- 清华大学提出Pointformer:基于Transformer的3D目标检测
Amusi(CVer)
计算机视觉论文速递Transformer3D目标检测深度学习计算机视觉机器学习人工智能自动驾驶
没错!Transformer的"魔爪"已经伸向3D目标检测了。Pointformer:用于3D点云的特征学习backbone,可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能,如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。注:文末附【Transformer】和【3D目标检测】学习交流群Transformer最近在3D点云方向应用的工作可以看一下:牛津大学等提出:PointTransformer清华大
- 动态规划与一维数组
debug_running_Hu
动态规划算法
动态规划与一维数组的结合主要用于解决那些状态可以由单个变量表示的问题。这通常意味着问题具有某种线性或单调递增的性质。一维数组dp[i]存储的是到达状态i的最优解。状态i的最优解通常依赖于它之前状态(0到i-1)的最优解。让我们通过几个例子来详细讲解:1.斐波那契数列:这是动态规划中最经典的例子之一。斐波那契数列的第n项定义为前两项之和:F(n)=F(n-1)+F(n-2),其中F(0)=0,F(1
- Python3 字典:解锁高效数据存储的钥匙
李智 - 重庆
Python精讲精练-从入门到实战python经验分享编程实战趣味编程编程技巧
Python3字典:解锁高效数据存储的钥匙内容简介本系列文章是为Python3学习者精心设计的一套全面、实用的学习指南,旨在帮助读者从基础入门到项目实战,全面提升编程能力。文章结构由5个版块组成,内容层层递进,逻辑清晰。基础速通:n个浓缩提炼的核心知识点,夯实编程基础;经典范例:10个贴近实际的应用场景,深入理解Python3的编程技巧和应用方法;避坑宝典:10个典型错误解析,提供解决方案,帮助读
- ESP32-C3入门教程 环境篇③——VS Code IDE快速入门
小康师兄
ESP32-C3入门教程VSCodeESP32-C3ESP32嵌入式物联网
文章目录一、安装VisualStudioCode二、安装扩展三、配置ESP-IDF插件四、创建工程五、配置工程5.1选择目标芯片5.2项目配置方法一方法二六、编译工程6.1方法一6.2方法二七、固件分析八、固件下载8.1方法一8.2方法二8.3方法三九、串口日志9.1方法一9.2方法二十、遇到问题及解决10.1restartVisualStudioCodeandrunthiswizardagain
- 网络传输中的三张表,MAC地址表、ARP缓存表以及路由表
h490516509
网络编程
一:MAC地址表详解说到MAC地址表,就不得不说一下交换机的工作原理了,因为交换机是根据MAC地址表转发数据帧的。在交换机中有一张记录着局域网主机MAC地址与交换机接口的对应关系的表,交换机就是根据这张表负责将数据帧传输到指定的主机上的。交换机的工作原理交换机在接收到数据帧以后,首先、会记录数据帧中的源MAC地址和对应的接口到MAC表中,接着、会检查自己的MAC表中是否有数据帧中目标MAC地址的信
- 在 Windows 系统上,将 Ubuntu 从 C 盘 迁移到 D 盘
YiHanXii
windowsubuntupostgresql
在Windows系统上,如果你使用的是WSL(WindowsSubsystemforLinux)并安装了Ubuntu,你可以将Ubuntu从C盘迁移到D盘。迁移过程涉及导出当前的Ubuntu发行版,然后将其导入到D盘的目标目录。以下是详细的步骤:1.导出Ubuntu发行版首先,你需要将Ubuntu发行版从当前的C盘导出为.tar文件。打开PowerShell(管理员权限):按Win+X,选择Win
- 【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
卷积神经网络(CNN)概念简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构(如图像、语音)的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征,并逐层构建更复杂的特征表示,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层(ConvolutionalLayer)使用卷积核(滤波器)在输入上滑动,提取局部特征。
- 航空客户价值的数据挖掘与分析(numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn)
Want595
Python数据分析数据挖掘numpypandas
文章目录航空客户价值的数据挖掘与分析(numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn)写在前面背景与挖掘目标1.1需求背景1.2挖掘目标1.3项目概述项目分析方法规划2.1RFM模型2.2LRFMC模型指标2.3分析总体流程图数据抽取探索及预处理3.1数据抽取3.2数据探索分析3.3数据预处理3.3.1数据清洗3.3.2属性规约3.3.3数据变换数据建模&应用4.1模型构
- Intersection Observer实现图片懒加载
廊坊吴彦祖
jsjavascriptjshtmlhtml5
IntersectionObserver实现图片懒加载IntersectionObserver的概念和用法IntersectionObserverAPI提供了一种异步检测目标元素与祖先元素或viewport相交情况变化的方法,可以自动“观察”元素是否可见,可见的本质是目标元素与视口产生一个交叉区域,所以这个API叫做“交叉观察器”IntersectionObserverAPI允许你配置一个回调函数
- python中shutil.copyfile的用法_python shutil.copy()用法
weixin_39678103
shutil.copyfile(src,dst):复制文件内容(不包含元数据)从src到dst。DST必须是完整的目标文件名;如果src和dst是同一文件,就会引发错误shutil.Error。dst必须是可写的,否则将引发异常IOError。如果dst已经存在,它会被替换。特殊文件,例如字符或块设备和管道不能使用此功能,因为copyfile会打开并阅读文件。src和dst的是字符串形式的路径名。
- [E题成品文章发布]2025美赛数学建模E题35页成品论文+每小问配套py+matlab代码+完整数据集+高清可视化结果图
2025数学建模资料汇总
2025美赛数学建模E题数学建模matlab开发语言
基于生态模型的有机农业管理策略研究:除草剂移除与物种引入的生态影响分析摘要随着全球农业可持续性需求的增加,减少化学品使用并提高农业生态系统的稳定性成为关键目标。本研究基于农业生态系统中的物种互动模型,探讨了不同农业管理方式对生态系统稳定性、害虫控制和成本效益的影响。完整版获取如下地址:点击加入【2025美国大学生数学建模竞赛】:http://qm.qq.com/cgi-bin/qm/qr?_wv=
- YOLOV11改进1-检测头篇
~啥也不会~
YOLO人工智能目标检测神经网络深度学习
文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言 目标检测领域里,小目标一直是一个难点问题,虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率,但是他的耗时会线性增强,毕竟一张大图会被切成很多小图去推理,所以在很多场景下无法得到应用。这里,我们从探测头入手,
- 四级单词大全o-z
路溪非溪
文档资料
oakəukn.栎属植物栎木橡树橡木adj.橡木制的oarɔ:n.浆橹划手v.划行obeyə'beivt.顺从vi.服从听从object'ɔbdʒiktn.物物体目的目标宾语v.反对提出...作为反对的理由抱反感objectionəb'dʒekʃənn.反对异议不喜欢objectiveəb'dʒektivadj.客观的目标的无偏见的n.目标目的物镜=objectivecase宾语单词注音释义obl
- OpenIPC开源FPV之重要源码包
lida2003
DIYDronesLinux开源单片机嵌入式硬件
OpenIPC开源FPV之重要源码包1.源由2.分析2.1功能角度2.2数据角度3.软件包3.1wfb-ng3.1.1目标板配置3.1.2软件版配置3.1.3视频数据发送&接收3.2datalink3.2.1目标板配置3.2.2软件版配置3.2.3数据发送&接收3.3*mavfwd3.3.1目标板配置3.3.2软件版配置3.3.3MAVLink数据采集&接收3.4*mavlink-router3.
- C# 调用 origin 批量作图
angliaokantang0683
c#runtime
C#调用origin批量作图质谱数据处理软件中,需要批量粘贴Origin的矢量图到Word和PPT中,由于出图量大,需要用代码生成。代码参考了Origin9.2中自带的AutomationServer示例代码。本文涉及两部分内容,如何通过C#调用Origin.dll和interop.word对word的读写操作。目标:文件是一个.opj文件,内容如下。我们通过C#调用相关接口来修改数据和标签。并且
- 北工大计算机网络95分复习——【第五章 网络层】
秋千的千秋
北工大计算机网络95分复习计算机网络网络智能路由器
Networklayer网络层:responsiblefordeliveringpacketsbetweenendpointsovermultiplelinks。负责通过多条链路在端点之间传递数据包。将数据包从源机器路由到目标机器。Hop跳:一个中间路由器。5.1网络层的设计问题P125交换——电路交换(电话网)、包交换/分组交换(数据交换网中的主流交换方式)5.1.1存储转发数据包交换
- WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络
池央
生成对抗网络人工智能神经网络
1.背景与问题生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)是由IanGoodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型。它包括两个主要部分:生成器(Generator)和判别器(Discriminator),两者通过对抗训练的方式,彼此不断改进,生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据,而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据。虽然传统GAN在多个领域
- 架构蓝图:驱动企业数字化转型的关键路径
The Open Group
数字化转型大数据分布式人工智能微服务
在全球范围内,数字化转型已经成为企业获取竞争优势、提升运营效率的战略核心。无论是传统企业还是新兴行业,都必须通过深入的技术应用来重新定义业务模式和客户价值。然而,成功的数字化转型并非仅仅依赖于新技术的引入,更取决于企业能否构建并实施有效的架构蓝图(ArchitectureBlueprint)。这种蓝图为企业提供了从战略到执行的全景视图,确保技术和业务目标的有机结合。本篇文章将从企业如何利用架构蓝图
- python广告点击率预测_常见计算广告点击率预估算法总结
weixin_39850143
python广告点击率预测
欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~作者:导语:本文讨论了CTR预估模型,包括工业界使用比较广的比较经典模型和学术界最新的结合DeepLearning的一些工作。前言谈到CTR,都多多少少有些了解,尤其在互联网广告这块,简而言之,就是给某个网络服务使用者推送一个广告,该广告被点击的概率,这个问题难度简单到街边算命随口告诉你今天适不适合娶亲、适不适合搬迁一样,也可以复杂到拿到
- (旋转数组的)二分查找算法
「已注销」
涨知识二分查找旋转数组
二分查找算法(BinarySearch)是一种高效的、应用广泛的查找算法。它是一种采用分治策略的算法。基本二分查找算法二分查找是针对顺序存储的有序序列的;二分查找的基本思想是:将目标元素与序列中位数比较,如果大于中位数则在右半段序列查找,反之在左半段查找。为了能够方便表示(以升序序列为例),设置两个索引值start,end表示查找范围即下图中的两个灰色箭头,设置一个标记mid表示当前范围的中间位置
- 端口扫描、拒绝服务和缓冲区溢出
梦龙zmc
网络安全安全
端口扫描1、扫描三步曲一个完整的网络安全扫描分为三个阶段:第一阶段:发现目标主机或网络(端口扫描)第二阶段:发现目标后进一步搜集目标信息,包括操作系统类型、运行的服务以及服务软件的版本等。如果目标是一个网络,还可以进一步发现该网络的拓扑结构、路由设备以及各主机的信息(目标信息识别)第三阶段:根据收集到的信息判断或者进一步测试系统是否存在安全漏洞(漏洞扫描)2、端口扫描技术当确定了目标主机活跃后,就
- 数据可视化期末复习-简答题
熊假猫威XStar
信息可视化数据分析数据挖掘计算机视觉数据可视化期末大学生
数据可视化的标准实用性完整性真实性艺术性交互性数据可视化的目标通过数据可视化有效呈现数据中的重要特征通过数据可视化揭示事物内部的规律和数据之间的内在联系通过数据可视化辅助人们理解事物的概念和过程通过数据可视化对模拟和测量进行质量监控通过数据可视化提高科研开发效率数据可视化的过程1.通过仪器采样、调查记录、模拟计算等方法进行数据采集2.对采集来的数据进行处理和变换,提高数据的质量3.把不同数据之间的
- NCNN推理
呆呆珝
推理框架c++人工智能
1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架,专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发,旨在提供高效的神经网络推理能力,特别是在资源受限的环境中,如智能手机和嵌入式系统。ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用,包括但不限于:图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件,链接文件,静态链
- 基于深度学习的鸟类识别系统详解(UI界面 + YOLOv10 + 数据集)
2025年数学建模美赛
深度学习uiYOLO人工智能python计算机视觉
引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务,尤其是在复杂的自然环境中,识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。随着深度学习技术的发展,基于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能,特别是在速度和精度上的平衡方面。本博客将详细讲解如何利用YOLOv10模型来构建一个基于深度学习的鸟类识别系统。该系统会结合自定义鸟类数据集,设计一个简洁直观的
- 目标检测实践过程中,遇到“No module named ‘torch._six’”报错的一个快速解决方案(无需重装PyTorch)
Cold_Rain02
深度学习Python目标检测人工智能计算机视觉
很多人在按照网络、书籍教程中的流程尝试自己实现一个基于Faster-RCNN的目标检测模型时,如果调用了PyTorch官方github上的文件时,coco_eval.py文件中会触发报错。1.报错原因PyTorch在2.0之后的版本中移除了_six,导致在coco_eval.py中调用torch._six失败2.解决方案(1)直接根据代码内容修改代码我们仔细观察coco_eval.py的代码,发现
- 软件架构师的秘密武器:23个经典案例助你轻松驾驭复杂系统
码农技术栈
设计模式
设计模式的重要性设计模式,听起来挺高大上的,但其实它就是一些解决常见编程问题的“套路”或“模板”。想象一下你在做饭,有时候你会按照某个固定的步骤来做一道菜,这样既能保证味道好,又省时省力。设计模式在编程中也是这样的作用。设计模式提供了一套经过验证的解决方案,可以在不同的项目中复用,减少重复劳动。通过设计模式,软件可以更容易地适应未来的变化,比如添加新功能或修改现有功能。遵循设计模式的代码通常结构更
- C语言青蛙跳台阶问题
共享家9527
c语言
在算法学习中,青蛙跳台阶问题是一个经典的递归和动态规划入门案例。它通过简单的场景,揭示了复杂的算法思想,非常适合初学者理解递归与动态规划的核心概念。一、问题描述一只青蛙要跳上n级台阶,每次它可以跳1级或者2级台阶。那么,青蛙跳上n级台阶总共有多少种不同的跳法呢?二、解题思路递归思路:-对于第n级台阶,青蛙到达它的方式要么是从第n-1级台阶跳1级上来,要么是从第n-2级台阶跳2级上来。-所以,跳上n
- 分享一个基于.NET6包含DDD,ES,CQRS等概念的开源项目
寒冰屋
ASP.NETCORE.net6dddCQRS
当你在学习DDD、CQRS或时间溯源时,除了大量的学习资源(比如书籍和文章)之外,你还接触到了许多概念,这些资源只是在讨论理论问题。这很好,我们知道他们在说什么,但我们如何在一个真正的项目中使用他们呢?我们如何实现这些目标呢?当您试图获取一些代码示例时,通常会发现一些简单的示例通过在仅包含一个实体的域中移动来演示这些复杂的概念,而该域通常包含一个实体,而该实体通常是消费者。这些都是很好的例子,但是
- 2023年数学建模动态规划算法在最短路径问题中的应用:以Floyd算法为例
人工智能_SYBH
算法matlab数据结构动态规划
订阅专栏后9月比赛期间会分享思路及Matlab代码数学建模是将实际问题抽象化为数学问题,并采用数学工具和技巧进行求解的过程。在实际应用中,数学建模是解决问题的一种有效方法。本文将介绍Floyd算法在数学建模中的应用。Floyd算法是解决最短路径问题的一种经典动态规划算法。最短路径问题是指在一个加权有向图中,从一个源节点到其他各节点的最短路径问题。在实际应用中,最短路径问题广泛应用于交通运输、通信网
- 前端力扣刷题 | 1:Hot100之 哈希
酒酿泡芙1217
力扣hot100哈希算法leetcode前端
1.两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案,并且你不能使用两次相同的元素。你可以按任意顺序返回答案。示例:输入:nums=[2,7,11,15],target=9输出:[0,1]解释:因为nums[0]+nums[1]==9,返回[0,1]。法一:暴力解法vartw
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
╔-----------------------------------╗┆
- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S