- 基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案,旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。YOLOv8作为YOLO系列算法的最新版本,具备更高的检测速度和精度,特别适用于实时物体检测任务。该系统通过深入分析并标注绝缘子数据集,训练YOLOv8模型以精确识别输电线上的绝缘子及其缺陷状态。利用多尺度检测、FPN结构以及CSPDarknet网络等技术,YOLO
- 机器学习和深度学习中常见损失函数,包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
早起星人
机器学习深度学习人工智能
目录引言什么是损失函数?常见损失函数介绍3.1均方误差(MeanSquaredError,MSE)3.2交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.3平滑L1损失(SmoothL1Loss)3.4HingeLoss(合页损失)3.5二进制交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)3.6KL散度(KLDivergence)3.7Huber损失(HuberLoss)3.8对比
- Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解
Rocky006
python开发语言
概要在神经网络中,激活函数扮演着至关重要的角色。它的主要作用是引入非线性因素,使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。如果没有激活函数,神经网络仅仅是线性模型的堆叠,无法胜任深度学习中的各种任务。本文将深入探讨几种常用的激活函数,包括Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种,并通过具体的代码示例展示它们在Python中的实现和应用。激活函数的重要性激活函数将输入信号进行非线性转换,从而增强神经网络
- 增强语音对车载语音质量测试的挑战
众乐认证
itu
一、什么是增强语音语音助手是实现智慧车联的关键之一,通过助手,方可去掉按键。其中一个比较典型的功能就是目前比较流行的enhancedsiri。二、增强语音的难点1.语音合成技术语音合成技术在车内环境中的表现至关重要。语音合成采用了混合单元选择系统,结合了单元选择和参数合成的优势,并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用,使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2
- TensorFlow和它的弟弟们
活蹦乱跳酸菜鱼
tensorflow人工智能python
TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品,它们各自有着不同的设计目标和适用场景。以下是它们之间的主要区别:1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标:TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由GoogleBrain团队开发,旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。它支持多种编程语言(如Pyth
- 机器学习(ML)算法分类
活蹦乱跳酸菜鱼
机器学习
机器学习(ML)算法是一个广泛而多样的领域,涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法:一、监督学习算法监督学习算法使用标记(即已知结果)的训练数据来训练模型,以便对新数据进行预测。线性回归:用于建立连续变量之间的关系,通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归:虽然名称中包含“回归”,但实际上是用于分类问题,特别是二分类问题。通过将线性回归模
- Datawhale AI夏令营-task03
ghost_him
人工智能
DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源:DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术,尤其是在处理图像和视频数据时。**数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性,从而提高模型的泛化能力,使其能够在未见过的数据上表现得更好。**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作,生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化,对于图像而言,数
- 释放GPU潜能:PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践
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pytorch人工智能python
释放GPU潜能:PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中,计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。PyTorch,作为当前领先的深度学习框架之一,提供了torch.nn.DataParallel这一工具,使得开发者能够利用多个GPU进行数据并行处理,从而显著加速模型训练。本文将详细介绍如何在PyTorch中使用torch.nn.Dat
- 每天一个数据分析题(五百零五)- 提升方法
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析
提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据
- 每天一个数据分析题(五百零六)- 装袋方法
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析数据挖掘
装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术,其代表算法有?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专
- DeepArt——AI美术创作工具,能够帮助生成视觉内容
爱研究的小牛
AIGC人工智能深度学习
一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用,能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络(CNN)和风格迁移算法,能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上,从而创造出独具特色的艺术效果。二、DeepArt的使用选择内容图像和风格图像:用户首先需要上传一张内容图像,即他们希望转换成艺术风格的图像。接着,可以从提供的艺术
- Wonder Dynamics——虚拟角色动画和实时互动生成
爱研究的小牛
实时互动
一、WonderDynamics介绍WonderDynamics的核心是通过AI驱动的自动化流程,简化和加速虚拟角色动画的制作。其主要功能包括:自动化角色动画:将预录制的动作捕捉数据自动应用到虚拟角色上。实时角色互动:实现虚拟角色与现实场景中的人物和物体实时互动。高精度捕捉和渲染:利用深度学习和计算机视觉技术,捕捉高精度的动作数据并生成高质量的动画。二、WonderDynamics实现技术详解Wo
- AIGC深度学习教程:Transformer模型中的Position Embedding实现与应用
玩AI的小胡子
embeddingtransformerAIGC人工智能
在进入深度学习领域时,Transformer模型几乎是绕不开的话题,而其中的PositionEmbedding更是关键。对于刚入门的朋友,这篇教程将带你深入了解PositionEmbedding是什么、它如何在Transformer中运作,以及它在不同领域中的实际应用。什么是PositionEmbedding?PositionEmbedding是Transformer模型中一种关键机制,用于弥补模
- 7+非肿瘤纯生信,内容不多但思路值得借鉴!
生信小课堂
关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,铁死亡,自噬等基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友患者添加小编咨询生信分析咨询请关注生信小课堂研究背景:扩张型心
- 并行处理的魔法:PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南
liuxin33445566
人工智能深度学习机器学习
并行处理的魔法:PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域,模型训练往往需要大量的计算资源和时间。PyTorch,作为当前最流行的深度学习框架之一,提供了torch.multiprocessing模块,使得开发者能够利用多核CPU进行多进程训练,从而显著加速训练过程。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.multiprocessing进行
- GPU算力租用平台推荐
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gpu算力
在当前快速发展的AI和深度学习领域,GPU算力租用平台成为了研究者、开发者及企业不可或缺的工具。这些平台提供了灵活、高效、可扩展的GPU资源,帮助用户解决计算资源不足的问题,加速模型训练、推理及高性能计算等任务。以下是对几个主流GPU算力租用平台的详细推荐,旨在为用户提供全面的选择和参考。一、国内GPU算力租用平台1.阿里云(AlibabaCloud)平台概述:阿里云作为中国领先的云计算服务提供商
- 探索数据世界的钥匙:机器学习中的线性回归
程序员-李旭亮
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在浩瀚的数据海洋中,寻找隐藏的模式与规律,一直是科学家、工程师乃至各行各业决策者们的共同追求。而机器学习,作为这一领域的璀璨明珠,以其强大的数据分析与预测能力,正逐步改变着我们的世界。在众多机器学习算法中,线性回归以其简洁、直观、易于理解的特点,成为了入门机器学习的首选,更是解决回归问题的一把金钥匙。一、线性回归:定义与原理线性回归,顾名思义,是一种通过线性模型来预测一个或多个自变量(X)与因变量
- 深度学习与OpenCV:解锁计算机视觉的无限可能
程序员-李旭亮
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在科技日新月异的今天,计算机视觉作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。而《深度学习》与OpenCV,作为这一领域的两大重要工具,更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力,探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。深度学习:智能的催化剂深度学习,作为机器学习的一个分支,其核心在于通过构建深层次的神经网络模型,模拟人脑的学习过
- 2021勇气读书会——《学习的逻辑》打卡(第二百一十天)
于杰雄
这是我参加勇气读书会打卡第二百一十天我阅读的书籍:《学习的逻辑》出发日期:2021.1.1期待的收获:立足现在,创造未来,让自己的教学能力更上一层楼。一句标语:千里之行,始于足下。小想法:相信明天会更好,我们会战胜困难,迈向更美好的未来。不要放弃每一天的学习,让自己充实起来,加油!勇气读书会,永不散场。深度学习的策略有很多种,思维导图与结构化思维只是其中一个小小的分支而已,而关于学习策略也有更多深
- 什么是计算机视觉?
龙腾AI
计算机视觉人工智能自然语言处理深度学习ai
计算机视觉概述计算机视觉(ComputerVision)又称机器视觉(MachineVision),是一门让机器学会如何去“看”的学科,是深度学习技术的一个重要应用领域,被广泛应用到安防、工业质检和自动驾驶等场景。具体的说,就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体,检测出物体所在的位置,并对目标物体进行跟踪,从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事,以此来模拟人脑视觉系统。因此,计算机视觉也
- 在STM32上实现嵌入式人工智能应用
嵌入式详谈
stm32人工智能嵌入式硬件
引言随着微控制器的计算能力不断增强,人工智能(AI)开始在嵌入式系统中扮演越来越重要的角色。STM32微控制器由于其高性能和低功耗的特性,非常适合部署轻量级AI模型。本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用,特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。环境准备硬件选择:STM32F746GDiscoverykit,具备足够的计算资源和内存支持复杂模
- 理解PyTorch版YOLOv5模型构架
LabVIEW_Python
一个深度学习模型,可以拆解为:模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction):YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:SGD;可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti
- AI大模型副业变现之路,有技术就有收入!
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人工智能AI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
在当今时代,AI大模型的应用越来越广泛,利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南,帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备(1)数学知识:线性代数、概率论与数理统计、微积分等,这些是理解AI算法的基础。(2)编程技能:掌握Python编程语言,因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。(3)机器学习原理:了解常见的机器学习算法,如线性回归、决策树、
- 每天一个数据分析题(五百零二)- 分割式聚类算法
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库算法数据分析聚类
以下哪个选项是分割式聚类算法?A.K-Means。B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
- 【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营
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人工智能学习笔记
局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点,包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0,那如何判断呢?先请出我们损失函数:L(θ),θ是模型中的参数的取值,是一个向量。由于网络的复杂性,我们无法直接写出损失函数,不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识,我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似:其中,θ是模型中的参数的取值,θ’是在θ
- 机器学习概述与应用:深度学习、人工智能与经典学习方法
刷刷刷粉刷匠
人工智能机器学习深度学习
引言机器学习(MachineLearning)是人工智能(AI)领域中最为核心的分支之一,其主要目的是通过数据学习和构建模型,帮助计算机系统自动完成特定任务。随着深度学习(DeepLearning)的崛起,机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。在本文中,我们将详细介绍机器学习的基础概念,包括无监督学习、有监督学习、增量学习,以及常见的回归和分类问题,并结合实际代码示例来加深理解。1.机器学
- Python深度学习:构建下一代智能系统
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近年来,伴随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习的快速发展,人工智能迈入了第三次发展浪潮,AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术,本文讲解注意力机制、Transformer模型(BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等)、生成式模型(变分自编码器VAE、生成式对抗网络GA
- 聚星文社——绘唐科技Ai推文软件
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科技
聚星文社——绘唐科技Ai推文软件聚星文社--绘唐科技Ai推文软件https://iimenvrieak.feishu.cn/docx/ZhRNdEWT6oGdCwxdhOPcdds7nofAI推文软件是一种利用人工智能技术帮助用户自动生成推文内容的工具。该软件会分析用户提供的相关信息和目标群体,然后使用机器学习算法和自然语言处理技术来生成具有吸引力和关联性的推文内容。通过使用AI推文软件,用户可以
- 并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹
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并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域,模型的规模和复杂性不断增长,单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。PyTorch作为灵活且强大的深度学习框架,通过torch.cuda.nccl模块提供了对NCCL(NVIDIACollectiveCommunicationsLibrary)的支持,为多GPU通信提供
- 如何本地搭建 Whisper 语音识别模型?一文解决
玩AI的小胡子
whisperAIGC人工智能语音识别
Whisper是OpenAI开发的强大语音识别模型,适用于多种语言的语音转文字任务。要在本地搭建Whisper模型,需要完成以下几个步骤,确保模型在你的设备上顺利运行。1.准备环境首先,确保你的系统上安装了Python(版本3.8到3.11之间)。此外,还需要安装PyTorch,这是Whisper依赖的深度学习框架。2.安装Whisper在命令行中运行以下命令来安装Whisper和其依赖项:pip
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep