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案例场景某电商公司使用本方案后,产品图制作成本降低90%,广告转化率提升35%,单月节省设计费用超¥80,000。本文将彻底解密如何用PHP+AI视觉技术接取高单价设计外包,让你在竞争激烈的市场中脱颖而出!一、视觉设计市场的AI革命1.1传统设计vsAI设计设计任务传统流程AI流程需求沟通初稿设计反复修改最终交付AI生成微调即时交付2025年设计市场数据对比:指标传统设计AI设计提升幅度单图制作时
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纹理贴图(TextureMapping)是计算机图形学和计算机视觉中的核心技术,广泛应用于三维重建、游戏渲染、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等领域。对其算法的研究涵盖了纹理生成、映射、缝合、优化等多个方面。1.引言纹理贴图是指将二维图像纹理映射到三维几何表面上,以增强模型的视觉真实感。传统方法主要关注静态几何模型上的纹理生成与映射,而近年来,随着多视角图像重建、RGB-D扫描、神经渲染的发展,
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摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer(ViT)的引入,ViT很快取代了ConvNet,成为图像分类任务中的最新最强模型。然而,vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer(如SwinTransformer)重新引入了若干ConvNet的先验知识,使Transformer成为实用的通用视觉
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- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
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PyTorch实战:从零构建CNN模型,轻松搞定MNIST手写数字识别大家好!欢迎来到我的深度学习博客!对于每个踏入计算机视觉领域的人来说,MNIST手写数字识别就像是编程世界的“Hello,World!”。它足够简单,能够让我们快速上手;也足够完整,可以帮我们走通一个深度学习项目的全流程。之前我们可能用Keras体验过“搭积木”式的快乐,今天,我们将换一个同样强大且灵活的框架——PyTorch,
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- 《YOLO11的ONNX推理部署:多语言多架构实践指南》
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引言:YOLO11与ONNX的相遇在计算机视觉的广袤星空中,目标检测始终是一颗耀眼的明星,其在自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等诸多领域都有着举足轻重的应用。想象一下,自动驾驶汽车需要实时准确地检测出道路上的车辆、行人、交通标志;智能安防系统要快速识别出监控画面中的异常行为和可疑人员;工业生产线上,需要精准检测产品的缺陷;医疗影像分析中,辅助医生检测病变区域。这些场景都对目标检测技术的准
- 【CVPR2024】计算机视觉|即插即用|DFAM:marine!不懂DFAM,别说你会做水下动物分割!
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- Python与Dlib库实现人脸技术实战
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视觉表征和多模态融合是当前人工智能领域的研究热点,特别是在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域。视觉表征是指将图像或视频信息转化为模型可以处理的向量形式,而多模态融合则是将不同类型的数据(如视觉、文本、音频等)进行整合,以实现更全面、准确的信息理解和处理。视觉表征(VisualRepresentation)目的:将图像或视频数据转化为深度学习模型可以理解的特征向量。方法:卷积神经网络(CNN):传
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一、基础类型与图像视频读取1、基础类型1、接口类类型说明InputArray只读输入数组传递到OpenCV函数的代理类OutputArray这种类型与InputArray非常相似,只是它用于输入/输出和输出函数参数InputOutputArray继承了OutputArray,作为输入输出接口,增加了一些功能InputArrayOfArraystypedefInputArrayInputArrayO
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一、图像读写操作(一)读取图像方法:cv2.imread(filename,flags=None)参数说明:filename(字符串):-必须参数。-指定要读取的图像文件的路径。可以是相对路径或绝对路径。-支持多种图像格式,如.jpg,.png,.bmp,.tiff,.jpeg等。flags(整数):-可选参数。-指定读取图像的方式。不同的标志位会影响图像的加载方式。-常见的标志位包括:-cv2.
- 基于opencv的疲劳驾驶监测系统
博主介绍:java高级开发,从事互联网行业多年,熟悉各种主流语言,精通java、python、php、爬虫、web开发,已经做了多年的毕业设计程序开发,开发过上千套毕业设计程序,没有什么华丽的语言,只有实实在在的写点程序。文末点击卡片获取联系技术:python+opencv+dlib1、研究背景研究背景随着交通运输业的迅猛发展,汽车保有量持续攀升,道路交通流量大幅增加,疲劳驾驶已成为引发交通事故的
- 从0到1掌握OpenCV!Python图像处理实战全解析(附代码+案例)
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引言你有没有想过,手机里的美颜滤镜如何精准识别五官?监控摄像头如何在人流中锁定可疑目标?医学影像软件如何从CT片中快速标注病灶?这些“神奇操作”的背后,往往藏着一个低调的“图像处理神器”——OpenCV。作为Python生态中最受欢迎的计算机视觉库,它用一行行代码将抽象的像素点变成可操作的“数字画布”。今天,我们就从最基础的图像读写开始,手把手带你解锁OpenCV的“十八般武艺”,从图像处理小白变
- 目标检测在国防和政府的应用实例
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一、目标检测技术概述目标检测是计算机视觉的核心任务,通过算法对图像/视频中的物体进行识别与定位,当前主流技术包括:经典算法:YOLO系列(实时性强)、FasterR-CNN(精度高)、SSD(平衡速度与精度)技术升级:结合深度学习(CNN、Transformer)、多模态融合(视觉+红外+雷达)、边缘计算实时处理二、国防领域核心应用实例(一)军事侦察与监控系统无人机侦察与目标识别应用场景:战术无人
- OpenCV CUDA模块设备层-----在GPU 上高效地执行两个 uint 类型值的最大值比较函数vmax2()
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备端内联函数,用于在GPU上高效地执行两个uint类型值的最大值比较。该函数返回两个无符号整数a和b中的较大值:return(a>b)?a:b;函数原型__device____forceinline__uintcv
- OpenCV中超分辨率(Super Resolution)模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV中超分辨率(SuperResolution)模块的一个内部实现类。它属于dnn_superres模块,用于加载和运行基于深度学习的图像超分辨率模型。这个类是OpenCV中用于执行深度学习超分辨率推理的主要类。你可以用它来加载预训练的超分辨率模型(如ED
- VLA模型
一介绍在机器人领域,视觉-语言-动作(VLA)模型的发展经历了显著的演变,这得益于计算机视觉和自然语言处理领域的进步。VLA模型代表了一类旨在处理多模态输入的模型,整合了来自视觉、语言和动作的信息。这些模型对于实现具身智能至关重要,使机器人能够理解物理世界并与之互动。以下是VLA模型发展的时间线:早期阶段:计算机视觉和自然语言处理的集成大约在2015年开始,随着视觉问答(VQA)系统的出现。这些系
- Random Erasing:计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命
星光银河
深度学习-代表性技术主题/概念层面计算机视觉学习人工智能cnn神经网络深度学习
当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时(识别准确率骤降38%),中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作,让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍,错误率降低59%,揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境:视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
- AI人工智能与自动驾驶的协同创新模式
AI大模型应用之禅
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AI人工智能与自动驾驶的协同创新模式关键词:人工智能、自动驾驶、协同创新、深度学习、计算机视觉、传感器融合、决策系统摘要:本文深入探讨了人工智能与自动驾驶技术的协同创新模式。我们将从基础概念出发,逐步分析AI如何赋能自动驾驶系统,涵盖感知、决策和控制三大核心模块。文章将通过生动的比喻解释复杂技术原理,展示实际代码实现,并探讨未来发展趋势和挑战。通过这篇文章,读者将全面理解AI与自动驾驶如何相互促进
- 基于 OpenCV 的图像 ROI 切割实现
一、引言在计算机视觉领域,我们经常需要处理各种各样的图像数据。有时候,我们只对图像中的某一部分区域感兴趣,例如在一张人物照片中,我们可能只关注人物的脸部。在这种情况下,将我们感兴趣的区域从整个图像中切割出来,不仅可以节省计算量,还能提高程序的运行速度。这就是我们所说的ROI(RegionofInterest,感兴趣区域)切割。二、ROI切割的原理2.1图像数据的存储在使用OpenCV进行图像读取时
- 【Python】车牌自动识别
幽兰的天空
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实现车牌自动识别(LicensePlateRecognition,LPR)是计算机视觉和深度学习领域中的一个常见任务。用Python和OpenCV,结合其他深度学习库,可以建立一个简单的车牌识别系统。以下是一个基于这两者的基本实现思路和示例代码。实现步骤环境准备:安装必要的库:bashpipinstallopencv-pythonopencv-python-headlessnumpypillowp
- Python和OpenCV实现车牌识别的毕业设计案例
媛源啊
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目通过Python和OpenCV库,实现了一个实用的车牌识别系统,包含图像捕获、预处理、车牌定位、车牌分割和字符识别等步骤。系统提供了一键运行的完整代码,使学生能够快速掌握计算机视觉和深度学习应用。遇到的挑战和解决方案也进行了讨论,比如光照变化、车牌角度不一致和污损的处理,以及数据增强技术和模型参数优化。1.车牌识别系统的基本理论和应用1.1车牌识别的背景
- 【Python小工具】使用 OpenCV 获取视频时长的详细指南
【Python小工具】使用OpenCV获取视频时长的详细指南在处理视频数据时,获取视频的时长是一项常见且基础的需求。无论是进行视频分析、编辑,还是在视频处理项目中进行预处理,了解视频的时长都是不可或缺的一步。在Python中,借助强大的OpenCV库,我们可以轻松实现这一功能。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV获取视频时长,并对每一行代码进行深入解析。一、代码实现importcv2d
- 【大模型面试】大模型Prompt Engineer面试题及参考答案
大模型知识
prompt人工智能开发语言pythonchatgpt深度学习大模型
一、基础概念类1.什么是大模型?大模型通常指具有庞大参数规模的机器学习模型,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域。这些模型能够学习到大量数据中的复杂模式和特征,具备强大的泛化能力,可在多种任务上表现出色,如GPT系列、BERT等。2.大模型与传统机器学习模型的区别是什么?传统机器学习模型参数规模相对较小,往往针对特定任务进行设计和训练,需要较多人工特征工程。而大模型参数数量庞大,通过在
- Dim2Clear:轻松提升画质的得力工具
KJ-拾荒者
经验分享电脑科技职场和发展软件推荐
你是否曾为模糊不清的图片或低画质视频而苦恼?比如,老照片因年代久远变得模糊,想要重温往昔却看不清细节;又或者下载的动漫片段,画质不佳,影响观看体验。这些画质问题,常常让我们的美好回忆或娱乐时光大打折扣。别着急,Dim2Clear软件可以帮你解决这些难题。Dim2Clear是一款实用的图片与视频画质增强工具。在图片处理方面,它支持JPG、PNG、WebP等多种常见格式,通过先进的AI算法,能够有效消
- OpenCV图像边缘检测
慕婉0307
opencv基础opencv人工智能计算机视觉
一、边缘检测基础概念边缘检测是图像处理中最基本也是最重要的操作之一,它能识别图像中亮度或颜色急剧变化的区域,这些区域通常对应物体的边界。OpenCV提供了多种边缘检测方法,从传统的算子到基于深度学习的现代方法。1.1为什么需要边缘检测?数据降维:将图像转换为边缘表示可大幅减少数据量特征提取:边缘是图像最重要的视觉特征之一预处理步骤:为物体识别、图像分割等高级任务做准备噪声抑制:某些边缘检测方法具有
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比