- Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析
2401_87458718
3d
VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
- 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型
欣然~
pytorch分类人工智能
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型,用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch:PyTorch深度学习框架的核心库,提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn:PyTorch的神经网络模块,包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
- 高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
科技文章:高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要:随着自然语言处理(NLP)技术的进步,DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术,广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek,并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例,帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时,本
- Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现
Java老徐
Python毕业设计python深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术Python动物图片识别技术
博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来,还有大家
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
lynn-66
深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- 【论文阅读】实时全能分割模型
万里守约
论文阅读论文阅读图像分割图像处理计算机视觉
文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域,针对实时多任务分割的需求日益增长,特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。为了解决这些挑战,本文介绍了一种新方法——RMP-SAM(Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything),旨在实现实时的多功能分割。RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型
- 震惊! “深度学习”都在学习什么
扉间798
深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器,给予分类错误样本更高权重,使得后续弱分类器更关注这些样本,然后将这些弱分类器线性组合成强分类器,提高整体分类性能。(一)投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中,假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
- 深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装
zfgfdgbhs
深度学习pythonpytorch
目录一、版本对应二、安装命令(pip)1.版本(1)v2.5.1~v2.0.0(2)v1.13.1~v1.11.0(3)v1.10.1~v1.7.02.安装全过程(1)选择版本(2)安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档:pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
- 一文讲清楚深度学习和机器学习
平凡而伟大.
机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
目录1.定义机器学习(MachineLearning,ML)深度学习(DeepLearning,DL)2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习?6.总结深度学习和机器学习是人工智能(AI)领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系,我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习(Machin
- DeepSeek:智能搜索与分析的新纪元
XRC2231
学习
在人工智能浪潮席卷全球的今天,DeepSeek如同一颗璀璨的新星,以其独特的魅力和强大的功能,在AI领域脱颖而出。DeepSeek,这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统,不仅重新定义了搜索引擎的边界,更以其卓越的性能和广泛的应用场景,为全球用户带来了前所未有的智能体验。本文将从DeepSeek的定义、特点、应用场景、优势等方面进行全面而深入的介绍,带您领略这一新兴技术的独特魅力。一、
- 大模型学习终极指南:从新手到专家的必经之路,全网最详尽解析,你敢挑战吗?
大模型入门教程
学习人工智能AI大模型大模型学习大模型教程AI大模型
随着人工智能技术的飞速发展,大模型(Large-ScaleModels)已经成为推动自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域进步的关键因素。本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程,包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士,都能从中获得有价值的指导。一、基础知识准备在开始学习大模型之前,需要先掌握一些基础知识,这些知识将为后续的学
- AI模型技术演进与行业应用图谱
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- AI大模型训练教程
Small踢倒coffee_氕氘氚
python自学经验分享笔记
1.引言随着人工智能技术的快速发展,大模型(如GPT-3、BERT等)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU:推荐使用NVIDIA的高性能GPU,如A100、V100等。内存:至少64GBRAM。存储:SSD存储,至少1TB。#2.2软件环境操作系统:Lin
- 使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程
shandianfk_com
ChatGPTAIjupyter深度学习ide
大家好,今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行深度学习编程。深度学习是人工智能领域中的一项重要技术,通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。JupyterNotebook作为一个强大的工具,可以帮助我们轻松地进行深度学习编程,尤其适合初学者和研究人员。本文将带领大家一步步了解如何在JupyterNotebook中开展深度学习项目。一、什么是JupyterNotebook?Jup
- Opencv之计算机视觉一
闭月之泪舞
计算机视觉计算机视觉opencvpython
一、环境准备使用opencv库来实现简单的计算机视觉。需要安装两个库:opencv-python和opencv-contrib-python,版本可以自行选择,注意不同版本的opencv中的某些函数名和用法可能不同pipinstallopencv-python==3.4.18.65-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepipinstallopencv-
- 计算机视觉总结
Trank-Lw
计算机视觉深度学习人工智能
以下是针对上述问题的详细解答,并结合代码示例进行说明:1.改进YOLOv5人脸检测模块,复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程:光照补偿:在数据预处理阶段,采用自适应光照补偿算法,对图像进行实时增强,以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强:在训练数据中增加复杂光照场景下的样本,如强光、弱光、背光等,通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整:对YOLOv5模型的网络
- 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化
odoo中国
AI编程人工智能深度学习人工智能优化
深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术,旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节,直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性,然后详细讨论了多种优化算法,包括随机梯度下降(SGD)、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外,还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
- 景联文科技提供高质量文本标注服务,驱动AI技术发展
景联文科技
科技人工智能
文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程,这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息,以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理(NLP)领域的一个重要环节,它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息,增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性:确定文本表达的情感倾向,如正面、负面或中立。强度评估:衡量情感的强烈程度,从轻微到极端不等。命名实
- 景联文科技:以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展
景联文科技
科技人工智能数据标注
在当今这个由数据驱动的时代,高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。数据标注过程涉及对原始数据进行加工,通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式,从而使数据更具有意义和可解读性。数据标注的主要类型包括:图像标注:指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息,如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
- 深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵
Ronin-Lotus
程序代码篇深度学习篇深度学习矩阵人工智能线性代数
文章目录前言一、对角矩阵(DiagonalMatrix)1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩(RankofaMatrix)2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵(SingularMatrix)3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四、跨领
- DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头:技术架构与应用场景的全方位解析
云策量化
Deepseekchatgptdeepseekgrok
前言在当今人工智能领域,DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头,各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景,在自然语言处理领域占据着重要地位。本文将对这三款模型的技术架构和应用场景进行全方位解析,以期为读者提供深入的了解和有价值的参考。一、技术架构(一)DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型,其技术架构基于深度学习中的Transforme
- OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南
土城三富
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库,包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块(opencv_contrib),版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能,有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库,并提
- OpenCV ML 模块使用指南
ice_junjun
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法,可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法,包括支持向量机(SVM)、K均值聚类(K-Means)和神经网络(ANN),并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。二、主要函数及类详解(一)支持向量机(SVM):cv.ml.SVM_create()功能支持向量机(SVM)是一种强大
- 介于YOLOv5的裂缝识别系统
程序员~小强
YOLO
介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中,裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统,将为您提供高效、精准的解决方案,助力各类工程项目的质量管理。系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习,经过精心训练,拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤,您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作,让分析变得更加简单、高效。核心功能图片上传与场景选择用户可
- 使用Dall-E生成图像:文本到图像的魔力
shuoac
计算机视觉人工智能python
使用Dall-E生成图像:文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型,它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。这一技术基于深度学习的方法,使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像,从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。核心原理解析Dall-E利用大型语言模型(LLM)从用户提供的文本描述中提取详
- 【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法,同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。
985小水博一枚呀
深度学习人工智能
【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法,同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法,同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。文章目录【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法,同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。1.滑坡灾害早期隐患的概念与特征概念主要特征2.通过光学
- 给普通人看的深度学习说明书:用快递系统理解AI如何思考
嵌入式Jerry
PythonAI人工智能深度学习
第一章:理解AI的思维方式(快递版)1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站:传统方法:手动制定规则(比如根据邮编分拣)机器学习:观察老员工的分拣记录,总结规律深度学习:搭建自动分拣流水线,自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带(输入层):接收包裹信息(图片像素/文字等)#就像扫描快递单input_data=[0.2,0.7,0.1]#归一化后的特征数据分拣工人(隐藏层):每个工
- 解析大模型归一化:提升训练稳定性和性能的关键技术
秋声studio
口语化解析深度学习人工智能大模型归一化
引言在深度学习领域,特别是在处理大型神经网络模型时,归一化(Normalization)是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能,在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景,并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。具体来说,归一化有以下几个关键作用:提高训练稳定性:在神经网
- 深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践
古月居GYH
深度学习人工智能
一、引言:模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中,欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计,工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践,系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案,并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言,欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说,就是模型复杂度低,模型在
- 初始OpenCV
指尖下的技术
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库,它为开发人员提供了丰富的工具和算法,可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展,OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具,广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识,OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
public MyStack() {
arr = new long[10];
top = -1;
}
public MyStack(int maxsize) {
arr = new long[maxsize];
top
- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
刘星宇
c面试
12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
#include<stdio.h>
int main(void)
{
char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》