- 点云配准(点云拼接)论文综述
点云SLAM
点云数据处理技术点云数据处理点云配准DeepICPICP深度学习配准方法特征匹配
点云配准(点云拼接)论文综述1.引言点云配准(PointCloudRegistration)是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务,其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系,形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术(如LiDAR、RGB-D相机)的进步与深度学习的发展,点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 4
山海青风
机器学习tensorflow人工智能
探索深度学习1场景故事:小明的灵感前不久,小明一直在用传统的机器学习方法(如线性回归、逻辑回归)来预测学校篮球比赛的胜负。虽然在朋友们看来已经很不错了,但小明发现一个问题:当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时,模型的准确率提升得很慢。有一天,小明在学校图书馆翻看杂志时,看到这样一句话:“就像人的大脑有上百亿神经元,神经网络能够学习复杂的信息映射,从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感:“或许我
- 【深度学习】Transformer入门:通俗易懂的介绍
知识靠谱
深度学习深度学习transformer人工智能
【深度学习】Transformer入门:通俗易懂的介绍一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的?五、Transformer的“多视角”能力六、Transformer的“位置记忆”七、Transformer的“翻译流程”八、Transformer为什么这么厉害?九、Transformer的应用十、总结一、引言在自然语言处理(N
- GAN(Generative Adversarial Network)—生成对抗网络
算法资料吧!
深度学习机器学习人工智能
GAN(GenerativeAdversarialNetwork)代表了深度学习中生成建模的尖端方法,通常利用卷积神经网络等架构。生成建模的目标是自主识别输入数据中的模式,使模型能够生成与原始数据集相似的新示例。本文涵盖了您需要了解的有关GAN、GAN架构、GAN的工作原理以及GAN模型类型等的所有信息。目录什么是生成对抗网络?GAN的类型GAN的架构GAN是如何工作的?生成对抗网络(GAN)的应
- golang深度学习-基础篇
老狼伙计
golang编程语言云原生学习笔记golang开发语言后端
基础数据结构及类型字符型-stringstring是Go标准库buildin内置的一个基础数据类型。string是由8比特字节的集合,通常不一定是UTF-8编码的文本。string可以为空(长度为0),但不会是nil。stringisthesetofallstringsof8-bitbytes,conventionallybutnotnecessarilyrepresentingUTF-8-enc
- Golang深度学习
老狼伙计
golang编程语言云原生学习笔记golang开发语言
前言在2009年,Google公司发布了一种新的编程语言,名为Go(或称为Golang),旨在提高编程效率、简化并发编程,并提供强大的标准库支持。Go语言的设计者们希望通过Go语言能够解决软件开发中的一些长期存在的问题,比如并发编程的复杂性、垃圾回收机制的效率以及跨平台的兼容性等。以下是Go语言的一些关键背景和特性:并发编程Go语言内置了并发原语,如goroutines和channels,这使得并
- 37、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-2、自动梯度计算
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习人工智能自然语言处理
importnumpyasnpclassTensor(object):'''importnumpyasnp:导入numpy库,用于处理数组相关操作。classTensor(object):定义了一个名为Tensor的类,继承自object。__init__方法是类的构造函数,用于初始化Tensor对象:self.data=np.array(data):将传入的data转换为numpy数组并存储在s
- 基于深度学习的行人跌倒检测系统:UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解
深度学习&目标检测实战项目
深度学习uiYOLO目标检测人工智能
引言随着人口老龄化的加剧,老年人的安全问题日益引起重视,跌倒事故是导致老年人伤亡的重要原因之一。为了降低跌倒事故的发生率和伤害程度,行人跌倒检测系统的研究变得愈加重要。本文将详细介绍如何基于YOLOv5构建一个行人跌倒检测系统,并设计相应的用户界面,结合深度学习技术实现实时检测。目录引言系统设计概述数据集准备数据集选择数据预处理data.yaml文件模型选择与训练YOLOv5介绍模型训练步骤用户界
- 大模型学习路线与资源推荐
数字化转型2025
AI投资人工智能
以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线,涵盖从基础到进阶的完整学习路径,帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景:一、基础阶段:构建核心知识体系编程与数学基础编程语言:优先学习Python,掌握其语法、数据结构及常用库(如NumPy、Pandas、PyTorch)37。数学基础:线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石,需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
- 机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析(实验室环境)
@@南风
农作物病害识别与分类深度学习机器学习神经网络
Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而,虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除,但可以加以处理和监测,以减轻损害。因此,采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张,由5种病
- python 语音转文本中文——DeepSpeech
drebander
python开发语言DeepSpeech
DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎,基于深度学习技术,采用端到端架构,可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发,使用RecurrentNeuralNetwork(RNN)处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型:将语音波形转换为概率分布表示。语言模型:对语音识别结果进
- [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型
FL1623863129
深度学习c++opencvYOLO
yolov12官方框架:sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而,你可以通过一些间接的方法来实现这一目标,比如将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV的DNN
- 无人机实战系列(二)本地摄像头 + Depth-Anything V2
nenchoumi3119
无人机实战无人机
这篇文章介绍了如何在本地运行Depth-AnythingV2,因为我使用的无人机是Tello,其本身仅提供了一个单目视觉相机,在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2,这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成RGBD图像,可以用来无人机避障与SLAM。Step1.拉取Depth-AnythingV2源码与模型下载官方仓库提供了两种方式调用De
- 深度学习笔记——循环神经网络RNN
好评笔记
补档深度学习rnn人工智能机器学习计算机视觉神经网络AIGC
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍面试过程中可能遇到的循环神经网络RNN知识点。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习文本特征提取的方法1.基础方法1.1词袋模型(BagofWords,BOW)工作原理举例优点缺点1.2TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFr
- 终于明白了!人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系
大模型玩家
人工智能机器学习深度学习产品经理算法学习方法集成学习
在当今快速发展的科技领域,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)、机器学习(MachineLearning,ML)、深度学习(DeepLearning,DL)、集成学习(EnsembleLearning)以及大模型(LargeModels)等概念频繁出现在人们的视野中。它们不仅推动了科技的进步,也深刻影响了社会生活的方方面面。本文将对这些概念进行全面解析,并探讨它们之间的联
- 机器学习笔记——特征工程
好评笔记
补档机器学习笔记人工智能AIGC深度学习计算机视觉面试八股
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自
- 基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割
海洋 之心
深度学习pytorch人工智能python
前言大家好,我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》,内包含了各种不同的深度学习项目,包含项目原理以及源码,每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨我的项目环境:平台:Windows10语言环境:python3.7编译器:PyCharmPyTorch版本:1.8.1项目专栏:【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于UNet对DRIVE视网膜进行图像
- 针对视频内容进行检测开源项目
红豆和绿豆
开源音视频
以下是10个可以实现视频是否涉及擦边或黄色内容检测的免费开源GitHub项目推荐:1.**OpenNSFW2**OpenNSFW2是一个用于检测图片和视频是否包含成人内容的开源库。它基于深度学习模型,能够实时分析视频帧并给出概率值,判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目,支持实时视频流的物体检测。它允许通过配置检测区域和掩码,限制检测范围,并支持多种视频源输入。3
- 探秘 DeepSeek 硬件适配:GPU/TPU/NPU 异构计算原理剖析
FinkGO小码
深度学习程序人生算法语言模型数据分析学习方法经验分享
一、引言在深度学习领域蓬勃发展的浪潮中,硬件作为支撑技术腾飞的基石,其适配与协同能力成为决定深度学习应用效能的关键因素。DeepSeek作为前沿且极具创新性的技术框架,在与GPU、TPU、NPU等异构硬件的融合适配方面展现出卓越特性。依托清华大学《DeepSeek:从入门到精通》这一宝贵知识载体,我们得以深入挖掘其底层适配逻辑,全方位展现DeepSeek在异构计算舞台上的精彩表现。二、GPU:深度
- 目标检测进化史:从R-CNN到YOLOv11,技术的狂飙之路
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法#深度学习深度学习计算机视觉python目标检测YOLOcnn人工智能
一、引言在计算机视觉领域中,目标检测是一项至关重要的任务,它旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体,并确定它们的位置。目标检测技术的应用广泛,涵盖了自动驾驶、安防监控、智能机器人、图像编辑等多个领域。随着深度学习技术的飞速发展,目标检测算法也取得了巨大的突破,从最初的R-CNN到如今的YOLOv11,每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。回顾目标检测的发展历程,R-CNN作为第一个将深度
- 论文学习3:深度学习增强的光声成像(PAI)的最新进展(综述)
superace7911
基于机器学习的光声图像处理机器学习图像处理
原文链接有空可以细看,这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像(PAI)的介绍,它结合了光学和超声成像的优点,为生物医学成像提供了一种有前景的模态。深度学习(DL)在解决PAI中存在的技术限制(如硬件限制、生物特征信息缺乏等)方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集:监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构:卷积神经网络(CNN)、U-形神经网络(U-Net)和
- 9、论文阅读:无监督的感知驱动深水下图像增强
Maker~
图像增强论文阅读深度学习计算机视觉
Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
- Did you forget to `#include <pybind11/stl.h>`? Or <pybind11/complex.h>,<pybind11/functional.h>
沉迷单车的追风少年
深度学习-计算机视觉深度学习pythonpytorch
项目场景:基于深度学习的三维点云可视化问题描述:Traceback(mostrecentcalllast):File".\draw_npy.py",line25,ino3d.visualization.draw_geometries([pcd.points])TypeError:draw_geometries():incompatiblefunctionarguments.Thefollowing
- 即插即用的注意力机制21种
@Mr_LiuYang
论文阅读AttentionModule注意力机制即插即用
提示:谬误之处请指出更正摘要随着深度学习特别是自然语言处理领域的飞速发展,注意力机制(AttentionMechanism)已成为提升模型表现的关键技术,本文主要记录了即插即用的注意力机制结构的功能、出处及核心代码。1、SEBlock(Squeeze-and-Excitation)功能:自适应学习通道权重,增强重要通道特征。出处:SENet#SEBlock(PyTorch)classSEBlock
- PyTorch知识点总结之一
Rain松
机器学习与深度学习pytorch深度学习python
PyTorch知识点总结之一1.什么是PyTorch?它有什么特点和优势?PyTorch是一个基于Python的科学计算库,它是用于机器学习和深度学习的框架之一。它由Facebook的人工智能研究团队开发和维护,是一个开源的软件包,可以帮助开发者构建各种深度学习模型。PyTorch的特点和优势如下:易于使用和学习:PyTorch采用了类似于Python的语法,使得它容易上手和学习。它还提供了丰富的
- 51、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-12、使用我们自己建的架构重写RNN预测网络
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习rnn人工智能
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
- 初学者推荐学习AI的路径
ProgramHan
学习人工智能
学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。以下是一个简要的路径:1️⃣基础知识数学基础(线性代数、微积分、概率统计)编程基础(Python/R等语言)算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习(如回归、分类)、无监督学习(如聚类、PCA)掌握机器学习库(如scikit-le
- PyTorch实战:手把手教你完成MNIST手写数字识别任务
吴师兄大模型
PyTorchpytorch人工智能python手写数字数别MNIST深度学习开发语言
系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看:张量是什么?5分钟教你快速创建张量!02-张量运算真简单!PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch?张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器:PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始:PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改!PyTorchreshape、tra
- RTX 3090图形处理巅峰性能解析
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIA面向专业创作者与发烧级玩家的旗舰产品,RTX3090重新定义了图形处理的性能边界。本文将以Ampere架构的技术演进为切入点,系统性解构该显卡在显存配置、运算单元协作及图像处理技术方面的创新设计。通过对比测试数据与工程原理分析,重点探讨24GBGDDR6X显存在8K分辨率场景下的带宽利用率,以及10496个CUDA核心在光线追踪与深度学习超采样(DLSS)任务中的动态负载分
- Ascend Extension for PyTorch是个what?
机器学习人工智能深度学习
1AscendExtensionforPyTorchAscendExtensionforPyTorch插件是基于昇腾的深度学习适配框架,使昇腾NPU可以支持PyTorch框架,为PyTorch框架的使用者提供昇腾AI处理器的超强算力。项目源码地址请参见Ascend/Pytorch。昇腾为基于昇腾处理器和软件的行业应用及服务提供全栈AI计算基础设施。您可以通过访问昇腾社区,了解关于昇腾的更多信息。2
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
120.198.243.130:80,中国/广东省
58.251.78.71:8088,中国/广东省
183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag