阿利同学
阿利同学

segement and remove-SAM一键清除物体（代码安装实战项目）

结果展示

去除图片中前景物体的步骤：
1.框选
2.分割
3.分离
4.去除
segement and remove-SAM一键清除物体（代码安装实战项目）_第1张图片
segement and remove-SAM一键清除物体（代码安装实战项目）_第2张图片

项目介绍

一键帮你剔除视频内的物体，现在只需要一句话。使用Meta的SAM技术，你现在可以让视频内任意物体消失！

特点

按照提示进行分割：只需输入“黑色狗”，您就可以将您的黑色狗分割出来；
修复图像：只需输入“消失的跑步者”，您的跑步者视频中的人物就会消失；
针对视频处理：由于SegAnythingPro使用提示和自动运行来处理视频，无需人工干预。

功能（Features）：

SAM 支持：SegAnythingPro支持SAM（Segmentation-Aware Modulation）损失函数，可以提高图像分割的质量和准确性。
GDINO：SegAnythingPro使用GDINO（Generative DINO）框架进行图像生成，可以生成逼真的图像。

**分割提示（Prompt for detect࿰

你可能感兴趣的:(计算机视觉/自动驾驶,自动驾驶,计算机视觉,人工智能,深度学习)

  • pytorch实现cifar10多分类总结 L_pyu 人工智能pytorch分类
    cifar-10简介：CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，每张图片都是3×32×32，3通道彩色图片，分辨率32×32。它包含了10个不同类别，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。这10个类别分别为：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务，可以使用深度学习模型，如卷积
  • 数据挖掘技术介绍 柒柒钏 数据挖掘数据挖掘人工智能
    数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系，从而为决策提供支持。分类定义：是一种监督学习方法，用于将数据分为不同的类别。功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
  • 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现 Evaporator Core #DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
    引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征，能够从海量数据中提取出有用的信息，辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用，并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
  • 图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四） AI专题精讲 图神经网络入门到精通人工智能
    小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
  • 1985-2024年地级市人工智能专利数据 经管数据库 人工智能
    《地级市人工智能专利数据（1985-2024）》于2025年1月完成最新更新。数据聚焦于中国各地级市，时间跨度设定为1985年至2024年。在数据整理过程中，参照《关键数字技术专利分类体系（2023）》，依据其中“人工智能”类技术的专利分类号，结合国家知识产权局所提供的信息，对各地每年的专利申请展开搜索与匹配。在此基础上，从众多专利申请中精准筛选出属于“人工智能”类别的专利，并进行数量统计，数据涵
  • YOLOv12模型详解及代码复现 清风AI 深度学习算法详解及代码复现计算机视觉YOLO人工智能机器学习神经网络python算法
    算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下，YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题，在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念，将其定位为一种回归问题，而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程，还显著提高了处理
  • 每天五分钟玩转深度学习PyTorch：基于GoogLeNet完成CAFIR10分类 每天五分钟玩转人工智能 深度学习框架pytorch深度学习pytorch分类GoogLeNet人工智能CAFIR10
    本文重点前面我们终于使用pytorch搭建了GoogLeNet，本文我们使用该网络模型解决一个实际问题，也就是使用它完成CAFIR10分类，其实就这些任务而言，我们只要搭建好模型，然后把数据喂进去就行了，其它的地方都是一样的，就是网络模型不一样。代码
  • Deepseek:物理神经网络PINN入门教程 天一生水water 神经网络人工智能深度学习
    一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束，从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生
  • python实现KNN算法的手写数字识别：深入解析与完整项目流程 快撑死的鱼 Python算法精解算法
    随着人工智能和机器学习的快速发展，图像识别技术在多个领域得到广泛应用。而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一，已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。本文将深入解析如何使用Python编程语言，结合KNN（K-最近邻）算法实现手写数字识别系统。文章不仅介绍了算法的核心原理，还从用户交互、图像处理、数据预处理等多个角度对整个项目进行了全方位的讲解。读者通过本文，可以全面掌握手写数字
  • 《今日AI-人工智能-编程日报》 小亦工作室 人工智能
    1.AI行业动态1.1Manus通用智能体初成型，开启AIAgent新时代中泰证券发布研报称，首款通用型AI智能体Manus已问世，能够将复杂任务拆解为可执行的步骤链，并在虚拟环境中灵活调用工具，标志着AI从“Reasoner”走向“Agent”阶段。Manus的成功引发了开源复现潮，DeepSeek模型已被整合到OWL项目中，并在GAIA基准测试中表现接近Manus。1.2DeepSeek-R2
  • 1章5节：大模型术语解读与从生成到推理的演进 DAT｜R科学与人工智能 人工智能
    在人工智能的浩瀚宇宙中，大模型正以前所未有的速度演进，推动着科技变革的新浪潮。从多模态到通用模型，再到行业模型，人工智能的边界不断拓展，为各行各业带来了全新的机遇与挑战。本篇文章将深入剖析大模型相关的核心术语，探讨其内涵、应用及发展趋势，并回顾大模型从生成到推理的演进历程，解析全球科技巨头与国内前沿企业在这一领域的竞争与创新。让我们一同探索大模型的演进脉络，把握智能时代的发展脉搏。一、剖析大模型相
  • 深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现 羊小猪~~ 深度学习网络pytorch人工智能python机器学习分类
    本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接，将通道数连接在一起；本文是基于上一篇复现DenseNet121模型，做一个乳腺癌图像识别，效果还行，准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介，源码研究与复现(pytorch)：
  • Microsoft Fabric 功能更新！更多智能优化，数据平台更强大
    近期，微软MicrosoftFabric又更新了，大大增强了AI方面的功能。迅易科技作为微软13年来紧密的生态合作伙伴，为300+行业头部客户实施1000+项目。今天，我们带大家来看下，MicrosoftFabric有什么新玩法？一年前，微软正式推出了一款端到端数据平台，MicrosoftFabric（国际版）是一个集成一体化的平台，提供支持各种数据项目的人工智能驱动服务，帮助所有数据团队能够更快
  • 数据分析及人工智能框架汇总 xihuanyuye 机器学习
    一、数据分析二、人工智能1、Tensorflow1、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。Tenso
  • 谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、 *Major* 机器视觉
    谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、这么里面的AI原理没什么，还是这些公司把AI技术层面用出花了，一是他们有公司可能比较成立时间长，数据丰富。二是像AI深度学习网络冻结，或者自适应调参，都是一些AI技巧，他们用的比较好。三什么跨层特征解耦，实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca
  • AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理 Robin_Pi 机器学习之路数据分析数据分析python人工智能可视化
    目录1.写在前面1.1AI之路：1.2工具/技能：2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能：Python、NumPy、Pandas、Matplotl
  • PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们介绍了Actor-Critic算法，并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法，这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法，并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
  • 嵌入式人工智能应用- 第七章 人脸识别 数贾电子科技 嵌入式人工智能应用人工智能
    嵌入式人工智能应用`文章目录嵌入式人工智能应用1人脸识别1.1dlib介绍1.2dlib特点1.3dlib的安装与编译2人脸识别原理2.1ResNet3代码部署3.1安装[CUDAToolkit12.8](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubunt
  • 2025 年最值得收听的 AI 播客推荐！助你轻松掌握人工智能前沿动态！ 真智AI 人工智能开发语言机器学习
    如今，几乎每个人都被告知需要提升技能，而当前许多组织最看重的技能之一就是人工智能（AI）。学习AI相关技能通常涉及数学、统计学和机器学习，但除此之外，你还需要了解行业趋势、业内人士的观点以及各大公司的动态。然而，学习并不意味着时刻都要埋头苦读！有时候，你需要给大脑一个喘息的机会，同时依然能获取有价值的信息。而收听AI相关的播客，就是一个轻松高效的方式。以下是2025年你必须关注的AI播客！1.Th
  • 人工智能概念 zhangpeng455547940 计算机人工智能
    机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法：多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用：自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
  • 机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 | 小酒馆燃着灯 机器学习算法k近邻算法
    文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
  • （十一） 人工智能 - Python 教程 - Python元组 星星学霸 人工智能-Python系列教程python搜索引擎开发语言
    更多系列教程，每天更新更多教程关注：xxxueba.com星星学霸1元组（Tuple）元组是有序且不可更改的集合。在Python中，元组是用圆括号编写的。实例创建元组：thistuple=("apple","banana","cherry")print(thistuple)("apple","banana","cherry")2访问元组元素可以通过引用方括号内的索引号来访问元组元素：实例打印元组中
  • MCU与SOC的区别 winds～ ADAS相关单片机嵌入式硬件
    自动驾驶中MCU与SoC的区别在自动驾驶系统中，**MCU（微控制单元，MicrocontrollerUnit）和SoC（系统级芯片，SystemonChip）**都是关键的电子元件，但它们在性能、功能和应用领域等方面存在显著区别。一、定义与基本概念1.MCU（微控制单元）组成：MCU是一种集成了处理器核心（通常为微型处理器）、内存（如闪存和RAM）以及输入/输出（I/O）接口的单片集成电路。特点
  • CES Asia2025新机制引关注，科技创新奖申报火热 赛逸展张胜 科技
    随着2025第七届亚洲消费电子技术贸易展（赛逸展）“展位即门票”机制的推出，科技创新奖的申报工作也正式拉开帷幕。截至目前，已有数十家企业提交了申报材料，涵盖人工智能、物联网、智能硬件等多个热门领域。据了解，CESAsia2025科技创新奖旨在表彰在科技研发和产品创新方面取得卓越成就的企业。此次申报面向所有预订展位的参展企业，评审过程将由行业专家、院士，协会，学者和媒体代表共同参与，确保评选结果的公
  • 再添殊荣！移远通信工业智能品牌宝维塔™斩获AI创新应用奖 移远通信 算力人工智能工业智能
    12月24日，2024中国物联网产业大会暨第21届慧聪品牌盛会在深圳圆满落幕。会上，移远通信凭借其工业智能品牌宝维塔™在推动AI技术落地与应用创新方面的卓越贡献，获颁“AI创新应用奖”。作为科技发展的前沿力量，AI技术正深刻改变着各行各业的生产模式和效率，尤其在工业领域，展现出了巨大潜力。宝维塔™是移远通信精心打造的工业智能品牌，专注于将人工智能、边缘计算、机器视觉、深度学习、软件算法平台等前沿技
  • AI大模型推理加速：技术与实践详解 AI大模型学习者 人工智能
    近年来，AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而，大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验，并结合具体案例进行分析。一、挑战与机遇1.1挑战庞大的参数量:大模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，例如GPT-3拥有1750亿个参数。如此庞大的参数量导致模型文件体积巨大，加载和推理都需要消耗大量的内存和计算资源。复杂的计算图:大
  • 验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解 数据知道 2025年爬虫和逆向教程ocrpython爬虫OCR识别验证码识别图片验证码
    文章目录一、基本原理二、所需工具2.1Python环境2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型4.3数据增强4.4集成多个OCR引擎五、实际应用中的注意事项六、总结验证码（CAPTCHA）是一种用于区分人类用户和自动化程序的安
  • 2025扩展可能性采购和供应链管理使用AI报告100+份汇总解读|附PDF下载 拓端研究室 百度人工智能
    原文链接：https://tecdat.cn/?p=40348在当今快速发展的商业环境中，采购和供应链管理领域正经历着深刻变革，人工智能（AI）技术的融入成为推动这一变革的关键力量。本报告汇总解读聚焦于AI在采购和供应链管理中的应用，深入剖析其发展现状、面临挑战与潜在机遇。通过对大量数据的分析，揭示AI技术在实际应用中的具体表现，如不同行业的采用比例、应用场景等。本报告汇总洞察基于文末135份供应
  • OpenCV图像基础 天行者@ opencv人工智能计算机视觉
    OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库OpenCV最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持OpenCV可用于开发实时的图
  • 从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。 KangkangLoveNLP qwen2.5深度学习人工智能transformerpytorch自然语言处理python神经网络
    RMSNorm（RootMeanSquareNormalization，均方根归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，是LayerNorm（层归一化）的一种改进。它通过计算输入数据的均方根（RootMeanSquare,RMS）来进行归一化，避免了传统归一化方法中均值和方差的计算1.LayerNorm（层归一化）LayerNorm（层归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，主要用于稳定训练过程、加
  • 基本数据类型和引用类型的初始值 3213213333332132 java基础
    package com.array; /** * @Description 测试初始值 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午10:31:53 */ public class ArrayTest { ArrayTest at; String str; byte bt; short s; int i; long
  • 摘抄笔记--《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》 白糖_ 高质量代码
            记得3年前刚到公司，同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》这本书，当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到，于是乎又找来看看，我的天，真是非常多的干货，对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。           看完整本书，也记了不少笔记
  • 【备忘】Django 常用命令及最佳实践 dongwei_6688 django
    注意：本文基于 Django 1.8.2 版本   生成数据库迁移脚本（python 脚本） python manage.py makemigrations polls  说明：polls 是你的应用名字，运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整   查看该次迁移需要执行的 SQL 语句（只查看语句，并不应用到数据库上）： python manage.p
  • 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零 周凡杨 java算法阶乘面试效率
                                     &n
  • spring注入servlet g21121 Spring注入
    传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的，配置代理servlet亦比较麻烦，这里其实有比较简单的方法，其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容： ServletContext application = getServletContext(); WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
  • Jenkins 命令行操作说明文档 510888780 centos
    假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/ 基本的格式为 java 基本的格式为 java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args] 下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法 1. &nb
  • UnicodeBlock检测中文用法 布衣凌宇 UnicodeBlock
    /**  * 判断输入的是汉字  */ public static boolean isChinese(char c) {        Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);    
  • java下实现调用oracle的存储过程和函数 aijuans javaorale
    1.创建表：STOCK_PRICES     2.插入测试数据：     3.建立一个返回游标：  PKG_PUB_UTILS   4.创建和存储过程：P_GET_PRICE     5.创建函数：   6.JAVA调用存储过程返回结果集 JDBCoracle10G_INVO
  • Velocity Toolbox antlove 模板toolboxvelocity
    velocity.VelocityUtil package velocity; import org.apache.velocity.Template; import org.apache.velocity.app.Velocity; import org.apache.velocity.app.VelocityEngine; import org.apache.velocity.c
  • JAVA正则表达式匹配基础 百合不是茶 java正则表达式的匹配
      正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作   正则表达式的用途; 字符串的匹配 字符串的分割 字符串的查找 字符串的替换       正则表达式的验证语法     [a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
  • 是否使用EL表达式的配置 bijian1013 jspweb.xmlELEasyTemplate
            今天在开发过程中发现一个细节问题，由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示，但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了，导致我的模板不能正常展示后台数据。         网
  • 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础 bijian1013 oracle数据库plsql
    --只包含执行部分的PL/SQL块 --set serveroutput off begin dbms_output.put_line('Hello,everyone!'); end; select * from emp; --包含定义部分和执行部分的PL/SQL块 declare v_ename varchar2(5); begin select
  • 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器 bit1129 nginx
    Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能：   接受客户端请求 将请求转发给被代理的服务器 从被代理的服务器获得响应结果 把响应结果返回给客户端 实例 本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器 对于静态的html和图片，直接从Nginx获取 对于动态的页面，例如JSP或者Servlet，Nginx则将请求转发给Res
  • Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin blackproof maven报错
    转：http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin   maven报错： Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
  • 发布docker程序到marathon ronin47 docker 发布应用
    1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry docker pull docker-registry docker run -t -p 5000:5000 docker-registry 下载docker镜像并发布到私有registry docker pull consol/tomcat-8.0
  • java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; /* * Q 57 用两个栈实现队列 */ public class QueueImplementByTwoStacks { private Stack<Integer> stack1; pr
  • Nginx配置性能优化 cfyme nginx
    转载地址：http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605   大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装，修改这里或那里的几行配置，好了，你已经有了一个Web服务器了。而且，在大多数情况下，一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而，如果你真的想挤压出Nginx的性能，你必
  • [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术 comsci java
         对图形图像进行精确处理，需要大量的数学工具，即使是从底层硬件模拟层开始设计，也离不开大量的数学工具包，因为我认为，JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作，需要从开发一些基础的，类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手，而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......   &nb
  • MonkeyRunner的使用 dai_lm androidMonkeyRunner
    要使用MonkeyRunner，就要学习使用Python，哎 先抄一段官方doc里的代码 作用是启动一个程序（应该是启动程序默认的Activity），然后按MENU键，并截屏 # Imports the monkeyrunner modules used by this program from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
  • Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案 datamachine mapreducehadoop分布式计算
    csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案，存档。 原帖：http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。     Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
  • 以資料庫驗證登入 dcj3sjt126com yii
    以資料庫驗證登入 由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼:    public function authenticate()    {        $users=array( &nbs
  • github做webhooks：[2]php版本自动触发更新 dcj3sjt126com githubgitwebhooks
    上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。 工具/原料 git github 方法/步骤   在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。   钩子更新的代码如下： error_reportin
  • Eos开发常用表达式 蕃薯耀 Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
    Eos开发常用表达式 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一     &
  • SpringSecurity3.X--SpEL 表达式 hanqunfeng SpringSecurity
    使用 Spring 表达式语言配置访问控制，要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性：   <http auto-config="true" use-expressions="true"> 这样就会在投票器中自动增加一个投票器：org.springframework
  • Redis vs Memcache IXHONG redis
    1. Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。 2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 3. Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 4. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 Red
  • Python - 装饰器使用过程中的误区解读 kvhur JavaScriptjqueryhtml5css
    大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于AOP(面向切面编程)的场景，较为经典的有插入日志，性能测试，事务处理，Web权限校验， Cache等。 原文链接：http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm Python语言本身提供了装饰器语法（@），典型的装饰器实现如下：   @function_wrapper de
  • 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新 nannan408 case when
    1.前言.    如题. 2. 代码.   <update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List"> <foreach collection="list" item="list" index=&
  • Algorithm算法视频教程 栏目记者 Algorithm算法
    课程：Algorithm算法视频教程 百度网盘下载地址： http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji 程序写的好不好,还得看算法屌不屌！Algorithm算法博大精深。 一、课程内容： 课时1、算法的基本概念 + Sequential search 课时2、Binary search 课时3、Hash table 课时4、Algor
  • C语言算法之冒泡排序 qiufeihu c算法
    任意输入10个数字由小到大进行排序。 代码： #include <stdio.h> int main() { int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/ for(i = 1;i < 11;i++){ scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/ } for
  • JSP异常处理 wyzuomumu Webjsp
    1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中: <%@ page errorPage="errors.jsp"%>   2.在处理异常的网页中做如下声明： errors.jsp: <%@ page isErrorPage="true"%>，这样设置完后就可以在网页中直接访问exc
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他