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化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adam(AdaptiveMomentEstimation)是一种广泛使用的优化算法,结合了RMSprop和动量(Momentum)的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance),为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi
- 【解读】核密度图
dearr__
python开发语言
def:what核密度估计(KernelDensityEstimation,简称KDE)是一种用来估计随机变量概率密度函数的非参数方法实现:(库函数)howimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#使用Seaborn绘制KDE图sns.kdeplot(data,shade=True)#添加标签和标题plt.xlabel('Data')plt.yl
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pianmian1
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提琴图(ViolinPlot)是一种结合了箱线图(BoxPlot)和核密度估计(KernelDensityEstimation,KDE)的可视化工具,用于展示数据的分布情况和概率密度。它在数据可视化中具有独特的作用.本节我们学习如何使用python绘制提琴图#导入所需的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘图importnumpyasnp#用于数值计算importpan
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python基础计算机视觉人工智能
生成代码:出处:https://github.com/DART-Lab-LLUI/Metrabs_PoseEstimationdefget_joint_info():joint_names_smpl=('pelv,lhip,rhip,bell,lkne,rkne,spin,lank,rank,thor,ltoe,rtoe,neck,lcla,rcla,head,lsho,''rsho,lelb,r
- 自动驾驶感知、端到端论文集(2024-10-11)
自动驾驶小学生
毫米波雷达摄像头多传感器融合
文章目录1.Detection2.Segmentation(Map)3.DepthEstimation4.HighResolution5.End-to-EndAutonomousDriving1.DetectionLabelDistill:Label-guidedCross-modalKnowledgeDistillationforCamera-based3DObjectDetectionECCV
- 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
- CVPR 2023 | 一文看尽12篇Best Paper候选(附合集)
马拉AI
人工智能
CVPR2023日前已经放榜,并公布了12篇bestpaper候选论文。本文就带大家一睹这12篇论文的风采,相关合集点击这里跳转获取。1、EgoEgo:通过自我头部姿势估计进行自我身体姿势估计Ego-BodyPoseEstimationviaEgo-HeadPoseEstimation项目地址:https://lijiaman.github.io/projects/egoego/从以自我为中心的视
- 深度学习的一些方向
xinpao
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深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取(featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计(depthestimation)2.图像分类(imageclassification)3.图片分割(ImageSegmentation)4.图像转图像(imagetoimage)5.物体检测(objectdetection)6.视频分类(V
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go5463158465
深度学习算法机器学习算法
要复现论文《IMU-AssistedAccurateBlurKernelRe-EstimationinNon-UniformCameraShakeDeblurring》中用于运动图像去模糊的代码,以下为你提供一个大致的实现思路和示例代码框架,由于完整复现论文代码涉及复杂的算法细节和专利问题,这里只是一个简化的模拟。思路概述数据准备:读取模糊图像和IMU数据。模糊核估计:根据IMU数据估计模糊核。图
- 用python绘制kde模型
若木胡
python开发语言
以下是使用Python绘制核密度估计(KernelDensityEstimation,KDE)模型的完整示例代码和说明:方法1:使用Seaborn快速绘制importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#生成示例数据(混合高斯分布)data=np.concatenate([np.random.normal(0,1,500),
- 【GAE】《High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation》译读笔记
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笔记
High-DimensionalContinuousControlUsingGeneralizedAdvantageEstimation摘要Policygradientmethods在reinforcementlearning中是一种具有吸引力的方法,因为它们直接优化累积奖励,并且可以很直接地与非线性functionapproximators如neuralnetworks一起使用。其两个主要挑战是
- 【OTFS与信号处理:论文阅读1】:考虑分数多普勒的OTFS系统有效信道估计(24.01.16更新)
Cuby!
OTFS论文学习信号处理论文阅读人工智能
2023.06.05最近在研究OTFS考虑分数多普勒时信道估计与信号检测相关问题,最近精读了一篇论文,并针对论文中部分公式进行推导,故记录一下学习过程。【OTFS与信号处理:论文阅读1】EfficientChannelEstimationforOTFSSystemsinthePresenceofFractionalDoppler前言一、摘要及背景摘要分数多普勒的引入估计分数多普勒的意义研究现状二、
- 探索创新科技: Lite-Mono - 简约高效的小型化Mono框架
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探索创新科技:Lite-Mono-简约高效的小型化Mono框架Lite-Mono[CVPR2023]Lite-Mono:ALightweightCNNandTransformerArchitectureforSelf-SupervisedMonocularDepthEstimation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Lite-Mono如果你在寻找一个轻
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2401_85743969
深度学习人工智能
引言在深度学习领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
- 【论文阅读】LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction(2024)
Bosenya12
科研学习论文阅读语言模型人工智能信道预测时间序列
摘要Channelprediction(信道预测)isaneffectiveapproach(有效方法)forreducingthefeedback(减少反馈)orestimationoverhead(估计开销)inmassivemulti-inputmulti-output(大规模多输入输出)(m-MIMO)systems.However,existingchannelpredictionmet
- 深度学习--机器学习相关(2)
在下小天n
深度学习深度学习机器学习人工智能
1.适应性矩估计适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation,Adam)是一种可以代替传统的梯度下降(SGD和MBGD)的优化算法。Adam算法结合了适应性梯度算法和均方根传播的优点。Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的,是动量的意思。动量不是速度和学习率,应该说是类似于加速度。AdaGrad(适应性梯度算法)适应性梯度算法的特点在于:独立地调整每一个参数的学习率。在S
- Bert系列:论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline
凝眸伏笔
nlp论文阅读bertrerankerretrieval
一句话总结:提出LocalizedContrastiveEstimation(LCE),来优化检索排序。摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息,深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时,深度lm也可以用来提高搜索索引,构建更好的召回。当前的reranker方法并不能完全探索到检索结果的效果。因此,本文提出了LocalizedContrast
- Simple Pose: Rethinking and Improving a Bottom-up Approach for Multi-Person Pose Estimation
MatthewHsw
SimplePose
arxiv:https://arxiv.org/pdf/1911.10529.pdfgithub:https://github.com/jialee93/Improved-Body-Parts原作者在知乎有讲解,链接既然是Rethinking,那么就要先只出需要rethinking的内容.文章主要针对于人体姿态估计中的bottom-up的方法,提出了关于bottom-up方法里的一些问题的思考:人
- 手势估计- Hand Pose Estimation
我在呀
首先给大家分享一个巨牛巨牛的人工智能教程,是我无意中发现的。教程不仅零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,还时不时有内涵段子,像看小说一样,哈哈~我正在学习中,觉得太牛了,所以分享给大家!点这里可以跳转到教程1.目前进展1.1相关资料1)HANDSCVPR20162)HANDS2015Dataset3)CVPR20164)Hand3DPoseEstimation(ComputerVisionforA
- 如何利用BibTex生成论文参考文献列表
写完就会了
解决问题Latex参考文献BibTex
如何利用BibTex生成论文参考文献列表Step1:先在GoogleScholar上找到BibTeX条目信息导出来;如下:@article{chowdhary2010aerodynamic,title={AerodynamicparameterestimationfromflightdataapplyingextendedandunscentedKalmanfilter},author={Chow
- Pytorch-Adam算法解析
肆十二
Pytorch语法pytorch算法人工智能Adam
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ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:014_simple_background_estimation_in_videos1.源由2.应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python应用Demo3.时间中值滤波4.使用中值进行背景估计4.1背景评估4.2帧差法计算4.2.1中值帧转换为灰度4.2.2遍历所有帧,并转换为灰度4.2.3计算当前帧与中值帧差异4.2
- [深度估计]RIDERS: Radar-Infrared Depth Estimation for Robust Sensing
凌青羽
#深度估计计算机视觉人工智能深度估计毫米波雷达多传感器融合自动驾驶
RIDERS:恶劣天气及环境下鲁棒的密集深度估计论文链接:https://arxiv.org/pdf/2402.02067.pdf作者单位:浙江大学,慕尼黑工业大学代码链接:https://github.com/MMOCKING/RIDERS1.摘要(Abstract) 恶劣的天气条件,包括雾霾、灰尘、雨雪和黑暗,给准确的密集深度估计带来了巨大挑战。对于依赖于短电磁波传感器(如可见光谱相机
- 图像配准之HomographyNet
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HomographyNet图像匹配图像拼接仿射变换
文章名称:DeepImageHomographyEstimation,论文地址:https://arxiv.org/pdf/1606.03798.pdf,代码地址:GitHub-mazenmel/Deep-homography-estimation-Pytorch:DeephomographynetworkwithPytorch1、背景介绍单应性原理被广泛应用于图像配准,全景拼接,机器人定位SLA
- LogLogCounting 基数估计算法
芒果菠萝蛋炒饭
介绍基数估计算法(CardinalityEstimationAlgorithm)是基于概率统计理论的估算给定数据集中不重复元素基数的算法。它是一种基于概率统计理论所设计的概率算法,克服了精确基数计数算法的诸多弊端(如内存需求过大或难以合并等),同时可以通过一定手段将误差控制在所要求的范围内。什么是基数?基数指的是一个集合(这里的集合可以包含重复元素,不是集合论中定义的集合)中不同元素的个数,例如集
- 论文阅读:《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1:2D HPE
自信且放光芒66
深度学习论文阅读深度学习人工智能
目录人体姿态识别概述论文框架HPE分类人体建模模型二维单人姿态估计回归方法目前发展优化基于热图的方法基于CNN的几个网络利用身体结构信息提供构建HPE网络视频序列中的人体姿态估计2D多人姿态识别方法自上而下自下而上2DHPE总结数据集和评估指标2DHPE数据集2DHPE评价指标2DHPE方法性能的比较单人2DHPE多人2DHPE未来展望人体姿态识别概述应用模块:人机交互、运动分析、增强现实、虚拟现
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激光SLAMSLAM激光SLAM
目录概念介绍激光雷达传感器介绍测距原理三角测距飞行时间(TOF)激光雷达数学模型介绍光束模型(beammodel)似然场模型(likelihoodmodel)运动畸变介绍畸变去除纯估计方法(ICPVariants)ICP方法VICP(VelocityestimationICP)里程计辅助方法概念介绍激光雷达传感器介绍测距原理三角测距特点:中近距离精度较高,距离越近,精度越高价格便宜远距离精度较差易
- 利用YOLOv8 pose estimation 进行 人的 头部等马赛克
shiter
大数据+AI赋能行业助力企业数字化转型最佳实践案例YOLO
文章大纲马赛克几种OpenCV实现马赛克的方法高斯模糊poseestimation定位并模糊:三角形的外接圆与膨胀系数实现实现代码实现效果参考文献与学习路径之前写过一个文章记录,怎么对人进行目标检测后打码,但是人脸识别有个问题是,很多人的背影,或者侧面无法识别出来人脸,那么我们就可以用姿态估计中的关键点信息进行补充,对人头进行打码,从而进一步的保护隐私信息。目标跟踪与检测后进行OpenCV人脸识别
- 论文解读《Zero-Shot Category-Level Object Pose Estimation》类别级6D位姿估计
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6D位姿估计人工智能计算机视觉
论文:《Zero-ShotCategory-LevelObjectPoseEstimation》该文整体感觉不难,处理流程比较新颖,可以重点参考。Code:https://github.com/applied-ai-lab/zero-shot-pose(48star)摘要:解决问题:实例级姿态估计的问题。=>**零样本(也就是预测未见过的物体(没有该实例的数据标记和CAD模型),类别级)**预测来
- 论文解读《Gen6D: Generalizable Model-Free 6-DoF Object Pose Estimation from RGB Images》 小样本6D位姿估计
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6D位姿估计机器学习人工智能计算机视觉3d深度学习
论文:《Gen6D:GeneralizableModel-Free6-DoFObjectPoseEstimationfromRGBImages》Code:https://github.com/liuyuan-pal/gen6d(469star)摘要:现有的可推广姿态估计器要么需要高质量的对象模型,要么在测试时需要额外的深度图或对象掩码,这大大限制了其应用范围。为了满足实际应用中的需求,我们认为姿态
- 开发者关心的那些事
圣子足道
ios游戏编程apple支付
我要在app里添加IAP,必须要注册自己的产品标识符(product identifiers)。产品标识符是什么?
产品标识符(Product Identifiers)是一串字符串,它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息,标识符只能包含大小写字母(A-Z)、数字(0-9)、下划线(-)、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素,但我们建议你创建标识符时使用
- 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比
bijian1013
nginxF5
对于数据流量过大的网络中,往往单一设备无法承担,需要多台设备进行数据分流,而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求,如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
- LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number
Cwind
javaAlgorithm题解LeetCodeMath
原题链接:#9 Palindrome Number
要求:
判断一个整数是否是回文数,不要使用额外的存储空间
难度:简单
分析:
题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间,O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转,然后与原数字进行比较。
注:没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论,例如
- 画图板的基本实现
15700786134
画图板
要实现画图板的基本功能,除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外,还需要添加鼠标监听器,和接口实现。
首先,需要显示一个JFrame界面:
public class DrameFrame extends JFrame { //显示
- linux的ps命令
被触发
linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照,就是执行ps命令的那个时刻的那些进程,如果想要动态的显示进程信息,就可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制,首先必须要了解当前进程的情况,也就是需要查看当前进程,而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
- Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌
肆无忌惮_
android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调
player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() {
@Override
public void onCompletion(MediaPlayer mp) {
mp.reset();
Log.i("H
- java导出txt文件的例子
知了ing
javaservlet
代码很简单就一个servlet,如下:
package com.eastcom.servlet;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Resu
- Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度
矮蛋蛋
scalasbt
原文地址:
http://segmentfault.com/a/1190000002894524
sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化
下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库
wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip
解压r
- phantomjs安装(linux,附带环境变量设置) ,以及casperjs安装。
alleni123
linuxspider
1. 首先从官网
http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包,解压缩到/root/phantomjs文件夹。
2. 安装依赖
sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6
3. 配置环境变量
vi /etc/profil
- JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream,字节流的打包输出
百合不是茶
java核心思想JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中,数据的保存是基本,如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的,JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一,在保存数据中也有自己独特的一面,字节流和字符流
1,字节流是由字节构成的,字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流
类 FileInputStream
- Spring基础实例(依赖注入和控制反转)
bijian1013
spring
前提条件:在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架,并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口
package com.bijian.spring.base3;
public interface Weapon {
void kil
- HR看重的十大技能
bijian1013
提升能力HR成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度,也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标,拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是,由于经济发展前景不确定,掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 一、解决问题的能力 每天,我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
- 【Thrift一】Thrift编译安装
bit1129
thrift
什么是Thrift
The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
- 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件
bit1129
mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在)牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的(使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景),因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。
这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计,然后将计算结果
- nginx定制500,502,503,504页面
ronin47
nginx 错误显示
server {
listen 80;
error_page 500/500.html;
error_page 502/502.html;
error_page 503/503.html;
error_page 504/504.html;
location /test {return502;}}
配置很简单,和配
- java-1.二叉查找树转为双向链表
bylijinnan
二叉查找树
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BSTreeToLinkedList {
/*
把二元查找树转变成排序的双向链表
题目:
输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向。
10
/ \
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/ \
- Netty源码学习-HTTP-tunnel
bylijinnan
javanetty
Netty关于HTTP tunnel的说明:
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description
这个说明有点太简略了
一个完整的例子在这里:
https://github.com/bylijinnan
- JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
coder_xpf
jqueryjsonmapval()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
数据库查询出来的map有一个字段为空
通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map): {"one":"1","two":"nul
- Hibernate缓存总结
cuishikuan
开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存?
Hibernate是一个持久层框架,经常访问物理数据库。
为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高应用程序的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
二、Hibernate缓存原理是怎样的?
Hibernate缓存包括两大类:Hib
- CentOs6
dalan_123
centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块:yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
- 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果
dcj3sjt126com
JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术,它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果,改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。
无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱:推特(twitter),后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术,于是靠滚动浏览器滚动条
- ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明
dcj3sjt126com
imagebutton
在ImageButton中载入图片后,很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观,其实解决这个问题有两种方法
一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如:android:background="@drawable/XXX"
第二种方法就是将ImageButton背景改为透明,这个方法更常用
在XML里;
<ImageBut
- JSP之c:foreach
eksliang
jspforearch
原文出自:http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html
<c:forEach>标签用于通用数据循环,它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
- Android实现主动连接蓝牙耳机
gqdy365
android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型,这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。
大致可以分三步:
一、扫描蓝牙设备:
1、注册并监听广播:
BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED
BluetoothDevice.ACTION_FOUND
BluetoothAdapter.ACTION_DIS
- android学习轨迹之四:org.json.JSONException: No value for
hyz301
json
org.json.JSONException: No value for items
在JSON解析中会遇到一种错误,很常见的错误
06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
- 干货分享:从零开始学编程 系列汇总
justjavac
编程
程序员总爱重新发明轮子,于是做了要给轮子汇总。
从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏)
从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线)
从零开始写JavaScript框架 (图灵社区)
从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 )
从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志)
从零开始编写网络游戏 
- jquery-autocomplete 使用手册
macroli
jqueryAjax脚本
jquery-autocomplete学习
一、用前必备
官方网站:http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/
当前版本:1.1
需要JQuery版本:1.2.6
二、使用
<script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
- PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改
超声波
oracleplsql
在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库,常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错,什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
- 数据仓库数据模型之:极限存储--历史拉链表
superlxw1234
极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到这样的需求:
1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址,产品的描述信息,订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息,比如,查看某一个订单在历史某一个时间点的状态, 比如,查看某一个用户在过去某一段时间内,更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大,比如,总共有10
- 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理
wiselyman
spring mvc
10.1 全局异常处理
使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理;
使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围
10.2 演示
演示控制器
package com.wisely.web;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.spring