- 数据集 VisDrone-Dataset 无人机检测跟踪数据集 >> DataBall
Xian-HHappy
DataBall数据集合(计算机视觉)-数据也可如此美好无人机
开源数据集VisDrone-Dataset无人机检测跟踪数据集-机器视觉目标跟踪人工智能深度学习无人机或通用无人驾驶飞行器(UAV)配备相机后,已被迅速部署到包括农业、航拍、快速递送和监视在内的广泛应用中。因此,自动理解从这些平台收集的视觉数据变得非常迫切,这使得计算机视觉与无人机的联系越来越紧密。我们很高兴地推出一个大规模的基准测试,为各种重要的计算机视觉任务提供精心注释的真实数据,名为VisD
- 基于轨迹的视频摘要:多样性损失详解
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍视频摘要技术是现代计算机视觉领域的一个重要研究方向,其主要目标是通过摘取视频中的关键帧或片段,生成一份能够代表原始视频内容的摘要。这样,用户就可以在短时间内了解视频的主要内容,极大地节省了时间。然而,这项技术面临着一个主要的挑战,即如何确保摘要的多样性,也就是说,如何在摘要中覆盖尽可能多的原始视频中的事件或主题。在这方面,基于轨迹的视频摘要算法提供了一种有效的解决方案。这种算法通过在特
- 2024最新 无人机 数据集(12-06已更新)
数据猎手小k
无人机
一、无人机的研究背景无人机技术的发展经历了从最初的遥控靶机到现代多功能无人机的转变。随着电子技术、通信技术、导航技术以及人工智能技术的进步,无人机的性能得到了显著提升,应用领域也不断拓展。特别是在AI技术的加持下,无人机的自主飞行能力、智能决策能力以及数据处理能力都有了质的飞跃。二、无人机的应用:在AI时代,无人机的应用领域得到了极大的扩展,技术的进步使得无人机在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
- SCI一区级 | Matlab实现DBO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention蜣螂算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测
matlab科研社
神经网络matlabcnn
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍1.引言温度预测在多个领域至关重要,例如气象预报、能源管理和农业生产。传统方法通常基于线性模型或统计方法,但这些方法在处理非线性时间序列数据时存在局限性。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)
- 自动驾驶核心技术简介
AGI大模型与大数据研究院
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自动驾驶核心技术简介关键词:感知系统、决策系统、控制系统、人工智能、计算机视觉、深度学习、V2X通信摘要:本文全面介绍了自动驾驶的核心技术,包括感知、决策和控制三大系统。文章深入探讨了各系统的关键组成部分、工作原理和最新技术进展。同时,本文还分析了自动驾驶技术在实际应用中面临的挑战,以及未来的发展趋势。通过详细的技术讲解、代码示例和实际案例,为读者提供了全面而深入的自动驾驶技术概览。1.背景介绍1
- DeepSeek-R2模型传闻解析:技术突破与官方辟谣背后的AI竞赛
每天做一点改变
人工智能
2025年3月,人工智能领域因一则传闻掀起波澜:中国AI公司深度求索(DeepSeek)或将于3月17日提前发布下一代模型DeepSeek-R2。尽管官方已紧急辟谣,但技术细节和市场反应仍值得深入探讨。一、传闻中的技术突破多家媒体报道称,DeepSeek-R2在以下领域实现显著提升:编程能力:可高效生成高质量代码,支持算法优化与复杂软件开发,降低开发者负担。多语言推理:突破英语限制,支持跨语言复杂
- 张量运算:人工智能的数学基石
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能
博主简介:CSDN博客专家、全栈领域优质创作者、高级开发工程师、高级信息系统项目管理师、系统架构师,数学与应用数学专业,10年以上多种混合语言开发经验,从事PACS医学影像开发领域多年,熟悉DICOM协议及其应用开发技术。我的技能涵盖了多种编程语言和技术框架:作为高级C/C++与C#开发工程师,擅长Windows系统下的.NET及C++开发技术,尤其精通MFC、DLL动态链接库、WinForm、W
- 人工智能发展简史:从理论萌芽到大模型时代
meisongqing
人工智能大模型
一、人工智能的起源与早期探索(1940s-1950s)理论基础奠基1943年:神经科学家麦卡洛克(WarrenMcCulloch)与数学家皮茨(WalterPitts)提出“M-P神经元模型”,首次尝试用数学模型模拟人脑神经元活动。1950年:艾伦·图灵(AlanTuring)发表论文《计算机器与智能》,提出“图灵测试”,定义机器智能的核心标准。1956年:达特茅斯会议召开,“人工智能”(AI)一
- 计算机视觉算法实战——手术导航:技术、应用与未来
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法人工智能
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.手术导航中的计算机视觉:领域介绍计算机视觉在手术导航领域的应用代表了现代医学与人工智能技术的完美结合,正在彻底改变外科手术的方式。手术导航系统通过将医学影像、实时传感器数据和计算机视觉算法相结合,为外科医生提供了前所未有的精确性和可视化能力,使复杂的手术操作变得更加安全、可控。传统
- 计算机视觉算法实战——病变检测:从原理到应用
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法人工智能目标检测
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.计算机视觉在病变检测领域的概述计算机视觉在医疗影像分析中的应用已经成为人工智能最具前景的领域之一。病变检测作为其中的核心任务,旨在自动识别和定位医学图像中的异常区域,为医生提供辅助诊断工具。这一技术可以显著提高诊断效率,减少人为误差,并在早期疾病筛查中发挥关键作用。医学病变检测与常
- 深度学习模型的压缩与轻量化技术
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
深度学习,模型压缩,轻量化,效率,可部署性,精度1.背景介绍深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展,但其模型规模庞大,计算资源需求高,部署成本高昂,这限制了其在移动设备、嵌入式系统等资源受限环境中的应用。因此,深度学习模型的压缩与轻量化技术成为一个重要的研究方向。模型压缩是指通过减少模型参数数量、减少模型层数或减少模型计算量来减小模型规模,从而降低模型存储和计算成本。轻
- TensorFlow-MNIST手写数字分类
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TensorFlowtensorflow分类人工智能
TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架,可以用来构建、训练和部署机器学习模型。主要作用于:构建神经网络模型(回归、分类、生成模型等)。进行数值计算,并提供GPU加速。实现自动梯度求导(如反向传播训练)。应用机器学习模型进行预测。数据准备fromtensorflow.keras.datasetsimportmnist#加载数据集(已划分为训练集和测试集)(x_train,y_train),
- python-常用的深度学习框架
Enougme
TensorFlowpython深度学习开发语言
Python是当前深度学习与机器学习领域的主流编程语言,其丰富的生态系统和多样化的框架使得构建深度学习模型变得非常高效。以下是一些主流的深度学习框架,以及每个框架的特点和适用场景。1.PyTorch特点:动态计算图:支持动态构建和修改计算图,调试体验好,灵活性强。社区生态丰富:拥有大量教程、开源代码和第三方工具支持。广泛应用:深受研究人员和实验开发者的喜爱,也适用于生产环境。TorchScript
- 临床报告深度学习总结
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深度学习人工智能
你对深度学习模型训练有哪些优化策略?在深度学习模型训练中,优化策略是提升模型性能和效率的关键。以下是一些常见的优化策略:1.数据优化数据预处理:对数据进行清洗、归一化、标准化等操作,以减少噪声并提高模型的收敛速度。数据增强:通过旋转、裁剪、翻转等方式增加数据多样性,尤其在图像处理中效果显著。数据采样:采用过采样或欠采样技术解决数据不平衡问题。2.模型优化模型架构选择:根据任务需求选择合适的模型架构
- 图像多分类的人工智能
love_c++
人工智能分类数据挖掘
当涉及到图像多分类任务,通常会使用深度学习模型,如卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)。以下是一个使用Python编程语言和TensorFlow库来构建一个简单的图像多分类模型的例子:#导入所需的库importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models,datasetsimportmatplot
- Stable Diffusion进行图像生成
月月猿java
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使用StableDiffusion进行图像生成通常涉及以下步骤:安装依赖库:首先,你需要安装必要的Python库,如PyTorch、torchvision、diffusers和transformers等。这些库将为你提供深度学习框架、图像处理工具和StableDiffusion模型的接口。获取预训练模型:StableDiffusion模型通常很大,因此你需要从可靠的来源下载预训练模型。Huggin
- 基于LLM的Agent框架全面比较分析:MGX(MetaGPT X)、AutoGen、OpenHands与秒哒(MiaoDa)
由数入道
人工智能智能体大语言模型智能体框架
摘要本文对当前四种领先的基于LLM的Agent框架——MGX(MetaGPTX)、AutoGen、OpenHands和秒哒(MiaoDa)进行了全面比较分析。这些框架代表了人工智能领域在多智能体协作系统方面的最新进展,各自采用了独特的方法来解决复杂任务自动化问题。通过深入考察每个框架的核心架构、关键特性、目标用例、生态系统和发展前景,本分析旨在为技术决策者、开发者和研究人员提供详尽的参考依据,帮助
- 松灵Cobot Magic&ARIO,打造具身智能百万规模标准化数据集
BFT白芙堂
机器学习ARIO数据集硬件平台CobotMagic机器人
具身人工智能开发的三大主要挑战:数据格式不统一:多源异构数据整合困难,训练资源利用率低。场景多样性不足:现有数据集覆盖场景有限,模型泛化能力受限。高质量数据稀缺:标注数据不足,难以满足大规模训练需求,制约性能提升。松灵CobotMagic:真实场景数据采集的核心平台为应对以上挑战,南科大提出来ARIO(AllRobotsInOne)数据集,松灵CobotMagic凭借以下优势成为硬件平台首选:硬件
- 【transformer理论+实战(三)】必要的 Pytorch 知识
造夢先森
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【Transformer理论+实战(三)】必要的Pytorch知识【Transformer理论+实战(二)】Lora本地微调实战--deepseek-r1蒸馏模型【Transformer理论+实战(一)】Transformer&LLaMA&Lora介绍文章目录Pytorch基础张量(Tensor)拼接与拆分调整形状索引与切片降维与升维张量计算Pytorch由Facebook人工智能研究院于2017
- Google开源机器学习框架TensorFlow SegFormer优化
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人工智能行业发展IT应用探讨tensorflow人工智能python机器训练机器学习深度学习ai
一、SegFormer的TensorRT加速优化TensorRT是NVIDIA推出的深度学习推理加速库,可以显著提高SegFormer在GPU上的推理速度。1.TensorRT加速流程目标转换SegFormer为TensorRT格式优化FP16/INT8计算提升推理速度(FPS)主要步骤导出TensorFlow模型转换为ONNX格式使用TensorRT进行优化运行TensorRT推理2.代码实现(
- 主流大模型架构
Jeremg
架构
什么是大模型架构大模型架构是指用于构建大规模人工智能模型的特定结构和设计模式,旨在处理海量数据、学习复杂的模式和关系,并实现强大的语言理解、生成、图像识别、语音处理等多种智能任务。以下是一些常见的大模型架构的特点、组成和应用:特点大规模参数:包含大量的参数,通常数以亿计甚至更多,以学习丰富的知识和模式,例如GPT-3拥有1750亿个参数。强大的表示能力:能够对各种类型的数据进行高效的表示和处理,捕
- 人工智能领域毕业设计选题题目合集:课题指导 选题建议
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毕业设计选题毕业设计人工智能机器学习
目录前言毕设选题开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是海浪学长毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了人工智能专业最新精选选题,如遇选题困难或选题有任何疑问,都可以问学长哦(见文末)!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇
- 向量数据库的新浪潮:支持向量及标量查询的解决方案
一休哥助手
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向量数据库的新浪潮:支持向量及标量查询的解决方案在数据密集型的应用场景中,向量数据库已经成为了一种不可或缺的技术。尤其是在机器学习和人工智能领域,向量数据库能够高效地处理高维数据,为相似性搜索、推荐系统等提供强大支持。然而,随着数据的多样化,单纯的向量搜索已经不能满足所有的需求。因此,支持向量查询同时也支持标量查询(固定条件过滤)的向量数据库成为了新的焦点。本文将探讨几种这样的数据库,并进行比较。
- 《Python实战进阶》No34:卷积神经网络(CNN)图像分类实战
