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是刃小木啦~
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本文介绍了基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件,该软件通过先进的图像处理技术实现对实时视频中火焰的检测与跟踪,同时支持导入图片进行火焰识别。主要功能包括相机选择、实时跟踪和图片模式。软件适用于多种场合,用于保障人民生命财产安全。源码及exe文件可通过蓝奏云网盘下载。软件简介《基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件》是一款创新的计算机视觉应用软件,旨在通过先进的图像处理技术实现对实时视频中
- OpenCV 100道面试题及参考答案(7万字长文)
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大厂面试大厂面经android面试计算机视觉opencv实时互动webrtc
OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的函数和工具,用于处理图像和视频。OpenCV最初由英特尔公司开发,现在由一个开源社区维护和发展。主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域,如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像
- 使用OpenCV和Python将图像读取为RGB
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在计算机视觉和图像处理中,OpenCV是一个广泛使用的开源库,提供了许多功能强大的图像处理工具。其中一个常见的任务是将图像读取为RGB格式,以便进一步处理和分析。在本文中,我将向您展示如何使用OpenCV和Python来实现这个任务。首先,确保您已经安装了OpenCV库。您可以使用以下命令在Python中安装OpenCV:pipinstallopencv-python一旦安装完成,我们可以开始写代
- 基于python cv 库实现读取图片像素值
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--------在日常生活中,我们经常用简单的形容词来描述颜色,比如“红色”、“蓝色”、“绿色”等。然而,这种描述方法对于精确确定颜色是有限的,尤其是在设计、图像处理、Web开发等领域。为了更准确和科学地定义颜色,我们通常采用RGB值来表示颜色。什么是RGB值?RGB是指红色(Red)、绿色(Green)和蓝色(Blue)的组合方式,用来表示颜色。RGB是一种加色模型,也就是说,通过将红、绿、蓝三
- 人工智能开发趋势
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人工智能开发趋势:未来技术的演进与创新引言人工智能(AI)正在以惊人的速度发展,并在各行各业中发挥越来越重要的作用。从自然语言处理到计算机视觉,从自动化决策到自主学习,AI的发展方向正变得更加智能化、自动化和人性化。本文将探讨当前AI开发的最新趋势,并展望未来的发展方向。1.生成式AI的崛起近年来,生成式AI(如ChatGPT、StableDiffusion、DALL·E)展现出强大的内容创作能力
- 大模型驱动的智能代码生成系统
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大模型驱动的智能代码生成系统关键词大模型智能代码生成自然语言处理计算机视觉系统设计与实现摘要本文深入探讨了基于大模型的智能代码生成系统的构建与实现。首先,我们分析了智能代码生成的背景与意义,随后介绍了大模型的基本原理及其在代码生成中的潜力。接着,我们详细阐述了智能代码生成系统的设计与实现过程,包括系统需求分析、架构设计、模型集成与优化等方面。随后,本文通过自然语言处理、计算机视觉和代码生成应用,展
- Python图片识别脚本:从零开始实现图像识别!
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包含编程籽料、学习路线图、爬虫代码、安装包等!【点击领取!】图像识别是计算机视觉领域的一个重要应用,Python凭借其丰富的库和工具,成为了实现图像识别的首选语言之一。本文将带你从零开始,使用Python编写一个简单的图片识别脚本。我们将使用OpenCV和TensorFlow来实现这个功能。1.环境准备在开始之前,我们需要安装一些必要的Python库。你可以使用pip来安装这些库:pipinsta
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神经网络(NeuralNetworks)和决策树(DecisionTrees)是两种不同的机器学习算法,各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较:神经网络优点:强大的学习能力:神经网络,尤其是深度神经网络,能够自动学习数据中的复杂特征,可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层,神经网络可以逐层提
- YOLOv12改进之A2(区域注意力)
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注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术,已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中,注意力机制扮演着关键角色。已有研究成果包括:Transformer架构:引入了自注意力机制,有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系。CBAM模块:提出了通道和空间注意力的结合,显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet:引入了通道注意力机制,通过自适应学习特征通道的重要性,
- XS9951 两通道多合一同轴高清解码芯片 国产
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CVI/芯昇编解码芯片国产
XS9951两通道多合一同轴高清解码芯片国产XS9951是2通道模拟复合视频解码芯片方案,支持HDcctv高清协议和CVBS标清协议,最高支持2路2M@30fps。XS9951将接收到的高清模拟复合视频信号经过模数转化,视频解码以及2D图像处理之后,转化为YCbCr,并以MIPICSI接口传输给主控编码芯片,以达到实时预览和录像目的。XS9951还支持音频数据(HDCVI协议下),控制数据的同轴传
- XS9935 ,4通道模拟复合视频解码芯片,双向音频数据同轴共缆传输
IC15110264988
音视频冠宇铭通科技芯昇代理商CHIPUP
支持BT656和BT1120协议,LQFP128XS9935是4通道模拟复合视频解码芯片方案,支持HDcctv高清协议和CVBS标清协议,最高支持4路4K@15fps。XS9935将接收到的高清模拟复合视频信号经过模数转化,视频解码以及2D图像处理之后,转化为YCbCr,并以BT1120/BT656接口传输给主控编码芯片,以达到实时预览和录像目的。XS9935支持双向音频数据同轴共缆传输,实现与远
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By凌顺2019年9月12日本示例使用的OpenCV版本是:4.1.1运行Python的编辑器:Jupyternotebook示例目的通过使用PLI在图片上添加中文字符。PIL(PythonImagingLibrary)是Python常用的图像处理库,而Pillow是PIL的一个友好Fork,提供了了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作
- OpenCV实现在图像中绘制汉字
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随着人工智能技术的快速发展,AI大模型(如GPT-3、BERT等)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。对于希望深入学习AI大模型的开发者和研究者来说,找到合适的学习资源至关重要。本文将为大家推荐十大必备网站,帮助你更好地理解和应用AI大模型。1.CourseraCoursera是一个在线学习平台,提供各类AI和机器学习课程,包括斯坦福大学的机器学习课程和深度学习专项课程。通过视频讲解
- Python从0到100(十八):面向对象编程应用
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 在OpenCV中放大后,Python会捕捉图像的特定部分
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在OpenCV中放大后,Python会捕捉图像的特定部分在使用OpenCV进行图像处理时,你可以通过不同的方法放大图像。以下是一些常见的方法以及Python代码示例:1.使用`cv2.resize()`函数:这是一个常用的函数,可以用来调整图像的大小。它接受三个参数:原始图像、新的尺寸以及插值方式。默认的插值方式为线性插值,但还可以选择其他如最近邻插值、双线性插值等。```pythonimport
- YOLOv8改进主干RTMDet论文系列:高效涨点的单阶段目标检测器主干
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近年来,目标检测技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。为了提高目标检测器的性能和降低延时,研究人员不断提出新的方法和架构。本文介绍了一篇名为"YOLOv8改进主干RTMDet"的论文系列,该系列通过结合最新的RTMDet论文和采用CSPNeXt主干结构,实现了高性能、低延时的单阶段目标检测器主干。在本论文系列中,作者着重研究了目标检测器主干的改进方法。主干网络在目标检测中扮演着重要的角色,它负责提
- 费曼学习法11 - NumPy 的 “线性代数” 之力:矩阵运算与应用 (应用篇)
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第六篇:NumPy的“线性代数”之力:矩阵运算与应用(应用篇)开篇提问:考虑一个实际问题:图像的旋转。当你使用图像编辑软件旋转照片时,背后是什么在驱动图像像素的精确移动?答案是线性代数。图像可以表示为数值矩阵,而旋转、缩放、剪切等图像变换,都可以通过矩阵运算来实现。线性代数不仅是图像处理的基石,也在机器学习、物理模拟、工程计算等众多领域扮演着核心角色。它提供了一套强大的数学工具,用于描述和解决多维
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引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛。人脸识别作为其中的一个重要分支,已经在安防、金融、教育等多个领域展现出巨大的应用价值。本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术构建一个校园人脸识别考勤系统,该系统能够自动识别学生身份并记录考勤信息,大大提高了考勤效率,减轻了教师的工作负担。系统概述功能特点实时人脸检测与识别:能够从摄像头视频流中实时检测并识别人脸自动考
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以下是一个基于Python的图片马赛克消除函数实现,结合了图像处理和深度学习方法。由于马赛克消除涉及复杂的图像重建任务,建议根据实际需求选择合适的方法:importcv2importnumpyasnpfromPILimportImagedefremove_mosaic(image_path,output_path,method='traditional',block_size=10,scale_f
- 基于ESP32完成摄像头接入和调试
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基于ESP32完成摄像头接入和调试是一个常见的物联网(IoT)项目,广泛应用于安防监控、智能家居、图像识别等场景。以下是实现摄像头接入和调试的详细步骤:1.硬件准备ESP32开发板:推荐使用带PSRAM的ESP32开发板(如ESP32-CAM),因为摄像头图像处理需要较大的内存。摄像头模块:常用的摄像头模块有OV2640和OV7670。OV2640支持更高的分辨率(如1600x1200),适合高质
- AI创业机遇:垂直领域无限可能
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- 图像处理中注意力机制的解析与代码详解
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1.注意力机制的原理注意力机制(AttentionMechanism)是一种模拟人类视觉系统的机制,它使模型能够聚焦于图像的关键部分,从而提升图像处理任务的性能。在图像处理中,注意力机制通常分为通道注意力(ChannelAttention)和空间注意力(SpatialAttention)。通道注意力:通过动态调整每个通道的重要性,使模型更有效地利用输入数据的信息。其核心步骤包括全局池化、多层感知机
- DeepSeek人工智能领域的创新先锋与变革力量
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在科技飞速发展的时代,人工智能(AI)无疑是最具变革性的力量之一。DeepSeek作为人工智能领域的关键参与者,正以其独特的技术路径和创新理念,深刻影响着行业的发展格局。深入解读相关信息,能让我们更全面地认识DeepSeek在人工智能领域的重要贡献、技术优势、发展战略以及其带来的广泛影响。一、DeepSeek的技术突破与创新(一)核心技术成就DeepSeek在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等人
- 深度学习数据集封装-----目标检测篇
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前言在上篇文章中,我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务,通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而,当我们转向目标检测任务时,复杂度便显著提升,尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例,它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限,本文暂不深入展开YOLO的相关内容,感兴趣的读者可以查
- 预训练模型微调与下游任务迁移学习技术
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1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。此外,迁移学习技术也为模型在不同任务间的知识复用提供了有效途径。本文将详细介绍预训练模型微调与下游任务迁移学习
- OpenCV计算摄影学(14)实现对比度保留去色(Contrast Preserving Decolorization)的函数decolor()
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述将彩色图像转换为灰度图像。它是数字印刷、风格化的黑白照片渲染,以及许多单通道图像处理应用中的基本工具。cv::decolor是OpenCV中用于实现对比度保留去色(ContrastPreservingDecolorization)的一个函数。此函数可以将输入的彩色
- 计算机视觉|ConvNeXt:CNN 的复兴,Transformer 的新对手
紫雾凌寒
AI炼金厂#计算机视觉#深度学习机器学习计算机视觉人工智能transformerConvNeXt动态网络神经网络
一、引言在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)长期以来一直是核心技术,自诞生以来,它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果。然而,随着VisionTransformer(ViT)的出现,计算机视觉领域的格局发生了重大变化。ViT通过自注意力机制,打破了传统卷积神经网络的局部感知局限,能够捕捉长距离依赖关系,在图
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
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A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
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...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
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系统:centos 5.x
需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz
1.下载squid
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1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
Object unk
- 如何在Swift语言中创建http请求
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs