- Ubuntu系统如何快速访问github
经纬数智
Linuxubuntugithub
ubuntu系统下,常常因为国内网络原因无法访问github官网或者也无法使用使用gitclone指令,搭建梯子又过于复杂,可使用修改hosts文件,添加IP地址的方法改进。修改Hosts文件:1.打开DNS查询网站:DNS查询。2.输入github域名:http://github.com,点击检测。3.选择合适的IP地址,复制。4.将IP地址复制到Hosts文件中。#打开Hosts文件sudog
- 组会20220616
m0_61799349
研究生组会深度学习计算机视觉神经网络
安装、使用Ubuntu系统花费了一定的时间2.看结肠镜息肉检测的论文wang.改进DeepLabv3+网络的肠道息肉分割方法[J].计算机科学与探索.2020.14(7):1673-9418Jhaetal.,"ResUNet++:AnAdvancedArchitectureforMedicalImageSegmentation,"2019IEEEInternationalSymposiumonMu
- 学习ASP.NET Core的身份认证(基于JwtBearer的身份认证9)
gc_2299
网页编程JwtBear身份认证
测试数据库中只有之前记录温湿度及烟雾值的表中数据较多,在该数据库中增加AppUser表,用于登录用户身份查询,数据库表如下所示: 项目中安装SqlSugarCore包,然后修改控制器类的登录函数及分页查询数据函数,将之前函数中的固定数据修改为从数据库中查询数据,并将分页查询数据函数中返回数据集合修改为返回环境检测数据的集合,主要调整的代码如下所示。客户端页面中的JavaScript代码主要修
- 医学类 使用TransUNet、UNet、DeepLabV3+、HRNet、PSPNet 模型对息肉分割数据集进行训练、评估和可视化 EDD2020息肉数据集分割数据集
计算机C9硕士_算法工程师
数据集语义分割医学类数据集语义分割息肉TransUNetUNet
息肉数据集/息肉瘤分割项目解决(已处理好:EDD2020数据集(EndoscopyDiseaseDetectionandSegmentationChallenge)该息肉分割数据集主要包含人体生长的(肠胃)息肉用于器官内部息肉瘤分割,息肉目标检测,息肉定位任务息肉分割是一个重要的医学影像分析任务,特别是在内窥镜检查中。EDD2020数据集是一个很好的起点。我们将使用几种流行的深度学习模型(如Tra
- 无人机飞行控制、导航和路径规划的原理、技术和相关算法
weixin_30777913
无人机算法
无人机飞行控制、导航和路径规划是无人机技术的核心组成部分,其原理和技术涉及多个学科领域。这些技术和算法的不断发展和优化,为无人机的应用和发展提供更强有力的支持。下面解释它们的原理、技术和相关算法。飞行控制:无人机飞行控制的基本原理是通过传感器检测无人机的飞行状态和环境信息,并将其反馈给控制器。控制器根据反馈信息和任务需求,计算出无人机的控制指令,并将其发送给执行机构。执行机构根据控制器的控制指令,
- 【学习笔记】昇思25天学习打卡(D14)CV05-SSD目标检测.ipynb
UnseenMe
昇思学习笔记目标检测
SSD目标检测模型简介SSD,全称SingleShotMultiBoxDetector,是WeiLiu在ECCV2016上提出的一种目标检测算法。使用NvidiaTitanX在VOC2007测试集上,SSD对于输入尺寸300x300的网络,达到74.3%mAP(meanAveragePrecision)以及59FPS;对于512x512的网络,达到了76.9%mAP,超越当时最强的FasterRC
- 基于STM32开发的智能交通灯控制系统
STM32发烧友
stm32嵌入式硬件单片机
目录引言环境准备工作硬件准备软件安装与配置系统设计系统架构硬件连接代码实现系统初始化红绿灯控制逻辑车辆与行人检测信号灯控制与调度OLED显示与状态提示Wi-Fi通信与远程监控应用场景城市交通管理智能交通系统的研发与测试常见问题及解决方案常见问题解决方案结论1.引言随着城市化的加速,交通管理成为现代城市中亟待解决的问题。智能交通灯控制系统通过实时检测交通状况,根据实际车流量调整信号灯的切换时间,提高
- Ajax:万字总结黑马笔记,学懂Ajax看这一篇就够了
做一只猫
前端ajaxjavascript前端
一、了解AjaxAjax的全称是AsynchronousJavascriptAndXML(异步JavaScript和XML)通俗的理解:在网页中利用XMLHttpRequest对象和服务器进行数据交互的方式,就是Ajax如:用户名检测:注册用户时,通过ajax的形式,动态检测用户名是否被占用搜索提示:当输入搜索关键字时,通过ajax的形式,动态加载搜索提示列表数据分页显示:当点击页码值的时候,通过
- 基于Canny边缘检测和轮廓检测
如若123
opencv人工智能计算机视觉
这段代码实现了基于Canny边缘检测和轮廓检测,从图像中筛选出面积较大的矩形,并使用OpenCV和Matplotlib显示结果。主要流程如下:步骤详解:读取图像:img=cv2.imread('U:/1.png')使用cv2.imread()加载图像。转换为灰度图像:gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)使用cv2.cvtColor()将图像从BGR色彩
- 《网络安全之多维护盾:零信任架构、加密矩阵与智能检测的交响制衡》
烁月_o9
网络服务器安全运维密码学
网络安全之多维护盾:零信任架构、加密矩阵与智能检测的交响制衡一、引言在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,网络空间已深度渗透到社会的各个层面,成为推动全球经济、文化交流以及科技创新的核心引擎。然而,与之相伴的是网络安全威胁的指数级增长与日益复杂化。恶意黑客攻击、数据泄露事件频发,不仅对企业的生存与发展构成严重威胁,更对个人隐私、国家安全等诸多方面带来了前所未有的挑战。在这样的严峻形势下,构建一套全面、高效且
- 蓝桥杯嵌入式历年省赛真题
计算机小混子
单片机蓝桥杯职场和发展
蓝桥杯嵌入式历年省赛真题目前是第六到十二届真题,还剩第十三和第十四届的题目,由于最近一下做了很多套,最后两套等考前复习时做很多套路是固定,使用STM32G431开发板蓝桥杯嵌入式第六届真题—电压测量监控系统蓝桥杯嵌入式第七届真题–模拟液位检测告警系统蓝桥杯嵌入式第八届真题–模拟升降控制器蓝桥杯嵌入式第九届真题–电子定时器蓝桥杯嵌入式第十届真题–电压检测系统蓝桥杯嵌入式第十一届真题蓝桥杯嵌入式第十二
- 【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流 U-Net 变化检测网络架构,附代码(一)
努力学习的大大
深度学习基础深度学习网络架构人工智能python
【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流U-Net变化检测网络架构,附代码(一)【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流U-Net变化检测网络架构,附代码(一)文章目录【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流U-Net变化检测网络架构,附代码(一)基于共享权重的双流U-Net变化检测网络架构1.双流网络(SiameseNetwork)概述2.双流网络的应用——变化检测3.U
- 激光线扫标定和相机标定:中高级C++程序员与计算机视觉工程师的指南
m0_57781768
数码相机c++计算机视觉
激光线扫标定和相机标定:中高级C++程序员与计算机视觉工程师的指南简介在计算机视觉和机器人领域,激光标定和相机标定是实现高精度测量和检测的关键技术。激光线扫标定和相机标定在许多应用中都是必不可少的,如自动驾驶、工业检测、三维重建等。本文将详细介绍激光线扫标定和相机标定的基本概念、实现细节以及常见问题的解决方案。目标读者为中高级C++程序员和计算机视觉工程师,文章将提供详细的技术细节和代码示例,确保
- three.js+WebGL踩坑经验合集总目录
iloveas2014
webglthree.js
(1):THREE.Line无故消失的元凶(2):3D场景被相机裁切后,被裁切的部分依然可以被鼠标碰撞检测得到(射线检测)目录更新中...
- 2023-简单点-非极大值抑制NMS
万物琴弦光锥之外
目标跟踪人工智能计算机视觉
非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)是一种在目标检测中常用的后处理技术。NMS能够抑制那些与真实目标重叠较大的冗余检测框,留下最好的一个。非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)的原理是:在目标检测中,对于检测到的冗余框,保留置信度最高的那个,抑制其他与它有较大重叠的冗余框。其基本原理是先在图像中找到所有可能包含目标物体的矩形区域,并按照
- 【OTFS与信号处理:论文阅读1】:考虑分数多普勒的OTFS系统有效信道估计(24.01.16更新)
Cuby!
OTFS论文学习信号处理论文阅读人工智能
2023.06.05最近在研究OTFS考虑分数多普勒时信道估计与信号检测相关问题,最近精读了一篇论文,并针对论文中部分公式进行推导,故记录一下学习过程。【OTFS与信号处理:论文阅读1】EfficientChannelEstimationforOTFSSystemsinthePresenceofFractionalDoppler前言一、摘要及背景摘要分数多普勒的引入估计分数多普勒的意义研究现状二、
- 使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机
QQ_767172261
无人及视角YOLO无人机深度学习
使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集,yolo格式种类为uav,一共近5w张图片,如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
- 基于深度学习的舆论分析与检测系统应用与研究
计算机软件程序设计
机器学习深度学习人工智能舆论检测
【1】系统介绍研究背景随着互联网技术的迅猛发展和社会媒体平台的普及,信息传播的速度和范围达到了前所未有的水平。这一变化不仅极大地丰富了人们的社交生活,也为社会科学研究提供了新的视角和工具。舆论分析作为社会科学研究的一个重要分支,其目的是通过收集和分析网络上的公众意见和情感倾向,来了解人们对特定事件或话题的看法和态度。近年来,基于深度学习的自然语言处理技术取得了显著进步,这为提高舆论分析的准确性和效
- 论文阅读:DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection(Deepfake模型快速调参)
海拉鲁的小厨娘
读论文论文阅读
一、论文信息论文名称:DeepFake-Adapter:Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队:项目主页:https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter(代码暂未开源)二、动机与创新动机:目前的deepfake检测模型泛化能力差,将其归因于过拟合于低级的伪造模式,现有的deepfake检测方法仅关注低级别的伪
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY4:《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》
feifeikon
论文阅读
摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型,但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战,限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法,但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战,我们提出了PREDICT,一种基于多代理(multi-agent)概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段:(1)PRE(基于视角的推理)
- C++异常机制:构建健壮代码的艺术
Main. 24
c++开发语言
1.异常的概念及应用1.1.异常的概念异常处理机制允许程序中独⽴开发的部分能够在运⾏时就出现的问题进⾏通信并做出相应的处理,异常使得我们能够将问题的检测与解决问题的过程分开,程序的⼀部分负责检测问题的出现,然后解决问题的任务传递给程序的另⼀部分,检测环节⽆须知道问题的处理模块的所有细节。C语⾔主要通过错误码的形式处理错误,错误码本质就是对错误信息进⾏分类编号,拿到错误码以还要去查询错误信息,⽐较⿇
- Python知识点:如何使用Panda3D进行3D游戏开发
杰哥在此
Python系列python3d开发语言编程面试
使用Panda3D进行3D游戏开发是一个相对复杂但功能强大的过程。Panda3D是一个基于Python和C++的开源引擎,专为3D游戏开发而设计。它支持物理、动画、着色器、碰撞检测等,能够制作高质量的3D游戏。以下是如何使用Panda3D进行3D游戏开发的基本步骤。1.安装Panda3D首先,你需要安装Panda3D。你可以使用以下命令安装:pipinstallpanda3d2.创建一个基本的Pa
- OpenCV实战技术应用
yzx991013
OpenCV基础全集opencv人工智能计算机视觉
10.0角点检测应用技术实现,使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。结果:实现过程:解析过程:1.导入模块:importcv2:导入opencv库,用于图像处理操作,包括图像读取、特征提取、图像绘制、匹配等。importnumpyasnp:导入numpy库,用于处理数组数据,在特征描述符的存储和处理中可能会用到。2.函数定义:sift_tz():功能:使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。实现:i
- 4-2 计算机视觉-卷积神经网络-基本网络组件
沉睡的小卡比兽
AI基础知识cnn卷积核端到端训练计算机视觉卷积神经网络
1、为什么卷积核一般都是奇数?2、由哪些层组成了基本的卷积神经网络,作用分别是什么?3、卷积层和池化层有什么区别?4、什么是端到端学习end-to-end?1、为什么卷积核一般都是奇数?(1)保护位置信息:保证锚点刚好在中间,方便以模块中心为标准进行滑动卷积,避免了位置信息发生偏移(2)padding时的对称性:保证padding时图像的两边依然对齐(3)一些历史尝试的经验,如边缘检测等,还有pa
- 清华大学提出Pointformer:基于Transformer的3D目标检测
Amusi(CVer)
计算机视觉论文速递Transformer3D目标检测深度学习计算机视觉机器学习人工智能自动驾驶
没错!Transformer的"魔爪"已经伸向3D目标检测了。Pointformer:用于3D点云的特征学习backbone,可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能,如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。注:文末附【Transformer】和【3D目标检测】学习交流群Transformer最近在3D点云方向应用的工作可以看一下:牛津大学等提出:PointTransformer清华大
- 【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
卷积神经网络(CNN)概念简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构(如图像、语音)的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征,并逐层构建更复杂的特征表示,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层(ConvolutionalLayer)使用卷积核(滤波器)在输入上滑动,提取局部特征。
- Intersection Observer实现图片懒加载
廊坊吴彦祖
jsjavascriptjshtmlhtml5
IntersectionObserver实现图片懒加载IntersectionObserver的概念和用法IntersectionObserverAPI提供了一种异步检测目标元素与祖先元素或viewport相交情况变化的方法,可以自动“观察”元素是否可见,可见的本质是目标元素与视口产生一个交叉区域,所以这个API叫做“交叉观察器”IntersectionObserverAPI允许你配置一个回调函数
- YOLOV11改进1-检测头篇
~啥也不会~
YOLO人工智能目标检测神经网络深度学习
文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言 目标检测领域里,小目标一直是一个难点问题,虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率,但是他的耗时会线性增强,毕竟一张大图会被切成很多小图去推理,所以在很多场景下无法得到应用。这里,我们从探测头入手,
- 煤矿场景下拖链检测数据集VOC+YOLO格式21407张1类别
FL1623863129
数据集YOLO深度学习机器学习
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):21407标注数量(xml文件个数):21407标注数量(txt文件个数):21407标注类别数:1标注类别名称:["tuolian"]每个类别标注的框数:tuolian框数=21572总框数:21572使用标注工具:l
- 煤矿场景下安全帽检测数据集VOC+YOLO格式179张2类别
FL1623863129
数据集YOLOxml深度学习
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):170标注数量(xml文件个数):170标注数量(txt文件个数):170标注类别数:2标注类别名称:["hat","head"]每个类别标注的框数:hat框数=243head框数=28总框数:271使用标注工具:lab
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,