机器学习_深度学习毕设题目汇总—

题目
前列腺介入手术MRI-US图像融合导航关键技术研究
基于MRI的膀胱癌分期及预后判断-计算机辅助诊断模型的应用研究
基于内容和语义的音乐检索技术研究与应用
基于无造影剂MRI图像的肝癌智能诊断方法研究
基于深度卷积神经网络的MRI影像脑肿瘤分割算法研究
基于深度学习技术-Faster R-CNN对颈脊髓损伤及颈间盘疾病核磁图像的识别检测
数字音乐营销中的推荐系统关键方法与技术
钢琴多音估计问题和音乐生成问题的深度学习方法
HeartBeats：音乐生成模型研究
MRI影像诊断中偏移场矫正及病灶分类研究
MRI颅部图像血管梗塞识别与分割算法的研究
“深度学习（Deep Learning）”技术在音乐信息检索（MIR）中的应用初探
个性化音乐推荐系统
中文流行音乐中的自动人声转录研究
利用深度学习构建基于内容的音乐推荐系统
基于3D卷积神经网络的MRI医学影像分类算法研究
基于CNN-LSTM网络的音乐情感分类的研究
基于CNN的多模态MRI脑肿瘤图像分割建模
基于CNN的钢琴音乐自动记谱算法的研究与实现
基于CNN自动标注用户偏好的音乐推荐算法
基于DCNN的前列腺外周带MRI图像分割
基于MIDI音乐的深度学习自动作曲研究
基于MRI图像的脑卒中计算机辅助诊断关键技术研究
基于MRI层间插值的超分辨率及多视角融合算法研究
基于MRI影像的直肠癌病灶区域深度学习分割研究
基于MRI影像的软组织肿瘤计算机辅助诊断研究
基于MRI的深度学习卷积神经网络在鉴别肾实质肿瘤病理分型中的应用
基于SEnet的小样本MRI颈椎病变检测方法研究
基于Self-Attention机制的音乐推荐算法研究
基于U形深度网络的MRI分割方法研究
基于VGGish网络对音乐情感的分析
基于乐谱生成的音乐分析与检索平台研究与实现
基于内容的音乐流派自动分类系统的研究与实现
基于内容的音乐自动标注方法研究
基于区域卷积神经网络的乳腺MRI肿块检测与诊断研究
基于卷积变分自编码网络的脑部MRI医学图像配准方法研究
基于卷积神经网络的阿尔茨海默病MRI影像辅助诊断研究
基于卷积神经网络的音乐分类研究与应用
基于卷积神经网络的音乐推荐系统
基于卷积神经网络的音乐流派分类模型研究
基于卷积神经网络的音乐流派分类研究
基于卷积自编码器的脑MRI无监督异常检测算法研究
基于双层注意力机制的音乐推荐研究
基于可视化技术的音乐数据分析平台的研究
基于和弦约束的GAN网络的双轨音乐生成
基于多尺度卷积对核磁图像分割的研究
基于多尺度循环一致对抗网络的MRI-CT图像转换
基于多层次局部特征编码的特征融合算法及其在音乐流派识别中的应用研究
基于多模态MRI脑肿瘤图像分割算法的研究
基于多特征的民俗音乐分类系统研究与实现
基于多约束深度网络的MRI非刚性配准研究
基于多通道生理信号减压音乐重构技术的研究
基于改进AlexNet的音乐流派识别研究
基于文本的音乐标签标注
基于时序数据的音乐流媒体用户流失预测
基于标签深度分析的音乐自动标注算法
基于歌曲文本信息的音乐介绍智能生成系统的设计与实现
基于注意力机制CNN的阿尔兹海默病MRI辅助诊断方法研究
基于注意力机制的内容感知自编码器音乐推荐算法研究
基于注意力机制的音乐推荐系统的开发设计
基于注意力机制的音乐流派分类算法研究
基于流的生成模型的0.35T MRI到CT图像变换
基于深度卷积网络的前列腺MRI分割方法研究
基于深度学习与MRI图像的阿尔兹海默病分类
基于深度学习和迁移学习的音乐分类研究
基于深度学习的MIDI音乐流派分类研究
基于深度学习的MIDI音乐演奏风格自动转换研究
基于深度学习的MRI图像右心室分割
基于深度学习的MRI脑肿瘤分割算法研究
基于深度学习的MRI超分辨率算法研究
基于深度学习的个性化音乐推荐系统设计与实现
基于深度学习的人工智能在早期肝癌磁共振影像的应用研究
基于深度学习的医学MRI图像分割方法研究
基于深度学习的多模态生理信号分析及其音乐生成
基于深度学习的心脏MRI双心室自动分割与心脏病分类
基于深度学习的心脏MR图像分割方法研究
基于深度学习的快速核磁共振重建
基于深度学习的直肠肿瘤MRI图像分割方法研究
基于深度学习的磁共振医学图像重建系统的设计与实现
基于深度学习的磁共振医学影像分析研究
基于深度学习的脑MRI影像报告自动生成
基于深度学习的脑肿瘤MRI分类与分割技术研究
基于深度学习的脑部MRI海马体分割算法研究
基于深度学习的脑部核磁共振图像分割算法研究
基于深度学习的阿尔茨海默症MRI图像分类研究与实现
基于深度学习的音乐信息检索算法研究
基于深度学习的音乐感知研究
基于深度学习的音乐推荐系统
基于深度学习的音乐旋律生成算法的研究与实现
基于深度学习的音乐流派分类方法的研究
基于深度学习的音乐相似度检测方法研究
基于深度学习的音乐自动标注方法研究
基于深度学习的音乐降噪及自动转录研究
基于深度学习的音乐音频分类研究
基于深度学习的音乐风格识别与生成技术研究与原型实现
基于深度学习的骨质疏松MRI影像识别与分割的研究
基于深度学习的鼻咽癌与心脏MRI医学图像分类与分割研究
基于深度强化学习的音乐生成研究与实现
基于深度注意力机制的音乐流派分类方法研究
基于深度神经网络的音乐自动标注技术研究
基于深度神经网络的高分辨MRI直肠淋巴结辅助诊断系统的临床应用价值研究
基于深度网络和哈希学习的音乐识别
基于混合密度网络的音乐编舞算法研究
基于混合式学习环境下的深度学习研究
基于潜在因子模型的音乐推荐系统研究
基于生成对抗网络的上下文相关的多音轨音乐生成
基于生成对抗网络的肝癌MRI多对比度合成和分割方法研究
基于生成对抗网络的肝脏CT/MRI图像自动分割方法研究
基于生成对抗网络的音乐推荐算法的设计与实现
基于生成对抗网络的音乐流派转换研究
基于生成对抗网络的音乐生成研究
基于用户行为和音频特征的音乐推荐系统研究与实现
基于用户长短期偏好的个性化音乐推荐算法研究
基于直肠癌MRI的KRAS基因状态预测研究
基于磁共振图像的心室分割算法研究与应用
基于结构磁共振和深度学习模型的AD病程分类研究
基于胶囊网络的音乐自动标注算法及其应用研究
基于词向量的LSTM网络在音乐推荐中的应用研究
基于音乐内容语义的推荐算法的研究与实现
基于音乐疗法的脑电信号分析
多乐器音乐自动转录关键技术的研究与实现
多模态MRI脑瘤图像分割算法研究
多模态生理信号音乐的生成方法研究
延时增强MRI图像左心房分割与心房壁纤维化组织量化分析
机器学习在核磁影像上的脂肪组织定量研究与应用
标准脑图谱与人脑MRI图像的配准研究
电子音乐特征分析和流派分类的研究
盲文音乐识别和分词研究
脑肿瘤MRI的并行CNN多尺度特征分割技术研究
脑部MRI图像的分割与识别
融合多模态信息的音乐情感分析
融合社区发现的混合推荐算法及其在音乐数据上的应用
面向Scratch平台的音乐智能处理系统的研究与实现
面向音乐领域的信息抽取技术研究
音乐主旋律提取算法研究及应用
音乐信号中的人声伴奏分离研究
音乐推荐系统的混合推荐方法研究
音乐歌单生成系统的设计与实现
音乐点播系统的设计与实现
音乐诱发下基于脑电信号的情绪识别研究

深度学习中超参数 fengbingchun Deep Learning hyperparameter
深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间，也会影响模型的性能。超参数是在训练开始之前设置的，而不是从数据中学习的参数。超参数是模型训练期间无法学习的参数，需要事先设置。在深度学习中，模型由模型参数(如神经网络的权重和偏置)定义或表示。然而，训练模型的过程涉及选择最佳超参
基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用梦想的初衷~ 机器学习人工智能 matlab 机器学习深度学习
近年来，MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域，MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱，极大地推动了人工智能技术的应用和创新。原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=224
深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：AI代码生成器迎来全新升级前端
深度学习技术日新月异，而强大的AI代码生成器也随之不断进化。今天，我们将聚焦于深度求索团队发布的DeepSeekV2.5-1210版本，这款标志着DeepSeekV2系列收官之作，为我们带来了令人惊喜的Post-Training能力提升和备受期待的联网搜索功能。这篇文章将深入探讨DeepSeekV2.5-1210的各项改进，以及其开源带来的深远影响。DeepSeekV2系列的研发历程与V2.5-1
ChatGPT搜索漏洞：AI代码生成器安全隐患及应对策略前端
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，各种AI代码生成器层出不穷，为程序员带来了极大的便利。然而，技术进步的同时也伴随着安全风险的提升。最近，OpenAI的ChatGPT搜索工具曝出重大安全漏洞，引发了业界广泛关注。本文将深入探讨该漏洞的细节、影响以及应对措施，并展望未来AI工具安全发展趋势。ChatGPT作为一款强大的AI工具，其搜索功能本意是帮助用户快速获取信息。然而，英国卫报近期报道揭露了Ch
降维算法：主成分分析一个人在码代码的章鱼数学建模机器学习概率论
主成分分析一种常用的数据分析技术，主要用于数据降维，在众多领域如统计学、机器学习、信号处理等都有广泛应用。主成分分析是一种通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量（即主成分）的方法。这些主成分按照方差从大到小排列，方差越大，包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分，以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,
阿里云Web应用托管服务，低成本建个人博客（wordpress和wiki.js） java
⭐孟应杰的网站:www.mengyingjie.com⭐空间回廊题目描述：有一款叫做空间回廊的游戏，游戏中有着n个房间依次相连，如图，1号房间可以走到2号房间，以此类推，n号房间可以走到1号房间。这个游戏的最终目的是为了在这些房间中留下尽可能多的烙印，在每个房间里留下烙印所花费的法力值是不相同的，已知他共有m点法力值，这些法力是不可恢复的。小明刚接触这款游戏，所以只会耿直的玩，所以他的每一个行动都
360校招——最后赢家（C++） c++
⭐文章链接:www.mengyingjie.com/archives/39/⭐最后赢家时间限制：C/C++语言1000MS；其他语言3000MS内存限制：C/C++语言65536KB；其他语言589824KB题目描述：最强的不一定是最后的赢家。某赛事有n名选手参加，但是不同于其他的比赛，本比赛采取的是擂台赛的形式，n名选手排成一排，每次队伍的第一位和第二位选手进行比赛，输的一方会排到队尾。当某位选
深度学习学习笔记（第30周） qq_51339898 深度学习人工智能
一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果，本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型，在2015年被提出。UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络，其特点是采用了U型网络结构，因此称为UNet。UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接（SkipConnections），即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接
2025毕设springboot MVC框架下的精品课程管理平台论文+源码 zhihao501 课程设计 spring boot mvc
本系统（程序+源码）带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景在教育信息化的大背景下，精品课程管理平台的构建成为提升教学质量和效率的重要手段。当前，许多高校和教育机构仍然采用传统的课程管理方式，不仅效率低下，还难以满足学生日益增长的个性化学习需求。SpringBootMVC框架作为一种轻量级、高效的JavaWeb开发框架，以其简洁的设计理
深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程快撑死的鱼华为昇腾 Ascend C的算子开发系统学习人工智能 tensorflow python
深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程在人工智能领域中，算子（Operator）作为深度学习模型的基础执行单元，决定了整个模型的计算性能和结果准确性。随着硬件平台的多样化，如何将第三方深度学习框架中的算子适配到特定的硬件平台变得至关重要。本文将深入探讨如何在TensorFlow框架下开发适配昇腾AI处理器的算子插件，通过解析算子属性映射、数据排布
深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解快撑死的鱼华为昇腾 Ascend C的算子开发系统学习人工智能
深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解随着深度学习的发展，不同的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、ONNX等在AI开发者社区中占据了重要地位。然而，针对某些硬件平台（如华为昇腾AI处理器），算子库中的算子并非都已经适配了所有主流框架。为了解决这一问题，框架适配开发应运而生，它允许开发者将已存在于算子库中的算子适配到其他未支持的第三方框架上
深入解析CANN算子开发：TBE与AI CPU算子类型及其开发方法全指南快撑死的鱼华为昇腾 Ascend C的算子开发系统学习人工智能
深入解析CANN算子开发：TBE与AICPU算子类型及其开发方法全指南在现代AI计算领域中，高效的算子开发对于优化深度学习模型的推理与训练至关重要。CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）作为华为AscendAI处理器的开发平台，提供了两种类型的算子开发支持：TBE算子和AICPU算子。每种算子类型针对不同的计算任务和硬件架构，开发者需要根据具体场景选择
深度学习-90-大型语言模型LLM之基于LM Studio本地化部署运行自己的大模型皮皮冰燃深度学习深度学习语言模型人工智能
文章目录1LMStudio1.1LMStudio的优点1.2LMStudio的安装1.3配置国内下载模型2LMStudio的应用2.1查找/下载模型2.2模型名称的含义2.3查看已经下载的模型2.4使用聊天3配置服务端3.1启动服务3.2支持的接口3.2.1列出当前加载的模型/v1/models3.2.2聊天补全/v1/chat/completions3.2.3文本补全/v1/completion
大数据分析专业毕业设计最新最全选题精华汇总--持续更新中⑤ 源码空间站11 python django 大数据分析数据可视化 hadoop hive 大数据分析毕设
目录前言开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是源码空间站学长大数据分析专业毕业设计毕设专题!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分析专业最新精选选题，如遇选题困难或选题有任何疑问，都可以问学长哦(见文末)!以下是学长精心整理的一些选题:21.基于Hadoop和Spa
AUTOSAR从入门到精通-自动驾驶测试技术（二）格图素书自动驾驶人工智能数学建模机器学习
目录前言几个高频面试题目自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器？1、摄像头2、雷达场地测试主要测试内容包括什么？算法原理自动驾驶测试技术发展情况▍自动驾驶汽车测试的必要性自动驾驶汽车测试若干问题自动驾驶汽车测试类型及测试内容是什么？2、自动驾驶测试主要验证目的有什么？3、在环测试是什么，其验证目的分别是什么？4、场地测试主要测试内容包括什么？5、目前汽车上市前需要进行的具体测试项目有哪些？6、自动驾
题解：洛谷 P1351 [NOIP2014 提高组] 联合权值网络骑士hrg. 算法深度优先 c++经验分享
题目https://www.luogu.com.cn/problem/P1351我们可以发现，若点对的距离为，则它们一定会经过一个中转点，因此我们考虑枚举中转点，然后枚举与有直接边连接的两个点，按照题意统计答案即可。#includeusingnamespacestd;#pragmaG++optimisze(3,"Ofast","inline")#defineintlonglongconstintm
Python从0到100（八十三）：神经网络-使用残差网络RESNET识别手写数字是Dream呀 python 神经网络网络
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
解锁辅助驾驶新境界：基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘倔强的石头_ AIGC 人工智能架构
博客主页：倔强的石头的CSDN主页Gitee主页：倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏：《AI大模型》期待您的关注目录一、引言二、CANN是什么1.异构计算与人工智能的关系2.CANN的定义和作用3.CANN的技术优势三、基于CANN的辅助驾驶AI应用原理1.目标检测算法2.智能检测流程3.算力平台支持四、基于CANN的辅助驾驶AI优势1.高效训练2.精准检测3.快速编程4.产业应用五、部署实操六
Golang面试题: 两个goroutine交替打印1-100之间的奇数和偶数 xingyu97 Go golang 多线程
文章目录题目介绍做法一做法二做法三开心一刻一个国王要替公主征婚，把一个苹果放在公主头上，谁要把它射中就有机会迎娶公主。第一个男士把苹果射中，他说：“I’m罗宾。”第二个男士也把苹果射中，他说：“I’m后羿。”第三个男士不小心把公主射死了，他说：“I’msorry…"题目介绍使用两个goroutine交替打印1-100之间的奇数和偶数,输出时按照从小到大输出.做法一packagemainimport
探秘IO分布式模块设计：让大数据处理更高效清水湾落车分布式
一、引言随着互联网的飞速发展，大数据、云计算、人工智能等技术逐渐成为时代的主流。在这个数据爆炸的时代，如何高效地处理海量数据成为企业面临的重大挑战。IO分布式模块设计作为一种有效的解决方案，越来越受到关注。本文将带您了解IO分布式模块设计的基本概念、原理及其在实际应用中的优势。二、什么是IO分布式模块设计？IO分布式模块设计，是指将数据存储、数据处理、数据传输等IO操作进行分布式处理的一种设计方法
已完结：C语言经典100题目（满足所有C程序基础） ChillCoding c语言开发语言
C练习实例1-组无重复数字的数题目：有1、2、3、4四个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？程序分析：可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4，组成所有的排列后再去掉不满足条件的排列。#include#defineMAX5intmain(){inti,j,k;intcount=0;for(inti=1;i#defineLAC100000//将10w定义为一个常用数int
leetcode14. 最长公共前缀 Cider瞳力扣刷题数据结构算法 golang c++面试 leetcode go
leetcode14.最长公共前缀编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。如果不存在公共前缀，返回空字符串“”。最长公共前缀解析题目分析该问题要求找到一组字符串中的最长公共前缀。公共前缀是指在一个字符串集合中，所有字符串都共同拥有的起始子串。算法介绍首先，将第一个字符串作为公共前缀的初始候选。然后，逐个与剩余的字符串进行比较，更新公共前缀。在比较两个字符串时，找到它们共有的最长前缀。算法步骤
洛谷B2069求分数序列和在在在努力鸭算法（洛谷 oj等等）算法 c++开发语言
求分数序列和题目描述有一个分数序列q1p1,q2p2,q3p3,q4p4,q5p5,...\dfrac{q_{1}}{p_{1}},\dfrac{q_{2}}{p_{2}},\dfrac{q_{3}}{p_{3}},\dfrac{q_{4}}{p_{4}},\dfrac{q_{5}}{p_{5}},...p1q1,p2q2,p3q3,p4q4,p5q5,...，其中qi+1=qi+pi,pi+1=
【人工智能】Python实战：构建高效的多任务学习模型蒙娜丽宁 Python杂谈 AI 人工智能 python 学习
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习（Multi-taskLearning,MTL）作为机器学习领域中的一种重要方法，通过在单一模型中同时学习多个相关任务，不仅能够提高模型的泛化能力，还能有效利用任务间的共享信息。本文深入探讨了多任务学习的基本概念、优势及其在实际应用中的重要性。
2024年全国信息素养大赛图形化挑战赛国赛（决赛）真题——绘制20个多边形嗨信奥 scratch 青少年编程
绘制20个多边形编程任务从三角形开始，递增边数，一次画出20个多边形。参数说明:1.画笔初始位置(-25，180)，粗细为2；2.每个多边形的边长都是50；3.每画一个多边形，画笔要改变颜色。完整题目可点击下方链接：绘制20个多边形_scratch_少儿编程题库学习中心-嗨信奥https://www.hixinao.com/tiku/scratch/show-3937.html程序演示及获取源码可
古典问题（兔子生崽）我来试试 C/C++
古典问题（兔子生崽）题目：古典问题（兔子生崽）：有一对兔子，从出生后第3个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子总数为多少？（输出前40个月即可）
以Python构建ONE FACE管理界面：从基础至进阶的实战探索 Allen_LVyingbo python python pyqt
一、引言1.1研究背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，面部识别技术凭借其独特优势，于安防、金融、智能终端等众多领域广泛应用。在安防领域，可助力监控系统精准识别潜在威胁人员，提升公共安全保障水平；金融行业中，实现刷脸支付、远程开户等便捷服务，优化用户体验并强化交易安全。智能终端方面，为设备解锁、身份验证等功能提供支持，提升设备使用的便捷性与安全性。然而，现有面部识别系统在数据安全、检索效率及用户
1078：求分数序列和饕鳀食三秦 c++一本通题解 c++开发语言后端
1078：求分数序列和时间限制:1000ms内存限制:65536KB提交数:33035通过数:22665【题目描述】有一个分数序列q1p1，q2p2，q3p3，q4p4，q5p5，....q1p1，q2p2，q3p3，q4p4，q5p5，....,其中qi+1=qi+piqi+1=qi+pi，pi+1=qi，p1=1，q1=2pi+1=qi，p1=1，q1=2。比如这个序列前66项分别是21,32
c语言大一经典题目知识为甚不进脑 c语言算法开发语言
经典题目一、熟悉编程环境编程题实验01-1：熟悉编程环境，实现基本输出设计在屏幕上输出短句：ProgramminginCisfun!实验01-2：熟悉编程环境，实现基本输出设计在屏幕上输出短句：Whatisacomputer?实验01-3：熟悉编程环境，实现基本输出设计在屏幕上输出一个倒三角形，如下列所示：**********二、格式化输出编程题实验01-4：简单程序设计，格式化输入输出【问题描述
明达云：赋能化工园区，智绘安全高效新蓝图明达技术物联网网络
在日新月异的科技浪潮中，数字化转型已成为各行各业转型升级的关键驱动力。尤其在化工这一关乎国家经济命脉与安全环保的重要领域，如何实现智能化管理、提升运营效率、确保生产安全，成为了摆在众多化工园区面前的重大课题。在此背景下，明达云平台以其卓越的技术实力与深厚的行业经验，正逐步成为化工园区智慧化升级的首选伙伴。智慧监管，安全先行化工生产，安全为先。明达云平台通过集成物联网、大数据、人工智能等先进技术，为
戴尔笔记本win8系统改装win7系统 sophia天雪 win7 戴尔改装系统 win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述第一步：使用U盘制作虚拟光驱： 1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。 2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
BeanUtils.copyProperties使用笔记 bylijinnan java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 两者最大的区别是： BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
MyEclipse中文乱码问题 0624chenhong MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。 Window-->Preferences-->General -
发送邮件不懂事的小屁孩 send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment; import org.apache.commons.mail.EmailException; import org.apache.commons.mail.HtmlEmail; import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
动画合集换个号韩国红果果 html css
动画指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程 1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果 css .wrap{ width: 340px;height: 340px; position: absolute; top: 30%; left: 20%; overflow: hidden; bor
网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入蓝儿唯美 sql注入
NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
java笔记2 a-john java
类的封装： 1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据） 2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。 3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。 4，封装的特性： 4.1设置
[Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx” aijuans 学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
自己写的一个繁体到简体的转换程序 asialee java 转换繁体 filter 简体
今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。
android意图和意图监听器技术百合不是茶 android 显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。隐式意图;不指明调用的名称,根据设
spring3中新增的@value注解 bijian1013 java spring @Value
在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下： 1.首先在applicationContext.xml中加入： <beans xmlns="http://www.springframework.
Jboss启用CXF日志 sunjing log jboss CXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties： <system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码 bit1129 centos
编译必需的软件 Firebugs3.0.0 Maven3.2.3 Ant JDK1.7.0_67 protobuf-2.5.0 Hadoop 2.5.2源码包 Firebugs3.0.0 http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
struts2验证框架的使用和扩展白糖_ 框架 xml bean struts 正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式： 1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述； 2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
记录-感悟 braveCS 感悟
再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。 2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了； 2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展； 3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶； 4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
编程之美-数组中最长递增子序列 bylijinnan 编程之美
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读书笔记5 chengxuyuancsdn 重复提交 struts2的token验证
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