- 微算法科技的前沿探索:量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用
MicroTech2025
量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天,计算机视觉作为人工智能领域的重要分支,正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别,从医疗影像分析到安防监控,计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而,随着视觉任务复杂度的不断提升,传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下,量子计算作为一种颠覆性的计算模式,以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间,为解决这一难题提供了新的思路。微算
- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
程序员Gloria
Python超入门TensorFlowpython
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分,而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型,包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支,使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
- python通过pyautogui库来控制鼠标和键盘
目录前言1.关于屏幕和鼠标位置2.鼠标移动、拖拽、点击、滚动和运动3.使用键盘4.消息框5.屏幕截图6.图像识别定位前言PyAutoGUI是一个纯Python的GUI自动化工具,通过它可以用程序自动控制鼠标和键盘操作。它支持Windows,MacOS和Linux。安装:pipinstallpyautogui基本用法看代码,非常简单易用。importpyautoguipyautogui.click(
- NLP-D7-李宏毅机器学习---X-Attention&&GAN&BERT&GPT
甄小胖
机器学习自然语言处理机器学习bert
—0521今天4:30就起床了!真的是迫不及待想看新的课程!!!昨天做人脸识别系统的demo查资料的时候,发现一个北理的大四做cv的同学,差距好大!!!我也要努力呀!!不是比较,只是别人可以做到这个程度,我也一定可以!!!要向他学习!!!开始看课程啦!-----0753看完了各种attention,由于attention自己计算的限制,当N很大的时候会产生计算速度问题,从各种不同角度(人工知识输入
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十六:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so数据结构详细注释解析
一起搞IT吧
数码相机算法数据结构人工智能android图像处理计算机视觉
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之十六:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so数据结构详细注释解析目录一、libcvface_api.so数据结构详细注释解析一、libcvface_api.so数据结构详细注释解析///@brief人脸信息结构体typedefstructcv_face_t{cv_r
- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
- 开源人工神经网络库(OpenANN)
deepdata_cn
人工智能神经网络
OpenANN(OpenANN,OpenArtificialNeuralNetworkLibrary)是一个开源的人工神经网络库,基于C++编写,依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算,使用CMake进行项目构建,支持多种神经网络架构,包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等,适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
- 基于STM32单片机的考勤打卡系统
文章目录一、系统概述二、项目内容和功能介绍三、效果图四、资料获取一、系统概述基于STM32单片机的考勤打卡系统介绍一、系统概述基于STM32单片机的考勤打卡系统是一种集数据采集、身份识别、记录存储与远程管理于一体的智能化考勤解决方案。该系统以STM32微控制器为核心,通过非接触式识别技术(如RFID、指纹、人脸识别)或传统输入方式(如按键、密码)快速采集员工考勤信息,结合实时时钟模块(RTC)记录
- 人工智能怎么入门?零基础入门指南:从小白到AI实战者的第一步
OpenCV图像识别
人工智能人工智能计算机视觉自然语言处理神经网络机器学习
人工智能(AI)是当今最具前景的科技领域之一。从聊天机器人到自动驾驶,从图像识别到语音翻译,AI正在以前所未有的速度改变世界。但对于初学者来说,一个最常见的问题是:“我没有基础,也不是学数学或计算机的,人工智能还能学吗?我该怎么入门?”答案是:可以学,而且你并不孤单。越来越多的人正在以“跨专业、转行、自学”的方式进入AI领域。关键是,你需要一个清晰的入门路径,理解应该先做什么、学什么、避开什么误区
- 深度神经网络课程设计:从理论到实践
Vita Libre
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:深度神经网络是深度学习预测的核心技术,本课程设计项目旨在教授学生如何构建和应用深度神经网络进行各种预测任务,包括图像识别和自然语言处理。学生将通过源代码示例学习从网络架构设计、数据预处理到模型训练与评估的完整流程,并掌握深度学习的基本概念、组件及技巧。1.深度神经网络定义和在深度学习预测中的角色深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNNs)是深
- 【机器学习】解密计算机视觉:CNN、目标检测与图像识别核心技术(第25天)
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通机器学习计算机视觉cnn人工智能目标检测图像识别pytorch
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
- 视频讲解:多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用
原文链接:https://tecdat.cn/?p=42891原文出处:拓端数据部落公众号分析师:ZiqiYe视频讲解:多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用作为数据科学领域的从业者,我们常面临这样的挑战:如何让机器真正“看懂”图像中的信息?在为客户完成服装零售行业的图像识别时,这一问题尤为突出。追溯图像识别技术的发展,早期依赖人工设计特征,如边缘检测、纹理分析等,效率低下且适
- Python在人工智能领域的实际应用:示例代码解析
辣条yyds
pythonpython人工智能开发语言
摘要:本文将通过几个典型的人工智能应用场景,展示Python在图像识别、自然语言处理、推荐系统等方面的高级用法。通过示例代码,带大家深入理解Python在人工智能领域的实际应用。正文:Python作为一门流行的编程语言,凭借其简洁的语法、丰富的库和框架,成为了人工智能(AI)领域的主流开发语言。下面,我们将通过几个示例,探讨Python在人工智能方向的实际应用。示例一:图像识别-使用OpenCV进
- 鸟类识别与分类相关数据集
Bryan Ding
分类数据挖掘人工智能
随着深度学习技术的快速发展,其在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。鸟类识别作为生态学研究的重要内容,对于物种多样性保护、生态环境监测等领域具有深远的影响。将深度学习技术应用于鸟类识别,有望提高识别的准确性和效率,为鸟类学研究提供有力支持。本文综述了近年来深度学习在鸟类识别中的应用进展,包括基于图像和声音的鸟类识别系统,分析了其技术框架、实现方法以及在实际应用中的效果。通过对相关文献的梳理,
- Apple Sensor-Fusion 架构全解析:多模态语义图像感知系统设计与实战路径
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战架构影像Camera
AppleSensor-Fusion架构全解析:多模态语义图像感知系统设计与实战路径关键词:AppleA系列、SensorFusion、语义图像感知、IMU+Camera协同、图像识别、ARKit、视觉惯性融合、多模态协同计算、CoreMotion、ISP语义路径摘要:Apple自A13及其后续SoC架构中,持续深化Sensor-Fusion与图像语义感知的协同设计,构建出以ISP、NPU、IMU
- 【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-CAM 图像识别
驴友花雕
1024程序员节单片机嵌入式硬件MicroPythonpythonESP32-CAM图像识别
MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python3编程语言而设计的轻量级版本解释器。与常规Python相比,MicroPython解释器体积小(仅100KB左右),通过编译成二进制Executable文件运行,执行效率较高。它使用了轻量级的垃圾回收机制并移除了大部分Python标准库,以适应资源限制的微控制器。MicroPython主要特点包括:1、语法和功能与标准Python兼容,易学
- Python深度学习:3步实现AI人脸识别,效果堪比专业软件!
小筱在线
python人工智能python深度学习
引言:AI人脸识别的时代已经到来在当今数字化时代,人脸识别技术已经从科幻电影走进了我们的日常生活。从手机解锁到机场安检,从银行身份验证到智能门禁系统,这项技术正以前所未有的速度改变着我们的生活方式。而令人振奋的是,借助Python和深度学习技术,普通人也能构建出专业级的人脸识别系统。本文将带领您通过三个关键步骤,使用Python深度学习技术实现一个准确率高达99%的人脸识别系统。这个系统不仅原理简
- 初始CNN(卷积神经网络)
超龄超能程序猿
机器学习cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)作为深度学习的重要分支,在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁,还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别,背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前,传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征,例如使用SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)等算法。这些
- Happy-LLM 第二章 Transformer
HalukiSan
transformer深度学习人工智能
Transform架构图片来自[Happy-llm](happy-llm/docs/chapter2/第二章Transformer架构.mdatmain·datawhalechina/happy-llm),若加载不出来,请开梯子注意力机制前馈神经网络每一层的神经元都与上下两层的每一个神经元完全连接数据在其中只向前流动,用于处理静态的数据,进行图像识别或者分类,但是该网络没有记忆能力,数据在它里面没
- 使用 C++/OpenCV 和 MFCC 构建双重认证智能门禁系统
使用C++/OpenCV和MFCC构建双重认证智能门禁系统引言随着物联网和人工智能技术的发展,智能门禁系统在安防领域的应用越来越广泛。相比于传统的钥匙、门禁卡或密码,生物识别技术(如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等)提供了更高的安全性与便利性。然而,单一的生物识别方式在某些场景下可能存在安全隐患。例如,人脸识别可能被高清照片或视频欺骗(称为“欺骗攻击”),在光照、姿态变化剧烈时识别率也可能下降。为了
- 人工智能赋能气象气候:从数据智能到预测创新的融合之路
慌ZHANG
人工智能人工智能
个人主页:慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言:气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统,其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报(NWP)与物理建模为核心,虽然取得重要成就,但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时,人工智能(AI),尤其是以深度学习为代表的机器学习方法,近年来在图像识别、自
- OpenCVforUnity人脸识别插件:Unity3D中的实时人脸检测解决方案
OpenCVforUnity人脸识别插件:Unity3D中的实时人脸检测解决方案【下载地址】OpenCVforUnity人脸识别插件OpenCVforUnity人脸识别插件专为Unity3D开发者设计,帮助轻松实现高效的人脸识别功能。该插件支持摄像头画面的实时检测,精准比对面部特征,适用于刷脸验证等交互场景。集成简单快捷,符合Unity开发习惯,同时具备良好的可扩展性,方便二次开发与功能定制。无论
- AI时代的微改变
测试@小成同学
人工智能人工智能
改变1:新闻行业AI主播正式上岗改变2:手机制造商李健称荣耀不再是智能手机制造商改变3:汽车制造商马斯克:特斯拉其实不是一家汽车制造商,而是一家人工智能机器人公司。特斯拉的终极目标是成为一家生产机器人的公司,包括车形机器人和人形机器人。强者拥抱变化,弱者畏惧变化,顺应时代洪流。
- Random Erasing:计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命
星光银河
深度学习-代表性技术主题/概念层面计算机视觉学习人工智能cnn神经网络深度学习
当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时(识别准确率骤降38%),中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作,让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍,错误率降低59%,揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境:视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
小白熊XBX
机器学习机器学习python逻辑回归
Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
[email protected]科研辅导、知识付费答疑、个性化定制
- 蒙特卡罗方法与深度学习的关系
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
- python图像识别哪些库_利用ImageAI库只需几行python代码实现目标检测
weixin_39667398
python图像识别哪些库
什么是目标检测目标检测关注图像中特定的物体目标,需要同时解决解决定位(localization)+识别(Recognition)。相比分类,检测给出的是对图片前景和背景的理解,我们需要从背景中分离出感兴趣的目标,并确定这一目标的描述(类别和位置),因此检测模型的输出是一个列表,列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置(常用矩形检测框的坐标表示)。通俗的说,ObjectDetection的目
- 破译AI黑箱:如何用20行Python理解ChatGPT?
Ven%
简单入门pytorch人工智能pythonchatgpt
文章目录一、核心概念:大模型本质二、代码逐行解析(以线性回归为例)三、关键概念详解四、与大模型的本质联系五、大模型训练核心思想六、如何扩展成真实大模型七、总结:AI训练的本质一、核心概念:大模型本质大模型=复杂数学函数+数据驱动训练现实任务(如图像识别、语言翻译)过于复杂,人类无法直接编写数学函数解决。解决方案:构建参数化的数学模型(如神经网络)用大量数据训练,自动寻找最优参数得到能解决特定任务的
- 人脸识别接口&sdk,两张人脸相似度比对
人工智能时代,人脸识别技术正在被广泛应用于金融支付、安防监控、身份验证等多个领域,基于深度学习算法于海量样本训练,人脸识别接口以高精度、低延迟的特性出现在大众视野,成为开发者和企业用户集成人脸识别功能的首要选择之一。人脸识别接口技术服务原理:格式转换:支持BMP、JPG、PNG、TIF等多种常见图像格式;尺寸调整与压缩:建议图像大小控制在200KB左右,确保传输效率与识别质量;图像增强:自动旋转、
- 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
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
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_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
char x2;
double x3;
float x4;
printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
java
junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.util.Arrays;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
weblogic部署失败
好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
toknowme
tomcat7
Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持