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不会写算法的小沈
网络
文章目录CRC检测能力命名规范单比特错误检测双比特错误检测双比特检测失效突发错误多比特错误检测突发错误长度大于生成多项式的长度突发错误长度小于等于生成多项式的长度能否完全避免比特检测错误人为干扰的检测能力本篇内容为上课受老师启发,在课后加以思考的产物。如果错误,欢迎指出!本内容不讨论任何关于CRC如何计算以及验证的问题,仅仅讨论CRC是如何实现检测错误的。对于仅仅需要备考的朋友们就可以选择忽视该文
- 95.HarmonyOS NEXT 图片约束处理教程:深入理解Constrain
harmonyos-next
温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!HarmonyOSNEXT图片约束处理教程:深入理解Constrain1.图片约束基础1.1核心概念概念说明应用场景图片适配类型定义图片如何适应容器图片展示方式偏移约束限制图片移动范围拖拽和缩放边界检测判断是否超出显示范围图片浏览1.2图片适配类型定义expor
- 双指针算法
六七_Shmily
数据结构与算法分析算法
双指针算法是一种通过使用两个指针(索引或引用)在数据结构中有序移动来高效解决问题的技巧。它常用于数组、链表等线性结构的问题,能显著优化时间和空间复杂度。以下是其核心应用场景及使用方法:核心应用场景有序数组的两数之和左右指针从两端向中间移动,根据当前和调整指针位置。合并有序数组/链表从后向前填充避免覆盖,或直接比较节点合并。快慢指针检测链表环快指针每次走两步,慢指针走一步,相遇则有环。滑动窗口(子数
- PyTorch 环境搭建全攻略:CUDA/cuDNN 配置与多版本管理技巧
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、环境搭建前的准备工作1.硬件兼容性检测#检查NVIDIAGPU型号nvidia-smi#验证CUDA支持的ComputeCapabilitylspci|grep-invidia#查看CUDA版本兼容性矩阵https://developer.nvidia.com/cuda-gpus2.系统环境要求组件推荐配置最低要求操作系统Ubuntu20.04LTSWindows10/11显卡驱动NVIDIA
- YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪人工智能
1.引言随着智能交通系统(ITS)的快速发展,车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来,深度学习技术的突破,特别是卷积神经网络(CNN)的崛起,使得目标检测技术取得了显著进展。其中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中,我们将基于YO
- Python 入门
『六哥』
Pythonpython开发语言
Python安装检测许多PC和Mac都已经安装了python。如果需要检查是否已在WindowsPC上安装了python,请在开始栏中寻找Python或在命令行(cmd.exe)上运行以下命令:C:\Users\YourName>python--version如果是检查是否在Linux或Mac上安装了python,请在Linux上打开命令行或在Mac上打开终端并键入:python--version
- AI开拓者指南:GenAI产品应用TIPs——从采购到使用(采购篇)
ai开发
AI浪潮愈发澎湃的当下,生成式人工智能技术已成为企业创新与效率提升的重要工具。企业对生成式人工智能产品(以下简称为“GenAI产品”)的应用需求日益增长,其应用场景也愈发多样化:开展营销活动的过程中利用AI生成创意文案和视觉设计素材,极大地缩短了创作周期并降低了成本;使用AI客服机器人处理客户咨询,显著地提高了客户满意度和响应速度;使用AI还可以为客户提供个性化的产品推荐,提高销售转化率等等。然而
- python测试工具 doctest
pythondoctest
python调试工具doctestbriefintroductiondoctest是python自带的一个调试测试工具,可用于初步检测你写的python程序的输入与输出结果是否符合你的预期通过在自己写的函数内,按照规定的格式写上你想要对比的输入输出结果,再使用python3-mdoctestexample.py(example.py是你要test的python程序),python会自动帮你用你的输
- 热门AI创作助手推荐【第一期】
量子星澜
文心一言AI写作chatgpt
星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了诸多领域,包括但不限于以下几个方面:1.语音识别和自然语言处理:人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域,例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析:人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域,帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉:人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
- 索引下推ICP
不吃元西
好记性不如烂笔头mysql
索引下推(ICP)?在没有使用ICP的情况下,MySQL的查询:存储引擎读取索引记录;根据索引中的主键值,定位并读取完整的行记录;存储引擎把记录交给Server层去检测该记录是否满足WHERE条件。使用ICP的情况下,查询过程:存储引擎读取索引记录(不是完整的行记录);判断WHERE条件部分能否用索引中的列来做检查,条件不满足,则处理下一行索引记录;条件满足,使用索引中的主键去定位并读取完整的行记
- YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM
一勺汤
YOLOv11模型改进系列深度学习人工智能YOLOYOLOv11目标检测模块改进
遥感变化检测(RSCD)专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来,卷积神经网络(CNN)在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而,这些方法未能有效地融合双时相特征,也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外,它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互,并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系,从而影响了RSCD的结果。为解决上述问题,本文通过孪生卷积网络提取不
- YOLO优化之扫描融合模块(SimVSS Block)
清风AI
人工智能计算机视觉YOLO目标检测深度学习目标跟踪
研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下,目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异,以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题,对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。传统的卷积神经网络(CNN)虽然在目标检测领域取得了显著进展,但仍存在局限性,如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。为克服这些问题,研究人员开始探索将状态空间模型(SSM)引入目标检测领域,以期提高
- 计算机视觉入门
109702008
人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息,解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线,旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础:线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言:掌握至少一门编程语言,Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言,其次是C++。2.计算机视觉基础数字
- Android手机中各类安全相关知识总结
数据知道
2025年爬虫和逆向教程android智能手机安全
更多内容请见:爬虫和逆向教程-专栏介绍和目录文章目录1.Android安全威胁2.Android安全防护措施3.Android安全建议和最佳实践4.Android安全工具推荐5.Android安全常见问题5.1如何检测设备是否感染恶意软件?5.2如何防止应用滥用权限?5.3如何保护设备免受网络攻击?5.4设备丢失后如何保护数据?6.学习资源7.总结Android手机作为全球使用最广泛的移动操作系统
- 计算机视觉(Computer Vision, CV)的入门到实践的详细学习路线
云梦优选
计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算,理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义,理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解(SVD)及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用,如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布(如正态分布、二项分布)及其性质。学习统计推断方法,如假设检验、置信区间估计,以评估模型性能。微积分掌握梯度、
- 利用ECharts与ECharts-GL打造炫酷3D飞线地球:视觉与数据的完美碰撞
劳筝千Daphne
利用ECharts与ECharts-GL打造炫酷3D飞线地球:视觉与数据的完美碰撞【下载地址】ECharts与ECharts-GL实现3D飞线地球可视化ECharts与ECharts-GL实现3D飞线地球可视化本仓库提供了一个使用ECharts结合ECharts-GL实现3D飞线地球可视化的简单案例项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/20abf
- 利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测
欣然~
opencv人工智能计算机视觉
一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧,将其与预先加载的参考图像进行特征匹配,从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。二、环境依赖OpenCV:用于图像处理、特征提取和匹配等操作。NumPy:用于数值计算,OpenCV依赖于NumPy进行数组操作。可以使用以下命令安装所需库:bashpipinstallopencv-pythonn
- 智慧医疗蛀牙检测数据集VOC+YOLO格式2792张3类别
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数据集深度学习机器学习人工智能
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):2792标注数量(xml文件个数):2792标注数量(txt文件个数):2792标注类别数:3标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["decaycavi
- 使用yolov8+flask实现精美登录界面+图片视频摄像头检测系统
FL1623863129
深度学习YOLOflaskpython
这个是使用flask实现好看登录界面和友好的检测界面实现yolov8推理和展示,代码仅仅有2个html文件和一个python文件,真正做到了用最简洁的代码实现复杂功能。测试通过环境:windowsx64anaconda3+python3.8ultralytics==8.3.81flask==1.1.2torch==2.3.0运行步骤:安装好环境执行pythonlogin.py后端实现代码:from
- 书籍棱面广告投放的创新设计方法.zip
罗博深
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本创新方法将广告技术与传统书籍相结合,采用特殊印刷技术在书籍立体棱面上展示广告。通过材料、涂料的科技应用及光学原理,确保在不同光照下的视觉效果。设计考虑视觉吸引力、技术可行性及用户体验,可能结合AR技术增强互动性。需多方合作实现,包括印刷厂商、材料供应商和广告客户。此技术提供了新的广告展示平台,可能改变出版销售模式,并与数字营销结合。尽管面临技术挑战和成本问题
- kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记
supernova121
学习笔记
问题描述:通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述:图像+临床文本信息评价指标:pAUC,用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析(文本)基于CatBoost、LGBM和XGBoost三者的组合,为每个算法创建了XX个变体,总共XX个模型,进行集成学习。CatBoost在传统梯度提升决策树(GBDT)基础上,引入了一系列关键技术创新,以提升处理类
- 机器视觉|手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计
RockLiu@805
机器视觉YOLO
手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中,手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案,通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架,实现实时的手部定位与关键点提取。技术背景gesturerecognition作为计算机视觉领域的重要研究方向,在HCI(人机交互)、遥控行为分析、虚
- 解决约束多目标优化问题的新方法:MOEA/D-DAE算法深度解析
木子算法
多目标优化人工智能算法多目标人工智能
解决约束多目标优化问题的新方法:MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域,约束多目标优化问题(CMOPs)广泛存在。传统方法在处理这类问题时,常因可行区域不连通或约束违反局部极小点陷入停滞。近期,IEEETransactionsonEvolutionaryComputation上的一篇论文提出了一种新颖的解决方案——MOEA/D-DAE算法,通过结合检测-逃逸策略(DAE)和
- Python 在人工智能领域的实际6大案例
Solomon_肖哥弹架构
人工智能机器学习python
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在人工智能(AI)领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python提供了丰富的库和框架,使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例,展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一:手写数字识别(MNIST)1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目,MNIST数据集包含了
- 深入探究YOLO系列的骨干网路
编码实践
YOLO深度学习计算机视觉
深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入,并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列,我们需要先了解它所使用的骨干网路。骨干网络是深度学习模型中的核心部分,负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
- 结节性硬化的预防主要涉及早期筛查
poilkjmnbaa
javascript
结节性硬化的预防主要涉及早期筛查、健康生活方式和遗传咨询等方面。以下是关于预防结节性硬化的具体措施:一、早期筛查1.定期进行健康检查:定期进行全面的身体检查,包括皮肤、神经系统、眼部等部位的检查,有助于早期发现可能的结节性硬化病变。2.家族史筛查:对于有家族史的人群,应进行遗传咨询和基因检测,以评估患病风险。二、健康生活方式1.保持均衡饮食:饮食要均衡,摄入足够的维生素和矿物质,避免过多摄入高脂肪
- 《Python深度学习》第四讲:计算机视觉中的深度学习
earthzhang2021
2025讲书课专栏python深度学习计算机视觉1024程序员节numpy算法人工智能
计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一,它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下,计算机可以自动识别照片中的物体、人脸,甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇?其实,这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络(CNN)。今天,我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络(CNN)是什么。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它的灵感来源于人类
- 《Hello YOLOv8从入门到精通》4, 模型架构和骨干网络Backbone调优实践
Jagua
YOLO
YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型,其模型架构细节包括骨干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)和头部网络(Head)三大部分。一、骨干网络(Backbone)Backbone部分负责特征提取,采用了一系列卷积和反卷积层,同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。YOLOv8的Backbone参考了CSPDarkNet结构,的增强版本,并结合了其
- 基于人工智能的智能视频内容分析系统
小彭律师
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基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波:去除视频画面中的噪点和干扰画质增强:调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取:减少数据量,提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型(YOLO、FasterR-CNN等)识别多种目标类型(人、车辆、物品等)适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型(LSTM、3D-CNN等)分析目标动作规
- 华为OD机试 - 核酸检测人员安排 - 动态规划(Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分)
哪 吒
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华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述在系统、网络均正常的情况下组织核酸采样员和志愿者对人群进行核酸检
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep