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文章目录0前言1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习图像风格迁移-opencvpython该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior
- 生成对抗网络 Generative Adversarial Nets(GAN)详解
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生成对抗网络GenerativeAdversarialNets(GAN)详解近几年的很多算法创新,尤其是生成方面的task,很大一部分的文章都是结合GAN来完成的,比如,图像生成、图像修复、风格迁移等等。今天主要聊一聊GAN的原理和推导。github:http://www.github.com/goodfeli/adversarial论文:https://arxiv.org/abs/1406.26
- MATLAB环境下生成对抗网络系列(11种)
哥廷根数学学派
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为了构建有效的图像深度学习模型,数据增强是一个非常行之有效的方法。图像的数据增强是一套使用有限数据来提高训练数据集质量和规模的数据空间解决方案。广义的图像数据增强算法包括:几何变换、颜色空间增强、核滤波器、混合图像、随机擦除、特征空间增强、对抗训练、生成对抗网络和风格迁移等内容。增强的数据代表一个分布覆盖性更广、可靠性更高的数据点集,使用增强数据能够有效增加训练样本的多样性,最小化训练集和验证集以
- AI画家第四弹——利用Flask发布风格迁移API
雇个城管打天下
image上篇文章介绍了pythonweb开发中经常使用到的一个框架flask,如果有遗忘的,可以点此回顾AI画家第三弹——毕业设计大杀器之Flask,本文的主要任务就是完成上篇文章末尾的要求,利用Flask发布你自己的风格迁移API。本文源码可在微信公众号「01二进制」后台回复「风格迁移API」获得需求分析我们知道软件工程的第一步就是需求分析,放在这里就是要知道我们需要实现的功能是什么样的。我画
- 温州大学《深度学习》课程课件(十、人脸识别与神经风格迁移)
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这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。使用教材:吴恩达《深度学习》课程笔记课外参考书:《深度学习》,人民邮电出版社,IANGOODFELLOW等,2017年出版课程资源下载链接:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books开放了pdf版本的ppt下载:https://github.com/f
- 人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用
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- 计算机视觉-风格迁移
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风格迁移摄影爱好者也许接触过滤波器。它能改变照片的颜色风格,从而使风景照更加锐利或者令人像更加美白。但一个滤波器通常只能改变照片的某个方面。如果要照片达到理想中的风格,可能需要尝试大量不同的组合。这个过程的复杂程度不亚于模型调参。如何使用卷积神经网络,自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上,即风格迁移(styletransfer)。这里我们需要两张输入图像:一张是内容图像,另一张是风格图像。我们
- 大创项目推荐 题目:基于深度学习的图像风格迁移 - [ 卷积神经网络 机器视觉 ]
laafeer
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- 第8章 python深度学习——波斯美女
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第8章生成式深度学习本章包括以下内容:使用LSTM生成文本实现DeepDream实现神经风格迁移变分自编码器了解生成式对抗网络人工智能模拟人类思维过程的可能性,并不局限于被动性任务(比如目标识别)和大多数反应性任务(比如驾驶汽车),它还包括创造性活动。2015年夏天,我们见识了Google的DeepDream算法,它能够将一张图像转化为狗眼睛和错觉式伪影(pareidolicartifact)混合
- KAGGLE · GETTING STARTED CODE COMPETITION 图像风格迁移 示例代码阅读
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本博文阅读的代码来自于I’mSomethingofaPainterMyself|Kaggle倾情推荐:MonetCycleGANTutorial|Kaggle数据集说明I’mSomethingofaPainterMyself|KaggleFilesmonet_jpg-300Monetpaintingssized256x256inJPEGformatmonet_tfrec-300Monetpaint
- 不容错过的免费AI绘图软件:释放你的创造力
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随着人工智能技术的不断进步,AI绘图软件已经成为许多艺术家和设计师的重要工具。在这篇文章中,我们将介绍一些常见的免费AI绘图软件,并探讨它们的功能、使用方法以及为何值得一试。一、AI绘图软件1.DeepArt.io主要功能:·图片转换:将照片转换成艺术风格的画作。·风格迁移:将一种艺术风格应用到另一幅画作上。·创意生成:基于AI算法生成新的艺术灵感。用户界面与体验:DeepArt.io的用户界面直
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StableDiffusionTemporal-Kit和EbSynth从娱乐到商用1.TemporalKit和EbSynth1.1提取关键帧1.2关键帧风格迁移1.3生成序列帧2.真人转卡通3.卡通转真人4.编辑技巧5.ControlNet+TemporalNet+达芬奇Fusion6.RerenderAVideo7.DiffSynth-Studio基于SD的风格化编辑主流方式:ControlNe
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目标:实时任意风格转移方法:adaptiveinstancenormalization原理:图像的风格就是特征图各个featurechannel跨空间的统计信息,比如mean和variance。迁移各个channel的mean和variance就可以实现风格迁移。效果:可实时实现任意风格图片转移,并且可以控制content-styletrade-off,styleinterpolation,col
- diffusion 和 gan 的优缺点对比
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sample速度GAN更快,Diffusion需要迭代更多次。训练难度GAN的训练可能是不稳定的,容易出现模式崩溃和训练振荡等问题。Diffusion训练loss收敛性好,比较平稳。模拟分布连续性Diffusion相较于GAN可以模拟更加复杂,更加非线性的分布。但是Diffusion模拟的分布没有GAN连续性好,特别是在video风格迁移的时候,可能帧之间的关系会有很大差别。Diffusion就可
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发布亮点:OpenCVGithub项目终于突破50000stars!新的里程碑~这次发布的特性包括:集成更多的GSoC2020项目的结果,包括:开发了OpenCV.jsDNN模块,以方便再网页中使用,并提供了相关教程。图像分类目标检测风格迁移语义分割姿态估计OpenCV.jsWASMSIMD优化2.0,网页端调用OpenCV更快了新增文本检测和识别高级APISIFT算法优化,主要是16位整型高斯滤
- 【论文研读】基于卷积神经网络的图像局部风格迁移
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自2015年Gatys首次提出神经艺术风格迁移框架以来,图像风格迁移逐渐成为计算机图形学和计算机视觉领域的一个研究热点,但是当前针对图像风格迁移的研究大多难以提取图像中的局部进行风格迁移,而将重心放在图像全局风格迁移上,针对局部风格迁移这一研究领域上的空白,浙江工业大学缪永伟与浙江理工大学、中科院自动化研究所合作发表了《基于卷积神经网络的图像局部风格迁移》一文。文中提出了一种基于卷积神经网络的图像
- Pytorch 和 TensorFlow 对比学习笔记,第4周:综合应用和实战项目 Day 21-24: 实战项目
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第4周:综合应用和实战项目Day21-24:实战项目项目目标:开始一个小型项目,如图像分类、文本生成或其他您感兴趣的任务。应用到目前为止所学的知识。项目选择:**图像分类:**使用Pytorch或TensorFlow构建一个能够识别不同类别图像的模型。文本生成:创建一个文本生成模型,例如聊天机器人或者诗歌创作模型。**自选项目:**根据个人兴趣选择其他类型的项目,如语音识别、风格迁移等。实施步骤:
- 图像生成之pix2pix
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深度学习计算机视觉人工智能
简要介绍利用GAN做imagetranslation的开山之作:Image-to-ImageTranslationwithConditionalAdversarialNetworks自然语言处理领域有text2text,所以自然而然图像领域也有image2image。作者提出pix2pix,即利用CGAN实现一个解决各种image2image任务(语义分割,边缘检测、风格迁移等等)的通用解决方案和
- Stable Diffusion中几个常用的文件夹
CCSBRIDGE
stablediffusion
常见文本到图像的目录(outputs/txt2img-images):存储从文本描述生成的图像。这类目录通常用于保存用户输入文本提示后,系统生成的图像。图像到图像的目录(outputs/img2img-images):存储基于现有图像进行修改或再创作后生成的新图像。这是用于图像编辑或风格迁移任务的输出位置。附加或实验性质的输出目录(outputs/extras-images):可能用于存储实验性或
- PyTorch深度学习实战(29)——神经风格迁移
盼小辉丶
深度学习pytorchAIGC
PyTorch深度学习实战(29)——神经风格迁移0.前言1.神经风格迁移原理1.1模型介绍1.2GramMatrix的重要性2.神经风格迁移模型构建策略3.使用Keras实现神经风格迁移小结系列链接0.前言神经风格迁移(NeuralStyleTransfer)是一种基于深度学习的技术,用于将两个不同图像的风格进行合成,生成新的图像。它通过将一个参考图像的风格应用于另一个内容图像,以创造出独特而富
- AI绘画以图生图怎么用?
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AI绘画的以图生图功能,也称为“风格迁移”或“图像转换”,主要是通过将一张图片作为参考,然后使用AI技术将其转换成另一种风格。那么AI绘画以图生图怎么用?彩平图1、打开AI绘画选择以图生图模式2、上传平面图,输入设置好的关键词。这些关键词将指导AI如何渲染彩平图,包括风格、细节、背景颜色等,将帮助AI更好地理解您的需求。3、风格选择彩平图,并设置图片贴合度,贴合度决定了生成的图片与原始平面图的匹配
- 常见的生成模型有哪些?
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生成模型是深度学习领域的一类模型,它们的目标是学习如何生成数据的分布,从而能够生成新的、与真实数据类似的样本。以下是一些主要的生成模型:生成对抗网络(GANs):GAN由两个部分组成:生成器(生成新数据)和判别器(区分真实数据和生成的数据)。这两部分在训练过程中相互竞争,提高彼此的性能。应用:图像生成、艺术创作、数据增强、风格迁移等。变分自编码器(VAEs):VAE是一种基于贝叶斯推理的生成模型,
- 大创项目推荐 深度学习图像风格迁移
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- [PyTorch][chapter 9][李宏毅深度学习][CNN]
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深度学习pytorchcnn
前言:卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks)是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器,常用来分析视觉图像。卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家YannLeCun,目前在Facebook工作,他是第一个通过卷积神经网络在MNIST数据集上解决手写数字问题的人.CNN除了在图像分类,还有一些其它有趣的创意方案:语音识别,风格迁移,DeepDream,围棋游
- 大创项目推荐 深度学习图像风格迁移 - opencv python
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- 【ModelScope】从入门到进阶
资料加载中
ModelScope
计算机视觉任务任务(Task)中文任务(Task)英文任务说明单标签图像分类image-classification对图像中的不同特征根据类别进行区分通用图像分割image-segmentation识别图像主体与图像背景进行分离文字检测ocr-detection将图像中的文字检测出来并返回检测点坐标位置人像美肤skin-retouching对图像中的人像皮肤进行细节美化风格迁移image-styl
- AI:113-基于卷积神经网络的图像风格迁移
一见已难忘
精通AI实战千例专栏合集人工智能cnn神经网络图像风格迁移卷积神经网络
点击这里跳转到本专栏,可查阅专栏顶置最新的指南宝典~你的技术旅程将在这里启航!从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。✨✨✨每一个案例都附带有在本地跑过的关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。欢迎订阅支持,正在不断更新中~一.基于卷积神经网络的图像风格迁移人工智能领域的发展在近年来取得了令人瞩目的成就,其中图像处理领域的技术也在
- 【人工智能风格迁移】人工智能图像风格迁移尝试学习
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文章目录一、实验目的二、实验内容和要求三、实验结果(结果描述、结果截图、代码截图等)损失函数内容损失函数风格损失函数神经网络模型VGG19风格迁移的网络模型一、实验目的图像的风格迁移其实就是利用相关算法对一些著名画作的风格进行学习,然后再把这种风格应用到我们熟悉的图片中。并且该技术已经成为人工智能领域内的一个热门的研究主题。本课程将对传统的图像风格迁移算法进行讲解,并且利用Pytorch对其进行实
- 基于 Python+Django 构建智能互动拍照系统
Python数据开发
学习笔记python开发语言算法AI计算机视觉
本系统旨在探索先进的计算机视觉算法在大熊猫主题的互动拍照场景上的应用。系统结合人脸及人体关键点识别,人像分割,目标检测,图像风格迁移,以及自己设计实现的熊猫分割PandaSeg,动作识别PoseRecognition等算法,依托Django框架搭建的Web应用,在服务器端使用tensorflow、pytorch等深度学习框架搭建的智能图像处理模块处理前端通过单目相机捕获的图片并实时返回处理结果,目
- 深度生成模型之图像翻译GAN ->(个人学习记录笔记)
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机器学习生成对抗网络学习笔记
文章目录深度生成模型之图像翻译GAN图像翻译的应用1.风格迁移2.数据增强3.经典图像任务4.内容创作5.人脸图像编辑6.人体图像编辑图像翻译模型1.有监督图像翻译模型2.无监督图像翻译模型3.多域图像翻译模型深度生成模型之图像翻译GAN图像翻译的应用1.风格迁移各类风格化应用2.数据增强仿真数据,增强数据的多样性3.经典图像任务图像上色,图像分割,边缘检测,图像增强,超分辨,图像修复等4.内容创
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen