- 大模型专栏博文汇总和索引
Donvink
大模型transformer深度学习人工智能语言模型
大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记,主要包括以下几个子专栏:DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文,目前暂时先按照不同的技术领域划分子专栏,子专栏之间的内容可能会有交集,不完全是独立的。为了方便查阅相关模块的内容,故以此文章进行汇总与索引。一、DeepS
- YOLOv11改进 | 检测头改进篇 | 利用ASFF改进YOLOv11检测头,自适应空间特征融合模块,在所有的目标检测上均有大幅度的涨点效果
Ai缝合怪YOLO涨点改进
YOLO目标检测计算机视觉深度学习YOLOv11YOLOv8YOLOv10
YOLOv8v10v11专栏限时199元订阅链接:限时199元去b站关注:AI缝合怪订阅YOLOv8v10v11创新改进高效涨点+持续改进500多篇(订阅的小伙伴,终身免费享有后续YOLOv12或是其他版本的改进专栏)目录一、ASFF模块介绍ASFF网络结构图:ASFF的创新点主要包括:作用原理优势二、核心代码三、手把手教你添加v11Detect_ASFFHead检测头模块1.首先在ultraly
- ASFF改进YOLOv8检测头:提升目标检测精度与效率的创新方法【YOLOv8】
步入烟尘
YOLO系列创新涨点超专栏YOLO目标检测目标跟踪ASFFYOLOv8
本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术,带你从入门到精通!后续更有实战项目,助你轻松应对面试挑战!立即订阅,开启你的YOLOv8之旅!专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录ASFF改进YOLOv8检测头:提升目标检测精度与效率的创新方法【YOLOv8】1.背景介绍1.1Y
- 实现红外触感按键扫描函数
平凡灵感码头
stm32项目实现stm32
函数目标检测GPIOC第8号引脚的电平状态(假设低电平触发),实现按键消抖和状态锁定,返回键值5表示按键被按下,未按下时返回0xff。代码逐行解析1.变量定义u8ir_value=0xff;//默认返回未按下状态(0xff)staticu8ir_flag=1;//状态锁存标志,初始为1(允许检测)ir_value:存储按键返回值,初始化0xff表示未按下。ir_flag:静态变量(保持状态跨函数调
- yolo格式
ZHOU_WUYI
ultralyticsYOLO人工智能
目录yolo格式yolo格式与coco格式的区别1.数据结构2.标注内容3.文件格式4.扩展性5.应用场景总结:yolo格式YOLO(YouOnlyLookOnce)格式通常用于目标检测任务中的标注数据格式。YOLO的标注格式包括每个目标的类别和其在图像中的位置(boundingbox)。YOLO格式的标注文件是一个文本文件,每一行表示一个目标,内容包括目标类别的编号和该目标在图像中的位置(相对于
- 【保姆级视频教程(二)】YOLOv12训练数据集构建:标签格式转换-划分-YAML 配置 避坑指南 | 小白也能轻松玩转目标检测!
一只云卷云舒
YOLOv12保姆级通关教程YOLO目标检测人工智能Ultralytics数据集YOLOv12小白教程
【2025全站首发】YOLOv12训练数据集构建:标签格式转换-划分-YAML配置避坑指南|小白也能轻松玩转目标检测!文章目录1.数据集准备1.1标签格式转换1.2数据集划分1.3yaml配置文件创建2.训练验证1.数据集准备示例数据集下载链接:PKU-Market-PCB数据集1.1标签格式转换cursorprompt请撰写一个py脚本。将@Annotations文件夹下的所有类别的xml格式的
- DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法目标检测
模型背景在深度学习技术快速发展的背景下,目标检测领域取得了显著进展。早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络(CNN)取代,其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出,推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。然而,这些早期模型在精度和效率方面仍存在不足,尤其是在处理复杂场景和小目标时表现不佳。这为DCMNet等新型轻量化目标检测模型的出现提供了契机,旨
- DeepSeek全栈接入指南:从零到生产环境的深度实践
量子纠缠BUG
DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能深度学习机器学习
第一章:DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台,构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在:1.1.1多模态智能引擎自然语言处理:支持文本生成(NLG)、语义理解(NLU)、情感分析等计算机视觉:提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互:包含语音识别(ASR)、语音合成(TTS)及声纹识别
- VIT(Vision Transformer)【超详细 pytorch实现
周玄九
计算机视觉transformer深度学习人工智能
CNN的局限性:传统的CNN通过局部卷积核提取特征,虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野,但仍然依赖于局部信息的逐步聚合,难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势:ViT使用自注意力机制(Self-Attention),能够直接捕捉图像中所有patch(图像块)之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务(如图像分类、目标检测)时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化,如(224
- 基于matlab的帧间差法进行视频目标检测系统
挂科边缘
MATLAB项目实战matlab人工智能计算机视觉
文章目录前言一、理论基础1.帧间差分法2.背景差分法3.光流法二、程序实现总结源码下载前言运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪的技术。基于视频序列的运动目标检测,一直以来都是机器视觉、智能监控系统、视频跟踪系统等领域的研究重点,是整个计算机视觉的研究难点之一。运动目标检测的结果正确性对后续的图像处理、图像理解等工作的顺利开展具有决定性的作用,所以能否将运动物体从视频序列中准确地检
- 计算机视觉:经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能数据标注目标检测COCO
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- 【目标检测JP】番茄植株叶片病害数据集4280张8类病害YOLO+VOC(含增强)
不会仰游的河马君
数据集目标检测YOLO番茄叶片病害
【目标检测JP】番茄植株叶片病害数据集4280张8类病害YOLO+VOC(含增强)数据集格式:VOC格式+YOLO格式压缩包内含:3个文件夹,分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计:4280Annotations文件夹中xml文件总计:4280labels文件夹中txt文件总计:4280标签种类数:8标签名称:["BacterialSpot","EarlyBli
- 基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤
pk_xz123456
python算法深度学习YOLO目标检测算法
基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用,使用YOLO(YouOnlyLookOnce)进行开发是一种常见且高效的方式。以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容:1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库,推荐使用Python语言,以下是一些关键库:PyTorch:YOLO通常基于PyTorch实现,安装适合你系统的PyTor
- 机器学习安全核心算法全景解析
金外飞176
网络空间安全机器学习安全算法
机器学习安全核心算法全景解析引言机器学习系统的脆弱性正成为安全攻防的新战场。从数据投毒到模型窃取,攻击者不断突破传统防御边界。本文系统性梳理ML安全关键技术图谱,重点解析12类核心算法及其防御价值。一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入
- 动态视觉SLAM的亿点点思考(含20项最新开源代码链接)[上篇]
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通人工智能
作者:泡椒味的口香糖|来源:3D视觉工坊添加微信:dddvisiona,备注:SLAM,拉你入群。文末附行业细分群。0.笔者个人体会动态环境下的视觉SLAM一直都是研究的重点和难点,但最近动态SLAM的paper越来越少,感觉主要原因是动态SLAM的框架已经固化,很难做出大的创新。现有的模板基本就是使用目标检测或者语义分割网络剔除动态特征点,然后用几何一致性做进一步的验证。笔者最近也在思考突破口,
- [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型
FL1623863129
深度学习c++opencvYOLO
yolov12官方框架:sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而,你可以通过一些间接的方法来实现这一目标,比如将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV的DNN
- 目标检测进化史:从R-CNN到YOLOv11,技术的狂飙之路
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法#深度学习深度学习计算机视觉python目标检测YOLOcnn人工智能
一、引言在计算机视觉领域中,目标检测是一项至关重要的任务,它旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体,并确定它们的位置。目标检测技术的应用广泛,涵盖了自动驾驶、安防监控、智能机器人、图像编辑等多个领域。随着深度学习技术的飞速发展,目标检测算法也取得了巨大的突破,从最初的R-CNN到如今的YOLOv11,每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。回顾目标检测的发展历程,R-CNN作为第一个将深度
- 图像配准的方法
wangtaohappy
迄今为止,在国内外的图像处理研究领域,已经报道了相当多的图像配准研究工作,产生了不少图像配准方法。总的来说,各种方法都是面向一定范围的应用领域,也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配,依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位,根据其所采用的算法称之为图像相关等等。图像配准的方式可以概括为相对配准和绝对配准两种:相对配准是指选择多图像中的一张图像作为参考图像,将其
- 高压输电线故障检测数据集 YOLO 格式
幽络源小助理
幽络源资料分享人工智能机器学习深度学习
数据集介绍高压输电线故障检测数据集是一个专为电力行业AI模型训练设计的高质量数据集,支持YOLO格式的方框标注,适用于目标检测任务。数据集特点图像数量:1912张高质量图像,涵盖多种场景和光照条件。标注类别:6个类别,包括正常高压线、故障高压线、正常绝缘子、故障绝缘子等。格式支持:支持YOLOv5、YOLOv8等多种YOLO格式,方便直接用于模型训练。数据划分:训练集(1794张)、验证集(77张
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
那雨倾城
PiscTraceYOLO机器学习目标检测深度学习图像处理
YOLOv12是YOLO系列中的最新版本,它引入了一种以注意力为中心的架构,旨在进一步提升物体检测的精度和速度。相比以往的YOLO模型,YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络(CNN)的结构,采用了全新的方法,融合了自注意力机制和高效的网络架构优化,提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。1.主要功能YOLOv12在多个关键点进行了优化和创新,以下是它的主要功能:1.1区域注意机制(Regi
- cap4:YoloV5的TensorRT部署指南(python版)
我是一个对称矩阵
TensorRT全流程部署指南YOLOpython人工智能TensorRT模型部署
《TensorRT全流程部署指南》专栏文章目录:《TensorRT全流程部署指南》专栏主页cap1:TensorRT介绍及CUDA环境安装cap2:1000分类的ResNet的TensorRT部署指南(python版)cap3:自定义数据集训练ResNet的TensorRT部署指南(python版)cap4:YoloV5目标检测任务的TensorRT部署指南(python版)cap5:YoloV5
- 在 Centos7 上部署 ASP.NET 8.0 + YOLOv11 的踩坑实录
桑榆肖物
ASP.NET运维asp.netYOLO后端
本文将详细记录我在CentOS7上部署ASP.NET8.0结合YOLOv11目标检测项目过程中遇到的问题及解决方案,旨在为有类似需求的开发者提供参考。1.背景随着人工智能技术的迅猛发展,目标检测成为了众多应用场景中的核心技术之一。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列作为实时目标检测领域的代表,已经发展到了YOLOv11版本。同时,.NET平台也在不断迭代升级,最新版本已发布至.NET9。
- Deepseek在【python】三帧差法实现运动目标检测
百态老人
python目标检测目标跟踪
deepseek在【python】三帧差法实现运动目标检测一、三帧差法原理三帧差法是一种改进的帧差法,通过比较连续的三帧图像来检测运动目标。具体来说,它首先计算前两帧图像之间的差值,再计算后两帧图像之间的差值,最后将这两个差值图像进行“与”运算,以确定运动目标的变化部分。这种方法能够更好地消除“双影”现象,提高目标检测的准确性。二、实现步骤读取视频帧:使用OpenCV库读取视频序列中的连续三帧图像
- 【python】三帧差法实现运动目标检测
Jackilina_Stone
#python计算机视觉python运动目标检测OD
三帧差法是一种常用的运动目标检测方法,它通过比较连续三帧图像之间的差异来检测运动物体。这种方法尤其适用于背景变化较小的场景。目录1方案2实践①代码②效果图1方案具体步骤如下:①读取视频流:使用cv2.VideoCapture()读取视频文件。②灰度化:将彩色图像转换为灰度图,简化后续计算。③帧间差分:计算连续三帧之间的差分,absdiff函数计算两个灰度图像的绝对差值。然后,将两帧差相加。④阈值处
- YOLOv8与DAttention机制的融合:复杂场景下目标检测性能的增强
向哆哆
YOLO目标检测目标跟踪yolov8
文章目录1.YOLOv8简介2.DAttention(DAT)注意力机制概述2.1DAttention机制的工作原理3.YOLOv8与DAttention(DAT)的结合3.1引入DAT的动机3.2集成方法3.3代码实现4.实验与结果分析4.1实验设置4.2结果分析推理速度性能对比5.深度分析:DAttention在YOLOv8中的作用5.1DAttention的有效性5.2适用于小物体检测5.3
- 生成对抗网络(GAN):从概念到代码实践(附代码)
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉人工智能GAN网络对抗学习手势识别生成器与鉴别器生成对抗网络
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- MTCNN 人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉人工智能MTCNN人脸检测卷积神经网络
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- 地平线 3D 目标检测 bev_sparse 参考算法 - V2.0
算法自动驾驶
该示例为参考算法,仅作为在征程6上模型部署的设计参考,非量产算法简介在自动驾驶视觉感知系统中,为了获得环绕车辆范围的感知结果,通常需要融合多摄像头的感知结果。目前更加主流的感知架构则是选择在特征层面进行多摄像头融合。其中比较有代表性的路线就是这两年很火的BEV方法,继TeslaOpenAIDay公布其BEV感知算法之后,相关研究层出不穷,感知效果取得了显著提升,BEV也几乎成为了多传感器特征融合的
- 基于Roboflow平台的数据集导出与YOLOv8目标检测训练实战
步入烟尘
YOLO系列创新涨点超专栏YOLO目标检测人工智能RoboflowYOLOv8
本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术,带你从入门到精通!后续更有实战项目,助你轻松应对面试挑战!立即订阅,开启你的YOLOv8之旅!专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Roboflow平台的数据集导出与YOLOv8目标检测训练实战1.什么是Roboflow?2.创
- RK3588 Linux板端推理时报错Segmentation fault解决办法
kennyooooo
linux目标检测yolo嵌入式硬件
目录问题解决生成core文件修改core文件存储路径Ubuntu20.04下的异常状况利用core文件进行调试问题最近在使用rk3588跑官方提供的yolov5模型demo,能够完成单张图片的目标检测,但是在运行视频流demo时,系统报错:segmentationfault(coredumped)此时没有再给出更多的报错信息,不太好debug,在网上阅读了一些博客现在整理一下。解决在Linux下遇
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
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推荐两个代理IP网站:
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag