,不会有比这更小尺寸的图片了,像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔,每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标(物体、动物等)。im
- 34从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --方向梯度直方图
Jachin111
什么是方向梯度直方图在前面的实验1、实验2中,我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤,第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。第二步是将选择出来的区域转化为人工设计的特征,可称为特征提取。第三步是将这些特征输入分类器进行分类。方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradients)以下简称HOG,就是一种人工设计的特征,用来简化图像表述的特征描述符。下图中左边的
- 1.5C语言 双曲正弦函数(*) 优化麦克劳林公式
lanssssss
算法
一.传统算法#include#includeintjc(intx);intmain(){doublex,eps,y=0.0;scanf("%lf%lf",&x,&eps);intde=1,i=1;doubleitem=1.0;while(fabs(item)>=eps){item=pow(x,i)/jc(de);i+=2;y+=item;}printf("%.6f\n",y);}intjc(int
- 个人相关工作介绍
Ada's
计算机科学技术及软件工程应用系统科学神经科学认知科学
摘要部分此开源项目主要是我在自己工作和研究学习中针对以下问题总结笔记不足之处欢迎通过邮件QAS和OKR方式沟通互相学习。[1]低质量、多分辨率、多尺度遥感、医学、文字图像应用型研究[2]大数据、文本、语音、图像工程化应用型研究[3]传统算法+数据结构的基础研究[4]深度学习head、neck、loss、优化、并行方面应用研究[5]算法设计与芯片架构及操作系统可重组方案优化理论研究简介部分知名方向性
- 上位机图像处理和嵌入式模块(开篇)
嵌入式-老费
上位机图像处理和嵌入式模块图像处理人工智能
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。联系信箱:
[email protected]】图像处理是现实生活当中很实用的一门技术。工业上一般采用的是机器视觉,以传统算法和光源控制为主,部分采用了深度学习技术。而生活当中,则主要以二维码识别、人脸识别、车牌识别和ocr识别为主,这中间深度学习与AI扮演了很重要的角色。过去,市场上的商业收费软件,主要还是以传统设备厂商提供的上位机软件为主,那这一
- 50岁,人生重新出发
珠峰_在远方
昨天,一位老同学老朋友过生日。准确地计算,应该是满49岁,迈向50岁。明年此时就是50整了。按中国传统算法,现在应该算50岁了,应该过50岁的生日。50岁,年过半百,是人生的一个里程碑。古语说:五十知天命。50岁生日,我想很多人心里会有抵触。曾经,50岁在我们眼里是一个多么苍老的感觉,可是现在感觉人生还没有怎么过,一不留神,自己也到了这个年龄。过生日通常是一件欢乐的事情,家人或者同学朋友在一起,杯
- 1月下半笔记(个人向)
cqbzcsq
总结机器学习其他算法笔记PythonLinux生物信息Anaconda
最近才开始看d2l(这种东西早该在两年前看的,拖到现在了)为了做项目还得学一手OpenGL(被windows安装GLFW逼疯了)1.15打完ICPCECfinal回来,也许可以出一篇博客写下简单的题解。对蛋白质相似空间子结构搜索的算法有了一些思路,简单分为传统算法和目标检测算法1.16想到要对蛋白质可视化,然后去找可以用于三维绘图的库,找到了OpenGL,在wsl里面装了一个,发现挺方便,准备开始
- 32从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --目标检测简介及滑动窗口
Jachin111
目标检测简介目标检测是计算机视觉中一个重要的研究方向。人眼可以轻松、准确地识别出图片中的物体是什么、这个物体在图片中的哪个位置。例如,当我们看到下图左边的图片时,我们可以轻松的识别出图片中的动物是猫和狗,并且知道它们在图片中所处的位置。但是对于计算机来说,在以数字形式表示的图片中寻找目标物体,并判断这个物体是什么,这是一件困难的事情。目标检测的目的就是使计算机能够识别图片中的目标(物体、动物等)是
- 考试面试轻松应对:技术人的备考宝库 | 开源专题 No.58
开源服务指南
开源专题面试开源职场和发展
yangshun/tech-interview-handbookStars:97.9kLicense:MIT这个项目是一个技术面试手册,提供了免费和精选的技术面试准备材料。它包括最佳实践问题、编码面试的常见问题、如何准备编程面试以及算法小抄等内容。该项目的核心优势和主要功能有:提供针对忙碌工程师量身定制的高质量技术面试准备资料包含各种领域特定和非技术性问题,并不仅限于传统算法题目提供适用于软件工程
- 使用MistNet在COCO128数据集上协作训练Yolo-v5
星星失眠️
联邦学习YOLOpython人工智能
本案例介绍如何在MNIST手写数字分类场景中,使用名为MistNet的聚合算法训练联邦学习作业。数据分散在不同的地方(如边缘节点、摄像头等),由于数据隐私和带宽的原因,无法在服务器上聚合。因此,我们不能将所有数据都用于训练。在某些情况下,边缘节点的计算资源有限,甚至没有训练能力。边缘无法从训练过程中获取更新的权重。因此,传统算法(例如,联合平均算法)通常聚合由不同边缘客户端训练的更新权重,在这种情
- 单应性Homography估计:从传统算法到深度学习
baidu_huihui
单应性Homography估计机器人SLAM传统算法到深度学习
目录收起一图像变换与平面坐标系的关系二平面坐标系与齐次坐标系三单应性变换四关于OpenCV中的相关API五深度学习在单应性方向的进展单应性原理被广泛应用于图像配准,全景拼接,机器人定位SLAM,AR增强现实等领域。这篇文章从基础图像坐标知识系为起点,讲解图像变换与坐标系的关系,介绍单应性矩阵计算方法,并分析深度学习在单应性方向的进展。本文为入门级文章,希望能够帮助读者快速了解相关内容。单应性估计在
- GPU池化在AI OCR场景的应用
virtaitech
OrionX深度学习计算机视觉人工智能gpu
一、AIOCR的历史及概念OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)是指采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。2012年AlexNet在ImageNet竞赛夺冠以来,深度学习方法开始在图像视频领域大幅超越传统算法,基于CV(计算机视觉)和NLP(自然语言处理)卷
- 36从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --行人检测
Jachin111
行人检测基本流程在实验1到实验3中我们分别学习了滑动窗口、图像金字塔、方向梯度直方图。本节实验我们将结合这些方法来构建一个传统的行人检测算法。简单来说行人检测就是在提供的图像中,我们想要计算机分辨出哪些是人并且用矩形框标记出人出现在图片中的哪些位置。下图左上角图片中有一个人,如果我们想要用传统的目标检测方法检测到这个人的话,一般分为下面几个步骤。使用图像金字塔将图片按一定缩放比例生成不同尺寸图片(
- 社交网络分析4(下):社交网络链路预测分析、LightGBM框架、LLSLP方法(LightGBM 堆叠链路预测)、堆叠泛化 、社交网络链路预测分析的挑战
是Yu欸
#社交网络分析科研笔记与实践数据挖掘回归数据挖掘人工智能机器学习笔记算法网络安全
社交网络分析4写在最前面LightGBMLightGBM简介GBDT的核心概念和应用LightGBM的特点LightGBM与GBDT的比较LightGBM的原理与技术GBDT的传统算法LightGBM的创新算法GOSS(Gradient-basedOne-SideSampling)算法解析概念和工作原理算法的逻辑基础GOSS算法的创新与优势ExclusiveFeatureBundling(EFB)
- 深入探讨人工智能目标检测:算法、应用与未来趋势
鳗小鱼
资源分享(resource)人工智能人工智能目标检测算法神经网络深度学习知识图谱生成对抗网络
导言人工智能目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一,旨在使计算机系统能够自动识别并定位图像或视频中的特定目标。本文将深入研究人工智能目标检测的算法原理、广泛应用以及未来发展趋势。1.目标检测算法传统算法:基于手工设计特征和分类器的方法,如Haar级联、HOG+SVM等。深度学习算法:基于深度神经网络,如RCNN系列、YOLO系列、SSD等。2.应用领域及典型案例自动驾驶:目标检测在自动驾驶中起到关
- Python-编写点云处理软件(十五)交互式点云地面点提取
Auto工程师
Python编写点云处理软件python点云处理点云处理软件点云提取pyqt地面点提取vtk
目录0简述1CSF算法原理2具体步骤3点云处理软件实现4效果展示0简述本篇在点云处理软件中实现点云地面点提取功能,通过窗口输入提取参数完成选中的点云对象提取地面点的功能。对于点云地面点滤波,众多传统算法滤波效果容易受到地形特征的影响(通常在复杂场景及陡峭地形区域滤波效果较差)且常常需要用户对数据有较为丰富的先验知识来进行设置滤波器中的各种参数,“布料”滤波算法(CSF)很好的解决了这一问题。1CS
- 十年OpenCV开发以后发布的作品 - OpenCV实验大师
gloomyfish
opencv人工智能计算机视觉
OpenCV介绍OpenCV是知名的计算机视觉框架,支持数十个不同的视觉处理模块,提供了超过2000多个传统算法,其核心功能支持图像处理、图像分析、特征提取、对象检测、深度学习模型推理等。当前支持C++、Python、JS、C#等多种语言SDK,支持Win、Ubuntu等多种操作系统。OpenCV教学与开发痛点在生物医学、机器视觉等领域应用场景中,基于OpenCV完成项目面临着项目风险早期无法识别
- 传统算法:使用pygame实现Dijkstra 算法
源代码杀手
传统算法pygame算法python
代码需要考虑两个主要部分:Dijkstra算法和Pygame图形绘制。Dijkstra算法部分图的表示:使用字典nodes表示节点的位置,字典edges表示节点之间的边及其权重。Dijkstra算法实现:dijkstra函数使用Dijkstra算法来计算从指定起点到所有其他节点的最短路径。它维护一个优先队列,不断更新节点的最短距离,并在每次更新后通过draw_graph()函数绘制当前图形状态。P
- 40从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --深度学习在目标检测中的应用:R-CNN
Jachin111
R-CNN在传统的目标检测方法中,我们使用滑动窗口标记目标的位置、使用人工设计的特征和机器学习算法进行分类,此类方法虽然可以基本达到实时性的要求但是其缺点也比较明显。首先滑动窗口采用穷举的策略来找到目标,这种方法的缺陷是如果步长和窗口尺寸设置太小会导致时间复杂度过高,在检测过程中会出现过多的冗余窗口,如果窗口的尺寸和步长设置过大就会导致检测不到目标,同时人工设计的特征面对复杂的环境和遮挡不能表现较
- 左神算法课笔记异或运算
天穹南都
笔记c++
异或性质异或运算性质:1.N^0=N2.N^N=0满足交换律结合律3.a^b=b^a4.(a^b)^c=a^b^c简证:异或运算与运算顺序无关只要是偶数个1就为0奇数个1则为1。题目1.位运算来交换用位运算来交换效率比传统算法更高#includeintmain(){inta=16;intb=603;a=a^b;b=a^b;a=a^b;std::cout&arr){inteor=0;for(inti
- OCR原理解析
小小晓晓阳
图像识别ocr机器学习深度学习计算机视觉
目录1.概述2.应用场景3.发展历史4.基于传统算法的OCR技术原理4.1图像预处理4.1.1灰度化4.1.2二值化4.1.3去噪4.1.4倾斜检测与校正4.1.4.2轮廓矫正4.1.5透视矫正4.2版面分析4.2.1连通域检测文本4.2.2MSER检测文本4.3字符切割4.3.1连通域轮廓切割4.3.2垂直投影切割4.4字符识别4.4.1识别原理4.5版面恢复4.6后处理4.7传统OCR局限性5
- 基于A*的网格地图最短路径问题求解
嘿嘻哈呀
智能优化算法最短路问题路径规划Astar算法Python优先队列
基于A*的网格地图最短路径问题求解一、A*算法介绍、原理及步骤二、Dijkstra算法和A*的区别三、A*算法应用场景四、启发函数五、距离六、基于A*的网格地图最短路径问题求解实例分析完整代码七、A*算法的改进思路一、A*算法介绍、原理及步骤A*搜索算法(Astaralgorithm)是用于寻路和图遍历的最佳和流行的技术之一。A*搜索算法,不像其他传统算法,它有“大脑”,是一个真正的智能算法将它与
- 传统算法:使用Pygame实现SVM(支持向量机)算法
源代码杀手
传统算法算法
使用Pygame演示了支持向量机(SVM)在二维数据上的分类过程。以下是代码的主要步骤和原理解释:1、初始化和基本设置Pygame初始化:通过pygame.init()初始化Pygame。定义颜色和屏幕大小:定义了一些颜色常量(WHITE,BLACK,RED,BLUE)和屏幕的宽度和高度。创建Pygame窗口:使用pygame.display.set_mode创建窗口,设置窗口标题。2、生成随机数
- 传统算法:使用 Pygame 实现选择排序
源代码杀手
传统算法pygame算法python
使用Pygame模块实现了选择排序的动画演示。首先,它生成一个包含随机整数的数组,并通过Pygame在屏幕上绘制这个数组的条形图。接着,通过选择排序算法对数组进行排序,动画效果可视化每一步的排序过程。在排序的过程中,程序找到未排序部分的最小元素,并将其与未排序部分的第一个元素交换位置,同时在屏幕上的条形图也相应地进行交换,形成了选择排序的动画效果。整个排序过程通过适度的延迟,以每个步骤产生动画效果
- 传统算法:使用 Pygame 实现归并排序
源代码杀手
传统算法pygame算法python
使用Pygame模块实现了归并排序的动画演示。首先,它生成一个包含随机整数的数组,并通过Pygame在屏幕上绘制这个数组的条形图。接着,通过归并排序算法对数组进行排序,动画效果可视化每一步的排序过程。在排序的过程中,程序将数组递归地分成两半,分别进行排序,然后再将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。动画效果通过适度的延迟呈现,形成归并排序的动画效果。整个排序过程通过适度的延迟,以每个步骤产生动画
- 传统算法:使用 Pygame 实现广度优先搜索(BFS)
源代码杀手
传统算法pygame算法宽度优先
使用Pygame模块实现了广度优先搜索(BFS)的动画演示。首先,通过邻接矩阵表示了一个图的结构,其中每个节点表示一个字符,每个字符的邻居表示与之相邻的节点。然后,通过广度优先搜索算法按层级顺序访问节点,过程中通过动画效果可视化每一步的变化。每次访问一个节点,该节点变为绿色,与其相邻的边变为黑色,形成广度优先搜索的动画效果。算法使用队列来维护当前层级的节点,并逐步向下一层级扩展。这个演示通过适度的
- 传统算法: Pygame 实现深度优先搜索(DFS)
源代码杀手
传统算法pygame算法深度优先
使用Pygame模块实现了深度优先搜索(DFS)的动画演示。首先,它通过邻接矩阵表示了一个图的结构,其中每个节点表示一个字符,每个字符的邻居表示与之相邻的节点。然后,通过深度优先搜索算法递归地访问所有节点,过程中通过动画效果可视化每一步的变化。每次访问一个节点,该节点变为绿色,与其相邻的边变为黑色,形成深度优先搜索的动画效果。这个演示通过适度的延迟和颜色变化,直观展示了深度优先搜索在图上的遍历过程
- 传统算法:使用 Pygame 实现二分查找
源代码杀手
传统算法pygame算法python
使用Pygame模块实现了二分查找的动画演示。首先,它生成一个有序数组,并通过Pygame在屏幕上绘制这个数组的条形图。接着,通过二分查找算法对有序数组进行查找,动画效果可视化每一步的变化。在查找的过程中,程序通过比较目标值和数组中间元素,逐步缩小搜索范围,高亮显示当前搜索范围的起始和结束位置。如果找到目标值,将相应的元素高亮显示,并在屏幕上显示“TargetFound!”的文本。如果遍历完整个搜
- 传统算法:使用 Pygame 实现K-Means 聚类算法
源代码杀手
传统算法pygame算法kmeans
使用Pygame模块演示了K-Means聚类算法的基本原理。让我逐步解释它的实现:初始化和基本设置Pygame初始化:通过pygame.init()初始化Pygame。定义颜色和屏幕大小:定义了一些颜色常量(WHITE,BLACK,RED,GREEN,BLUE)和屏幕的宽度和高度。创建Pygame窗口:使用pygame.display.set_mode创建窗口,设置窗口标题。生成随机数据点和初始聚
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
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/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多