- 轻量级模型解读——轻量transformer系列
lishanlu136
#图像分类轻量级模型transformer图像分类
先占坑,持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文,最早应用于NLP领域的机器翻译工作,Transformer解读,但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读,ViT解读),其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现,其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
- 深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
AI_Guru人工智能
深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- 机器学习引领未来:赋能精准高效的图像识别技术革新
刷刷刷粉刷匠
机器学习人工智能
图像识别技术近年来取得了显著进展,深刻地改变了各行各业。机器学习,特别是深度学习的突破,推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术,从基础理论到前沿进展,再到实际应用与挑战展望,为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。1.引言在当今数字化和智能化的时代,图像识别技术正逐渐成为人工智能(AI)领域的核心组成部分。随着计算能力的提升和数据量的激增,机器学习特别是深度学习的快
- 【Python第三方库】OpenCV库实用指南
墨辰JC
Pythonopencvpython人工智能学习
文章目录前言安装OpenCV读取图像图像基本操作获取图像信息裁剪图像图像缩放图像转换为灰度图图像模糊处理边缘检测图像翻转图像保存视频相关操作方法讲解读取视频从摄像头读取视频前言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)作为一个强大的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能,尤其在图像识别、对象检测、视频分析等领域有着广泛的应用。本文将带领读者使用Pyt
- 深度神经网络详解:原理、架构与应用
阿达C
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深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构,通过多层神经元的连接和训练,能够处理复杂的非线性问题。在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域,深度神经网络展示了强大的性能。本文将深入解析深度神经网络的基本原理、常见架构及其实际应用。一、深度神经网络的基本原理1.1神经元和感知器神经元是深度神经网络的基本组成单元。一个
- halcon第九讲,深度学习结合大数据实现AI智能识别思想
青莲居士_村长
人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。人工智能(ArtificialIntelligence):英文缩写:AI,人工智能是[计算机]科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以[人类智能]相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和[专家系统]等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,
- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- 大模型落地指南:从下载到本地化部署全流程解析
网安猫叔
人工智能自然语言处理语言模型AIGC深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展,大规模预训练模型(如GPT-4、BERT等)在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而,如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中,仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南,从模型的下载、文件结构的解析,到本地化部署的具体步骤,全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手,还是希望深入了解部署细节的资深开发者,
- 2021-01-02随笔
0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习,像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的,也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值,人工成本也是越来越高,所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别,这将是作为前端人员的我,在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍,作为参考书籍学习:1.《跟着迪哥学Python
- 开源AI图像识别:支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储
思通数科x
人工智能计算机视觉图像处理OCR文本识别
随着数字化转型的不断深入,图像识别技术在各行各业中的应用越来越广泛。文件封识别作为图像识别技术的一个分支,能够有效地提高文件处理的自动化程度和准确性。本文将探讨文件封识别技术的原理、应用场景以及如何将识别后的内容批量对应数据库字段进行存储。开源项目介绍(可本地部署,支持国产化)思通数科研发了一款多模态AI能力引擎,专注于提供自然语言处理(NLP)、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语
- 垂类大模型:领域专家参与的重要性
澳鹏Appen
生成式AI人工智能与机器学习人工智能AI生成式AI
随着人工智能(AI)的不断发展,训练数据的完整性和质量至关重要。早期的AI模型专注于处理和分析任务,如图像识别、语音识别和情感分析。这些模型通常是在大型数据集上训练的,标注任务多可以由具有一般技能的人类执行,早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。然而近年,AI领域经历了重大变革。当代模型被设计用于更复杂的功能,如推理和总结,旨在处理需要更高认知参与的复杂和多样化场景。这些先进模型不仅需要原始
- 基于ARM芯片与OpenCV的工业分拣机器人项目设计与实现流程详解
极客小张
arm开发opencv机器人单片机计算机视觉人工智能物联网
一、项目概述项目目标和用途本项目旨在设计和实现一套工业分拣机器人系统,能够高效、准确地对不同类型的物品进行自动分拣。该系统广泛应用于物流、仓储和制造业,能够显著提高工作效率,降低人工成本。技术栈关键词ARM芯片步进电机控制OpenCV图像识别无线通信模块传感器(如超声波传感器、红外传感器)二、系统架构设计符合项目需求的系统架构本项目的系统架构主要由以下几个部分组成:控制单元:基于ARM芯片的主控板
- 在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【4.2】RK3588获取USB摄像头图像推流RTSP更多内容见视频
橘子的战斗日记
YOLO人工智能音视频
本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案,专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署,并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。B站配套视频:https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f前言在实际生产过程中,有很多时候不光是通过网络获取rtsp视频流,通常会采用在板子上插上USB摄像头获取画面。今天我将向搭建演示该
- 一文让你搞懂什么是AI大模型
码上飞扬
人工智能大模型AI
近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,特别是大模型的出现,给各行各业带来了巨大的变革。无论是自然语言处理、图像识别,还是自动驾驶,AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。那么,什么是AI大模型?它们有哪些特点和应用场景?本文将带你一探究竟。目录AI大模型的定义AI大模型的发展历程AI大模型的特点AI大模型的应用场景如何训练和使用AI大模型AI大模型的挑战与未来1.AI大模型的定义AI大模型
- Node.js发票识别接口助力企业实现发票的精准高效管理
翔云API
apinode.jsphp开发语言ocr自动化
在金融和会计领域,随着数字化进程的加速,大量的纸质发票处理已经成为了企业效率提升的一个瓶颈。发票文字识别接口的出现,被视为解决这一问题的关键技术创新。通过高精度的图像识别与机器学习技术,将繁琐的手动输入工作转化为自动化的过程,不仅提升了数据处理速度,还极大降低了人为错误。Node.js发票识别接口集成示例:varrequest=require('request');varoptions={'met
- opencv轮廓近似,模板匹配
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理领域,轮廓近似和模板匹配是两种非常关键的技术,它们广泛应用于计算机视觉、图像分析和图像识别等多个方面。本文将详细介绍如何使用OpenCV库进行轮廓近似和模板匹配,并给出具体的代码示例。一、轮廓近似(ContourApproximation)轮廓近似是指将图像中的轮廓逼近成由直线段组成的多边形或其他简单形状,以减少轮廓的复杂度和数据量。OpenCV提供了cv2.approxPolyDP()
- AI模型:追求全能还是专精?
Lill_bin
杂谈人工智能分布式zookeeper机器学习游戏
AI模型简介人工智能(AI)模型是人工智能系统的核心,它们是经过训练的算法,能够执行特定的任务,如图像识别、自然语言处理、游戏玩法、预测分析等。AI模型的类型很多,可以根据其功能和应用场景进行分类。常见的AI模型类型包括:监督学习模型:这些模型通过训练数据集学习,数据集中包含了输入和对应的输出标签。例子包括决策树、支持向量机(SVM)、神经网络等。无监督学习模型:这些模型处理没有标签的数据,目的是
- Azure和Transformers的详细解释
漫天飞舞的雪花
azuremicrosoftpython
AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合,旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。以下是对AzureAI各个方面的详细解释:AzureAI主要组件AzureCognitiveServices(认知服务):计算视觉:包括图像识别、物体检测、人脸识别以及图像标注等。语音服务:包括语音识别、语音合成、说话人识别和语音翻译等。语言理解服务:包括文本分析、语言翻译、情感
- 【Python机器学习】卷积神经网络(CNN)
zhangbin_237
Python机器学习机器学习pythoncnn开发语言自然语言处理
卷积神经网络(CNN)得名于在数据样本上用滑动窗口(或卷积)的概念。卷积在数学中应用很广泛,通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动,如下图所示:构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域,它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系,也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络,也称为convnet,不像传统的前馈网络那样对每个元素(图中的像素)分配权重,而是定义了一组在图像上
- 【区块链 + 物联网】斐得坊智慧停车区块链 | FISCO BCOS应用案例
FISCO_BCOS
2023FISCOBCOS产业应用发展报告区块链物联网
当下,庞大的停车需求场景已经形成一定市场规模,但现有的停车场因产权复杂,且普遍采用承包模式、无法作为抵押品,又因企业现金流难以呈现,停车管理企业较难凭借自身信用来获得金融服务支持。区块链技术具有防篡改的特性,反映在停车大场景内就是利用区块链的多中心化、共识机制、智能合约、信用管理等特性,综合采用高清电子图像识别、车位导航、线上支付等停车管理技术,实现智能缴费停车、预约停车、共享停车、信用停车管理、
- 通义千问-VL-Chat-Int4
九品神元师
python开发语言
Qwen-VL是阿里云研发的大规模视觉语言模型(LargeVisionLanguageModel,LVLM)。Qwen-VL可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。Qwen-VL系列模型性能强大,具备多语言对话、多图交错对话等能力,并支持中文开放域定位和细粒度图像识别与理解。安装要求(Requirements)python3.8及以上版本pytorch2.0及以上版本建议使用C
- 深度学习100问44:如何避免模型出现过拟合现象
不断持续学习ing
人工智能自然语言处理机器学习
嘿,想让你的模型不出现过拟合现象?来看看这些妙招吧!一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了,模型就能学到更普遍的规律,而不是只记住那一点点数据里的小细节。你可以去收集更多真实的数据,或者用数据增强的办法。就像在图像识别里,把图片转一转、翻一翻、剪一剪,这样数据就变得更多样啦。二、简化模型要是模型太复杂,那就像盖了一座超级华丽的城堡,容易记住一些不该记的东西。那就把模型弄得简单点
- 闪耀世界人工智能大会背后,AI头雁百度已成智能经济强力引擎
何玺
7月11日,2020世界人工智能大会在上海圆满闭幕。本届大会,多位商界领袖、行业专家针对人工智能发表了自己的观点与见解,并引发人们对AI的思考。腾讯CEO马化腾称:“人工智能本身就是一场跨国跨学科的探索,正在将人类的认知推向更快更高更强,也势必带给我们一场前所未见的科技和产业革命。”。特斯拉CEO马斯克则表示,AI在感知层面的某些专业领域里,已经无人能及。例如,AI的图像识别“天赋”已经超过了地球
- 基于STM32的智能物料运载小车:OpenMV和OpenCV结合图像识别与运动控制算法优化(代码示例)
极客小张
stm32opencv嵌入式硬件系统架构物联网c语言机器人
一、项目概述智能物料运载小车项目旨在开发一款能够自主移动并进行物料搬运的智能设备。该小车通过多种传感器和智能控制算法,实现自动识别和搬运物料,提高物流效率,减少人工成本。项目的核心价值在于:提高效率:通过自动化搬运,减少人力需求,提升工作效率。降低错误率:利用传感器和图像处理技术,确保物料的准确搬运。增加灵活性:全方位移动能力使小车能够在复杂环境中自如穿行。二、系统架构1.系统架构设计本项目的系统
- 深度学习:图像数据分析的革命
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深度学习数据分析人工智能
深度学习:图像数据分析的革命在当今数据驱动的世界中,图像数据分析已成为一个热门领域,而深度学习技术在其中扮演着核心角色。深度学习,特别是卷积神经网络(CNN),已经在图像识别、分类和处理方面取得了显著的成就。本文将详细介绍如何使用深度学习进行图像数据分析,并提供实际的代码示例。深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法,它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中,深度学习模
- 使用Python实现深度学习模型:智能灾害响应与救援机器人
Echo_Wish
Python算法Python笔记python深度学习机器人
在自然灾害频发的今天,智能灾害响应与救援机器人可以在救援过程中发挥重要作用。本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能灾害响应与救援机器人,帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。一、项目概述智能灾害响应与救援机器人的主要功能是通过摄像头实时监控灾区情况,识别受困人员,并提供救援路径规划。我们将使用深度学习模型进行图像识别,并通过Python进行开发。二、项目环境配置在开始项目之前,
- 卷积神经网络-解释1
weixin_33749242
人工智能数据结构与算法
[翻译]神经网络的直观解释2017/07/2717:36这篇文章原地址为AnIntuitiveExplanationofConvolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络的讲解非常通俗易懂。什么是卷积神经网络?为什么它们很重要?卷积神经网络(ConvNets或者CNNs)属于神经网络的范畴,已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通
- 见过最好的神经网络CNN解释
罗晨晖
卷积神经网络CNN计算机视觉深度学习
什么是卷积神经网络?为什么它们很重要?卷积神经网络(ConvNets或者CNNs)属于神经网络的范畴,已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号,从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。在上图中,卷积神经网络可以识别场景,也可以提供相关的标签,比如“桥梁”、“火车”和“网球”;而下图展示了卷积神经网络可以用来识别日常物体、人和动物。最近,卷积神经网络
- 基于深度学习的手势识别系统
毕设宇航
深度学习人工智能手势识别
基于深度学习网络的手势识别系统完整源码+数据集+报告+PPT全套信息【python设计开发】基于深度学习的手势图像识别处理系统【包括】代码PPT报告2需求分析2.1要求(1)用Python语言实现程序设计;(2)初识深度学习和图像处理技术;(3)了解深度神经网络(DeepNeuralNetworks,简称DNN)相关知识;(4)【难点】了解LeNet-5卷积神经网络模型,并进行模型训练;(5)【难
- 【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索
E绵绵
Everything人工智能机器学习大模型pythonAIGC应用科技
文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http