- 数据集 VisDrone-Dataset 无人机检测跟踪数据集 >> DataBall
Xian-HHappy
DataBall数据集合(计算机视觉)-数据也可如此美好无人机
开源数据集VisDrone-Dataset无人机检测跟踪数据集-机器视觉目标跟踪人工智能深度学习无人机或通用无人驾驶飞行器(UAV)配备相机后,已被迅速部署到包括农业、航拍、快速递送和监视在内的广泛应用中。因此,自动理解从这些平台收集的视觉数据变得非常迫切,这使得计算机视觉与无人机的联系越来越紧密。我们很高兴地推出一个大规模的基准测试,为各种重要的计算机视觉任务提供精心注释的真实数据,名为VisD
- 2024最新 无人机 数据集(12-06已更新)
数据猎手小k
无人机
一、无人机的研究背景无人机技术的发展经历了从最初的遥控靶机到现代多功能无人机的转变。随着电子技术、通信技术、导航技术以及人工智能技术的进步,无人机的性能得到了显著提升,应用领域也不断拓展。特别是在AI技术的加持下,无人机的自主飞行能力、智能决策能力以及数据处理能力都有了质的飞跃。二、无人机的应用:在AI时代,无人机的应用领域得到了极大的扩展,技术的进步使得无人机在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
- 谷歌关闭AOSP开发是“安卓闭源”?警惕科技新闻的标题党陷阱
胖蔡
android科技
事件回顾:一场“闭源”引发的舆论风暴2025年3月27日,海外科技媒体《AndroidAuthority》报道称,谷歌将停止维护Android开源项目(AOSP)的公共分支,所有开发工作转移至内部私有环境进行。此消息迅速被国内多家科技媒体冠以**“谷歌终止开源安卓”**的爆炸性标题传播,引发行业震动。然而,事实果真如此吗?事实核查:AOSP闭源了吗?谷歌到底改变了什么?核心争议点:开发流程≠开源性
- 自动驾驶核心技术简介
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
自动驾驶核心技术简介关键词:感知系统、决策系统、控制系统、人工智能、计算机视觉、深度学习、V2X通信摘要:本文全面介绍了自动驾驶的核心技术,包括感知、决策和控制三大系统。文章深入探讨了各系统的关键组成部分、工作原理和最新技术进展。同时,本文还分析了自动驾驶技术在实际应用中面临的挑战,以及未来的发展趋势。通过详细的技术讲解、代码示例和实际案例,为读者提供了全面而深入的自动驾驶技术概览。1.背景介绍1
- DeepSeek-R2模型传闻解析:技术突破与官方辟谣背后的AI竞赛
每天做一点改变
人工智能
2025年3月,人工智能领域因一则传闻掀起波澜:中国AI公司深度求索(DeepSeek)或将于3月17日提前发布下一代模型DeepSeek-R2。尽管官方已紧急辟谣,但技术细节和市场反应仍值得深入探讨。一、传闻中的技术突破多家媒体报道称,DeepSeek-R2在以下领域实现显著提升:编程能力:可高效生成高质量代码,支持算法优化与复杂软件开发,降低开发者负担。多语言推理:突破英语限制,支持跨语言复杂
- 张量运算:人工智能的数学基石
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能
博主简介:CSDN博客专家、全栈领域优质创作者、高级开发工程师、高级信息系统项目管理师、系统架构师,数学与应用数学专业,10年以上多种混合语言开发经验,从事PACS医学影像开发领域多年,熟悉DICOM协议及其应用开发技术。我的技能涵盖了多种编程语言和技术框架:作为高级C/C++与C#开发工程师,擅长Windows系统下的.NET及C++开发技术,尤其精通MFC、DLL动态链接库、WinForm、W
- 人工智能发展简史:从理论萌芽到大模型时代
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一、人工智能的起源与早期探索(1940s-1950s)理论基础奠基1943年:神经科学家麦卡洛克(WarrenMcCulloch)与数学家皮茨(WalterPitts)提出“M-P神经元模型”,首次尝试用数学模型模拟人脑神经元活动。1950年:艾伦·图灵(AlanTuring)发表论文《计算机器与智能》,提出“图灵测试”,定义机器智能的核心标准。1956年:达特茅斯会议召开,“人工智能”(AI)一
- 计算机视觉算法实战——手术导航:技术、应用与未来
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法人工智能
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.手术导航中的计算机视觉:领域介绍计算机视觉在手术导航领域的应用代表了现代医学与人工智能技术的完美结合,正在彻底改变外科手术的方式。手术导航系统通过将医学影像、实时传感器数据和计算机视觉算法相结合,为外科医生提供了前所未有的精确性和可视化能力,使复杂的手术操作变得更加安全、可控。传统
- 计算机视觉算法实战——病变检测:从原理到应用
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✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.计算机视觉在病变检测领域的概述计算机视觉在医疗影像分析中的应用已经成为人工智能最具前景的领域之一。病变检测作为其中的核心任务,旨在自动识别和定位医学图像中的异常区域,为医生提供辅助诊断工具。这一技术可以显著提高诊断效率,减少人为误差,并在早期疾病筛查中发挥关键作用。医学病变检测与常
- php查询大量sql语句时内存溢出的解决方法
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phpsql数据库
今天刚发现一个之前没有见过的错误,mysql内存不足。研究了好久找出了解决办法,分享给大家。问题:使用php查询mysql大数据量的时候,程序尚未执行完毕,跳出警告:Fatalerror:Allowedmemorysizeof100663296bytesexhausted(triedtoallocate103bytes)错误提示:php所分配到的100M内存被占用完毕。最简单的解决办法是:在执行文
- 软件测试行业的革新与领航者全景洞察!
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在软件行业的演进进程中,软件测试模式经历了深刻变革。起初,因软件开发规模有限,技术更新节奏缓慢,软件测试主要依靠人工手动执行各类测试用例,这一过程既耗费大量人力,又需投入漫长时间。但随着软件复杂程度持续攀升,开发周期不断压缩,自动化测试工具适时登场,极大助力测试人员提升效率,摆脱重复性劳作。近年来,云测试平台的异军突起,更是突破了地域与设备的束缚,实现了测试资源的集中调配与高效运用。这一系列的变革
- 如何让晦涩的文言文“活”起来?
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—从音韵解析到光影渲染,揭秘AI如何让传统文化焕发新生一、行业痛点:文言文内容创作的“三重门”2025年数据显示:78%国学博主因文言文语音合成机械感强导致粉丝流失6小时/条传统古风视频制作耗时(含文案/配音/场景搭建)文言文韵律失真,传统无法还原骈骊对仗的音律美感这些数字背后,是国学内容创作者面临的终极挑战:如何让晦涩的文言文“活”起来?二、井云技术突破:文言文语音克隆的量子化处理韵律层级预测模
- 莱姆森科技入选2025国货之光计划 专注智能卫浴镜赛道19年铸就行业标杆
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2025年3月22日,在广东肇庆举办的品牌强国先行工程嘉年华上,东莞莱姆森科技建材有限公司(以下简称“莱姆森科技”)凭借扎实的技术积累与品牌创新能力,从全国数千家参选企业中脱颖而出,正式入选“2025国货之光计划”品牌榜单。作为一家深耕智能卫浴镜领域19年的国家高新技术企业,莱姆森科技始终以用户需求为导向,坚持自主创新,凭借160余项专利技术和“广东知名品牌”等荣誉,成为中国卫浴行业智能化升级的典
- Python爬虫:抓取外卖平台餐厅菜单、价格与评价数据
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2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言百度大数据服务器金融
引言随着互联网和移动技术的发展,外卖平台已经成为了现代人日常生活中的一部分。消费者通过外卖平台可以轻松浏览餐厅菜单、查看菜品价格、评估餐厅服务质量等。因此,外卖平台上的数据如餐厅菜单、价格、用户评价等都蕴含着重要的商业价值。这些数据对于研究餐饮行业的市场趋势、消费者偏好、价格敏感性等具有重要意义。本文将详细介绍如何使用Python爬虫抓取外卖平台的数据,帮助您实现从外卖平台抓取餐厅的菜单、价格、评
- 金融科技融合:全息虚拟柜员与生物识别交互系统设计
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全息投影技术通过光学干涉与衍射原理生成三维立体影像,凭借其沉浸式体验和交互性,已在多个领域展现出广阔的应用前景。以下是针对不同行业的解决方案设计及所需设备与技术的综合分析:一、行业应用解决方案设计娱乐与演艺领域应用场景:演唱会、舞台剧、电影特效、主题乐园等。解决方案:采用360度全息投影技术,配合高流明激光投影仪,打造环绕式舞台效果(如虚拟歌手表演或历史人物“复活”)112。结合互动传感器(如红外
- 多媒体数字展厅与智慧展厅的中控软件系统开发功能及参数要求
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多媒体数字展厅与智慧展厅的中控软件系统开发功能及参数要求随着科技的飞速发展,多媒体数字展厅和智慧展厅以其独特的互动性和科技感,逐渐成为展示行业的新宠。这些展厅利用虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、三维投影、触摸屏互动等现代多媒体技术,为观众提供了全新的视觉体验,同时也为展示内容的传播和理解提供了更广阔的平台。中控软件系统作为展厅的核心部分,其开发与功能设计至关重要。以下是对多媒体数字展厅与智慧展
- 多媒体数字化展厅中的3d全息投影设备,全息展示柜,全息投影柜,360幻影成像展示系统的区别?
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3D全息展示柜顾名思义就是一种能实现3D影像展示的设备,与传统平面展示相比,具有十分突出的应用优势,视觉效果强烈,更容易吸引客户眼球;新颖的展示形式,还可实现差异化营销,有助于提升品牌及产品档次,在博物馆、科技馆、商场、房产、模型等行业都有广泛应用。3D全息展示柜是用一种将三维画面悬浮在柜体实景中的半空中成像系统。3D全息展示柜的成像系统由柜体、液晶显示、全息玻璃、视频播放设备组成,基于折射成像原
- 大数据内容分享(五):Hadoop各组件的主要功能及作用详解
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大数据(Hadoop)内容分享大数据hadoop分布式
目录前言存储类型组件计算分析引擎组件任务调度和集群管理组件其它组件总结前言虽然hadoop的生态体系已经有好多年了,而且越来越多的做大数据的可能会觉得hadoop体系在数据处理方面有一些笨重,但是作为大数据的分布式系统领域的鼻祖,我们还是好好学习一下。Hadoop体系最初建立于2005年,是由DougCutting和MikeCafarella开发的。它的设计灵感来自于Google的MapReduc
- java:关于 Java 技术
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Java技术详解一、前言Java作为一种跨平台、面向对象的编程语言,自1995年由SunMicrosystems(后被Oracle收购)推出以来,便以其简单易学、稳定安全和高性能等优点风靡全球。经过二十余年的不断发展,Java已经成为企业级应用开发、移动互联网、分布式系统、大数据以及云计算等多个领域的主流技术之一。本文将对Java技术进行全面而深入的介绍,从语言基本语法到高级特性,从JVM架构到企
- MCP(大模型上下文协议)
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以下是关于大模型MCP协议(ModelContextProtocol)的详细介绍,综合其定义、技术架构、应用场景及行业影响:一、定义与核心目标**MCP(ModelContextProtocol,模型上下文协议)**是由Anthropic公司于2024年11月推出的开放标准协议,旨在为大模型(如GPT、Claude等)与外部工具、数据源和服务建立统一的交互接口。其核心目标是通过标准化解决以下问题:
- 最新工业基于点云的3D缺陷检测和分类综述
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3D视觉从入门到精通3d分类数据挖掘人工智能机器学习
点击下方卡片,关注「3D视觉工坊」公众号选择星标,干货第一时间送达来源:3D视觉工坊添加小助理:dddvision,备注:点云检测,拉你入群。文末附行业细分群论文题目:ADVANCEMENTSINPOINTCLOUD-BASED3DDEFECTDETECTIONANDCLASSIFICATIONFORINDUSTRIALSYSTEMS:ACOMPREHENSIVESURVEY作者:AnjuRani
- 图像多分类的人工智能
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当涉及到图像多分类任务,通常会使用深度学习模型,如卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)。以下是一个使用Python编程语言和TensorFlow库来构建一个简单的图像多分类模型的例子:#导入所需的库importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models,datasetsimportmatplot
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3月26日,元气森林“创造营2044”在四川都江堰工厂举办,数百位年轻人与行业专家齐聚活动,体验了一场别开生面的“饮品尝鲜”。据「TMT星球」了解,活动现场,十几款脑洞大开、极具创意的饮品轮番登场,通过秀场模式与口味测评相结合的方式,深入探讨了产品的创新逻辑和用户体验。年轻人们的创意火花在交流中碰撞,展现出对产品细节的极致追求和对市场趋势的敏锐洞察。元气森林也通过创造营这种独特的互动方式,传递了坚
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大数据架构大数据处理系统分析大数据处理系统三大挑战非结构化数据处理:如何处理非结构化和半结构化数据。复杂性与不确定性:大数据复杂性、不确定性特征描述的刻画方法和大数据的系统建模。异构性影响:数据异构性与决策异构性的关系对大数据知识发现与管理决策的影响。大数据处理系统架构八大特征️鲁棒性和容错性️:系统能够在组件失败时继续运行。低延迟读取和更新能力⏱️:快速响应数据读取和更新请求。横向扩容:系统能够
- 基于LLM的Agent框架全面比较分析:MGX(MetaGPT X)、AutoGen、OpenHands与秒哒(MiaoDa)
由数入道
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摘要本文对当前四种领先的基于LLM的Agent框架——MGX(MetaGPTX)、AutoGen、OpenHands和秒哒(MiaoDa)进行了全面比较分析。这些框架代表了人工智能领域在多智能体协作系统方面的最新进展,各自采用了独特的方法来解决复杂任务自动化问题。通过深入考察每个框架的核心架构、关键特性、目标用例、生态系统和发展前景,本分析旨在为技术决策者、开发者和研究人员提供详尽的参考依据,帮助
- 揭秘 MyBatis-Plus 批量插入的终极优化技巧
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1前言在当今互联网高速发展的时代,高并发、大数据量的处理已成为各大企业应用的常态。作为Java开发者,我们常常面临着如何提高数据库操作效率的挑战。MyBatis-Plus作为一款优秀的ORM框架,为我们提供了简洁高效的数据库操作方式。然而,当涉及到大规模数据的批量插入时,即使使用了saveBatch方法,性能提升仍然有限。本文将揭秘如何通过配置rewriteBatchedStatements=tr
- 程序员的自我修养:程序员言行,构建行业护城河
专注代码十年
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程序员的自我修养:程序员言行,构建行业护城河在当今快速发展的IT行业,程序员不仅要具备扎实的技术能力,更要懂得如何通过言行维护自身价值和行业形象。特别是在AI时代,技术的快速迭代和市场的不确定性,使得程序员面临着前所未有的挑战。如何通过恰当的言行构建个人和行业的护城河,成为了一个值得深入探讨的话题。1.反面话术:贬低工作难度,忽视价值常见反面话术“这个功能太简单了,半小时就能写完。”“这个页面设计
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机器学习ARIO数据集硬件平台CobotMagic机器人
具身人工智能开发的三大主要挑战:数据格式不统一:多源异构数据整合困难,训练资源利用率低。场景多样性不足:现有数据集覆盖场景有限,模型泛化能力受限。高质量数据稀缺:标注数据不足,难以满足大规模训练需求,制约性能提升。松灵CobotMagic:真实场景数据采集的核心平台为应对以上挑战,南科大提出来ARIO(AllRobotsInOne)数据集,松灵CobotMagic凭借以下优势成为硬件平台首选:硬件
- Franka Research 3 × NVIDIA Isaac Sim:深度强化学习开启机器人复杂操作新范式
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算法人工智能机器学习Franka机器人
——以「开抽屉」任务为例,解析高精度机械臂的仿真训练全流程我们作为松灵机器人的授权商为用户提供灵活的解决方案如有产品购买需求请联系:
[email protected]一、为什么选择FrankaResearch3+IsaacSim?行业痛点:传统机器人开柜门依赖人工示教,耗时且无法应对抽屉卡顿、物品遮挡等动态场景。组合优势:FrankaResearch3:7自由度机械臂(±0.1mm定位精度)+触
- 【transformer理论+实战(三)】必要的 Pytorch 知识
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【Transformer理论+实战(三)】必要的Pytorch知识【Transformer理论+实战(二)】Lora本地微调实战--deepseek-r1蒸馏模型【Transformer理论+实战(一)】Transformer&LLaMA&Lora介绍文章目录Pytorch基础张量(Tensor)拼接与拆分调整形状索引与切片降维与升维张量计算Pytorch由Facebook人工智能研究院于2017
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- Java 对象大小的计算
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
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0、 课堂练习做完
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# include <stdio.h>
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{
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printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
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I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
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var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持