- AI 大模型创业:如何利用商业优势?
AI天才研究院
大数据AI人工智能ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
第1章:AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型(Large-scaleArtificialIntelligenceModels)是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。这些模型通常具有数十亿甚至千亿个参数,能够实现从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等广泛领域的任务。AI大模型的概念起源于20世纪80年代,当时研究人员提出了深度学习(DeepLearning)这一概念。深度学习
- C#Halcon扇形/圆环缺陷检测(极坐标变换法)
浮生如梦_
c#计算机视觉视觉检测图像处理
扇形交互绘制与极坐标变换插件(加载图像—绘制扇形—极坐标变换—图像返回:运行效果)应用场景:缺陷检测,OCR识别,二维码识别,辅助定位等场景绘制扇形:原型算子create_drawing_object_circle_sector||create_drawing_object_ellipse_sector本次Demo小编用的是标准圆形绘制的扇形,目的是为了后面极坐标变换如果不涉及极坐标变换,可以采用
- CVPR‘24开源 | ADA-Track:端到端3D多目标跟踪最新SOTA!
计算机视觉工坊
3D视觉从入门到精通3d目标跟踪人工智能
编辑:计算机视觉工坊添加小助理:dddvision,备注:方向+学校/公司+昵称,拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码,加入3D视觉知识星球,星球内凝聚了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:近20门视频课程(星球成员免费学习)、最新顶会论文、3DGS系列、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,欢迎扫码加入!
- OpenCV中的图像处理函数详解
Luzem0319
opencv图像处理人工智能
在OpenCV中,图像处理函数是实现图像处理和计算机视觉任务的基础。下面将详细介绍六个重要的图像处理函数:二值化函数、自适应二值化函数、腐蚀函数、膨胀函数、仿射变换函数和透视变换函数。一、二值化函数功能二值化函数(cv2.threshold())用于将灰度图像转换为二值图像。二值图像中,每个像素只有两种可能的值(通常是0和255),分别代表黑色和白色。参数src:输入图像,应为灰度图像。thres
- OpenCV中的边缘检测和轮廓处理
Luzem0319
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理和计算机视觉任务中,边缘检测和轮廓处理是非常重要的步骤。OpenCV库提供了多种函数来实现这些功能,包括Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子、findContours函数、drawContours函数以及透视变换函数等。本文将详细介绍这些函数的功能、参数、返回值和应用。1.Sobel算子函数功能:Sobel算子用于计算图像灰度的近似梯度,梯度越大越有可能是边缘。参数:s
- 计算机视觉:解锁未来智能的钥匙及其代码实践
我的运维人生
计算机视觉人工智能运维开发技术共享
计算机视觉:解锁未来智能的钥匙及其代码实践在当今这个数据爆炸的时代,计算机视觉作为人工智能的一个重要分支,正以前所未有的速度推动着科技的边界。它不仅让机器“看懂”世界,更在自动驾驶、医疗影像分析、智能制造、安防监控等众多领域展现出巨大的应用潜力。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、最新进展,并通过一个具体的代码案例,展示如何在实践中应用这些技术,旨在为读者提供一个理论与实践相结合的全面视角。一、计
- 《向量数据库指南》——MoE应用:解锁深度学习新境界的钥匙
大禹智库
《实战AI智能体》《向量数据库指南》深度学习人工智能向量数据库大禹智库低代码MoE模型
在深度学习的广阔天地里,混合专家(MoE)模型如同一把锐利的钥匙,正逐步解锁着各种复杂应用场景的新境界。作为大禹智库的向量数据库高级研究员,同时也是《向量数据库指南》的作者,我深感MoE模型在推动AI技术向前发展中所扮演的重要角色。今天,我将带大家深入探讨MoE模型在自然语言处理、计算机视觉以及多模态学习等领域的应用,并巧妙引导大家通过《向量数据库指南》获取更多干货和深度实战经验。一、自然语言处理
- YOLO 目标检测编程详解
不知名靓仔
YOLO目标检测人工智能
引言目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,它旨在识别图像中的对象并定位这些对象的位置。YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的目标检测算法,因其速度快且准确度高而广受好评。本文将深入探讨YOLO的原理及其实现方法,并提供一个使用Python和PyTorch的示例代码。项目源码见最下方1.YOLO算法简介YOLO算法的核心思想是将目标检测视为回归问题,而不是传统的分类加定位的两阶段方法
- AI常见的算法
纠结哥_Shrek
人工智能算法
人工智能(AI)中常见的算法分为多个领域,如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。以下是一些常见的算法及其用途:1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression):用于预测连续值,如房价预测。逻辑回归(LogisticRegression):用于分类问题,如垃圾邮件检测。支持向量机(SVM)
- 【Python进阶】5招轻松掌握Python计算机视觉,你还用传统方法吗?
墨瑾轩
Python入门~精通python计算机视觉开发语言
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣5招轻松掌握Python计算机视觉,你还用传统方法吗?开场白嘿,小伙伴们!今天我们要聊一个非常酷炫的话题——如何使用Python进行计算机视觉。想象一下,当你手头上有一组图像数据,需要对其进行识别、检测或分割,你会怎么做?手动编程?Nonono,那太累了!今天
- python中cv是什么_python里面cv是什么意思
weixin_39639568
python中cv是什么
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)开放源代码计算机视觉库,主要算法涉及图像处理、计算机视觉和机器学习相关方法。OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV由一系列C函数和C++类构成,它有C,C++,Python和java接口,当前SDK(SoftwareDevelopmentKit软件
- cv2 要下载哪个包
ivanfor666
pythonpython
cv2是OpenCV库的一个常见别名,用于计算机视觉任务。要安装OpenCV,你可以使用以下命令:bashCopycodepipinstallopencv-python这将从PyPI上下载并安装OpenCV的Python包。请确保你已经安装了pip工具,并且在执行该命令时,你正在使用与你的项目相对应的Python版本。如果你需要安装OpenCV的额外模块,你可以通过类似的方式安装它们。例如,如果你
- 实时美颜与滤镜技术的融合:美颜SDK开发详解
美狐美颜sdk
美颜SDK直播美颜SDK第三方美颜SDK人工智能计算机视觉视频美颜SDK深度学习美颜SDK直播美颜sdk
如今,实时美颜与滤镜技术逐渐成为影像处理领域的热点。为了满足用户对个性化和高质量视觉效果的需求,各类美颜SDK(SoftwareDevelopmentKit,软件开发工具包)应运而生。本篇文章,笔者将详细解析实时美颜与滤镜技术的原理、关键技术以及美颜SDK的开发要点。一、实时美颜与滤镜技术概述实时美颜主要通过图像处理和计算机视觉技术,在不影响拍摄流畅度的前提下,对人脸进行美化处理。滤镜技术则侧重于
- 【计算机视觉】目标跟踪应用
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉目标跟踪人工智能
一、简介目标跟踪是指根据目标物体在视频当前帧图像中的位置,估计其在下一帧图像中的位置。视频帧由t到t+1的检测,虽然也可以使用目标检测获取,但实际应用中往往是不可行的,原因如下:目标跟踪的目的是根据目标在当前视频帧图像中的位置,预测其在下一帧图像中的位置。然而,使用目标检测直接获取目标位置的方式在实际应用中存在一些限制,主要原因如下:1.实时性问题频繁检测开销大:目标检测通常需要对每一帧的整个图像
- 深度图转点云——从图像到三维场景
MrybHtml
点云
在计算机视觉领域中,深度图转点云是一项重要的任务,它能够将二维深度图像转换为三维点云表示。点云是一种由点构成的数据结构,可以直观地表示三维场景中的物体形状和空间布局。本文将介绍一种常见的方法,并提供相应的源代码,以实现深度图转点云。深度图是一种灰度图像,其中每个像素值代表了该点距离相机的距离。深度图通常使用激光雷达或者结构光等传感器捕捉得到。而点云则是由一系列的三维点组成,每个点都有其在空间中的坐
- 【计算机视觉】图像滤波
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉人工智能python神经网络
1.图像滤波定义图像滤波是一种非常重要的图像处理技术,图像平滑、边缘检测、边缘增强、去除噪声都属于图像滤波,图像滤波是一种基于邻域的算法。通过图像滤波,可以实现图像平滑、边缘检测;图像平滑也叫图像模糊,用以去除图像中的噪声、伪影等,它是图像处理和计算机视觉的常见步骤。函数模糊类型特点使用场景cv.blur均值模糊简单快速,所有像素权重相等基础平滑和降噪cv.GaussianBlur高斯模糊中心权重
- SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net
明初啥都能学会
目标检测人工智能计算机视觉
SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net摘要IntroductionRelatedWorksSalFAU-Net:SaliencyFusionAttentionU-NetforSalientObjectDetection摘要显著目标检测(SOD)在计算机视觉中仍然是一个重要的任务,其应用范围从图像分割到自动驾驶。基于全卷积网络(FCN)的方法在过去几十年里在视觉显著性检测方面
- ultralytics 是什么?
博刻
AI学习笔记python
ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库,专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么?YOLO是一种流行的目标检测算法,以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
- 从简单到深刻的认知发展
AI架构设计之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
认知发展,人工智能,深度学习,神经网络,机器学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程,它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。随着人工智能技术的飞速发展,我们开始尝试用计算机模拟人类的认知能力,构建能够学习、理解和解决复杂问题的智能系统。从早期的符号逻辑到如今的深度学习,人工智能的发展经历了多个阶段。早期的人工智能研究主要集中在规则和逻辑推理上
- 使用Python调用OpenCV中的solvePnP函数
WzisTypescript
pythonopencv开发语言OpenCV
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了许多用于处理图像和视频的功能。其中一个重要的功能是解决透视投影问题,也就是通过已知的3D点和对应的2D图像点来计算相机的位姿。在OpenCV中,solvePnP函数就是用于解决这个问题的。solvePnP函数使用了一种称为Perspective-n-Point(PnP)问题的算法,它可以估计相机的旋转和平移向量,从而确定相机在3D空间中的位置。这对
- cv python_python里面cv是什么意思
weixin_40004659
cvpython
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)开放源代码计算机视觉库,主要算法涉及图像处理、计算机视觉和机器学习相关方法。OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV由一系列C函数和C++类构成,它有C,C++,Python和java接口,当前SDK(SoftwareDevelopmentKit软件
- 探索人工智能在计算机视觉领域的创新应用与挑战
戒了9
人工智能学习方法
一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当下,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)已然成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。作为AI领域的关键分支,计算机视觉(ComputerVision,CV)致力于让计算机具备像人类一样理解和解析图像、视频等视觉信息的能力,近年来取得了令人瞩目的进展。二者的深度融合,更是为众多领域带来了前所未有的变革与机遇。从技术发展历程
- 人工智能技术的应用前景及未来发展
键盘上的蚂蚁-
人工智能生活
引言人工智能(AI)作为21世纪最具创新性和革命性的技术之一,正在全球范围内深刻地改变着我们的生产、工作和生活方式。随着深度学习、强化学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等技术的飞速进展,AI不再仅仅是学术研究中的一个热点,而是渗透到各个行业,成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。对于开发者来说,理解和掌握AI技术不仅是提升个人技能的途径,更是应对未来技术变革、抓住职业机遇的关键
- opencv2.4中SVD分解的几种调用方法
weixin_34342992
人工智能matlabc#
原帖地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6109b5d00101ag7a.html在摄影测量和计算机视觉中,考虑最优解问题时,经常要用到SVD分解。奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)是一种可靠地正交矩阵分解法,但它比QR分解法要花上近十倍的计算时间。在matlab中,[U,S,V]=svd(A),其中U和V代表二个相互正交矩阵
- Python从0到100(四十):Web开发简介-从前端到后端(文末免费送书)
是Dream呀
python前端开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 基于OpenCV的答题卡识别系统(附全部源码)
Dong__ZW
opencv人工智能计算机视觉
本项目基于Python和OpenCV图像处理库,在Windows平台下开发了一个答题卡识别系统。系统运用精巧的计算机视觉算法,实现了批量识别答题卡并将信息导出至Excel表格的功能。这一解决方案使得答题卡的判卷过程变得轻便、高效且准确。首先,我们以Python语言作为开发基础,结合OpenCV图像处理库,为系统提供了强大的图像处理和分析能力。这使得我们能够在图像中准确地定位答题卡,检测填涂区域,以
- 计算机视觉目标检测-DETR网络
next_travel
计算机视觉目标检测人工智能
目录摘要abstractDETR目标检测网络详解二分图匹配和损失函数DETR总结总结摘要DETR(DEtectionTRansformer)是由FacebookAI提出的一种基于Transformer架构的端到端目标检测方法。它通过将目标检测建模为集合预测问题,摒弃了锚框设计和非极大值抑制(NMS)等复杂后处理步骤。DETR使用卷积神经网络提取图像特征,并将其通过位置编码转换为输入序列,送入Tra
- YOLO到XML:轻松转换标注文件,助力计算机视觉项目
m0_69670384
YOLOxml计算机视觉
YOLO到XML:轻松转换标注文件,助力计算机视觉项目在计算机视觉项目中,数据标注是至关重要的一步。不同的算法和框架可能需要不同格式的标注文件。YOLO(YouOnlyLookOnce)格式因其简洁和高效,在目标检测任务中备受欢迎。然而,有时我们可能需要将YOLO格式的标注文件转换为XML格式,以便与其他工具或框架兼容。本文将详细介绍如何将YOLO格式的标注文件批量转换为XML格式,助力你的计算机
- Python从0到100(六十一):机器学习实战-实现客户细分
是Dream呀
python机器学习开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 请问Python怎么安装vlfeat?
cda2024
python开发语言
在当今数据驱动的时代,图像处理和计算机视觉成为了许多前沿应用的核心技术之一。作为一门强大的编程语言,Python在这些领域中扮演着极其重要的角色。而vlfeat是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了许多经典的计算机视觉算法实现,如SIFT、HOG等。本文将详细介绍如何在Python中安装和使用vlfeat,帮助你在项目中高效地集成这些强大的工具。什么是vlfeat?vlfeat是一个开源的计算机视
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_