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AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
- 【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!
努力毕业的小土博^_^
学术会议推荐信号处理机器学习神经网络人工智能
【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!文章目录【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模
- MySQL用户留存与流失分析
Mr数据杨
全栈数据仓库mysql数据库
用户留存和流失分析是数据分析中至关重要的部分,尤其在快速发展的互联网产品和应用中,用户生命周期的变化直接关系到产品的成长与盈利。通过分析用户留存率和流失率,产品管理人员可以准确判断用户在产品使用过程中的行为倾向,从而优化用户体验、增加用户黏性、并提高商业转化率。本文将从用户生命周期的概念出发,探讨如何在MySQL中进行留存与流失的详细分析,包括流失用户的行为模式识别与预警、以及通过用户分层来设计个
- KNN算法数字识别实战:训练集、测试集与代码实现
Aurora曙光
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:KNN算法,作为一种经典的监督学习方法,特别适用于分类和回归问题,在模式识别和数据挖掘中应用广泛。本文通过构建数字识别任务的训练集和测试集,并提供完整的代码实现,向读者展示如何使用KNN算法进行数字识别。文章详细解释了K值选择、数据预处理、距离计算、最近邻选择、类别决定以及模型评估等关键步骤,并强调了KNN在大数据集中的效率问题。1.KNN算法概述与在数字识别
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NeuroSolutionsforExcel这个功能可以实现多种神经网络嘛?。神经网络是一种能适应新环境的系统,它针对过去经验(信息)的重覆学习,而具有分析、预测、推理、分类等能力,是当今能够仿效人类大脑去解决复杂问题的系统,比起常规的系统(使用统计方法、模式识别、分类、线性或非线性方法)而言,以神经网络为基础的系统具有更强大的功能和分析问题技巧,可以用来解决信号处理、仿真预测、分析决策等复杂的问
- MATLAB实现基于基元共生矩阵的纹理特征提取方法
杏花朵朵
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:纹理特征提取在图像处理中对于模式识别和分类等应用至关重要。本文将详细介绍如何在MATLAB中使用基元共生矩阵(PCM)来提取图像的纹理特征。基元共生矩阵通过统计像素对在特定距离和方向上的相对位置关系来描述纹理的局部结构。本方法首先定义不同的方格和方向,然后计算共生矩阵,并从中提取出对比度、能量、熵、相关性等统计特征。最后,这些统计特征被组合成特征向量,用于图像
- AI学习指南高数篇-泛函分析
俞兆鹏
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AI学习指南高数篇-泛函分析概述在数学领域中,泛函分析是研究无限维向量空间及其内涵结构的分支学科。泛函分析通过研究向量空间内的连续线性泛函,解决了无限维空间上函数序列的极限性质以及函数空间的拓扑性质等问题。泛函分析在AI中的使用场景泛函分析在人工智能领域中发挥着重要作用,特别是在机器学习和深度学习领域。通过泛函分析的方法,AI系统可以更好地处理高维数据,从而更准确地进行模式识别、数据建模和预测分析
- (详细介绍)什么是 Spherical Gaussian(球形高斯分布)
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文章目录什么是SphericalGaussian?几何意义:为什么叫“球形”?特点总结:应用场景举例:✅示例代码(Python)相关概念对比:SphericalGaussian(球形高斯分布)是概率论与统计学中一个非常常见且重要的概念,尤其在机器学习、信号处理、模式识别等领域有广泛应用。什么是SphericalGaussian?SphericalGaussianDistribution(球形高斯分
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之聚类,理解K-Means、层次聚类、数据分组和分类
猿享天开
人工智能数学基础专讲机器学习人工智能无监督学习聚类
深入详解无监督学习之聚类:如K-Means、层次聚类,理解数据分组和分类无监督学习是机器学习中的一个重要分支,旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。聚类(Clustering)作为无监督学习的核心任务之一,广泛应用于数据分组、模式识别和数据压缩等领域。本文将深入探讨两种常用的聚类算法:K-Means聚类和层次聚类,并详细解释它们在数据分组和分类中的应用。目录深入详解无监督学习之聚类:如K-Me
- 数据挖掘在大数据领域的重要性及价值
AI天才研究院
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数据挖掘在大数据领域的重要性及价值关键词:数据挖掘、大数据分析、机器学习、商业智能、数据预处理、预测分析、数据价值提取摘要:本文系统解析数据挖掘在大数据时代的核心地位,通过技术原理、算法实现、行业应用等维度,揭示其如何从海量数据中萃取有效信息。结合CRISP-DM方法论、典型算法案例及实战项目,阐述数据挖掘在数据预处理、模式识别、预测建模等关键环节的技术价值,同时分析金融、医疗、电商等行业的落地场
- AiPy:当AI从“能想”迈向“能做”,代码即代理的时代已来
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人工智能的飞速发展,正将我们带入一个全新的时代。从早期专注于数据分析和模式识别的“能想”阶段,AI如今已大步迈向能够自主执行复杂任务的“能做”阶段。在这个过程中,各种AIAgent(智能体)层出不穷,它们被赋予了感知、决策和行动的能力,旨在自动化我们的工作和生活。然而,在众多智能体范式中,为何“Code即代理”(CodeasAgent)的理念值得我们特别关注?本文将深入探讨这一范式,并以AiPy为
- 提升社保服务效率-社保卡识别接口-社保ocr api
在数字化快速发展的背景下,越来越多的企业和政务系统开始采用智能化技术以提升办公效率。社保卡作为个人社会保障权益的重要载体,其信息的高效识别与处理对于提升社保服务质量、优化业务流程至关重要。社保卡识别接口应运而生,它如同一位智能助手,开启了便捷社保服务的新时代。社保卡识别接口主要基于ocr技术,融合图像处理、模式识别、深度学习等技术高效提取并结构化呈现社保卡上的核心信息,包括但不限于持卡人姓名、社会
- 农产品产量智能预测(聚类实际落地场景)
数字化与智能化
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聚类算法在农产品产量智能预测中可通过对多维度数据的分类与模式识别,为产量预测提供更精准的分析基础,其应用场景主要涉及数据预处理、影响因素分析、产量区域划分等多个关键环节,以下是具体介绍:1、数据预处理与特征提取【1】数据清洗与分类农产品产量相关数据(如气象数据、土壤指标、历史产量等)常存在噪声或缺失值,聚类算法可对同类数据进行聚合,识别异常数据点,提升数据质量。例如:利用K-means算法对不同年
- 深度学习入门:Python搭建简单神经网络模型
缑宇澄
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在人工智能浪潮中,深度学习凭借强大的特征提取与模式识别能力成为核心技术,而神经网络则是深度学习的基石。从图像识别到自然语言处理,神经网络以独特的结构和学习机制,让计算机能够模拟人类大脑处理复杂信息的过程。本文将带领你从基础理论出发,使用Python和Keras库搭建一个简单的神经网络模型,开启深度学习的探索之旅。一、神经网络基础理论1.1神经元与网络结构神经网络的基本单元是人工神经元(又称节点或单
- 【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(4)---模式识别与视觉计数
§ꦿCFོ༉
机器视觉与图像识别技术计算机视觉算法人工智能图像处理matlab深度学习
系列文章目录第一篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术—视觉系统的构成(视频与图像格式转换代码及软件下载)第二篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)—图像分割基础第三篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)续—图像分割算法第四篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(3)—数字形态学处理以及图像特征点提取模式识别与视觉计数
- 构筑多元视角下的智能安全能力提升之道
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面对日益专业化、隐蔽化的网络攻击,传统安全防御能力在实时性、精准性和可持续性层面遭遇严峻挑战。人工智能技术通过其强大的数据解析力、模式识别力与决策自动化能力,正在重塑网络安全能力的价值,推动安全体系完成从“被动响应”到“主动免疫”的根本性变革。在威胁检测方面,人工智能通过无监督学习构建动态基线模型,实时解析网络流量、终端行为及用户操作日志,突破传统特征库对已知威胁的依赖。基于深度神经网络的异常检测
- 【动手学机器学习】第三章模式识别与机器学习经典算法——k 近邻算法
小洛~·~
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前言本章先来讲解k近邻算法——最简单的机器学习算法,从中展开机器学习的一些基本概念和思想。或许有的读者会认为机器学习非常困难,需要庞大的模型、复杂的网络,但事实并非如此。相当多的机器学习算法都非常简单、直观,也不涉及神经网络。本章就将介绍一个最基本的分类和回归算法:k近邻(k-nearestneighbor,KNN)算法。KNN是最简单也是最重要的机器学习算法之一,它的思想可以用一句话来概括:“相
- 国科大模式识别部分总结资源介绍:助你掌握核心知识,提升学术能力
强姣晴Keely
国科大模式识别部分总结资源介绍:助你掌握核心知识,提升学术能力【下载地址】国科大模式识别部分总结资源介绍《国科大模式识别部分总结》是一份精心整理的课程学习资源,涵盖了模式识别课程的前四章核心内容。从绪论到特征提取与选择,再到监督学习和无监督学习算法,文档结构清晰,知识点详实,是期末复习和深入学习的理想选择。适合与课堂笔记和教材结合使用,帮助读者全面掌握模式识别的理论与应用。本资源仅供学习研究使用,
- 我们掌握的技能与进入企业的机会
万能小贤哥
人工智能算法深度学习
深度学习:从基础到实践一、引言深度学习是机器学习的一个分支,它通过构建多层神经网络来模拟人类大脑的信息处理方式,从而实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别。近年来,深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的突破,引发了全球范围内的研究和应用热潮。本文将从深度学习的基本概念出发,逐步深入到实际应用,并结合代码示例展示如何实现一个简单的深度学习模型。二、深度学习基础(一)神经网络的
- 吴恩达深度学习课程实践项目集
Kiki-2189
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:吴恩达深度学习编程作业包含了Coursera平台课程中的实践环节,为学员提供深度学习理论与编程技能的巩固。这些作业从基础神经网络到复杂架构,涵盖深度学习的各种关键概念和技术,使用TensorFlow进行模型构建和训练,适合作为入门深度学习的资源。1.深度学习基础与理论框架在当今的人工智能领域,深度学习以其强大的模式识别能力,已经成为了众多技术革新的核心。本章将
- 基于K-means聚类算法的图像分割
挂科边缘
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文章目录前言一、理论基础1.K-means聚类算法的原理2.K-means聚类算法的要点3.K-means聚类算法的缺点4.基于K-means聚类算法进行图像分割二、程序实现1.样本间的距离2.提取特征向量3.图像聚类分割总结源码下载前言图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取人们感兴趣的目标的技术和过程,是目标检测和模式识别的基础。现有的图像分割方法主要有基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法
- 单目视觉测量及双目视觉测量
摆烂仙君
人工智能计算机视觉深度学习
一、单目视觉测量1.1原理部分讲解单目视觉系统通过采集图像,将图像转换为二维数据,然后对采集的图像进行模式识别,通过图像匹配算法识别行驶过程中的车辆、行人、交通标志等,最后依据目标物体的运动模式和定位技术,估算目标物体与本车的相对距离和相对速度。单目相机测距常用或者说实用的方法就是相似三角形法。这种方法假设我们有一个宽度为W的目标或者物体,然后我们将这个目标放在距离我们的相机为D的位置。我们用相机
- 医工交叉论坛 | 智能医疗数据分析与应用 IEEE PRMVAI Workshop 20
诗远小佳
学术会议EI检索医工交叉科研交流
2025年IEEE第三届模式识别、机器视觉和人工智能国际会议下的Workshop20——“IntelligentHealthcareDataAnalysisandApplications”,简直是医工交叉领域的宝藏活动!时间:2025年6月20-22日地点:湖南娄底超强师资阵容赵庆玲:来自南京理工大学,在医疗数据相关研究上经验丰富。朱旗:南京航空航天大学的专家,深入探索医工融合技术。秦者云:山东大
- IEEE PRMVAI 2025 IEEE PRMVAI 探索人工智能在基础设施建设应用与运维中的新挑战
诗远小佳
人工智能运维学术投稿EI会议科研交流
科研小伙伴们,注意啦!2025年6月20-22日,在美丽的湖南娄底,即将拉开2025年IEEE第三届模式识别、机器视觉和人工智能国际会议的大幕它可是具备EI&Scopus双检索属性,含金量超高,绝对是学术生涯中值得打卡的重要一站!Workshop13深度探秘本次会议的Workshop13堪称宝藏环节,主题为“数据驱动与人工智能技术在基础设施建设及运维中的挑战与应用”✨想象一下,在基础设施建设中,数
- 第三届模式识别、机器视觉和人工智能国际会议(IEEE PRMVAI 2025)诚邀参会
诗远小佳
人工智能学术交流模式识别机器视觉EI会议参会通知
IEEEPRMVAI2025组委会诚盼您拨冗参加第三届模式识别、机器视觉与人工智能国际会议。本次盛会由IEEE中国联合会、湖南人文科技学院主办,南京航空航天大学、山东女子学院协办,将于2025年6月20日-22日在中国娄底盛大举行。当下,模式识别、机器视觉和人工智能已成为推动各行业变革的关键力量。本届会议将紧密围绕这些前沿研究领域,特邀数位国内外资深学者与专家,带来极具深度与前瞻性的学术报告,与参
- 从逻辑学视角严谨证明数据加密的数学方法与实践
小胡说技书
#数据安全技术数据安全安全Python网络安全密码学信息论加密
文章目录一、加密数据的数学指纹:信息论基础1.1加密检测的核心原理1.2香农熵:量化信息的不确定性二、统计检验方法:从随机性到加密性2.1卡方检验的数学原理2.2游程检验与序列相关性2.3NIST统计测试套件三、加密算法的特征识别3.1对称加密的模式识别3.2非对称加密的识别3.3哈希函数输出的识别四、信息论的理论边界4.1完美保密性与一次性密码本4.2Kolmogorov复杂度与加密4.3唯一解
- 机器学习AI精准预测复合材料性能、材料结构设计优化;数据驱动加速新材料研发,百年难遇的组合打破科研壁垒!
好好学仿真
复合材料机器学习abaqus机器学习abaqus复合材料水泥基复合材料机器学习算法材料性能预测计算力学
在人工智能与复合材料技术融合的背景下,复合材料的研究和应用正迅速发展,创新解决方案层出不穷。从复合材料性能的精确预测到复杂材料结构的智能设计,从数据驱动的材料结构优化到多尺度分析,人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势,推动复合材料领域的技术进步。据最新研究动态,目前在复合材料领域的机器学习应用主要集中在以下几个方面:1.材料设计优化:机器学习可以用于预测复合材料的微观结构和宏观性能,
- matlab实现朴素贝叶斯可视化,模式识别(七):MATLAB 实现朴素贝叶斯分类器
哈哈哈哈哈哈哈哈鸽
本系列文章由云端暮雪编辑,转载请注明出处多谢合作!基础介绍今天介绍一种简单高效的分类器——朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier)。相信学过概率论的同学对贝叶斯这个名字应该不会感到陌生,因为在概率论中有一条重要的公式,就是以贝叶斯命名的,这就是“贝叶斯公式”:贝叶斯分类器就是基于这条公式发展起来的,之所以这里还加上了朴素二字,是因为该分类器对各类的分布做了一个假设,即不同类的数
- 神经网络全解析:从基础原理到实战应用
Cloud Traveler
神经网络人工智能深度学习
一、神经网络:模拟人脑的智能引擎神经网络(NeuralNetwork,NN)是受生物大脑神经元结构启发的计算模型,通过多层interconnected神经元的协作,实现数据模式识别与智能决策。其核心设计理念可拆解为三大要素:1.1神经元:智能的最小单元结构:每个神经元接收输入信号(如像素值、特征向量),通过加权求和(z=∑wix**i+b)与激活函数(如ReLU、Sigmoid)输出结果。类比:类
- 分类预测 | Matlab实现SSA-SVM麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
算法分类matlab
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:支持向量机(SVM)作为一种强大的机器学习算法,在模式识别和分类预测领域展现出优异的性能。然而,SVM的性能高度依赖于其参数的选取,而参数优化是一个复杂且耗时的过程。本文提出了一种基于麻雀搜索算法(S
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l