- OpenCV Python 版使用教程(三)摄像头读取延迟解决方法
tianchengwang
opencvopencvpython人工智能
文章目录一、上篇回顾二、产生原因三、解决方法1.cap.grab()方法2.多线程法总结一、上篇回顾在上一篇中,简单介绍了如何使用OpenCV操作摄像头,本期来讲在摄像头读取时,可能会出现画面延迟的解决方法。二、产生原因OpenCV在读取的时候,会将视频流放在缓冲区中,然后每次调用的时候,会从缓冲区内读取视频帧。虽然说大多数情况难以出现写入缓冲区远大于读取缓冲区的速度,但是当设备出现性能瓶颈,尤其
- AI在农业中的应用:精准农业的新时代
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型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
AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石,也是全球经济的重要支柱。然而,随着人口增长和资源短缺,传统农业面临着诸多挑战,例如低效率、资源浪费、环境污染和气候变化的影响。为了应对这些挑战,精准农业应运而生。精准农业是指利用现代信息技术和数据分析手段,对农业生产进行精细化管理,提高资源利用效率、产量和产品质量,同时减少环境污染。人工智能(AI)作
- 卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解
abments
人工智能cnn深度学习计算机视觉
卷积的定义数学概念:在数学上,卷积是一种操作,通常用于两个函数之间的运算。对于图像处理而言,这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。在CNN中的应用:卷积操作是通过滑动窗口(卷积核)与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。具体步骤定义卷积核:一个卷积核是一个小矩阵,通常为3x3、5x5等尺寸。卷积核中的每个值称为权重(weights),这些权重是通过训练过程优化得到的。滑动窗
- 从零到一:利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践分类数据挖掘人工智能
引言:为什么选择DeepSeek进行图像分类?在计算机视觉领域,图像分类作为基础任务,其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。DeepSeek作为国产自研的深度学习框架,凭借其高效计算优化和灵活架构设计,在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。本文将手把手带您实现从零搭建工业级图像分类模型的全过程。一、DeepSeek技术架构
- 在Python中高效操作三维和四维数组相乘:人工智能基础 NumPy部分
秋.
pythonnumpy开发语言人工智能
一、前言在深度学习、科学计算和数据分析领域,处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作,通过NumPy库演示各种实用技巧。二、核心概念梳理1.数组维度理解三维数组:(层,行,列)可理解为多个二维矩阵的堆叠四维数组:(批次大小,通道数,高度,宽度)常见于图像处理2.关键函数对比函数特性说明支持维度np.multiply元素级相乘任意np.dot标准矩阵点积≤2np.matmul广
- AI绘画工具Stable Diffusion+ComfyUI的配置
AIGC龙哥
AI作画stablediffusiongpt-3文心一言DALL·E2
ComfyUI是一个基于图形用户界面的开源工具,用于搭建和运行复杂的图像生成和处理工作流。它主要围绕使用StableDiffusion模型来生成高质量的图像。这种工具通常允许用户通过拖放不同的模块或节点,定义数据处理和生成流程,然后通过这些流程生成图像。ComfyUI的核心功能包括图形化工作流设计:用户可以通过连接不同的模块或节点(例如,模型加载、图像处理、生成等)来构建自定义的图像生成流程。支持
- 如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络(CNN)的优化
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践cnn人工智能神经网络机器学习深度学习
如何用DeepSeek进行卷积神经网络(CNN)的优化卷积神经网络(CNN)在计算机视觉任务中取得了巨大的成功,例如图像分类、目标检测和图像生成。然而,尽管CNN在这些任务中表现出色,它们通常需要大量的计算资源,并且在优化过程中可能会遇到一些挑战,如过拟合、训练速度慢、局部最优解等问题。为了更好地优化CNN模型,提高其性能和训练效率,DeepSeek提供了多种优化技术和工具,可以帮助我们系统地进行
- 【大模型】大模型分类
IT古董
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大模型(LargeModels)通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型,尤其在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域表现突出。以下是大模型的常见分类方式:1.按应用领域分类自然语言处理(NLP)模型如GPT-3、BERT、T5等,主要用于文本生成、翻译、问答等任务。计算机视觉(CV)模型如ResNet、EfficientNet、VisionTransformer(ViT)等,用于图
- yolo位姿估计实验
jarreyer
YOLO
目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型,旨在实现实时高效的人体姿势估计。姿势估计在计算机视觉领域具有重要意义,可广泛应用于视频监控、运动分析、健康管理等领域。1.2背景传统的姿势估计方法常需复杂网络架构和大量计算资源,导致实时性不佳。YOLOv8-Pose通过对YOLOv4算法进
- YOLOv5 + SE注意力机制:提升目标检测性能的实践
那年一路北
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一、引言目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务,广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等领域。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本,以其高效性和准确性在实际应用中表现出色。然而,随着应用场景的复杂化,传统的卷积神经网络在处理复杂背景和多尺度目标时可能会遇到性能瓶颈。为此,引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。本文将详细介绍如何在YOLOv5中引入SE(Squeeze-and-Excitatio
- 《OpenCV》——人脸检测
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人脸检测级联分离器具体实现实例(人脸检测)本实例对合照图片进行人脸检测,并圈出人脸位置,使用的OpenCV自带的级联分类器可从OpenCV源文件的data目录下,加载不同的级联分类器的XML文件对不同对象的检测。代码实现python#导入OpenCV库,用于计算机视觉任务,如读取图像、图像处理和显示图像等importcv2#使用cv2.imread函数读取指定路径下的图像文件'hezhao.jpg
- OpenCV计算摄影学(10)将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围(HDR)图像的实现类cv::MergeDebevec
村北头的码农
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述resultingHDR图像被计算为考虑了曝光值和相机响应的各次曝光的加权平均值。cv::MergeDebevec是OpenCV中用于将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围(HDR)图像的具体实现类之一。它基于PaulDebevec提出的方法,通过利用相机响应函
- [Github推荐]CVPR2019录用论文下载及可视化论文网站
spearhead_cai
计算机视觉深度学习科研论文CVPRGithub计算机视觉深度学习
简介CVPR是IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition的缩写,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。它是IEEE一年一度的学术性会议,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议(三大顶会之一,另外两个是ICCV和ECCV),本会议每年都会有固
- android java opencv_OpenCV On Android最佳环境配置指南(Eclipse篇)
yuhang555
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注:本篇文章作者已不再维护,毕竟现在使用Eclipse的Android程序员少之又少,所以我将只维护AndroidStudio篇。如果你坚持用Eclipse,请确保所有环境与本文章一致。简介本教程是经过本人多次踩坑,并参考网上众多OpenCVOnAndroid的配置教程总结而来,尽希望能帮助学习移动图像处理的朋友们少走弯路。这也是本人第一次在简书上发布文章,如有不足,希望各位dalao能够指正,我
- OpenCV 入门(六) —— Android 下的人脸识别
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OpenCV入门系列:OpenCV入门(一)——OpenCV基础OpenCV入门(二)——车牌定位OpenCV入门(三)——车牌筛选OpenCV入门(四)——车牌号识别OpenCV入门(五)——人脸识别模型训练与Windows下的人脸识别OpenCV入门(六)——Android下的人脸识别OpenCV入门(七)——身份证识别本篇我们来介绍在Android下如何实现人脸识别。上一篇我们介绍了如何在W
- 基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码
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基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码随着现代科技的不断发展,二维码已经成为了我们日常生活中必不可少的一个元素,它广泛应用于商品、文件、广告、交通等领域。为了更好地使用和管理这些二维码信息,需要准确、快速地对其进行识别。本文将介绍如何使用计算机视觉技术实现二维码的识别,并提供Matlab源代码。二维码原理与发展二维码是一种将信息编码成黑白方块形式的二进制条码,它由黑色正方形组成,其中有一些
- OpenCV给图像添加噪声
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述如果你已经有了一张干净的图像,并希望通过编程方式向其添加噪声,可以使用OpenCV来实现这一点。以下是一个简单的例子,展示如何在现有图像上添加高斯噪声:#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;//函数:
- OpenCV计算摄影学(7)HDR成像之多帧图像对齐的类cv::AlignMTB
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该算法将图像转换为中值阈值位图(MedianThresholdBitmap,MTB):1.位图生成:计算图像亮度中值作为全局阈值2亮度高于中值的像素标记为1,否则标记为0,形成二值位图2.位操作对齐:通过位移(bit-shifting)和异或(XO
- 探索高效图像处理:Android原生OpenCV开发指南
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探索高效图像处理:Android原生OpenCV开发指南native-opencv-android-templateAtutorialforsettingupOpenCV4.6.0(andother4.x.yversion)forAndroidinAndroidStudiowithNativeDevelopmentKit(NDK)supportforC++development.项目地址:http
- 【附源码】基于opencv+pyqt5搭建的人脸识别系统
~啥也不会~
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文章目录前言一、人脸检测二、人脸识别1.训练识别器2.识别人脸三、界面相关1.Qlabel展示图片2.表格跟随内容而增加和减少3.选择图片文件4.警告框四、源码获取总结前言人脸识别技术作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正逐渐渗透到我们生活的每一个角落,从智能手机的解锁到机场的快速通关,从金融交易的安全认证到智慧城市的高效管理,它正以其独特的优势和强大的功能,为我们的生活带来前所未有的便捷与安全。本篇
- Android OpenCV开发详细指南
缘来的精彩
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如何在Android上使用OpenCV进行开发,需要详细的说明。首先,我需要确定用户的基础,可能是一个有一定Android开发经验的开发者,但对OpenCV不太熟悉。可能需要从环境搭建开始,到基础功能实现,再到高级应用的全流程指导。首先,我应该考虑如何集成OpenCV到Android项目中。常见的方法有两种:使用OpenCVAndroidSDK或者通过Gradle依赖。对于新手来说,Gradle依
- 端到端自动驾驶的分布式传感器融合架构
AI智能涌现深度研究
计算机软件编程原理与应用实践DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,分布式传感器融合,深度学习,计算机视觉,雷达,lidar,惯性导航,Kalman滤波,决策控制1.背景介绍自动驾驶技术作为未来交通运输的重要发展方向,近年来取得了显著进展。然而,实现真正安全的自动驾驶仍然面临着诸多挑战,其中之一就是如何有效地融合来自不同传感器的数据,构建一个可靠的感知、决策和控制系统。传统的自动驾驶系统通常依赖于单一传感器,例如摄像头或雷达,这会导致感知信息的缺失和鲁棒
- 计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型!
知世不是芝士
计算机视觉人工智能大语言模型ai大模型多模态大模型机器学习LLM
目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格
- Simulink开发项1000例实战专栏--实例140:构建一个完整的机器人视觉导航系统模型
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MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏计算机视觉人工智能simulink
目录基于Simulink的机器人视觉导航系统设计与仿真1.背景介绍1.1项目背景2.系统建模与仿真2.1视觉导航系统组成2.2图像采集与处理2.3路径规划2.4运动控制2.5传感器融合3.Simulink仿真模型3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1图像采集模块3.2.2图像处理模块3.2.3路径规划模块3.2.4运动控制模块3.3连接模块3.4设置仿真参数4.示例代码片段5.结束
- 软件测试丨计算机视觉场景下的边缘计算与测试场景
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在计算机视觉场景中,边缘计算与测试场景的结合具有重要意义。以下是两者的关键点:1.边缘计算在计算机视觉中的作用边缘计算将计算任务从云端转移到靠近数据源的边缘设备,如摄像头、传感器等,具有以下优势:低延迟:实时处理数据,减少传输时间。带宽节省:本地处理数据,降低对云端带宽的依赖。隐私保护:敏感数据在本地处理,减少泄露风险。离线能力:在网络不稳定时仍能运行。2.计算机视觉中的边缘计算应用实时目标检测与
- Python从0到100(六十八):Python OpenCV-图像边缘检测及图像融合
是Dream呀
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- Visual studio 2022配置OpenCV环境及初级使用
小镇柠檬先生
OpenCVopencvvisualstudio计算机视觉人工智能c++
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档目录一、下载OpenCV二、配置环境变量三,在VS2022上面配置OpenCV四,测试及OpenCV的初级使用1.图像显示总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:博主写一下自己在VS2022上面配置OpenCV环境及一些初级使用的案例,供自己保存和帮助想要入门OpenCV的人一起学习。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供
- visual studio 2022 C++ OpenCV开发环境配置(详细教程)
Roc-xb
visualstudioc++opencv
本章教程,主要介绍如何在visualstudio2022中使用opencv。一、下载opencv下载地址:https://opencv.org/releases/选择Windows版本进行下载。下载之后,双击进行安装到指定磁盘中就可以了。二、配置环境变量我是将OpenCV安装到D盘中的,如果你不是安装到D盘的,需要改成你的OpenCV安装目录路径。D:\opencv\build
- opencv 自适应阈值
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需要安装扩展库opencv-contrib-pythonCV_class.pyimportcv2importnumpyasnp#importserialimportos,sysfromdatetimeimportdatetimeimport_threadimportthreadingimporttimeimportwin32ui#只有windows能用.#fromCV_classimport*de
- OpenCV开源机器视觉软件
视觉人机器视觉
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OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于实时图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。它由英特尔实验室于1999年发起,现已成为计算机视觉领域最流行的工具之一,支持多种编程语言(如C++、Python、Java)和操作系统(Windows、Linux、macOS、Android、iOS)。核心功能图像处理基
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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- 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'。
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- Java 对象大小的计算
e200702084
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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-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
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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
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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
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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
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- 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
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- 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
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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。
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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
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- [职业与教育]青春之歌
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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....
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- 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.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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chomework
0、 课堂练习做完
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int x;
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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This by default will select users in this order
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- 页面校验-新建项目
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$(document).ready(
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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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
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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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:
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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
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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。
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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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。
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