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神笔馬良
mr计算机视觉人工智能
问题描述:孙等人采用基于MR(Manifoldranking,流行排序)的视觉显著性目标检测方法对绿色苹果图像进行处理并生成显著图,然后通过形态学处理和边缘检测等操作实现了果实的识别。请问这句话中的流行排序是什么,原理是什么,干什么用的。显著图是什么结果,可以用来干什么?问题解答:"流行排序"(ManifoldRanking,简称MR)是一种用于图像处理和计算机视觉中的视觉显著性检测方法。它基于图
- BASNet:Boundary-aware salient object detection
Kun Li
应用算法目标检测计算机视觉
CVPR2019开源论文|BASNet:关注边界的显著性检测本文提出一种基于深度监督学习的前景提取构架BASNet,其在边缘感知上有优异的表现。https://mp.weixin.qq.com/s/fjq4UyDMN9Z9lvNZ7aNLWABASNet:Boundary-AwareSalientObjectDetection论文学习_basnet:boundary-awaresalientobj
- 实现稳定的联合显著性检测和联合目标分割
umbrellazg
算法python
1TitleTowardStableCo-SaliencyDetectionandObjectCo-Segmentation(BoLi;LvTang;SenyunKuang;MofeiSong;ShouhongDing)【IEEETransactionsonImageProcessing2022】2ConclusionThispaperpresentanovelmodelforsimultaneo
- 2024年显著性检测论文及代码汇总(1)
学不动了躺叭
深度学习目标检测计算机视觉
ACMMMDistortion-awareTransformerin360°SalientObjectDetectioncodeAbstacrt:现有的方法无法处理二维等矩投影引起的畸变。本文提出了一个基于Transformer的模型,即DATFormer。首先,引入两个畸变自适应模块。其一是畸变映射模块,预处理全局畸变特征;其二是畸变自适应注意力块,减少多尺度特征的局部畸变。然后,为利用360°
- 静态背景下运动目标检测 matlab_干货 | 视频显著性目标检测(文末附有完整源码)...
weixin_39747049
静态背景下运动目标检测matlab
显著性检测近年来引起了广泛的研究兴趣。这种日益流行的原因在于在各种视觉任务(如图像分割、目标检测、视频摘要和压缩等)中有效地使用了这些模型。显著性模型大致可分为两类:人眼注视预测和显著目标检测。根据输入类型,可进一步分为静态显著性模型和动态显著性模型。背景将CNN应用于视频显著性的第一个问题是缺乏足够大、标记密集的视频训练数据。据我所知,CNN在计算机视觉方面的成功在很大程度上归功于大规模标注图像
- 四元傅里叶显著性图-四元数-Matlab编程
zxchz
四元数四元傅里叶变换Matlab
3.基于四元傅里叶变换的显著性检测(Spatio-temporalSaliencyDetectionUsingPhaseSpectrumofQuaternionFourierTransform)定义t时刻的输入图像F(t)(t=1,2,...,T,T表示输入视频的总帧数),r(t)、g(t)、b(t)分别表示F(t)的红、绿、蓝三通道,则其独立的颜色通道R(红)G(绿)B(蓝)Y(黄)分别定义为:
- 图像分割实战-系列教程11:U2NET显著性检测实战3
机器学习杨卓越
图像分割实战计算机视觉人工智能语义分割图像分割unet
图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传U2NET显著性检测实战1U2NET显著性检测实战2U2NET显著性检测实战36、上采样操作与REBNCONVdef_upsample_like(src,tar):src=F.upsample(src,size=tar.shape[2:],mode='bilinear')
- 图像分割实战-系列教程10:U2NET显著性检测实战2
机器学习杨卓越
图像分割实战计算机视觉语义分割实例分割人工智能图像分割
图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传U2NET显著性检测实战1U2NET显著性检测实战2U2NET显著性检测实战35、残差Unet模块classRSU7(nn.Module):#UNet07DRES(nn.Module):def__init__(self,in_ch=3,mid_ch=12,out_ch=3
- 显著性检测算法学习阶段论文总结(1)
SH-ZZB
图像处理算法值得参考的显著性算法
因为本人研究方向是显著性检测,也就看了不少的显著性方面的文献。这篇博客是我对之前所看论文中一些较为经典,具有较大参考价值的论文的一个集中整理,也算是对自己学习过程的一个总结。1.GlobalContrastbasedSalientRegionDetection,Ming-mingCheng(CVPR2011)程明明的这篇基于全局颜色对比的显著性检测的论文我在上篇博客中详细介绍过,文中主要阐述了两种
- python opencv 显著图转热力图并叠加到原始图
Dr. DW
计算机视觉opencvcv深度学习图像识别
pythonopencv显著图转热力图并叠加到原始图图像分割、显著性检测通常会生成二值图或者灰度图像(mask),为了直观展示分割检测效果,通常最直接的方法就是将生成的mask基于一定透明度叠加到原始图像。本文通过pythonopencv来实现显著图转热力图并叠加到原始图,具体操作如下:1.读入分割图片和原始图片importcv2importnumpyasnpgray_img=cv2.imread
- 卷积神经网络(CNN)详解与代码实现
从0到1透视卷积神经网络的原理和应用
cnn深度学习人工智能
1.应用场景卷积神经网络的应用不可谓不广泛,主要有两大类,数据预测和图片处理。数据预测自然不需要多说,图片处理主要包含有图像分类,检测,识别,以及分割方面的应用。图像分类:场景分类,目标分类图像检测:显著性检测,物体检测,语义检测等等图像识别:人脸识别,字符识别,车牌识别,行为识别,步态识别等等图像分割:前景分割,语义分割2.卷积神经网络结构卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全
- 计算机视觉
给点.
计算机视觉人工智能
目录一、图像处理maindenoise二、Harris角点检测三、Hough变换直线检测四、直方图显著性检测五、人脸识别六、kmeansimport函数kmeanstext七、神经网络常用函数:imread----------读取图像imshow---------显示图像rgb2hsv---------RGB转HSVhsv2rgb---------HSV转RGBimhist-----------显
- 2023年显著性检测论文及代码汇总(4)
看到我请叫我去学java吖
计算机视觉人工智能深度学习机器学习
ACMMMPartitionedSaliencyRankingwithDensePyramidTransformerscodeAbstacrt:显著性排序,其重点是评估实例级别的显著性程度。本文提出分区排序范式,该范式将无序的显著性实例分区,然后根据分区之间的相关性对其进行排序。分区排序范式减轻了排序的模糊性,提高了显著性排序模型的性能。除此之外,本文引入密集金字塔Transformer,实现全局
- 2018 VALSE 视觉盛宴-总结笔记
墨三
PixelLevelImageUnderstandingQuestion:1getrideofuserannotationprocess;2learnfromweb.category-agnosticcues:1显著性检测;2边缘检测;3over-segmentation,无语义标签,类似超像素,将图像分成多个区域,区域数目不固定。(关于Deepembeddinglearning《DeepEmbe
- 【CV计算机视觉深度学习】图像分类、多目标追踪、目标检测、旋转框检测、显著性检测、姿态估计、图像超分辨等等!精度评估指标解读大全(包括含义、计算、源码等,超详细~)
weixin_46031746
ML计算机视觉深度学习人工智能python目标跟踪目标检测机器学习
文章目录CV模型们的量化评估指标图像分类/ImageClassificationTop-1和Top-5多目标追踪/Multi-trackMOT精度指标的特性MOTAMOTPIDF1MT&ML&IDs举例说明目标追踪OPE:PrecisionPlot&SuccessPlotPrecisionPlotSuccessPlot鲁棒性评估TemporalRobustnessEvaluationSpatial
- 图像显著性目标检测
天马行空工作坊
图像显著性检测图像处理目标检测
一、概述1、定义图像显著性检测(SaliencyDetection,SD),指通过智能算法模拟人的视觉系统特点,预测人类的视觉凝视点和眼动,提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域),可以广泛用于目标识别、图像编辑以及图像检索等领域,是计算机视觉领域关键的图像分析技术。示例如图所示,左图为原图,右图为经过显著性检测算法的结果图2、方法分类显著性目标检测主要可以分为两个阶段,分别是传统尺度空间手工特
- U2NET目标显著性检测,抠图去背景效果倍儿棒
fahaihappy
计算机视觉人工智能深度学习图像识别3d
点击上方“AI搞事情”关注我们❝论文:U^2-Net:GoingDeeperwithNestedU-StructureforSalientObjectDetectionGIT:https://github.com/NathanUA/U-2-Net❞U2Net用于显著目标检测(SalientObjectDetection,SOD),目的是分割出图像中最具吸引力的目标。不同于图像识别,SOD更注重局部
- 论文阅读——Pyramid Grafting Network for One-Stage High Resolution Saliency Detection
醋酸洋红就是我
论文阅读
目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构CMGM模块解答为什么要用这两个编码器进行编码另一个写的好的参考基本信息期刊CVPR年份2022论文地址https://arxiv.org/pdf/2204.05041.pdf代码地址https://github.com/iCVTEAM/PGNet标题金字塔嫁接网络的一级高分辨率显著性检测目前存在的问题cosod用于低分辨率图片下表现良好,高分辨率下(10
- 2023年显著性检测论文及代码汇总
看到我请叫我去学java吖
计算机视觉人工智能深度学习
AAAILeNo:AdversarialRobustSalientObjectDetectionNetworkswithLearnableNoiseAbstacrt:目前很少有SOD模型对人类视觉注意力难以察觉的对抗性攻击具有鲁棒性。先前的鲁棒显著性ROSA对预分割的超像素进行重组,通过密集连接的条件随机场CRF对粗糙的显著性图进行细化。与先前工作中依赖预处理和后处理的ROSA不同,本文提出一种轻
- 2023年显著性检测论文及代码汇总(2)
看到我请叫我去学java吖
目标检测计算机视觉机器学习
ACMMMRecurrentMulti-scaleTransformerforHigh-ResolutionSalientObjectDetectioncodeAbstacrt:现有的HRSOD方法没有足够大规模的数据集用于训练和评估,且会产生不完整的目标区域和不规则的目标边界。本文提出了一个新的HRS10K数据集,包含10500个2K-8K分辨率的高质量标注图像。同时,本文提出一个新的循环多尺度
- 2023年显著性检测论文及代码汇总(3)
看到我请叫我去学java吖
计算机视觉人工智能机器学习
ACMMMPoint-awareInteractionandCNN-inducedRefinementNetworkforRGB-DSalientObjectDetectioncodeAbstacrt:近年来,CNN在特征提取和跨模态交互中得到了充分的利用,但在自模态和跨模态的全局远程依赖关系建模方面仍存在不足。因此,本文引入了CNN辅助的Transformer架构,并提出了点感知交互和CNN诱导
- 使用显著性检测的可见光和红外图像的两尺度图像融合(Matlab代码实现)
长安程序猿
matlab计算机视觉人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及文献1概述文献:军事、导航和隐藏武器探测需要不同的成像模式,如可见光和红外光,以监测目标场景。这些方式提供了补充信息。为了更好地感知态势,必须将这些图像的补充信息集成到单个图像中。图像融合是将互补的源信息集成到合成图像中的
- 显著性检测数据集—学习笔记
studyeboy
显著性检测数据集
文章目录DUT-OMRONDUTSHKU-ISECSSD/CSSDSODPASCAL-S参考资料DUT-OMRON数据集包含5168张图像,最大边长为400像素,数据集中具有一个或多个显著对象和相对复杂的背景,具有眼睛固定、边界框和像素方面的大规模真实标注的数据集。论文:C.Yang,L.Zhang,H.Lu,X.Ruan,andM.-H.Yang,"Saliencydetectionviagra
- 第六章:Learning to Detect Salient Objects with Image-level Supervision——学习使用图像级监督来检测显著对象
Joney Feng
学习深度学习机器学习人工智能原型模式transformer
0.摘要深度神经网络(DNN)显著改进了显著目标检测的最新技术。然而,训练DNN需要昂贵的像素级注释。在本文中,我们利用图像级标签提供的重要线索来开发一种仅使用图像级标签进行显著性检测的弱监督学习方法。为了应对这一具有挑战性的任务,我们引入了前景推理网络(FIN)。在我们的训练方法的第一阶段,FIN与全卷积网络(FCN)一起进行图像级标签预测的联合训练。我们提出了全局平滑池化层,使得FCN能够为相
- Transformer网络学习记录——基于空间约束自注意力和Transformer的RGB-D显著性检测方法研究
fenghx258
深度学习transformer学习
基于图半监督学习和图卷积的目标分割与跟踪算法研究(wanfangdata.com.cn)只能说看不懂,记录是为了有耐心慢消化原文:网络整体为通用的编码器-解码器架构,总体上由骨干编码器、交互编码器、RGB解码器、深度解码器组成。具体来说,采用ResNet50作为骨干网络。给定一对RGB模态和Depth模态的输入图像,分别得到不同尺度的特征。为了减少参数和提高网络的性能,采用1×1卷积对降维到64。
- 显著性检测saliency detection代码实现
FrenchOldDriver
图像处理深度学习算法pythonnumpy深度学习
数学原理不具体展开直接上代码importcv2importmatplotlib.pyplotaspltsaliency=cv2.saliency.StaticSaliencyFineGrained_create()(_,sm)=saliency.computeSaliency(img)plt.imshow(sm,cmap=plt.cm.hot)就可以实现如下效果的变换也可以利用预训练模型生成mod
- 图像分割(上)
姜茶无糖
显著性检测显著性物体分割:最能引起人的视觉注意的物体区域注视点预测:通过对眼动的预测和探究探索人类视觉注意机制俩种策略的视觉注意机制:自底而上基于数据驱动的注意机制:从数据出发,与周边有较强对比度或差异,颜色,亮度,边缘等特征自上而下基于任务驱动的目标注意机制:从认知因素出发,如知识,语气,兴趣等DNN模型:由VGG网络修改而成DNN模型物体分割前景背景分割前景一般包含物体,需要交互提供初始标记G
- 【视频显著性检测】Video Salient Object Detection via Fully Convolutional Networks【论文笔记】
千草幽幽
SVideoSaliency
论文链接这篇论文非常有意思,不仅仅在于显著性,而在于数据集的生成。本文主要内容:一、提出使用神经网络做动态视觉显著性检测二、提出一种人工合成视频数据的方法。★★★★★三、在数据集上state-of-the-art,且速度更快。网络结构网络结构如图,输入单张图片经过全卷积网络输出得到静态显著性检测图,然后与下一帧的帧对结合,输入动态的全卷积网络得到最终的显著性检测图。网络结构非常清晰。视频数据的合成
- 显著性检测之Semi-Supervised Video Salient Object Detection Using Pseudo-Labels
有为少年
深度学习#显著性检测#半监督深度学习显著性检测半监督伪标签
Semi-SupervisedVideoSalientObjectDetectionUsingPseudo-Labels文章目录Semi-SupervisedVideoSalientObjectDetectionUsingPseudo-Labels主要工作主要结构Flow-GuidedPseudo-LabelGenerationModel(FGPLG)Videosalientobjectdetec
- 视频显著性检测(Video Salient Object Detection)部分论文汇总
xiongxyowo
划水
本文不保证时效性覆盖性CVPR[link][code][SLT-Net][22]ImplicitMotionHandlingforVideoCamouflagedObjectDetection[link][code][DAVSOD][19]ShiftingMoreAttentiontoVideoSalientObjectDetection[link][code][FGRNE][18]FlowGui
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
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javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文