- 打架检测系统:基于YOLOv5的实时人群打架行为识别
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习ui计算机视觉视觉检测
1.引言打架检测,作为一个复杂且具有挑战性的任务,已经在多个领域展现出其巨大的应用潜力,尤其是在公共安全监控、安防摄像头、智能城市等应用场景中。通过深度学习技术,尤其是基于YOLOv5的目标检测,我们能够对实时视频流中的人群行为进行实时监控,并有效地检测和识别人群中的打架行为。本博客将详细介绍如何使用YOLOv5模型搭建一个打架检测系统,包含数据集准备、YOLOv5训练、UI界面设计以及优化和部署
- 深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现 关键点及改进建议
QQ_767172261
单目测距深度学习目标检测人工智能
深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议文章目录单目测距的进一步解释1.焦距的确定2.物体宽度\(W\)的获取3.图像处理技巧4.提高性能的建议5.实现代码中的注释添加一、前言单目视觉测距:网上有很多关于单目测距的文章,主要借鉴的是OpenCV学习笔记(二十一)——简单的单目视觉测距尝试和单目摄像机测距(python+opencv)两篇文章,在这里特别作出说明。工作环境:Ubunt
- Python 图像处理进阶:特征提取与图像分类
极客代码
玩转Python玩转AI开发语言python图像处理人工智能
特征提取特征提取是计算机视觉中的一个重要环节,它可以从图像中提取出有助于后续处理的特征,比如用于识别和分类的关键点、纹理等。常见的特征提取方法包括SIFT、SURF和ORB等。SIFT(尺度不变特征变换)SIFT是一种用于检测图像中的关键点及其描述符的方法。SIFT特征具有尺度不变性和旋转不变性,适用于图像匹配和识别。原理:SIFT通过在不同尺度的空间内寻找极值点来检测关键点,并利用梯度方向的直方
- A deep multimodal fusion method for personality traits prediction
m0_59933522
python人工智能机器学习神经网络深度学习目标检测计算机视觉
研究背景人格特质对个体的行为、偏好和决策过程有重要影响,因此自动化人格识别成为一个重要的研究领域。本文提出了一种新的深度多模态融合方法,用于从多种数据模态(包括文本、音频和视觉输入)预测人格特质。研究方法模型架构:视觉特征提取:使用预训练模型ViT-B16和VGG16。音频特征提取:使用预训练模型VGGish。文本分析:使用预训练模型GloVe。融合方法:使用早期融合和模型融合技术,结合自注意力和
- Qwen2.5-Max
百态老人
笔记大数据人工智能
Qwen2.5-Max是阿里巴巴于2024年1月29日发布的一款旗舰级人工智能模型,基于混合专家(MoE)架构开发,拥有超过20万亿tokens的超大规模预训练数据。这一模型在多项权威基准测试中展现了卓越的性能,超越了包括DeepSeekV3、GPT-4和Claude-3.5-Sonnet在内的多款国际顶尖AI模型,标志着中国AI技术在高性能、低成本路线上的重大突破。技术特点与优势超大规模预训练数
- Python机器学习实战:主成分分析(PCA)的原理和实战操作
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算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
Python机器学习实战:主成分分析(PCA)的原理和实战操作1.背景介绍1.1什么是主成分分析(PCA)?主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的无监督学习算法,用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间,同时保留数据的主要特征和信息。PCA的目标是找到数据中最主要的方向(主成分),沿着这些方向对数据进行投影,从而实现降维。1
- 神经架构搜索:自动化设计神经网络的方法
俊星学长
架构自动化神经网络
神经架构搜索:自动化设计神经网络的方法一、引言在深度学习领域,神经网络架构的设计对模型的性能具有至关重要的影响。传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验,这一过程繁琐且耗时。为了解决这一问题,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)应运而生。NAS是一种自动化设计神经网络架构的方法,旨在通过搜索最优的神经网络结构来提高模型性能。本文将详细介绍神经架构搜索的定义、产
- STM32F103C8T6驱动HC-SR04超声波模块测距打印在串口上
单片机阿伟
单片机嵌入式硬件stm32
引言HC-SR04超声波测距模块因其成本低、精度高、使用简单,被广泛应用于机器人避障、液位检测等领域。本文将结合STM32F103C8T6的驱动代码,详细解析HC-SR04的工作原理及实现方法,帮助开发者快速上手。源码链接:https://share.weiyun.com/RJG4fPjyHC-SR04模块工作原理触发信号:向Trig引脚发送至少10μs的高电平脉冲,触发模块发射8个40kHz超声
- ChatGPT-4o和ChatGPT-4o mini的差异点
老六哥_AI助理指南
人工智能chatgpt
在人工智能领域,OpenAI再次引领创新潮流,近日正式发布了其最新模型——ChatGPT-4o及其经济实惠的小型版本ChatGPT-4oMini。这两款模型虽同属于ChatGPT系列,但在性能、应用场景及成本上展现出显著的差异。本文将通过图文并茂的方式,深入解析两者之间的不同点。一、性能差异ChatGPT-4o:全能型语言模型多模态处理能力:ChatGPT-4o不仅限于文本处理,更能够实时处理和生
- 基于物联网技术的实时数据流可视化研究(论文+源码)
云山工作室
毕业设计毕设
1系统方案设计根据系统功能的设计要求,展开基于物联网技术的实时数据流可视化研究设计。如图2.1所示为系统总体设计框图,系统以STM32单片机做为主控制器,通过DHT11、MQ-2、光照传感器实现环境中温湿度、烟雾、光照强度数据的实时检测,系统检测数据不仅能够通过OLED12864液晶实时显示,还能通过ESP8266WiFi无线通信模块传输至云平台,用户可以实时查看检测数据的历史曲线。手机端可以实时
- 第一章: AIGC概述
野老杂谈
AIGC时代的创新与未来AIGC大模型人工智能神经网络
1.AIGC的定义与历史1.1什么是AIGC?AIGC,全称为人工智能生成内容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent),是一种利用人工智能技术来自动生成各种类型内容的方式。这些内容包括文字、图像、音频和视频等。简单来说,就是让计算机像人一样创作。例如,AI可以生成一篇文章、一幅画、一段音乐,甚至是一部短视频。AIGC是如何运作的?AIGC的核心技术包括机器学
- Ubuntu16.04环境下安装cuda10+pytorch1.2
小楼昨夜,东风
pytorch深度学习神经网络
1、背景环境:Ubuntu16.04&titanx作为新一代的人工智能训练平台的PYTORCH,有其独特的优势,为此,完整的安装这一平台,是开展所有工作的首要条件,一开始,笔者认为应该轻松的完成,但是发现实际上要从零完成这一工作,尤其是在NVIDIATITANX下,是需要3~4天的摸索的,为了便于后续的工作,也为了后面使用的童鞋,写下这篇文章,闲话少说,先上最终完成shell输出。xxx@xxxU
- 深度学习盛行,还记得哪些传统机器学习方法和模型?
硬件学长森哥
人工智能深度学习机器学习人工智能
开头森哥说:假期前后在准备成像技术的总结,目前已完成两部分,争取在摸索出一些编辑和运营技巧后,完善成一个系列和大家见面;当然也有可能会通过一些更加贴合摄影实用的角度出一些更加浅显的内容。最终如何呈现还需要慢慢摸索。传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术,它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
- 1、PyTorch 简介
找个栗子
PyTorch开始到scipytorch人工智能python
PyTorch是什么?首先,我们讲PyTorch,我们先讲它的前身--torch。1、torchTorch是PyTorch的前身,Torch是一个有着悠久历史的机器学习框架,最初由RonanCollobert、SoumithChintala和KorayKavukcuoglu等人开发。Torch是以Lua语言为基础,在2002年左右就开始逐渐发展起来,在计算机视觉、自然语言处理等领域有一定的应用。o
- 探索自然语言处理的前沿:使用OpenAI API进行文本分析
qq_37836323
自然语言处理easyui人工智能python
#引言自然语言处理(NLP)是人工智能领域中最令人兴奋和快速发展的部分之一。本文将介绍如何使用OpenAI的API进行文本分析。我们将通过代码示例,深入探讨如何利用这些工具来提升应用程序的智能和功能。#主要内容##什么是OpenAIAPI?OpenAIAPI提供了强大的自然语言处理能力,能够帮助开发者在自己的应用中集成先进的语言模型。这些模型可以用于文本生成、情感分析、翻译等多种任务。##使用AP
- 【PyTorch】6.张量运算函数:一键开启!PyTorch 张量函数的宝藏工厂
Icomi_
805.Pytorch入门pytorch人工智能pythonc语言c++深度学习机器学习
目录1.常见运算函数个人主页:Icomi专栏地址:PyTorch入门在深度学习蓬勃发展的当下,PyTorch是不可或缺的工具。它作为强大的深度学习框架,为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。神经网络作为人工智能的核心技术,能够处理复杂的数据模式。通过PyTorch,我们可以轻松搭建各类神经网络模型,实现从基础到高级的人工智能应用。接下来,就让我们一同走进PyTorch的世界,探索神经网络与人
- 语音识别播报人工智能分类垃圾桶(论文+源码)
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人工智能语音识别毕业设计PLC单片机单片机毕业设计
2.1需求分析本次语音识别播报人工智能分类垃圾桶,设计功能要求如下∶1、具有四种垃圾桶,分别为用来回收厨余垃圾,有害垃圾,可回收垃圾,其他垃圾。2、当用户语音说出“旧报纸”,“剩菜”等特定词语时,系统可以通过语音识别模块准确检测出该垃圾属于何种类型,。3、根据检测出的垃圾类型,系统通过舵机自动打开相应的垃圾桶,并通过语音播报模块提醒用户。2.2系统整体设计针对分成需求,设计了如图2.1所示的整体系
- 《AI逆袭:科技与人类的终极对决,谁才是未来的主宰?》
云边有个稻草人
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云边有个稻草人
人工智能机器学习语言模型
云边有个稻草人-CSDN博客目录引言一、大语言模型的基本原理1.什么是大语言模型?2.Transformer架构3.模型训练二、大语言模型的应用场景1.文本生成2.问答系统3.编码助手4.多语言翻译三、大语言模型的最新进展1.GPT-42.开源模型四、构建和部署一个简单的大语言模型1.数据准备2.模型训练3.部署模型五、大语言模型的未来发展结语引言大语言模型(LargeLanguageModels
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基于Java的智能家居设计:探讨Java在智能家居大数据处理中的角色关键词:智能家居,Java,大数据处理,机器学习,物联网1.背景介绍1.1问题由来随着物联网技术的发展,智能家居已经从一个概念转变为现实。通过连接各种家庭设备,智能家居系统能够实现自动化控制、远程监控、个性化服务等功能。然而,这些功能背后隐藏着一个庞大的数据处理和管理系统,即大数据处理系统。这些系统需要高效、可靠的计算平台,而Ja
- OpenCV在Python 3.6中的安装与应用教程
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV是一个功能丰富的计算机视觉库,适用于图像处理和分析。本文将介绍如何在Python3.6环境下安装和使用OpenCV,包括处理网络安装困难时的替代方案。同时,本文也涵盖了如何通过预编译的二进制文件(.whl)简化安装过程,并介绍了OpenCV的扩展模块和基础使用方法。1.OpenCV简介和应用领域OpenCV简介OpenCV(OpenSourceCo
- 【App渗透】用BurpSuite抓包安卓手机app内容(详细)_burpsuite抓app
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四、抓包总结前言很多情况下,在电脑的手机模拟器上面做app测试会存在大大小小的bug或者各种坑,而且有些模拟器很不方便,非常不好用。网上的教程虽然多,但是大部分都是两年前的甚至更晚的,跟着一步步来也是会错。为了避免这种情况的发生,所以有了这篇文章。在本机上面做app渗透,才是最稳定的。当然,我检测的app都是公司的产品,如果是你们要测一个不知情的app,还是建议杀杀毒,或者另外某上面买一台二手的安
- 自然语言编程:用 Cursor 将需求转化为代码
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引言在传统编程中,开发者需要精确掌握语法规则、API接口和框架特性才能实现功能需求。然而,随着人工智能技术的发展,以自然语言交互为核心的编程方式正在颠覆这一流程。Cursor作为一款智能编程助手,通过其自然语言编程功能,允许开发者直接通过文本描述生成代码,将模糊的需求快速转化为可执行的程序。本文将深入探讨Cursor的自然语言交互能力,并通过实际案例(如生成React组件、Python脚本等),展
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GEE-PYTHONpython开发语言geeccdc变化检测py连续性
目录简介gee_pyccdPyCCDCCDC算法代码1代码2结果简介gee_pyccd协调在GoogleEarthEngine数据上使用PyCCD的脚本。此存储库与Google或USGS没有正式关联。gee_pyccd是一个基于GoogleEarthEngine平台的Python库,用于对遥感时间序列数据进行变化检测和趋势分析。它实现了基于连续监测变化检测(ContinuousChangeDete
- 模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类
CV视界
模式识别机器学习与图像处理机器学习python人工智能
模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能(程序与算法)》,如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能(程序与算法)系列讲解-总目录,同时这也可以作为大家学习的参考。欢迎订阅,优惠价只需9.9元,请多多支持!目录标题模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型和paz
- C语言实现检测Linux网络状态(附带源码)
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项目介绍:C语言实现检测Linux网络状态背景与需求在现代操作系统中,网络状态监控是保障系统稳定性和性能的重要环节。特别是在Linux系统中,作为服务器和嵌入式设备广泛应用的操作系统,网络的畅通与否直接影响到服务的质量和可用性。尤其是在多设备、高负载的网络环境中,实时监测和检查网络状态对于维护系统的稳定性至关重要。因此,开发一个能够实时检测和分析Linux网络状态的工具具有重要的实践意义。本文将通
- ️ 在 Windows WSL 上部署 Ollama 和大语言模型的完整指南20241206
Narutolxy
技术干货分享智浪初航windows语言模型人工智能
️在WindowsWSL上部署Ollama和大语言模型的完整指南引言随着大语言模型(LLM)和人工智能的飞速发展,越来越多的开发者尝试在本地环境中部署大模型进行实验。然而,由于资源需求高、网络限制多以及工具复杂性,部署过程常常充满挑战。本指南基于实际经验,详细讲解如何在WindowsWSL(WindowsSubsystemforLinux)上部署Ollama和大语言模型,同时解决端口转发等常见痛点
- 无需标定板!Galibr:无需目标的LiDAR相机外参标定新方法
计算机视觉工坊
3D视觉从入门到精通数码相机自动驾驶
编辑:3DCV添加小助理:dddvision,备注:方向+学校/公司+昵称,拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码,加入3D视觉知识星球,星球内凝聚了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:近20门视频课程(星球成员免费学习)、最新顶会论文、3D视觉最新模组、3DGS系列(视频+文档)、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,欢迎扫码加入!写在前面这篇文章
- Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码
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音视频语言模型大数据人工智能
ApacheIceberg在处理海量实时数据、支持实时特征工程和模型训练方面的强大能力。Iceberg支持实时特征工程和模型训练,特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。Iceberg作为数据湖,以支持其机器学习平台中的特征存储。Iceberg的分层结构、快照机制、并发读写能力以及模式演进等特性,使得它能够高效地处理海量数据,并且保证数据的一致性和可用性。特别是在特征工程和模型训练方面,I
- 【图像处理】基于双目立体匹配的景深计算(Matlab代码实现)
然哥爱编程
图像处理matlab数码相机
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述1.双目相机标定2.图像预处理3.特征提取与匹配4.视差计算5.深度图生成与校正6.景深计算7.误差分析与优化应用领域2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述双目立体匹配一直是双眼视觉的研究热点。双目相机捕获同一场景的左右视点图像,使用立体匹配
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
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scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
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applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
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最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
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能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分