- 使用多模态大模型转换 office 文档
人工智能图像识别
背景介绍随着大模型的技术的不断发展,如何将各种office文档转换为markdown成为了一个刚需,包括微软在内的不少公司都给出了解决方案,但是都需要经过繁琐的步骤再本地或云端进行部署,有的对本地还有一定算力要求。现在各家的多模态大模型都在不断降价,1块钱都能处理几百张图片,不少提供商还每日提供免费额度,所以使用多模态大模型转换office文档成为一个廉价而简单的解决方案。技术方案这里介绍的是使用
- OpenBayes 一周速览|一键部署Qwen2.5-Coder,0编程经验实现代码生成自由!
公共资源速递5个数据集:Coil-100图像数据集Muharaf手写阿拉伯文数据集CollectiveActivity集体活动视频数据集MultimodalSpectroscopic化学多模光谱数据集CDFSOD-benchmark跨域小样本对象检测基准数据集3个教程:一键部署Qwen2.5-CoderInkSight将手写文字数字化DemoGLM-4-Voice端到端中英语音对话模型访问官网立即
- 论文阅读:Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing
SetMaker
论文阅读
项目地址:https://gitcode.com/google/hdrnethdrnet作为超分领域的经典文章,由google提出主要用来用轻量化的方法来实现高分辨率的图像生成,hdrnet结合cnn可以让更高分辨率的图像部署在板端。如图所示,原始图像比如4k图像,首先分为两个主要模块:grid和guide。grid就是对应图上面的那一条特征提取网络,具体来说,原始图像经过下采样之后,默认256分
- 2017-SIGGRAPH-Google,MIT-(HDRNet)Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancements
WX Chen
HDR技术深度学习神经网络机器学习
双边网格本质上是一个可以保存边缘信息的3维的数据结构。对于一张2维图片,在2维空间中增加了一维代表像素的强度slice操作(上采样)BilateralGuidedUpsampling这篇文章用双边网格实现图像的操作算子的加速。算法的核心思想是将一幅高分辨率的图像通过下采样转换成一个双边网格,在双边网格中每个格子就是一个图像的仿射变换算子,它的原理是在空间与值域相近的区域内,相似输入图像的亮度经算子
- 快速上手:C OpenCvSharp Yolov8 人脸关键点检测工具
卢枫岱
快速上手:C#OpenCvSharpYolov8人脸关键点检测工具COpenCvSharpYolov8FaceLandmarks.rar项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/4d2a0项目介绍在当今的数字化时代,人脸识别和关键点检测技术已经成为许多应用的核心组成部分。无论是安防监控、人机交互还是虚拟现实,准确且高效的人脸关键点检测都是不可或缺的。
- pnpm:简介
m0_67401499
面试学习路线阿里巴巴android前端后端
一、概念performantnpm,意味“高性能的npm”。pnpm由npm/yarn衍生而来,解决了npm/yarn内部潜在的bug,极大的优化了性能,扩展了使用场景。被誉为“最先进的包管理工具”二、特点:速度快、节约磁盘空间、支持monorepo、安全性高pnpm相比较于yarn/npm这两个常用的包管理工具在性能上也有了极大的提升,根据目前官方提供的benchmark数据可以看出在一些综合场
- 通过python代码实现向钉钉群内自动推送消息,详细步骤及代码,超实用教学!!!
盲敲代码的阿豪
python实用知识点python钉钉自动化发消息
文章目录前言一、创建钉钉群机器人二、以文本格式发送信息三、以MarkDown格式发送信息四、以Link格式发送信息前言我们在使用钉钉时,通常会创建或加入多个群聊,身为群聊的管理者,当我们需要及时、并按时的向这些群聊推送一些固定信息,若通过人力来解决肯定非常耗时、耗力,这时我们就可以考虑开发一个自动化脚本来实现这个功能,本篇文章我将教会大家,如何使用python开发程序,实现向钉钉群内自动发送消息。
- AWS GCR EKS Resource:构建高效弹性云原生应用的利器
杨女嫚
AWSGCREKSResource:构建高效弹性云原生应用的利器eks-workshop-greater-chinaAWSWorkshopforLearningEKSforGreaterChina项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ek/eks-workshop-greater-china在云计算的浪潮中,AWS(AmazonWebServices)一直处于创新
- 什么是多模态机器学习:跨感知融合的智能前沿
非凡暖阳
人工智能神经网络
在人工智能的广阔天地里,多模态机器学习(MultimodalMachineLearning)作为一项前沿技术,正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制,通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型,构建了一个更加丰富、立体的认知模型,为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景,旨在为读者勾勒出这一
- 【实践】Filebeats的尝鲜
JYCJ_
Golanggolang后端
背景落盘的日志文件,查询起来比较麻烦,所以想将其存入ES中,然后通过使用Kibana来查询方案:Filebeat第三方存储:ES链路:filebeat---->[logstash]---->ES前期验证Filebeat输出ES连接问题?ES,目前使用的es版本为7.10.x,第一步:使用filebeat最新版本,连接ES容易报下面的错误:Connectionmarkedasfailedbecaus
- 问题大集-02-vue ui 启动时Failed to get response from https://registry.npm.taobao.org/vue-cli-version-marker
会蹦的鱼
vue.jsui前端
1、问题:Failedtogetresponsefromhttps://registry.npm.taobao.org/vue-cli-version-marker使用VueCLI的图形用户界面(GUI)时遇到这个错误,通常意味着VueCLI在尝试从指定的npm镜像(这里是淘宝的npm镜像https://registry.npm.taobao.org)获取某个包(这里是vue-cli-versio
- 蓝桥杯真题 - 公因数匹配 - 题解
ExRoc
蓝桥杯算法c++
题目链接:https://www.lanqiao.cn/problems/3525/learning/个人评价:难度2星(满星:5)前置知识:调和级数整体思路题目描述不严谨,没说在无解的情况下要输出什么(比如nnn个111),所以我们先假设数据保证有解;从222到10610^6106枚举xxx作为约数,对于约数xxx去扫所有xxx的倍数,总共需要扫n2+n3+n4+⋯+nn≈nlnn\frac{
- 蓝桥杯真题 - 子树的大小 - 题解
ExRoc
蓝桥杯算法c++
题目链接:https://www.lanqiao.cn/problems/3526/learning/个人评价:难度2星(满星:5)前置知识:无整体思路整体将节点编号−1-1−1,通过找规律可以发现,节点iii下一层最左边的节点编号是im+1im+1im+1,最右边的节点编号是im+mim+mim+m;用l,rl,rl,r分别标记当前层子树的最小节点编号与最大节点编号,每次让最左边的节点往下一层的
- C#遇见TensorFlow.NET:开启机器学习的全新时代
墨夶
C#学习资料1机器学习c#tensorflow
在当今快速发展的科技世界里,机器学习(MachineLearning,ML)已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车,ML的应用无处不在。对于那些习惯于使用C#进行开发的程序员来说,将机器学习集成到他们的项目中似乎是一项具有挑战性的任务。但随着TensorFlow.NET的出现,这一切变得不再困难。今天,我们将一起探索如何利用这一强大的工具,在熟悉的.NET环境中轻松构建、训练和
- 【JVM】—G1 GC日志详解
一棵___大树
JVMjvm
G1GC日志详解⭐⭐⭐⭐⭐⭐Github主页https://github.com/A-BigTree笔记链接https://github.com/A-BigTree/Code_Learning⭐⭐⭐⭐⭐⭐如果可以,麻烦各位看官顺手点个star~文章目录G1GC日志详解1G1GC周期2G1日志开启与设置3YoungGC日志4MixedGC5FullGC关于G1回收器的前置知识点:【JVM】—深入理解
- python取列表前3个元素_Python3基础 list pop(含参) 取出列表中的指定索引的元素
weixin_39848097
python取列表前3个元素
Python:3.7.0OS:Ubuntu18.04.1LTSIDE:PyCharm2018.2.4Conda:4.5.11typesetting:Markdowncode"""@Author:行初心@Date:18-9-23@Blog:www.cnblogs.com/xingchuxin@Gitee:gitee.com/zhichengjiu"""defmain():member=['黄帝内经'
- NLP 中文拼写检测纠正论文-04-Learning from the Dictionary
后端java
拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法,如果提升100W倍的性能?NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正?可我只会写CRUD啊!一个提升英文单词拼写检测性能1000倍的算法?单词拼写纠正-03-leetcodeedit-distance72.力扣编辑距离NLP开源项目nlp-hanzi-similar汉字相似度word-
- 【已解决】ImportError: libnvinfer.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory
小小小小祥
python
问题描述:按照tensorrt官方安装文档:https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html#installing-tar安装完成后,使用python测试导入tensorrtimporttensorrt上述代码报错:Traceback(mostrecentcalllast):File“main.py”,li
- ASPICE 4.0引领自动驾驶未来:机器学习模型的特点与实践
亚远景aspice
机器学习自动驾驶人工智能
ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业,特别是在汽车软件开发中,针对机器学习(MachineLearning,ML)应用的特定标准和过程。ASPICE(AutomotiveSPICE)是一种基于软件控制的系统开发过程的国际标准,旨在提升软件开发过程的质量、效率和可靠性。ASPICE4.0中的ML模型部分则进一步细化了机器学习在汽车软件开发中的具体要求和流程。以下是对ASPICE4.0-
- 利用Python运行Ansys Apdl
ssssasda
ansysapdl流处理批处理python
Ansys流处理1.学习资源2.版本要求3.pymapdl安装流程4.初始设置和本地启动mapdl5.PyMAPDL语法6.工具库7.与window的交互接口1.学习资源Ansys官网:https://www.ansys.com/zh-cnAnsysAcademic(Ansys学术):https://www.ansys.com/zh-cn/academicAnsysLearningForum(An
- 使用 Java 和 FreeMarker 实现自动生成供货清单,动态生成 Word 文档,简化文档处理流程。
熊文豪
javaapachefreemarker
在上一篇博客中主要是使用SpringBoot+ApachePOI实现了BOM物料清单Excel表格导出,详见以下博客:SpringBoot+ApachePOI实现Exc()el导出:BOM物料清单生成器(支持中文文件名、样式美化、数据合并)目录引言项目结构源代码展示1.WordController2.WordUtil工具类3.FreeMarker模版4.POM依赖WordController类深度
- 数据分析及应用:经营分析中的综合指标解析与应用
莫叫石榴姐
收获不止一点大数据数据分析机器学习
目录1.市场份额(MarketShare)2.客户获取成本(CustomerAcquisitionCost,CAC)3.客户生命周期价值(CustomerLifetimeValue,CLV)4.客户留存率(CustomerRetentionRate,CRR)5.净推荐值(NetPromoterScore,NPS)6.转化率(ConversionRate)7.平均订单价值(AverageOrderV
- el-tree树结构根据后端返回数据默认激活选中当前节点
风吹头皮凉
前端javascripthtmlvue.js
{{data.name}}//获取后端数据asyncgetinitData(){constres=awaitmarkTaskDetailPoints({photoId:this.currentData.Id,subTaskId:this.currentData.Id,taskCollectionId:this.currentData.taskCollectionId});this.table.lo
- 【机器学习:三十二、强化学习:理论与应用】
KeyPan
机器学习机器学习机器人人工智能深度学习数据挖掘
1.强化学习概述**强化学习(ReinforcementLearning,RL)**是一种机器学习方法,旨在通过试验与反馈的交互,使智能体(Agent)在动态环境中学习决策策略,以最大化累积奖励(CumulativeReward)。相比监督学习和无监督学习,强化学习更关注长期目标,而非简单地从标签中学习。核心概念智能体(Agent):进行学习和决策的主体。环境(Environment):智能体所在
- 第三讲 隐语架构
huang8666
人工智能
第三讲隐语架构产品层白屏黑屏两大模块通过可视化产品,降低终端用户的体验和演示成本通过模块化API降低技术集成商的研发成本隐语产品SecretPad:轻量化安装快速验证POC可定制集成SecretNote:Notebook形式交互式建模多节点一站式管理和交互运行状态跟踪算法层PSI/PIR、DataAnalysis、FederatedLearningPSI(PrivateSetIntesection
- 【cs.CV】25.1.14 arxiv更新速递
hinmer
CV每日更新arxivchatgptgpt人工智能自然语言处理自动驾驶计算机视觉ai
【cs.CV】25.1.14arxiv更新110篇—第1篇----=====Omni-RGPT:UnifyingImageandVideoRegion-levelUnderstandingviaTokenMarks关键词:计算机视觉,多模态大语言模型,区域级理解,TokenMark,视频理解链接1摘要:我们提出了Omni-RGPT,这是一种多模态大型语言模型,旨在促进图像和视频的区域级理解。为了在
- Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)
雪域枫蓝
PythonAtificialIntelligence机器学习python分布式
Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现,快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity,DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM:Machine:机器学习模型
- Flink 常见面试题
知否&知否
flink大数据kafka
1、Flink的四大特征(基石)checkpoint:基于Chandy-Lamport算法,实现了分布式一致性快照,提供了一致性的语义。State:丰富的StateAPI。ValueState,ListState,MapState,BroadcastState.Time:实现了Watemark机制,乱序数据处理,迟到数据容忍。Window:开箱即用的滚动、滑动、会话窗口。以及灵活的自定义窗口。2、
- 地图书签功能
小小弯_Shelby
vue.js前端
主要逻辑:保存地图中心点、缩放级别、当前的地图图片与图层。{{item.markName}}添加书签删除取消添加保存import{queryByPage,addBookMark,updateBookMark,deleteBookMark}from'@/api/fisheryMap/bookmark'importhtml2canvasfrom'html2canvas'import{mapState}
- 机器学习和深度学习的概念
你好呀我是裤裤
深度学习笔记机器学习深度学习人工智能
MachineLearning机器学习,可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的,所以交给机器来找。DifferenttypesofFunctions**Regression:**函数的输出是一个数值forexample:**Classification:**给出选项,让机器去选择。forexample:检测一个邮件是不是垃圾文件,就可以通过这个来做。选项是两个:垃圾文件or非垃圾文件。下面,
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt