小鱼吐泡泡
小鱼吐泡泡

OpenMMLab第一课

OpenMMLab第一课

  • 通用视觉框架OpenMMLab
    • OpenMMLab部署框架
    • 计算机视觉算法应用案例
    • OpenMMLab的特点
    • 介绍机器学习
    • 介绍交叉熵
    • 介绍pytorch

通用视觉框架OpenMMLab

OpenMMLab第一课_第1张图片
非常开心参与了这一次关于OpenMMLab公开课程的学习，本次课程由张老师进行详细地讲解，覆盖了从计算机视觉的发展历程到OpenMMLab开源框架的介绍等内容。

OpenMMLab部署框架

OpenMMLab第一课_第2张图片
首先，介绍了OpenMMLab框架的整体部署结构信息，里面涵盖了主要的计算机视觉任务（图像分类/2D、3D目标检测、图像分割等）的算法库，可以解决目前主流的计算机视觉任务，实用价值较高。
OpenMMLab第一课_第3张图片
上图更加详细地介绍了OpenMMLab框架，并且可以将这些算法通过MMDeploy搭载到各个硬件平台上，比如部署到手机上、苹果电脑上等。

计算机视觉算法应用案例

OpenMMLab第一课_第4张图片
OpenMMLab的算法库第一个应用案例可以实现行人过马路的多目标检测、更细腻度的实例分割区分每个人物个体以及难度更大的全景分割，不仅分割人物个体还区分了背景马路、桥梁等。
OpenMMLab第一课_第5张图片
OpenMMLab的算法库第二个应用案例可以实现图像的分类，还详细介绍了图像分类模型的发展历程，由2014年提出的vgg模型到2021年sota模型swin-Transformer。
OpenMMLab第一课_第6张图片
OpenMMLab的算法库第三个应用案例是图像的分割，应用场景列举了无人驾驶汽车、遥感、医疗影像分析等。对于图像分割，OpenMMLab的算法库包括了420个以上的预训练模型，方便更好地运用。
OpenMMLab第一课_第7张图片
OpenMMLab的算法库第四个应用案例是2D、3D人体姿态建立以及人体关键点检测，并且通过播放视频展示了一个手部的关键点捕捉。
OpenMMLab第一课_第8张图片
OpenMMLab的算法库第三个应用案例是可以实现图像的修复，将残缺的图像进行复原，同时也可以图像的超分辨率生成等内容。

OpenMMLab的特点

OpenMMLab第一课_第9张图片
OpenMMLab是一个开放的体系，具有多元的生态项目合作，实现了产学研一体化过程，可以在GitHub上找到github.com/open-mmlab/mmdetection

介绍机器学习

OpenMMLab第一课_第10张图片

介绍交叉熵

OpenMMLab第一课_第11张图片
采用最大似然函数的交叉熵定义。

介绍pytorch

OpenMMLab第一课_第12张图片
介绍了pytorch的安装以及torch库的简要组成内容。
最后还热心的推荐了当前热门的研究方向
OpenMMLab第一课_第13张图片
今天的学习内容比较丰富，期待下一次的学习！（ps：打卡完成了！）

你可能感兴趣的:(pytorch,深度学习,计算机视觉,人工智能)

  • DeepSeek R1 vs ChatGPT o1 实测 7 大场景终极对决 网络安全我来了 人工智能AIchatgpt
    R1vso1：7大场景终极对决引言你需要的不是「最好」，而是「最合适」想象一下，你面前有两把瑞士军刀：一把刀锋锐利但功能单一，另一把功能繁多但需要时间磨合。你会怎么选？人工智能模型的选择也是如此。DeepSeekR1和ChatGPTo1就像这两把军刀，它们的胜负不在绝对强弱，而在场景适配。根据实测数据，我们将通过编程、教育、创意等7个战场，解剖这两大AI巨头的真实战斗力。一、语言战场当AI成为「读
  • 计算机视觉如何快速入门? Frunze软件开发 日常问题回答开发语言计算机视觉工业异常检测论文
    目录1.明确研究方向2.学习基础知识3.掌握核心算法4.实践项目5.阅读文献6.复现经典论文7.改进与创新总结计算机视觉（ComputerVision）是一个复杂且广泛的领域，尤其是工业异常检测这种特定方向，需要结合理论知识和实践技能。以下是一些具体的、可操作的建议，也是个人实际路径的一个总结，希望可以帮助到你快速入门并完成一篇论文。1.明确研究方向-工业异常检测的核心是识别图像或视频中的异常区域
  • 书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》 机器学习深度学习人工智能
    书籍：SecretsOfMachineLearning:HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》01书籍介绍在众多关于机器学习和人工智能的技术文献及充满恐慌的书籍中，《机器学习的秘密》犹
  • 从取代到增强：AI如何与人类协作，共同创造未来 海棠AI实验室 人工智能理论与学术深度学习人工智能
    人工智能（AI）的飞速发展正在改变全球各行各业。它不仅承诺提高效率、加速创新，还带来了前所未有的可能性。然而，随着这一技术的崛起，许多人开始担心：AI是否会取代人类？这个疑问在很多传统上被认为是“人类专属”的领域中尤为突出，尤其是在创意、决策和情感交流等方面。但如果我们将AI的发展方向从“取代”转向“增强”呢？如果我们将AI视为人类的强大协作伙伴，而不是冷冰冰的竞争对手，会有什么样的未来？这是我们
  • 用AI提升电商平台的客户体验：从个性化推荐到智能客服 Echo_Wish 人工智能前沿技术人工智能
    用AI提升电商平台的客户体验：从个性化推荐到智能客服随着电商行业的竞争日益激烈，如何在海量商品中脱颖而出，吸引和保持客户的关注，成为平台生存和发展的关键。而在这场竞争中，人工智能（AI）正在发挥着越来越重要的作用。AI不仅可以优化电商平台的后台操作，还能在前端提供更为个性化、智能化的客户体验，让消费者感受到前所未有的便捷与高效。本文将从个性化推荐、智能客服、智能搜索等方面，详细探讨如何通过AI技术
  • transformer概述 沉墨的夜 transformer深度学习人工智能
    Transformer架构的提出，不仅在自然语言处理（NLP）领域掀起了革命，也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。自2017年由Vaswani等人提出以来，Transformer经历了多次优化和扩展，成为深度学习领域的基石。以下是Transformer架构的演进历程、作用和意义、架构详情以及未来发展趋势的详细阐述。Transformer架构的演进历程(1)Transformer的起源（2017年
  • Ai时代，搞钱的6种方法 大耳朵爱学习 人工智能AI大模型大模型产品经理自然语言处理深度学习语言模型
    随着人工智能（Ai）技术的迅速发展，越来越多的人意识到它不仅是一种前沿科技，更是一种变革性力量，为我们打开了赚钱的新大门。无论你是创业者、自由职业者，还是打算给自己的业务注入新活力，利用Ai赚钱都是一种值得尝试的选择。本文将结合当前最热门的Ai工具，为你提供6种高效、实用的搞钱思路。——1——内容创作：用Ai做你的创意助手1.1自媒体内容创作利用Ai模型，你可以轻松撰写公众号文章、知乎回答、短视频
  • Pytorch官方文档英语翻译 yanzhiwen2 深度学习Pyrotchpytorch机器学习python人工智能深度学习
    深度学习Pytorch-Pytorch官方文档英语翻译1.a-e1.1span跨度1.2blended混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes任意形状1.7explodinggradients梯度爆炸1.8converge收敛1.9approximate近似1.10arg参数1.11argument参数1.12con
  • 微信DeepSeek王炸组合 金枝玉叶9 程序员知识储备1程序员知识储备2vue.js
    1.背景信息微信：腾讯旗下的超级社交应用，涵盖通讯、支付、小程序生态等，月活用户超10亿。DeepSeek：专注AGI（通用人工智能）的中国公司，核心产品包括大模型（如DeepSeek-R1、DeepSeek-Chat）、多模态技术及行业解决方案。“王炸组合”：通常指强强联合的顶级合作，可能暗示技术互补或场景融合。2.可能的合作方向AI功能嵌入微信生态：DeepSeek的大模型能力（如对话、搜索、
  • PyTorch中文/英文官方文档&教程资源 三千の世界 PythonDataAnalysisComputerSciencepytorch
    PyTorch中文文档https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/PyTorch英文文档https://pytorch.org/docs/stable/index.htmlPyTorch官方教程-PyTorch教程1.1.0文档https://pytorch.org/tutorials/
  • 机器学习相关基础 星辰瑞云 机器学习
    1.预备知识人工智能:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人们使机器具有类似于人的智能。人工智能学科:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。2.日常生活中的机器学习:①称为RGB(由红色，绿色，蓝色组成)，这种是欠拟合欠拟合和过拟合区别:•欠拟合（Underfitting）：模型在训练数据上表现不佳，无法很好地捕捉数据中的规律。通
  • 【PYTORCH】官方的turoria实现中英文翻译 liwulin0506 pytorchpythonpytorch人工智能python
    参考https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html背景pytorch官方的是seq2seq是法语到英文，做了一个中文到英文的。数据集下载后解压，使用的data\testsets\devset\UNv1.0.devset.zh和UNv1.0.devset.en，因为电脑配置不行，所以只选取了10
  • YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进 金外飞176 技术前沿目标跟踪人工智能计算机视觉
    YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO（YouOnlyLookOnce）系列目标检测算法自2016年首次发布以来，凭借其高效的实时检测能力，迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一。本文将详细回顾YOLO系列从v1到v11的版本迭代过程，分析每个版本的技术改进、性能提升以及应用场景。1.YOLOv1：开创性的单阶段检测算法YOLOv1是目标检测领域的一个重要里程碑，
  • 《传统教培机构的痛点：数字化转型如何破局？》
    数字化浪潮下的困境在当今时代，数字化浪潮正以前所未有的速度席卷全球，深刻地改变着人们的生活、工作和学习方式。这是一个数据爆炸的时代，数据成为了驱动社会发展的核心要素之一。据统计，全球每天产生的数据量高达数万亿字节，这些数据涵盖了人们生活的方方面面，从购物习惯到社交行为，从健康状况到学习偏好，都被数字化记录下来。[]()数字化时代的技术创新日新月异，人工智能、大数据、云计算、物联网等新兴技术不断涌现
  • AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破 人工智能
    AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-17近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要，从图像识别、目标检测到多模态理解，其应用场景不断拓展。在大规模数据集上进行预训练，能助力模型学习丰富的视觉特
  • AIGC与AICG的区别解析 倔强的小石头_ AIGC
    目录一、AIGC（人工智能生成内容）（一）定义与内涵（二）核心技术与应用场景（三）优势与挑战二、AICG（计算机图形学中的人工智能）（一）定义与内涵（二）核心技术与应用场景（三）优势与挑战三、AIGC与AICG的区别（一）侧重点不同（二）应用领域不同（三）技术重点不同在当今快速发展的人工智能领域，新的概念和术语不断涌现。其中，AIGC和AICG这两个看似相近的术语引起了广泛的关注。尽管它们仅有字母
  • AI 发展的第一驱动力：人才引领变革 倔强的小石头_ 热点时事人工智能
    在科技蓬勃发展的当下，AI成为了时代的焦点，然而其发展并非一帆风顺，究竟什么才是推动AI持续前行的关键力量呢？目录AI发展现状剖析期望与现实的落差落地困境根源人才：AI发展的核心动力编辑技术突破的引领者行业融合的推动者人才驱动下的AI多元赋能创新应用场景加速产业升级培育AI人才的战略路径教育体系革新企业人才战略AI发展现状剖析期望与现实的落差近年来，全球科技大厂纷纷将目光聚焦于人工智能领域，对其寄
  • 掌握AI Prompt的艺术：如何有效引导智能助手 黑金IT langchain人工智能promptlangchainAI编程
    开头叙述：在人工智能的世界里，Prompt（提示）是沟通人类意图与机器理解之间的桥梁。它不仅是一串简单的文字，而是一把钥匙，能够解锁AI模型的潜力，引导它们执行复杂的任务。本文将探讨Prompt的重要性，并展示如何通过精心设计的Prompt来提升AI助手的效率和准确性。无论是在聊天、会议总结还是日程管理中，正确的Prompt都能让AI助手成为你工作中的得力助手。让我们一起深入了解Prompt的力量
  • PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别 一位小说男主 人工智能入门深度学习
    用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！下面手把手教大家一步一步实现该任务：1.环境准备首先呢，您需要确保安装了PyTorch库。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装，这里默认您已经有Anaconda并创建好虚拟环境啦，如果还没有安装，可以参考其他更完整的安装pytorch的教程：p
  • AIGC开启人工智能新时代 靖节先生 人工智能
    AIGC：开启智能生成内容的全新时代在数字化技术飞速发展的当下，AIGC（ArtificialIntelligence-GeneratedContent）横空出世，宛如一颗璀璨的新星照亮了内容创作领域的天空。它正以不可阻挡之势重塑着我们的生活、工作与娱乐方式，成为众多行业创新发展的重要驱动力。一、AIGC的概念AIGC，即人工智能生成内容，是指利用人工智能技术自动生成各类内容的过程。它依托机器学习
  • 推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》 天飓 学习感悟学习图像处理python
    《Python图像处理实战》是一本全面介绍Python图像处理技术的实用指南，是由人民邮电出版社于2020年12月出版。这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。在《Python图像处理实战》一书中，作者主要介绍了如何用Python图像处理库（如PIL、python-opencv、Scipy等），机器学习库（scikit-learn）和深
  • RK3588+昇腾AI｜40TOPS算力AI盒子设计方案 ARM+FPGA+AI工业主板定制专家 AI盒子瑞芯微人工智能
    综合视频智能AI分析系统介绍以计算机视觉技术为基础，AI赋能千行百业，依托人工智能视觉分析技术以及强大的“端+边”算力支撑，实时分析烟火，入侵等事件，同时结合云上预警业务平台，实现事件发现、预警、处置全流程闭环。设计架构系统架构视频智能识别系统自下而上分为“感知层、网络层、支撑层、应用层”四层，系统逻辑架构如下图所示：感知层对接前端感知设备，如视频监控、NVR、和其他物联感知设备，对重要通道和场所
  • 计算机视觉中图像的基础认知 全栈你个大西瓜 人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性RGB三通道彩色单通道灰度图像OpenCVMatplotlib
    第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中，图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度（W）和高度（H）定义了图像的像素分辨率，单位通常是像素。例如，一张1920x1080的图像有1920列（
  • 深入了解与全面使用DeepSeek：从基础到高级应用 一位卑微的码农 人工智能大数据java-eespringboot
    引言随着AI技术的发展，DeepSeek作为一款先进的智能助手，为用户提供了强大的文本生成、代码分析、数学公式处理等能力。本文将详细介绍DeepSeek的基础知识、安装配置、API调用方法以及高级应用技巧，帮助你充分挖掘这一工具的潜力。一、认识DeepSeek1.1DeepSeek简介DeepSeek是由深度求索公司开发的人工智能平台，它支持三种主要模式：基础模型（V3）、深度思考（R1）和联网搜
  • 人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程 m0_74824592 面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
    文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一、架构介绍GPU算力平台概述一个专注于GPU加速计算的专业云服务平台，隶属于软件和信息技术服务业。主要面向高校、科研机构和企业用户。该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人
  • 【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络） IT古董 深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
    ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1
  • 【深度学习基础】什么是注意力机制 我的青春不太冷 深度学习人工智能注意力机制
    文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中，注意力机制（AttentionMechanism）的引入堪称一场革命。它不仅解决了传统模型的根本性缺陷，更通过动态聚焦关键信息的能力，重塑了人工智能处理复杂任务的范式。本文
  • 【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】 再见孙悟空_ #【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习机器学习人工智能音视频自然语言处理量子深度学习量子学习未来
    一、开篇：为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻？各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景：你现在训练一个GPT-5级别的模型，不需要耗费价值上亿美元的算力资源，不需要等待数周的训练时间，甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
  • 【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】 再见孙悟空_ #【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
    想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。
  • 语音与自然语言处理（NLP）：智能交互的核心技术 给生活加糖！ 热门知识自然语言处理交互人工智能
    随着人工智能（AI）技术的飞速发展，语音识别与自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）成为了智能交互系统的核心技术。它们不仅改变了人们与计算机、设备的交互方式，也推动了众多行业的革新。从智能助手（如苹果的Siri、亚马逊的Alexa）到机器翻译、自动客服系统，语音和NLP技术正逐步融入日常生活，改善我们与数字世界的沟通方式。一、什么是语音识别与自然语言处理（NLP
  • 桌面上有多个球在同时运动，怎么实现球之间不交叉，即碰撞？ 换个号韩国红果果 html小球碰撞
    稍微想了一下，然后解决了很多bug，最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后，遍历整个在dom树中的其他小球，看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍？若小于说明下一次绘制该小球（设为a）前要把他的方向变为原来相反方向（与a要碰撞的小球设为b），即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话，马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b，再绘制a，由于a的方向已经改变
  • 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容 白糖_ html5
    读后感         先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧，个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系，或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字，HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲，再去分析性能优化的内容，这样才会有吸引力。因为只是在线试读，没有机会看后面的内容，所以不胡乱评价了。  
  • [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区 dinguangx jeeshop商城系统jshop电商系统
        在spring mvc中，为了随时都能取到当前请求的request对象，可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量，如request, response等。         在jshop中，对RequestContextHolder的
  • 算法之时间复杂度 周凡杨 java算法时间复杂度效率
          在 计算机科学 中， 算法 的时间复杂度是一个 函数 ，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的 字符串 的长度的函数。时间复杂度常用 大O符号 表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是 渐近 的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。 这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，
  • Java事务处理 g21121 java
    一、什么是Java事务 通常的观念认为，事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时，所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
  • Linux awk命令详解 510888780 linux
    一.  AWK 说明   awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。    awk的处理文本和数据的方式：它逐行扫描文件，从第一行到
  • android permission 布衣凌宇 Permission
    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中，改值可以修改上传 <uses-permission android:na
  • Oracle和谷歌Java Android官司将推迟 aijuans javaoracle
    北京时间 10 月 7 日，据国外媒体报道，Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行，这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测，谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。　　该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭，从目前看来
  • linux shell 常用命令 antlove linuxshellcommand
    grep [options] [regex] [files] /var/root # grep -n "o" * hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
  • Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接) 百合不是茶 sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
        XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习   XML配置数据库的连接主要技术点的博客; JDBC编程 : JDBC连接数据库 DOM解析XML:  DOM解析XML文件 SA
  • underscore.js 学习（二） bijian1013 JavaScriptunderscore
            Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first   _.first(array, [n])   别名: head, take       返回array的第一个元素，设置了参数n，就
  • plSql介绍 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* * PL/SQL 程序设计学习笔记 * 学习plSql介绍.pdf * 时间：2010-10-05 */ --创建DEPT表 create table DEPT ( DEPTNO NUMBER(10), DNAME NVARCHAR2(255), LOC NVARCHAR2(255) ) delete dept; select
  • 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍 bit1129 nginx
    启动、停止、重新加载Nginx nginx 启动Nginx服务器，不需要任何参数u nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器 nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器 nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件 nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件  
  • spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题 bitray jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
        最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.     在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
  • Lua的io库函数列表 ronin47 lua io
    1、io表调用方式：使用io表，io.open将返回指定文件的描述，并且所有的操作将围绕这个文件描述 　　io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr 　　2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄 　　多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
  • java-26-左旋转字符串 bylijinnan java
    public class LeftRotateString { /** * Q 26 左旋转字符串 * 题目：定义字符串的左旋转操作：把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。 * 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。 * 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n)，辅助内存为O(1)。 */ pu
  • 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一 cfyme linux命令
    vi方面的内容不知道分类到哪里好，就放到《Linux命令五分钟系列》里吧！ 今天编程，关于栈的一个小例子，其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。 其实这个不难，不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了，以备以后查阅。   1 所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。 2 如果想将abc替换为xyz，那么就这样 :s/abc/xyz/ 不过要特别
  • [轨道与计算]新的并行计算架构 comsci 并行计算
         我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中，发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段，而整个流程中又充满着很多并行路由，每个并行路由中又包含着一些并行节点，那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候，这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢？      
  • 重复执行某段代码 dai_lm android
    用handler就可以了 private Handler handler = new Handler(); private Runnable runnable = new Runnable() { public void run() { update(); handler.postDelayed(this, 5000); } }; 开始计时 h
  • Java实现堆栈（list实现） datageek 数据结构——堆栈
    public interface IStack<T> { //元素出栈，并返回出栈元素 public T pop(); //元素入栈 public void push(T element); //获取栈顶元素 public T peek(); //判断栈是否为空 public boolean isEmpty
  • 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题 dcj3sjt126com DBbackup
    一：通过备份王等软件进行备份前台进不去？ 用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择，这种方法方便快捷，只要上传备份软件到空间一步步操作就可以，但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题：因为新老空间数据库用户名和密码不统一，网站文件打包过来后因没有修改连接文件，还原数据库是好了，可是前台会提示数据库连接错误，网站从而出现打不开的情况。 解决方法：学会修改网站配置文件，大多是由co
  • github做webhooks：[1]钩子触发是否成功测试 dcj3sjt126com githubgitwebhook
    转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html github和svn一样有钩子的功能，而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作，则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到！ 工具/原料 github 方法/步骤
  • ">的作用" target="_blank">JSP中的作用 蕃薯耀
    JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
  • linux下SAMBA服务安装与配置 hanqunfeng linux
    局域网使用的文件共享服务。 一.安装包： rpm -qa | grep samba samba-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-clients
  • guava cache IXHONG cache
    缓存，在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说，cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。 　　缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果，并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合，由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时，当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候，频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
  • Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法 kvhur JavaScriptjquerycss
    这个是整个jQuery代码的开始，里面包含了对不同环境的js进行的处理，例如普通环境，Nodejs，和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解  完整资源： http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码：   (
  • 美国人的福利和中国人的储蓄 nannan408
       今天看了篇文章，震动很大，说的是美国的福利。    美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善，对于社会是大大的信心。小孩，税费等，政府不收反补，真的体现了人文主义。    美国这么高的社会保障会不会使人变懒？答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧，人们才得以倾尽精力去做一些有创造力，更造福社会的事情，这竟成了美国社会思想、人
  • N阶行列式计算(JAVA) qiuwanchi N阶行列式计算
    package gaodai; import java.util.List; /** * N阶行列式计算 * @author 邱万迟 * */ public class DeterminantCalculation { public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
  • C语言算法之打渔晒网问题 qiufeihu c算法
    如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔，两天晒一次网，编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天，输出该渔夫是在打渔还是在晒网。 代码如下：   #include <stdio.h> int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/ { if((a%4 == 0 && a%100 != 0
  • XML中DOCTYPE字段的解析 wyzuomumu xml
    DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.   私有DTD <!DOCTYPErootSYST
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他