- 基于深度学习的焊缝缺陷检测识别系统:YOLOv10 + UI界面 + 数据集
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOui目标跟踪分类人工智能
1.引言1.1背景介绍焊接是现代工业制造中的重要工艺之一,其质量直接影响产品的安全性、耐用性和可靠性。然而,由于焊接工艺的复杂性,在实际应用中不可避免地会出现焊缝缺陷,如气孔、裂纹、未熔合等。这些缺陷不仅降低了焊接质量,还可能导致严重的安全事故。因此,如何高效、准确地检测焊缝缺陷成为工业领域的重要研究课题。传统的焊缝缺陷检测方法主要依赖于人工经验或简单的图像处理技术。这些方法不仅效率低下,而且受主
- 基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统:UI界面 + R-CNN + 数据集
深度学习&目标检测实战项目
R-CNN检测系统深度学习uir语言开发语言计算机视觉cnn人工智能
在制造业中,钢材表面缺陷的检测是保证产品质量和生产效率的关键环节。随着工业自动化水平的提高,传统的人工检测已经无法满足快速、精确的检测要求。基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统能够通过计算机视觉自动识别钢材表面的缺陷类型和位置,极大地提升了检测的准确性和效率。本文将详细介绍如何基于深度学习、R-CNN算法和自定义数据集构建一个钢材表面缺陷检测系统。内容涵盖从数据准备、R-CNN模型训练到UI界面设计
- [漏洞挖掘与防护] 01.漏洞利用之CVE-2019-0708复现及防御详解(含学习路线)
Eastmount
网络安全自学篇网络安全漏洞挖掘web渗透CVE系统安全
这是作者新开的一个专栏——“漏洞挖掘与防护”,前期会复现各种经典和最新漏洞,并总结防护技巧;后期尝试从零学习漏洞挖掘技术,包括Web漏洞和二进制及IOT相关漏洞,以及Fuzzing技术。新的征程,新的开启,漫漫长征路,偏向虎山行。享受过程,感谢您的陪伴,一起加油~欢迎关注作者新建的『网络攻防和AI安全之家』知识星球(文章末尾)第一篇文章将详细介绍Windows远程桌面服务漏洞(CVE-2019-0
- MATLAB基础学习相关知识
没有不重的名么
matlab学习数据结构
MATLAB安装参考:抖音-记录美好生活MATLAB基础知识学习参考:【1小时Matlab速成教程-哔哩哔哩】https://b23.tv/CnvHtO3第1部分:变量定义和基本运算生成矩阵:%生成矩阵%直接法%,表示行;表示列a=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];%冒号一维矩阵a=开始:步长:结束,步长为1可省略b=1:1:10;%1,2,...10b=1:10;%与上一个等价%函数生成%
- C语言学习,插入排序
五味香
c语言学习排序算法算法开发语言android数据结构
C语言,插入排序是一种简单直观的排序算法,插入排序是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。示例://插入排序函数voidinsertionSort(intarr[],intn){for(inti=1;i=0&&arr[j]>key){arr[j+1]=arr[j];j=j-1;}arr[j+1]=key;}}//打印voidprintArray(inta
- 鸿蒙NEXT开发-应用数据持久化之用户首选项
东林知识库
鸿蒙学习harmonyos华为
注意:博主有个鸿蒙专栏,里面从上到下有关于鸿蒙next的教学文档,大家感兴趣可以学习下如果大家觉得博主文章写的好的话,可以点下关注,博主会一直更新鸿蒙next相关知识目录1.应用数据持久化2.应用数据持久化-用户首选项2.1概述2.2约束限制2.3常用方法2.3.1封装用户首选项工具类2.3.2初始化用户首选项2.3.3使用用户首选项1.应用数据持久化应用数据持久化,是指应用将内存中的数据通过文件
- 〖程序员的自我修养 - 认知剖析篇②〗- 学习编程之前你需要知道这些
哈哥撩编程
程序员:职场效能必修宝典程序员的自我修养学习编程前的思考如何选择一门编程语言职场和发展学习编程可以做什么
人之所以会觉得迷茫,本质上是欠缺对自己的一个控制力、识别庞杂信息、去伪存真的独立思考与认知能力。说明:该文属于程序员的自我修养专栏,购买任意白宝书体系化专栏可加入易编程社区,早鸟价订阅模式除外。福利:加入社区的小伙伴们,除了可以获取博主所有付费专栏的阅读权限之外,还可加入星荐官共赢计划,详情请戳我。作者:不渴望力量的哈士奇(哈哥),十余年工作经验,跨域学习者,从事过全栈研发、产品经理等工作,现任研
- 【Kafka专栏 12】实时数据流与任务队列的较量 :Kafka与RabbitMQ有什么不同
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作者名称:夏之以寒作者简介:专注于Java和大数据领域,致力于探索技术的边界,分享前沿的实践和洞见文章专栏:夏之以寒-kafka专栏专栏介绍:本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念、核心组件和使用场景,一步步构建起消息队列和流处理的知识体系,无论是对分布式系统感兴趣,还是准备在大数据领域迈出第一步,本专栏都提供所需的一切资源、指导,以及相关面试题,立刻免费订阅,开启Kafka学习之旅!
- 鸿蒙NEXT(开发进阶)通过关系型数据库实现数据持久化
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- 计算机考研之数据结构:大 O 记号
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《数据结构》不仅是计算机考研408的必考科目,也是很多自命题学校要考的科目。这里将刊登系列文章,对《数据结构》这门课的某些问题进行讲解,供学习者参考。在计算机科学领域,算法的效率至关重要。随着数据规模的不断增大,一个高效的算法能够显著提升系统性能,而低效的算法则可能导致程序运行缓慢甚至无法正常工作。为了准确评估算法的效率,我们需要一种科学的方法来衡量算法随着输入规模增长时的运行时间或空间使用情况。
- JVM直接内存详解
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jvm开发语言java
直接内存学习JVM内存结构部分时遇到的最后一部分,直接内存。虽然和其他堆栈等不是核心部分,但其类似缓存的特点和与GC相关的特性显得有点特殊,比较好奇这个高速缓存有没有实际开发使用场景,所以写这篇博客记录直接内存的相关知识点与使用场景。概念直接内存(DirectMemory)是操作系统内存和Java内存共用的一片内存区域读写性能高,常见于NIO操作作为数据缓存区可以通过ByteBuffer.allo
- 泷羽Sec-黑客基础之html(超文本标记语言)
网安Ruler
红队渗透html前端网络安全学习
声明学习视频来自B站UP主泷羽sec,如涉及侵泷羽sec权马上删除文章笔记的只是方便各位师傅学习知识,以下网站涉及学习内容,其他的都与本人无关,切莫逾越法律红线,否则后果自负一、什么是htmlHTML(超文本标记语言)是用于创建网页的标准语言。它通过标签定义网页内容,比如标题、段落、图片和链接。HTML文档由、和组成,是网页的基础结构。简单易学,是前端开发的入门必备!二、html各个组成部分1、文
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3D视觉从入门到精通定位编程语言人工智能机器学习slam
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教学2021论文2024大模型以及算力人工智能
什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全目录什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全语料清洗预训练指令微调强化学习内容安全什么是megatron,deepspeed,vllm推理加速框架语料清洗语料清洗是对原始文本数据进行处理的过程,旨在去除数据中的噪声、错误和不相关信息,提升数据质量。比如剔除包含大量乱码、格式错误、广告垃圾信息的文本,以及与目标任务无关的内容等。高质量的
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注:本文章源于泷羽SEC,如有侵权请联系我,违规必删学习请认准泷羽SEC学习视频:https://space.bilibili.com/350329294安全见闻1泷哥语录:安全领域什么都有,不要被表象所迷惑,无论技术也好还是其他方面也好,就是说学习之前,你得理解你要学的是什么?希望大家明白自己的渺小,知识的广博,时时刻刻保持平等的心。以后遇到问题要能够举一反三编程语言(安全学习重要排序)Pyth
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AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
基于深度学习的入侵检测系统设计与实现文章关键词:深度学习,入侵检测,网络安全,神经网络,特征提取,系统设计文章摘要:随着互联网的快速发展和网络攻击技术的不断演进,网络安全形势日益严峻。传统的入侵检测系统(IDS)面临着检测精度低、适应性差等问题,难以有效应对日益复杂的网络攻击。深度学习作为一种强大的机器学习技术,具有强大的特征学习和模式识别能力,为入侵检测技术带来了新的机遇。本文深入探讨了基于深度
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鸿蒙开发往期必看:HarmonyOSNEXT应用开发性能实践总结一分钟了解”纯血版!鸿蒙HarmonyOSNext应用开发!“非常详细的”鸿蒙HarmonyOSNext应用开发学习路线!(从零基础入门到精通)“一杯冰美式的时间”了解鸿蒙HarmonyOSNext应用开发路径!功能简介无线局域网数据传输是端侧设备不可或缺的一部分,用户可以方便地接入到无线网络进行数据传输和共享,并且在无线网络覆盖区域
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文心一言文心一言(ERNIEBot)是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品,将于2023年3月完成内测并面向公众开放。该产品是百度在人工智能领域深耕十余年后,拥有产业级知识增强文心大模型ERNIE的基础上,利用跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力而开发的一款AI聊天机器人。它被设计用于回答用户的问题和提供信息,以帮助人们解决问题和获取知识。此外,文心一言还可以通过学习和训练,不断提高自己的
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刚刚迈入大学的你,对计算机编程还比较陌生。对于现在主流人工智能技术架构TensorFlow的学习,需要循序渐进。入门TensorFlow编程需要结合基础知识学习和实践操作。首先可能需要巩固Python基础,特别是NumPy和数据处理相关的库,因为TensorFlow很多操作和这些库有关联。接下来,可能需要了解机器学习的基本概念。TensorFlow毕竟是一个机器学习框架,如果没有基本的理解,直接上
- C++:从入门到精通的编程语言简介
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目录前言一、C++的历史背景二、C++的核心特点三、C++的主要应用领域四、为什么学习C++?五、学习C++的建议六、学习资源推荐七、总结前言C++是一门功能强大、灵活性极高的编程语言,广泛应用于游戏开发、系统编程、高性能计算、图形处理等领域。作为C语言的扩展,C++保留了C的高性能和底层控制力,同时引入了面向对象编程(OOP)的特性,赋予开发者更加灵活的设计能力。本篇博客将详细介绍C++语言的特
- 程序三大结构详解:顺序、选择、循环
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目录前言一、顺序结构二、选择结构1.单分支结构2.双分支结构3.多分支结构4.条件匹配结构三、循环结构1.for循环2.while循环3.do-while循环四、总结与建议前言程序设计中,顺序结构、选择结构、循环结构是最基本的控制结构,也是任何程序的核心组成部分。这三种结构可以组合成任意复杂的算法,掌握它们是学习编程的第一步。本文将详细讲解这三种结构的定义、特点,并结合实际示例帮助理解其应用。一、
- 网络安全竞赛学习路线及建议
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规划web安全学习安全网络安全
参加网络安全竞赛(如CTF、攻防赛等)需要掌握广泛的知识和技能。以下是我所整理的网络安全竞赛的学习内容,涵盖基础知识、进阶技能和实战训练。(ps:参加竞赛与就业侧重点不同,竞赛主要是精细化、模块化的专项训练)一、基础知识1.计算机基础操作系统:Linux(常用命令、文件系统、权限管理)、Windows(注册表、服务管理)计算机网络:TCP/IP协议、HTTP/HTTPS、DNS、ARP、路由与交换
- 嵌入式人工智能应用-第四章 KNN 算法介绍 3
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嵌入式人工智能应用人工智能算法linuxknn
KNN算法介绍1KNN介绍1.1基本概念1.1.1主要步骤1.1.2.距离计算:1.1.3进行预测:2分类介绍2.1KNN算法的K值说明2.2K值的选取2.3距离计算2.4KNN算法特点2.5KNN算法流程3实验验证3.1实验代码-具体代码可以从附件下载3.2演示效果1KNN介绍K邻近(K-NearestNeighbors,KNN)是一种广泛使用的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。以下是K邻近
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游戏开发1024程序员节substancepainter贴图android数据库
ARCore:ARCore的点云与深度API应用ARCore简介ARCore的基本概念ARCore是Google开发的一个增强现实(AR)平台,旨在为移动设备提供高精度的AR体验。它通过使用设备的摄像头、传感器和机器学习技术,能够在没有外部标记的情况下,实现对现实世界的理解和交互。ARCore支持Android和iOS设备,允许开发者创建沉浸式的AR应用,无需额外硬件支持。ARCore的核心功能包
- 蓝桥杯学习记录(2025.1.12)
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语法要求C+STL库代码格式与语法基础//输出格式#includeusingnamespacestd;intmain(){charch='A';chars[]="hello";coutusingnamespacestd;constintN=1e5+9;//1e5=10的5次方inta[N];//数组大小为N的全局数组,下标为[0,N-1],自动初始化为0(只要全局数组才会初始化为0)intmain
- 深入探索Apache ZooKeeper:关键技术学习与实践指南
小码快撩
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导语ApacheZooKeeper,作为一款广受认可的分布式协调服务,为大型分布式系统提供了强大的数据一致性、服务注册与发现、分布式锁、配置管理等基础服务。本文将深入剖析ZooKeeper的技术内核,梳理其关键学习点,并结合实践场景给出学习与应用建议,帮助读者全方位掌握这一重要工具。一、分布式一致性原理ApacheZooKeeper的分布式一致性原理主要基于其专有的ZooKeeperAtomicB
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
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POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比