- TPAMI 2025 | Glissando-Net: 基于单视图的类别级姿态估计与3D重建
小白学视觉
论文解读IEEETPAMI3d深度学习论文解读顶刊论文IEEETPAMI
论文信息Glissando-Net:DeepSinglevIewCategoryLevelPoseeStimationANd3DReconstructionGlissando-Net:基于单视图的类别级姿态估计与3D重建作者:BoSun;HaoKang;LiGuan;HaoxiangLi;PhilipposMordohai;GangHua论文创新点联合估计3D形状和6D姿态:Glissando-N
- 针对AF调试过程中PD多窗机制是如何打分的
爱写BUG的长歌
人工智能计算机视觉算法
在AF(自动对焦)调试中,PD多窗机制(PhaseDetectionMulti-Window)是提升相位对焦精度和鲁棒性的关键技术,其核心是通过在画面中划分多个相位检测窗口,分别计算各窗口的相位差(PhaseDifference)并进行综合评分,最终选择最优对焦位置。以下是其打分机制的核心逻辑和调试要点:1.多窗口布局与权重分配窗口划分根据Sensor的PDAF像素分布,将画面划分为多个区域(例如
- 【氮化镓】GaN HEMTs结温和热阻测试方法
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性学习科学研究科技多尺度模拟
文章《TemperaturerisedetectioninGaNhigh-electron-mobilitytransistorsviagate-drainSchottkyjunctionforward-conductionvoltages》,由XiujuanHuang,ChunshengGuo,QianWen,ShiweiFeng,和YaminZhang撰写,发表在《Microelectroni
- 【深度学习】Adam(Adaptive Moment Estimation)优化算法
辰尘_星启
机器学习--深度学习深度学习算法人工智能Adampytorchpython
概述Adam算法结合了动量法(Momentum)和RMSProp的思想,能够自适应调整每个参数的学习率。通过动态调整每个参数的学习率,在非平稳目标(如深度神经网络的损失函数)中表现优异目录基本原理和公式笼统说明:为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量(Momentum):跟踪梯度的指数衰减平均(一阶矩),加速收敛并减少震荡。自适应学习率:跟踪梯度平方的指数衰减平均(二阶矩),调整
- Compressed Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface-Assisted Millimeter Wave Systems
No_one-_-2022
移动天线优化算法学习
文章目录II.SYSTEMMODELANDPROBLEMFORMULATIONIII.CHANNELMODELIV.PROPOSEDMETHOD摘要:在这封信中,我们考虑了智能反射面(IRS)辅助毫米波(mmWave)系统的信道估计,其中部署了IRS来辅助从基站(BS)到用户的数据传输。本文表明,为了实现联合主动式和被动式波束形成,需要获取大尺寸级联信道矩阵的知识。为了减少训练开销,利用了毫米波信
- 深度学习项目十一:mmdetection训练自己的数据集
小啊磊_Vv
深度学习和视觉项目实战目标跟踪人工智能计算机视觉python深度学习
mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一:环境搭建二:数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式yolo转coco数据集格式的代码三:训练dataset数据文件配置configs1.在configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r101_fpn_1x_coco.py
- MMDetection实用工具详解(上):日志分析、结果分析、混淆矩阵
MickeyCV
目标检测python深度学习linux目标检测
实用工具目录一、日志分析使用方法实际案例二、结果分析pkl结果文件生成使用方法实际案例三、混淆矩阵使用方法实际案例遇到的UserWarning解决方案MMDetection官方除了训练和测试脚本,他们还在mmdetection/tools/目录下提供了许多有用的工具。本帖先为大家重点介绍其中三个简单而实用的工具:日志分析、结果分析、混淆矩阵。一、日志分析tools/analysis_tools/a
- 了解目标检测:两阶段检测(Two-Stage Detection)、单阶段检测(Single-Stage Detection)和区域建议网络(RPN)
fydw_715
深度学习基础目标检测网络目标跟踪
了解目标检测:两阶段检测(Two-StageDetection)、单阶段检测(Single-StageDetection)和区域建议网络(RPN)在目标检测领域,模型架构在很大程度上决定了模型的性能、速度和应用场景。本文将详细探讨两类主要的目标检测方法——两阶段检测(Two-StageDetection)和单阶段检测(Single-StageDetection),以及它们的核心组件之一:区域建议网
- 网络安全主动防御技术与应用
坚持可信
信息安全web安全php安全
入侵阻断技术(IntrusionPreventionTechnologies)是指通过检测并阻止网络和系统中的恶意活动,防止攻击者利用系统漏洞或其他手段进行破坏或未经授权访问的技术和方法。这些技术通常结合入侵检测(IntrusionDetection)功能,通过实时监控和响应机制,有效防御各种类型的网络攻击。以下是入侵阻断技术的详细介绍及其应用。一、入侵阻断技术入侵检测和防御系统(IDS/IPS)
- MoE-FFD:Mixture of Experts for Generalized and Parameter-Efficient Face Forgery Detection
Sherry Wangs
DeepfakeDetection人工智能pytorch
来源:2024arXiv(submittedTDSC,CCF-A)作者:ChenqiKong1,AnweiLuo2,PeijunBao1,YiYu1,HaoliangLi3,ZengweiZheng4,ShiqiWang3andAlexC.Kot1单位:1新加坡南洋理工大学;2中山大学;3香港城市大学;4浙江大学;Paper:https://arxiv.org/pdf/2404.08452Code
- 【MATLAB源码-第128期】基于matlab的雷达系统回波信号仿真,输出脉压,MTI,MTD等图像。
Matlab_猿助手
调制解调通信原理MATLABmatlab开发语言信息与通信
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述雷达(RadioDetectionandRanging)是一种使用无线电波来探测和定位物体的系统。它的基本原理是发射无线电波,然后接收这些波从目标物体上反射回来的信号。通过分析这些反射波,雷达能够确定物体的位置、速度、方向和其他特性。历史背景雷达技术起源于20世纪初。最初的发展动机主要是军事上的需求,特别是在第二次世界大战期间,雷达在侦测敌机和舰船上发挥
- 【Gaussian Model】高斯分布模型
HP-Succinum
机器学习机器学习算法人工智能
目录高斯分布模型用于异常检测(GaussianModelforAnomalyDetection)1.高斯分布简介2.高斯分布模型用于异常检测(1)训练阶段:估计数据分布(2)检测阶段:计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测(GaussianModelforAnomalyDetection)在数据分析和机器学习任务中,异常检测(
- VoVNet(2019 CVPR)
刘若里
论文阅读人工智能计算机视觉学习笔记网络
论文标题AnEnergyandGPU-ComputationEfficientBackboneNetworkforReal-TimeObjectDetection论文作者YoungwanLee,Joong-wonHwang,SangrokLee,YuseokBae,JongyoulPark发表日期2019年04月22日GB引用>LeeYoungwan,HwangJoong-won,LeeSangr
- 征程 6 工具链 BEVPoolV2 算子使用教程 1 - BEVPoolV2 算子详解
算法自动驾驶
1.引言当前,地平线征程6工具链已经全面支持了BEVPoolingV2算子,并与mmdetection3d的实现完成了精准对齐。然而,需要注意的是,此算子因其内在的复杂性以及相关使用示例的稀缺,致使部分用户在实际运用过程中遭遇了与预期不符的诸多问题。在这样的背景下,本文首先会对BEVPoolingV2的实现进行全方位、细致入微的剖析讲解,,让复杂的原理变得清晰易懂。随后,还会通过代表性的示例,来进
- AI视觉觉醒:深度学习如何革新视频标注,释放数据潜力基于深度学习的视频自动标注系统
海棠AI实验室
AI理论探索与学术前沿人工智能深度学习音视频
目录引言:被忽视的视频数据金矿传统视频标注的困境:效率、成本与瓶颈深度学习:视频自动标注的破局之道深度学习视频自动标注系统架构系统架构图核心技术解析目标检测(ObjectDetection)行为识别(ActionRecognition)视频分割(VideoSegmentation)代码实践:基于YOLOv5的目标检测视频标注示例挑战与未来展望结语:AI赋能,释放视频数据的无限可能引言:被忽视的视频
- [论文阅读]DAMO-YOLO——实时目标检测设计报告
一朵小红花HH
知识蒸馏目标检测YOLO目标检测目标跟踪论文阅读人工智能
DAMO-YOLODAMO-YOLO:AReportonReal-TimeObjectDetectionDesign实时目标检测设计报告论文网址:DAMO-YOLO简读论文这篇论文介绍了一个名为DAMO-YOLO的新型目标检测方法,相比YOLO系列的其他方法有着更好的性能。该方法的优势来自于几项新技术:使用了MAE-NAS作为骨干网络,可以自动搜索出不同延迟预算下的优化网络结构。MAE-NAS被称
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-tasks.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
tasks.pyultralytics\nn\tasks.py目录tasks.py1.所需的库和模块2.classBaseModel(nn.Module):3.classDetectionModel(BaseModel):4.classOBBModel(DetectionModel):5.classSegmentationModel(DetectionModel):6.classPoseModel
- 神经网络中的Adam
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adam(AdaptiveMomentEstimation)是一种广泛使用的优化算法,结合了RMSprop和动量(Momentum)的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance),为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi
- 【解读】核密度图
dearr__
python开发语言
def:what核密度估计(KernelDensityEstimation,简称KDE)是一种用来估计随机变量概率密度函数的非参数方法实现:(库函数)howimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#使用Seaborn绘制KDE图sns.kdeplot(data,shade=True)#添加标签和标题plt.xlabel('Data')plt.yl
- 记一次pytorch训练loss异常的问题
lyyiangang
pytorch人工智能python
记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时,某项loss出现异常大的值,比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。解决方法在确认target和predction没有问题后,发现是在dataset中的数据处理出现了问题。在dataset中的__getitem__函数中,对数据进行了处理,但是在处理时,将数据转换为了num
- Elasticsearch——动态映射
java编程小帅
Elasticsearchelasticsearch大数据esjava搜索引擎
目录Dynamicfieldmappingsdatedetection(日期检测)Disablingdatedetection(禁用日期检测)Customizingdetecteddateformats(自定义检测到的日期格式)Numericdetection(数字检测)Dynamictemplates验证动态模板在动态模板映射运行时字段Elasticsearch最重要的功能之一就是它会尽量避开我
- 串口收发大数据和接收发送不定长数据
✧˖‹gσσ∂ иιghт›✧
单片机嵌入式硬件
一.首先是大家想知道的接收发送不定长数据这里我仅仅推荐一种方法,虽然有很多方法STM32HALCubeMX串口IDLE接收空闲中断+DMA_idlelinedetectioninterrupt-CSDN博客但是我还是仅仅推荐我这种:利用HAL库的HAL_UARTEx_ReceiveToIdle_DMA()函数,代码简洁。在HAL里面能用回调函数直接实现功能的就别去自己写逻辑代码配置就是打开串口中断
- esp-who配置与编译流程分析 - esp32-s3-eye
生活需要深度
esp32-eye配置编译
book@100ask:~/esp/esp-who/examples/motion_detection/lcd$idf.pyset-targetesp32s3Adding"set-target"'sdependency"fullclean"tolistofcommandswithdefaultsetofoptions.Executingaction:fullcleanBuilddirectory'
- python制图之小提琴图
pianmian1
python信息可视化开发语言
提琴图(ViolinPlot)是一种结合了箱线图(BoxPlot)和核密度估计(KernelDensityEstimation,KDE)的可视化工具,用于展示数据的分布情况和概率密度。它在数据可视化中具有独特的作用.本节我们学习如何使用python绘制提琴图#导入所需的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘图importnumpyasnp#用于数值计算importpan
- 数据标注中的归类与定义,从聚类,相关,关联,回归四个方面分析
小宝哥Code
人工智能训练师聚类回归数据挖掘
在数据标注和AI训练过程中,数据的归类与定义是关键步骤,不同的数据分析方法可以用于不同的场景。本文从**聚类(Clustering)、相关(Correlation)、关联(Association)、回归(Regression)**四个角度探讨数据标注的优化,并结合Python代码示例进行说明。1.聚类(Clustering)1.1概念聚类是一种无监督学习方法,它将相似的数据点分为同一个组,而无需预
- End-to-End Object Detection with Transformers
M1kk0
目标检测计算机视觉神经网络
End-to-EndObjectDetectionwithTransformers会议:2020ECCV论文:https://arxiv.org/abs/2005.12872代码:https://github.com/facebookresearch/detr创新点:\作者摒弃了基于anchor、NMS等这种需要手工设计的模块,和R-CNN系列、YOLO系列,以及其他anchor-free的方法都
- 浅谈XDR---扩展检测与响应(Extended Detection and Response)
金州饿霸
BigData网络
一、目前热门的XDR安全公司1.BitdefenderBitdefenderGravityZoneUltra将保护与扩展端点检测和响应(XEDR)相结合,帮助组织在威胁生命周期中保护端点基础设施,如工作站、服务器和容器。跨端点事件关联将EDR的粒度和丰富的安全上下文与XDR的基础设施分析结合在一起通过对端点和用户产生的风险进行风险分析并在本地强化创新,Bitdefender最大限度地减少了端点攻击
- 25/2/18 <算法笔记> ByteTrack
青椒大仙KI11
笔记
ByteTrack(发表在2021年)是一种高效且精确的**多目标跟踪(Multi-ObjectTracking,MOT)**算法。它属于目标跟踪领域中基于检测的类别(trackingbydetection),核心思想是利用目标检测器的高置信度和低置信度检测结果,通过简单的后处理策略实现高效和准确的目标跟踪。多目标跟踪(MOT)的主要目的是对视频或帧序列中的多个对象进行检测和跟踪。在MOT方法中通
- FaceSwap——人脸的自动交换或替换
爱研究的小牛
AIGC——图像AIGC人工智能深度学习
一、FaceSwap介绍FaceSwap是一款开源的深度学习应用程序,旨在实现人脸的自动交换或替换。二、FaceSwap的核心功能人脸交换(FaceSwapping):FaceSwap的主要功能是将一张人脸从源图像或视频中提取出来,然后将其应用到目标图像或视频中。该功能适用于静态图片和动态视频处理。人脸自动检测与对齐(FaceDetectionandAlignment):在进行人脸交换之前,Fac
- R语言中的偏最小乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)和判别分析(Discriminant Analysis,
程序才子
r语言回归开发语言R语言
R语言中的偏最小乘回归(PartialLeastSquaresRegression,PLSR)和判别分析(DiscriminantAnalysis,DA)偏最小乘回归(PartialLeastSquaresRegression,PLSR)与判别分析(DiscriminantAnalysis,DA)是R语言中常用的数据建模和预测技术。它们可以用于解决回归问题和分类问题。本文将介绍PLSR和DA的基本
- windows下源码安装golang
616050468
golang安装golang环境windows
系统: 64位win7, 开发环境:sublime text 2, go版本: 1.4.1
1. 安装前准备(gcc, gdb, git)
golang在64位系
- redis批量删除带空格的key
bylijinnan
redis
redis批量删除的通常做法:
redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del
上面的命令在key的前后没有空格时是可以的,但有空格就不行了:
$redis-cli keys "blacklist*"
1) "blacklist:12:
[email protected]
- oracle正则表达式的用法
0624chenhong
oracle正则表达式
方括号表达示
方括号表达式
描述
[[:alnum:]]
字母和数字混合的字符
[[:alpha:]]
字母字符
[[:cntrl:]]
控制字符
[[:digit:]]
数字字符
[[:graph:]]
图像字符
[[:lower:]]
小写字母字符
[[:print:]]
打印字符
[[:punct:]]
标点符号字符
[[:space:]]
- 2048源码(核心算法有,缺少几个anctionbar,以后补上)
不懂事的小屁孩
2048
2048游戏基本上有四部分组成,
1:主activity,包含游戏块的16个方格,上面统计分数的模块
2:底下的gridview,监听上下左右的滑动,进行事件处理,
3:每一个卡片,里面的内容很简单,只有一个text,记录显示的数字
4:Actionbar,是游戏用重新开始,设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现)
写代码的流程
1:设计游戏的布局,基本是两块,上面是分
- jquery内部链式调用机理
换个号韩国红果果
JavaScriptjquery
只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象(通过this 因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this(结合下面的setStyles)指向这个对象)
function create(type){
var element=document.createElement(type);
//this=element;
- 你订酒店时的每一次点击 背后都是NoSQL和云计算
蓝儿唯美
NoSQL
全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司,它运营着89个网站,跨越68个国家,三年前开始实验公有云,以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。
云端本身是用于驱动网站的部分小功能的,如搜索框的自动推荐功能,还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。
Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
- java笔记1
a-john
java
1,面向对象程序设计(Object-oriented Propramming,OOP):java就是一种面向对象程序设计。
2,对象:我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说,对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型,哈士奇可以是狗的一个实例,也就是对象。
3,面向对象程序设计方式的特性:
3.1 万物皆为对象。
- C语言 sizeof和strlen之间的那些事 C/C++软件开发求职面试题 必备考点(一)
aijuans
C/C++求职面试必备考点
找工作在即,以后决定每天至少写一个知识点,主要是记录,逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益,后学幸运之至也。如有错误,还希望大家帮忙指出来。感激不尽。
后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的,咱人笨,以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
- 程序员写代码时就不要管需求了吗?
asia007
程序员不能一味跟需求走
编程也有2年了,刚开始不懂的什么都跟需求走,需求是怎样就用代码实现就行,也不管这个需求是否合理,是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样,但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码,而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理,那么,我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。
我的技术不是很好,但是就不代
- Activity的四种启动模式
百合不是茶
android栈模式启动Activity的标准模式启动栈顶模式启动单例模式启动
android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ;
启动模式xml中配置
<activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
- Spring中@Autowired标签与@Resource标签的区别
bijian1013
javaspring@Resource@Autowired@Qualifier
Spring不但支持自己定义的@Autowired注解,还支持由JSR-250规范定义的几个注解,如:@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。
1. @Autowired @Autowired是Spring 提供的,需导入 Package:org.springframewo
- Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2
sunjing
ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 1.2
JAX-WS
SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition)
Which style of WSDL
- 【Hadoop二】Hadoop常用命令
bit1129
hadoop
以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例,
hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop,需要说明的是,这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行
Hadoop HDFS相关命令
hadoop fs -ls
列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
- java异常处理(初级)
白糖_
javaDAOspring虚拟机Ajax
从学习到现在从事java开发一年多了,个人觉得对java只了解皮毛,很多东西都是用到再去慢慢学习,编程真的是一项艺术,要完成一段好的代码,需要懂得很多。
最近项目经理让我负责一个组件开发,框架都由自己搭建,最让我头疼的是异常处理,我看了一些网上的源码,发现他们对异常的处理不是很重视,研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码,通过他们对异常处理的解决方案,我终
- 记录整理-工作问题
braveCS
工作
1)那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。
2)今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题,以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
- org.apache.tools.zip实现文件的压缩和解压,支持中文
bylijinnan
apache
刚开始用java.util.Zip,发现不支持中文(网上有修改的方法,但比较麻烦)
后改用org.apache.tools.zip
org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子
下面的程序根据实际需求,实现了压缩指定目录下指定文件的方法
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWrit
- 读书笔记-4
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、JSTL 核心标签库标签
2、避免SQL注入
3、字符串逆转方法
4、字符串比较compareTo
5、字符串替换replace
6、分拆字符串
1、JSTL 核心标签库标签共有13个,
学习资料:http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2012/02/24/2366806.html
功能上分为4类:
(1)表达式控制标签:out
- [物理与电子]半导体教材的一个小问题
comsci
问题
各种模拟电子和数字电子教材中都有这个词汇-空穴
书中对这个词汇的解释是; 当电子脱离共价键的束缚成为自由电子之后,共价键中就留下一个空位,这个空位叫做空穴
我现在回过头翻大学时候的教材,觉得这个
- Flashback Database --闪回数据库
daizj
oracle闪回数据库
Flashback 技术是以Undo segment中的内容为基础的, 因此受限于UNDO_RETENTON参数。要使用flashback 的特性,必须启用自动撤销管理表空间。
在Oracle 10g中, Flash back家族分为以下成员: Flashback Database, Flashback Drop,Flashback Query(分Flashback Query,Flashbac
- 简单排序:插入排序
dieslrae
插入排序
public void insertSort(int[] array){
int temp;
for(int i=1;i<array.length;i++){
temp = array[i];
for(int k=i-1;k>=0;k--)
- C语言学习六指针小示例、一维数组名含义,定义一个函数输出数组的内容
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; //等价于 int *p 也等价于 int* p;
int i = 5;
char ch = 'A';
//p = 5; //error
//p = &ch; //error
//p = ch; //error
p = &i; //
- centos下php redis扩展的安装配置3种方法
dcj3sjt126com
redis
方法一
1.下载php redis扩展包 代码如下 复制代码
#wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz
2 tar -zxvf 解压压缩包,cd /扩展包 (进入扩展包然后 运行phpize 一下是我环境中phpize的目录,/usr/local/php/bin/phpize (一定要
- 线程池(Executors)
shuizhaosi888
线程池
在java类库中,任务执行的主要抽象不是Thread,而是Executor,将任务的提交过程和执行过程解耦
public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}
public class RunMain implements Executor{
@Override
pub
- openstack 快速安装笔记
haoningabc
openstack
前提是要配置好yum源
版本icehouse,操作系统redhat6.5
最简化安装,不要cinder和swift
三个节点
172 control节点keystone glance horizon
173 compute节点nova
173 network节点neutron
control
/etc/sysctl.conf
net.ipv4.ip_forward =
- 从c面向对象的实现理解c++的对象(二)
jimmee
C++面向对象虚函数
1. 类就可以看作一个struct,类的方法,可以理解为通过函数指针的方式实现的,类对象分配内存时,只分配成员变量的,函数指针并不需要分配额外的内存保存地址。
2. c++中类的构造函数,就是进行内存分配(malloc),调用构造函数
3. c++中类的析构函数,就时回收内存(free)
4. c++是基于栈和全局数据分配内存的,如果是一个方法内创建的对象,就直接在栈上分配内存了。
专门在
- 如何让那个一个div可以拖动
lingfeng520240
html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml
- 第10章 高级事件(中)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 计算两个经纬度之间的距离
roadrunners
计算纬度LBS经度距离
要解决这个问题的时候,到网上查了很多方案,最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。
/**
*
* @param longitudeA
* 经度A点
* @param latitudeA
* 纬度A点
* @param longitudeB
*
- 最具争议的10个Java话题
tomcat_oracle
java
1、Java8已经到来。什么!? Java8 支持lambda。哇哦,RIP Scala! 随着Java8 的发布,出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论,最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围,但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。
2、Java 9 即将到来
Oracle早在8月份就发布
- zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟)
阿尔萨斯
rar
题目链接:zoj 3826 Hierarchical Notation
题目大意:给定一些结构体,结构体有value值和key值,Q次询问,输出每个key值对应的value值。
解题思路:思路很简单,写个类词法的递归函数,每次将key值映射成一个hash值,用map映射每个key的value起始终止位置,预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的,因为没有考虑value为{}的情