- 【新生必会】30个较难Python脚本,建议收藏。
.Boss.
信息可视化python人工智能算法开发语言机器学习
本篇较难,建议优先学习上篇;20个硬核Python脚本-CSDN博客接上篇文章,对于Pyhon的学习,上篇学习的结束相信大家对于Pyhon有了一定的理解和经验,学习完上篇文章之后再研究研究剩下的30个脚本你将会有所成就!加油!目录21、数据库连接-SQLite22、图像处理-Pillow23、图形界面-Tkinter24、文本生成-Faker25、加密和解密-cryptography26、Sock
- 答题卡图像识别 需求分析、市场分析和技术实现
weixin_34037977
人工智能开发工具json
答题卡图像识别需求分析、市场分析和技术实现一、需求分析一、以接口的方式开发此需求:1:接收图片以上传的方式把图片发送到接口。2:识别图片接口接收到图片后,进行图像识别。3:返回数据返回识别后的JSON格式数据。二、答题卡图片识别的具体要求:图片是通过手机、相机、扫描仪等设备拍照而来,其中手机、相机拍出的照片会出现像素低、图像不正、聚焦不清楚等问题;1:图片只要是人眼能看清楚的即可完成识别;2:80
- 图像分割基础:使用Python和scikit-image库
0dayNu1L
机器学习项目实战python人工智能机器学习
大家好,今天我们将一起探讨图像分割的基础知识,并使用Python编程语言以及scikit-image库来实现一个简单的图像分割示例。图像分割是图像处理中的一项重要技术,它允许我们将图像划分为多个部分或对象,这对于图像分析和计算机视觉任务至关重要。0dayNu1L-CSDN博客目录一、环境准备二、图像分割示例1.导入必要的库2.读取并显示图像3.创建标签数组并进行阈值分割4.使用颜色表示标签三、结果
- Python库 - skimage
司南锤
PYTHON库python开发语言
skimage是scikit-image的缩写,是一个用于图像处理的Python库。提供了丰富的图像处理功能,包括图像滤波、边缘检测、形态学操作、特征提取、图像分割等。skimage是基于NumPy数组构建的,因此可以与NumPy和其他科学计算库(如scipy和matplotlib)无缝集成。安装可以使用pip来安装skimage:pipinstallscikit-image主要模块skimage
- scikit-image(Scikit-image 是用于图像处理的 Python 包,使用原生的 NumPy 数组作为图像对象)
Clark-dj
图像处理pythonnumpy
Scikitimage中文开发手册-开发者手册-腾讯云开发者社区-腾讯云昨天搜索一个函数时无意间发现这个网站,今天来学习一下,仅作学习笔记。measureskimage.measure.approximate_polygon(coords,...)近似具有指定公差的多边形链。skimage.measure.block_reduce(image,block_size)通过对局部块应用函数来下采样图像
- AI大模型从入门到精通,2025终极指南!好卷啊,又不能躺平,只能悄悄卷你们了!
大模型教程
人工智能大模型训练LLM知识库大模型大模型入门大模型学习
什么是AI大模型?AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力,可以应用于各种领域,如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型?2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用,大模型作为其中的重要组成部分,正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力,广泛应用于
- 热门AI创作助手推荐【第一期】
量子星澜
文心一言AI写作chatgpt
星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了诸多领域,包括但不限于以下几个方面:1.语音识别和自然语言处理:人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域,例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析:人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域,帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉:人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
- 【解锁机器学习:探寻数学基石】
游戏乐趣
机器学习人工智能
机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代,机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。从图像识别到自然语言处理,从智能推荐系统到自动驾驶,机器学习的应用无处不在,深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而,在这看似神奇的机器学习背后,数学作为其坚实的理论基础,起着不可或缺的关键作用。毫不夸张地说,数学是打开机器学习大门的钥匙,是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下,机器学习就像是一座
- 利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测
欣然~
opencv人工智能计算机视觉
一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧,将其与预先加载的参考图像进行特征匹配,从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。二、环境依赖OpenCV:用于图像处理、特征提取和匹配等操作。NumPy:用于数值计算,OpenCV依赖于NumPy进行数组操作。可以使用以下命令安装所需库:bashpipinstallopencv-pythonn
- DeepSeek:全栈开发者视角下的AI革命者
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3人工智能
DeepSeek:全栈开发者视角下的AI革命者写在前面随着人工智能(AI)技术的不断进步,AI已经成为各行各业创新的核心动力。从自动驾驶到智能制造,再到自然语言处理和图像识别,AI正在逐渐渗透并改变着我们的生活和工作方式。DeepSeek,作为AI领域的新兴技术,凭借其独特的技术架构和颠覆性的创新理念,成为了全栈开发者关注的焦点。本文将从全栈开发者的角度出发,详细解析DeepSeek的诞生、技术架
- rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用
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背景rapidocr-onnxruntime是一个跨平台的OCR库,基于ONNXRuntime推理框架。目前已知运行速度最快、支持最广,完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。缘起:百度paddle工程化不是太好,为了方便大家在各种端上进行ocr推理,我们将它转换为onnx格式,使用Python/C++/Java/Swift/C#将它移植到各个平台。名称来源:轻快好省并智能。基于深度学
- NPU的应用场景:从云端到边缘
绿算技术
NPU架构介绍缓存人工智能科技深度学习
NPU的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面:1.云计算与数据中心AI推理服务:在云端提供高效的AI推理服务,例如图像识别、语音识别。模型训练加速:在大规模训练任务中,NPU可以作为加速单元,提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头:在安防监控中,NPU可以实时处理视频流,实现目标检测和跟踪。智能音箱:在语音助手中,NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知:NPU可以加速自动驾
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发
应用开发
引言在HarmonyNext生态系统中,图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用,重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建一个完整的图像处理应用,并通过优化技巧提升性能。图像处理基础1.1图像表示在数字图像处理中,图像通常被表示为一个二维矩阵,每个元素代表一个像素的灰度值或颜色值。在HarmonyNex
- 【图像处理】ISP(Image Signal Processor) 图像处理器的用途和工作原理?
AndrewHZ
图像处理基石图像处理智能手机影像系统算法深度学习人工智能ISP
ISP(图像信号处理器)是数字影像设备的“视觉大脑”,负责将传感器捕获的原始电信号转化为我们看到的高清图像。以下从用途和工作原理两方面通俗解析:一、ISP的核心用途:让照片“更像眼睛看到的”提升画质:降噪:去除暗光下的噪点(如手机夜景模式,通过多帧合成+算法抑制噪点)。色彩还原:校正传感器偏色(例如索尼传感器常偏黄,ISP通过白平衡算法还原真实色彩)。动态范围优化:保留高光和暗部细节(类似HDR,
- 谷歌Gemini 3大模型发布,AI领域再掀波澜!
广拓科技
人工智能
在人工智能的浩瀚宇宙中,每一次重大突破都如同一颗璀璨的新星,照亮我们对未来的想象。而近期,谷歌发布的Gemini3大模型,无疑是其中最为耀眼的存在,它在AI领域激起的波澜,迅速蔓延至全球科技圈,引发了广泛关注与热烈讨论。随着AI技术的迅猛发展,我们已经见证了众多令人惊叹的创新成果。从智能语音助手到图像识别技术,从自动驾驶汽车到医疗诊断辅助系统,AI正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。在这
- 目标检测中衡量模型速度和精度的指标:FPS和mAP
asdfg1258963
目标检测_ai目标检测人工智能
“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS(FramesPerSecond)定义:FPS是“每秒传输帧数”的缩写,用于衡量计算机视觉系统(如目标检测、图像识别等)的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。重要性:在实时应用中,如自动驾驶、视频监控等,FPS是一个关键指标。高FPS意味着系统能够快速处理输入的图像数据,实现实时响应。计算方式:FPS可以通过以下公式计算:
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用,重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建一个完整的图像处理应用,并通过优化技巧提升性能。1.图像处理基础1.1图像表示在数字图像处理中,图像通常被表示为一个
- 深入理解 OTSU 算法(大津法——最大类间方差法)
ZHauLee
机器学习算法计算机视觉人工智能
一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法,广泛应用于图像处理领域,特别是在二值化过程中。它是由日本学者大津展之(NobuyukiOtsu)在1979年提出,因此得名“OTSU算法”。二、算法原理OTSU算法的核心思想是通过遍历所有可能的阈值,将图像分割为前景(目标)和背景两部分,使得这两部分之间的类内方差(intra-classvariance)最小,或者说使得这两部分之间的类
- python实现KNN算法的手写数字识别:深入解析与完整项目流程
快撑死的鱼
Python算法精解算法
随着人工智能和机器学习的快速发展,图像识别技术在多个领域得到广泛应用。而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一,已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。本文将深入解析如何使用Python编程语言,结合KNN(K-最近邻)算法实现手写数字识别系统。文章不仅介绍了算法的核心原理,还从用户交互、图像处理、数据预处理等多个角度对整个项目进行了全方位的讲解。读者通过本文,可以全面掌握手写数字
- 深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”,准确率90%+,pytorch复现
羊小猪~~
深度学习网络pytorch人工智能python机器学习分类
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前言如果说最经典的神经网络,ResNet肯定是一个,从ResNet发布后,很多人做了修改,denseNet网络无疑是最成功的一个,它采用密集型连接,将通道数连接在一起;本文是基于上一篇复现DenseNet121模型,做一个乳腺癌图像识别,效果还行,准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介,源码研究与复现(pytorch):
- 人工智能概念
zhangpeng455547940
计算机人工智能
机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架,使得系统可以从数据中学习算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具,模仿人脑,使用多层神经网络进行学习算法:多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用:自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
- 4款老照片AI自动修复工具分享,让老照片重焕光彩
Ai工具分享
人工智能
老照片承载着我们的成长历程、家庭的变迁以及社会的发展印记。然而,岁月无情,它们逐渐失去了原本的光彩,让我们在回忆时总觉得少了些什么。但随着自动修复软件的出现,让老照片的修复变得不再遥不可及。这些软件利用先进的图像处理技术,能够自动识别并修复照片上的瑕疵,让老照片重焕光彩。下面小编就来给大家分享几款AI自动修复工具,帮助你找回那些遗失的美好时光。一、牛学长图片修复工具牛学长图片修复工具是一款功能强大
- 图像工具插件:Editor.js 的图像处理解决方案
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图像工具插件:Editor.js的图像处理解决方案imageImageBlockforEditor.js项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/image8/imageEditor.js的图像工具插件是一个强大的开源项目,致力于为Editor.js富文本编辑器提供图像处理功能。该项目主要使用JavaScript编程语言,并且是基于Editor.js的插件架构进行开发
- 验证码识别:使用OCR技术识别图形验证码详解
数据知道
2025年爬虫和逆向教程ocrpython爬虫OCR识别验证码识别图片验证码
文章目录一、基本原理二、所需工具2.1Python环境2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型4.3数据增强4.4集成多个OCR引擎五、实际应用中的注意事项六、总结验证码(CAPTCHA)是一种用于区分人类用户和自动化程序的安
- ComfyUI 中存在类似于 “蒙版” 的方法
AI-AIGC-7744423
图像处理人工智能
在ComfyUI中存在类似于“蒙版”的方法,它在图像生成和编辑过程中发挥着重要作用,以下为你详细介绍:什么是蒙版及其作用在图像处理领域,蒙版是一种用于控制图像特定区域处理效果的工具。通过蒙版,可以指定哪些区域需要应用某种效果(如滤镜、色彩调整等),哪些区域保持不变。在ComfyUI里,蒙版主要用于控制图像生成或修改的范围。ComfyUI中实现类似蒙版功能的方法1.使用ControlNet的蒙版功能
- 基于YOLOv5的车牌识别系统:从数据集到UI界面的实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展,车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统(LicensePlateRecognition,LPR)主要用于识别车辆的车牌号码,并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来,随着深度学习技术的飞速发展,基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法,如YOLO(YouOn
- DeepSeek在供热行业中的应用
杨航 AI
人工智能深度学习python机器学习算法
目录引言1.1DeepSeek技术概述1.2供暖行业业务挑战1.3DeepSeek在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理(NLP)2.3图像识别与处理2.4数据挖掘与分析供暖行业应用场景3.1设备监控与维护3.1.1设备状态监控3.1.2故障预测与诊断3.1.3维护计划优化3.2能源管理与优化3.2.1能耗数据分析3.2.2热负荷预测3.2.3节能优
- 使用Python进行火焰检测与识别:从基础理论到高级实现的全面指南
快撑死的鱼
python算法解析python开发语言
使用Python进行火焰检测与识别:从基础理论到高级实现的全面指南火灾是一种常见而危险的自然灾害,在工业、家庭和公共场所中,实时检测火焰并做出响应是保障安全的重要手段。随着计算机视觉技术的发展,使用图像处理和机器学习的方法进行火焰检测已经成为可能。Python作为一种功能强大且广泛使用的编程语言,提供了丰富的库和工具,能够有效地实现火焰检测和识别。在本文中,我们将深入探讨如何使用Python进行火
- 图像识别技术与应用
超帅的好吧
笔记
第一节课这节课了解了这门专业的就业职位:工资是怎么样的岗位职责和任职要求看到了人类工业文明的演变了解了人工智能的研究、开发、模拟、延伸、理论、方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物、医疗日常生活的智能比如指纹、淘宝、抖音还能用软件看到天气的好坏了解了典型训练和机器学习中的关键组件机器学习中的关键组件包含:数据模型目标函数优化算法这节课学习了第一节剩下
- 图像识别技术与应用课后总结(18)
一元钱面包
人工智能
·YOLO-V3RetinaNet系列,YOLO-V3在不同变体(如YOLOV3-320、YOLOV3-416等)下,在推理时间和精度上有不同的表现,展示了其在速度和准确性上的平衡。YOLO-V3的改进点网络结构:相比之前版本,YOLO-V3的网络结构进行了优化,使其更适合小目标检测。特征处理:对特征的处理更加细致,通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。先验框:先验框更加丰富,有3种sca
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla