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友友们好!我的新专栏《Python进阶》正式启动啦!这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例:通过丰富的实战案例,带你一步步实现
- (视频演示)基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件V1.0源码及exe下载
是刃小木啦~
opencv人工智能计算机视觉
本文介绍了基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件,该软件通过先进的图像处理技术实现对实时视频中火焰的检测与跟踪,同时支持导入图片进行火焰识别。主要功能包括相机选择、实时跟踪和图片模式。软件适用于多种场合,用于保障人民生命财产安全。源码及exe文件可通过蓝奏云网盘下载。软件简介《基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件》是一款创新的计算机视觉应用软件,旨在通过先进的图像处理技术实现对实时视频中
- OpenCV 100道面试题及参考答案(7万字长文)
大模型大数据攻城狮
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OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的函数和工具,用于处理图像和视频。OpenCV最初由英特尔公司开发,现在由一个开源社区维护和发展。主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域,如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像
- 使用OpenCV和Python将图像读取为RGB
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在计算机视觉和图像处理中,OpenCV是一个广泛使用的开源库,提供了许多功能强大的图像处理工具。其中一个常见的任务是将图像读取为RGB格式,以便进一步处理和分析。在本文中,我将向您展示如何使用OpenCV和Python来实现这个任务。首先,确保您已经安装了OpenCV库。您可以使用以下命令在Python中安装OpenCV:pipinstallopencv-python一旦安装完成,我们可以开始写代
- 基于python cv 库实现读取图片像素值
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--------在日常生活中,我们经常用简单的形容词来描述颜色,比如“红色”、“蓝色”、“绿色”等。然而,这种描述方法对于精确确定颜色是有限的,尤其是在设计、图像处理、Web开发等领域。为了更准确和科学地定义颜色,我们通常采用RGB值来表示颜色。什么是RGB值?RGB是指红色(Red)、绿色(Green)和蓝色(Blue)的组合方式,用来表示颜色。RGB是一种加色模型,也就是说,通过将红、绿、蓝三
- 人工智能开发趋势
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人工智能开发趋势:未来技术的演进与创新引言人工智能(AI)正在以惊人的速度发展,并在各行各业中发挥越来越重要的作用。从自然语言处理到计算机视觉,从自动化决策到自主学习,AI的发展方向正变得更加智能化、自动化和人性化。本文将探讨当前AI开发的最新趋势,并展望未来的发展方向。1.生成式AI的崛起近年来,生成式AI(如ChatGPT、StableDiffusion、DALL·E)展现出强大的内容创作能力
- 大模型驱动的智能代码生成系统
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大模型驱动的智能代码生成系统关键词大模型智能代码生成自然语言处理计算机视觉系统设计与实现摘要本文深入探讨了基于大模型的智能代码生成系统的构建与实现。首先,我们分析了智能代码生成的背景与意义,随后介绍了大模型的基本原理及其在代码生成中的潜力。接着,我们详细阐述了智能代码生成系统的设计与实现过程,包括系统需求分析、架构设计、模型集成与优化等方面。随后,本文通过自然语言处理、计算机视觉和代码生成应用,展
- Python图片识别脚本:从零开始实现图像识别!
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包含编程籽料、学习路线图、爬虫代码、安装包等!【点击领取!】图像识别是计算机视觉领域的一个重要应用,Python凭借其丰富的库和工具,成为了实现图像识别的首选语言之一。本文将带你从零开始,使用Python编写一个简单的图片识别脚本。我们将使用OpenCV和TensorFlow来实现这个功能。1.环境准备在开始之前,我们需要安装一些必要的Python库。你可以使用pip来安装这些库:pipinsta
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Persistence is gold
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神经网络(NeuralNetworks)和决策树(DecisionTrees)是两种不同的机器学习算法,各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较:神经网络优点:强大的学习能力:神经网络,尤其是深度神经网络,能够自动学习数据中的复杂特征,可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层,神经网络可以逐层提
- r语言手动算两个C指数p值,如何用R语言进行Pvalue显著性标记?
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作者:一只想飞的喵审稿:童蒙编辑:angelica箱线图是统计学中较常见的图形之一。这篇文章将讲述如何简单比较两组或多组的平均值,且添加显著性标记。通常情况根据显著性p值的数值大小,分为四类:(1)0.01≤p<0.05,*(2)0.001≤p<0.01,**(3)0.0001≤p<0.001,***(4)p<0.0001,****接下来会讲述三种添加显著性标记的方法。方法1-手动添加1:创建数据
- 深度神经网络——决策树的实现与剪枝
知来者逆
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概述决策树是一种有用的机器学习算法,用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实:算法不断地将数据集划分为越来越小的部分,直到数据被划分为单个实例,然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果,类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义,但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例,将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
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深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法
注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术,已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中,注意力机制扮演着关键角色。已有研究成果包括:Transformer架构:引入了自注意力机制,有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系。CBAM模块:提出了通道和空间注意力的结合,显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet:引入了通道注意力机制,通过自适应学习特征通道的重要性,
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AUTO_15075675965
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XS9951两通道多合一同轴高清解码芯片国产XS9951是2通道模拟复合视频解码芯片方案,支持HDcctv高清协议和CVBS标清协议,最高支持2路2M@30fps。XS9951将接收到的高清模拟复合视频信号经过模数转化,视频解码以及2D图像处理之后,转化为YCbCr,并以MIPICSI接口传输给主控编码芯片,以达到实时预览和录像目的。XS9951还支持音频数据(HDCVI协议下),控制数据的同轴传
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支持BT656和BT1120协议,LQFP128XS9935是4通道模拟复合视频解码芯片方案,支持HDcctv高清协议和CVBS标清协议,最高支持4路4K@15fps。XS9935将接收到的高清模拟复合视频信号经过模数转化,视频解码以及2D图像处理之后,转化为YCbCr,并以BT1120/BT656接口传输给主控编码芯片,以达到实时预览和录像目的。XS9935支持双向音频数据同轴共缆传输,实现与远
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不论是看YOLOv5还是最新的YOLOv12的网络结构,里面都有一个看起来雷打不动的部分,ConvConvolutionConvolution是卷积的意思,我们看一张图来简单理解一下神经网络里面的卷积的过程是什么样的。卷积一定是一个输入矩阵(特征)和一个卷积核矩阵做图中这样的计算。我们可以想象输入的就是一张单通道的黑白图像,特征矩阵的每一个数字代表了颜色的深浅(简单理解)。卷积核就相当于一个特征提
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Matlab武动乾坤博客之家
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一、介绍害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)","蜜蜂(bees)","甲虫(beetle)","毛虫(catterpillar)","蚯蚓(earthworms)","蜚蠊(earwig)","蚱蜢(grasshopper)","飞蛾(moth)","鼻涕虫(slug)","蜗牛
- 基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现
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基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现1.引言随着计算机视觉技术的发展,人脸识别在安全监控、身份验证等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍如何使用OpenCV库和Java语言构建一个简单的人脸识别系统。该系统能够从图像中检测人脸,并通过深度学习模型提取特征进行比对,最终输出相似度评分及置信度等级。2.环境搭建为了确保项目顺利运行,请按照以下步骤配置开发环境:安装JDK:确保已安装JavaD
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By凌顺2019年9月12日本示例使用的OpenCV版本是:4.1.1运行Python的编辑器:Jupyternotebook示例目的通过使用PLI在图片上添加中文字符。PIL(PythonImagingLibrary)是Python常用的图像处理库,而Pillow是PIL的一个友好Fork,提供了了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作
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在本文中,我将向您展示如何使用OpenCV库在图像中绘制汉字。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了许多强大的功能,包括图像处理和绘图。首先,我们需要安装OpenCV库。您可以通过在终端或命令提示符中运行以下命令来安装它:pipinstallopencv-python接下来,我们将使用Python编写代码来实现在图像中绘制汉字。请确保您已经安装了Python和OpenCV库。impor
- 【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站
大模型入门学习
人工智能学习大模型入门llama大模型教程大模型学习大模型
随着人工智能技术的快速发展,AI大模型(如GPT-3、BERT等)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。对于希望深入学习AI大模型的开发者和研究者来说,找到合适的学习资源至关重要。本文将为大家推荐十大必备网站,帮助你更好地理解和应用AI大模型。1.CourseraCoursera是一个在线学习平台,提供各类AI和机器学习课程,包括斯坦福大学的机器学习课程和深度学习专项课程。通过视频讲解
- BP神经网络计算过程:从数学原理到实践优化
Acd_713
BP神经网络神经网络人工智能深度学习
引言:神经网络的时代意义与BP算法地位在深度学习重构人工智能边界的今天(Goodfellowetal.,2016),误差反向传播(Backpropagation,BP)算法作为神经网络训练的基石,其数学优雅性和工程实用性完美统一。本文将深入剖析BP神经网络的计算本质,揭示其如何在非线性空间中构建认知通道。第1章神经网络拓扑结构的数学建模1.1生物神经元到M-P模型的抽象跃迁McCulloch-Pi
- 成为LLM大师的必读书籍:这几本大模型书籍,详细到让你一篇文章就收藏足够
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产品经理大模型教程学习大模型人工智能LLM大模型书籍
以下是几本关于大模型和人工智能领域的经典书籍,它们各自具有独特的特点和适用人群:《深度学习》(DeepLearning)作者:伊恩·古德费洛(IanGoodfellow)、约书亚·本吉奥(YoshuaBengio)、亚伦·库维尔(AaronCourville)简介:《深度学习》是深度学习领域的经典之作,全面介绍了深度学习的基础知识、主要模型及其应用。书中详细讲解了神经网络、卷积神经网络、循环神经网
- TensorFlow.js - 使用 CNN(卷积神经网络) 识别手写数字
宁静_致远_
前端开发javascripttensorflowcnn
目录index.htmldata.jsscript.js备注参考文献index.htmlTensorFlow.jsTutorialdata.js/***@license*Copyright2018GoogleLLC.AllRightsReserved.*LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");*youmaynotusethisf
- 卷积神经网络应用-训练手写体数字数据集并展示识别精度
yeahamen
深度学习python机器学习卷积神经网络手写体数字识别
#卷积神经网络(CNN)训练手写体数据集importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflow.kerasaskaimportdatetime#python3.X版本显示图片还需导入此库importpylabnp.random.seed(0)#定义加载数据集函数defload_data_npz(path):#np.load文件可以加载
- 深度学习实战:用TensorFlow构建高效CNN的完整指南
芯作者
DD:日记深度学习
一、为什么每个开发者都要掌握CNN?在自动驾驶汽车识别路标的0.1秒里,在医疗AI诊断肺部CT片的精准分析中,甚至在手机相册自动分类宠物的日常场景里,卷积神经网络(CNN)正悄然改变着我们的世界。本文将以工业级实践标准,带您从零构建一个在CIFAR-10数据集上达到90%+准确率的CNN模型,深入解析TensorFlow2.x的最新特性,并揭秘模型优化的七大核心策略。[外链图片转存失败,源站可能有
- Python从0到100(十八):面向对象编程应用
是Dream呀
python开发语言
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
- 在OpenCV中放大后,Python会捕捉图像的特定部分
潮易
opencvpython人工智能
在OpenCV中放大后,Python会捕捉图像的特定部分在使用OpenCV进行图像处理时,你可以通过不同的方法放大图像。以下是一些常见的方法以及Python代码示例:1.使用`cv2.resize()`函数:这是一个常用的函数,可以用来调整图像的大小。它接受三个参数:原始图像、新的尺寸以及插值方式。默认的插值方式为线性插值,但还可以选择其他如最近邻插值、双线性插值等。```pythonimport
- FLOPS, FLOPs and MACs
Aidanmomo
深度学习pytorchpython
FLOPS:FloatingPointOperationsPerSecond,每秒浮点运算次数,是一个衡量硬件速度的指标FLOPs:FloatingPointOperations,浮点运算次数,用来衡量模型计算复杂度,常用来做神经网络模型速度的间接衡量标准MACs:Multiply–AccumulateOperations,乘加累积操作数,常常被人们与FLOPs概念混淆实际上1MACs包含一个乘法
- YOLOv8改进主干RTMDet论文系列:高效涨点的单阶段目标检测器主干
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近年来,目标检测技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。为了提高目标检测器的性能和降低延时,研究人员不断提出新的方法和架构。本文介绍了一篇名为"YOLOv8改进主干RTMDet"的论文系列,该系列通过结合最新的RTMDet论文和采用CSPNeXt主干结构,实现了高性能、低延时的单阶段目标检测器主干。在本论文系列中,作者着重研究了目标检测器主干的改进方法。主干网络在目标检测中扮演着重要的角色,它负责提
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
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对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
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oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
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希尔排序
public void shellSort(int[] array){
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while(limit <= array.length/3){
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- 初二下学期难记忆单词
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Italy 意大利
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- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
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枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
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/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多