- AI大模型的架构演进与最新发展
季风泯灭的季节
AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展,AI大模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进,包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变,并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍:Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
- 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 计算机视觉中,Pooling的作用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
在计算机视觉中,Pooling(池化)是一种常见的操作,主要用于卷积神经网络(CNN)中。它通过对特征图进行下采样,减少数据的空间维度,同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面:1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样,减少了特征图的空间分辨率(例如,高度和宽度)。这意味着网络需要处理的数据量会减少,从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
- OpenCV图像处理技术(Python)——入门
森屿_
opencv
©FuXianjun.AllRightsReserved.OpenCV入门图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息的重要手段,OpenCV作为一个开源的计算机视觉库,它包括几百个易用的图像成像和视觉函数,既可以用于学术研究,也可用于工业邻域,它于1999年由因特尔的GaryBradski启动,OpenCV库主要由C和C++语言编写,它可以在多个操作系统上运行。1.1图像处理基本操作
- CV、NLP、数据控掘推荐、量化
海的那边-
AI算法自然语言处理人工智能
下面是对CV(计算机视觉)、NLP(自然语言处理)、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍:1.CV(计算机视觉,ComputerVision)定义:计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息,并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务:图像分类:识别图像中的物体并分类,比如猫、狗、车等。目标检测:在图像或视频中定位并识别多个对象,如人脸检测
- Python计算机视觉编程 第三章 图像到图像的映射
一只小小程序猿
计算机视觉pythonopencv
目录单应性变换直接线性变换算法仿射变换图像扭曲图像中的图像分段仿射扭曲创建全景图RANSAC拼接图像单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里,平面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性,比如图像配准、图像纠正和纹理扭曲,以及创建全景图像。单应性变换本质上是一种二维到二维的映射,可以将一个平面内的点映射到另一个平面上的对应点。代码如下:impo
- DIODE:超高分辨率室内室外数据集(猫脸码客 第186期)
猫脸码客: catCode2024
开源数据集猫脸码客开源数据集超高分辨率室内室外数据集
亲爱的读者们,您是否在寻找某个特定的数据集,用于研究或项目实践?欢迎您在评论区留言,或者通过公众号私信告诉我,您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找,并在找到后第一时间与您分享。在计算机视觉和深度学习领域,深度信息作为三维空间感知的重要组成部分,对于实现高级视觉任务如场景理解、机器人导航、增强现实等具有至关重要的作用。然而,获取准确且密集的深度数据一直是一个挑战,尤其是在同时涵盖室内和室
- 深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
AI_Guru人工智能
深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- OpenCV高阶操作
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下,采样下采样(Downsampling)下采样通常用于减小图像的尺寸,从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现,但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数(在OpenCV中)或其他类似的滤波器(如平均池化、最
- 深入掌握大模型精髓:《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发!
努力的光头强
人工智能langchainprompttransformer深度学习
今天,人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣,它不仅成为技术发展的核心驱动力,更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习,通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型(简称AI大模型)以其强大的表征能力和卓越的性能,在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用,无数领域因此受益。AI大模型
- 计算机视觉—照相机(下)
zidea
封面焦距(FieldofView)同一位置相机用不同焦距,28mmFieldofView就变小,85mm时候的Fieldofview也就是只有28度视野,每一个物体在通常尺寸的胶片上像素也就是越多,chromaticAberration焦距和是波长相关,不同颜色光聚焦在不同位置。这种现象在物体边缘尤为明显。颜色颜色说简单也简单,说复杂也复杂,我们在高中物理已经知道可见光是电磁波,不同颜色对应不同波
- Python OpenCV精讲系列 - 高级图像处理技术(五)
极客代码
PythonOpenCV精讲pythonopencv图像处理开发语言人工智能计算机视觉
⚡️⚡️专栏:PythonOpenCV精讲⚡️⚡️本专栏聚焦于Python结合OpenCV库进行计算机视觉开发的专业教程。通过系统化的课程设计,从基础概念入手,逐步深入到图像处理、特征检测、物体识别等多个领域。适合希望在计算机视觉方向上建立坚实基础的技术人员及研究者。每一课不仅包含理论讲解,更有实战代码示例,助力读者快速将所学应用于实际项目中,提升解决复杂视觉问题的能力。无论是入门者还是寻求技能进
- 计算机视觉中的数据增强方法总结
CV技术指南(公众号)
CV技术总结计算机视觉深度学习卷积神经网络
前言:在计算机视觉方向,数据增强的本质是人为地引入人视觉上的先验知识,可以很好地提升模型的性能,目前基本成为模型的标配。最近几年逐渐出了很多新的数据增强方法,在本文将对数据增强做一个总结。本文介绍了数据增强的作用,数据增强的分类,数据增强的常用方法,一些特殊的方法,如Cutout,RandomErasing,Mixup,Hide-and-Seek,CutMix,GridMask,FenceMask
- 计算机视觉中,什么是Hide-and-Seek?
Wils0nEdwards
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是的,Hide-and-Seek技术主要是在弱监督学习领域中使用的,它的核心思想是通过随机遮掩输入图像的一部分,强迫模型学习更全面的特征,而不是仅仅依赖显著的局部信息。由于弱监督场景下的监督信号有限,例如只有少量的点标注、粗略标注或没有任何标注,模型容易过度依赖于图像中最显著的部分,而忽略其他信息。这种现象会导致模型只关注容易识别的局部特征,而无法理解物体的整体结构或捕捉更多的背景信息。1.Hid
- 计算机视觉——第三章 图像拼接
JMU15980999055
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计算机视觉——第三章图像拼接1.图像全景拼接的原理和过程的简要介绍1.1特征点提取和匹配1.2图像配准1.3图像拼接2.实现多图像拼接2.1图片集说明2.2实验代码2.3实验结果及其分析3.两张不同角度的图像拼接3.1图片集说明3.2实验代码3.3实验结果及其分析总结1.图像全景拼接的原理和过程的简要介绍在同一位置拍摄的两幅或者多幅图片是单应性相关的,我们经常使用该约束将很多图像缝补起来,拼成一个
- 计算机视觉学习路线
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计算机视觉学习路线是一个系统而全面的过程,涵盖了从基础知识到高级应用的多个方面。以下是一个详细的计算机视觉学习路线,供您参考:一、基础知识学习编程语言与基础库学习Python语言,掌握基础语法、函数、面向对象编程等概念。Python是计算机视觉领域广泛使用的编程语言,因其简洁易读和丰富的库支持而受到青睐。学习Numpy库,用于科学计算和多维数组操作,这是计算机视觉中数据处理的基础。学习OpenCV
- 【Python第三方库】OpenCV库实用指南
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Pythonopencvpython人工智能学习
文章目录前言安装OpenCV读取图像图像基本操作获取图像信息裁剪图像图像缩放图像转换为灰度图图像模糊处理边缘检测图像翻转图像保存视频相关操作方法讲解读取视频从摄像头读取视频前言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)作为一个强大的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能,尤其在图像识别、对象检测、视频分析等领域有着广泛的应用。本文将带领读者使用Pyt
- ESRGAN——老旧照片、视频帧的修复和增强,提高图像的分辨率
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AIGC——图像AIGC—视频AIGC人工智能深度学习音视频自动化
ESRGAN(EnhancedSuper-ResolutionGAN):用于提高图像的分辨率,将低质量图像升级为高分辨率版本,常用于老旧照片、视频帧的修复和增强。一、ESRGAN介绍1.1背景超分辨率问题是计算机视觉中的一个重要研究领域,其目标是通过增加像素数量来提高图像的分辨率,恢复出更加细腻的图像。传统的算法(如双三次插值)通常导致放大后的图像模糊、不自然。而深度学习特别是**生成对抗网络(G
- 计算机视觉之旅-进阶-图像滤波处理
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计算机视觉图像处理人工智能
1.基本概念1.1.数字图像图像处理的对象是数字图像,它是由像素点阵列表示的图像。需要了解像素、图像分辨率、灰度级、RBG等图像表示方法。用numpy数组表示,每个元素为像素值。例如RGB图像 importnumpyasnp img=np.array([[[255,0,0],[0,255,0]],[[0,0,255],[255,255,255]]]) 1.2.采样和量化数字图像是通过采样和量化得到
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探秘3DUNet-PyTorch:高效三维图像分割利器在医学影像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域,三维图像的理解与分析至关重要。而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型,专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节,应用场景及特性,以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展,其结构保持了卷积神经网络的对称性,采用跳跃连接的方式保留了不同尺度
- 论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model
Wils0nEdwards
学习笔记
概览这篇论文的动机源于在计算机视觉领域设计计算高效的网络架构的持续需求。当前的视觉模型如卷积神经网络(CNNs)和视觉Transformer(ViTs)在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现,但都存在各自的局限性。特别是,ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势,但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此,研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度,并提高视觉任务的效率。现
- 深度学习计算机视觉中 feature modulation 操作是什么?
Wils0nEdwards
深度学习计算机视觉人工智能
什么是特征调制(FeatureModulation)?在深度学习与计算机视觉领域,特征调制(FeatureModulation)是一种用于增强模型灵活性和表达能力的技术,尤其是最近几年,它在许多任务中变得越来越重要。特征调制通过动态调整神经网络中间层的特征,使模型能够根据不同的上下文、输入或任务自适应地调整自身的行为。特征调制的核心概念特征调制的基本思想是通过某种形式的参数调节来改变特征表示的性质
- 计算机视觉中,如何理解自适应和注意力机制的关系?
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
自适应和注意力机制之间的关系密切相关,注意力机制本质上是一种自适应的计算方法,它能够根据输入数据的不同特点,自主选择和聚焦于输入的某些部分或特征。以下是两者之间的具体关系和如何理解它们:1.注意力机制的自适应特性注意力机制的核心功能是为不同输入元素(如特征、位置、通道等)分配不同的权重。这些权重是通过学习动态生成的,表示模型对不同输入元素的关注程度。由于这些权重是根据具体的输入数据动态计算的,因此
- 解锁Python中的人脸识别:Face Recognition库详解与应用
码上飞扬
Recognition人脸识别
在当今的人工智能时代,人脸识别技术已经成为了计算机视觉领域的一项重要应用。无论是在安全监控、社交媒体还是智能设备中,人脸识别都扮演着不可或缺的角色。在众多的人脸识别工具和库中,Python的FaceRecognition库以其简单易用和高效性而备受青睐。本文将深入探讨FaceRecognition库的使用方法、工作原理及其应用场景,帮助你快速掌握这一强大的工具。一、什么是FaceRecogniti
- 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
- 论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision
小夏refresh
论文计算机视觉深度学习论文阅读笔记深度学习计算机视觉人工智能
DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破,为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无
- Sora文本生成影像模型背后的创新原理与挑战
noVonN
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
阿_旭
AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习python行人检测行人追踪过线计数
《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
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- java杨辉三角
3213213333332132
java基础
package com.algorithm;
/**
* @Description 杨辉三角
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:10:59
*/
public class YangHui {
public static void main(String[] args) {
//初始化二维数组长度
int[][] y
- 《大话重构》之大布局的辛酸历史
白糖_
重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”,如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险,重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”,下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。
背景
公司专注于企业级管理产品软件,企业有大中小之分,在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
- 电驴链接在线视频播放源码
dubinwei
源码电驴播放器视频ed2k
本项目是个搜索电驴(ed2k)链接的应用,借助于磁力视频播放器(官网:
http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台),可以实现在线播放视频,也可以用迅雷或者其他下载工具下载。
项目源码:
http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。
项目源码依赖于两个库项目,库项目一链接:
http://git.oschina.
- Javascript中函数的toString()方法
周凡杨
JavaScriptjstoStringfunctionobject
简述
The toString() method returns a string representing the source code of the function.
简译之,Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。
句法
function.
- struts处理自定义异常
g21121
struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况,自定义异常比较简单,只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可,运行时异常不需要捕获,继承自RuntimeException,是由容器自己抛出,例如空指针异常。
非运行时异常继承自Exception,在抛出后需要捕获,例如文件未找到异常。
此处我们用的是非运行时异常,首先定义一个异常LoginException:
/**
* 类描述:登录相
- Linux中find常见用法示例
510888780
linux
Linux中find常见用法示例
·find path -option [ -print ] [ -exec -ok command ] {} \;
find命令的参数;
- SpringMVC的各种参数绑定方式
Harry642
springMVC绑定表单
1. 基本数据类型(以int为例,其他类似):
Controller代码:
@RequestMapping("saysth.do")
public void test(int count) {
}
表单代码:
<form action="saysth.do" method="post&q
- Java 获取Oracle ROWID
aijuans
javaoracle
A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row.
The oracle.sql.ROWID class i
- java获取方法的参数名
antlove
javajdkparametermethodreflect
reflect.ClassInformationUtil.java
package reflect;
import javassist.ClassPool;
import javassist.CtClass;
import javassist.CtMethod;
import javassist.Modifier;
import javassist.bytecode.CodeAtt
- JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作
百合不是茶
java正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();
String str;
str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组
常见的截取规则:
str.split("\\.")按照.来截取
str.
- Java中equals()与hashCode()方法详解
bijian1013
javasetequals()hashCode()
一.equals()方法详解
equals()方法在object类中定义如下:
public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
很明显是对两个对象的地址值进行的比较(即比较引用是否相同)。但是我们知道,String 、Math、I
- 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句
bijian1013
oracle数据库plsql
--工资级别表
create table SALGRADE
(
GRADE NUMBER(10),
LOSAL NUMBER(10,2),
HISAL NUMBER(10,2)
)
insert into SALGRADE values(1,0,100);
insert into SALGRADE values(2,100,200);
inser
- 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器
bit1129
HTTP服务器
Nginx作为静态文件HTTP服务器
在本地系统中创建/data/www目录,存放html文件(包括index.html)
创建/data/images目录,存放imags图片
在主配置文件中添加http指令
http {
server {
listen 80;
server_name
- kafka获得最新partition offset
blackproof
kafkapartitionoffset最新
kafka获得partition下标,需要用到kafka的simpleconsumer
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.
- centos 7安装docker两种方式
ronin47
第一种是采用yum 方式
yum install -y docker
 
- java-60-在O(1)时间删除链表结点
bylijinnan
java
public class DeleteNode_O1_Time {
/**
* Q 60 在O(1)时间删除链表结点
* 给定链表的头指针和一个结点指针(!!),在O(1)时间删除该结点
*
* Assume the list is:
* head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
- nginx利用proxy_cache来缓存文件
cfyme
cache
user zhangy users;
worker_processes 10;
error_log /var/vlogs/nginx_error.log crit;
pid /var/vlogs/nginx.pid;
#Specifies the value for ma
- [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题
comsci
嵌入式
假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式,直接在方程式之前添加负号是不正确的,而必须这样做:
string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"
定义一个0整数c,然后用这个整数c去
- 如何集成支付宝官方文档
dai_lm
android
官方文档下载地址
https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash
集成的必要条件
1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息
2. 需要先制作app,然后提交支付宝审核,通过后才能集成
调试的时候估计会真的扣款,请注意
- 应该在什么时候使用Hadoop
datamachine
hadoop
原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html
存档,某些观点与我不谋而合,过度技术化不可取,且hadoop并非万能。
--------------------------------------------万能的分割线--------------------------------
有人问我,“你在大数据和Hado
- 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序
dcj3sjt126com
yii
在GridView中使用关联模型进行搜索和排序
首先我们有两个模型它们直接有关联:
class Author extends CActiveRecord {
...
}
class Post extends CActiveRecord {
...
function relations() {
return array(
'
- 使用NSString 的格式化大全
dcj3sjt126com
Objective-C
格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
- 使用activeX插件对象object滚动有重影
蕃薯耀
activeX插件滚动有重影
使用activeX插件对象object滚动有重影 <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
- SpringMVC4零配置
hanqunfeng
springmvc4
基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式,实现零xml配置,弄了个小demo,供交流讨论。
项目说明如下:
1.db.sql是项目中用到的表,数据库使用的是oracle11g
2.该项目使用mvn进行管理,私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar,就是oracle的驱动;
3.默认项目为零配置启动,如果需要更改启动方式,请
- 《开源框架那点事儿16》:缓存相关代码的演变
j2eetop
开源框架
问题引入
上次我参与某个大型项目的优化工作,由于系统要求有比较高的TPS,因此就免不了要使用缓冲。
该项目中用的缓冲比较多,有MemCache,有Redis,有的还需要提供二级缓冲,也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。
当然去看相关实现代代码的时候,大致是下面的样子。
[java]
view plain
copy
print
?
public vo
- AngularJS浅析
kvhur
JavaScript
概念
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps.
了解更多详情请见原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm
Directive
扩展html,给html添加声明语句,以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称,ng是angular的命名空间
- 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱
nannan408
split
1.前言.
jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug.
2.代码
String[] paths = "object.object2.prop11".split("'");
System.ou
- 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
quentinXXZ
mongodb
本文链接:
http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440
一、正常情况下,不应该有这种需求
首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来。要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit。
说一下,
- C语言算法之水仙花数
qiufeihu
c算法
/**
* 水仙花数
*/
#include <stdio.h>
#define N 10
int main()
{
int x,y,z;
for(x=1;x<=N;x++)
for(y=0;y<=N;y++)
for(z=0;z<=N;z++)
if(x*100+y*10+z == x*x*x
- JSP指令
wyzuomumu
jsp
jsp指令的一般语法格式: <%@ 指令名 属性 =”值 ” %>
常用的三种指令: page,include,taglib
page指令语法形式: <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%>
include指令语法形式: <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include