- 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
- 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
- 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
- OpenCV图片操作100例:从入门到精通指南(1)
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OpenCV图片操作100例:从入门到精通指南本文整理了100个OpenCV实用技巧,涵盖图像处理各个领域,助你轻松掌握计算机视觉核心技能!一、入门必备:基础操作1.图像读写与显示importcv2#读取图像(BGR格式)img=cv2.imread('image.jpg')#显示图像cv2.imshow('示例图片',img)cv2.waitKey(0)#按任意键退出cv2.destroyAll
- OpenCV图片操作100例:从入门到精通指南(3)
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高效学习路径:1️⃣分阶段学习:入门:1-20例(基础操作)进阶:21-50例(图像处理)高级:51-100例(计算机视觉)2️⃣项目驱动学习:证件照背景替换(1-15例)停车场车位检测(30-45例)视频运动追踪(70-85例)3️⃣性能优化技巧:#使用UMat加速图像处理umat_img=cv2.UMat(img)processed=cv2.GaussianBlur(umat_img,(5,5
- OpenCV入门到精通:AI视觉处理的完整指南
AI云原生与云计算技术学院
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OpenCV入门到精通:AI视觉处理的完整指南关键词:OpenCV、计算机视觉、图像预处理、目标检测、AI视觉应用摘要:本文是一份面向AI视觉爱好者的OpenCV完整学习指南。从OpenCV的核心概念讲起,结合生活案例、代码示例和项目实战,逐步拆解图像读取/显示、灰度化、边缘检测、目标检测等关键技术。无论你是想入门计算机视觉的新手,还是希望用OpenCV解决实际问题的开发者,都能通过本文掌握从理论
- CNN 猫狗识别:从理论到实战的深度解析
爱熬夜的小古
cnn深度学习人工智能
在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)凭借其强大的特征提取和模式识别能力,成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题,不仅能帮助我们理解CNN的工作原理,还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用,从理论基础到实战代码,带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述(一)CNN的核心组件卷积层:是CNN的
- OpenCV入门到精通:从基础到实战的全面指南
摘要:本文旨在为初学者和有一定经验的开发者提供OpenCV从入门到精通的全面指南。文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法,然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容,最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。关键词:OpenCV;图像处理;特征检测;视频分析;实战案例引言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary
- 机器视觉在OCR(字符识别)检测中的应用
目前,对印刷品的检测工作一般采用人工方法进行质量检测,然后再由工作人员将成品和次品进行分类堆放。这样一来,不仅增加了工作人员的劳动强度,而且检测质量也难以得到保障。其次,则是效率低下,浪费时间成本。印品质量自动检测系统满足印刷企业对于产品质量控制的需求。系统采用自主研发的表面缺陷检测、色彩测量、快速建模等核心算法,广泛适用于包装印刷、标签印刷、商业印刷质量在线检测和印后终检。机器视觉用于印刷、包装
- 2025年人工智能、虚拟现实与交互设计国际学术会议
学术小八
学术人工智能vr交互
重要信息官网:www.aivrid.com时间:2025年10月17-19日地点:中国-东莞部分介绍征稿主题包括但不限于:生物特征模式识别机器视觉专家系统深度学习智能搜索自动编程智能控制智能机器人系统组件虚拟现实平台用于VR/AR的AI平台数据和生成、操作、分析和验证浸入式环境和虚拟世界的生成优化和现实的渲染人工智能与用户体验个性化推荐系统情感计算与用户响应虚拟现实与沉浸式技术沉浸式环境设计交互设
- 【人工智能面经第五期:模型训练与优化核心面试深度问答】
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作者:“码上有前”文章简介:人工智能面经欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言模型训练与优化核心面试深度问答摘要围绕模型训练与优化的训练技巧(正则化、迁移学习)和数据工程(数据增强、标注质量)展开,通过20个关键问题,解析正则化协同策略、迁移学习适配场景、数据增强实践等核心要点,助力读者掌握人工智能与计算机视觉岗位面试中模型训练优化的知识体系,明晰技术原理与实际应用的关联。目录训练技巧-正则化策略相关问题
- 机器学习手写字体识别系统:技术演进与应用实践
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引言:手写字体识别的技术定位与价值在信息处理领域,人工录入手写文本的低效性与机器识别的高效性形成鲜明对比。例如,医疗处方的人工处理需约5分钟/张,而采用手写字体识别技术可将时间缩短至10秒/张,显著提升处理效率。作为计算机视觉与人工智能的重要分支,手写字体识别技术通过将手写文本转换为可编辑电子文本,不仅大幅减少人工输入时间和错误,降低人工处理成本,还能在大量数据处理时保持高于人工录入的准确性,是人
- 【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series
少写代码少看论文多多睡觉
#论文阅读笔记论文阅读笔记
TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要 学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示,并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近,研究人员尝试借鉴自监督对比学习(SSCL)在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)中的成功经验,以解决时间序列表示的问题。
- 异物检测的计算机视觉算法技术路线
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异物检测的计算机视觉算法技术路线在现代智能监测系统中,异物检测有着其必要性和运维重要性,通过计算机视觉算法,可以实时识别各种异常物体,为设备安全运行提供有力保障。本文将介绍异物检测的主要技术路线。一、分类识别适应场景分类识别技术主要适用于已知目标类别的异物检测场景。在运维环境中,这类场景包括:固定区域内的障碍物监测(如轨道区域的石块、工具、动物等)关键部件的异物附着检测(如固定装置上的杂物)安全通
- 【AI大模型】深入解析预训练:大模型时代的核心引擎
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预训练已成为现代人工智能,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式,催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质:为何需要它?核心问题:数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据,获取成本极高(时间、金钱、专业知识)。对于复杂任务(如理解语义、生成文本),标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
- OpenCvSharp 实现环形文字识别OCR实例(C#)
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近年来,随着计算机视觉和图像处理的不断发展,光学字符识别(OCR)技术也变得愈发成熟。OCR技术可以将图像中的文字转换为可编辑和可搜索的文本,为人们带来了极大的便利。在本篇文章中,我们将介绍如何使用OpenCvSharp库来实现环形文字的识别。首先,在使用OpenCvSharp之前,我们需要确保已经在项目中引用了该库,并添加相应的命名空间。usingOpenCvSharp;接下来,我们需要准备一张
- Python|OpenCV-实现识别弧形文字(17)
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OpenCV入门与进阶pythonopencv人工智能计算机视觉弧形文字环形文字识别
前言本文是该专栏的第19篇,后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识,记得关注。我们知道,OCR可以识别文字方面的需求,但是如果遇到那些目标文字是“弧形文字”,需要怎么去识别呢?遇到想要识别“弧形文字”的需求,这个时候你可以借助于Opencv+OCR技术来实现。而本文,笔者将针对上述问题需求,利用OpenCV结合OCR来实现“弧形文字”的识别。废话不多说,具体的细节部分以及详细的解决方案,跟
- 【小白入门必看】一文读懂深度学习计算机视觉技术及学习路线
一、什么是计算机视觉?计算机视觉,其实就是教机器怎么像我们人一样,用摄像头看看周围的世界,然后理解它。比如说,它能认出这是个苹果,或者那边有辆车。除此之外,还能把拍到的照片或者视频转换成有用的信息,帮我们做决定。整个过程就是为了让机器能看懂图像,然后根据这些图像来做出聪明的选择。二、计算机视觉实现起来难吗?人类依赖视觉,找辆汽车轻而易举,毕竟汽车那么大,一眼就能看出来,所以常误以为计算机视觉简单,
- 计算机视觉:Transformer的轻量化与加速策略
xcLeigh
计算机视觉CV计算机视觉transformer人工智能AI策略
计算机视觉:Transformer的轻量化与加速策略一、前言二、Transformer基础概念回顾2.1Transformer架构概述2.2自注意力机制原理三、Transformer轻量化策略3.1模型结构优化3.1.1减少层数和头数3.1.2优化Patch大小3.2参数共享与剪枝3.2.1参数共享3.2.2剪枝3.3知识蒸馏四、Transformer加速策略4.1模型量化4.2.2TPU加速4.
- 【机器学习】解密计算机视觉:CNN、目标检测与图像识别核心技术(第25天)
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0基础实现机器学习入门到精通机器学习计算机视觉cnn人工智能目标检测图像识别pytorch
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 人体坐姿检测系统开发实战(YOLOv8+PyTorch+可视化)
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计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统,结合目标检测与姿态估计技术,实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时,不良坐姿会导致:-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态,对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案,我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
- 魔都AI医疗哪家强?全景揭秘科技创新与未来钱景!
引言上海作为中国科技创新的先锋城市,正在AI医疗领域崭露头角。根据2024年12月的数据,上海拥有34家专注于AI药物研发的公司,占全国预临床研究的60%和临床试验的47%。这些公司利用深度学习、大语言模型(LLM)和计算机视觉等技术,革新药物发现、医疗影像分析和数据治理,推动医疗行业的智能化转型。从全球首个人工智能医院“AgentHospital”到AI驱动的诊断系统,上海的AI医疗生态正在重塑
- 语义分割模型的轻量化与准确率提升研究
pk_xz123456
仿真模型深度学习算法transformer深度学习人工智能算法数据结构
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一,它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展,语义分割模型在多个领域得到了广泛应用,如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而,现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战:模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上,以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
- Python深度学习实践:建立端到端的自动驾驶系统
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python深度学习实践:建立端到端的自动驾驶系统1.背景介绍自动驾驶系统是当今科技领域最具挑战性和前景的应用之一。它融合了计算机视觉、深度学习、规划与控制等多个领域的先进技术,旨在实现车辆的自主感知、决策和操控。随着人工智能技术的不断发展,越来越多的公司和研究机构投入了大量资源来开发自动驾驶系统。Python作为一种高效、易学且开源的编程语言,在这一领域扮演着重要角色。本文将探讨如何利用Pyth
- 从0开始学习计算机视觉--Day08--卷积神经网络
之前我们提到,神经网络是通过全连接层对输入做降维处理,将输入的向量通过矩阵和激活函数进行降维,在神经元上输出激活值。而卷积神经网络中,用卷积层代替了全连接层。不同的是,这里的输入不再需要降维,而是可以保留输入的空间结构,例如输入的是32×32×3的图片,在全连接层中是3072×1的向量,而卷积层里则保持不变。这里的改变的地方是对于同样的WX的函数形式,这里是把5×5×3的权重矩阵(也叫卷积核)向量
- Python打卡:Day40
#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具fromtorchvisionimportdatasets,transforms#torchvision是一个用于计算机视觉的库,
- BigQuery对象引用(ObjectRef)全面指南:一站式整合结构化与非结构化多模态数据分析
引言企业需要同时管理有组织表格中的结构化数据,以及日益增长的非结构化数据(如图片、音频和文档)。传统上,联合分析这些多样化数据类型非常复杂,通常需要使用不同的工具。非结构化媒体通常需要导出到专门的服务进行处理(如图片分析需计算机视觉服务,音频需语音转文本引擎),这会造成数据孤岛,阻碍全局分析视角的建立。以虚构的电商支持系统为例:结构化的工单信息存储在BigQuery表中,而相关的支持通话录音或损坏
- 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树:从零基础到AI专家的成长路径全解析
智算菩萨
人工智能深度学习
引言:技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代,深度学习犹如一棵参天大树,其根系深深扎入数学与计算科学的沃土,主干挺拔地承载着机器学习的核心理念,而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言,理解这棵技能树的生长规律,掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段,将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计,但在学习深度学习
- 多模态大模型的技术应用与未来展望:重构AI交互范式的新引擎
zhaoyi_he
重构人工智能
一、引言:为什么多模态是AI发展的下一场革命?过去十年,深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃,但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来,**多模态大模型(MultimodalFoundationModels)**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据,重塑了“感知-认知-决策”链条,为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- OpenCV 图像操作:颜色识别、替换与水印添加
目录引言代码实现1.导入必要的库2.图像加法3.图像直接相加4.颜色加权加法5.HSV颜色空间转换概念作用6.查找颜色范围对应的像素点7.与运算-生成掩膜8.添加水印9.主函数总结引言在计算机视觉领域,OpenCV是一个强大的库,提供了丰富的图像操作功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV进行图像加法、颜色加权加法、HSV颜色空间转换、颜色范围查找、与运算生成掩膜以及添加水印等操作,并给出相应的P
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
将此页作为电子邮件发送
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu