- 目标检测-YOLOv5
wydxry
深度学习目标检测YOLO人工智能深度学习
YOLOv5介绍YOLOv5是YOLO系列的第五个版本,由Ultralytics团队发布。虽然YOLOv5并非JosephRedmon原团队发布,但它在YOLOv4的基础上进行了重要的优化和改进,成为了深度学习目标检测领域中的热门模型之一。YOLOv5的优势不仅体现在其性能上,还包括其简洁易用、部署便捷的特点。相较于YOLOv4,YOLOv5对于代码框架的重构、推理速度的提升,以及模型的轻量化等方
- 【DW11月-深度学习】Task03前馈神经网络
沫2021
参考链接:https://datawhalechina.github.io/unusual-deep-learning/#/4.%E5%89%8D%E9%A6%88%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C一、神经元模型2.1神经元1943年,美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特·皮茨(WalterPitts)对生物神经元进行
- 仓库货物检测:基于YOLOv5的深度学习应用与UI界面开发
YOLO实战营
YOLO深度学习ui目标跟踪目标检测人工智能
一、引言随着电商和物流行业的快速发展,仓库货物管理已经成为企业运营中至关重要的环节。为了提高仓库管理的效率和准确性,越来越多的企业开始应用自动化技术来完成货物的盘点、分类、分拣等任务。传统的货物管理方式通常依赖人工检查,不仅效率低下,而且容易出现误差。为了克服这些问题,利用计算机视觉和深度学习技术来实现仓库货物的自动化检测成为了一种有效的解决方案。本博客将介绍如何使用YOLOv5进行仓库货物检测,
- Transformer:自注意力驱动的神经网络革命引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHERtransformer神经网络深度学习google人工智能机器学习大模型
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!从语言理解到多模态智能的通用架构基石⚙️一、核心定义与历史意义Transformer是由Google团队在2017年论文《AttentionIsAllYouNeed》中提出的深度学习架构,其颠覆性创新在于:完全摒弃RNN/CNN:仅依赖自注意力机制(S
- [特殊字符] LLM(大型语言模型):智能时代的语言引擎与通用推理基座
大千AI助手
人工智能Python#OTHER语言模型人工智能自然语言处理LLM大模型Transformer
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!从千亿参数到人类认知的AI革命一、核心定义与核心特征LLM(LargeLanguageModel)是基于海量文本数据训练的深度学习模型,通过神经网络架构(尤其是Transformer)模拟人类语言的复杂规律,实现文本理解、生成与推理任务。其核心特征可概
- 深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例
你喜欢喝可乐吗?
deeplearningdeploy深度学习YOLO目标检测
深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。YOLOv11作为新一代目标检测模型,不仅延续了YOLO系列的高效实时性能,还在检测精度和泛化能力上取得显著突破,使其成为工业质检、安防监控、自动驾驶等领域的理想选择。本文将详细阐述这一完整流程,并结合YOLOv11的具体实现,提
- 预测导管原位癌浸润性复发的深度学习:利用组织病理学图像和临床特征
浪漫的诗人
论文深度学习人工智能
文章目录研究内容目的方法数据集模型开发模型训练与评估外部验证统计分析研究结果模型性能风险分层外部验证特征重要性原文链接原文献:Deeplearningforpredictinginvasiverecurrenceofductalcarcinomainsitu:leveraginghistopathologyimagesandclinicalfeatures研究背景【DCIS与IBC的关联】乳腺导管
- 深度学习:让 AI 拥有 “思考” 能力的核心技术
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
1.深度学习:突破传统的AI“进阶版”1.1什么是深度学习?深度学习是机器学习的一个分支,它通过模拟人脑神经网络的多层结构,让AI能够自动学习数据中的复杂特征,从而完成更高级的认知任务。例如,传统机器学习需要人类手动提取“猫有尖耳朵、胡须”等特征,而深度学习能直接从原始图片中,自主学习从像素到轮廓、再到整体形态的多层特征,最终实现更精准的识别。这种“自主提取特征”的能力,让深度学习突破了传统AI的
- PyTorch torch.no_grad() 指南(笔记)
拉拉拉拉拉拉拉马
pytorch人工智能python笔记深度学习
PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中,高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。显存不足(OutOfMemory,OOM)错误是开发者经常面临的挑战之一。torch.no_grad()作为PyTorch提供的一个核心工具,能够在推理(inference)和验证(validation)阶段显著优化显存使用并提升计算速度。本报告旨在全面、深入
- 【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系?
目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题:推理阶段显存爆掉(2)问题:Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题:中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch中model.eval()、withtorch.no_grad()和.d
- 探索OpenCV 3.2源码:计算机视觉的架构与实现
轩辕姐姐
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV是一个全面的计算机视觉库,提供广泛的功能如图像处理、对象检测和深度学习支持。OpenCV3.2版本包含了改进的深度学习和GPU加速特性,以及丰富的示例程序。本压缩包文件提供了完整的OpenCV3.2源代码,对于深入学习计算机视觉算法和库实现机制十分宝贵。源码的模块化设计、C++接口、算法实现、多平台支持和性能优化等方面的深入理解,都将有助于开发者的
- 院级医疗AI管理流程—基于数据共享、算法开发与工具链治理的系统化框架
Allen_Lyb
医疗高效编程研发人工智能算法时序数据库经验分享健康医疗
医疗AI:从“单打独斗”到“协同共进”在科技飞速发展的今天,医疗人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着传统医疗模式。从最初在影像诊断、临床决策支持、药物发现等单一领域的“单点突破”,医疗AI如今已迈向“系统级协同”的新阶段。曾经,医疗AI的应用多集中在某一特定环节,比如利用深度学习算法分析医学影像,辅助医生进行疾病诊断。这种单点突破式的应用虽然在一定程度上提高了医疗效率,但随着医疗行业对AI技术
- 【Python】人脸识别
宅男很神经
python开发语言
第一章:计算机视觉与图像处理的基石在深入人脸识别之前,我们必须首先牢固掌握计算机视觉和图像处理的基本概念。人脸,本质上就是一张复杂的图像,对图像的理解是所有高级视觉任务的起点。1.1图像的本质:像素与数字化表示图像,在我们看来是连续的画面,但在计算机内部,它却是离散的数值矩阵。1.1.1什么是像素?图像的最小单元像素(Pixel),是构成数字图像的最小单位。可以将其想象成一个微小的彩色点。一张数字
- 大型语言模型的智能本质是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型的智能本质是什么基于海量数据的统计模式识别与生成系统,数据驱动的语言模拟系统,其价值在于高效处理文本任务(如写作、翻译、代码生成),而非真正的理解与创造大型语言模型(如GPT-4、Claude等)的智能本质可概括为基于海量数据的统计模式识别与生成系统,其核心能力源于对语言规律的深度学习,但缺乏真正的理解与意识。以下从本质特征、技术机制、典型案例及争议点展开分析:一、智能本质的核心特征统
- 计算机视觉算法实战——关键点检测
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言关键点检测(KeypointDetection)是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,旨在从图像或视频中检测出具有特定语义信息的关键点。这些关键点通常代表了物体的特定部位或特征,例如人体的关节、面部特征点、车辆的轮子等。关键点检测在姿态估计、动作识别、目标跟踪、三维重建等任务中
- 工服误检率高达40%?陌讯改进YOLOv7实战降噪50%
2501_92487859
YOLO算法视觉检测目标检测计算机视觉
开篇痛点:工业场景的视觉检测困境在工地、化工厂等高危场景,传统视觉算法面临三重挑战:环境干扰:强光/阴影导致工服颜色失真目标微小:安全帽反光标识仅占图像0.1%像素遮挡密集:工人簇拥时漏检率超35%(数据来源:CVPR2023工业检测白皮书)行业真相:某安监部门实测显示,开源YOLOv5在雾天场景误报率高达41%技术解析:陌讯算法的三大创新设计1.多模态特征融合架构#伪代码示例:可见光+红外特征融
- 考场/工厂违规用机难捕捉?3维度优化方案部署成本直降40%
2501_92487762
视觉检测计算机视觉算法目标检测
开篇痛点工业场景中传统玩手机识别面临三重挑战:小目标检测(手机平均像素占比<0.5%)、遮挡干扰(人手/物体遮挡率超60%)、实时性要求(需200ms内响应)。某安检企业反馈,开源YOLOv5在车间场景误报率高达34%。技术解析:双流特征融合架构陌讯算法创新性融合双路径特征(图1):#陌讯核心代码逻辑(简化版)defdual_path_fusion(backbone):shallow_path=C
- 复杂场景检测老翻车?陌讯算法实测提升 40%
2501_92453489
算法视觉计算机视觉视觉检测
在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中,工程师常面临棘手问题:传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下,漏检率高达20%以上,泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新,正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析:从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入,在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例,其区域提议网络(RPN)
- 深度学习超参数优化(HPO)终极指南:从入门到前沿
摘要:在深度学习的实践中,模型性能的好坏不仅取决于算法和数据,更在一半程度上取决于超参数的精妙设置。本文是一篇关于超参数优化(HyperparameterOptimization,HPO)的综合性指南,旨在带领读者从最基础的概念出发,系统性地梳理从经典到前沿的各类优化方法,并最终落地于实用策略和现代工具。无论您是初学者还是资深从业者,都能从中获得宝贵的见解。第一部分:夯实基础——HPO的核心概念1
- 天文图像处理:星系分类与天体定位
xcLeigh
计算机视觉CV图像处理分类人工智能AI计算机视觉
天文图像处理:星系分类与天体定位一、前言二、天文图像处理基础2.1天文图像的获取2.2天文图像的格式2.3天文图像处理的基本流程三、天文图像预处理3.1去噪处理3.2平场校正3.3偏置校正四、星系分类4.1星系的分类体系4.2基于特征提取的星系分类方法4.3基于深度学习的星系分类方法五、天体定位5.1天体坐标系统5.2基于星图匹配的天体定位方法5.3基于深度学习的天体定位方法六、总结与展望致读者一
- 深度学习——CNN(3)
飘涯
前言:前面介绍了最基本的Lenet,下面介绍几种其他的网络结构CNN-AlexNet网络结构如下图:从图中可以看出,采用双gpu训练增加LRN归一化层:本质上,这个层也是为了防止激活函数的饱和的。采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调,诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性,在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。这不仅仅提升
- 微算法科技技术突破:用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革
MicroTech2025
量子计算算法神经网络
随着量子计算和机器学习的迅猛发展,企业界正逐步迈向融合这两大领域的新时代。在这一背景下,微算法科技(NASDAQ:MLGO)成功研发出一套用于前馈神经网络的量子算法,突破了传统神经网络在训练和评估中的性能瓶颈。这一创新性的量子算法以经典的前馈和反向传播算法为基础,借助量子计算的强大算力,极大提升了网络训练和评估效率,并带来了对过拟合的天然抗性。前馈神经网络是深度学习的核心架构,广泛应用于图像分类、
- 微算法科技研究量子视觉计算,利用量子力学原理提升传统计算机视觉任务的性能
计算机视觉,作为人工智能领域的一个重要分支,致力于模拟人类视觉系统对图像或视频等视觉数据的理解与分析能力。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等一系列复杂任务,广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。然而,随着数据规模的不断膨胀和任务复杂度的日益提升,传统计算机视觉算法在处理大规模、高维度数据时遇到了性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ:MLGO)研究量子视觉计算,探索量子计算与经典卷
- 英伟达Triton 推理服务详解
leo0308
基础知识机器人Triton人工智能
1.TritonInferenceServer简介TritonInferenceServer(简称Triton,原名NVIDIATensorRTInferenceServer)是英伟达推出的一个开源、高性能的推理服务器,专为AI模型的部署和推理服务而设计。它支持多种深度学习框架和硬件平台,能够帮助开发者和企业高效地将AI模型部署到生产环境中。Triton主要用于模型推理服务化,即将训练好的模型通过
- Java NLP炼金术:从词袋到深度学习,构建AI时代的语言魔方
墨夶
Java学习资料人工智能java自然语言处理
一、JavaNLP的“三剑客”:框架与工具链1.1ApacheOpenNLP:传统NLP的“瑞士军刀”目标:用词袋模型实现文本分类与实体识别代码实战:文档分类器的“炼成术”//OpenNLP文档分类器(基于词袋模型)importopennlp.tools.doccat.*;importopennlp.tools.util.*;publicclassDocumentClassifier{//训练模型
- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
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算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)引言:为什么算法移植工程师必须掌握框架基础?针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求(如可见光/红外图像处理),深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性,又要将训练好的模型(如CNN、目标检测)转换为FPGA可部署的格式(ONNX、TFLite)。本文采用"
- 霍夫变换(Hough Transform)算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例
点云SLAM
算法图形图像处理算法opencv图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
霍夫变换(HoughTransform)是一种经典的图像处理与计算机视觉算法,广泛用于检测图像中的几何形状,例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”,从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入:边缘图像(如经过Canny边缘检测)输出:一组满足几何模型的形状(如直线、圆)关键思想:图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
- 【目标检测】机场内部目标检测数据集4106张YOLO+VOC格式
数据集格式:VOC格式+YOLO格式压缩包内含:3个文件夹,分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计:4106Annotations文件夹中xml文件总计:4106labels文件夹中txt文件总计:4106标签种类数:7标签名称:["Ground_vehicles","Horizontal_sign","Runaway_limit","Taxiway","Ver
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
2501_92473147
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开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep