- 大数据技术关键技术组件
大数据技术是一组用于处理、分析和管理大规模数据集的复杂方法和技术。这些数据集的特点是容量大、增长速度快,且结构多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统数据库管理和分析工具在处理此类数据时效率低下或无法胜任,因此需要专门的大数据技术栈来支持高效的数据处理和智能决策。大数据技术的关键组件通常包括:分布式存储系统:HadoopDistributedFileSystem(HDFS):一个高度可扩展
- 基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现
YOLO实战营
YOLO前端目标检测人工智能ui目标跟踪计算机视觉
1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来,随着深度学习技术的快速发展,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统,包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能:基于YOLOv8的高效目标检测
- 使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现
神经网络15044
算法python分类矩阵人工智能数据挖掘深度学习
使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言1.1研究背景实例分割是计算机视觉领域的重要任务,它要求模型不仅要检测图像中的对象,还要精确地分割出每个对象的像素级掩码。近年来,基于Transformer的模型在实例分割任务上取得
- 向量数据库FAISS/Chromadb/ES/milvus简单概述
FAISSFAISS(FacebookAISimilaritySearch)是一种高性能的向量相似性搜索库,用于在大规模向量数据集中快速搜索最相似的向量。它是由FacebookAIResearch开发的,旨在解决大规模向量搜索的问题,广泛应用于各种领域,如图像搜索、文本搜索、推荐系统等。FAISS的主要特点和优势如下:高效的相似性搜索:FAISS使用了一系列高效的算法和数据结构,如倒排索引、局部敏
- 【甲烷数据集】Sentinel-5P 卫星获取的全球甲烷数据集-TROPOMI L2 CH₄
WW、forever
数据集sentinel
目录数据概述传感器&卫星信息监测目标:甲烷(CH₄)数据产品内容空间与时间覆盖云筛选与协同观测技术文档资源数据下载Python代码绘制CH4数据参考数据概述Sentinel-5PrecursorLevel2Methane(TROPOMIL2CH₄)数据集是由欧洲哥白尼计划的Sentinel-5P卫星获取的,用于监测大气中的甲烷浓度。数据集名称:Sentinel-5PrecursorLevel2Me
- WPF——为ListBox的Items设置布局面板
Paddi_z
WPFC#wpfc#xamllistbox
自定义ListBox的控件面板在默认情况下,ListBox的子项目显示类似于默认的StackPanel,在水平方向为Strench垂直方向进行堆叠.而有时候,为了控制子元素的布局方式,需要自定义ListBox的内部面板,例如为了实现下面的效果可以看到,上面采用的是双列布局,实际上用的是UniformGrid控件作为ListBox的内部面板,因此,对于绑定的数据集合,就相当于是在一个UniformG
- 横幅检测数据集-1500张图片 智慧城市管理 活动现场管理 商业广告分析
横幅检测数据集-1500张图片已发布目标检测数据集合集(持续更新)️横幅检测数据集介绍数据集概览检测目标类型应用场景数据样本展示使用建议1.数据预处理优化2.模型训练策略3.实际部署考虑4.应用场景适配5.性能优化建议数据集特色商业价值技术实现路径模型选择建议特殊技术考虑集成方案建议应用效果评估性能指标建议业务价值指标YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.
- 大数据集群运维常见的一些问题以及处理方式
态);若为YARN节点,重启NodeManager后手动将其加入集群。若为节点整体宕机:排查电源和网络,重启节点后,依次启动HDFS、YARN等服务进程,确认数据块完整性(避免因节点宕机导致副本不足)。2.网络问题现象:节点间通信超时(如HDFS心跳超时、YARN任务调度延迟)、数据传输卡顿。可能原因:交换机故障、网线松动、网络带宽过载、防火墙规则拦截。处理方式:用ping、traceroute检
- 进程线程,并发并行的基本概念以及线程的初步使用
还得是乖乖
java服务器jvm
今天分享一个关于线程的编写以及制作一个简单的小动态。首先了解并区分一下进程/线程并发/并行这几个概念:进程:在操作系统中,进程是程序的一次动态执行过程。它不仅仅是一个静态的程序代码,还包括程序在执行时所涉及的数据和资源。更精确地说,进程是一个具有独立功能的程序在一个数据集合上运行的过程,它是系统进行资源分配和调度的独立单位。线程:线程是操作系统中程序执行的基本单位,是进程内部的独立执行路径。每个进
- 万字长文,解读大模型技术原理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的发展历程出发,对大模型领域的各个技术细节进行详细解读,供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。一、大模型的定义大语言模型作为一个被验证可行的方向,其“大”体现在训练数据集广,模型参数和层数大,计算量大,其价值体现在通用性上,并且有更好的泛化能力。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设
- Real-World Blur Dataset for Learning and Benchmarking Deblurring Algorithms
钟屿
深度学习
用于学习和评估去模糊算法的真实世界模糊数据集摘要近年来,针对相机抖动和物体运动模糊的单幅图像去模糊提出了许多基于学习的方法。为了将这些方法推广到真实世界的模糊场景,包含大量真实模糊图像及其对应的清晰真实图像(groundtruth)的数据集至关重要。然而,目前尚不存在这样的数据集,因此所有现有方法都依赖于合成数据集,这导致它们无法有效去除真实世界图像的模糊。在本工作中,我们提出了一个用于学习和评估
- Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读
钟屿
论文阅读计算机视觉人工智能
用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题,因为模糊不仅来源于多个物体运动,还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊,传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设,例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外,最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
- 吴恩达 机器学习cs229-学习笔记-更新中
是娜个二叉树!
机器学习学习笔记
吴恩达机器学习cs22901基础概念语言:Matlab/python监督学习定义:获取一组数据集拟合数据从X到Y的映射回归问题:预测的Y是连续的,Y是实数分类问题:分类指的是Y取离散值,输出是离散的两组,正示例和负示例,把所有样本推到这条直线上,用0,1,标识逻辑回归算法,拟合直线区分正,负示例处理相对大量特征的回归算法或者分类算法支持向量机算法:它使用的不是1,2,3,10个输入特征,而是使用无
- YOLOv8实现手写数字识别系统:从MNIST到实时摄像头检测
在深度学习领域,手写数字识别是一个经典问题,也是入门计算机视觉的重要案例。本文将介绍一个基于YOLOv8和MNIST数据集的手写数字识别系统,该系统不仅能识别静态图像中的数字,还能通过摄像头实时检测手写数字。个人博客:YOLOv8实现手写数字识别系统:从MNIST到实时摄像头检测-iDing's博客项目概述这个项目结合了传统的MNIST数据集和现代的目标检测算法YOLOv8,实现了以下功能:将MN
- python学习打卡:DAY 18 推断聚类后簇的类型
西西西仓鼠
python训练营python学习聚类
@浙大疏锦行聚类后的分析:推断簇的类型知识点回顾:推断簇含义的2个思路:先选特征和后选特征通过可视化图形借助ai定义簇的含义科研逻辑闭环:通过精度判断特征工程价值作业:参考示例代码对心脏病数据集采取类似操作,并且评估特征工程后模型效果有无提升。在聚类分析中,推断簇的类型是理解数据内在结构和业务意义的关键步骤。以下是系统化的推断方法及常见簇类型的总结:一、簇的基本类型明显分离的簇特征:不同簇中任意两
- 掌握 RAG:使用 Langchain 和 Ollama 创建本地智能应用程序
知世不是芝士
langchain人工智能ai大模型大语言模型ollama本地部署大模型大模型技术
引言随着大型语言模型(LLMs)的兴起,我们见证了一种新的工具类别的诞生。然而,LLMs也存在局限性,尤其是当面对需要最新信息或专有数据的商业用例时。本文将介绍如何通过微调和RAG来解决这些问题。LLMs的局限性传统LLMs训练成本高昂,且只能访问公共信息。对于商业用途,需要模型能够提供基于内部知识的最新回应。文章介绍了两种解决这一问题的方法:微调和RAG。微调微调是针对特定数据集进一步训练预训练
- YOLO V8+Python训练手写数字识别
yuanpan
YOLOpython开发语言
以下是针对Windows11+Python环境的详细步骤说明,从数据集整理到模型训练,全部适配YOLOv8流程。1.数据集整理(MNIST→YOLO格式)1.1下载MNIST数据集MNIST数据集可通过Python直接下载(无需手动下载):python复制fromtorchvision.datasetsimportMNISTimportos#自动下载MNIST数据集(图片和标签)train_dat
- 中国区域连续逐月的陆地水储量数据(2002.04-2023.02)
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遥感数据集数据集分享性能优化数据分析大数据
时间分辨率:月空间分辨率:0.5°-1°共享方式:开放获取数据大小:20.45MB数据时间范围:2002-04-01—2023-02-28元数据更新时间:2023-11-23数据集摘要陆地储水(TWS)作为水循环的主要组成部分,对于水资源管理、灾害监测和农业生产等领域的应用具有重要意义。自2002年4月以来,重力恢复和气候实验卫星(GRACE)及其后续卫星(GRACE-FO)提供了月尺度TWS数据
- SinoLC-1:中国首幅1米分辨率土地覆盖图
做科研的周师兄
遥感数据集数据集分享数据库数据分析
时间分辨率:年空间分辨率:<=1m共享方式:开放获取数据大小:146.42GB数据时间范围:2002-12-01—2021-12-01元数据更新时间:2023-09-25数据集摘要SinoLC-1:中国1米分辨率土地覆盖图为首个具有中国国家尺度覆盖,空间分辨率1米的土地覆盖专题图。针对大范围高分辨率土地覆盖制图中地物复杂多样、高精度训练样本缺乏、制图方法区域迁移性要求高等关键难题,中国地质大学(武
- 【乳腺超声、乳腺钼靶、宫颈癌、CT骨折】等项目数据调研,及相关参考内容整理汇总
钱多多先森
人工智能(AI)医学影像深度学习乳腺钼靶乳腺超声宫颈癌
文章目录一、乳腺超声内容整理1.1、数据集1.2、可以参考的论文1.3、可以参考的GitHub代码1.4、可以参考的博客1.5、简单任务需求二、宫颈癌风险智能诊断2.1、数据集2.2、KFB读取文件显示三、乳腺钼靶3.1、数据集3.2、拍摄方式:3.3、拍摄和观察视图3.4、DDSM标注文件解析四、CT骨折4.1、数据集五、总结本博客是一个笔记类的记录文档,主要是记录了在调研各个项目的过程中,遇到
- 老码农和你一起学AI:Python系列-Pandas大数据处理
chilavert318
熬之滴水穿石pandaspython
今天开始梳理一下pandas的大数据处理,在数据处理领域,Pandas凭借简洁的API和强大的功能成为Python开发者的首选工具。但当面对GB级甚至更大的数据集时,直接读取数据往往会触发“内存不足”的错误——这是因为Pandas默认将数据全部加载到内存中进行处理。此时,分块处理(Out-of-Core)技术就成为解决问题的关键。它通过将大文件拆分为小块,逐块加载并处理,最终整合结果,实现“用有限
- 一个例子带你入门机器学习
目录1.为建模选择数据2.选择预测目标3.选择“特征”4.构建您的模型(这篇文章将使用经典墨尔本房价数据集作为例子,引导机器学习的流程,数据集为melb_data.csv,请在csdn的下载区自行下载,运行代码时需要将数据集下载在同个目录下)1.为建模选择数据数据集有太多的变量,多到难以理解,甚至无法很好地打印出来。如何将这海量的数据削减为能够理解的内容?我们将首先凭借直觉选择几个变量。后续将介绍
- PyTorch笔记6----------神经网络案例
HuashuiMu花水木
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1.回归网络波士顿房价预测模型搭建波士顿房价数据集下载链接:百度网盘请输入提取码提取码:5279导入所需包importtorchimportnumpyasnpimportre读取数据ff=open('housing.data').readlines()data=[]foriteminff:out=re.sub(r"\s{2,}","",item).strip()#通过正则表达式去除所有空格data
- Transformers基础组件—Datasets
小蒋的学习笔记
python人工智能机器学习
目录datasets基本使用加载在线数据集加载数据集合集中的某一项任务按照数据集划分进行加载查看数据集数据集划分数据选取与过滤数据映射保存与加载加载本地数据集直接加载文件作为数据集加载文件夹内全部文件作为数据集通过预先加载的其他格式转换加载数据集通过自定义加载脚本加载数据集DatasetwithDataCollatordatasets基本使用fromdatasetsimport*加载在线数据集da
- Excel处理控件Aspose.Cells指南:使用 Python 删除 Excel 中的重复行
CodeCraft Studio
文档管理控件pythonexcel开发语言
在Excel中删除重复行对于维护干净、准确和一致的数据集至关重要。它可以确保一致性,并有助于防止分析或报告中出现错误。重复数据会导致错误的分析和糟糕的决策。因此,识别和消除重复数据的能力对于软件开发人员、数据分析师和Excel用户来说是一项宝贵的技能。在本篇博文中,我们将向您展示如何使用Python以编程方式删除Excel工作表中的重复行。Python库用于删除Excel中的重复行Aspose.C
- 大模型聊天模板
文章目录何为聊天模板聊天模板具体长什么样为什么会出现聊天模板何为聊天模板相信大多数本地离线使用过(特别是训练或微调过)LLM、VLM的人知道“Chattemplate/聊天模板”这个概念,但可能并没有对其有较多的了解。本文主要整合网络收集的知识,结合少数使用“聊天模板”的经验对其进行简要说明,希望可以帮助到大家。如果了解Alpaca、ShareGPT等数据集会知道,数据集都是结构化形式,其中会有各
- Unet源码实现(pytorch)
wyn20001128
pytorch人工智能python
U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本,并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括:1、数据增强策略:使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性,从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
- 【Git】git lfs (Large File Storage)-管理大文件
晴雨日记
Gitgit
GitLFS(LargeFileStorage)是Git的一个扩展,用于高效管理大文件(如图像、音频、视频、数据集、二进制文件等)。它能解决传统Git在处理大文件时面临的核心问题:仓库体积急剧膨胀、克隆和拉取操作变得极其缓慢。传统Git处理大文件的痛点:仓库膨胀:每次修改大文件,即使只改了一点,Git也会存储整个文件的新副本。历史记录中积累多个版本会快速耗尽磁盘空间。克隆/拉取缓慢:克隆或拉取仓库
- 神经网络项目--基于FPGA的AI简易项目(1-9图片数字识别)
霖12
深度学习pytorch神经网络fpga开发人工智能机器学习
1.训练MNIST模型importtorch#导入pytorch核心库importtorch.nnasnn#神经网络模块,如卷积层importtorch.optimasoptim#优化器fromtorchvisionimportdatasets,transforms#数据集与图像预处理工具#定义CNN模型classSimpleCNN(nn.Module):#PyTorch库中所有神经网络的“基础模
- Kafka 集群架构与高可用方案设计(一)
计算机毕设定制辅导-无忧
#Kafkakafka架构分布式
Kafka集群架构与高可用方案设计的重要性在大数据和分布式系统的广阔领域中,Kafka已然成为了一个中流砥柱般的存在。它最初由LinkedIn开发,后捐赠给Apache软件基金会并成为顶级项目,凭借其卓越的高吞吐量、可扩展性以及持久性,被广泛应用于日志收集、实时数据处理、流计算、数据集成等诸多关键领域。在日志收集场景下,以大型互联网公司为例,每天都会产生海量的日志数据,如用户的访问记录、系统操作日
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,