- 避免检测:安卓模拟器/安卓虚拟机/root环境
圣道寺
日常使用android
目录标题可选方案问题解决XposedInstallermagisk安装报错:Unabletodetecttargetimage如何避免模拟器被检测可选方案如果你想要避免某些安卓应用检测到你正在使用安卓虚拟机,你可以尝试以下方法。但请注意,这些操作可能违反了应用的使用条款,因此请在遵守相关法规和条款的前提下进行操作。修改虚拟机设备信息:一些应用会检查设备的制造商、型号等信息。你可以使用一些工具来修改
- 基于SIFT特征提取和模板匹配的车标识别算法MATLAB仿真(含MATLAB代码)
爱学习的通信人
图像处理毕业设计信号处理算法matlab开发语言
摘要本文介绍了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征提取和模板匹配的车标识别方法,并通过MATLAB进行仿真。该方法利用SIFT特征的尺度和旋转不变性,提高车标识别的准确性和鲁棒性,适用于各种尺寸和方向的车标图像。仿真结果展示了该方法在实际应用中的有效性。关键词:车标识别,SIFT特征提取,模板匹配,MATLAB仿真1.引言车标识别在车辆检测、智能交通系统和安全监控中具有重要应用。准确识别车辆品
- Android开发中图片处理
wayne214
android
图片优化:选择合适的图片格式:使用适当的图片格式(如PNG、JPEG或WebP)以获得最佳的图片质量和文件大小。通常,JPEG用于具有丰富颜色和细节的图片,PNG用于需要透明度的图片,而WebP则结合了JPEG和PNG的优点,且具有更小的文件大小。压缩图片:在不损失图像质量的前提下尽可能减小图像文件大小。可以使用AndroidStudio的ImageAssetStudio工具或在线工具(如Tiny
- cordova 指纹验证登录
petunsecn
APP指纹验证cordova
关键词:指纹验证登录需求:在APP上实现指纹验证登录指纹验证登录,顾名思义,基于手机系统提供的指纹认证API,实现方便用户登录的功能。实现流程:1:初始化--获取手机指纹识别支持情况(传感器支持,API支持,用户设置支持等)2:用户凭证登录(通常是用户名+密码)成功,调取系统指纹验证,验证通过,本地存储用户凭证;3:登录画面调用系统指纹验证,验证通过,使用本地存储的用户凭证执行登录。对手机指纹验证
- 【视觉惯性SLAM:十五、ORB-SLAM3中的IMU预积分】
KeyPan
视觉惯性SLAM计算机视觉视觉检测
15.1视觉惯性紧耦合15.1.1视觉惯性紧耦合的重要性视觉惯性紧耦合(Visual-InertialTightCoupling)在ORB-SLAM3中的作用不可替代,是实现高鲁棒性和高精度定位的核心技术。单一的视觉SLAM主要依赖于图像特征进行定位和建图,这种方法虽然能够在许多环境中获得良好的效果,但其鲁棒性容易受到动态变化、光照条件恶化以及环境特征稀缺等因素的限制。例如,昏暗场景或快速运动可能
- 集成AI离线免费,全平台毫秒级快速处理!
纪元A梦
资源分享人工智能科技电脑软件抠图
随着PS技术的发展,大家对图像的要求和处理更加的多样化,其中,抠图作为一种常见的图像处理操作,并不是每个小伙伴都完全掌握PS技能,对于那些复杂的抠图操作往往会显得捉襟见肘,近两年随着AI技术的进步,各类软件都和AI集合,希望通过AI快速、高效的实现某些操作;分享一款免费、离线并且内嵌AI模型的抠图工具:鲜艺AI抠图v3.1;获取方式:https://pan.baidu.com/s/1gej6HL4
- 【Azure Redis 缓存】Azure Cache for Redis 是否记录具体读/写(Get/Set)或删除(Del)了哪些key呢?
武昌库里写JAVA
面试题汇总与解析课程设计springbootlayui毕业设计spring
问题描述在AzureRedis的门户活动日志中,可以查看到的是对于Redis资源本身的操作。但是对于客户端连接到Redis服务后,对服务所做出的读写,或删除操作,是否有日志可以查看到呢?Noalttextprovidedforthisimage问题回答Redis服务的日志中并不会记录客户端对于Redis服务本身所进行的每一次读写操作的日志,但是它会通过指标的形式来显示这一段时间Get/Set的统计
- 快速傅里叶变换
华东算法王(原聪明的小孩子
小孩哥总结MIT线性代数线性代数矩阵
快速傅里叶变换(FFT)快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换(DFT)和其逆变换。傅里叶变换是一种重要的数学工具,广泛应用于信号处理、图像分析、数据压缩、声音合成等领域。传统的离散傅里叶变换算法的计算复杂度较高,而快速傅里叶变换通过减少计算量,大大提高了运算速度。1.离散傅里叶变换(DFT)离散傅里叶变换(DFT)将离散的时间信号变换到频域。对于一个长度为(N)的离散序
- 《多模态语言模型:一个开放探索的技术新领域》
XianxinMao
语言模型人工智能算法
核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法:后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定,成本可控早期融合(EarlyFusion)从多模态数据集预训练效果尚不明显需要更大规模计算资源开放和透明的重要性促进知识累积和技术迭代降低技术准入门槛避免技术垄断便于安全性审计主要挑战技术层面数据
- Kotlin Bytedeco OpenCV 图像图像55 图像透视变换
深色風信子
kotlinopencv透视变换bytedeco
KotlinBytedecoOpenCV图像图像53图像透视变换1添加依赖2测试代码3测试结果1添加依赖4.0.0com.xuKotlinOpenCV1.02.0.0UTF-8official1.8mavenCentralhttps://repo1.maven.org/maven2/cn.hutoolhutool-all5.8.29org.apache.commonscommons-compres
- 3D UNet和Swin-UNETR
学無芷境
计算机视觉
3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络,它们对三维(3D)数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体,专门设计用于处理三维医学图像数据。UNet最初是为二维(2D)图像分割任务设计的,具有典型的编码器-解码器结构。3DUNet扩展了这种架构,以便更好地处理具有深度信息的体积数据,如CT或MRI扫描。主要特点:编码器:逐渐下采样图像,提取并
- 物联网时代,知识库管理系统的拓展与创新
企知学堂
物联网人工智能内部知识库知识管理大数据知识库管理系统
在物联网(IoT)时代,知识库管理系统(KMS)正面临着前所未有的机遇与挑战。随着物联网技术的飞速发展,企业需要更加智能化、高效化和个性化的知识管理解决方案,以应对日益复杂的数据环境和业务需求。本文将探讨物联网时代知识库管理系统的拓展与创新。一、物联网时代的知识管理需求物联网技术的广泛应用使得企业能够收集和处理海量的数据,这些数据不仅包括传统的文本信息,还包括来自各种传感器、设备和系统的实时数据。
- 3DUnetCNN 项目常见问题解决方案
魏纯漫
3DUnetCNN项目常见问题解决方案3DUnetCNNPytorch3DU-NetConvolutionNeuralNetwork(CNN)designedformedicalimagesegmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3DUnetCNN项目基础介绍3DUnetCNN是一个基于PyTorch的3DU-Net卷积神经网络(CNN)
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滑辰煦Marc
推荐3DUNet实现:深度学习3D体素数据语义分割的利器!去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个快速发展的深度学习时代,3DUNet已经成为3D图像处理领域中不可或缺的工具,尤其在医疗影像分析和3D物体识别等任务上展现出强大的潜力。这个开源项目为我们提供了一个高效、灵活的3DUNet实现,支持Tensorflow、PyTorch和Chainer三种主流深度学习框架。
- 3D U-Net CNN医学图像分割项目教程
尤辰城Agatha
3DU-NetCNN医学图像分割项目教程3DUnetCNNPytorch3DU-NetConvolutionNeuralNetwork(CNN)designedformedicalimagesegmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3DUnetCNN1.项目介绍3DU-NetCNN是由Ellisdg开发的Python实现,专门用于医学图像
- HarmonyOS Next应用开发——图像PixelMap变换
【高心星出品】图像变换图片处理指对PixelMap进行相关的操作,如获取图片信息、裁剪、缩放、偏移、旋转、翻转、设置透明度、读写像素数据等。图片处理主要包括图像变换、位图操作,本文介绍图像变换。图形裁剪//裁剪图片x,y为裁剪的起始坐标,size为裁剪的图片宽和高temp.cropSync({x:20,y:20,size:{width:this.imagewidth-20,height:this.
- 通过Java代码实现图片的放大和缩小
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
- MATLAB语言的计算机基础
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包罗万象golang开发语言后端
MATLAB语言的计算机基础引言在当今信息技术飞速发展的时代,编程能力已成为当代人士必备的一项基本技能。MATLAB(矩阵实验室)作为一种高级编程语言和环境,广泛应用于数据分析、算法开发、模型创建、数字图像处理和计算机视觉等多个领域。MATLAB以其强大的矩阵运算和可视化能力,成为了科研人员和工程师的重要工具,尤其在数学、物理、工程等学科中,它的应用不可或缺。本文将从MATLAB的基本概念、环境搭
- 大数据最新医学图像分割 3D nnUNet全流程快速实现_医学图像分割步骤
2401_84182020
程序员大数据
第一步:选择一个你能找的路径位置(这很重要),在这个位置打开终端,输入gitclonehttps://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet.git,将nnUNet的代码下载到这个位置第二步:终端内定位到下载的nnUNet文件夹cdnnUNet,或者直接在对应位置打开终端第三步:开始安装,pipinstall-e.2数据整理2.1数据存放形式首先,nnUNet有自己的一套数据文件夹的
- OpenCV基础学习
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OpenCV基础全集学习
5.1开运算完整代码:importcv2importnumpyasnpdefcir():try:image=cv2.imread("./image/xingtai/cirrec.jpg")kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(11,11))src=cv2.morphologyEx(image,cv2.MORPH_OPEN,kerne
- OpenCV实例应用
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5.0图像的腐蚀应用完整代码:importcv2importnumpyasnpdeferode():img=cv2.imread('./image/dige.png')kernel=np.ones((3,3),np.uint8)erosion=cv2.erode(img,kernel,iterations=1)erosion1=cv2.erode(img,kernel,iterations=2)r
- opencv图像基础学习
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OpenCV基础全集opencv人工智能计算机视觉
2.3图像的加密解密源码如下:importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefpassImg():img=cv2.imread('./image/cat.jpg',0)h,w=img.shape#生成一个密码,加密key_img=np.random.randint(0,256,size=(h,w),dtype=np.uint8)img_
- 传感器接口
兢兢业业的打野
单片机嵌入式硬件
#include"DHT11/bsp_dht11.h"#include"delay.h"staticvoidDHT11_GPIO_Config(void);staticvoidDHT11_Mode_IPU(void);staticvoidDHT11_Mode_Out_PP(void);staticuint8_tDHT11_ReadByte(void);/***@briefDHT11初始化函数*@p
- PyTorch机器学习与深度学习技术方法
Teacher.chenchong
机器学习python开发语言
近年来,随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术,在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外,近年来,Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。Python基础知识串讲1、Python环境搭建(Python软件下载、安装与版本选择;PyCharm下载、安装;Python之HelloW
- 【OpenCV入门学习--python】绘图函数
喜欢星星的田螺姑娘
OpenCVopencvpython学习
源代码:(查看教材《OpenCV-Python中文教程》段力辉译)importnumpyasnpimportcv2#Createablackimageimg=np.zeros((512,512,3),np.uint8)#将所有像素点的各通道数值赋0#其中“3”是三个通道的意思#np.zeros函数用于创建一个数值全为0的矩阵,np.ones用于创建一个数值全为1的矩阵#Drawadiagonalb
- 行为识别的方法
人工智能专属驿站
深度学习
行为识别主要有以下几大类方法,每类方法各有特点及典型算法:传统方法特点:利用手工设计特征对行为进行表征,再用统计学习的分类方法进行识别。需一定专业知识设计特征,耗费人力物力,对复杂场景、遮挡等适应性差,但对简单背景、规则动作识别效果尚可。典型算法:时空关键点(Space-TimeInterestPoints):基于视频图像中的关键点在时空维度上的变化来提取动作特征,但可能忽略视频细节,泛化能力较弱
- LabVIEW 蔬菜精密播种监测系统
LabVIEW开发
LabVIEW开发案例LabVIEW开发案例
在当前蔬菜播种工作中,存在着诸多问题。一方面,播种精度难以达到现代农业的高标准要求,导致种子分布不均,影响作物的生长发育和最终产量;另一方面,对于小粒径种子,传统的监测手段难以实现有效监测,使得播种过程中的质量把控成为难题。为了攻克这些难题,设计了一套基于光纤传感器与LabVIEW的单粒精密播种监测系统。该系统充分发挥高精度传感器的感知能力以及先进软件的强大数据处理与控制能力,显著提高了播种作业的
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3.3OTSU阈值代码:importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv2.imread('./image/otus.png',0)#简单阈值ret1,th1=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#二值化阈值ret2,th2=cv2.threshold(img,0,255,
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3.1阈值代码:importcv2frommatplotlibimportpyplotasplt#读取图像img1=cv2.imread("./image/card10.png")#检查图像是否成功加载ifimg1isNone:print("Error:Imagenotfoundorunabletoread.")exit()#转换为灰度图gray=cv2.cvtColor(img1,cv2.COL
- LargeAD:用于自动驾驶的大规模跨传感器数据预训练
硅谷秋水
自动驾驶计算机视觉机器学习自动驾驶人工智能机器学习计算机视觉
25年1月来自新加坡国立大学、南京航空航天、德国Bremerhaven技术大学、上海AI实验室、香港科技大学和香港大学的论文“LargeAD:Large-ScaleCross-SensorDataPretrainingforAutonomousDriving”。视觉基础模型(VFM)的最新进展彻底改变2D视觉感知,但它们在3D场景理解方面的潜力,特别是在自动驾驶应用中的潜力仍未得到充分探索。Lar
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1