Debroon
Debroon

传统计算机视觉

传统计算机视觉

    • 计算机视觉难点
    • 图像分割
      • 基于主动轮廓的图像分割
      • 基于水平集的图像分割
      • 交互式图像分割
      • 基于模型的运动分割
    • 目标跟踪
      • 基于光流的点目标跟踪
      • 基于均值漂移的块目标跟踪
      • 基于粒子滤波的目标跟踪
      • 基于核相关滤波的目标跟踪
    • 目标检测
      • 一般目标检测识别之特征
      • 一般目标检测识别之分类器
      • 基于模型拟合的目标检测

 

, i ] k 8 + = < * I

计算机视觉难点

传统计算机视觉_第1张图片

传统计算机视觉_第2张图片

传统计算机视觉_第3张图片

传统计算机视觉_第4张图片

图像分割

基于主动轮廓的图像分割

基于水平集的图像分割

交互式图像分割

基于模型的运动分割

目标跟踪

基于光流的点目标跟踪

基于均值漂移的块目标跟踪

基于粒子滤波的目标跟踪

基于核相关滤波的目标跟踪

目标检测

一般目标检测识别之特征

一般目标检测识别之分类器

基于模型拟合的目标检测

你可能感兴趣的:(#,机器学习,计算机视觉,人工智能)

  • 新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测 嘉羽很烦 机器学习线性回归算法回归
    新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例）本次实验，你将使用真实的波士顿房价数据集建立起一个房价预测模型，并且了解到机器学习中的若干重要概念和评价方法，请通过机器学习建立回归模型，即:Y=θ0+θ1×X1+θ2×X2+θ3×X3+⋯+θ
  • 计算机视觉入门 109702008 人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
    计算机视觉（ComputerVision）是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息，解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线，旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础：线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言：掌握至少一门编程语言，Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言，其次是C++。2.计算机视觉基础数字
  • Python 3.12 新特性解析及对开发效率的提升 叶间清风1998 python开发语言
    目录一、性能优化（一）FasterCPython（二）新的内存管理机制二、新语法和语言特性（一）Self-typeannotations（二）PatternMatchingEnhancements三、标准库更新（一）NewModulesandFunctions（二）ImprovementstoExistingModulesPython作为一种广泛应用于数据科学、人工智能、Web开发等众多领域的编程
  • 计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线 云梦优选 计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
    一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算，理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、
  • RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践 小爷毛毛（卓寿杰） 系统架构与解决方案搜索推荐架构语言模型人工智能自然语言处理
    重磅推荐专栏：《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展一、什么是RAGAgent？1.从信息处理到智能生成在自然语言处
  • 免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！ 小焱创作 chatgpt人工智能人工智能写作ai写作深度学习神经网络ai
    目录免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！在人工智能领域，DeepSeek与ChatGPT无疑是两位耀眼的明星。前者以免费服务迅速崛起，后者则以200美元/月的订阅费维持其高端定位。两者之间的竞争，不仅引发了业界对AI技术发展的关注，更深刻地影响了现代生活的方方面面。本文将从基本概念、深层次解读、具体落地实操等多
  • 【解锁机器学习：探寻数学基石】 游戏乐趣 机器学习人工智能
    机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。从图像识别到自然语言处理，从智能推荐系统到自动驾驶，机器学习的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而，在这看似神奇的机器学习背后，数学作为其坚实的理论基础，起着不可或缺的关键作用。毫不夸张地说，数学是打开机器学习大门的钥匙，是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下，机器学习就像是一座
  • 机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线 代码的建筑师 学习记录机器学习机器学习学习曲线过拟合欠拟合正则化
    过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数+正则化项”的值最小，即为正则化，用防止参数变得过大（参数值变小，意味着对目标函数的影响变小），λ是正则化参数，代表正则
  • 知识图谱与知识表示：人工智能的基石 醉心编码 c/c++人工智能知识图谱
    知识图谱与知识表示：人工智能的基石一、知识图谱：连接数据的桥梁1.1知识图谱的构成1.2知识图谱的应用二、知识表示：AI的推理基础2.1知识表示的定义2.2知识表示的形式三、从符号表示到向量表示3.1符号表示与向量表示3.2向量表示的优势四、智能的精华：推理与学习4.1推理的重要性4.2学习的局限性五、结论在人工智能领域，知识图谱和知识表示是两个核心概念，它们构成了AI理解、推理和学习的基础。本文
  • 从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能过拟合强化学习pythonLLMscikit-learn
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 从LangChain到LangGraph：轻松迁移指南 tt_jishu langchain前端javascriptpython
    引言在人工智能应用的开发过程中，从一个框架迁移到另一个框架可能是一个复杂的过程。本文将深入探讨如何从传统的LangChain代理迁移到LangGraph代理，这将为您的工具调用和对话管理带来更大的灵活性。主要内容1.安装和设置确保已安装所需的依赖包：%%capture--no-stderr%pipinstall-Ulanggraphlangchainlangchain-openai设置OpenAI
  • 利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数 是内啡肽耶 算法matlab支持向量机机器学习回归
    【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。通过Matlab实现，只需几分钟就能让模型性能自动升级！一、为什么要用贝叶斯优化调参？传统调参三大痛点：C参数（正则化强度）：过小导致过拟合，过大削弱模型能力ε参数（不敏感区域）：决定对预测误差的容忍度核
  • AI笔记——语音识别 Yuki-^_^ 人工智能AI人工智能笔记语音识别
    摘要：语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是人工智能领域的一项重要技术，它将人类的语音信号转换成文字。随着科技的发展，语音识别已经成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。本文旨在介绍语音识别的基本原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。一、历史与发展语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代，那时的技术基于规则和模板。随着计算能力的提升和深度学习方法的出现，语
  • 机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！ 真智AI 人工智能机器学习
    机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。未来，因果推理或许将成为推动机器学习发展的新前沿。什么是因果推理，它如何与机器学习相关？如果你和我一样没有数学背景，你可能会好奇“因果推理”到底意味着什么？它与机器学习又有什么关系？当我刚开始学习机器学习时，第一次听到“因果推
  • 使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南 m0_57781768 pythonlangchain机器人
    使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南在当今技术迅猛发展的时代，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的应用范围越来越广。尤其是对话机器人，它们不仅能与人类进行自然交互，还能通过调用外部API与各种系统对接，为用户提供更加智能和灵活的服务。本文将通过一系列实例和代码演示，向您展示如何利用Python编程语言和LangChain框架，创建能够使用外部工具（
  • 机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计 RockLiu@805 机器视觉YOLO
    手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中，手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案，通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架，实现实时的手部定位与关键点提取。技术背景gesturerecognition作为计算机视觉领域的重要研究方向，在HCI（人机交互）、遥控行为分析、虚
  • 智能编程新时代：DeepSeek加持下的开发工具革新 inscode_013
    最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题：智能编程新时代：DeepSeek加持下的开发工具革新在当今快速发展的科技领域，编程工具的智能化已经成为不可阻挡的趋势。随着人工智能技术的不断进步，开发者们迎来了前所未有的机遇和挑战。其中，集成DeepSeek模型的AI开发工具，正以其强大的功能和便捷的操作，引领着编程方式的革命性变革。本文将探讨这种创新工具的应用场景
  • 智能编程新时代：DeepSeek加持下的开发利器 inscode_099
    最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE智能编程新时代：DeepSeek加持下的开发利器在当今快速发展的科技时代，编程工具的智能化已经成为不可阻挡的趋势。随着人工智能技术的不断进步，开发者们不再满足于传统的IDE（集成开发环境），而是渴望更加智能、高效的开发工具。在这种背景下，一款集成了DeepSeek-V3模型的AI开发工具应运而生，它不仅能够大幅提升开发效率
  • 智能化编程新时代，DeepSeek加持下的开发革命 ObsidianRaven13
    最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题：智能化编程新时代，DeepSeek加持下的开发革命随着人工智能技术的飞速发展，编程领域正迎来一场前所未有的变革。从传统的手动编码到如今的智能辅助开发，这一过程不仅极大地提升了开发效率，还让编程变得更加简单和高效。在众多新兴工具中，基于DeepSeek模型的智能编程助手正在成为开发者的新宠。今天，我们将探讨这种工具如何
  • 智能化开发新时代：DeepSeek加持下的编程革命 MoonbeamOwl67
    最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题：智能化开发新时代：DeepSeek加持下的编程革命在当今快速发展的科技时代，软件开发已经成为推动社会进步的重要动力。然而，对于许多开发者而言，编写高质量的代码仍然是一项充满挑战的任务。从复杂的算法设计到繁琐的调试过程，每一个环节都需要耗费大量的时间和精力。而随着人工智能技术的迅猛发展，一种全新的编程方式正在悄然改变这
  • 深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进 罗博深
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：系统消息是移动通信网络中，UE与网络间信息交换的核心，涵盖了网络状态、服务信息与系统配置。文章深入分析了4GLTE-A到5G网络中系统消息的组成、作用及其演进，包括MIB和SIBs的功能与内容，以及5G对系统消息的优化和新技术的引入，如动态调度、网络切片和针对物联网设备的特定参数配置。5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能
  • 解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析 木子算法 多目标优化人工智能算法多目标人工智能
    解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域，约束多目标优化问题（CMOPs）广泛存在。传统方法在处理这类问题时，常因可行区域不连通或约束违反局部极小点陷入停滞。近期，IEEETransactionsonEvolutionaryComputation上的一篇论文提出了一种新颖的解决方案——MOEA/D-DAE算法，通过结合检测-逃逸策略（DAE）和
  • python 人工智能实战案例 2401_86114612 pygamepythonjava
    大家好，今天我们要分享，python编程人工智能小例子python人工智能100例子，一起探索吧！1.背景介绍概述在这个世纪，人类已经处于数字化的时代，而这也让很多其他行业都进入了数字化领域python列表有哪些基本操作,python列表功能很重要吗。其中包括游戏行业。游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生，通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程，不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI
  • Python 在人工智能领域的实际6大案例 Solomon_肖哥弹架构 人工智能机器学习python
    Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在人工智能（AI）领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一：手写数字识别（MNIST）1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目，MNIST数据集包含了
  • 基于AI算法实现的情感倾向分析的方法 程序员奇奇 计算机毕设人工智能算法
    完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法，如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典，英文的词典有很多，中文主要有知网整理的情感词典Hownet和台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典，还有哈工大信息检索研究
  • 机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码） 喵了个AI 机器学习实战机器学习算法数据分析
    ✨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.引言天气数据分析是气象学和数据科学交叉领域的一个重要研究方向。随着大数据技术的发展，气象数据的采集、存储和分析能力得到了显著提升。机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用，探讨
  • 《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习 earthzhang2021 2025讲书课专栏python深度学习计算机视觉1024程序员节numpy算法人工智能
    计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？其实，这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络（CNN）。今天，我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络（CNN）是什么。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它的灵感来源于人类
  • 基于人工智能的智能视频内容分析系统 小彭律师 python
    基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型（YOLO、FasterR-CNN等）识别多种目标类型（人、车辆、物品等）适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型（LSTM、3D-CNN等）分析目标动作规
  • 解决OpenCV读取目标图像，cv2.imshow出现闪退的问题 写python的鑫哥 OpenCV入门与进阶opencv人工智能计算机视觉python图像显示闪退
    前言本文是该专栏的第17篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。最近有粉丝朋友询问到OpenCV读取目标图像出现的一个问题，在基于python语言“使用OpenCV读取目标图像的时候，利用cv2.imshow函数出现闪退”的情况。而本文，笔者将详细介绍针对上述问题，给出一个详细的应对思路以及解决方法。废话不多说，具体的细节部分以及详细的解决方案，跟着笔者直接往下看正文详细内容
  • AGI的学习与适应能力 AGI大模型与大数据研究院 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
    “AGI的学习与适应能力”1.背景介绍1.1人工通用智能(AGI)的定义人工通用智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)是指能够像人类一样具有广泛的理解和学习能力、可以完成多种复杂任务的人工智能系统。与狭义人工智能(NarrowAI)专注于特定领域和特定任务不同,AGI旨在模拟人类整体认知能力,包括感知、推理、学习、计划、创造力和自我意识等。1.2AGI的重要性和
  • ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员 lijingyao8206 jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
        同生成的做法一样，添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子，下面这个Task类，我们来移除isNeedRemove方法，并且添加一个int 类型的addedField属性。   package asm.core; /** * Created by yunshen.ljy on 2015/6/
  • Springmvc-权限设计 bee1314 springWebjsp
    万丈高楼平地起。 权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧，对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言，我们还不需要那么高大上的开源的解决方案，如Spring Security，Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。 目标： 1.实现权限的管理（CRUD） 2.实现部门管理 （CRUD) 3.实现人员的管理 （CRUD） 4.实现部门和权限
  • 算法竞赛入门经典（第二版）第2章习题 CrazyMizzz c算法
    2.4.1 输出技巧 #include <stdio.h> int main() { int i, n; scanf("%d", &n); for (i = 1; i <= n; i++) printf("%d\n", i); return 0; } 习题2-2 水仙花数(daffodil
  • struts2中jsp自动跳转到Action 麦田的设计者 jspwebxmlstruts2自动跳转
    1、在struts2的开发中，经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action，执行Action里面的方法，利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action（不是专业人士）   2、＜jsp:forward page="xxx.action" /＞ ，这个标签可以实现跳转，page的路径是相对地址,不同与jsp和j
  • php 操作webservice实例 IT独行者 PHPwebservice
    首先大家要简单了解了何谓webservice，接下来就做两个非常简单的例子，webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为：apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前，要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开，即extension=php_soap.dll; OK 现在我们来体验webservice //server端 serve
  • Windows下使用Vagrant安装linux系统 _wy_ windowsvagrant
    准备工作： 下载安装 VirtualBox ：https://www.virtualbox.org/ 下载安装 Vagrant ：http://www.vagrantup.com/ 下载需要使用的 box ： 官方提供的范例：http://files.vagrantup.com/precise32.box 还可以在 http://www.vagrantbox.es/ 
  • 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp) 无量 clinuxchgrpchown
    本文（转） http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/ http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157 一、基本使用： 使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户：        命令
  • linux下抓包工具 矮蛋蛋 linux
    原文地址： http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html tcpdump -nn -vv -X udp port 8888 上面命令是抓取udp包、端口为8888 netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况 13 . 列出所有的网络连接 lsof -i 14. 列出所有tcp 网络连接信息 l
  • 我觉得mybatis是垃圾！：“每一个用mybatis的男纸，你伤不起” alafqq mybatis
    最近看了  每一个用mybatis的男纸，你伤不起 原文地址 ：http://www.iteye.com/topic/1073938 发表一下个人看法。欢迎大神拍砖； 个人一直使用的是Ibatis框架，公司对其进行过小小的改良； 最近换了公司，要使用新的框架。听说mybatis不错；就对其进行了部分的研究； 发现多了一个mapper层；个人感觉就是个dao；
  • 解决java数据交换之谜 百合不是茶 数据交换
    交换两个数字的方法有以下三种 ，其中第一种最常用   /* 输出最小的一个数 */ public class jiaohuan1 { public static void main(String[] args) { int a =4; int b = 3; if(a<b){ // 第一种交换方式 int tmep =
  • 渐变显示 bijian1013 JavaScript
    <style type="text/css"> #wxf { FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98); height: 25px; } </style>
  • 探索JUnit4扩展：断言语法assertThat bijian1013 java单元测试assertThat
    一.概述         JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图，然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今，版本不停的翻新，但是所有版本都一致致力于解决一个问题，那就是如何发现编程人员的代码意图，并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
  • 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}} bit1129 gson
      如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象? {"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}   下面的POJO类Model无法完成正确的解析：   import com.google.gson.Gson;
  • 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API bit1129 kafka
    1. Kafka提供了两种Consumer API High Level Consumer API Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API，实际上非常复杂) 在选用哪种Consumer API时，首先要弄清楚这两种API的工作原理，能做什么不能做什么，能做的话怎么做的以及用的时候，有哪些可能的问题  
  • 在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等 ronin47 nginx lua
    Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 location /{
  • java-归并排序 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; public class MergeSort { public static void main(String[] args) { int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25}; mergeSort(a,0,a.length-1); System.out.println(Arrays.to
  • Netty源码学习-CompositeChannelBuffer bylijinnan javanetty
    CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy” 查看API（ http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description） 可以看到，所谓“Transparent Zero Copy”是通
  • Android中给Activity添加返回键 hotsunshine Activity
    // this need android:minSdkVersion="11" getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true); @Override public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
  • 静态页面传参 ctrain 静态
    $(document).ready(function () { var request = { QueryString : function (val) { var uri = window.location.search; var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
  • Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令 daizj windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
    findstr可以完成这个工作。   [html]  view plain copy   >findstr /s /i "string" *.*   上面的命令表示，当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
  • 改善程序代码质量的一些技巧 dcj3sjt126com 编程PHP重构
    有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧：    尽量保持方法简短    尽管很多人都遵
  • SharedPreferences对数据的存储 dcj3sjt126com
    SharedPreferences简介：                                                   &nbs
  • linux复习笔记之bash shell (2) bash基础 eksliang bashbash shell
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2104329 1.影响显示结果的语系变量（locale）  1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系，命令使用如下： [root@localhost shell]# locale LANG=en_US.UTF-8 LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
  • Android零碎知识总结 gqdy365 android
    1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。 所以最后得出结论：CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里，比如缓存。发生修改时候做copy，新老版本分离，保证读的高
  • HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用 hvt Web.netC#hovertreeasp.net
    ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类，用于存放查询文章时的条件，例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性，当为-1是，该条件不产生作用，当为0时，查询不公开显示的文章，当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放，开发环境为Visual Studio 2013
  • PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector 天梯梦 proxy
    1. php 类 I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
  • apache的math库中的回归——regression（翻译） lvdccyb Mathapache
    这个Math库，虽然不向weka那样专业的ML库，但是用户友好，易用。 多元线性回归，协方差和相关性（皮尔逊和斯皮尔曼），分布测试（假设检验，t，卡方，G），统计。   数学库中还包含，Cholesky，LU，SVD，QR，特征根分解，真不错。   基本覆盖了：线代，统计，矩阵， 最优化理论 曲线拟合 常微分方程 遗传算法（GA）， 还有3维的运算。。。
  • 基础数据结构和算法十三：Undirected Graphs (2) sunwinner Algorithm
      Design pattern for graph processing. Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
  • 云计算平台最重要的五项技术 sumapp 云计算云平台智城云
    云计算平台最重要的五项技术 1、云服务器 云服务器提供简单高效，处理能力可弹性伸缩的计算服务，支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术，使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。 特性 机型丰富 通过高性能服务器虚拟化为云服务器，提供丰富配置类型虚拟机，极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作； 仅需要几分钟，根据CP
  • 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动
    ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。  12月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2164754 本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下： 一等奖（两名） Microhardest：http://microhardest.ite
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他