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第34集:卷积神经网络(CNN)图像分类实战摘要卷积神经网络(CNN)是计算机视觉领域的核心技术,特别擅长处理图像分类任务。本集将深入讲解CNN的核心组件(卷积层、池化层、全连接层),并演示如何使用PyTorch构建一个完整的CNN模型,在CIFAR-10数据集上实现图像分类。我们还将探讨数据增强和正则化技术(如Dropout和BatchNorm)对模型性能的影响。核心概念和知识点1.CNN的核心
- Spring Boot + Spring AI快速体验
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SpringAI快速体验1什么是SpringAI主要功能2快速开始2.1版本说明2.2配置文件2.3pom依赖2.3.1springmaven仓库2.3.2核心依赖2.4定义ChatClient2.5启动类2.6测试3参考链接1什么是SpringAISpringAI是Spring的一个子项目,是Spring专门面向于AI的应用框架。SpringAI项目旨在简化整合人工智能功能的应用程序开发,避免不
- 什么是 Embedding?——从直觉到应用的全面解读
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什么是Embedding?——从直觉到应用的全面解读在机器学习和深度学习的世界里,我们经常会听到“Embedding”这个词。它是深度学习中最核心的概念之一,尤其在自然语言处理(NLP)和推荐系统中应用广泛。但很多初学者对Embedding的理解可能只是:“它是把一个东西转换成数字的方式。”这种解释虽然没错,但过于简略,难以真正理解Embedding的作用。这篇文章将用最直观的方式,带你深入理解E
- 飞桨Paddle Inference模型转ONNX模型的方法
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ONNX是个好东西,其全称OpenNeuralNetworkExchange,是一种用于表示和交换深度学习模型的开放标准格式。由Microsoft和Facebook在2017年共同推出的一个开放标准,旨在促进不同深度学习框架之间的互操作性,并采用相同格式存储模型数据。ONNX有诸多优势,简直让人爱不释手呀。以下简单列举几个:在不同深度学习框架(如PaddlePaddle、PyTorch、Tenso
- 智能驱动的视频未来:蓝耘MaaS平海螺AI技术的革新与应用
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程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3经验分享linux科技运维性能优化
在当今数字化浪潮中,视频技术与人工智能的深度融合正以前所未有的速度改变各行各业。蓝耘MaaS平海螺AI技术凭借其突破性的架构和前沿算法,正在为智慧城市、自动驾驶、智能监控以及新媒体内容生成等领域带来革命性变革。本文将探讨这一前沿技术的核心原理、实现方法以及未来的应用前景,并通过经典代码示例展示其实际实现。技术背景与发展趋势随着深度学习、边缘计算和大数据分析技术的不断成熟,视频处理正从传统的离线批量
- 机器学习入门第三集——如何完整实现一次模型训练
梯度寻优者_超
机器学习人工智能python算法大数据回归数据分析
提示:如何完整的从数据导入到最后模型训练以及模型保存,本集进行介绍。文章目录上集回顾一、数据集是什么?二、完整训练过程1.导入数据2.数据集划分3.模型训练4.模型保存以及加载总结下集预告上集回顾提示:上集已经对机器学习基础知识分类常用算法等进行了描述,这集开始是如何完整训练模型,前两集已经介绍了机器学习的通俗解释,已经常见分类,还有机器学习深度学习强化学习的关系和区别。有想看的小伙伴可以翻我主页
- 【人工智能】图文详解深度学习中的卷积神经网络(CNN)
AI天才研究院
深度学习实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型深度学习人工智能cnn神经网络计算机视觉
【人工智能】图文详解深度学习中的卷积神经网络(CNN)概念和原理为什么要使用卷积神经网络?卷积神经网络简介卷积神经网络的数学公式池化操作:全连接层:激活函数卷积神经网络的C++实现示例代码应用场景自动驾驶影像物体识别医疗影像诊断附:计算机视觉中几种经典的网络结构概念和原理为什么要使用卷积神经网络?在讲述原理之前,我们先来解释为什么我们在图像及视频等等领域的机器学习中要使用CNN。我们都知道,使用多
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
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android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt