- 数据集 VisDrone-Dataset 无人机检测跟踪数据集 >> DataBall
Xian-HHappy
DataBall数据集合(计算机视觉)-数据也可如此美好无人机
开源数据集VisDrone-Dataset无人机检测跟踪数据集-机器视觉目标跟踪人工智能深度学习无人机或通用无人驾驶飞行器(UAV)配备相机后,已被迅速部署到包括农业、航拍、快速递送和监视在内的广泛应用中。因此,自动理解从这些平台收集的视觉数据变得非常迫切,这使得计算机视觉与无人机的联系越来越紧密。我们很高兴地推出一个大规模的基准测试,为各种重要的计算机视觉任务提供精心注释的真实数据,名为VisD
- 2024最新 无人机 数据集(12-06已更新)
数据猎手小k
无人机
一、无人机的研究背景无人机技术的发展经历了从最初的遥控靶机到现代多功能无人机的转变。随着电子技术、通信技术、导航技术以及人工智能技术的进步,无人机的性能得到了显著提升,应用领域也不断拓展。特别是在AI技术的加持下,无人机的自主飞行能力、智能决策能力以及数据处理能力都有了质的飞跃。二、无人机的应用:在AI时代,无人机的应用领域得到了极大的扩展,技术的进步使得无人机在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
- SCI一区级 | Matlab实现DBO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention蜣螂算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测
matlab科研社
神经网络matlabcnn
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍1.引言温度预测在多个领域至关重要,例如气象预报、能源管理和农业生产。传统方法通常基于线性模型或统计方法,但这些方法在处理非线性时间序列数据时存在局限性。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)
- 自动驾驶核心技术简介
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶核心技术简介关键词:感知系统、决策系统、控制系统、人工智能、计算机视觉、深度学习、V2X通信摘要:本文全面介绍了自动驾驶的核心技术,包括感知、决策和控制三大系统。文章深入探讨了各系统的关键组成部分、工作原理和最新技术进展。同时,本文还分析了自动驾驶技术在实际应用中面临的挑战,以及未来的发展趋势。通过详细的技术讲解、代码示例和实际案例,为读者提供了全面而深入的自动驾驶技术概览。1.背景介绍1
- DeepSeek-R2模型传闻解析:技术突破与官方辟谣背后的AI竞赛
每天做一点改变
人工智能
2025年3月,人工智能领域因一则传闻掀起波澜:中国AI公司深度求索(DeepSeek)或将于3月17日提前发布下一代模型DeepSeek-R2。尽管官方已紧急辟谣,但技术细节和市场反应仍值得深入探讨。一、传闻中的技术突破多家媒体报道称,DeepSeek-R2在以下领域实现显著提升:编程能力:可高效生成高质量代码,支持算法优化与复杂软件开发,降低开发者负担。多语言推理:突破英语限制,支持跨语言复杂
- 张量运算:人工智能的数学基石
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能
博主简介:CSDN博客专家、全栈领域优质创作者、高级开发工程师、高级信息系统项目管理师、系统架构师,数学与应用数学专业,10年以上多种混合语言开发经验,从事PACS医学影像开发领域多年,熟悉DICOM协议及其应用开发技术。我的技能涵盖了多种编程语言和技术框架:作为高级C/C++与C#开发工程师,擅长Windows系统下的.NET及C++开发技术,尤其精通MFC、DLL动态链接库、WinForm、W
- 人工智能发展简史:从理论萌芽到大模型时代
meisongqing
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一、人工智能的起源与早期探索(1940s-1950s)理论基础奠基1943年:神经科学家麦卡洛克(WarrenMcCulloch)与数学家皮茨(WalterPitts)提出“M-P神经元模型”,首次尝试用数学模型模拟人脑神经元活动。1950年:艾伦·图灵(AlanTuring)发表论文《计算机器与智能》,提出“图灵测试”,定义机器智能的核心标准。1956年:达特茅斯会议召开,“人工智能”(AI)一
- 计算机视觉算法实战——手术导航:技术、应用与未来
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法人工智能
✨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.手术导航中的计算机视觉:领域介绍计算机视觉在手术导航领域的应用代表了现代医学与人工智能技术的完美结合,正在彻底改变外科手术的方式。手术导航系统通过将医学影像、实时传感器数据和计算机视觉算法相结合,为外科医生提供了前所未有的精确性和可视化能力,使复杂的手术操作变得更加安全、可控。传统
- 计算机视觉算法实战——病变检测:从原理到应用
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法人工智能目标检测
✨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.计算机视觉在病变检测领域的概述计算机视觉在医疗影像分析中的应用已经成为人工智能最具前景的领域之一。病变检测作为其中的核心任务,旨在自动识别和定位医学图像中的异常区域,为医生提供辅助诊断工具。这一技术可以显著提高诊断效率,减少人为误差,并在早期疾病筛查中发挥关键作用。医学病变检测与常
- 深度学习模型的压缩与轻量化技术
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
深度学习,模型压缩,轻量化,效率,可部署性,精度1.背景介绍深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展,但其模型规模庞大,计算资源需求高,部署成本高昂,这限制了其在移动设备、嵌入式系统等资源受限环境中的应用。因此,深度学习模型的压缩与轻量化技术成为一个重要的研究方向。模型压缩是指通过减少模型参数数量、减少模型层数或减少模型计算量来减小模型规模,从而降低模型存储和计算成本。轻
- TensorFlow-MNIST手写数字分类
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TensorFlowtensorflow分类人工智能
TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架,可以用来构建、训练和部署机器学习模型。主要作用于:构建神经网络模型(回归、分类、生成模型等)。进行数值计算,并提供GPU加速。实现自动梯度求导(如反向传播训练)。应用机器学习模型进行预测。数据准备fromtensorflow.keras.datasetsimportmnist#加载数据集(已划分为训练集和测试集)(x_train,y_train),
- python-常用的深度学习框架
Enougme
TensorFlowpython深度学习开发语言
Python是当前深度学习与机器学习领域的主流编程语言,其丰富的生态系统和多样化的框架使得构建深度学习模型变得非常高效。以下是一些主流的深度学习框架,以及每个框架的特点和适用场景。1.PyTorch特点:动态计算图:支持动态构建和修改计算图,调试体验好,灵活性强。社区生态丰富:拥有大量教程、开源代码和第三方工具支持。广泛应用:深受研究人员和实验开发者的喜爱,也适用于生产环境。TorchScript
- 5、Pytorch 实现简单图卷积GCN,数据集Cora分类任务
找个栗子
PyTorch开始到scipytorch人工智能python
cora数据集-下载地址https://linqs-data.soe.ucsc.edu/public/lbc/cora.tgz1、Cora数据集是什么?Cora数据集由2708篇科学出版物组成,分为七类之一。引文网络由5429个链接组成。数据集中的每个出版物都由一个0/1值的单词向量描述,表示字典中不存在/存在相应的单词。该词典由1433个独特的单词组成。数据集下有两个文件cora.citesco
- 临床报告深度学习总结
Trank-Lw
深度学习人工智能
你对深度学习模型训练有哪些优化策略?在深度学习模型训练中,优化策略是提升模型性能和效率的关键。以下是一些常见的优化策略:1.数据优化数据预处理:对数据进行清洗、归一化、标准化等操作,以减少噪声并提高模型的收敛速度。数据增强:通过旋转、裁剪、翻转等方式增加数据多样性,尤其在图像处理中效果显著。数据采样:采用过采样或欠采样技术解决数据不平衡问题。2.模型优化模型架构选择:根据任务需求选择合适的模型架构
- 图像多分类的人工智能
love_c++
人工智能分类数据挖掘
当涉及到图像多分类任务,通常会使用深度学习模型,如卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)。以下是一个使用Python编程语言和TensorFlow库来构建一个简单的图像多分类模型的例子:#导入所需的库importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models,datasetsimportmatplot
- Stable Diffusion进行图像生成
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使用StableDiffusion进行图像生成通常涉及以下步骤:安装依赖库:首先,你需要安装必要的Python库,如PyTorch、torchvision、diffusers和transformers等。这些库将为你提供深度学习框架、图像处理工具和StableDiffusion模型的接口。获取预训练模型:StableDiffusion模型通常很大,因此你需要从可靠的来源下载预训练模型。Huggin
- 基于LLM的Agent框架全面比较分析:MGX(MetaGPT X)、AutoGen、OpenHands与秒哒(MiaoDa)
由数入道
人工智能智能体大语言模型智能体框架
摘要本文对当前四种领先的基于LLM的Agent框架——MGX(MetaGPTX)、AutoGen、OpenHands和秒哒(MiaoDa)进行了全面比较分析。这些框架代表了人工智能领域在多智能体协作系统方面的最新进展,各自采用了独特的方法来解决复杂任务自动化问题。通过深入考察每个框架的核心架构、关键特性、目标用例、生态系统和发展前景,本分析旨在为技术决策者、开发者和研究人员提供详尽的参考依据,帮助
- 松灵Cobot Magic&ARIO,打造具身智能百万规模标准化数据集
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具身人工智能开发的三大主要挑战:数据格式不统一:多源异构数据整合困难,训练资源利用率低。场景多样性不足:现有数据集覆盖场景有限,模型泛化能力受限。高质量数据稀缺:标注数据不足,难以满足大规模训练需求,制约性能提升。松灵CobotMagic:真实场景数据采集的核心平台为应对以上挑战,南科大提出来ARIO(AllRobotsInOne)数据集,松灵CobotMagic凭借以下优势成为硬件平台首选:硬件
- Off-Road-Freespace-Detection配置pytorch2.0.0
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一、概述在github上进行开源代码搜索,发现了Off-Road-Freespace-Detection(链接如下所示)。这是对越野环境可通行区域的检测,在经过测试之后,发现对自己有益。GitHub-chaytonmin/Off-Road-Freespace-Detection:OfficialimplementationofourICRA'22paper:ORFD:ADatasetandBenc
- PyTorch量化技术教程:第三章 PyTorch模型构建与训练
船长@Quant
Python量化基础pythonpytorchTA-Lib量化交易机器学习深度学习
PyTorch量化技术教程:PyTorch模型构建与训练本教程旨在为读者提供一套全面且深入的PyTorch技术在量化交易领域应用的知识体系。系统涵盖PyTorch基础入门、核心组件详解、模型构建与训练,以及在A股市场中的实战应用。采用理论与实战深度融合的讲解模式,详细剖析如何运用PyTorch打造量化交易系统全流程。从数据处理的精细操作,到模型训练的优化技巧,再到交易信号生成的精准逻辑,以及风险管
- 【transformer理论+实战(三)】必要的 Pytorch 知识
造夢先森
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【Transformer理论+实战(三)】必要的Pytorch知识【Transformer理论+实战(二)】Lora本地微调实战--deepseek-r1蒸馏模型【Transformer理论+实战(一)】Transformer&LLaMA&Lora介绍文章目录Pytorch基础张量(Tensor)拼接与拆分调整形状索引与切片降维与升维张量计算Pytorch由Facebook人工智能研究院于2017
- Google开源机器学习框架TensorFlow SegFormer优化
深海水
人工智能行业发展IT应用探讨tensorflow人工智能python机器训练机器学习深度学习ai
一、SegFormer的TensorRT加速优化TensorRT是NVIDIA推出的深度学习推理加速库,可以显著提高SegFormer在GPU上的推理速度。1.TensorRT加速流程目标转换SegFormer为TensorRT格式优化FP16/INT8计算提升推理速度(FPS)主要步骤导出TensorFlow模型转换为ONNX格式使用TensorRT进行优化运行TensorRT推理2.代码实现(
- 主流大模型架构
Jeremg
架构
什么是大模型架构大模型架构是指用于构建大规模人工智能模型的特定结构和设计模式,旨在处理海量数据、学习复杂的模式和关系,并实现强大的语言理解、生成、图像识别、语音处理等多种智能任务。以下是一些常见的大模型架构的特点、组成和应用:特点大规模参数:包含大量的参数,通常数以亿计甚至更多,以学习丰富的知识和模式,例如GPT-3拥有1750亿个参数。强大的表示能力:能够对各种类型的数据进行高效的表示和处理,捕
- 人工智能领域毕业设计选题题目合集:课题指导 选题建议
HaiLang_IT
毕业设计选题毕业设计人工智能机器学习
目录前言毕设选题开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是海浪学长毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了人工智能专业最新精选选题,如遇选题困难或选题有任何疑问,都可以问学长哦(见文末)!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇
- 向量数据库的新浪潮:支持向量及标量查询的解决方案
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向量数据库的新浪潮:支持向量及标量查询的解决方案在数据密集型的应用场景中,向量数据库已经成为了一种不可或缺的技术。尤其是在机器学习和人工智能领域,向量数据库能够高效地处理高维数据,为相似性搜索、推荐系统等提供强大支持。然而,随着数据的多样化,单纯的向量搜索已经不能满足所有的需求。因此,支持向量查询同时也支持标量查询(固定条件过滤)的向量数据库成为了新的焦点。本文将探讨几种这样的数据库,并进行比较。
- 《Python实战进阶》No34:卷积神经网络(CNN)图像分类实战
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第34集:卷积神经网络(CNN)图像分类实战摘要卷积神经网络(CNN)是计算机视觉领域的核心技术,特别擅长处理图像分类任务。本集将深入讲解CNN的核心组件(卷积层、池化层、全连接层),并演示如何使用PyTorch构建一个完整的CNN模型,在CIFAR-10数据集上实现图像分类。我们还将探讨数据增强和正则化技术(如Dropout和BatchNorm)对模型性能的影响。核心概念和知识点1.CNN的核心
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SpringAI快速体验1什么是SpringAI主要功能2快速开始2.1版本说明2.2配置文件2.3pom依赖2.3.1springmaven仓库2.3.2核心依赖2.4定义ChatClient2.5启动类2.6测试3参考链接1什么是SpringAISpringAI是Spring的一个子项目,是Spring专门面向于AI的应用框架。SpringAI项目旨在简化整合人工智能功能的应用程序开发,避免不
- 什么是 Embedding?——从直觉到应用的全面解读
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什么是Embedding?——从直觉到应用的全面解读在机器学习和深度学习的世界里,我们经常会听到“Embedding”这个词。它是深度学习中最核心的概念之一,尤其在自然语言处理(NLP)和推荐系统中应用广泛。但很多初学者对Embedding的理解可能只是:“它是把一个东西转换成数字的方式。”这种解释虽然没错,但过于简略,难以真正理解Embedding的作用。这篇文章将用最直观的方式,带你深入理解E
- 飞桨Paddle Inference模型转ONNX模型的方法
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ONNX是个好东西,其全称OpenNeuralNetworkExchange,是一种用于表示和交换深度学习模型的开放标准格式。由Microsoft和Facebook在2017年共同推出的一个开放标准,旨在促进不同深度学习框架之间的互操作性,并采用相同格式存储模型数据。ONNX有诸多优势,简直让人爱不释手呀。以下简单列举几个:在不同深度学习框架(如PaddlePaddle、PyTorch、Tenso
- 智能驱动的视频未来:蓝耘MaaS平海螺AI技术的革新与应用
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程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3经验分享linux科技运维性能优化
在当今数字化浪潮中,视频技术与人工智能的深度融合正以前所未有的速度改变各行各业。蓝耘MaaS平海螺AI技术凭借其突破性的架构和前沿算法,正在为智慧城市、自动驾驶、智能监控以及新媒体内容生成等领域带来革命性变革。本文将探讨这一前沿技术的核心原理、实现方法以及未来的应用前景,并通过经典代码示例展示其实际实现。技术背景与发展趋势随着深度学习、边缘计算和大数据分析技术的不断成熟,视频处理正从传统的离线批量
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p