- 【图像处理基石】如何检测到画面中的ppt并对其进行增强?
1.入门版ppt检测增强工具我们介绍一个使用Python进行PPT检测并校正画面的实现方案。这个方案主要利用OpenCV进行图像处理,通过边缘检测和透视变换技术来识别并校正PPT画面。importcv2importnumpyasnpfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltclassPPTDetector:def__init__(self):#初始
- 异物检测的计算机视觉算法技术路线
思绪漂移
计算机视觉算法人工智能
异物检测的计算机视觉算法技术路线在现代智能监测系统中,异物检测有着其必要性和运维重要性,通过计算机视觉算法,可以实时识别各种异常物体,为设备安全运行提供有力保障。本文将介绍异物检测的主要技术路线。一、分类识别适应场景分类识别技术主要适用于已知目标类别的异物检测场景。在运维环境中,这类场景包括:固定区域内的障碍物监测(如轨道区域的石块、工具、动物等)关键部件的异物附着检测(如固定装置上的杂物)安全通
- 【AI大模型】深入解析预训练:大模型时代的核心引擎
我爱一条柴ya
学习AI记录深度学习人工智能aipythonAI编程算法
预训练已成为现代人工智能,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式,催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质:为何需要它?核心问题:数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据,获取成本极高(时间、金钱、专业知识)。对于复杂任务(如理解语义、生成文本),标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
- OpenCvSharp 实现环形文字识别OCR实例(C#)
XisVisual_Basic
ocrc#计算机视觉C#
近年来,随着计算机视觉和图像处理的不断发展,光学字符识别(OCR)技术也变得愈发成熟。OCR技术可以将图像中的文字转换为可编辑和可搜索的文本,为人们带来了极大的便利。在本篇文章中,我们将介绍如何使用OpenCvSharp库来实现环形文字的识别。首先,在使用OpenCvSharp之前,我们需要确保已经在项目中引用了该库,并添加相应的命名空间。usingOpenCvSharp;接下来,我们需要准备一张
- 环形文字识别实例:使用OpenCV和OCR的C/C++实现
TechPr
opencvocrc语言C/C++
环形文字识别实例:使用OpenCV和OCR的C/C++实现在本篇文章中,我们将介绍如何使用OpenCV和OCR技术来实现环形文字的识别。我们将使用C/C++语言编写源代码,并通过一步一步的解释来帮助您理解实现的过程。导入必要的库首先,我们需要导入所需的库。我们将使用OpenCV来处理图像,以及OCR库来进行文字识别。以下是所需的头文件:#include#include#
- Python|OpenCV-实现识别弧形文字(17)
写python的鑫哥
OpenCV入门与进阶pythonopencv人工智能计算机视觉弧形文字环形文字识别
前言本文是该专栏的第19篇,后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识,记得关注。我们知道,OCR可以识别文字方面的需求,但是如果遇到那些目标文字是“弧形文字”,需要怎么去识别呢?遇到想要识别“弧形文字”的需求,这个时候你可以借助于Opencv+OCR技术来实现。而本文,笔者将针对上述问题需求,利用OpenCV结合OCR来实现“弧形文字”的识别。废话不多说,具体的细节部分以及详细的解决方案,跟
- 【小白入门必看】一文读懂深度学习计算机视觉技术及学习路线
一、什么是计算机视觉?计算机视觉,其实就是教机器怎么像我们人一样,用摄像头看看周围的世界,然后理解它。比如说,它能认出这是个苹果,或者那边有辆车。除此之外,还能把拍到的照片或者视频转换成有用的信息,帮我们做决定。整个过程就是为了让机器能看懂图像,然后根据这些图像来做出聪明的选择。二、计算机视觉实现起来难吗?人类依赖视觉,找辆汽车轻而易举,毕竟汽车那么大,一眼就能看出来,所以常误以为计算机视觉简单,
- 计算机视觉:Transformer的轻量化与加速策略
xcLeigh
计算机视觉CV计算机视觉transformer人工智能AI策略
计算机视觉:Transformer的轻量化与加速策略一、前言二、Transformer基础概念回顾2.1Transformer架构概述2.2自注意力机制原理三、Transformer轻量化策略3.1模型结构优化3.1.1减少层数和头数3.1.2优化Patch大小3.2参数共享与剪枝3.2.1参数共享3.2.2剪枝3.3知识蒸馏四、Transformer加速策略4.1模型量化4.2.2TPU加速4.
- 【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
- 人体坐姿检测系统开发实战(YOLOv8+PyTorch+可视化)
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统,结合目标检测与姿态估计技术,实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时,不良坐姿会导致:-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态,对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案,我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
- 魔都AI医疗哪家强?全景揭秘科技创新与未来钱景!
引言上海作为中国科技创新的先锋城市,正在AI医疗领域崭露头角。根据2024年12月的数据,上海拥有34家专注于AI药物研发的公司,占全国预临床研究的60%和临床试验的47%。这些公司利用深度学习、大语言模型(LLM)和计算机视觉等技术,革新药物发现、医疗影像分析和数据治理,推动医疗行业的智能化转型。从全球首个人工智能医院“AgentHospital”到AI驱动的诊断系统,上海的AI医疗生态正在重塑
- 语义分割模型的轻量化与准确率提升研究
pk_xz123456
仿真模型深度学习算法transformer深度学习人工智能算法数据结构
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一,它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展,语义分割模型在多个领域得到了广泛应用,如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而,现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战:模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上,以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
- Python深度学习实践:建立端到端的自动驾驶系统
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
Python深度学习实践:建立端到端的自动驾驶系统1.背景介绍自动驾驶系统是当今科技领域最具挑战性和前景的应用之一。它融合了计算机视觉、深度学习、规划与控制等多个领域的先进技术,旨在实现车辆的自主感知、决策和操控。随着人工智能技术的不断发展,越来越多的公司和研究机构投入了大量资源来开发自动驾驶系统。Python作为一种高效、易学且开源的编程语言,在这一领域扮演着重要角色。本文将探讨如何利用Pyth
- OpenCV实战之二 | 基于哈希算法比较图像的相似性
w94ghz
OpenCV实战笔记opencv哈希算法人工智能
前言☘️本章节主要介绍常用的图像相似性评价算法:图像哈希算法。图像哈希算法通过获取图像的哈希值并比较两幅图像的哈希值的汉明距离来衡量两幅图像是否相似。两幅图像越相似,其哈希值的汉明距离越小。图像哈希算法可以用于图片检索,重复图片剔除,以图搜图以及图片相似度比较。目录一、汉明距离二、img_hash模块三、哈希算法哈希算法实现步骤:代码实现一、汉明距离汉明距离(HammingDistance)是用于
- 从0开始学习计算机视觉--Day08--卷积神经网络
之前我们提到,神经网络是通过全连接层对输入做降维处理,将输入的向量通过矩阵和激活函数进行降维,在神经元上输出激活值。而卷积神经网络中,用卷积层代替了全连接层。不同的是,这里的输入不再需要降维,而是可以保留输入的空间结构,例如输入的是32×32×3的图片,在全连接层中是3072×1的向量,而卷积层里则保持不变。这里的改变的地方是对于同样的WX的函数形式,这里是把5×5×3的权重矩阵(也叫卷积核)向量
- OpenCV CUDA模块设备层-----高效地计算两个 uint 类型值的带权重平均值
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备端内联函数,用于高效地计算两个uint类型值的带权重平均值。该函数返回两个无符号整数a和b的加权平均值,权重为:return(a*3+b)/4;函数原型__device____forceinline__uintc
- Python打卡:Day40
#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具fromtorchvisionimportdatasets,transforms#torchvision是一个用于计算机视觉的库,
- 【解决方案】Building wheel for opencv-python:安装卡顿的原因与解决方案。
当你pipinstallopencv-python或pipinstallopencv-contrib-python时,命令行停在Buildingwheelforopencv-python(PEP517)...-似乎卡住了。其实,这并非程序假死,而是OpenCV这个庞大的C++library在进行compile,这个过程非常耗时。为何安装过程如此漫长?这是因为OpenCV是一个庞大的C++libra
- 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
- BigQuery对象引用(ObjectRef)全面指南:一站式整合结构化与非结构化多模态数据分析
引言企业需要同时管理有组织表格中的结构化数据,以及日益增长的非结构化数据(如图片、音频和文档)。传统上,联合分析这些多样化数据类型非常复杂,通常需要使用不同的工具。非结构化媒体通常需要导出到专门的服务进行处理(如图片分析需计算机视觉服务,音频需语音转文本引擎),这会造成数据孤岛,阻碍全局分析视角的建立。以虚构的电商支持系统为例:结构化的工单信息存储在BigQuery表中,而相关的支持通话录音或损坏
- Hough变换
先上代码,c++1.hough检测线//LineFinder.h#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/core/core.hpp"#include//#include//#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;
- opencv初步学习——图像处理2
这一部分主要讲解如何初步地创建一个图像,以及彩色图像我们的一些基本处理方法一、创建一个灰度图像1-1、zeros()函数[NumPy库]要用到这一个函数,首先我们需要调用我们的NumPy库,这一个函数的作用是可以帮助我们生成一个元素值都是0的二维数组,如果我们把这些数据放到一张图片里面去,那么就对应着我们的一个黑色图像。当然我们也可以通过修改数组中的数字大小来改变图像的颜色(但还是灰度图像)(1)
- OpenCV 人脸分析------面部关键点检测类cv::face::FacemarkLBF
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述使用LocalBinaryFeatures(LBF)算法进行面部关键点检测(faciallandmarkdetection)。该算法通过级联回归树预测人脸的68个关键点,具有较高的精度和速度。公共成员函数staticPtrcreate(constParams&pa
- RK3588 源码编译 opencv
hitsz_syl
opencv人工智能计算机视觉
从你的输出信息来看,系统已经安装了libpng1.6.37(最新版本),但OpenCV4.8.1在编译时仍然找不到png_set_longjmp_fn和png_get_eXIf_1等符号。这表明CMake可能没有正确链接到系统的libpng库,或者OpenCV的编译配置存在问题。解决方案1.检查libpng是否包含所需符号运行以下命令,确认libpng.so是否包含OpenCV需要的符号:nm-D
- 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树:从零基础到AI专家的成长路径全解析
智算菩萨
人工智能深度学习
引言:技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代,深度学习犹如一棵参天大树,其根系深深扎入数学与计算科学的沃土,主干挺拔地承载着机器学习的核心理念,而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言,理解这棵技能树的生长规律,掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段,将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计,但在学习深度学习
- opencv-python与opencv-contrib-python的区别联系
剑心缘
零碎小知识pythonopencv
opencv-python包含基本的opencvopencv-contrib-python是高配版,带一些收费或者专利的算法,还有一些比较新的算法的高级版本,这些算法稳定之后会加入上面那个。官网对contrib模块的简介(点击链接跳转)参考链接
- 多模态大模型的技术应用与未来展望:重构AI交互范式的新引擎
zhaoyi_he
重构人工智能
一、引言:为什么多模态是AI发展的下一场革命?过去十年,深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃,但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来,**多模态大模型(MultimodalFoundationModels)**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据,重塑了“感知-认知-决策”链条,为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- OpenCV 图像操作:颜色识别、替换与水印添加
目录引言代码实现1.导入必要的库2.图像加法3.图像直接相加4.颜色加权加法5.HSV颜色空间转换概念作用6.查找颜色范围对应的像素点7.与运算-生成掩膜8.添加水印9.主函数总结引言在计算机视觉领域,OpenCV是一个强大的库,提供了丰富的图像操作功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV进行图像加法、颜色加权加法、HSV颜色空间转换、颜色范围查找、与运算生成掩膜以及添加水印等操作,并给出相应的P
- 相机位姿估计:基于四个特征点的精准姿态解算
童嘉航Denley
相机位姿估计:基于四个特征点的精准姿态解算【下载地址】相机位姿估计1根据四个特征点估计相机姿态随文Demo本资源文件提供了一个基于OpenCV的相机位姿估计Demo,主要功能是根据四个特征点来估计相机的姿态。通过该Demo,您可以学习如何使用OpenCV库中的相关函数来实现相机位姿的估计项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/df72a项目介绍在计
- OpenCV教程——图像模糊。均值模糊,高斯模糊,中值模糊,双边模糊,高斯分布
1.图像模糊图像模糊是图像处理中最简单和常用的操作之一。⚠️使用该操作的原因之一是为了给图像预处理时降低噪声。图像模糊操作背后是数学的卷积计算。卷积操作的原理:常用的图像模糊的方法:均值模糊高斯模糊中值模糊双边模糊这四种模糊方式有时也被称为:均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。因为模糊属于一种滤波操作,具体关系可参照下图:其中,均值滤波、高斯滤波和中值滤波属于线性滤波;而双边滤波属于非线性滤波
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
-------------------
- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
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GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置