- 基于Spring+SpringMVC+hibernate实现的体检中心管理系统
huaying0
java毕设资料java基础redisjava大数据人工智能数据库linux
源码及论文下载:http://www.byamd.xyz/tag/java/摘要随着人们生活水平的不断提高,人们的保健意识随之增强,体检已普遍成为人们保健的重要部分。特殊职业的体检、各种职业病的体检、单位职工的群体体检及个人体检使得医院体检人数急剧增加。然而传统的体检工作效率远远不能满足当下剧增的体检业务。所以,医院急需满足健康体检需要的信息管理系统来提高体检工作效率。本系统包括体检项目管理、预约
- OpenCV开源机器视觉软件
视觉人机器视觉
杂说opencv开源人工智能
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于实时图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。它由英特尔实验室于1999年发起,现已成为计算机视觉领域最流行的工具之一,支持多种编程语言(如C++、Python、Java)和操作系统(Windows、Linux、macOS、Android、iOS)。核心功能图像处理基
- 针对视频内容进行检测开源项目
红豆和绿豆
开源音视频
以下是10个可以实现视频是否涉及擦边或黄色内容检测的免费开源GitHub项目推荐:1.**OpenNSFW2**OpenNSFW2是一个用于检测图片和视频是否包含成人内容的开源库。它基于深度学习模型,能够实时分析视频帧并给出概率值,判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目,支持实时视频流的物体检测。它允许通过配置检测区域和掩码,限制检测范围,并支持多种视频源输入。3
- 广州游戏公司4399秋季招聘火热进行中可查询流程
huaxinjiayou
java
新凯来入职体检被卡取消录用面试多起来了byd是真抽象啊,没笔没面直接录取了金蝶第二批组内直招前端开发实习生-最快可当天约面比亚迪两院不卡本2秋招暂时结束,学会和自己和解应届生基本都沦为各公司的免税工具了秋招不要焦虑,机会就在某一瞬间同程一面面试多起来了同程旅行java开发一面凉经byd是真抽象啊,没笔没面直接录取了同程旅行同程旅行一面数字马力(郑州)10/12面经同程一面写面经攒人品-数字马力后端
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
那雨倾城
PiscTraceYOLO机器学习目标检测深度学习图像处理
YOLOv12是YOLO系列中的最新版本,它引入了一种以注意力为中心的架构,旨在进一步提升物体检测的精度和速度。相比以往的YOLO模型,YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络(CNN)的结构,采用了全新的方法,融合了自注意力机制和高效的网络架构优化,提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。1.主要功能YOLOv12在多个关键点进行了优化和创新,以下是它的主要功能:1.1区域注意机制(Regi
- HarmonyOS Next智能安防系统中的人脸活体检测与卡证识别实战
harmonyos
本文旨在深入探讨基于华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)构建智能安防系统中人脸活体检测与卡证识别技术的实战应用,基于实际开发经验进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、智能安防系统需求与架构规划(一)功能需求细致梳理门禁控制需求在智能安防系统中,门禁控制是一项关键功
- YOLOv8与DAttention机制的融合:复杂场景下目标检测性能的增强
向哆哆
YOLO目标检测目标跟踪yolov8
文章目录1.YOLOv8简介2.DAttention(DAT)注意力机制概述2.1DAttention机制的工作原理3.YOLOv8与DAttention(DAT)的结合3.1引入DAT的动机3.2集成方法3.3代码实现4.实验与结果分析4.1实验设置4.2结果分析推理速度性能对比5.深度分析:DAttention在YOLOv8中的作用5.1DAttention的有效性5.2适用于小物体检测5.3
- Java毕业设计——> Thymeleaf+SpringBoot+SpringDataJPA实现的中小医院信息管理系统
Java天下第1
Java毕业设计(源码和数据库部分有lunwen)医院管理系统SSM医院信息管理系统药房管理系统SSM医院医院SSM
本系统是基于Thymeleaf+SpringBoot+SpringDataJPA实现的的中小医院信息管理系统。简单实现了挂号收费,门诊管理,划价收费,药房取药,体检管理,药房管理,系统维护等基础功能。难度等级:中等技术栈编辑器IntelliJIDEA2019.1.1(UltimateEdition)前端技术基础:html+css+JavaScript框架:Bootstrap+JQuery后端技术S
- HarmonyOS Next人脸活体检测技术深度剖析
harmonyos
本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)中的人脸活体检测技术,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、人脸活体检测原理与重要性(一)原理深入解释在HarmonyOSNext的安全防护体系中,人脸活体检测技术犹如一道坚固的防线,其核心原理基
- 基于Kitti数据集实现MMDetection3D点云物体检测训练
Xian-HHappy
技术知识点kitti三维点云无人驾驶MMDetection3D人工智能计算机视觉目标检测
DataBall助力快速掌握数据集的信息和使用方式,会员享有百种数据集,持续增加中。需要更多数据资源和技术解决方案,知识星球:“DataBall-X数据球(free)”贵在坚持!-----------------------------------------------------------------------------------------------MMDetection3D环境安
- python环境的yolov11.rknn物体检测
子正
问题建模#AI自由行部署YOLO机器学习运维
1.首先是我手里生成的一个yolo11的.rknn模型:2.比对一下yolov5的模型:2.1yolov5模型的后期处理:outputs=rknn.inference(inputs=[img2],data_format=['nhwc'])np.save('./onnx_yolov5_0.npy',outputs[0])np.save('./onnx_yolov5_1.npy',outputs[1]
- 景联文科技数据处理平台:支持高质量图像标注服务
景联文科技
人工智能科技计算机视觉
图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环,它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要,使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型:边界框标注:这是最常用的标注方式之一,通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置,可以是二维或三维形式。分割标注:包括语义分割(同一类别的所有实例被视为整体)和实例分割(每
- 计算机视觉:COCO数据集
00&00
计算机视觉深度学习人工智能计算机视觉人工智能
COCO(CommonObjectsinContext)是一个广泛使用的计算机视觉数据集,主要用于图像识别、物体检测、分割和关键点检测等任务。以下是对COCO数据集的详细介绍,包括其特点、组成部分以及在计算机视觉中的应用。一、COCO数据集的特点1.规模庞大COCO数据集包含超过30万张图像,其中超过20万张图像有注释。这些图像来自不同的场景和对象,使得数据集具有广泛的代表性。2.丰富的标注信息物
- AI:236-基于RCS-OSA的YOLOv8改进 | 增强空间对象注意力实现小物体检测精度提升
一键难忘
精通AI实战千例专栏合集人工智能YOLO目标跟踪RCS-OSA
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中~文章目录1.通过RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点2.理论
- 基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython人工智能目标跟踪计算机视觉开发语言
一、前言随着人工智能技术的快速发展,计算机视觉(ComputerVision)已广泛应用于各种实际场景中,特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用,已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来,随着深度学习的突破,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其高效、准确、实时的特点,广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中,活体人脸检测
- Python知识点:基于Python技术,如何使用YOLO进行实时物体检测
超哥同学
Python系列pythonYOLO开发语言面试编程
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!使用YOLO进行实时物体检测的Python技术详解实时物体检测是计算机视觉中的一个关键任务,它要求算法能够快速且准确地识别和定位图像或视频流中的物体。YOLO(YouOnlyLookOnce)算法因其速度快、性能高而受到广泛关注。在本文中,我们将详细介绍如何使用Python和YOLO
- COCO数据集
是小果果蛋儿啊
机器学习算法计算机视觉人工智能深度学习
官网地址:http://cocodataset.org/#downloadCOCO是一个大规模的物体检测、分割和描述数据集。COCO具有以下特点:物体分割上下文识别超像素材质分割33万张图片(超过20万张有标注)150万个物体实例80个物体类别91个材质类别每张图片有5个描述25万人的关键点COCO数据集是一个多用途的计算机视觉数据集,它支持多种任务,包括但不限于:物体检测(ObjectDetec
- 定了,2025年数据库运维就这样干
我科绝伦(Huanhuan Zhou)
mysqloracle数据库运维oracle
在数字化浪潮中,数据库作为企业数据资产的核心载体,其稳定运行与高效管理至关重要。新的一年,为应对日益增长的数据量和业务复杂度,我们为数据库运维制定了一系列全面且细致的计划,旨在提升数据库性能、保障数据安全,为企业业务发展筑牢坚实基础。一、强化巡检,防患未然数据库的稳定运行离不开日常的精心呵护。2025年,我们将进一步加强巡检工作,利用专业工具和自主研发的系统,对数据库进行全面“体检”。不仅关注数据
- 【FAQ】HarmonyOS SDK 闭源开放能力 — IAP Kit(4)
harmonyos-next
1.问题描述:发布了一个订阅,看日志显示订阅发布成功了,但是在消费的时候没有值,这个是什么原因?人脸活体检测返回上一页App由沉浸式变为非沉浸式多了上下安全区域。解决方案:对于公共事件来说就是提供这个能力,需要调用方保证时序,订阅成功之后再发广播才能收到。2.问题描述:微信支付,支付宝支付,银联支付SDK是否已经支持?解决方案:1、支付宝:鸿蒙支付SDK获取链接:https://opendocs.
- 基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)
埃菲尔铁塔_CV算法
深度学习人工智能神经网络opencv计算机视觉python
摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
- 使用yolo11x进行物体分类
欣然~
分类人工智能深度学习
利用yolo11x进行物体识别一、物品分类代码说明模型加载:加载yolo11x.pt模型,如果这个模型在物体分类上表现不佳,可以考虑使用像yolov8n.pt这类通用的预训练模型。摄像头设置:打开电脑摄像头并将帧率设置为10fps,以此减轻处理负担。FPS计算:借助time库计算每帧的处理时间,进而得到FPS值,并在画面左上角显示。物体检测与分类:运用model(frame,conf=0.5,ve
- 轻量化网络模型调研报告
云雨、
网络人工智能深度学习
一、轻量化网络的为何诞生 深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测,目标跟踪等计算机视觉任务中,并取得了巨大成功。随着时代发展,人们更加关注深度神经网络的实际应用性能,人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型,并能在真实场景中实时(>30帧)运行,如移动端/嵌入式设备,这些平台的特点是内存资源少,处理器性能不高,功耗受限,这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行
- 深度学习的一些方向
xinpao
深度学习人工智能
深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取(featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计(depthestimation)2.图像分类(imageclassification)3.图片分割(ImageSegmentation)4.图像转图像(imagetoimage)5.物体检测(objectdetection)6.视频分类(V
- 6个最佳实体检测API,可准确返回实体的名称
程序员后端
命名实体识别(NamedEntityRecognition)也称作实体检测(EntityDetection),是NLP技术手册中的一个重要工具。在高级深度学习和机器学习模型的支持下,命名实体识别技术正被产品经理用来创建人工智能支持的工具,并将其应用到各行各业的智能平台中。在本文中,我们将介绍命名实体识别技术的具体内容、工作原理、一些热门用例以及执行实体检测的最佳API。什么是命名实体识别或实体检测
- 基于YOLOv11的目标检测系统
夜思、晨
YOLO目标检测人工智能
基于YOLOv11的目标检测系统前言YOLO11是UltralyticsYOLO是实时物体检测器系列中的最新产品,以最先进的精度、速度和效率重新定义了可能实现的目标。在之前YOLO版本令人印象深刻的进步基础上,YOLO11在架构和训练方法上进行了重大改进,使其成为广泛的计算机视觉任务的多功能选择。YOLOv11在COCO数据集的表现如下图:一、软件简介这款软件是一种基于最新YOLOv11算法的目标
- 项目十二:智能门禁系统
相醉为友
单片机作业windows
所需功能:硬件设置:使用51单片机连接人体红外传感器、液晶显示器(LCD)、蜂鸣器和电磁锁。人体检测:实时监测门口的人体活动。LCD显示:在LCD上显示门禁状态和欢迎词。门禁控制:通过蜂鸣器和电磁锁实现门禁控制。实现步骤:初始化设备:连接51单片机、人体红外传感器、LCD、蜂鸣器和电磁锁。设置传感器和执行器的驱动和接口。2.人体检测和数据处理:if((mode==0)&&(Series==1)){
- 《DNK210使用指南 -CanMV版 V1.0》第四十一章 YOLO2物体检测实验
硬件嵌入式程序员人工智能开源
第四十一章YOLO2物体检测实验1)实验平台:正点原子DNK210开发板2)章节摘自【正点原子】DNK210使用指南-CanMV版V1.03)购买链接:https://detail.tmall.com/item.htm?&id=7828013987504)全套实验源码+手册+视频下载地址:http://www.openedv.com/docs/boards/k210/ATK-DNK210.html
- 基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现
鱼弦
人工智能时代fpga开发cnn人工智能
基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络(CNN)是一种强大的深度学习架构,广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。FPGA以其并行处理能力、低延迟和灵活性,是加速CNN推理的理想硬件平台。通过在FPGA上实现CNN,可以显著提高实时应用中的推理效率。应用使用场景实时图像识别:如智能手机摄像头中的面部识别。自动驾驶:环境感知和障碍物检测。医疗影像分析:快速处理MRI或X-R
- 计算机视觉领域的轻量化模型——GhostNet 模型
DuHz
边缘计算轻量化模型计算机视觉人工智能算法深度学习神经网络边缘计算网络
GhostNet模型详解GhostNet是一个高效的轻量化卷积神经网络模型,专为资源受限的设备(如移动设备和嵌入式系统)设计。它的核心创新是Ghost模块,该模块通过生成更多的特征图来减少计算资源消耗。GhostNet适用于实时计算任务,如图像分类和物体检测,同时在保持较高准确率的基础上,优化了计算效率。目录GhostNet背景Ghost模块概述GhostNet网络架构Ghost模块的数学原理Gh
- 【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法
BILLY BILLY
YOLOv8系列3d目标检测YOLO
参考文档:https://ruhyadi.github.io/project/computer-vision/yolo3d/代码:https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开:物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算1.物体检测模型中的算法选择物体检测(ObjectDetect
- 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