- 安装cpu版本的paddleocr
NO1212
python
1.CPU版的PaddlePaddlepython-mpipinstallpaddlepaddle==2.6.1-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple2、验证安装安装完成后您可以使用python进入python解释器,输入importpaddle,再输入paddle.utils.run_check()如果出现PaddlePaddleisinstalledsuc
- pytorch实现cifar10多分类总结
L_pyu
人工智能pytorch分类
cifar-10简介:CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,每张图片都是3×32×32,3通道彩色图片,分辨率32×32。它包含了10个不同类别,每个类别有6000张图像,其中5000张用于训练,1000张用于测试。这10个类别分别为:飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务,可以使用深度学习模型,如卷积
- 【离线安装系列】离线环境下为Ubuntu16.04安装zsh(How to install zsh from source offline)
jaredyam
LinuxShell
准备Ubuntu16.04安装机任意公网机下载安装包按照以下顺序执行安装可完美避坑1.ncurses下载地址:https://ftp.gnu.org/pub/gnu/ncurses原因:依赖包安装:$tar-xzfncurses-*.tar.gz$cdncurses-*$./configure--prefix=/usrCXXFLAGS="-fPIC"CFLAGS="-fPIC"$make&&mak
- docker打包jar镜像
为援不可图
技术之路dockerjar
小编最近在实习公司帮忙做项目部署,对方要求需要把jar包再次进行docker镜像封装,小编呢也没有了解过docker镜像,于是就去百度了一波,发现了这个Docker中文文档,感觉还不错,大家不会的可以来看看,很详细的介绍了有关Docker的东西,不多说,直接做。系统:Ubuntu16.04要求:apt、wget、ssh、docker、linux版的JDK以及交互界面(xshell、xftp)备注:
- PyTorch实现CNN:CIFAR-10图像分类实战教程
吴师兄大模型
PyTorchpytorchcnnCIFAR-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
- Ubuntu16.04切换内核启动
StruggleYouth
ubuntu系统操作
1.该命令显示内核的启动顺序zgw@zgw-ThinkPad:~$grepmenuentry/boot/grub/grub.cfgif[x"${feature_menuentry_id}"=xy];thenmenuentry_id_option="--id"menuentry_id_option=""exportmenuentry_id_optionmenuentry'Ubuntu'--class
- 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
- 实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题
啥都鼓捣的小yao
深度学习pytorch分类人工智能深度学习
实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络,并实现分类质量>0.5。注意:因为我们实战1里只讨论最简单的神经网络构建,所以准确率达到0.5以上就符合我们的目标,后面会不断学习新的模型进行优化CIFAR的数据集如下图所示:我们大概所需要的功能包如下:importnumpyasnpimpor
- Windows下的PaddleOCR本地部署
wangkun_cl
开源软件
目录一、环境配置(一)PaddlePaddle运行环境部署1.安装anaconda(网上教程很多很详细)2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt中的库(二)PaddleOCR安装【非重点】二、在自己的数据集上训练模型(一)制作自己的数据集1.安装PPOCRLabel并为自己的数据打标签,构建数据集2.数据集的划分(二)训练1.文本检
- paddleOCR处理PDF遇到问题
被编程为难的小娃娃
pdfpaddlepaddleocr笔记
前提安装是上一篇,langchain的加载和分割参考博客:使用paddleOCR批量识别pdf_paddleocrpdf-CSDN博客遇到问题如下图。个人怀疑文档中有长表内容(是倒立的那种长表)--补充编辑,确实如此,解决方案后续优化了再发状态:目前未解决。在上一篇博客的基础上新增pippipinstallpaddlepaddlepipinstallpaddlehub(这里本来参考的这位博主,但是
- linux下jsoncpp编译
虎皮猫大人王
linux系统linux系统
折腾了一顿,我使用ubuntu16.04编译的jsoncpp,由于使用的芯片工程需要16.04,无法使用最新的ubuntu系统。发现jsoncpp编译时,CMakeError:CouldnotfindCMAKE_ROOT!!!CMakehasmostlikelynotbeeninstalledcorrectly.Modulesdirectorynotfoundin/usr/local/share/
- 如何通过卷积神经网络(CNN)有效地提取图像的局部特征,并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类?
浪九天
人工智能理论python后端深度学习神经网络人工智能机器学习pytorch
目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是专门为处理具有网格结构数据(如图像)而设计的深度学习模型,能够有效地提取图像的局部特征。下面将详细介绍如何通过CNN提取图像局
- 国内开源深度学习框架
we19a0sen
深度学习人工智能
目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle(百度飞浆)2、MindSpore(华为昇思)3、MegEngine(旷视天元)4、OneFlow(一流科技)5、Jittor(清华计图)二、快速入手1、PaddlePaddle(百度飞浆)2、MindSpore(华为昇思)3、MegEngine(旷视天元)4、OneFlow(一流科技)5、Jittor(清华计图)三、基础教程1、Paddle
- 深度学习实战:用TensorFlow构建高效CNN的完整指南
芯作者
DD:日记深度学习
一、为什么每个开发者都要掌握CNN?在自动驾驶汽车识别路标的0.1秒里,在医疗AI诊断肺部CT片的精准分析中,甚至在手机相册自动分类宠物的日常场景里,卷积神经网络(CNN)正悄然改变着我们的世界。本文将以工业级实践标准,带您从零构建一个在CIFAR-10数据集上达到90%+准确率的CNN模型,深入解析TensorFlow2.x的最新特性,并揭秘模型优化的七大核心策略。[外链图片转存失败,源站可能有
- pytorch 模型测试
小赖同学啊
人工智能pytorch人工智能python
在使用PyTorch进行模型测试时,一般包含加载测试数据、加载训练好的模型、进行推理以及评估模型性能等步骤。以下为你详细介绍每个步骤及对应的代码示例。1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms2.加载测试数据假设我们使用的是CIFAR-10数据集作为示例
- 2025年具有百度特色的软件测试面试题
噔噔噔噔@
软件测试基础及工具分享程序人生软件测试面试题专栏测试工具经验分享自动化
百度业务场景如何测试一个高并发的搜索系统(如百度搜索)?如何测试一个在线地图服务(如百度地图)?如何测试一个大型推荐系统(如百度推荐)的性能?百度技术栈你对百度的PaddlePaddle框架有了解吗?如何测试基于PaddlePaddle的服务?如何测试百度云的API服务?你对百度的DevOps实践有什么了解?
- python
超帅的好吧
笔记
TheCIFAR-10andCIFAR-100datasetsarelabeledsubsetsofthe80milliontinyimagesdataset.CIFAR-10andCIFAR-100werecreatedbyAlexKrizhevsky,VinodNair,andGeoffreyHinton.(Sadly,the80milliontinyimagesdatasethasbeent
- 论文阅读笔记2
sixfrogs
论文阅读笔记论文阅读cnn
OptimizingMemoryEfficiencyforDeepConvolutionalNeuralNetworksonGPUs1论文简介作者研究了CNN各层的访存效率,并揭示了数据结构和访存模式对CNN的性能影响。并提出了优化方法。2方法介绍2.1Benchmarks数据集:MNIST,CIFAR,ImageNetCNN:AlexNet,ZFNet,VGG2.2实验设置CPU:IntelXe
- paddlepaddle(飞浆)报错name ‘libpaddle‘ is not defined及paddle.fluid.core_noavx
管春
数据分析paddlepaddlepaddle人工智能
最近有一个OCR中文识别的需求,用到paddleocr,但服务器死活装不上paddlepaddle(python3.10.4,win8环境)先装了2.6.0的paddele,报name‘libpaddle’isnotdefined,然后降版本(2.4的某个版本,忘了),paddle.fluid.core_noavximport失败,发现服务器没有avx,这个版本不支持noavx的,去paddlep
- 关于CMAKE中查找自定义路径OpenCV的问题
gxsHeeN
opencvopencvcmake多版本
关于CMAKE中查找自定义路径OpenCV的问题前段时间在机器上(ubuntu16.04)安装了ROS_kinetic,因此机器上散布着opencv2.4.9、opencv3.0.0以及ros引入的opencv3.2.0。删掉机器上的opencv2.4.9之后,发现使用cmake编译opencv程序时,总是找到3.2.0的opencv,而不能找到3.0.0(opencv3.0.0make时的CMA
- 【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50
别出BUG求求了
深度学习深度学习pytorchcifar-10resnet50神经网络
一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s
- Pytorch:以CIFAR-10分类为例,给出了神经网络的训练流程
Xiao_Ya__
深度学习pytorchpytorch分类神经网络
下面给出了神经网络的训练流程,包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。importtorchastimporttorchvisionastvimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.transformsimportToPILImageimporttorch.nnasnnimporttorch.n
- 以太坊DPOS私链搭建--使用gttc,搭建一个可用于性能测试的区块链框架(1)
过河卒啦啦啦
区块链研究区块链以太坊
遇到的一些坑bootnode一直不起作用,所以决定不用它,改用static-nodes.json在阿里云机器上编译gttc系统Ubuntu16.04想把eth服务部署到docker中方便移植,但是gttc没有官方docker,所以先把环境搭起来,然后自己创建一个docker镜像安装go语言环境,版本go1.14.10注意需要先在电脑上下载好,再传到服务器,不然没法解压。tar-Cusr/local
- 显卡3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle
社会闲散人员中的代码爱好者
python环境搭建python人工智能深度学习
3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle官网原话如果您使用的是安培架构的GPU,推荐使用CUDA11.2如果您使用的是非安培架构的GPU,推荐使用CUDA10.2,性能更优其他配套确定软件版本后,到官网下载对应版本的软件CUDA:CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercuDNN:cuDNNArchive|NVIDIADeveloper这里需要下载CU
- docker学习笔记(5):docker搭建DNMP环境
submarineas
Linux虚拟化
DNMP介绍环境介绍:├──mysql├──nginx│└──nginx.conf└──php└──php.ini本篇文章将介绍一个更加方面的相当于LNMP(linux+NGINX+MySQL+PHP)环境的部署方式,效率更加高效,而对于lnmp或者lamp的介绍,可以看我去年写的那篇文章:Ubuntu16.04安装Apache,Mysql,PHP7,phpMyAdmin过程解析和错误总结生成my
- 【深度学习大模型实例教程:Transformer架构、多模态模型与自监督学习】
生活De°咸鱼
AIGCJava深度学习大数据AIGC
深度学习大模型实例教程:Transformer架构、多模态模型与自监督学习1.深度学习基础概述1.1深度学习的核心概念1.2常见深度学习模型1.3大模型的挑战与解决方案2.数据准备2.1数据处理示例:CIFAR-103.构建深度学习模型4.训练模型5.使用预训练模型(迁移学习)6.Transformer架构6.1Transformer的核心原理6.2Transformer的基本组件6.3Trans
- pythoninstaller打包多个py 文件_PyInstaller详解:将.py文件打包成exe文件
xrxiong
文件
1.安装本人系统是:Ubuntu16.04,python3.7。安装的pyinstaller==3.5,UPX==upx-3.95-amd64_linux.tar.xz。不安装对应版本的pyinstaller和UPX会一直打包不成功(亲测)。首先需要安装pyinstaller:pipinstallpyinstaller==3.5如果不安装UPX的话,会出现打包成exe失败:upxisnotavai
- elasticsearch8 linux版以服务的方式启动
zhangzeyuaaa
elasticsearchLinuxlinux运维服务器
1.创建系统服务文件对于使用systemd作为系统初始化系统的Linux发行版(如CentOS7及以上、Ubuntu16.04及以上),需要创建一个systemd服务文件。以root用户或具有sudo权限的用户身份执行以下操作:sudovim/etc/systemd/system/elasticsearch.service在打开的文件中输入以下内容:[Unit]Description=Elasti
- 深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题
☆cwlulu
深度学习分类人工智能
CIFAR-10是一个经典的计算机视觉数据集,广泛用于图像分类任务。它包含10个类别的60,000张彩色图像,每张图像的大小是32x32像素。数据集被分为50,000张训练图像和10,000张测试图像。每个类别包含6,000张图像,具体类别包括:飞机(airplane)汽车(automobile)鸟(bird)猫(cat)鹿(deer)狗(dog)青蛙(frog)马(horse)船(ship)卡车
- DARTS算法笔记(论文+代码)
朴公英不会飞
NAS算法笔记
DARTS:DIFFERENTIABLEARCHITECTURESEARCH论文链接:DARTS论文代码:DARTS-code本文主要对DARTS算法进行学习,重点关注算法在CIFAR-10,ImageNet(分类问题)的研究。DARTS通过两次近似,将问题简单化,以减少GPU计算天数,局部最优近似全局最优,有限差分近似求梯度。摘要:在CIFAR-10、ImageNet、PennTreebank和
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要