- 基于图像处理的裂缝宽度检测系统-matlab
人工智能专属驿站
计算机视觉图像处理人工智能
图像处理技术广泛地应用于桥梁、房屋、道路等工程施工中出现的表面裂缝,利用数字图像处理技术来测量结构物表面裂缝宽度是一种无损检测方法.基于图像处理的裂缝宽度检测系统需采用的图像处理算法有:(1)读取裂缝图像;(2)图像转化为灰度图像;(3)图像的增强;(4)平滑滤波;(5)阈值分割;(6)形态学去噪;(7)边缘检测(Canny算子);(8)边缘坐标点的提取;结果见:源程序见:基于图像处理的裂缝宽度检
- 0基础Deepseek-AI编程课程
2501_90533339
AI编程人工智能
这个0基础Deepseek-AI编程班课程,专门为没有编程经验的学员设计,涵盖了AI编程的基础知识,并深入讲解算法类工具的设计思维,让学员掌握AI编程的核心技能,最终能够独立开发AI工具。课程亮点✅从零开始:即使是0基础的小白,也能快速入门AI编程,掌握核心概念。✅实战驱动:课程不仅仅讲解理论,更会带领学员动手实操,设计属于自己的AI工具。✅深入AI算法:掌握AI编程的逻辑,理解如何构建和优化AI
- ORB-SLAM3源码的学习:GeometricTools文件
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3c++计算机视觉ubuntu人工智能学习
前言GeometricTools提供了两种几何计算功能:1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了,这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外,头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵,第二个函数用于比较两个
- ORB-SLAM3的源码学习: Settings.cc:Settings::readImageInfo读取图像信息
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3计算机视觉opencvubuntuc++人工智能学习
前言简单总结一下:这个函数的主要目的是从配置文件中读取和设置与相机图像尺寸相关的各种参数。它会根据需要调整图像的宽度和高度,并根据这些调整更新相机的校准参数。如果是立体相机或带IMU的相机,还会同时更新第二个相机的校准参数。最终,这些调整确保图像和相机校准信息的一致性。1.函数声明voidSettings::readImageInfo(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定
- ORB-SLAM2源码学习:System.cc:System::System SLAM系统的构造函数
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2c++学习计算机视觉算法opencv
前言ORB-SLAM2源码学习:rgbd_tum.cc源文件-CSDN博客之前我们在具体的实例的代码中初始化了一个SLAM的系统,现在让我们来看看这个SLAM的构造函数具体进行了什么操作。总的来说:该函数主要干了以下事情:1.初始化一些参数(列表初始化)2.加载并检查配置文件和词汇表3.创建一些对象如关键帧数据库、地图、绘制器等。4.启动并初始化多个线程:跟踪线程、本地建图线程、回环检测线程、可视
- ReentrantLock 公平锁与非公平锁的源码实现分析
java
一、ReentrantLock的锁类型ReentrantLock内部通过Sync类(继承自AbstractQueuedSynchronizer)实现锁机制,其子类FairSync(公平锁)和NonfairSync(非公平锁)分别对应两种模式://ReentrantLock构造函数(默认非公平锁)publicReentrantLock(){sync=newNonfairSync();}//指定公平性
- tar 压缩算法对比与实践指南
tar压缩效率linux建议
在Linux系统管理和开发过程中,文件压缩打包是一项常见的需求。tar作为最常用的归档工具,支持多种压缩算法,不同算法之间在压缩比、压缩速度和解压速度等方面各有特点。本文将深入分析各种压缩算法的性能特征,并提供实用的选择建议。压缩算法性能对比我们选择了五种常用的压缩方式进行测试,包括:原始tar(无压缩)gzip压缩(tar.gz)xz压缩(tar.xz)zstd压缩(tar.zst)lz4压缩(
- 计算机视觉中图像的基础认知
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性RGB三通道彩色单通道灰度图像OpenCVMatplotlib
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中,图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度(W)和高度(H)定义了图像的像素分辨率,单位通常是像素。例如,一张1920x1080的图像有1920列(
- ORB-SLAM3的源码学习: Settings.cc:Settings::readCamera1/readCamera2 从配置文件中加载相机参数
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3计算机视觉ubuntuopencv人工智能数码相机学习
前言需要从配置文件yaml文件中读取相机参数才能用于后续计算。1.函数声明读取相机1的参数:voidSettings::readCamera1(cv::FileStorage&fSettings)如果是双目相机则还要读取相机2的参数:voidSettings::readCamera2(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定义相机11.读取相机模型3的模型加入了针孔相机模型以
- 数据结构:图(存储结构:邻接矩阵,邻接表)
成分复杂选手
数据结构c++visualstudiocode
图的概念图是由两个集合V和E组成,记为G=(V,E),其中V是顶点的有穷非空集合,E是V中顶点偶对的有穷集合,这些顶点偶对称为边。图可分为有向图和无向图,有向图中顶点对是有序的,每条边都有起点和终点,称为从Vi到Vj的一条有向边;无向图的顶点对是无序的。图的存储结构图的存储结构有主要有邻接矩阵、邻接表、十字链表和邻接多重表,这里介绍邻接矩阵和邻接表两种方法。邻接矩阵表示法:邻接矩阵使用一个二维数组
- 朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用
Ash Butterfield
nlp分类数据挖掘人工智能
朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率,预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单(假设特征之间相互独立),但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色,特别是在处理文本分类任务时。本文将介绍朴素贝叶斯模型的基本原理、在文本分类中的应用以及其优缺点,并通过示例说明其具体实现。1.朴素贝叶斯模型的基
- 图的存储结构:邻接矩阵和邻接表
Lee Neo
#数据结构数据结构
图graph顶点vertex弧arc弧尾tail弧头head有向图digraph边edge无向图undigraph权weight网network邻接点adjacent依附incident度degree出度OutDegree入度Indegree路径path邻接矩阵adjacencymatrix一、邻接矩阵存储(数组表示)借助矩阵(二维数组)表示元素(图的任意两个顶点)之间的关系用一维数组(顶点表)存
- 批量检测多个微信小程序的封禁状态源码、接口
php微信小程序
PHP脚本示例,用于批量检测多个微信小程序的封禁状态。您可以将脚本中的appid1,appid2,appid3替换为实际的小程序应用ID,从而获取每个小程序的状态信息。代码说明:设置需要检查的AppID列表:修改$appIds数组中的'appid1','appid2','appid3'为您实际的小程序应用ID。检查每个AppID的状态:脚本通过file_get_contents函数调用API接口,
- 2024年4月批量检测微信小程序是否封禁接口源码
php小程序
上述是代码,$appids=array('appid1','appid2','appid3');//使用实际的appid,在这一行,输入你需要检测appid即可,就可以得到检测结果
- ReentrantLock 公平锁与非公平锁的源码实现分析
java
一、ReentrantLock的锁类型ReentrantLock内部通过Sync类(继承自AbstractQueuedSynchronizer)实现锁机制,其子类FairSync(公平锁)和NonfairSync(非公平锁)分别对应两种模式://ReentrantLock构造函数(默认非公平锁)publicReentrantLock(){sync=newNonfairSync();}//指定公平性
- 量子计算信息安全威胁与应对
岛屿旅人
网络安全行业分析量子计算web安全人工智能安全网络网络安全
文章目录前言一、量子计算信息安全威胁及影响1.2量子计算发展迅速,安全威胁日益迫近二、PQC研究与应用进展2.1欧美在PQC领域研究近三十年,积累深厚2.2NIST引领PQC标准制定,取得初步成果2.3美国全方位布局加快推动PQC迁移与应用三、PQC应用发展前景3.1PQC算法和应用安全性需进一步验证3.2PQC算法国际标准将持续开展研究3.3PQC升级迁移是一项长期系统性工程四、QKD技术优劣势
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- 数据结构:利用邻接矩阵构造图及图的输出c++
Belieber53
c++数据结构算法
输入:请输入顶点数及弧数请按照(顶点,顶点,权值)格式输入各边依附的顶点及权值输出:图的结构如下,用邻接矩阵输出#include#include#include#defineINFINITYINT_MAX//最大值#defineMAX_VERTEX_NUM20//最大顶点个数#defineFALSE0#defineTRUE1#defineOK1#defineERROR-2#defineOVERFL
- 数据结构:图;邻接矩阵和邻接表
muxue178
数据结构算法
邻接矩阵:1.概念:邻接矩阵是图的存储结构之一,通过二维数组表示顶点间的连接关系。2.具体例子:一.无向图邻接矩阵示例:示例图(顶点:A、B、C,边:A-B、B-C):邻接矩阵:ABCA010B101C010特点:矩阵对称,主对角线为0(无自环边)。顶点B的度为2,对应第2行/列非零元素数量。非零元素总数=边数×2(无向图双向性)。二、有向图邻接矩阵示例示例图(顶点:V1→V2、V2→V3、V3→
- vue3 - 【完整源码】实现网页整屏大量图片、div 容器的自适应瀑布流布局,宽高度不固定的列表式瀑布流展示效果(高效无 BUG 网站瀑布流效果,超详细代码注释,可根据需求快速进行改造!)
街尾杂货店&
前端组件与功能(开箱即用)vue3瀑布流布局详细教程vue3图片列表瀑布流组件宽高不固定的div实现瀑布vue3最好用的瀑布流组件插件vue3瀑布流布局完整示例源码
效果图在vue3.js网站项目中,实现图片、普通div容器的瀑布流效果完整示例,支持动态加载数据、自定义一行放多少个、各列之间的间距等等!你可以直接复制组件源码,按照配置文档稍微改改就能用到你的项目中去了,比绝大部分文章提供的示例都要流畅、快速。核心组件源码组件的存放位置无所谓,最后使用的时候能正确引入就行了。创建瀑布流组件Waterfall.vue,复制代码。
- 算法基础1.3:双指针,位运算,离散化,区间合并
sunluyang521
算法基础算法
双指针for(inti=0,j=0;iusingnamespacestd;constintN=100010;intn;intq[N],s[N];//s存的是当前j到i这个区间里面每一个数出现的次数。intmain(){scanf("%d",&n);for(inti=0;i1)s[q[j++]]--;//有重复的数,把它拿出去,表示这个数减1res=max(res,i-j+1);//更新答案}cou
- 常见数据结构的简介(基本概念 & 操作 & 时间复杂度)
子诚之
编程
文章目录0.概览1.线性表、栈和队列2.数组2.1基本操作1)时间复杂度2)案例3.字符串3.1存储结构3.2基本操作1)时间复杂度2)案例:最大公共字符串4.二叉树4.1储存结构4.2基本操作1)时间复杂度2)案例:使用字典树判断字符串是否存在5.哈希/散列表5.1哈希函数5.2基本操作1)时间复杂度2)案例:构建哈希表《重学数据结构与算法》学习笔记0.概览数据结构增删查特点线性表变长栈队列数组
- 常见解题方法(位运算、双指针、前缀和)
wibkb
java排序算法快速排序
目录位运算双指针前缀和对于自己刷题过程中遇到的一些常见简单解题方法进行了一个总结:数组在数据结构中是线性表的一种,在算法题中常常以整数数组和字符串等形式展现,其实数组中包含有更多的数据类型,这一段主要说明整数数组的一些常见问题解法;数组的一个特点,可以通过下标对于数据进行一个快速访问,即a[i]=xx;位运算本质上应该算在数学系算法的一大类,通过数组中的各个数进行一个位运算来获得最终的结果。位运算
- Python随机森林算法详解与案例实现
闲人编程
python算法python随机森林数据分析人工智能
目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例:使用随机森林预测波士顿房价5.1数据集介绍5.2代码实现5.3代码解释5.4运行结果6、随机森林的优缺点7、改进方向8、应用场景9、总结Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述随
- Python 循环神经网络(RNN)算法详解与应用案例
闲人编程
pythonpythonrnn算法循环神经网络深度学习文本生成
目录Python循环神经网络(RNN)算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测3.1.1数据准备3.1.2模型训练3.1.3结果分析3.2文本生成3.2.1数据准备3.2.2模型训练3.2.3文
- 基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)
人工智能_SYBH
深度学习YOLO人工智能目标检测python
引言:在现代制造业中,电子元件和PCB(印刷电路板)是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查,这不仅效率低,而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点,尤其是在计算机视觉领域。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法凭借其高速和高精度的优势,成为了目标检测领域的佼佼者。本文
- 【蓝桥杯C/C++】彻底理解双指针算法
不会喷火的小火龙
#蓝桥杯算法与数据结构算法数据结构c++
目录学习目标什么是双指针?双指针的分类核心思想模板写法经典例题移除元素双指针法分析题意具体代码最长连续不重复子序列输入格式输出格式数据范围输入样例:输出样例:核心思路数组元素的目标和输入格式输出格式数据范围输入样例:输出样例:核心思路总结一下学习目标了解双指针算法是什么以及分类理解双指针算法的原理会用代码编写双指针算法在实际题目中灵活运用双指针在数组的开章中我们提到了这个算法,如果没有看的话可以学
- C++自研游戏引擎-碰撞检测组件-八叉树AABB检测算法实现
千年奇葩
三维引擎c++人工智能算法八叉树
八叉树碰撞检测是一种在三维空间中高效处理物体碰撞检测的算法,其原理可以类比为一个管理三维空间物体的智能系统。这个示例包含两个部分:八叉树部分用于宏观检测,AABB用于微观检测。AABB可以更换为均值或节点检测来提高检测精度。八叉树的构建确定根节点范围首先要为整个碰撞检测系统确定一个初始范围,这就像是为所有参与碰撞检测的物体划定一个“活动区域”。这个范围是一个能够完全容纳所有待检测物体的三维立方体空
- 应用行为检测工具【python源码】
PaceCN
python
使用说明基于python编写的应用行为检测工具源码。1、选择你想检测的exe文件,点击启动检测,等待日志显示。2、工具会自动检测启动的进程并显示在左侧3、在启动检测软件如果有DLL加载、网络连接、文件修改、子程序创建、注册表操作会显示在日志窗口4、支持日志另存为,方便查询用(将日志直接丢给AI,然后问它是否存在行为风险)日志查询示例日志信息分析1.日志内容概述进程创建:日志记录了QQMusic.e
- python画二维矩阵图_基于python 二维数组及画图的实例详解
weixin_39785400
python画二维矩阵图
1、二维数组取值注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型#二维数组importnumpyasnplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78]list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]list
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f