- 信而泰×DeepSeek:AI推理引擎驱动网络智能诊断迈向 “自愈”时代
DeepSeek-R1:强大的AI推理引擎底座DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的新一代AI大模型。其核心优势在于强大的推理引擎能力,融合了自然语言处理(NLP)、深度学习、大规模数据分析等前沿技术。DeepSeek-R1具备卓越的逻辑推理、多模态分析(文本/图像/语音)和实时交互能力,能够高效处理代码生成、复杂问题求解、跨模态学习等高阶任务。凭借其开源、高效、多模态
- 《花雕学AI》04:尝鲜功能丰富且容易上手的AI绘画工具——Leonardo AI
驴友花雕
偶然机缘,我接触到了另外一个AI绘画平台:Leonardo.AI00.jpg它是一个新的AI图像平台,其输出质量可与目前最火的Midjourney相媲美,当然差距还是有的。其链接是https://leonardo.ai/,界面如下图。01.jpg我填写了电邮地址,申请试用的资格,后来,就没有下文了,呵呵......02.jpg然后,使用谷歌账号,居然马上通过了,取得了试用的资格。03.jpg04.
- 系统学习图像算法Day.9——OpenCV学习——形态学滤波
敏而好学无止境
OpenCV学习图像算法
形态学滤波定义:在我们图像处理中的形态学,往往指的时数学形态学——是一门建立在格论和拓扑学基础上的图像分析学科。形态学基本操作:膨胀、腐蚀膨胀dilate介绍:膨胀就是求局部最大值的操作。从数学角度讲,膨胀就是讲图像与核进行卷积。核与图像卷积,即计算核覆盖的区域的像素点的最大值,并把这个最大值赋值给参考点指定的像素。这样会使图像中的高亮区域逐渐增长。函数调用举例:Matimage=imread("
- Day9: OpenCV学习(一)—— 图像基础
系列文章目录上一篇:Day8:Python工程化——模块、包文章目录系列文章目录前言一、安装和导入1.安装二、图像认识1.图像2.图像分类三、基础图像操作1.图像读取2.图像显示3.图像裁剪4.图形尺寸修改5.图像保存6.图像绘制7.视频捕获即显示总结前言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。由一系列C++类和函数构成
- 【OpenCV+Cpp】day04图像混合
【OpenCV+Cpp】day04图像混合文章目录【OpenCV+Cpp】day04图像混合前言一、理论——线性混合操作二、相关API三、代码演示前言继续记录C++图像处理的学习过程,学习课件参考B站OpenCV_C++图像处理课程。OpenCV_C++图像处理课程本文分为理论、相关API和代码实现部分。一、理论——线性混合操作图像的线性混合即将两张图像以线性方式混合为一张图像,具体公式如下。以上
- OpenCV直线段检测算法类cv::line_descriptor::LSDDetector
村北头的码农
OpenCVopencv算法人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该类用于实现LSD(LineSegmentDetector)直线段检测算法。LSD是一种快速、准确的直线检测方法,能够在不依赖边缘检测的前提下直接从图像中提取出直线段。它是OpenCV的line_descriptor模块的一部分,常用于计算机视觉任务如图像拼接、S
- OpenCV-光流估计
文章目录一、光流估计介绍1.光流估计的基本概念2.光流估计的原理3.光流估计的前提4.OpenCV中的光流估计算法5.参数设置与调整二、代码实现三、注意事项OpenCV中的光流估计是计算机视觉领域中的一项重要技术,它通过分析图像序列中像素点的运动,来估计物体的运动信息。以下是对OpenCV中光流估计的详细解析:一、光流估计介绍1.光流估计的基本概念光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬
- USB串口通信、握手协议、深度学习等技术要点
深度学习教程,
深度学习人工智能网络协议
基于OpenMV的智能车牌识别系统:从硬件到算法的完整实现前言本文将详细介绍一个基于OpenMV微控制器的智能车牌识别系统的设计与实现。该系统集成了嵌入式视觉处理、串口通信协议、深度学习OCR识别等多种技术,实现了从图像采集到车牌识别的完整流程。系统架构概述整体设计思路该车牌识别系统采用分布式架构设计,将计算密集型任务与嵌入式控制分离:┌─────────────┐USB串口通信┌────────
- 【0425读书感悟】3366-引力-HR-合肥
精力满满
书名:《思维导图》作者:东尼·博赞金句:在做出选择之前,思维导图对理清思路是一个特别有用的工具。分享:思维导图能让大脑马上接受一系列复杂而又相互联系的信息,问题的重点一目了然。它们能给大脑带来一个事先构造好的框架,以便于产生联想,确保所有相关的因素都被考虑进去。尤其到图中的色彩和图像,把一些重要的情感因素考虑到决策中去,有助于突出重要的比较点。在整体决策的时候,思维导图可以帮你平衡彼此冲突的一些因
- 初识opencv
文章目录1.什么opencv,它的优势点2.opencv安装和环境配置3.了解数字图像的基本概念:像素、彩色图像、灰度图像、二值图像、图像算数操作4.练习numpy中array的基本操作5.练习图像的加载、保存、以及算术操作参考文献1.什么opencv,它的优势点OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列C函数和少量C++类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenC
- 基于ArcPy将HDF格式栅格文件批量转为TIFF格式
疯狂学习GIS
本文介绍基于Python中ArcPy模块,实现大量HDF格式栅格图像文件批量转换为TIFF格式的方法。 首先,来看看我们想要实现的需求。 在一个名为HDF的文件夹下,有五个子文件夹;每一个子文件夹中,都存储了大量的.hdf格式的栅格遥感影像数据。 我们在其中任选一个子文件夹,来看看其中所含的文件。 我们要做的,就是将HDF文件夹下的全部子文件夹中的全部.hdf格式图像文件,一次性转换为
- Python --- day 10 Opencv模块的使用
AnAn__kang
pythonopencv开发语言
系列文章目录前言今天博主带大家进入Opencv的学习,这是一个专门针对处理图像和视频的一个模块,大家以理解为主,增强自己的编程思维,再后续我们训练模型时会大批量的处理图片时会经常用到这个模块。1OpenCV介绍OpenCV(开放源代码计算机视觉库)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。由一系列C++类和函数构成,用于图像处理、计算机视觉领域的算法实现。1.1OpenCV优势**开源免费:**完全
- 深度学习图像分类数据集—百种病虫害分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:百种病虫害识别分类,训练集45095张,验证集7508张,测试集22619张具体类别为以下:insect_classes=["rice_leaf_roller","rice_leaf_caterpillar
- 草莓叶片病害识别与分类数据集
qq_38220914
分类数据挖掘人工智能
草莓作为一种重要的经济作物,在全球范围内广泛种植。然而,草莓生产过程中常常受到各种病害的困扰,其中叶片病害尤为严重。为了有效识别、检测和分类草莓叶片病害,构建一个高质量的数据集是至关重要的。本文介绍了一个针对草莓叶片病害识别检测与分类的数据集,该数据集涵盖了多种草莓叶片病害类型,包括白粉病、灰霉病、炭疽病、蛇眼病、叶斑病、黄萎病和根腐病。数据集构建过程中,采用了严格的图像采集、标注和预处理流程,确
- 植物病害识别:YOLO甘蔗叶片病害识别分类数据集
YOLO甘蔗叶片病害识别数据集,包含尾孢菌叶斑病,眼斑病,健康,红腐病,锈病,黄叶病6个常见病类别,3300多张图像,yolo标注完整,全部原始图像,应用数据增强。适用于CV项目,毕设,科研,实验等需要此数据集或其他任何数据集请私信
- 基于小样本学习的图像分类综述
cdyyyyyyy
学习分类机器学习
目录引言基本概念小样本学习方法分类1、数据增强2、迁移学习3、元学习小样本学习主流方法1、基于度量的小样本学习2、基于Pretraining+FineTuning的方法3、基于元学习的小样本学习总结引言因为课程设计要求,所以进行了关于小样本学习的调研。目前小样本学习还是一个比较热门的研究,很多关于小样本学习的论文也陆续发表。本文只是一个概述,具体方法研究还有待深入。基本概念小样本学习(FSL:Fe
- InPixio Photo Maximizer(图片无损放大软件) v5.3.8625 便携版
InPixioPhotoMaximizer是一款用于放大和增强照片的软件。它提供了一系列功能和特点,使用户能够通过增大分辨率和细节来改善照片的质量和清晰度。软件功能图像放大:通过使用高级算法,可以将照片放大到原始分辨率的4倍,而保持良好的清晰度和细节。细节增强:通过增加图像的细节和锐度,可以改善照片的质量,并使图像更加清晰和逼真。手动调整:用户可以使用软件的手动调整工具,根据自己的需求进行尺寸和细
- 【扩散模型】正向扩散过程(Forward Diffusion)
爱吃羊的老虎
深度学习生成式模型机器学习人工智能深度学习python
0.Diffusion模型是什么?DiffusionModel(扩散模型)是一类生成模型,可以从随机噪声逐步“还原”出高质量数据(如图像),其核心思想是:正向过程把数据逐步加噪变成纯噪声,反向过程学会从噪声中一步步“去噪”还原出原始数据。正向扩散过程(ForwardDiffusion)输入原始数据(如一张图像x0x_0x0);按照某个“时间步数”t=1,2,...,Tt=1,2,...,Tt=1,
- c++读取文件中图像信息并用opencv展示
送分童子笑嘻嘻
#include#include#include#include#include#include#include//usingnamespacestd;usingnamespacecv;//字符串分割函数,std::vectorsplit(std::stringstr,std::stringpattern){std::string::size_typepos;std::vectorresult;s
- 量子生成对抗网络:量子计算与生成模型的融合革命
牧之112
量子计算生成对抗网络人工智能
引言:当生成对抗网络遇上量子计算在人工智能与量子计算双重浪潮的交汇处,量子生成对抗网络(QuantumGenerativeAdversarialNetworks,QGAN)正成为突破经典算力瓶颈的关键技术。传统生成对抗网络(GAN)在图像生成、数据增强等领域已取得辉煌成就,但其参数规模与计算复杂度随着数据维度呈指数级增长。量子计算的叠加性、纠缠性和并行性,为解决这一矛盾提供了全新思路。2025年,
- 【教程4>第9章>第8节】通过FPGA实现RGB图像转换为CMYK图像——verilog实现与MATLAB辅助验证
fpga和matlab
#fpga开发CMYKRGB教程4verilog
本课程学习成果预览(FPGA测试结果通过MATLAB显示)目录1.软件版本2.通过FPGA实现RGB图像转CMYK3.RGB图像转CMYK的测试3.1步骤一:生成测试样本3.2步骤二:通过testbench调用X2.bmp3.3步骤三:vivado仿真3.4步骤四:MATLAB辅助验证4.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》
- pytorch图像分类全流程(二)
前人栽树,后人乘凉
datawhalepytorchpytorch分类python
本次使用的是ImageNet1000类别信息,resnet18预训练模型。记录一些一坑和知识点。在传入图片或视频之前我们都会对其进行预处理,归纳下来为四个字母RCTN:缩放、裁剪、转Tensor、归一化,可以使用transforms.Compose()函数打包对应四个函数进行预处理,当然这里有个小坑,transforms.Compose()只接受pillow格式的图像,不能拿opencv传入图片。
- PyTorch图像分类系列——流程概览
VAMOT
PyTorch图像分类系列pytorch深度学习分类计算机视觉
一、加载数据1.使用torchvision.datasets的方法加载经典数据集在此网址查看支持哪些经典数据集:Datasets—Torchvision0.18documentation(pytorch.org)data_train=torchvision.datasets.CIFAR10(root="CIFAR10",train=True,transform=ToTensor(),target_
- ai绘画生成软件哪个好?几款好用的AI绘画软件分享!
呼酱小宝箱
随着人工智能技术的不断发展,越来越多的AI绘画生成软件被开发出来。这些软件利用深度学习技术,可以将普通照片或图像转化成具备艺术效果的画作。那么,ai绘画生成软件哪个好?首先,让我们来看一下几个常见的AI绘画生成软件,它们分别是:1、DeepDreamDeepDream是由Google开发的一款AI绘画生成软件。它通过卷积神经网络对输入的图片进行处理,从而生成出具有艺术风格的画作。DeepDream
- Pytorch图像二分类代码 AlexNet
望舒向晚
Pytorchpytorch深度学习机器学习
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.utils.dataimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsfromPILimportImagedefcheck_image(path):try:im=Ima
- 基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)
哎呦哥哥、
图像分类pytorch逻辑回归分类
基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)数据集模型代码数据集链接:FastFoodClassificationDataset我们只使用Burger和Pizza这两类。模型代码importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.models.utilsimportload_state_dict_from_urlmodel_urls={'resnet5
- 生成式 AI:从 “理解” 到 “创造” 的突破
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
1.生成式AI的定义:让AI从“识别”走向“创造”1.1什么是生成式AI生成式AI是一类能自主生成新内容(文本、图像、音频、视频等)的人工智能技术。与传统“判别式AI”(如人脸识别、垃圾邮件过滤,专注于分类和判断)不同,生成式AI的核心是“创造”——它能基于学习的规律,生成与训练数据相似但全新的内容。例如,判别式AI能判断“这是一幅梵高的画”,而生成式AI能模仿梵高的风格创作一幅全新的油画;判别式
- 计算机视觉:打开机器之眼看世界
LeafyJee_
人工智能人工智能深度学习计算机视觉
计算机视觉是人工智能领域中备受关注的一部分,它的目标是赋予计算机类似于人类眼睛的功能,让机器能够感知和理解周围的世界。通过图像和视频数据,计算机视觉技术将信息转化为可理解和可操作的数据,为各种应用领域提供了强大的支持。一、计算机视觉的起源和发展计算机视觉起源于20世纪50年代,当时科学家们开始研究如何让计算机能够识别和理解图像。随着技术的不断进步,计算机视觉逐渐发展成为一门独立的学科,并广泛应用于
- MFC数字图像处理24位图转8位图 等四种图像色彩转换方式
CurtainSystem
数字图像处理数字图像处理图像色彩转换24位图转8位图
一、实验主要思路和基本操作本实验主要探究8位图和24位图的颜色转换。8位图具有调色板,调色板中有对应的256种不同的颜色,每种颜色所含的RGB值都不一样。24位图没有调色板,RGB三个颜色分量分别都有0-255可选择,属于真彩色图像。其中,两种不同位数的图形都有彩色图像和灰度图像两种,灰度图像中每个像素的颜色分量,R、G、值都一样。所以本实验核心分为两点:了解颜色的RGB组合和学会调色板的使用调色
- melody-canvas:实时音频可视化与创意画布
melody-canvas:实时音频可视化与创意画布项目介绍melody-canvas是一个开源项目,致力于为用户提供一个强大的音频可视化与画布编辑平台。通过该平台,用户可以利用Web技术实时地将音频信号转换成视觉元素,同时支持画布上的图像和文本编辑,创作出独一无二的音频艺术作品。项目技术分析melody-canvas的核心功能基于现代Web技术构建,主要包括以下技术组件:WebAudioAPI:
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio