- ResNet:深度卷积神经网络的里程碑
心想事“程”
小知识点cnn人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中,深度卷积神经网络(CNN)不断演进,旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而,随着网络层数的增加,传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题,训练变得愈发困难。2015年,由微软研究院提出的ResNet(ResidualNetworks,残差网络)横空出世,它以独特的残差学习思想,成功攻克了这些难题,在ImageNet竞赛中大放异彩,开创了深度神经网
- 视觉算法之卷积神经网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 开源人工神经网络库(OpenANN)
deepdata_cn
人工智能神经网络
OpenANN(OpenANN,OpenArtificialNeuralNetworkLibrary)是一个开源的人工神经网络库,基于C++编写,依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算,使用CMake进行项目构建,支持多种神经网络架构,包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等,适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
- 实现顶部固定与平滑滑动二级菜单的网页导航设计
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:现代网页设计中,高效的导航菜单对用户体验至关重要。本设计涵盖固定在顶部的导航栏和二级菜单项的平滑滑动效果。通过CSS实现导航栏的固定定位,而JavaScript则负责二级菜单的平滑过渡动画。包含的文件如HTML结构、JavaScript交互逻辑、CSS样式和可能的图像资源,共同构建了这种流行的导航菜单布局。1.顶部固定、二级栏目之间相互滑动的导航菜单在现代网页
- 基于FPGA的二维FFT实现
廉连曼
基于FPGA的二维FFT实现【下载地址】基于FPGA的二维FFT实现本项目提供了一种基于FPGA的高效二维FFT实现方案,专为数字信号处理和图像处理领域设计。通过并行使用两个一维FFT单元,本方案显著提升了二维FFT变换的计算效率,并基于Xilinx的FFTIP核,确保易于集成到其他FPGA设计中。该方案适用于各类频谱分析场景,尤其适合图像处理系统。经过Verilog编程和Modelsim仿真测试
- 基于FPGA的快速傅里叶变换(FFT)设计在嵌入式系统中的应用
风吹麦很
fpga开发嵌入式
基于FPGA的快速傅里叶变换(FFT)设计在嵌入式系统中的应用快速傅里叶变换(FastFourierTransform,FFT)是一种重要的信号处理算法,在许多领域中都得到广泛的应用,例如通信系统、雷达技术、图像处理等。为了提高FFT的计算性能和实时性,将其设计为硬件加速器常常是一个明智的选择。本文将介绍基于现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray,FPGA)的FF
- OpenCvSharp 实现环形文字识别OCR实例(C#)
XisVisual_Basic
ocrc#计算机视觉C#
近年来,随着计算机视觉和图像处理的不断发展,光学字符识别(OCR)技术也变得愈发成熟。OCR技术可以将图像中的文字转换为可编辑和可搜索的文本,为人们带来了极大的便利。在本篇文章中,我们将介绍如何使用OpenCvSharp库来实现环形文字的识别。首先,在使用OpenCvSharp之前,我们需要确保已经在项目中引用了该库,并添加相应的命名空间。usingOpenCvSharp;接下来,我们需要准备一张
- 环形文字识别实例:使用OpenCV和OCR的C/C++实现
TechPr
opencvocrc语言C/C++
环形文字识别实例:使用OpenCV和OCR的C/C++实现在本篇文章中,我们将介绍如何使用OpenCV和OCR技术来实现环形文字的识别。我们将使用C/C++语言编写源代码,并通过一步一步的解释来帮助您理解实现的过程。导入必要的库首先,我们需要导入所需的库。我们将使用OpenCV来处理图像,以及OCR库来进行文字识别。以下是所需的头文件:#include#include#
- AI人工智能领域中AI作画的技术优势
AI大模型应用之禅
人工智能AI作画ai
AI人工智能领域中AI作画的技术优势关键词:AI作画、技术优势、人工智能、艺术创作、图像生成摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域中AI作画的技术优势。从背景介绍出发,阐述了AI作画的起源与发展,明确了文章的目的、范围、预期读者以及文档结构。接着详细分析了AI作画的核心概念,包括其原理和架构,并通过Mermaid流程图进行直观展示。对核心算法原理进行了深入剖析,结合Python代码示例进行讲解。同时
- 当保存为 Sha256 时,如何管理 MinIO 存储中的图像使用情况?
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)ImagenminioSha256
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因,并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者,本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路,助你早日登顶,迈向财富自由的梦想!同时,欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏,更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步,Up!Up!Up! 备注:部分问题/难题源自互联网,经过精心筛选和整理,结合数
- 【小白入门必看】一文读懂深度学习计算机视觉技术及学习路线
一、什么是计算机视觉?计算机视觉,其实就是教机器怎么像我们人一样,用摄像头看看周围的世界,然后理解它。比如说,它能认出这是个苹果,或者那边有辆车。除此之外,还能把拍到的照片或者视频转换成有用的信息,帮我们做决定。整个过程就是为了让机器能看懂图像,然后根据这些图像来做出聪明的选择。二、计算机视觉实现起来难吗?人类依赖视觉,找辆汽车轻而易举,毕竟汽车那么大,一眼就能看出来,所以常误以为计算机视觉简单,
- 人工智能怎么入门?零基础入门指南:从小白到AI实战者的第一步
OpenCV图像识别
人工智能人工智能计算机视觉自然语言处理神经网络机器学习
人工智能(AI)是当今最具前景的科技领域之一。从聊天机器人到自动驾驶,从图像识别到语音翻译,AI正在以前所未有的速度改变世界。但对于初学者来说,一个最常见的问题是:“我没有基础,也不是学数学或计算机的,人工智能还能学吗?我该怎么入门?”答案是:可以学,而且你并不孤单。越来越多的人正在以“跨专业、转行、自学”的方式进入AI领域。关键是,你需要一个清晰的入门路径,理解应该先做什么、学什么、避开什么误区
- Html+Css+JavaScript+Vue+Axios入门
chen_ever
javascript前端html
一.HTMLHTML(HyperTextMarkupLanguage)是构建网页的基础语言,用于定义网页的结构和内容。以下介绍HTML的基本概念和用法。页面标题这是一级标题这是一个段落。声明文档类型为HTML5。标签是文档的根元素。包含元信息,如标题和CSS链接。包含可见的页面内容。常用HTML标签到:标题标签,数字越小级别越高。:段落标签。链接文本:超链接标签。:图像标签。和:无序列表。和:有序
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一、声纹特征处理在多模态AI系统中,声纹特征的处理是实现高精度生物识别的关键步骤之一。以下是声纹特征处理的主要流程:数据预处理语音增强:对采集到的语音信号进行降噪处理,以提高信号质量。语谱图生成:将增强后的语音信号转换为语谱图,语谱图是一种时间-频率表示,能够直观地展示语音信号的频谱变化。图像转换:将彩色语谱图转换为灰度图,进一步进行二值化处理,以便提取纹理特征。特征提取MFCC特征:梅尔频率倒谱
- 深度神经网络课程设计:从理论到实践
Vita Libre
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:深度神经网络是深度学习预测的核心技术,本课程设计项目旨在教授学生如何构建和应用深度神经网络进行各种预测任务,包括图像识别和自然语言处理。学生将通过源代码示例学习从网络架构设计、数据预处理到模型训练与评估的完整流程,并掌握深度学习的基本概念、组件及技巧。1.深度神经网络定义和在深度学习预测中的角色深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNNs)是深
- Python MoviePy详解:从入门到实战的视频编辑指南
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Pythonpython音视频开发语言
一、MoviePy核心特性与优势MoviePy是一个基于Python的开源视频编辑库,其核心设计理念是基于时间的函数式组合。与传统视频编辑软件不同,它将视频视为可动态计算的函数集合,每个视频剪辑(Clip)本质上是一个时间函数F(t),返回指定时间点的图像帧或音频样本。这种设计赋予了开发者极大的灵活性:动态内容生成通过定义make_frame函数,可实现完全程序化的视频生成。例如:defgener
- 揭秘图像LLM:从像素到语言的智能转换
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉深度学习人工智能机器学习算法语言模型
图像LLM是怎么工作图像LLM(多模态大语言模型)的核心是将图像转化为语言模型能理解的“语言”,并与文本深度融合。以下结合CLIP、DALL-E、GPT-4V等主流模型,通过具体例子说明其工作机制:一、图像→特征向量:从像素到“密码”例子:识别“戴墨镜的猫”视觉编码器提取特征使用ResNet或ViT(VisionTransformer)作为图像编码器,将图片分解为局部像素块(如16x16像素)。每
- 【机器学习】解密计算机视觉:CNN、目标检测与图像识别核心技术(第25天)
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- LLM(大语言模型)能识别图像的核心原因:图像和文本记性特征识别且对其
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教学2024大模型以及算力2021AIpython语言模型人工智能自然语言处理算法均值算法prompt
LLM(大语言模型)能识别图像的核心原因:图像和文本记性特征识别且对其在于跨模态对齐技术——通过训练将图像和文本映射到同一语义空间,使语言模型能够理解视觉信息。一、为什么LLM能识别图像?核心技术原理1.跨模态对齐:让图像与文本说同一种语言向量空间统一:图像通过CNN或ViT编码为特征向量(如512维),文本通过Transformer编码为语义向量(如768维)。CLIP等模型通过对比学习优化编码
- 【深度学习-Day 35】实战图像数据增强:用PyTorch和TensorFlow扩充你的数据集
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深度学习入门到精通深度学习pytorchtensorflow人工智能python大模型LLM
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- PyTorch+CNN进行猫狗识别项目
任务介绍数据结构为:big_data├──train│└──cat│└──XXX.jpg(每个文件夹含若干张图像)│└──dog│└──XXX.jpg(每个文件夹含若干张图像)├──val│└──cat│└──XXX.jpg(每个文件夹含若干张图像)│└──dog└─────└──XXX.jpg(每个文件夹含若干张图像)需要对train数据集进行训练,达到给定val数据集中的一张猫/狗的图片,识别
- 支持向量机(SVM)在病理切片图像分类(癌细胞检测,Camelyon16/17、TCGA)中的应用与实现
猿享天开
支持向量机分类算法机器学习人工智能
支持向量机(SVM)在病理切片图像分类(癌细胞检测,Camelyon16/17、TCGA)中的应用与实现病理切片图像分类是医学影像分析的重要领域,特别是在癌细胞检测中,SVM因其对高维数据和小样本场景的优异性能,成为一种经典且有效的分类方法。本文将深入探讨SVM在Camelyon16/17和TCGA数据集上的应用,全面覆盖概念与原理、应用场景、及挑战与应对策略,欢迎感兴趣的阅读。[文中示例代码仅供
- 大模型系列——RAG-Anything:开启多模态 RAG 的新纪元,让文档“活”起来!
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大模型人工智能大模型
RAG-Anything:开启多模态RAG的新纪元,让文档“活”起来!在AI技术日新月异的今天,一个名为RAG-Anything的开源项目正悄然掀起多模态文档处理的革命。它不再局限于纯文本,而是能“读懂”图像、表格、公式,甚至将它们关联起来!这究竟是怎样一位“全能型智能助手”?让我们一同揭开它的神秘面纱。项目简介:打破模态壁垒的智能引擎RAG-Anything是一款综合性多模态文档处理RAG(检索
- 自动驾驶感知系统
三十度角阳光的问候
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目录感知传感系统介绍定位技术介绍自动驾驶感知传感系统激光雷达原理激光雷达类型激光雷达测距原理知名供应商介绍毫米波雷达超声波雷达工作原理超声波雷达类型常见自动驾驶传感器品牌及产品感知传感系统介绍利用摄像头捕捉图像信息,如道路标志、交通信号、车辆、行人等,为自动驾驶系统提供决策依据。通过发射激光束并测量反射时间,计算周围物体的距离和位置,提供高精度信息和三维地图。利用毫米波电磁波检测短距离障碍物,测量
- FLUX.1 Kontext全景图:下一代AI图像编辑的家族革命与技术图谱
Liudef06小白
AIGC人工智能AIGC
FLUX.1Kontext全景图:下一代AI图像编辑的家族革命与技术图谱120亿参数流式变换器驱动,3秒完成像素级编辑,StableDiffusion原班团队打造的AI图像新范式正在重塑创意工作流。2025年夏,BlackForestLabs(黑森林实验室)向全球创意产业投下一枚技术炸弹——FLUX.1Kontext图像编辑模型家族正式亮相。这个由StableDiffusion核心创始团队打造的A
- 数据集全解析:从基础概念到实践应用的完整指南
数据集全解析:从基础概念到实践应用的完整指南一、数据集的本质与核心价值1.1数据集的定义与范畴数据集(Dataset)是按照特定格式组织的一组数据的集合,它可以是结构化数据(如关系型数据库中的表格)、半结构化数据(如JSON、XML文件)或非结构化数据(如图像、文本、音频、视频等)。从表现形式看,数据集可以是一个文件(如CSV、Excel表格)、一个数据库表,也可以是分布式存储的海量数据集合(如H
- MATLAB 实现 SRCNN 图像超分辨率重建
leo__520
matlab超分辨率重建开发语言
SRCNN代码实现。该代码使用三层卷积神经网络,进行图像的超分辨率重建,效果比双三次插值好很多SRCNN/Readme.txt,1494SRCNN/SRCNN.m,1267SRCNN/Set14/baboon.bmp,720054SRCNN/Set14/barbara.bmp,1244214SRCNN/Set14/bridge.bmp,263222SRCNN/Set14/coastguard.bm
- TPAMI 2024 | 利用相机原始快照进行高效的视觉计算
小白学视觉
论文解读IEEETPAMI数码相机TPAMI深度学习顶刊论文论文解读
题目:EfficientVisualComputingWithCameraRAWSnapshots利用相机原始快照进行高效的视觉计算作者:ZhihaoLi;MingLu;XuZhang;XinFeng;M.SalmanAsif;ZhanMa源码链接:https://njuvision.github.io/rho-vision摘要传统相机在传感器上捕获图像辐照度(RAW),并使用图像信号处理器(IS
- 语义分割模型的轻量化与准确率提升研究
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仿真模型深度学习算法transformer深度学习人工智能算法数据结构
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一,它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展,语义分割模型在多个领域得到了广泛应用,如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而,现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战:模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上,以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
- 基于小样本的高光谱图像分类任务:CMFSL方法及Python实现
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基于小样本的高光谱图像分类任务:CMFSL方法及Python实现1.引言高光谱图像分类是遥感图像处理领域的重要研究方向,它在农业监测、环境评估、军事侦察等领域有着广泛的应用。与传统RGB图像不同,高光谱图像包含数百个连续的光谱波段,能够提供丰富的光谱信息。然而,高光谱图像分类面临着维度灾难、样本获取困难等挑战,特别是在小样本条件下,传统分类方法往往表现不佳。针对这一问题,本文介绍一种基于小样本的高
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
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/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多