- 异常GPT:使用LVLMs检测工业异常
DUT_LYH
gpt人工智能算法
AnomalyGPT:利用LVLMs进行工业异常检测摘要本文介绍了一种名为AnomalyGPT的新型工业异常检测方法,该方法基于大型视觉语言模型(LVLMs)。AnomalyGPT能够检测并定位图像中的异常,无需手动设置阈值。此外,AnomalyGPT还可以提供与图像相关的详细信息,以交互方式与用户进行交流。本文详细阐述了AnomalyGPT的模型架构、解码器、提示学习器以及异常模拟方法,并在Vi
- PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码
算法channel
pytorch人工智能python深度学习机器学习
你好,我是郭震在深度学习中,尤其是在处理图像相关任务时,卷积和反卷积(转置卷积)都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色,但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍,以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。在处理图像时,通过应用卷积核(也称为滤波器)来扫描输入图像或特征映射,可以有效地识别图像中的局部特征(如边缘、
- 基于matlab的相关模板图像匹配技术
简单光学
MATLABmatlab图像匹配相关模板匹配缺陷识别
一理论基础基于相关的模板匹配技术可直接⽤于在⼀幅图像中寻找某种⼦图像模式。图像相关的基本概念是:对于⼤⼩为M×N的图像f(x,y)和⼤⼩为J×K的⼦图像模式w(x,y),f与w的相关可表示为:c(x,y)=∑s=0K∑t=0Jw(s,t)f(x+s,y+t)c\left(x,y\right)=\sum\limits_{s=0}^{K}{\sum\limits_{t=0}^{J}{w\left(s,
- 目标检测教程视频指南大全
魔鬼面具
目标检测音视频人工智能
魔鬼面具-哔哩哔哩视频指南必看干货系列(建议搞深度学习的小伙伴都看看,特别是图像相关)深度学习常见实验问题与实验技巧(适用于所有模型,小白初学者必看!)还在迷茫深度学习中的改进实验应该从哪里开始改起的同学,一定要进来看看了!用自身经验给你推荐实验顺序!探究深度学习中预训练权重对改进和精度的影响!什么?你说你不会画模型结构图?行吧,那你进来看看吧,手把手教你画YAML结构图!探究深度学习中训练中的可
- opencv案例实战:表格修复
艾醒(AiXing-w)
零基础上手计算机视觉项目opencv人工智能计算机视觉
OpenCV表格修复前言案例读取图像高斯滤波二值化分离表格行和列还原结果优化获取表格框画出矩形框获取图像相关数据根据矩形框裁剪前言在对于图标的扫描问题当中,有些时候会遇到扫描的表格缺失的问题,通过OpenCV中的形态学变换(morphologyEx)实现对于表格的修复。案例假设我们这里有一张表,可以看到第二行和第二列的表格有些缺少,我们的任务是将这些表格补全。
- 如何用 Canvas 实现 PS 的液化功能
最近在做业务需求时,需要实现对图片的液化功能,类似于美图秀秀的瘦脸功能。这已经不仅是图片缩放、拖动、剪裁这类对图片整体的操作了,而是需要对图片的像素进行一系列的计算和修改,那么该怎么实现这个功能呢?基础知识在进入正题之前,我们先来了解一些数字图像处理和Canvas的基础知识。图像处理里的像素是什么现实世界中,人眼直接看到的图像或者在相机中拍摄到的影像,这类图片的最大特点是图像相关的物理量变化是连续
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
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- 缓存位图
鹿小纯0831
注意:对于大多数情况,我们建议您使用Glide库来获取,解码和显示应用中的位图。Glide在处理与在Android上使用位图和其他图像相关的这些和其他任务时,大部分复杂性都是抽象的。有关使用和下载Glide的信息,请访问GitHub上的Glide存储库。将单个位图加载到用户界面(UI)中非常简单,但是如果需要一次加载更多的图像,事情会变得更加复杂。在许多情况下(例如使用ListView,GridV
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
程序员一诺
python笔记人工智能深度学习深度学习tensorflow人工智能
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- 【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇:TensorFlow介绍和基本操作(代码文档已分享)
程序员一诺
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本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
- 算法大览:24美赛深度总结与代码分享
小Z的科研日常
数学建模python
为协助参与美赛的同仁,本期我们特别对一系列相关算法进行深度总结。内容包括数据降维、聚类、论文写作、异常值检测、论文配图、图像相关算法以及机器学习自动化预测等多个主题,其中包含详实的案例和实用的代码示例。最后,祝大家取得好成绩!PS:关注公众号[小Z的科研日常],阅读号内原文免费获取[相关代码]。数据降维降维|基于PCA算法降维|基于KPCA算法【数据+代码】Lasso特征选择离散和连续数据的降维方
- 初学者在Python中的基本图像处理库 - OpenCV和imutils
小北的北
python图像处理opencv开发语言人工智能
处理图像处理和操作的最常用的库之一是Python的OpenCV。对于图像分类、目标检测或光学字符识别,在人工智能领域与图像相关的任何工作大多数时候都需要某种形式的图像处理和操作。在本教程中,我们将专注于OpenCV的一些基本功能。这些功能基础且有时非常有用。我们将通过示例学习它们。在开始之前,这是我们今天将要使用的库。importcv2importmatplotlib.pyplotasplt我们将
- python xy坐标轴刻度一致_Python在xy坐标系上绘制多幅图像
徐晨松
pythonxy坐标轴刻度一致
给定一组图像,以及与每个图像相关联的(x,y)坐标,我想为这组图像创建一个“合成”图,每个都在它的(x,y)坐标处。在例如,给定以下集合,其中列表中的每个项都是(x,y,image)元组:images=[(0,0,'image1.jpg'),(0,1,'image2.jpg'),(1,0,'image3.jpg)]我想创建一个绘图,其中与image1.jpg对应的图像在坐标(0,0)处的x-y图上
- 【音视频原理】图像相关概念 ② ( 帧率 | 常见帧率标准 | 码率 | 码率单位 )
韩曙亮
音视频原理音视频帧率码率fpsMbps帧率标准图像
文章目录一、帧率1、帧率简介2、常见帧率标准3、帧率=刷新率二、码率1、码率简介2、码率单位一、帧率1、帧率简介帧率FrameRate,帧指的是是画面帧,帧率是画面帧的速率;帧率的单位是FPS,FramesPerSecond,是每秒钟的画面帧个数;帧率是动画/电影/游戏的每秒钟的画面数,用于测量视频的信息数量;帧率越高,视频信息数量越多;帧率与流畅度相关,帧率越高,流畅度越高,需要的设备性能越高;
- 【音视频原理】图像相关概念 ③ ( RGB 色彩简介 | RGB 排列 | YUV 色彩简介 | YUV 编码好处 )
韩曙亮
音视频原理音视频图像RGBYUV颜色通道灰度值色度
文章目录一、RGB色彩1、RGB色彩简介2、RGB排列二、YUV色彩1、YUV色彩简介2、YUV编码好处一、RGB色彩1、RGB色彩简介RGB是计算机中的颜色编码方法,红(R)/绿(G)/蓝(B)三个颜色通道可以设置不同的值,每个通道的颜色值都可以取值0~255,这样三个通道叠加,可以表示出2563=16777216256^3=167772162563=16777216种颜色值;红(R)/绿(G)
- 多模态Multimodal医学图像相关论文
哥廷根数学学派
cnn人工智能神经网络深度学习算法
Survey[arXiv2022]VisualAttentionMethodsinDeepLearning:AnIn-DepthSurvey[pdf][arXiv2022]Vision+X:ASurveyonMultimodalLearningintheLightofData[pdf][arXiv2023]VisionLanguageModelsforVisionTasks:ASurvey[pdf
- 【python】15.图像和办公文档处理
九五一
python随心记python计算机视觉人工智能
图像和办公文档处理用程序来处理图像和办公文档经常出现在实际开发中,Python的标准库中虽然没有直接支持这些操作的模块,但我们可以通过Python生态圈中的第三方模块来完成这些操作。操作图像计算机图像相关知识颜色。如果你有使用颜料画画的经历,那么一定知道混合红、黄、蓝三种颜料可以得到其他的颜色,事实上这三种颜色就是被我们称为美术三原色的东西,它们是不能再分解的基本颜色。在计算机中,我们可以将红、绿
- DICOM体位信息说明
优视魔方
医学影像基础经验分享
DICOM数据方向DICOM中定义了一个以病人为基础的坐标系①,该坐标系是笛卡尔空间直角坐标系。DICOM中的跟图像相关的字段为:[0010,2210](AnatomicalOrientationType)=BIPED二足动物(默认)=QADRUPED四足动物以人举例,标准定义的方向是+X右肩膀到左肩膀+Y前胸到后背+Z足到头由此可知,该坐标系是右手坐标系。[7FE0,0010](PixelDat
- 10X空间转录组Visium || 空间位置校准
周运来就是我
SpaceRanger10X公司提供两款空间转录组软件,和单细胞对应的软件很相似,最大区别在于增加了空间信息的可视化。那么,如何将空间信息准确定位以及如何将基因表达量准确mapping到空间信息中呢?SpaceRanger结合LoupeBrowser?给出了一套解决方案。成像算法SpaceRanger依靠图像处理算法来解决与玻片(slide)图像相关的两个关键问题:确定组织位置校准基准点需要组织检
- 【深度学习】从0到完整项目第1篇:深度学习第一个案例(代码文档已分享)
程序员一诺
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- 史上最全AP、mAP通用代码实现(即插即用-基于yolo模型)
tangjunjun-owen
目标检测YOLOmap指标通用模块基于yolov5模型应用目标检测
提示:通用map指标框架代码介绍,并基于yolo模型应用map指标计算代码解读文章目录前言一、map模块整体认识二、map计算应用代码解读三、通用map计算指标代码解读四、基于yolov5使用通用map计算指标代码解读1、通用map指标计算模块整体结构说明2、参数构建3、数据准备4、模型初始化5、map指标计算函数(computer_main)代码解读①、获得图像相关路径及指标计算函数初始化②、获
- 1、aigc图像相关
爱补鱼的猫猫
AigcAIGC
aigc图像相关一、Diffusionwebui在autodl上部署一些问题二、lora和kohyass(1)角色模型(2)风格模型(3)dreambooth(4)模型合并(5)Lora加Adetail其他三、sdapi四、ai视频模型五、换脸六、voice2face七、clash代理八、3090、cuda和tensorflow1.x八、Nvidia显卡驱动、CUDA、cuDNN、Anaconda
- 文本生成精准图像字幕,谷歌等开源PixelLLM
RPA中国
机器人
传统的大语言模型可以描述、回答与图像相关的问题,甚至进行复杂的图像推理。但使用大型语言模型进行文本定位,或用图像指代准确坐标却不太行。为了进行该技术的探索,谷歌和加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了像素对齐大语言模型——PixelLLM。PixelLLM可以将图像位置信息作为输入或输出。当将位置作为输入时,模型可以根据位置生成与指定对象或区域相关的描述文本。当生成位置作为输出时,模型可以为每个输出
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- 图片搜索/图片相似度计算学习笔记(2019-12-20-v1)
李日新
今天下午抽空补充学习了一下图片相似度计算的原理和技术,主要用于以图搜图的应用场景。这里简短的总结一下。后续可能会继续更新补充。一、图片搜索问题的基本步骤与原理(1)把1幅图像经过特征提取技术量化成一组高维向量(如2048维)(2)通过大规模向量搜索引擎支持大规模图像搜索(3)识别出图像相关信息(4)继续做一些细粒度的图像识别与分析,检索出相似的图片进行推荐。二、图片搜索问题的分类(1)根据文字
- 图像相关知识点及属性介绍
图灵追慕者
计算机视觉图像信息图像属性工业相机
图像常用属性指标图像的常用属性指标有以下几个:分辨率分辨率是指图像中可以显示的水平和垂直像素数。较高的分辨率意味着图像具有更多的细节和更高的清晰度。常用单位有像素(px)或者万像素(MP)。色彩深度色彩深度是指图像中每个像素可以表示的不同颜色数量。它决定了图像的颜色范围和细节。常用的色彩深度包括8位(256种颜色)、16位(65536种颜色)和24位(16777216种颜色)等。像素密度像素密度是
- Python OpenCV获取视频
有理叔
PythonPythonOpenCV
之前有文章,使用Android平台的OpenCV接入了视频,控制的目标是手机的摄像头,这是OpenCV的好处,使用OpenCV可以使用跨平台的接口实现相同的功能,减少了平台间移植的困难。正如本文后面,将使用类似的接口,从笔记本的摄像头获取视频,所以,尝试本文代码需要有一台有摄像头的电脑。不过,需要说明的的是,OpenCV的强项在于图像相关的处理,而不是视频的编解码,所以,不要使用OpenCV做多余
- 图像融合——现有比较火的网络
Keep forward upup
图像图像处理
在深度学习中,用于图像融合的详细网络(深度神经网络)通常是为了学习如何结合来自多个源的信息以生成一个单一、增强的输出图像。这些网络可以基于不同的架构设计,下面是一些常用于图像融合任务的深度学习网络类型:卷积神经网络(CNNs):常用于图像相关任务,因为它们可以有效地处理像素数据并提取空间特征。用于图像融合时,CNN可以设计成多输入网络,分别处理不同的图像源,然后在某一层或多层融合这些特征。生成对抗
- 3.PyTorch——常用神经网络层
沉住气CD
PyTorch神经网络人工智能深度学习pytorch
importnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchastfromPILimportImagefromtorchvision.transformsimportToTensor,ToPILImaget.__version__'2.1.1'3.1图像相关层图像相关层主要包括卷积层(Conv)、池化层(Pool)等,这些层在实际使用中可分为一维(1D)、二维(2D)、三维
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f