AI视觉网奇
AI视觉网奇

形状匹配算法总结

CVPR2022：

Deep Orientation-Aware Functional Maps: Tackling Symmetry Issues in Shape Matching
https://arxiv.org/abs/2204.13453
https://github.com/nicolasdonati/DUO-FM

传统算法：

Hausdorff Distance

基于图像形状的一种比较漂亮的分类算法_AI视觉网奇的博客-CSDN博客_形状相似度算法

你可能感兴趣的:(深度学习宝典,形状匹配)

  • 深度学习之目标检测的常用标注工具 铭瑾熙 人工智能机器学习深度学习深度学习目标检测目标跟踪
    1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label
  • 34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序，可以从程序中理解RNN的基本思想。 小宇爱 深度学习-自学之路深度学习自然语言处理rnn
    importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')raw=f.readlines()f.close()tokens=list()forlineinraw[0:1000]:tokens.ap
  • DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清... 雪停时偶遇一叶春 流程图
    合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.《使用coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出：Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方”—
  • 《道德经》里的职场智慧，远比你想象的还要强大！ Yage520 程序员创富职场和发展学习方法创业创新人工智能
    《道德经》里的职场智慧，远比你想象的还要强大！你有没有过这样的困惑？明明加班加点、尽力管理，但结果却越来越累，效果却越来越差？问题出在哪里？答案，其实在《道德经》里！“上善若水，水善利万物而不争。”这句话暗藏着深刻的智慧！水，看似柔弱，却能穿透岩石；看不见摸不着，却能适应任何形状的容器。更神奇的是，水从不争斗，却无处不在，滋养万物！职场启示：不争，不是无能！你试试看，越是想控制一切，反而越容易弄巧
  • 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】 code_stream #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
  • 大模型如何改变教育？典型应用场景的探究与展望！ AGI大模型学习 大模型应用人工智能AI产品经理llama大模型AI大模型教程
    目前，大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术，极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中，教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象，更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛，包括但不限于学生的
  • DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响 AI拉呱 Deepseek人工智能
    大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖，拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么：wh
  • 容器docker k8s相关的问题汇总及排错 weixin_43806846 dockerkubernetes容器
    1.明确问题2.排查方向2.1、docker方面dockerlogs-f容器IDdocker的网络配置问题。2.2、k8s方面node组件问题pod的问题（方式kubectldescribepopod的名称-n命名空间&&kubectllogs-fpod的名称-n命名空间）调度的问题（污点、节点选择器与标签不匹配、存储卷的问题）service问题（访问不了，ingress的问题、service标签
  • auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式 IT修炼家 大模型部署大模型auto-gptqcuda
    目录1、auto-gptq是什么？2、auto-gptq安装3、auto-gptq不正确安装可能会出现的问题（1）爆出：`CUDAextensionnotinstalled.`（2）没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么？Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术（Quantization）将大型语言模型（LLM）等深度学习模型的大小和计算复
  • 【deepseek与chatGPT辩论】辩论题： “人工智能是否应当具备自主决策能力？” 海宁不掉头发 软件工程人工智能人工智能chatgptdeepseek
    探讨辩论题这个提案涉及创建一个精确的辩论题目，旨在测试deepseek的应答能力。创建辩论题目提议设计一个辩论题目以测试deepseek的应答能力。希望这个题目具有挑战性并能够测量其回应质量。好的，来一道适合深度学习的辩论题：辩论题：“人工智能是否应当具备自主决策能力？”这个话题涉及到人工智能的发展、伦理以及未来应用，可以从以下几个方面展开辩论：支持方：认为人工智能的自主决策能力能够加速科技进步，
  • 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用 xiao5kou4chang6kai4 深度学习遥感勘测python深度学习分类
    专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图，卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
  • LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI实战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
    1.背景介绍随着信息技术的飞速发展，IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量，使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量，智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言，可以用于构建智能
  • 深度应用场景：DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来 人工智能专属驿站 人工智能
    深度应用场景：DeepSeek——探索AI赋能的智慧未来随着人工智能的迅猛发展，数据的价值已不再局限于简单的存储与处理，它们正变得更加智能与高效。DeepSeek，这一创新的AI技术平台，正以其独特的深度学习能力，开启了各行各业的智能化变革。让我们走进一个由DeepSeek打造的深度应用场景，探索它如何推动未来的发展。1.智能医疗：精准诊断，拯救生命想象一下，医生们不再是唯一的诊断专家，而是与AI
  • 【分布式理论16】分布式调度2：资源划分和调度策略 roman_日积跬步-终至千里 分布式架构分布式
    文章目录一、资源划分：Linux容器的应用1.LXC的Namespace机制：资源隔离2.LXC的CGroup机制：资源管理二、任务与资源如何匹配1.任务队列与资源池2.资源调度策略在分布式系统中，资源的有效分配和调度是确保计算任务高效执行的关键。为了能够合理地利用系统资源并优化计算任务的执行，资源划分和调度策略显得尤为重要。本节将从Linux容器资源划分、资源池与任务队列的匹配，以及不同的调度策
  • 卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别 知识鱼丸 深度学习神经网络cnn人工智能深度学习AlexNet经典神经网络
    深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理：AlexNet网络特点采用ReLU激活函数，使训练速度提升6倍采用dropout层，防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化，限制数据大小，防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
  • 用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型 lozhyf 工作面试学习tensorflow人工智能python
    一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题，它在很多实际场景中都有广泛的应用，比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。在这篇博客中，我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型，用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前，你需要安
  • 深度学习在医疗影像分析中的革命性应用 Echo_Wish 人工智能前沿技术深度学习人工智能
    深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分，特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展，医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。本文将探讨如何利用深度学习技术，特别是Python编程语言，来优化医疗影像分析，展示具体的代码实例，并举例说明其实际应用效果。深度学习与医疗影像分析深度学习（DeepLearning）是一种基于人工神经
  • ECharts 柱状图X轴或Y轴空值无数据不占位不渲染不展示 大橙子- echarts前端javascript
    效果查看：将option复制到echarts解析垂直方向：//垂直方向代码示例option={legend:{//这里data省略echarts会自动匹配，也可自行配置},xAxis:[//关键点：多个X轴进行匹配{type:'category',position:'bottom',data:['2021','']//空字符串则不会展示},{type:'category',position:'bo
  • 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
  • deepseek_各个版本django特性 终是蝶衣梦晓楼 django数据库python
    以下是Django2.0至5.0的主要区别总结，按版本特性分类说明：1.Django2.0的主要变化Python支持仅支持Python3.4+，不再兼容Python2.x。路由系统弃用url()，引入path()和re_path()替代，path()默认不支持正则表达式，但提供内置转换器（如）进行参数类型匹配。支持更简洁的URL配置语法（例如path('articles//',views.year
  • 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
  • 正则表达式regex GotoMeiben 正则表达式
    工具网站：RegExr:Learn,Build,&TestRegEx正则表达式（RegularExpression,Regex）是一种强大的字符串匹配工具，广泛用于文本搜索、数据处理和输入验证等场景。无论是Python、Java、JavaScript还是Shell脚本，Regex都是不可或缺的技能。本文将深入介绍正则表达式的各种用法，包括：基本匹配（字母、数字）特殊符号^$\b量词{}*+?字符类
  • AI外呼机器人：营销新利器还是骚扰电话的升级版？ yoloGina 客户管理外呼系统电话外呼人工智能机器人
    "您好，这里是XX房产，最近有购房需求吗？""您好，您最近有种牙需求吗？"相信很多人都接到过类似的营销电话，而电话那头，很可能已经不是真人，而是AI外呼机器人。近年来，AI外呼系统凭借其高效率、低成本的优势，迅速在电销行业普及，成为企业营销的"新宠"。据统计，2022年中国AI外呼市场规模已达50亿元，预计2025年将突破100亿元。AI外呼系统的核心技术是语音识别和自然语言处理。通过深度学习海量
  • 通过nginx对arcgispro生成的矢量瓦片发布并调用（干货） 蓝布城发动机 nginxarcgis
    一、矢量瓦片的制作与发布试验采用国土调查的土地利用现状的数据，制作的矢量瓦片的流程如图所示：图1矢量瓦片数据生产流程数据生产分为两个步骤：1、数据配图先在ArcMap软件中建立好工程并配图，土地利用现状的配图样式按照《规程》设计的土地利用符号保存为style文件，在ArcMap加载土地利用数据后，通过数据中DLBM字段与符号库做样式匹配，并保存为MXD格式工程。打开ArcgisPro新建工程，导入
  • Arcgis Pro 如何使用 Arcgis 样式库 测绘小垃圾 arcgis
    在插入菜单栏中导入.style格式样式在符号系统主符号系统选择唯一值点击右上角三横线，选择将图层符号系统与样式匹配
  • 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
  • 【深度学习】学习率调度策略 黑白交界 深度学习学习深度学习
    什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时，模型会进行更大幅度的调整，而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时，模型有可能跨越一些小的局部最优，从而找到全局最优解，但也有可能错过全局最优。因此，在
  • 【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势 华东算法王 DL-pytorch深度学习pytorchtransformer
    Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练
  • [黑洞与暗粒子]没有光的世界 comsci
         无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算      但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....      那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的 &nbs
  • jQuery Lazy Load 图片延迟加载 aijuans jquery
    基于 jQuery 的图片延迟加载插件，在用户滚动页面到图片之后才进行加载。 对于有较多的图片的网页，使用图片延迟加载，能有效的提高页面加载速度。 版本： jQuery v1.4.4+ jQuery Lazy Load v1.7.2 注意事项： 需要真正实现图片延迟加载，必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
  • 使用Jodd的优点 Kai_Ge jodd
    1.  简化和统一 controller ，抛弃 extends SimpleFormController ，统一使用 implements Controller 的方式。 2.  简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。 3.  对 bean 没有任何要求，可以使用任意的 bean 做为 formBean。   使用方法简介
  • jpa Query转hibernate Query 120153216 Hibernate
    public List<Map> getMapList(String hql, Map map) { org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql); if (null != map) { for (String parameter : map.keySet()) { jp
  • Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持 2002wmj mariaDB
    现状 首先，[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话，会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ，而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案 首先据MySQL文档[3]说，自从MySQL
  • 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL 357029540 SQL Server
    返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。 select top 50   (total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,  (total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,  (tot
  • spring UnChecked 异常 官方定义！ 7454103 spring
      如果你接触过spring的 事物管理！那么你必须明白 spring的 非捕获异常！ 即 unchecked 异常！ 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚！！ public static boolean isCheckedException(Throwable ex) { return !(ex instanceof RuntimeExcep
  • mongoDB 入门指南、示例 adminjun javamongodb操作
    一、准备工作 1、 下载mongoDB 下载地址：http://www.mongodb.org/downloads 选择合适你的版本 相关文档：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial 2、 安装mongoDB A、 不解压模式： 将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开，找到bin目录，运行mongod.exe就可以启动服务，默
  • CUDA 5 Release Candidate Now Available aijuans CUDA
    The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
  • Essential Studio for WinRT网格控件测评 Axiba JavaScripthtml5
    Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件，如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时，该控件还包含了一组独特的库，用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。 网格控件功能 1、
  • java 获取windows系统安装的证书或证书链 bewithme windows
          有时需要获取windows系统安装的证书或证书链，比如说你要通过证书来创建java的密钥库  。 有关证书链的解释可以查看此处 。   public static void main(String[] args) { SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI(); S
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型) bijian1013 redis数据库NoSQL
    4.sets类型         Set是集合，它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的，添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。         sadd：向名称为key的set中添加元
  • 异常捕获何时用Exception，何时用Throwable bingyingao
    用Exception的情况 try {        //可能发生空指针、数组溢出等异常         } catch (Exception e) {          
  • 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装 bit1129 kafka
    在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中，实现了单Kafka服务器的安装，在Kafka中，每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下，在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证   1. 安装步骤   Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样，不过比Zookeeper稍微简单些(不
  • Project Euler bookjovi haskell
    Project Euler是个数学问题求解网站，网站设计的很有意思，有很多problem，在未提交正确答案前不能查看problem的overview，也不能查看关于problem的discussion thread，只能看到现在problem已经被多少人解决了，人数越多往往代表问题越容易。     看看problem 1吧： Add all the natural num
  • Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque BrokenDreams Collections
            表、栈和队列是三种基本的数据结构，前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用，当然由于实现方式的不同，操作的效率也会不同。         这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator 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/ import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.DataOutputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.Fi
  • Maven学习(一) chenyu19891124 Maven私服
        学习一门技术和工具总得花费一段时间，5月底6月初自己学习了一些工具，maven+Hudson+nexus的搭建，对于maven以前只是听说，顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境，但是完全不了解maven这一强大的构建工具，还有ant也是一个构建工具，但ant就没有maven那么的简单方便，其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建，测试，打包，发布一系列功
  • [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充 comsci 算法工作PHP搜索引擎嵌入式
    本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案，请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来，请大家多指点 节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法) 需要解决的问题：已知分支
  • Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期 daizj linuxshell上几年昨天获取上几个月
    在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年 # 获取昨天 date -d 'yesterday'  # 或 date -d 'last day' # 获取明天 date -d 'tomorrow'   # 或 date -d 'next day' # 获取上个月 date -d 'last month' #
  • 我所理解的云计算 dongwei_6688 云计算
          在刚开始接触到一个概念时，人们往往都会去探寻这个概念的含义，以达到对其有一个感性的认知，在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的，它说：        Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
  • YII CMenu配置 dcj3sjt126com yii
    Adding id and class names to CMenu We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch. //in your view $this->widget('zii.widgets.CMenu', array( 'id'=>'myMenu', 'items'=>$this-&g
  • 设计模式之静态代理与动态代理 come_for_dream 设计模式
    静态代理与动态代理        代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式，其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题，真实主题执行具体的业务操作，而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆，我们可以删除看成主业务，而把检验用户是否登陆看成其相关业务
  • 【转】理解Javascript 系列 gcc2ge JavaScript
    理解Javascript_13_执行模型详解 摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念，那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程，了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时，第一步是创建其执行环境，在创建执行环境的过程中，会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
  • Subsets II hcx2013 set
    Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets. Note: Elements in a subset must be in non-descending order. The solution set must not conta
  • Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 jinnianshilongnian spring4
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • shell嵌套expect执行命令 liyonghui160com
        一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.   系统:centos 5.x   1.先安装expect yum -y install expect   2.脚本内容: cat auto_svn.sh   #!/bin/bash
  • Linux实用命令整理 pda158 linux
    0. 基本命令 　　linux 基本命令整理 　 　1. 压缩 解压 　　tar -zcvf a.tar.gz a   #把a压缩成a.tar.gz 　　tar -zxvf a.tar.gz     #把a.tar.gz解压成a 　 　2. vim小结 　　2.1 vim替换 　　:m,ns/word_1/word_2/gc  
  • 独立开发人员通向成功的29个小贴士 shoothao 独立开发
    概述：本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。 明白你从事独立开发的原因和目的。 保持坚持制定计划的好习惯。 万事开头难，第一份订单是关键。 培养多元化业务技能。 提供卓越的服务和品质。 谨小慎微。 营销是必备技能。 学会组织，有条理的工作才是最有效率的。 “独立
  • JAVA中堆栈和内存分配原理 uule java
    1、栈、堆 1.寄存器：最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈：存放基本类型的变量数据和对象的引用，但对象本身不存放在栈中，而是存放在堆（new 出来的对象）或者常量池中（字符串常量对象存放在常量池中。）3. 堆：存放所有new出来的对象。4. 静态域：存放静态成员（static定义的）5. 常量池：存放字符串常量和基本类型常量（public static f
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他