- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- 全面解析:AI大模型入门教程,让你的学习之路不再迷茫,这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了!
AGI大模型老王
人工智能学习大模型AI大模型大模型学习大模型教程大模型入门
前言AI大模型,作为当前人工智能领域的热点,凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力,受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者,本教程都将带你从入门到实践,逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义:AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型,能够处理复杂的数据和任务。应用:广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力:掌握大模
- 智能优化算法应用:基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像增强算法计算机视觉人工智能
智能优化算法应用:基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码文章目录智能优化算法应用:基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码1.全局双伽马校正2.群居蜘蛛算法3.适应度函数设计4.实验与算法结果5.参考文献6.Matlab代码摘要:本文主要介绍基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法。1.全局双伽马校正设图像的灰度值范围被归一化到[0,1]范围之内,基于全局
- 天呐!原来我们每天都在用的AI生图,背后竟是如此“粗暴”的原理?!(附源码运行显示)
lizhijianwill
人工智能深度学习机器学习
天呐!原来我们每天都在用的AI生图,背后竟是如此“粗暴”的原理?!你有没有想过,那些让设计师集体失业、让普通人秒变艺术家的AI绘画工具,它们到底是怎么“画”出那些以假乱真的图像的?今天,就让我们一起揭开AI绘画的神秘面纱,看看它背后究竟隐藏着怎样的“魔法”!1.AI绘画?不,其实是“噪声”的艺术!想象一下,你有一张干净的白纸,想要在上面画出一只可爱的猫咪。你会怎么做?一笔一笔地勾勒线条,一点一点
- 高级前端工程师Vue面试题
盼盼盼
面试题前端前端
HTML/CSS1.解释HTML5中的元素及其用途。元素用于通过JavaScript绘制图形,比如图表、图像处理等。它提供了一个图形上下文,可以进行2D图形绘制。2.CSS中display:none和visibility:hidden有什么区别?display:none会将元素从文档流中完全移除,不占据空间。而visibility:hidden则元素依然占据空间,只是变得不可见。3.描述CSSFl
- 基于vue3实现的课堂点名程序
zhouzhurong
vue.jsjavascriptelementui
设计思路采用vue3实现的课堂点名程序,模拟课堂座位布局,点击开始点名按钮后,一朵鲜花在座位间传递,直到点击结束点名按钮,鲜花停留的座位被点名。课堂点名座位组件seat.vue//组合式APIimport{ref,reactive,onMounted}from'vue';constseatImage=ref('/src/assets/desk.jpg')constprops=defineProps
- 每周论文精读05-A2J:AnchortoJointRegressionNetwork for 3D ArticulatedPoseEstimation from a SingleDepthImage
Jason_____Wang
精读笔记python计算机视觉卷积手势识别深度学习
https://download.csdn.net/download/Jason_____Wang/16502249论文精读——A2J:Anchor-to-JointRegressionNetworkfor3DArticulatedPoseEstimationfromaSingleDepthImage标题比较长,已经打不完了。。所以题目格式有些变形,望谅解。上周尝试做了一下代码复现的方向,因为生活
- hunyuan-DiT模型部署指南
算家云
模型构建ComfyUI图片生成大模型人工智能pytorchAIGC
一、介绍Hunyuan-DiT是由腾讯混元推出的扩散模型,支持中文和英文双语输入,其他开源模型相比,Hunyuan-DiT在中文到图像生成方面树立了新的水平。二、部署流程环境要求:所需的最小GPU内存为11GB,建议使用具有32GB内存的GPU,以获得更好的生成质量。1.部署ComfyUI本篇的模型部署是在ComfyUI的基础上进行,如果没有部署过ComfyUI,请按照下面流程先进行部署,如已安装
- 拉格朗日插值
一条大祥脚
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你如果能确定一个问题答案一定是一个多项式形式,那么你可以先暴力求出来几个点的解,带入,把这个多项式的系数求出来,接下来给出自变量的话,你直接往这个式子里带入就能得到答案了。具体的原理就是oiwiki上的这个过程这里需要注意的是,对于一个最高次为k的多项式,至少需要k+1个不同的点才能确定全部系数。求系数的过程暴力是O(n2)O(n^2)O(n2)的,这要求我们多项式次数不能太大。不过对于连续的数据
- Python 爬虫验证码识别
acheding
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在我们进行爬虫的过程中,经常会碰到有些网站会时不时弹出来验证码识别。我们该如何解决呢?这里分享2种我尝试过的方法。0.验证码示例1.OpenCV+pytesseract使用Python中的OpenCV库进行图像预处理(边缘保留滤波、灰度化、二值化、形态学操作和逻辑运算),然后结合pytesseract进行文字识别。pytesseract需要配合安装在本地的tesseract-ocr.exe文件一起
- 扫描线/矩形面积并
一条大祥脚
android算法
扫描线的思想很早就会了,所以一直以为这个板子自己会了,但实际上并没有,这题还是不简单。首先,扫描线的思想很简单,就是当我们要处理多维的问题时,我们可以对其中一个维度进行排序,然后用数据结构维护剩下的维度,这样可以问题降低一个来考虑。当然实际上我们没有凭空吃掉一个维度,降低的维度实际上是被我们放到时间维上了。比如我们如果要求一个不规则形状的二维图像的面积,我们可以对x轴维度排序,然后y轴在任意时刻都
- 多语言实现图像生成的API调用指南
IT·小灰灰
人工智能数据挖掘深度学习语言模型图像处理AI作画
在现代软件开发中,API(应用程序编程接口)的使用变得越来越普遍。无论是JavaScript、Python、Go还是Java,开发者们都需要与各种API进行交互以实现特定的功能。本文将通过一个具体的例子,展示如何使用不同的编程语言调用一个图像生成的API,并生成一幅描述海岛的图像。目录API获取方式正文1.JavaScript实现2.Python实现3.Go实现4.Java实现结语API获取方式前
- 鸿蒙HarmonyOS NEXT开发:图片边框设置(ArkTS通用属性)
「已注销」
鸿蒙ArkTSharmonyos华为鸿蒙android驱动开发
图片边框设置设置容器组件的图片边框样式。说明:从APIVersion9开始支持。后续版本如有新增内容,则采用上角标单独标记该内容的起始版本。borderImageborderImage(value:BorderImageOption)设置组件的图片边框。卡片能力:从APIversion9开始,该接口支持在ArkTS卡片中使用。原子化服务API:从APIversion11开始,该接口支持在原子化服务
- python自动化框架pytest_全功能Python测试框架:pytest
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python通用测试框架大多数人用的是unittest+HTMLTestRunner,这段时间看到了pytest文档,发现这个框架和丰富的plugins很好用,所以来学习下pytest.image.pngpytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架,主要有以下几个特点:简单灵活,容易上手支持参数化能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试,还可以用来做selenium/appnium等自动
- 景联文科技数据处理平台:支持高质量图像标注服务
景联文科技
人工智能科技计算机视觉
图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环,它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要,使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型:边界框标注:这是最常用的标注方式之一,通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置,可以是二维或三维形式。分割标注:包括语义分割(同一类别的所有实例被视为整体)和实例分割(每
- 轻量级的注意力网络(LANMSFF)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人工智能神经网络python计算机视觉
定义与特点在深度学习领域,轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构,在保持高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面:轻量级设计:通过精心设计的网络结构和参数优化,在保持较高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。注意力机制:引入了一种新的注意力机制,能够有效地捕捉图像中的关键特征,提高模型的表达能力。多尺度特
- TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建
小白学视觉
论文解读IEEETPAMI深度学习顶刊论文论文解读TPAMI
论文信息题目:SSR-2D:Semantic3DSceneReconstructionFrom2DImagesSSR-2D:从2D图像进行语义3D场景重建作者:JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi,KaiXu,andMatthiasNießner论文创新点首次提出了一种基于深度学习的方法,能够在不使用任何3D标注的情况下,从不完整的RGB
- VTK之vtkLight
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三维图像vtk
vtkLight是VTK(TheVisualizationToolkit)中用于代表现实场景中灯光的一个类。在三维渲染场景中,灯光是必备的要素之一,它为场景提供照明,使得渲染出来的图像更加逼真和立体。以下是对vtkLight的详细介绍:一、灯光类型vtkLight可以分为两种类型:位置灯光(PositionalLight,也叫聚光灯)和方向灯光(DirectionLight)。位置灯光:光源位置在
- DICOM标准详解
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DICOM(DigitalImagingandCommunicationsinMedicine)标准是医学图像和相关信息的数字图像通信的国际标准。以下是DICOM标准的详细内容:一、概述DICOM标准由医学图像处理和通信的专业组织DICOM标准委员会(DICOMStandardsCommittee)负责维护和更新。它定义了医学影像设备(如X射线、CT扫描、MRI等)生成、存储、传输和显示的规范,以
- 【HarmonyOS实战开发】鸿蒙左右拖动切换图片效果实现
代码改变世界996
前端鸿蒙安卓harmonyos华为android鸿蒙前端
介绍本示例使用滑动手势监听,实时调整左右两侧内容显示区域大小和效果。通过绑定gesture事件中的PanGesture平移手势,实时获取拖动距离。当拖动时,实时地调节左右两个Image组件的宽度,从而成功实现左右拖动切换图片效果的功能。效果图预览●更多鸿蒙最新技术知识点,请移步前往小编:https://gitee.com/使用说明点击中间按钮进行左右拖动切换图片。实现思路本例涉及的关键特性和实现方
- 智能巡检机器人在电力行业的应用
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智能巡检系统人工智能网络数据库
一、引言在电力行业中,保障电力设备的安全稳定运行至关重要。传统的人工巡检方式存在劳动强度大、效率低、容易出现漏检和误判等问题。随着科技的发展,智能巡检机器人应运而生,并在电力行业中得到了广泛而深入的应用,为电力系统的可靠运行提供了有力保障。二、智能巡检机器人在电力行业的应用场景(一)变电站巡检设备外观检查智能巡检机器人配备高清摄像头和图像识别技术,能够对变电站内的变压器、断路器、隔离开关、互感器等
- 深度学习(1)-简单神经网络示例
yyc_audio
深度学习人工智能
我们来看一个神经网络的具体实例:使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中,我们要解决的问题是,将手写数字的灰度图像(28像素×28像素)划分到10个类别中(从0到9)。我们将使用MNIST数据集,图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中,分类问题中的某个类别叫作类(class),数据点叫作样本(sample),与某个样本对应的类叫作标签(label)。你不需要现
- Flink 安装阿里云docker compose部署及相关组件
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部署运维flinkdocker大数据
Flink安装脚本文件version:"2.2"services:jobmanager:image:flink:1.15.2-java11expose:-"6123"ports:-"8081:8081"command:jobmanagervolumes:-/home:/homeenvironment:-JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanagerprivileged:tru
- docker compose部署zookeeper集群
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networks:net:name:netservices:zookeeper1:image:zookeeper:3.7.0restart:alwayscontainer_name:zookeeper1hostname:zookeeper1privileged:trueports:-'2181:2181'environment:ZOO_MY_ID:1ZOO_SERVERS:server.1=zoo
- 简化版奇异值分解(SVD)方法详解
DuHz
数理统计学知识机器学习人工智能算法信息与通信信号处理
简化版奇异值分解(SVD)方法详解奇异值分解(SVD)是一个强大的矩阵分解工具,广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。然而,对于大规模数据或高维矩阵,计算和存储的开销非常大,因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时,能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版SVD方法,包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法(PLS),并
- Wiki.js 集成 Artalk 评论系统配置指南
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知识库知识库wiki.jswikijs
Wiki.js集成Artalk评论系统配置指南一、Artalk核心优势开源性质采用MIT许可证的自托管评论系统,支持全平台集成数据控制评论数据存储在自有服务器,避免第三方服务依赖轻量化架构Go语言开发的后端服务,内存占用低于50MB二、DockerCompose部署方案部署文件docker-compose.yamlversion:'3.8'services:artalk:image:artalk/
- Python使用matplotlib可视化相关性分析热力图图heatmap、使用seaborn中的heatmap函数可视化相关性热力图(Correllogram)
Data+Science+Insight
数据科学从0到1python机器学习数据挖掘数据分析人工智能
Python使用matplotlib可视化相关性分析热力图图heatmap、使用seaborn中的heatmap函数可视化相关性热力图(Correllogram)目录Python使用matplotlib可视化相关性分析热力图图heatmap、使用seaborn中的heatmap函数可视化相关性热力图(Correllogram)#导入需要的包和库、matplotlib和seaborn可视化图像的全局
- Python:第三方库
衍生星球
python第三方库
1.第三方Python库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘pipinstallsklearnRequestsHTTP协议访问pipinstallrequestsJieba中文分词pipinstalljieba
- 自动驾驶---Motion Planning之参考线Path平滑
智能汽车人
自动驾驶人工智能
1背景有了由lane_segment插值得到的粗糙参考线,这种参考线是无法输出给下游使用的,需要进一步的处理使得参考线更加平滑,才能供下游控制模块使用。Apollo中共有三种参考线平滑算法,分别为:1.QpSplineSmoother2.SpiralReferenceLineSmoother3.DiscretePointsSmoother目前Apollo中默认配置为最后一种,基于离散点的平滑。这种
- opencv全面详解教程
听忆.
机器学习深度学习计算机视觉人工智能
opencv全面详解教程1.OpenCV简介2.安装OpenCV2.1使用pip安装(适用于Python)2.2通过conda安装2.3从源码编译(高级)3.OpenCV基本操作3.1读取和显示图像3.2保存图像3.3视频处理4.图像处理操作4.1调整大小和裁剪4.2颜色空间转换4.3图像平滑(滤波)4.4边缘检测5.形态学操作6.特征检测与匹配6.1角点检测(Harris)6.2SIFT、SUR
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement