- 【机器视觉】少量样本图片情况下的图片识别技术方案
yuanpan
机器学习人工智能计算机视觉
在只有少量图片样本的情况下,进行图像识别是一个具有挑战性的任务。以下是一些应对小样本问题的有效方案:1.数据增强(DataAugmentation)通过对现有样本进行各种变换来生成更多的训练数据,例如:几何变换:旋转、缩放、平移、翻转等。颜色变换:调整亮度、对比度、饱和度等。噪声添加:高斯噪声、椒盐噪声等。裁剪和填充:随机裁剪图像的一部分或填充边缘。工具:Keras:ImageDataGenera
- 大模型时代的知识焦虑
机载软件与适航
机器学习-建模算法-代理模型人工智能大数据
引言:浪潮之巅,焦虑暗涌大模型时代已经浩荡而来,如同奔腾的浪潮,以令人惊叹的速度重塑着世界的面貌。从智能客服的温声细语,到AI绘画的妙笔生花,再到自动驾驶的日趋成熟,大型语言模型、图像模型等人工智能技术以前所未有的姿态,渗透进我们生活的方方面面。信息获取前所未有的便捷,知识创造空前高效,人机交互焕然一新,一个充满无限可能的智能化未来似乎触手可及。然而,在这令人眼花缭乱的技术盛景之下,一股无形的焦虑
- python assert()函数
欢天喜地小姐姐
python编程学习python
1.断言函数作用断言函数是对表达式布尔值的判断,要求表达式计算值必须为真。可用于自动调试。如果表达式为假,触发异常;如果表达式为真,不会报错。2.使用assert判断数组是否相等np.array.any()和numpy.array.all()np.array.any()是或操作,任意一个元素为True,输出为True。np.array.all()是与操作,所有元素为True,输出为True。当我们
- “轻松一键生成 AI 图像:Stable Diffusion Online 带来革命性视觉创意体验!“
ai小精灵
人工智能stablediffusion文心一言AI作画chatgpt
StableDiffusionOnline正在为AI图像生成领域树立新标准,将复杂的功能与便捷直观的用户体验相结合。历史上,StableDiffusion的部署步骤带来了重大挑战,特别是对于技术新手而言。然而,StableDiffusionOnline消除了这些障碍,提供了一个既适合新手也适合资深专业人士的酷炫界面。什么是StableDiffusionOnline?StableDiffusionO
- python -- assert函数
我不是程序员
python知识python
一、assert函数在Python中,assert语句用于调试和测试代码。它用于检查某个条件是否为真。如果条件为假,assert语句会抛出一个AssertionError异常,并可以选择性地附加一条错误消息。assert语句的基本语法是:assertcondition,optional_messagecondition:一个布尔表达式。如果结果为True,程序继续执行。如果为False,会触发As
- 近期计算机领域的热点技术
0dayNu1L
云计算量子计算人工智能
随着科技的飞速发展,计算机领域的新技术、新趋势层出不穷。本文将探讨近期计算机领域的几个热点技术趋势,并对它们进行简要的分析和展望。一、人工智能与机器学习人工智能(AI)和机器学习(ML)是近年来计算机领域最为热门的话题之一。AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域,并取得了显著的成果。随着技术的不断进步,AI和ML将更深入地渗透到各个行业,为人类社会带来更多便利和效益。在
- CSS3背景与渐变
天涯学馆
大前端&移动端全栈架构css3前端css
背景与渐变background-sizebackground-size属性用于设置背景图像的尺寸。您可以指定绝对或相对单位,或者使用关键词来控制背景图像在元素背景区域中的大小。.element{background-size:[length|percentage|cover|contain]|[length|percentage][length|percentage]|auto|inherit;}
- 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧
Ai玩家hly
从0倒1论文复现大模型复现Ai大模型复现
复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤:理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例,假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型,例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例,例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》(Heetal.,2015)。2.
- 2025React岗位前端面试题180道及其答案解析,看完稳了,万字长文,持续更新....
祈澈菇凉
前端
1.什么是React?它的主要特点是什么?答案解析:React是一个用于构建用户界面的JavaScript库,主要用于构建单页应用。其主要特点包括:组件化:React应用由多个可重用的组件组成,便于管理和维护。虚拟DOM:React使用虚拟DOM提高性能,通过最小化实际DOM操作来优化渲染过程。单向数据流:数据在组件之间以单向流动的方式传递,简化了数据管理和调试。声明式编程:React允许开发者以
- 使用 TensorFlow 进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
目录使用TensorFlow进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)1.什么是卷积神经网络(CNN)?CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理?2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
- 图像分割技术的应用
不要不开心了
计算机视觉dashpython
今天的内容为:图像分割技术与应用,以下是内容总结1.图像分割概述图像分割是指预测目标的轮廓,将不同的像素划分到不同的类别,属于非常细粒度的分类任务。其应用场景广泛,包括人像抠图、医学组织提取、遥感图像分析、自动驾驶、材料图像分析等。2.图像分割的前景与背景-物体(Things):可数的前景目标,如行人、车辆等。-事物(Stuff):不可数的背景,如天空、草地、路面等。3.图像分割的三层境界-语义分
- 基于FSK调制的多点无线数据传输系统设计(含有源码)
妄北y
竞赛项目研究实战汇集mongodb单片机嵌入式硬件
摘要本系统设计了一种基于FSK(频移键控)调制的多点无线数据传输系统,主要由一个主接收机和两个发射机组成。系统以89S52单片机为核心,负责数据的编码、解码及控制功能,采用FSK调制方式实现文字和语音数据的无线传输。系统配备LCD显示屏,支持数据的实时显示与存储,具备多功能传输与存储能力。本文详细介绍了系统的设计方案、硬件模块实现、软件设计及调试过程,并展示了系统的测试结果与未来应用前景。关键词:
- LeetCode 热题 100_跳跃游戏(78_55_中等_C++)(贪心算法)
Dream it possible!
LeetCode热题100leetcodec++贪心算法算法
LeetCode热题100_跳跃游戏(78_55)题目描述:输入输出样例:题解:解题思路:思路一(贪心算法):代码实现代码实现(思路一(贪心算法)):以思路一为例进行调试题目描述:给你一个非负整数数组nums,你最初位于数组的第一个下标。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个下标,如果可以,返回true;否则,返回false。输入输出样例:示例1:输入:num
- blender渲染有波纹光圈怎么解决
Renderbus瑞云渲染农场
渲染知识瑞云新闻blender渲染农场动画云渲染云渲染效果图云渲染3d云渲染农场
在使用Blender进行三维渲染作业时,偶尔会遇到渲染图像中出现波纹光圈的问题,这种情况的出现会影响渲染效果的质量,导致最终产品效果图无法达到理想的状态,那么此类危机出现时,该如何解决呢?一起来简单看看吧。出现波纹光圈原因常见的诱因包括光照设置不当、色彩位深不足、抗锯齿问题以及渲染分辨率设置不当。针对这些问题,逐一排查并进行针对性的优化调整是根本的解决方案。接下来,我们将探索一些有效的修正策略,帮
- 【OpenCV C++】如何快速 高效的计算出图像中大于值的像素个数? 遍历比较吗? No,效率太低!那么如何更高效?
R-G-B
OpenCVC++opencvc++计算机视觉
文章目录1问题2分析3代码实现(两种方法实现)方法1:使用cv::compare方法2:使用cv::threshold3.2compare和threshold看起来都有二值化效果?那么二者效率?4compare函数解释4.1参数解释4.2底层行为规则4.3应用示例4.4典型应用场景1问题一幅图像的目标区域ROI尺寸为60*35的灰度图,快速计算出大于backVal的像素个数,其中backVal=2
- 在线视频创作平台(Vidnami)
deepdata_cn
视频生成视频剪辑视频创作
Vidnami是一款功能强大的在线视频创作平台,前身为ContentSamurai,于2015年推出,2020年更名为Vidnami。它运用人工智能技术,能够分析输入的文本,自动从大量素材中选取合适的图像和视频片段,将文字快速转化为具有专业外观的视频,无需用户具备视频编辑经验。该平台提供多种视频模板、全主题定制功能以及内置的免版权媒体库,包括3000万张图片和3万首音乐,还支持自动配音,用户可以录
- 黑客最恨的安全武器!开发者必知的代码签名证书终极指南
ssl证书数字证书
为什么黑客害怕代码签名证书?当用户下载未签名的软件时,系统会弹出“未知发布者”红色警告——这正是黑客的突破口。超过62%的用户会因此放弃安装,而剩下的用户可能因忽略警告而中招。代码签名证书通过加密技术为软件赋予“数字身份证”,让用户瞬间识别开发者身份,直接切断黑客伪装合法软件的传播链。这是开发者对抗黑产的终极防线。代码签名证书申请流程↓1、快速申请入口2、直接访问JoySSL官方网站,注册一个新账
- Linux GDB print pretty
小米人er
我的博客linuxgdb
在GDB(GNU调试器)中,setprintprettyon是一个用于格式化结构体和联合体输出的命令。它的核心作用是让GDB在打印复杂数据类型(如结构体、联合体或类)时,以更易读的缩进和换行格式显示内容,而不是将所有字段挤在一行。以下是详细解释:1.命令的作用默认行为:默认情况下,GDB打印结构体或联合体时,所有字段会显示在一行中,例如:(gdb)pmy_struct$1={field1=42,f
- 基于图像比对的跨平台UI一致性校验工具开发全流程指南——Android/iOS/Web三端自动化测试实战
追寻向上
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一、需求背景与方案概述1.1为什么需要跨平台UI校验?在移动互联网时代,同一产品需覆盖Android、iOS和Web三端。由于不同平台的开发框架(如Android的MaterialDesign与iOS的Cupertino风格)及渲染引擎差异,UI界面易出现以下问题:布局错位:按钮位置偏移、文本换行不一致视觉差异:颜色色差、字体粗细不同交互逻辑冲突:滑动方向、弹窗动画不一致传统人工测试效率低且易遗漏
- OpenCV第1课OpenCV 介绍及其树莓派下环境的搭建
嵌入式老牛
树莓派之OpenCVopencv人工智能计算机视觉
1.机器是如何“看”的我们人类可以通过眼睛看到五颜六色的世界,是因为人眼的视觉细胞中存在分别对红、绿、蓝敏感的3种细胞。其中的光感色素根据光线的不同进行不同比例的分解,从而让我们识别到各种颜色。对人工智能而言,学会“看”也是非常关键的一步。那么机器人是如何看到这个世界的呢?这就涉及到人工智能方向重要的分支--机器视觉。机器视觉即用机器人代替人眼来做测量和判断,通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分C
- Opencv计算机视觉编程攻略-第一节 图像读取与基本处理
weixin_44242403
深度学习opencv计算机视觉
1.图像读取导入依赖项的h文件#include#include#include#include项目Valuecore.hpp基础数据结构和操作(图像存储、矩阵运算、文件I/O)highgui.hpp图像显示、窗口管理、用户交互(图像/视频显示、用户输入处理、结果保存)imgproc.hpp图像处理算法(图像滤波、几何变换、边缘检测、形态学操作)二读取图片Matimage;//图像矩阵std::co
- 纯血鸿蒙系统 HarmonyOS NEXT自动化测试实践
夜阑卧听风吹雨,铁马冰河入梦来
pythonAppium自动化测试harmonyos华为
1、测试框架选择hdc:类似android系统的adb命令,提供设备信息查询,包管理,调试相关的命令@ohos.UiTest:鸿蒙sdk的一部分,类似androidsdk里的uiautomator,基于Accessibility服务,提供模拟UI操作的能力。但是需要用arkTS语言来写自动化case,并且用例需要打包到被测app里面hypium:鸿蒙官方的自动化框架,功能比较完善,可以基于pyth
- 基于百度翻译的python爬虫示例
魂万劫
python爬虫开发语言百度翻译
(今年java工作真难找啊,有广州java高级岗位招人的好心人麻烦推一下,拜谢。。)花了一周时间,从零基础开始学习了python,学有所获之后,就总想爬些什么,不然感觉不得劲,所以花了一天时间整出了个百度翻译的爬虫示例,主要卡点花在了找token、sign以及调试请求上。代码有点乱,毕竟是demo,但是功能是实现了的。importrequestsimportjs2pyimportrefromurl
- LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力矩阵机器学习人工智能transformer深度学习算法线性代数
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么1.三者的核心概念黑塞矩阵(Hessian)二阶导数矩阵,用于优化问题中判断函数的凸性(如牛顿法),或计算参数更新方向(如拟牛顿法)。Fisher信息矩阵(FisherInformationMatrix,FIM)统计学中衡量参数估计的不确定性,反映数据中包含的关于参数的信息量。在机器学习中常用于自然梯度下降(NaturalGradientDescent
- AI 原生 IDE Trae 深度体验:SSHremote 功能如何重新定义远程开发与云原生部署
芯作者
DD:日记人工智能
一、引言:AI原生IDE的革新意义在AI技术全面渗透软件开发的今天,编程工具正从“辅助工具”向“智能协作伙伴”转变。字节跳动推出的Trae(国内首个AI原生IDE)以其独特的Builder模式、自然语言编程和SSHremote功能,不仅重新定义了开发流程,更将远程开发与云原生部署的效率提升至新高度。本文将从实际体验出发,深度解析Trae如何通过SSHremote功能实现“开发-调试-部署”全链路的
- webpack初识(js逆向)
shix .
js逆向知识点webpackjavascript前端
webpack调试很多时候再看webpack的代码块的时候都一头雾水,不知道这个函数的具体逻辑在哪里,因为打包之后一些函数块是通过数字或者字符串进行调用的就像这样这里每个括号包括着的字符串都相当于一个函数,但是他们的逻辑在其他地方第二种情况:window["webpackJsonp"]大概长这样(=window["webpackJsonp"]||[]).push(["login"])作用就是把打包
- 机器视觉工程师必须知道读码器如何选型
视觉人机器视觉
杂说数码相机3d人工智能c#
一、明确核心需求应用场景工业场景(产线、仓储):需高防护等级(IP65+)、抗震动/冲击、宽温工作(-20℃~50℃)。商业场景(零售、物流):注重扫描速度、多码兼容性(一维/二维码混合)。移动场景(手持设备、AGV):选择无线连接(蓝牙/Wi-Fi)、轻便设计。特殊环境(高粉尘、强光):需配备强光源补偿、高帧率图像传感器。码的类型一维码:传统激光扫描器(成本低)或线性图像式扫描器(破损码容错)。
- 图像处理篇---图像预处理
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇程序代码篇图像处理人工智能opencvpython深度学习计算机视觉
文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现:边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习(如SVM、随机森林)2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习(如CNN、Transformer)2.2.1特点2.2.2预处理重点通道顺序
- 机器视觉中图像的腐蚀和膨胀是什么意思?它能用来做什么?
yuanpan
机器学习人工智能计算机视觉图像处理
腐蚀(Erosion)和膨胀(Dilation)是两种基本的形态学操作,通常用于二值图像(黑白图像)的处理。它们是形态学图像处理的基础,广泛应用于图像分割、边缘检测、噪声去除等任务。1.腐蚀(Erosion)腐蚀操作通过对图像中的前景区域(通常为白色像素)进行“收缩”来去除边界上的像素。具体来说,腐蚀操作使用一个结构元素(通常是一个小的矩阵或核)在图像上滑动,只有当结构元素完全覆盖前景区域时,中心
- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践(一文读懂AIGC)
人工智能
【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合,未来需平衡技术创新与伦理风险,推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述(一)什么是
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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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
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
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
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要