鲨鱼是萌新
鲨鱼是萌新

K210入门教程

前言

历经了电赛，视觉部分由于openmv高昂的价格难以承担，于是将目光转移到了K210身上，这块一二百块钱即可拥有神经网络的摄像头，拿它做点小项目练练手。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、准备工作

准备一块k210 bit；电脑上安装kflash用来烧录固件；下载安装最新版的Maixpy IDE;并去官网文档里下载最新版固件

k210 bit：**K210入门教程_第1张图片

kflash：**官方下载地址

解压到一个文件夹，双击 kflash_gui.exe(/kflsh_gui) 即可运行, Windows下建议右键固定到开始页面 或者固定到任务栏, Linux 下可以自己新建一个kflash_gui.desktop, 修改文件地址, 使用管理员身份复制到/usr/share/application目录，然后在系统菜单界面就可以看到kflash_gui这款应用了

最新版固件下载地址**：

官方下载地址
建议选择最新版，以bin为结尾的在这里插入图片描述

maixpy ide：

我们使用该 IDE 可以轻松进行开发。而且拥有 Windows、 Mac OS、 Linux 等版本。官网下载地址：下载地址

二、使用步骤

1.将k210连接到电脑上

将tpc一头连接到k210上，另一边连接在电脑上，实际过程中尽量保持笔记本电脑带电源操作，否则会连接不亮，k210有轻微发热是正常现象。

2.打开kflash

K210入门教程_第2张图片
右上角选择固件，选择下载好的固件文件，低速模式，flash，选择k210所代表的端口，下载即可

打开maixpy

K210入门教程_第3张图片
点击左下角连接，选择端口，然后选择左下角播放按钮，即可显示出k210的实时画面。
K210入门教程_第4张图片

K210入门教程_第5张图片

后面会陆续分享一些自己用k210写的小项目，人脸识别；色块寻找；摄像头测距；岔路口识别；神经网络；舵机控制等等；敬请期待

你可能感兴趣的:(视觉检测,神经网络,图像处理)

  • 为什么会出现“与此站点的连接不安全”警告？
    当浏览器弹出“与此站点的连接不安全”的红色警告时，不仅会让访客感到不安，还可能直接导致用户流失、品牌信誉受损，甚至引发数据泄露风险。作为网站运营者，如何快速解决这一问题？一、为什么会出现“与此站点的连接不安全”警告？浏览器提示“不安全连接”，本质上是检测到当前网站与用户之间的数据传输未经过加密保护。以下是触发警告的常见原因：1.未安装SSL证书SSL（SecureSocketsLayer）证书是网
  • 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） 阿牛的药铺 算法移植部署fpga开发verilog
    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） 阿牛的药铺 算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
    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"
  • Python流星雨 Want595 python开发语言
    文章目录系列文章写在前面技术需求完整代码代码分析1.模块导入2.画布设置3.画笔设置4.颜色列表5.流星类(Star)6.流星对象创建7.主循环8.流星运动逻辑9.视觉效果10.总结写在后面系列文章序号直达链接表白系列1Python制作一个无法拒绝的表白界面2Python满屏飘字表白代码3Python无限弹窗满屏表白代码4Python李峋同款可写字版跳动的爱心5Python流星雨代码6Python
  • 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 点云SLAM 算法图形图像处理算法opencv图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
    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
  • ThinkSound V2版 - 一键给无声视频配音，为AI视频生成匹配音效 支持50系显卡 一键整合包下载 昨日之日2006 ai语音音视频人工智能
    ThinkSound是阿里通义实验室开源的首个音频生成模型，它能够让AI像专业“音效师”一样，根据视频内容生成高度逼真、与视觉内容完美契合的音频。ThinkSound可直接应用于影视后期制作，为AI生成的视频自动匹配精准的环境噪音与爆炸声效；服务于游戏开发领域，实时生成雨势变化等动态场景的自适应音效；同时可以无障碍视频生产，为视障用户同步生成画面描述与环境音效。今天分享的ThinkSoundV2版
  • 【目标检测】机场内部目标检测数据集4106张YOLO+VOC格式
    数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：4106Annotations文件夹中xml文件总计：4106labels文件夹中txt文件总计：4106标签种类数：7标签名称:["Ground_vehicles","Horizontal_sign","Runaway_limit","Taxiway","Ver
  • 数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验 ui设计前端开发老司机 ui
    hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度，当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
  • 被动降噪的概念及编程实现 CodeByte 人工智能算法javascript编程
    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
  • 传统检测响应慢？陌讯多模态引擎提速90+FPS实战 2501_92473147 算法计算机视觉目标检测
    开篇痛点：实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域，实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而，传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点：误报率高（复杂光照或遮挡场景下检测不稳定）和响应延迟（高分辨率视频流处理FPS低于30）。实测数据显示，城市交通监控系统误报率达15%，导致安保资源浪费；客户反馈表明，延迟超100ms时，目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
  • 反光衣识别漏检率 30%？陌讯多尺度模型实测优化
    在建筑工地、交通指挥等场景中，反光衣是保障作业人员安全的重要装备，对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁：强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源：某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后，给安全生产埋下隐患。一、技术解析：反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
  • Omics精进03|一文彻底搞明白Germline Mutation和Somatic Mutation qq_21478261 #生物信息生物学生物信息学
    胚系突变（GermlineMutation）和体细胞突变（SomaticMutation）在WES、WGS、GenePanel检测时常常遇到，二者最大的区别是胚系突变可以遗传给后代，而体细胞突变不能够遗传给后代。本文将从形成原因、遗传性、功能、发生时期、变异检测几个方面介绍二者的区别。上图，直观理解二者区别形成原因Germlinemutations主要是由于生殖细胞（germcells）突变导致，
  • 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]
  • .NET 一款基于BGInfo的红队内网渗透工具 dot.Net安全矩阵 网络.net安全.netcoreweb安全矩阵
    01阅读须知此文所提供的信息只为网络安全人员对自己所负责的网站、服务器等（包括但不限于）进行检测或维护参考，未经授权请勿利用文章中的技术资料对任何计算机系统进行入侵操作。利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失，均由使用者本人负责。本文所提供的工具仅用于学习，禁止用于其他方面02基本介绍在内网渗透过程中，白名单绕过是红队常见的技术需求。Sharp4Bginfo.exe是一款基于微软签名工具
  • 视频分析：让AI看懂动态画面 随机森林404 计算机视觉音视频人工智能microsoft
    引言：动态视觉理解的革命在数字信息爆炸的时代，视频已成为最主要的媒介形式。据统计，每分钟有超过500小时的视频内容被上传到YouTube平台，而全球互联网流量的82%来自视频数据传输。面对如此海量的视频内容，传统的人工处理方式已无法满足需求，这正是人工智能视频分析技术大显身手的舞台。视频分析技术赋予机器"看懂"动态画面的能力，使其能够自动理解、解释甚至预测视频中的内容，这一突破正在彻底改变我们与视
  • 2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 43（题目+回答） 独行soc 2025年护网面试职场和发展linux科技渗透测试安全护网
    安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。目录2025年HW(护网面试)431.自我介绍与职业规划2.Webshell源码级检测方案3.2025年新型Web漏洞TOP54.渗透中的高价值攻击点5.智能Fuzz平台架构设计6.堆栈溢出攻防演进7.插桩技术实战应用8.二进制安全能力矩阵9.C语言内存管理精要10.Pyth
  • 目标检测（object detection） 加油吧zkf 目标检测目标检测人工智能计算机视觉
    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
  • 【Freertos实战】零基础制作基于stm32的物联网温湿度检测(教程非常简易)持续更新中......... 熬夜的猪仔 stm32物联网嵌入式硬件
    本次记录采用Freertos的第二个DIY作品，基于Onenet的物联网温湿度检测系统，此次代码依然是全部开源。通过网盘分享的文件：物联网温湿度检测.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1uj9UURVtGE6ZB6OsL2W8lw?pwd=qm2e提取码:qm2e大家也可以看看我上个的开源项目【Freertos实战】零基础制作基于stm32智能小车(教程非常简易)实物演示
  • 探索WPF界面的神器：Snoop 伍霜盼Ellen
    探索WPF界面的神器：Snoop项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sno/snoopwpfSnoop是一款由PeteBlois发起，并由BastianSchmidt维护的开源WPF应用监视工具。它提供了一种无需调试器就能浏览和操作任何运行中WPF应用程序视觉、逻辑和自动化树的强大功能。无论是修改属性值、查看触发器还是在属性变化时设置断点，Snoop都能轻松应对
  • 深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包 Atticus-Orion 上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能NPU昇腾CANN
    介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器，具有强大的AI计算能力，而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构，用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心，包括控制CPU和AICPU，前者用于控制处理器整体运行，后者承担非矩阵类复杂计算。此外，还拥有AICore
  • 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类 AI街潜水的八角 深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
    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:
  • 使用NVIDIA NeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python） ByteWhiz 3dpython计算机视觉Python
    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
  • 基于STM32金属探测器设计
    摘要随着便携式金属探测器在安防，考古及工业检测等领域需求的增加，现有探测器的体积大，能耗高，操作复杂的缺点亟需解决。本文针对便携式金属探测器的设计进行探索，在硬件上使用了STM32F103C8T6单片机模块，WL02涡流传感器模块，ADS1115模数转换模块，蜂鸣器模块等设计出本系统的电路，在软件上设计出主程序，信号采集及报警子程序等，对系统进行基础功能，灵敏度，抗干扰和耐久性测试，测试结果表明探
  • 微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用 MicroTech2025 量子计算算法
    在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别，从医疗影像分析到安防监控，计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下，量子计算作为一种颠覆性的计算模式，以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间，为解决这一难题提供了新的思路。微算
  • Android 图像处理 - Bitmap 图像处理观察记录（基本图像复制、带目录创建的图像复制、字节流处理的图像复制、并发图像复制、单线程池顺序图像复制）
    Bitmap图像处理观察记录1、基本图像复制从应用内部存储目录读取test.png使用BitmapFactory解码为Bitmap对象将Bitmap重新压缩保存为newTest.png操作成功，compress返回trueFilefile=newFile(getFilesDir(),"test.png");StringabsolutePath=file.getAbsolutePath();Bitm
  • 目标检测中的NMS算法详解
    好的，我们来详细解释一下目标检测中非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）的相关概念和计算过程。1.为什么需要NMS？问题：目标检测模型（如FasterR-CNN,YOLO,SSD等）在推理时，对于同一个目标物体，通常会预测出多个重叠的、不同置信度（confidencescore）的候选边界框（BoundingBoxes）。直接输出所有这些框会导致：结果冗余：同一个物体
  • iOS应用性能优化指南
    在移动应用开发领域，iOS应用性能优化一直是开发者关注的焦点。优化应用性能不仅能够提升用户体验，还能增强应用的竞争力。本文将从多个方面详细阐述iOS应用性能优化指南，帮助开发者打造更高效、更流畅的应用。优化内存管理内存泄漏的预防与检测内存泄漏是导致应用性能下降的常见问题。开发者应遵循ARC（自动引用计数）原则，合理管理对象的引用关系。同时，可以使用Xcode的Instruments工具检测内存泄漏
  • OpenCV图像数据处理:convertTo,normalize和scaleAdd luofeiju OpenCV函数实战opencv
    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
  • 电梯开关状态人员进出检测数据集VOC+YOLO格式2220张4类别 fl176831 数据集YOLO深度学习机器学习
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2220标注数量(xml文件个数)：2220标注数量(txt文件个数)：2220标注类别数：4标注类别名称:["CloseElevator","People-in-elevator","The-elevator-was-
  • uni-app X APP在线升级 解决【uni-upgrade-center-app】未配置uni-upgrade-center 问题
    着急解决问题的同学可以直接查看第7项和7.3项。1、按照官网的指导文档进行升级中心配置。App升级中心uni-upgrade-center|uniCloud2、升级中心分为两个部分：uni-upgrade-centerAdmin管理后台和uni-upgrade-center-app前台检测更新3、后台管理部分按照上面的连接操作即可。4、当执行到前台检测更新时遇到了这个问题“PossibleUnha
  • Js函数返回值 _wy_ jsreturn
    一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
  • MySQL 的 char 与 varchar bylijinnan mysql
    今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar 测试举例： CREATE TABLE `varcharLessThan4` ( `lastName` varchar(3) ) ; mysql> desc varcharLessThan4; +----------+---------+------+-
  • Quartz——TriggerListener和JobListener eksliang TriggerListenerJobListenerquartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述 listener是一个监听器对象，用于监听scheduler中发生的事件，然后执行相应的操作；你可能已经猜到了，TriggerListeners接受与trigger相关的事件，JobListeners接受与jobs相关的事件。   二.JobListener监听器  j
  • oracle层次查询 18289753290 oracle；层次查询；树查询
    .oracle层次查询(connect  by) oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者， select   empno,mgr,ename,sal  from e
  • 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中 酷的飞上天空 javaee泛型类型转换
    使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中 但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。 好吧，那就自己再造一个轮子吧。 原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码 主要类如下：   import java.lang.reflect.Field; imp
  • SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题 蓝儿唯美 HANA
    SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。 在 《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
  • Java Socket 多线程实现文件传输 随便小屋 javasocket
            高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。 客户端类：   package edu.logic.client; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.Buffered
  • java初学者路径 aijuans java
    学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
  • APP推广 aoyouzi APP推广
    一，免费篇 1，APP推荐类网站自主推荐 最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。 2，各大应用商店首发合作 老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。 3，论坛贴吧推广 百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
  • JSP转发与重定向 百合不是茶 jspservletJava Webjsp转发
      在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;   转发包括;forward和include     例子;forwrad转发;  将请求装法给reg.html页面   关键代码;    req.getRequestDispatcher("reg.html
  • web.xml之jsp-config bijian1013 javaweb.xmlservletjsp-config
    1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。 2.常见定义： <jsp-config> <taglib> <taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri> <taglib-location> TLD文件所在的位置
  • JSF2.2 ViewScoped Using CDI sunjing CDIJSF 2.2ViewScoped
    JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
  • 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性 bit1129 zookeeper
    很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336    Zookeeper的数据同步协议 Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
  • Java开发笔记 白糖_ java开发
    1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值   Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(); map.put(1,"a"); map.put(2,"b"); map.put(3,"c"
  • 图片黑色阴影 bozch 图片
     .event{ padding:0;    width:460px;    min-width: 460px;    border:0px solid #e4e4e4;    height: 350px;    min-heig
  • 编程之美-饮料供货-动态规划 bylijinnan 动态规划
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class BeverageSupply { /** * 编程之美 饮料供货 * 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。 * 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
  • ajax大参数（大数据）提交性能分析 chenbowen00 WebAjax框架浏览器prototype
    近期在项目中发现如下一个问题 项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。 根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
  • [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造 comsci
         我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....      地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
  • ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 daizj oracleCONSTRAINT
    ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
  • Gradle入门教程 dengkane gradle
    一、寻找gradle的历程 一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
  • C语言简单循环示例 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int main(void) { int i; int count = 0; int sum = 0; float avg; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2==0) { count++; sum += i; } } avg
  • presentModalViewController 的动画效果 dcj3sjt126com controller
    系统自带(四种效果)： presentModalViewController模态的动画效果设置：     [cpp]  view plain copy   UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
  • java 二分查找 shuizhaosi888 二分查找java二分查找
    需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T   一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。 /** * * @param array * 顺序数组 * @param t * 要查找对象 * @return */ public stati
  • Spring Security（07）——缓存UserDetails 234390216 ehcache缓存Spring Security
           Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
  • Dozer 深层次复制 jayluns VOmavenpo
    最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
  • CSS规范整理（摘自懒人图库） a409435341 htmlUIcss浏览器
       刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。 一、文件规范 1、文件均归档至约定的目录中。 具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解： 所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中： 基本样式库 /css/core
  • C++动态链接库创建与使用 你不认识的休道人 C++dll
    一、创建动态链接库 1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成 2.在test.h中添加 extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表); 3.在test.cpp中最后写 extern “C” 返回类型 _decls
  • Android代码混淆之ProGuard rensanning ProGuard
    Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。 ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。 官网： http://proguard.sourceforge.net/
  • 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题 tomcat_oracle jquery编程ide
    　　现在收集一下：       　　排名不分先后，按照发言顺序来的。   1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对 2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好：   在汤匙
  • 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported xp9802 dependency
    解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下：   [html]  view plain copy   <build>           <pluginManagement
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他