- 使用c++编写一段人脸识别眨眼检测的代码
语嫣凝冰
c++opencv计算机视觉图像处理开发语言
我可以给你一些大致的步骤:使用摄像头或图像文件获取视频帧。使用人脸检测算法检测视频帧中的人脸。对检测到的人脸进行眼睛检测。判断眼睛是否闭合,如果是则认为该人在眨眼。以下是一段使用OpenCV库编写的C代码示例:```#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){//使用摄像头获取视频帧Vid
- java中agent的作用
一java中agent1.1agent-javaagent是Java虚拟机(JVM)提供的一个启动参数,用于在Java程序main方法执行之前,加载一个特殊的Java代理程序(JavaAgent)。它的核心作用是对运行中的Java程序进行字节码层面的动态修改、监控和增强。如安全审计/漏洞检测。-javaagent:/bankapp/deploy/raspant/raspant.jar
- 【web安全】远程命令执行(RCE)漏洞深度解析与攻防实践
KPX
web安全安全web安全windowslinux漏洞
目录摘要1.RCE漏洞概述1.1基本概念1.2漏洞危害等级2.RCE漏洞原理深度分析2.1漏洞产生条件2.2常见危险函数2.2.1PHP环境2.2.2Java环境2.2.3Python环境3.RCE利用技术进阶3.1基础注入技术扩展3.1.1命令分隔技术3.1.2参数注入技术3.2高级绕过技术3.2.1编码混淆3.2.2字符串拼接3.3盲注技术3.3.1时间延迟检测3.3.2DNS外带数据3.3.
- SQLmap 使用指南:开启安全测试高效之旅
SQLmap作为一款强大的开源自动化SQL注入工具,在安全测试领域扮演着至关重要的角色,它能够精准检测并有效利用Web应用程序中潜藏的SQL注入漏洞。但请务必牢记,其使用必须严格限定在合法授权的范围内,以确保不触碰法律红线。安装SQLmap在Windows系统中安装SQLmap,首先要确保已成功安装Python环境。因为SQLmap是基于Python开发的,Python环境是其运行的基础。安装好P
- 论文调研_物联网漏洞检测综述
kitsch0x97
论文调研学习物联网
AReviewofIoTFirmwareVulnerabilitiesandAuditingTechniques研究背景:物联网设备在工业、消费类等各个领域得到了广泛应用,实现了更高的自动化和生产率。然而,这些连网设备的高度依赖也带来了一系列网络安全威胁,特别是IoT设备固件漏洞问题,往往在开发和部署过程中被忽视。针对这一问题,亟需制定全面的安全策略,包括对IoT设备固件环境(软件组件、存储、配置
- 机器学习在智能金融风险评估中的应用:信用评分与欺诈检测
Blossom.118
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在金融行业,风险评估是确保金融机构稳健运营的关键环节。随着大数据和机器学习技术的快速发展,金融机构开始探索如何利用机器学习算法来提高风险评估的准确性和效率。本文将探讨机器学习在智能金融风险评估中的应用,特别是信用评分和欺诈检测方面的最新进展,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能金融风险评估中的信用评分(一)传统信用评分方法的局限性传统的信用评分主要依赖于人工规则和简单的统计模型,如逻辑回归。这些方法
- 机器学习在智能制造业中的应用:质量检测与设备故障预测
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习神经网络机器人sklearntensorflow
随着工业4.0和智能制造的推进,制造业正经历着一场深刻的数字化转型。智能制造业通过整合物联网(IoT)、大数据和机器学习等先进技术,实现从生产计划到质量控制的全流程优化。机器学习技术在智能制造业中的应用尤为突出,尤其是在质量检测和设备故障预测方面。本文将探讨机器学习在智能制造业中的应用,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能制造业中的质量检测(一)传统质量检测方法的局限性传统的质量检测主要依赖于人工检
- JVM调优实战 Day 7:JVM线程分析与死锁排查
在未来等你
JVM调优实战JVMJava性能优化调优虚拟机
【JVM调优实战Day7】JVM线程分析与死锁排查文章标签jvm调优,线程分析,死锁排查,JVM监控,Java性能优化,JVM参数配置文章简述在Java应用的高并发场景中,线程管理与死锁问题往往是性能瓶颈的根源。本文作为“JVM调优实战”系列的第7天,深入解析JVM线程模型、死锁机制及其诊断方法。文章从线程的基本概念出发,结合实际案例,详细讲解如何使用JVM内置工具进行线程状态分析和死锁检测,并提
- 基于STM32对接光敏传感器的检测系统
速易达网络
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基于STM32对接光敏传感器,可通过数字或模拟信号实时感知环境光线变化,实现多样化的智能控制与监测应用。以下是主要应用方向及技术实现要点:一、基础环境光检测与显示系统光线状态识别原理:光敏传感器(如LM393模块)的DO引脚输出数字信号(光线低于阈值输出高电平,高于阈值输出低电平),STM32通过GPIO读取电平状态。实现:配置GPIO为浮空输入模式(GPIO_Mode_IN_FLOATING),
- 目标检测数据集——交通信号灯红绿灯检测数据集
在智能交通系统迅速发展的背景下,准确且实时地识别交通信号灯的状态对于提升道路安全和优化交通流量管理至关重要。无论是自动驾驶汽车还是辅助驾驶技术,可靠地检测并理解交通信号灯的指示——特别是红灯与绿灯的区别——是确保交通安全、避免交通事故的关键环节之一。然而,复杂的光照条件、不同的天气状况以及信号灯被遮挡等情况都给交通信号灯的识别带来了不小的挑战。这是专门针对交通信号灯(尤其是红绿灯)检测的数据集,旨
- 基于深度学习的草莓成熟度检测系统:YOLOv5 + UI界面 + 数据集
YOLO实战营
深度学习YOLO实战项目深度学习YOLOui人工智能目标跟踪
引言随着农业科技的发展,智能化的农业生产方式正逐步替代传统农业。果实的成熟度检测对于农业生产的管理至关重要,尤其是在果蔬的采摘、分拣和运输过程中。草莓作为一种广泛种植且受消费者喜爱的水果,其成熟度检测一直是农业智能化的重要研究方向。传统的草莓成熟度检测方法大多依赖人工经验,劳动强度大且容易出现误差,因此,基于计算机视觉和深度学习的草莓成熟度自动检测系统成为了一种理想选择。深度学习技术,尤其是卷积神
- SprutCAM 入门级铝板案例仿真
SprutCAMX
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四重风险拦截:动态碰撞检测实时标红刀具干涉深度,过切保护识别,奇异点规避映射关节突变,可达性验证预报警超行程区域,综合拦截率>95%;简单的铝板案例仿真
- 力扣网C语言编程题:快慢指针来解决 “寻找重复数”
魏劭
C语言逻辑编程题算法c语言leetcode
一.简介上一篇文章解决力扣网上"查找重复数"的题目,提供了两种思路:哈希表和二分法。文章如下:力扣网C语言编程题:寻找重复数-CSDN博客本文提供另外两种解决思路:快慢指针和位运算。二.力扣网C语言编程题:快慢指针来解决“寻找重复数”解题思路三:(快慢指针)什么是快慢指针?快慢指针(FastandSlowPointers)是一种在链表或数组中高效检测环、查找中点或特定位置的算法技巧。其核心思想是使
- 量子算法:微算法科技用于定位未知哈希图的量子算法,网络安全中的哈希映射突破
MicroTech2025
量子计算哈希算法
近年来,量子计算的飞速发展使其成为各个领域的变革力量。特别是在网络安全领域,量子算法展示了加速并增强威胁检测(如恶意软件识别)方法的巨大潜力。微算法科技(NASDAQ:MLGO)用于定位未知哈希图的量子算法,是针对未知哈希图定位而设计的量子算法。这项技术可能会彻底改变在数据处理中利用哈希值的方式,特别是在恶意软件模式识别中。传统网络安全框架通常依赖哈希函数来生成不同数据结构的唯一标识符,或称之为“
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编程与数学第02阶段青少年编程应用软件编程与数学BIM建筑信息建模
青少年编程与数学02-022专业应用软件简介09建筑信息建模(BIM)软件(国外)一、什么是建筑信息建模(BIM)软件二、建筑信息建模(BIM)软件的核心功能(一)三维建模与可视化1.精确建模2.可视化与漫游3.渲染与动画(二)信息集成与管理1.参数化设计2.数据关联3.信息查询与管理(三)协同设计与工作流管理1.多专业协同2.工作流管理3.冲突检测(四)分析与模拟1.结构分析2.能耗分析3.日照
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今日工作小结与技术备忘今天我们主要围绕一个基于Poetry和Conda的MONAI检测项目,解决了一系列从环境配置到依赖安装的复杂问题。整个过程就像一次深度探案,最终成功理清了所有障碍。一、今日遇到的主要问题与解决方案我们今天解决了四个核心的“拦路虎”:1.Poetry安装与网络问题现象:最初,在安装Poetry依赖时,出现Nomatchingdistributionfoundfordulwich
- 产品背景知识——在线推理和离线推理
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#产品背景知识推理
产品背景知识——在线推理和离线推理一、核心区别:从4个维度对比1.数据处理方式与时效性在线推理(实时推理)数据特点:处理实时流入的单条或小批量数据(如用户点击、交易请求)。时效性要求:需在毫秒级到秒级内返回结果,延迟直接影响用户体验或业务决策。典型场景:电商推荐系统(用户浏览商品时实时推荐)、金融风控(交易时实时欺诈检测)。离线推理(批量推理)数据特点:处理历史累积的大规模数据集(如TB级日志、数
- 嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小
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嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小关键词:嵌入式AI、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络、端侧部署摘要:当我们用手机拍照时,AI能瞬间识别出“这是一只猫”;智能摄像头能在0.1秒内检测到“有人闯入”。这些“快如闪电”的AI功能背后,藏着一项关键技术——嵌入式AI模型压缩。本文将用“给盆栽修剪枝叶”“用简笔画代替油画”等生活类比,带您一步步理解模型压缩的核心技术(剪枝、量化、知识蒸馏、轻量
- 安全左移(Shift Left Security):软件安全的演进之路
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文章目录一、背景:传统安全的尴尬处境二、安全左移:让安全成为开发的“第一等公民”三、安全左移的关键实施阶段1.需求阶段:嵌入安全需求建模2.设计阶段:威胁建模与架构审计3.编码阶段:安全编码规范与静态分析4.构建与测试阶段:自动化安全检测5.发布阶段:容器与CI/CD安全审计6.运营阶段:安全监控与持续响应四、实现路径:从理念到落地的三步走Step1:安全理念转型Step2:工具链集成与自动化保障
- PL-SLAM: Real-Time Monocular Visual SLAM with Points and Lines
PL-SLAM文章目录PL-SLAM摘要系统介绍综述方法综述LINE-BASEDSLAM一、基于线的SLAM二、基于线和点的BA三、全局重定位使用线条初始化地图实验结果说明位姿求解三角化LSD直线检测算法**一、核心原理**⚙️**二、实现方法****三、应用场景**⚖️**四、优缺点与优化****优缺点对比****总结**End摘要译文——众所周知,低纹理场景是依赖点对应的几何计算机视觉算法的主
- IDS检测原理和架构
hao_wujing
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大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!IDS(入侵检测系统)的核心使命是**从海量网络/主机行为中精准识别攻击企图**,其技术本质是**异常行为模式识别引擎**。以下从检测原理、系统架构到技术演进进行深度解析:---###⚙️IDS核心检测原理####1.**双引擎协同机制**|**检测类型**|**原理**|**优势/局限**|**典型算法**||--------------------|---
- IPS防御原理和架构
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大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!IPS(入侵防御系统)是网络安全防御体系的**主动盾牌**,其核心突破在于将IDS的“检测告警”升级为“实时阻断”,通过**深度流量解析+智能决策+硬拦截**实现攻击链的熔断式处置。以下从原理到架构的深度解析:---###⚙️IPS核心防御原理####1.**三位一体拦截机制**|**拦截层级**|**技术实现**|**典型防御场景**||------------
- 树莓派上 基于Opencv 实现人脸检测与人脸识别
土拨鼠不是老鼠
C++opencv人工智能计算机视觉
一,需求基于树莓派4b,usb1080p摄像头,实现人脸检测与人脸识别。尝试了海陵科的模组和百度的sdk。海陵科的模组无法录入人脸,浪费了100多块钱。百度的sdk在树莓派上也无法录入人脸,官方解决不了。最后只能用opencv自己实现,因为只要实现最简单检测和识别就行,不在乎准确率。经测试opencv能满足基本要求,这里整理下思路。二,(1),加载模型并实例化Ptr和Ptr对象。树莓派4bopen
- 2024年Python最全人脸检测实战高级:使用 OpenCV、Python 和 dlib 完成眨眼检测
2401_84691757
程序员pythonopencv开发语言
然而,一旦人眨眼(右上),眼睛的纵横比就会急剧下降,接近于零。下图绘制了视频剪辑的眼睛纵横比随时间变化的图表。正如我们所看到的,眼睛纵横比是恒定的,然后迅速下降到接近零,然后再次增加,表明发生了一次眨眼。在下一节中,我们将学习如何使用面部标志、OpenCV、Python和dlib实现眨眼检测的眼睛纵横比。使用面部标志和OpenCV检测眨眼==============================
- 【如何衡量相机标定结果的精度】相机标定评价函数
王尼莫啊
目标解算数码相机计算机视觉视觉检测
相关博客:【鱼眼+普通相机】相机标定【opencv】图像畸变校正一、简介常用的衡量相机标定结果精度的评价标准:畸变矫正效果:标定过程中会估计畸变系数,畸变矫正的效果可以通过比较矫正前后的图像来评估。如果畸变得到有效矫正,说明标定过程较为成功。重投影误差(ReprojectionError):这是最常用的评估相机标定精度的指标。它指的是在标定图像中检测到的特征点与通过相机参数投影得到的相应世界坐标点
- yolov算法详解_yolo 目标检测算法个人总结(yolov1)
CHAO JIANG
yolov算法详解
yolo目标检测算法个人总结目前yolo目标检测有两个版本,分别为v1和v2。因工作需要用yolo算法检测人物,所以这段时间重点看了这两篇论文,并实现了对应的tensorflow代码。这里记录下在论文阅读过程中的一些细节信息,留给自己,同时也希望各位能指出本人理解错误的地方,谢谢!一:yolov1关于yolov1算法的详解在网上已经非常多了,在这里我大概叙述下算法的流程,以及在开发过程中遇到的一些
- D-FINE使用pth权重批量推理可视化图片
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代码调试深度学习人工智能python目标检测计算机视觉
关于D-FINE相关的内容可参考下面这篇博客:论文解读:ICLR2025|D-FINE_d-fine:redefineregressiontaskindetrsasfine--CSDN博客文章浏览阅读949次,点赞18次,收藏28次。D-FINE是一款功能强大的实时物体检测器,它将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化(FDR),并引入了全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不引入额
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目录一、Makefile二、检测内存泄漏工具:valgrind2.1valgrind介绍2.2具体使用:valgrind./a.out三、顺序存储的优缺点3.1优点3.2缺点四、线性表的链式存储:4.1链式存储简介4.2关于单向链表的c语言描述4.3单项列表的功能函数一、Makefile关于makefile介绍请查看这篇文章:https://blog.csdn.net/weixin_7208634
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前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站《多模态进化论:GPT-5V图文推理能力在工业质检中的颠覆性应用》副标题:2025年实测报告显示误检率降至0.0038%,重构制造业质量标准体系封面建议:GPT-5V识别微米级电路板缺陷的对比图,背景显示传统AOI与GPT-5V的误检率曲线一、工业质检的范式革命▶︎传统视觉检测的三大死穴传统AO
- 长尾形分布论文速览三十篇【60-89】
木木阳
Long-tailed人工智能
长尾形分布速览(60-89)这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新,LLMs在这些领域展现了卓越的性能,并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘,提高在长尾任务中的持续学
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C