- 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YOLOui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
- DeepSeek:技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析
量子纠缠BUG
DeepSeekDeepSeek部署AI人工智能python
一、技术教育为何需要DeepSeek?在数字化转型的浪潮下,技术教育面临着知识更新快、实践门槛高、个性化需求强三大核心挑战。传统的教学模式难以满足开发者快速掌握前沿技术、构建复杂系统能力的需求。DeepSeek作为国产开源大模型的代表,凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性,正在为技术教育带来突破性解决方案。二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链(CoT
- 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数:四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据,研究从观测数据出发寻找规律,利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式,机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
- 一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别
a小胡哦
人工智能ManusAiagent
在人工智能蓬勃发展的当下,新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”,但不少人对它们的区别感到困惑。今天,我们就以Manus这类AIAgent为例,深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus:Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构,通过海量数据训练得到的复杂模型,像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力,
- 清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析:AI如何重塑现代家庭教育模式
硅基打工人
AI人工智能经验分享大数据开源语言模型
引言:家庭教育的困境与AI的破局在数字化与智能化浪潮下,家庭教育面临多重挑战:家长教育能力不足、教育资源分配不均、亲子沟通效率低下、个性化需求难以满足等。清华大学发布的《DeepSeek赋能家庭教育》系列报告(共56页)提出了一种基于人工智能的解决方案,通过深度学习平台DeepSeek,为家庭教育注入科技动能。本文将从技术原理、核心功能、应用场景、伦理安全及未来展望等多维度展开分析。一、DeepS
- 热门AI创作助手推荐【第一期】
量子星澜
文心一言AI写作chatgpt
星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了诸多领域,包括但不限于以下几个方面:1.语音识别和自然语言处理:人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域,例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析:人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域,帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉:人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
- 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YOLOYOLOv11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
- Spring深度学习 — 关于 Spring
搬运Gong
Springspring
前言作为一名Java程序猿,相信对Spring都不陌生,那么我们经常使用的Spring的发展史大家都了解过吗?它是如何来的?又是如何一步一步成长到了现在这种不可替代的重要地位?下面将对Spring进行一个整体认知和学习,对后面的深度学习起到铺垫作用。本文意在对知识点的温顾,如文中有写的不对的地方,还望不吝指教。一、Spring的发展史相信经历过不使用框架开发Web项目的70后、80后都会高如此感触
- 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
- 计算机视觉入门
109702008
人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息,解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线,旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础:线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言:掌握至少一门编程语言,Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言,其次是C++。2.计算机视觉基础数字
- 计算机视觉(Computer Vision, CV)的入门到实践的详细学习路线
云梦优选
计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算,理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义,理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解(SVD)及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用,如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布(如正态分布、二项分布)及其性质。学习统计推断方法,如假设检验、置信区间估计,以评估模型性能。微积分掌握梯度、
- Python--读取mat文件
一头大学牲
程序--编程记录python开发语言深度学习机器学习
最近在进行学习深度学习过程中,遇到了以MATLAB的.mat格式存储的数据,需要用python读取出来处理,于是就找到了以下比较方便的三种python读取mat文件的方法:使用hdf5库来读取mat文件1.使用scipy.io来读取1.5知识小插曲2.使用hdf5来读取3.使用mat73来读取1.使用scipy.io来读取-如果你的matlab的版本比较旧,保存的.mat格式为‘-v7.3’以前的
- AI笔记——语音识别
Yuki-^_^
人工智能AI人工智能笔记语音识别
摘要:语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)是人工智能领域的一项重要技术,它将人类的语音信号转换成文字。随着科技的发展,语音识别已经成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。本文旨在介绍语音识别的基本原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。一、历史与发展语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代,那时的技术基于规则和模板。随着计算能力的提升和深度学习方法的出现,语
- Manus(一种AI代理或自动化工具)与DeepSeek(一种强大的语言模型或AI能力)结合使用任务自动化和智能决策
zzlyx99
人工智能自动化语言模型
一、Manus与DeepSeek差异十分好奇DeepSeek和Manus究竟谁更厉害些,DeepSeek是知识型大脑,Manus则是全能型执行者。即DeepSeek专注于语言处理、知识整合与专业文本生成。其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力,例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用(如浏览器、代码编辑器)自主执行复杂任务,
- 深度学习处理时间序列(2)
yyc_audio
深度学习笔记深度学习人工智能
在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性,是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额,还是健身追踪器记录的步数,你都会看到每日周期性和年度周期性(人类生成的数据通常还有每周的周期性)。探索数据时,一定要注意寻找这些模式。(让人想到波,想到傅里叶变换)对于这个数据集,如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度,那么问题很简单,因为数据具有可靠的年
- 机器视觉|手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计
RockLiu@805
机器视觉YOLO
手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中,手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案,通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架,实现实时的手部定位与关键点提取。技术背景gesturerecognition作为计算机视觉领域的重要研究方向,在HCI(人机交互)、遥控行为分析、虚
- 基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设
sj52abcd
深度学习课程设计人工智能毕业设计
博主介绍:✌专注于VUE,小程序,安卓,Java,python,物联网专业,有17年开发经验,长年从事毕业指导,项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系
- Python 在人工智能领域的实际6大案例
Solomon_肖哥弹架构
人工智能机器学习python
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在人工智能(AI)领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python提供了丰富的库和框架,使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例,展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一:手写数字识别(MNIST)1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目,MNIST数据集包含了
- 深入探究YOLO系列的骨干网路
编码实践
YOLO深度学习计算机视觉
深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入,并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列,我们需要先了解它所使用的骨干网路。骨干网络是深度学习模型中的核心部分,负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
- 《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
- 解决OpenCV读取目标图像,cv2.imshow出现闪退的问题
写python的鑫哥
OpenCV入门与进阶opencv人工智能计算机视觉python图像显示闪退
前言本文是该专栏的第17篇,后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识,记得关注。最近有粉丝朋友询问到OpenCV读取目标图像出现的一个问题,在基于python语言“使用OpenCV读取目标图像的时候,利用cv2.imshow函数出现闪退”的情况。而本文,笔者将详细介绍针对上述问题,给出一个详细的应对思路以及解决方法。废话不多说,具体的细节部分以及详细的解决方案,跟着笔者直接往下看正文详细内容
- FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架
陆可鹃Joey
FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型,专注于视频去噪。该项目由MatteoTassano开发并维护,旨在提供一种快速且有效的解决方案,以消除视频中的噪声,同时保持图像细节和自然纹理。它利用了时间域的连续性和深层神经网络的力量,确保在
- 手撕multi-head self attention 代码
心若成风、
自然语言处理语言模型transformer
在深度学习和自然语言处理领域,多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)机制是Transformer模型中的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时,能够同时关注序列中的不同位置,从而捕获到丰富的上下文信息。下面,我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。一、概述多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换,然后分别计算自注意力得分,最后将所有头的输出进行拼接,并通
- 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
odoo中国
AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石,矩阵乘法是前向传播的核心,范数约束模型复杂度,而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容,为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量:单个数字,用斜体表示,通常赋予小写字母变量名。向量:数字数组,按顺序排列,用粗体小写字母表示,元素通过下标访问。矩阵:二维数字数组,用粗体大
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化
林聪木
matlab算法深度学习
目录为什么要做特征归一化/标准化?常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling?什么时候不需要FeatureScaling?归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
- 必看!一文读懂知识蒸馏技术
小天才学习机打游戏
人工智能知识图谱神经网络langchainwindows
导读最近,DeepSeek的爆火让大家对人工智能领域的技术发展又有了新的关注。而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术,也在背后默默地发挥着作用,今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。1.知识蒸馏是什么在深度学习领域,大型模型(如DeepSeek)通常具有强大的性能,但它们的计算量和参数量都非常庞大,这使得它们难以在资源受限的设备(如移动设备或嵌入式设备)上部署。例如,GPT-3在570G
- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch 2.0深度学习环境搭建
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门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
从零开始大模型开发与微调:PyTorch2.0深度学习环境搭建作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用,大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识,并在各个下游任务上取得优异的性能。然而,大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景,这对于许多初学者和研究
- AI大模型学习路线及相关资源推荐
python游乐园
学习资源学习PythonAIAI编程人工智能
哈喽,大家好!本文为大家带来AI大模型学习路线及相关资源推荐,这对于学习掌握AI大模型很有帮助呦,希望大家多多点赞收藏~感谢~~1AI大模型的基础信息1.1什么是AI大模型AI大模型,即人工智能大型模型,是一种基于深度学习技术,具有海量参数、强大算力支持、能够处理和生成复杂数据的人工智能模型。1.2AI大模型的主要特点规模庞大:AI大模型通常包含海量的参数。例如,谷歌的BERT模型在最初发布时就有
- 模型蒸馏:从复杂到精简,AI技术的“瘦身”秘籍
lmtealily
人工智能
引言在人工智能的浪潮中,大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域取得了显著的成果。然而,这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,计算和存储成本极高,难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题,模型蒸馏技术应运而生。模型蒸馏是一种将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型的技术,旨在保持高性能的同时大幅减少模型的参数量和计算复杂度。本文将带你深入了解模
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end