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墨夶
数据库学习资料2mysqlandroid数据库
在大数据时代,个人隐私保护的重要性日益凸显。随着全球范围内对用户信息保护意识的增强以及相关法律法规(如GDPR、CCPA等)的出台,企业面临着前所未有的挑战——如何在利用海量数据创造价值的同时,确保这些数据不会泄露用户的敏感信息。为了应对这一难题,差分隐私(DifferentialPrivacy,DP)作为一种强大的数学工具应运而生。它不仅能够有效地抵御各种形式的重识别攻击,而且还可以保持数据集统
- 机器学习02-发展历史补充
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段:统计学习和模式识别(20世纪50年代至80年代)2-第二阶段【集成时代】+【核方法】(20世纪90年代至2000年代初期)3-第三阶段【特征工程】+【模型优化】(2000年代中期至2010年代初期)4-大规模数据和分布式计算(2010年代中后期)5-自动化机器学习和特征选择(2010年代末至今)2-神经网
- 基于SIFT特征提取和模板匹配的车标识别算法MATLAB仿真(含MATLAB代码)
爱学习的通信人
图像处理毕业设计信号处理算法matlab开发语言
摘要本文介绍了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征提取和模板匹配的车标识别方法,并通过MATLAB进行仿真。该方法利用SIFT特征的尺度和旋转不变性,提高车标识别的准确性和鲁棒性,适用于各种尺寸和方向的车标图像。仿真结果展示了该方法在实际应用中的有效性。关键词:车标识别,SIFT特征提取,模板匹配,MATLAB仿真1.引言车标识别在车辆检测、智能交通系统和安全监控中具有重要应用。准确识别车辆品
- 一个非常好用的图片切割工具(c# winform开发)
源之缘-OFD解决方案之道
c#winform
本人业余时间开发了一个图片切割工具,非常好用,也很灵活!特别对大型图片切割,更能体现出该软件的优势!开发工具为winform功能说明可以设定切割的高度和宽度。切割线可以上下拖动,可以增加一个切割区域,可设定某个区域不参与切割。主要技术点分析切割区域确定每个切割区域是一个长方形。用一个结构标识该属性。1classSpliteMoveIndex2{3publicenumEN_DIR4{5NON,6HO
- cordova 指纹验证登录
petunsecn
APP指纹验证cordova
关键词:指纹验证登录需求:在APP上实现指纹验证登录指纹验证登录,顾名思义,基于手机系统提供的指纹认证API,实现方便用户登录的功能。实现流程:1:初始化--获取手机指纹识别支持情况(传感器支持,API支持,用户设置支持等)2:用户凭证登录(通常是用户名+密码)成功,调取系统指纹验证,验证通过,本地存储用户凭证;3:登录画面调用系统指纹验证,验证通过,使用本地存储的用户凭证执行登录。对手机指纹验证
- LLMs,即大型语言模型
maopig
AI语言模型人工智能自然语言处理
LLMs,即大型语言模型,是一类基于深度学习的人工智能模型,它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练,可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer,其关键在于自注意力机制,使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”,从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用,如自然语言理解(NLU),语言生成,以及语音识别和合成等。例如,它们能够理解人类的语言
- OCR字符识别--WeChatocr
鲁鲁在川
ocr
导入库,及定义微信OCR地址fromwechat_ocr.ocr_managerimportOcrManager,OCR_MAX_TASK_IDimportthreadingwechat_ocr_dir=r"./ocr/WeChatOCR/7079/extracted"#OCR的地址,可以用everythin工具查找一下地址这个地址是电脑用户安装APP的地址---C:\Users\xxxx\App
- 推荐3D UNet实现:深度学习3D体素数据语义分割的利器!
滑辰煦Marc
推荐3DUNet实现:深度学习3D体素数据语义分割的利器!去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个快速发展的深度学习时代,3DUNet已经成为3D图像处理领域中不可或缺的工具,尤其在医疗影像分析和3D物体识别等任务上展现出强大的潜力。这个开源项目为我们提供了一个高效、灵活的3DUNet实现,支持Tensorflow、PyTorch和Chainer三种主流深度学习框架。
- 企业架构业务流程设计五步法
公众号:优享智库
数字化转型数据治理主数据数据仓库架构
企业架构业务流程设计五步法企业架构与业务流程概述企业架构定义及重要性业务流程概念及作用企业架构与业务流程关系第一步:明确战略目标与需求确定企业战略目标分析业务需求及痛点制定项目目标与计划第二步:梳理现有业务流程调研现有业务流程情况识别关键业务环节及问题评估现有流程效率与效果第三步:设计优化方案与实施路径制定优化策略及原则设计新业务流程框架图规划实施步骤与时间表第四步:落地实施与持续改进搭建支持新流
- 行为识别的方法
人工智能专属驿站
深度学习
行为识别主要有以下几大类方法,每类方法各有特点及典型算法:传统方法特点:利用手工设计特征对行为进行表征,再用统计学习的分类方法进行识别。需一定专业知识设计特征,耗费人力物力,对复杂场景、遮挡等适应性差,但对简单背景、规则动作识别效果尚可。典型算法:时空关键点(Space-TimeInterestPoints):基于视频图像中的关键点在时空维度上的变化来提取动作特征,但可能忽略视频细节,泛化能力较弱
- Python AI教程之二十一:监督学习之支持向量机(SVM)算法
潜洋
人工智能Python中级支持向量机算法机器学习python
支持向量机(SVM)算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法,广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。SVM具有很强的适应性,适用于各种应用,例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。SVM特别有效,因为它们专注于寻找目标特征中不同类别之间的最大分离超平面,从而使其对二分类和多分类都具有鲁棒性。在本大纲中,我们将探讨支持向量机(SVM)
- node.js项目依赖关系分析工具 Depazer 的使用
付星途
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node.js项目依赖关系分析工具Depazer的使用Depazer是一个用于分析和可视化Node.js项目依赖关系的工具。它可以帮助开发者快速了解项目的依赖结构、模块关系,以及可能存在的问题,从而优化代码架构和依赖管理。功能特点依赖关系分析:显示项目的模块依赖关系,包括内部模块和外部模块(NPM包)。帮助识别循环依赖、未使用的依赖、或过度复杂的依赖。可视化图表:生成清晰的依赖关系图,帮助开发者快
- 深度学习驱动的极端天气预测:时空数据异常检测与应用全解析(基于Python + TensorFlow)
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摘要:时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点,对极端天气预测至关重要。深度学习,尤其是LSTM网络,因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据,深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系,提高预测准确性。然而,挑战依然存在,包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来,通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
- 【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts,纯卷积神经网络,更快更准,,降低参数量!
YOLO大师
YOLO网络cnn目标检测论文阅读yolov8
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLOv8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:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer(ViTs)的引入,ViTs迅速取代了卷积神经网络(ConvNets)成为最先进的图像分类模型。然而,普通的ViT在应用于诸
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui分类人工智能
引言随着人工智能的飞速发展,深度学习技术已广泛应用于各个领域,尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用,能够在多种场景下提供重要的信息,例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中,准确识别人脸的情感状态(如高兴、愤怒、悲伤等)是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步,YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
- 基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能ui数据挖掘分类
引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展,人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面,开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计,并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
- 基于深度学习的人脸表情识别系统(YOLOv10+UI界面+数据集)
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui计算机视觉人工智能目标跟踪
在本篇博客中,我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成:YOLOv10(深度学习模型)进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。我们将从系统架构、数据准备、模型训练、UI设计等多个方面进行全面讲解,最终实现一个能够实时识别并展示人脸表情的系统。目录1.系统架构2.数据集准备2.1FER2013数据集2.2数据预处理3.YOLOv10模型概
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能代码
1.引言近年来,人脸表情识别在情感计算、智能人机交互、心理学研究等领域有着广泛的应用。深度学习的快速发展,使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络(CNN)和目标检测技术,可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面(UI)。通过本文,你将学习如何实现一
- 《解锁鸿蒙系统AI与第三方应用集成的无限可能》
人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代,鸿蒙系统与人工智能技术的深度融合为应用开发带来了前所未有的机遇和挑战。如何让鸿蒙系统中的人工智能服务与第三方应用实现更好的集成,成为了开发者们关注的焦点。利用鸿蒙系统内置的人工智能服务鸿蒙系统提供了丰富的人工智能服务,如语音助手、视觉识别、自然语言处理等。开发者可以直接调用这些服务,无需从头开始研发。例如,在开发一款阅读类应用时,可以调用自然语言处理服务实现智能朗读功能,
- 《软硬协同优化,解锁鸿蒙系统AI应用性能新高度》
深度学习人工智能
在当今数字化时代,鸿蒙系统与人工智能的融合正逐渐成为科技领域的热门话题。如何通过软件和硬件协同优化,进一步提升鸿蒙系统中AI应用的整体性能,成为了开发者和技术爱好者们关注的焦点。鸿蒙系统与AI应用的融合现状鸿蒙系统以其独特的微内核架构和分布式特性,为AI应用提供了良好的运行环境。目前,鸿蒙系统中的AI应用已经涵盖了语音助手、图像识别、智能推荐等多个领域,为用户带来了更加智能、便捷的体验。然而,随着
- 《解锁鸿蒙系统AI能力,开启智能应用开发新时代》
人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代,鸿蒙系统以其独特的分布式架构和强大的AI能力,为开发者们带来了前所未有的机遇。本文将深入探讨开发者如何利用鸿蒙系统的AI能力开发更智能的应用,开启智能应用开发的新时代。鸿蒙系统构筑了15+系统级的AI能力,并开放了14+AI控件,覆盖图像、语音、智能推荐等领域。这意味着开发者无需从头搭建复杂的AI模型和算法,只需通过低至“一行代码”调用系统级原生AI能力,如文本识别、视觉
- 如何进行产品需求的分析与挖掘
需求分析需求管理工具需求管理
产品需求分析与挖掘是产品开发过程中至关重要的一步,它帮助企业更好地理解目标用户的需求,从而提供有价值的产品解决方案。通过有效的需求分析,企业能够避免开发无意义的功能或产品,减少资源浪费,确保产品的市场竞争力。一、明确分析目标和范围在进行产品需求分析之前,首先需要明确分析的目标和范围。这是整个分析过程的基础。产品需求分析的目标可以是:识别市场机会:发现用户未被满足的需求,或者现有市场中存在的痛点。优
- 如何定义需求的优先级
需求管理工具需求分析需求优先级
如何定义需求的优先级包括:需求的重要性、紧急性、资源可用性、利益相关者的影响力。需求的重要性是评估需求优先级的第一步。一个项目的成功很大程度上取决于正确理解哪些需求是关键的,哪些是次要的。重要性的评估通常依赖于需求对业务目标的直接影响,以及这些需求如果不被满足,对项目整体成果的潜在负面效应。这个过程需要项目团队、利益相关者以及可能的终端用户的密切合作和沟通。一、理解和识别需求首先,项目团队需要完全
- 潜在客户管理怎么管理?主流的方法和工具
客户管理crm系统
在现代营销和销售的环境中,潜在客户管理已成为企业提升销售效率和客户转化率的关键步骤。有效的潜在客户管理能够帮助企业识别并筛选高质量的潜在客户,最终推动销售目标的达成。管理潜在客户不仅需要系统化的方法,还需要合适的工具支持。精确的客户数据管理、流程化的跟进策略、自动化的营销工具是当前市场上最常用的潜在客户管理方法。通过这些方法和工具,企业能够提高客户的生命周期价值和转化率,增强市场竞争力。在潜在客户
- 用pygame制作的一个简单控制方块移动
come-昂-
pythonpygame
今天学习了一下pygame的简单用法,想用pygame制作一个小游戏,但受制于能力尚不完善,只能从基础做起。编写了一个简单的“小游戏”,就叫它小游戏吧,只有一个操作,可以实现方块的移动importsys,pygamepygame.init()#窗口初始化size=width,height=600,600screen=pygame.display.set_mode(size)#设置窗口大小WHITE
- 火绒安全原理、用法、案例和注意事项
正在走向自律
#安全漏洞火绒安全网络安全安全威胁分析
火绒安全是一款功能强大的安全软件,它采用了先进的安全技术和算法,通过实时监测、恶意代码识别、防火墙功能、沙箱技术和网络保护等多种手段,为用户提供全面的计算机安全防护。1.为什么选用火绒安全?火绒安全是一款优秀的安全软件,选择它有以下几个原因:1.强大的杀毒能力:火绒安全拥有强大的杀毒引擎,能够及时发现并清除各类病毒、木马、恶意软件等,有效保护计算机和个人信息的安全。2.多层防护机制:火绒安全采用多
- 谷歌 AI Agent 白皮书:2025 年,智能体时代已来
人工智能googleagent
谷歌在2024年底发布了AIAgent(AI智能体)白皮书,表明人工智能在商业中将扮演更积极和独立的角色的未来,并详细阐述了智能体的概念、架构、运作方式以及相关技术,为智能体的开发和应用提供了理论框架和实践指导。AI4AI社区为大家对白皮书内容进行了整理,简单概括回顾核心内容,欢迎点击文章底部“阅读原文”获取完整版白皮书。智能体时代已来人类擅长处理复杂的模式识别任务。然而,我们往往需要借助工具——
- 12 条基于风险的 API 安全控制指南
算法人工智能程序员
在当今互联的世界中,API(应用程序编程接口)充当着应用程序之间无形的桥梁。然而,权力越大,责任也越大!保护这些API的安全至关重要,以防止潜在攻击者对数据或用户信息的隐私造成威胁。本文将介绍基于风险的API安全控制,帮助构建更可靠和防篡改的API。1.左移安全设计实践的威胁建模在建筑项目的蓝图阶段识别结构缺陷比后期修复更有效。威胁建模的目标是尽早发现并修复API安全缺陷。例子考虑一个处理用户付款
- Chatbot 不是“万金油”:企业级生成式 AI 如何真正创造价值
编者按:企业在引入生成式AI时,是否陷入了盲目追随聊天机器人的误区,如何真正发挥AI的价值潜力?本文作者提出了一个观点:企业应该首先关注业务流程,而非简单地将AI聊天机器人作为万能解决方案。作者认为企业需要深入分析现有业务流程,识别可以应用AI的具体环节,而不是为了使用AI而找寻应用场景。同时作者基于十余个生成式AI应用的实战经验,详细阐述了如何通过"流程编排"而非"对话交互",系统性地重塑企业A
- 【PCL】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割(Cylinder model segmentation)
old_power
PCL计算机视觉3Dc++
1、简介PCL(PointCloudLibrary)中的圆柱模型分割CylinderModelSegmentation是一种从点云数据中提取圆柱体模型的技术。它通过识别点云中符合圆柱体几何形状的部分,将圆柱体从其他几何形状中分离出来。1.1主要步骤预处理:对点云进行去噪、下采样等操作,以减少数据量并提升处理效率。法线估计:计算点云中每个点的法线,用于后续的模型拟合。模型拟合:使用RANSAC(随机
- 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