- 征程 6 VP简介与单算子实操
自动驾驶算法
1.如何理解VPVP,全称VisionProcess,指UCP中的视觉处理功能模块。Backends,指UCP框架中的可分配处理单元。VP模块主要用于模型的前后处理环节,在地平线统一架构中,多种硬件均已搭载了图像处理的算子,而VP模块将图像处理相关的硬件调用进行了封装,通过设置backend来选择不同的硬件方案(若不指定backend,UCP会自动适配负载更低的处理单元),从而平衡开发板负载。VP
- DCM4CHE图像显示
啸鸢
DCM4CHEEDicom医学影像处理
概述本文主要介绍dicom图像从拿到像素数据到显示到图像的基本过程,通过DCM4CHE获取dicom文件像素数据,通过默认窗宽窗位,显示到java的BufferedImage上,并将BufferedImage保存成jpg到本地有关窗宽窗位的解释和处理方法可以参考:https://blog.csdn.net/songzitea/article/details/8505469通过DCM4CHE获取di
- RAG 在多模态数据处理中的应用探索:结合图像与文本生成
hy098543
AIGC
目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展,数据呈现出多模态的特性,即包含文本、图像、音频、视频等多种形式。在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV
- MM-RAIT:多模态检索增强生成(RAG)的认知革命
花生糖@
AIGC学习资料库人工智能深度学习机器学习RAGAI知识库
多模态检索增强生成(RAG)领域迎来了一项里程碑式的突破——MM-RAIT框架通过“评估-训练”双轮驱动,显著提升了主流视觉语言模型的RAG性能,增幅达27%至34%。这项技术不仅解决了多模态AI的认知断层问题,还首次赋予机器类似人类的知识处理能力,即“查资料-思逻辑-答精准”的能力。技术双引擎:从能力测绘到认知进化M2RAG:多模态能力的CT扫描仪M2RAG引入了首创的四维评估体系,覆盖图像描述
- 基于生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率实战:从SRGAN到ESRGAN
Evaporator Core
#深度学习强化学习生成模型生成对抗网络人工智能神经网络
图像超分辨率(ImageSuper-Resolution)是一种通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像的技术,广泛应用于医学影像、卫星图像和视频增强等领域。生成对抗网络(GAN)是图像超分辨率的经典方法,而增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)则通过引入残差网络和感知损失进一步提升了图像质量。本文将通过一个完整的实战案例,展示如何使用SRGAN和ESRGAN进行图像超分辨率,并提供详细的代码
- OpenCV-Python实战(1)——OpenCV简介与图像处理基础
数字化转型2025
AI人工智能方向opencvpython图像处理
OpenCV介绍Python安装OpenCV:对于Linux和Windows操作系统,首先需要在shell或cmd中运行以下命令安装NumPy:pipinstallnumpy。然后再安装OpenCV,可以选择仅安装主模块包:pipinstallopencv-python,或者安装完整包(包括主模块和附加模块):pipinstallopencv-contrib-python。OpenCV主要模块:O
- 美颜特效类sdk在智能硬件中的场景应用是怎样的?
Face Beauty美颜SDK
实时音视频美颜sdk视频特效美颜智能硬件实时互动实时音视频
前言:FaceBeauty美颜特效SDK是由前相芯科技员工组建创办的新晋美颜厂商品牌,致力于为用户提供更真实自然的美颜效果,以极致性价比,降低高性能美颜的使用门槛。基于人脸识别和图像渲染技术,为客户提供美颜贴纸、美妆、美体、美发、哈哈镜、手势识别等人像人体特效功能,广泛应用于视频直播、一对一社交、短视频、美颜相机、智能硬件等场景。美颜特效类SDK在智能硬件中的应用场景日益广泛,结合实时图像处理、A
- 【工作记录】python使用总结
星光不负赶路人!
python
1.os库2.xlwt库3.xlrd库4.BeautifulSoup库5.panda库6.json库7.re正则8.ddddocr登录网站的时候,经常输入用户名和密码后会遇到验证码,ddddocr是一款强大的通用开源ocr识别库,具有高效、准确、易用的特点,广泛应用于图像处理和文字识别任务。importddddocrtry:login_page.wait_for_timeout(2000)#等待2
- DeepSeek 3FS 与 JuiceFS:架构与特性比较
运维人工智能
近期,DeepSeek开源了其文件系统Fire-FlyerFileSystem(3FS),使得文件系统这一有着70多年历时的“古老”的技术,又获得了各方的关注。在AI业务中,企业需要处理大量的文本、图像、视频等非结构化数据,还需要应对数据量的爆炸式增长,分布式文件系统因此成为AI训练的关键存储技术。本文旨在通过深入分析3FS的实现机制,并与JuiceFS进行对比,以帮助用户理解两种文件系统的区别及
- OpenCV图像拼接(2)特征查找与图像匹配之基于仿射变换的图像匹配的一个类cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher是OpenCV库中用于实现基于仿射变换的图像匹配的一个类。这个类主要用于在图像拼接流程中,寻找图像间的对应关系,并假设图像间存在仿射变换(即考虑缩放、旋转和平移的变换)。它通过使用“最佳
- VLLM专题(三十五)—多模态数据处理
AI专题精讲
大模型专题系列人工智能
为了在vLLM中实现各种优化,例如分块预填充和前缀缓存,我们使用BaseMultiModalProcessor来提供占位符特征标记(例如)与多模态输入(例如原始输入图像)之间的对应关系,基于HF处理器的输出。以下是BaseMultiModalProcessor的主要特性:提示更新检测HF处理器的主要职责之一是使用占位符标记更新提示。例如:在字符串的开头插入特征占位符标记(例如…,其数量等于特征大小
- 李开复:AI 2.0 时代的价值
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,AI2.0,价值创造,伦理挑战,未来趋势1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,从语音识别、图像识别到自然语言处理,AI已经渗透到我们生活的方方面面。李开复,作为一位享誉全球的人工智能专家,在《AI2.0时代的价值》一文中,深刻地探讨了AI2.0时代带来的机遇与挑战,以及AI如何为人类创造价值。AI1.0时代主要集中在规则驱动的系统,例如围棋、象棋等游戏的AI。而AI2.0时代则
- 李开复:AI 2.0 时代的机遇
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,深度学习,Transformer,大模型,通用人工智能,AI2.0,应用场景,未来趋势1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中,深度学习作为人工智能的核心技术之一,推动了AI技术的飞速发展。然而,深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
- YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8
码上有潜
YOLOv8YOLO
YOLOv8是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列中的最新版本,是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称,广泛应用于实时应用程序中。主要特点高效性:YOLOv8在保持高检测速度的同时,进一步提高了检测精度。端到端训练:可以直接从图像输入端到分类结果输出,简化了训练和部署过程。改进的架构:包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的
- OpenCV多分辨率模板匹配与容错优化实战指南
追寻向上
opencv人工智能计算机视觉
第一章:问题背景与挑战1.1传统模板匹配的局限性模板匹配(TemplateMatching)是计算机视觉中基础且广泛使用的技术,其核心思想是通过滑动窗口在目标图像中寻找与模板最相似的位置。然而,传统方法(如OpenCV的cv2.matchTemplate)在实际应用中存在以下问题:尺寸敏感性当目标的实际尺寸与模板不一致时,匹配结果会严重偏离。例如,在工业检测中,摄像头与物体的距离变化会导致目标缩放
- turfijs合并相邻或者相交多边形
库库的写代码
arcgis
文章目录前言合并多边形一、安装turf二、加载高德三、绘制图形四、计算交点六、绘制图像七、效果前言合并多边形一、安装turfnpmi@turf/turf二、加载高德AMapLoader.load({key:"你的key",//申请好的Web端开发者Key,首次调用load时必填version:"2.0",//指定要加载的JSAPI的版本,缺省时默认为1.4.15plugins:["AMap.Pol
- 【ArcGIS】从DEM中提取经纬度
榴女士
arcgis
老师给了我一幅DEM图像,由于后面的处理过程中需要该区域对应的SRTM1DEM数据,所以我必须先知道这幅DEM是哪个区域。由于没有其他的信息,我就不知道该怎么办了。后面查了一些网页,找到的解决办法是:通过DEM提取经纬度,这样就可以知道DEM的区域。把提取经纬度的过程记录下来,以防后面又忘记了。1、栅格转点【转换-由栅格转出-栅格转点】;2、打开点图层属性表,新建两个字段“lon”&“lat”;3
- SciPy 安装指南
froginwe11
开发语言
SciPy安装指南引言SciPy是一个开源的Python科学计算库,它基于NumPy库,提供了大量的科学和工程计算功能。SciPy包含了用于优化、线性代数、积分、插值、信号和图像处理、特殊函数、统计分析、离散傅里叶变换等功能的模块。本文将详细介绍如何在您的系统上安装SciPy。安装前的准备在开始安装SciPy之前,请确保您的系统满足以下条件:您已安装Python,且版本在3.5或更高。您已安装pi
- OpenCV计算摄影学(23)艺术化风格化处理函数stylization()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述风格化的目的是生成不以照片写实为目标的多种多样数字图像效果。边缘感知滤波器是风格化处理的理想选择,因为它们能够弱化低对比度区域,同时保留或增强高对比度特征。该函数通过艺术化风格化处理,将输入图像转换为具有油画或卡通风格的图像,增强边缘和纹理的对比度,同时保留主要颜
- 【新生必会】30个较难Python脚本,建议收藏。
.Boss.
信息可视化python人工智能算法开发语言机器学习
本篇较难,建议优先学习上篇;20个硬核Python脚本-CSDN博客接上篇文章,对于Pyhon的学习,上篇学习的结束相信大家对于Pyhon有了一定的理解和经验,学习完上篇文章之后再研究研究剩下的30个脚本你将会有所成就!加油!目录21、数据库连接-SQLite22、图像处理-Pillow23、图形界面-Tkinter24、文本生成-Faker25、加密和解密-cryptography26、Sock
- 人工智能技术篇*卷(三)
code_stream
#人工智能人工智能
接下来,我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机(MLP)解决问题:多层感知机是一种基本的前馈神经网络,可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换,能够学习复杂的非线性关系,对数据进行分类或预测连续值。例如,在手写数字识别中,它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式,从而判断该数字是0-9中的哪一个;在房价预测中,根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例:以手写数字识别为例
- 答题卡图像识别 需求分析、市场分析和技术实现
weixin_34037977
人工智能开发工具json
答题卡图像识别需求分析、市场分析和技术实现一、需求分析一、以接口的方式开发此需求:1:接收图片以上传的方式把图片发送到接口。2:识别图片接口接收到图片后,进行图像识别。3:返回数据返回识别后的JSON格式数据。二、答题卡图片识别的具体要求:图片是通过手机、相机、扫描仪等设备拍照而来,其中手机、相机拍出的照片会出现像素低、图像不正、聚焦不清楚等问题;1:图片只要是人眼能看清楚的即可完成识别;2:80
- 图像分割基础:使用Python和scikit-image库
0dayNu1L
机器学习项目实战python人工智能机器学习
大家好,今天我们将一起探讨图像分割的基础知识,并使用Python编程语言以及scikit-image库来实现一个简单的图像分割示例。图像分割是图像处理中的一项重要技术,它允许我们将图像划分为多个部分或对象,这对于图像分析和计算机视觉任务至关重要。0dayNu1L-CSDN博客目录一、环境准备二、图像分割示例1.导入必要的库2.读取并显示图像3.创建标签数组并进行阈值分割4.使用颜色表示标签三、结果
- Python库 - skimage
司南锤
PYTHON库python开发语言
skimage是scikit-image的缩写,是一个用于图像处理的Python库。提供了丰富的图像处理功能,包括图像滤波、边缘检测、形态学操作、特征提取、图像分割等。skimage是基于NumPy数组构建的,因此可以与NumPy和其他科学计算库(如scipy和matplotlib)无缝集成。安装可以使用pip来安装skimage:pipinstallscikit-image主要模块skimage
- scikit-image(Scikit-image 是用于图像处理的 Python 包,使用原生的 NumPy 数组作为图像对象)
Clark-dj
图像处理pythonnumpy
Scikitimage中文开发手册-开发者手册-腾讯云开发者社区-腾讯云昨天搜索一个函数时无意间发现这个网站,今天来学习一下,仅作学习笔记。measureskimage.measure.approximate_polygon(coords,...)近似具有指定公差的多边形链。skimage.measure.block_reduce(image,block_size)通过对局部块应用函数来下采样图像
- pytorch的使用:卷积神经网络模块
樱花的浪漫
pytorchcnnpytorch深度学习计算机视觉
1.读取数据分别构建训练集和测试集(验证集)DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮(批次)的大小,64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
- 基于多向量检索器的多模态RAG实现:用于表格、文本和图像
lichunericli
人工智能自然语言处理
原文地址:Multi-VectorRetrieverforRAGontables,text,andimages2023年10月20日概括跨不同数据类型(图像、文本、表格)的无缝问答是RAG追求的目标之一。我们将发布threenewcookbooks,展示在包含混合内容类型的文档上使用RAG的多向量检索器。这些cookbooks还提出了一些将多模态LLM与多向量检索器配对以解锁图像上的RAG的想法。
- 【sklearn 01】人工智能概述
@金色海岸
人工智能sklearnpython
一、人工智能,机器学习,深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围,长远目标是让机器实现人工智能,但目前我们仍处在非常初始的阶段,甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型,是实现人工智能的手段之一,也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支,超过8层的神经网络模型就叫深度学习,深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
- DeepBranchTracer:一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法
数据集
2024-02-02,由刘超、赵婷、郑能干一起提出了一种名为DeepBranchTracer的新型方法,是一种高效、通用的曲线结构重建方法,适用于多种2D和3D图像数据集。通过结合图像特征和几何特征,显著提高了重建的准确性和连续性。一、研究背景曲线结构(curvilinearstructures)是图像中常见的几何元素,广泛应用于医学图像中的神经分支和血管,以及遥感图像中的道路等。从图像中重建这些
- 差异中寻找共识:浅析中美欧AIGC服务商的标识义务
人工智能
2025年1月7日,西藏日喀则地震中一张被广泛传播的图片“被压在废墟下的小男孩”被证明是AI合成图片,[1]这随即引发了社会对于人工智能生成物(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,以下简称“AIGC”)的广泛讨论。随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强,人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控,则会产生“真相侵蚀”(TruthDec
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR