- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
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#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
python
图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- 代理IP助力AI图像处理,开启行业新篇章
傻啦嘿哟
关于代理IP那些事儿人工智能tcp/ip图像处理
目录一、代理IP技术简介二、代理IP在AI图像处理中的应用1.提升数据访问速度2.增强数据处理能力3.突破网络限制三、代理IP在AI图像处理中的实际案例案例一:AI图像生成软件案例二:AI动画创作四、代理IP技术的未来展望五、结语在科技日新月异的今天,AI图像处理技术以其广泛的应用前景和强大的处理能力,正深刻改变着我们的世界。从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析,AI图像处理技术无处不在,发挥着不可
- html+css+javascript实用详解,HTML+CSS+JavaScript 课程标准
vvv666s
②学会运用HTML语言中的标记设置颜色、文本格式和列表;熟练掌握颜色值的配置和背景图案的设置方法,熟练掌握字符、链接颜色的设置方法;③掌握在网页中添加CSS、嵌入图像、声音、多媒体信息的方法;④熟练掌握表格的使用方法,学会利用表格设布局网页;掌握框架制作网页的方法,会使用框架设计网页;掌握制作表单的方法,会利用表单建立交互式页面;⑤掌握JavaScript语言的语法;⑥掌握在HTML语言代码中嵌入
- 网页中加载 SVG 的七大方式
前端熊猫
Svgjavascripthtmlsvgvue
一、直接使用标签加载外部SVG文件优点:简单易用:与加载其他图片格式(如PNG、JPEG)相同。浏览器支持良好:现代浏览器普遍支持。可缓存:SVG文件可以被浏览器缓存,减少重复请求。缺点:无法直接操作SVG内部元素:如果需要对SVG内部的元素进行交互或样式修改,这种方法不适用。适用场景:静态图像展示:仅需要展示SVG图像,不需要与之交互。二、将SVG作为CSS背景图片.icon{width:100
- 前端基础入门:HTML、CSS 和 JavaScript
阿绵
前端前端htmlcssjs
在现代网页开发中,前端技术扮演着至关重要的角色。无论是个人网站、企业官网,还是复杂的Web应用程序,前端开发的基础技术HTML、CSS和JavaScript都是每个开发者必须掌握的核心技能。本文将详细介绍这三者的基本概念及其应用一、HTML——网页的骨架HTML(HyperTextMarkupLanguage)是构建网页的基础语言。它是网页的结构和内容的标记语言,决定了网页上的文本、图像、表单等元
- 网页制作03-html,css,javascript初认识のhtml的图像设置
Ama_tor
网页制作专栏htmlcss前端
一、图像格式网页中图像的格式有三种,Gif,Jpeg,PngGif:Graphicinterchangeformat图像交换格式,文件最多可使用256种颜色,最适合显示色调不连续或具有大面积单一颜色的图像,例如导航条、按钮、图标、徽标或其他具有统一色彩和色调的图像;还可以制作动态图像Jpeg:Giantphotographicexpectgroup,它是一种图像压缩格式,可包含数百万种颜色,不支持
- H264视频编码系列教程-3关键参数集与解码初始化
TogetherWeShare
音视频人工智能算法
H264关键参数集与解码初始化1.参数集整体架构1.1层级包含关系视频码流VPS层SPS层PPS层约束约束图像参数PPS工具参数序列参数SPS工具配置编码能力VPS性能限制H264参数集采用三层架构设计,这种设计充分体现了参数管理的层次化和模块化思想。让我们深入分析每一层的功能和特点:===H264参数集层级结构===+-------------------VPS层----------------
- 数据集 handpose_x_3d-wider_world V1 室外自然场景三维手势 >> DataBall
Xian-HHappy
DataBall数据集合(计算机视觉)-数据也可如此美好3d
数据集handpose数据集handpose_x_3d-wider_worldV1室外自然场景三维手势>>DataBall数据特点:*场景多样性*包括有无遮挡多样性*有无拿物体多样性数据标注信息包括:二维21关键点,三维21关键点,三维网格点,图像相机内参。想要进一步了解,请联系。DataBall助力快速掌握数据集的信息和使用方式,会员享有百种数据集,持续增加中。示例:助力快速掌握数据集的信息和使
- 使用BLIP模型生成图像描述的可查询索引
dgay_hua
python计算机视觉开发语言
在本篇文章中,我们将介绍如何使用预训练的SalesforceBLIP图像描述模型,生成一个可查询的图像描述索引。我们将使用ImageCaptionLoader来加载图像,并通过一系列步骤生成查询索引。使用示例代码进行演示,帮助读者理解和实践。技术背景介绍随着计算机视觉技术的发展,图像描述生成成为了重要的研究领域。通过对图像内容自动生成文字描述,可以大大提高对图像信息的检索和管理效率。Salesfo
- 8-项目实战-信用卡数字识别
#北极星star
Opencv图像处理框架实战opencv计算机视觉人工智能
目录(1)总体流程与方法(2)代码实现(3)识别结果(1)总体流程与方法①读取模板图像:加载包含数字模板的图像,并提取每个数字的轮廓,将它们作为模板存储。②读取输入图像:加载待识别的信用卡图像,并进行预处理。③提取数字区域:通过一系列图像处理操作(如礼帽操作、梯度计算、闭操作等)提取可能包含数字的区域。④轮廓排序与筛选:找到提取区域的轮廓,并根据轮廓的宽高比和尺寸筛选出符合条件的数字区域。⑤数字识
- yolov8人脸识别与脸部关键点检测(代码+原理)
QQ_1309399183
计算机视觉实战项目集锦YOLO人工智能人脸识别yolo人脸检测
YOLOv8脸部识别是一个基于YOLOv8算法的人脸检测项目,旨在实现快速、准确地检测图像和视频中的人脸。该项目是对YOLOv8算法的扩展和优化,专门用于人脸检测任务。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法,通过将目标检测问题转化为一个回归问题,可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进,使其更加适用于人脸检测。以下是YOLOv8Face项目的一些特点和
- 【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎
MUKAMO
AIPython应用机器学习深度学习人工智能神经网络3DCNN
1.引言1.1.研究背景在医学诊断中,医生通过分析CT影像来预测疾病时,面临一些挑战和局限性:图像信息的广度与复杂性:CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片,医生必须迅速审阅这些图像,以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断,但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界,使得准确诊断变
- 探索Vearch:高效的深度学习向量相似度搜索系统
scaFHIO
深度学习人工智能python
Vearch是一个可扩展的分布式系统,用于高效搜索深度学习向量的相似度。在本文中,我们将介绍Vearch的技术背景及其核心原理,演示如何使用VearchPythonSDK进行安装和设置,并分析一些实际应用场景,最后提供一些实战建议。技术背景介绍随着深度学习技术的发展,向量相似度搜索在各类应用中变得越来越重要。从图像识别、推荐系统到自然语言处理,向量搜索可以极大地提升系统的性能。然而,随着数据量的增
- 华为的云端训练算力与迭代效率
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型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
华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,深度学习作为其核心驱动力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而,深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源,这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式,为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台,在
- Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集GAN系列pytorch生成对抗网络人工智能神经网络深度学习计算机视觉机器学习
简介简介:FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程,显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练,同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。这种方法在图像生成任务中具有广泛的应用前景。论文题目:FIDGAN:AGenerativeAdversarialNetworkwithAnInceptionDistance(FIDGAN:具有初始距离的生
- Vulkan 究竟是什么
美颜特效.音视频
Vulkan基础
Vulkan图形系统究竟是什么?Vulkan是一个图形和计算硬件的API(ApplicationProgrammingInterface)。这个API由很多命令组成,它们允许程序员指定着色器程序,计算内核,对象和操作产生高质量的图像,特别是三维对象的彩色图像。程序员的视角看Vulkan:对程序员来讲,Vulkan是一些命令的集合,允许内核或者着色器,和shader执行的外部Vulkanaspect
- 深入浅出:CUDA是什么,如何利用它进行高效并行计算
码上飞扬
CUDA
在当今这个数据驱动的时代,计算能力的需求日益增加,特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。为了满足这些需求,NVIDIA推出了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),这是一种并行计算平台和编程模型。本文将带你全面了解CUDA的基本概念、工作原理及其应用场景。一、什么是CUDA?CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由
- 图像识别技术与应用第三课
哈哈~156
scikit-learn
一、感知机感知机由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出,它根据输入x、权重w和偏差b进行输出,输出结果是二分类(0或1),这和输出实数的回归以及输出概率用于多分类的Softmax不同。像与门、与非门、或门都能通过设定合适的权重和偏差实现。w称为权重:控制输入信号的重要性的参数b称为偏置:偏置是调整神经元被激活的容易程度参数感知机的局限性:感知机的局限性就是只能表示由一条直线分割的
- MONAI 1.4新版本发布,抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型
Tina姐
Monai人工智能
MONAI1.4新版本发布,抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型上周,MONAI发布了备受期待的1.4版本,这是时隔一年的重大更新。新版本带来了一系列令人兴奋的新功能和改进,让我们一起来看看:MAISI:这是一个最先进的3D潜在扩散模型(3DLatentDiffusionModel),专为生成高质量的合成CT图像而设计,无论是否带有解剖标注。MAISI在数据增强和创建逼真的医学成
- python中的Pillow 有哪些常用的功能?
大懒猫软件
pillow计算机视觉人工智能python
Pillow的常用功能Pillow是一个强大的图像处理库,提供了丰富的功能来处理和操作图像。以下是一些常用的功能及其示例代码:1.打开和保存图像Pillow可以轻松地打开和保存各种格式的图像文件。示例代码Python复制fromPILimportImage#打开图像img=Image.open("example.jpg")#显示图像img.show()#保存图像img.save("output.j
- python实现将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测
go5463158465
python算法python数码相机目标检测
要将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测,我们可以按以下步骤进行:整体思路数据读取:分别读取RGB图像和事件相机数据。数据预处理:对RGB图像和事件数据进行必要的预处理,如调整尺寸、归一化等。数据融合:将预处理后的RGB图像和事件数据进行融合。目标检测:使用融合后的数据进行目标检测。代码实现importcv2importnumpyasnpimporttorchfromtorchvi
- ️ 总览:TotalSegmentator - 医学影像分割的革新者
金斐茉
️总览:TotalSegmentator-医学影像分割的革新者TotalSegmentatorToolforrobustsegmentationof>100importantanatomicalstructuresinCTimages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator在医学图像处理领域中,精确且高效的自动分割工具对于研究和
- 探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具
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探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架。它由开发者Wasserth创建,旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性,能够处理多种
- 鸿蒙5.0实战案例:关于图像撕裂、掉帧等异常现象的原理以及优化方案
敢嗣先锋
鸿蒙开发HarmonyOS移动开发harmonyos鸿蒙开发openharmony移动开发ArkUI性能优化
往期推文全新看点(文中附带全新鸿蒙5.0全栈学习笔录)✏️鸿蒙(HarmonyOS)北向开发知识点记录~✏️鸿蒙(OpenHarmony)南向开发保姆级知识点汇总~✏️鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景?✏️嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发?看完这篇你就了解了~✏️对于大前端开发来说,转鸿蒙开发究竟是福还是祸?✏️鸿蒙岗位需求突增!移动端、PC端、IoT到底该怎么选?✏️记录一场鸿蒙开发岗位面
- DeepSeek接入大数据能做什么
PersistDZ
大数据与AI大数据
DeepSeek作为一家专注于AGI和AI大模型技术的公司,在大数据领域可以通过以下方式切入,结合其核心能力提供创新解决方案:一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE(MixtureofExperts)架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布
- 对比度调整操作
weixin_51302377
深度学习人工智能计算机视觉算法
对比度调整是一种常见的图像处理操作,用于增强或减弱图像中不同颜色或亮度之间的差异,使图像的细节更加清晰或柔和。以下是关于对比度调整操作的详细介绍:原理对比度是指图像中最亮和最暗区域之间的差异程度。对比度调整通过改变图像中像素值的分布来实现。一般来说,增加对比度会使亮的部分更亮,暗的部分更暗,从而增强图像的层次感和细节;降低对比度则会使图像的亮度分布更加均匀,减少图像的层次感。在数学上,对比度调整通
- Python中的GIL锁详解
_Itachi__
pythonpython开发语言
Python中的GIL锁详解大家好,今天我们来聊聊Python中一个备受争议的话题——GIL锁(GlobalInterpreterLock,全局解释器锁)。GIL锁是Python解释器中的一个重要机制,但它对多线程程序的性能影响很大,尤其是在计算密集型任务(如图像处理)中。本文将从GIL锁的原理、影响以及如何在图像处理中规避GIL锁的角度,带大家彻底搞懂这个问题!1.什么是GIL锁?GIL锁是Py
- 从零到入门:人工智能学习路径全解析
这题有点难度
人工智能学习
一、打破迷雾:重新认识人工智能人工智能(AI)早已不再是科幻电影中的专属概念,而是渗透到我们生活的方方面面。从手机里的语音助手到电商平台的推荐系统,从自动驾驶到医疗影像分析,AI技术正在重塑人类社会的运行方式。对于初学者而言,建立正确的认知框架至关重要:1.技术图谱解析:机器学习(ML):AI的核心驱动力,使计算机具备从数据中学习的能力深度学习(DL):基于神经网络的进阶技术,擅长处理图像、语音等
- Hu矩的原理及应用
Ring__Rain
算法人工智能机器学习
什么是Hu矩Hu矩是一种描述图像形状特征的数学工具,核心思想:提取图像的形状信息,并对这些信息进行归一化,使得它们对图像的平移、旋转和缩放具有不变性。简单说,Hu矩就是一串数字,这串数字可以唯一的描述图像的形状特征,而且不管图像怎么移动、旋转和缩放,这组数字都不变。Hu矩的原理1,几何矩:图像的像素值的加权和,可以用来描述图像的形状。如:零阶矩(面积):图像中所有像素值的总和;一阶矩(质心):图像
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$