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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
引言随着全球航空运输业的持续增长,机场的安全性变得越来越重要。机场安检作为航空安全的重要组成部分,主要负责对乘客和行李进行检查,防止危险物品进入机场或飞行器。传统的安检方式多依赖人工检查,效率低下且容易出错。因此,基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生,通过计算机视觉技术,自动识别和分类行李中的物品,大大提高了安检的效率与准确性。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,由于其高效的目
- 深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化
网络安全研发随想
rnngptlstm
从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
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通信仿真实验室
GoogleBERT构建和训练NLP模型berttransformer人工智能NLP自然语言处理
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- 深度学习理论基础(七)Transformer编码器和解码器
小仇学长
深度学习深度学习transformer人工智能编码器解码器
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- Transformer架构原理详解:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,其中Transformer架构扮演着至关重要的角色。自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来,Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果,例如文本分类、问答系统、文本摘要
- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
用心去追梦
人工智能大数据数据分析
基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
- 深度学习中超参数
fengbingchun
DeepLearninghyperparameter
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
- 降维算法:主成分分析
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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,
- 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
- 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AscendC的算子开发系统学习人工智能tensorflowpython
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AscendC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AscendC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
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- 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
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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
- 【人工智能】Python实战:构建高效的多任务学习模型
蒙娜丽宁
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《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。
- 中科曙光C/C++研发工程师二面
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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
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计算机视觉实战项目集合YOLOtransformer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
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目录引言技术栈步骤一:数据预处理步骤二:训练机器学习模型步骤三:创建FlaskWeb应用步骤四:测试Web应用步骤五:模型的保存与加载保存模型加载模型并在Flask中使用步骤六:Web应用的安全性考量示例:简单的输入验证示例:自定义错误处理示例:使用Flask-JWT-Extended进行认证结论参考资料引言在当今数据驱动的时代,机器学习模型已经广泛应用于各行各业,从金融、医疗到教育等领域。然而,
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- 开源AI图像工具—Stable Diffusion
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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)
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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
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【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
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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
- 机器学习数学基础-定积分应用-经济问题
华东算法王(原聪明的小孩子
小孩哥解析宋浩微积分算法
定积分在经济学中的应用广泛,特别是用来解决与累积量、平均值、总收入、成本、利润等相关的问题。以下是定积分在经济学中的几个常见应用场景:1.总收入和总成本的计算在经济学中,定积分常用于计算总收入、总成本等累积量。如果给定价格函数和需求函数或供应函数,定积分可以帮助我们计算从某一数量到另一数量之间的总收入或总成本。总收入:假设某商品的价格随数量的变化而变化,价格函数为(p(x)),其中(x)表示销售的
- 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
- 用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑,中国缺乏的什么?
Ai17316391579
深度学习服务器人工智能
先来了解一下ChatGPT的基本情况ChatGPT本质属于生成式人工智能,属于无监督或半监督的机器学习。与之相关的还有Discriminativemodeling区分式模型,区分式模型大多属于监督式学习。生成性人工智能目前有两种主要的框架:GAN(GenerativeAdversarialNetwork)和GPT(GenerativePre-trainedTransformer)。GAN目前广泛应
- 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
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少