- CCF CSP 历年真题 C语言版 满分代码集合 (至2021.9 持续更新中
JY_0329
CCFc语言开发语言cspccf算法
CCFCSP历年真题C语言版满分代码集合(全部原创)2021-9-1数组推导2021-9-2非零段划分2021-4-1灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12-2期末预测之最佳阈值2020-9-1称检测点查询2020-9-2风险人群筛查2020-6-1线性分类器2020-6-2稀疏向量2019-12-1报数2019-12-2回收站选址2019-9-1小明
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别(续)
林聪木
目标检测YOLO人工智能
目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法3.4.1卷积神经网络的基本理论3.4.2卷积神经网络框架设计3.4.3实验及结果分析基于图像的目标检测算法4.1目标检测算法一般流程4.2典型目标检测算
- OpenCV 图像几何变换:旋转,缩放,斜切
奈何小洪
OPENCVopencv图像旋转缩放
几何变换几何变换可以看成图像中物体(或像素)空间位置改变,或者说是像素的移动。几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法,像素通过变换映射到新的坐标位置,新的位置可能是在几个像素之间,即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值,就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素,该方法可能会产生锯齿。这种方法也叫零阶插值,相应比较复杂的还有
- 【OpenCV C++】如何快速 高效的计算出图像中大于值的像素个数? 遍历比较吗? No,效率太低!那么如何更高效?
R-G-B
OpenCVC++opencvc++计算机视觉
文章目录1问题2分析3代码实现(两种方法实现)方法1:使用cv::compare方法2:使用cv::threshold3.2compare和threshold看起来都有二值化效果?那么二者效率?4compare函数解释4.1参数解释4.2底层行为规则4.3应用示例4.4典型应用场景1问题一幅图像的目标区域ROI尺寸为60*35的灰度图,快速计算出大于backVal的像素个数,其中backVal=2
- 图像处理篇---图像预处理
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇程序代码篇图像处理人工智能opencvpython深度学习计算机视觉
文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现:边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习(如SVM、随机森林)2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习(如CNN、Transformer)2.2.1特点2.2.2预处理重点通道顺序
- 分享之前使用HarmonyOS NEXT Canvas做的动态GIF视频的一个案例,没有感情,全是技术。
harmonyos-next
hello,大家好,我是莓创-陈杨。最近忙着改图表组件的BUG,还有定制化开发一些图表。没啥时间写新东西,草稿里面放了十几个要实现的案例分享,欠的实在太多了,后面再慢慢还吧。这次分享一下之前使用HarmonyOSNEXTCanvas做的动态视频的一个案例,没有感情,全是技术。什么!你还不知道我封装了什么图表组件,我不允许你不知道,还不快去看看:莓创开源图表快速地址效果先给大家看一下整体效果开发准备
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发
应用开发
引言在HarmonyNext生态系统中,图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用,重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建一个完整的图像处理应用,并通过优化技巧提升性能。图像处理基础1.1图像表示在数字图像处理中,图像通常被表示为一个二维矩阵,每个元素代表一个像素的灰度值或颜色值。在HarmonyNex
- OTSU算法 (大津算法)理解&代码
当代女大学生
机器学习python计算机视觉算法
OTSU算法:对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法,又称大津阈值分割法,是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。从大津法的原
- OTSU算法(大津算法)
天行者@
算法opencv人工智能二值化
Otsu算法(大津算法)是一种经典的图像二值化方法,其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。以下是其具体工作原理和步骤:1.基本思想假设图像由前景(目标)和背景两部分组成,且两者的灰度分布存在明显差异(直方图呈现双峰)。Otsu算法通过寻找一个阈值,使得前景与背景之间的类间方差最大,从而将图像分割为二值图。2.数学推导(1)计算灰度直方图统计图像中每个灰度值的像素个数,得到直方图h[i](i为
- otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)
weixin_39996742
otsu算法
OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出,被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性,将图像分成前景和背景两部分。因为方差可以看成是灰度分布均匀的一种度量,故前景和背景之间的类间方差越大,说明构成图像两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或者部分背景被错分为前景时,都会导致两部分的差别变小。使用类间方差最大的分割一位置错分
- KNN算法实例_手写识别系统
V文宝
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创建一个简单的书写识别系统,使用KNN算法来识别手写数字。分别使用手写KNN算法和调用scikit-learn库来实现。在数据处理过程中,将使用一个常见的手写数字数据集,如MNIST数据集。数据集我们将使用MNIST数据集,它包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的灰度图像,表示0-9之间的手写数字。手写KNN算法我们首先手写一个KNN算法来实现书写识别系统。
- SpringBoot动态加载JAR包实战:实现插件化架构的终极指南
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springbootjar架构
在需要热插拔业务模块、支持灰度发布的系统中,动态加载外部JAR包是提升系统扩展性的核心技术。本文将手把手实现3种动态加载方案,包含可直接运行的SpringBoot代码,并深入分析类加载机制与内存泄漏预防策略。一、动态加载的应用场景电商平台:双十一期间动态加载营销活动模块风控系统:实时更新风控规则引擎物联网平台:按需加载设备协议解析器SaaS系统:客户定制化功能插件二、核心技术难点技
- 【图像检测】基于霍夫变换 Hough变换实现图片车道线检测matlab代码
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1简介本文提出了一种新的基于霍夫变换的复杂情况下车道线检测的算法,这个算法能够成功在夜晚,白天,有阴影,车道线磨损不太严重等复杂情况下检测出车道线.传统的车道线检测算法主要为直接在图像中进行霍夫变换,这种算法实时性差,计算量大.本文提出的算法将先对原图像进行处理,设置ROI区域减少计算量,转换颜色空间并且扫描图像灰度值划分出有阴影的区域进行处理,最后判断最有可能出现车道线的区域,进行霍夫变换检测出
- 计算机视觉图像处理面试笔试题整理——边缘检测
fpga和matlab
图像处理计算机视觉图像面试笔试计算机视觉面试笔试
目录1.边缘检测综述2.Roberts算子3.Prewitt算子4.Sobel算子5.Laplace算子6.Canny1.边缘检测综述边缘检测是图像处理和计算机视觉中,尤其是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了图像重要的结构属性。图像边缘是图像最基本的特征,所谓**边缘**(Edge)是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处
- 逆天!外包都开始嫌弃外包了。。。
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大家好,我是R哥。最近看我的Java面试群里聊天真的笑死了。。。外包卡学历不说,外包都要提交之前干过的所有公司社保流水来验证年限不说,现在连外包都开始嫌弃从外包出来的了?真是滑天下之大稽,现在有的外包公司都不要脸到这地步了吗?说到外包,我发现很多程序员对外包公司offer都有一种复杂的感情,既离不开它,又看不上它,食之无味,弃之可惜,拿了个外包的offer纠结万分。很多大厂项目一多、人手不够的时候
- CV:图像的直方图均衡化
壹十壹
CVopencv计算机视觉人工智能
均衡化在图像处理中通常指的是直方图均衡化(HistogramEqualization),其主要目的是改善图像的对比度,使图像细节更加明显。以下是对直方图均衡化的详细说明:直方图均衡化原理直方图图像的直方图表示各灰度级在图像中出现的频率。对于对比度较低的图像,直方图可能集中在灰度范围的某一小区间。均衡化目标直方图均衡化通过将原图的灰度分布重新映射,使得输出图像的直方图尽量均匀分布在整个灰度范围内。这
- Kubernetes/k8s 灰度发布 (deployment分批发布)
江南飞羽
k8skubernetes运维java
为何需要灰度发布生产环境从来都需要心存敬畏的,一旦变更失误会严重影响公网顾客的访问和体验,且实践过程中发现,发布和变更是两个重要的故障来源。IDC迁移到K8S后,虽然K8S配置rolling策略可实现maxSurge=1/n,分批升级工作负载deployment,但分批之间是没有停停顿疼点1)缺陷:假设deployment_v1一组有10个pod,内置rolling方式,发布pod_1更新代码为v
- K8s 1.18.6版本基于 ingress-nginx 实现金丝雀发布(灰度发布)
zerchin
kubernetesingress-nginxkubernetesingress-nginx
K8s1.18.6版本基于ingress-nginx实现金丝雀发布(灰度发布)环境软件版本kubernetesv1.18.6nginx-ingress-controller0.32.0Rancherv2.4.5本次实验基于Rancher-v2.4.5部署了1.18.6版本的k8s集群,nginx-ingress版本为0.32.0,理论上ingress-nginx>=0.21.0都是可以的。介绍金丝
- k8s灰度/金丝雀发布
竹浅共春枝
kubernetes容器云原生canary
灰度及蓝绿发布是为新版本服务创建一个与老版本服务完全一致的生产环境,在不影响老版本服务的前提下,按照一定的规则把部分流量切换到新版本,当新版本试运行一段时间没有问题后,将用户的全量流量从老版本迁移至新版本。灰度发布的方式通常用于AB测试,是指一部分用户继续使用老版本的服务,将一部分用户的流量切换到新版本,如果新版本运行稳定,则逐步将所有用户迁移到新版本。金丝雀发布是指在生产环境中逐步推出新版本应用
- OpenCV基础:用Python生成一幅黑白图像
superdont
计算机视觉入门python开发语言opencv人工智能计算机视觉矩阵
OpenCV的基础是处理图像,而图像的基础是矩阵。因此,如何使用好矩阵时非常关键的。下面我们通过一个具体的实例来展示如何通过Python和OpenCV对矩阵进行操作,从而更好地实现对图像的处理。具体要求:使用Python:生成一幅左黑右白的灰度图像,图像大小为16×16像素。借助OpenCV库。输出数值,并显示图像。Python代码下面的程序通过OpenCV、numpy两个库实现构造矩阵,修改特征
- 基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证
CodeWG
fpga开发matlab开发语言
基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证图像处理是计算机视觉和图像识别领域的重要组成部分。其中,中值滤波是一种常用的图像去噪方法,广泛应用于图像增强、边缘检测和特征提取等任务中。本文将介绍基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现,并通过MATLAB进行辅助验证。首先,我们需要了解什么是中值滤波。中值滤波是一种非线性滤波器,它的原理是将图像中每个像素的灰度值替换为该像素
- 分布式系统设计(架构能力)
时光不负追梦人
架构java
一、微服务架构服务治理Nacos注册中心(AP模式)CAP选择:Nacos默认采用AP模式(可用性+分区容忍性),通过心跳检测实现服务健康管理。服务发现:客户端定时拉取服务列表,支持权重路由和元数据过滤。配置管理:通过dataId和group动态推送配置,支持灰度发布。Sentinel熔断规则持久化规则存储:将流控、熔断规则持久化到Nacos/ZooKeeper,避免重启丢失。动态更新:通过Dat
- DeepSeek掘金——Deepseek + Lakehouse 架构 赋能企业数字化转型
不二人生
大模型DeepSeek掘金指南大模型deepseek数据湖
Deepseek+Lakehouse架构最近Deepseek这股风刮得太猛了,本周末的大事莫过于腾讯于2025年2月15日晚开始灰度测试在微信中接入DeepSeek-R1模型。作为一个月活将近14亿的国民级app,表达一个开放的意愿就已经能够让股价火箭上天。而另一面,笔者的朋友圈也都很躁动,众多企业朋友们都在热情入局Deepseek。今天想跟大家聊聊最近比较火的Deepseek私有部署+Lakeh
- 标量、向量、矩阵与张量:从维度理解数据结构的层次
舒旻
AI杂谈矩阵数据结构线性代数人工智能深度学习
在数学和计算机科学中,维度描述了数据结构的复杂性,而标量、向量、矩阵、张量则是不同维度的数据表示形式。它们的关系可以理解为从简单到复杂的扩展,以下是详细解析:1.标量(Scalar):0维数据定义:单个数值,没有方向,只有大小。维度:0维(无索引)。示例:温度(25℃)、年龄(30岁)、灰度图像的单个像素值(128)。特点:基础数据单元,所有复杂结构的起点。2.向量(Vector):1维数据定义:
- Java重要面试名词整理(二十二):云原生
正在绘制中
Java面试java面试gateway
文章目录DockerDocker架构Dockerfile常用指令DockerComposePrometheus架构数据&指标NodeExporterPromQLGrafanaK8SK8S核心特性核心架构快速实战NamespacePodDeploymentService存储配置Ingress核心原理K8S的网络模型容器探针重启策略Pod调度定向调度亲和性调度污点和容忍调度全链路灰度什么是蓝绿发布什么
- 根据视觉检测流程快速入门OpenCv
不二周!
OpenCVopencv视觉检测
一、图像读取与预处理1.1、图像读取cv2.imread(path,flags):从指定路径读取图像。path为图像路径,flags指定读取模式此外还有英文大写方式:cv2.IMREAD_COLOR(彩色模式,默认)、cv2.IMREAD_GRAYSCALE(灰度模式)、cv2.IMREAD_UNCHANGED(保留透明度通道)1.2、图像显示cv2.imshow(winname,mat):在指定
- 智能优化算法应用:基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像增强算法计算机视觉人工智能
智能优化算法应用:基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码文章目录智能优化算法应用:基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码1.全局双伽马校正2.旗鱼算法3.适应度函数设计4.实验与算法结果5.参考文献6.Matlab代码摘要:本文主要介绍基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法。1.全局双伽马校正设图像的灰度值范围被归一化到[0,1]范围之内,基于全局亮度的双伽马调整
- 这些部署方式你知道么:灰度发布、蓝绿部署与金丝雀部署
提前退休了-程序员阿飞
架构分布式微服务java
灰度发布、蓝绿部署与金丝雀部署:核心概念与实战选型指南在软件交付过程中,如何安全、高效地将新版本发布到生产环境一直是开发团队的核心挑战。灰度发布、蓝绿部署和金丝雀部署是三种主流的渐进式发布策略,它们通过不同的方式降低发布风险。本文将深入解析它们的原理、优缺点及适用场景。一、核心概念与原理1.灰度发布(GrayRelease)定义:灰度发布是一种渐进式发布策略,将新版本逐步推送给特定用户群体(如10
- OpenCV计算摄影学(14)实现对比度保留去色(Contrast Preserving Decolorization)的函数decolor()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述将彩色图像转换为灰度图像。它是数字印刷、风格化的黑白照片渲染,以及许多单通道图像处理应用中的基本工具。cv::decolor是OpenCV中用于实现对比度保留去色(ContrastPreservingDecolorization)的一个函数。此函数可以将输入的彩色
- 机器学习——KNN算法实战—手写数字识别
巷955
机器学习算法人工智能
原理简述:KNN算法是机器学习中的一种基础的分类回归算法,选择距离自己最近的几条数据,依据最邻近的数据性质来估测自身的性质。下面我们开始实战,制作手写数字识别模型:一、cv2创建模型1、导入相关的库,这里我们用numpy和cv2两个库importnumpyasnpimportcv22、导入数据,并转化灰度图像img=cv2.imread('digits.png')gray=cv2.cvtColor
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少