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碳酸的唐
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引言在计算机视觉领域,我们一直在寻找灵感来源以提高图像处理和识别的效果。而人类视觉系统作为经过数百万年进化的精密系统,无疑是最好的参考对象之一。今天,我要向大家介绍一个名为LSNet(LateralSuppressionNetwork,侧向抑制网络)的技术,它模拟了人类视觉系统中的侧向抑制机制,为计算机视觉任务带来了新的可能性。什么是侧向抑制?侧向抑制(LateralSuppression),也被
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雷古拉斯
移动操作系统之Android
Android边录边播应用AP(ApplicationProcessor主处理器)DSP(Codec)BP(BasebandProcessor基带处理器,猫)一、AudioTrack播放基本流程1.初始化newAudioTrack完成通路创建,也在MixerThread线程中创建Track。getOutput(以及openOutput)frameworks/av/media/libmedia/Au
- 基于PaddleOCR的表格识别系统开发
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仿真模型深度学习算法深度学习开发语言分类安全cnn
基于PaddleOCR的表格识别系统开发1.项目概述本项目旨在使用PaddleOCR框架开发一个高性能的表格识别系统,能够准确识别约30种不同类型的表格结构。系统将处理2500张合成表格图像作为训练数据,并在合成测试集上进行评估。系统核心功能包括表格检测、表格结构识别和表格内容识别三部分。1.1项目背景表格是信息传递的重要载体,广泛存在于各类文档中。传统表格识别方法需要复杂的规则和模板,而基于深度
- 基于YOLOv5的监控摄像头遮挡检测系统:从数据集到UI界面的完整实现
芯作者
D2:YOLOYOLO神经网络
实时守护监控设备安全,智能识别遮挡攻击的AI解决方案一、问题背景与系统价值在安防监控领域,摄像头遮挡是常见的恶意攻击手段——统计显示35%的安防失效源于摄像头被遮挡。传统方案依赖人工巡查,效率低下且响应延迟。本文将带你构建完整的AI遮挡检测系统,核心创新点:双模检测机制:YOLOv5目标检测+背景建模异常分析轻量化部署:模型量化压缩至1.8MB动态学习:运行时自动更新异常样本库二、系统架构设计[视
- 卷积神经网络
亿只小灿灿
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一、引言在当今人工智能的浪潮中,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功,极大地推动了人工智能技术的发展。那么,什么是卷积神经网络?它的算法原理是什么?本文将深入探讨这些问题,并通过Python代码实现一个简单的卷积神经网络,以帮助读者更好地理解和掌握这一强大的技术。二、卷积神经
- 【安全建设 | 从0到1】企业安全体系建设线路
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- 制造业EDI软件实施流程及盟接之桥在项目实施中的几点建议
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1.需求分析与规划目标:明确企业EDI的目标、交易类型、合作伙伴要求、数据来源等。盟接之桥建议:组织内部访谈,识别关键业务系统(如ERP、MES、WMS等)和需要集成的数据流。提供行业标准模板(如ANSIX12、EDIFACT、VDA等),帮助企业选择合适的EDI格式。协助评估与贸易伙伴之间的EDI对接复杂度。2.选型与方案设计目标:选择适合企业的EDI解决方案(本地部署/云服务/API集成等)。
- 本地文字识别系统
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本地文字识别系统,可把图片转换为文字,也可以截图转换文字,需要的拿走不谢。功能简介支持图片转文字和截图转文字的高效本地识别工具,无需联网即可快速提取图片中的文本内容,适用于文档处理、资料整理等多种场景。核心特点本地运行:隐私安全有保障,无需上传数据到云端多场景适配:支持导入图片文件或直接截图识别高精度转换:准确提取印刷体、手写体(部分支持)文字便捷操作:简洁界面一键转换,结果可编辑导出适用人群需要
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在学术写作中,我们常常需要将LaTeX格式的公式插入到Word文档中。但如果你有一大段公式使用$...$或LaTeX命令,手动转换无疑非常耗时。本文将介绍一种“一键转换所有LaTeX公式为Word数学公式”的方法,只需设置一次宏,后续即可像“格式刷”一样使用!原理简介MicrosoftWord实际上内置了对LaTeX的识别能力,但需要配合“公式编辑框”使用。借助宏(Macro)功能,我们可以批量触
- 什么是DNS缓存投毒?有哪些防御措施?
在互联网的浩瀚海洋中,DNS(域名系统)如同一座灯塔,为用户指引着通往各个网站的路径。它将人们易于记忆的域名转换为计算机能够识别的IP地址,使得网络世界得以顺畅运转。然而,这座灯塔却面临着被恶意篡改的风险,DNS缓存投毒便是其中一种极具危害性的攻击手段。什么是DNS缓存投毒?DNS缓存投毒,也被称为DNS欺骗或DNS缓存污染,是一种通过向DNS缓存中输入错误信息,使DNS查询返回错误响应,从而将用
- DAY 43 复习日
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@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710第一步:寻找并准备图像数据集在Kaggle等平台上,你可以找到大量用于图像分类任务的数据集,例如英特尔图像分类数据集(IntelImageClassification)或手写数字识别数据集(DigitRecognizer)。对于初学者,一个更便捷的选择是使用像TensorFlow或PyTorch这样深度学习框架内
- ubuntu系统的树莓派人脸识别视频(转载哔哩哔哩)
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树莓派进阶玩法|人脸识别项目教程_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1uv4y1g7aB?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=f9b5cbd9734c647ef133bdde5c02cfd4,视频播放量34013、弹幕量29、点赞数690、投硬币枚数247、收藏人数1968
- AI表格数据分析
简单发一篇文章,最近看到AI数据分析是越来越火了哈,把简单的流程进行一次简要的分享。AI数据分析的本质,是“结构化数据→模式识别→可视化表达+洞察输出”。1、分析流程详解:(1)数据预处理什么是数据预处理呢?其实它可以理解成你给的是什么。步骤1:识别数据结构表头,字段的含义等。步骤2:清洗数据去除空值、格式错误、重复数据。步骤3:类型识别判断哪些是时间字段?哪些是数值型?哪些是分类字段?总结:类似
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- 如何在 Windows 11 或 10 任务管理器中查看后台运行的应用程序或服务
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监控在Windows中后台运行的应用程序并非难事,也无需任何第三方应用程序。无论是Windows10还是11,两者都内置了一个名为【任务管理器】的应用程序。它的作用是允许用户识别和查看后台运行的应用程序以及服务。它有助于用户排查性能问题或确保高效分配资源。然而,如果你不知道如何操作,那么本文将帮助你了解如何访问和使用Windows任务管理器。打开任务管理器第一步是访问【任务管理器应用程序】,打开它
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#eth1可以替换成你的网卡名称-nn显示IP地址和Mac地址tcpdump-nn-ieth1icmp今天正好有时间做一个简单的补充tcpdump其实和wireshark一样都会识别BPF语法所以做一个简单的补充:BPF语法:dst//目的地址src//原地址host//主机名称port//端口号icmp//icmp协议tcp//tcp协议udp//udp协议一般情况下我们只做一些简单的数据包分析
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图像形状矩:一个从一幅数字图形中计算出来的矩集,通常描述了该图像形状的全局特征,并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息,比如大小、位置、方向及形状等。一阶矩与形状有关,二阶矩显示曲线围绕直线平均值的扩展程度,三阶矩则是关于平均值的对称性的测量。由二阶矩和三阶矩可以导出一组共7个不变矩。而不变矩是图像的统计特性,满足平移、伸缩、旋转均不变的不变性,在图像识别领域得到了广泛的应用。一般由mom
- 基于opencv的鱼群检测和数量统计识别鱼群密度带界面
完整项目点文末名片查看获取一、项目简介本项目旨在通过计算机视觉技术,实现对视频中鱼类数量的自动检测与计数。利用OpenCV库进行图像处理,包括背景减除、形态学操作、轮廓检测等步骤,最终在视频帧中标记出鱼类并统计其数量。该系统可广泛应用于水产养殖、生态监测等领域,有助于提高工作效率和数据准确性。二、环境准备在开始项目之前,需要确保以下环境和工具已安装:Python:推荐使用Python3.6及以上版
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C++入门基础语法,并提到希望内容详细且包含实例Demo,我假设你现在想要一个基于C++的人脸考勤系统源码,并且希望代码适合初学者,包含详细注释和说明。根据搜索结果,C++人脸考勤系统通常使用OpenCV库进行人脸检测和识别,这需要一定的库配置和基础知识。以下是一个基于OpenCV的简单人脸考勤系统源码示例,适合初学者理解,代码实现基本功能:捕获摄像头画面、检测人脸、记录考勤信息,并保存到文件。C
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目录1.识别方法1.OCR识别2.OCR识别方法1-助手识别3.OCR识别方法2-算子分割识别4.文本分割识别2.文本分割1.借用助手设置参数文本分割+混合识别2.借用助手设置参数文本分割场景23.不同字符场景1.倾斜字符1.识别方法1.OCR识别*OCR*1.概念*光学字符识别**2.识别的是什么*1.图片里面的文字符号**3.怎么识别*1.基于halcon的OCR识别**4.halconOCR
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高防IP作为一种通过技术手段让用户网络服务更加安全的一种IP地址,有着更高的防御能力,有着强大的流量清洗中心和防御系统,帮助企业实时监控网络流量,将恶意的用户请求识别并过滤掉,保护目标服务器不会受到网络攻击,同时还可以帮助众多企业抵御大规模的DDOS攻击。高防IP拥有着强大的防御能力,能够帮助企业抵御DDOS攻击和CC攻击等多种网络攻击,这些攻击通常会根据大量且无效的流量数据请求确定目标服务器,导
- 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型
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完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中,传统分类算法模型数量众多,适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标(示例)本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle,该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集,包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集,搭建相应的传统机器
- Densenet模型花卉图像分类
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项目源码获取方式见文章末尾!600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
- 车牌号识别Delphi演示程序:轻松实现车牌识别技术
瞿巧群Justin
车牌号识别Delphi演示程序:轻松实现车牌识别技术去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍在智能交通系统领域,车牌号识别是一项至关重要的技术。今天,我们要介绍的是一个基于Delphi语言开发的车牌号识别演示程序。该程序能够高效识别并处理车牌号码,为交通监控、停车场管理等领域提供了极大的便利。项目技术分析本项目基于Delphi环境开发,利用先进的图像处理技术,实现了
- 用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归(十)
lishaoan77
tensorflow线性回归tensorboard可视化
用TensorBoard可视化线性回归模型TensorBoard是一种可视化工具,用于了解、调试和优化模型训练过程。它使用在执行程序时编写的摘要事件。上面定义的模型使用tf.summary.FileWriter来写日志到日志目录/tmp/lr-train.我们可以用命令调用日志目录的TensorBoard,见Example3-13(TensorBoard已黙认安装与TensorFlow一起).Ex
- embedding模型有哪些?如何选择合适的embedding模型?
行云流水AI笔记
embedding
embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型,常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。以下是一些常见的embedding模型:Word2Vec:CBOW(ContinuousBag-of-Words):通过上下文预测中心词。Skip-Gram:通过中心词预测上下文。GloVe(GlobalVectorsforWordRepresentation):结合了词频统计和Word2Vec的
- 强化学习 16G实践以下是基于CQL(Conservative Q-Learning)与QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)结合的方案相关开源项目及资源,【ai技】
行云流水AI笔记
开源人工智能
根据你提供的CUDA版本(11.5)和NVIDIA驱动错误信息,以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案:1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令(CUDA11.5)PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
- pdf 不是扫描件,但却无法搜索关键词【问题尝试解决未果记录】
Lauren_Lu
pdf
一、不是扫描件但不能搜索的原因1.情况一:文字被转成了“图形文字”有些PDF文件虽然看起来像是文字,其实是图片或者矢量图格式,不能直接搜索。2.情况二:PDF被加密有些PDF设置了“内容复制/提取”权限受限,即使你能阅读,但不能搜索、复制或选择文字。这通常是加密的一种表现。3.情况三:PDF嵌入了字体,但不是真正的文本有时PDF作者用的特殊软件或字体,会让文字显示正常,但实际上是不可识别的字符二、
- 基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础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
基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分