机器学习_深度学习毕设题目汇总—

题目
人体关键点检测模型及其向心脏关键点定位的迁移研究
关于人脸关键点检测的若干问题研究
关键点特征强化实例分割
基于AC-SE-ResNeXt卷积神经网络的人脸关键点检测算法研究
基于中心关键点的目标检测算法研究
基于人体关键点检测的动作识别算法研究
基于人体关键点的人体行为识别
基于人体骨骼关键点检测方法的马拉松运动辅助训练系统的研究
基于人脸关键点和三维重建的算法研究与实现
基于关键点与旋转框的卫星图像检测任务研究
基于关键点时空图的监所哨兵值勤姿态快速识别算法研发
基于关键点检测的姿态估计
基于关键点检测的指针仪表读数识别算法研究与应用
基于关键点检测的目标二维姿态估计研究
基于关键点特征的服装图像检索研究
基于关键点的周期性动作检测与动作提名生成方法研究
基于关键点的目标检测技术研究
基于关键点的超市商品检测与识别方法研究
基于卷积神经网络关键点定位的遥感图像铁路检测
基于卷积神经网络的服装关键点检测算法研究
基于卷积神经网络的轻量级高精度人脸关键点检测算法
基于多任务学习的人脸及关键点检测算法研究
基于多关键点信息融合与注意力机制的目标检测研究
基于改进MTCNN模型的人脸检测与面部关键点定位
基于改进的CNN人脸关键点检测算法研究及应用
基于改进的SSD的多角度初始化人脸关键点检测
基于深度卷积网络的人体关键点检测算法研究
基于深度图像的3D手部关键点检测研究
基于深度学习的人体位置与关键点检测
基于深度学习的人体关键点检测
基于深度学习的人脸3D关键点检测方法研究
基于深度学习的人脸关键点定位方法研究
基于深度学习的人脸关键点定位算法研究
基于深度学习的人脸关键点检测和人脸属性分析
基于深度学习的人脸关键点检测方法研究
基于深度学习的人脸检测与人脸关键点定位算法研究
基于深度学习的关键点检测研究与数据应用
基于深度学习的动物面部及关键点检测算法设计与实现
基于深度学习的服装图像属性标签识别与关键点定位研究
基于深度学习的服装属性识别与关键点定位算法的研究
基于深度学习的淡水鱼种类识别与关键点定位技术研究
基于深度学习的足球场关键点检测
基于深度特征共享的关键点匹配与跟踪算法
基于深度神经网络的服装关键点检测和类别属性分类研究
基于级联并行卷积神经网络的二维多手姿态关键点估计方法研究
基于脸部关键点信息的驾驶员行为分析
基于视频特征的人体关键点检测算法研究与实现
基于防混淆语义的人体关键点的运动辅助系统
基于骨骼关键点和改进ResNet的人体行为识别研究
多模态学习下3D映射人脸关键点检测研究与实现
姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究
姿态鲁棒的人脸关键点检测的研究
引入全局约束的精简人脸关键点检测网络
行人检测及人体关键点估计算法研究
非约束场景下的人脸关键点检测算法研究
面向非合作目标位姿测量的关键点检测及其匹配算法研究
高效人体关键点检测及行为识别算法研究
鲁棒微表情关键点定位及特征提取算法研究

【LeetCode 热题 100】24. 两两交换链表中的节点——（解法一）迭代+哨兵 xumistore LeetCode leetcode 链表算法 java
Problem:24.两两交换链表中的节点题目：给你一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进行节点交换）。文章目录整体思路完整代码时空复杂度时间复杂度：O(N)空间复杂度：O(1)整体思路这段代码旨在解决一个经典的链表操作问题：两两交换链表中的节点(SwapNodesinPairs)。问题要求将链表中每两个相邻的节点进行交换
Leetcode 148. 排序链表
文章目录前引题目代码（首刷看题解）代码（8.9二刷部分看解析）代码（9.15三刷部分看解析）前引综合性比较强的一道题，要求时间复杂度必须O(logn)才能通过，最适合链表的排序算法就是归并。这里采用自顶向下的方法步骤：找到链表中点（双指针）对两个子链表排序(递归，直到只有一个结点，记得将子链表最后指向nullptr）归并（引入dummy结点）题目Leetcode148.排序链表代码（首刷看题解）c
LeetCode 148. 排序链表：归并排序的细节解析进击的小白菜 2025 Top100 详解 leetcode 链表算法
文章目录题目描述一、方法思路：归并排序的核心步骤二、关键实现细节：快慢指针分割链表1.快慢指针的初始化问题2.为什么选择`fast=head.next`？示例1：链表长度为偶数（`1->2->3->4`）三、完整代码实现四、复杂度分析五、总结题目描述LeetCode148题要求对链表进行排序，时间复杂度需为O(nlogn)，且空间复杂度为O(logn)。由于链表的特殊结构（无法随机访问），归并排序
PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）阿牛的药铺算法移植部署 pytorch tensorflow fpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
ARM嵌入式可编程控制器技术开发拉勾科研工作室 arm开发
PLC自动化设计|毕业设计指导|工业自动化解决方案✨专业领域：PLC程序设计与调试工业自动化控制系统HMI人机界面开发工业传感器应用电气控制系统设计工业网络通信擅长工具：西门子S7系列PLC编程三菱/欧姆龙PLC应用触摸屏界面设计电气CAD制图工业现场总线技术自动化设备调试主要内容：PLC控制系统设计工业自动化方案规划电气原理图绘制控制程序编写与调试毕业论文指导毕业设计题目与程序设计✅具体问题可以
LeetCode算法题：电话号码的字母组合吱屋猪_ 算法 leetcode java
题目描述：给定一个仅包含数字2-9的字符串，返回所有它能表示的字母组合。答案可以按任意顺序返回。给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意1不对应任何字母。2->"abc"3->"def"4->"ghi"5->"jkl"6->"mno"7->"pqrs"8->"tuv"9->"wxyz"例如，给定digits="23"，返回["ad","ae","af","bd","be","bf","cd
Leetcode 3604. Minimum Time to Reach Destination in Directed Graph Espresso Macchiato leetcode笔记 leetcode 3604 leetcode medium leetcode双周赛160 BFS 广度优先遍历最优路径
Leetcode3604.MinimumTimetoReachDestinationinDirectedGraph1.解题思路2.代码实现题目链接：3604.MinimumTimetoReachDestinationinDirectedGraph1.解题思路这一题思路上就是一个广度优先遍历，我们不断考察当前时间点以及位置的情况下，下一个点可行的位置，然后考察最近的时间点能够到达的位置，遍历全部可能
霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例点云SLAM 算法图形图像处理算法 opencv 图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
霍夫变换（HoughTransform）是一种经典的图像处理与计算机视觉算法，广泛用于检测图像中的几何形状，例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”，从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入：边缘图像（如经过Canny边缘检测）输出：一组满足几何模型的形状（如直线、圆）关键思想：图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
【GESP】C++三级真题 luogu-B4359 [GESP202506 三级] 分糖果 CoderCodingNo GESP c++java 开发语言
GESPC++三级，2025年6月真题，模拟算法，难度★★☆☆☆。本次三级题目个人感觉比较简单。题目题解详见：【GESP】C++三级真题luogu-B4359[GESP202506三级]分糖果|OneCoder【GESP】C++三级真题luogu-B4359[GESP202506三级]分糖果|OneCoderGESPC++三级，2025年6月真题，模拟算法，难度★★☆☆☆。本次三级题目个人感觉比较
LangChain中的向量数据库接口－Weaviate 洪城叮当 langchain 数据库经验分享笔记交互人工智能知识图谱
文章目录前言一、原型定义二、代码解析1、add_texts方法1.1、应用样例2、from_texts方法2.1、应用样例3、similarity_search方法3.1、应用样例三、项目应用1、安装依赖2、引入依赖3、创建对象4、添加数据5、查询数据总结前言 Weaviate是一个开源的向量数据库，支持存储来自各类机器学习模型的数据对象和向量嵌入，并能无缝扩展至数十亿数据对象。它提供存储文档嵌
深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 深度学习人工智能 python embedding 语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 43（题目+回答）独行soc 2025年护网面试职场和发展 linux 科技渗透测试安全护网
安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。目录2025年HW(护网面试)431.自我介绍与职业规划2.Webshell源码级检测方案3.2025年新型Web漏洞TOP54.渗透中的高价值攻击点5.智能Fuzz平台架构设计6.堆栈溢出攻防演进7.插桩技术实战应用8.二进制安全能力矩阵9.C语言内存管理精要10.Pyth
蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-岛屿个数撰卢蓝桥杯算法职场和发展
目录题目题目描述输入格式输出格式样例输入样例输出思路：两次DFS（染色法+合并）-Dotcpp编程社区代码：题目题目描述小蓝得到了一副大小为M×N的格子地图，可以将其视作一个只包含字符‘0’（代表海水）和‘1’（代表陆地）的二维数组，地图之外可以视作全部是海水，每个岛屿由在上/下/左/右四个方向上相邻的‘1’相连接而形成。在岛屿A所占据的格子中，如果可以从中选出k个不同的格子，使得他们的坐标能够组
【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用 Jackilina_Stone 人工智能 Qualcomm SNPE
目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE（SnapdragonNeuralProcessingEngine），是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架，能够支持多种深度学习模型，包括Pytor
目标检测（object detection）加油吧zkf 目标检测目标检测人工智能计算机视觉
目标检测作为计算机视觉的核心技术，在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景，帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测（ObjectDetection）是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题：分类（Classification）：确定图像中每个目标的类
Python的科学计算库NumPy（一） linlin_1998 python numpy 开发语言
NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一，提供了高性能的多维数组（ndarray）对象和大量数学函数，是许多数据科学、机器学习库（如Pandas、SciPy、TensorFlow等）的基础依赖。1.创建一个numpy里面的一维数组importnumpyasnp###通过array方法创建一个ndarrayarray1=np.array([1,2,3
深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包 Atticus-Orion 上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能 NPU 昇腾 CANN
介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器，具有强大的AI计算能力，而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构，用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心，包括控制CPU和AICPU，前者用于控制处理器整体运行，后者承担非矩阵类复杂计算。此外，还拥有AICore
深度学习图像分类数据集—桃子识别分类 AI街潜水的八角深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
优化版三国主题MySQL建表与查询练习（细节增强）韩公子的Linux大集市五 MySQL运维DBA mysql 数据库
文章目录优化版三国主题MySQL建表与查询练习（细节增强）题目一：三国人物信息表（全面优化）建表语句（增强约束与注释）插入数据（含完整信息）查询练习（增强实用性）题目二：三国战役表（增强关系设计）建表语句（完整关系模型）插入数据（完整战役信息）查询练习（多表关联）综合实战演练1.人物能力值分析2.战役地图查询3.胜负因素分析设计亮点总结优化版三国主题MySQL建表与查询练习（细节增强）题目一：三国
微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用 MicroTech2025 量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别，从医疗影像分析到安防监控，计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下，量子计算作为一种颠覆性的计算模式，以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间，为解决这一难题提供了新的思路。微算
LeetCode第317题_离建筑物最近的距离 @蓝莓果粒茶算法 leetcode linux 算法 c#学习 python c++
LeetCode第317题：离建筑物最近的距离文章摘要本文详细解析LeetCode第317题"离建筑物最近的距离"，这是一道图论和广度优先搜索的问题。文章提供了基于多源BFS的解法，包含C#、Python、C++三种语言实现，配有详细的算法分析和性能对比。适合想要提升图论算法能力的程序员。核心知识点：广度优先搜索、图论、矩阵遍历难度等级：困难推荐人群：具有图论基础，想要提升算法能力的程序员题目描述
NumPy-@运算符详解 GG不是gg numpy numpy
NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码：符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法：二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组：批次矩阵运算4.广播机制：灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景：从基础到高阶1.深度学习
学生数据的输入输出一粒沙白兔 C语言刷题记录数据结构 c语言算法
题目描述编写input()和output()函数输入，输出5个学生的数据记录。程序分析：运用结构体定义学生数据类型，包含姓名、性别、年龄等成员。通过自定义函数input利用循环配合scanf函数接收5个学生的相关数据，存储到结构体数组中；再用自定义函数output，通过循环将结构体数组中存储的学生数据输出。源代码#include#includetypedefstruct{charname[20];
NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录 macken9999 自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱：知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取（实体抽取、关系抽取、属性抽取）、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
解决 Python 包安装失败问题：以 accelerate 为例
在使用Python开发项目时，我们经常会遇到依赖包安装失败的问题。今天，我们就以accelerate包为例，详细探讨一下可能的原因以及解决方法。通过这篇文章，你将了解到Python包安装失败的常见原因、如何切换镜像源、如何手动安装包，以及一些实用的注意事项。一、问题背景在开发一个深度学习项目时，我需要安装accelerate包来优化模型的训练过程。然而，当我运行以下命令时：bash复制pipins
在mac m1基于llama.cpp运行deepseek
lama.cpp是一个高效的机器学习推理库，目标是在各种硬件上实现LLM推断，保持最小设置和最先进性能。llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片，使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能。1下载llama.cppgitclonehttps://github.com/ggerg
从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制：解析神经网络架构的华丽蜕变熊猫钓鱼>_> 神经网络 rnn transformer
1.引言在自然语言处理和序列建模领域，神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络（RNN）到现代的Transformer架构，这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构，分析它们的工作原理、优缺点，并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络（RNN）2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
村村通--洛谷（并查集的运用）
P1536村村通题目描述某市调查城镇交通状况，得到现有城镇道路统计表。表中列出了每条道路直接连通的城镇。市政府“村村通工程”的目标是使全市任何两个城镇间都可以实现交通（但不一定有直接的道路相连，只要相互之间可达即可）。请你计算出最少还需要建设多少条道路？输入格式输入包含若干组测试测试数据，每组测试数据的第一行给出两个用空格隔开的正整数，分别是城镇数目n和道路数目m；随后的m行对应m条道路，每行给出
【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放巴伦是只猫机器学习机器学习笔记人工智能
特征缩放（FeatureScaling）详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤，旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度，从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放？(1)问题背景量纲不一致：例如：特征1：年龄（范围0-100）特征2：收入（范围0-1,000,000）梯度下降的困境：量纲大的特征（如收入）会导致梯度更新方向偏离最优路径，收敛缓慢。量纲小的特征（如
傅里叶级数分解问题
题目问题1.在区间[−l,l][-l,l][−l,l]上分解为完整傅里叶级数：(a)ezxe^{zx}ezx，其中z∈Cz\in\mathbb{C}z∈C；找出zzz的“例外”值；(b)cos⁡(ωx)\cos(\omegax)cos(ωx)，sin⁡(ωx)\sin(\omegax)sin(ωx)，其中00(\etal)^2+(n\pi)^2>0(ηl)2+(nπ)2>0对所有n≥1n\geq1
Nginx负载均衡 510888780 nginx 应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight 指定轮询几率，weight和访问比率成正比
RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlang rabbitmq redhat
在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtils common-io
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。非常的好用。
xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区酷的飞上天空 mysql
使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
如何搭建数据湖架构？听听专家的意见蓝儿唯美架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据 “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。
用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法）是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
浅谈java转成json编码格式技术百合不是茶 json编码 java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了 JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 java web.xml SSI spring配置
指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing Install Sonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution 2. Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
一、创建复本集假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令： mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染白糖_ Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能 HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析问题：有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头，能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引 lunce
import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
[IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段..... 所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
flashback transaction闪回事务查询 daizj oracle sql 闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个：（1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。（2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。（3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件游其是你 FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again 处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”，将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
单例模式 shuizhaosi888 单例模式
单例模式懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
Filter 目录 1.1 Filter顺序 1.2 添加Filter到FilterChain 1.3 DelegatingFilterProxy 1.4 FilterChainProxy 1.5
公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodb nginx ubuntu nodejs
一、前言前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。网上有很多nod
java.lang.Math liuhaibo_ljf java Math lang
System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
linux下时间同步 nonobaba ntp
今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper 集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。 1、准备工作我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。数据存储目录
Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法：　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xml map 微信api
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