- 基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证
CodeWG
fpga开发matlab开发语言
基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证图像处理是计算机视觉和图像识别领域的重要组成部分。其中,中值滤波是一种常用的图像去噪方法,广泛应用于图像增强、边缘检测和特征提取等任务中。本文将介绍基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现,并通过MATLAB进行辅助验证。首先,我们需要了解什么是中值滤波。中值滤波是一种非线性滤波器,它的原理是将图像中每个像素的灰度值替换为该像素
- 图像处理篇---opencv中的图像特征
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇图像处理opencv人工智能python
文章目录前言一、纹理特征:局部二值模式(LBP)1.LBP简介2.LBP计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征:Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三、其他可用于传统机器学习的特征1.颜色特征颜色直方图颜色矩2.边缘特征Canny边缘检测HOG(方向梯度直方图)3.关键点特征SIFTSURF4.纹理特征Haralick纹理特征5.几何特征轮廓
- 基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计
深度学习&目标检测实战项目
YOLO无人机ui深度学习分类目标检测
一、引言随着无人机技术和深度学习算法的快速发展,农业领域逐渐引入了智能化监测手段。无人机农田监测结合了无人机的高空拍摄能力和计算机视觉技术,能够实时获取农田的图像数据,并对作物生长状态、病虫害检测、土地使用情况等进行智能分析。深度学习中的目标检测技术,如YOLOv5,能够帮助实现精准的农田监测,提供自动化的解决方案。在这篇博客中,我们将介绍如何利用YOLOv5进行无人机农田监测,如何使用图形用户界
- 【Hugging Face】datasets 库:加载、处理和分享大规模数据集
彬彬侠
大模型datasetsHuggingFace
HuggingFaceDatasets库HuggingFace的datasets库是一个轻量级、高性能的库,用于加载、处理和分享大规模数据集,特别适用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和语音任务。1.为什么使用Datasets?在深度学习中,处理大规模数据集通常面临以下挑战:数据集太大,无法一次性加载到内存不同任务的数据格式不统一数据预处理和转换较慢需要快速流式加载数据datasets库
- 【Python运维】实现高效的自动化备份与恢复:Python脚本从入门到实践
蒙娜丽宁
Python杂谈运维运维python自动化
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在信息化时代,数据备份和恢复的有效性对企业和个人来说至关重要。本文将带领读者深入了解如何使用Python编写自动化备份与恢复脚本,确保重要数据的安全。本篇文章涵盖了文件系统的备份、MySQL数据库的备份与恢复、定期任务的自动化调度等内容。我们将通过大量的
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-TDI线阵相机
林聪木
数码相机计算机视觉人工智能
目录知识储备图像基础知识分辨率单位及换算算法原理一、TDI基本原理二、信噪比提升机制三、时间同步机制四、TDIvs传统线扫描技术五、TDI的技术挑战六、最新的TDI技术发展知识储备图像基础知识首先什么是机器视觉?计算机视觉就是让计算机去理解获取数字图像与视频中的信息。最终实现一个与人类视觉系统实现相同功能的自动化系统。什么是机器视觉中的图像的前置知识——颜色模型?最为常用的颜色模型,分别是RGB颜
- 人工智能与深度学习的应用案例:从技术原理到实践创新
accurater
人工智能深度学习科技
第一章引言人工智能(AI)作为21世纪最具变革性的技术之一,正通过深度学习(DeepLearning)等核心技术推动各行业的智能化进程。从计算机视觉到自然语言处理,从医疗诊断到工业制造,深度学习通过模拟人脑神经网络的层次化学习机制,实现了对复杂数据的高效分析与决策。本文结合前沿技术框架与行业应用案例,探讨深度学习的核心原理及其在多个领域的实践路径,并附代码实例以增强技术理解。第二章深度学习的技术基
- 双目立体视觉(6.1)测距
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双目立体视觉计算机视觉人工智能opencv
在计算机视觉领域,双目相机测距是一项关键技术,它通过模拟人类双眼的视觉机制,利用两个相机从不同角度拍摄同一场景,进而计算出物体的深度信息。一、双目测距的基本原理1.1视差图(DisparityMap)视差图是一种存储了单视图所有像素的视差值的二维图像。视差值是同一物体在左右两幅图像中的列坐标差,即通过比较左右两幅图像的对应像素差异来计算物体的深度信息。视差图是以图像对中任一幅图像为基准生成的,其大
- ResNet 改进:轻量级的混合本地信道注意机制MLCA
听风吹等浪起
AI改进系列深度学习opencv计算机视觉
目录1.MLCA注意力机制2.改进位置3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.MLCA注意力机制MLCA(MixedLocalChannelAttention)是一种轻量级的混合本地信道注意机制,旨在提升卷积神经网络(CNN)在图像处理任务中的性能。它通过结合局部和全局信息来增强特征表示能力,同时保持较低的计算复杂度。核心思想:MLCA的核心
- 体育数据分析:竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式
Tina0898
数据分析数据挖掘
体育数据分析作为一门交叉学科,正在重塑现代体育产业的发展轨迹。通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析,体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。一、数据采集与处理技术架构现代体育数据采集系统采用分布式架构,集成了计算机视觉、惯性测量单元(IMU)和生物电传感器等多模态数据源。计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法,可实现运动
- 新型模型架构(参数化状态空间模型、状态空间模型变种)
三月七꧁ ꧂
LLM语言模型gpt文心一言promptembeddingAIGCagi
文章目录参数化状态空间模型状态空间模型变种 Transformer模型自问世以来,在自然语言处理、计算机视觉等多个领域得到了广泛应用,并展现出卓越的数据表示与建模能力。然而,Transformer的自注意力机制在计算每个词元时都需要利用到序列中所有词元的信息,这导致计算和存储复杂度随输入序列长度的平方级别增长。在处理长序列时,这种复杂性会消耗大量的计算资源与存储空间。为了解决这个问题,研究人
- 【有啥问啥】深入浅出:大模型应用工具 Ollama 技术详解
有啥问啥
大模型科普人工智能深度学习
深入浅出:大模型应用工具Ollama技术详解引言近年来,大型模型(LargeModels,LLMs)技术突飞猛进,在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,部署和运行这些庞大的模型往往面临着环境配置复杂、资源需求高昂等挑战。为了解决这些痛点,Ollama应运而生。本文将深入探讨Ollama,一个旨在简化大模型本地运行和管理的开源工具,帮助读者理解其核心概念、优势以及应用场景
- 基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统:UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程
深度学习&目标检测实战项目
YOLO深度学习uiYOLOv5人工智能计算机视觉
引言随着农业科技的进步,智能化农业越来越受到重视,尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中,杂草的生长对作物的生长产生了负面影响,因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统,使用YOLOv5模型进行目标检测,并提供一个用户友好的界面。我们将分步骤进行,包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
- 00计算机视觉学习内容
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线:1️⃣数学基础(核心理论支撑)计算机视觉涉及很多数学概念,以下是必备数学知识:✅线性代数(矩阵运算是计算机视觉的核心)向量、矩阵运算(加减、乘法、转置)特征值与特征向量SVD(奇异值分解),用于图像压缩、降维齐次坐标变换(用于3D计算机视觉)✅概率统计(
- 01计算机视觉学习计划
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉系统学习计划(3-6个月)本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序,确保从基础到高级,结合理论和实践。第一阶段(第1-2个月):基础夯实✅目标:掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础(2周)每日2小时线性代数:矩阵运算、特征值分解(推荐《线性代数及其应用》)概率统计:高斯分布、贝叶斯定理微积分:偏导数、梯度下降傅里叶变换:图
- 特斯拉FSD系统:自动驾驶的未来
百态老人
人工智能笔记
FSD系统概述FSD(FullSelf-Driving)系统是特斯拉研发的一套高级自动驾驶技术,旨在实现车辆在各种道路和驾驶场景下的完全自动驾驶。FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术,利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术,实现对周围环境的感知和理解。特斯拉通过不断收集和分析实际道路数据,持续优化其自动驾驶算法,使得FSD技术的安全性和可靠性得到了大幅提升.FS
- 特斯拉FSD不同版本的进化
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
特斯拉,FSD,自动驾驶,深度学习,计算机视觉,强化学习,神经网络,模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来,一直致力于开发全自动驾驶系统,其目标是实现完全无人驾驶,让汽车能够像人类一样感知周围环境,做出安全可靠的驾驶决策。FSD(FullSelf-Driving)是特斯拉自动驾驶系统的最高级别,它旨在实现车辆在任何道路和环境条件下都能安全自主驾驶的能力。FSD的开发是一个
- 使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别
萧鼎
python基础到进阶教程计算机视觉人工智能python人脸识别人脸检测
使用Dlib库进行人脸检测和人脸识别什么是Dlib?Dlib是一个广泛使用的C++库,提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。Dlib具有高效、易用的Python接口,因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先,我们需要在Python环境中安装Dlib库。你可以通过pip进行安装:pipinstalldl
- 大模型不确定性量化与提示词校准
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
大模型不确定性量化与提示词校准关键词大模型不确定性量化提示词校准自然语言处理计算机视觉推荐系统摘要本文旨在探讨大模型不确定性量化与提示词校准这一前沿技术。首先,我们将介绍大模型不确定性的背景及其重要性,然后深入探讨不确定性量化的原理和方法,以及提示词校准在其中的作用。通过具体案例分析,我们将展示这些技术在自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域的应用。最后,我们将讨论实现大模型不确定性量化与提示词
- 芯昇XS9922B:四通道 多合一模拟高清解码器国产芯片对标TP
AUTO_15019947865
嵌入式硬件单片机
1.1概述XS9922B是一款4通道模拟复合视频解码芯片,支持HDCCTV高清协议和CVBS标清协议,视频制式支持720P/1080P高清制式和960H/D1标清制式。芯片将接收到的高清模拟复合视频信号经过模数转化,视频解码以及2D图像处理之后,转化为YCbCr,并以MIPICSI接口传输给主控编码芯片。XS9922B内嵌高音质音频Codec,集成了3-CHMIC输入、2-CHLineIn输入和1
- 计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习:核心差异与行业启示
程序员Linc
计算机视觉计算机视觉机器学习深度学习机器视觉
一、计算机视觉(CV)与机器视觉(MV):从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉(CV)目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力,通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如,自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解,属于典型的CV任务。机器视觉(MV)聚焦于工业场景的自动化检测与控制,强调实时性和精准性。MV系统
- (视频演示)基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件V1.0源码及exe下载
是刃小木啦~
opencv人工智能计算机视觉
本文介绍了基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件,该软件通过先进的图像处理技术实现对实时视频中火焰的检测与跟踪,同时支持导入图片进行火焰识别。主要功能包括相机选择、实时跟踪和图片模式。软件适用于多种场合,用于保障人民生命财产安全。源码及exe文件可通过蓝奏云网盘下载。软件简介《基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件》是一款创新的计算机视觉应用软件,旨在通过先进的图像处理技术实现对实时视频中
- OpenCV 100道面试题及参考答案(7万字长文)
大模型大数据攻城狮
大厂面试大厂面经android面试计算机视觉opencv实时互动webrtc
OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的函数和工具,用于处理图像和视频。OpenCV最初由英特尔公司开发,现在由一个开源社区维护和发展。主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域,如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像
- 使用OpenCV和Python将图像读取为RGB
UixnContext
opencvpython人工智能OpenCV
在计算机视觉和图像处理中,OpenCV是一个广泛使用的开源库,提供了许多功能强大的图像处理工具。其中一个常见的任务是将图像读取为RGB格式,以便进一步处理和分析。在本文中,我将向您展示如何使用OpenCV和Python来实现这个任务。首先,确保您已经安装了OpenCV库。您可以使用以下命令在Python中安装OpenCV:pipinstallopencv-python一旦安装完成,我们可以开始写代
- 基于python cv 库实现读取图片像素值
我是电脑高手
python小工具python开发语言图像处理
--------在日常生活中,我们经常用简单的形容词来描述颜色,比如“红色”、“蓝色”、“绿色”等。然而,这种描述方法对于精确确定颜色是有限的,尤其是在设计、图像处理、Web开发等领域。为了更准确和科学地定义颜色,我们通常采用RGB值来表示颜色。什么是RGB值?RGB是指红色(Red)、绿色(Green)和蓝色(Blue)的组合方式,用来表示颜色。RGB是一种加色模型,也就是说,通过将红、绿、蓝三
