- 无人机定点运输技术！
云卓SKYDROID
无人机云卓科技科普高科技
核心要点定位与导航GPS/北斗定位：依赖卫星系统实现高精度定位。视觉导航：通过摄像头和计算机视觉技术识别环境。惯性导航：利用加速度计和陀螺仪进行位置推算。路径规划避障算法：实时检测并避开障碍物。动态路径调整：根据环境和任务需求实时优化路径。通信系统实时通信：确保无人机与控制中心保持稳定连接。数据加密：保障通信安全，防止干扰或劫持。负载与续航电池技术：提升续航能力。负载能力：优化设计以承载更多货物。
- 计算机视觉实战｜Mask2Former实战：轻松掌握全景分割、实例分割与语义分割
紫雾凌寒
AI炼金厂#计算机视觉计算机视觉python深度学习mask2formertransformerpytorch
一、引言上一篇文章《计算机视觉｜Mask2Former：开启实例分割新范式》,我们学习了Mask2Former的框架原理、优缺点以及应用领域。今天要带大家一起探索一个强大的图像分割工具——Mask2Former。作为一名技术博主，我的目标是让复杂的概念变得简单易懂，即使你是刚入门的小白，也能通过这篇文章学会使用Mask2Former进行全景分割、实例分割和语义分割。我会用通俗的语言一步步讲解，还会
- 全市场大模型分类及对比分析报告
早退的程序员
分类数据挖掘人工智能
全市场大模型分类及对比分析报告1.引言随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LargeModels）已成为推动AI进步的核心力量。大模型凭借其强大的计算能力和海量数据处理能力，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等领域取得了显著成果。本报告将对全市场中几类主要的大模型进行分类和对比分析，探讨其技术特点、应用场景及未来发展趋势。2.大模型分类根据模型架构、训练目标和应用领域，全市场的
- 点云配准（点云拼接）论文综述
点云SLAM
点云数据处理技术点云数据处理点云配准DeepICPICP深度学习配准方法特征匹配
点云配准（点云拼接）论文综述1.引言点云配准（PointCloudRegistration）是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务，其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系，形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术（如LiDAR、RGB-D相机）的进步与深度学习的发展，点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
- 使用 yolov8 进行对象检测
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YOLO
在计算机视觉领域，YOLOv8对象检测确实以其超高的准确性和速度而脱颖而出。它是YOLO系列的最新版本，以能够实时检测物体而闻名。YOLOv8凭借其一流的对象检测将Web应用程序、API和图像分析提升到一个新的水平。在本文中，我们将了解如何利用yolov8进行对象检测。YOLO概述YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种改变游戏规则的对象检测算法，于2015年问世，以其一次闪电般快速处理整
- OpenAI: 人工智能领域的领军企业
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人工智能
OpenAI简介OpenAI是一家位于美国旧金山的人工智能研究实验室,成立于2015年。作为人工智能领域的领军企业,OpenAI致力于开发安全友好的通用人工智能(AGI),其使命是确保人工通用智能能够造福全人类。自成立以来,OpenAI在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个人工智能领域取得了突破性进展,推出了一系列广受关注的AI模型和产品。OpenAI的发展历程OpenAI由埃隆·马斯克、山姆
- 目标检测进化史：从R-CNN到YOLOv11，技术的狂飙之路
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法#深度学习深度学习计算机视觉python目标检测YOLOcnn人工智能
一、引言在计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，它旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。目标检测技术的应用广泛，涵盖了自动驾驶、安防监控、智能机器人、图像编辑等多个领域。随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法也取得了巨大的突破，从最初的R-CNN到如今的YOLOv11，每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。回顾目标检测的发展历程，R-CNN作为第一个将深度
- 图像配准的方法
wangtaohappy
迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。图像配准的方式可以概括为相对配准和绝对配准两种：相对配准是指选择多图像中的一张图像作为参考图像，将其
- 工业机器视觉（一）
头疼的程序员
机器视觉经验分享
文章目录前言机器视觉的定义人与机器的视觉系统机器视觉系统与人的视觉的对比机器视觉技术发展机器视觉与计算机视觉机器视觉的应用工业检测中的应用医学诊断中的应用机器视觉系统工业机器视觉系统的组成关键组成部分工业机器视觉系统开发过程前言最后编辑时间为2024-06-12，阅读本文前请注意最后编辑时间，文章内容可能与目前最新的技术发展情况相去甚远。欢迎各位评论与私信，指出错误或是进行交流等。机器视觉的定义通
- 初学者推荐学习AI的路径
ProgramHan
学习人工智能
学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。以下是一个简要的路径：1️⃣基础知识数学基础（线性代数、微积分、概率统计）编程基础（Python/R等语言）算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类、PCA）掌握机器学习库（如scikit-le
- 使用 Python 和 OpenCV 检测人体皮肤颜色变化计算心率
爱搬砖的程序猿.
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一、引言心率是反映人体健康状况的重要生理指标之一。传统的心率检测方法通常需要使用专业的医疗设备，如心电图仪、心率带等。而随着计算机视觉技术的发展，我们可以利用摄像头捕捉人体皮肤的颜色变化，通过分析这些变化来计算心率。本文将介绍如何使用Python和OpenCV实现这一功能。二、原理概述当心脏跳动时，血液会在血管中流动，导致皮肤表面的颜色发生微小的变化。这种颜色变化主要体现在皮肤的红色通道上。我们可
- 实现简单的离线人脸识别：C# 结合 OpenCvSharp 和 Emgu CV
墨夶
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嘿，小伙伴们！今天我们要一起动手实现一个简单的离线人脸识别系统。想象一下，你的应用程序能够识别用户面部并进行身份验证，是不是超酷的？别急，让我们借助OpenCvSharp和EmguCV这两个强大的计算机视觉库，一步一步实现这一目标！引言在现代应用中，人脸识别技术越来越普及，从智能手机解锁到门禁系统，再到安全监控。然而，许多应用场景需要离线处理以保护隐私和减少延迟。今天，我们将使用C#结合OpenC
- [15] 使用Opencv_CUDA 模块实现基本计算机视觉程序
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使用Opencv_CUDA模块实现基本计算机视觉程序CUDA提供了出色的接口，发挥GPU的并行计算能力来加速复杂的计算应用程序利用CUDA和Opencv的功能实现计算机视觉应用1.对图像的算术和逻辑运算两个图像相加#include#include"opencv2/opencv.hpp"#include
- 【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类
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OpenCV的最新版本包含了500多个算子，这些算子覆盖了图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、视频分析等多个领域。为了方便使用，OpenCV将这些算子分为多个模块，每个模块承担特定的功能。以下是OpenCV中各模块及其算子的详细分类：1.核心模块（Core）功能：提供基础数据结构（如Mat）、数学运算、内存管理、输入输出等基本操作。常用算子：数学运算：cv::add,cv::subtract
- 深度学习（5）-卷积神经网络
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我们将深入理解卷积神经网络的原理，以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，它用干对MNIST数字进行分类。这个任务在第2章用密集连接网络做过，当时的测试精度约为97.8%。虽然这个卷积神经网络很简单，但其精度会超过第2章的密集连接模型。代码8-1给出了一个简单的卷积神经网络。它是conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠，你很快就会知道这些层的作用。我们
- 从底层驱动到 OpenCV：深入解析 Linux 摄像头完整技术栈
嵌入式Jerry
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1.引言在嵌入式Linux（如树莓派、NXPi.MX8MPlus）上，摄像头数据的完整处理链涉及多个层次：底层驱动层：设备树(DeviceTree)、MIPICSI-2协议、V4L2(Video4Linux2)中间件层：libcamera（现代化ISP处理）、GStreamer（多媒体流处理）用户空间应用层：OpenCV（计算机视觉）、AI框架（如TensorFlow、YOLO）本篇文章将深入剖析
- 数字人｜通过语音和图片来创建高质量的视频
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简介arXiv上的计算机视觉领域论文：AniPortrait:Audio-DrivenSynthesisofPhotorealisticPortraitAnimationAniPortrait：照片级真实感肖像动画的音频驱动合成核心内容围绕一种新的人像动画合成框架展开。研究内容提出AniPortrait框架：用于生成由音频和参考肖像图像驱动的高质量动画。实现方法：分2个阶段实现第一阶段，从音频中提
- GPU与FPGA加速：硬件赋能AI应用
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
GPU与FPGA加速：硬件赋能AI应用1.背景介绍1.1人工智能的兴起人工智能(AI)在过去几年中经历了爆炸式增长,成为推动科技创新的核心动力。从语音识别和计算机视觉,到自然语言处理和推荐系统,AI已广泛应用于各个领域。然而,训练和部署AI模型需要大量计算资源,这对传统的CPU架构提出了巨大挑战。1.2硬件加速的必要性为满足AI算法对计算能力的巨大需求,硬件加速技术应运而生。专用硬件如GPU(图形
- 生成对抗网络(GAN)：从概念到代码实践(附代码)
全栈你个大西瓜
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第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章：计算机视觉：神经网络实战之手势识别(附代码)第六章：计算机视觉：目标检测从简单到容易(附代码)第七章：MTCNN人脸检测技术揭秘：原理、实现与实战(附代码)第八章：探索YOLO技术：目标检测的高
- MTCNN 人脸检测技术揭秘：原理、实现与实战(附代码)
全栈你个大西瓜
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- 目前（2025年2月）计算机视觉（CV）领域一些表现优异的深度学习模型
空空转念
深度学习系列计算机视觉深度学习人工智能
按任务类型分类介绍：图像分类CoCa：结合对比学习和生成学习，通过对比损失对齐图像和文本嵌入，并使用标题生成损失预测文本标记。它在图像分类、跨模态检索和图像描述等任务中表现出色，且仅需极少的任务特定微调。PaLI：这是一个多模态模型，结合了40亿参数的视觉Transformer（ViT）和多种大型语言模型（LLM），并在包含100多种语言的100亿图像和文本数据集上进行训练。PaLI在图像描述、视
- 人工智能：从基础到前沿
顾漂亮
人工智能深度学习windows
目录目录1.引言2.人工智能基础2.1什么是人工智能？2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络（RNN）5.自然语言处理（NLP）5.1NLP概述5.2文本预处理5.3词嵌入5.4语言模型6.计算机视觉6.1计算机视觉概述6.2图像
- C语言图像处理技术：从基础到高级应用
南城游子
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：C语言在图像处理领域拥有丰富的应用，涉及计算机视觉和数字信号处理。本课程深入探讨C语言进行图像处理的各项核心技术，包括像素操作、色彩模型理解、滤波算法、色彩空间转换、边缘检测、以及图像变换等。通过详细解析，学习者将掌握如何使用C语言和OpenCV库来实现高效的图像处理，并能够解决实际问题。1.像素操作与图像基本组成数字图像处理是现代计算机视觉和图像理解的基础，
- 计算机视觉CV学习路线
我喝AD钙
我的学习笔记计算机视觉学习人工智能
计算机视觉CV学习路线1.基础准备（可参考mooc学习）2.计算机视觉基础知识（可参考mooc学习、计算机图形学）3.经典计算机视觉算法（可参考吴恩达机器学习课程、国内外计算机图形学课程）4.深度学习基础（参考吴恩达和TF、Keras官网手册）5.深度学习在计算机视觉中的应用（李飞飞课程、arxiv论文原文和解析博客，实战参考gitee/github）6.现代计算机视觉技术（arxiv论文原文和解
- IEEE Signal Processing Letters(SPL)投稿经验分享
yellow7-
期刊投稿经验分享IEEE期刊
很幸运，研究生期间第一篇论文很顺利就中辽！！（SCI三区）研一暑假投的IEEESignalProcessingLetters（简称SPL），折腾了三个月成功被接收啦！话不多说，直接上干货。（博主方向：计算机视觉）论文投稿时间点分享2019.8.26初稿提交；2019.8.31安排AE；2019.8.31换了个AE；2019.11.6发催稿邮件给AE；2019.11.7AE回催稿信，系统上由InPe
- 计算机视觉与深度学习实战：以Python为工具，基于帧间差法进行视频目标检测
好知识传播者
Python实例开发实战计算机视觉深度学习python基于帧间差法进行视频目标检测
一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉和深度学习已成为当今科技领域的热门话题。它们不仅在科研领域取得了显著的成果，而且在安防监控、智能交通、医疗影像分析、工业自动化等领域得到了广泛的应用。本文旨在探讨计算机视觉与深度学习的实战应用，特别是以Python为工具，基于帧间差法进行视频目标检测的方法。二、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何使机器从数字图像或视频中提取、分析和理解有用信息的学科。它涉及
- 机器学习库
Welosthesightof
笔记
机器学习一個很棒的機器學習框架、庫和軟件的精選列表（按語言）。靈感來自於awesome-php。计算机视觉Scikit-Image-Python中图像处理算法的集合。Scikit-Opt-Python中的群智能（Python中的遗传算法、粒子群优化、模拟退火、蚁群算法、免疫算法、人工鱼群算法）SimpleCV-一个开源计算机视觉框架，可以访问多个高性能计算机视觉库，例如OpenCV。用Python
- 清影2.0（AI视频生成）技术浅析（四）：计算机视觉（CV）
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC——图像AIGC—计算机视觉人工智能音视频AIGC深度学习机器学习
清影2.0是一个基于人工智能的视频生成平台，其核心计算机视觉（CV）技术包括图像处理与增强、动作捕捉与平滑等。这些技术通过深度学习、生成对抗网络（GAN）、光流估计等方法，实现了高质量的视频生成和编辑。1.清影2.0概述清影2.0的核心目标是通过计算机视觉技术生成高质量的视频内容，其主要功能包括：图像处理与增强：提升视频帧的质量和清晰度。动作捕捉与平滑：捕捉视频中的动作并生成平滑的过渡。2.图像处
- 常用特征检测算法SURF、SIFT、ORB和FAST
super尚
图像处理算法人工智能计算机视觉
特征检测算法SURF算法特征检测的视觉不变性是一个非常重要的概念。但是要解决尺度不变性问题，难度相当大。为解决这一问题，计算机视觉界引入了尺度不变特征的概念。它的理念是，不仅在任何尺度下拍摄的物体都能检测到一致的关键点，而且每个被检测的特征点都对应一个尺度因子。理想情况下，对于两幅图像中不同尺度的的同一个物体点，计算得到的两个尺度因子之间的比率应该等于图像尺度的比率。近几年，人们提出了多种尺度不变
- 计算机视觉之图像处理-----SIFT、SURF、FAST、ORB 特征提取算法深度解析
三年呀
计算机视觉图像处理算法深度学习python目标检测机器学习
SIFT、SURF、FAST、ORB特征提取算法深度解析前言在图像处理领域亦或是计算机视觉中，首先我们需要先理解几个名词：什么是尺度不变？在实际场景中，同一物体可能出现在不同距离（如远处的山和近处的树），导致其在图像中的尺度不同，也引出了多尺度的概念。算法检测到的特征在图像缩放（放大或缩小）后仍能被正确识别和匹配，即尺度不变性。什么是旋转不变？物体在现实中的朝向可能任意（如手机横屏/竖屏拍摄同一物
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中， 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题，但是到了linux下就有问题， escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行，我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码，最后在绝望之际，用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean，或者不存在UserDao类型的bean，会抛出 BeanCreationException异常，这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念：
build.xml：构建文件是以XML 文件来描述的，默认构建文件名为build.xml。 project：每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中，一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的，在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术，例如：RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等，这些名词之间到底是些什么关系呢，它们背后到底是基于什么原理实现的呢，了解这些是实现分布式服务框架的基础知识，而如果在性能上有高的要求的话，那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了，在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析，总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响，所以就一直没有关注这块！
由于学程序初期最先接触的string拼接，所以就一直没改变过自己的习惯！
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug，其中有个实现是要对map进行循环，然后有删除操作，代码如下：
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量：数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito：一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架：
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名：'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令，
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序，它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤：
①创建Socket；
②打开连接到Socket的输入输出流；
④按照一定的协议对Socket进行读写操作；
④关闭Socket。
Socket通信分两部分：服务器端和客户端。服务器端必须优先启动，然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述： 上下文，函数以及参数动态绑定，返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数，self在fn中使用this调用。 使用方法： angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈，数到7就从圈里面踢出一个来，要求把所有坏人都给踢出来，所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目：13个坏人和13个好人站成一圈，数到7就从圈里面踢出一个来，要求把所有坏人都给踢出来，所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明（自查备用）
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注：写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热，很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop，但迫于扩容压力和去IOE（Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力）而尝试。尝试永远是件正确的事儿，但有时候不用太突进，可以调优或调需求，发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的，好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后，回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常，很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如：
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文：
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中，介绍3个仍然处于草稿阶段，但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架，有coder bay网站整理推荐：
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架，它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式，如MVC和ORM，降低了开发成本，并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架，适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻：
三个多星期来股市持续暴跌，跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中，都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机，政府突然进入市场救市，希望以此来重建市场信心，以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后，由于市场运作方式发生了巨大变化，投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化，中国股市新的乱象也自然产生。
首先，中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面，在点击了某个按钮之后，要求页面出现一个全屏遮罩，一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的，不可以resize的，所以，没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩，但是画面是可以进行resize的，所以就发现了一个问题，当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候，就发现，用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架，和以往的框架不同的事，Angularjs更注重于js的建模，管理，同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序，是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题：
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(
