- 基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪
阿_旭
深度学习实战AI应用软件开发实战计算机视觉python行人车辆追踪目标追踪YOLOv8深度学习
《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
- 基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
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深度学习实战AI应用软件开发实战计算机视觉深度学习pythonYOLOv8中草药识别深度学习实战
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- 基于YOLOv8深度学习的智能车牌检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
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深度学习实战AI应用软件开发实战计算机视觉深度学习python车牌识别YOLOv8深度学习实战
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- PyTorch深度学习实战（26）——多对象实例分割
盼小辉丶
深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习实战（26）——多对象实例分割0.前言1.获取并准备数据2.使用Detectron2训练实例分割模型3.对新图像进行推断小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图像分割算法，在本节中，我们将学习如何使用Detectron2平台以及Google开放图像数据集执行多对象实例分割任务。Detectron2是Facebook团队打造的人工智能框架，其中包括了高性能的对象检测算法实现，包
- 深度学习实战篇之 ( 十八) -- Pytorch之SeNet
fengyuxie
深度学习pytorch人工智能python机器学习
科普知识注意力机制（AttentionMechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制。人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力，即敏锐度（Acuity），只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。为了合理利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择视觉区域中的特定部分，然后集中关注它
- PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测
盼小辉丶
深度学习pytorch目标检测
PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测0.前言1.SSD目标检测模型1.1SSD网络架构1.2利用不同网络层执行边界框和类别预测1.3不同网络层中默认框的尺寸和宽高比1.4数据准备1.5模型训练2.实现SSD目标检测2.1SSD300架构2.2MultiBoxLoss2.训练SSD小结系列链接0.前言SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是一种基于
- 深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）
两只程序猿
深度学习实战深度学习cnn人工智能
引言在深度学习领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种广泛应用于图像识别任务的神经网络结构。LeNet是一种经典的CNN结构，被广泛应用于基础的图像分类任务。本文将介绍如何使用LeNet卷积神经网络实现手写数字识别，并使用Pytorch实现LeNet手写数字识别，使用PyQt5实现手写板GUI界面，使用户能够通过手写板输入数字并进行识别。完整代码下载
- PyTorch深度学习实战（34）——Pix2Pix详解与实现
盼小辉丶
深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习实战（34）——Pix2Pix详解与实现0.前言1.模型与数据集1.1Pix2Pix基本原理1.2数据集分析1.3模型构建策略2.实现Pix2Pix生成图像小结系列链接0.前言Pix2Pix是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,GAN)的图像转换框架，能够将输入图像转换为与之对应的输出图像，能够广泛用于图像到
- Python 深度学习实战：聊天机器人
Python人工智能大数据
Python入门实战Java入门实战React入门实战大数据人工智能语言模型JavaPythonReact架构设计
1.背景介绍深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到神经网络、机器学习、数据挖掘等多个领域知识。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络来进行数据的处理和分析，从而实现对复杂问题的解决。在现实生活中，深度学习已经广泛应用于各个领域，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。而聊天机器人则是自然语言处理的一个重要应用之一，它可以通过深度学习技术来实现对用户输入的文本进行理解和回复。本文将从以下几个
- 基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战
阿_旭
深度学习实战AI应用软件开发实战计算机视觉深度学习pythonYOLOv8水稻病害检测深度学习实战
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- 深度学习实战70-数学教材智能问答MathGPT模型与题目latex的pdf生成技术
微学AI
深度学习实战(进阶)深度学习pdf人工智能mathgptGPT
大家好，我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习实战70-数学教材智能问答MathGPT模型与题目latex的pdf生成技术，本文利用MathGPT数学大模型实现的数学教材智能问答系统。该系统结合了自然语言处理和数学知识图谱，能够理解用户的数学问题，并提供准确的答案和解析，随时随地请老师24小时在线回答学生的问题，以最低成本把老师请回家。此外，MathGPT还具备将问题和答案自动转化为LaTeX格
- PyTorch深度学习实战（32）——DCGAN详解与实现
盼小辉丶
深度学习pytorchAIGC
PyTorch深度学习实战（32）——DCGAN详解与实现0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像小结系列链接0.前言DCGAN(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,GAN)的深度学习模型
- PyTorch深度学习实战（33）——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network, CGAN)
盼小辉丶
深度学习pytorch生成对抗网络
PyTorch深度学习实战（33）——条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1模型介绍1.2模型与数据集分析2.实现条件生成对抗网络小结系列链接0.前言条件生成对抗网络(ConditionalGenerativeAdversarialNetwork,CGAN)是一种生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)，旨在通过给定特定条件信息的情况下生成符合条
- PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
盼小辉丶
深度学习pytorch生成对抗网络
PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络0.前言1.GAN2.GAN模型分析3.利用GAN模型生成手写数字小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型，它由一个生成网络和一个判别网络组成，通过彼此之间的博弈来提高生成网络的性能。生成对抗网络使用神经网络生成与原始图像集非常相似的新图像
- 基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
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计算机视觉深度学习实战AI应用软件开发实战深度学习python蝴蝶识别YOLOv8深度学习实战
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- 基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
阿_旭
深度学习实战AI应用软件开发实战计算机视觉深度学习python花卉识别YOLOv8深度学习实战
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- 基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
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AI应用软件开发实战计算机视觉深度学习实战深度学习目标检测YOLOv8深度学习实战葡萄簇检测
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- 基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战
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AI应用软件开发实战计算机视觉深度学习实战深度学习pythonYOLOv8苹果病害检测深度学习实战
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- 基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战
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深度学习实战AI应用软件开发实战计算机视觉深度学习python肺炎诊断YOLOv8深度学习实战
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- PyTorch深度学习实战（29）——神经风格迁移
盼小辉丶
深度学习pytorchAIGC
PyTorch深度学习实战（29）——神经风格迁移0.前言1.神经风格迁移原理1.1模型介绍1.2GramMatrix的重要性2.神经风格迁移模型构建策略3.使用Keras实现神经风格迁移小结系列链接0.前言神经风格迁移(NeuralStyleTransfer)是一种基于深度学习的技术，用于将两个不同图像的风格进行合成，生成新的图像。它通过将一个参考图像的风格应用于另一个内容图像，以创造出独特而富
- PyTorch深度学习实战（28）——对抗攻击(Adversarial Attack)
盼小辉丶
深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习实战（28）——对抗攻击0.前言1.对抗攻击2.对抗攻击模型分析3.使用PyTorch实现对抗攻击小结系列链接0.前言近年来，深度学习在图像分类、目标检测、图像分割等诸多领域取得了突破性进展，深度学习模型已经能够以接近甚至超越人类水平的完成某些特定任务。但最近的研究表明，深度学习模型容易受到输入数据中细微扰动的影响，从而导致模型输出错误的预测。在图像领域，此类扰动通常很小对于
- PyTorch深度学习实战（30）——Deepfakes
盼小辉丶
深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习实战（30）——Deepfakes0.前言1.Deepfakes原理2.数据集分析3.使用PyTorch实现Deepfakes3.1random_warp.py3.2Deepfakes.py小结系列链接0.前言Deepfakes是一种利用深度学习技术生成伪造视频和图像的技术。它通过将一个人的脸部特征或动作应用于另一个人的图像或视频中，以产生逼真的虚假内容。Deepfakes技
- PyTorch实战：波士顿房价预测案例
洞深视界
pytorch人工智能python算法深度学习机器学习ide
嗨，亲爱的读者们，欢迎来到这个关于深度学习实战的博客！今天，我们将深入探讨一个经典的机器学习问题：波士顿房价预测。我们将使用PyTorch框架，从头到尾详细解释这个案例，旨在帮助初学者理解深度学习模型的构建和训练过程。无论你是否具有深度学习经验，这篇文章都将带你深入了解如何使用PyTorch构建一个强大的预测模型。简介波士顿房价预测问题是一个典型的回归问题，目标是根据一些特征来预测波士顿地区的房价
- 基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战
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深度学习实战AI应用软件开发实战计算机视觉YOLO深度学习python表情识别深度学习实战
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- 深度学习实战第11章代码
haithink
深度学习人工智能
安装cassandra.cqltypes包查看这个issue。https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code/issues/27解决方案：导入一下包fromcassandra.cqltypesimportBytesTypefromdiskcacheimportFanoutCache,Disk,corefromdiskcache.co
- TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理
AI小白龙*
深度学习tensorflow人工智能YOLOchatgptpytorch服务器
AI人工智能包含了机器学习与深度学习，在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识，包括了监督学习和无监督学习，有兴趣的朋友可以阅读《[Python机器学习实战]》。而深度学习开始只是机器学习的一分支领域，它更强调从连续的层中进行学习，这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象，层级越高，抽象程度越大。这些层主要通过神经网络的模型学习得到的，最大的模型会有上百层之多。而最简单的神经网络分为输入层，中间层
- 基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
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AI应用软件开发实战计算机视觉深度学习实战YOLO深度学习python交通标志检测识别目标检测
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- PyTorch深度学习实战（27）——变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)
盼小辉丶
PyTorch深度学习深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习实战（27）——变分自编码器0.前言1.变分自编码器1.1自编码器的局限性1.2VAE工作原理1.3VAE构建策略1.4KL散度1.5重参数化技巧2.构建VAE小结系列链接0.前言变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)是一种生成模型，结合了自编码器和概率模型的思想，通过学习输入数据的潜分布，能够生成新的样本。与传统的自编码器不同，变分自编码器引入
- 基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
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深度学习实战AI应用软件开发实战计算机视觉YOLO深度学习python目标检测玉米害虫检测
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- 基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
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深度学习实战AI应用软件开发实战计算机视觉YOLO深度学习python目标检测鸟类检测
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- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书，知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍，我一直不太乐意去读，因为单纯的知识是没法做事的，就像知道地球转速是多少一样（我肯定不知道），这种所谓的知识，除非用到，普通人掌握了完全是一种负担，维基百科能找到的东西，为什么去记忆？
知识类的书，每个方面都涉及些，让自己显得不那么没文化，仅此而已。社会认为的学识渊博，肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解，卷1：协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解，卷1：协议》是经典，但不适合初学者。它更像是一本字典，适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好：
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正：
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下：
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP（必须）
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件： 标记你的数据进入target里面做什么操作，一般会和lookup配合使用，有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中，rejected row是输出在错误文件里，不想看到reject输出，将错误输出到文件，因为有时候数据库原因导致某些column不能update，reject就会output到错误文件里面供查看，在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载，造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是：
程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一)：基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器，使用Servlet技术做开发时，对Tomcat的框架的简易分析：
疑问： 为什么我们在继承HttpServlet类之后，覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后，该方法会自动被Tomcat服务器调用，doGet方法的参数有谁传递过来？怎样传递？
分析之我见： doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日，一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义：
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB，探讨分布式数据库的数据一致性，这个系列文章包括：
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景：项目使用的是Anychart图表组件，渲染出来的图是Flash的，往往一个页面有时候会有多个flash图，而需求是让我们做一个打印预览和打印功能，让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素，然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果，结果让人大跌眼镜：Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候，会提示80端口已经被其他软件占用，那一般又会有那些软件占用这些端口呢？
下面坐下总结：
1、web服务器是最经常见的占用80端口的，例如：tomcat , apache , IIS , Php等等；
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法（两种形式）
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中，正则表达式有三种存在形式，他们分别是：
匹配：m/<regexp>;/ （还可以简写为 /<regexp>;/ ，略去 m）
替换：s/<pattern>;/<replacement>;/
转化：tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的：
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制，使用Create Profile命令创建一个Profile，用它来实现对数据库资源的限制使用，如果把该profile分配给用户，则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件：
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例，菲波拉契序列，循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列：");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了，但是每次使用的时候还是要在网上查：
停止服务：sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务：s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上：http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security（08）——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production)，本文基于各种网络资料精心整理而成，共享给有需要的朋友。如有问题可联系：QQ：52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事，那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序，想必每个码农都会经历这个月经性的问题：微信用什么语言写的？facebook为什么推荐系统这么智能，用什么语言写的？dota2的外挂这么牛逼，用什么语言写的？……用什么语言写这句话，困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中，经常会遇到很多常见的类似问题，解决这些问题需要花时间，其实很多问题已经有了成熟的解决方案，比如很多第三方的开源lib，参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少，Bug越少，效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因，这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前，我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说，“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗？”，如果面试者这样说，“嗯，是不是垃圾回收有关的？”，我就会基本满意了，我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违，我很吃惊的发现，在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中，居然只有两个人知道弱引用的存在，但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
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http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用，其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符，直接显示不在浏览器上面进行解析)，当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml，这样就能在浏览器上解析html标签，
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