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阿_旭
AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习python行人检测行人追踪过线计数
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
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阿_旭
深度学习知识点pytorch人工智能python激活函数深度学习
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.
- 人脸识别技术框架
weixin_30314813
人工智能
1、人脸检测(确定人脸的位置)。2、人脸关键点(确定眼睛,嘴角等特征位置)。3、人脸几何校正(把人脸通过缩放、旋转、拉伸等图像变化到一个比较标准的大小位置)。4、人脸光学校正(滤波,去除一些对光照敏感的面部特征)。5、人脸特征提取(包括LBP,HOG,Gabor等)。6、人脸识别转载于:https://www.cnblogs.com/lanye/p/3620621.html
- 疯壳AI语音及人脸识别3-4AI人脸系统架构
fengkesz
AI语音识别人脸识别
详情地址:https://fengke.club/GeekMart/views/offline/ai购买链接:https://fengke.club/GeekMart/su_fKw7Nb7oC.jsp视频地址:https://fengke.club/GeekMart/su_f9cTSxNsp.jsp官方QQ群:457586268AI人脸系统架构AI人脸识别系统由7大块组成,分别是摄像头、CC320
- 人脸识别概述
TreeFish2012
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欢迎关注微博:http://weibo.com/facerecog一人脸识别系统结构图1显示了人脸识别系统所包含的各个模块,其中,图像采集模块用于采集包含人脸的图像;人脸检测跟踪模块用于确定视频中人脸的位置和大小,并确定同一个人在帧间的对应关系;而特征点定位模块用于定位眼睛、嘴巴等脸部特征点的位置;图像质量评估模块,用于从采集的同一个人的多张人脸图像中,根据人脸姿态和光照条件选择最适合识别的一张或
- 【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str
高斯小哥
BUG解决方案合集pythonlist新手入门学习debug
【Python】成功解决TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr欢迎进入我的个人主页,我是高斯小哥!博主档案:广东某985本硕,SCI顶刊一作,深耕深度学习多年,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:擅长处理各类深度学习任务,包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆
- 人脸识别算法MTCNN论文解读
纸上得来终觉浅~
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论文名称:JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks论文地址:https://www.lao-wang.com/wp-content/uploads/2017/07/1604.02878.pdf1、MTCNN原理MTCNN,Multi-taskconvolutionalneuralnetwor
- Azure和Transformers的详细解释
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AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合,旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。以下是对AzureAI各个方面的详细解释:AzureAI主要组件AzureCognitiveServices(认知服务):计算视觉:包括图像识别、物体检测、人脸识别以及图像标注等。语音服务:包括语音识别、语音合成、说话人识别和语音翻译等。语言理解服务:包括文本分析、语言翻译、情感
- 人脸识别界面设计Android,人脸识别系统的设计及Android平台实现
代码侠士
人脸识别界面设计Android
摘要:近些年来,随着人们对信息安全问题的日益重视,生物识别技术由于其自身具有传统身份技术所不具备的优势,被大量地用于身份认证中.人脸作为一种重要的生物特征,具有唯一性,随身携带的优点,而且人脸图像的采集条件相对宽松,因此人脸识别技术被大量地用作门禁,安检等相关领域.本文对人脸识别系统进行了相关研究.在人脸检测阶段,对人脸检测的两种方法进行了研究.使用肤色检测的方法检测速度较快,但检测范围不准确并且
- 【OpenCV】手势识别实现电脑音量控制
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计算机视觉opencv人工智能计算机视觉python
从AdvanceComputerVisionwithPython-ComputerVisionZone这个网站上找到了一些有关人脸识别和手势识别的示例代码与课程,记录一下学习的过程和结果,Python初学,写得比较基础。代码基本是流程类的代码,核心功能在导入的库中已经实现。程序包括两个文件。【注】本文写于2024.8.30,修改了原代码的库中已不支持的函数用法,截止到目前,可以直接复制运行。一、H
- 每天五分钟计算机视觉:Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系
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计算机视觉计算机视觉dnn人工智能SiameseFaceNet神经网络
