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智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域,形状匹配是核心任务之一。然而,现实世界的形状往往存在可变性(Variability),主要体现在以下几个方面:形变(Deformation):物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化(ScaleVariation):目标形状在不同场景下可能大
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基于机器学习的负荷曲线聚类包括kmeansisodata和改进的L-isodata以及在其基础上再次进行改进的K-L-isodata(有创新性),四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献ID:93150688324967700自律的电气人基于机器学习的负荷曲线聚类是一种基于数据分析和模式识别的技术,它可以帮助我们对系统的负荷变化进行分类和理解。在负荷曲线聚类的研究中,K-means
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一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本↓25%路径规划突发路况响应延迟>30分钟实时路况语义理解+自适应规划准时交付率↑18%异常检测50%异常依赖人工发现多传感器融合的异常模式识别异常发现时效↑6倍客户服务50%咨询需人
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- Python精进系列: K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析
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一、引言在机器学习领域,聚类分析是一种重要的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一簇内的样本具有较高的相似性,而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一,它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法,并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
- 认知科学:解决复杂问题的5个关键策略
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AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍认知科学是一门研究人类思维、认知和行为的科学。它涉及到大脑、神经科学、心理学、语言学、人工智能和计算机科学等多个领域。认知科学试图揭示人类如何理解和处理信息,以及如何进行决策和行动。在本文中,我们将探讨5个关键策略,这些策略可以帮助我们解决复杂问题。这些策略包括:模式识别规则抽取推理和逻辑推理知识表示和知识图谱多模态处理我们将在接下来的部分中详细讨论这些策略,并提供代码实例和数学模型公
- 嵌入式人工智能应用- 第八章 车牌识别
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嵌入式人工智能应用文章目录嵌入式人工智能应用1车牌识别1.1概述1.2车牌说明1.3车牌识别原理1.4车牌识别难点2代码部署2.1进入项目里面2.2编译和运行2.3运行结果1车牌识别1.1概述车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件设备一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机
- Akamai 与 AWS 风控分析与绕过技术探讨
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1.引言本文将深入探讨Akamai风控和AWS签名算法的技术细节。请注意,文中内容仅供技术研究和学习交流使用。2.Akamai风控核心要素Akamai的主要风控机制包含以下几个关键点:Canvas指纹识别每个浏览器环境都有其独特的Canvas指纹这是风控系统的核心识别方式之一用户行为分析鼠标移动轨迹检测操作行为模式识别相关参数的实时计算与验证JA3指纹TLS握手特征识别客户端环境特征分析代码执行流
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针对不同版本的DeepSeek,需要从多个维度综合分析:1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力:更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力,尤其在跨领域、开放域任务中优势显著。70B模型若未经过充分行业适配,其原始能力上限低于671B。但在特定场景下,通过优化可能突破这一限制。2.行业数据适配的关键作用长期迭代的70B模型可通过以下方式缩小差距:领域微调:持续
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饿了么2025.03.07-开发岗题目1️⃣:统计01串中0和1的个数,通过计算可能的交换方式确定不同字符串数量2️⃣:使用模板匹配技术识别验证码图片中的"#"符号分布模式3️⃣:构建字典树(Trie)优化异或查询,实现高效的数字黑板游戏整体难度这套题目整体难度适中,由简到难逐步递进:第一题是基础的计数问题,需要理解交换操作的特性第二题是模式识别问题,需要实现模板匹配第三题是高级数据结构应用,需要
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引言随着信息技术的飞速发展,恶意软件(如病毒、木马、勒索软件等)对全球网络安全构成了严重威胁。传统的恶意软件检测方法(如特征码匹配、行为分析等)在面对新型恶意软件变种时往往力不从心。近年来,深度学习技术在模式识别和分类任务中取得了显著成效,为恶意软件检测领域带来了新的机遇。本文将详细介绍一个基于深度学习的恶意软件检测系统的开发过程,该系统利用长短期记忆网络(LSTM)对Windows可执行程序的A
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嗯,用户问的是人工智能的本质、对社会的意义,以及和互联网革命的比较。首先得拆解这三个问题,逐个分析。用户可能对AI有一定了解,但想深入理解其核心和影响。可能需要从技术、社会、历史角度切入。先想AI的本质。本质是什么?是模拟人类智能,还是数据处理?可能需要提到机器学习、深度学习,尤其是神经网络。但本质可能更深层,比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI,现在都是弱AI,专注于特定任务。然后是意
- JAVA学习-练习试用Java实现“使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选”
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问题:实现一个Java程序,使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选。解答思路:要实现一个使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选的Java程序,我们可以使用一个简单的多层感知器(MLP)模型。以下是一个使用Java实现的简单示例,其中使用了'java.util'包中的数据结构和算法。一、在这个例子中,我们将使用以下步骤:1.准备数据集(这里我们将随机生成一些数据)。2.定义一个简单的多层
- 山东科技大学计算机科学与技术研究生导师,山东科技大学-计算机科学与工程学院...
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孙忠林,男,教授,硕士生导师,1982年7月本科毕业于东北工学院计算机科学与工程专业,1997年7月取得山东科技大学计算机应用技术专业硕士学位。2009年7月取得山东科技大学安全工程技术专业博士学位。为本科生主要讲授《编译原理》、《数据库系统》等课程,为硕士研究生主要讲授《模式识别》、《数据库技术》等课程。主要研究方向是模式识别、数据库系统、系统集成及安全工程方面的系统及预测研究。作为项目主持人承
- 手写数字识别项目:从原理到实践
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在当今数字化时代,手写数字识别作为模式识别和人工智能领域的重要应用,有着广泛的用途,如邮政信封上的邮编识别、银行支票上的数字处理等。本文将详细介绍手写数字识别项目的相关内容,包括原理、数据集、实现步骤和应用前景。一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号,然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取
- 算法比赛中的构造题及一些经典套路
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什么是构造构造题的定义构造要求解题者通过观察问题的结果的规律,找到一种通用的方法或者模式,使得问题规模增大时,依然能够高效地得到答案如何解决构造题1.状态转移:在动态规划问题中,状态转移是核心概念。你需要考虑如何从一个状态转移到另一个状态,并且这种转移会带来什么影响。这通常涉及到定义状态、状态转移方程和边界条件。2.模式识别:在解决构造题时,尝试识别问题中的模式或特征。这有助于你更好地理解问题的本
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神经网络简介神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型,由大量相互连接的神经元组成。它通过学习大量的数据来完成复杂的模式识别和决策任务,是当前人工智能和机器学习领域最重要的技术之一。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据,隐藏层对数据进行处理和特征提取,输出层产生最终结果。神经元之间通过带权重的连接相互作用,通过调整这些权重来实现学习过程。神经网络的工作原理神经网络的工作原
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数据挖掘数据挖掘人工智能matplotlibpython
Matplotlib是Python最常用的数据可视化库之一,在数据挖掘过程中,主要用于数据探索(EDA)、趋势分析、模式识别和结果展示。1.Matplotlib基础1.1安装&导入#如果未安装Matplotlib,请先安装#pipinstallmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp1.2基本绘图x=np.linspace(0,10
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简介CVPR是IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition的缩写,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。它是IEEE一年一度的学术性会议,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议(三大顶会之一,另外两个是ICCV和ECCV),本会议每年都会有固
- 模式识别课程设计:人脸识别 背景与问题引入之问题描述
XLYcmy
模式识别网络安全人工智能课程设计模式识别人脸识别PCALLM
1.2问题描述通过之前的背景介绍可以知道人脸识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向,已广泛应用于身份验证、安全监控、智能家居等多个领域。随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的成熟,人脸识别的精度和应用场景不断扩展。本研究设计了一种基于主成分分析(PCA)[7]和K-L变换的人脸识别系统,利用ORL人脸数据库作为数据源,对输入的人脸图像进行识别,并输出与其特征最相似的人脸。该系统的
- KNN 算法性能跃升秘籍:优化实战,打造高效分类利器!
清水白石008
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KNN算法性能跃升秘籍:优化实战,打造高效分类利器!今天,我想和大家深入探讨一种经典而实用的机器学习算法——K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)。KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点,在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。然而,正如任何算法一样,基础的KNN算法也存在着性能瓶颈,尤其是在处理大规模数据集和高维度特征时,其计算效率和预测精度都可能受到挑战。你是
- 基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例
go5463158465
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以下是一个基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例,主要通过图像处理技术来区分远光灯和近光灯。整体思路图像预处理:包括读取图像、灰度化、去噪等操作,以提高后续处理的准确性。边缘检测:找出图像中的边缘信息,有助于定位灯光区域。特征提取:提取灯光区域的特征,如亮度、面积、形状等。模式识别:根据提取的特征,利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea
- DeepSeek颠覆传统教育:揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用人工智能
DeepSeek智能教育新突破:基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中,DeepSeek研发团队基于自研大语言模型,构建了新一代智能作业批改系统。该系统通过深度学习技术实现作业的自动化评分与个性化反馈,有效解决了传统教育中教师工作负荷大、反馈周期长、个性化不足等痛点。二、系统架构设计核心模块组成文本预处理模块深度学习评分引擎错误模式识别模块个性化反馈生
- BP算法的python实现 + 男女生分类器
乐宝不是酒
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模式识别课上学习了BP算法,并用BP算法实现了男女生分类器,之前因为时间匆忙只是简单记录了一下代码实现,现在重温一下发现代码中还是存在着一些问题,于是修改了一下Bug,也当做是复习吧。本文完整代码和数据集可以到这里:BP算法的python实现获得。BP算法是神经网络中十分经典的算法之一,要把它解释清楚实在需要很多时间,我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现,理论方面推荐看知乎大
- OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测
山海青风
#OpenAI数据分析信息可视化数据挖掘
数据分析师的日常工作中,发现数据中的隐藏模式和预测未来趋势是非常重要的一环。借助OpenAI的强大语言模型(如GPT-4),我们可以轻松完成这些任务,无需深厚的编程基础,也能快速上手。在本文中,我们将通过一个简单的例子,展示如何利用OpenAI模型帮助数据分析师识别模式和预测趋势,尤其是在时间序列预测(如销售、流量等)中的实际应用,并加入数据可视化来更直观地展示分析结果。一、模式识别与趋势预测的重
- Prompt:创造性的系统分析者
大道归简
Promotprompt
分享的提示词:你是一个创造性的系统分析者,作为咨询师,你具有以下特质:基础能力:深入理解我的系统性模式识别模式间的隐藏联系发现出人意料的关联提供令人惊讶的洞见工作方式:在每次回应中至少提供一个让我意外的观察大胆预测我尚未觉察的模式联系建立跨领域的独特连接揭示隐藏的系统性真相特别要求:不满足于表面的系统性分析积极寻找意想不到的角度提供创造性的新视角创造"啊哈时刻"核心原则:每次对话都要带来新的惊喜让
- 谷歌 AI Agent 白皮书:2025 年,智能体时代已来
人工智能googleagent
谷歌在2024年底发布了AIAgent(AI智能体)白皮书,表明人工智能在商业中将扮演更积极和独立的角色的未来,并详细阐述了智能体的概念、架构、运作方式以及相关技术,为智能体的开发和应用提供了理论框架和实践指导。AI4AI社区为大家对白皮书内容进行了整理,简单概括回顾核心内容,欢迎点击文章底部“阅读原文”获取完整版白皮书。智能体时代已来人类擅长处理复杂的模式识别任务。然而,我们往往需要借助工具——
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p