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Mark White
dnn人工智能神经网络
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zenpluck
GS论文阅读论文阅读笔记
前言MGSO首字母缩略词是直接稀疏里程计(DSO)，我们建立的光度SLAM系统和高斯飞溅(GS)的混合。这应该是第一个前端用DSO的高斯SLAM，不知道这个系统的组合能不能打得过ORB-SLAM3，以及对DSO会做出怎么样的改进以适应高斯地图，接下来就看一下吧！GishelloG^s_ihelloGishello我是红色文章目录前言1.背景介绍2.关键内容2.1SLAMmodule2.2Dense
- Python Textract库：文本提取
程序员喵哥
python开发语言
更多Python学习内容：ipengtao.comTextract是一个强大的Python库，用于从各种文件格式中提取文本。无论是PDF、Word文档、Excel电子表格、HTML页面还是图像，Textract都能有效地提取其中的文本内容。Textract通过集成多种开源工具和库，实现了对多种文件格式的支持，使得文本提取变得简单而高效。本文将详细介绍Textract库的安装、主要功能、基本操作、高
- python学智能算法（八）|决策树
西猫雷婶
人工智能python学习笔记机器学习python决策树开发语言
【1】引言前序学习进程中，已经对KNN邻近算法有了探索，相关文章链接为：python学智能算法（七）|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是：它在分类的时候，不能知晓每个类别内事物的具体面貌，只能获得类别，停留在事物的表面。为了进一步探索事物的内在特征，就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法：决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前，需要先了解香农熵。本科学控
- 家用笔记本换装centos7当服务器全流程
吕域
服务器windows电脑centos
目录1、安装centos7系统硬件准备软件和镜像准备制作启动盘2、网络连接和ssh远程登陆centos7连接网络ssh远程登陆3、笔记本闭盖不休眠（7*24小时可用）4、定时开关机（省电、保护电脑）5、配置开发环境（此处以python为例，非必要项，示需求安装）1、安装centos7系统硬件准备老旧淘汰笔记本一台（新笔记本不合算，舍不得）一个大于8G的U盘网线一根（后续联网用）软件和镜像准备软件U
- Linux学习1_Linux命令及英文全称
Wang_Zhenwei
—Linux转载linux
LinuxCommandreferences(命令全称，方便记忆)aliasCreateyourownnameforacommandarchprintmachinearchitectureashashcommandinterpreter(shell)awk(gawk)patternscanningandprocessinglanguagebasenameRemovedirectoryandsuff
- CentOS 7.x 快速搭建ARK服务器
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Linuxarkserverarkservercentos方舟服务器搭建Linux方舟开服教程方舟多人联机
本人菜鸟一枚，最近喜欢上了ark，也找到了2个基友，但是在别的服玩的不是很开心（非人民币玩家，你们懂），刚好有台闲置的拯救者14笔记本，i7-4720HQ、16G内存、128G三星970pro，1T机械，索性拿来装个Centos7.6搭个服自己玩,就多点电费的事，下面把自己折腾一天的开服经历做个笔记留给和我一样的童鞋，喜欢开服工具的请绕道友情提醒：ARK需要大量内存，建议使用至少具有6GBRAM以
- docker compose部署dragonfly
java初学者分享
docker容器运维
整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee：solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub：GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、rei
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springboot后端java
整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee：solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub：GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、rei
- SpringBoot整合阿里云、腾讯云、minio、百度云、华为云、天翼云、金山云、七牛云、移动云、网易数帆等等有关于S3协议下文分布式对象存储接口
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前提：在可运行的SpringBoot的项目内引用以下JAR包整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee：solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub：GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到
- SpringBoot整合多租户MongoBD
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前提：在可运行的SpringBoot的项目内引用以下JAR包整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee：solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub：GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到
- QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比
kanhao100
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QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具：QKeras、Brevitas和QONNX，从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
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- Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具
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Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，特别适合日常办公、学术研究及数据分析等场景。它能有效解决将图像中的文字快速转化为可编辑文本的需求，极大提升工作效率。此工具依托于先进的计算机
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自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤：语音信号采集：通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理：去除噪
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docker目前docker官网已经无法登录，但是还可以从清华镜像站（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/）下载。使用方法可以参考早期文章《docker笔记》docker-compose可以从Github下载不同版本的二进制文件，例如docker-compose-linux-x86_64。下载完成后，将二进制文件复制入路径，例如/usr/l
- 自学黑客技术多长时间能达到挖漏洞的水平？
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抱着一个明确的目的去学习，学习效果能够事半功倍，给你点个赞。但值得注意的一个点是：任何未经授权的挖洞行为，都是违法的！！！任何未经授权的挖洞行为，都是违法的！！！任何未经授权的挖洞行为，都是违法的！！！这一点一定要切记！！！！！！！接下来回归主题，你想挖漏洞做副业这个想法是好的，但有时候理想很丰满，现实很骨干。从提问描述来看，你之前应该没有深入了解过网络安全，为了避免后面说的东西你理解不了，那我就
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机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。背景：感知机由FrankRosenblatt提出，是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成，可以用于简单的二分类任务。特点：输入层和输出层之间直接连接，没有隐藏层。使用简单的
- linux自律 第 40 天
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在学习了sqlite3数据库的增删改查之后，我开始做了一个基于web服务端的商品查询系统，将商品的图片，名称，id，详细描述和关键词等都放入了该数据库中，利用该数据库和html构建的网页来完成该项目。该项目首先需要设计出登录系统，登录需要密码和账号，所以需要注册，我打算在注册的时候使用数据库，将注册的信息放在数据库中。然后使用账号密码登录的时候，输入的账号密码在请求报文中，以post的形式发出来，
- iOS接入微信支付（小白都能看懂的微信支付）
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功能模块一天一读基础知识点
因为近期项目中需要接入微信支付功能，自己也爬了很多的坑，所以做了一下这边文章供大家学习参考，远离爬坑，文章主要讲到以下五部分：一、填写商户平台所需资料二、具体Demo代码@Github下载地址本文为本人学习记录笔记，如需转载，请注明出处@iOS_lyon填写商户平台所需资料一、填写经营信息@查看截图指引下图选择不同的类目，所需要上传的资料也是有所不同的，下图拿其它为例子填写经营信息二、填写商户信息
- 【lua】面向对象
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建议提前学习https://www.runoob.com/lua/lua-metatables.html面向对象特征1）封装：指能够把一个实体的信息、功能、响应都装入一个单独的对象中的特性。2）继承：继承的方法允许在不改动原程序的基础上对其进行扩充，这样使得原功能得以保存，而新功能也得以扩展。这有利于减少重复编码，提高软件的开发效率。3）多态：同一操作作用于不同的对象，可以有不同的解释，产生不同的
- 关于误差平面小记
文弱_书生
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四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的，我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面（ErrorSurface）。在这里，我们讨论一个四维曲面的二维切片，其中：三个维度是网络的权重（w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3）。第四个维度是误差（损失
- 奇异值分解（SVD）
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能
奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD)，这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论，通过手动计算示例进行分析，并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时，您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
- HAL库操作STM32串口
2021.09
STM32-CubeMXstm32单片机arm
本次博客知识来自于韦东山老师的7天物联网课程。一、cubeMX产生工程框架先从左侧选择串口1，再选择异步通信。二、分析程序如下图，cubeMX自动生成了串口初始化函数。三、编写程序以上初始化完成后，就可以使用HAL库提供的“HAL_UART_Transmit()”从串口发送数据，使用“HAL_UART_Receive()”接收数据，但这样使用不方便，需要自己处理数据类型。在学习C语言时，通常使用p
- 关于神经网络中的正则化
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？在神经网络训练过程中，模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数，同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂（如参数过多、层数过深），它可能会记住训练数据中的噪声，而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合（ov
- python输出星号等腰三角形_python打印直角三角形与等腰三角形实例代码
weixin_39644139
python输出星号等腰三角形
python打印直角三角形与等腰三角形实例代码前言本文通过示例给大家详细介绍了关于python打印三角形的相关，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧1、直角三角形#i控制行数j控制*的个数foriinrange(5):i+=1forjinrange(i):print('*',end='')#end=‘'输出空格print()/2、等腰三角形row=int(input('p
- MySQL性能优化实战笔记 - 通俗易懂版
泥潭硬拔
mysql性能优化笔记
1.存储引擎选择-到底选哪个？InnoDBvsMyISAM通俗对比想象你开了一家银行：InnoDB就像是有保险柜的银行支持事务：比如转账，要么都成功，要么都失败行级锁：小明在存钱时，小红还能同时取钱缺点：需要更多内存和CPUMyISAM就像是简易储物柜不支持事务：操作简单直接表级锁：一个人在用时，其他人要等待优点：读取速度快，占用资源少2.实战案例：常见性能问题及解决方案案例1：查询特别慢--糟糕
- 大学期间如何学习利用AI
der丸子吱吱吱
学习人工智能
一、引言人工智能（AI）是当今世界技术发展的重要方向，它已经渗透到医疗、金融、交通、娱乐等各个领域。随着AI技术的快速发展，它不仅改变了我们的生活，也带来了巨大的职业机会。然而，面对如此广阔的领域，作为大学生，如何在本科阶段有效地学习和利用AI，成了许多同学的困惑。本文将详细介绍大学生在本科阶段如何通过合理的学习路线、方法和工具，逐步掌握AI的核心技术，并为日后进入AI行业打下坚实的基础。通过这篇
- ALO蚁狮优化算法：从背景到实战的全面解析
der丸子吱吱吱
智能优化算法ALO算法
目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论1.引言在
- 【布鲁姆6大认知层级】
搞技术的季
经验分享
认知思维目标层次由低到高、由简到繁分为六个层次，层层递进，这6个层级分别是：记忆——理解——应用——分析——评价——创新。第一层：记忆是指认识并记忆概念、知识，将其储存在大脑并及时提取，例如背单词、古诗、名词概念等。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认，虽然机械，但对学习和解决更复杂的问题来说是必不可少的基础环节。第二层：理解是指对事物或知识的领会，当学习者对"新"知识与原有知识产生联系时，
- ViewController添加button按钮解析。（翻译）
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明，db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包，项目右击，properties—java build path—libraries—Add External jar，加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的，上个图片缩放的代码，供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼：IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统，其包含了对XML，图像存储和Java脚本对象表示（JSON）的支持。DB2可被各种类型的企 业使用，它提供了一个数据平台，同时支持事务和分析操作，通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站，DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程：
1，true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例：（a==b）。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值，返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用，虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值，那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值，例如if(a!=0)。
2，if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术，如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术，非常好，却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术，过程大概是这个样子：
①我们日常工作中，遇到了问题，困难。寻找解决方案，即寻找新的技术；
②为什么要学习这门技术？这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题，困惑。这个问题，非常重要，我们不是为了学习技术而学习技术，而是为了更好的处理我们遇到的问题，才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题，如下：
type AD value
A
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句，都可以查询锁定的表
语句一：
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件［tar.gz］
征客丶
mysqlosx
场景：在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境：mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤：[所有目录请从根“/”目录开始取，以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件，下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir；
下载地址：http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】：
由容器控制程序之间的关系，而非传统实现中，由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在：控制权由应用代码中转到了外部容器，控制权的转移，是所谓反转。
简单的说：对象的创建又容器(比如spring容器)来执行，程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】：SSO的定义是在多个应用系统中，用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口：只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式：是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数，而不是一个对象，并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上，函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用：又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了，这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为：
* 1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）;
* 2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）;
* 3.删除一个字符（如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指：给定一个加权有向图G和源点s，对于图G中的任意一点v，求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法，因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值，其数值范围为0~11，默认值为1。该初始化参数是动态参数，可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下：
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示，但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址，为什么只需要存一个字节的地址，却占了4个字节，虽然只有一个字节，
但是这些字节比较多，所以编号就比较大，
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的，通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装（fastcgi模式）的时候，常常有这样一句命令：
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的？
phpize是什么？
phpize是用来扩展php扩展模块的，通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接：http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处！
无论是通过计数算法判断对象的引用数量，还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达，判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 ：强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1（完整软件包）下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1（完整软件包）
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新，包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中，经常需要一些周期性的操作，比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具，它是由Lionbridge公司（http://www.lionbridge.com）开发。
Webbench能测试处在相同硬件上，不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容：每秒钟相
- 第11章 动画效果（中）
onestopweb
动画
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文；解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常，加密和解密都需要使用一些秘密信息，这些秘密信息叫做密钥，将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥，两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要： ViewStub 是一个隐藏的，不占用内存空间的视图对象，它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt
