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

DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公 herosunly DeepSeek从入门到精通 deepseek 大模型人工智能 office wps 智能办公
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法Q大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩 Echo_Wish Python 笔记从零开始学Python人工智能 Python算法 python 深度学习开发语言
在深度学习领域，模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型压缩（ModelCompression）是两种有效的技术，可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练（知识蒸馏）模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中，深
深度学习框架探秘｜TensorFlow vs PyTorch：AI 框架的巅峰对决紫雾凌寒智启前沿：AI 洞察・创未来人工智能深度学习 tensorflow pytorch ai
在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow（点击查看）和PyTorch（点击查看）。它们引领着AI开发的潮流，吸引着无数开发者投身其中。但这两大框架究竟谁更胜一筹？是TensorFlow的全面与稳健，还是PyTorch的灵活与便捷？让我们一同深入剖析，探寻答案。在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是
leetcode hot 100 刷题记录(medium) 激昂～逐流 Leetcode leetcode 算法
题目3：无重复字符的最长子串（YES）解题思路：其实最好想到的方法就是使用两层for,让每个字符都可以是子串的首字符，查看哪个子串的长度最长即可。给定一个字符串s，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。classSolution{public:intlengthOfLongestSubstring(strings){//暴力的一次for,检查每个字符作为首字符时候的最长子串if(s.size
DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决学无止尽5 机器学习人工智能
我的个人主页我的专栏：人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言，希望能帮助到大家！！！点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中，大型语言模型（LLM）无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力，正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者，代表了当前技术的前沿水准，在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面
大数据专业毕业设计选题118例：数据挖掘数据分析可视化 HaiLang_IT 毕设选题教程毕业设计大数据数据挖掘
目录前言毕设选题开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是海浪学长毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光，一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了大数据专业最新精选选题，如遇选题困难或选题有任何疑问，都可以问学长哦(见文末)!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总
做其他的不好吗？别写代码了(4) chalmers_15 ai文章人工智能
AI技术在IT领域的应用确实已经成为一个趋势,这对IT从业者来说既是机遇也是挑战。我们需要客观地看待AI对IT行业的影响:AI可以自动化和优化很多IT工作,如系统监控、故障诊断、代码编写等,这可能会替代一些传统的IT工作岗位。但同时AI也会创造新的IT工作机会,如AI系统的开发、部署和维护,以及利用AI技术进行创新和优化等。未来IT从业者需要更多掌握AI相关的技能,如机器学习、数据分析等,以适应A
2025年最新软件测试面试题【附文档答案】字节程序员软件测试软件测试
【纯干货！！！】花费了整整3天，整理出来的全网最实用软件测试面试大全，一共30道题目+答案的纯干货，希望大家多多支持，建议点赞！！收藏！！长文警告，全文共12000+字，涵盖软件测试面试可能遇到的所有问题，希望对大家有帮助，不过大家最好不要硬背，实战大于理论。祝大家面试顺利！1、问：你在测试中发现了一个bug，但是开发经理认为这不是一个bug，你应该怎样解决？首先，将问题提交到缺陷管理库里面进行备
2025 机器学习方向毕业设计选题清单：开题指导与建议 Krin_IT 毕设选题指导毕业设计机器学习人工智能
目录毕设选题选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦（见文末）!以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总大家好,这里是海浪学长
景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务景联文科技人工智能科技计算机视觉
图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环，它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置，可以是二维或三维形式。分割标注：包括语义分割（同一类别的所有实例被视为整体）和实例分割（每
景联文科技：以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型景联文科技人工智能
数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色，通过提供高质量的数据标注服务，帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付，每一个步骤都需要严格把控，确保数据的质量和安全性。景联文科技是一家专业的数据采集与标注公司，致力于为客户提供高质量的数据处理服务，助力企业在人工智能（AI）领域的创新与发展。数据标注的四项基本流程：数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检。数据采集数据采集是数据处理的第
《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF GoAI 深入浅出多模态多模态大模型 LLM 深度学习人工智能
AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介绍：</
轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现清风AI 深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络 python 计算机视觉
定义与特点在深度学习领域，轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构，在保持高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面：轻量级设计：通过精心设计的网络结构和参数优化，在保持较高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。注意力机制：引入了一种新的注意力机制，能够有效地捕捉图像中的关键特征，提高模型的表达能力。多尺度特
高效高并发调度架构之群害马架构
以下是从架构层面为你提供的适合多核CPU、多GPU环境下API客户端、服务端高级调度，以实现高效并发大规模与用户交互的技术栈：通信协议gRPC：基于HTTP/2协议，具有高性能、低延迟的特点，支持二进制序列化（通常搭配Protobuf），非常适合高并发场景。它提供了流式通信和多路复用功能，可有效减少网络开销。常用于微服务之间的通信，例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket：是一种基
Anaconda3 介绍和安装 gorgor在码农 #python入门基础 python conda
介绍Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版，专注于数据科学、机器学习和科学计算，主要面向数据科学和机器学习领域。它集成了大量常用的科学计算库（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等），并提供了强大的包管理工具Conda和环境管理功能，适合快速部署和管理复杂的开发环境。特点：预装丰富库：包含250+常用的数据科学工具包，无需手动安装。跨平台支持：
TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建小白学视觉论文解读 IEEE TPAMI 深度学习顶刊论文论文解读 TPAMI
论文信息题目：SSR-2D:Semantic3DSceneReconstructionFrom2DImagesSSR-2D:从2D图像进行语义3D场景重建作者：JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi,KaiXu,andMatthiasNießner论文创新点首次提出了一种基于深度学习的方法，能够在不使用任何3D标注的情况下，从不完整的RGB
从养殖场到科技前沿：YOLOv11+OpenCV精准计数鸡蛋与鸡星际编程喵 Python探索之旅 YOLO opencv 人工智能 python 目标检测计算机视觉
前言谁能想到，鸡蛋和鸡的计数居然能变成一项高科技活儿？想象一下，早上去市场，卖家把鸡蛋摔得稀巴烂，结果鸡蛋滚得到处都是——难道你就得一个个捡回来数？还得小心别弄错？可是，你又不是超人！别担心，科技来帮忙！今天的主角是YOLOv11和OpenCV，它们是计算机视觉领域的两位大佬，专门为你解决这一难题。无论是鸡蛋还是鸡，它们都能精准识别，数得清清楚楚。不信？那我们就一起去看看怎么用这对“黄金搭档”解决
【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类 Carl_奕然机器学习算法学习
K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲？小鱼：行，可以小屌丝：额…今天咋直接就答应了？小鱼：不然呢？小屌丝：有啥条件，直接说，小鱼：没有小屌丝：这咋的了，不提条件，我可不踏实小鱼：你看看你，我不提条件，你还不踏实，那你这是非让我提条件
spiking neural network概念学习 Zaгathustra 科研工作深度学习神经网络机器学习
我们认为，SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天，我们有相当成熟的神经形态传感器，来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合，以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法，从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言，在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显，尖峰神经元可以实
第二章：13.1 机器学习的迭代发展望云山190 机器学习人工智能
目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型：根据上述决定，实现并训练一个模型。通常，第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整：对模型进行诊断，查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
深度学习（1)-简单神经网络示例 yyc_audio 深度学习人工智能
我们来看一个神经网络的具体实例：使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现
AI创业：数据管理的策略与对策分析 AI天才研究院【精选大厂面试题详解】大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
AI创业：数据管理的策略与对策分析1.如何评估一个创业公司所收集的数据的价值？题目：请解释如何评估一个创业公司所收集的数据的价值，并提供几个关键指标。答案：评估数据的价值通常涉及以下几个方面：数据质量：数据是否准确、完整、及时和一致。数据独特性：数据是否具有独特性，是否能提供独有的洞察。数据量：数据的总量，更多的数据往往意味着更多的分析机会。数据相关性：数据与业务目标的相关性，能否直接支持业务决策
简化版奇异值分解（SVD）方法详解 DuHz 数理统计学知识机器学习人工智能算法信息与通信信号处理
简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。然而，对于大规模数据或高维矩阵，计算和存储的开销非常大，因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时，能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版SVD方法，包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法（PLS），并
【封印宝石——线段树】 Kent_J_Truman 蓝桥杯算法
题目分析封印宝石题解https://www.acwing.com/solution/content/261922/代码#includeusingnamespacestd;usingpll=pair;#definexfirst#defineysecondconstintN=1e5+10;structnode{intl,r;intv1,v2;inti1,i2;}tr[4*N];intn,k,a[N],
Python爬虫——网站基本信息 IT·小灰灰 python 爬虫开发语言网络
在智能时代，数据是新的石油。Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力，让我们能够在网络的广袤土地上狩猎，为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储4.多线程/多进程5.异步编程6.代理和反爬虫7.爬虫框架8.爬虫的法律和道德问题9.异常处理10.日志记录三、爬虫示例代码一、介绍——PythonPython是一种
理论一、大模型—概念伯牙碎琴大模型自然语言处理 ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练，并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel），这个“大”主要指模型结构容量大，结构中的参数多，用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
Python：第三方库衍生星球 python 第三方库
1.第三方Python库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘pipinstallsklearnRequestsHTTP协议访问pipinstallrequestsJieba中文分词pipinstalljieba
岛屿数量（leetcode200）友人yq 搜索算法数据结构
题目给你一个由'1'（陆地）和'0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。思考采用bfs。过程为：在遍历整个图的时候，在遍历到1时，进行广度搜索遍历，搜索遍历所遇到的1全改为0；当这次广度遍历不再遍历到1时，则本次广度遍历结束，岛屿数量加一。遍历完整个图，只需要知道
YOLOv11 火焰识别：智能时代的火灾预警新利器星际编程喵 Python探索之旅 YOLO python 目标检测机器学习人工智能开发语言
前言随着人工智能（AI）在各个领域如火如荼发展，图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型，图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天，我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会，YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
OpenCV及基本用法 m0_74823683 opencv 人工智能计算机视觉
一.OpenCV介绍1.OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary，是一个开放源代码的计算机视觉库。OpenCV是最初由英特尔公司发起并开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用，现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，目前在工业界以及科研领域广泛采用。
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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