- OpenCV(一个C++人工智能领域重要开源基础库) 简介
愚梦者
OpenCV人工智能人工智能opencvc++图像处理计算机视觉开源
返回:OpenCV系列文章目录(持续更新中......)上一篇:OpenCV4.9.0配置选项参考下一篇:OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言:OpenCV(全称OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库,可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发。该库由英特尔公司于1999年开始开发,最初是为了加速处理器
- 神经网络(深度学习,计算机视觉,得分函数,损失函数,前向传播,反向传播,激活函数)
MarkHD
深度学习神经网络计算机视觉
神经网络,特别是深度学习,在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释:神经网络:神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元(或称为节点)组成,这些神经元通过权重和偏置进行连接,并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习:深度学习是神经网络的一个子领域,主要关注于构建和训练深度神经网络(即具有多个隐藏层的神经网络)。通
- 什么是特征检测和描述,OpenCV中常见的特征检测算法有哪些?
-Max-静-
#opencv学习opencv算法人工智能
特征检测和描述是计算机视觉中的基本概念,它们在图像识别、对象跟踪、图像拼接等多种任务中发挥着至关重要的作用。特征检测是指识别图像中重要的特定点、区域或结构,这些特征通常具有独特性、可重复性以及对光照变化、旋转和比例变换等变化的鲁棒性。这些特征点可以用作进一步分析的参考。特征描述是基于一定的几何或者颜色信息生成特征点的特征描述符,这种描述应满足欧式空间的仿射不变性和噪声鲁棒性,并且不同特征点的特征描
- CUDA——内存
UCAS_HMM
CUDAc++c语言性能优化
内存形式静态全局内存#include#include__device__floatdevData;//-GPU静态变量(所有设备代码均可见,主机代码不允许直接访问)__global__voidcheckGlobalVariable(){printf("threadIdx.x=%ddevData=%0.2f\n",threadIdx.x,devData);devData+=2.0f;}intmain
- 高质量 Git 仓库汇总(持续更新,方便查看)
Nice_cool.
学习
Leetcodehttps://github.com/kamyu104/LeetCode-SolutionsCmakehttps://github.com/viva64/pvs-studio-cmake-examples3D目标检测Awesome-3D-Object-DetectionAwesome-3D-Object-Detection-for-Autonomous-DrivingCudaCod
- NVIDIA相关工具
tang-0203
NVIDIAprofile工具
模型profile相关nvvp,nvprof是cudatoolkit集成的工具,用于生成GPUtimeline的工具。nvprof是命令行工具,我们的模型常常是运行在远端的服务器上,我们需要把输出的监测数据拷贝至本地查看,这个时候需要用到nvvp进行可视化分析。nsight是NVIDIA最新的用于监测kerneltimeline的工具。nvprofnvvpnsight
- opendronemap集群搭建
Robber2000
云计算容器运维云原生
需求OpenDroneMap(ODM)是一个开源项目,旨在利用无人机采集的图像数据生成地图、模型和其他地理空间数据。它主要解决以下问题:航空摄影数据处理:ODM可以处理无人机拍摄的大量航空图像数据,通过图像处理和计算机视觉技术生成高质量的地图和模型。地图制作与更新:利用ODM,用户可以快速、成本效益地生成地图,并及时更新地理空间数据,有助于城市规划、灾害监测等领域的应用。三维建模:ODM可以生成精
- Canny详解
kxg916361108
计算机视觉图像处理人工智能
Canny边缘检测是一种经典的图像处理技术,被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。它由JohnF.Canny在1986年提出,是一种多阶段的边缘检测算法,具有高精度和低错误率的特点。Canny边缘检测的步骤:高斯滤波(GaussianBlur):Canny边缘检测首先对图像进行高斯平滑处理,以减少图像中的噪声。高斯滤波器将图像中的每个像素与周围像素进行加权平均,从而模糊图像并减少噪声。计算图像梯度
- 深度学习踩坑记录(持续更新)
芒果不茫QAQ
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目录4060显卡cuda版本异常transformers初始化TrainingArguments时output_dir指定问题4060显卡cuda版本异常环境:torch1.11.0+cu113程序报错RuntimeError:nvrtc:error:invalidvaluefor--gpu-architecture(-arch)可能原因与解决办法4060显卡是sm_89架构,支持11.7以上cu
- RuntimeError: (PreconditionNotMet) The third-party dynamic library (cublas64_102.dll;cublas64_10.dll
xxxggany
pippaddlepaddle
校验paddle报错:RuntimeError:(PreconditionNotMet)Thethird-partydynamiclibrary(cublas64_102.dll;cublas64_10.dll)thatPaddledependsonisnotconfiguredcorrectly.C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10
- 大模型加速与性能对比
__如风__
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大模型加速与性能对比阿里通义千问flash-attention加速正常运行通义千问会提示安装flash-attention以获得更快的推理速度,缺少这个包并不影响模型运行。事实证明安装之后对于推理速度的提升也很小(5%),网上说对于微调训练的速度提升比较大,因为是在内网环境下,安装还费了一番周折。本人环境torch2.0.1+cu118cuda11.8nvidia-driver535.98gcc9
- MATLAB图像拼接算法及实现
程序员小溪
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图像拼接算法及实现(一)论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要:图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像
- AI图像识别算法助力安全生产*提升风险监测效率---豌豆云
豌豆云
人工智能安全
2024年开年来安全生产事故频发,工厂爆炸、工程坍陷等重大安全生产事故的发生再次为我们敲响了警钟。安全生产是企业发展的生命线,而传统的安全监测手段存在盲区和延迟,难以及时发现和应对潜在风险。AI图像识别算法通过利用先进的计算机视觉和深度学习技术,能够有效提高风险监测效率,保障企业的安全生产。AI图像识别算法助力安全生产AI图像识别算法通常部署在本地服务器或边缘服务器,通过分析前端监控摄像头、无人机
- Ubuntu20.04安装并配置vscode
double_c之
科研vscodeubuntu
Ubuntu20.04安装并配置vscodevscode安装miniconda安装创建虚拟python3.8环境pytorch和匹配的cuda安装vscode安装VSCode可以通过Snapcraft商店或者微软源仓库中的一个deb软件包来安装。我们这里选用安装VSCodesnap版,打开你的终端(Ctrl+Alt+T)并且运行下面的命令:sudosnapinstall--classiccode运
- 深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能
仰望大佬007
图像处理opencv计算机视觉c#
深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能前言1.图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习13.高级图像处理算法14.GPU加速与并行计算前言OpenCVSharp是C#语言中用于图像处理和计算机视觉的开源库,它提供了
- 【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备(RCNN~YOLOv5)
旅途中的宽~
计算机视觉面经总结计算机视觉深度学习目标检测YOLORCNN
文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5
- ChatGPT引领的AI面试攻略系列:cuda和tensorRT
梦想的理由
深度学习c++chatgpt人工智能面试
系列文章目录cuda和tensorRT(本文)AI全栈工程师文章目录系列文章目录一、前言二、面试题1.CUDA编程基础2.CUDA编程进阶3.性能优化4.TensorRT基础5.TensorRT进阶6.实际应用与案例分析7.编程与代码实践8.高级话题与趋势一、前言随着人工智能技术的飞速发展,该领域的就业机会也随之增多。无论是刚刚踏入这一领域的新手,还是经验丰富的专业人士,都可能面临着各种面试挑战。
- OpenCV:开源计算机视觉的魔力之门
mikes zhang
计算机视觉
在当今这个信息爆炸的时代,图像和视频已经成为我们获取和传递信息的主要方式之一。从社交媒体上的照片分享,到安防监控、自动驾驶等领域的图像识别与处理,计算机视觉技术正日益改变着我们的生活。而在这场技术革命中,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)这一开源计算机视觉库扮演着举足轻重的角色。本文将带你走进OpenCV的世界,一探其究竟。一、OpenCV简介OpenC
- Made In Heaven,LLM要加速了
DisonTangor
人工智能transformer
借鉴了荒木老师笔下的普奇神父的台词玩LLM的多数用的是Huggingface框架,而它本身提供的是accelerate库来提升模型的训练推理速度。这些都离不开Nvidia的Cuda计算,而目前适配这一驱动的只有Windows和Linux。于是我就尝试在这两个系统上进行加速实验,尝试HuggingfaceDoc中推荐的FlashAttention2以及vLLM的PageAttention。原理参考L
- Ubuntu 22.04.4 LTS 安装cuda和cudnn
鹤蓝桉
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Ubuntu22.04.4LTS安装cuda和cudnn最简单最直接最快速的方法直接在命令行输入下面两行代码安装cudasudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit安装cudnnsudoaptinstallnvidia-cudnn我实测安装的版本是cuda11.5,cudnn8.2.4
- 解决conda环境下import TensorFlow失败的问题
绿竹巷人
功能安装condatensorflow人工智能
问题描述安装了anaconda的电脑,新建了一个名叫deeplearning的环境,在该环境下已经成功安装了tensorflow。于是在终端打开python并执行代码importtensorflowastfprint(1)除了提示2024-02-2721:50:00.801427:Iexternal/local_tsl/tsl/cuda/cudart_stub.cc:31]Couldnotfind
- 情感计算 - 情感模型
无脑敲代码,bug漫天飞
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1基本情感论模型--离散状态1Tomkins面部表情惩罚或奖励的反馈结果八类:基本情感2Izard具有动机的特征10中基本情感状态(言语内容表情等)神经系统电化学自主,遗传决定情感面部姿势活动情感活动输出决定脑区的反馈信息情感活动输出产生3Ekman美国心理学家早期的情感模型都是他提出的面部表情中应用广泛1972年六类情感状态90年代扩充更多的维度对于计算机视觉研究起到了推动作用泛文化意义历史进化
- 深度学习的进展
CuiXg
深度学习人工智能
深度学习的进展深度学习作为人工智能领域的重要分支之一,利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过数据训练模型以自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来,深度学习在多个领域取得显著进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等方面实现了突破性进展。方向一:深度学习的基本原理和算法深度学习基于神经网络概念,涉及反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等算法。这些算法模拟人脑神经元间的
- 05基于卷积神经网络-支持向量机(自动寻优)CNN-SVM数据分类算法
机器不会学习CSJ
cnn支持向量机分类人工智能
CNN原理卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征,从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中,图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器,如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
- 图像数据增强
菜鸟瞎编
一、做随机亮度、对比度、饱和度修改,使用tensorflowAPI核心部分是aug_op函数,这可是菜鸟的心血啊!#coding:utf-8importtensorflowastfimportcv2importrandomimportsysimportosimportshutil#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=""defrandom_normal(img,m
- 基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计 其三
大鸟仙童
课程设计计算机视觉深度学习
文章目录题目简介前言StableDiffusionLatentdiffusion自动编码器(VAE)U-NetText-EncoderStableDiffusion的推理过程从零开始配置实验环境IDEAnacondaCUDA和CuDNNCuDNNStableDiffusion的本地部署运行测试总结题目简介笔者个人的毕业设计课题如下:简介:使用预训练的DiffusionModel图像生成模型生成图像
- 【机器学习案例7】计算机视觉中的小物体检测:基于补丁的方法
suoge223
机器学习实用指南机器学习计算机视觉人工智能
专栏导读作者简介:工学博士,高级工程师,专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏:《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码;2.开源机器学习训练数据集;3.机器学习前沿专业博文。以案例的形式从实用的角度出发,快速上手机器学习项目,在案例中成长,摆脱按部就班填鸭式教学。欢迎订阅专栏,订阅用户可私聊进入机器学习交流群(知识交流、问题解答),并获赠丰厚的机器学习相关学习资料(教材、源码
- 渲染对硬件的要求有哪些?渲染100邀请码1a12
千野竹之卫
前端javascript开发语言图形渲染3dsmax
效果图需要渲染,而渲染的好坏不仅与场景有关,还受到硬件影响,这次我们就看下高质量的渲染对硬件有哪些要求吧。1、CPUCPU是渲染的核心部件,它负责进行大量运算和处理。一般来说CPU的核心数、线程数、主频和缓存越高,渲染效率就越高。如果用的是传统CPU渲染软件,那么一个强大的多核心CPU就非常重要。如果用的软件支持Nvidia的CUDA并行运算,那对CPU的性能要求就降低了。2、GPUGPU或图形处
- 图像预处理技术与算法
木子n1
算法嵌入式开发算法数码相机计算机视觉
图像预处理是计算机视觉和图像处理中非常关键的第一步,其目的是为了提高后续算法对原始图像的识别、分析和理解能力。以下是一些主要的图像预处理技术:1.图像增强:对比度调整:通过直方图均衡化(HistogramEqualization)等方法改善图像整体或局部的对比度。伽玛校正:改变图像的亮度特性,用于补偿显示器或其他硬件设备的非线性响应。锐化处理:如使用高通滤波器(如拉普拉斯算子、Sobel边缘检测算
- Vis-TOP:视觉Transformer叠加处理器
离欢
论文Transformer人工智能机器学习transformer深度学习计算机视觉
摘要近年来,Transformer[23]在自然语言处理(NLP)领域取得了良好的效果,并开始向计算机视觉(CV)领域拓展。优秀的型号如VisionTransformer[5]和SwinTransformer[17]已经出现。同时,Transformer模型平台扩展到嵌入式设备,以满足一些对资源敏感的应用场景。但是,由于Transformer模型参数多、计算流程复杂、结构变体繁多,在硬件设计中存在
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
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对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
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oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
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competition 比赛;竞争
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O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
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- JPA之JPQL(三)
frank1234
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public void querySingleObject1() {
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- Remove Duplicates from Sorted Array II
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remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
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- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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- CentOS安装Mysql5.5
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CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
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rm -rf /var/lib/mysql
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- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要