- 深度学习数据集封装-----目标检测篇
科研小天才
深度学习目标检测人工智能
前言在上篇文章中,我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务,通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而,当我们转向目标检测任务时,复杂度便显著提升,尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例,它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限,本文暂不深入展开YOLO的相关内容,感兴趣的读者可以查
- 预训练模型微调与下游任务迁移学习技术
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
1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。此外,迁移学习技术也为模型在不同任务间的知识复用提供了有效途径。本文将详细介绍预训练模型微调与下游任务迁移学习
- 计算机视觉|ConvNeXt:CNN 的复兴,Transformer 的新对手
紫雾凌寒
AI炼金厂#计算机视觉#深度学习机器学习计算机视觉人工智能transformerConvNeXt动态网络神经网络
一、引言在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)长期以来一直是核心技术,自诞生以来,它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果。然而,随着VisionTransformer(ViT)的出现,计算机视觉领域的格局发生了重大变化。ViT通过自注意力机制,打破了传统卷积神经网络的局部感知局限,能够捕捉长距离依赖关系,在图
- 【计算机视觉】手势识别
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉opencv人工智能
手势识别是计算机视觉领域中的重要方向,通过对摄像机采集的手部相关的图像序列进行分析处理,进而识别其中的手势,手势被识别后用户就可以通过手势来控制设备或者与设备交互。完整的手势识别一般有手的检测和姿态估计、手部跟踪和手势识别等。一、手掌检测importcv2importmediapipeasmp#初始化MediaPipe手部模型mp_hands=mp.solutions.handshands=mp_
- 【Python】OpenCV算法使用案例全解
岱宗夫up
教学opencv计算机视觉人工智能算法
OpenCV算法使用案例全解前言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了大量的图像和视频处理功能。从简单的图像滤波到复杂的三维重建,OpenCV涵盖了计算机视觉领域的众多算法。本文将详细介绍OpenCV中常见算法的使用案例,帮助读者更好地理解和应用这些强大的工具。一、图像处理基础(一)滤波操作滤波是图像处理中最基
- An Introduction to Statistical Learning with Applicatio
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介1.1定义统计学习(statisticallearning)是一门研究如何从数据中提取知识并应用于预测、决策或其他目的的一门学科。它是机器学习、数据挖掘、计算机视觉等领域的一个分支,是当前热门的AI方向。1.2特点数据驱动:统计学习倾向于采用结构化的数据——如表格或矩阵形式——作为输入;假设空间少:统计学习通常只考虑一种假设空间,即概率模型或概率分布;模型复杂性
- matlab实现磨皮美颜效果
Neo Evolution
MATLAB图像处理matlab图像处理算法
原理matlab实现磨皮美颜效果主要是对图像进行低通滤波,滤除或大部分衰减图像的高频分量,留下其中的低频分量,使得图像可以降噪,平滑。SurfaceBlur算法也是其中一种算法,主要思想还是计算当前像素X的邻域范围内不同像素的加权求和,边缘地方的像素,加权比较大,平滑的地方加权比较小,以此来保留边缘信息,平滑平坦区域;而彩色图像的滤波需要分别对红绿蓝三个色彩通道都进行算法处理,然后使用cat函数进
- 嵌入式学习笔记-卡尔曼滤波,PID,MicroPython
tt555555555555
面经嵌入式学习笔记学习笔记嵌入式
文章目录卡尔曼滤波卡尔曼滤波的核心思想卡尔曼滤波的数学模型1.状态转移模型(预测系统状态)2.观测模型(预测测量值)卡尔曼滤波的五个关键步骤1.预测状态2.预测误差协方差3.计算卡尔曼增益4.更新状态5.更新误差协方差卡尔曼滤波算法步骤总结代码实现(Python示例)PID调节总结MicroPython示例代码:控制LED灯并连接WiFi1.硬件准备2.连接方式3.示例代码代码说明开发环境搭建今天
- 图像算法工程师的技术图谱和学习路径
执于代码
开发者职业加速服务算法学习
01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域,从基础知识到高级算法,涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。1.基础数学与编程数学基础:线性代数:矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解(SVD)等概率论与统计:概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计(MLE)、假设检验等微积分:导数、梯度、最优化方法(梯度下降、
- 【深度学习】Hopfield网络:模拟联想记忆
T-I-M
深度学习人工智能
Transformer优化,什么是稀疏注意力?Transformer模型自2017年被提出以来,已经成为自然语言处理(NLP)领域的核心架构,并在计算机视觉、语音处理等其他领域也取得了显著的成功。然而,随着模型规模的不断增大和任务复杂性的提升,Transformer的计算成本和内存需求也随之激增。为了解决这一问题,研究者们提出了多种优化方法,其中稀疏注意力(SparseAttention)是一种备
- FPGA的滤波器设计流程
LeeConstantine
用Deepseek开发FPGAfpga开发
在FPGA滤波器设计中,合理的流程规划能显著提高设计效率和可靠性。以下是针对数字滤波器设计的结构化开发流程建议:一、设计前期准备阶段1.需求规格化(关键第一步)明确滤波参数:-采样率:100KS/s-截止频率:20KHz(低通)-阻带衰减:>40dB-实时性要求:处理延迟<5个采样周期确定硬件约束://示例约束模板parameterCLK_FREQ=100_000_000;//100MHz主频pa
- YOLO在PiscTrace上检测到数据分析
那雨倾城
PiscTraceYOLO计算机视觉视觉检测数据分析信息可视化
在现代计算机视觉领域,实时视频数据的检测与分析对于安全监控、交通管理以及智能制造等领域具有重要意义。YOLO(YouOnlyLookOnce)作为一种高效的目标检测算法,能够在保持高精度的同时实现实时检测。而PiscTrace作为一款集成了OpenCV、MiDaS和YOLO技术的桌面应用,为用户提供了全面的图像与视频流处理解决方案。本文将探讨如何利用YOLO进行实时视频数据检测,并结合PiscTr
- 【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet
华东算法王
深度学习·命运深度学习人工智能
NASNet(NeuralArchitectureSearchNetwork)是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索(NAS)方法,它通过自动化搜索神经网络的结构,找到了具有竞争力的神经网络架构,尤其在计算机视觉任务(如图像分类)中表现非常优秀。NASNet是基于进化算法的架构搜索方法,与其他NAS方法相比,它具有更高的效率,并且能够生成更加优化的网络架构。1.NASNet的背景与
- 2024 最新计算机视觉学习路线(入门篇)_计算机视觉课程主线
m0_60721823
计算机视觉学习人工智能
Python是机器学习项目中最流行的编程语言之一,因为与Java和C++等其他编程语言相比,它简单易读。Python附带了许多可以加快开发速度的库,其中一些重要的库是OpenCV、TensorFlow、PyTorch等,它们专门用于图像处理相关任务。本文旨在向初学者介绍这一领域,为他们提供有关涉及图像的机器学习应用程序背后概念的基本知识,并从高层次的角度深入了解这些库如何在底层协同工作,以便他们在
- 计算机视觉 |解锁视频理解三剑客——TimeSformer
紫雾凌寒
AI炼金厂#计算机视觉#自然语言处理(NPL)计算机视觉深度学习神经网络TimeSformertransformerpythontimesformer
一、引言在当今数字化时代,视频数据呈爆炸式增长,从日常的社交媒体分享到安防监控、医疗影像、自动驾驶等专业领域,视频无处不在。视频理解作为计算机视觉领域的重要研究方向,旨在让计算机能够像人类一样理解视频中的内容,包括识别视频中的物体、动作、场景,以及理解事件的发展过程和语义信息等。这一技术的发展对于实现智能视频分析、视频检索、自动驾驶、智能安防等应用具有至关重要的意义,它能够帮助我们从海量的视频数据
- 做污染源监测时,一个特别怪的问题
Steelenwang
技术随笔c语言单片机驱动开发物联网
我们在做污染源监测时,发现一个特别怪的问题就是接PH计在0点和满量程数据是对的,在中间段数据怎么都对。而用回路校验仪测数据很精确,而且刷新很快。排除了各种问题,而且,产品做了3~4年了,用在各种场合都没有问题,问题到底出在哪里呢。最后查模拟量测量程序代码,发现里面有一段滤波代码,研发工程师当初为了避免数据波动大概算法如下if((x(n)-x(n-1))<限定值){x(n)=x(n-1);}else
- 硬件知多少之LDO(行知者也)
行知者也
单片机嵌入式硬件硬件工程
LDO原理简介作用:将不稳定的输入电压转换为稳定的输出电压。它通过内部的功率管(如PMOS管工作在电阻区)来调节输出电压,使其保持稳定。当输入电压发生变化时,LDO会迅速响应并调整功率管的导通程度(调整Vgs电压值),从而确保输出电压的稳定性。LDO内部结构LDO的内部结构主要由以下几个部分组成,可见图1电路结构简图:输入滤波器:LDO的输入端通常包含一个滤波器,用于滤除输入电源中的高频噪声和杂波
- Opencv Canny边缘检测
noruta
Opencvpythonopencv人工智能计算机视觉
边缘检测的目的是找到灰度值的突变步骤:使用高斯滤波,以平滑图像、滤除噪声计算图像中每个像素点的梯度强度和方向应用非极大值预测,以消除边缘检测的杂散响应应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测5.1高斯滤波器H=[0.09240.11920.09240.11920.15380.11920.09240.11920.0924]H=\begin{bmatrix}0.092
- 深入解析:FIR滤波器在FPGA上的设计与实现全流程
king-agic
FPGAfpga开发经验分享
在FPGA中实现FIR(FiniteImpulseResponse)滤波器涉及多个步骤,包括滤波器设计、系数量化、硬件架构设计、HDL(HardwareDescriptionLanguage)编码、综合、布局布线以及验证。1.滤波器设计使用软件工具如MATLAB、Octave或者Python中的SciPy库来设计FIR滤波器。定义滤波器的规格,例如采样频率、截止频率、通带和阻带衰减等。生成滤波器的
- EMI电源滤波器哪个品牌好?一文带你选购
集思广益的灰太狼
智能手机
在电子设备中,EMI电源滤波器是不可或缺的“噪声卫士”。它能过滤电源线中的电磁干扰(EMI),保障设备稳定运行,避免信号失真或故障。面对市场上众多品牌,消费者难免困惑:到底哪个牌子更好?本文将从品牌实力、性能、应用场景等角度分析,并特别介绍国产品牌“杭州干扰净”,帮你找到适合自己的EMI电源滤波器。EMI电源滤波器的重要性先简单聊聊为什么要用EMI滤波器。现代设备(如变频器、电脑、医疗仪器)在运行
- 基于YOLOv5的无人超市商品检测:食品、饮料、零食与家居用品
深度学习&目标检测实战项目
YOLO目标跟踪深度学习人工智能ui
引言随着人工智能技术的快速发展,尤其是计算机视觉的提升,无人超市的概念逐渐成为现实。在无人超市中,商品的智能化管理和检测是其顺利运行的关键。商品检测不仅要实现高效、准确的物品识别,还要支持多种商品类别的实时检测,以保证购物体验的顺畅与安全。在此背景下,深度学习与目标检测算法,如YOLOv5,成为了实现这一目标的重要工具。YOLOv5作为目前最先进且高效的目标检测算法之一,其应用范围广泛,包括人脸检
- 基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统:猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析
深度学习&目标检测实战项目
YOLO目标跟踪人工智能深度学习ui目标检测机器学习
1.引言随着人工智能技术的飞速发展,尤其是深度学习在计算机视觉领域的突破,目标检测技术已广泛应用于各类场景。从城市交通监控到安防系统,再到野生动物保护和生态监测,目标检测技术为我们提供了实时、精确的解决方案。在众多目标检测算法中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列因其高效性和实时性,已成为解决多类别目标检测任务的首选方法。本文将介绍如何使用YOLOv5进行野生动物检测与监控,包括猫、狗
- 点云处理库
妄想出头的工业炼药师
人工智能
https://github.com/mmolero/awesome-point-cloud-processing
- 计算机视觉实战:YOLOv8在工业质检中的应用(附完整代码+数据集)
emmm形成中
深度学习人工智能python计算机视觉
计算机视觉实战:YOLOv8在工业质检中的应用(附完整代码+数据集)摘要:本文为零基础读者系统讲解目标检测核心原理,基于YOLOv8实现工业缺陷检测实战项目。从数据标注到模型部署,包含环境配置、数据增强、模型训练全流程详解,手把手教你打造高精度智能质检系统!关键词:YOLOv8、目标检测、工业质检、缺陷识别、PyTorch一、为什么选择YOLOv8做工业质检?1.1工业质检的三大痛点人工成本高:传
- 如何学习训练大模型——100条建议(附详细说明)_如何训练自己的大模型_大模型如何训练
大耳朵爱学习
人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
摘要:通过深入了解本文中的这些细节,并在实际项目中应用相关知识,将能够更好地理解和利用大模型的潜力,不仅在学术研究中,也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情,并将其应用于各种领域,从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索,可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力,同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始,逐渐迭代和扩展到更大的模型,逐步
- 计算机视觉毕业设计选题推荐:建议指导篇
微光DeepLearning
毕设选题毕业设计计算机视觉
亲爱的同学们,转眼间我们已经迎来了大四,这一年充满了挑战与机遇。大家忙着备考研究生、公务员、教师资格证,或是寻找实习机会,同时还要面对毕业设计的重任。对于毕业设计,很多同学可能会感到陌生,不知道从何下手,也不确定自己适合哪些方向的课题。为此,我整理了一个毕业设计选题专栏,希望能为大家提供一些灵感和建议。无论你对毕业设计有任何疑问,欢迎随时来问我哦!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!前言在计算机专业的
- Transformer模型详解
Yuki-^_^
Transformer模型详解人工智能transformer深度学习人工智能
导读Transformer在许多的人工智能领域,如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此,自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止,已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
- DAC数模转换器(DAC特性、DAC工作原理、DAC输出实验配置步骤、DAC输出三角波实验、DAC输出正弦波实验配置步骤、PWM + RC滤波器、PWM DAC技术实现原理)
孤芳剑影
STM32嵌入式硬件
参考http://t.csdnimg.cn/GjsbR一、DAC简介注意STM32H7只有一个DAC,但有两个独立的通道,跟F4的略不同,F4是两个DAC。◆如果仅使用STM32H7的一个通道,即PA4或者PA5引脚,另一个引脚没有做任何配置,这个引脚上会有波形效应。◆STM32H7的DAC支持出厂校准和用户校准模式。特别注意一点,校准是建立在用户使能了输出缓冲的情况下才有效。◆STM32H7的D
- 频域分析:利用傅里叶变换(Fourier Transform)对图像进行深度解析
那雨倾城
OpenCV应用计算机视觉图像处理pythonopencv视觉检测
在图像处理和计算机视觉领域,傅里叶变换(FourierTransform)是一项基础而强大的工具。它将时域信号(如图像)转化为频域信号,为我们提供了图像的频率特性,这对于图像的分析、压缩、去噪和特征提取等任务非常重要。本文将深入探讨傅里叶变换在图像中的应用,并通过实例展示如何利用傅里叶变换对输入图像进行频域分析。1.什么是傅里叶变换?傅里叶变换是一种数学变换,它将信号从时域(或空间域)转换到频域。
- 从基础到实践(七):二极管选型注意事项
硬件进化论
json
一、应用需求的深度分析电路拓扑与二极管角色整流电路:工频整流(如桥式整流)需关注浪涌电流(如电容输入滤波导致的电流冲击)。续流二极管(在电感负载中):需快速关断(防止反向恢复电流损坏开关器件,如MOSFET)。电平转换:小信号二极管(如1N4148)需低结电容和快速响应。极端工况考虑汽车电子:需满足AEC-Q101认证(耐高温、抗振动、长寿命)。工业环境:抗电磁干扰(EMI)能力,如TVS二极管抑
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo