- YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪人工智能
1.引言随着智能交通系统(ITS)的快速发展,车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来,深度学习技术的突破,特别是卷积神经网络(CNN)的崛起,使得目标检测技术取得了显著进展。其中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中,我们将基于YO
- 热门AI创作助手推荐【第一期】
量子星澜
文心一言AI写作chatgpt
星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了诸多领域,包括但不限于以下几个方面:1.语音识别和自然语言处理:人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域,例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析:人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域,帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉:人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
- 计算机视觉入门
109702008
人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息,解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线,旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础:线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言:掌握至少一门编程语言,Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言,其次是C++。2.计算机视觉基础数字
- 计算机视觉(Computer Vision, CV)的入门到实践的详细学习路线
云梦优选
计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算,理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义,理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解(SVD)及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用,如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布(如正态分布、二项分布)及其性质。学习统计推断方法,如假设检验、置信区间估计,以评估模型性能。微积分掌握梯度、
- 机器视觉|手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计
RockLiu@805
机器视觉YOLO
手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中,手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案,通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架,实现实时的手部定位与关键点提取。技术背景gesturerecognition作为计算机视觉领域的重要研究方向,在HCI(人机交互)、遥控行为分析、虚
- Python 在人工智能领域的实际6大案例
Solomon_肖哥弹架构
人工智能机器学习python
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在人工智能(AI)领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python提供了丰富的库和框架,使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例,展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一:手写数字识别(MNIST)1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目,MNIST数据集包含了
- 《Python深度学习》第四讲:计算机视觉中的深度学习
earthzhang2021
2025讲书课专栏python深度学习计算机视觉1024程序员节numpy算法人工智能
计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一,它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下,计算机可以自动识别照片中的物体、人脸,甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇?其实,这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络(CNN)。今天,我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络(CNN)是什么。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它的灵感来源于人类
- 解决OpenCV读取目标图像,cv2.imshow出现闪退的问题
写python的鑫哥
OpenCV入门与进阶opencv人工智能计算机视觉python图像显示闪退
前言本文是该专栏的第17篇,后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识,记得关注。最近有粉丝朋友询问到OpenCV读取目标图像出现的一个问题,在基于python语言“使用OpenCV读取目标图像的时候,利用cv2.imshow函数出现闪退”的情况。而本文,笔者将详细介绍针对上述问题,给出一个详细的应对思路以及解决方法。废话不多说,具体的细节部分以及详细的解决方案,跟着笔者直接往下看正文详细内容
- 模型蒸馏:从复杂到精简,AI技术的“瘦身”秘籍
lmtealily
人工智能
引言在人工智能的浪潮中,大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域取得了显著的成果。然而,这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,计算和存储成本极高,难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题,模型蒸馏技术应运而生。模型蒸馏是一种将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型的技术,旨在保持高性能的同时大幅减少模型的参数量和计算复杂度。本文将带你深入了解模
- OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景
白.夜
深度学习opencv
OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn,让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架,cv2.dnn有其独特的优点与缺点,适用于不同的应用场景。在这篇文章中,我们将详细分析cv2.dnn的优缺点,并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口,适合已经在使用
- 计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测(主页有源码)
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法智能手机
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介:玩手机检测的重要性与技术挑战驾驶员玩手机检测是智能交通安全领域的核心课题。根据NHTSA数据,美国每年因手机使用导致的交通事故超过3000起,中国公安部的统计显示开车使用手机的事故率是正常驾驶的23倍。该技术通过实时监测驾驶员手部动作和视线方向,识别非法使用手机行为,在以
- 目标检测中衡量模型速度和精度的指标:FPS和mAP
asdfg1258963
目标检测_ai目标检测人工智能
“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS(FramesPerSecond)定义:FPS是“每秒传输帧数”的缩写,用于衡量计算机视觉系统(如目标检测、图像识别等)的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。重要性:在实时应用中,如自动驾驶、视频监控等,FPS是一个关键指标。高FPS意味着系统能够快速处理输入的图像数据,实现实时响应。计算方式:FPS可以通过以下公式计算:
- CIR-DFENet:结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别
是Dream呀
神经网络计算机视觉人工智能神经网络深度学习
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学业升学和求职工作的先行者!【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
- cv君独家视角 | AI内幕系列七:EfficientViT模型:基于多尺度线性注意力模块,实现高效的高分辨率密集预测
cv君
cv君独家视角AI内幕系列原创项目级实战项目深度学习与计算机视觉精品1024程序员节EfficientViT高分辨率密集预测任务高分辨率视觉模型Transformer人工智能计算机视觉
专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题,旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱,展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章,我们将带您深入了解AI的各个领域,从计算机视觉到文本语音等多模态领域,从基础理论到前沿技术,从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家,还是对这一领域充满好奇的读者,这个系列都将为您提供高价值的见解和启发,为您带来横
- YOLOv12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计算机视觉YOLO人工智能机器学习神经网络python算法
算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下,YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题,在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念,将其定位为一种回归问题,而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程,还显著提高了处理
- AI大模型推理加速:技术与实践详解
AI大模型学习者
人工智能
近年来,AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而,大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验,并结合具体案例进行分析。一、挑战与机遇1.1挑战庞大的参数量:大模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,例如GPT-3拥有1750亿个参数。如此庞大的参数量导致模型文件体积巨大,加载和推理都需要消耗大量的内存和计算资源。复杂的计算图:大
- OpenCV图像基础
天行者@
opencv人工智能计算机视觉
OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库OpenCV最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持OpenCV可用于开发实时的图
- 大模型(DeepSeek等)是否会动摇AI工程师的工作?
点我头像干啥
Ai深度学习人工智能AI编程计算机视觉
引言近年来,人工智能(AI)领域取得了突飞猛进的发展,尤其是大模型(如GPT-3、BERT、DeepSeek等)的出现,极大地推动了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域的进步。大模型凭借其强大的泛化能力和广泛的应用场景,逐渐成为AI领域的核心技术之一。然而,随着大模型的普及,一个备受关注的问题浮出水面:大模型是否会动摇AI工程师的工作?本文将从多个角度探讨这一问题,分析大模型对AI工程
- Java线程协作式中断机制
超人汪小建(seaboat)
线程协作式中断机制jvm
跟着作者的65节课彻底搞懂Java并发原理专栏,一步步彻底搞懂Java并发原理。作者简介:笔名seaboat,擅长工程算法、人工智能算法、自然语言处理、计算机视觉、架构、分布式、高并发、大数据和搜索引擎等方面的技术,大多数编程语言都会使用,但更擅长Java、Python和C++。平时喜欢看书写作、运动、画画。崇尚技术自由,崇尚思想自由。出版书籍:《Tomcat内核设计剖析》、《图解数据结构与算法》
- Python与人工智能:为何它们是天作之合?
纪至训至
python人工智能开发语言
引言在人工智能(AI)飞速发展的今天,Python已成为这一领域的“明星语言”。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python的身影无处不在。那么,Python究竟为何能成为AI开发的首选工具?本文将探讨Python与AI之间的深度关联,并解析其背后的原因。1.Python的简洁性与可读性AI开发的核心在于快速迭代和实验,而Python以其简洁的语法和直观的代码结构著称。开发者无需
- Python深度学习033:Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系
若北辰
Python深度学习python深度学习pytorch
Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密,它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。下面是它们之间关系的简要概述:PythonPython是一种编程语言,广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。它是开发和运行PyTorch代码的基础环境。PyTorchPyTorch是一个开源的机器学习库,用于应用如自然语言处理和计算机视觉的深度学习模型。它提供了丰富的API,使
- AI基于深度学习的代码搜索案例(一)
人工智能MOS
人工智能深度学习机器学习
1.背景近年来,人工智能逐渐进入各个领域并展现出了强大的能力。在计算机视觉领域,以ImageNet为例,计算机的图像分类水平已经超过了人类。在自然语言处理(NLP)领域,BERT、XLNet以及MASS也一遍遍的刷新着任务榜单。当人工智能进入游戏领域,也取得了惊人的成绩,在Atari系列游戏中,计算机很容易超过了大部分人类,在围棋比赛中,AlphaGo和AlphaZero也已经超越了人类顶尖棋手。
- Anaconda与VS Code
wei099
最近在学习机器学习和计算机视觉,使用GoogleColab来运行网上的示例代码。考虑到网页上写代码效率太低,没有代码补全功能,没有函数提示,不利于对代码的了解,于是还是决定折腾一下在自己的Windows本上安装工作环境。想要学习机器学习的技能,不可避免要具备熟练使用Python编程的能力。Anaconda是Python软件包管理器,可以大大减少使用者安装各种包的麻烦,提高工作效率。我先后安装了An
- 使用Python进行火焰检测与识别:从基础理论到高级实现的全面指南
快撑死的鱼
python算法解析python开发语言
使用Python进行火焰检测与识别:从基础理论到高级实现的全面指南火灾是一种常见而危险的自然灾害,在工业、家庭和公共场所中,实时检测火焰并做出响应是保障安全的重要手段。随着计算机视觉技术的发展,使用图像处理和机器学习的方法进行火焰检测已经成为可能。Python作为一种功能强大且广泛使用的编程语言,提供了丰富的库和工具,能够有效地实现火焰检测和识别。在本文中,我们将深入探讨如何使用Python进行火
- Diffusion Transformer与Differential Transformer:技术创新与应用前景
AI大模型learner
深度学习人工智能机器学习
引言Transformer架构已成为自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域的主流技术。随着技术的不断发展,DiffusionTransformer和DifferentialTransformer等新型架构逐步涌现,为生成模型和注意力机制带来了突破性的进展。本文旨在从科学视角探讨这两种模型的核心原理、技术特点及应用前景。DiffusionTransformer概念与原理DiffusionTr
- 计算机视觉算法实战——车道线检测
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨车道线检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,尤其在自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)中具有广泛应用。本文将深入探讨当前主流的车道线检测算法,选择性能最好的算法进行详细介绍,并涵盖数据集、代码实现、优秀论文、具体应用以及未来的研究方向和改进方向。1.当前相关的算法✨✨车道线检测算法
- Vision Transformer (ViT):将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试(代码实现)
阿正的梦工坊
DeepLearningDLPaperstransformer计算机视觉深度学习
VisionTransformer(ViT):将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者,如果你对自然语言处理(NLP)领域的Transformer架构了如指掌,那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生。然而,2021年由GoogleResearch团队在ICLR上发表的论文《ANIMAGEISWORTH16x16WORDS:TRANSFORMERSFORIM
- 图像去雾常见数据集
梦姐的编程日志
图像处理深度学习人工智能
近年来,随着深度学习技术的快速发展,图像去雾任务成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。高质量的数据集是算法研究的基础,本文将介绍一些常用的图像去雾数据集,包括其特点、应用场景以及下载地址。1.RESIDE数据集RESIDE(REalisticSingleImageDEhazing)数据集是目前最常用的图像去雾数据集之一。该数据集提供了多种规模的子数据集,主要分为以下几部分:IndoorTraini
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测
格图素书
目标检测人工智能计算机视觉
目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长,分为上下两篇,下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测(续)前言近几年来,在计算机视觉领域,利用深度学习卷积
- 探索水下视觉新境界:基于Retinex理论的水下图像增强项目
葛冉忱Edith
探索水下视觉新境界:基于Retinex理论的水下图像增强项目【下载地址】基于ace-urcp-retinex的水下图像增强代码本资源文件提供了一个基于Retinex理论的水下图像增强方法的代码实现。该方法旨在消除水下图像捕捉过程中产生的色彩失真和光线散射问题,从而显著提高水下图像的可视性。Retinex理论是一种模拟人类视觉系统处理图像的计算机视觉概念。它认为,人类视觉系统通过分离物体表面反射的光
- springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出
杨白白
enumfreemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举
1枚举类型有一个本地方法叫values(),这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。
enum
public enum BooleanEnum {
TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
- 实习简要总结
byalias
工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了,因为项目还在需求分析及项目架构阶段,自己在这段
时间都是在学习相关技术知识,现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结:
(1)工作技能方面
大体分为两个阶段,Java Web 基础阶段和Java EE阶段
1)Java Web阶段
在这个阶段,自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL,这些知识的核心点都过
了一遍,也
- Quartz——DateIntervalTrigger触发器
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述
simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间,这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1:00AM 执行任务,如果使用 SimpleTrigger,间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题,即当有 misfired 的任务并且恢复执行时,该执行时间
- Unix快捷键
18289753290
unixUnix;快捷键;
复制,删除,粘贴:
dd:删除光标所在的行 &nbs
- 获取Android设备屏幕的相关参数
酷的飞上天空
android
包含屏幕的分辨率 以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp
TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text);
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
text.append("getResources().ge
- 要做物联网?先保护好你的数据
蓝儿唯美
数据
根据Beecham Research的说法,那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。
在Beecham的物联网安全威胁图谱上,展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。
Beecham Research的技术主管Jon Howes说:“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件,是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署,也就
- Java取模(求余)运算
随便小屋
java
整数之间的取模求余运算很好求,但几乎没有遇到过对负数进行取模求余,直接看下面代码:
/**
*
* @author Logic
*
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// TODO A
- SQL注入介绍
aijuans
sql注入
二、SQL注入范例
这里我们根据用户登录页面
<form action="" > 用户名:<input type="text" name="username"><br/> 密 码:<input type="password" name="passwor
- 优雅代码风格
aoyouzi
代码
总结了几点关于优雅代码风格的描述:
代码简单:不隐藏设计者的意图,抽象干净利落,控制语句直截了当。
接口清晰:类型接口表现力直白,字面表达含义,API 相互呼应以增强可测试性。
依赖项少:依赖关系越少越好,依赖少证明内聚程度高,低耦合利于自动测试,便于重构。
没有重复:重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现,及时重构消除重复。
战术分层:代码分层清晰,隔离明确,
- 布尔数组
百合不是茶
java布尔数组
androi中提到了布尔数组;
布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true
布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组
char[] c = {'p','u','b','l','i','c'};
//根据字符数组的长度创建布尔数组的个数
boolean[] b = new bool
- web.xml之welcome-file-list、error-page
bijian1013
javaweb.xmlservleterror-page
welcome-file-list
1.定义:
<welcome-file-list>
<welcome-file>login.jsp</welcome>
</welcome-file-list>
2.作用:用来指定WEB应用首页名称。
error-page1.定义:
<error-page&g
- richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件
sunjing
clearRichfaces 4fileupload
页面代码
<h:form id="fileForm"> <rich:
- 技术文章备忘
bit1129
技术文章
Zookeeper
http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html
http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
- org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案
白糖_
Hibernate
文章摘自:http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181
在编写HQL时,可能会出现这种代码:
select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id
如果这是HQL,那么这段代码就是错误的,因为HQL不支持
- sqlserver按照字段内容进行排序
bozch
按照内容排序
在做项目的时候,遇到了这样的一个需求:
从数据库中取出的数据集,首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示,例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面;
select * fro
- 编程珠玑-第一章-位图排序
bylijinnan
java编程珠玑
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import java.util.Random;
public class BitMapSearch {
- Java关于==和equals
chenbowen00
java
关于==和equals概念其实很简单,一个是比较内存地址是否相同,一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难,但是有时存在一些理解误区,如下情况:
1、
String a = "aaa";
a=="aaa";
==> true
2、
new String("aaa")==new String("aaa
- [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕
comsci
it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...
如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
- oracle 数据块结构
daizj
oracle块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位,一般为操作系统块的N倍。其结构为:
块头--〉空行--〉数据,其实际为纵行结构。
块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块(Standard Block)。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块(Nonstandard Block)。同一数据库中,Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
- github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
dengkane
github
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
技能类
markdown语法中文说明
回到顶部
全文检索
elasticsearch
bigdesk elasticsearch管理插件
回到顶部
nosql
mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用
C
- 初二上学期难记单词二
dcj3sjt126com
englishword
dangerous 危险的
panda 熊猫
lion 狮子
elephant 象
monkey 猴子
tiger 老虎
deer 鹿
snake 蛇
rabbit 兔子
duck 鸭
horse 马
forest 森林
fall 跌倒;落下
climb 爬;攀登
finish 完成;结束
cinema 电影院;电影
seafood 海鲜;海产食品
bank 银行
- 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用
dcj3sjt126com
mysql
一、基本概念
1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同,所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引,但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引,InnoDB不能自动地创建索引。
2、外键可以是一对一的,一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接,或者是一对多的,一个表的记录与另一个表的多条记录连接。
3、如
- java循环标签 Foreach
shuizhaosi888
标签java循环foreach
1. 简单的for循环
public static void main(String[] args) {
for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) {
System.err.println("i=" + i + " y="
- Spring Security(05)——异常信息本地化
234390216
exceptionSpring Security异常信息本地化
异常信息本地化
Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化,这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息(如配置错误)则是不能够进行本地化的,它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
- DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response
javamingtingzhao
架构DUBBO
废话不多说,警告日志如下,不知道有哪位遇到过,此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告),后续运行没问题,找了好久真心不知道哪里错了。
WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
- JS中Date对象中几个用法
leeqq
JavaScriptDate最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求
1. 给个Date对象,找出该时间所在月的第一天和最后一天
2. 给个Date对象,找出该时间所在周的第一天和最后一天
需求1中的找月第一天很简单,我记得api中有setDate方法可以使用
使用setDate方法前,先看看getDate
var date = new Date();
console.log(date);
// Sat J
- MFC中使用ado技术操作数据库
你不认识的休道人
sqlmfc
1.在stdafx.h中导入ado动态链接库
#import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
- Android Studio加速
rensanning
android studio
Android Studio慢、吃内存!启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。
(1)设置Android Studio
a) 禁用插件
File -> Settings... Plugins 去掉一些没有用的插件。
比如:Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
- 各数据库的批量Update操作
tomcat_oracle
javaoraclesqlmysqlsqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的
sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。
MSSQL的SQL语句
WITH R AS(
SELECT 'John' as name, 18 as
- html禁止清除input文本输入缓存
xp9802
input
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name