- 【人工智能99问】卷积神经网络(CNN)的结构和原理是什么?(10/99)
文章目录卷积神经网络(CNN)的结构及原理一、CNN的核心结构1.输入层(InputLayer)2.卷积层(ConvolutionalLayer)2.卷积层的核心机制:局部感受野与权值共享3.池化层(PoolingLayer)4.全连接层(FullyConnectedLayer)5.输出层(OutputLayer)6.辅助层二、CNN的工作原理三、CNN的使用场景1.计算机视觉(最核心场景)2.其
- Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读
钟屿
论文阅读计算机视觉人工智能
用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题,因为模糊不仅来源于多个物体运动,还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊,传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设,例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外,最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
- 基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- 吴恩达 机器学习cs229-学习笔记-更新中
是娜个二叉树!
机器学习学习笔记
吴恩达机器学习cs22901基础概念语言:Matlab/python监督学习定义:获取一组数据集拟合数据从X到Y的映射回归问题:预测的Y是连续的,Y是实数分类问题:分类指的是Y取离散值,输出是离散的两组,正示例和负示例,把所有样本推到这条直线上,用0,1,标识逻辑回归算法,拟合直线区分正,负示例处理相对大量特征的回归算法或者分类算法支持向量机算法:它使用的不是1,2,3,10个输入特征,而是使用无
- YOLOv8实现手写数字识别系统:从MNIST到实时摄像头检测
在深度学习领域,手写数字识别是一个经典问题,也是入门计算机视觉的重要案例。本文将介绍一个基于YOLOv8和MNIST数据集的手写数字识别系统,该系统不仅能识别静态图像中的数字,还能通过摄像头实时检测手写数字。个人博客:YOLOv8实现手写数字识别系统:从MNIST到实时摄像头检测-iDing's博客项目概述这个项目结合了传统的MNIST数据集和现代的目标检测算法YOLOv8,实现了以下功能:将MN
- 基于深度学习的手写数字和符号识别系统:YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成
YOLO实战营
深度学习YOLOui人工智能目标检测计算机视觉
1.引言随着人工智能和深度学习技术的发展,手写数字和符号识别已经成为计算机视觉领域的重要研究方向。手写识别在很多实际应用中扮演着关键角色,例如邮政编码识别、表单自动处理和智能教育系统等。传统的手写识别方法通常依赖于复杂的特征工程,而深度学习则能够自动从数据中学习到特征,极大地提高了识别精度和速度。本文将介绍如何构建一个基于YOLO系列模型(YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、Y
- matlab dft变换_傅里叶变换篇(一)——从时域到频域
腿毛拆床垫
matlabdft变换
这次直接进入正题哈!啥是傅里叶变换?傅里叶变换可以将时域信号转变成频域,通过分析频谱了解信号的组成。网上有大量介绍傅里叶变换的好文章,感兴趣的小伙伴可以自行查阅!什么是时域和频域呢?简单的理解是:时域的横轴为时间,反映信号随时间的变化,频域的横轴为频率,反映信号组成的不同频率分量。现实生活中因为时间和采样的原因,得到的信号大多是有限长度序列的离散时间序列的傅里叶变换(DFT)。傅里叶变换的计算机实
- OpenCV学习(二)-二维、三维识别
香蕉可乐荷包蛋
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OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,可以用于识别和处理二维图像和三维图像。以下是关于二维图像和三维图像识别的基础知识和示例代码。1.二维图像识别二维图像识别通常包括图像分类、对象检测、特征提取等任务。以下是一些常见的操作:1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类,例如使用深度学习模型(如ResNet、MobileNet等)。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn
- Matlab 数字图像 第二章 矩阵及其运算
肌肉猛1大序子
matlab矩阵开发语言图像处理
目录2.1矩阵的创建2.1.1直接输入:2.1.2载入外部数据文件2.1.3利用内置函数创建2.2矩阵的寻访2.2.1下标元素访问2.2.2访问单元素2.3矩阵的拼接2.3.1矩阵拼接符[]2.3.2函数2.4矩阵的运算2.4.1加减2.4.2乘除2.4.3乘方2.4.4按位运算2.4.5行列式与秩2.4.6逆与迹2.4.7矩阵的范数(?)2.4.8特征值和特征向量PS纯纯用来记笔记,要是有错随时
- 数字图像处理(三:图像如果当作矩阵,那加减乘除处理了矩阵,那图像咋变):从LED冬奥会、奥运会及春晚等等大屏,到手机小屏,快来挖一挖里面都有什么
数字图像处理(三)一、(准备工作:咋玩,用什么玩具)图像以矩阵形式存储,那矩阵一变、图像立刻跟着变?1.Python+JupyterNotebook/Lab+库(NumPy,OpenCV,Matplotlib,scikit-image)2.MATLAB+ImageProcessingToolbox3.JavaScript+HTML5Canvas+浏览器4.专业的图像处理软件(带脚本/插件功能)二、
- 第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛-A题:水面舰艇编队防空和信息化战争评估模型(续)(附MATLAB代码实现)
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模
目录5.3.3问题三的总结5.4问题四的模型建立与求解5.4.1问题分析5.4.2计算方位角和航向角5.4.3计算距离D和水平速度5.4.4分析并建立模型5.4.4.1聚类分析方法的提出5.4.4.2模型的建立5.4.5问题四的总结5.5问题五的模型建立与求解5.5.1问题五的分析5.5.2传统的战争评估模型5.5.2.1正规作战模型5.5.2.2游击作战模型5.5.2.3混合作战模型5.5.3信
- 【舰艇控制】基于matlab具有不确定性和扰动的水面舰艇的自适应有限时间平滑非线性滑模跟踪控制【含Matlab源码 13748期】复现含文献
海神之光
Matlab路径规划(进阶版)matlab
欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进;个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式Matlab毕设:Matlab毕设系列–说明期刊发表:发表北大核心,SCI不是梦!!⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(进阶版)②付费专栏Matlab路径规划(初级版)⛳️关注
- 计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些?...
这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点,所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一.所谓计算机视觉,是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息,就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
- FunASR Paraformer-zh:高效中文端到端语音识别方案全解
项目简介FunASR是阿里巴巴达摩院开源的端到端语音识别工具箱,集成了多种语音识别、语音活动检测(VAD)、说话人识别等模块。其中paraformer-zh和paraformer-zh-streaming是针对中文语音识别任务优化的端到端模型,分别适用于离线和流式场景。Paraformer采用并行Transformer架构,兼具高精度和低延迟,广泛应用于智能客服、会议转写、语音助手等场景。主要特点
- 基于深度学习的目标检测:从基础到实践
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习目标检测人工智能音视频语音识别计算机视觉机器学习
前言目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域中的一个核心任务,其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型,从理论基础到代码实现,带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念(一)目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
- “显著性”(Saliency)是计算机视觉中的一个重要概念,主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象
步步咏凉天
计算机视觉人工智能
“显著性”(Saliency)是计算机视觉中的一个重要概念,主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象。它模拟的是人类视觉系统对视觉场景中“显著”区域的感知能力。显著性可以用于图像理解、目标检测、图像压缩、图像分割等多个任务。下面是对显著性在计算机视觉中的几个关键方面的解释:一、显著性检测(SaliencyDetection)显著性检测的目标是预测图像中最能吸引人注意的区域,通常输出一个与输
- 把这套小学生心理自助工具箱搬回家,遇见更好的自己
沈小鱼_ec56
作为80后的我,还记得我们高一时,我校作为试点示范学校,新设立一门心理课,引得兄弟学校的小伙伴羡慕不已。我也在高中时代,完成了自己盲目做心理测试,到阅读老师推荐的心理书的转变。做了妈妈之后,我进行了心理咨询师的进修,发现这门学科,必须从娃娃抓起。非常庆幸的是,现在整个社会都非常注重孩子的心理问题,一年级就为孩子开设了心理课,每学期都会有若干个专项心理讲座,并给每位学生配备了心理导师。生理的疾病肉眼
- csc(x)积分推导
weixin_43420126
数学基础知识数据挖掘人工智能
在MATLAB中同时绘制sin(x),csc(x)和ln∣tan(x/2)∣的函数图像,需要处理函数的奇点(如csc(x)在sin(x)=0时无定义,ln∣tan(x/2)∣在x=kπ时无定义)(deepseek生成matlab代码)%定义x范围(-2π到2π),高密度采样x=linspace(-2*pi,2*pi,10000);%精确识别csc(x)的奇点(sin(x)=0的点)c
- 基于YOLOv8的火灾智能检测系统设计与实现
斟的是酒中桃
深度学习人工智能pyqtyolo
在各类安全事故中,火灾因其突发性强、破坏力大,一直是威胁人们生命财产安全的重大隐患。传统的火灾检测方式多依赖烟雾传感器、温度传感器等,存在响应滞后、易受环境干扰等问题。随着深度学习技术的飞速发展,基于计算机视觉的火灾检测方法凭借其实时性强、检测范围广等优势,逐渐成为研究热点。本文将简单介绍一款基于深度学习的火灾智能检测系统的设计与实现过程。一、系统整体设计本火灾智能检测系统旨在通过深度学习技术实现
- 【图像分割】基于模糊聚类FCM和改进的模糊聚类算法实现CT图像分割matlab代码
天天Matlab科研工作室
图像处理Matlab各类代码算法聚类matlab
1简介医学影像分割的基本目标是将图像分割成不同的解剖组织,从而可以从背景中提取出感兴趣区域。因为图像的低分辨率和弱对比度,实现医学影像分割是一件具有挑战的任务。而且,这个任务由于噪声和伪阴影变得更加困难,这些干扰项可能是因器材限制、重建算法和患者移动等原因造成的。目前还没有通用的医学图像分割算法,算法的优点和缺点经常根据所研究的问题而变化。将分割概念具体到颅内出血CT图像上,就是将颅腔中的出血病灶
- 跟100位大师练,练完就成高手丨写作工具箱 22
丨张伟丨
大师写作100练丨文/张伟蹯溪百日极致写作练习营这是椰子私塾第1788篇原创输出最厉害的招数,往往最简单。练到极致,就是绝招,写作亦如此。跟100位大师练,练完就成高手丨写作工具箱22不同风格的语言运用1、文学语言基本要求:生动、形象、真实、准确等等。小说有自己的语言特征。2、叙述语言包括:文本描写、说明、抒情、议论、阐释、交代等等。3、人物语言包括:对话,独白等等。主要作用是体现人物性格与性情变
- matlab的伯德图为何从360度显示?应如何修改解决?
wangkeyen
matlabmatlab
绘制伯德图时相位从360度开始显示,通常是因为软件默认将相频特性的起始相位设置为系统稳定运行所需的基准角度。显示设置调整:在MATLAB的Simulink环境中,可通过双击伯德图窗口,在弹出的选项中检查是否启用了“Adjustphaseoffsets”功能。若未启用,可点击启用即可解决。如下图所示:
- 评估遥感云雾浓度的无参化指标(适用于其它合成雾的场景)
夏天是冰红茶
去雾与加雾opencv计算机视觉人工智能
前言本文总结了四种用于评估图像雾浓度的无参考指标:FADE、densityD、AuthESI和JSFD。FADE通过MATLAB实现,能较好反映雾气浓度但计算耗时;densityD基于TensorFlow,对天空场景较为敏感;AuthESI主要用于评估合成雾真实性,不适用于浓度评估;JSFD结合HSV空间S值、白点比例和暗通道特征,准确性较高但计算时间长。实验表明,FADE和JSFD以及densi
- numpy教程
Jeffrey_Pacino
编程学习numpy数据分析
使用jupyternotebook分析数据之前导入的包importnumpyasnp#linearalgebraimportpandasaspd#dataprocessing,CSVfileI/O(e.g.pd.read_csv)%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotasplt#Matlab-styleplottingimportseabornassns
- 基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解
基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解文章目录基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解1.RELM原理2.分类问题求解3.基于探路者算法优化的RELM4.实验结果5.Matlab代码1.RELM原理极限学习机(ELM)具有训练速度快、泛化性能好的优点。极限学习机的结构是一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFN)。极限学习机的结构见图RELM算法:若NNN
- 基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用机器学习#核极限学习机(KELM)算法分类数据挖掘
基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法文章目录基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法1.KELM理论基础2.分类问题3.基于探路者算法优化的KELM4.测试结果5.Matlab代码摘要:本文利用探路者算法对核极限学习机(KELM)进行优化,并用于分类1.KELM理论基础核极限学习机(KernelBasedExtremeLearningMachine,KELM)是基于极限
- C++ | 基于PCL与CloudCompare的投影点密度法(DOPP)开发实战
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点云深处CloudCompare&PCL开发c++开发语言
一、算法原理与详细步骤1.算法原理DOPP是一种用于点云地面滤波的算法,通过将三维点云投影到二维平面,并分析投影点密度的分布特征来区分地面点与非地面点(如植被、建筑物等)。其核心思想是:地面点在投影平面上通常呈现均匀且低密度的分布,而建筑物点等非地面点则密度高。DOPP本质是二维密度场分析,将三维分离问题转化为二维空间密度统计问题。2.算法详细步骤(1)点云投影(Projection)将三维点云沿
- C++ | 玩转点云:CloudCompare & PCL原生开发核心指南与示例分享
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还在为点云处理的效率瓶颈和功能限制发愁吗?面对点云处理个性需求,是否让你感到束手束脚?调试困难、性能受限、定制化需求难以满足...本次分享将带你深入核心,走进点云深处,揭秘如何直接运用C++进行CloudCompare&PCL的原生集成开发。掌握核心步骤,规避常见陷阱,并附实用开发示例源码。助你:效率飙升:直达底层,性能最大化!灵活无限:自由定制算法流程,深度集成业务逻辑!掌控全局:彻底理解框架机
- 零基础学习性能测试第一章-为什么会有性能问题
试着
性能测试学习性能测试零基础
目录零基础性能测试:第一章-为什么会有性能问题?一、性能问题本质分析(黄金三角模型)1.资源不足的典型表现2.设计缺陷的灾难案例3.使用不当的五大雷区二、性能问题排查工具箱(即学即用)1.快速诊断命令表2.性能问题自检流程图3.真实工作场景解决方案三、性能优化的核心原则1.优化优先级法则2.必须避免的优化误区3.优化效果验证公式四、工作应用:性能问题排查清单1.五分钟快速检查表2.性能问题诊断报告
- 手持激光雷达单木分割——以河南工程学院杰出校友杨靖宇将军雕塑背后树林为例
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河工点云智绘教育培训
教学相长,最近带学生激光雷达实习,采集了河南工程学院校园机载、车载和手持激光雷达数据,针对手持激光雷达,也来玩玩单木分割。一、手持激光雷达单木分割概念单木分割(IndividualTreeSegmentation)是从激光雷达(LiDAR)点云数据中识别并分离出单棵树木的过程,是林业资源调查、森林碳汇估算、生物多样性研究的关键技术。二、关键技术步骤详解1.点云预处理去噪:移除飞点、鸟群等非地表物体
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周华华
html
js
1,数组的排列
var arr=[1,4,234,43,52,];
for(var x=0;x<arr.length;x++){
for(var y=x-1;y<arr.length;y++){
if(arr[x]<arr[y]){
&
- 【Struts2 四】Struts2拦截器
bit1129
struts2拦截器
Struts2框架是基于拦截器实现的,可以对某个Action进行拦截,然后某些逻辑处理,拦截器相当于AOP里面的环绕通知,即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上,即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置,Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器,最常见的是,请求参数自动绑定到Action对应的字段上。
Struts2中自定义拦截器的步骤是:
- make:cc 命令未找到解决方法
daizj
linux命令未知make cc
安装rz sz程序时,报下面错误:
[root@slave2 src]# make posix
cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz
make: cc:命令未找到
make: *** [posix] 错误 127
系统:centos 6.6
环境:虚拟机
错误原因:系统未安装gcc,这个是由于在安
- Oracle之Job应用
周凡杨
oracle job
最近写服务,服务上线后,需要写一个定时执行的SQL脚本,清理并更新数据库表里的数据,应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。
一:查看相关job信息
1、相关视图
dba_jobs
all_jobs
user_jobs
dba_jobs_running 包含正在运行
- 多线程机制
朱辉辉33
多线程
转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx
程序、进程和线程:
程序是一段静态的代码,它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程,它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程,这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位,一个进程执行过程中可以产生多个线程,每个线程有自身的
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
老A不折腾
web报表finereportjava报表报表工具
FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、address pool is full:
含义:地址池满,连接数超过并发数上
- mysql rpm安装后没有my.cnf
林鹤霄
没有my.cnf
Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的,
至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用,在这儿有两个说法,
第一种说法,my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件,可以没有它,这时MySQL会用内置的默认参数启动,
第二种说法,MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件,这种说法仅限于r
- Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题
aigo
root
原文:http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/
Step 4: Run ADB command from your PC
On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
- javascript 中var提升的典型实例
alxw4616
JavaScript
// 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧
myname = 'global';
var fn = function () {
console.log(myname); // undefined
var myname = 'local';
console.log(myname); // local
};
fn()
// 上述代码实际上等同于以下代码
m
- 定时器和获取时间的使用
百合不是茶
时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多
Timer();定时器
TImerTask();Timer的子类 由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。
定时器类Timer在java.util包中。使用时,先实例化,然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法,设定
- JDK1.5 Queue
bijian1013
javathreadjava多线程Queue
JDK1.5 Queue
LinkedList:
LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表,而其中至少一个线程从结构上修改了该列表,则它必须 保持外部同步。(结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作;仅设置元素的值不是结构修改。)这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedList 方
- http认证原理和https
bijian1013
httphttps
一.基础介绍
在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。
Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。
http和https使用的是完全不同的连接方式,用的端口也不一样,前者是80,后
- 【Java范型五】范型继承
bit1129
java
定义如下一个抽象的范型类,其中定义了两个范型参数,T1,T2
package com.tom.lang.generics;
public abstract class SuperGenerics<T1, T2> {
private T1 t1;
private T2 t2;
public abstract void doIt(T
- 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive)
bit1129
Directive
1. worker_processes 8;
表示Nginx将启动8个工作者进程,通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行
nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
- lua 遍历Header头部
ronin47
lua header 遍历
local headers = ngx.req.get_headers()
ngx.say("headers begin", "<br/>")
ngx.say("Host : ", he
- java-32.通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MinSumASumB {
/**
* Q32.有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整数,无序.
*
* 要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
* 例如:
* int[] a = {100,99,98,1,2,3
- redis
开窍的石头
redis
在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared
把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码
打开redis客户端输入config get requirepass
返回
redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "require
- [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗?
comsci
java语言
无论是opengl还是cuda,都是建立在C语言体系架构基础上的,在未来,图像图形处理业务快速发展,相关领域市场不断扩大的情况下,我们JAVA语言系统怎么从这么庞大,且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕,是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情
- 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办
cuiyadll
ubuntu
这个情况,一般属于显卡驱动问题。
可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。
按键盘三个键:CTRL + ALT + F1
进入终端,输入用户名和密码登录终端:
安装amd的显卡驱动
sudo
apt-get
install
fglrx
安装nvidia显卡驱动
sudo
ap
- SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
darrenzhu
加密ssl证书密钥签名
SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html
SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥,握手协议本身是基于非对称加密机制的,之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
- Ubuntu设置ip的步骤
dcj3sjt126com
ubuntu
在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server,但回家只能在XP上VM一个,装的时候网卡是DHCP的,用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。
转载不是错:
Ubuntu命令行修改网络配置方法
/etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0,让网卡开机自动挂载.
1. 以D
- php包管理工具推荐
dcj3sjt126com
PHPComposer
http://www.phpcomposer.com/
Composer是 PHP 用来管理依赖(dependency)关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库(libraries),Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。
中文文档
入门指南
下载
安装包列表
Composer 中国镜像
- Gson使用四(TypeAdapter)
eksliang
jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述
Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例
例如我们通常去注册时(那些外国网站),会让我们输入firstName,lastName,但是转到我们都
- JQM控件之Navbar和Tabs
gundumw100
htmlxmlcss
在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。
只需要将data-role="navbar"赋给div即可:
<div data-role="navbar">
<ul>
<li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
- 利用归并排序算法对大文件进行排序
iwindyforest
java归并排序大文件分治法Merge sort
归并排序算法介绍,请参照Wikipeida
zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F
基本思想:
大文件分割成行数相等的两个子文件,递归(归并排序)两个子文件,直到递归到分割成的子文件低于限制行数
低于限制行数的子文件直接排序
两个排序好的子文件归并到父文件
直到最后所有排序好的父文件归并到输入
- iOS UIWebView URL拦截
啸笑天
UIWebView
本文译者:candeladiao,原文:URL filtering for UIWebView on the iPhone说明:译者在做app开发时,因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢,所以想把javascript文件打包在app里,当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取,但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法,第一次翻译,难免有
- 索引的碎片整理SQL语句
macroli
sql
SET NOCOUNT ON
DECLARE @tablename VARCHAR (128)
DECLARE @execstr VARCHAR (255)
DECLARE @objectid INT
DECLARE @indexid INT
DECLARE @frag DECIMAL
DECLARE @maxfrag DECIMAL
--设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
- Angularjs同步操作http请求with $promise
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
// Define a factory
app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) {
var deferred = $q.defer();
AccountService.getProfile().then(function(res) {
- hibernate联合查询问题
sxj19881213
sqlHibernateHQL联合查询
最近在用hibernate做项目,遇到了联合查询的问题,以及联合查询中的N+1问题。
针对无外键关联的联合查询,我做了HQL和SQL的实验,希望能帮助到大家。(我使用的版本是hibernate3.3.2)
1 几个常识:
(1)hql中的几种join查询,只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。
(2)hql的默认查询策略,在进行联合查询时,会产
- struts2.xml
wuai
struts
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache