- K-means 算法的介绍与应用
小魏冬琅
matlab算法kmeans机器学习
目录引言K-means算法的基本原理表格总结:K-means算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结:K-means算法的主要应用领域结论引言K-means算法是一种经典的基于距离的聚类算法,在数据挖掘、模式识别、图像处理等多个领域中得到了广泛应用。其核心思想是将相似的数据对象聚类到同一个簇中,而使得簇内对象的相似度最大、簇间的相似度最小
- OpenCV3最常用的基本操作
HeoLis
OpenCV介绍OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。以上是维基百科关于OpenCV的介绍,简单来说它就是处理图
- EI检索-机器视觉、图像处理与影像技术国际学术会议(MVIPIT 2023)邀您参会!
诗远Yolanda
图像处理人工智能计算机视觉
机器视觉是计算机学科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。而图像处理等技术的快速发展也推动了机器视觉的发展。机器视觉在我国具有广泛的工业应用,核心功能包括:测量,检测,识别,定位等。第一届机器视觉、图像处理与影像技术国际学术会议(MVIPIT2023)将于2023年7月26日-28日在浙江杭
- Java在智能数据挖掘系统的应用
lizi88888
java数据挖掘开发语言
智能数据挖掘系统是利用机器学习、统计分析等技术从大量数据中自动或半自动地发现模式和知识的系统。Java作为一种流行的编程语言,因其强大的性能和丰富的生态系统,在智能数据挖掘领域的应用非常广泛。本文将探讨Java在智能数据挖掘系统中的应用,并提供示例代码。智能数据挖掘系统概述智能数据挖掘系统通常具备以下功能:数据预处理:包括数据清洗、归一化、特征选择等。模式识别:识别数据中的模式,如分类、聚类、关联
- 图形几何算法 -- 凸包算法
CAD三维软件二次开发
算法学习算法c#3d几何学
前言常用凸包算法包括GrahamScan算法和JarvisMarch(GiftWrapping)算法,在这里要简单介绍的是GrahamScan算法。1、概念凸包是一个点集所包围的最小的凸多边形。可以想象用一根绳子围绕着一群钉子,绳子所形成的轮廓便是这些钉子的凸包。在计算几何中,凸包得到了广泛的应用,涉及领域包括模式识别、图像处理和优化问题等。2、算法原理凸包算法的目标是从给定的点集(在二维平面中)
- 深度学习入门:使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络
Mr' 郑
深度学习pytorch神经网络
引言深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层非线性处理单元(即神经网络)来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架,它提供了灵活的API和动态计算图,非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。然后通过以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvision导入库我们需要导入一些必要的库:importtorchimpo
- 机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归
婉妃
1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从
- 计算机视觉概念科普
极客代码
玩转AI人工智能图像处理计算机视觉深度学习
计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门多学科交叉的科学,旨在让计算机具备“看”的能力,即通过图像或视频数据来理解世界。它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术,让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。一、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”世界并从中获取信息的科学。它主要关注如何处理、分析
- 机器学习(ML)算法分类
活蹦乱跳酸菜鱼
机器学习
机器学习(ML)算法是一个广泛而多样的领域,涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法:一、监督学习算法监督学习算法使用标记(即已知结果)的训练数据来训练模型,以便对新数据进行预测。线性回归:用于建立连续变量之间的关系,通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归:虽然名称中包含“回归”,但实际上是用于分类问题,特别是二分类问题。通过将线性回归模
- 让数据说话:人工智能与六西格玛的完美结合
张驰课堂
人工智能六西格玛
当人工智能与六西格玛结合,企业可以充分利用人工智能技术的数据处理、预测分析和智能决策支持能力,实现数据驱动的决策、质量控制和流程优化,从而提高企业的效率和竞争力。下面张驰咨询给大家具体的介绍:1、数据驱动决策六西格玛侧重于数据分析和决策制定,而人工智能可以提供更强大的数据处理和分析能力。通过人工智能技术,可以自动收集和整理大量的数据,并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项
- 神经网络(深度学习,计算机视觉,得分函数,损失函数,前向传播,反向传播,激活函数)
MarkHD
深度学习神经网络计算机视觉
神经网络,特别是深度学习,在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释:神经网络:神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元(或称为节点)组成,这些神经元通过权重和偏置进行连接,并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习:深度学习是神经网络的一个子领域,主要关注于构建和训练深度神经网络(即具有多个隐藏层的神经网络)。通
- 基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例
GT开发算法工程师
pythonopencv开发语言人工智能计算机视觉
引言:本案例展示了如何使用Python结合OpenCV库来实现产品码的识别与验证。首先,通过图像预处理技术(如灰度化、二值化、降噪等)优化产品码图像,然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法(如SVM、神经网络等)来定位并识别产品码。目录原理:代码部分:注意:原理:产品码识别与验证的核心在于图像处理与模式识别技术。首先,通过图像处理技术提取出产品码区域,去除背景干扰,增强产品码的可识别性。然
- 《模式识别与机器学习》第一章
CS_Zero
机器学习人工智能
C1符号含义x\boldxx:向量,曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt:向量,曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww:向量,曲线拟合问题中的待估计的参数,即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ:标量,协方差的倒数,表示样本的精度。α\alphaα:标量,同上,曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t
- 六、图像的几何变换
云峰天际
计算机视觉人工智能opencv人工智能计算机视觉
文章目录前言一、镜像变换二、缩放变换前言在计算机视觉中,图像几何变换是指对图像进行平移、旋转、缩放、仿射变换和镜像变换等操作,以改变图像的位置、尺寸、形状或视角,而不改变图像的内容。这些变换在图像处理、模式识别、机器人视觉、医学影像处理等领域具有广泛的应用。通过图像几何变换,可以实现图像的校正、配准、增强和重建等功能,为后续的图像分析和理解提供了重要的基础。一、镜像变换水平镜像(水平翻转)其原理是
- RBF神经网络中的RBF的英文全称是什么,是用来干什么的?
神笔馬良
神经网络人工智能深度学习
问题描述:RBF神经网络中的RBF的英文全称是什么,是用来干什么的?问题解答:RBF神经网络中的RBF是径向基函数(RadialBasisFunction)的缩写。径向基函数是一种在机器学习和模式识别中常用的函数类型,它们通常用于构建非线性模型。在RBF神经网络中,径向基函数被用作隐藏层的激活函数,用来将输入数据从输入空间映射到一个高维的特征空间,从而实现非线性的数据拟合和模式识别。具体来说,径向
- 用脑想问题还是用心驱动脑?
风口猪炒股指标
抢财猫股票课堂我的思想大火拼脑心关系
昨天回答了几个朋友的问题,我发现提问题的人很少,这让我想起之前讲的小妞子的故事,我问了她好几个月的同一句话:你有问题吗?结果她很反感,嘿嘿。其实吧,我讲的很多东西都是实的,反而我们感知不到的日常以为真的东西其实是不真实的。比如说眼见为实,真正是眼睛看到的是你认识的真实的吗?不是,因为你脑子里有模式识别了才被识别出来,如果脑子里没有模式就无法识别,即便眼睛看到了也会忽略掉。那追问下去,如果脑子无法识
- 【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享(附原数据表)
原文链接:https://tecdat.cn/?p=34144仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人,具备自主决策和规划行动的能力,正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末68份仿生机器人相关行业研究报告。感知与认知技术涵盖了各种传感器的应用、模式识别和情感理解等高级认知能力,而运动与控制技术
- 计算机视觉主要知识点
superdont
计算机视觉人工智能
计算机视觉是指利用计算机和算法来解析和理解图片和视频中的内容。这是一个跨学科领域,融合了计算机科学、图像处理、机器学习和模式识别等多方面的技术。以下是一些计算机视觉入门的基本知识点:图像基础:像素:图片的最基本组成单元,包含了颜色信息。色彩空间:如RGB(红、绿、蓝)、HSV(色调、饱和度、明度)等,不同色彩空间代表图像色彩的方式不同。图像类型:位图(Bitmap)与矢量图(Vector),位图由
- 探索未来:集成存储器计算(IMC)与深度神经网络(DNN)的机遇与挑战
繁依Fanyi
dnn人工智能神经网络深度学习机器学习gitwindows
开篇部分:人工智能、深度神经网络与内存计算的交汇在当今数字化时代,人工智能(AI)已经成为科技领域的一股强大力量,而深度神经网络(DNN)则是AI的核心引擎之一。DNN是一种模仿人类神经系统运作方式的计算模型,通过层层堆叠的神经元网络来实现复杂的模式识别和数据处理任务。从图像识别、语音识别到自然语言处理,DNN已经在各个领域展现了惊人的能力。然而,随着DNN模型的不断演进和复杂化,对计算资源的需求
- 机器学习系列——(十七)聚类
飞影铠甲
机器学习机器学习聚类人工智能
引言在当今数据驱动的时代,机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中,聚类作为机器学习领域的一个重要分支,广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用,为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类?聚类是一种无监督学习(UnsupervisedLearning)技术,它的目标是将相似的对象分组到一起,形成簇(Cluster)。与有监督学习
- 「论文搬运」王亦洲课题组 CVPR 2021 入选论文解读:时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型
Sternstunden
论文计算机视觉人工智能深度学习cvpr
本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议CVPR2021的论文“CausalHiddenMarkovModelforTimeSeriesDiseaseForecasting(时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型)”的解读。该论文由北京大学王亦洲课题组与深睿医疗等单位合作,针对时间序列疾病预测的问题,提出了因果隐马尔可夫模型描述疾病的动态发展过程,并使用基于VAE的变分框架进行学习。通过对图
- 探秘深度学习的巅峰之作:ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用
程序员Chino的日记
深度学习人工智能
引言深度学习和图像识别的世界已经被深度卷积神经网络的引入所革命化,而在这些网络中,ResNet101架构作为一个重要的里程碑脱颖而出。本文旨在详细探讨ResNet101架构、其设计、功能和应用。ResNet革命2015年在计算机视觉和模式识别会议(CVPR)上介绍的ResNet(残差网络)家族,标志着深度学习图像识别的一个转折点。这些网络引入了残差学习的概念,解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使
- LSTM进行时间序列预测还有哪些创新点,有什么推荐的好发论文的模型和代码?
电力系统爱好者
lstm人工智能rnn
LSTM进行时间序列预测还有哪些创新点,有什么推荐的好发论文的模型和代码?时间序列分析是处理时间相关数据的一种方法,常用于预测、趋势分析和模式识别等应用。下面是一些常见的时间序列分析方法和相应的MATLAB代码示例:移动平均法:%计算简单移动平均data=[1,2,3,4,5,6];windowSize=3;movingAverage=movmean(data,windowSize);自回归模型(
- 机器学习简要概述
@Duang~
机器学习机器学习人工智能算法
一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取,采用分类器(如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等)进行分类。机器学习:特征提取+分类器分类特征提取难,制约发展。深度学习出现,一定程度解决了特征提取的难题,机器学习繁荣起来。机器学习+数据库=数据挖掘+工业应用=模式识别+图像处理=机器视觉+语音处理=语音识别+文本处理=自然语言处理二、数据集及模型数据集的划分:方法:
- 大脑的工作原理
珊珊_带你重返年轻
今天继续阅读《微习惯》第二章,大脑的工作原理。今天这一章有点烧脑。大脑分成两个部分-潜意识部分和意识部分。重复就是(潜意识)大脑使用的语言。建立习惯的目标是用重复来改变大脑。事实上改变习惯的两个关键点是重复和回报,如果有回报,大脑更愿意重复做一件事。我们的行为中有45%是自动完成的,无须思考的。大脑是由执行决策和进行自动行为模式识别的两部分组成的系统。前额皮层的管理功能相当活跃,反应灵敏,但同时也
- 计算机视觉比较有名的期刊和会议
anycedo
中文SCI级:《物理学报》《红外与毫米波学报》etc.(IF比较低,也不是特别专门针对计算机视觉)EI级:《自动化学报》《光学精密工程》《电子学报》《软件学报》《计算机研究与发展》《计算机学报》《计算机辅助设计与图形学学报》《系统工程与电子技术》、一些大学的学报,etc.(质量参差不齐)中文核心《中国图象图形学报》《模式识别与人工智能》《机器人》《图学学报》《电光与控制》etc.国际会议1.ICC
- 工信部颁发的《计算机视觉处理设计开发工程师》中级证书
人工智能技术与咨询
人工智能计算机视觉自然语言处理
计算机视觉(ComputerVision)是一门研究如何让计算机能够理解和分析数字图像或视频的学科。简单来说,计算机视觉的目标是让计算机能够像人类一样对视觉信息进行处理和理解。为实现这个目标,计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。计算机视觉在许多领域和行业中具有广泛应用,如自动驾驶、医疗影像分析、无人机、智能监控、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等。随着深
- 【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域(2)语音识别
giszz
学习笔记人工智能人工智能学习笔记
今天来梳理语音识别相关的关键技术和发展脉络。语音识别:定义、关键技术、技术发展、应用场景与商业化成功一、语音识别的定义语音识别,也称为自动语音识别(ASR),是指将人类的语音转换为机器可读的文本或命令的技术。它是人机交互的重要组成部分,旨在让计算机能够理解并执行人类的语音指令。语音识别技术涉及到信号处理、模式识别、自然语言处理等多个领域的知识。二、关键技术信号处理和特征提取:语音信号是一种复杂的时
- 深度学习在智能交互中的应用:人与机器的和谐共生
wd90119
深度学习人工智能
深度学习与人类的智能交互是当前人工智能领域研究的热点之一。深度学习作为机器学习的一个重要分支,具有强大的特征学习和模式识别能力,可以模拟人脑的神经网络进行数据分析和预测。而人类的智能交互则是指人类与机器之间的信息交流和操作互动,包括语音识别、图像识别、自然语言处理等技术。深度学习与人类的智能交互相结合,可以实现更加自然、高效和智能的人机交互方式。例如,通过深度学习的语音识别技术,机器可以理解和识别
- 深度学习的进展
csdn_aspnet
深度学习人工智能
一、深度学习的基本原理和算法:深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,其基本原理是模仿人脑神经网络的结构和功能,通过多层次的神经网络模型来实现对数据的学习和模式识别。以下是深度学习的基本原理和算法:1、输入层:深度学习的输入层接收原始数据,这可以是图像、文本、音频等各种形式的数据。2、隐藏层:深度学习的核心是多层的隐藏层。每一层都由大量的神经元(节点)组成,每个神经元都与上一层的所有神经元相连,
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found