MICCAI2021论文合集（主会+Workshop）

中科曙光C/C++研发工程师二面 TrustZone_ ARM/Linux嵌入式面试 c语言 c++开发语言
自我介绍；针对项目：CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速；CNN模型CNN，即卷积神经网络，是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说，CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据，并将其转换为
改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer qq1309399183 计算机视觉实战项目集合 YOLO transformer 深度学习人工智能计算机视觉机器学习神经网络
使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中，质量控制是至关重要的一个环节。随着机器视觉技术和人工智能算法的发展，基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集，利用YOLOv8及其改进版本（包含坐标注意力机制和SwinTransformer）进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最
改进yolov8缺陷检测+swin+transformer QQ_1309399183 计算机视觉实战项目集锦 YOLO transformer 深度学习人工智能计算机视觉 opencv 机器学习
使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中，质量控制是至关重要的一个环节。随着机器视觉技术和人工智能算法的发展，基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集，利用YOLOv8及其改进版本（包含坐标注意力机制和SwinTransformer）进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最
【Python】成功解决ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity 高斯小哥 BUG解决方案合集 python 新手入门学习 debug
【Python】成功解决ValueError:zero-sizearraytoreductionoperationminimumwhichhasnoidentity个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、
开源AI图像工具—Stable Diffusion 蚂蚁在飞- 人工智能 stable diffusion
StableDiffusion是一种基于深度学习的生成式模型，用于图像生成、图像修复和风格转换等任务。它是由StabilityAI和CompVis团队联合开发的。StableDiffusion在生成高质量图像方面表现出色，并且是开源的，可以自由使用和扩展。StableDiffusion的核心技术1.扩散模型(DiffusionModels):•基于概率生成模型。•从噪声中逐步反向生成清晰的图像。•
机器学习：scikit-learn 和 Jupyter Notebook（推荐初学者使用google colab） wyc9999ww 机器学习 scikit-learn jupyter 人工智能 python
对于初学者来说，scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能，还通过一致的API设计，确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。通过使用scikit-learn，可以专注于理解和实践机器学习的核心概念，而不必过多担心底层实现细节。所以scikit-learn能轻松实现从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco
【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？ zz的学习笔记本深度学习深度学习人工智能
【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？问题：CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？答案：不需要官方文档代码解释问题：CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？之前用pytorch实现自己的网络时，使用CrossEntropyLoss的时候将网路输出经softmax激活层后再计算CrossEntropyLoss。答案：不需要调用了损
有趣的python代码实例_Python之路：200个Python有趣的小例子一网打尽 weixin_39845406 有趣的python代码实例
概述博主最近在学习python，看完了一整套学习视频，然后呃呃呃，还是用不太流畅。碰巧在全球最大的同性交友论坛GayHub(呸！是开源代码托管平台Github)上面发现了一个项目，该项目列举了200多个Python小例子，Python基础、Python坑点、Python字符串和正则、Python绘图、Python日期和文件、Web开发、数据科学、机器学习、深度学习、TensorFlow、Pytor
迁移学习与RBF神经网络 fanxbl957 人工智能理论与实践迁移学习神经网络人工智能
迁移学习与RBF神经网络一、引言在机器学习和深度学习领域，迁移学习和神经网络都是备受关注的重要技术。迁移学习旨在将从一个或多个源任务中学习到的知识应用到目标任务中，以加快目标任务的学习过程，提高学习效果，尤其在数据稀缺或训练资源有限的情况下展现出显著优势。而RBF（径向基函数）神经网络作为一种经典的神经网络结构，以其独特的函数逼近能力和良好的局部逼近特性，在众多领域取得了出色的性能表现。将迁移学习
AIGC视频生成国产之光：ByteDance的PixelDance模型好评笔记 AIGC-视频补档 AIGC 计算机视觉人工智能深度学习机器学习论文阅读面试
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance，论文于2023年11月发布，模型上线于2024年9月，同时期上线的模型还有Seaweed（论文未发布）。优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
PyTorch 基础数据集：从理论到实践的深度学习基石那年一路北 Pytorch理论+实践深度学习 pytorch 人工智能
一、引言深度学习作为当今人工智能领域的核心技术，在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成果。而在深度学习的体系中，数据扮演着举足轻重的角色，它是模型训练的基础，如同建筑的基石，决定了模型的性能和泛化能力。PyTorch作为当下最流行的深度学习框架之一，为开发者提供了丰富且强大的工具来处理数据集。本文将深入探讨PyTorch中的基础数据集，从深度学习中数据的重要性出发，详细介绍
【深度学习】Pytorch：导入导出模型参数 T0uken 深度学习 pytorch 人工智能
PyTorch是深度学习领域中广泛使用的框架，熟练掌握其模型参数的管理对于模型训练、推理以及部署非常重要。本文将全面讲解PyTorch中关于模型参数的操作，包括如何导出、导入以及如何下载模型参数。什么是模型参数模型参数是指深度学习模型中需要通过训练来优化的变量，如神经网络中的权重和偏置。这些参数存储在PyTorch的torch.nn.Module对象中，通过以下方式访问：importtorchim
matlab程序代编程写做代码图像处理BP神经网络机器深度学习python matlabgoodboy 深度学习 matlab 图像处理
1.安装必要的库首先，确保你已经安装了必要的Python库。如果没有安装，请运行以下命令：bash复制代码pipinstallnumpymatplotlibtensorflowopencv-python2.图像预处理我们将使用OpenCV来加载和预处理图像数据。假设你有一个图像数据集，每个类别的图像存放在单独的文件夹中。python复制代码importosimportcv2importnumpya
Python气象数据分析：风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等小艳加油大气科学 python 人工智能气象机器学习
目录专题一Python和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Py
深度学习笔记——模型部署好评笔记深度学习笔记深度学习笔记人工智能 transformer 模型部署大模型部署大模型
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文简要概括模型部署的知识点，包括步骤和部署方式。文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务。模型部署的流程涉及模型的封装、部署环境的选择、部
基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用 KY_chenzhao python 机器学习深度学习气象
1.背景与目标ENSO（ElNiño-SouthernOscillation）是全球气候系统中最显著的年际变率现象之一，对全球气候、农业、渔业等有着深远的影响。准确预测ENSO事件的发生和发展对于减灾防灾具有重要意义。近年来，深度学习技术在气象领域得到了广泛应用，其中长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据方面的优势，被广泛用于ENSO预测。2.数据准备数据来源包括NOAA（美国国家海洋和
基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南：基于MetNet 模型 AI_DL_CODE 深度学习人工智能 MetNet 天气预测 python
摘要：本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测，重点介绍了MetNet模型。首先，文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。接着，详细介绍了MetNet模型的基本架构、特点以及与其他气象预测模型的对比。然后，通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用，包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后，文章总结了MetNet模型的优势与挑战，并展望了深度学习在气象领域
国自然青年项目｜基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究｜基金申请·25-01-20 罗小罗同学基金申请医学人工智能人工智能国自然
小罗碎碎念今天和大家分享一份国自然青年项目，项目执行期为2021-2023年，直接费用为24万。项目聚焦乳腺癌分子分型预测，综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。通过提出一系列创新算法，如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等，实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测，并开发
深度学习乐园智能零售柜商品识别 Java先进事迹深度学习零售人工智能
1.项目简介本项目专注于智能零售柜商品识别，是为第六届信也科技杯图像算法大赛设计的方案。其核心目标是利用深度学习技术，实现对顾客选购商品的精准识别和自动化结算。当商品被放置在指定区域时，系统应自动检测并识别每件商品，生成购物清单并计算总价格，提升零售柜的自动化与便利性。此类智能系统在不需要售货员的情况下即可进行商品识别和结算，相较于传统的硬件分隔、重量判断、顾客行为监测、或射频识别技术，这种方法不
在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？ cda2024 pytorch 人工智能 python
在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题，并提供多种解决方案，帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集，被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中，D
ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星郎轶诺
ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术。然而，传统的固定大小的卷积核无法灵活适应不同区域的信息密度。针对这一问题，ACNet（AdaptiveConvolutionNetwork）项目应运而生，它引入了一种新型的自适应卷积层，旨在
自适应神经网络架构：原理解析与代码示例 chian-ocean 机器学习神经网络人工智能深度学习
个人主页：chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构：深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展，传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应，导致了过拟合或欠拟合的问题。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks,ANN）为此提供了一种新的解决方案，它可以根据数据特征和训练情况自动调整网络结构，从
全面解析NVIDIA显卡：从入门级到旗舰级显卡详解花千树-010 大模型人工智能算法智能电视
在选择显卡时，了解不同显卡的性能和适用场景是非常重要的。无论你是预算有限的入门用户，还是追求极致性能的游戏玩家，亦或是专业的内容创作者和深度学习研究人员，NVIDIA都有适合你的显卡。本篇博文将详细列举NVIDIA显卡的各项配置，从低到高逐一整理，并给出适用的使用场景。入门级显卡NVIDIAGeForceGT1030CUDA核心数:384基础频率:1227MHz加速频率:1468MHz显存:2GB
直播预告丨精度优于AlphaFold，基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测
「MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳，来自学术界的反超：基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测」。蛋白质的功能取决于其独特的三维结构，近年来，基于深度学习等人工智能技术的蛋白质结构预测发展迅猛，AlphaFold甚至获得了2024年诺贝尔化学奖
AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命前端
近年来，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的进展，特别是以大型语言模型为代表的AI技术，在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。然而，深度学习先驱杨立昆（YannLeCun）却对现有的AI系统提出了尖锐的批评，他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”，缺乏对真实世界的理解和常识。这引发了人们对AI未来发展方向的思考，也为我们探讨AI代码生成工具，以及AI技术对人类社会的影响提供了新的视角。
【TVM 教程】内联及数学函数
ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：TianqiChen尽管TVM支持基本的算术运算，但很多时候，也需要复杂的内置函数，例如exp取指函数。这些函数是依赖target系统的，并且在不同target平台中可能具有不同的名称。本教程会学习到如何调用这些target-spe
基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用 2025年数学建模美赛 YOLO 深度学习人工智能目标跟踪目标检测
引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中，商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术，售货机可以在商品售出后自动更新库存，并提供准确的商品信息反馈。然而，在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题，尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模
【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用丶2136 AI 分类人工智能损失函数
引言在深度学习中的分类问题中，类别不平衡问题是常见的挑战之一。尤其在面部表情分类任务中，不同表情类别的样本数量可能差异较大，比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。为了有效解决类别不平衡问题，Class-balancedExponentialFocalLoss(CEFL)和Class-balancedExponen
交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）我叫罗泽南深度学习人工智能
原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下：CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代和老莫一起学AI 人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景，展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策，并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗：精准辅助，提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析，能够协助医生进行更为精准的诊断。例如，百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
java的(PO,VO,TO,BO,DAO,POJO) Cb123456 VO TO BO POJO DAO
转: http://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2012/02/24/2366110.html ------------------------------------------------------------------- O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映
spring ioc原理（看完后大家可以自己写一个spring） aijuans spring
最近，买了本Spring入门书：spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的，我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。先就IOC和DI谈一点我的看法。IO
MyEclipse 2014中Customize Persperctive设置无效的解决方法 Kai_Ge MyEclipse2014
高高兴兴下载个MyEclipse2014，发现工具条上多了个手机开发的按钮，心生不爽就想弄掉他！结果发现Customize Persperctive失效！！有说更新下就好了，可是国内Myeclipse访问不了，何谈更新... so~这里提供了更新后的一下jar包，给大家使用！ 1、将9个jar复制到myeclipse安装目录\plugins中 2、删除和这9个jar同包名但是版本号较
SpringMvc上传 120153216 springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.UPLOADFILE) @ResponseBody public Map<String, Object> uploadFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse httpresponse) { try { //
Javascript----HTML DOM 事件何必如此 JavaScript html Web
HTML DOM 事件允许Javascript在HTML文档元素中注册不同事件处理程序。事件通常与函数结合使用，函数不会在事件发生前被执行！注：DOM：指明使用的 DOM 属性级别。 1.鼠标事件属性
动态绑定和删除onclick事件 357029540 JavaScript jquery
因为对JQUERY和JS的动态绑定事件的不熟悉，今天花了好久的时间才把动态绑定和删除onclick事件搞定!现在分享下我的过程。在我的查询页面，我将我的onclick事件绑定到了tr标签上同时传入当前行(this值)参数，这样可以在点击行上的任意地方时可以选中checkbox，但是在我的某一列上也有一个onclick事件是用于下载附件的，当
HttpClient|HttpClient请求详解 7454103 apache 应用服务器网络协议网络应用 Security
HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目，可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包，并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。本文首先介绍 HTTPClient，然后根据作者实际工作经验给出了一些常见问题的解决方法。HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了，越来越多的 Java 应用程序需
递归逐层统计树形结构数据 darkranger 数据结构
将集合递归获取树形结构: /** * * 递归获取数据 * @param alist:所有分类 * @param subjname:对应统计的项目名称 * @param pk:对应项目主键 * @param reportList: 最后统计的结果集 * @param count:项目级别 */ public void getReportVO(Arr
访问WEB-INF下使用frameset标签页面出错的原因 aijuans struts2
<frameset rows="61,*,24" cols="*" framespacing="0" frameborder="no" border="0">
MAVEN常用命令 avords
Maven库： http://repo2.maven.org/maven2/ Maven依赖查询： http://mvnrepository.com/ Maven常用命令： 1. 创建Maven的普通java项目： mvn archetype:create -DgroupId=packageName
PHP如果自带一个小型的web服务器就好了 houxinyou apache 应用服务器 Web PHP 脚本
最近单位用PHP做网站，感觉PHP挺好的，不过有一些地方不太习惯，比如，环境搭建。PHP本身就是一个网站后台脚本，但用PHP做程序时还要下载apache，配置起来也不太很方便，虽然有好多配置好的apache+php+mysq的环境，但用起来总是心里不太舒服，因为我要的只是一个开发环境，如果是真实的运行环境，下个apahe也无所谓，但只是一个开发环境，总有一种杀鸡用牛刀的感觉。如果php自己的程序中
NoSQL数据库之Redis数据库管理(list类型) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
3.list类型及操作 List是一个链表结构，主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等，操作key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是一个每个子元素都是string类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素，这样list既可以作为栈，又可以作为队列。 &nbs
谁在用Hadoop？ bingyingao hadoop 数据挖掘公司应用场景
Hadoop技术的应用已经十分广泛了，而我是最近才开始对它有所了解，它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网，其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop，这些公司涵盖各行各业，不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等，主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建索引、业务报表等场景,这更加激发了学习它的热情。
【Spark七十六】Spark计算结果存到MySQL bit1129 mysql
package spark.examples.db import java.sql.{PreparedStatement, Connection, DriverManager} import com.mysql.jdbc.Driver import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} object SparkMySQLInteg
Scala: JVM上的函数编程 bookjovi scala erlang haskell
说Scala是JVM上的函数编程一点也不为过，Scala把面向对象和函数型编程这两种主流编程范式结合了起来，对于熟悉各种编程范式的人而言Scala并没有带来太多革新的编程思想，scala主要的有点在于Java庞大的package优势，这样也就弥补了JVM平台上函数型编程的缺失，MS家.net上已经有了F#，JVM怎么能不跟上呢？对本人而言
jar打成exe bro_feng java jar exe
今天要把jar包打成exe，jsmooth和exe4j都用了。遇见几个问题。记录一下。两个软件都很好使，网上都有图片教程，都挺不错。首先肯定是要用自己的jre的，不然不能通用，其次别忘了把需要的lib放到classPath中。困扰我很久的一个问题是，我自己打包成功后，在一个同事的没有装jdk的电脑上运行，就是不行，报错jvm.dll为无效的windows映像，如截图最后发现
读《研磨设计模式》-代码笔记-策略模式-Strategy 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/ /* 策略模式定义了一系列的算法，并将每一个算法封装起来，而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化简单理解： 1、将不同的策略提炼出一个共同接口。这是容易的，因为不同的策略，只是算法不同，需要传递的参数
cmd命令值cvfM命令 chenyu19891124 cmd
cmd命令还真是强大啊。今天发现jar -cvfM aa.rar @aaalist 就这行命令可以根据aaalist取出相应的文件例如：在d：\workspace\prpall\test.java 有这样一个文件，现在想要将这个文件打成一个包。运行如下命令即可比如在d：\wor
OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台 comsci java 框架 Web 项目管理企业应用
OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台的作者是我们技术联盟的成员，他最近推出了新版本的快速应用开发平台 OpenJWeb(1.8)，我帮他做做宣传 OpenJWeb快速开发平台以快速开发为核心，整合先进的java 开源框架，本着自主开发+应用集成相结合的原则，旨在为政府、企事业单位、软件公司等平台用户提供一个架构透
Python 报错：IndentationError: unexpected indent daizj python tab 空格缩进
IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题，也有可能是tab和空格混用啦 Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里，缩进而非花括号或者某种关键字，被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
HttpClient 超时设置 dongwei_6688 httpclient
HttpClient中的超时设置包含两个部分： 1. 建立连接超时，是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间 2. 读取数据超时，是指在建立连接后，等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间在HttpClient 4.x中如下设置： HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
小鱼与波浪 dcj3sjt126com
一条小鱼游出水面看蓝天，偶然间遇到了波浪。　　小鱼便与波浪在海面上游戏，随着波浪上下起伏、汹涌前进。　　小鱼在波浪里兴奋得大叫：“你每天都过着这么刺激的生活吗？简直太棒了。”　　波浪说：“岂只每天过这样的生活，几乎每一刻都这么刺激！还有更刺激的，要有潮汐变化，或者狂风暴雨，那才是兴奋得心脏都会跳出来。”　　小鱼说：“真希望我也能变成一个波浪，每天随着风雨、潮汐流动，不知道有多么好！”　　很快，小鱼
Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table dcj3sjt126com mysql
快速高效用：SET SQL_SAFE_UPDATES = 0；下面的就不要看了！今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时，执行一个更新的语句碰到以下错误提示： Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
枚举类型详细介绍及方法定义 gaomysion enum javaee
转发 http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm 枚举其实就是一种类型，跟int, char 这种差不多，就是定义变量时限制输入的，你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看，这两篇文章，《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》，供大家参考。枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
Merge Sorted Array hcx2013 array
Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array. Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
Expression Language 3.0新特性 jinnianshilongnian el 3.0
Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了；目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括：如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好，对大多数新特性
超越算法来看待个性化推荐 liyonghui160com 超越算法来看待个性化推荐
一提到个性化推荐，大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法，或是更高阶的模型推荐算法，百度的张栋说过，推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识，虽然本人不是很认同这种比例，但推荐系统中，推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。就像任何
写给Javascript初学者的小小建议 pda158 JavaScript
　　一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了，又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。　　如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你：初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性，将更多的时间花在了解语言本身（ECMAScript）。只在特定浏览器编写代码（Chrome/Fi
Java 枚举 ShihLei java enum 枚举
注：文章内容大量借鉴使用网上的资料，可惜没有记录参考地址，只能再传对作者说声抱歉并表示感谢！一基础 1）语法枚举类型只能有私有构造器（这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例）枚举实例必须最先定义 2）特性 &nb
Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制 uuhorse java HotSpot GC 垃圾回收 VM
官方资料，关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection，非常全，英文。 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning &

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