- 华为鸿蒙Core Vision Kit 骨骼检测技术
神码兄弟
华为harmonyos
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
- c#视觉应用开发中如何使用OpenCV库进行计算机视觉处理?
openwin_top
C#视觉应用开发问题系列计算机视觉c#opencv
microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位在C#中使用OpenCV库进行计算机视觉处理,通常会借助一个叫做EmguCV的封装库。EmguCV是OpenCV的一个跨平台的.NET封装,使得在C#中调用OpenCV变得更加方便。安装EmguCV
- 自主导航的视觉导航机器人:解析ROS、OpenCV、Qt及路径规划算法的创新应用与实践(代码示例)
极客小张
机器人opencvqt物联网算法人工智能arm开发
一、项目概述项目目标与用途本项目旨在开发一款能够在复杂环境中自主导航的视觉导航机器人。该机器人将利用多种传感器和计算机视觉技术,实现对环境的实时感知和路径规划,能够在家庭、办公室或工业场所等多种场景中高效工作。项目的核心价值在于提升机器人在动态环境中的自适应能力,降低人工干预成本,实现更为智能的自动化服务。解决的问题随着自动化技术的不断发展,传统的导航系统往往无法满足复杂环境中的实时动态需求。本项
- 索尼最新!首个融合 2D 和 3D 方法优势的面部重现框架3DFlowRenderer!
计算机视觉工坊
3D视觉从入门到精通算法学习开源
编辑:计算机视觉工坊添加小助理:dddvision,备注:方向+学校/公司+昵称,拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码,加入3D视觉知识星球,星球内凝聚了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:近20门视频课程(星球成员免费学习)、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,欢迎扫码加入!
- LLM-项目详解(一):Chinese-LLaMA-Alpaca【transformers/models/llama/modeling_llama.py文件】
u013250861
#LLM/经典模型llama
site-packages/transformers/models/llama/modeling_llama.py#coding=utf-8#Copyright2022EleutherAIandtheHuggingFaceInc.team.Allrightsreserved.##ThiscodeisbasedonEleutherAI'sGPT-NeoXlibraryandtheGPT-NeoX#a
- 总结:大模型技术栈---算法与原理
lichunericli
LLM零碎知识人工智能自然语言处理算法
原文地址:大模型技术栈-算法与原理1.tokenizer方法word-levelchar-levelsubword-levelBPEWordPieceUniLMSentencePieceByteBPE2.positionencoding绝对位置编码ROPEAliBi相对位置编码Transformer-XLT5/TUPEDeBERTa3.注意力机制Mamba,H3,Hyena,RetNet,RWKV
- 《BERT基础教程:Transformer大模型实战》读书笔记
johnny233
读书笔记人工智能
概念BERT,BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers,多Transformer的双向编码器表示法。RNN,recurrentneuralnetwork,循环神经网络。LSTM,longshort-termmemory,长短期记忆网络。NLI,Naturallanguageinference,自然语言推理。知识蒸馏(knowledged
- 深度学习项目实践——QQ聊天机器人(transformer)(三)功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写
Linductor
qq聊天机器人项目机器人transformernonebot
深度学习项目实践——QQ聊天机器人(transformer)(三)功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写在前两节中,我们详细讲解了QQ聊天的原理、QQ机器人的框架与环境配置的流程。本节将重点介绍NoneBot2的插件构成,以及如何从零开始编写一个属于自己的插件。这一篇文章主要就是充当搬运工,参考了nonebot2的官方文档第一步:了解NoneBot2的架构在开始编写插件之前,我们先来了解
- YOLOv9独家改进:一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer
AI小怪兽
YOLOv9魔术师YOLOtransformer深度学习开发语言人工智能python
本文独家改进:轻量化改进之高效移动应用的卷积加性自注意VisionTransformer,构建了一个新颖且高效实现方式——卷积加性相似度函数,并提出了一种名为卷积加性标记混合器(CATM)的简化方法来降低计算开销《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【SPPEL
- 自己设计一个Transformer模型
郑不凡
transformer自然语言处理机器翻译
Transformer模型在2017年被Google提出,直接基于self-attention结构,不再依赖于RNN、LSTM或者CNN,是一种Seg2Seg模型。近些年提出了许多基于Transformer的模型,有学者甚至将这一类模型称为基础模型。该模型的原始论文为AttentionIsAllYouNeed。0.如何设计Transformer阅读该部分需要有Attention基础Transfor
- 巴伦射频变器(Balun RF Transformer)的常规产品通常包括以下几种类型
Hqst88888
网络
1:1高频变压器:用于将平衡和非平衡信号进行转换,通常在信号传输和接收电路中使用,如无线通信设备和各种高频电子设备中。1:4高频变压器:主要用于阻抗匹配和信号传输,能够将低阻抗的平衡信号转换为高阻抗的非平衡信号,广泛应用于射频收发器件和天线系统。双平衡变压器:用于同时处理两个平衡信号的变压器,如应用于差分放大器和差分信号处理电路中。4:1高频变压器:类似于1:4变压器,用于信号匹配和转换,将高阻抗
- [opencv]DNN图像分类
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opencvopencvdnn分类
OpenCV是一个计算机视觉开源库,提供了处理图像和视频的能力。OpenCV的影响力非常大,有超过47000的社区用户,以及超过1400万次的下载量。其应用领域横跨图像处理、交互式艺术、视频监督、地图拼接和高级机器人等。作为一个有十几年历史的开源项目,OpenCV拥有广大的用户群体和开发者群体。在数字的世界中,一幅图像由多个点(像素)组成。图像处理就是对其中一个像素或者一个区域内的像素(块)进行处
- 基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿深度学习与计算机视觉技术的智能监控系统。该系统利用YOLOv8这一尖端的目标检测模型,结合云计算与自动化图像处理技术,实现对工地、化工厂、煤矿等高风险作业区域工作人员安全装备穿戴情况的实时监控。该系统能够无死角地检测工作人员是否按规定佩戴安全帽、反光衣及护目镜,有效提高了安全管理的效率和准确性。一旦系统识别到未按规定穿戴安
- 第65期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能网络安全语言模型
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.基于第一性原理的大
- 快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务
E寻数据
huggingface计算机视觉nlp深度学习人工智能pythonpipelinetransformers
目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中,我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数,它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务,包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
- 1-pipeline()函数-transformers-python库
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人工智能人工智能
pipeline()函数pipeline()函数是Transformers库中最基本的工具。Transformer模型用于解决各种NLP任务,Transformers库提供了创建和使用这些模型的功能。我们先来看一看pipeline()是如何解决NLP问题。文章目录`pipeline()`函数情感分析目前可用的一些pipelines有:zero-shot-classification(零样本分类)t
- 【ShuQiHere】卷积神经网络(CNN):从输入到输出的逐层解析
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【ShuQiHere】卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是深度学习领域的一个里程碑。它的出现不仅改变了计算机视觉的格局,还影响了各类数据处理任务,如语音识别和自然语言处理。随着深度学习的蓬勃发展,CNN成为了图像处理任务中的标准工具。那么,CNN到底是什么?它又是如何工作的?在本文中,我们将通过手写数字识别的例子,逐层解析CNN的每个部分,帮助你全面理解这
- 基于深度学习的金属锈蚀检测系统详细实施指南
A等天晴
计算机视觉深度学习人工智能
1.项目背景与目标设定金属锈蚀是工业领域面临的一个普遍问题,它可能导致结构失效、安全隐患和巨大的经济损失。传统的锈蚀检测方法通常依赖人工视觉检查,这种方法不仅耗时耗力,而且容易受到人为因素的影响,导致检测结果不一致或遗漏重要的锈蚀区域。随着深度学习技术的快速发展,特别是在计算机视觉领域的突破,我们现在有能力开发出更加高效、准确的自动化锈蚀检测系统。这个项目的主要目标是构建一个基于最新YOLO(Yo
- Transformer模型整体构建的实现
好好学习Py
自然语言处理transformerpython人工智能深度学习pytorchnlp
编码器-解码器结构classEncoderDecoder(nn.Module):def__init__(self,encoder,decoder,source_embedding,target_embedding,generator):"""初始化函数中有5个参数,分别是编码器对象,解码器对象,源数据嵌入函数,目标数据嵌入函数,以及输出部分的类别生成器对象"""super(EncoderDecod
- Bert中文预训练模型(Bert-base-chinese)
好好学习Py
自然语言处理bert人工智能深度学习pytorchpython自然语言处理
介绍Bert-base-chinese模型是一个在简体和繁体中文文本上训练得到的预训练模型,具有以下特点:12个隐层输出768维张量12个自注意力头110M参数量该模型的主要作用是获取每个汉字的向量表示,后续通过微调可应用于各种简体和繁体中文任务。使用importtorchfromtransformersimportBertTokenizer,BertModel#第一步:离线下载#fromtran
- 数百倍加速!港科大最新:嵌入式平台上实时运行的NeRF SLAM!
计算机视觉工坊
3D视觉从入门到精通学习自动驾驶算法
来源:计算机视觉工坊添加微信:dddvision,备注:NeRF,拉你入群。文末附行业细分群0.笔者个人体会传统的NeRF和NeRFSLAM所需要的计算量非常大,很难在嵌入式设备上跑起来,这也就很大程度上限制了NeRFSLAM的落地。但最近港科大&中山大学提出了一项工作Photo-SLAM,不仅实现了高保真的建图,还可以在嵌入式设备上实时运行,甚至渲染速度提高了数百倍。下面一起来阅读一下这项工作,
- [Datawhale AI 夏令营][第五期]智能识别系统-Task1笔记
keexh
人工智能笔记
任务是发布在MARS大数据服务平台的2024“大运河杯”数据开发应用创新大赛——城市治理。了解智慧河长的朋友可能听说类似的项目,它们可以识别河道中出现的一些问题。这次的智能识别系统与前者有相似的地方,但这个系统将聚焦城市违规行为的智能检测,通过研究开发高效可靠的计算机视觉算法,提升违规行为检测识别的准确度,降低对大量人工的依赖,提升检测效果和效率,从而推动城市治理向更高效、更智能、更文明的方向发展
- Yololov5+Pyqt5+Opencv 实时城市积水报警系统
机器懒得学习
opencv人工智能计算机视觉
在现代城市生活中,积水问题不仅影响交通和人们的日常生活,还可能对城市基础设施造成潜在的威胁。为了快速、准确地识别和应对积水问题,使用计算机视觉技术进行智能积水检测成为一个重要的解决方案。在这篇博客中,我将带你一步步实现一个基于YOLOv5的积水检测系统,帮助你轻松应对城市积水挑战。完整代码:PyQt5+YoloV5实现积水检测系统目录积水检测的挑战使用YOLOv5的解决方案代码实现:从加载模型到检
- Prompt Engineering Concepts
初梦语雪
#NLPprompt
Introduction,ConceptsTextgenerationmodelsgenerationpre-trainedtransformers,GPTforshort.所以呢,前置知识是TransformerAssistants助手指的是能够为用户执行任务的实体;Embeddings是数据的一种vector形式,含有原来的数据的内容和/或意义;Tokens很常见,很基础的概念。Textgen
- 大模型训练优化方法
少喝冰美式
人工智能大语言模型ai大模型大模型应用LLM大模型训练计算机技术
写在前面在训练模型尤其是大模型的时候,如何加快训练速度以及优化显存利用率是一个很关键的问题。本文主要参考HF上的一篇文章:https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one,以及笔者在实际训练中的一些经验,给出一些比较实用的方法。先看一个总览的表:方法加快训练速度优化显存利用率BatchsizechoiceYesYesGradie
- 大模型训练和推理
李明朔
AIGC深度学习人工智能
文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术(1)模型并行(2)数据并行4.MoE技术4.PEFT训练5.上下文扩展技术三、大模型推理1.模型压缩(1)剪枝(2)量化2.显存优化技术3.调度优化技术4.请求优化技术5.采样和解码加速6.模型并行策略7.其他
- HuggingFace - linux环境 修改下载默认缓存路径
如果曾经拥有
LLMlinux缓存人工智能
原文:不会修改HuggingFace模型下载默认缓存路径?一篇教会你!_使用huggingface下载bert保存在哪里怎么看-CSDN博客Howtochangehuggingfacetransformersdefaultcachedirectory-StackOverflowlinux系统解决huggingface下载缓存不够的问题_清理huggingface缓存-CSDN博客本人两种方法均尝试
- 【多变量输入超前多步预测】基于Transformer的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)
科研_G.E.M.
transformermatlab深度学习
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、Transformer模型概述二、多变量输入三、超前多步预测四、实现步骤五、优势与挑战优势:挑战:六、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是
- 深度学习:探索人工智能的无限可能
木小梦(๑• . •๑)
人工智能深度学习
引言:在当今这个数字化时代,人工智能(AI)已经成为了一个热门话题。从自动驾驶汽车到智能助手,AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域,深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域,包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它试图模拟人脑的工作方式,通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
- 计算机视觉概念科普
极客代码
玩转AI人工智能图像处理计算机视觉深度学习
计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门多学科交叉的科学,旨在让计算机具备“看”的能力,即通过图像或视频数据来理解世界。它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术,让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。一、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”世界并从中获取信息的科学。它主要关注如何处理、分析
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu