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挂科边缘
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉深度学习
摘要一种卷积神经网络(ConvNet)的通用构建模块,以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块(DiverseBranchBlock,DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间,包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化,从而增强单个卷积的表示能力。在训练后,DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同,DBB在保持宏观架构的
- 【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet :通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)
YOLO大师
YOLO论文阅读
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络(CNNs)由于有限的内存和计算资源而变得困难。特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性,但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块,
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卢枫岱
快速上手:C#OpenCvSharpYolov8人脸关键点检测工具COpenCvSharpYolov8FaceLandmarks.rar项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/4d2a0项目介绍在当今的数字化时代,人脸识别和关键点检测技术已经成为许多应用的核心组成部分。无论是安防监控、人机交互还是虚拟现实,准确且高效的人脸关键点检测都是不可或缺的。
- 被动扫描和主动扫描的区别
Zero2One.
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在网络安全和漏洞检测中,被动扫描和主动扫描是两种常见的技术,它们在工作方式和应用场景上有显著的区别。被动扫描被动扫描是一种在目标无法察觉的情况下进行的信息收集方法。它通过监听网络流量、代理等方式获取数据,而不主动与目标系统进行交互。被动扫描的主要特点是隐蔽性强,不会对目标系统造成干扰1。优点隐蔽性强:由于不主动发送请求,目标系统难以察觉到扫描行为。减少干扰:不会对目标系统的正常运行造成影响。缺点信
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shell脚本练习练习要求:练习一:判断文件是否存在练习二:批量创建有规律用户并设置密码随机字符部分内容解释:练习三:判断文件大小并更改路径位置练习要求:shell脚本写出检测/tmp/size.log文件如果存在显示它的内容,不存在则创建一个文件将创建时间写入写一个shell脚本,实现批量添加20个用户,用户名为user01-20,密码为user后面跟5个随机字符编写个shell脚本将/usr/
- YOLOv9改进,YOLOv9检测头融合,适合目标检测、分割任务
挂科边缘
YOLOv9改进目标检测人工智能计算机视觉YOLO
摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络(CNN)的性能,但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角,认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而,空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此,提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力(RFA)。现有的空间注意力机制,如卷积块注意力模块(CBAM)和协调注意力(CA),仅关注空间特征,未能完全解决卷积核参数共享
- YOLOv8改进,YOLOv8检测头融合RFAConv卷积,并添加小目标检测层(四头检测),适合目标检测、分割等
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉深度学习
摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络(CNN)的性能,但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角,认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而,空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此,提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力(RFA)。现有的空间注意力机制,如卷积块注意力模块(CBAM)和协调注意力(CA),仅关注空间特征,未能完全解决卷积核参数共享
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测:深度学习实践与应用
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能目标跟踪目标检测
引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中,商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术,售货机可以在商品售出后自动更新库存,并提供准确的商品信息反馈。然而,在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题,尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。近年来,基于深度学习的目标检测算法,特别是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模
- 水稻穗检测数据集VOC+YOLO格式6038张1类别
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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):6038标注数量(xml文件个数):6038标注数量(txt文件个数):6038标注类别数:1标注类别名称:["daosui"]每个类别标注的框数:daosui框数=117696总框数:117696使用标注工具:labe
- 【论文投稿】探秘计算机视觉算法:开启智能视觉新时代
小周不想卷
艾思科蓝学术会议投稿计算机视觉
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- deepin操作系统任务栏网络图标异常问题解决指南
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摘要:在使用deepin操作系统时,用户可能会遇到任务栏网络图标显示异常的情况,即使网络连接正常,图标也可能错误地提示无法访问互联网。本文将探讨这一问题的成因,并提供一系列解决方案,以帮助用户解决任务栏网络图标状态异常的问题。引言deepin操作系统的任务栏网络图标有时会出现状态异常,这可能是由于网络检测机制的误判或配置文件的错误。本文将提供详细的解决方案,以确保网络图标能够准确反映网络连接状态。
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计讯物联水位监测系统,远程自动化全方位实时监控。监测点部署包括:目标因子采集传感器及仪器仪表、无线采集通信终端-水利RTU、数据实时采集自动上报,管理人员可通过监控中心平台远程监控,动态掌握监测点水位信息,数据分析处理,为政策规划提供决策依据,异常数据告警提示避免水生态灾害。远程水位自动监测系统组成感知层:水位计、雨量计、流量计、工业摄像头、(水质检测仪)网络传输层:计讯物联水利RTU遥测终端应用
- 基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化:多尺度目标检测的创新方案【YOLOv8】
步入烟尘
YOLO系列创新涨点超专栏YOLO目标检测人工智能YOLOv8
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Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化:多尺度目标检测的创新方案【YOLOv8
- 提升YOLOv8性能:用Swin Transformer替换Backbone的详细实现与分析【YOLOv8】
步入烟尘
YOLO系列创新涨点超专栏YOLOv8YOLO目标跟踪
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YOLOv8改进|主干篇|SwinTransformer替换Backbone(附代码+详细修改步骤+
- YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构
AI架构设计之禅
AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能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
YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构关键词:目标检测,深度学习,YOLOv8,Transformer,计算机视觉,卷积神经网络摘要:目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构,进一步
- 两万字探讨时间轮算法
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算法javaspring
1.引言1.1背景介绍随着分布式系统、微服务架构的流行以及高并发场景的广泛应用,系统中处理延时任务的需求变得愈发重要。延时任务的常见场景包括:任务调度:某些任务需要按照预定时间执行,比如每天的定时数据备份。超时控制:网络连接的超时检测、数据库锁的释放延迟等。缓存管理:缓存数据的过期清理策略。事件驱动场景:如日志系统中,只有当所有日志接收完毕并经过一定延迟后才能触发归档。延时任务的本质是系统需要管理
- 计算机视觉与深度学习:使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器(MATLAB源码-Faster R-CNN)
ZhShy23
javascript深度学习
在人工智能领域,计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据,从而做出有意义的决策。其中,目标检测是计算机视觉中的一项关键技术,它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用,在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术,特别是FasterR-CNN模型,来训练一个车辆检测器。文章目录一
- UART中的奇偶校验和粘性奇偶校验(stick parity)
马志高
接口与协议IC验证
1.UART传输UART传输分为起始位,数据位(从低到高),奇偶校验位,停止位,我们这里详细介绍一下奇偶校验位。2.奇偶校验位奇偶校验是一种常见的校验位方法,用于检测数据传输中的错误。奇校验:数据位的1的个数加上附加位的1的个数为奇数偶校验:数据位的1的个数加上附加位的1的个数为偶数举个例子,假设我们有一个UART串口通信系统,每个数据帧包含8位数据和1位奇偶校验位。我们选择奇校验。数据帧1:数据
- DNA图谱分析:自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习目标跟踪机器人人工智能
目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步,DNA图谱分析已经成为基因检测、疾病诊断、遗传学研究等领域的重要工具。在DNA图谱中,通常会呈现出染色体的多个片段,其中的一些变异可能对健康产生深远的影响。手工分析DNA图谱变异不仅
- 具体毕设方案100例之第4例STM32智能家居烟雾温度火灾防盗报警系统设计版本4
李学长单片机毕设
单片机毕设具体方案课程设计stm32智能家居单片机毕业设计嵌入式硬件51单片机
LCD1602液晶显示:实时展现当前检测到的烟雾浓度值,为用户提供直观的视觉信息。按键设置报警上限:用户可通过简单操作按键,自定义烟雾浓度的报警阈值,以满足不同场景的安全需求。蜂鸣器报警:当烟雾浓度超过用户设定的报警值时,蜂鸣器将立即启动,发出声音报警,提醒用户注意安全。无线WiFi传输:通过集成的ESP8266无线WiFi模块,将烟雾浓度数据实时传输至用户手机端,实现远程监控与数据查看。继电器模
- Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题
Loving_enjoy
论文深度学习计算机视觉人工智能
###Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中,欺诈检测是一项至关重要的任务。然而,欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点,这给机器学习模型的训练带来了挑战。传统的分类算法在面对这种不平衡数据时,往往会导致模型对多数类(正常交易)过拟合,而对少数类(欺诈交易)的识别能力较差。为了解决这个问题,生成对抗网络(GAN)提供了一种有效的手
- YOLOv10改进,YOLOv10检测头融合RepConv卷积,添加小目标检测层(四头检测)+CA注意机制,全网首发
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉
摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构,其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构,仅由一堆3x3卷积和ReLU组成,而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现,因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作(如多个卷积层、跳跃连接等)来提高模型的表达能力和
- 工作中常用 CMD 命令
书生-w
windowscmd
文章目录1.网络排障与端口检查1.1检测网络连通性1.2路由追踪1.3查看端口占用与连接状态2.进程管理2.1查看进程列表2.2结束指定进程3.文件与目录操作3.1快速查找并筛选日志3.2批量复制或镜像目录4.环境变量与系统信息4.1设置临时环境变量4.2设置系统环境变量4.3查看系统信息5.批处理脚本与自动化5.1将命令封装成`.bat`脚本5.2重定向和管道组合6.远程管理与故障排查6.1Te
- netty~ 基于netty实现服务端的长连接
17245
NIO~NettyNetty长连接心跳检测ScheduledFuture消息编码解码
描述socket长连接即服务端不断开客户端channel的连接,客户端需要定时向服务端进行心跳检测,服务端需要将过期未进行心跳检测的socket关闭。服务端关闭过期的channel连接:Netty提供了ScheduledFuture,可以通过ChannelHandlerContext.executor().schedule()创建,支持延时提交,也支持取消任务,为自动关闭提供了一个很好的实现方案。
- YOLOv11改进,YOLOv11检测头融合RepConv卷积,并添加小目标检测层(四头检测),适合目标检测、分割等任务
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉
摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构,其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构,仅由一堆3x3卷积和ReLU组成,而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现,因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作(如多个卷积层、跳跃连接等)来提高模型的表达能力和
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round