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编程随想▿
CSScss前端html网页布局
目录一、绝对单位vs相对单位二、核心相对单位详解1.em单位2.rem单位(Rootem)3.vh与vw单位4.vmin与vmax单位三、实战应用场景对比五、专家建议与最佳实践六、总结一、绝对单位vs相对单位绝对单位(如px)固定不变,而相对单位则基于其他参考值动态计算,更适合响应式设计:/*绝对单位示例*/.fixed-size{width:300px;/*始终为300像素*/}/*相对单位示例
- Java 二维数组详解:从基础语法到实战应用,彻底掌握多维数据结构
大葱白菜
java合集开发语言java后端学习个人开发
作为一名Java开发工程师,你一定在实际开发中遇到过需要处理表格、矩阵、图像像素、游戏地图等场景。这时候,二维数组(2DArray)就派上用场了。本文将带你全面掌握:Java中二维数组的定义与初始化方式二维数组的内存结构与访问机制二维数组的遍历、修改与扩容技巧二维数组在实际业务中的应用场景二维数组与集合类(如List>)的互转常见误区与最佳实践并通过丰富的代码示例和真实项目场景讲解,帮助你写出更高
- 技术演进中的开发沉思-38 MFC系列:关于打印
chilavert318
熬之滴水穿石mfcc++
打印程序也是MFC开发中不能忽视的一个环节,现在做打印开发soeasy。但当年做打印开发还是挺麻烦。在当年的桌面程序里就像拼图的最后一块,看着简单,实则要把屏幕上的像素世界,准确映射到打印机的物理纸张上。而MFC的打印机制就像老照相馆的暗房:你不用懂显影液的配方(打印机驱动),但得知道怎么调整光圈(设备上下文),才能让照片(打印效果)和底片(屏幕显示)一致。一、打印MFC用“设备上下文”(DC)机
- 【I3D 2024】Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images
__星辰大海__
论文阅读计算机视觉算法人工智能
文章目录1.李群与李代数2.相机运动模糊建模3.相机运动轨迹近似3.1.线性插值3.2.三次样条插值3.3.K阶贝塞尔曲线插值1.李群与李代数参考博客:视觉SLAM十四讲-李群与李代数。2.相机运动模糊建模运动模糊产生的原因是:相机在曝光期间捕捉到了移动的物体或自身发生了移动,导致场景中某些像素在成像过程中不是来自单一点,而是多个位置的光线的混合。假设在时间[t0,t0+T][t_0,t_0+T]
- 再赠文友回眸一笑笑
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掌勺当大厨,妙笔写诗文。回眸一笑笑,惊动简村人。图片发自App注1:此诗是我品读文友回眸一笑散文《酸奶蛋糕》一文时,写下的一首点评诗。注2:文友回眸一笑笑,不仅现代情诗写得特棒,厨艺也不错,《笑笑厨房》经常秀厨艺,而且歌声甜美,歌声也为简村文友所喜爱。我曾赠《回眸一笑笑》嵌名诗两首以表示对她的敬意。注3:附录我赠《回眸一笑笑》两首嵌名诗,以便与文友一起分享。其一回瞻简村美才女,波光盈盈撼歌房。一曲
- Python游戏开发实战:打造高仿俄罗斯方块掌机坦克大战
引言在那个电子游戏刚刚兴起的年代,俄罗斯方块掌机上的坦克大战承载着无数玩家的童年记忆。简单的像素画面、紧张刺激的战斗、精准的操作反馈,这些元素构成了一个经典的游戏体验。今天,我们将用Python和pygame库来重新诠释这个经典游戏,不仅要还原其精髓,更要在技术实现上进行创新和优化。这个项目不仅仅是一个简单的游戏复刻,更是一次完整的游戏开发实践。从游戏架构设计到用户体验优化,从碰撞检测算法到动态难
- 生成式人工智能实战 | 像素卷积神经网络(PixelCNN)
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生成式人工智能实战150讲深度学习生成模型aigc
生成式人工智能实战|像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.PixelCNN分析3.使用混合分布改进PixelCNN3.1模型构建3.2模型训练0.前言像素卷积神经网络(PixelConvolutionalNeuralNetwork,PixelCNN)是于2016年提出的一种图像生成模型,其根据前面的像素预测下一个像素的概率来逐像素地生成图像,模型可以通
- 不只是“能用”:从语义化到 ARIA,打造“信息无障碍”Web 应用的实战清单
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不只是“能用”:从语义化到ARIA,打造“信息无障碍”Web应用的实战清单作为前端开发者,我们每天都在用代码构建一个五彩斑斓的数字世界。我们痴迷于像素级的精准、流畅的动画和极致的性能。但我们是否想过,对于某些用户来说,这个世界可能是一片漆黑,或者充满了无法逾越的障碍?闭上眼睛,想象一下你是一位视障者。你如何“阅读”一个新闻网站?你依赖一个叫做“屏幕阅读器”的软件,它会大声朗读出页面上的内容。当你听
- 数据科学简讯 2023-04-07
数科每日
image.png头条SegmentAnything图像分割的重大进步图像分割是提取图像中代表特定对象(例如人或桌子)的所有像素的过程。由于几个原因,这是一项艰巨的任务,通常它要么需要大量预定义对象的数据集,要么需要一些的初级监督数据。Meta的这个全新的、完全开源的模型感觉就像是功能上的飞跃。他们收集了大量数据集,简化了注释功能,并创建了一个可以在浏览器中实时运行的模型。并提供演示、代码和论文。
- UGUI 性能优化系列:第四篇——高级优化与注意事项
吉良吉影NeKoSuKi
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UGUI性能优化系列:第一篇——基础优化与资源管理UGUI性能优化系列:第二篇——Canvas与UI元素管理UGUI性能优化系列:第三篇——渲染与像素填充率优化UGUI性能优化系列:第四篇——高级优化与注意事项在前面的三篇文章中,我们从UGUI的基础渲染管线、资源管理,到Canvas的重建机制、UI元素管理,再到渲染与像素填充率优化,逐步深入地探讨了UGUI性能优化的核心策略。现在,我们将进入本系
- 使用 C++ 和 OpenCV 进行表面划痕检测
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c++opencv开发语言划痕检测
使用C++和OpenCV进行表面划痕检测在工业自动化生产中,产品表面的质量控制至关重要。划痕作为一种常见的表面缺陷,其检测是许多领域(如金属、玻璃、塑料制造)质量保证流程中的一个关键环节。本文将介绍如何使用C++和强大的计算机视觉库OpenCV来实现一个基本的表面划痕检测算法。核心思路划痕通常在图像中表现为具有以下一个或多个特征的区域:高对比度的线性结构:划痕区域的像素强度通常会与其周围背景有明显
- 工业相机基本参数
分辨率(Resolution)定义:分辨率指的是相机图像的像素数,通常以宽度x高度的形式表示,如1920x1080或2592x1944。作用:分辨率越高,相机可以捕捉到更多的细节。高分辨率相机适用于需要精确图像分析和细节捕捉的应用,如尺寸测量、表面缺陷检测等。如何调整:在工业相机中,分辨率通常是固定的(由传感器决定)。如果相机支持不同分辨率设置(例如,低分辨率模式和高分辨率模式),你可以通过相机的
- 高光谱相机(Hyperspectral Camera)
高光谱相机(HyperspectralCamera)高光谱相机:是一种可以采集连续、多达上百个窄波段的光谱信息的成像设备。它的核心特征是:每个像素点都拥有一个完整的光谱曲线,类似于“像素级别的光谱仪”。举例:普通彩色相机采集R/G/B(3个通道)多光谱相机采集~4–10个通道(如红光、绿光、红边、NIR)高光谱相机采集几十到几百个波段,每个波段宽度很窄(<10nm)高光谱vs多光谱:项目多光谱(M
- 大鸟范 | 原创手机壁纸20180722
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美好的一天从大鸟原创壁纸开始。点击图片,长按保存,设为壁纸。设置壁纸时,可以手动调整一下图片,以匹配自己的屏幕大小哦~欢迎转发链接给朋友,像素无损。谢绝他用,版权所有,盗用必究。更多壁纸,请关注早安手机壁纸更多美图,请关注从菜鸟到大鸟注:本图为单反拍摄。图片版权©️大鸟
- 基于matlab的--1km降水数据按掩膜裁剪并可视化
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matlab降水数据处理利用掩膜文件裁剪数据得到shp内降水量降水
1km降水数据按掩膜裁剪并可视化0引言1数据处理过程2完整程序3结语0引言 本篇基于上篇内容,利用生成的区域掩膜(Mask)文件对中国1km分辨率逐月降水量数据进行裁剪,得到研究范围内的逐像素点降水数据,在裁剪中对数据进行了单位转化和无效值剔除,并对无效值区域进行插值。下面是主要内容:1数据处理过程(1)本示例对单个年份的降水数据进行处理,可修改代码使可用于所有年份的批量处理。(2)程序依赖上节
- 如何在HTML5页面中嵌入视频
在HTML5中嵌入视频主要使用标签,这是一种简单且标准的方式。以下是详细步骤和示例:基础实现视频嵌入示例您的浏览器不支持HTML5视频标签。核心属性说明controls添加播放控件(播放/暂停、进度条、音量等)width和height设置播放器尺寸(单位:像素)标签提供多个视频格式源以提高兼容性(浏览器会选择第一个支持的格式):MP4(H.264)-兼容性最好WebM-开源格式,Chrome/Fi
- UGUI 性能优化系列:第二篇——Canvas 与 UI 元素管理
吉良吉影NeKoSuKi
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UGUI性能优化系列:第一篇——基础优化与资源管理UGUI性能优化系列:第二篇——Canvas与UI元素管理UGUI性能优化系列:第三篇——渲染与像素填充率优化在UGUI性能优化中,Canvas是一个核心概念,它像一块画板,承载着所有的UI元素。对Canvas的理解和管理,是优化UGUI性能的关键。同时,单个UI元素的生命周期和属性管理也会直接影响性能。本篇文章将深入探讨Canvas的重建机制、分
- 使用Python实现的Excel像素画
简介:本项目主要使用python语言,将图片转为Excel,图片中的每一个像素转化为Excel中的每一个单元格。主要使用pillow和xlsxwriter这两个模块。项目使用一个python文件即可。一:项目功能和流程介绍项目的主要功能:就是将一张人脸图像,画在Excel表格上,图片的每一个像素点对应Excel的一个格子,俗称像素画。流程:创建Excel表,并设置行高和列宽打开图片遍历图片每一个像
- 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
- 香煎鸡排,看大厨石天冬怎么做?
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第三集:香煎鸡排石天冬与苏明玉第一次相遇,当霸道明总和憨厚厨子相遇,在餐厅开始萌生不可描述的爱情故事。香煎鸡排1.鸡腿去骨成鸡排,在鸡排的横切面上划上几刀,使得腌制更入味。2.准备腌制的配料,洋葱切丁,指天椒切丁,香菜。3.腌制加入适量啤酒、盐、糖、胡椒粉、橄榄油,和鸡排一起腌制30分钟。4.热锅倒入橄榄油,大火鸡排两面煎至金黄即可。
- 《中餐厅3》开播:除了秦海璐,杨紫也成了劝退主力?
清浠
奇妙的东方味道昨天期待了很久的《中餐厅》第三季正式上线了,本季节目的嘉宾分别是:黄晓明、秦海璐、杨紫、王俊凯、林述巍。本季嘉宾被称为“中餐厅史上最高配置”,不仅有国宴级别的五星级大厨林述巍,还有返场嘉宾黄晓明、王俊凯,流量担当杨紫,还有金马奖影后秦海璐。但是,如此配置却没能达到预料的效果。节目刚开播,秦海璐便因为情商低被推上了热搜。由于节目组这一季没给启动资金,所以前期的采购异常艰难,店长黄晓明便
- 【Python】人脸识别
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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
- 工服误检率高达40%?陌讯改进YOLOv7实战降噪50%
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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
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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
- OpenGL-原始图像数据
Tobesky
像素包装出于性能考虑,一副图像的每一行都应该从一个特定字节对齐地址开始(空间换时间),绝大多数编译器会自动把变量和缓冲区放置在一个针对该架构对齐优化的地址上Windows中的RMP文件格式的像素数据使用4字节排列;Targa(TGA)文件格式是1个字节排列的,相比较而言TGA格式会更加节省空间//改变或恢复像素的储存方式:voidglPixelStorei(GLenumpname,GLintpar
- UGUI 性能优化系列:第三篇——渲染与像素填充率优化
吉良吉影NeKoSuKi
性能优化unity游戏引擎c#开发语言
在UnityUGUI性能优化之旅中,我们已经学习了基础的资源管理和Canvas与UI元素的管理。现在,我们将把目光转向更深层次的渲染层面,特别是如何优化像素填充率(PixelFillRate)。在这个环节中,Overdraw(过度绘制)是一个我们必须理解和解决的关键问题,因为它直接关系到GPU的工作效率。一、Overdraw(过度绘制)的危害与检测1.什么是Overdraw?为什么会影响性能?想象
- Matplotlib-图像处理与可视化
Matplotlib-图像处理与可视化一、图像数据的本质:从数组到像素二、基础操作:加载与显示图像1.加载图像数据2.显示单张图像3.显示灰度图像三、进阶可视化:通道分离与色彩调整1.分离RGB通道2.调整亮度与对比度四、实用技巧:色彩映射与像素值分析1.自定义色彩映射(Colormap)2.像素值分布直方图五、多图对比与标注:算法结果可视化1.边缘检测结果对比2.图像标注:突出感兴趣区域六、注意
- MATLAB实现快速非局部均值图像去噪方法
一只爪子
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:非局部均值滤波是一种先进的图像去噪技术,与传统方法相比,它利用图像的全局信息来去除噪声,同时保持图像细节。该算法通过搜索和利用整个图像中相似的像素块,对每个像素点进行去噪处理。本文提供的MATLAB代码FAST_NLM_II.m实现此算法,并包含必要的参数设置、相似性计算、加权平均和图像更新步骤。了解并应用此代码是学习和进一步改进非局部均值滤波技术的基础。1.
- 华为 Mate 80 影像配置揭秘:硬软双升
RUZHUA
华为
7月7日,知名数码博主爆料了华为Mate80系列的影像配置,引发广泛关注。从曝光信息来看,Mate80系列在影像方面延续华为的技术探索,通过硬件升级与算法优化,力图为用户带来更出色的拍摄体验。爆料显示,Mate80系列主摄将采用5000万像素的1/1.28英寸超大底传感器,支持物理可变光圈与定制模组。这一配置虽未达到“超大杯”的极致堆料,但在影像硬件上的创新依旧可圈可点。其主摄传感器型号为SC59
- CSS 中px、em、rem、%、vw、vh、vm、rpx、fr 介绍和区别对比
慧一居士
前端css3css前端
CSS单位详解:px、em、rem、%、vw、vh、vmin/vmax、rpx、fr以下是各单位的定义、特点、区别及使用场景对比:1.px(像素)定义:绝对单位,表示屏幕上的一个物理像素点。特点:固定尺寸,不受其他因素影响。在高分辨率屏幕上可能显示过小(需配合viewport缩放)。场景:边框、固定尺寸元素(如图标)。示例:.box{width:200px;}/*固定宽度200像素*/2.em(相
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
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- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比