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点云SLAM
图形图像处理opencv算法ORB算法SIFT算法SURF算法AKAZE算法计算机视觉
OpenCV中提供了多种常用的特征提取算法,广泛应用于图像匹配、拼接、SLAM、物体识别等任务。以下是OpenCV中几个主流特征提取算法的用法总结与代码示例,涵盖C++和Python两个版本。常用特征提取算法列表算法特点是否需额外模块SIFT(尺度不变特征)稳定性强、可旋转缩放xfeatures2d模块SURF(加速稳健特征)快速但专利保护xfeatures2d模块ORB(OrientedFAST
- 【AI 赋能:Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族:SGD/Adam优化器对比实验与选择策略
AI_DL_CODE
人工智能python梯度下降优化器SGDAdamPyTorch
摘要:本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络,构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑,从1951年的SGD到2018年的AdamW,揭示技术迭代逻辑;通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制,解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析,阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
- 脱岗离岗逃岗监测识别软件系统平台 标检测算法#YOLO
值班脱岗智能监测识别系统是一种利用AI视频智能分析技术的智能化系统,能够对办公工作岗位区域、岗亭、值班室、生产线岗位等进行7*24小时不间断实时监测。该系统的出现,有助于提高工作效率,确保工作秩序的正常运行,同时也能有效避免值班人员脱岗、懈怠等现象的发生。该系统的工作原理是通过高清摄像头捕捉实时画面,然后利用AI视频智能分析技术对画面进行实时分析,识别出是否有人脱岗、懈怠或者有其他异常情况发生。当
- 颠覆未来:创新代码引领人工智能与量子计算深度融合
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3人工智能量子计算
摘要在信息时代飞速演进的背景下,人工智能与量子计算正以前所未有的速度互相融合,推动着科技边界的不断拓展。本文回顾了经典算法的智慧,展示了前沿深度学习模型的构建,并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性,为探索未来科技变革提供了全新视角。1.引言当前,科技创新正处于高速迭代的关键阶段,传统计算方法与新型技术的交汇处正成为研究热点。人工智能的发展已渗透到各行各业,而量子计算的崛起则为解决复杂计算问题提
- 智界R7智驾功能和性能评价
TheWanderers
智能驾驶智界
一、智驾行车能力标题硬件配置与系统架构感知硬件:Max/Ultra版搭载1个192线激光雷达、3个毫米波雷达(含1个4D成像雷达)、12个超声波雷达、11个高清摄像头(含前向800万像素双目+鱼眼镜头)。Pro版未配备激光雷达,但保留3个毫米波雷达和10个摄像头。核心算法:HUAWEIADS3.0系统,基于端到端架构,整合感知、决策与控制模块,支持全场景目标识别(如非标准障碍物、夜间行人)。算力支
- 【力扣】第42题:接雨水
jstart千语
力扣算法leetcode算法职场和发展
原文链接:42.接雨水-力扣(LeetCode)1、题目解析解读:给定一个数组,使数组的值为高形成柱子,按照短板效应原理能剩多少水。核心思想:每一个坐标位置可以承装的水=min(左边最高柱子,右边最高柱子)-该坐标值2、编码实现方法一我们可以用两个数组,一个用来记录每一个坐标值的左边中柱子的最高值,一个用来记录每一个坐标值右边中柱子的最高值。当我们要记录某一个坐标值能盛装多少水时,根据上面提供的公
- 人工智能视频分析系统人员离岗报警设计方案
liuhu21
人工智能云计算运维
一、方案概述近几年安防监控技术不断的进步,特别是在人工智能推出之后。安防监控系统结合人工智能算法做到了许多以前无法做到的事情。就比如我们今天要说的离岗检测报警监控系统。以前我们只能通过人工值守监控室的方式,通过人的判断去观看现场人员在岗情况。如今有了离岗检测监控系统,系统可以自动监测现场人员是否在岗、离岗时间以及离岗人数等等。这样,大大减少了监控室值班人员的工作量,同时相较人工监管提升了工作效率。
- 睡岗离岗检测算法 Python
燧机科技SuiJi
人工智能python算法深度学习神经网络
睡岗离岗检测算法的核心在于实时监控和智能分析,睡岗离岗检测算法通过安装在关键区域的监控摄像头,系统能够捕捉到员工的活动画面。当系统检测到人体位置长时间未发生变化时,将启动睡姿分类器。该分类器能够识别多种睡姿,如趴在桌子上睡、坐在凳子上后仰睡等。一旦识别为睡姿,系统将立即触发告警机制。这可以通过向管理人员发送警报信号,或通过语音提醒员工的方式实现。睡岗离岗检测算法在多种场景下均有广泛应用。该算法能够
- 微算法科技技术创新,将量子图像LSQb算法与量子加密技术相结合,构建更加安全的量子信息隐藏和传输系统
随着信息技术的发展,数据的安全性变得尤为重要。在传统计算模式下,即便采用复杂的加密算法,也难以完全抵御日益增长的网络攻击威胁。量子计算技术的出现为信息安全带来了新的解决方案。然而,量子图像处理领域仍面临复杂度高、效率低的问题。微算法科技通过将量子图像LSQb算法与量子加密技术相结合,提出了一种全新的信息隐藏和传输方案,旨在构建更加安全高效的数据保护机制。LSQb算法,即量子图像的最小有效量子比特算
- 5万人流挤地铁如何追踪?陌讯算法实战FPS飙升300%
开篇痛点在智慧城市安防场景中,传统视觉算法常面临“三难困境”:低光照漏检率飙升(夜间误报率超30%)、人群遮挡ID切换混乱(MOTA指标<50%)、硬件资源吃紧(1080P视频流处理>200ms)。某省会交警平台曾反馈:“雨雾天车牌识别准确率骤降至65%,追踪目标平均5分钟丢失1次”。技术解析:动态多目标蒸馏网络陌讯视觉算法创新性融合多任务蒸馏架构与时空注意力机制,攻克复杂场景泛化难题。核心公式创
- 3步实现安防高精度检测:陌讯算法夜间监控落地实战
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目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测
开篇痛点:安防监控系统在实时目标检测中常面临严峻挑战。实测数据显示,传统算法在低光、遮挡或动态场景下,泛化能力不足,导致平均误报率高达15%(数据来源:安防行业报告)。尤其在夜间或拥挤环境下,系统卡顿、漏检频发,不仅降低响应效率,还增加安全隐患。例如,某城市交通监控中心反馈,其开源模型在高密度人流中出现每秒帧率(FPS)骤降至20帧以下,引发报警延迟问题。这些问题根源在于算法鲁棒性和实时性不足,亟
- 离岗误报率 20%?陌讯时序算法实测降 90%
2501_92474711
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开篇:工业安防中的"隐形漏洞"在制造业车间、变电站等关键场景,离岗检测是保障生产安全的核心环节。传统监控系统依赖人工巡检,存在85%的漏检率;而普通视觉算法在光照变化、人员遮挡场景下,误报率常高达20%以上[实测数据显示]。某汽车零部件厂曾因离岗检测失效导致设备空转2小时,直接损失超12万元。这种"看得见的监控,防不住的风险"困境,凸显了传统视觉方案在复杂工业场景中的局限性。技术解析:从单帧检测到
- 雨天障碍物漏检?陌讯多模态算法实测 98% 准确率
2501_92474711
算法目标跟踪人工智能计算机视觉
开篇痛点:自动驾驶视觉系统的“暗礁”在自动驾驶感知层,路面障碍物识别堪称“生命线工程”。传统视觉算法在复杂场景下常面临三重困境:雨天水雾导致特征模糊时漏检率高达25%,逆光环境下小目标(如碎石、井盖)检出率不足60%,而追求高精度又会导致帧率跌破20FPS,难以满足实时性要求[1]。某车企实测数据显示,传统YOLOv8在城郊混合路况中,因障碍物识别延迟引发的决策偏差占测试事故的37%,这些问题成为
- C++二叉搜索树
WangJiaLeLeLeLe
c++开发语言c语言二叉搜索树
目录一、基本介绍二、二叉搜索树增删查的代码实现(_key-_value型的二叉搜索树)一、基本介绍二叉搜索树是一棵空树,或者是具有以下性质的二叉树:1、若左子树不为空,则左子树上所有节点的值都小于等于根节点的值2、若右子树不为空,则右子树上所有节点的值都大于等于根节点的值3、他的左右子树也分别为二叉搜索树——和堆还不一样,它不区分左右子树,要么都小,要么都大,或者相等二叉搜索树的结构决定了查找一个
- 打造智能资讯引擎:基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析
程序员威哥
最新爬虫实战项目python开发语言
前言:数据时代的信息洪流,如何做到“千人千面”?在信息爆炸的时代,每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯?这不仅仅是爬虫技术的问题,更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发,构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”,从数据采集(爬虫)、文本处理(NLP)、兴趣建模(TF-IDF/协同过滤/Embedding)到推荐展示,覆盖整个推荐系
- 题解 | #使用join查询找出没有分类的电影id以及名称#
愤怒的小青春
java
58同城java后端一面凉经主流的哈希算法有哪几种?帮闺蜜们找靠谱男票hc多多光彩积云是什么企业,查不到有用信息太抽象了!培训班装公司招聘阿里巴巴前端暑期实习——无语八面挂怎么写自我介绍|自我介绍保姆级教学灵犀互娱客户端一面面经(求过啊)24找运维实习,这简历可行吗拓竹科技测试开发面经(25届暑期实习)分享一波攒了整个秋招的NLP算法岗面经腾讯广告暑期实习面试1、JVM垃圾回收机制2、syncho
- 【算法题解】部分洛谷题解(下)
日月星辰cmc
算法分析与设计算法
前言本篇为我做过的洛谷题的部分题解,大多是我认为比较具有代表性的或者比较有意思的题目,包含我自己的思考过程和想法。[NOIP2001提高组]一元三次方程求解题目描述有形如:ax3+bx2+cx+d=0ax^3+bx^2+cx+d=0ax3+bx2+cx+d=0这样的一个一元三次方程。给出该方程中各项的系数(a,b,c,da,b,c,da,b,c,d均为实数),并约定该方程存在三个不同实根(根的范围
- LeetCode - 3274. Check if Two Chessboard Squares Have the Same Color
阿蒙Armon
LeetCodeleetcode算法职场和发展
LeetCode-3274.CheckifTwoChessboardSquaresHavetheSameColor在LeetCode的算法题库中,有许多有趣的题目将实际场景与编程逻辑相结合,LeetCode3274题CheckifTwoChessboardSquaresHavetheSameColor便是其中之一。这道题以国际象棋棋盘为背景,要求我们判断给定的两个方格颜色是否相同。通过解决这道题,
- 算法竞赛备考冲刺必刷题(C++) | 洛谷 P1024 一元三次方程求解
热爱编程的通信人
c++算法开发语言
本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来,并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构,旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!附上汇总贴:
- 监控漏检频发?陌讯YOLOv7实时优化方案召回率提升25%
2501_92489016
目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测智慧城市
一、开篇痛点在安防监控领域,传统目标检测模型面临三重困境:实时性差:1080P视频流处理普遍低于20FPS(VGG16仅15FPS)漏检率高:密集场景下小目标召回率常低于60%(COCO-val实测数据)部署成本高:ResNet-101需8GB显存,难以边缘化部署某智慧园区项目显示:夜间误报率高达34%,运维成本激增300%二、技术解析:陌讯SlimYOLO架构创新针对上述痛点,陌讯视觉算法提出三
- 【Python LeetCode 专题】热题 100,重在思路
一杯水果茶!
人生苦短我用Pythonpythonleetcode
哈希1.两数之和49.字母异位词分组128.最长连续序列双指针283.移动零11.盛最多水的容器15.三数之和42.接雨水滑动窗口3.无重复字符的最长子串438.找到字符串中所有字母异位词子串560.和为K的子数组239.滑动窗口最大值普通数组53.最大子数组和56.合并区间189.轮转数组238.除自身以外数组的乘积矩阵73.矩阵置零链表160.相交链表206.反转链表234.回文链表141.环
- JAVA刷题记录: 专题十五 BFS解决FloodFill算法
用屁屁笑
宽度优先算法
733.图像渲染-力扣(LeetCode)classSolution{int[]dx={0,0,-1,1};int[]dy={1,-1,0,0};publicint[][]floodFill(int[][]image,intsr,intsc,intcolor){intprev=image[sr][sc];if(color==prev)returnimage;Queueq=newLinkedList
- 14.优化算法之BFS解决FloodFill算法1
muyierfly
算法题算法宽度优先深度优先
0.FloodFill简介dfs:深度优先遍历(红色)bfs:宽度优先遍历1.图像渲染算法原理classSolution{int[]dx={0,0,1,-1};int[]dy={1,-1,0,0};publicint[][]floodFill(int[][]image,intsr,intsc,intcolor){intprev=image[sr][sc];//统计刚开始的颜⾊if(prev==co
- BFS 解决 FloodFill 算法(C++)
lim 鹏哥
刷题算法宽度优先c++
文章目录前言一、概念二、岛屿数量1.题目链接2.算法原理3.代码编写三、被围绕的区域1.题目链接2.算法原理3.代码编写总结前言一、概念BFS就是广度优先遍历,也就是层序遍历。FloodFill是指在数组中找出性质相同的连通块,并根据题目进行操作。二、岛屿数量1.题目链接200.岛屿数量2.算法原理遍历整个矩阵,每找到一块陆地,记录一次。我们怎末知道我们是否已经遍历过这个地方了呢??方法1:如果遍
- BFS-FloodFill 算法 解决最短路问题 多源 解决拓扑排序
penguin_bark
#BFS算法宽度优先leetcode
文章目录一、FloodFill算法[733.图像渲染](https://leetcode.cn/problems/flood-fill/description/)2.思路3.代码[200.岛屿数量](https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/description/)2.思路3.代码[LCR105.岛屿的最大面积](https://leetcod
- 头盔识别误报率高?陌讯YOLOv7优化方案实测准确率达99%!
开篇痛点:算法失效的致命时刻在智慧交通领域,电动车头盔识别长期面临三大痛点:漏检危机:行人遮挡、雨天反光导致传统算法漏检率高达15%(某头部车企实测数据)误报泛滥:相似物体(背包、安全帽)误识别率超20%实时性缺陷:开源模型在1080P视频流中处理延时>200ms,无法满足实时预警需求技术解析:陌讯算法三重创新架构graphTDA[双路输入]-->B[多尺度特征融合模块]B-->C[空间注意力机制
- C++面向对象真没那么难:类与对象(上篇)
进步青年ccc
C++开发语言c++
目录C++面向对象真没那么难:类与对象(上篇)一、类:现实世界的“设计图纸”1.1定义类就像写手机配置单二、对象:图纸造出来的“真机”2.1创建对象就像生产手机三、访问控制:手机的“安全锁”四、构造函数:手机的“出厂设置”4.1自动执行的初始化4.2析构函数:自动清理收尾五、this指针:对象的“身份证”六、实战:用类实现咖啡点单系统未完持续...(关注我,宝子,C++学习带你飞起来!!!C++面
- 「感恩日语」2021-303篇,吸渣体质
能学多少学多少
学习感悟,避免成为“吸渣”体质很重要,“环境”能改变人,学会甄别那些“书籍”、那些“文章”(论文)对自己成长有利,而非“奶头乐”系统算法之类推送的让自己无法自拔的内容,个人每天、每周、每月、每年、一生总时间是有限的,缩小到每天,计算一下每天浪费有多少,真正发挥价值时间效力有多少,简单做个记录,会发现很可怕。同时找到了为什么每天进步一点点的重要性,只跟昨天的自己,前天的自己比较一下,很重要,多做对自
- 监控漏检率 30%?陌讯多模态算法实测优化
破解智慧城市视觉算法困境:陌讯多模态融合技术实战解析在智慧城市建设中,视觉算法作为感知层核心技术,正面临着日益严峻的挑战。传统目标检测算法在暴雨、逆光、遮挡等复杂环境下,漏检率常高达25%-40%,直接导致交通违章误判、异常事件漏报等问题。某新一线城市交管部门曾反馈,现有系统对无牌车的识别准确率不足65%,严重影响执法效率[实测数据来源]。这些痛点的核心在于传统单模态算法难以应对城市环境的动态变化
- 智慧城管新突破:陌讯动态量化技术实现端侧模型压缩20倍
2501_92487735
目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测边缘计算
开篇痛点深夜暴雨中的违规占道经营检测误报率超60%,光照反射干扰导致传统YOLOv5召回率暴跌——这是某省会城市智慧城管项目的真实困境。当算法工程师面对复杂城市场景时,环境干扰、小目标密集、实时性要求构成三重技术难关。技术解析:陌讯自适应多模态架构传统单阶段检测器在雨天场景失效的核心原因,在于固定感受野难以适应尺度突变目标。陌讯算法引入动态梯度调制机制,通过特征金字塔的跨层权重自适应调整,显著提升
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla