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小村学长毕业设计
kmeans聚类机器学习
K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- 地平线x5下运行yolo11s-seg模型
zgrobot
机器人yolo11实例分割地平线x5
经过地瓜机器人工作人员(感谢吴超同学)的及时技术支持,整体比较顺利的跑起来了yolo11s-seg分割模型。将一些经验记录下来:首先下载使用docker镜像:https://developer.d-robotics.cc/forumDetail/228559182180396619https://developer.d-robotics.cc/forumDetail/251934919646096
- 【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+CSWinTransformer: 交叉窗口注意力Transformer助力YOLOv11有效涨点;
算法conv_er
YOLOv11目标检测改进YOLO目标跟踪人工智能目标检测深度学习transformer计算机视觉
YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址:YOLOv11目标检测改进专栏,包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等本文介绍发paper,毕业皆可使用。本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中更换主干网络为CSWinTransformer,助力YOLOv11有效涨点,通过创新性地开发了十字形窗口自注意力机制。该机制通过将输入特征分割为等宽条纹,在水平与
- 深度学习下的图像分割
人工智能大讲堂
深度学习人工智能
在之前写的文章[图像分割演进之路]中,讲述了图像分割的发展历程,从传统图像分割算法到人工智能,分割算法百花齐放,但最终的佼佼者当属人工智能,但即使是人工智能领域,图像分割也五花八门,今天就让我们看几种基于学习的图像分割方法。基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络,经典的深度神经网络分为如下几种:2.1卷积神经网络CNN:卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络,其权值共享,局部连接等特性
- redis结合lua脚本解决多线程并发安全问题
练川
redisluaredis
文章目录前言原子性单线程模型总结前言我们知道,多线程并发访问共享数据的时候,可能会造成并发安全问题,这是由于并发时多个线程相互穿插造成的问题;可以通过加锁,使得多个线程串行执行解决。当访问的是redis中的共享数据时,除了可以通过加锁解决,还可以使用lua脚本解决。本文针对redis结合lua脚本解决多线程并发安全问题,记录下个人的理解。原子性首先何为原子性?原子性是指操作不可分割,要么全部执行成
- BGP RR路由反射器
VVVVWeiYee
路由技术网络运维信息与通信
解决问题由于BGP水平分割的原因,即从IBGP邻居学到的路由不会通告给其他IBGP邻居,这就要求IGP内的设备都需要两两设备都必须运行并建立IBGP邻居,这不仅不利于网络的部署还增加了配置的复杂度,对于网络管理和设备来说都是一件坏事,为优化设备交流信息量,因此有了联邦和RR,但两者相较而言RR在简化信息的同时还简化了配置,比起联邦灵活性更高工作原理与BGPRR反射器相关的路径属性有Cluster-
- open3d python 分割多个平面
黄晓魚
halcon3dPCL点云处理深度神经网络点云处理PCL库Open3D库Point++模型使用平面算法open3dpython
测试效果废话在Open3D中,detect_planar_patches方法用于从点云数据中检测平面区域(或称为平面补丁)。这个方法通过分析点云中各点之间的法线向量和方向性来识别具有相似法线向量的点群,从而识别出潜在的平面区域。下面是对你给出的代码行中各个参数的解释:normal_variance_threshold_deg:法线向量方差阈值(以度为单位)。这个参数设定了允许的点云中法线向量方向变
- Open3D(C++) 可视化绘制平面模型
后端架构魔术师
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Open3D(C++)可视化绘制平面模型Open3D是一个现代化的3D图像处理引擎,它包含很多常用的3D操作,如点云分割、重构、配准等。其中,在可视化方面Open3D也提供了一系列方便易用的函数和接口。在本篇文章中,我们将介绍如何使用Open3D绘制一个简单的平面模型并进行可视化展示。下面是完整的源代码:#include#includeintmain(){//创建平面顶点std::vectorve
- 基于图像处理的裂缝宽度检测系统-matlab
人工智能专属驿站
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图像处理技术广泛地应用于桥梁、房屋、道路等工程施工中出现的表面裂缝,利用数字图像处理技术来测量结构物表面裂缝宽度是一种无损检测方法.基于图像处理的裂缝宽度检测系统需采用的图像处理算法有:(1)读取裂缝图像;(2)图像转化为灰度图像;(3)图像的增强;(4)平滑滤波;(5)阈值分割;(6)形态学去噪;(7)边缘检测(Canny算子);(8)边缘坐标点的提取;结果见:源程序见:基于图像处理的裂缝宽度检
- MySQL事务的四大特性ACID
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目录一、原子性(Atomicity)二、一致性(Consistency)三、隔离性(Isolation)四、持久性(Durability)MySQL事务的四大特性ACID,即原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability),是确保数据准确性和可靠性的关键所在。一、原子性(Atomicity)原子性是指事务是一个不可分割的最
- halcon的Blob分析方法
斯人已去忆犹在
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阈值分割法图像分割常用方法就是阈值分割法,它不仅可以极大的压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤。阈值分割法是一种传统的最常用的图像分割方法,特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。阈值分割是一种按图像像素灰度幅度进行分割的方法,把图像的灰度分成不同的等级,然后用设置灰度门限(阈值)的方法确定有意义的区域或要分割物体的边界。阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。阈值分割的几个难
- Netty如何优雅地解决TCP粘包、拆包问题
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系统架构Javatcp/ip网络网络协议Netty
引言在TCP/IP协议族中,TCP(传输控制协议)是一个面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层协议。TCP协议确保了数据能够可靠地从一个端点传输到另一个端点,但它并没有提供消息边界的概念。这意味着,当数据被发送时,可能会出现“粘包”(数据包被合并)或“拆包”(数据包被分割)的问题。这对开发人员来说是一个挑战,因为如果不正确处理这些问题,可能导致应用程序的逻辑错误或性能问题。在本文中,我们将深入探讨
- 【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【前缀和】2024E-分割数组的最大差值【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
闭着眼睛学算法
最新华为OD真题#前缀和javac++c语言华为odjavascript算法python
可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练(备注【CSDN】否则不通过)文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例输入输出说明解题思路代码pythonjavaC++CNodejavaScriptGo时空复杂度华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练相关推荐阅读【华为OD机考】2024E+D卷最全真题【完全原创题解|详细考点分类|不断更新
- 「前端+鸿蒙」鸿蒙应用开发-TS-模块化
吴维炜
大前端开发前端鸿蒙harmonyos华为typescript
在TypeScript中,模块化是一种将代码分割成独立单元的方式,每个单元可以封装特定的功能或数据。模块化有助于保持代码的组织性、可维护性和可重用性。TypeScript支持ES6模块标准,这意味着你可以使用import和export语句来创建模块。TS快速入门-模块化导出模块成员使用export关键字可以将类、接口、类型、函数或变量导出,以便它们可以在其他文件中被导入。//myModule.ts
- 景联文科技数据处理平台:支持高质量图像标注服务
景联文科技
人工智能科技计算机视觉
图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环,它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要,使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型:边界框标注:这是最常用的标注方式之一,通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置,可以是二维或三维形式。分割标注:包括语义分割(同一类别的所有实例被视为整体)和实例分割(每
- 柑橘叶子病害检测数据集VOC+YOLO格900张3类别
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数据集YOLO深度学习机器学习
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):900标注数量(xml文件个数):900标注数量(txt文件个数):900标注类别数:3标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["canker","kar
- 建筑物损坏程度分割数据集labelme格式2816张5类别
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数据集深度学习
数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数):2816标注数量(json文件个数):2816标注类别数:5标注类别名称:["minor-damage","destroyed","un-classified","major-damage","no-damage"]每个类别标注的框数:minor-damagecount=1371
- 计算机视觉:COCO数据集
00&00
计算机视觉深度学习人工智能计算机视觉人工智能
COCO(CommonObjectsinContext)是一个广泛使用的计算机视觉数据集,主要用于图像识别、物体检测、分割和关键点检测等任务。以下是对COCO数据集的详细介绍,包括其特点、组成部分以及在计算机视觉中的应用。一、COCO数据集的特点1.规模庞大COCO数据集包含超过30万张图像,其中超过20万张图像有注释。这些图像来自不同的场景和对象,使得数据集具有广泛的代表性。2.丰富的标注信息物
- python解析pdf文件
irisMoon06
pythonpdfmicrosoft
先安装PyPDF2,据说这是目前最好的解析pdf的包pipinstallPyPDF2PDF文件分割、拼接importosfromPyPDF2importPdfFileWriter,PdfFileReaderdefclear_dir(dir_path): """清空目录下的文件""" names=os.listdir(dir_path) fornameinnames: file_path
- Python实战:解析labelme标注数据——如何将数据转换为COCO格式
程序员杨弋
Python全栈工程师学习指南python开发语言
在计算机视觉中,标注数据是非常重要的,而Labelme是一个简单易用的自由标注工具,被广泛应用于图像语义分割、目标检测、实例分割等领域,然而标注数据并不总是以我们需要的格式存在,因此需要进行适当的转换,本文将详细介绍如何将Labelme标注数据转换为COCO格式。首先需要安装相关的Python库,包括labelme、numpy、matplotlib、pillow等,在安装完成后设置数据路径,并读取
- 服务器虚拟化(详解)
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devops服务器运维
服务器虚拟化是一种技术,通过将物理服务器的硬件资源(如CPU、内存、存储、网络等)抽象化并分割成多个虚拟机(VM),每个虚拟机可以独立运行不同的操作系统和应用程序。虚拟化使得资源使用更加高效,提供了更高的灵活性、可扩展性和隔离性。它已成为现代数据中心和云计算的核心技术之一。1.虚拟化的基本概念1.1虚拟化类型硬件虚拟化(FullVirtualization):通过虚拟机监控程序(Hyperviso
- C# 字符串操作帮助类
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C#c#
字符串操作类1、GetStrArray(stringstr,charspeater,booltoLower)把字符串按照分隔符转换成List2、GetStrArray(stringstr)把字符串转按照,分割换为数据3、GetArrayStr(Listlist,stringspeater)把List按照分隔符组装成string4、GetArrayStr(Listlist)得到数组列表以逗号分隔的字
- 【进击的算法】动态规划——不同维度的背包问题
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文章目录前言动态规划的维度二维动规leetcode416、分割等和子集leetcode1049.最后一块石头的重量IIleetcode494、目标和三维动规leetcode474.一和零结语前言大家好久不见,这次我们一起来学习一下动态规划中怎么确定维度,和对应问题如何解决。动态规划的维度一个维度:只有物品两个维度:物品和容量三个维度:物品和容量1和容量2之前讲解动态规划问题时,斐波那契数列就是一个
- 深入浅出:8种常见排序算法的效率对比与应用场景(JAVA)
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排序算法算法数据结构java后端
5.归并排序归并排序是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治策略(分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。算法核心逻辑如下分割数组首先,把数组分成两半,然后分别对这两半继续进行分割,直到每一部分只有一个元素。每次分割都通过计算中间索引mid=(left+right)/2来进行。排序当数组
- nnUNet V2修改网络——替换为U-Net V2
w1ndfly
nnU-NetV2修改网络人工智能深度学习计算机视觉卷积神经网络机器学习
更换前,要用nnUNetV2跑通所用数据集,证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。U-NetV2是一种先进的医学图像分割模型,它通过改进的跳跃连接和语义细节注入(SDI)模块,有效地融合了高级语义信息和低级细节信息,从而显著提升了分割精度。相比原始U-Net,U-NetV2在多个数据集上表现出更
- 智慧交通道路路面状态干燥潮湿分割数据集labelme格式1115张7类别
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数据集深度学习
数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数):1115标注数量(json文件个数):1115标注类别数:7标注类别名称:["plate","wet","humid","slush","snow","face","dry"]每个类别标注的框数:platecount=205wetcount=667humidcount=634sl
- ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测
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ML.NET库机器学习人工智能深度学习数据挖掘目标检测自然语言处理神经网络
文章目录ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势LightGBM分类器原理说明总结ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测概述本项目使用C#和ML.
- 用纯CSS画大白
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纯CSS打造网页大白知识点:首先要把大白分割,整体baymax中包含header(eye1,eye2,mouth),torso(heart),belly(cover),l-bigfinger,r-bigfinger,l-smallfinger,r-smallfinger,l-leg,r-leg。因为大白是白色,所以背景颜色(body)要设为深色。大白居中,div居中要用margin:0auto;保
- 正则表达式(竞赛篇)
alien爱吃蛋挞
Javajava
为了更深入了解正则表达式,我们需要首先学习与正则表达式有关的类以及方法。如Pattern和Matcher类,以及部分字符串方法。我们这里先将简单的字符串方法(String类)进行讲解在Java中,String类提供了许多用于字符串操作的方法,其中matches()、split()和replaceAll()等方法是非常有用的几个。这些方法在进行字符串匹配、分割和替换操作时非常高效。同时,Java也提
- 【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取(截至2025.2.14)
88号技师
智能优化算法算法matlab优化算法人工智能
群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题,如特征选择、图像分割、医学诊断,经济排放调度问题,植物病害识别,工程设计,PID优化控制,设备故障诊断,机器学习模型参数整定等等。在这个领域,有一个理论:没有免费午餐(NoFreeLunch,NFL)理论。它从逻辑上证明了不存在最适合解决所有优化问题的元启发式算法。换句话说,特定的元启发式可能在一组问题上显示出非常有希望的结果,但相同的算法可能在
- eclipse maven
IXHONG
eclipse
eclipse中使用maven插件的时候,运行run as maven build的时候报错
-Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match.
可以设一个环境变量M2_HOME指
- timer cancel方法的一个小实例
alleni123
多线程timer
package com.lj.timer;
import java.util.Date;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
public class MyTimer extends TimerTask
{
private int a;
private Timer timer;
pub
- MySQL数据库在Linux下的安装
ducklsl
mysql
1.建好一个专门放置MySQL的目录
/mysql/db数据库目录
/mysql/data数据库数据文件目录
2.配置用户,添加专门的MySQL管理用户
>groupadd mysql ----添加用户组
>useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户
3.配置,生成并安装MySQL
>cmake -D
- spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element
Array_06
springbean
将--------
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3
- maven发布第三方jar的一些问题
cugfy
maven
maven中发布 第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令
有许多参数,具体可查看
http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html
以下是一个例子:
mvn deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
- MYSQL下载及安装
357029540
mysql
好久没有去安装过MYSQL,今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题,因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24,所以下载的文件夹里没有my.ini文件,所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题,最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍,按照其步骤也完成了安装,在这里给大家分享下这个链接的地址
- ios TableView cell的布局
张亚雄
tableview
cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]];
CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50);
&nbs
- Java编码转义
adminjun
java编码转义
import java.io.UnsupportedEncodingException;
/**
* 转换字符串的编码
*/
public class ChangeCharset {
/** 7位ASCII字符,也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */
public static final Strin
- Tomcat 配置和spring
aijuans
spring
简介
Tomcat启动时,先找系统变量CATALINA_BASE,如果没有,则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹,从中读取配置文件。最重要的配置文件:server.xml 。要配置tomcat,基本上了解server.xml,context.xml和web.xml。
Server.xml -- tomcat主
- Java打印当前目录下的所有子目录和文件
ayaoxinchao
递归File
其实这个没啥技术含量,大湿们不要操笑哦,只是做一个简单的记录,简单用了一下递归算法。
import java.io.File;
/**
* @author Perlin
* @date 2014-6-30
*/
public class PrintDirectory {
public static void printDirectory(File f
- linux安装mysql出现libs报冲突解决
BigBird2012
linux
linux安装mysql出现libs报冲突解决
安装mysql出现
file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686
- jedis连接池使用实例
bijian1013
redisjedis连接池jedis
实例代码:
package com.bijian.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoo
- 关于朋友
bingyingao
朋友兴趣爱好维持
成为朋友的必要条件:
志相同,道不合,可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人,一个是影星,可谓道不同,但都很有梦想,都要在各自领域里做到最好,当他们遇到一起,互相欣赏,可以畅谈两个小时。
志不同,道相合,也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一,一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同,但他
- 【Spark七十九】Spark RDD API一
bit1129
spark
aggregate
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//测试RDD的aggregate方法
object AggregateTest {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new Spar
- ktap 0.1 released
bookjovi
kerneltracing
Dear,
I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official
release of ktap project, it is expected that this release is not fully
functional or very stable and we welcome bu
- 能保存Properties文件注释的Properties工具类
BrokenDreams
properties
今天遇到一个小需求:由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释,当写回去的时候,注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下,但修改了之后注释全没了,可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade
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/
/*
* 百度百科的定义:
* Facade(外观)模式为子系统中的各类(或结构与方法)提供一个简明一致的界面,
* 隐藏子系统的复杂性,使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面
*
* 可简单地
- After Effects教程收集
cherishLC
After Effects
1、中文入门
http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009
2、videocopilot英文入门教程(中文字幕)
http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html
英文原址:
http://www.videocopilot.net/basic/
素
- Linux Apache 安装过程
crabdave
apache
Linux Apache 安装过程
下载新版本:
apr-1.4.2.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
apr-util-1.3.9.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
httpd-2.2.15.tar.gz(下载网站:http://httpd.apac
- Shell学习 之 变量赋值和引用
daizj
shell变量引用赋值
本文转自:http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html
Shell编程中,使用变量无需事先声明,同时变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)
中间不能有空格,可以使用下划线(_)
不能使用标点符号
不能使用bash里的关键字(可用help命令查看保留关键字)
需要给变量赋值时,可以这么写:
- Java SE 第一讲(Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行)
dcj3sjt126com
javajdk
Java SE 第一讲:
Java SE:Java Standard Edition
Java ME: Java Mobile Edition
Java EE:Java Enterprise Edition
Java是由Sun公司推出的(今年初被Oracle公司收购)。
收购价格:74亿美金
J2SE、J2ME、J2EE
JDK:Java Development
- YII给用户登录加上验证码
dcj3sjt126com
yii
1、在SiteController中添加如下代码:
/**
* Declares class-based actions.
*/
public function actions() {
return array(
// captcha action renders the CAPTCHA image displ
- Lucene使用说明
dyy_gusi
Lucenesearch分词器
Lucene使用说明
1、lucene简介
1.1、什么是lucene
Lucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用,它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。
1.2、lucene能做什么
要回答这个问题,先要了解lucene的本质。实际
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
gcq511120594
数据结构编程算法
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- Java面试十问之三:Java与C++内存回收机制的差别
HNUlanwei
javaC++finalize()堆栈内存回收
大家知道, Java 除了那 8 种基本类型以外,其他都是对象类型(又称为引用类型)的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中,那什么又是堆空间呢?其实,堆( Heap)是一个运行时的数据存储区,从它可以分配大小各异的空间。一般,运行时的数据存储区有堆( Heap)和堆栈( Stack),所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体,然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说,栈中存放的
- 第二章 Nginx+Lua开发入门
jinnianshilongnian
nginxlua
Nginx入门
本文目的是学习Nginx+Lua开发,对于Nginx基本知识可以参考如下文章:
nginx启动、关闭、重启
http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html
agentzh 的 Nginx 教程
http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
- MongoDB windows安装 基本命令
liyonghui160com
windows安装
安装目录:
D:\MongoDB\
新建目录
D:\MongoDB\data\db
4.启动进城:
cd D:\MongoDB\bin
mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db
&n
- Linux下通过源码编译安装程序
pda158
linux
一、程序的组成部分 Linux下程序大都是由以下几部分组成: 二进制文件:也就是可以运行的程序文件 库文件:就是通常我们见到的lib目录下的文件 配置文件:这个不必多说,都知道 帮助文档:通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档
二、linux下程序的存放目录 linux程序的存放目录大致有三个地方: /etc, /b
- WEB开发编程的职业生涯4个阶段
shw3588
编程Web工作生活
觉得自己什么都会
2007年从学校毕业,凭借自己原创的ASP毕业设计,以为自己很厉害似的,信心满满去东莞找工作,找面试成功率确实很高,只是工资不高,但依旧无法磨灭那过分的自信,那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP,什么都觉得有信心,这样的生涯大概持续了约一年。
根本不是自己想的那样
2008年开始接触很多工作相关的东西,发现太多东西自己根本不会,都需要去学,不管是asp还是js,
- 遭遇jsonp同域下变作post请求的坑
vb2005xu
jsonp同域post
今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段
$mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id ']));
$mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv ']));
贴出我前端代码片段:
$.aj