MetaGrad
MetaGrad

机器学习_深度学习毕设题目汇总——音乐

下面是该类的一些题目：

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

你可能感兴趣的:(毕设题目,深度学习,机器学习,人工智能)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 我的烦恼 余建梅
    我的烦恼。女儿问我：“你给学生布置什么作文题目？”“《我的烦恼》。”“他们都这么大了，你觉得他们还有烦恼吗？”“有啊！每个人都会有自己烦恼。”“我不相信，大人是没有烦恼的，如果说一定有的话，你的烦恼和我写作业有关，而且是小烦恼。不像我，天天被你说，有这样的妈妈，烦恼是没完没了。”女儿愤愤不平。每个人都会有自己的烦恼，处在上有老下有小的年纪，烦恼多的数不完。想干好工作带好孩子，想孝顺父母又想经营好自
  • 每日一题——第八十九题 互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练c语言
    题目：在字符串中找到提取数字，并统计一共找到多少整数，a123xxyu23&8889，那么找到的整数为123，23，8889//思想：#include#include#includeintmain(){charstr[]="a123xxyu23&8889";intcount=0;intnum=0;//用于临时存放当前正在构建的整数。boolinNum=false;//用于标记当前是否正在读取一个整
  • 每日一题——第九十题 互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练c语言
    题目：判断子串是否与主串匹配#include#include#include//////判断子串是否在主串中匹配//////主串///子串///boolisSubstring(constchar*str,constchar*substr){intlenstr=strlen(str);//计算主串的长度intlenSub=strlen(substr);//计算子串的长度//遍历主字符串，对每个可能得
  • 每日一题——第八十四题 互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练c语言
    题目：编写函数1、输入10个职工的姓名和职工号2、按照职工由大到小顺序排列，姓名顺序也随之调整3、要求输入一个职工号，用折半查找法找出该职工的姓名#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include#include#defineMAX_EMPLOYEES10typedefstruct{intid;charname[50];}Empolyee;voidinputEmploye
  • 每日一题——第八十二题 互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练c语言
    题目：将一个控制台输入的字符串中的所有元音字母复制到另一字符串中#include#include#include#include#defineMAX_INPUT1024boolisVowel(charp);intmain(){charinput[MAX_INPUT];charoutput[MAX_INPUT];printf("请输入一串字符串：\n");fgets(input,sizeof(inp
  • 每日一题——第八十三题 互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练c语言
    题目：将输入的整形数字输出,输出1990，输出"1990"#include#defineMAX_INPUT1024intmain(){intarrr_num[MAX_INPUT];intnum,i=0;printf("请输入一个数字：");scanf_s("%d",&num);while(num!=0){arrr_num[i++]=num%10;num/=10;}printf("\"");for(
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 509. 斐波那契数(每日一题) lzyprime
    lzyprime博客(github)创建时间：2021.01.04qq及邮箱：2383518170leetcode笔记题目描述斐波那契数，通常用F(n)表示，形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是：F(0)=0，F(1)=1F(n)=F(n-1)+F(n-2)，其中n>1给你n，请计算F(n)。示例1：输入：2输出：1解释：F(2)=F(1)+
  • 【华为OD机试真题2023B卷 JAVA&JS】We Are A Team 若博豆 java算法华为javascript
    华为OD2023（B卷）机试题库全覆盖，刷题指南点这里WeAreATeam时间限制：1秒|内存限制：32768K|语言限制：不限题目描述：总共有n个人在机房，每个人有一个标号（1<=标号<=n），他们分成了多个团队，需要你根据收到的m条消息判定指定的两个人是否在一个团队中，具体的：1、消息构成为：abc，整数a、b分别代
  • 探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchaineasyui前端python
    #探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
  • 深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库python
    深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
  • 想明白这个问题，你才能写下去 文自拾
    春节放假的时候，又有一天梦见她，第二天她冒着漫天大雪，傻傻地跑来见我。她说，见见傻傻的我，天很冷，心很暖。她回去后，我写了一篇文章，题目叫——从此梦中只有你。我们没在一起的很长一段时间里，她都在我的心底，一次次出现在我的梦里。我对她说，在一起之前，是胆小且闷骚，在一起之后，我变得不要脸了。不要脸的——去爱你。那文章没写完，火车上，给她看了。我有点小失望，花了好几个小时写，她分分钟就看完，很希望她逐
  • 【JS】执行时长(100分) |思路参考+代码解析（C++） l939035548 JS算法数据结构c++
    题目为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务。假设GPU最多一次执行n个任务，一次执行耗时1秒，在保证GPU不空闲情况下，最少需要多长时间执行完成。题目输入第一个参数为GPU一次最多执行的任务个数，取值范围[1,10000]第二个参数为任务数组长度，取值范围[1,10000]第三个参数为任务数组，数字范围
  • 人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？ jmoych 人工智能
    随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作，也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作，还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者，我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能？让我们一起探讨程序员
  • 【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（4) 算法大师 华为od面试python
    华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选**1.Python中的`with`**用途和功能自动资源管理示例：文件操作上下文管理协议示例代码工作流程解析优点2.\_\_new\_\_和**\_\_init\_\_**区别__new____init__区别总结3.**切片（Slicing）操作**基本切片语法
  • 【华为OD技术面试真题 - 技术面】-测试八股文真题题库（1） 算法大师 华为od面试python算法前端
    华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.黑盒测试和白盒测试的区别2.假设我们公司现在开发一个类似于微信的软件1.0版本，现在要你测试这个功能：打开聊天窗口，输入文本，限制字数在200字以内。问你怎么提取测试点。功能测试性能测试安全性测试可用性测试跨平台兼容性测试网络环境测试3.接口测试的工具你了解哪些
  • C++ | Leetcode C++题解之第409题最长回文串 Ddddddd_158 经验分享C++Leetcode题解
    题目：题解：classSolution{public:intlongestPalindrome(strings){unordered_mapcount;intans=0;for(charc:s)++count[c];for(autop:count){intv=p.second;ans+=v/2*2;if(v%2==1andans%2==0)++ans;}returnans;}};
  • 每日一题——第八十八题 互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练c语言
    题目：输入一个9位的无符号整数，判断其是否有重复数字#include#include#includeintmain(){charnum_str[10];printf("请输入一个9位数的无符号数：");scanf_s("%9d",&num_str);if(strlen(num_str)!=9){printf("输入的不是一个9位无符号整数，请重新输入");}else{if(hasDuplicate
  • 【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1） 算法大师 华为od面试python
    华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
  • 数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首 张三叨
    你知道吗？2016年，全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时，比整个英国的发电量还多40％！前言每天，我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网（IOT）的不断普及，这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代，但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向
  • nosql数据库技术与应用知识点 皆过客，揽星河 NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
    Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
  • 209. 长度最小的子数组（滑动窗口） 追光者2020 leetcode双指针/滑动窗口
    题目描述给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数target。找出该数组中满足其和≥target的长度最小的连续子数组[numsl,numsl+1,…,numsr-1,numsr]，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回0。示例1：输入：target=7,nums=[2,3,1,2,4,3]输出：2解释：子数组[4,3]是该条件下的长度最小的子数组。示例2：输入：target=4,nums
  • 209. 长度最小的子数组（滑动窗口法） 清榎 leetcode刷题c++leetcode算法
    209.长度最小的子数组题目描述：给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数target。找出该数组中满足其和≥target的长度最小的连续子数组[numsl,numsl+1,...,numsr-1,numsr]，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回0。解答：法一：直接使用暴力法。两重循环，对每一个元素向后进行寻找，若找到一个子数组≥target，比较其长度和result的大小，如果其长度
  • Python开发常用的三方模块如下： 换个网名有点难 python开发语言
    Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
  • Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg pythonpython办公效率python开发IT
    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
  • 209. 长度最小的子数组-滑动窗口 hequnwang10 JavaLeetCode算法
    一、题目描述给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数target。找出该数组中满足其和≥target的长度最小的连续子数组[numsl,numsl+1,…,numsr-1,numsr]，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回0。示例1：输入：target=7,nums=[2,3,1,2,4,3]输出：2解释：子数组[4,3]是该条件下的长度最小的子数组。示例2：输入：target=4,nu
  • 3286、穿越网格图的安全路径 Lenyiin 题解c++算法leetcode
    3286、[中等]穿越网格图的安全路径1、题目描述给你一个mxn的二进制矩形grid和一个整数health表示你的健康值。你开始于矩形的左上角(0,0)，你的目标是矩形的右下角(m-1,n-1)。你可以在矩形中往上下左右相邻格子移动，但前提是你的健康值始终是正数。对于格子(i,j)，如果grid[i][j]=1，那么这个格子视为不安全的，会使你的健康值减少1。如果你可以到达最终的格子，请你返回tr
  • 遥感影像的切片处理 sand&wich 计算机视觉python图像处理
    在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先，确保安装了必要的Python库，包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
  • 【2022 CCF 非专业级别软件能力认证第一轮（CSP-J1）入门级 C++语言试题及解析】 汉子萌萌哒 CCFnoi算法数据结构c++
    一、单项选择题(共15题，每题2分，共计30分；每题有且仅有一个正确选项)1.以下哪种功能没有涉及C++语言的面向对象特性支持：()。A.C++中调用printf函数B.C++中调用用户定义的类成员函数C.C++中构造一个class或structD.C++中构造来源于同一基类的多个派生类题目解析【解析】正确答案:AC++基础知识，面向对象和类有关，类又涉及父类、子类、继承、派生等关系，printf
  • 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 htmlcss
    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 javaspring@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 logjbossCXF
    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xmlbeanstruts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
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class LongestAccendingSubSequence { /** * 编程之美 数组中最长递增子序列 * 书上的解法容易理解 * 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组， * 然后求排序后的数组与原数
  • 读书笔记5 chengxuyuancsdn 重复提交struts2的token验证
    1、重复提交 2、struts2的token验证 3、用response返回xml时的注意 1、重复提交 (1)应用场景 (1-1)点击提交按钮两次。 (1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。 (1-3)刷新页面 (1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。 (1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。 (2)解决方法 (2-1)禁掉提交按钮 (2-2)
  • [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性 comsci
         二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验   至今给我们大家留下很多迷团.....      关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了      在这里,我的意思是,现在
  • easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符 daizj oracleORA-12154
    用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下： C:\Users\Administrator>sqlplus username/[email protected]:1521/orcl SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012 Copyright (c) 198
  • 简单排序:归并排序 dieslrae 归并排序
    public void mergeSort(int[] array){ int temp = array.length/2; if(temp == 0){ return; } int[] a = new int[temp]; int
  • C语言中字符串的\0和空格 dcj3sjt126com c
       \0 为字符串结束符，比如说：                       abcd (空格)cdefg； 存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
  • 解决Composer国内速度慢的办法 dcj3sjt126com Composer
    用法： 有两种方式启用本镜像服务： 1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1” 2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2” 为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
  • 高效可伸缩的结果缓存 shuizhaosi888 高效可伸缩的结果缓存
    /** * 要执行的算法，返回结果v */ public interface Computable<A, V> { public V comput(final A arg); }   /** * 用于缓存数据 */ public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
  • 三点定位的算法 haoningabc c算法
    三点定位， 已知a,b,c三个顶点的x,y坐标 和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc 求z点的坐标 原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求 但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果， 所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1 运行 gcc -lm test.c test.c代码如下 #include "stdi
  • epoll使用详解 jimmee clinux服务端编程epoll
    epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
  • Hibernate对Enum的映射的基本使用方法 linzx0212 enumHibernate
      枚举   /** * 性别枚举 */ public enum Gender { MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2); private Gender(int i) { this.i = i; } private int i; public int getI
  • 第10章 高级事件（下） onestopweb 事件
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • 孙子兵法 roadrunners 孙子兵法
    始计第一 孙子曰： 兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。 故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五 曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑 、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法 者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校 之以计，而索其情，曰
  • MySQL双向复制 tomcat_oracle mysql
    本文包括: 主机配置 从机配置 建立主-从复制 建立双向复制   背景 按照以下简单的步骤: 参考一下： 在机器A配置主机(192.168.1.30) 在机器B配置从机(192.168.1.29) 我们可以使用下面的步骤来实现这一点   步骤1：机器A设置主机 在主机中打开配置文件 ,
  • zoj 3822 Domination(dp) 阿尔萨斯 Mina
    题目链接：zoj 3822 Domination 题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。 解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他