计算机视觉与深度学习 | SLAM国内外研究现状

通信之OTDR 玖Yee 信息与通信
OTDR，即光时域反射仪，是光纤测量中最主要的仪器，被广泛应用于光纤光缆工程的测量、施工、维护及验收工作中，形象地被称为光通信中的“万用表”。工作原理OTDR利用光纤传输通道存在的瑞利散射和菲涅尔反射特性，通过监测瑞利散射的反向散射光的轨迹制成。它向被测光纤发送一光脉冲，光脉冲在光纤本身及各特征点上会有光信号反射回OTDR，反射回的光信号又通过定向耦合到OTDR的接收器，并在这里转换成电信号，最终
194.HarmonyOS NEXT系列教程之图案锁交互反馈系统详解 harmonyos-next
温馨提示：本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦！HarmonyOSNEXT系列教程之图案锁交互反馈系统详解效果预览1.交互反馈系统概述1.1反馈类型//反馈类型定义interfaceFeedbackTypes{visual:boolean;//视觉反馈haptic:boolean;//触觉反馈message:
【机器学习】算法分类 CH3_CH2_CHO 什么？！是机器学习！！机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果，模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
硬核项目 KV 存储，轻松拿捏面试官！程序员老舅 C++Linux后端 KV存储 C++C++后端开发 Redis 内存索引 C++数据结构
硬核项目KV存储，轻松拿捏面试官！在简历上如何写这个项目？项目概述基于Bitcask模型，兼容Redis数据结构和协议的高性能KV存储引擎设计细节采用Key/Value的数据模型，实现数据存储和检索的快速、稳定、高效存储模型：采用Bitcask存储模型，具备高吞吐量和低读写放大的特征持久化：实现了数据的持久化，确保数据的可靠性和可恢复性索引：多种内存索引结构，高效、快速数据访问并发控制：使用锁机制
Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析 2401_87458718 3d
VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
协议层攻防战：群联AI云防护为何比传统方案更精准？群联云防护小杜安全问题汇总人工智能 tcp/ip 网络协议网络安全
一、四层/七层攻击防御的核心挑战协议层攻击类型传统方案缺陷四层SYNFlood、UDP反射依赖硬件清洗，误封合法流量七层HTTPCC、SQL注入规则静态，无法适应新型攻击二、群联的协议层定制防御技术1.四层协议防护：智能动态指纹技术原理：基于AI分析TCP/UDP流量特征，动态生成协议指纹库，识别伪造源IP的畸形包。文档引用：“防护模块灵活，支持定制版防护模块，适用于非网站业务”。配置示例：#动态
四层协议攻防手册：从SYN Flood到UDP反射的深度防御群联云防护小杜安全问题汇总 udp 网络网络协议服务器爬虫运维 web安全
一、四层协议攻击类型与特征攻击类型协议层特征SYNFloodTCP大量半开连接，SYN_RECV状态堆积UDP反射放大UDP小请求包触发大响应（如NTP、DNS响应）TCP分片攻击TCP发送异常分片耗尽重组资源连接耗尽攻击TCP建立大量空闲连接占用端口资源二、TCP层定制防御方案1.SYNCookie防护（内核参数优化）#启用SYNCookieecho1>/proc/sys/net/ipv4/tc
加快推进工业互联网，图扑“智”绘发展新蓝图智慧园区数字孪生 3d 网络人工智能物联网前端
当前，智能制造已成为我国实现从制造大国走向制造强国的战略目标，在迈向“钢铁强国”的征程上，“智慧”正成为钢铁产业的鲜明特征。图扑软件-构建先进2D和3D可视化所需要的一切方大九钢公司围绕钢铁企业管理模式变革的需求，借力能源绿色低碳转型的契机，以信息技术广泛应用为主导，大力推进“智能制造”，“淬炼”智慧钢铁。并与图扑软件合作，率先将5G、可视化、GIS相关技术引入钢铁行业。打造基于5G+云平台的智慧
机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）代码的建筑师模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项 LASSO Ridge 朴素
纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
【论文阅读】实时全能分割模型万里守约论文阅读论文阅读图像分割图像处理计算机视觉
文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。为了解决这些挑战，本文介绍了一种新方法——RMP-SAM（Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything），旨在实现实时的多功能分割。RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型
震惊！ “深度学习”都在学习什么扉间798 深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin 谦亨有终 AI学习笔记 cnn 人工智能神经网络深度学习机器学习
卷积神经网络中，每个卷积核的尺寸为k×k×Cin，这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。以下是详细解释：1.输入数据的结构输入形状：假设输入数据为三维张量，形状为H×W×Cin，其中：H：高度（Height）W：宽度（Width）Cin：通道数（Channelsin）多通道的物理意义：对于RGB图像，Cin=3（红、绿、蓝三通道）。对于中间层的特征图，Cin可能为64、
常见的编码方式及特征菜根Sec 服务器网络 linux web安全网络安全
一、BASE编码1、Base64Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一，Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。Base64，就是包括小写字母a-z、大写字母A-Z、数字0-9、符号"+“、”/"一共64个字符的字符集。（1）编码规则①把3个字节变成4个字节。②每76个字符加一个换行符。③最后的结束符也要处理（2）举例说明转前：s13先转成asci
三维点云重建的原理及代码晚风微凉～ matlab 图像处理
点云重建是将来自各种传感器（如激光雷达、相机等）采集的离散点云数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。在这个过程中，算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征，并将这些特征组合成相应的物体模型。在实际应用中，无法获得物体所有表面的三维坐标数据，因此点云重建算法必须处理部分点云数据，尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理，根据它们的
机器学习knnlearn1 XW-ABAP 机器学习机器学习人工智能
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分
【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法点云侠点云配准专题开发语言计算机视觉算法 3d c++
目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述在点云配准过程中，针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题，提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法。首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SA
先验地图--slam学习笔记超级璐璐人工智能机器学习
先验信息(PriorInformation)先验信息指的是在收集新数据之前已有的知识或假设。这种信息可以来自之前的实验、历史数据、理论模型或专家意见。地图信息：在无人驾驶中，车辆通常会预先加载高精度地图数据，这些地图数据提供了道路布局、车道线位置、交叉口结构等信息。这些信息就是先验信息。车辆动力学模型：车辆的动力学模型，包括车辆的物理特性（如质量、轮胎摩擦系数等），这些模型可以帮助预测车辆的行为。
零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类藍海琴泉机器学习 scikit-learn 分类
适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环
2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据 -夜深- 数据区县区县数字普惠金融指数
2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据1、时间：2014-2023年2、来源：北大数字普惠金融指数3、范围：2800个县4、指标：综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、投资业务、信用业务、信贷业务、数字化程度5、参考文献：郭峰,王靖一,王芳,孔涛,张勋,程志云.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征6、下载链接：2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据
CSS动画：逐帧动画与steps()函数双囍菜菜前端随记 css 前端
逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏关键词：steps()函数、雪碧图、精灵动画、帧动画优化文章目录逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏一、逐帧动画的本质：时间函数的维度突破1.1线性动画的局限性1.2steps()函数数学解析二、视觉化解析：steps()工作原理2.1时间轴切片演示2.2与线性动画对比三、商业级案例：RPG游戏角色行走动画3.1雪碧图制作规范3.2完整实现代
Python知识分享第十四天闵少搞AI python 开发语言
“”"1.面向对象相关概述概述面向对象是一种编程思想强调的是以对象为基础完成的各种操作它是基于面向过程的扩展Python中是同时支持面向对象和面向过程这两种编程思想的思想特点更符合人们的思考习惯把复杂的问题简单化把人们(程序员)从执行者变成了指挥者2.面向对象三大特征介绍封装继承多态封装概述封装就是隐藏对象的属性和实现细节仅对外提供公共的访问方式举例:插板电脑手机好处提高代码的安全性弊端代码量增加
《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks 阳光明媚大男孩学习深度学习人工智能论文笔记
论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。1.正负样本的定义与构造在CL-FEFA框架中，正负样本的定义是动态且自适应的，基于特征提取的结果，而不是预先固定的。这种自适应性是CL-FEFA区别于传统对比学习（如SimCLR、SupCon）的一个关键点。定义方式：指示矩阵
机器学习怎么做特征工程全栈你个大西瓜人工智能机器学习人工智能特征工程数据预处理特征变换特征降维特征构造
一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。二、为什么要做特征工程？数据质量差：原始数据常有缺失、噪声、不一致问题（如年龄列混入“未知”）。模型限制：算法无法直接理解原始数据（如文本、日期需要数值化）。提升效果：好特征能显著提升模型性能（准确率提升10%~5
大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？大模型入门教程学习人工智能 AI 大模型大模型学习大模型教程 AI大模型
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。一、基础知识准备在开始学习大模型之前，需要先掌握一些基础知识，这些知识将为后续的学
H800能效架构实战解析智能计算研究中心其他
内容概要H800能效架构以异构计算资源调度与动态功耗控制为核心，通过系统级协同设计实现算力密度与能耗优化的双重目标。其核心技术覆盖智能负载分配、电压频率动态调节及热管理三大模块，形成从芯片级到数据中心级的垂直优化链路。在架构设计中，异构资源调度算法通过实时分析任务特征与硬件状态，动态分配CPU、GPU及专用加速器资源，最大化硬件利用率；动态功耗模块则基于负载波动自适应调整供电策略，结合多级电压频率
DeepSeek多语言AI高效应用实践智能计算研究中心其他
内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下，DeepSeek系列模型凭借混合专家架构（MoE）与670亿参数规模，在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。本文系统性拆解其技术架构设计逻辑，聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景，分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。技术维度DeepSeekProver传统单模态模型多语言支持97种语言动态切换单一语种优化
AI大模型训练教程 Small踢倒coffee_氕氘氚 python自学经验分享笔记
1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。内存：至少64GBRAM。存储：SSD存储，至少1TB。#2.2软件环境操作系统：Lin
并发安全的sync.Map 不7夜宵基础知识后端
对于并发读写map的情况下，map的数据会被写乱造成panic。Go语言原生map并不是线程安全的，因此对它进行并发读写操作时需要加锁。但是当操作频繁且要求性能的情况下，锁的优化已经无法满足业务需求，考虑到互联网应用通常是读多写少的场景，Golang的标准库提供了一个特殊的并发安全的map实现，为了与原生map区分，人们习惯性称为sync.map。一、sync.map与map的区别1.并发安全sy
多模态大模型常见问题 cv2016_DL 多模态大模型人工智能语言模型自然语言处理机器学习 transformer
1.视觉编码器和LLM连接时，使用BLIP2中Q-Former那种复杂的Adaptor好还是LLaVA中简单的MLP好，说说各自的优缺点？Q-Former（BLIP2）：优点：Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征，使得模型能够更好地处理视觉-语言任务，尤其是在多模态推理任务中表现优秀。缺点：Q-Former结构较为复杂，计算开销较大。MLP（LLaVA）：优点：MLP比较简单，计算
sql统计相同项个数并按名次显示朱辉辉33 java oracle
现在有如下这样一个表： A表 ID Name time ------------------------------ 0001 aaa 2006-11-18 0002 ccc 2006-11-18 0003 eee 2006-11-18 0004 aaa 2006-11-18 0005 eee 2006-11-18 0004 aaa 2006-11-18 0002 ccc 20
Android+Jquery Mobile学习系列-目录白糖_ JQuery Mobile
最近在研究学习基于Android的移动应用开发，准备给家里人做一个应用程序用用。向公司手机移动团队咨询了下，觉得使用Android的WebView上手最快，因为WebView等于是一个内置浏览器，可以基于html页面开发，不用去学习Android自带的七七八八的控件。然后加上Jquery mobile的样式渲染和事件等，就能非常方便的做动态应用了。从现在起，往后一段时间，我打算
如何给线程池命名 daysinsun 线程池
在系统运行后，在线程快照里总是看到线程池的名字为pool-xx，这样导致很不好定位，怎么给线程池一个有意义的名字呢。参照ThreadPoolExecutor类的ThreadFactory，自己实现ThreadFactory接口，重写newThread方法即可。参考代码如下： public class Named
IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the 周凡杨 html 解析 error readyState
错误： IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the child element is closed" 现象：同事之间几个IE 测试情况下，有的报这个错，有的不报。经查询资料后，可归纳以下原因。
java上传 g21121 java
我们在做web项目中通常会遇到上传文件的情况，用struts等框架的会直接用的自带的标签和组件，今天说的是利用servlet来完成上传。我们这里利用到commons-fileupload组件，相关jar包可以取apache官网下载：http://commons.apache.org/ 下面是servlet的代码： //定义一个磁盘文件工厂 DiskFileItemFactory fact
SpringMVC配置学习 510888780 spring mvc
spring MVC配置详解现在主流的Web MVC框架除了Struts这个主力外，其次就是Spring MVC了，因此这也是作为一名程序员需要掌握的主流框架，框架选择多了，应对多变的需求和业务时，可实行的方案自然就多了。不过要想灵活运用Spring MVC来应对大多数的Web开发，就必须要掌握它的配置及原理。　　一、Spring MVC环境搭建：（Spring 2.5.6 + Hi
spring mvc-jfreeChart 柱图(1) 布衣凌宇 jfreechart
第一步：下载jfreeChart包，注意是jfreeChart文件lib目录下的，jcommon-1.0.23.jar和jfreechart-1.0.19.jar两个包即可；第二步：配置web.xml; web.xml代码如下 <servlet> <servlet-name>jfreechart</servlet-nam
我的spring学习笔记13-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer aijuans Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java P
java 线程池使用 Runnable&Callable&Future antlove java thread Runnable callable future
1. 创建线程池 ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); 2. 执行一次线程，调用Runnable接口实现 Future<?> future = executorService.submit(new DefaultRunnable()); System.out.prin
XML语法元素结构的总结百合不是茶 xml 树结构
1.XML介绍1969年 gml (主要目的是要在不同的机器进行通信的数据规范)1985年 sgml standard generralized markup language1993年 html(www网)1998年 xml extensible markup language
改变eclipse编码格式 bijian1013 eclipse 编码格式
1.改变整个工作空间的编码格式改变整个工作空间的编码格式，这样以后新建的文件也是新设置的编码格式。 Eclipse->window->preferences->General->workspace-
javascript中return的设计缺陷 bijian1013 JavaScript AngularJS
代码1： <script> var gisService = (function(window) { return { name:function () { alert(1); } }; })(this); gisService.name(); &l
【持久化框架MyBatis3八】Spring集成MyBatis3 bit1129 Mybatis3
pom.xml配置 Maven的pom中主要包括： MyBatis MyBatis-Spring Spring MySQL-Connector-Java Druid applicationContext.xml配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &
java web项目启动时自动加载自定义properties文件 bitray java Web 监听器相对路径
创建一个类 public class ContextInitListener implements ServletContextListener 使得该类成为一个监听器。用于监听整个容器生命周期的，主要是初始化和销毁的。类创建后要在web.xml配置文件中增加一个简单的监听器配置，即刚才我们定义的类。 <listener> <des
用nginx区分文件大小做出不同响应 ronin47
昨晚和前21v的同事聊天，说到我离职后一些技术上的更新。其中有个给某大客户(游戏下载类)的特殊需求设计，因为文件大小差距很大——估计是大版本和补丁的区别——又走的是同一个域名，而squid在响应比较大的文件时，尤其是初次下载的时候，性能比较差，所以拆成两组服务器，squid服务于较小的文件，通过pull方式从peer层获取，nginx服务于较大的文件，通过push方式由peer层分发同步。外部发布
java-67-扑克牌的顺子.从扑克牌中随机抽5张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的.2-10为数字本身，A为1，J为11，Q为12，K为13，而大 bylijinnan java
package com.ljn.base; import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class ContinuousPoker { /** * Q67 扑克牌的顺子从扑克牌中随机抽5张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的。 * 2-10为数字本身，A为1，J为1
翟鸿燊老师语录 ccii 翟鸿燊
一、国学应用智慧TAT之亮剑精神A 1. 角色就是人格就像你一回家的时候，你一进屋里面，你已经是儿子，是姑娘啦，给老爸老妈倒怀水吧，你还觉得你是老总呢？还拿派呢？就像今天一样，你们往这儿一坐，你们之间是什么，同学，是朋友。还有下属最忌讳的就是领导向他询问情况的时候，什么我不知道，我不清楚，该你知道的你凭什么不知道
[光速与宇宙]进行光速飞行的一些问题 comsci 问题
在人类整体进入宇宙时代，即将开展深空宇宙探索之前，我有几个猜想想告诉大家仅仅是猜想。。。未经官方证实 1：要在宇宙中进行光速飞行，必须首先获得宇宙中的航行通行证，而这个航行通行证并不是我们平常认为的那种带钢印的证书，是什么呢？下面我来告诉
oracle undo解析 cwqcwqmax9 oracle
oracle undo解析2012-09-24 09:02:01 我来说两句作者：虫师收藏我要投稿 Undo是干嘛用的？ &nb
java中各种集合的详细介绍 dashuaifu java 集合
一，java中各种集合的关系图 Collection 接口的接口对象的集合 ├ List 子接口 &n
卸载windows服务的方法 dcj3sjt126com windows service
卸载Windows服务的方法在Windows中，有一类程序称为服务，在操作系统内核加载完成后就开始加载。这里程序往往运行在操作系统的底层，因此资源占用比较大、执行效率比较高，比较有代表性的就是杀毒软件。但是一旦因为特殊原因不能正确卸载这些程序了，其加载在Windows内的服务就不容易删除了。即便是删除注册表中的相应项目，虽然不启动了，但是系统中仍然存在此项服务，只是没有加载而已。如果安装其他
Warning: The Copy Bundle Resources build phase contains this target's Info.plist dcj3sjt126com ios xcode
http://developer.apple.com/iphone/library/qa/qa2009/qa1649.html Excerpt: You are getting this warning because you probably added your Info.plist file to your Copy Bundle
2014之C++学习笔记（一） Etwo C++Etwo Etwo iterator 迭代器
已经有很长一段时间没有写博客了，可能大家已经淡忘了Etwo这个人的存在，这一年多以来，本人从事了AS的相关开发工作，但最近一段时间，AS在天朝的没落，相信有很多码农也都清楚，现在的页游基本上达到饱和，手机上的游戏基本被unity3D与cocos占据，AS基本没有容身之处。so。。。最近我并不打算直接转型
js跨越获取数据问题记录 haifengwuch jsonp json Ajax
js的跨越问题，普通的ajax无法获取服务器返回的值。第一种解决方案，通过getson，后台配合方式，实现。 Java后台代码： protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException { String ca
蓝色jQuery导航条 ini JavaScript html jquery Web html5
效果体验：http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/39.htmHTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>jQuery鼠标悬停上下滑动导航条 - 柯乐义<
linux部署jdk,tomcat,mysql kerryg jdk tomcat linux mysql
1、安装java环境jdk: 一般系统都会默认自带的JDK,但是不太好用，都会卸载了，然后重新安装。 1.1）、卸载：（rpm -qa :查询已经安装哪些软件包； rmp -q 软件包：查询指定包是否已
DOMContentLoaded VS onload VS onreadystatechange mutongwu jquery js
1. DOMContentLoaded 在页面html、script、style加载完毕即可触发，无需等待所有资源（image/iframe）加载完毕。（IE9+） 2. onload是最早支持的事件，要求所有资源加载完毕触发。 3. onreadystatechange 开始在IE引入，后来其它浏览器也有一定的实现。涉及以下 document , applet, embed, fra
sql批量插入数据 qifeifei 批量插入
hi，自己在做工程的时候，遇到批量插入数据的数据修复场景。我的思路是在插入前准备一个临时表，临时表的整理就看当时的选择条件了，临时表就是要插入的数据集，最后再批量插入到数据库中。 WITH tempT AS ( SELECT item_id AS combo_id, item_id, now() AS create_date FROM a
log4j打印日志文件如何实现相对路径到项目工程下 thinkfreer Web log4j 应用服务器日志
最近为了实现统计一个网站的访问量，记录用户的登录信息，以方便站长实时了解自己网站的访问情况，选择了Apache 的log4j,但是在选择相对路径那块卡主了，X度了好多方法(其实大多都是一样的内用，还一个字都不差的)，都没有能解决问题，无奈搞了2天终于解决了，与大家分享一下需求：用户登录该网站时，把用户的登录名,ip,时间。统计到一个txt文档里，以方便其他系统调用此txt。项目名
linux下mysql-5.6.23.tar.gz安装与配置笑我痴狂 mysql linux unix
1.卸载系统默认的mysql [root@localhost ~]# rpm -qa | grep mysql mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.x86_64 mysql-devel-5.1.66-2.el6_3.x86_64 mysql-5.1.66-2.el6_3.x86_64 [root@localhost ~]# rpm -e mysql-libs-5.1

计算机视觉与深度学习 | SLAM国内外研究现状

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