- 3DUnet实现3D医学影像的有效分割
Andrew_Xzw
python深度学习githubopencv计算机视觉分割
最近涉及到了3D医学影像的分割,网络上相关的实现比较少,因此进行实现记录。3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目,git为:https://github.com/ellisdg/3DUnetCNN.git。安装环境为:nibabel>=4.0.1numpy>=1.23.0#torch>=1.12.0
- 集团公司L1-L5级流程框架方法论:(1)L1级流程:为业务价值链,是业务流程的主干; (2)L2级流程:为运作模式层面的业务子流程,因场景不同而差异化; (3)L3级流程:为实现运营模式所需的业
公众号:优享智库
数字化转型数据治理主数据数据仓库大数据
集团公司L1-L5级流程框架方法论集团公司L1-L5级流程框架方法论L1级流程:业务价值链定义与作用构成要素与其他流程关系案例分析L2级流程:运作模式层面业务子流程场景差异化原因子流程分类与特点跨场景协同策略案例分析L3级流程:业务能力与业务活动业务能力定义及要求业务活动类型与目的与IT系统关系澄清案例分析L4级流程:业务与IT系统交互过程/工作流交互过程描述方法工作流设计原则常见问题与解决方案案
- android wifi讲解,android wifi讲解 wifi列表显示
Everlasting Cold
androidwifi讲解
addNetwork(WifiConfigurationconfig)添加一个config描述的WIFI网络,默认情况下,这个WIFI网络是DISABLE状态的。calculateSignalLevel(intrssi,intnumLevels)计算信号的等级compareSignalLevel(intrssiA,intrssiB)对比网络A和网络B的信号强度createWifiLock(intl
- 行为识别的方法
人工智能专属驿站
深度学习
行为识别主要有以下几大类方法,每类方法各有特点及典型算法:传统方法特点:利用手工设计特征对行为进行表征,再用统计学习的分类方法进行识别。需一定专业知识设计特征,耗费人力物力,对复杂场景、遮挡等适应性差,但对简单背景、规则动作识别效果尚可。典型算法:时空关键点(Space-TimeInterestPoints):基于视频图像中的关键点在时空维度上的变化来提取动作特征,但可能忽略视频细节,泛化能力较弱
- 用python编写的UKF(无迹卡尔曼滤波)代码,状态量和观测量都是三维、非线性的,注释使用中文
MATLAB卡尔曼
卡尔曼与pythonpython开发语言
用python编写的UKF(无迹卡尔曼滤波)代码,状态量和观测量都是三维、非线性的,注释使用中文文章目录代码讲解UKF类的构造预测步骤更新步骤辅助函数示例用法总结importnumpyasnpclassUKF:def__init__(self,dim_x,dim_z,alpha=1e-3,beta=2,kappa=0):self.dim_x=dim_x#状态维度self.dim_z=dim_z#观
- 浅谈滤波中Q和R的调整——KF第三篇笔记
MATLAB卡尔曼
卡尔曼专题免费专栏开发语言kalman卡尔曼滤波算法
前段时间收到私信和email,问我关于Q和R怎么取、如何调。前面说过p0和x0怎么找的问题,Q和R怎么找还没有说过,这里就简单探讨一下。Q和R的意义Q值为过程噪声,越小系统越容易收敛,表示对模型预测的值信任度越高;但是太小则容易发散,如果Q为零,那么我们只相信预测值;Q值越大表示对于预测的信任度就越低,而对测量值的信任度就变高;如果Q值无穷大,那么则表示信任测量值。R值为测量噪声。R太大,滤波的响
- Pytorch实现:LSTM-火灾温度预测
骑猪玩狗
pytorchlstm人工智能
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前期工作语言环境:Python3.9.18编译器:JupyterLab深度学习环境:Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde
- 深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)
羊小猪~~
RNNLSTM神经网络案例机器学习/数据分析案例深度学习lstmpytorch人工智能机器学习rnngru
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前言LSTM模型一直是一个很经典的模型,这个模型当然也很复杂,一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学,GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新,其中:深度学习基础–一文搞懂RNN深度学习基础–GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)这一篇:是基于LSTM模型火灾预测研究,讲述了如何构建时间数据、模型如何构建、pytorch中LST
- Python AI教程之二十一:监督学习之支持向量机(SVM)算法
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支持向量机(SVM)算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法,广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。SVM具有很强的适应性,适用于各种应用,例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。SVM特别有效,因为它们专注于寻找目标特征中不同类别之间的最大分离超平面,从而使其对二分类和多分类都具有鲁棒性。在本大纲中,我们将探讨支持向量机(SVM)
- ACwing算法备战蓝桥杯——刷题
切勿踌躇不前
算法学习笔记算法蓝桥杯
BFS:全球变暖:你有一张某海域N×N像素的照片,”.”表示海洋、”#”表示陆地,如下所示:........##.....##........##...####....###........其中”上下左右”四个方向上连在一起的一片陆地组成一座岛屿,例如上图就有2座岛屿。由于全球变暖导致了海面上升,科学家预测未来几十年,岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右
- 构建决策树对于流失用户进行分类
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最近被分配到商业分析组配合商业分析师对流失掉的客户进行研究。我最先接到的任务是根据客服部门记录的客户的流失原因,对于这些客户的流失原因做分类。商业分析师给我提供了23个类别,要求我把客户都分到这些类中。最开始我企图通过建立关键词规则,比如包含某些单词或者不包含某些单词,但是实际上发现分类的结果很差,规则首先不完备,并且彼此还可能冲突,分类的结果当然就很差。于是我就想到可以利用文本挖掘的方法,对于客
- 物联网工业级网关解决方案 工业4G路由器助力智慧生活
博晶网络
工业4G路由器模块4G转WiFi物联网网关方案工业4G路由器模块工业4G路由器工业级网关物联网智能路由器
随着科技的飞速发展,无线通信技术正逐步改变我们的工作与生活。在这个智能互联的时代,一款高性能、稳定可靠的工业4G路由器成为了众多行业不可或缺的装备。工业4G路由器以其卓越的性能和多样化的功能,助力我们步入智慧新纪元。一、快速转化,无线变有线工业4G路由器能够迅速将4G信号转化为网口传输或WiFi传输,让无线信号瞬间变为有线连接,实现稳定、高速的数据传输。无论是在偏远地区还是网络覆盖不佳的角落,它都
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陌北v1
pytorchpythonNCF神经协同过滤
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1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型(如早期GPT系列)双向模型(如BERT)编码器-解码器模型(如BART,T5)DenseTransformerDenseTransformer的优势是什么DenseTransform
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亚里士多没有德775
论文阅读
这里发现idea被人家先发了,没办法,资料收集的不够全面,现在来学习一下这个项目这篇论文的贡献如下:总的来说,他的主要工作是构建逼真的仿真环境,然后根据这个仿真环境生成真实的靶场,使得这个智能体能够在这个真实的环境去互动。下面来逐渐解析他的工作,我尽量详细一点1、背景和动机这种项目是在网络攻防中,攻防双方攻击者处于暗面,防御者处于明面,这时候受到攻击后应急处理多少会造成损失,那么要是可以提前预测攻
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题目描述输入一串方波信号,求取最长的完全连续交替方波信号,并将其输出,如果有相同长度的交替方波信号,输出任一即可,方波信号高位用1标识,低位用0标识如图:说明:一个完整的信号一定以0开始然后以0结尾,即010是一个完整的信号,但101,1010,0101不是输入的一串方波信号是由一个或多个完整信号组成两个相邻信号之间可能有0个或多个低位,如0110010,011000010同一个信号中可以有连续的
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联想笔记本电脑型号看上去似乎没有规律,其实这是联想对不同功能设置、价格参数等等几个板块信息的分类。因此,了解联想笔记本电脑型号的含义就能够筛选出最适合自己的一款产品。那么接下来小编就要为大家详细介绍关于联想笔记本电脑型号的三个板块的文字图片信息。它们分别是联想笔记本电脑型号的查看方式、含义分析以及介绍这三个板块文字图片内容的信息。一、联想笔记本电脑型号在哪里看查看联想笔记本电脑型号,有如下2种方法
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一、音频信号的基本属性频率(Frequency)定义:音频信号的频率表示声音的高低,通常以赫兹(Hz)为单位。范围:人耳能够听到的频率范围大约在20Hz到20kHz之间。振幅(Amplitude)定义:振幅表示音频信号的强度或音量,它决定了声音的响度。表示方法:振幅大小常用分贝(dB)来表示。振幅越大,声音越响;振幅越小,声音越轻。波形(Waveform)定义:波形是音频信号在时间上的图形表示。类
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人工智能(AI)是现代科技的重要领域,其中的算法是实现智能的核心。本文将介绍10种常见的人工智能算法,包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。1.线性回归(LinearRegression)模型原理线性回归用于建立自变量(特征)与因变量(目标)之间的线性关系。其目标是寻找最佳拟合直线,使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差,得到线性回归方程的
- 0458-基于单片机的输液监测系统设计
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MCU51系统设计单片机嵌入式硬件
功能描述1、采用51/52单片机作为主控芯片;2、采用红外槽式传感器检测液滴速度;3、采用LCD1602显示:液滴速度(p/min)、液滴计数值;4、可通过按键设置液滴异常报警阈值(即连续无液滴时长);5、当输液出现异常时进行声光报警。电路设计采用AltiumDesigner作为电路设计工具。AltiumDesigner通过把原理图设计、PCB绘制编辑、拓扑逻辑自动布线、信号完整性分析和设计输出等
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摘要:时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点,对极端天气预测至关重要。深度学习,尤其是LSTM网络,因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据,深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系,提高预测准确性。然而,挑战依然存在,包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来,通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
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基础版资料物联网
设计摘要:本设计是基于物联网的智能垃圾桶,旨在有效解决垃圾分类与垃圾清理的问题。该智能垃圾桶采用了多种传感器模块,如压力传感器模块、GPS定位模块、人体红外模块以及超声波测距模块等,以实现对垃圾桶内垃圾重量、位置、高度以及人体通过情况的实时监测和数据采集。同时,该智能垃圾桶还配备了电机模块,可以模拟垃圾桶的开盖和关闭,当垃圾桶装满时不会自动打开,而是当有人靠近时才会自动开启,并通过语音播报告知人们
- 【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts,纯卷积神经网络,更快更准,,降低参数量!
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YOLO网络cnn目标检测论文阅读yolov8
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer(ViTs)的引入,ViTs迅速取代了卷积神经网络(ConvNets)成为最先进的图像分类模型。然而,普通的ViT在应用于诸
- 分频器code
一条九漏鱼
verilog开发实战指南fpga开发
理论学习数字电路中时钟占有非常重要的地位。时间的计算都依靠时钟信号作为基本单元。一般而言,一块板子只有一个晶振,即只有一种频率的时钟,但是数字系统中,经常需要对基准时钟进行不同倍数的分频,进而得到各模块所需的频率。若想得到比系统时钟更慢的时钟,可以将基准时钟进行分频。若想得到比系统时钟更快的时钟,可以将基准时钟进行倍频。不管是分频还是倍频,都通过PLL实现或者用verilog描述实现。我们用ver
- 简单组合逻辑
一条九漏鱼
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多路选择器在多路数据传输过程中,能够将任意一路选出来的电路叫做数据选择器,也称多路选择器。对于一个具有2^n个输入和一个输出的多路选择器,有n个选择变量,多路选择器也是FPGA内部的一个基本资源,主要用于内部信号的选通。简单的多路选择器还可以通过级联生成更大的多路选择器。译码器译码是编码的逆过程,在编码时,每一种二级制都有特定的含义,都表示一个确定的信号。把代码状态的含义翻译出来的过程叫做译码,实
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白茶三许
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计算机网络OSI/RM七层模型七层模型是计算机网络的一个奠基石。计算机网络整个的基础都是构建于七层模型之上的。七层模型是由国际标准化组织制定出来的。在七层模型当中最底层是物理层。物理层负责传输二进制的数据,主要涉及的设备是中继器和集线器。中继器可以延长传输距离,因为传输距离过远,会导致信号的衰减,衰减到一定程度就传输不过去了,而通过在中间加一个中继器,中继器一端接收传输过来的数据,另一端将数据原封
- 《数据质量:人工智能模型的成败关键》
人工智能深度学习
在当今人工智能飞速发展的时代,数据质量对人工智能模型的影响至关重要,它直接关系到模型的性能、准确性和可靠性。以下是对这一问题的详细探讨。影响模型的准确性数据准确性的作用:准确的数据是模型准确输出的基础。如果数据中存在错误、偏差或噪声,模型就会学习到这些错误信息,从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中,若患者的症状数据记录错误,模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响:不完整的数据会使模
- 数智化转型 | 星环科技Defensor 助力某银行数据分类分级
数据库
在数据驱动的金融时代,数据安全和隐私保护的重要性日益凸显。某银行作为数字化转型的先行者,面临着一项艰巨的任务:如何高效、准确地对分布在多个业务系统、业务库与数仓数湖中的约80万个字段进行数据分类和分级。该银行借助星环科技数据安全管理平台Defensor的智能化数据分类分解解决方案,实现数据安全管理的革命性进步。业务背景与挑战该银行拥有十几个业务系统,产生的数据量庞大,且分布在不同的业务库和数仓数湖
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周华华
html
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1,数组的排列
var arr=[1,4,234,43,52,];
for(var x=0;x<arr.length;x++){
for(var y=x-1;y<arr.length;y++){
if(arr[x]<arr[y]){
&
- 【Struts2 四】Struts2拦截器
bit1129
struts2拦截器
Struts2框架是基于拦截器实现的,可以对某个Action进行拦截,然后某些逻辑处理,拦截器相当于AOP里面的环绕通知,即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上,即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置,Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器,最常见的是,请求参数自动绑定到Action对应的字段上。
Struts2中自定义拦截器的步骤是:
- make:cc 命令未找到解决方法
daizj
linux命令未知make cc
安装rz sz程序时,报下面错误:
[root@slave2 src]# make posix
cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz
make: cc:命令未找到
make: *** [posix] 错误 127
系统:centos 6.6
环境:虚拟机
错误原因:系统未安装gcc,这个是由于在安
- Oracle之Job应用
周凡杨
oracle job
最近写服务,服务上线后,需要写一个定时执行的SQL脚本,清理并更新数据库表里的数据,应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。
一:查看相关job信息
1、相关视图
dba_jobs
all_jobs
user_jobs
dba_jobs_running 包含正在运行
- 多线程机制
朱辉辉33
多线程
转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx
程序、进程和线程:
程序是一段静态的代码,它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程,它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程,这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位,一个进程执行过程中可以产生多个线程,每个线程有自身的
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
老A不折腾
web报表finereportjava报表报表工具
FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、address pool is full:
含义:地址池满,连接数超过并发数上
- mysql rpm安装后没有my.cnf
林鹤霄
没有my.cnf
Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的,
至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用,在这儿有两个说法,
第一种说法,my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件,可以没有它,这时MySQL会用内置的默认参数启动,
第二种说法,MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件,这种说法仅限于r
- Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题
aigo
root
原文:http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/
Step 4: Run ADB command from your PC
On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
- javascript 中var提升的典型实例
alxw4616
JavaScript
// 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧
myname = 'global';
var fn = function () {
console.log(myname); // undefined
var myname = 'local';
console.log(myname); // local
};
fn()
// 上述代码实际上等同于以下代码
m
- 定时器和获取时间的使用
百合不是茶
时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多
Timer();定时器
TImerTask();Timer的子类 由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。
定时器类Timer在java.util包中。使用时,先实例化,然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法,设定
- JDK1.5 Queue
bijian1013
javathreadjava多线程Queue
JDK1.5 Queue
LinkedList:
LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表,而其中至少一个线程从结构上修改了该列表,则它必须 保持外部同步。(结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作;仅设置元素的值不是结构修改。)这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedList 方
- http认证原理和https
bijian1013
httphttps
一.基础介绍
在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。
Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。
http和https使用的是完全不同的连接方式,用的端口也不一样,前者是80,后
- 【Java范型五】范型继承
bit1129
java
定义如下一个抽象的范型类,其中定义了两个范型参数,T1,T2
package com.tom.lang.generics;
public abstract class SuperGenerics<T1, T2> {
private T1 t1;
private T2 t2;
public abstract void doIt(T
- 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive)
bit1129
Directive
1. worker_processes 8;
表示Nginx将启动8个工作者进程,通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行
nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
- lua 遍历Header头部
ronin47
lua header 遍历
local headers = ngx.req.get_headers()
ngx.say("headers begin", "<br/>")
ngx.say("Host : ", he
- java-32.通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MinSumASumB {
/**
* Q32.有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整数,无序.
*
* 要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
* 例如:
* int[] a = {100,99,98,1,2,3
- redis
开窍的石头
redis
在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared
把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码
打开redis客户端输入config get requirepass
返回
redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "require
- [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗?
comsci
java语言
无论是opengl还是cuda,都是建立在C语言体系架构基础上的,在未来,图像图形处理业务快速发展,相关领域市场不断扩大的情况下,我们JAVA语言系统怎么从这么庞大,且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕,是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情
- 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办
cuiyadll
ubuntu
这个情况,一般属于显卡驱动问题。
可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。
按键盘三个键:CTRL + ALT + F1
进入终端,输入用户名和密码登录终端:
安装amd的显卡驱动
sudo
apt-get
install
fglrx
安装nvidia显卡驱动
sudo
ap
- SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
darrenzhu
加密ssl证书密钥签名
SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html
SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥,握手协议本身是基于非对称加密机制的,之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
- Ubuntu设置ip的步骤
dcj3sjt126com
ubuntu
在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server,但回家只能在XP上VM一个,装的时候网卡是DHCP的,用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。
转载不是错:
Ubuntu命令行修改网络配置方法
/etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0,让网卡开机自动挂载.
1. 以D
- php包管理工具推荐
dcj3sjt126com
PHPComposer
http://www.phpcomposer.com/
Composer是 PHP 用来管理依赖(dependency)关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库(libraries),Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。
中文文档
入门指南
下载
安装包列表
Composer 中国镜像
- Gson使用四(TypeAdapter)
eksliang
jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述
Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例
例如我们通常去注册时(那些外国网站),会让我们输入firstName,lastName,但是转到我们都
- JQM控件之Navbar和Tabs
gundumw100
htmlxmlcss
在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。
只需要将data-role="navbar"赋给div即可:
<div data-role="navbar">
<ul>
<li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
- 利用归并排序算法对大文件进行排序
iwindyforest
java归并排序大文件分治法Merge sort
归并排序算法介绍,请参照Wikipeida
zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F
基本思想:
大文件分割成行数相等的两个子文件,递归(归并排序)两个子文件,直到递归到分割成的子文件低于限制行数
低于限制行数的子文件直接排序
两个排序好的子文件归并到父文件
直到最后所有排序好的父文件归并到输入
- iOS UIWebView URL拦截
啸笑天
UIWebView
本文译者:candeladiao,原文:URL filtering for UIWebView on the iPhone说明:译者在做app开发时,因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢,所以想把javascript文件打包在app里,当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取,但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法,第一次翻译,难免有
- 索引的碎片整理SQL语句
macroli
sql
SET NOCOUNT ON
DECLARE @tablename VARCHAR (128)
DECLARE @execstr VARCHAR (255)
DECLARE @objectid INT
DECLARE @indexid INT
DECLARE @frag DECIMAL
DECLARE @maxfrag DECIMAL
--设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
- Angularjs同步操作http请求with $promise
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
// Define a factory
app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) {
var deferred = $q.defer();
AccountService.getProfile().then(function(res) {
- hibernate联合查询问题
sxj19881213
sqlHibernateHQL联合查询
最近在用hibernate做项目,遇到了联合查询的问题,以及联合查询中的N+1问题。
针对无外键关联的联合查询,我做了HQL和SQL的实验,希望能帮助到大家。(我使用的版本是hibernate3.3.2)
1 几个常识:
(1)hql中的几种join查询,只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。
(2)hql的默认查询策略,在进行联合查询时,会产
- struts2.xml
wuai
struts
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache