- 【图像处理】使用Python进行实时人脸检测和识别
无水先生
AI原理和python实现深度学习和计算机视觉人工智能综合人工智能
一、说明你有没有想过用Python构建一个面部识别系统?不要再看了!在本教程中,我们将使用face_recognition库来检测和识别视频流、图像甚至使用网络摄像头实时检测和识别人脸。二、基本概念人脸识别和人脸检测是计算机视觉领域的两个独立任务。人脸检测是在照片或视频中自动定位人脸的过程。它通常涉及查找面部关键点的位置,例如嘴角和眼睛,并使用这些点来确定面部的位置、大小和方向。另一方面,人脸识别
- 基于OpenCV的单目测距
_老码
项目实战opencv人工智能计算机视觉
随着计算机视觉技术的发展,单目测距作为一种重要的视觉测量手段,在众多领域得到了广泛的应用。本文将探讨基于OpenCV的单目测距原理、局限性、实际应用场景以及一些优化方案。单目测距的原理单目测距是指利用一台摄像机拍摄到的单一图像来进行距离测量的技术。与双目测距相比,单目测距不需要复杂的立体匹配算法,因此具有计算量小、实现简单的特点。然而,单目测距也面临着许多挑战,如尺度模糊性、深度信息缺乏等问题。单
- 腾讯26届实习生招聘火热开启~可内推
飞300
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腾讯2025实习基地专项启动啦!报名自即日起至2月25日面向毕业时间在2025年9月1日-2026年12月31日期间在校大学生求职辅导、简历直推、专场面试⭐7大岗位,提前投、优先面、简历直推、快人一步⭐软件开发-后台开发方向软件开发-移动客户端开发方向软件开发-PC客户端开发方向软件开发-游戏客户端开发方向软件开发-前端开发方向软件开发-测试开发方向技术运营简历内推链接:https://join.
- Python在DevOps中的应用:自动化CI/CD管道的实现
蒙娜丽宁
Python杂谈pythonjavascript开发语言
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在现代软件开发中,DevOps理念的引入极大地提升了开发与运维的协作效率,而持续集成(CI)与持续部署(CD)则是其核心实践之一。Python作为一种简洁高效的编程语言,凭借其丰富的库和灵活性,成为实现自动化CI/CD管道的理想选择。本文深入探讨了如何利
- 数字人技术在短视频中的应用
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
数字人、短视频、人工智能、计算机视觉、自然语言处理、虚拟主播、内容创作1.背景介绍短视频作为一种新兴的传播媒介,其内容形式丰富、传播速度快、用户粘性强,已成为当今互联网领域最热门的应用之一。随着技术的不断发展,数字人技术逐渐成熟,并开始在短视频领域得到广泛应用。数字人是指利用计算机技术模拟真实人类形象和行为的虚拟角色,其具备逼真的外形、流畅的肢体动作和自然的语言表达能力。数字人技术在短视频领域的应
- 计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法
-shiba-
计算机视觉算法sift算法
计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法1.基本介绍1.1算法特点1.2检测步骤2.基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数2.4.1DOG函数的2.5关键点描述及匹配3.实验以及总结3.1实验数据集3.2提取图片SIFT特征,并展示特征点3.2.1代码3.2.2结果展示(选取)3.3计算两张图片SIFT特征匹配结果3
- Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习
matlabgoodboy
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了解您的需求,您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务,特别是在目标检测、自然语言处理(NLP)、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测:目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定对象,并确定它们的位置。Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和计算机视觉
- 基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
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一、前言随着人工智能技术的快速发展,计算机视觉(ComputerVision)已广泛应用于各种实际场景中,特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用,已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来,随着深度学习的突破,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其高效、准确、实时的特点,广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中,活体人脸检测
- 征稿邀请:2024年数字清洁能源与电气工程国际论坛(NETEE2024)
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2024年数字清洁能源与电气工程国际论坛2024InternationalSummitonNewEnergyTechnologyandElectricalEngineering(NETEE2024)【重要日期】最终论文提交截止日期:2024年3月29日注册截止日期:2024年4月5日会议日期:2024年4月19-21日会议网站:https://www.yanfajia.com/conf/index
- 2024年智慧能源与智能控制国际学术会议(SEIC2024)征稿通知
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能源
2024年智慧能源与智能控制国际学术会议(SEIC2024)征稿通知2024InternationalConferenceonSmartEnergyandIntelligentControl【重要日期】会议地点:中国沈阳工程学院会议时间:2024年12月28日-29日论文提交截止日期:2024年12月20日会议报名截止日期:2024年12月27日会议检索:EICompendex,Scopus会议官
- 2025年人工智能,自动化与机械工程国际学术会议(AIAME2025)
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早鸟通道开启:2025年人工智能,自动化与机械工程国际学术会议(AIAME2025)2025InternationalConferenceonArtificialIntelligence,Automation,andMechanicalEngineering【重要日期】早鸟征稿截止日期:2024年12月11日报名截止日期:2025年2月21日会议时间:2025年2月21日至23日会议地点:中国·成
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-目标检测-SSD(Single Shot MultiBox Detector)—— 单次检测多框检测器
IT古董
深度学习人工智能计算机视觉深度学习目标检测
SSD(SingleShotMultiBoxDetector)——单次检测多框检测器1️⃣什么是SSD?SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是一种用于目标检测(ObjectDetection)的深度学习模型,由WeiLiu等人在2016年提出。它采用单阶段(SingleStage)方法,能够直接从图像中检测多个对象,并输出类别和边界框,比传统的两阶段方法(如FasterR
- 目标检测代码示例(基于Python和OpenCV)
matlab_python22
计算机视觉
引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务,其目标是在图像或视频中定位和识别特定对象。随着技术的发展,目标检测算法不断演进,从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法,再到基于Transformer的架构,目标检测技术已经取得了显著的进步。本文将总结和对比几种主要的目标检测算法,探讨它们的优势、劣势和适用场景。1.目标检测算法分类1.1单阶段检测(One-Stage)与双阶段检测(Two-S
- Python知识点:基于Python技术,如何使用YOLO进行实时物体检测
超哥同学
Python系列pythonYOLO开发语言面试编程
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!使用YOLO进行实时物体检测的Python技术详解实时物体检测是计算机视觉中的一个关键任务,它要求算法能够快速且准确地识别和定位图像或视频流中的物体。YOLO(YouOnlyLookOnce)算法因其速度快、性能高而受到广泛关注。在本文中,我们将详细介绍如何使用Python和YOLO
- 基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython目标检测人工智能开发语言
引言近年来,计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用,特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的出现,极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效且准确的目标检测能力,成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中,快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
- CVPR2024最佳论文出炉!历年CVPR最佳论文盘点(2000 年—2024 年)
沃恩智慧
深度学习人工智能CVPR人工智能论文阅读深度学习
cvpr2024最佳论文出炉,本次论文可谓是万里挑一。作为计算机视觉领域的顶级学术会议CVPR,每年评选出的一篇或多篇最佳论文,不仅为计算机视觉领域的顶级学术荣誉,更代表了将对未来技术或行业发展产生重要影响的里程碑式研究成果。为了帮助大家对这批计算机领域的重要论文进行复习,沃恩智慧为大家精心整理了一份从2000年—2024年的CVPR最佳论文盘点。需要的同学关注公众号【沃的顶会】,回复“CVPR”
- Python机器学习舆情分析项目案例分享
数澜悠客
数字化转型python机器学习开发语言
数据收集与准备1.数据收集多样化数据源:从社交媒体平台(如微博、Twitter)、新闻网站、论坛等多渠道收集数据,以获取更全面的舆情信息。可以使用Python的requests库和网页解析库(如BeautifulSoup)进行网页数据爬取,使用Tweepy库获取Twitter数据。数据标注:对于监督学习,需要对收集到的数据进行标注,标记为积极、消极或中性等类别。可以使用人工标注的方式,也可以利用半
- 详解AI作画算法原理
Jimaks
后端AIpythonai作画python人工智能
在艺术与科技的交汇处,AI作画正以惊人的创造力刷新着我们对美的认知。这一领域融合了深度学习、计算机视觉和生成模型的前沿技术,让机器能够“想象”并创作出令人惊叹的图像。本文将深入浅出地探讨AI作画的核心算法原理,分析常见问题与易错点,并通过一个简单的代码示例,带领大家一窥AI艺术创作的奥秘。一、核心概念与原理1.生成对抗网络(GANs)GANs是AI作画中最著名的算法之一,由IanGoodfello
- 基于springboot校园论坛系统
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计算机毕业设计springboot后端java
基于SpringBoot的校园论坛系统是一个专为校园环境设计的在线交流平台,它利用SpringBoot框架的便捷性和高效性,为用户提供一个功能完善、性能优越的在线论坛平台。以下是对该系统的详细介绍:一、系统背景与目的随着科学技术的飞速发展,校园论坛系统作为校园信息化建设的重要组成部分,也面临着技术升级和功能优化的需求。基于SpringBoot的校园论坛系统旨在通过科技手段提高校园内信息共享、学术讨
- 【深入探讨 ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构】
机器学习司猫白
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深入探讨ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展,卷积神经网络(CNN)已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。然而,随着网络层数的增加,训练深层网络变得愈加困难,主要问题是“梯度消失”和“梯度爆炸”问题。幸运的是,ResNet(ResidualNetworks)通过引入“残差学习”概念,成功地解决了这些问题,极大地推动了深度学习的发展。本文将详细介绍R
- springboot毕设 “653论坛”设计与实现 程序+论文
思源学长_计算机毕设
springboot课程设计后端
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着互联网技术的飞速发展,网络论坛作为一种重要的在线交流平台,已经成为人们获取信息、分享经验、交流思想的重要渠道。特别是在特定领域或兴趣小组中,论坛的作用尤为突出。然而,现有的许多论坛在功能设计、用户体验及互动性方面仍存在不足,无法满足特定用户群体的多样化需求。基于此背景,“6
- cnn以及例子
阿拉斯攀登
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cnnCNN即卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork),是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。以下是CNN的详细介绍:基本原理卷积层:是CNN的核心组成部分,通过卷积核在数据上滑动进行卷积操作,自动提取数据中的局部特征。例如,在处理图像时,卷积核可以检测图像中的边缘、线条等简单特征。卷积操作大
- 1Panel 安装常见问题与解决方案指南
Anyexyz
1Panel应用安装使用指南1panel运维docker
安装参考1Panel文档-在线安装部分,这里仅作常见安装失败的问题解析。常见Q&A收集自1Panel微信群,论坛以及GitHubissueQ1.安装过程中提示docker安装失败[1PanelLog]:…启动dockerFailedtoenableunit:Unitfiledocker.servicedoesnotexist.Failedtostartdocker.service:Unitdock
- 计算机视觉四大任务模型汇总
Zero_one_ws
《神经网络与深度学习》理论计算机视觉人工智能深度学习图像分类图像目标检测目标分割关键点检测
计算机视觉中有四大核心任务:1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1:一文读懂计算机视觉4大任务文章2:图像的目标分割任务:语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同,因此不同的任务最好选择相应的模型,话不多说,看表:(注:表中github链接并不一定是模型的正式版本,只是本文用于展示模型的网络结构和应用)1-分类任务模型序号模型ipynb模型的github链
- 计算机视觉(Computer Vision,CV)四大基本任务--分类、检测、定位、分割
明月光舞
计算机视觉计算机视觉目标检测深度学习
文章目录前言一、计算机视觉任务一:目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二:目标定位三、计算机视觉任务三:目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四:目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门研究如何让机器具备“看”的能力的学科,以人或动物的视觉能力为参照,通过计算机对视觉数据(图像、视频等)的处理、学习、推理判断,复现出、模拟出甚至
- 计算机视觉核心任务
飞瀑
AIyolo
1.计算机视频重要分类计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类:1.图像分类(ImageClassification)识别图像属于哪个类别,例如猫、狗、汽车等。应用场景:物品识别、人脸识别、医疗影像分类。代表模型:ResNet、EfficientNet、ViT(VisionTransformer)。2.目标检测(ObjectDetection)识别图像中目标的位置(边界框)及类别。应用场景:自动驾
- COCO数据集
是小果果蛋儿啊
机器学习算法计算机视觉人工智能深度学习
官网地址:http://cocodataset.org/#downloadCOCO是一个大规模的物体检测、分割和描述数据集。COCO具有以下特点:物体分割上下文识别超像素材质分割33万张图片(超过20万张有标注)150万个物体实例80个物体类别91个材质类别每张图片有5个描述25万人的关键点COCO数据集是一个多用途的计算机视觉数据集,它支持多种任务,包括但不限于:物体检测(ObjectDetec
- 2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)
GSRA会务组房老师
计算机视觉人工智能数据挖掘图像处理目标检测云计算语言模型
2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议(ACVRA2025)2025InternationalConferenceonAdvancesinComputerVisionResearchandApplications重要信息2025年3月28-30日南京一轮截稿日期:2024年12月26日EI检索稳定早投稿,早审稿,早录用【会议简介】2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议(ACVRA2
- 【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】CSS样式解析:行内、内部与外部样式的区别与优先级分析
禁默
前端学术会议css前端
简介2025年计算机视觉研究进展与应用(ACVRA2025)将于2025年2月28-3月2日在中国广州召开,会议将汇聚世界各地的顶尖学者、研究人员和行业专家,聚焦计算机视觉领域的最新研究动态与应用成就。本次会议将探讨前沿技术,包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等,以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。会议官网:www.acvra.org目录前言一、
- 位图的深入解析:从数据结构到图像处理与C++实现
Exhausted、
机器学习计算机视觉人工智能图像处理c++算法数据结构开发语言
在学习优选算法课程的时候,博主学习位运算了解到位运算的这个概念,之前没有接触过,就查找了相关的资料,丰富一下自身,当作课外知识来了解一下。位图(Bitmap)是一种用于表示图像的数据结构,它将图像分解为像素的二维网格,每个像素的颜色值存储在一个矩阵中。位图广泛应用于计算机图形学、图像处理和计算机视觉等领域。目录1.位图的基本概念1.1像素1.2分辨率1.3颜色深度2.位图的存储格式2.1BMP格式
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1