- ComfyUI IPAdapter 技术解析:图像特征融合与角色一致性控制实践
迈火
人工智能深度学习aiAI作画图像处理stablediffusion
声明:本教程仅限于图像生成技术与工作流的研究探讨。使用者必须严格遵守《中华人民共和国民法典》第一千零一十九条等关于肖像权的法律法规。禁止将技术用于伪造身份、侵害他人肖像权或从事任何非法活动。因技术滥用导致的一切法律后果和责任,由使用者自行承担。大家好,作为一名深度使用ComfyUI的用户,今天将深入解析IPAdapter插件的核心功能与应用。IPAdapter是ComfyUI中实现图像特征融合和角
- 基于MATLAB图像特征识别及提取实现图像分类
jghhh01
机器学习算法人工智能
基于MATLAB的图形处理程序,可以进行图像特征识别及提取,进而实现图像分类。hog_svm.m,2276svm_images/test_image/1.jpg,20980svm_images/test_image/2.jpg,18246svm_images/test_image/3.jpg,13835svm_images/test_image/4.jpg,18539svm_images/test
- OpenCV边缘填充方式详解
慕婉0307
opencv基础opencv计算机视觉人工智能
一、边缘填充概述在图像处理中,边缘填充(BorderPadding)是一项基础而重要的技术,特别是在进行卷积操作(如滤波、边缘检测等)时,处理图像边缘像素需要用到周围的像素值。由于图像边缘的像素没有完整的邻域,因此需要通过某种方式对图像边界进行扩展。边缘填充的主要应用场景包括:图像滤波(如高斯滤波、中值滤波等)卷积神经网络(CNN)中的卷积层形态学操作(如膨胀、腐蚀)图像特征提取二、OpenCV中
- 感知框2D反投是咋回事?
SLAM必须dunk
自动驾驶人工智能深度学习机器学习自动驾驶机器人
一、感知框:“2D框反投”是咋回事?(以自动驾驶识别车辆为例)1.核心逻辑:从图像特征“反推”目标框简单说,先用算法在2D图像里识别特征(比如车辆的轮廓、颜色、纹理),再把这些特征对应的区域,用“反投影”思路框成2D矩形。目的是在单张摄像头画面里,标记出“疑似目标”的位置。2.类比理解(找停车场里的红色轿车)假设你开发一个“自动驾驶视觉感知模块”,要识别停车场里的红色轿车第一步(特征提取):算法学
- 深入研究YOLO算法改进中的注意力机制
周立-ric
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:YOLO算法因其高效和准确而在实时目标检测领域备受青睐。注意力机制的引入对YOLO算法的性能提升起到了关键作用,尤其是通过关注图像关键区域来提高检测精度。注意力机制可以细分为通道注意力、空间注意力、自注意力、多尺度注意力和位置感知注意力等类型,每种类型的注意力机制都旨在优化模型对图像特征的理解和处理。本文档提供了一个包含实现这些注意力机制的代码的压缩包,并介绍
- 怎么对词编码进行可视化:Embedding Projector
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonembedding
怎么对词编码进行可视化:EmbeddingProjectorhttps://projector.tensorflow.org/EmbeddingProjector是用于可视化高维向量嵌入(如词向量、图像特征向量等)的工具,能帮你理解向量间的关系,下面以词向量分析和**简单自定义数据(比如特征向量)**为例,教你怎么用:一、词向量分析场景(以图中Word2Vec数据为例)1.加载数据与基础查看图里已
- 基于Python+OpenCV实现SIFT
2301_79809972
pythonpythonplotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景与意义SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不变特征变换)是一种在计算机视觉中广泛应用的局部图像特征描述子。由于其具有尺度不变性、旋转不变性和对光照变化、仿射变换和噪声的鲁棒性,SIFT在图像匹配、物体识别、三维重建等领域
- 头歌之动手学人工智能-图像卷积特征提取
第1关:图像卷积特征提取任务描述本关任务:编写一个能使用卷积滤波提取图像特征的小程序。相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:1.基本概念,2.如何使用卷积滤波提取图像特征。编程要求根据提示,在右侧编辑器补充代码,完成两个函数,计算并输出函数所返回特征数组的和。测试说明平台会对你编写的代码进行测试:测试输入:一张RGB图;预期输出:提取出特征数组的和。#-*-coding:utf-8-*-#导入相关
- 基于KAN+Transformer的专业领域建模方法论
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一、专业领域KAN方法创新路径领域函数分解策略•数学建模:针对专业领域特性设计专用基函数组合•医学影像:采用小波变换基函数分解图像特征```pythonclassWaveletKAN(nn.Module):def__init__(self):self.wavelet_basis=nn.Parameter(torch.randn(8,32,3))#8通道小波基defforward(self,x):r
- SIFT 全面解析:原理、实现与应用
Hello.Reader
算法其他算法
1.引言1.1什么是SIFT?SIFT,全称为Scale-InvariantFeatureTransform(尺度不变特征变换),是一种用于图像特征检测和描述的经典算法。它通过提取图像中的局部关键点,并为每个关键点生成具有尺度和旋转不变性的描述子,使其能够在不同的图像中进行特征匹配。SIFT算法尤其适合处理视角变化、尺度变换、部分遮挡和光照变化的问题,因此被广泛应用于计算机视觉领域。1.2SIFT
- Python爬虫与图像识别:搜索引擎的多模态搜索
搜索引擎技术
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Python爬虫与图像识别:搜索引擎的多模态搜索关键词:Python爬虫、图像识别、多模态搜索、搜索引擎、计算机视觉、深度学习、数据采集摘要:本文深入探讨了如何结合Python爬虫技术与图像识别算法构建多模态搜索引擎。我们将从基础概念出发,详细讲解爬虫系统设计、图像特征提取、多模态索引构建等核心技术,并通过实际案例展示如何实现一个能够同时处理文本和图像查询的搜索引擎系统。文章还将分析当前技术挑战和
- 【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(4)---模式识别与视觉计数
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- 计算机视觉与深度学习 | 基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法总结
单北斗SLAMer
程序语言设计(C语言C++MatlabPython等)图像处理matlab计算机视觉人工智能
基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法全面指南图像特征提取与匹配基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法全面指南一、图像特征提取基础特征类型分类二、点特征提取算法1.Harris角点检测2.SIFT(尺度不变特征变换)3.SURF(加速鲁棒特征)4.FAST角点检测5.ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)三、区域特征提取算法1.MSER(最大稳定极值区域)2.Blob
- 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
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Unpredictable222
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前言在视觉SLAM中,特征点是连接连续图像帧的桥梁,是视觉里程计的核心。本文将详细介绍特征点的提取与匹配方法,以及如何利用这些特征点估计相机运动。原理部分只是简单介绍,详细的介绍大家可以去看高翔老师的《视觉SLAM十四讲》。1.特征点提取1.1特征点基本概念一个好的图像特征应该具有:可重复性:在不同图像中能被重复检测到可区分性:不同特征有显著区别高效性:计算复杂度低局部性:对遮挡、光照变化等鲁棒1
- OpenCV 第7课 图像处理之平滑(一)
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1.图像噪声在采集、处理和传输过程中,数字图像可能会受到不同噪声的干扰,从而导致图像质量降低、图像变得模糊、图像特征被淹没,而图像平滑处理就是通过除去噪声来达到图像增强的目的。常见的图像噪声有椒盐噪声、高斯噪声等。1.1椒盐噪声椒盐噪声(Salt-and-pepperNoise)也称为脉冲噪声,是一种随机出现的白点或黑点,具体表现为亮的区域有黑色像素,或是暗的区域有白色像素,又或是两者皆有。下面左
- OpenCV CUDA模块图像特征检测与描述------图像中快速检测特征点类cv::cuda::FastFeatureDetector
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::cuda::FastFeatureDetector是OpenCV的CUDA加速模块中的一部分,用于在图像中快速检测特征点。FAST(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)算法是一种高效的角点检测算法,能够在保持较高精度的同时
- 【大模型面试每日一题】Day 23:如何设计一个支持多模态(文本+图像)的大模型架构?
是麟渊
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【大模型面试每日一题】Day23:如何设计一个支持多模态(文本+图像)的大模型架构?题目重现面试官:我们需要构建一个同时处理文本和图像的多模态大模型,用于图文检索、视觉问答等任务。请设计该模型的核心架构,说明关键模块及其交互方式,并分析可能面临的技术挑战及解决方案。输入文本modality图像modality文本编码器图像编码器文本特征图像特征多模态融合模块任务输出/解码器生成文本/图像/决策..
- 机器学习第二十三讲:CNN → 用放大镜局部观察图片特征层层传递
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- H.264/AVC 变换量化编码核心技术拆解
码流怪侠
h.264AVC视频编解码变换编码量化编码DCTx264
变换编码视频压缩为什么需要变换:图像和视频信号在空间域中存在大量冗余。例如,平坦区域(如蓝天)或缓慢变化的区域(如草地)占据了大部分像素信息,这些区域在空间域中的像素值高度相关,绝大部分图像特征是平坦和变化缓慢区域占大部分,细节和内容突变占小部分,即图像中直流和低频占大部分,高频只占小部分,这样从空间域到频率域或变换域只会产生相关系数很小的变换系数。人眼对高频细节(如细微纹理或噪声)不敏感,但对低
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BlackMan_阿伟
Pytorchpython深度学习机器学习人工智能
在深度学习中会用到迁移学习的方法,也就是我们把在其它数据集上训练比较好的model拿到我们的模型上来进行finetune,这样避免了我们重新去花费时间去训练模型,比如vgg16提取图像特征的这个模型,大大节省了我们训练的时间。这个过程我们就涉及到加载预训练的模型,有的时候我们需要加载整个模型,有时候我们需要模型的一个部分,因此在本文中将会对在Pytroch这个框架中如何加载预训练的模型做以阐述。说
- 快速读文章-Adversarial Training Towards Robust Multimedia Recommender System
无意识积累中
推荐系统深度学习计算机视觉人工智能
摘要:随着网络上多媒体内容的普及,迫切需要开发能够有效利用多媒体数据中丰富信号的推荐解决方案。由于深度神经网络在表征学习中的成功,多媒体推荐的最新进展主要集中在探索深度学习方法以提高推荐精度上。然而,迄今为止,很少有人研究多媒体表示的健壮性及其对多媒体推荐性能的影响。本文对多媒体推荐系统的鲁棒性进行了研究。通过使用最先进的推荐框架和深度图像特征,我们证明了整个系统的鲁棒性不强,因此,对输入图像进行
- 目标检测的图像特征提取
勇往直前的流浪刀客
CV图像特征提取
目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征1、HOG特征:方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究
- 通道和空间的双重作用的CBAM注意力机制
浩瀚之水_csdn
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论文地址:CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModule点击即可跳转实现代码:CBAM代码实现点击即可跳转CBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule)注意力机制是一种结合了通道注意力和空间注意力的机制,旨在提升卷积神经网络(CNN)对图像特征的敏感度和表达能力。以下是对通道和空间双重作用的CBAM注意力机制的详细解析:一、通道注意力模
- 相机-IMU联合标定:相机-IMU外参标定
吃水果不削皮
视觉组合导航ROSVIO
文章目录简介标定工具kalibr标定数据录制相机-IMU外参标定简介在VINS(视觉惯性导航系统)中,相机-IMU外参标定是确保多传感器数据时空统一的核心环节,其作用可概括为以下关键点:坐标系对齐(空间同步),外参误差会导致视觉特征点投影与IMU预积分轨迹不匹配,引发位姿跳变(如图像特征与IMU预测的轨迹"错位")。时间同步(时间戳对齐),未校正时,高速运动下视觉与IMU数据不同步,融合结果会出现
- 卷积神经网络:池化层
00&00
深度学习人工智能cnn人工智能神经网络
池化层是卷积神经网络(CNN)中的一个重要组成部分,主要用于减少特征图的空间尺寸,从而降低计算复杂度和防止过拟合。池化层通过下采样操作来获取图像特征的显著性,同时保持重要的特征信息。一、常见池化操作1.最大池化(MaxPooling)在每个池化窗口内,取最高值作为输出。通常可用于保留显著特征,特别是边缘和角点。示例:输入特征图:1324562112020123池化窗口(2x2)和步幅(2)下的最大
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】图像特征提取(附MATLAB代码实现)
林聪木
图像处理计算机视觉人工智能
目录前言知识储备提取图像文本的Python库1.pytesseract2.EasyOCR3.Keras-OCR4.TrOCR5.docTR算法原理图像的特征图像特征的分类遥感图像分类特征提取(Featureextraction)灰度共生矩阵GLCM兴趣点提取BRIEF算法Harris角点算法Harris和Shi-Tomas算法SIFT/SURF算法SIFT原理SURF原理LBP和HOG特征算子LB
- 五. 以聚类和搜图方式清洗图像数据集,采用Pickle和Faiss(百万数据集,ms级响应)快速搜图(附完整代码)
BB_CC_DD
高效清洗数据集深度学习faiss聚类
文章内容结构:一.总结Faiss和Pickle优缺点和适用场景。二.将图像特征打包成pickle文件(Python的序列化格式),匹配搜图(附完整代码)。三.将图像特征打包成faiss的index索引文件,匹配搜图(附完整代码)。四.先用Pickle保存图像特征,再用Faiss构建索引(更灵活)(附示例代码)。(注:这里全部是个人经验,能提升样本标注和清洗效率,不是标准的数据处理方式,希望对您有帮
- 深度学习中的Pixel Shuffle和Pixel Unshuffle:图像超分辨率的秘密武器
程序员非鱼
深度学习基础知识深度学习人工智能pytorchPixelShufflepython
在深度学习的计算机视觉任务中,提升图像分辨率和压缩特征图是重要需求。PixelShuffle和PixelUnshuffle是在超分辨率、图像生成等任务中常用的操作,能够通过转换空间维度和通道维度来优化图像特征表示。本篇文章将深入介绍这两种操作的原理,并结合PyTorch实现可视化展示,希望能帮助大家更好地理解他们的用途与效果。为什么需要PixelShuffle和PixelUnshufflePixe
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
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一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
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public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
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/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交