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使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）一碗黄焖鸡三碗米饭人工智能前沿与实践 tensorflow 图像处理 cnn 人工智能机器学习 python ai
目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
图像处理篇---图像预处理 Ronin-Lotus 图像处理篇深度学习篇程序代码篇图像处理人工智能 opencv python 深度学习计算机视觉
文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习（如SVM、随机森林）2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习（如CNN、Transformer）2.2.1特点2.2.2预处理重点通道顺序
深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析深度学习
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的
大模型黑书阅读笔记--第一章 53年7月11天大模型黑书笔记人工智能自然语言处理语言模型
cnn,rnn达到了极限，憋了三十年（这段时间已经有注意力了，并且注意力也加到了cnn，rnn中，但没啥进展）憋来了工业化最先进的transformertransformer的核心概念可以理解为混合词元（token），rnn通过循环函数顺序分析次元，而transformer模型不是顺序分析，而是将每个词元与序列中其他词元关联起来。为突破cnn的极限，注意力的概念出来了：cnn做序列处理时只关注最后
锂电池剩余寿命预测 | 基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码默默科研仔锂电池寿命预测 cnn matlab 人工智能
基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码一、引言1.1、研究背景和意义锂电池因其高能量密度和长循环寿命，在移动设备、电动汽车和储能系统等领域得到广泛应用。准确预测锂电池的剩余寿命（RemainingUsefulLife,RUL）对于优化电池使用、维护和管理具有重要意义，可以有效减少运营成本，提高设备的安全性和可靠性。随着锂电池应用领域的扩展，对其性能和寿命的预测需求日
请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。 2301_81121233 算法神经网络 python mongodb storm zookeeper spark
实现一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务，涉及到多个步骤和组件。由于完整的实现会非常冗长，我将提供一个简化的框架和关键部分的代码示例，帮助你理解如何实现这个功能。请注意，这个示例不会包含所有细节，比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现（WOA是一个元启发式算法，需要单独实现或引用现有库），以及CNN-Bi
【Attention】SEAttention shanks66 Attention 各种深度学习模块人工智能深度学习 python
SEAttention摘要卷积神经网络（CNNs）的核心构建模块是卷积算子，它使网络能够通过在每一层的局部感受野内融合空间和通道信息来构建有价值的特征。此前大量研究聚焦于这种关系中的空间成分，试图通过在整个特征层级中提升空间编码质量来增强CNN的表征能力。在这项工作中，我们将重点放在通道关系上，并提出一种新颖的架构单元，称为“挤压与激励”（Squeeze-and-Excitation，简称SE）模
【sklearn 04】DNN、CNN、RNN @金色海岸 sklearn dnn cnn
DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取，通过池化层进行降维，相比较全连接的神经网络，卷积神经网络降低了模型复杂度，减少了模型的参数，
【大模型开发】大模型转换为 NCNN 格式并在微信小程序中进行调用云博士的AI课堂大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习微信小程序小程序 NCNN 小程序调用大模型大模型部署大模型优化部署微信小程序
以下内容将介绍如何将大模型转换为NCNN格式并在微信小程序中进行调用。我们会从整体流程、模型转换工具、NCNNWebAssembly（WASM）编译与集成、小程序前端代码示例等方面进行详细讲解，并在最后给出优化方向与未来建议。目录背景与整体流程概述准备工作2.1常见模型格式与转换思路2.2环境与工具安装模型转换为NCNN格式3.1以ONNX模型为例3.2使用onnx2ncnn工具NCNN在微信小程
java实现卷积神经网络CNN（附带源码） Katie。 Java 实战项目 java
Java实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程彩旗工作室人工智能架构人工智能机器学习 cnn 卷积神经网络
MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络（CNN）家族，旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。自2017年首次推出以来，MobileNet经历了从v1到v4的多次迭代，每一代都在计算效率、模型大小和准确性上取得了显著进步。本文将详细探讨MobileNetv1、v2、v3和v4的原理、架构设计及其发展历程，并分析其关键创新和性能表现。Mo
Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析 AIGC_ZY CV transformer pytorch 深度学习
VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。ViT的处理流程输入图像被分割成多个固定大小的patch，每个patch经过线性投影变成嵌入向量，然后加上位置编码。接着，这些嵌入向量会和类别标签（c
YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪人工智能
1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM 一勺汤 YOLOv11模型改进系列深度学习人工智能 YOLO YOLOv11 目标检测模块改进
遥感变化检测（RSCD）专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了RSCD的结果。为解决上述问题，本文通过孪生卷积网络提取不
YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）清风AI 人工智能计算机视觉 YOLO 目标检测深度学习目标跟踪
研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下，目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。传统的卷积神经网络（CNN）虽然在目标检测领域取得了显著进展，但仍存在局限性，如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。为克服这些问题，研究人员开始探索将状态空间模型（SSM）引入目标检测领域，以期提高
《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习 earthzhang2021 2025讲书课专栏 python 深度学习计算机视觉 1024程序员节 numpy 算法人工智能
计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？其实，这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络（CNN）。今天，我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络（CNN）是什么。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它的灵感来源于人类
基于人工智能的智能视频内容分析系统小彭律师 python
基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型（YOLO、FasterR-CNN等）识别多种目标类型（人、车辆、物品等）适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型（LSTM、3D-CNN等）分析目标动作规
深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现羊小猪~~ 深度学习网络 pytorch 人工智能 python 机器学习分类
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接，将通道数连接在一起；本文是基于上一篇复现DenseNet121模型，做一个乳腺癌图像识别，效果还行，准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介，源码研究与复现(pytorch)：
卷积神经网络可视化天行者@ cnn 人工智能神经网络
卷积神经网络（CNN）的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。以下从技术原理、实现方法和应用场景三个维度，系统梳理CNN可视化的核心技术，并提供代码示例和前沿方向分析：一、CNN可视化的核心维度1.卷积核可视化原理：提取卷积层的权重，将其转换为图像形式，观察滤波器学习到的模式。实现步骤：提取卷积层权重（形状为[out_channels,in_channels,kernel_siz
基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展，车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统（LicensePlateRecognition,LPR）主要用于识别车辆的车牌号码，并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn
卷积神经网络中的卷积操作 m0_61360701 深度学习 cnn 深度学习人工智能
1.什么是卷积操作？在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。2.卷积操作的类比：印章想象你有一张纸和一个印章。印章是一个小的图案，比如一个简单的形状（圆形、方形等）。当你把印章按在纸上时，印章会与纸上的内容接触，并留下一个印记。然后你移动印章，重
卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析彩旗工作室人工智能 cnn 人工智能神经网络卷积神经网络
一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接，减少参数数量；权重共享：同一卷积核在整个输入数据上滑动，增强平移不变性；层级特征提取：从低级特征（边缘、纹理）到高级特征（物体部件）的逐层抽象。二、历史演进与关键突破1960年
【光流】——liteflownet论文与代码浅读农夫山泉2号光流计算机视觉深度学习人工智能光流 liteflownet
光流，liteflownetcode:mmflowCVPR20181.前言FlowNet2是最先进的光流估计卷积神经网络(CNN)，需要超过160M的参数来实现精确的流量估计。在本文中，我们提出了一种替代网络，它在Sintel和KITTI基准测试上优于FlowNet2，同时在模型尺寸上要小30倍，在运行速度上要快1.36倍。这是通过深入研究当前框架中可能被遗漏的架构细节而实现的：（1）我们通过轻量
AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘astype‘ 冰虺 python
今天在复现fasterRCNN网络时，出现AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'astype'报错，如下图所示通过dug,发现im的shape为none,究其原因是因为cv.imread无法读取图像，主要原因是因为我数据集中存在中文名称。更加详细的请参考一下大佬的博客pythoncv2.imread读取中文路径的图片返回为None的问题_陶将的
Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理阿_旭深度学习实战 cnn pytorch 人工智能 Faster RCNN
《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统
PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能我是瓦力 PointNet++改进策略人工智能深度学习计算机视觉
目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云（pointcloud）数据中学习特征。传统卷积神经网络（CNN）在处理规则网格数据（如图像）时非常有效，但由于点云是无序且不规则的，直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失，并对点的排列顺序敏感。
《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探 shiter AI重制版】预训练 NLP 自然语言处理
文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务，如卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNNs)、递归神经网络(neuralnetworks,RNNs)、基于图的神经网络(g
池化的定义与核心思想 code 旭 AI人工智能学习 python numpy 人工智能
一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。增强模型鲁棒性：对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合：通过降维减少冗余信息。二、池化的数学公式1.最大池化（MaxPooling）取池化窗口内的最大值：yi,j=max⁡p=0kh−1max⁡q=0kw−1xi⋅
卷积神经网络（笔记01）天行者@ cnn 人工智能深度学习
视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处。在卷积神经网络（CNN）的卷积层里，卷积操作本质上是输入数据与卷积核（滤波器）进行逐元素相乘再求和的过程。偏置项（Bias）是一个额外的可学习参数，对于每个卷积核而言，都
深度解析：DETR的多尺度特征融合 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
"深度解析：DETR的多尺度特征融合"作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别。传统的目标检测方法，如FasterR-CNN和YOLO，通常依赖于预定义的锚框或候选区域来生成目标proposals。然而，这些方法存在一些固有的局限性：人工先验知识:锚框的设
JVM StackMapTable 属性的作用及理解 lijingyao8206 jvm 字节码 Class文件 StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率，在字节码规范中添加了Stack Map Table属性，以下简称栈图，其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
回调函数调用方法百合不是茶 java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记记录一下代码很简单: MainDemo :调用方法得到方法的返回结果
[时间机器]制造时间机器需要一些材料 comsci 制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质和材料... 甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
开口埋怨不如闭口做事邓集海邓集海做人做事工作
“开口埋怨，不如闭口做事。”不是名人名言，而是一个普通父亲对儿子的训导。但是，因为这句训导，这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子，叫张明正。　　　　张明正出身贫寒，读书时成绩差，常挨老师批评。高中毕业，张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后，平时开口怨这怨那的张明正，不从自身找原因，而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。　　　　
jQuery插件开发全解析，类级别与对象级别开发 IT独行者 jquery 开发插件　函数
jQuery插件的开发包括两种：一种是类级别的插件开发，即给 jQuery添加新的全局函数，相当于给 jQuery类本身添加方法。 jQuery的全局函数就是属于 jQuery命名空间的函数，另一种是对象级别的插件开发，即给 jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。 1 、类级别的插件开发类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
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linux 软件安装遇到的问题 aichenglong linux 遇到的问题 ftp
1 ftp配置中遇到的问题 500 OOPS: cannot change directory 出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled 2 source /etc
面试心得 alafqq 面试
最近面试了好几家公司。记录下；支付宝，面试我的人胖胖的，看着人挺好的；博彦外包的职位，面试失败；阿里金融，面试官人也挺和善，只不过我让他吐血了。。。由于印象比较深，记录下； 1，自我介绍 2，说下八种基本类型；（算上string。楼主才答了3种，哈哈，string其实不是基本类型，是引用类型） 3，什么是包装类，包装类的优点； 4，平时看过什么书？NND，什么书都没看过。。照样
java的多态性探讨百合不是茶 java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况 //package 1; class A{ public void test(){ System.out.println("A"); } } class D extends A{ public void test(){ S
网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记 bijian1013 JavaScript
1.documentWrite <html> <head> <script language="JavaScript"> document.write("这是电脑网络学校"); document.close(); </script> </h
探索JUnit4扩展：深入Rule bijian1013 JUnit Rule 单元测试
本文将进一步探究Rule的应用，展示如何使用Rule来替代@BeforeClass，@AfterClass，@Before和@After的功能。在上一篇中提到，可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展，而且也不提倡对Runner中的withBefores()，withAfte
[CSS]CSS浮动十五条规则 bit1129 css
这些浮动规则，主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结，然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。 1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后，会成为块级元素，比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动，会向最近的块级父元素的左上角移动，直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界；如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景 bit1129 partition
0.Kafka服务器配置 3个broker 1个topic，6个partition，副本因子是2 2个consumer，每个consumer三个线程并发读取 1. Producer package kafka.examples.multibrokers.producers; import java.util.Properties; import java.util.
zabbix_agentd.conf配置文件详解 ronin47 zabbix 配置文件
Aliaskey的别名，例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1]，或者ttlsa的用户ID。你可以使用key：vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1]，也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复，但是可以有多个
java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项 bylijinnan fibonacci
参考了网上的思路，写了个Java版的： public class Fibonacci { final static int[] A={1,1,1,0}; public static void main(String[] args) { int n=7; for(int i=0;i<=n;i++){ int f=fibonac
Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder bylijinnan java netty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制，如下：实
AES加密解密 chicony 加密解密
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文件编码格式转换 ctrain 编码格式
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mysql 在linux客户端插入数据中文乱码 daizj mysql 中文乱码
1、查看系统客户端，数据库，连接层的编码查看方法： http://daizj.iteye.com/blog/2174993 进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
好代码是廉价的代码 dcj3sjt126com 程序员读书
长久以来我一直主张：好代码是廉价的代码。当我跟做开发的同事说出这话时，他们的第一反应是一种惊愕，然后是将近一个星期的嘲笑，把它当作一个笑话来讲。当他们走近看我的表情、知道我是认真的时，才收敛一点。当最初的惊愕消退后，他们会用一些这样的话来反驳： “好代码不廉价，好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。” 我只
Android网络请求库——android-async-http dcj3sjt126com android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库，用来处理网络请求操作，今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http，目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库，网络处理均基于Android的非UI线程，通
ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化 eksliang SQL优化 Oracle sql语句优化 SQL语句的优化
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097999 SQL语句的优化总结如下 sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行：合理使用索引避免或者简化排序消除对大表的扫描避免复杂的通配符匹配调整子查询的性能 EXISTS和IN运算符下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结：
浅析：Android 嵌套滑动机制（NestedScrolling） gg163 android 移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后，为了更好的用户体验，Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性 NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢？ 比如你使用了Toolbar，下面一个ScrollView，向上滚
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基础数据结构和算法九：Binary Search Tree sunwinner Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
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第一篇博客不知道要写点什么，就先来点近阶段的感悟吧。这几天学了servlet和数据库等知识，就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的，完成了最简单的一些功能，使用了三层架构。 dao层完成的是对数据库具体的功能实现，service层调用了dao层的实现方法，具体对servlet提供支持。 &
高手问答：Java老A带你全面提升Java单兵作战能力！ ITeye管理员 java
本期特邀《Java特种兵》作者：谢宇，CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答，欢迎网友积极提问，与专家一起讨论! 作者简介：淘宝网资深Java工程师，CSDN超人气博主，人称“胖哥”。 CSDN博客地址： http://blog.csdn.net/xieyuooo 作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴，曾经被人笑话过不懂鼠标是什么，

【OpenMMLab 实战营打卡 - 第1课】

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