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一、基本步骤(1)在机器人动作范围内找一个非常精确的固定点作为参考点;(2)在工具上确定一个参考点(最好是工具中心点ToolCenterPoint,TCP);(3)手动操纵机器人的方法移动TCP,以四种不同的工具姿态与固定点刚好碰上。前三个点任意姿态,第四点是用工具的参考点垂直于固定点,第五点是工具参考点从固定点向将要设定的TCP的x方向移动,第六点是工具参考点从固定点向将要设定的TCP的在z方向
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自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
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- 成为LLM大师的必读书籍:这几本大模型书籍,详细到让你一篇文章就收藏足够
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以下是几本关于大模型和人工智能领域的经典书籍,它们各自具有独特的特点和适用人群:《深度学习》(DeepLearning)作者:伊恩·古德费洛(IanGoodfellow)、约书亚·本吉奥(YoshuaBengio)、亚伦·库维尔(AaronCourville)简介:《深度学习》是深度学习领域的经典之作,全面介绍了深度学习的基础知识、主要模型及其应用。书中详细讲解了神经网络、卷积神经网络、循环神经网
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与光同尘 大道至简
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此博客分析深度学习当前的主流应用领域、其受关注度的变化趋势、可能的技术替代或补充方案、产业界和学术界的不同发展方向,以及影响其受关注度变化的核心因素。报告将包括结构化分析(背景、现状、挑战、未来趋势)、数据驱动(市场趋势、论文发表量等数据支持)以及行业案例分析,以展示某些行业如何逐步减少对深度学习的依赖。背景深度学习的概念与发展历程:深度学习(DeepLearning)是机器学习中的一类方法,源于
- STM32 MPU6050 六轴陀螺仪教程(HAL 库零基础入门)
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本教程将详细介绍如何在STM32微控制器上使用HAL库驱动MPU6050六轴姿态传感器,适合零基础的初学者学习。内容涵盖基础知识、硬件连接、开发环境配置、驱动编写、数据处理、示例代码以及调试与优化等方面。通过本教程,读者将了解MPU6050的工作原理,掌握STM32I2C通信的使用方法,并能够读取MPU6050的加速度、角速度和温度等数据,进而进行姿态角的计算。1.基础知识MPU6050传感器工作
- 一文讲清楚自我学习和深度学习
平凡而伟大(心之所向)
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自我学习(Self-Learning)和深度学习(DeepLearning)是两个不同的概念,但它们在某些应用场景中可以有交集。下面我们将分别介绍这两个概念,并探讨如何将它们结合起来用于自我学习系统。自我学习(Self-Learning)自我学习是指个体或系统通过自主探索、实践和反思来获取知识和技能的过程。它强调的是无需外部直接指导的学习方式,通常包括以下几个方面:自主性:学习者根据自己的兴趣、需
- 【论文笔记】3DGS压缩相关工作2篇
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深度学习新浪潮论文阅读3DGS计算机图形学算法三维高斯飞溅压缩方法
1.背景介绍:NVS神经辐射场(NeRFs)引入了一种基于多层感知机(MLP)的新型隐式场景表示方法,它将体密度编码作为几何形状和方向辐射的代理量。渲染通过光线行进的方式来执行。这一解决方案为新视图合成(NVS)带来了前所未有的视觉质量,但代价是训练多层感知机的优化过程极为耗时,且渲染速度很慢。有几种方法加速了训练和渲染过程,通常是利用空间数据结构或者像哈希这样的编码方式,不过牺牲了视觉质量。近期
- 大语言模型生成式AI学习笔记——1. 1.1 大语言模型及生成式AI项目生命周期简介——课程简介
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GenerativeAIwithLargeLanguageModelsbyDeepLearning.AI&AmazonWebServicesAboutthisCourseInGenerativeAIwithLargeLanguageModels(LLMs),you’lllearnthefundamentalsofhowgenerativeAIworks,andhowtodeployitinreal
- 【计算机视觉】手势识别
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉opencv人工智能
手势识别是计算机视觉领域中的重要方向,通过对摄像机采集的手部相关的图像序列进行分析处理,进而识别其中的手势,手势被识别后用户就可以通过手势来控制设备或者与设备交互。完整的手势识别一般有手的检测和姿态估计、手部跟踪和手势识别等。一、手掌检测importcv2importmediapipeasmp#初始化MediaPipe手部模型mp_hands=mp.solutions.handshands=mp_
- Helix 是开源的私有 GenAI 堆栈,用于构建具有声明性管道、知识 (RAG)、API 绑定和一流测试的 AI 应用程序。
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人工智能
一、软件介绍文末提供程序包和源码下载私有GenAI堆栈。在您自己的数据中心或VPC中部署开放AI的最佳功能,并保持完整的数据安全性和控制。包括对RAG、API调用和微调模型的支持,就像拖放一样简单。通过编写helix.yaml来构建和部署LLM应用程序。正在寻找私人GenAI平台?从语言模型到图像模型等,Helix以符合人体工程学、可扩展的方式为您的业务带来最好的开源AI,同时优化GPU内存和延迟
- 基于物联网的家庭版防疫面罩设计与实现(论文+源码)
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2.1功能设计本次基于物联网的家庭版防疫面罩设计采用单片机作为主控核心,利用温度检测模块、红外检测模块、风扇控制器模块、紫外线消毒模块、报警提示模块构成整个系统。在系统设计上,主要包括以下功能:(1)系统具有人体监测功能,采用红外传感器检测口罩是否有人佩戴。当有人佩戴时,消毒关闭,风扇开始进气工作;当没人佩戴时,进气扇关闭,消毒工作开始。(2)系统具有体温监测功能,当佩戴口罩时,检测人体体温,并设
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资源链接:https://pan.quark.cn/s/e9b7230b1538学霸不可怕,可怕的是学霸以永不停歇的马拉松姿态狂奔!清华大学推出了《DeepSeek使用手册》,以鸿篇巨制重新定义人机协作的边界。从智能写作到代码生成,从科研分析到商业创新,手册中300+场景案例宛如打开AI应用的潘多拉魔。这场现象级AI革命正以光速席卷全球,你会发现身边越来越多的朋友、同事、领导、老板、学生都开始使用
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机器人手眼标定及视觉引导技术【下载地址】机器人手眼标定及视觉引导技术本文档旨在详细介绍**机器人手眼标定及视觉引导技术**的核心概念、实施步骤和应用实践。机器人手眼标定是工业自动化领域中的关键技术之一,主要用于校正机器人末端执行器(“手”)与机器视觉系统(“眼”)之间的相对位置和姿态关系。通过精确的标定,可以确保机器人能够基于视觉信息准确地进行物体定位、抓取或精密装配等操作,极大地提升自动化生产线
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【MachineLearning】
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
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YOLO
目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型,旨在实现实时高效的人体姿势估计。姿势估计在计算机视觉领域具有重要意义,可广泛应用于视频监控、运动分析、健康管理等领域。1.2背景传统的姿势估计方法常需复杂网络架构和大量计算资源,导致实时性不佳。YOLOv8-Pose通过对YOLOv4算法进
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北陌宝宝
行业研究发展人工智能
在当今数字化时代,测试环境的稳定运行对于软件开发和业务流程的顺畅推进至关重要。传统的监控方式在面对复杂多变的系统时,往往显得力不从心,而AI技术的崛起为测试环境监控带来了新的曙光。作为一名在技术领域摸爬滚打的CSDN博主,今天就来和大家深入探讨一下如何利用AI技术监控测试环境的运行状态。AI在测试环境监控中的应用场景资源监控测试环境中的CPU、内存、存储和网络等硬件资源,就如同人体的各个器官,任何
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扒网络模块深度学习pytorchpython
论文《Non-localNeuralNetworks》作用非局部神经网络通过非局部操作捕获长距离依赖,这对于深度神经网络来说至关重要。这些操作允许模型在空间、时间或时空中的任何位置间直接计算相互作用,从而捕获长距离的交互和依赖关系。这种方法对于视频分类、对象检测/分割以及姿态估计等任务表现出了显著的改进。机制非局部操作通过在输入特征图的所有位置上计算响应的加权和来实现,其中权重由位置之间的关系(如
- [论文笔记] LLM大模型剪枝篇——2、剪枝总体方案
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论文笔记剪枝算法机器学习
https://github.com/sramshetty/ShortGPT/tree/mainMy剪枝方案(暂定):剪枝目标:1.5B—>100~600M剪枝方法:层粒度剪枝1、基于BI分数选择P%的冗余层,P=60~802、对前N%冗余层,直接删除fulllayer。N=20(N:剪枝崩溃临界点,LLaMA2在45%,Mistral-7B在35%,Qwen在20%,Phi-2在25%)对后(P
- 基于Spring+SpringMVC+hibernate实现的体检中心管理系统
huaying0
java毕设资料java基础redisjava大数据人工智能数据库linux
源码及论文下载:http://www.byamd.xyz/tag/java/摘要随着人们生活水平的不断提高,人们的保健意识随之增强,体检已普遍成为人们保健的重要部分。特殊职业的体检、各种职业病的体检、单位职工的群体体检及个人体检使得医院体检人数急剧增加。然而传统的体检工作效率远远不能满足当下剧增的体检业务。所以,医院急需满足健康体检需要的信息管理系统来提高体检工作效率。本系统包括体检项目管理、预约
- comfyui:一张照片变换古风写真,Flux如何做到?
前字节AI绘画师
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在AI图像生成的浪潮中,ComfyUI正以一种不可忽视的姿态崭露头角。这款基于StableDiffusion的图像生成工具,为用户打开了一扇通往无限创意的大门。它最大的亮点在于其独特的节点式图形用户界面(GUI)——无需复杂的编程,只需简单的拖拽和配置,就能完成令人惊艳的图像生成。不管你是追求精细创作的专业艺术家,还是刚接触AI绘图的初学者,ComfyUI都像一位贴心的创意助手,让定制化的图像创作
- Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记
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Farm3D:LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明,可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型,尽管该生成模型并未经过三维训练,但它仍然包含足够的信息以恢复三维形状。在本文中,展示了通过文本-图像生成模型可以获取更多信息,并获得关节模型化的三维对
- 基于STM32的智能健康监测手环系统
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stm32嵌入式硬件单片机
1.引言传统健康监测设备存在功能单一、数据孤立等问题,难以满足现代健康管理的个性化需求。本文设计了一款基于STM32的智能健康监测手环系统,通过多生理参数采集、AI健康评估与云端协同技术,实现人体健康状态的实时监测与预警,推动主动健康管理模式的普及。2.系统设计2.1硬件设计主控芯片:STM32L476RG,超低功耗设计(7天)无线充电(Qi标准,2小时充满)2.2软件架构生理信号处理:小波变换消
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Jason_Orton
深度学习人工智能数据挖掘机器学习
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- 深度学习:从神经网络到智能应用
Jason_Orton
深度学习神经网络人工智能机器学习
目录引言一.什么是深度学习?二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播(Backpropagation)三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习(DeepLearning)作为机器学习的一个分支,近年来在人工智能领域取得了革命性的进展。无论是语音识别、图像识别,还是自动驾驶、自然语言处理,深度学习都在推动着技术的发展和行业的变革。那
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BCNet:LearningBodyandClothShapefromASingleImage摘要本文提出了一种从单张近正面视角RGB图像自动重建服装和人体形状的方法。为此,我们提出了基于SMPL(SkinnedMulti-PersonLinearModel,多人线性蒙皮模型)的分层服装表示方法,并创新性地使服装的蒙皮权重与人体网格独立,显著提高了服装模型的表现能力。与现有方法相比,我们的方法支持
- 论文笔记(七十二)Reward Centering(一)
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RewardCentering(一)文章概括摘要1奖励中心化理论文章概括引用:@article{naik2024reward,title={RewardCentering},author={Naik,AbhishekandWan,YiandTomar,MananandSutton,RichardS},journal={arXivpreprintarXiv:2405.09999},year={202
- 论文笔记:Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models
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2024ICIC1INTRO对于文本嵌入,过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性,往往需要通过大量数据集进行微调,才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次,这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型,期望利用其先进的文本理解能力,直接对输入句子进行编码,而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
- 书籍-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》
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书籍:BuildingScalableDeepLearningPipelinesonAWS:Develop,Train,andDeployDeepLearningModels作者:AbdelazizTestas出版:Apress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》01书籍介绍本书是您在亚马逊网络服务(AWS)上创建强大且端到端深度学
- 【物联网项目】基于ESP8266设计的家庭灯光与火情智能监测系统(完整工程资料源码等)
阿齐Archie
单片机项目合集单片机嵌入式硬件stm32毕业设计毕设物联网
基于ESP8266设计的家庭灯光与火情智能监测系统效果:摘要:该系统是在家庭灯光与火情智能监测系统的基础上,进行智能化控制监测的设计与开发。系统是以单片机ESP8266WIFI开发板为主控核心,实现对各个主要功能模块的控制。主要模块如HC-SR501人体红外传感器模块、光敏电阻传感器模块、火焰传感器模块、LD3320语音识别模块、DHT11温湿度传感器模块等。使用Arduino开发软件进行烧录程序
- CPD(Coherent Point Drift)非刚性点云配准算法
点云SLAM
点云数据处理技术算法概率论机器学习非刚性配准CPD配准算法EM算法非刚性拼接
CPD(CoherentPointDrift)非刚性点云配准算法详解一、算法概述CPD(CoherentPointDrift)是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法,由AndriyMyronenko等人在2009年提出。它通过将点云配准问题转化为概率密度估计问题,结合高斯混合模型(GMM)与正则化形变场,能够有效处理复杂形变(如人体运动、器官形变)的点云对齐任务。核心特点:非刚性对齐:支持大范围、
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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设计模式编程算法面试招聘
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文