- 人工智能开发趋势
光影少年
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人工智能开发趋势:未来技术的演进与创新引言人工智能(AI)正在以惊人的速度发展,并在各行各业中发挥越来越重要的作用。从自然语言处理到计算机视觉,从自动化决策到自主学习,AI的发展方向正变得更加智能化、自动化和人性化。本文将探讨当前AI开发的最新趋势,并展望未来的发展方向。1.生成式AI的崛起近年来,生成式AI(如ChatGPT、StableDiffusion、DALL·E)展现出强大的内容创作能力
- 大模型驱动的智能代码生成系统
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
大模型驱动的智能代码生成系统关键词大模型智能代码生成自然语言处理计算机视觉系统设计与实现摘要本文深入探讨了基于大模型的智能代码生成系统的构建与实现。首先,我们分析了智能代码生成的背景与意义,随后介绍了大模型的基本原理及其在代码生成中的潜力。接着,我们详细阐述了智能代码生成系统的设计与实现过程,包括系统需求分析、架构设计、模型集成与优化等方面。随后,本文通过自然语言处理、计算机视觉和代码生成应用,展
- Python图片识别脚本:从零开始实现图像识别!
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python开发语言编程Python入门Python基础Python识别Python学习
包含编程籽料、学习路线图、爬虫代码、安装包等!【点击领取!】图像识别是计算机视觉领域的一个重要应用,Python凭借其丰富的库和工具,成为了实现图像识别的首选语言之一。本文将带你从零开始,使用Python编写一个简单的图片识别脚本。我们将使用OpenCV和TensorFlow来实现这个功能。1.环境准备在开始之前,我们需要安装一些必要的Python库。你可以使用pip来安装这些库:pipinsta
- 神经网络VS决策树
Persistence is gold
神经网络决策树人工智能
神经网络(NeuralNetworks)和决策树(DecisionTrees)是两种不同的机器学习算法,各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较:神经网络优点:强大的学习能力:神经网络,尤其是深度神经网络,能够自动学习数据中的复杂特征,可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层,神经网络可以逐层提
- YOLOv12改进之A2(区域注意力)
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法
注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术,已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中,注意力机制扮演着关键角色。已有研究成果包括:Transformer架构:引入了自注意力机制,有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系。CBAM模块:提出了通道和空间注意力的结合,显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet:引入了通道注意力机制,通过自适应学习特征通道的重要性,
- 异常的核心类Throwable
无量
java源码异常处理exception
java异常的核心是Throwable,其他的如Error和Exception都是继承的这个类 里面有个核心参数是detailMessage,记录异常信息,getMessage核心方法,获取这个参数的值,我们可以自己定义自己的异常类,去继承这个Exception就可以了,方法基本上,用父类的构造方法就OK,所以这么看异常是不是很easy
package com.natsu;
- mongoDB 游标(cursor) 实现分页 迭代
开窍的石头
mongodb
上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数,现在我们讲mongo中如何做分页查询
如何声明一个游标
var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});
迭代显示游标数
- MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程
0624chenhong
tomcatmysql
最近mysql数据库经常死掉,用命令net stop mysql命令也无法停掉,关闭Tomcat的时候,出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下,大概就是程序没有对数据库连接释放,导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台,内部程序也不可能一下子给改掉的,就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统,用netstat -
- 剖析如何与设计人员沟通
不懂事的小屁孩
工作
最近做图烦死了,不停的改图,改图……。烦,倒不是因为改,而是反反复复的改,人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通,不明白如何使设计人员知道他所要的效果,结果只能是沟通变成了扯淡,改图变成了应付。
那应该如何与设计人员沟通呢?
我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说,整天玩的都是点、线、面、配色,哪种构图看起来协调;哪种配色看起来合理心里跟明镜似的,
- qq空间刷评论工具
换个号韩国红果果
JavaScript
var a=document.getElementsByClassName('textinput');
var b=[];
for(var m=0;m<a.length;m++){
if(a[m].getAttribute('placeholder')!=null)
b.push(a[m])
}
var l
- S2SH整合之session
灵静志远
springAOPstrutssession
错误信息:
Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
- xmp标签
a-john
标签
今天在处理数据的显示上遇到一个问题:
var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user
+ '</span>' + text + '</div></li>';
ulComme
- Ajax的常用技巧(2)---实现Web页面中的级联菜单
aijuans
Ajax
在网络上显示数据,往往只显示数据中的一部分信息,如文章标题,产品名称等。如果浏览器要查看所有信息,只需点击相关链接即可。在web技术中,可以采用级联菜单完成上述操作。根据用户的选择,动态展开,并显示出对应选项子菜单的内容。 在传统的web实现方式中,一般是在页面初始化时动态获取到服务端数据库中对应的所有子菜单中的信息,放置到页面中对应的位置,然后再结合CSS层叠样式表动态控制对应子菜单的显示或者隐
- 天-安-门,好高
atongyeye
情感
我是85后,北漂一族,之前房租1100,因为租房合同到期,再续,房租就要涨150。最近网上新闻,地铁也要涨价。算了一下,涨价之后,每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用,一个月就要涨200。内心苦痛。
晚上躺在床上一个人想了很久,很久。
我生在农
- android 动画
百合不是茶
android透明度平移缩放旋转
android的动画有两种 tween动画和Frame动画
tween动画;,透明度,缩放,旋转,平移效果
Animation 动画
AlphaAnimation 渐变透明度
RotateAnimation 画面旋转
ScaleAnimation 渐变尺寸缩放
TranslateAnimation 位置移动
Animation
- 查看本机网络信息的cmd脚本
bijian1013
cmd
@echo 您的用户名是:%USERDOMAIN%\%username%>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo 您的机器名是:%COMPUTERNAME%>>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo ___________________>>"%userprofile%\
- plsql 清除登录过的用户
征客丶
plsql
tools---preferences----logon history---history 把你想要删除的删除
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一起进步。
email : binary_spac
- 【Pig一】Pig入门
bit1129
pig
Pig安装
1.下载pig
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.14.0/pig-0.14.0.tar.gz
2. 解压配置环境变量
如果Pig使用Map/Reduce模式,那么需要在环境变量中,配置HADOOP_HOME环境变量
expor
- Java 线程同步几种方式
BlueSkator
volatilesynchronizedThredLocalReenTranLockConcurrent
为何要使用同步? java允许多线程并发控制,当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时(如数据的增删改查), 将会导致数据不准确,相互之间产生冲突,因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前,被其他线程的调用, 从而保证了该变量的唯一性和准确性。 1.同步方法&
- StringUtils判断字符串是否为空的方法(转帖)
BreakingBad
nullStringUtils“”
转帖地址:http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/4313111.html
public static boolean isEmpty(String str)
判断某字符串是否为空,为空的标准是 str==
null
或 str.length()==
0
- 编程之美-分层遍历二叉树
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
public class LevelTraverseBinaryTree {
/**
* 编程之美 分层遍历二叉树
* 之前已经用队列实现过二叉树的层次遍历,但这次要求输出换行,因此要
- jquery取值和ajax提交复习记录
chengxuyuancsdn
jquery取值ajax提交
// 取值
// alert($("input[name='username']").val());
// alert($("input[name='password']").val());
// alert($("input[name='sex']:checked").val());
// alert($("
- 推荐国产工作流引擎嵌入式公式语法解析器-IK Expression
comsci
java应用服务器工作Excel嵌入式
这个开源软件包是国内的一位高手自行研制开发的,正如他所说的一样,我觉得它可以使一个工作流引擎上一个台阶。。。。。。欢迎大家使用,并提出意见和建议。。。
----------转帖---------------------------------------------------
IK Expression是一个开源的(OpenSource),可扩展的(Extensible),基于java语言
- 关于系统中使用多个PropertyPlaceholderConfigurer的配置及PropertyOverrideConfigurer
daizj
spring
1、PropertyPlaceholderConfigurer
Spring中PropertyPlaceholderConfigurer这个类,它是用来解析Java Properties属性文件值,并提供在spring配置期间替换使用属性值。接下来让我们逐渐的深入其配置。
基本的使用方法是:(1)
<bean id="propertyConfigurerForWZ&q
- 二叉树:二叉搜索树
dieslrae
二叉树
所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表.
tree代码:
- C语言字符串函数大全
dcj3sjt126com
cfunction
C语言字符串函数大全
函数名: stpcpy
功 能: 拷贝一个字符串到另一个
用 法: char *stpcpy(char *destin, char *source);
程序例:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main
- 友盟统计页面技巧
dcj3sjt126com
技巧
在基类调用就可以了, 基类ViewController示例代码
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
{
[super viewWillAppear:animated];
[MobClick beginLogPageView:[NSString stringWithFormat:@"%@",self.class]];
- window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
flyvszhb
javajdk
window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
本机已经安装了jdk1.7,而比较早期的项目需要依赖jdk1.6,于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7.
安装jdk1.6前,执行java -version得到
C:\Users\liuxiang2>java -version
java version "1.7.0_21&quo
- Java在创建子类对象的同时会不会创建父类对象
happyqing
java创建子类对象父类对象
1.在thingking in java 的第四版第六章中明确的说了,子类对象中封装了父类对象,
2."When you create an object of the derived class, it contains within it a subobject of the base class. This subobject is the sam
- 跟我学spring3 目录贴及电子书下载
jinnianshilongnian
spring
一、《跟我学spring3》电子书下载地址:
《跟我学spring3》 (1-7 和 8-13) http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/pdf
跟我学spring3系列 word原版 下载
二、
源代码下载
最新依
- 第12章 Ajax(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BI and EIM 4.0 at a glance
blueoxygen
BO
http://www.sap.com/corporate-en/press.epx?PressID=14787
有机会研究下EIM家族的两个新产品~~~~
New features of the 4.0 releases of BI and EIM solutions include:
Real-time in-memory computing –
- Java线程中yield与join方法的区别
tomcat_oracle
java
长期以来,多线程问题颇为受到面试官的青睐。虽然我个人认为我们当中很少有人能真正获得机会开发复杂的多线程应用(在过去的七年中,我得到了一个机会),但是理解多线程对增加你的信心很有用。之前,我讨论了一个wait()和sleep()方法区别的问题,这一次,我将会讨论join()和yield()方法的区别。坦白的说,实际上我并没有用过其中任何一个方法,所以,如果你感觉有不恰当的地方,请提出讨论。
&nb
- android Manifest.xml选项
阿尔萨斯
Manifest
结构
继承关系
public final class Manifest extends Objectjava.lang.Objectandroid.Manifest
内部类
class Manifest.permission权限
class Manifest.permission_group权限组
构造函数
public Manifest () 详细 androi
- Oracle实现类split函数的方
zhaoshijie
oracle
关键字:Oracle实现类split函数的方
项目里需要保存结构数据,批量传到后他进行保存,为了减小数据量,子集拼装的格式,使用存储过程进行保存。保存的过程中需要对数据解析。但是oracle没有Java中split类似的函数。从网上找了一个,也补全了一下。
CREATE OR REPLACE TYPE t_split_100 IS TABLE OF VARCHAR2(100);
cr