- deepin分享-Linux & Windows 双系统时间不一致解决方案
deepin
在双系统环境中(如Windows和Linux),时间同步问题是一个常见的困扰。Windows和Linux对系统时间的处理方式不同,这可能导致时间显示不一致。本文将介绍两种解决方法,帮助你解决Linux和Windows双系统时间不一致的问题。问题背景Windows操作系统直接将CMOS时间(硬件时钟)视为本地时间,不根据时区进行转换。每次调整系统时区或修改时间时,Windows会直接修改CMOS时间
- OpenCV 笔记(25):图像的仿射变换
Java与Android技术栈
opencv笔记人工智能计算机视觉
1.几何变换图像的几何变换是指将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置,其实质是改变像素的空间位置,估算新空间位置上的像素值。几何变换不改变图像的像素值,只是在图像平面上进行像素的重新安排。以下是常用的几种几何变换:旋转:将图像旋转指定角度。缩放:按缩放因子调整图像大小,使其变大或变小。平移:将图像从当前位置移动到新位置。错切:沿特定轴倾斜图像。仿射变换:一个更广泛的类别,包括单个变换
- Kotlin Bytedeco OpenCV 图像图像49 仿射变换 图像裁剪
深色風信子
kotlinopencv仿射变换图像裁剪bytedecojavacpp
KotlinBytedecoOpenCV图像图像49仿射变换图像裁剪1添加依赖2测试代码3测试结果在OpenCV中,仿射变换(AffineTransformation)和透视变换(PerspectiveTransformation)是两种常用的图像几何变换方法。变换方法适用场景仿射变换简单的几何变换(平移、旋转、缩放、剪切)。透视变换改变图像视角和模拟3D投影效果。变换方法解释特点应用场景实现方法
- 基于 FFMPEG 的视频编码(libavcodec ,致敬雷霄骅)
liyuanbhu
Qt编程技术音视频qt开发语言
基于FFMPEG的视频编码(libavcodec,致敬雷霄骅)本文参考了雷博士的博客:最简单的基于FFmpeg的视频编码器-更新版(YUV编码为HEVC(H.265))还参考了另一篇博客:Qt与FFmpeg联合开发指南(三)——编码(1):代码流程演示在为了代码简洁,代码中还用到了Qt。先不讲解具体的实现代码。大家先看看我封装后的类的使用方法。下面是一个简单的例子。这个例子先生成了一些QImage
- 大语言模型原理与工程实践:网页数据
AI大模型应用之禅
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
大语言模型原理与工程实践:网页数据1.背景介绍在当今信息爆炸的时代,网页数据成为了大数据的重要来源之一。网页数据不仅包含了丰富的文本信息,还包括了图像、视频、音频等多媒体内容。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)作为自然语言处理(NLP)领域的前沿技术,能够从海量的网页数据中提取有价值的信息,进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。大语言模型的成功离不开深度学习技术的
- AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
文章标题《AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用》关键词:人工智能,电商搜索导购,机器学习,深度学习,推荐系统,自然语言处理,个性化搜索,图像识别,应用案例,未来展望。摘要:本文旨在探讨人工智能(AI)在电商搜索导购领域的应用,分析其技术创新和实际应用案例,探讨AI驱动电商搜索导购的未来发展趋势。文章首先介绍了AI在电商搜索导购中的角色和优势,然后深入探讨了AI基础理论和搜索导购技术原理。接着,文章
- 利用MediaWikiDump解析和处理Wiki数据
srudfktuffk
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MediaWikiXMLDumps包含了Wiki页面及其所有修订的内容,但不包括与站点相关的数据,比如用户帐户、图像和编辑日志。因此,虽然它们没有创建Wiki数据库的完整备份,却在处理Wiki内容时具有独特的价值。技术背景介绍MediaWiki是许多Wiki(例如Wikipedia)后台的开源软件。使用MediaWikiXMLDumps,你可以获得Wiki页面的详细修订历史记录。这在数据分析和内容
- 3D Gaussian Splatting 部署
学术菜鸟小晨
最新人工智能技术三维重建
简介:3DGaussianSplatting是一种用一组2d图像创建3d场景的方法,你只需要一个场景的视频或者一组照片就可以获得这个场景的高质量3d表示,使你可以从任何角度渲染它。它们是一类辐射场方法(如NeRF),但同时训练速度更快(同等质量)、渲染速度更快,并达到更好或相似的质量。3DGaussianSplatting可以实现无界且完整的场景1080p分辨率下进行高质量实时(≥100fps)视
- OpenCV相机标定与3D重建(64)用于迭代地优化图像点的位置函数undistortImagePoints()的使用
jndingxin
OpenCVopencv人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述计算无畸变图像点的位置。cv::undistortImagePoints这个函数用于迭代地优化图像点的位置,以补偿镜头畸变,并且允许指定终止条件来控制迭代过程。函数原型voidcv::undistortImagePoints(InputArraysrc,Outpu
- OpenCV相机标定与3D重建(65)对图像点进行去畸变处理函数undistortPoints()的使用
jndingxin
OpenCVopencv
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述从观测到的点坐标计算理想点坐标。该函数类似于undistort和initUndistortRectifyMap,但它操作的是稀疏点集而不是光栅图像。此外,该函数执行与projectPoints相反的变换。对于3D对象,它不会重建其3D坐标;但对于平面对象,如果指定
- OpenCV相机标定与3D重建(66)对立体匹配生成的视差图(disparity map)进行验证的函数validateDisparity()的使用
jndingxin
OpenCVopencv3d
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述使用左右检查来验证视差。矩阵“cost”应该由立体对应算法计算。cv::validateDisparity函数是OpenCV库中用于对立体匹配生成的视差图(disparitymap)进行后处理的一个工具。其主要功能是对计算出的视差值进行验证,确保相邻像素间的视差值
- 【机器学习实战入门】使用OpenCV进行性别和年龄检测
精通代码大仙
数据挖掘深度学习python机器学习pythonopencv数据挖掘人工智能
GenderandAgeDetectionPython项目首先,向您介绍用于此高级Python项目的性别和年龄检测中的术语:什么是计算机视觉?计算机视觉是一门让计算机能够像人类一样观察和识别数字图像和视频的学科。它面临的挑战大多源于对生物视觉有限的了解。计算机视觉涉及获取、处理、分析和理解数字图像,旨在从现实世界中提取高维数据,从而生成可用来做决策的符号或数值信息。该过程通常包括物体识别、视频跟踪
- OpenCV相机标定与3D重建(2)鱼眼相机模型
jndingxin
OpenCV数码相机opencv3d
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述鱼眼相机是一种具有非常宽视野的相机,通常会产生强烈的径向畸变。鱼眼相机模型旨在捕捉这种畸变,以便能够准确地处理和校正图像。鱼眼相机模型通常使用多项式函数来描述径向畸变。定义:设P是世界参考系中的一个3D点,其坐标为X(存储在矩阵X中)。点P在相机参考系中的坐标向量
- 机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习人工智能案例应用神经网络
一、简述如何学习机器学习/深度学习,理论和实践都很重要,理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手,实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践?借用欧阳修《卖油翁》的话”无他,但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合,不定期会添加新的示例,可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
- html 大概的知识点
clock的时钟
前端html前端
html01-标签的用法文字内容换行水平线02-html基本骨架 Document 03-标签的关系 嵌套,并列04-注释添加或者删除都是ctrl+/05-标题标签 标题标签一共6个级别06-换行和水平线标签强制换行的标签是什么?水平线标签是有了这个,会出现一条水平线09-格式化标签文本格式化标签加粗加粗倾斜倾斜下划线下划线删除线删除线10-图像化标签//alt表示替换文
- OpenCV相机标定与3D重建(63)校正图像的畸变函数undistort()的使用
jndingxin
OpenCVopencv3d
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述转换图像以补偿镜头畸变。该函数通过变换图像来补偿径向和切向镜头畸变。此函数仅仅是initUndistortRectifyMap(使用单位矩阵R)和remap(使用双线性插值)的组合。有关执行的具体变换详情,请参阅前者函数。对于在源图像中没有对应像素的目的图像中的像
- Linux移植加载内核、设备树、根文件系统的几种方法总结(TFTP、nfs、SD卡、eMMC)
HelloTonyGo
linuxubuntu驱动开发嵌入式硬件
Linux移植加载kernelimage、dtb、rootfs文件系统的几种方法总结前言一、TFTP1、u-boot移植DM9000A2、宿主机安装TFTP服务器3、复制rootfs到SD卡4、tftp的使用二、NFS1、Ubuntu安装nfs服务器2、把rootfs配置为nfs服务的专有文件夹3、nfs的使用三、fatload命令加载内核四、制作ramdisk到SD卡五、根文件系统的几种加载方式
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以下是一个示例,展示如何通过AUTOSAR的RTE机制利用配置(ARXML文件)来实现软件组件集成,包含对应的C++源代码以及模拟自动生成的RTE框架代码的示例。请注意,实际的AUTOSAR项目会复杂得多,这里只是一个简化且示意性的案例帮助你理解其基本流程。文章目录一、RTE例子1.示例场景2.ARXML配置文件(示例简化内容,实际更复杂)3.C++源代码温度传感器组件实现(`Temperatur
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一文大白话讲清楚webpack基本使用——8——开发环境和生产环境的配置和区别1.建议按文章顺序从头看,一看到底,豁然开朗第一篇:一文大白话讲清楚啥是个webpack第二篇:一文大白话讲清楚webpack基本使用——1——完成webpack的初步构建第三篇一文大白话讲清楚webpack基本使用——2——css相关loader的配置和使用第四篇一文大白话讲清楚webpack基本使用——3——图像相关
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构建一个基于多模态信息抽取的菜品知识图谱,特别是在Java架构下的实现,可以按照以下结构来组织思维导图的内容。这个思维导图将帮助理解从数据获取、处理到知识图谱构建的关键步骤,并且涵盖技术选型和系统设计。思维导图结构1.项目背景知识图谱的意义提升搜索体验推荐系统优化菜品知识图谱的目标食材关联菜系分类健康饮食建议2.多模态数据收集文本数据源美食博客和论坛配方网站图像数据源社交媒体图片餐厅菜单照片视频数
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我们学习常遇见的函数种类有显函数,隐函数,参数方程三种,对于隐函数绘制图像比较麻烦,给大家介绍一种简单实用的一中画函数的方法。函数介绍二维曲线ezplot()函数ezplot()函数用于绘制显函数,隐函数,参数方程二维图像,函数格式ezplot(f)直接绘制图像ezplot(f,[min,max])指定函数x的值域范围三维曲线ezplot3()函数ezplot3()函数用于绘制显函数,隐函数,参数
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目录jieba库的使用利用jieba库获取红楼梦中人物名字的出现频次wordcloud库的使用根据红楼梦中人物出现频次,制作词云图jieba库的使用jieba库是优秀的中文分词工具,能对文本进行分词处理常用函数:lcut与cutlcut函数接受一个中文文本字符串,对该文本进行分词处理,返回一个分词列表(推荐使用)而jieba.cut生成的是一个生成器,generator,可以通过for循环来取里面
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代码解释:整体功能:此代码是使用OpenMV摄像头的一个简单示例,主要实现了对摄像头的基本设置和图像采集,并计算和显示采集图像的帧率。首先,对摄像头进行初始化,包括重置、设置像素格式和帧大小,并等待设置生效。然后创建一个时间对象用于计算帧率。最后在一个无限循环中不断采集图像并打印出每秒采集的帧数。#此作品遵循MIT许可证授权。#版权所有(c)2013-2023OpenMVLLC。保留所有权利。#h
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一、思路读取raw文件,利用QImage显示*RAW文件**是数码相机或其他摄影设备中生成的未处理的图像数据文件,通常包含更多细节和信息,提供了更大的后期编辑空间。与标准的JPEG或PNG格式不同,RAW文件并不直接显示为图像,而是保留了相机传感器的原始数据,允许用户对图像进行更精细的处理和优化。需要固定像素二、代码演示intnPixelWidth=ui->spinBox_PixelWidth->
- 深度学习模型开发文档
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深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支,利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在互联网和云计算高速发展的今天,服务器数量的指数增长使得手动运维和管理变得异常繁琐。Python凭借其强大的可读性和丰富的生态系统,成为实现自动化运维的理想语言。本文以“Python自动化运维:编写自动化脚本进行服务器管理”为主题,深入探讨了如何利用Py
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墙头上一根草
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linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
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设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
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- 网页自适应设计
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htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
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--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
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3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
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import java.awt.Graphics;
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import java.io.File;
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- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号