- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- 【深度学习加速探秘】Winograd 卷积算法:让计算效率 “飞” 起来
heimeiyingwang
算法深度学习算法人工智能
一、为什么需要Winograd卷积算法?从“卷积计算瓶颈”说起在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。然而,卷积操作作为CNN的核心计算单元,其计算量巨大,消耗大量的时间和计算资源。随着模型规模不断增大,传统卷积算法的计算效率成为限制深度学习发展的一大瓶颈。Winograd卷积算法的出现,犹如一把利刃,直击传统卷积计算的痛点。它通过巧妙的数学变换,大幅
- 基于深度学习的智能图像语义分割系统:技术与实践
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习人工智能python分类音视频机器学习sklearn
前言图像语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务,其目标是将图像中的每个像素分配到预定义的语义类别中。这一技术在自动驾驶、医学影像分析、机器人视觉等多个领域有着广泛的应用。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)及其变体,为图像语义分割带来了显著的改进。本文将详细介绍基于深度学习的智能图像语义分割系统的原理、实现方法以及实际应用案例。一、图像语义分割的基本概念1.1什么是图像语义分割?图
- [论文阅读]PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers
颜笑晏晏
论文阅读
1.摘要双分支网络结构已显示出其对实时语义分割任务的效率性和有效性。然而,低级细节和高级语义的直接融合将导致细节特征容易被周围上下文信息淹没,即本文中的超调(overshoot),这限制了现有两个分支模型的准确性的提高。在本文中,我们在卷积神经网络(CNN)和比例积分微分(PID)控制器之间架起了桥梁,并揭示了双分支网络只是一个比例积分(PI)控制器,当然也会存在类似的超调问题。为了解决这个问题,
- 【GitHub开源项目实战】DINOv2 自监督视觉模型深度解构:多任务零微调性能与多分辨率表征架构解析
观熵
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DINOv2自监督视觉模型深度解构:多任务零微调性能与多分辨率表征架构解析关键词DINOv2、自监督视觉模型、ViT、多分辨率表示、语义分割、深度估计、Zero-shot、图像表示学习、OpenCLIP替代、MetaAI摘要DINOv2是由MetaAIResearch推出的下一代自监督视觉基础模型,在保持不依赖人工标签的前提下,显著提升了多任务性能,尤其在语义分割、图像分类、深度估计等下游任务中超
- python批量修改xml文件
爱上答复
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计算机视觉领域是当下比教热门的一个研究领域,包括目标检测,实例分割,语义分割等,不可避免会涉及到xml文件的修改,如果一两个文件的话,修改起来还算简答,但是实际情况中,远不止一个文件,且一个文件中也会包含多组属性。所以直接上代码,我习惯用pycharm编辑器来实现。importxml.dom.minidomforiinrange(0,100,5):path1="xxx"+str(i)+".xml"
- 鸿蒙开发实战之Image Kit重构美颜相机图像处理管线
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一、核心能力突破通过ImageKit实现三大技术革新:硬件加速处理4K图像处理延迟降至16ms(NPU+GPU协同)支持10bitHDR管线(BT.2020色域)AI增强算法实时皮肤质感分析(98%毛孔保留率)智能背景重构(语义分割精度±1像素)跨平台一致性相同算法在麒麟/骁龙平台输出差异{updatePreview(result);});//超分辨率重建image.superResolution
- 【语义分割专栏】3:Segnet原理篇
fouen
语义分割人工智能计算机视觉深度学习神经网络pytorch
文章目录前言背景介绍Segnet核心剖析池化索引(poolingIndices)其他细节编码器解码器的对称结构Segnet模型代码结语参考资料前言本篇文章收录于语义分割专栏,如果对语义分割领域感兴趣的,可以去看看专栏,会对经典的模型以及代码进行详细的讲解哦!其中会包含可复现的代码!带大家深入语义分割的领域,将从原理,代码深入讲解,希望大家能从中有所收获,其中很多内容都包含着自己的一些想法以及理解,
- COCO-Stuff数据集:基于YOLOv5的多类别目标检测与分割实现
YOLO实战营
深度学习YOLO实战项目YOLO目标检测人工智能无人机计算机视觉数据挖掘ui
一、引言随着计算机视觉领域的不断发展,目标检测和语义分割已经成为深度学习中的两个关键任务。COCO-Stuff是一个包含多达172个类别的大型数据集,用于训练和评估计算机视觉算法。与传统的COCO数据集不同,COCO-Stuff不仅包含常见的物体检测任务,还增加了诸如“天空”、“树木”和“路面”等场景理解任务。通过对这个数据集的处理与利用,我们可以构建一个更加丰富的目标检测与语义分割系统。本博客将
- 深度学习之路——CNN卷积神经网络详解
DeepLinkDeepLink
Ai深度学习cnn人工智能
深度学习之路——CNN卷积神经网络详解前言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)作为深度学习领域的基础模型,推动了人工智能在图像、视频等方向的爆炸式发展。无论是图像分类、目标检测,还是语义分割、自动驾驶,CNN几乎无处不在。本文将带你系统了解CNN的基本原理、结构组成、常用网络、应用场景及简单代码实现。1.什么是CNN?CNN是一类专门处理类似网格结构数据(如
- 【仿生系统】qwen的仿生机器人解决方案
DFminer
机器人
收到完整需求后,我将从系统架构设计、算法实现路径、训练方法三个维度为您构建完整的仿生机器人解决方案。以下是分阶段实施方案:一、核心系统架构设计(模块化可进化架构)1.多模态感知引擎-视觉子系统:YOLOv8+SAM组合实现实时物体检测+场景语义分割-听觉子系统:Whisper+SpeakerEmbedding+情感识别三重处理-语言理解:基于LLaMA3的增量式语义解析(IncrementalPa
- 相机--RGB相机
猿饵块
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教程RGB--深度相机--激光雷达RGB相机原理:仅捕获红(R)、绿(G)、蓝(B)三通道的彩色图像,输出2D像素矩阵,无深度信息。核心作用:2D视觉任务:目标检测、图像分类、语义分割(如YOLO、ResNet)。优点:成本低:单传感器,硬件简单(如普通手机摄像头)。缺点:无深度信息:需额外算法或传感器获取3D数据。RGB相机和单目相机定义区别名称定义角度典型输出是否包含深度信息RGB相机数据格式
- 自动驾驶可行驶区域划分综述
吃旺旺雪饼的小男孩
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
可行使区域划分1.数据采集与融合的深度解析1.1传感器类型与数据特性1.2多传感器融合方法2.环境感知与特征提取的细节2.1车道线检测技术2.2道路边界识别2.3障碍物检测与区域划分3.可行驶区域划分的实现3.1语义分割与几何建模3.2动态场景处理4.路径规划与决策的细节4.1局部路径规划4.2全局路径规划5.关键技术挑战的深入分析5.1复杂场景处理5.2实时性与计算优化5.3安全与冗余设计6.典
- 深度学习在建筑物提取中的应用综述
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深度学习在建筑物提取中的应用综述目录深度学习在建筑物提取中的应用综述@[toc](目录)深度学习在建筑物提取中的应用综述一、建筑物提取简介二、深度学习方法分类1.语义分割(SemanticSegmentation)2.实例分割(InstanceSegmentation)3.边界感知分割(Boundary-awareSegmentation)4.多模态融合方法三、主流建筑物提取公开数据集及分析四、数
- 使用paddleX进行目标检测详解
狸不凡
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前言使用百度开源的paddleX工具,我们可以很容易快速训练出使用我们自己标注的数据的目标检测,图像分类,实例分割,语义分割的深度网络模型,本文,主要记录如何全流程使用pddleX来训练一个简单用于检测猫狗ppyolo_tiny模型。(一)数据准备这里的图片,我们直接在百度图片上搜索“猫狗”,随机下载10张图片,存到“JPEGImages文件夹”里。(二)使用labelme标注工具进行标注(1)l
- 高精地图与SLAM:依赖停车场高精地图提供结构信息,结合SLAM(同步定位与地图构建)技术实现实时定位与导航
百态老人
人工智能机器学习算法
基于现有资料,截至2025年3月1日,高精地图与SLAM技术在停车场场景中的结合应用主要体现在以下几个方面:1.SLAM的实时定位与增量地图构建SLAM技术通过激光雷达、摄像头、IMU等传感器实时采集环境特征(如停车场内的柱子、停车线、减速带等),并利用算法(如GraphSLAM、EKF、视觉语义分割)进行匹配定位,同时构建增量式地图。这种能力使得车辆即使初次进入未知停车场,也能在无GNSS信号的
- PaddleX 使用案例
非小号
AIscikit-learnpytorch人工智能python机器学习
以下是PaddleX的典型使用案例,涵盖图像分类、目标检测和语义分割三大场景,展示其从数据准备到模型部署的全流程:案例1:图像分类-垃圾分类识别场景:识别可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾四类图片。步骤1:数据准备与标注#1.创建项目目录mkdirgarbage_classification&&cdgarbage_classification#2.下载示例数据集(约2000张图片,4分类)w
- 飞桨(PaddlePaddle)在机器学习全流程(数据采集、处理、标注、建模、分析、优化)
非小号
AIpaddlepaddle机器学习人工智能
以下是飞桨(PaddlePaddle)在机器学习全流程(数据采集、处理、标注、建模、分析、优化)中常用的模型、函数及工具链,结合其生态特点分类说明:一、数据采集与标注1.数据采集工具PaddleX(图像/视频场景)功能:支持图像分类、目标检测、语义分割任务的数据标注,集成标注工具(如矩形框、多边形标注)。官网工具:PaddleX数据标注工具用法:通过图形化界面或命令行启动标注工具,输出标准VOC/
- 基于RGB与多光谱图像的农田语义分割技术研究及应用
中达瑞和-高光谱·多光谱
相机
随着智慧农业的发展,精准监测农田环境与作物生长状态成为关键需求。传统遥感技术受限于光谱分辨率与成像条件,难以满足精细化管理要求。本文以无人机搭载中达瑞和S810多光谱相机为技术载体,结合深度学习算法,提出单模态与多模态融合的农田语义分割方法。通过构建专用数据集与创新网络架构,显著提升了复杂场景下的分割精度与环境适应性,为精准农业提供了高效解决方案。一、研究背景与技术挑战农业生产的数字化监测依赖高精
- 动态神经网络(Dynamic NN)在边缘设备的算力分配策略:MoE架构实战分析
学术猿之吻
神经网络架构人工智能算法量子计算深度学习机器学习
一、边缘计算场景的算力困境在NVIDIAJetsonOrinNX(64TOPSINT8)平台上部署视频分析任务时,开发者面临三重挑战:动态负载波动视频流分辨率从480p到4K实时变化,帧率波动范围20-60FPS能效约束设备功耗需控制在15W以内(被动散热)多任务耦合典型场景需同步处理:目标检测(YOLOv8s)行为识别(SlowFast)语义分割(DeepLabv3)二、MoE架构的核心技术解析
- 助力移动机器人下游任务!Mobile-Seed:联合语义分割和边缘检测
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通计算机视觉
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:语义分割,拉你入群。文末附行业细分群0.写在前面移动机器人经常需要定位语义目标和目标边缘,但大多数研究只集中在语义分割的部署上。今天笔者为大家推荐一篇开源工作,实现了语义分割和边缘检测的联合学习。下面一起来阅读一下这项工作~1.论文信息标题:Mobile-Seed:JointS
- YOLO11改进-注意力-引入通道压缩的自注意力机制CRA
一勺汤
YOLOv11模型改进系列网络YOLOYOLOv11目标检测模块魔改YOLOv11改进
在语义分割任务中存在MetaFormer架构应用局限于自注意力计算效率低的问题。为解决这些问题,提出提出CRA模块。CRA它通过将查询和键的通道维度缩减为一维,在考虑全局上下文提取的同时,显著降低了自注意力的计算成本,提高了网络的计算效率。本文将CRA与C2PSA相结合,在降低计算成本的同时提高精度。代码:https://github.com/tgf123/YOLOv8_improve/blob/
- 深度学习直接缝了别的模型,在论文中这种创新点应该如何描述呢?
深度学习入门
深度学习人工智能神经网络语音识别计算机视觉transformerAI写作
作为散养硕士,我们希望能早早发小论文,然后去实习&考公&考编,虽然知道网上大家都说缝模块来水论文,那怎样才能优雅的缝出一篇中稿率更高的论文(即如何更好地讲故事)呢?简洁版:相似领域找灵感,边试边改勇投稿。1.怎么找模块?(1)缝一些常见模块(2)相似领域比如说,最新的顶刊顶会的通用骨干网络、可以作为你的骨干网络,相似领域的模块,可以作为你其中信息融合或者其他的模块。多模态的目标检测/语义分割/目标
- 遥感深度学习——基于deeplabv3+和GID数据集(1)
全域智图
深度学习人工智能
博主最近准备进行深度学习入门,因为是做遥感方向的,经过多重考虑,算法最后选择了deeplabv3+。DeepLabV3+是由谷歌提出的一种用于图像语义分割的深度学习模型。它在DeepLabV3的基础上,加入了编码器-解码器结构,以提高分割结果的边缘细节和空间分辨率。以下是DeepLabV3+的主要特点:编码器-解码器结构:编码器部分提取图像的高层次语义特征,解码器部分逐步恢复图像的空间细节,提高分
- 【前沿 热点 顶会】CVPR 2025和目标分类、检测、分割、重识别有关的论文
平安顺遂事事如意
顶刊顶会论文合集分类数据挖掘人工智能CVPR检测分割重识别
SegEarth-OV:TowardsTraining-FreeOpen-VocabularySegmentationforRemoteSensingImages遥感图像在农业、水资源、军事、救灾等领域发挥着不可替代的作用。像素级解释是遥感影像应用的一个关键方面;但是,一个普遍的限制仍然是需要大量的手动注释。为此,我们尝试将开放词汇语义分割(OVSS)引入遥感环境中。然而,由于遥感图像对低分辨率特
- FCN改进:CBAM注意力机制增强FCN-ResNet50分割模型
听风吹等浪起
AI改进系列深度学习机器学习人工智能
1.介绍在这篇博客中,我将详细介绍一个结合了CBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule)注意力机制的FCN-ResNet50语义分割模型的实现代码。代码概述这段代码实现了一个基于FCN-ResNet50架构的语义分割模型,并在ResNet50的各个层级后添加了CBAM注意力模块。主要包含以下几个部分:CBAM注意力模块的实现FCN-ResNet50模型的加载和修改
- 从代码学习深度学习 - 语义分割和数据集 PyTorch版
飞雪白鹿€
#计算机视觉深度学习pytorch
文章目录前言什么是语义分割?图像分割和实例分割PascalVOC2012语义分割数据集PascalVOC2012语义分割数据集介绍基本信息语义分割部分特点数据格式评价指标应用价值数据集获取使用提示辅助工具代码(`utils_for_huitu.py`)读取数据预处理数据自定义语义分割数据集类读取数据集整合所有组件总结前言大家好!欢迎来到“从代码学习深度学习”系列。今天,我们将深入探讨计算机视觉中一
- DeepLabv3+改进32:在主干网络中添加KANConv2DLayer|
AICurator
深度学习机器学习python
【DeepLabv3+改进专栏!探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁?本专栏重磅推出:✅独家改进策略:融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块:ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介步骤一新建mmseg/models/attentions/kan_conv.py,添加如下代码:importtorchimporttorch.nnasnnfrommmcv
- 语义分割常用模型
jmxer
深度学习笔记python深度学习机器学习
VGG-Unetimporttorchimporttorch.nnasnn#定义一个通用的卷积块classConvBNReLU(nn.Sequential):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size=3,padding=1):super(ConvBNReLU,self).__init__(nn.Conv2d(in_channels,
- 基于Partial Cross Entropy的弱监督语义分割实战指南
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点深度学习机器学习人工智能
一、问题背景:弱监督学习的挑战在计算机视觉领域,语义分割任务面临最大的挑战之一是**标注成本**。以Cityscapes数据集为例,单张图像的像素级标注需要约90分钟人工操作。这催生了弱监督学习(WeaklySupervisedLearning)的研究方向,其中partialcrossentropyloss(部分交叉熵损失)成为重要的技术手段。###弱监督的常见形式1.图像级标签(Image-le
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
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switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
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javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文