- Sora文本生成影像模型背后的创新原理与挑战
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c语言深度学习算法区块链人工智能
引言随着人工智能技术的飞速发展,OpenAI作为行业领导者,在文本生成领域取得重大突破之后,近日又推出了其在影像生成领域的最新力作——Sora。这款模型将自然语言处理与计算机视觉技术相结合,旨在通过输入文本描述来快速创作出逼真的电影场景,为内容创作者提供了前所未有的艺术表达工具。然而,正如OpenAI所指出的那样,尽管Sora展现出了令人惊叹的创造力,但它在仿真复杂物理现象和理解具体事例因果关系方
- 深度学习驱动下的字符识别:挑战与创新
逼子歌
神经网络深度学习字符识别卷积神经网络图像处理特征提取
一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展,对字符识别的准确性和效率要求越来越高。字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年来,深度学习技术在字符识别领域取得了显著的进展。国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前,国内各大
- 【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数
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《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
- 【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解: ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax
阿_旭
深度学习知识点pytorch人工智能python激活函数深度学习
《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。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.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.
- Deep learning for Computer Vision with Python(1)从零开始入门计算机视觉
Hazelyu27
计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
本书的内容分成三个部分:1.初始阶段初始阶段学习:机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段:深入学习深度学习,理解先进技术,发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集,包括年龄和性别预测,交通工具模型识别。本书提供了对应网站:http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容:基本介绍和深度学习简介。
- OpenCV计算机视觉学习(16)——仿射变换学习笔记
牛马程序员24
计算机视觉opencv学习
OpenCV计算机视觉学习(16)——仿射变换学习笔记如果需要其他图像处理的文章及代码,请移步小编的GitHub地址传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice在计算机视觉和图像处理中,仿射变换是一种重要的几何变换方法。它可以通过线性变换和平移来改变图像的形状和位置,广泛应用与图像校正,对象识别以及增强现实
- 汽车智能驾驶算法汇总
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汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心,它们集成了多个学科的知识,包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总,内容分为几个关键部分进行阐述。一、计算机视觉算法计算机视觉是智能驾驶算法中用于识别和理解环境的关键技术。它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理:通过摄像头等设备获取车辆前方的图像,然后进行预处理,如灰度化、二值化、滤波等操作,以提高
- 【详解之OpenCV中的findHomography()函数 和 cv2.warpPerspective()函数】
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文章目录cv2.findHomography()函数介绍:函数原型参数说明返回值使用示例解释cv2.warpPerspective()函数介绍函数定义参数详解示例代码cv2.findHomography()函数介绍:cv2.findHomography()是OpenCV中的一个函数,用于找到两个图像之间的单应性矩阵(Homographymatrix)。在计算机视觉中,单应性矩阵是一个3x3的矩阵,
- Ubuntu: 配置OpenCV环境
达柳斯·绍达华·宁
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从从Ubuntu系统安装opencv_ubuntu安装opencv-CSDN博客文章浏览阅读2.3k次,点赞4次,收藏14次。开源计算机视觉(OpenCV)是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。OpenCV的应用领域包括:2D和3D功能工具包、运动估计、面部识别系统、手势识别、人机交互、移动机器人、动作理解、物体识别、分割和识别、实体影像立体视觉:来自两个摄像机的深度感知、运动跟踪、增强现实等
- 基于深度学习的动态场景理解
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基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用,通过深度学习模型,特别是卷积神经网络(CNNs)、递归神经网络(RNNs)、图神经网络(GNNs)等,对复杂动态场景进行实时解读。1.动态场景理解的核心技术1.1卷积神经网络(CNNs)**卷积神经网络(CNNs)**擅长处理图像数据
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- OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影
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往期热门博客项目回顾:计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo姿态识别-3d姿态识别深度学习小白学习路线//正文开始!图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述
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探索POSTECH-CVLab的PointTransformer:重塑3D点云处理的新篇章在计算机视觉和深度学习领域中,3D点云处理是一个至关重要的环节,因为它能够帮助我们理解复杂环境中的三维结构。POSTECH-CVLab开源的PointTransformer项目,为这一领域的研究与应用开辟了新的道路。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用场景及其独特优势,引导更多用户了解并使用PointTran
- 13款常用AI编程工具
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AI编程工具的选择和使用,主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型(如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)。下面是一些广泛使用的AI编程工具合集,涵盖了从开发、训练、到部署的各个环节:JupyterNotebook定义:JupyterNotebook是一个开放源代码的Web应用程序,允许用户创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述性文本的文档。特点和优势:支持多种编程语言,如P
- 基于语言的三种图像简单去噪算法:高效C++实现
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基于语言的三种图像简单去噪算法:高效C++实现图像处理在现代计算机视觉中占有重要地位,而去噪处理则是图像处理的重要环节之一。本文将介绍三种基于语言的简单图像去噪算法,并提供详细的C++实现。我们将重点介绍均值滤波、中值滤波和高斯滤波三种方法,并探讨它们在图像去噪中的应用和效果。引言在数字图像处理中,噪声是不可避免的。它可能是由传感器噪声、传输错误或压缩伪影引起的。去噪的目的是在保留图像重要特征的同
- 用c++和opencv实现车牌识别
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车牌识别是计算机视觉领域中的一个重要问题。使用C语言和OpenCV实现车牌识别可以分为以下几个步骤:车牌定位:使用OpenCV的图像处理功能,对输入图像进行预处理,找到图像中可能包含车牌的区域.车牌分割:对定位到的车牌区域进行分割,将车牌分割成单个字符.字符识别:使用OpenCV的字符识别功能,识别分割出的每个字符.车牌识别:将识别出的字符组合起来,得到车牌号码.需要注意的是,车牌识别是一个复杂的
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整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比,脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。由于SNN的性能较差,目前的应用仅限于简单的分类任务。在这项工作中,我们专注于弥合人工神经网络和神经网络在目标检测方面的性能差距。我们的设计围绕着网络架构和尖峰神经元。当行人检测遇到多模态学习时:通才模型和基准数据集近年来,利用不同传感器模态(如RG
- 【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】ECCV 2024中Mamba有关的论文
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顶刊顶会论文合集计算机视觉论文笔记目标跟踪ECCVMamba状态空间模型人工智能
MambaIR:状态空间模型图像恢复的简单基线近年来,图像恢复技术取得了长足的进步,这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展,如CNN和Transformers。然而,现有的修复骨干往往面临全局接受域和高效计算之间的两难困境,阻碍了它们在实践中的应用。最近,选择性结构化状态空间模型,特别是改进的Mamba模型,在线性复杂度的长程依赖建模方面显示出了巨大的潜力,为解决上述困境提供了一条途径。然而,
- unity3d 大地图接壤_多人紧密交互场景下的多视角人体动态三维重建方法与流程...
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unity3d大地图接壤
本发明属于计算机视觉和图形学领域,具体讲,涉及人体关键点检测、追踪和人体三维模型重建方法。背景技术:在计算机视觉和计算机图形学中,无标记人体运动捕捉已经成为一个热门并且具有挑战性的热点问题,其主要任务是通过跟踪视频中移动对象的运动来恢复动态时间一致的3D形状。最近十年以来单人运动捕捉方法取得了巨大的进步,然而当前的方法需要对相机进行设置或处于一个受控的工作室环境中,并且依赖于良好的图像分割技术。在
- 全套安全帽佩戴检测算法源码与实战应用分享
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算法算法音视频视频推流网络
在许多工业环境中,安全帽是确保工人安全的重要防护装备。为了降低工人受伤的风险,尤其是在建筑工地、矿山、工厂等高危环境下,确保工人正确佩戴安全帽是至关重要的。然而,由于现场管理的复杂性和人员流动性,单靠人工监控并不足以保障安全帽的佩戴。因此,引入自动化的安全帽佩戴检测算法,可以显著提高监控的效率和准确性。WSH(WearingSafetyHelmet,安全帽佩戴检测)算法是一种基于计算机视觉和深度学
- opencv轮廓近似,模板匹配
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理领域,轮廓近似和模板匹配是两种非常关键的技术,它们广泛应用于计算机视觉、图像分析和图像识别等多个方面。本文将详细介绍如何使用OpenCV库进行轮廓近似和模板匹配,并给出具体的代码示例。一、轮廓近似(ContourApproximation)轮廓近似是指将图像中的轮廓逼近成由直线段组成的多边形或其他简单形状,以减少轮廓的复杂度和数据量。OpenCV提供了cv2.approxPolyDP()
- 计算机视觉领域顶级会议和顶级期刊汇总
AdaCoding
论文阅读与写作计算机视觉人工智能
计算机视觉领域顶级会议和顶级期刊汇总一、计算机视觉顶会一档二档二、计算机视觉顶刊一、计算机视觉顶会一档1、ICCV,全称:IEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision国际计算机视觉会议,是公认的三个会议中级别最高的,收录率一般在20%左右,由IEEE主办。收录论文的内容:底层视觉与感知,颜色、光照与纹理处理,分割与聚合,运动与跟踪,立体视觉与运动结
- 2025秋招计算机视觉面试题(十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化
微凉的衣柜
计算机视觉人工智能语言模型机器学习
问题在将图像输入到深度学习网络之前,一般先对图像进行预处理,即图像归一化,为什么需要这么做呢?问题背景在面试的时候,面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”,我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响,不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征,另外从梯度下降的角度理解,数据归一化后,最优解的寻优过程明显会变得平缓,更容易正确的收敛到最优解”。接着面试官又问“图像的像
- python计算机视觉第四章----照相机模型与增强现实
weixin_45154388
文章目录1、针孔照相机模型1.1照相机矩阵1.2三维点的投影1.3照相机矩阵的分解1.4照相机中心2、照相机标定3、以平面和标记物进行姿态估计4、增强现实4.1PyGame和PyOpenGL4.2从照相机矩阵到OpenGL格式4.3在图像中放置物体1、针孔照相机模型针孔照相机模型(有时称为射影照相机模型)是计算机视觉中广泛使用的照相机模型。对于大多数应用来说,针孔照相机模型简单,并且具有足够的精确
- yolo 3d车辆目标检测(教程+代码)
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YOLO3d目标检测计算机视觉人工智能3d目标检测
关于3D目标检测及其与YOLO3D相关性的概览:3D目标检测:开启视觉感知的新维度随着计算机视觉技术的发展,目标检测算法已经成为人工智能领域的重要组成部分。从自动驾驶汽车到无人机导航,再到增强现实(AR)应用,3D目标检测技术正在逐步改变我们与周围环境交互的方式。传统的2D目标检测虽然取得了显著的进步,但在处理三维空间中的物体识别与定位时却显得力不从心。因此,3D目标检测技术应运而生,它不仅能够识
- yolo8 目标检测、鉴黄
刷刷刷粉刷匠
目标检测目标跟踪人工智能深度学习机器学习图像处理python
引言目标检测是计算机视觉中的一个关键任务,其目标是在图像中识别出各种对象,并准确地定位其位置。近年来,目标检测技术取得了显著进展,尤其是在深度学习的推动下,性能得到了极大的提升。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型作为目标检测领域的重要代表,其创新性的设计和优异的性能受到了广泛关注。YOLOv8是YOLO系列中的最新版本,它在继承前几代模型优势的基础上,通过引入更先进的网络架构和优化
- 计算机视觉之 GSoP 注意力模块
Midsummer-逐梦
计算机视觉(CV)深度学习机器学习人工智能
计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块,主要用于实现GSoP(GlobalSecond-orderPooling)注意力机制。GSoP注意力机制通过计算输入特征的协方差矩阵,捕捉全局二阶统计信息,从而增强模型的表达能力。原论文:《GlobalSecond-orderPoolingConvolutionalNetworks(arxiv.org)》二、语法和
- opencv-python 图像增强十七:泊松图像融合
CV-King
opencvpython人工智能算法计算机视觉numpy
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、概述二,实现:前言在深入探讨图像处理与计算机视觉领域的过程中,我们不禁对图像融合技术的精妙与实用性感到着迷。图像融合不仅是一项融合了美学与科学的技术手段,它还巧妙地将来源各异、特性不同的图像数据整合为一体,从而生成视觉上连贯且富含信息的合成图像。本篇博客文章旨在详尽解析OpenCV库中的一项高级功能cv2.seamle
- Clobotics 计算机视觉场景存储实践:多云架构、 POSIX 全兼容、低运维的统一存储
Juicedata
计算机视觉架构运维
Clobotics是一家将计算机视觉和机器学习技术应用于风电以及零售行业的企业。在风电行业,Clobotics利用无人机对风力发电机叶片进行检查,显著降低了对人工作业的依赖。在零售领域,公司通过分析捕获的包装商品图像来提供基于实时数据的洞察,以增加销售额并减少运营成本。存储方面,Clobotics原本直接使用云SDK,而部分系统则使用了内部的封装器,没有形成统一的存储层,同时还面临多云架构、海量小
- 自动化动画生成——MagicAnimate
爱研究的小牛
AIGC人工智能
MagicAnimate是一个创新的动画制作工具,旨在通过利用先进的人工智能技术简化动画创作过程,提供高效、便捷的动画制作解决方案。MagicAnimate的实现技术结合了多种先进的人工智能和计算机视觉技术,如计算机视觉和深度学习技术,为动画创作者提供了一个强大的工具平台,旨在简化和增强动画创作过程。其主要特点包括:自动化动画生成:利用AI技术从静态图像或视频生成动画效果。多功能编辑工具:提供丰富
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla