大恒相机-水星（MERCURY）系列

智能巡检机器人在电力行业的应用 zxsz_com_cn 智能巡检系统人工智能网络数据库
一、引言在电力行业中，保障电力设备的安全稳定运行至关重要。传统的人工巡检方式存在劳动强度大、效率低、容易出现漏检和误判等问题。随着科技的发展，智能巡检机器人应运而生，并在电力行业中得到了广泛而深入的应用，为电力系统的可靠运行提供了有力保障。二、智能巡检机器人在电力行业的应用场景（一）变电站巡检设备外观检查智能巡检机器人配备高清摄像头和图像识别技术，能够对变电站内的变压器、断路器、隔离开关、互感器等
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
计算机视觉：COCO数据集 00&00 计算机视觉深度学习人工智能计算机视觉人工智能
COCO（CommonObjectsinContext）是一个广泛使用的计算机视觉数据集，主要用于图像识别、物体检测、分割和关键点检测等任务。以下是对COCO数据集的详细介绍，包括其特点、组成部分以及在计算机视觉中的应用。一、COCO数据集的特点1.规模庞大COCO数据集包含超过30万张图像，其中超过20万张图像有注释。这些图像来自不同的场景和对象，使得数据集具有广泛的代表性。2.丰富的标注信息物
《DeepSeek Janus Pro 7B：多模态人工智能大模型部署全攻略》空云风语神经网络人工智能深度学习人工智能
《DeepSeekJanusPro7B：多模态人工智能大模型部署全攻略》引言：开启多模态AI新世界在科技飞速发展的当下，多模态AI已成为人工智能领域中最耀眼的明星，正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。从智能语音助手到图像识别系统，从自动驾驶汽车到智能医疗诊断，多模态AI的身影无处不在，它让机器能够理解和处理多种类型的信息，如文本、图像、音频等，从而实现更加智能、高效的交互。DeepSee
【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】机器学习司猫白深度学习人工智能 resnet 神经网络残差
深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。然而，随着网络层数的增加，训练深层网络变得愈加困难，主要问题是“梯度消失”和“梯度爆炸”问题。幸运的是，ResNet（ResidualNetworks）通过引入“残差学习”概念，成功地解决了这些问题，极大地推动了深度学习的发展。本文将详细介绍R
使用爬虫获取按图搜索1688商品（拍立淘）案例指南数据小小爬虫爬虫图搜索算法算法
在电商领域，按图搜索功能（如1688的“拍立淘”）为用户提供了更直观、便捷的购物体验。通过上传图片，用户可以快速找到与图片相似的商品。本文将详细介绍如何利用爬虫技术实现按图搜索1688商品，并获取其详情数据。一、技术背景按图搜索功能通常依赖于图像识别技术和搜索引擎。1688的“拍立淘”功能允许用户上传图片，系统会通过图像识别技术找到与上传图片相似的商品。通过爬虫技术，我们可以模拟这一过程，获取搜索
常见的深度学习模型总结编码时空的诗意行者深度学习人工智能
1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间：2006年左右，随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加，深度学习开始兴起。发明动机：解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性，如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点：由多个隐藏层组成的神经网络，每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景：分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
瑞熙贝通|智能实验教学管理平台建设方案瑞熙贝通实验室综合管理平台实验室综合管理系统平台建设人工智能大数据物联网
一、建设理念和方法:以本科基础医学实验室建设为标准，以“服务学生和社会”为指导思想，以虚实一体化建设为基础，融实验教学、开放创业和服务社会等功能于一体，借助互联网，在负一楼室外建设废液、废气和生物制品的处理平台，在虚拟仿真室建设局域网和数据采集中心，以“物联网”模式贯穿始终，运用射频识别、传感识别、图像识别、互联互通等技术，完成实验室运行管控、设备使用申请、设备耗材管控、样品样本检测、检测数据提取
《解锁AI芯片新境界：提升专用人工智能芯片通用性与灵活性的热点技术》程序猿阿伟人工智能
在人工智能飞速发展的当下，专用人工智能芯片虽在特定任务上表现出色，但提升其通用性和灵活性已成为行业关键课题。以下是一些相关的热点技术。可重构架构技术可重构架构允许芯片在运行时根据不同任务需求动态改变自身的硬件结构和功能。如现场可编程门阵列（FPGA），内部有大量可配置逻辑单元和布线资源，用户能通过编程实现不同的逻辑功能，可针对不同的人工智能算法和应用场景快速重构，像在图像识别和自然语言处理任务间灵
【野生动物识别系统】Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+ResNet+图像识别图像识别深度学习
一、介绍动物识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张动物图片识别其名称。目前可识别的动物有：'乌龟','云豹','变色龙','壁虎','狞猫','狮子','猎豹','美洲狮','美洲虎','老虎','蜥蜴','
AI大模型开发必读书籍从入门到精通：三本关键的AI大模型书籍推荐程序员辣条人工智能大模型入门大模型大模型教程大模型学习学习 AI大模型
近年来，人工智能（AI）迅速崛起，成为科技领域最为炙手可热的话题之一。AI的高效性不仅大幅提升了各行各业的生产力，还在许多领域中创造了前所未有的创新机会。尤其是AI大模型的开发，更是引领了科技发展的新趋势。随着大模型在自然语言处理、图像识别、自动化决策等方面展现出强大的能力，越来越多的企业和研究机构将其视为未来发展的核心技术。对于程序员来说，这是一个前所未有的契机，不仅可以通过掌握大模型开发的技能
【蝴蝶识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+图像识别+算法模型图像识别人工智能深度学习
一、介绍蝴蝶识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，通过收集了20种蝴蝶图片数据集（'001.黑三线凤蝶','002.褐脉三线凤蝶','003.黄斑翠凤蝶','004.暗脉翠凤蝶','005.密斑翠凤蝶','006.青凤蝶','007.绿带青凤蝶','008.玉带青凤蝶','009.柑橘凤蝶','010.长尾翠凤蝶','011.绿尾翠凤蝶','012.红纹凤蝶','013.黄凤蝶','0
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
一、介绍蘑菇识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇（Agaricus）","毒鹅膏菌（Amanita）","牛肝菌（Boletus）","网状菌（Cortinarius）","毒镰孢（Entoloma）","湿孢菌（Hygrocybe）","乳菇（Lactarius）","红菇（Russula）","
DeepSeek发布开源多模态大模型Janus-Pro-7B！本地部署+Colab部署！支持图像识别和图像生成！基准测试得分超越OpenAI的DALL·E 3 + Stable Diffusion AI超元域 stable diffusion 人工智能 AI编程 ai AI作画 AIGC
本篇笔记所对应的视频：https://www.bilibili.com/video/BV18DFpeMEps/Janus-Pro-7B是由DeepSeek开发的多模态AI模型，它在理解和生成方面取得了显著的进步。这意味着它不仅可以处理文本，还可以处理图像等其他模态的信息。模型主要特点:统一的架构:Janus-Pro采用单一transformer架构来处理文本和图像信息，实现了真正的多模态理解和生成
实践深度学习：构建一个简单的图像分类器是Dream呀深度学习人工智能
引言深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器，我们将以Python和TensorFlow为例，展示从数据准备到模型训练的完整流程。环境准备在开始之前，请确保你的环境中安装了以下工具：Python3.xTensorFlow2.xNumPyMatplotlib（用于数据可视化）你可以通过以下命令安装所需的库：pipinstalltensorfl
从零开始：用Python手写神经网络 WHCIS python 神经网络开发语言人工智能深度学习算法
在当今的人工智能领域，神经网络已经成为解决复杂问题的核心技术之一。从图像识别到自然语言处理，再到强化学习，神经网络的身影无处不在。然而，对于许多初学者来说，神经网络似乎是一个神秘而复杂的黑盒子。本文将带你用基础的Python代码构建一个简单的神经网络，揭开它的神秘面纱，让你真正理解神经网络的工作原理。一、神经网络的基本原理在深入了解代码之前，我们需要先回顾一下神经网络的基本原理。神经网络是由大量的
2025最新主流深度学习算法全解析 lucky_syq AI 深度学习算法人工智能
深度学习：开启智能时代的钥匙在当今数字化时代，深度学习无疑是人工智能领域中最为耀眼的明星。它如同一把神奇的钥匙，开启了智能时代的大门，让计算机从简单的数据处理迈向了复杂的智能决策。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，使计算机能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征，从而实现对数据的分类、预测、生成等任务。从语音助手到自动驾驶，从图像识别到自然语言处理，深度学习的应用无处不在，深刻地改变着
了解深度神经网络模型（Deep Neural Networks, DNN） huaqianzkh 未来技术 dnn 人工智能神经网络
深度神经网络模型（DeepNeuralNetworks,DNN）深度神经网络模型是一种包含多个隐藏层的神经网络，能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。基本结构输入层：接收原始数据。隐藏层：包含多个层，每层有多个神经元，通过非线性激活函数处理数据。输出层：生成最终预测或分类结果。主要特点多层次结构：通过多个隐藏层逐步提取高层次特征。非线性变换：使用激
神经网络（Neural Network） ningmengjing_ 神经网络深度学习人工智能
引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。其强大的非线性建模能力使其在图像识别、自然语言处理、语音识别和预测分析等任务中表现出色。神经网络的基本构建单元是神经元，每个神经元接收多个输入信号，通过加权求和并应用激活函数来生成输出。通过将这些神经元分层组织，
2024年常用的物体识别API 程序员
随着人工智能技术的迅猛发展，物体识别类型API在各个领域得到了广泛应用。2024年，随着智能设备的普及和物联网技术的成熟，常用的物体识别API将扮演着越来越重要的角色。从宠物图像识别到食物营养识别，这些API服务不仅让我们的生活更加便捷智能，也为各行各业带来了更多的可能性。让我们一起探索未来2024年常用的物体识别API，看看它们将如何改变我们的生活和工作。什么是物体识别API接口?物体识别API
深度学习入门：搭建你的第一个神经网络 Evaporator Core 人工智能深度学习 Python开发经验深度学习 python 神经网络
在当今数字化时代，深度学习正以前所未有的速度改变着我们的生活。从语音助手到自动驾驶汽车，从图像识别到自然语言处理，深度学习的应用无处不在。而Python作为一门简洁而强大的编程语言，成为了深度学习领域最受欢迎的工具之一。今天，我们将一起踏上深度学习的旅程，搭建你的第一个神经网络。一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征
通过硅基流动网站调用 DeepSeek API 的详细步骤指南 wen02809 人工智能
随着人工智能技术的快速发展，越来越多的开发者开始关注如何利用强大的AI工具来提升自己的项目或应用。DeepSeek作为一家专注于AI技术的公司，提供了丰富的API接口，涵盖了自然语言处理、图像识别、数据分析等多个领域。而硅基流动作为一个开放的技术平台，为开发者提供了便捷的方式来调用这些API。本文将详细介绍如何通过硅基流动网站免费调用DeepSeek的API，并提供一些实用的技巧和注意事项。一、为
一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍1.1人工智能的瓶颈当前，人工智能（AI）取得了令人瞩目的进步，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。然而，AI仍然面临着一些瓶颈，例如：数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能，而获取和标注这些数据往往成本高昂。泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时，泛化能力往往不足，容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释，这限制了其在一些关键领域的应用。
Vision Transformer学习笔记（2020 ICLR）刘若里论文阅读学习笔记网络计算机视觉 transformer
摘要(Abstract)：简述了ViT（VisionTransformer）模型的设计和实验结果，展示了其在大规模图像数据集上进行训练时的优越性能。该模型直接采用原始图像块作为输入，而不是传统的卷积神经网络（CNNs），并通过Transformer架构处理这些图像块以实现高效的图像识别。引言(Introduction)：强调了传统卷积神经网络在图像识别领域的主导地位及其局限性，尤其是随着数据集规模
《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》机器学习人工智能深度学习
在当今人工智能飞速发展的时代，卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成就。而其中，卷积核作为CNN的核心组件，发挥着至关重要的作用。一、卷积核的概念卷积核是一个小矩阵，通常为正方形，其大小常见的有3x3、5x5等奇数尺寸。它就像是一个“小探测器”，在输入数据（如图像）上滑动，通过特定的运算来提取数据中的特征。卷积核中的每个元素都是一个权重参数，这些参数会在网络训练过程
一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 Python实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 java python javascript kotlin golang 架构人工智能大厂程序员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 系统架构设计软件哲学 Agent 程序员实现财富自由
《一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇》关键词强化学习，医疗诊断，图像识别，数据预处理，算法优化摘要随着医疗技术的发展，医疗诊断的准确性和效率越来越受到关注。强化学习作为机器学习的一种重要方法，已经在多个领域中展示了其强大的学习能力和适应性。本文将探讨强化学习在医疗诊断中的应用，包括其在医学图像分析、实验室诊断和个性化治疗等方面的优势与挑战。通过详细分析强化学习的基本概念、架构设计
画化学结构式用InDraw，6个功能很实用小鹰-上海鹰谷-电子实验记录本鹰谷InDraw 化学结构式化学编辑器
一、自主研发、中文界面InDraw结构式编辑器，是国内首个自主研发的全功能化学结构式编辑器。大家再也不用四处找破解版软件/汉化版软件，中文界面，操作友好。二、支持AI智能识别结构式图片InDraw的AI图像识别技术能够迅速解析复杂化学结构，无论是单个分子、多个分子，还是整个反应式，都能马上识别和转换；轻轻松松1秒画一个复杂结构式。如下方动图演示↓InDraw-图像识别化学结构式三、IUPAC中英文
大模型元年：人工智能的“寒武纪大爆发” 小马过河R AI人工智能人工智能机器学习深度学习
2023年，注定被载入人工智能发展的史册。这一年，以ChatGPT为代表的生成式人工智能横空出世，掀起了一场席卷全球的科技风暴。大模型，作为这场风暴的核心，以其强大的通用性和创造性，宣告着人工智能“寒武纪大爆发”的到来，开启了人工智能发展的新纪元——大模型元年。一、从“专用”到“通用”：大模型开启AI新范式传统的人工智能模型往往是针对特定任务进行训练的“专用工具”，例如图像识别、语音识别等。而大模
本地部署 DeepSeek 多模态大模型！支持图像识别和图像生成这儿有一堆花 AI 科技（人工智能）ai 语言模型人工智能
DeepSeek开源多模态大模型Janus-Pro-7B，普通电脑可以直接安装使用！支持图像识别和图像生成，性能非常强悍！特别说明！虽说现在的电脑基本都能跑，但是最好还是十几代的CPU或者GPU。安装教程1、检查自己是否安装了Git和conda，如果没有安装，请点击前往下载【Git】和【Conda】git--versionconda--version2.创建虚拟环境condacreate-nmye
快速上手——.net封装使用DeekSeek-V3 模型 webmote .net core 深度剖析 C#入门 .net deepseek openai sdk AI
欢迎点赞：收藏⭐留言如有错误敬请指正，赐人玫瑰，手留余香！本文作者：由webmote原创作者格言：新的征程，用爱发电，去丈量人心，是否能达到人机合一？开工大吉新的一年就这么水灵灵的开始了，在这里，祝各位读者新春快乐，万事如意！新年伊始，万象更新！随着人工智能技术的飞速发展，AI在各个领域的应用越来越广泛。无论是自然语言处理、图像识别，还是智能推荐系统，AI都在改变着我们的生活和工作方式。在这个新春
ASM系列五利用TreeApi 解析生成Class lijingyao8206 ASM 字节码动态生成 ClassNode TreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
链表树——复合数据结构应用实例 bardo 数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。需求简介：经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
为啥要用位运算代替取模呢 chenchao051 位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧， JDK6中的HashMap中的indexFor方法： /** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) {
最近的情况麦田的设计者生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号整理一下最近的思绪以及要完成的任务 1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
PHP去掉字符串中最后一个字符的方法 IT独行者 PHP 字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下： $str = "1,2,3,4,5,6,"; $newstr = substr($str,0,strlen($str)-1); echo $newstr;
hadoop在linux上单机安装过程 _wy_ linux hadoop
1、安装JDK jdk版本最好是1.6以上，可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号，如果报命令不存在或版本比较低，则需要安装一个高版本的JDK，并在/etc/profile的文件末尾，根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行： export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法无量多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作：提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法 A系统调用B,C,D系统完成分布式事务 =========执行开始======== A.aa(); try { B.bb(); } catch(Exception e) { A.rollbackAa(); } try { C.cc(); } catch(Excep
安墨移动广告：移动DSP厚积薄发引领未来广告业发展命脉矮蛋蛋 hadoop 互联网
　　“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广告行业发展命脉。”2014年，移动广告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。　　到底什么是移动DSP呢? 　　DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
myelipse设置 alafqq IP
在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。注释模板导入步骤安装方法：打开eclipse/myeclipse 选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
java数组百合不是茶 java数组
java数组的声明创建初始化； java支持C语言数组中的每个数都有唯一的一个下标一维数组的定义声明： int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3] int[] a 中有三个数，下标从0开始，可以同过for来遍历数组中的数
javascript读取表单数据 bijian1013 JavaScript
利用javascript读取表单数据，可以利用以下三种方法获取： 1、通过表单ID属性：var a = document.getElementByIdx_x_x("id"); 2、通过表单名称属性：var b = document.getElementsByName("name"); 3、直接通过表单名字获取：var c = form.content.
探索JUnit4扩展：使用Theory bijian1013 java JUnit Theory
理论机制（Theory）一.为什么要引用理论机制（Theory）当今软件开发中，测试驱动开发（TDD — Test-driven development）越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢？因为它确实拥有很多优点，它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。 TDD 的优点： &nb
[Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB bit1129 template
什么是Spring Data Mongo Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装，这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate，主要能力包括 1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理 2. 文档-对象映射，通过注解:@Document(collectio
【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息 bit1129 zookeeper
问题： 1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置 3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里 4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系？没有关系！！！ //consumers、config、brokers、cont
java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案 ronin47 java OOM 内存异常
　OOM异常的四种类型：　　　　　一：　StackOverflowError ：通常因为递归函数引起（死递归，递归太深）。-Xss 128k 一般够用。　二：　out Of memory: PermGen Space：通常是动态类大多，比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
java-实现链表反转-递归和非递归实现 bylijinnan java
20120422更新：对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个： 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9 k=2 8->1->6->3->4->5->2->7->0->9 注意1 3 5 7 9 位置是不变的。解法：将链表拆成两部分： a.0-&
Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder bylijinnan java netty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API，有举例：接收到的ChannelBuffer如下： +--------------+ | ABC\nDEF\r\n | +--------------+ 经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后，得到： +-----+----
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String sql = "select sysdate from dual"; WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext(); String[] names = wac.getBeanDefinitionNames(); for(int i=0; i&
Hive几种导出数据方式 daizj hive 数据导出
Hive几种导出数据方式 1.拷贝文件如果数据文件恰好是用户需要的格式，那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。 hadoop fs –cp source_path target_path 2.导出到本地文件系统 --不能使用insert into local directory来导出数据，会报错 --只能使用
编程之美 dcj3sjt126com 编程 PHP 重构
我个人的 PHP 编程经验中，递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码，会更有利于对递归以及静态变量的理解 header("Content-type: text/plain"); function static_function () { static $i = 0; if ($i++ < 1
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事物管理 spring事物的好处为不同的事物API提供了一致的编程模型支持声明式事务管理提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API 整合spring的各种数据访问抽象 TransactionDefinition 定义了事务策略 int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别 READ_COMMITTED
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ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾：http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：《NFC：Arduino、Andro

大恒相机-水星（MERCURY）系列 | 软件启动

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