本文重点在前面的课程中,我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet,二者都可以完成人脸识别任务,本文进行整理学习,理清二者的区别和联系。基本概念与原理Siamese深度神经网络模型Siamese网络,又称孪生网络,由两个结构相同且权重共享的神经网络组成。这两个网络分别处理输入的对比样本,通过比较两个输入样本的特征向量来判断它们的相似度。在人脸识别中,Siamese网络通过计算输入人脸
- 【Tools】计算机视觉(CV)技术的优势和挑战。
音乐学家方大刚
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我们从不正视那个问题那一些是非题总让人伤透脑筋我会期待爱盛开那一个黎明一定会有美丽的爱情范玮琪《是非题》计算机视觉(CV)技术是一种模拟人类视觉系统的能力,通过使用计算机算法和图像处理技术,让计算机能够理解和解释图像和视频。它在许多领域都有广泛的应用,包括医疗诊断、安全监控、自动驾驶、人脸识别等。下面是计算机视觉技术的优势和挑战的一些例子:优势:高速处理:计算机视觉可以快速处理大量的图像和视频数据
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为什么使用深层表示?(Whydeeprepresentations?)我们都知道深度神经网络能解决好多问题,其实并不需要很大的神经网络,但是得有深度,得有比较多的隐藏层,这是为什么呢?我们一起来看几个例子来帮助理解,为什么深度神经网络会很好用。首先,深度网络在计算什么?如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统,深度神经网络所做的事就是,当你输入一张脸部的照片,然后你可以把深度神经网络的第一层,当成一
- 华为鸿蒙Core Vision Kit 骨骼检测技术
神码兄弟
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鸿蒙CoreVisionKit是华为鸿蒙系统中的一个图像处理框架,旨在提供各种计算机视觉功能,包括物体检测、人脸识别、文本识别等。骨骼检测是其中的一项功能,主要用于检测和识别人类身体的骨骼结构。骨骼检测的关键点骨骼点检测:通过骨骼检测功能,可以识别出人体的关键骨骼点,如肩膀、肘部、膝盖等。每个骨骼点都有特定的坐标,可以用于进一步分析人体姿势。姿势估计:在检测到骨骼点后,系统可以进行姿势估计,即通过
- DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)
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人工智能MFC界面应用dnnopencv神经网络
DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)前言相关介绍1,登录界面:2,主界面:3,部分功能演示如下(1)识别网络图片(2)GoogleNet分类(3)人脸识别(4)SSD目标检测(5)FasterRCNN目标检测资源链接(含源码)前言 还记得上学那会儿刚学完几个深度学习模型的C++简单部署应用,当时特别兴奋,外加那会儿还能自己写界面生成应用程序了,就想着做一个
- Java人证合一接口原理、身份证识别、人工智能
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人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人证合一接口,一般是指人脸与身份证识别接口的相结合,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人
- 人脸识别设计
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项目分享深度学习人脸识别openface
总体思路人脸识别使用的算法思路为:首先,定位一张图像中所有的人脸位置;其次,对于同一张脸,当光线改变或者朝向方位改变时,算法还能判断是同一张脸;然后找到每一张脸不同于其他脸的独特之处,比如脸的大小、眉毛的弯曲程度,并表示出来;最后,通过把表示出来的脸的特征数据与数据库中的所有的人脸特征进行匹配,确定图像中人的身份信息。模型介绍OpenFace是一个基于深度神经网络的人脸识别和面部特征提取系统,它主
- 基于xr-frame实现微信小程序的人脸识别3D模型叠加AR功能(含源码)
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前言xr-frame是一套小程序官方提供的XR/3D应用解决方案,基于混合方案实现,性能逼近原生、效果好、易用、强扩展、渐进式、遵循小程序开发标准。xr-frame在基础库v2.32.0开始基本稳定,发布为正式版,但仍有一些功能还在开发,目前(2024.08.24)有一些限制如下:1最低要求客户端iOS8.0.29、安卓8.0.30及以上,推荐稳定版在iOS8.0.36、安卓8.0.35及以上。2
- 基于OpenCV-Python实现人脸识别-----摄像头捕获人脸图像显示中文乱码问题
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基于OpenCV-Python实现人脸识别时,为了使图像上显示识别到人员的中文名字,做了几次尝试,使用PIL.Image和OpenCV图像格式相互转换解决:使用OpenCV将图片灰度化,对加载的灰度化图使用分类器中的detectMultiScale()函数查找目标人脸,并使用for循环实现矩形框和圆形框框住查找到的人脸。再使用OpenCV中识别器face.LBPHFaceRecognizer()方
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OPenCV主要用来处理图像和视频,还涉及到一些机器学习的算法。专注于从图像中获取信息是用机器来理解图像。比如:视频降噪、运动物体的跟踪、目标识别(比如人脸识别)。OPenGL主要用于三维图形的渲染。专注于用机器绘制图像给人看。Graphics,3D绘图。Opencv是从图像到数据OpenGL是从数据到图像
- Anaconda大坑 | Python版本显示不正确 | 虚拟环境没有bin文件夹
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问题:要做人脸识别任务,想用facenet,发现facenet的配置要求是tensorflow1.7,网上说对应python是3.5,因此我打算重新建立虚拟环境。建立环境后,发现conda可以下载python3.5,pip不行,同时conda下载后,python-V显示的版本却是3.8。至此,我把问题初步确定为系统环境和虚拟环境之间工具包的优先级问题。调整sys.path的顺序,没有作用。在不断的
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【ShuQiHere】1.人脸识别到底有多简单?人脸识别听起来可能很复杂,但其实并不难。今天我们会带你一步步用Python和OpenCV实现一个基础的2D人脸识别程序。只要按照步骤操作,你很快就能搞定。当然,如果你对更高级的技术感兴趣,我们还可以探索3D、4D人脸识别,甚至使用深度学习模型处理动态识别。不过,打好基础最重要,从这里开始,你就已经踏出了迈向AI世界的重要一步。2.必备工具:准备上阵在
- 大数据毕设 图像识别-人脸识别与疲劳检测 - python opencv
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文章目录0前言1课题背景2Dlib人脸识别2.1简介2.2Dlib优点2.3相关代码2.4人脸数据库2.5人脸录入加识别效果3疲劳检测算法3.1眼睛检测算法3.2打哈欠检测算法3.3点头检测算法4PyQt54.1简介4.2相关界面代码0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师
- 线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
科学的N次方
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案例:深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像识别领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一个广泛应用深度学习模型,它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积,就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
- 计算机设计大赛 深度学习驾驶行为状态检测系统(疲劳 抽烟 喝水 玩手机) - opencv python
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文章目录1前言1课题背景2相关技术2.1Dlib人脸识别库2.2疲劳检测算法2.3YOLOV5算法3效果展示3.1眨眼3.2打哈欠3.3使用手机检测3.4抽烟检测3.5喝水检测4最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习的驾驶行为状态检测系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分更多资料,项目
- 3D打印头部能骗过Android人脸识别 面容ID牢不可破
非鱼花酱
福布斯最近对不同智能手机的人脸识别系统进行了对比测试,使用的道具就是通过3D打印的头部模型。头部模型在英国伯明翰的Backface打印,打印室被引入一个包含50个摄像机的圆顶式工作室,结合在一起构成一个完整的3D图像。最终的头部模型耗费几天时间生成,价格300多英镑。测试的智能手机有5台,包括LGG7ThinQ、三星S9、三星Note8和一加手机6,以及iPhoneX。所有的Android智能手机
- 【人脸识别系列】从知名DeepFace人脸识别库入手详解人脸识别---第三部分DeepFace库使用介绍之人脸检测模型介绍
Hello_WOAIAI
CV人脸识别目标检测计算机视觉视觉检测图像处理YOLOopencv
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- 微信小程序相机组件的使用
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工具微信小程序相机组件的使用微信相机组件
最近开发人脸识别登录系统,需要在微信中调用相机实现拍照上传功能,最开始使用H5控件实现,但界面不太美观,H5的getMedia只兼容几个主流的浏览器,所以就研究了微信相机组件的开发,过程经历了许多坑......H5利用input标签直接调用相机:https://blog.csdn.net/qq_25101225/article/details/81034626首先需要获取使用微信JS-SDK的授权
- 元宇宙杀阵 第五十四章:震怒决议
黄橙石榴红
字母会正被覃传召集开始紧急临时会议,个代表的手环都收到了消息。这种事并不常有,必定是非常重要的事情才会如此。这个时代召集会议其实很方便,只需通过手环立体远程投影就行。不过字母会稍显麻烦一些,必须通过一个专门的人脸识别认证才能进入专属搭建的会议通道,这是字母会搭建的私密会议平台,安全等级属于绝密,外界入侵几乎是不可能的事情。毕竟是各界领域的大佬,里面的任何决议都会影响着强国的经济。字母会成员在接到临
- 智慧社区管理系统:构建未来的生活模式
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在这个信息化、智能化的时代,我们期待的不再是简单的居住空间,而是一个集安全、便捷、舒适、环保于一体的智能化社区。为此,我们推出了全新的智慧社区管理系统,旨在将先进的科技力量引入社区管理,为居民提供更优质的生活体验。一、安全无忧,科技守护我们的智慧社区管理系统拥有强大的安防功能,通过智能监控、人脸识别、智能门锁等技术手段,实现24小时无死角的安全防护。居民可以随时随地通过手机查看社区动态,了解安全信
- 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
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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