- OpenCV学习（二）-二维、三维识别
香蕉可乐荷包蛋
#OpenCVopencv学习人工智能
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，可以用于识别和处理二维图像和三维图像。以下是关于二维图像和三维图像识别的基础知识和示例代码。1.二维图像识别二维图像识别通常包括图像分类、对象检测、特征提取等任务。以下是一些常见的操作：1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类，例如使用深度学习模型（如ResNet、MobileNet等）。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn
- 【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理：从边缘检测到特征抽象的逐层演进（附可视化工具与行业实战代码）
AI_DL_CODE
人工智能深度学习卷积核特征提取卷积神经网络边缘检测特征可视化
摘要：卷积核是卷积神经网络（CNN）的核心组件，其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发，揭示卷积操作的空域-频域对偶性：空域卷积等价于频域乘积（F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}），解释边缘检测核（Sobel、Laplacian）的频域响应特性。通过特征可视化实验表明，CNN特征呈现逐层抽象规律：
- 颠覆未来：创新代码引领人工智能与量子计算深度融合
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3人工智能量子计算
摘要在信息时代飞速演进的背景下，人工智能与量子计算正以前所未有的速度互相融合，推动着科技边界的不断拓展。本文回顾了经典算法的智慧，展示了前沿深度学习模型的构建，并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性，为探索未来科技变革提供了全新视角。1.引言当前，科技创新正处于高速迭代的关键阶段，传统计算方法与新型技术的交汇处正成为研究热点。人工智能的发展已渗透到各行各业，而量子计算的崛起则为解决复杂计算问题提
- 使用UV管理PyTorch项目
PyTorch是深度学习研究和开发的流行选择。可以使用uv管理PyTorch项目，包括不同Python版本依赖、管理环境、甚至加速器选择等。安装Pytorch从打包角度来看，PyTorch有几个不常见的特点：许多PyTorchwheel托管在专门的索引上，而非Python包索引（PyPI）。因此，安装PyTorch通常需要配置项目使用PyTorch专属索引。PyTorch为每种加速器生成不同的构建
- AI新纪元：2025年深度学习技术突破与行业应用全景
像素笔记
杂谈人工智能深度学习ai自动驾驶工业数字化转型未来趋势技术创新
2025年，人工智能技术迎来爆发式增长，大模型、生成式AI和多模态技术持续突破，人形机器人量产元年正式开启，自动驾驶商业化进程加速，工业数字化转型全面铺开。这些进展不仅重塑了技术边界，更在多个行业创造了实际价值，推动AI从实验室走向产业化。本文将深入剖析2025年深度学习与AI领域的核心技术突破、行业应用案例及未来发展趋势，为技术从业者提供全面视角。一、深度学习核心技术突破：大模型、生成式AI与多
- 模型移植实战：从PyTorch到ONNX完整指南
慕婉0307
神经网络pytorch人工智能python
一、认识ONNXONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种开放的模型表示格式，由微软和Facebook（现Meta）在2017年共同推出，旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题。ONNX的主要优势包括：跨框架兼容性：支持主流深度学习框架间的模型转换，包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如，可以将PyTorch训练的ResNet模型导
- TensorFlow GPU 2.10.1 for Python 3.9快速安装指南
疑样
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：TensorFlowGPU2.10.1是专为Windowsx64和Python3.9设计的TensorFlow版本，它集成了GPU支持以加快深度学习模型的训练。本指南提供了该版本的概述、安装步骤及注意事项，旨在帮助开发者利用其性能优势提升机器学习项目的效率。1.TensorFlowGPU介绍1.1TensorFlow的起源与功能TensorFlow是由Goog
- 深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现
ZPC8210
ROS深度学习人工智能
如何将GraspNet等深度学习模型与6D姿态估计集成到ROS2和MoveIt中，实现高精度的机器人抓取系统。1.系统架构text[RGB-D传感器]→[物体检测与6D姿态估计]→[GraspNet抓取位姿生成]→[MoveIt运动规划]→[执行抓取]2.环境配置2.1安装依赖bash#安装PyTorch(根据CUDA版本选择)pip3installtorchtorchvisiontorchaud
- 基于深度学习的目标检测：从基础到实践
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习目标检测人工智能音视频语音识别计算机视觉机器学习
前言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念（一）目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
- 【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型
AIGC零基础入门小白
AI大模型大模型教程人工智能机器学习科技AI大模型AIGCAI教程大模型教程
文章目录引言一、人工智能：从概念到现实1.1人工智能的定义1.2人工智能的发展历史1.3人工智能的分类1.4人工智能的应用二、机器学习：人工智能的核心技术2.1机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理2.4机器学习的应用2.5机器学习的示例代码2.6解释代码三、大模型：推动AI前沿发展的关键技术3.1大模型的定义3.2大模型的发展历程3.3深度学习与神经网络3.4大模型的优势与挑
- 基于YOLOv8的火灾智能检测系统设计与实现
斟的是酒中桃
深度学习人工智能pyqtyolo
在各类安全事故中，火灾因其突发性强、破坏力大，一直是威胁人们生命财产安全的重大隐患。传统的火灾检测方式多依赖烟雾传感器、温度传感器等，存在响应滞后、易受环境干扰等问题。随着深度学习技术的飞速发展，基于计算机视觉的火灾检测方法凭借其实时性强、检测范围广等优势，逐渐成为研究热点。本文将简单介绍一款基于深度学习的火灾智能检测系统的设计与实现过程。一、系统整体设计本火灾智能检测系统旨在通过深度学习技术实现
- 人工智能入门指南：从基础概念到实际应用
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/north文章目录1.**人工智能的基本概念**1.1什么是人工智能？1.2人工智能的分类2.**人工智能的核心技术**2.1机器学习（MachineLearning）2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习流程2.2深度学习（DeepLearni
- Datawhale X 魔塔 Ai夏令营 --深度学习基础
一、局部极小值与全局极小值全局极小值：在损失函数的整个定义域内，损失值最小的点。这是我们在训练深度学习模型时希望找到的点，因为它代表着模型的最佳性能。局部极小值：在损失函数的一个局部区域内，损失值达到最小，但在整个函数定义域内可能不是最小的。当优化算法陷入局部极小值时，它可能会误以为已经找到了全局最优解，从而停止搜索。局部极小值的检测两种直观的方法来检测局部极小值：可视化方法：对于低维问题，我们可
- 深度学习模块实践手册（第十二期）
加油吧zkf
目标检测目标检测模块解析与实践深度学习人工智能计算机视觉目标检测python
56、Ghost模块论文《GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations》1、作用：Ghost模块是一种轻量级的特征提取模块，旨在通过廉价操作生成更多特征图，减少计算量的同时保持模型性能。传统卷积神经网络在生成特征图时存在大量冗余计算，Ghost模块通过将特征图生成过程分解为两个步骤，有效减少了计算复杂度，特别适合移动端和嵌入式设备部署。2、机制Ghost模块的机
- DETR革命：目标检测的Transformer时代
加油吧zkf
目标检测YOLOpython开发语言人工智能图像处理
《DETR从0到1：目标检测Transformer的崛起》为什么会有DETR？在深度学习目标检测发展史上，2014~2019年几乎被基于卷积神经网络（CNN）的检测器统治：两阶段：FasterR-CNN、MaskR-CNN单阶段：YOLO、SSD、RetinaNet这些检测器虽然效果强大，但背后依赖：✅Anchor（先验框）✅NMS（非极大值抑制）✅特征金字塔、手工设计问题：结构复杂、调参困难、不
- 深度学习模块实践手册（第十一期）
加油吧zkf
目标检测目标检测模块解析与实践深度学习人工智能计算机视觉目标检测python
46、缩放点积注意力模块论文《AttentionIsAllYouNeed》1、作用：缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）是Transformer模型的核心组件，旨在解决序列建模中长距离依赖关系捕捉的问题。传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列时存在梯度消失或爆炸的问题，且并行性较差。该模块通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的相似度，实
- 基于NanoDet的健身姿势纠正系统开发
YOLO实战营
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1.引言在现代健身行业中，正确的运动姿势至关重要，不仅能提升训练效果，还能预防运动损伤。尤其是在进行一些高强度的力量训练时，如深蹲、俯卧撑等，错误的姿势可能导致肌肉不平衡或关节损伤。传统的健身姿势纠正方式依赖教练的人工指导，但随着人工智能技术的发展，使用计算机视觉和深度学习技术来进行姿势纠正，逐渐成为一种高效且可扩展的解决方案。本文将详细介绍如何基于NanoDet（一个轻量化目标检测模型）开发一个
- 大模型算法工程师技术路线全解析：从基础到资深的能力跃迁
Mr.小海
大模型算法数据挖掘人工智能机器学习深度学习机器翻译web3
文章目录大模型算法工程师技术路线全解析：从基础到资深的能力跃迁一、基础阶段（0-2年经验）：构建核心知识体系与工程入门数学与机器学习基础编程与深度学习框架NLP与Transformer入门二、进阶阶段（2-4年经验）：深化模型技术与工程落地能力大模型预训练与微调技术预训练原理：数据与任务的协同设计微调工具：参数高效适配与工程优化对齐实践：价值观优化与实证效果分布式训练与框架工具并行策略：多维度协同
- 【深度学习-Day 36】CNN的开山鼻祖：从LeNet-5到AlexNet的架构演进之路
吴师兄大模型
深度学习入门到精通pythonpytorch开发语言人工智能CNN深度学习大模型
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
- 人脸识别实战：使用Python OpenCV 和深度学习进行人脸识别(2)
先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课
- TensorFlow深度学习实战——DCGAN详解与实现
盼小辉丶
深度学习tensorflow生成对抗网络
TensorFlow深度学习实战——DCGAN详解与实现0.前言1.DCGAN架构2.构建DCGAN生成手写数字图像2.1生成器与判别器架构2.2构建DCGAN相关链接0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork,DCGAN)是一种基于生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)的深度学
- 基于cnn和resnet和mobilenet对比实现驾驶员分心检测
深度学习乐园
cnn人工智能神经网络
演示效果及获取项目源码点击文末名片本项目旨在通过深度学习技术，结合卷积神经网络（CNN）模型、ResNet模型和MobileNet模型，实现对驾驶员分心行为的自动检测。我们通过训练这些模型来识别不同的驾驶员分心行为，包括如发短信、通话、喝水等行为。使用的数据集包含驾驶员行为的图片，并且针对每个行为标注了相应的标签（例如"正常驾驶"、"右手发短信"等）。MobileNetV2是Google于2018
- opencv 4.12.0版本发布详解：核心优化与新特性全解析
Risehuxyc
#opencvopencv人工智能计算机视觉
OpenCV4.12.0夏季更新带来核心模块优化、图像处理增强、深度学习支持扩展及新兴硬件适配，全面提升计算机视觉开发效率与性能。引言OpenCV（开源计算机视觉库）作为计算机视觉领域最受欢迎的开源库之一，在2025年7月发布了4.12.0版本。这个夏季更新带来了大量性能优化、新功能和错误修复，覆盖了核心模块、图像处理、3D校准、深度学习等多个领域。本文将详细介绍OpenCV4.12.0的主要更新
- 如何用深度学习实现图像风格迁移
最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。前言图像风格迁移是人工智能领域中一个非常有趣且富有创意的应用。它能够让一张普通的照片瞬间变成梵高笔下的《星月夜》风格，或者像莫奈的《睡莲》一样充满艺术感。这种技术不仅在
- AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略
AIGC应用创新大全
人工智能tensorflowpythonai
AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略关键词：TensorFlow、模型训练、深度学习、神经网络、优化策略、分布式训练、迁移学习摘要：本文将深入探讨TensorFlow框架下的模型训练策略，从基础概念到高级技巧，全面解析如何高效训练深度学习模型。我们将从数据准备、模型构建、训练优化到部署应用，一步步揭示TensorFlow模型训练的核心技术，并通过实际代码示例展示最佳实践。背景介绍目的
- ROS2 通过相机确定物品坐标位置
要实现通过相机确定物品坐标位置，通常需要相机标定、物体检测和坐标转换几个步骤。下面我将提供一个完整的解决方案，包括相机标定、物体检测和3D坐标估计。1.系统架构相机标定-获取相机内参和畸变系数物体检测-使用OpenCV或深度学习模型检测物品坐标转换-将2D图像坐标转换为3D世界坐标ROS2集成-将上述功能集成到ROS2节点中2.实现步骤2.1创建功能包bashros2pkgcreateobject
- 【机器学习&深度学习】什么是量化？
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、量化的基本概念1.1量化对比示例1.2量化是如何实现的？二、为什么要进行量化？2.1解决模型体积过大问题2.2降低对算力的依赖2.3加速模型训练和推理2.4优化训练过程2.5降低部署成本小结：量化的应用场景三、量化的类型与实现3.1权重量化（WeightQuantization）3.2激活量化（ActivationQuantization）3.3梯度量化（GradientQuantiz
- 基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频
Mr数据杨
Python音频技术音视频
本项目致力于通过构建一个具备深度学习支持的多功能视频处理环境，为用户提供高效、智能的视频编辑和字幕生成工具。依托Anaconda环境管理工具和PyTorch的GPU加速能力，用户能够迅速搭建一个符合项目需求的Python环境。结合FunClip的源代码以及相关插件的安装和配置，用户可充分利用项目所支持的图像、音频识别功能，并以极少的配置便获得理想的视频裁剪效果。项目的核心在于简化深度学习项目的环境
- 基于深度学习的和平精英（吃鸡）内置锁头训练
摆烂仙君
深度学习人工智能
前言本教程以和平精英为例，主要讲解如何构建深度学习模型对游戏中角色进行头部标注，并控制鼠标对其进行锁定射击，同时围绕其游戏防作弊系统进行算法攻防讲解，该方案对于csgo,cf等游戏也同样适用。请注意，该教程仅供娱乐教学，若本教程评论超过100，将会开源相关代码并对实际的代码部署进行进一步分析。一、和平精英伤害机制分析在《刺激战场》（现为《和平精英》）中，击中头部的伤害远高于身体其他部位，这是由游戏
- 迁移学习让深度学习更容易
城市中迷途小书童
摘要：一文读懂迁移学习及其对深度学习发展的影响！深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点，使其在应用于非结构化数据时性能很好。如今深度学习模型可以玩游戏，检测癌症，和人类交谈，自动驾驶。深度学习变得强大的同时也需要很大的代价。进行深度学习需要大量的数据、昂贵的硬件、甚至更昂贵的精英工程人才。在ClouderaFastForward实验室，我们
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式，一个是继承Thread，另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票，第一例子继承thread，代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数，交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件，耗时三个月，是一个根据央视节目开门大吉改变的，提供音调，猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP，同意权限，安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。（同时软件自动播放背景音乐）。3、用户登录到主页后，会有五个模块。a、点击不胫而走，用户得到开门大吉首页部分新闻，点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理，然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数，-F指定分隔符，-f调用脚本，-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址：
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库：
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU：
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存：
free
三.查看硬盘：
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备；
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备（声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时，需要考虑如下问题：
1. 序列化时，Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时，把日期字符串序列化为Date对象，也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档：
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量，然后可以在需要时引用，比如记录到日志里面，
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值，可以用于运算了
- java-65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的：
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类，不熟悉FrameDecoder的，可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说，ReplayingDecoder简化了操作，比如：
FrameDecoder在decode时，需要判断数据是否接收完全：
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）——|{}【】‘；：”“'。，、？]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时，会碰到要以另外一个用户来执行相关命令，其方法简单记下：
1、执行单个命令：su - user -c "command"
如：下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123"
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了：public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一：代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后，通常这个命令都会有返回结果，怎么对这个返回的结果做一些操作呢？那就得用管道命令‘|’。
上面那段话，简单说了下管道命令的作用，那什么事管道命令呢？
答：非常的经典的一句话，记住了，何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题：
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键，此时需要在APP层对按键事件（keyevent）做分解处理，模拟Android系统做法，把keyevent分解成：
1、单击事件：就是普通key的单击；
2、双击事件：500ms内同一按键单击两次；
3、长按事件：同一按键长按超过1000ms（系统中长按事件为500ms）；
4、组合按键：两个以上按键同时按住；
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms)，例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下：
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下：
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看，改变了格式……
&&运算符：
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中，操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区，
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了，但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的，但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生，真正最后做到软件开发的只要两个包括我，PS：我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作，考研失败，我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术，增强自己的实战能力，以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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