- 无人机动态追踪技术难点与距离分析!
云卓SKYDROID
无人机人工智能云卓科技智能跟踪吊舱
一、技术难点概述目标识别与跟踪算法的鲁棒性复杂场景适应性**:在动态背景(如人群、森林)或光照变化(逆光、夜间)下,算法需精准区分目标与干扰物。传统计算机视觉方法(如光流法、卡尔曼滤波)易受干扰,需结合深度学习(如YOLO、SiamRPN++)提升抗干扰能力。多目标跟踪与遮挡处理**:目标被遮挡或短暂消失时,需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪,对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**:算法需
- 基于人体姿态识别和多人复杂场景下的人员ID唯一方案设计
云栖道人
人工智能
一、方案概述公安系统中的多人跟踪与身份识别应用场景广泛,包括人群密集的公共场所监控、搜捕行动中的人员跟踪、犯罪行为检测和身份识别等。方案结合人体姿态识别和人员ID唯一跟踪技术,旨在复杂场景中保持对人员的稳定跟踪并精确识别,处理遮挡、多目标交互等复杂情况。二、应用场景人群密集场所监控:如火车站、机场等公共场所,自动跟踪监控下的所有人员并在多人遮挡的情况下保持人员ID一致。高风险地区监控:在公安系统设
- 【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet
华东算法王
深度学习·命运深度学习人工智能
NASNet(NeuralArchitectureSearchNetwork)是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索(NAS)方法,它通过自动化搜索神经网络的结构,找到了具有竞争力的神经网络架构,尤其在计算机视觉任务(如图像分类)中表现非常优秀。NASNet是基于进化算法的架构搜索方法,与其他NAS方法相比,它具有更高的效率,并且能够生成更加优化的网络架构。1.NASNet的背景与
- 神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域,神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就。然而,传统的神经网络训练方法通常依赖于人工设计的网络结构和参数初始化,这往往需要大量的经验和试错,并且难以找到最优的网络结构和参数。神经进化算法(Neuroevolutio
- 基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统:猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析
深度学习&目标检测实战项目
YOLO目标跟踪人工智能深度学习ui目标检测机器学习
1.引言随着人工智能技术的飞速发展,尤其是深度学习在计算机视觉领域的突破,目标检测技术已广泛应用于各类场景。从城市交通监控到安防系统,再到野生动物保护和生态监测,目标检测技术为我们提供了实时、精确的解决方案。在众多目标检测算法中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列因其高效性和实时性,已成为解决多类别目标检测任务的首选方法。本文将介绍如何使用YOLOv5进行野生动物检测与监控,包括猫、狗
- yolo目标检测项目
m0_75047393
YOLO目标检测人工智能
一、前言(一)、什么是目标检测目标检测是指在图像或视频中准确地识别和定位出现的特定目标物体的任务。目标检测通常包括以下几个步骤:目标分类:确定图像中出现的物体属于哪一类别,例如汽车、行人、狗等。目标定位:确定图像中物体的位置,通常通过绘制边界框或遮罩来标识物体的位置。目标识别:将检测到的目标与预定义的类别进行匹配,以便为目标添加语义标签。多目标检测:在一张图像中检测并识别多个目标,包括重叠目标和不
- 【人工智能算法】人工智能算法都包括什么?请详细列出和解释
资源存储库
算法强化学习人工智能算法
目录人工智能算法都包括什么?请详细列出和解释1.机器学习算法(MachineLearningAlgorithms)监督学习算法(SupervisedLearning)无监督学习算法(UnsupervisedLearning)强化学习算法(ReinforcementLearning)2.进化算法(EvolutionaryAlgorithms)3.模拟退火(SimulatedAnnealing)4.粒
- 多目标应用:基于自组织分群的多目标粒子群优化算法(SS-MOPSO)的移动机器人路径规划研究(提供MATLAB代码)
IT猿手
机器人路径规划多目标优化算法多目标应用前端多目标算法人工智能matlab算法路径规划
一、机器人路径规划介绍移动机器人(Mobilerobot,MR)的路径规划是移动机器人研究的重要分支之,是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同,路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用,人们对机器人的要求也越来越高,尤其表现在对机器人的智能化方面的要求,而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤,路
- 非支配性排序遗传算法 III---NSGA-III-可用于(多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理)
ww18000
r语言开发语言数据挖掘机器学习
非支配性排序遗传算法III(NSGA-III)是用于求解多目标优化问题的一种进化算法1。以下是对它的具体介绍1:具体完整算法请跳转:非支配性排序遗传算法III---NSGA-III-可用于(多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理)发展背景NSGA-III由KalyanmoyDeb和HarshitJain提出,是在NSGA-II的基础上进行改进和扩展,以更好地处理多目标优化问题,尤其是在
- 25/2/18 <算法笔记> ByteTrack
青椒大仙KI11
笔记
ByteTrack(发表在2021年)是一种高效且精确的**多目标跟踪(Multi-ObjectTracking,MOT)**算法。它属于目标跟踪领域中基于检测的类别(trackingbydetection),核心思想是利用目标检测器的高置信度和低置信度检测结果,通过简单的后处理策略实现高效和准确的目标跟踪。多目标跟踪(MOT)的主要目的是对视频或帧序列中的多个对象进行检测和跟踪。在MOT方法中通
- 装备效能评估方法TOPSIS法(优劣解距离法)深度解析:原理、实现与行业应用案例
燃灯工作室
Aipython
一、方法概述1.1核心思想TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)通过计算各方案与正理想解(最优解)和负理想解(最劣解)的相对接近度进行排序。其核心原理可以用三维空间形象表示:距离距离距离距离方案1正理想解负理想解方案21.2方法特点适用性:适用于多目标决策、多方案优选优势:直观的几何解释,可处理不同量纲指标局限:
- 多式联运最优路径算法
SugarPPig
人工智能大数据业务算法
多式联运的最优路径优化问题涉及运输成本、时间、碳排放等多目标权衡,需结合运输方式(公路、铁路、水路、航空等)的协同性,通过算法模型寻找综合最优解。以下是相关研究进展与算法应用的总结:一、多式联运路径优化的核心目标经济性:最小化运输成本、转运成本及惩罚成本(如延迟成本)。时效性:缩短总运输时间,包括节点间运输时间与方式转换时间。低碳化:将碳排放量或碳交易成本纳入目标函数,支持绿色物流。安全性:针对危
- 【智能算法】协同进化算法
大雨淅淅
智能算法人工智能机器学习网络算法
1、进化算法自从达尔文的生物进化论被接受,基于自然界中生物优胜劣汰的生存规则发展起来的生物进化的理论研究得到了空前的发展。将生物遗传变异、优胜劣汰的生存机制应用到优化领域,就得到了进化计算(EvolutionaryComputation,EC)。以种群形式存在的物种,想要生存下去,就必须通过遗传变异来适应环境,通过自身的不断完善来适应生存环境。遗传的目的在于将父代的优良性能传递给子代,让子代能更好
- 【多目标免疫遗传算法在选址中的应用】使用多目标免疫遗传算法计算较简化海上救援选址问题研究(Matlab代码实现)
Ps.729
前端
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述多目标免疫遗传算法在海上救援选址中的应用研究一、引言二、海上救援选址问题分析(一)问题描述(二)影响因素(三)多目标特性三、多目标免疫遗传算法原理(一)遗传算法基础(二)免疫遗传算法(三)多目标免疫遗传算法(四)NSGA-II算法四、基于MATLAB
- DeepSeek R1赋能全球航运智能化:基于多目标优化的路径规划实战解析
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用人工智能机器学习算法python
DeepSeekR1赋能全球航运智能化:基于多目标优化的路径规划实战解析引言:航运路径优化的重要性全球贸易90%的货物通过海运完成,每年产生约10亿吨碳排放。传统航线规划依赖船长经验,常导致5-15%的额外燃料消耗。本文基于DeepSeekR1智能系统,提出融合多目标优化的智能路径规划方案,结合实例详解算法实现。问题建模与数学描述优化目标函数minimizeF(x)=[f₁(x),f₂(x),f₃
- python cv2 matchtemplate_机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配(单目标匹配和多目标匹配)1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMa...
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pythoncv2matchtemplate
1.cv2.matchTemplate(src,template,method)#用于进行模板匹配参数说明:src目标图像,template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标2.min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(ret)#找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x,y)的位置参数说明:min_val,max_val,min_lo
- CVPR‘24开源 | ADA-Track:端到端3D多目标跟踪最新SOTA!
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3D视觉从入门到精通3d目标跟踪人工智能
编辑:计算机视觉工坊添加小助理:dddvision,备注:方向+学校/公司+昵称,拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码,加入3D视觉知识星球,星球内凝聚了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:近20门视频课程(星球成员免费学习)、最新顶会论文、3DGS系列、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,欢迎扫码加入!
- pymoo:Python中的多目标优化框架
葛梓熙
pymoo:Python中的多目标优化框架pymoo项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pym/pymoo项目介绍pymoo是一个开源的多目标优化框架,专为Python开发者设计。它提供了最先进的单目标和多目标优化算法,以及与多目标优化相关的多种功能,如可视化和决策支持。无论你是学术研究者还是工业应用开发者,pymoo都能帮助你轻松实现复杂的多目标优化任务。项目
- “随机森林”及“混合随机森林和多目标粒子群优化”(RF_MOPSO),以预测目标作为学习方法并分别找到多特征过程的最佳参数(Matlab代码实现)
科研_研学社
随机森林学习方法matlab
欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。目录1概述2.1算例12.2算例23参考文献4Matlab代码实现1概述多目标优化问题普遍涉及到工程设计、生产制造、信息处理等应用领域。粒子群优化算法具有快速收敛、简单易行、并行搜索等特点,特别适合处理多目标优化问题。本文对多目标粒子群优化算法进行系统性的研究,结合随机森林的优势
- 目标跟踪概念、多目标跟踪算法SORT和deep SORT原理
yhwang-hub
深度学习
目录目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念欧氏距离、马氏距离、余弦距离欧氏距离马氏距离余弦距离SORT算法原理SORT算法中的匈牙利匹配算法指派问题中的匈牙利算法预测模型(卡尔曼滤波器)数据关联(匈牙利匹配)目标丢失问题的处理SORT算法过程deepSORT算法原理状态估计轨迹处理分配问题的评价指标级联匹配深度表观描述子算法总结目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念目标跟踪分为静态背景下的目标跟踪
- 差分进化算法 (Differential Evolution) 算法详解及案例分析
闲人编程
python算法python开发语言选择DE差分进化算法变异
差分进化算法(DifferentialEvolution)算法详解及案例分析目录差分进化算法(DifferentialEvolution)算法详解及案例分析1.引言2.差分进化算法(DE)算法原理2.1基本概念2.2算法步骤3.差分进化算法的优势与局限性3.1优势3.2局限性4.案例分析4.1案例1:单目标优化问题4.1.1问题描述4.1.2代码实现4.1.3流程图4.1.4优化曲线4.2案例2:
- pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
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pythonsvm模型优化
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
weixin_39747075
差分进化算法
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 差分进化算法DE
DroidMind
智能算法与机器学习差分进化算法
差分进化算法DE属于进化算法,这里算法还包括依次遗传算法、进化策略、进化规划。差分进化算法包括三个基本的操作:变异操作、交叉(重组)操作和选择操作。一、算法建模:1、假设我们希望得到函数f(x)的最优解,这个函数有D个解。2、为函数f(x)设置一个解的组数N,N至少为4。3、这样我们就得到了N组并且每组解的个数为D的集合,它可以使用N个D维参数向量来表示。因为它类似于遗传算法进化一样,是一代一代的
- 差分进化算法(Differential evolution,DE)(附详细注释的Python代码)
XijueJa
算法python开发语言
概念与基本原理差分进化算法(DifferentialEvolution,简称DE)是一种基于种群的随机优化算法,由Storm和Price在1995年提出。它主要应用于解决非线性、非凸、连续和离散的优化问题。DE算法以其简单性、鲁棒性和高效性而受到广泛关注。差分进化算法的基本思想是通过模拟自然进化过程中的遗传和变异机制来寻找问题的最优解,类似于遗传算法。通过变异、交叉与选择,使得初始化的种群不断朝最
- 【机器学习】---神经架构搜索(NAS)
Undoom
机器学习Python机器学习架构人工智能python
这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索(NAS)1.1为什么需要NAS?2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素:2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用,神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方
- 【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法:基于原型引导的领域感知渐进表示学习(一)
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论文推荐深度学习人工智能机器学习神经网络变化检测
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- 「达摩院MindOpt」用于多目标规划(目标规划法)
MindOpt_003
算法云计算阿里云
前篇我们讲述了使用加权和法对多目标规划问题的优化,本篇将讲述使用目标规划法。1.原理目标规划法,首先是为每个目标函数设定一个期望值(目标值)gig_igi。方案1:然后构建一个新的目标函数F(x)F(x)F(x),其形式如下:minimizeF(x)=∑[wi∗∣fi(x)−gi∣]\text{minimize}\quadF(x)=\sum[w_i*|f_i(x)-g_i|]minimizeF(x
- 剽悍一只猫的生意经
要瘦的孙小米
001流量密码:创作一份特别有吸引力的内容,不断推广,让它被更多目标用户看到,这是一些高手的超级流量密码。002写100条:接上一条,写不出特别有深度、有体系的内容,怎么办?谁说一定要写特别有深度、有体系的内容?哪怕你就写一份《xxxx100条》——把你自己在细分领域积累的100个观点、经验、方法列出来,也能给很多人带来帮助。003帮助同行:有的人比同行多走了几步,取得了令一些同行很羡慕的成绩,然
- Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法
含老司开挖掘机
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合,应用于多目标预测问题的解决。主要内容包括BP神经网络的学习原理、适应度函数的设计与应用、NSGA-II在多目标优化中的作用、多目标预测的策略以及Matlab工具在算法实现中的使用。本文旨在通过这些技术,帮助读者构建出能在多个相互冲突的目标间取得平衡的优化解决方案,并提供完整的Matlab代码实现,以供
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite