图像基础随记

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发 harmonyos-next
HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的图像处理应用，涵盖从基础图像操作到高级滤镜应用的完整开发流程。我们将通过一个实际的案例——实现一个实时图像滤镜应用，来展示ArkTS在HarmonyNext平台上的强大能力。环境准备在开始之前，确保你的开发环
HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发 harmonyos-next
HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，ArkTS作为新一代的编程语言，为开发者提供了强大的工具来构建高性能、跨平台的应用。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的图像处理应用，涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。通过本案例，您将学习到如何利用HarmonyNext的特性，结合ArkTS的强大功能，实现复杂的图
PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程吴师兄大模型 PyTorch pytorch cnn CIFAR-10图像分类人工智能 python 卷积神经网络开发语言
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框 CHERISH_KDX python YOLO 人工智能
使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。美化识别结果中的检测框：在一些目标检测场景中，YOLO检测算法原始的检测框绘制会导致重叠、颜色冲突、字体过大等问题。可以使用该工具进行修改。代码importosimportcv2classcheck_label:def__init__(self,c
一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习小圆圆666 深度学习迁移学习人工智能卷积神经网络
文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（
YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt） Sir小珂 YOLO python 深度学习人工智能
1.数据准备首先对原始数据集进行整理，将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中，同时额外新建两个文件夹，用于存放转换完的标签与划分后的数据集。1.1将json格式文件转换为txt格式新建json2txt.py文件，将代码中的文件路径修改为自己的路径。❗❗❗代码中第43行的classes中存放的是自己数据集的分类标签，记得修改成自己的。importjsonimportosfromtqdmimport
【Python爬虫实战】从多类型网页数据到结构化JSON数据的高效提取策略易辰君 python爬虫 python 爬虫开发语言
个人主页：https://blog.csdn.net/2401_86688088?type=blog系列专栏：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、数据类型及其对应的提取策略（一）文本数据（二）数值数据（三）链接（四）图像数据（五）表格数据（六）JSON数据（七）动态数据（八）元数据（九）总结二、结构化数据提
向量数据库简介 openwin_top python编程示例系列 python编程示例系列二数据库
向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同，向量数据库通常使用基于向量的数据模型，将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据，支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
开源向量数据库介绍说明 ❀͜͡傀儡师开源数据库
开源向量数据库Milvus特点：分布式、高性能，支持亿级向量检索。支持的数据类型：文本、图像、音频、视频等。使用场景：推荐系统、语义搜索、图像搜索。数据存储后端：支持多种后端，如SQLite、MySQL、PostgreSQL。Qdrant特点：高可用性、易用性，支持实时更新和过滤。编程接口：支持REST和gRPC。使用场景：个性化推荐、自然语言搜索、商品搜索。Weaviate特点：基于GraphQ
Permute 3 for Mac v3.11.10 全能媒体格式转换器明天会在哪 macos
Permute3软件是一款功能强大的媒体格式转换工具，它为用户提供了前所未有的便利性和灵活性，以处理各种音频、视频和图像文件。无论是在个人娱乐、专业制作还是跨平台兼容性的需求中，Permute3都能轻松应对，满足用户多样化的媒体格式转换需求。前往Mac粉笔下载Permute3forMacv3.11.10全能媒体格式转换器激活版-Mac粉笔网(macfb.com)首先，Permute3支持广泛的媒体
使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储 dgay_hua 深度学习人工智能 python
技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。ActiveloopDeepLake是专为深度学习设计的数据仓库，可以作为向量存储使用，支持多模态数据的存储和处理，并且可以直接用于细调大型语言模型（LLMs）。此外，它还提供自动版本控制，无需依赖其他服务，兼容主要云服务提供商
Azure AI Document Intelligence 使用指南 scaFHIO azure 人工智能 flask python
AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描PDF、图像、Office和HTML文件中提取文本（包括手写）、表格、文档结构（如标题、节标题等）和键值对。它支持多种格式，包括PDF、JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIF、DOC
three.js 在 webGL 添加纹理 belldeep javascript three.js javascript webgl three.js p5.js
在我们生成了3D设计之后，我们可以添加纹理使其更加吸引人。在webGL和p5.js中，可以使用gl.texImage2D()和texture()API来为形状应用纹理。使用webGL在webGL中，gl.texImage2D()函数用于从图像文件生成2D纹理。该函数接受许多参数，包括目标，细节级别，内部格式，图像的宽度和高度，以及图像数据的格式和类型。为了方便，我将使用vite搭建一个原生js项目
DeepSeek源码解析（2）白鹭凡 deepseek ai
Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。在大模型（如深度学习模型）中，张量扮演着核心角色，具体来说：数据表示：张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。例如，在图像处理中，一张图片可以被表示为一个三维张量（高度、宽度、颜色通道数），而在自然语言处理中，一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量（句子长度、词向量维度
Python编程案例教程PPT2022,Python编程案例教程答案 a1237567892 信息可视化
欢迎来到今天的讨论，我们将探讨，Python编程案例教程第2版航空工业出版社高登刘洋Python编程案例教程刘庆,姚丽娜,余美华电子版，一起探索吧！在接口自动化工作中,经常需要处理文字识别的任务,而OCR库能够帮助我们将图像中的文字提取出来,所以本文为大家整理了四个常用的OCR库以及它们的用法,需要的可以参考下Python客栈送红包、纸质书1、pyocr2、pytesseract3、python-
Midjourney绘图参数详解：从基础到高级的全面指南码上飞扬 midjourney
引言Midjourney作为当前最受欢迎的AI绘图工具之一，其强大的参数系统为用户提供了丰富的创作可能性。本文将深入解析Midjourney的各项参数，帮助开发者更好地掌握这一工具，提升创作效率和质量。一、基本参数配置1.图像比例调整使用--ar参数可以设置图像的宽高比，例如--ar16:9将生成16:9的宽屏图像。2.提示权重控制--iw参数用于控制文本提示对图像的影响程度，默认值为0.25，可
【LeetCode系列】Google面试题烊萌 LeetCode经典题目讲解 LeetCode系列 Google面试题讲解
Google面试题目录Google面试题LeetCode14最长公共前缀1、分析2、代码LeetCode20有效的括号1、分析2、代码LeetCode43字符串相乘1、分析2、代码LeetCode48旋转图像1、分析2、代码LeetCode31下一个排列1、分析2、代码LeetCode23合并K个排序链表1、分析2、代码LeetCode33搜索旋转排序数组1、分析2、代码LeetCode11盛最多
学习总结项目苏小夕夕学习人工智能深度学习机器学习
近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结。项目总结本次项目我使用了VGG19模型、AlexNet模型和已使用的VGG16模型进行对比，在已有的条件下，对代码进行更改是，结果展示中，VGG19模型的
【一文学会 HTML5】熬夜超级玩家前端 html 前端
目录HTML概述基本概念HTML发展历程HTML基本结构网页基本标签标题标签（``-``）段落标签（``）换行标签（``）水平线标签（``）注释（``）特殊符号图像标签基本语法主要属性图像的对齐和样式响应式图像链接标签基本语法重要属性`href`属性`target`属性`title`属性`rel`属性`download`属性链接样式示例代码特殊链接形式图像链接按钮链接块元素和行内元素块元素（Blo
智能遥感新质生产力：ChatGPT、Python和OpenCV强强联合；空天地遥感数据分析的全流程；地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理小艳加油 DeepSeek ChatGPT 遥感遥感新质生产力 ChatGPT OpenCV 遥感数据处理
通过系统化的模块设计和丰富的实战案例，深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识，还将借助ChatGPT智能支持，引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是，通过15个经过精心设计的真实案例，深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。层层递进、结构严谨，帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、
opencv cuda例程 OpenCV和Cuda结合编程 weixin_44602056 opencv C++
本文转载自：https://www.fuwuqizhijia.com/linux/201704/70863.html此网页，仅保存下来供随时查看一、利用OpenCV中提供的GPU模块目前，OpenCV中已提供了许多GPU函数，直接使用OpenCV提供的GPU模块，可以完成大部分图像处理的加速操作。该方法的优点是使用简单，利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输，而且不需要关注内核函数调用参
H.264---序列参数集（SPS）---宽高获取 SXM19940913sxm H264
SequenceParamaterSet（NALUnit=7）SPS和PPS一般处于码流的起始位置，但也可能出现在码流中间，主要原因是：1、解码器需要在码流中间开始解码；2、编码器在编码的过程中改变了码流的参数（如图像分辨率等）；SPS结构（H264文档7.3.2.1）/**[email protected]*
利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南快撑死的鱼 C++（C语言）算法大揭秘 opencv 图像处理人工智能
利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南前言在现代计算机视觉领域，图像处理的需求日益增加。无论是自动驾驶、安防监控，还是医疗影像分析，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。然而，图像处理的计算量非常大，往往需要强大的计算能力来保证实时性和高效性。幸运的是，CUDA和OpenCV为我们提供了一种高效的图像处理解决方案。本篇文章将详细介绍如何结合CUDA与OpenCV，利用GPU的强大计算能
深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现 @Mr_LiuYang 计算机视觉基础数据增强深度学习 torchvision transforms
深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。PyTorch提供torchvision.transforms模块丰富的数据增强操作，我们可以通过组合多种策略来实现复杂的增强效果。本文将介绍18种常用的图像数据增强策略，并展示如何使用PyTorch中的torchvision.transfor
【无标题】东东就是我 opencv 计算机视觉人工智能
1.计算机视觉与图像处理计算机视觉技术涵盖从图像预处理到目标检测的全流程，是工业视觉系统的核心部分。知识点扩展OpenCV基础cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()进行基本图像读取、显示、保存cv2.cvtColor()进行颜色空间转换（RGB↔GRAY，RGB↔HSV）cv2.resize()进行图像缩放cv2.flip()进行图像翻转（水平/垂直）imp
R语言 ggplot2 可视化生成高分辨率图片实战 PixelEnigma r语言开发语言 R语言
R语言ggplot2可视化生成高分辨率图片实战在数据分析和可视化领域，R语言一直是研究人员和数据科学家们的首选工具。其中，ggplot2包是R语言中最受欢迎和强大的可视化工具之一。它提供了许多灵活且精美的图形选项，使用户能够轻松创建具有吸引力和信息丰富的图表。本文将介绍如何使用ggplot2包在R语言中生成高分辨率的图片。我们将探索不同的保存选项，以确保我们获得清晰、适应各种输出需求的图像。首先，
大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速大模型应用场景人工智能开源 transformer 自然语言处理 ai 大模型 LLM
随着AI大模型（如GPT、BERT、DALL·E等）的崛起，它们在自然语言处理、图像生成等领域的表现令人惊叹。然而，大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿，带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。如何在保持模型性能的同时，降低其计算和存储需求，成为了AI领域的热门话题。本文将深入探讨AI大模型的“瘦身”革命——模型压缩与加速技术，帮助开发者高效部署大模型。一、为什么需要模型压缩与加速？AI大模型（如GPT
CUDA编程之OpenCV与CUDA结合使用 byxdaz CUDA opencv 人工智能计算机视觉
OpenCV与CUDA的结合使用可显著提升图像处理性能。一、版本匹配与环境配置CUDA与OpenCV版本兼容性‌OpenCV各版本对CUDA的支持存在差异，例如OpenCV4.5.4需搭配CUDA10.0‌2，而较新的OpenCV4.8.0需使用更高版本CUDA‌。需注意部分模块（如级联检测器）可能因CUDA版本更新而不再支持‌。‌OpenCV版本CUDA版本4.5.x‌推荐CUDA11.x及以下
大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习安意诚Matrix 机器学习笔记机器学习人工智能
以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习（明教）依托动态环境交互优化策略，驱动AlphaGo、自动驾驶等突破性应用。文章融合技术深度与江湖趣味，既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"（数学公式与代码实现
1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景北辰alk 人工智能
文章目录**一、DeepSeek技术全景定位****二、核心技术组件解析****三、AI赋能场景深度实践****四、开发赋能体系****五、企业级落地实践****六、开发者生态建设****七、技术演进路线****本章核心价值总结**一、DeepSeek技术全景定位1.1技术栈层级架构应用能力层开发框架层AI核心引擎基础设施层智能对话预测分析图像理解决策优化PythonSDKNode.jsSDKWe
redis学习笔记——不仅仅是存取数据 Everyday都不同 returnSource expire/del incr/lpush 数据库分区 redis
最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷） 1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids) 这个方法是从red
SQL性能优化-持续更新中。。。。。。 atongyeye oracle sql
1 通过ROWID访问表--索引你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高. 2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存 3 选择最有效率的表
[JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善 comsci JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段，然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源，这对于JVM虚拟机显然是不合法的，对操作系统来讲，这样也是不合法的，但是如果是一个工程项目的确需要这样做，合同已经签了，我们又不能够这样做，怎么办呢？那么一个精通汇编语言的那种X客，是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢？ &n
lvs- real 男人50 LVS
#!/bin/bash # # Script to start LVS DR real server. # description: LVS DR real server # #. /etc/rc.d/init.d/functions VIP=10.10.6.252 host='/bin/hostname' case "$1" in sta
生成公钥和私钥 oloz DSA 安全加密
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UIView 中加入的cocos2d，背景透明 374016526 cocos2d glClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8，必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
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连接数据库 mysql -u troy -ptroy 备份表 mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql 恢复表（与恢复数据库命令相同） mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql 备份数据库 mysqldump -u troy -ptroy
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系统层面：高可用性所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说，可以采用两种方式，如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群，然后针对每一台服务器进行监控，一旦发生故障则从集群中移除；如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制，实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
利用ant进行远程tomcat部署 aijuans tomcat
在javaEE项目中，需要将工程部署到远程服务器上，如果部署的频率比较高，手动部署的方式就比较麻烦，可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤（http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html），但是在tomcat7以上不适用，需要修改配置，具体如下： 1.配置tomcat的用户角色
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eclipse.ini解释 BigBird2012 eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse，今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置，供大家参考，我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌，看官方文档，这样我们会知道问题的真面目是什么，对问题也有一个全面清晰的认识。 Overview 1、Eclipse.ini的作用 Eclipse startup is controlled by th
AngularJS实现分页功能 bijian1013 JavaScript AngularJS 分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下，我们的数据会比较多，无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下，我们需要把数据以页的方式来展示，同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求，那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页（Paginator）服务是很有意义的。 &nbs
[Maven学习笔记三]Maven archetype bit1129 ArcheType
archetype的英文意思是原型，Maven archetype表示创建Maven模块的模版，比如创建web项目，创建Spring项目等等. mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式， mvn archetype 1.在LearnMaven-ch03目录下，执行命令mvn archetype:gener
【Java命令三】jps bit1129 Java命令
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zabbix更新很快，从2009年到现在已经更新多个版本，为了使用更多zabbix的新特性，随之而来的便是升级版本，zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点客户端AGENT兼容 zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4：如果你升级zabbix server，客户端是可以不做任何改变，除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理（p
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unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？问：unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？答：首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎，目前对2d支持并不完善，unity 3d 目前做2d普遍两种思路，一种是正交相机，3d画面2d视角，另一种是通过一些插件，动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit，ex2d，smooth moves，sm2，
百度笔试题：一个已经排序好的很大的数组，现在给它划分成m段，每段长度不定，段长最长为k，然后段内打乱顺序，请设计一个算法对其进行重新排序 bylijinnan java 算法面试百度招聘
import java.util.Arrays; /** * 最早是在陈利人老师的微博看到这道题： * #面试题#An array with n elements which is K most sorted，就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K * 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
获取checkbox复选框的值 chiangfai checkbox
<title>CheckBox</title> <script type = "text/javascript"> doGetVal: function doGetVal() { //var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
MySQLdb用户指南 chenchao051 mysqldb
原网页被墙，放这里备用。 MySQLdb User's Guide Contents Introduction Installation _mysql MySQL C API translation MySQL C API function mapping Some _mysql examples MySQLdb
HIVE 窗口及分析函数 daizj hive 窗口函数分析函数
窗口函数应用场景：（1）用于分区排序（2）动态Group By （3）Top N （4）累计计算（5）层次查询一、分析函数用于等级、百分点、n分片等。函数说明 RANK() &nbs
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PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类，可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压，使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启，具体开启方法就不说了，不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有，如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
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一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。 import org.apache.http.HttpEntity ; import org.apache.http.HttpRespon
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安装JDK1.7 步骤1、解压tar包在当前目录 [root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 步骤2：配置环境变量在etc/profile文件下添加 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75 export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
数据源架构模式之数据映射器 home198979 PHP 架构数据映射器 datamapper
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缘由　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到数据库中。　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里记录一下，大家共勉。　　 python中mysql的调用　　百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
单例模式 hxl1988_0311 java 单例设计模式单件
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27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作 vipshichg 工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。

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