- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- YOLOv5-7.0解决报错 wandb: Network error (TransientError), entering retry loop.
Paper Clouds
Yolo目标检测YOLO人工智能机器学习pythonpytorch深度学习目标检测
前言最近在复习yolov5目标检测代码时用了yolov5的最新7.0版本,之前用的是5.0版本,这一新版本相对于之前做了一些提升,对于package的兼容也要好了很多,但也不是说下载了直接就能运行,实际使用过程中还是遇到了许多新的问题,下面就我自己碰到的问题提出解决方法。问题wandb是非常好用的可视化工具,但是国内的话,使用时常常会无法同步数据,需要借助魔法来连接服务器,而yolov5的源码恰恰
- C++ OpenCV4 实现鱼眼镜头矫正
朝风工作室
c++开发语言
一、为什么需要鱼眼镜头矫正?鱼眼镜头通过特殊的光学设计实现180°甚至更广的视野,广泛应用于全景相机、自动驾驶、安防监控等领域。但这种广角特性会引入严重的桶形畸变:直线边缘会向内弯曲(如图像边缘的门框变成弧线),物体尺寸在边缘区域会被拉伸。矫正的核心目标:将鱼眼镜头拍摄的畸变图像还原为接近人眼视觉的正常图像,便于后续的目标检测、图像拼接等处理。矫正前后效果对比(此处可插入图片)矫正前图像(鱼眼畸变
- 使用随机森林实现目标检测
司南锤
python基础学习AI随机森林
核心实现思路滑动窗口策略:在图像上滑动固定大小的窗口,对每个窗口进行分类多维特征提取:结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类:训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化:使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性LBP纹理特征:捕捉局部纹理模式灰度共生矩阵:描述纹理的统计特性边缘密度:反映目标边界信息形状描述符:圆形度、面积比等几何特征实际应用建议数据收集:收集大量正负样本进行
- 深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集,从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化
计算机C9硕士_算法工程师
深度学习目标检测YOLO
深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集,从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化文章目录1.环境设置2.数据准备3.模型训练4.推理与结果可视化推理代码示例5.构建可视化界面PyQt5GUI代码示例总结以下文字及代码仅供参考。树冠检测数据集的训练及推理1使用YOLOv8训练树冠检测数据集,从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化等方面进行详细介绍。1.环境设置首先确保
- 学习昇腾开发的第8天
派晟电子工作室
学习昇腾
1、目标检测样例:MindXSDK应用开发入门-Atlas200IDKA2开发者套件23.0.RC3-昇腾社区配置环境变量。:./usr/local/Ascend/mxVision/set_env.sh2、修改IP地址:以root用户名登录开发者套件。打开配置文件。Ubuntu操作系统:执行cd/etc/netplan命令进入“netplan”目录,执行ll命令查看目录下是否有类似“xxxx-ne
- DFT ATPG中core chain 和wrap chain区别
芯作者
DFT技术分享智能硬件硬件工程
在DFT(可测试性设计)中,CoreChain(核心扫描链)和WrapChain(封装扫描链)是两种不同的扫描链结构,分别服务于内部逻辑测试(Intest)和互连测试(Extest)。它们的核心区别如下:一、本质区别特性CoreChain(核心扫描链)WrapChain(封装扫描链)作用对象芯片内部逻辑单元(如寄存器、组合逻辑)芯片I/O端口(输入/输出引脚)测试目标检测内部故障(Stuck-At
- Python 人工智能Ai视觉模型 YOLOv8
GHY云端大师
pythonAI大模型视觉训练人工智能YOLO
YOLOv8简介:Python中的高效AI视觉模型YOLOv8是Ultralytics公司开发的最新目标检测模型,属于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的最新版本,以其高效和准确著称。核心特点高性能:在速度和精度之间取得了更好的平衡多功能:支持目标检测、实例分割和图像分类用户友好:简化了API设计,更易于使用可扩展性:支持从移动端到云端的多种部署场景主要改进更高的检测精度更快的推理速度
- AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用
AI大模型应用之禅
人工智能目标检测计算机视觉ai
AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用关键词:目标检测、计算机视觉、深度学习、体育分析、YOLO、运动员追踪、比赛统计摘要:本文深入探讨了AI目标检测技术在体育赛事中的创新应用。我们将从计算机视觉基础出发,详细分析目标检测的核心算法原理,特别是YOLO系列模型在运动员和球类追踪中的实现方式。文章包含完整的数学模型解释、Python实战项目演示,以及在实际体育场景中的应用案例分析。最后,我们展望了这
- 【推理加速】TensorRT C++ 部署YOLO11全系模型
gloomyfish
c++开发语言
YOLO11YOLO11C++推理YOLO11是Ultralytics最新发布的目标检测、实例分割、姿态评估的系列模型视觉轻量化框架,基于前代YOLO8版本进行了多项改进和优化。YOLO11在特征提取、效率和速度、准确性以及环境适应性方面都有显著提升,达到SOTA。TensorRTC++SDK最新版本的TensorRT10.x版本已经修改了推理的接口函数与查询输入输出层的函数,其中以YOLO11对
- YOLO + OpenVINO 在英特尔平台部署实战:性能调优与跨架构加速全流程指南
YOLO+OpenVINO在英特尔平台部署实战:性能调优与跨架构加速全流程指南关键词:YOLOv5、YOLOv8、OpenVINO、英特尔部署、IR模型、异构加速、CPU推理、VPU、GPU、多设备调度、边缘计算摘要:本篇文章聚焦如何使用OpenVINO在英特尔平台高效部署YOLO系列目标检测模型,结合当前主流的YOLOv5与YOLOv8架构,详解模型格式转换、推理接口调用、多设备异构调度与性能优
- 深度解析YOLOv8:CSPHet卷积结构如何实现极致轻量化
向哆哆
YOLO创新涨点系列YOLOyolov8架构目标检测机器学习
文章目录一、背景介绍1.1YOLOv8的现状1.2降参数的必要性二、相关技术介绍2.1Dual思想2.2HetConv三、CSPHet结构设计3.1CSP模块的改进3.2结合HetConv3.3参数量的下降四、CSPHet的代码实现五、实验结果六、总结与展望在目标检测领域,YOLO系列算法一直以其卓越的速度和准确率受到广泛关注。随着深度学习技术的不断发展,研究人员不断探索如何进一步优化YOLO算法
- 【深度学习加速探秘】Winograd 卷积算法:让计算效率 “飞” 起来
heimeiyingwang
算法深度学习算法人工智能
一、为什么需要Winograd卷积算法?从“卷积计算瓶颈”说起在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。然而,卷积操作作为CNN的核心计算单元,其计算量巨大,消耗大量的时间和计算资源。随着模型规模不断增大,传统卷积算法的计算效率成为限制深度学习发展的一大瓶颈。Winograd卷积算法的出现,犹如一把利刃,直击传统卷积计算的痛点。它通过巧妙的数学变换,大幅
- 深入研究YOLO算法改进中的注意力机制
周立-ric
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:YOLO算法因其高效和准确而在实时目标检测领域备受青睐。注意力机制的引入对YOLO算法的性能提升起到了关键作用,尤其是通过关注图像关键区域来提高检测精度。注意力机制可以细分为通道注意力、空间注意力、自注意力、多尺度注意力和位置感知注意力等类型,每种类型的注意力机制都旨在优化模型对图像特征的理解和处理。本文档提供了一个包含实现这些注意力机制的代码的压缩包,并介绍
- 目标检测——YOLOX算法解读
论文:YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021(2021.7.18)作者:ZhengGe,SongtaoLiu,FengWang,ZemingLi,JianSun链接:https://arxiv.org/abs/2107.08430代码:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXYOLO系列算法解读:YOLOv1通俗易懂版解读、
- 目标检测——YOLO11算法解读
lishanlu136
#目标检测目标检测YOLO11YOLO系列算法解读
作者:Ultralytics公司代码:https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLO系列算法解读:YOLOv1通俗易懂版解读、SSD算法解读、YOLOv2算法解读、YOLOv3算法解读、YOLOv4算法解读、YOLOv5算法解读、YOLOR算法解读、YOLOX算法解读、YOLOv6算法解读、YOLOv7算法解读、
- (二十一)YOLO 全解析:从实时目标检测到多任务视觉智能
只有左边一个小酒窝
深度学习YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
1YOLO的发展脉络与技术定位1.1发展脉络YOLOv1(2015年):将目标检测重新定义为单一回归问题,把输入图像划分为S×S网格,每个网格单元负责预测固定数量的边界框及对应的类别概率,直接从像素回归预测物体的边界框坐标和类别概率。但存在小目标检测能力弱、定位精度不足等局限。YOLOv2(2016年):引入批量归一化、锚框、维度集群等技术,还提出了高分辨率分类器、直接位置预测、细粒度特征融合、多
- 使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南
马里马里奥-
YOLO目标跟踪人工智能
使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南引言在目标检测领域,迁移学习已成为提升模型性能的关键技术。本文将详细介绍如何利用预训练权重在YOLO(YouOnlyLookOnce)框架上训练自定义数据集,帮助您节省训练时间并提高检测精度。为什么使用预训练权重?加速收敛:预训练模型已学习通用特征,训练时间可缩短30%−70%30\%-70\%30%−70%小样本适配:在数据量有限时(n<100
- Python与C++检测框过滤差异分析
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pythonc++开发语言人工智能
Python与C++检测框过滤差异分析在目标检测任务中,检测框过滤是后处理的关键环节。本文将从实现方式、性能表现和适用场景三个维度,对比分析Python与C++在检测框过滤中的差异。检测框过滤基本原理检测框过滤的核心是非极大值抑制(NMS)算法,其数学表达式为:NMS(B,S,θ)={bi∣∀bj,area(bi∩bj)area(bi∪bj)0:i=order[0]keep.append(i)xx
- YOLO理论知识简单了解
老农民编程
视觉与YoLo模型认知YOLO
目录前言一、YOLO是什么?以及核心思想?1、目标检测的本质与分类2、YOLO核心思想二、为什么使用YOLO,优势是什么?三、怎么使用YOLO模型?总结前言对YOLO模型的简单理解,对其进行记录。一、YOLO是什么?以及核心思想?YOLO(YouOnlyLookOnce)模型是一种用于实时目标检测的深度学习模型,所以首先需了解目标检测的概念。1、目标检测的本质与分类1.目标检测本质:目标在哪里:检
- 甜菜杂草目标检测数据集(猫脸码客第278期)
公众号:猫脸码客
开源数据集猫脸码客开源数据集甜菜杂草目标检测数据集
甜菜杂草检测一、甜菜田杂草种类甜菜田中常见多种杂草,以下为你详细介绍几种典型杂草:稗草植物属性:一年生草本植物,外形与稻子极为相似。形态特征:秆直立,表面光滑无毛。圆锥花序主轴带有角棱,质地粗糙;小穗密集生长在穗轴的一侧,几乎无柄或仅有极短柄。生长习性:花果期在7-10月,常生长于稻田、沼泽、沟渠旁以及低洼荒地等区域。狗尾草别称:又叫莠,因其穗形酷似狗尾巴而得名。形态特征:秆疏丛生,直立或者基部膝
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
发呆小天才O.o
计算机视觉深度学习计算机视觉目标检测YOLOv12
1.概述实时目标检测已成为许多实际应用的关键,而Ultralytics的YOLO(YouOnlyLookOnce)系列一直是最先进的模型系列,在速度和准确率之间实现了稳健的平衡。注意力机制的低效性阻碍了其在YOLO等高速系统中的应用。YOLOv12旨在通过将注意力机制集成到YOLO框架中来改变这一现状。由于注意力机制效率低下,且计算复杂度高达平方级,内存访问操作效率低下,因此大多数目标检测架构传统
- 计算机视觉入门:OpenCV 人脸识别与手势控制系统全解析
高山仰星
计算机视觉opencv人工智能
1.引言计算机视觉(ComputerVision)是人工智能的重要领域,而OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是最常用的开源计算机视觉库。它广泛用于图像处理、人脸识别、目标检测、手势识别等多个应用场景。本教程将详细介绍OpenCV的核心概念,并通过人脸识别的门禁系统和手势识别的智能控制系统这两个案例,帮助你掌握OpenCV的实际应用。2.OpenCV介绍与
- 基于YOLOv11的实时人脸表情识别系统(附完整资源 + PyQt5界面 + 训练代码)
霜天红叶
YOLOpythonpycharm人工智能算法cnn
引言在人机交互和情感计算领域,人脸表情识别一直是一个备受关注的研究方向。随着深度学习技术的快速发展,特别是目标检测和图像分类算法的进步,实时、高精度的人脸表情识别系统已经成为可能。本文将详细介绍一个基于YOLOv11的人脸表情识别系统,该系统不仅能够实现实时人脸检测,还能准确识别多种表情状态,具有广泛的应用前景。GitHub地址项目地址:https://github.com/AND-Q/Facia
- 计算机视觉与深度学习实战:以Python为工具,基于深度学习的汽车目标检测
好知识传播者
Python实例开发实战计算机视觉深度学习python基于深度学习的汽车目标检测
随着人工智能技术的飞速发展,计算机视觉与深度学习已经成为当今科技领域的热点。其中,汽车目标检测作为自动驾驶、智能交通等系统的核心技术,受到了广泛关注。本文将以Python为工具,探讨基于深度学习的汽车目标检测方法及其实战应用。一、计算机视觉与深度学习基础计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。深度学习则是一种模拟人脑神经网络的机器学习技术,通过构建深层神经网络
- 声波下的眼睛:用Python打造水下目标检测模型实战指南
Echo_Wish
Python算法Python笔记从零开始学Python人工智能python目标检测开发语言
友友们好!我是Echo_Wish,我的的新专栏《Python进阶》以及《Python!实战!》正式启动啦!这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
- YOLOv10改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块(多尺度自适应空间注意门):动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度
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一、本文介绍本文主要利用MSA2NetMSA^{2}NetMSA2Net中的MASAG模块优化YOLOv10的目标检测网络模型。MASAG(Multi-ScaleAdaptiveSpatialAttentionGate)模块通过动态调制空间注意力权重与多尺度感受野,实现了对跨层级特征图中局部细节与全局语义的智能聚合。将其应用于YOLOv10的改进过程中,针对目标
- 目标检测neck经典算法之FPN的源码实现
ZzzZ31415926
目标检测算法人工智能图像处理计算机视觉深度学习python
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解决方案GPU深度学习深度学习gpu算力解决方案
摘要本文针对深度学习训练场景,系统解析技术核心价值与实施路径,结合腾讯云GPU服务器产品特性,提供从环境搭建到性能优化的完整解决方案。通过对比实验验证,采用腾讯云方案可使训练效率提升180%,成本降低40%(数据来源:IDC2024中国AI基础设施白皮书)。一、技术解析核心价值深度学习训练通过多层神经网络自动提取数据特征,广泛应用于计算机视觉(如YOLOv5目标检测)、自然语言处理(Transfo
- 基于YOLOv11的手势控制轮椅系统:从数据集构建到实时部署
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1.引言手势控制技术为人机交互提供了自然直观的交互方式,在辅助医疗领域具有重要应用价值。本文详细介绍如何利用YOLOv11目标检测算法构建一套完整的手势控制轮椅系统,包含数据集构建、模型训练、系统集成和用户界面开发的全流程实现。该系统能够识别用户特定手势指令,转化为轮椅控制信号,为行动不便人士提供更便捷的移动解决方案。2.手势数据集构建2.1公开数据集资源HaGRID(HandGestureRec
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep