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xcLeigh
计算机视觉CV图像处理分类人工智能AI计算机视觉
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- OpenGL-原始图像数据
Tobesky
像素包装出于性能考虑，一副图像的每一行都应该从一个特定字节对齐地址开始（空间换时间），绝大多数编译器会自动把变量和缓冲区放置在一个针对该架构对齐优化的地址上Windows中的RMP文件格式的像素数据使用4字节排列；Targa（TGA）文件格式是1个字节排列的，相比较而言TGA格式会更加节省空间//改变或恢复像素的储存方式：voidglPixelStorei(GLenumpname,GLintpar
- 微算法科技技术突破：用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革
MicroTech2025
量子计算算法神经网络
随着量子计算和机器学习的迅猛发展，企业界正逐步迈向融合这两大领域的新时代。在这一背景下，微算法科技（NASDAQ:MLGO）成功研发出一套用于前馈神经网络的量子算法，突破了传统神经网络在训练和评估中的性能瓶颈。这一创新性的量子算法以经典的前馈和反向传播算法为基础，借助量子计算的强大算力，极大提升了网络训练和评估效率，并带来了对过拟合的天然抗性。前馈神经网络是深度学习的核心架构，广泛应用于图像分类、
- 微算法科技研究量子视觉计算，利用量子力学原理提升传统计算机视觉任务的性能
计算机视觉，作为人工智能领域的一个重要分支，致力于模拟人类视觉系统对图像或视频等视觉数据的理解与分析能力。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等一系列复杂任务，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。然而，随着数据规模的不断膨胀和任务复杂度的日益提升，传统计算机视觉算法在处理大规模、高维度数据时遇到了性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ：MLGO)研究量子视觉计算，探索量子计算与经典卷
- ColQwen-Omni：RAG全模态检索来了，支持【文本|图像|视频|音频】四种模态！
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还记得ColPali、ColQwen和DSE吗？这些模型开创了视觉文档检索的新范式：无需费力地从文档中提取文本进行处理，只需将文档页面视为一系列图像（屏幕截图），然后训练视觉语言模型（VLM）直接将其内容表示为向量。ColPali的实践表明，这种策略通常比其他替代方法更快、更简单，并且能带来更好的检索性能。自发布一年以来，ColPali和ColQwen系列模型已被下载数百万次，被誉为“2024年顶
- 高通camera结构（第五天）
一、摄像头的结构和工作原理镜头用来拍摄景物，拍摄的图片在传感器上将光信号转换成了电信号，电信号经过AD转换器（模数转换器）转换成了数字信号，数字信号经过DSP（数字信号处理器）进行加工处理，再被送到电脑中进行处理，最终转换成了手机屏幕上我们可以看到的图像。数字信号处理器芯片（DSP）功能：主要是通过一系列数学的算法运算，对数字图像信号进行优化处理，并把处理过的信号通过USB等接口传到PC等设备。D
- Ubuntu 22.04.5 LTS 系统中配置仓库源
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在Ubuntu22.04.5LTS系统中配置仓库源，可以按照以下步骤进行操作：备份原有源列表打开终端，输入以下命令备份系统默认的源列表：sudocp/etc/apt/sources.list{,.bak}编辑源列表文件用文本编辑器打开sources.list文件，命令如下：sudovi/etc/apt/sources.list你可以注释掉原有的内容，然后添加以下国内常用的源，如阿里云源：debht
- 高通平台camera构架sensor驱动详解
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1.Sensor驱动的基本概念与流程Sensor驱动的作用：Sensor驱动是Camera硬件与CamX框架之间的桥梁，负责控制Sensor的启动、数据采集、寄存器配置以及与图像处理单元（如IFE、BPS）的交互。通俗理解：就像工厂的“原料采集工”，负责从摄像头传感器（如CMOS）获取原始图像数据，并将数据传递到流水线（Pipeline）中进行加工。数据流关键步骤：Sensor初始化：配置电源、时
- Android 开源组件和第三方库汇总
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转载1、github排名https://github.com/trending,github搜索：https://github.com/search2、https://github.com/wasabeef/awesome-android-ui目录UIUI卫星菜单节选器下拉刷新模糊效果HUD与Toast进度条UI其它动画网络相关响应式编程地图数据库图像浏览及处理视频音频处理测试及调试动态更新热更新
- FPGA小白到项目实战：Verilog+Vivado全流程通关指南（附光学类岗位技能映射）
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FPGA小白到项目实战：Verilog+Vivado全流程通关指南（附光学类岗位技能映射）引言：为什么这个FPGA入门路线能帮你快速上岗？本文设计了一条**"Verilog语法→工具链操作→光学项目实战→岗位技能对标"的阶梯式学习路径。不同于泛泛而谈的FPGA教程，我们聚焦光学类产品开发**核心能力（时序接口设计、图像处理算法移植、高速接口应用），通过3个递进式项目（从LED闪烁到图像边缘检测），
- PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）
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PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
- 霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例
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霍夫变换（HoughTransform）是一种经典的图像处理与计算机视觉算法，广泛用于检测图像中的几何形状，例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”，从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入：边缘图像（如经过Canny边缘检测）输出：一组满足几何模型的形状（如直线、圆）关键思想：图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
- 用OpenCV标定相机内参应用示例（C++和Python）
下面是一个完整的使用OpenCV进行相机内参标定（CameraCalibration）的示例，包括C++和Python两个版本，基于棋盘格图案标定。一、目标：相机标定通过拍摄多张带有棋盘格图案的图像，估计相机的内参：相机矩阵（内参）K畸变系数distCoeffs可选外参（R,T）标定精度指标（如重投影误差）二、棋盘格参数设置（根据自己的棋盘格设置）：棋盘格角点数：9x6（内角点，9列×6行）；每个
- Shader面试题100道之（81-100）
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#Shader综合教程100+大剑师shader面试题shader教程
Shader面试题（第81-100题）以下是第81到第100道Shader相关的面试题及答案：81.Unity中如何实现屏幕空间的热扭曲效果（HeatDistortion）？热扭曲效果可以通过GrabPass抓取当前屏幕图像，然后在片段着色器中使用噪声或动态UV偏移模拟空气扰动，再结合一个透明通道控制扭曲强度来实现。82.Shader中如何实现物体轮廓高亮（OutlineHighlight）？轮廓
- 被动降噪的概念及编程实现
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被动降噪是指通过编程技术和算法，对输入的数据进行处理，以减少或消除其中的噪声。噪声可以是各种形式的干扰，例如来自传感器、通信信号或其他外部源的干扰。在本文中，我们将探讨被动降噪的意义以及如何使用编程来实现这一目标。被动降噪的意义：噪声对数据的准确性和可靠性产生负面影响。在许多应用领域，例如图像处理、音频处理和信号处理中，噪声的存在可能导致数据质量下降，使得后续的分析和处理变得困难。因此，被动降噪技
- 盲超分的核心概念
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一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像（LR）可看作高分辨率图像（HR）经过退化模型后的结果：：观测到的低分辨率图像：待恢复的高分辨率图像：模糊核（BlurKernel）⊗：卷积操作↓：下采样（步长为）：加性噪声（如高斯噪声、泊松噪声等）盲超分的核心问题：在未知、、的情况下，从估计。2.为什么传统超分方法会失效？传统方法（如SRCNN、EDSR）假设退化是固定的（如双三次下采
- 【unity编辑器开发与拓展EditorGUILayoyt和GUILayoyt】
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EditorGUILayout与GUILayout的核心区别及使用场景详解一、对比表特性GUILayoutEditorGUILayout命名空间UnityEngineUnityEditor使用场景运行时UI+编辑器扩展仅限编辑器扩展控件风格基础游戏风格（无编辑器优化）原生Unity编辑器风格布局复杂度基础流式布局高级自动布局（带标签对齐/间距优化）序列化支持❌不支持✅直接支持SerializedP
- 深入了解 Vim 编辑器：从入门到精通
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文章目录深入了解Vim编辑器：从入门到精通一、Vim的三个基本模式1.普通模式（NormalMode）2.插入模式（InsertMode）3.命令模式（CommandMode）二、常用快捷键光标移动删除操作复制和粘贴撤销和重做三、文件操作与搜索文件操作搜索文本替换文本四、Vim的进阶功能多文件编辑分屏功能标签页查看帮助五、总结深入了解Vim编辑器：从入门到精通Vim是一个强大的文本编辑器，广泛应用
- AI 图像编辑提示词参考之：背景替换
在AI图像编辑中（以FluxKontext为例），“替换背景”（BackgroundReplacement）是提升图像表现力的关键手段之一。但背景更换不仅仅是简单的视觉置换，更重要的是：确保人物主体外观不变，并与新背景在色温、色调、光影等方面自然融合。只有这样，最终图像才会呈现出“原本拍摄于该背景环境”的真实感。建议使用以下结构组织提示词：Replacethebackgroundwith[新背景]
- 第一次在CSDN 使用Markdown编辑页，就看到了完美的语法，在此处，我记录一下
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这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Mark
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目标检测作为计算机视觉的核心技术，在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景，帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测（ObjectDetection）是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题：分类（Classification）：确定图像中每个目标的类
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图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中，图像大小的选择是影响模型性能（精度、速度、泛化能力）的关键因素之一。两者的关系既相互关联，又存在一定的灵活性，具体可从以下几个方面详细分析：一、核心关系：训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型（如YOLOv5、v7、v8等）的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸”**为核心关联，即训练时设定的图像尺寸会作为模型设计的基础，而推理
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该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
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内容写作的最佳提示让我们从写作开始吧。无论您是博主、学生还是社交媒体创作者，这些提示都将帮助您创作出精彩的内容。提示1：“扮演专业文案撰稿人，为[产品/服务]撰写引人注目的广告文案。文案应引人入胜、具有说服力，且字数不得超过100个字。”这使得ChatGPT的响应结构就像真实的广告文案一样。提示2：“以更具吸引力和说服力的方式重写此段落，同时保持含义不变：[插入文本]。”推荐文章《Neo4j上使用
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简介几年前，当大多数气候模型预测如果我们不采取必要措施，洪水、热浪和野火将会发生更多时，我没想到这些不寻常的灾难现象会成为常见事件。其中，野火每年摧毁大量森林面积。如果你搜索不同地方的重大野火表格，你会发现令人震惊的统计数据，显示由于野火，地球上有多少森林面积正在消失。在本教程中，我将结合我已经发表过的关于下载、处理卫星图像和可视化野火的故事，量化加州发生的其中一场重大野火的烧毁面积。与之前的帖子
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使用NVIDIANeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python）NeuralRadianceFields（NeRF）是一种强大的方法，可以将2D图像转换为逼真的3D模型。它使用神经网络来建模场景的辐射场，并通过渲染多个视角的图像来重建3D模型。在本文中，我们将使用Python和NVIDIANeRF库来实现这一过程。首先，我们需要安装所需的库。我们可以通过以下命令使用pip安装NVIDIANe
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- OpenCV图像数据处理:convertTo,normalize和scaleAdd
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在OpenCV图像处理的世界里，有几个函数进行一些基本数据变换：cv::convertTo()：类型转换与线性缩放；cv::normalize()：归一化处理；cv::scaleAdd()：加权叠加运算。cv::addWeighted():与scaleAdd相似，进行加权叠加运算；一、cv::convertTo()：线性变换+数据类型转换voidcv::Mat::convertTo(OutputA
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Gradio全解教程人工智能gradio补充特性队列输入输出流提示及进度条批处理函数
Gradio全解7——AdditionalFeatures：补充特性（上）前言第7章AdditionalFeatures：补充特性7.1队列7.1.1使用方法7.1.2配置队列演示7.2输入输出流7.2.1输出流1.生成器yield2.流媒体7.2.2输入流1.流事件2.图像滤镜7.2.3统一的输入输出流7.2.4跟踪过去的输入或输出7.3提示及进度条7.3.1提示7.3.2进度条7.4批处理函数
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- mysql 性能查询优化
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javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了？
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务，这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段，这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理，包括排序、分组等。在完成这些任务的时候，查询需要在不同的地方
花费时间，包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
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删除Hiberfil.sys ：使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可：
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候？||
========================
转载于：
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能，分布式的，开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能，分布式应用可以基于它实现更高级的服务，比如同步， 配置管理，集群管理，名空间。它被设计为易于编程，使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上，提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现，是高有效和可靠的协同工作系统，Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意，这里不仅是中文乱码，还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理，因为他们的解决方式 是一致的，故在此统一说明。 网络爬虫，有两种选择，一是选择nutch、hetriex，二是自写爬虫，两者在处理乱码时，原理是一致的，但前者处理乱码时，要看懂源码后进行修改才可以，所以要废劲一些；而后者更自由方便，可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
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一、总结的常用命令：
隐藏xcode command+h
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关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
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mongodb索引
一、索引基础： MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样，这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令： > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立： &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中，翻了一下日志，发现上一篇经历是很久以前的事了，悔过~~
断断续续离开了学校快一年了，习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境，到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好，那是刚到这里时的想法，现在感觉在这挺好，不管怎么样，最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会，在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难，因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装：package vsftpd is not installed 安装了则显示：vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令，如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注：本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中，一个集合（collection）在概念上就类似我们SQL数据库中的表（Table），这个集合包含了一系列文档（document）。一个DBObject对象表示我们想添加到集合（collection）中的一个文档（document），MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id，这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包，JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包：
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题，看个简单的代码，
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六：Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本：WebLogic Server 10.3
说明：%DOMAIN_HOME%：指WebLogic Server 域(Domain）目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全，备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题：写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下，搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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;
interface IVisitor {
//第二次分派，Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包，可以使用GPU。
主页：
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程：
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意：需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet：
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题，但是又出现了一个问题，我把min和max都设置成了180000，但是仍然出现了以下的异常信息：
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串，这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量， 单引号则不会，注意：只有echo能这么做，它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注： PHP手册中说echo是语言结构，不是真正的函数，故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static，就尽量定义成static，它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下：
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后，如果是需要打包成可执行的Jar文件，我们通过eclipse的导出很麻烦，还得指定入口文件的位置，还得说明依赖的jar包，既然都使用Maven了，很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作，使用assembly插件。具体使用方式如下：
1、在项目中加入插件的依赖：
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名，需要修改4个系统的文件：
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改，但是这有安全隐患（具体可自己搜一下），所以后来改成使用这些命令去代替：
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发，而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索，https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss，session expire等异常，在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的，如果要基于wather实现发布/订阅模式，还要自己包装一下，将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能，比如分布式锁，leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句：
方法一：SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二：SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能，至少要能写得出代码，当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候，英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词，不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点，就是能读懂别人的代码，有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性，至少要人别人能懂吧...
以上一些问题，充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊，转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了，通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧，这东东如果一段时间不用很快就会忘记了，所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记，用到的时候可以随时查找，马上上手！希望这些笔记能对大家有些帮助！
这是第八章的学习笔记，学习完第七章的子程序和包之后
