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人工智能教程
人工智能计算机视觉机器学习算法pytorchpython数据结构
前言在人工智能的众多领域中,计算机视觉(ComputerVision)无疑是其中最为引人注目的方向之一。它赋予了机器“看”的能力,使计算机能够像人类一样理解和解释视觉信息。从自动驾驶汽车到医疗影像诊断,从安防监控到虚拟现实,计算机视觉的应用场景无处不在,深刻地改变着我们的生活和工作方式。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、应用场景以及未来的发展趋势,帮助您全面了解这一充满活力的领域。一、计算机视觉
- 计算机视觉:打开机器之眼看世界
LeafyJee_
人工智能人工智能深度学习计算机视觉
计算机视觉是人工智能领域中备受关注的一部分,它的目标是赋予计算机类似于人类眼睛的功能,让机器能够感知和理解周围的世界。通过图像和视频数据,计算机视觉技术将信息转化为可理解和可操作的数据,为各种应用领域提供了强大的支持。一、计算机视觉的起源和发展计算机视觉起源于20世纪50年代,当时科学家们开始研究如何让计算机能够识别和理解图像。随着技术的不断进步,计算机视觉逐渐发展成为一门独立的学科,并广泛应用于
- 如何使用 OpenCV 打开指定摄像头
在计算机视觉应用中,经常需要从特定的摄像头设备获取视频流。例如,在多摄像头环境中,当使用OpenCV的cv::VideoCapture类打开摄像头时,如果不指定摄像头的ID,可能会随机打开系统中的某个摄像头,或者按照设备连接的顺序打开第一个可用的摄像头。比如: //打开两个摄像头 cv::VideoCapture cap0(0); if (!cap0.isOpened()){ c
- 深度学习在环境感知中的应用:案例与代码实现
让机器学会“看”世界:深度学习如何赋能环境感知?关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人,到智能机器人避开障碍物,再到城市监控系统检测异常,所有智能系统都需要先“理解”环境,才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取,难以应对复杂场景;而深度学习通过数据驱动的方式,让机器从大量数据中自动
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YOLO前端目标检测人工智能ui目标跟踪计算机视觉
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- 使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现
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算法python分类矩阵人工智能数据挖掘深度学习
使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言1.1研究背景实例分割是计算机视觉领域的重要任务,它要求模型不仅要检测图像中的对象,还要精确地分割出每个对象的像素级掩码。近年来,基于Transformer的模型在实例分割任务上取得
- OpenCV引擎:驱动实时应用开发的科技狂飙
芯作者
DD:计算机科学领域opencv计算机视觉
在人工智能与计算机视觉技术迅猛发展的今天,实时图像处理已成为工业自动化、自动驾驶、医疗诊断、增强现实等领域的核心技术需求。而**OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)**作为全球最活跃的开源计算机视觉库,正以其强大的算法生态、跨平台兼容性以及持续进化的架构设计,成为驱动实时应用开发的“数字引擎”。本文将深入剖析OpenCV如何通过技术创新突破实时处理的性能极
- 旋转目标检测:Deep Spatial Feature Transformation for Oriented Aerial Object Detection【方法解析】
沉浸式AI
《AI与SLAM论文解析》人工智能计算机视觉旋转目标检测
DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection目录DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection摘要关键词引言相关工作旋转对齐模块特征对齐方法旋转对齐模块特征选择模块摘要航空图像中的目标检测在计算机视觉领域引起了广泛关注。不同于自然图像
- 解读一个大学专业——信号与图像处理
专业定义与核心内容维度内容定义研究如何采集、处理、分析和理解一维信号(语音、雷达、脑电)和二维/三维图像(医学、遥感、工业视觉)。关键词数字信号处理(DSP)、图像处理、计算机视觉、模式识别、压缩感知、深度学习、GPU加速、嵌入式系统。技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU(CUDA)第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议(AASIP2025)
- MATLAB在工业缺陷检测中的应用
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- 【缺陷检测】基于计算机视觉实现电路板智能检测系统附Matlab代码
matlab科研助手
计算机视觉matlab人工智能
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍随着信息技术的飞速发展和电子产品的日益普及,印刷电路板(PCB)作为电子产品的核心组件,其质量直接关系到整个系统的性能和可靠性。传统的电路板检测主要依赖人工目检,存在效率低下
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文章目录卷积神经网络(CNN)的结构及原理一、CNN的核心结构1.输入层(InputLayer)2.卷积层(ConvolutionalLayer)2.卷积层的核心机制:局部感受野与权值共享3.池化层(PoolingLayer)4.全连接层(FullyConnectedLayer)5.输出层(OutputLayer)6.辅助层二、CNN的工作原理三、CNN的使用场景1.计算机视觉(最核心场景)2.其
- Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读
钟屿
论文阅读计算机视觉人工智能
用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题,因为模糊不仅来源于多个物体运动,还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊,传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设,例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外,最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
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在深度学习领域,手写数字识别是一个经典问题,也是入门计算机视觉的重要案例。本文将介绍一个基于YOLOv8和MNIST数据集的手写数字识别系统,该系统不仅能识别静态图像中的数字,还能通过摄像头实时检测手写数字。个人博客:YOLOv8实现手写数字识别系统:从MNIST到实时摄像头检测-iDing's博客项目概述这个项目结合了传统的MNIST数据集和现代的目标检测算法YOLOv8,实现了以下功能:将MN
- 基于深度学习的手写数字和符号识别系统:YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成
YOLO实战营
深度学习YOLOui人工智能目标检测计算机视觉
1.引言随着人工智能和深度学习技术的发展,手写数字和符号识别已经成为计算机视觉领域的重要研究方向。手写识别在很多实际应用中扮演着关键角色,例如邮政编码识别、表单自动处理和智能教育系统等。传统的手写识别方法通常依赖于复杂的特征工程,而深度学习则能够自动从数据中学习到特征,极大地提高了识别精度和速度。本文将介绍如何构建一个基于YOLO系列模型(YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、Y
- OpenCV学习(二)-二维、三维识别
香蕉可乐荷包蛋
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OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,可以用于识别和处理二维图像和三维图像。以下是关于二维图像和三维图像识别的基础知识和示例代码。1.二维图像识别二维图像识别通常包括图像分类、对象检测、特征提取等任务。以下是一些常见的操作:1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类,例如使用深度学习模型(如ResNet、MobileNet等)。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn
- 计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些?...
这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点,所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一.所谓计算机视觉,是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息,就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
- 基于深度学习的目标检测:从基础到实践
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习目标检测人工智能音视频语音识别计算机视觉机器学习
前言目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域中的一个核心任务,其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型,从理论基础到代码实现,带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念(一)目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
- “显著性”(Saliency)是计算机视觉中的一个重要概念,主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象
步步咏凉天
计算机视觉人工智能
“显著性”(Saliency)是计算机视觉中的一个重要概念,主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象。它模拟的是人类视觉系统对视觉场景中“显著”区域的感知能力。显著性可以用于图像理解、目标检测、图像压缩、图像分割等多个任务。下面是对显著性在计算机视觉中的几个关键方面的解释:一、显著性检测(SaliencyDetection)显著性检测的目标是预测图像中最能吸引人注意的区域,通常输出一个与输
- 基于YOLOv8的火灾智能检测系统设计与实现
斟的是酒中桃
深度学习人工智能pyqtyolo
在各类安全事故中,火灾因其突发性强、破坏力大,一直是威胁人们生命财产安全的重大隐患。传统的火灾检测方式多依赖烟雾传感器、温度传感器等,存在响应滞后、易受环境干扰等问题。随着深度学习技术的飞速发展,基于计算机视觉的火灾检测方法凭借其实时性强、检测范围广等优势,逐渐成为研究热点。本文将简单介绍一款基于深度学习的火灾智能检测系统的设计与实现过程。一、系统整体设计本火灾智能检测系统旨在通过深度学习技术实现
- 基于NanoDet的健身姿势纠正系统开发
YOLO实战营
人工智能NanoDet深度学习计算机视觉ui
1.引言在现代健身行业中,正确的运动姿势至关重要,不仅能提升训练效果,还能预防运动损伤。尤其是在进行一些高强度的力量训练时,如深蹲、俯卧撑等,错误的姿势可能导致肌肉不平衡或关节损伤。传统的健身姿势纠正方式依赖教练的人工指导,但随着人工智能技术的发展,使用计算机视觉和深度学习技术来进行姿势纠正,逐渐成为一种高效且可扩展的解决方案。本文将详细介绍如何基于NanoDet(一个轻量化目标检测模型)开发一个
- 【AAAI2025】计算机视觉|P-sLSTM:P-sLSTM:让LSTM在时间序列预测领域“重获新生”
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- 【TPAMI2024】计算机视觉|即插即用|FreqFusion:炸裂!告别模糊,精准分割,视觉新高度!
爆改模型
计算机视觉人工智能
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2408.12879代码地址:https://github.com/Linwei-Chen/FreqFusion关注UPCV缝合怪,分享最计算机视觉新即插即用模块,并提供配套的论文资料与代码。https://space.bilibili.com/473764881摘要密集图像预测任务需要在高分辨率下具有强大的类别信息和精确空间边界细节的特征。为
- opencv 4.12.0版本发布详解:核心优化与新特性全解析
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OpenCV4.12.0夏季更新带来核心模块优化、图像处理增强、深度学习支持扩展及新兴硬件适配,全面提升计算机视觉开发效率与性能。引言OpenCV(开源计算机视觉库)作为计算机视觉领域最受欢迎的开源库之一,在2025年7月发布了4.12.0版本。这个夏季更新带来了大量性能优化、新功能和错误修复,覆盖了核心模块、图像处理、3D校准、深度学习等多个领域。本文将详细介绍OpenCV4.12.0的主要更新
- 使用 C++ 和 OpenCV 进行表面划痕检测
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c++opencv开发语言划痕检测
使用C++和OpenCV进行表面划痕检测在工业自动化生产中,产品表面的质量控制至关重要。划痕作为一种常见的表面缺陷,其检测是许多领域(如金属、玻璃、塑料制造)质量保证流程中的一个关键环节。本文将介绍如何使用C++和强大的计算机视觉库OpenCV来实现一个基本的表面划痕检测算法。核心思路划痕通常在图像中表现为具有以下一个或多个特征的区域:高对比度的线性结构:划痕区域的像素强度通常会与其周围背景有明显
- MATLAB 基于图像处理的杂草识别技术
鱼弦
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MATLAB基于图像处理的杂草识别技术1.系统介绍杂草识别是精准农业中的重要环节,基于图像处理的杂草识别技术利用计算机视觉和机器学习算法,自动识别田间杂草,为精准施药提供决策支持。本系统基于MATLAB实现杂草图像处理,包括图像预处理、特征提取、分类识别等模块。2.应用场景精准农业:自动识别田间杂草,实现精准施药,减少农药使用量。生态监测:监测农田杂草种类和分布,评估生态环境。植物保护:识别有害杂
- Python Gradio:快速搭建人脸识别应用
Python编程之道
Python人工智能与大数据Python编程之道python开发语言ai
PythonGradio:快速搭建人脸识别应用关键词:Python,Gradio,人脸识别,深度学习,计算机视觉,交互式应用,模型部署摘要:本文详细介绍了如何使用Python的Gradio库快速搭建一个交互式的人脸识别应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解人脸识别的核心算法原理、Gradio的界面设计方法,并通过完整的项目实战演示如何将深度学习模型部署为可交互的Web应用。文章包含详细的代码实现、数
- 【图像处理基石】如何入门大规模三维重建?
小米玄戒Andrew
图像处理基石深度学习人工智能三维重建大规模三维重建立体视觉大模型LLM
入门大规模三维重建需要从基础理论、核心技术到实践工具逐步深入,同时需关注该领域的经典工作和前沿进展。以下是分阶段的入门路径及值得重点学习的工作:一、基础理论与前置知识大规模三维重建的核心是从海量图像或传感器数据中恢复场景的三维结构,涉及计算机视觉、摄影测量、图形学、最优化等多个领域,需先掌握以下基础:数学基础线性代数:矩阵运算、特征值分解(用于相机姿态估计)、奇异值分解(SVD,用于基础矩阵求解)
- OpenCV 入门指南 —— 从环境搭建到图像处理
m0_74751715
opencv图像处理人工智能python
文章目录前言一、什么是OpenCV?二、环境准备与安装1.Python虚拟环境2.安装OpenCV3.验证安装三、读取与显示图像四、常见图像处理操作1.色彩空间转换2.图像平滑(模糊)3.边缘检测(Canny算法)4.在图像上绘制图形与文字五、视频与摄像头操作六、推荐学习路线七、参考资料前言在计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)凭借其开源、
- 仓库货物检测:基于YOLOv5的深度学习应用与UI界面开发
YOLO实战营
YOLO深度学习ui目标跟踪目标检测人工智能
一、引言随着电商和物流行业的快速发展,仓库货物管理已经成为企业运营中至关重要的环节。为了提高仓库管理的效率和准确性,越来越多的企业开始应用自动化技术来完成货物的盘点、分类、分拣等任务。传统的货物管理方式通常依赖人工检查,不仅效率低下,而且容易出现误差。为了克服这些问题,利用计算机视觉和深度学习技术来实现仓库货物的自动化检测成为了一种有效的解决方案。本博客将介绍如何使用YOLOv5进行仓库货物检测,
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement