- 占道识别漏检率 30%?陌讯多模态算法实测优化
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算法ai计算机视觉视觉检测
开篇:占道经营识别的三大技术痛点在城市管理智能化进程中,占道经营自动识别系统常面临三大核心难题:一是早晚光线剧变导致传统模型mAP骤降15-20%;二是流动摊贩与行人的特征混淆,误判率高达28%;三是密集场景下检测速度跌破15FPS,无法满足实时性要求[1]。某一线城市试点数据显示,基于开源YOLOv5的识别系统日均漏检事件超300起,人工复核成本占总投入的42%。这些问题的根源在于传统算法采用单
- 人工智能基础知识PPT课件
智慧化智能化数字化方案
方案解读馆人工智能入门人工智能学习人工智能课件人工智能PPT
人工智能基础知识定义与概念:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能行为的综合性科学,其目的是让计算机系统具备执行人类智能任务的能力。涉及计算机科学、数学等多学科,研究对象是让系统具备智能,智能包括认知、适应和自主能力等维度。学派与方法学派:有符号主义、联结主义、行为主义等学派,分别从不同角度研究人工智能。方法:包括基于知识、学习和仿生的方法,如专家系统、机器学习、深度学习等。分类与发展分
- 自动驾驶感知系统
三十度角阳光的问候
自动驾驶人工智能机器学习
目录感知传感系统介绍定位技术介绍自动驾驶感知传感系统激光雷达原理激光雷达类型激光雷达测距原理知名供应商介绍毫米波雷达超声波雷达工作原理超声波雷达类型常见自动驾驶传感器品牌及产品感知传感系统介绍利用摄像头捕捉图像信息,如道路标志、交通信号、车辆、行人等,为自动驾驶系统提供决策依据。通过发射激光束并测量反射时间,计算周围物体的距离和位置,提供高精度信息和三维地图。利用毫米波电磁波检测短距离障碍物,测量
- 大白话解释深度学习中多尺度特征融合及其意义
来自宇宙的曹先生
深度学习人工智能
想象一下,你正在看一幅城市街道的照片。在这张照片中,你可能会看到:远处的小汽车,它们在图像中看起来很小。近处的大巴士,它们在图像中看起来很大。还有一些行人,他们可能在不同的距离上,大小各异。假设你想训练一个计算机程序来识别和分割这些不同的物体(汽车、巴士、行人)。如果这个程序只能在一个固定的尺度上“看”图像,比如说只能处理大物体,它可能会错过那些远处的小汽车,因为这些小汽车在图像中占据的像素很少。
- 基于物联网的城市低洼地段水深报警系统设计
标题:基于物联网的城市低洼地段水深报警系统设计内容:1.摘要本文针对城市低洼地段在暴雨等天气下易积水,可能危及行人安全和造成车辆损坏等问题,设计了基于物联网的城市低洼地段水深报警系统。采用水位传感器实时监测低洼地段的水深数据,通过物联网通信模块将数据传输至云平台。在云平台上对数据进行分析处理,当水深超过预设阈值时,系统自动触发报警,通过短信、APP推送等方式通知相关人员。经过实际测试,该系统的水位
- 初始CNN(卷积神经网络)
超龄超能程序猿
机器学习cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)作为深度学习的重要分支,在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁,还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别,背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前,传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征,例如使用SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)等算法。这些
- OpenCV中DPM(Deformable Part Model)目标检测类cv::dpm::DPMDetector
村北头的码农
OpenCVopencv目标检测人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV中用于基于可变形部件模型(DPM)的目标检测器,主要用于行人、人脸等目标的检测。它是一种传统的基于特征的目标检测方法,不依赖深度学习,而是使用HOG特征+部件模型来进行检测。示例代码#include#include#includeusingnamesp
- 《YOLO11的ONNX推理部署:多语言多架构实践指南》
空云风语
YOLO人工智能深度学习目标跟踪人工智能计算机视觉YOLO
引言:YOLO11与ONNX的相遇在计算机视觉的广袤星空中,目标检测始终是一颗耀眼的明星,其在自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等诸多领域都有着举足轻重的应用。想象一下,自动驾驶汽车需要实时准确地检测出道路上的车辆、行人、交通标志;智能安防系统要快速识别出监控画面中的异常行为和可疑人员;工业生产线上,需要精准检测产品的缺陷;医疗影像分析中,辅助医生检测病变区域。这些场景都对目标检测技术的准
- 基于OpenCv的运动物体检测算法
Liu_LongPo
计算机视觉OpenCv运动物体检测
基于一个实现的基于OpenCv的运动物体检测算法,可以用于检测行人或者其他运动物体。#include#include#include#includeintmain(intargc,char**argv){//声明IplImage指针IplImage*pFrame=NULL;IplImage*pFrImg=NULL;IplImage*pBkImg=NULL;CvMat*pFrameMat=NULL;
- 目标追踪数据标注
sethrsinine
目标跟踪
在将YOLO(目标检测)和DeepSORT(目标追踪)结合时,数据标注需要同时满足检测和追踪的需求。以下是具体的分阶段标注策略和操作指南:一、标注的核心要求检测标注:每帧中目标的边界框(BoundingBox)和类别标签(如行人、车辆)。追踪标注:跨帧的目标ID(TrackID),确保同一目标在不同帧中ID一致。二、分阶段标注流程阶段1:视频预处理•目标:将视频转换为可标注的帧序列。•操作:使用F
- C++入门基础语法,并提到希望内容详细且包含实例Demo,我假设你现在想要一个基于C++的人脸考勤系统源码,并且希望代码适合初学者,包含详细注释和说明
zhxup606
C++c++开发语言
C++入门基础语法,并提到希望内容详细且包含实例Demo,我假设你现在想要一个基于C++的人脸考勤系统源码,并且希望代码适合初学者,包含详细注释和说明。根据搜索结果,C++人脸考勤系统通常使用OpenCV库进行人脸检测和识别,这需要一定的库配置和基础知识。以下是一个基于OpenCV的简单人脸考勤系统源码示例,适合初学者理解,代码实现基本功能:捕获摄像头画面、检测人脸、记录考勤信息,并保存到文件。C
- 基于单片机的LCD菜单设计
卖水果的
工业控制常用算法单片机界面设计
在小型的单片机设备中,需要使用LCD菜单进行人机交互。对于这种交互的实现,一来无需像在手机上做APP一样,做出花哨的界面效果;二来这种小设备也不支持那样太消耗资源的界面系统。所以这种场合下,需要我们亲自使用C语言去编写一套精简的界面框架代码。定义菜单项的数据类型一个菜单项,有自身的唯一标志码ID,和显示的字符串ItemDisplayStr,和选中它时执行的函数ItemFun。但仅仅这样还不够,因为
- 深度学习在人脸识别中的应用及Python实现
loop_syntax648
机器学习-深度学习
人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸的方法,近年来深度学习在人脸识别领域取得了显著的进展。深度学习模型能够学习和提取人脸图像中的高级特征,从而实现准确的人脸识别。本文将介绍深度学习在人脸识别中的应用,并提供Python实现的源代码。深度学习模型通常基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)进行人脸识别。CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的神经网络模型
- python二维码识别读取_python+opencv检测图片中二维码
weixin_39875832
python二维码识别读取
缘起需要检测发票中二维码的位置,以确定图像该怎么旋转,同时也可以为提取二维码信息创造先觉条件!(万恶的需求!)失败的尝试--opencv训练大法不感兴趣的可跳过不看!解释:原文作者是训练检测舌头。。(蜜汁尴尬),先通过opencv自带的人脸检测cascade分类器进行人脸检测然后叠加训练的舌头分类器完成舌头的检测任务。不多说。我的实践:按照原作者的方法,换个数据集我来尝试一下。正样本:一波处理操作
- 写给大模型新人的经验:刷到少走三年弯路!
AI劳模
人工智能大语言模型大模型大模型学习大模型入门LLMAI大模型
写给大模型新人的经验:刷到少走三年弯路!这两年,大模型从实验室里的高冷研究,走到每个程序员、学生、转行者的聊天框和职业规划表里。几乎每天都有人来问我:“师兄,我是做后端的,能不能转大模型?”“我在看一些课程,不知道该学哪些才有用?”“我试着搭了个模型,发现全是坑,是不是我不适合?”今天这篇文章,我不打算讲那些泛泛而谈的大模型原理,我就站在一个“老转行人+老程序员+老训练营主理人”的角度,跟你聊聊:
- 12-OPENCV ROCKX项目 人脸拍照
s15335
opencv人工智能计算机视觉
一.检测人脸并拍照1.流程:这个功能只需要用一个主线程就可以完成,首先要初始化VI模块、ROCKX模块并启动VI模块采集摄像头数据。初始化完成之后,则开始获取每一帧的VI码流数据,并且用rockx框架对每一帧视频数据进行人脸检测,若检测出人脸则用Opencv对人脸图像进行截取,并用opencv的API把NV12图像转换为BGR图像,最后把转换后的BGR图像保存起来。2.代码实现/*********
- Python初学者入门指南
Mikhail_G
python开发语言数据分析大数据运维
一、Python的魅力所在如果你刚刚踏入编程的世界,那么Python无疑是一个极佳的选择。Python的语法简洁明了,像日常英语一样易于理解,这使得初学者能够更轻松地写出代码,快速实现自己的想法。而且Python的应用范围极其广泛,无论是开发网站、处理数据、进行人工智能研究,还是进行简单的自动化脚本编写,它都能胜任。二、搭建你的Python开发环境在开始编写Python代码之前,你需要先安装Pyt
- 前端学习不迷茫(建议收藏)学习路线
aha-凯心
前端学习
theme:cyanosis前端学习不迷茫(建议收藏)当你点进来的时候,我默认你是一个前端开发的新手,或者是一个想要了解前端开发的人。让我们开启前端学习路线指导之旅。什么是前端?狭义上的前端开发,是指使用HTML、CSS、JavaScript进行网页制作。而广义上的前端开发,则是包括了网页,微信小程序,手机app,电脑软件,电视app,等一系列有屏幕显示,可进行人机交互的开发工作。前端招聘要求这样
- 基于PHP的毕业设计管理系统的设计与实现(源码+配套论文)
程序猿麦小七
毕业设计PHPJavaWebphp课程设计开发语言
项目描述临近学期结束,还是毕业设计,你还在做java程序网络编程,期末作业,老师的作业要求觉得大了吗?不知道毕业设计该怎么办?网页功能的数量是否太多?没有合适的类型或系统?等等。这里根据你想解决的问题,今天给大家介绍一篇基于PHP的毕业设计管理系统的设计与实现。功能需求本系统通过确定各个模块之间的数据关系和功能区别,合理划分多个功能模块。从使用者的心里角度对每个功能的需求实现点进行人性化详细的构思
- python计算生态库:18个常用标准库+第三方库
邪恶马铃薯
Python知识点python库
标准库、第三方库想用python做数据分析、开发网站,还是进行人工智能编程,可以在python计算生态库中选择相应的工具(标准库/第三方库)来解决。标准库:随解释器直接安装到操作系统中的功能模块第三方库:需要经过安装才能使用的功能模块18个常用标准库+第三方库分类库名用途标准库os提供与操作系统交互的功能,如文件和目录操作、进程管理等标准库collections提供扩展的数据类型,如Counter
- 湖北理元理律师事务所:债务优化中如何保障债务人生存权益
理***所
生活
在债务清偿的长期压力下,许多债务人陷入“越还越穷”的困境——每月收入尽数还款,基本生活却难以保障。湖北理元理律师事务所在服务中发现,真正的债务优化需遵循法律刚性框架与人性化平衡的双重逻辑。一、法律赋能的生存空间《民事强制执行法(草案)》第52条明确规定:“执行款项应保留被执行人及其扶养家属的生活必需品费用,参照当地最低生活标准执行。”湖北理元理律师团队据此构建“四步保障机制”:生存金测算结合武汉市
- 全景图拼接和视频行人检测(Python + opencv)
weixin-Vip1104z
程序员opencv音视频python
3.根据关键点特征和描述符,对两张图像进行匹配,得到若干匹配点对,并移除错误匹配4.使用Ransac算法和匹配的特征来估计单应矩阵(homographymatrix)5.通过单应矩阵来对图像进行仿射变换6.两图像拼接,重叠部分融合7.裁剪以获得美观的最终图像本次实验通过拍摄多组不同的图片来实现图像的拼接.#参考自https://cloud.tencent.com/developer/article
- 【AI】模型vs算法(以自动驾驶为例)
LoisDailyAI
AI分享机器学习人工智能算法自动驾驶
模型vs算法(以自动驾驶为例)一、自动驾驶的核心任务二、以自动驾驶为例,模型vs算法的实际分工1.感知环节:“看懂”周围环境(如识别行人、车道线、车辆)2.预测环节:“预判”其他交通参与者的行为(如行人下一步怎么走)3.决策环节:“规划”车辆的行驶路径(如是否变道、加速)4.控制环节:“执行”车辆的物理动作(如踩油门、打方向盘)结论写在前面,模型是“自动驾驶的大脑结构”(长什么样),算法是“让这个
- 雨季智慧交通:从车辆盲区到客流统计的算法全覆盖
智驱力人工智能
人工智能安全算法科技智慧城市智慧交通渣土车识别
雨季智慧交通中的视觉分析技术应用一、背景:雨季交通的复杂挑战雨季是城市交通管理的关键考验期。以济南为例,强对流天气伴随的短时强降水、雷雨大风及冰雹,不仅导致道路积水、能见度骤降,还加剧了大型车辆(如渣土车、货车)的盲区风险。传统摄像头在雨天易因水雾、反光导致画面模糊,难以精准识别车牌、行人或障碍物。此外,高考等特殊时期的人员密集流动,进一步增加了交通拥堵和安全隐患。为应对上述挑战,智慧交通系统需通
- 基于RT-DETR算法的夜间交通车辆与行人目标检测
野马算法创新
算法目标检测人工智能RT-DETR计算机视觉小论文
基于RT-DETR算法的夜间交通车辆与行人目标检测:智能交通的未来文末有完整代码数据集获取方式随着智能交通系统(ITS)的发展,实时、高效的交通监控成为了城市安全管理的重要一环。尤其是在夜间,低光照、复杂天气条件等因素使得传统的目标检测算法面临巨大的挑战,如何在夜间环境中准确地识别车辆和行人,成为智能交通系统中亟待解决的痛点。痛点:夜间检测困难,传统方法效率低在夜间,交通监控摄像头拍摄的图像普遍存
- LLaMA-Factory 微调 Qwen2-VL 进行人脸情感识别(二)
anneCoder
关于大模型的那些事儿llama人工智能深度学习chatgpt
在上一篇文章中,我们详细介绍了如何使用LLaMA-Factory框架对Qwen2-VL大模型进行微调,以实现人脸情感识别的功能。本篇文章将聚焦于微调完成后,如何调用这个模型进行人脸情感识别的具体代码实现,包括详细的步骤和注释。模型调用步骤环境准备:确保安装了必要的Python库。加载微调后的模型:使用HuggingFace的transformers库加载微调后的模型和图片处理器。图片预处理:对待识
- 使用预训练PoseNet模型在安卓应用中进行人体关键点检测
t0_54program
大数据与人工智能android个人开发
在当今的计算机视觉领域,姿态估计是一项关键任务,它旨在检测物体的姿态,也就是物体的方向和位置。其实现原理是通过检测一系列关键点,借此了解物体的主要部分,并估计其当前的方向。基于这些关键点,我们能够以2D或3D形式构建物体的形状。在本篇教程中,我们将利用预训练的PoseNet模型,在安卓应用里检测人体的关键点。一、基础安卓项目为节省时间,我们以TensorFlowLitePoseNet安卓演示项目为
- 轻量级行人属性识别算法设计
pk_xz123456
深度学习算法算法人工智能
轻量级行人属性识别算法设计一、算法框架设计我们提出一种基于注意力机制与特征解耦的轻量级网络(ALFD-Net),整体架构包含三个核心模块:importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.modelsimportmobilenet_v3_smallclassALFD_Net(nn.Module):def__init__(self,num_attributes
- 道路目标检测和分类数据集
shangjg3
Pytorch目标检测分类人工智能pytorch
道路目标分类数据集是用于训练计算机视觉模型识别道路场景中各类目标(如车辆、行人、交通标志、道路设施等)的重要资源。以下是关于道路目标分类数据集的详细介绍,包括常见数据集、特点、获取方式及应用场景等。一、常见道路目标分类数据集1.CaltechPedestrianDataset简介
- Python构建人脸识别系统实战项目
爱你不会累
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目详细阐述了如何使用Python语言和face_recognition库实现人脸识别系统。人脸识别技术基于比较人脸图像特征,用于身份验证和识别。该系统利用face_recognition库及其依赖的dlib和OpenCV进行人脸检测和识别,包括人脸检测、特征提取、数据库创建、人脸识别和系统优化等步骤。项目还可能包含示例代码、数据集、配置文件和文档,旨在向开
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http