- 【论文投稿】探秘计算机视觉算法:开启智能视觉新时代
小周不想卷
艾思科蓝学术会议投稿计算机视觉
目录引言一、计算机视觉算法基石:图像基础与预处理二、特征提取:视觉信息的精华萃取三、目标检测:从图像中精准定位目标四、图像分类:识别图像所属类别五、语义分割:理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中,计算机视觉宛如一颗璀璨的明珠,正深刻地改变着我们与世界的交互方式。从安防监控中的精准识别,到自动驾驶汽车的智能导航;从医疗影像的辅助诊断,到工业生产中的缺陷检测,计算
- 什么是多模态机器学习:跨感知融合的智能前沿
非凡暖阳
人工智能神经网络
在人工智能的广阔天地里,多模态机器学习(MultimodalMachineLearning)作为一项前沿技术,正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制,通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型,构建了一个更加丰富、立体的认知模型,为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景,旨在为读者勾勒出这一
- 使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天
AI程序猿人
llamatransformerpytorch深度学习大模型应用人工智能大模型
介绍将视觉能力与大型语言模型(LLMs)结合的多模态LLM(MLLM)正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入,展示了在图像理解和推理方面的出色能力。虽然这些模型以前只能通过API访问,但最近的开源选项现在允许本地执行,使其在生产环境中更具吸引力。在此教程中,我们将学习如何使用开源的Llama3.2-Vision模型与图像进行聊天,你会对其OCR、图像理解和推理
- 谷歌吹响反击号角:2025年Gemini用户目标5亿,AI大战一触即发!
that's boy
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人工智能领域的竞争日趋白热化,谷歌CEO桑达·皮采亲自下场,为GeminiAI定下了雄心勃勃的目标:到2025年底,用户突破5亿!面对ChatGPT的强势崛起,谷歌能否成功逆袭?本文将深入剖析谷歌的战略布局、Gemini的技术优势以及未来AI竞争的格局。谷歌的反击:5亿用户的雄心壮志在过去几年,OpenAI凭借ChatGPT的强大实力,几乎垄断了AI领域的聚光灯。谷歌虽然在AI技术研究方面一直处于
- AI大模型如何赋能电商行业,引领变革
虞书欣的C
人工智能开发语言
•个性化推荐:利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好,生成个性化的产品推荐列表,提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验:•智能搜索引擎:运用自然语言处理技术,优化搜索引擎,让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服:通过聊天机器人和语音助手,提供24/7的客户支持,快速解答用户咨询。•图像识别:利用计算机视觉技术,用户可以通过拍照识别商品,快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
- AI大模型引领医疗变革:十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代
和老莫一起学AI
人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中,AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力,正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景,展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策,并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗:精准辅助,提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析,能够协助医生进行更为精准的诊断。例如,百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
- Delphi代码编写标准指南
好大的牛角
分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!·日月光华精华区文章阅读发信人:Delphii(Delphi),信区:VCL标题:Delphi编码规则发信站:日月光华站(FriSep712:03:072001),站内信件Delphi代码编写标准指南■■■■■■
- 数学:机器学习的理论基石
每天五分钟玩转人工智能
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一、数学:机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息,以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标,机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用,它提供了一种数学模型来描述数据和模式,以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛,涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
- 【机器学习:二十六、决策树】
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1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法,既可以用于分类任务,也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集,从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点(Node):每个节点表示一个特定的决策条件。根节点(RootNode):树的起点,包含所有样本。分支(Branch):每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点(LeafNode):终止节点,表示最终的决策结果。优点直观可解释:
- “AI 自动化效能评估系统:开启企业高效发展新征程
上海拔俗网络
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在当今数字化飞速发展的时代,企业面临着日益激烈的市场竞争,如何提升效率、降低成本成为了企业生存与发展的关键。AI自动化效能评估系统应运而生,它如同一把智能钥匙,为企业开启了高效发展的新征程。AI自动化效能评估系统,简单来说,就是利用人工智能技术对企业的各项业务流程、生产环节以及员工工作表现等进行全方位、自动化的评估。它能够快速收集海量的数据,并通过先进的算法模型对这些数据进行深度分析,从而精准地判
- 3d系统误差分析
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系统标定重投影误差预估在计算机视觉和三维重建领域中,评估一个相机系统标定精度的重要指标。通过比较真实的三维点在图像中的投影位置与标定模型计算出的投影位置之间的差异,来衡量标定的准确性。以下是对这一概念的详细解析:什么是系统标定?系统标定(SystemCalibration)是指对一个视觉系统(例如单目相机、双目相机系统或结构光系统)进行参数标定的过程,包括:内参标定:相机的内部参数(如焦距、光心、
- 机器学习数学基础-极值和最值
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极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念,它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值(LocalExtrema)极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值(LocalMaximum)一个函数在某点(x=c)取得局部最大值,意味着存在一个包含(c)的小区间,使得
- 智能体(AI Agent):概念、原理与应用,全面解析AI技术前沿!
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一、智能体概念的深度剖析1.1智能体(Agent)的本质智能体,作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征,更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。智能体的诞生,标志着人工智能技术从机械式的规则遵循迈向了更为灵活、智能的自主决策新时代。智能体的核心精髓在于其内置的学习与决策引擎
- 基于人工智能的Python面试题
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基于人工智能的Python面试题1.Python中的元组与列表区别是什么?列表是可变类型,元组不是。列表是引用类型,元组不是。列表使用场景更宽泛,元组更多用于一些数据不可变的场景,例如参数、或者返回值。2.Python中的字典是否有序?python3.6之前字典是无序的,之后是有序的。原因可以参考下这个帖子https://blog.csdn.net/weixin_48629601/article/
- 17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector
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PostgreSQL是一款功能强大的开源对象关系数据库系统,它已将其功能扩展到传统数据管理之外,通过pgvector扩展支持矢量数据。这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求,这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。https://github.com/mazzasaverio/find-your-opensource-project什么是pgvector?
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在电商领域,获取热卖商品推荐对于商家和开发者来说至关重要。阿里巴巴提供了热卖商品推荐API接口,能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习惯等数据,自动推荐符合其需求的商品。以下将详细介绍如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐,并提供相关的代码示例。一、阿里巴巴热卖商品推荐API接口简介阿里巴巴热卖商品推荐API接口是一种基于人工智能算法的推荐系统,能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习
- AI与API的融合:构建智能互联技术世界的基石
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在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)与应用程序接口(API)的融合正在开启智能应用的新纪元。AI以其强大的数据处理和分析能力,正在改变各行各业的工作方式,而API则作为连接技术与应用的桥梁,为AI技术的普及和应用提供了无限可能。本文将深入探讨AI与API的融合如何推动智能应用的创新和发展,以及其在各个领域的应用和前景。一、AI与API融合的背景随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展,人工
- YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构
AI架构设计之禅
AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能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
YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构关键词:目标检测,深度学习,YOLOv8,Transformer,计算机视觉,卷积神经网络摘要:目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构,进一步
- 基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目(源码)
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背景随着人工智能技术的迅猛发展,生物识别技术的迅猛发展,人脸识别已经成为最具潜力的人工智能应用之一。它不仅在安全监控、金融支付、智能家居等多个领域得到了广泛应用,也逐渐进入日常生活场景。人脸识别作为一种生物特征识别技术,能够通过分析人脸图像中的特征点,实现对个体的身份识别。利用计算机视觉技术,系统能够快速从大量图片中定位并识别特定人脸,实现身份验证和信息检索。这一技术的应用,不仅提高了安全性,还提
- 图像生成大模型:Imagen 详解
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近年来,图像生成技术取得了显著进展,推动了计算机视觉和生成对抗网络(GAN)等领域的发展。Imagen是一个新兴的图像生成大模型,其在生成高质量、逼真图像方面表现出色。本文将详细讲解Imagen的基本原理、架构、训练流程及应用场景。1.Imagen的基本原理1.1什么是Imagen?Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型,结合了自注意力机制(Self-attentionMechanism)和
- 人工智能伦理:技术发展背后的思考
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近年来,人工智能技术呈爆发式发展,在医疗、交通、金融等诸多领域取得惊人成果,但与此同时,人工智能伦理问题日益凸显,引发广泛关注。数据隐私与安全首当其冲。AI系统依赖海量数据训练,这些数据包含个人信息、医疗记录等敏感内容。若数据保护不当,极易引发数据泄露风险,侵犯个人隐私。例如,某些智能健康APP,若未能加密传输用户健康数据,一旦遭受黑客攻击,用户的隐私将暴露无遗。算法偏见也是一大痛点。AI算法基于
- Imagen架构详解:理解其背后的技术与创新
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Imagen架构
Imagen架构详解:理解其背后的技术与创新引言近年来,生成式人工智能技术取得了飞速发展,特别是在图像生成领域。作为这一领域的重要创新之一,Imagen是由谷歌开发的一种基于文本生成图像的模型。它在生成高质量、逼真的图像方面表现出色,并通过其先进的架构和技术手段推动了图像生成的技术进步。Imagen不仅在图像生成质量上具有显著优势,还能够通过自然语言描述生成细致复杂的图像。本文将详细剖析Image
- 【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库
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数据库数据库mysql导入导出sqlsql文件备份迁移
本文摘要:本文提出了xxx的实用开发小技巧。作者介绍:我是程序员洲洲,一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏,我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。同时洲洲已经建立了程序员技术交流群,如果您感兴趣,可以私信我加入我的社群,也可以直接vx联系(文末有名片)v:bdizztt随时
- 计算机视觉与深度学习:使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器(MATLAB源码-Faster R-CNN)
ZhShy23
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在人工智能领域,计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据,从而做出有意义的决策。其中,目标检测是计算机视觉中的一项关键技术,它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用,在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术,特别是FasterR-CNN模型,来训练一个车辆检测器。文章目录一
- 【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法
zhangbin_237
Python机器学习机器学习算法pythonkmeansk-means均值算法
聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中,它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义,假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在
- 利用双分支CycleGAN进行图像数据的高效增强
jizhi-dataset
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随着人工智能技术的快速发展,图像数据处理变得越来越重要。为了提高图像数据的质量和可用性,我们需要采用高效的数据增强方法。双分支CycleGAN网络作为一种先进的图像处理技术,为我们提供了一种全新的解决方案。本文将详细介绍双分支CycleGAN的工作原理,并展示其在图像数据增强方面的实际效果。同时,我们也将讨论在实际应用过程中可能遇到的挑战以及如何解决这些问题。,,CycleGAN是一种用于图像到图
- OpenCV计算机视觉 08 图像的旋转
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OpenCV计算机视觉人工智能计算机视觉opencv
图像的旋转下面是一张小猪佩奇的照片,请进行顺时针90度,逆时针90度,180度旋转方法一:使用了NumPy库的np.rot90()函数来实现图像的旋转np.rot90(img,k=-1)表示将输入的图像img顺时针旋转90度,np.rot90(img,k=1)表示将图像逆时针旋转90度。importcv2importnumpyasnp#导入原图img=cv2.imread('小猪佩奇.png')
- 揭秘AIP智能体平台:构建未来AI基础设施的新引擎
大东(AIP内容运营专员)
人工智能
在人工智能的浪潮中,科技正在改变我们生活的方方面面。从智能推荐到自动驾驶,从个性化广告到实时风险控制,AI的触角无处不在。但这些令人瞩目的成果背后,究竟是什么在支撑着AI的飞速发展?答案是——人工智能平台。人工智能平台是连接计算资源、开发工具和行业应用的重要桥梁,支撑着从模型开发到行业场景落地的每一个环节。它不仅为开发者提供高效便捷的工具,还为企业创造了无限的创新可能。本文将带你深入了解人工智能平
- 【Python】已解决:WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i
屿小夏
pythonpipssl
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 《鸿蒙Next应用商店:人工智能开启智能推荐与运营新时代》
人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下,鸿蒙Next系统的出现为操作系统领域带来了新的变革与机遇,而人工智能技术的融入更是让其应用商店的智能化推荐和运营迈向了一个全新的高度。用户画像精准构建在鸿蒙Next系统中,应用商店可以借助系统强大的权限管理和数据收集能力,全方位收集用户的多维度数据。通过对用户在应用商店内的浏览历史、下载记录、搜索关键词,以及在其他鸿蒙应用中的使用行为等多源数据进行汇总和分析,利用人工智能算法
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
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javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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