- Wonder Dynamics——虚拟角色动画和实时互动生成
爱研究的小牛
实时互动
一、WonderDynamics介绍WonderDynamics的核心是通过AI驱动的自动化流程,简化和加速虚拟角色动画的制作。其主要功能包括:自动化角色动画:将预录制的动作捕捉数据自动应用到虚拟角色上。实时角色互动:实现虚拟角色与现实场景中的人物和物体实时互动。高精度捕捉和渲染:利用深度学习和计算机视觉技术,捕捉高精度的动作数据并生成高质量的动画。二、WonderDynamics实现技术详解Wo
- 【Faiss】构建高效搜索系统 - Faiss向量数据库的搭建
何遇mirror
大数据faiss
目录编辑1.引言2.Faiss简介3.安装与配置3.1在不同操作系统上的安装方法3.1.1Windows3.1.2macOS3.1.3Linux3.2配置开发环境3.2.1使用virtualenv3.2.2使用Anaconda1.引言在当今这个数据爆炸的时代,快速有效地处理海量数据已经成为企业和研究机构面临的重大挑战之一。特别是在计算机视觉、自然语言处理等领域,面对大量的高维向量数据,传统的数据库
- 深度学习与OpenCV:解锁计算机视觉的无限可能
程序员-李旭亮
深度学习
在科技日新月异的今天,计算机视觉作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。而《深度学习》与OpenCV,作为这一领域的两大重要工具,更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力,探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。深度学习:智能的催化剂深度学习,作为机器学习的一个分支,其核心在于通过构建深层次的神经网络模型,模拟人脑的学习过
- EmguCV学习笔记 VB.Net和C# 下的OpenCv开发 VB.Net 目录
VB.Net
EmguCV计算机视觉Emgucvopencvvb.net
版权声明:本文为博主原创文章,转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名,未经作者允许不得用于商业目的。EmguCV是一个基于OpenCV的开源免费的跨平台计算机视觉库,它向C#和VB.NET开发者提供了OpenCV库的大部分功能。教程VB.net版本请访问:EmguCV学习笔记VB.Net目录-CSDN博客教程C#版本请访问:EmguCV学习笔记C#目录-CSDN博客笔者的博客网址:https:/
- MS COCO数据集目标检测评估(Detection Evaluation)
Ambition_LAO
人工智能计算机视觉
MSCOCO(MicrosoftCommonObjectsinContext)是一个广泛应用于计算机视觉领域的数据集和评估平台,尤其是在目标检测、分割和人体关键点检测等任务中。COCO数据集和其评估方法被广泛用于学术研究和工业应用。以下是对MSCOCO数据集目标检测评估、人体关键点评估、输出数据的结果格式以及如何参加比赛的详细阐述和总结。1.MSCOCO数据集目标检测评估(DetectionEva
- 什么是计算机视觉?
龙腾AI
计算机视觉人工智能自然语言处理深度学习ai
计算机视觉概述计算机视觉(ComputerVision)又称机器视觉(MachineVision),是一门让机器学会如何去“看”的学科,是深度学习技术的一个重要应用领域,被广泛应用到安防、工业质检和自动驾驶等场景。具体的说,就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体,检测出物体所在的位置,并对目标物体进行跟踪,从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事,以此来模拟人脑视觉系统。因此,计算机视觉也
- springboot集成 AI 实现图片辅助设计功能
cesske
springboot人工智能后端
springboot集成AI实现图片辅助设计功能在SpringBoot中实现一个图片辅助设计功能,通常会涉及到图像处理、计算机视觉以及机器学习(AI)技术的应用。这样的系统可以帮助用户进行图像编辑、风格转换、自动设计布局等。以下是一个基本步骤和技术栈建议,用于在SpringBoot中构建图片辅助设计功能的系统。1.技术栈选择SpringBoot:作为后端框架,提供RESTfulAPI。图像处理库:
- 【好书分享第十期】大模型应用解决方案_基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理(文末送书)
屿小夏
书籍推荐chatgpttransformer架构大模型AI
文章目录前言一、内容简介二、作者简介三、目录四、摘录粉丝福利前言在不到4年的时间里,Transformer模型以其强大的性能和创新的思想,迅速在NLP社区崭露头角,打破了过去30年的记录。BERT、T5和GPT等模型现在已成为计算机视觉、语音识别、翻译、蛋白质测序、编码等各个领域中新应用的基础构件。因此,斯坦福大学最近提出了“基础模型”这个术语,用于定义基于巨型预训练Transformer的一系列
- 使用Python实现深度学习模型:智能灾害响应与救援机器人
Echo_Wish
Python算法Python笔记python深度学习机器人
在自然灾害频发的今天,智能灾害响应与救援机器人可以在救援过程中发挥重要作用。本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能灾害响应与救援机器人,帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。一、项目概述智能灾害响应与救援机器人的主要功能是通过摄像头实时监控灾区情况,识别受困人员,并提供救援路径规划。我们将使用深度学习模型进行图像识别,并通过Python进行开发。二、项目环境配置在开始项目之前,
- 相机标定和图像配准
lqjun0827
算法数码相机
相机标定和图像配准介绍1.相机标定代码说明:注意事项:使用标定结果处理图像:代码说明:注意事项:2.图像配准代码说明:注意事项:介绍基础知识参考:相机的内参和外参1.相机标定相机标定是计算机视觉中的一个重要步骤,它用于确定相机的内部参数(如焦距、主点坐标、畸变参数)和外部参数(如相机在世界坐标系中的位置和方向)。以下是一个使用OpenCV库进行相机标定的Python代码示例:importnumpy
- CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建
charlee44
CMakeC++学习CMake构建C/C++Eigen
Eigen是一个高性能的C++线性代数库,广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。不过,Eigen有点特别,它是一个纯头文件实现的库;也就是说,任何一个程序要引入它,只要include它的头文件就可以了。这天然就规避了不同操作系统不同编译器造成的二进制兼容的问题,所有的实现都include源代码了,那还不是轻松跨平台?像Eigen这种风格的库就被称为HeaderOnly库。这种库使用起来确实
- Python计算机视觉编程——第二章 局部图像描述子
adchloe
python计算机视觉开发语言
目录1Harris角点检测器2SIFT2.1兴趣点2.2描述子2.3检测兴趣点2.4匹配描述子1Harris角点检测器Harris角点检测算法是简单的角点检测算法,主要思想是,如果像素周围显示存在多于一个方向的边,认为该点为兴趣点,称为角点。把图像域中点x上的对称半正定矩阵Mr=Ml(x)M_{r}=M_{l}(\mathbf{x})Mr=Ml(x)定义为:M1=∇I ∇IT=[IxIy][IxI
- 基于深度学习的高效模型压缩
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时,显著减少了模型的存储需求和计算复杂度,从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境(如移动设备、嵌入式系统)并加快推理速度。以下是关于高效模型压缩的详细讨论:1.模型压缩的背景与挑战随着深度学习模型的不断发展,模型规模和复杂性大幅增加,特别是在计算机视觉、自然语言处理等领域,模型通常包含数以亿计的参数。这种大规模模型虽然能够实现高精度,但其计
- 卷积神经网络-解释1
weixin_33749242
人工智能数据结构与算法
[翻译]神经网络的直观解释2017/07/2717:36这篇文章原地址为AnIntuitiveExplanationofConvolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络的讲解非常通俗易懂。什么是卷积神经网络?为什么它们很重要?卷积神经网络(ConvNets或者CNNs)属于神经网络的范畴,已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通
- 见过最好的神经网络CNN解释
罗晨晖
卷积神经网络CNN计算机视觉深度学习
什么是卷积神经网络?为什么它们很重要?卷积神经网络(ConvNets或者CNNs)属于神经网络的范畴,已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号,从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。在上图中,卷积神经网络可以识别场景,也可以提供相关的标签,比如“桥梁”、“火车”和“网球”;而下图展示了卷积神经网络可以用来识别日常物体、人和动物。最近,卷积神经网络
- 基于深度学习的手势识别系统
毕设宇航
深度学习人工智能手势识别
基于深度学习网络的手势识别系统完整源码+数据集+报告+PPT全套信息【python设计开发】基于深度学习的手势图像识别处理系统【包括】代码PPT报告2需求分析2.1要求(1)用Python语言实现程序设计;(2)初识深度学习和图像处理技术;(3)了解深度神经网络(DeepNeuralNetworks,简称DNN)相关知识;(4)【难点】了解LeNet-5卷积神经网络模型,并进行模型训练;(5)【难
- HALCON error #5215: Error while opening the file in operator write_region”
光头达
wpfc#halcon
出现HALCONerror#5215:Errorwhileopeningthefileinoperatorwrite_region”是因为从halcon中导出的工程修改了项目的根目录,导致找不到文件路径才报错1.找到导出的.cs文件中的privatestaticstring_resource_path="./********"将其改成privatestaticstring_resource_pat
- EmguCV学习笔记 VB.Net和C# 下的OpenCv开发 C# 目录
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C#EmguCV计算机视觉EmguCVopencvC#图像
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- 打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍
LNTON羚通
算法智能手机算法大数据安全数据库音视频人工智能
打手机检测算法是一种利用计算机视觉技术来监测和识别人们在特定区域如驾驶舱、考场或其他敏感区域非法使用手机的行为。这种算法对于提高安全性和确保规则的遵守具有重要意义。以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述:1.算法实现-深度学习框架:打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型,这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。-数据集准备:为了训练这样的模型,需要大量的
- Halcon 灰度区域的面积和中心
看海听风心情棒
计算机视觉人工智能算法
Halcon灰度区域的面积和中心与根据形状特征求面积的方法类似,灰度值图像也可以使用算子直接求出区域的面积和重心。这里用area_center_gray算子计算一幅灰度值图像的面积和中心。area_center_gray算子与area_center算子类似,都可以求区域的中心。但不同的是,在用areacenter_gray算子求灰度图像的面积时,图像的灰度值可以理解为图像的“高度”,其面积可以理解
- python深度学习框架——TensorFlow
零 度°
pythonpythontensorflow
TensorFlow,由Google开发的开源机器学习库,以其强大的功能和灵活性,在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。TensorFlow核心概念在TensorFlow中,**张量(Tensor)**是基本的数据单元,可以视为多维数组。**计算图(ComputationGraph)是由节点(代表数学运算)和边(代表张
- 小琳AI课堂:AIGC
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小琳AI课堂人工智能AIGC
大家好,这里是小琳AI课堂!今天我们来聊聊一个超级热门的话题——AIGC,也就是人工智能生成内容。首先,我们要明白,AIGC不仅仅是关于机器生成一些酷炫的图片或者文章,它融合了人工智能、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个学科的技术。想象一下,这就是机器界的“文艺复兴”,用智能化的方式模仿甚至增强人类的创造力!✨AIGC的重要概念生成模型(GenerativeModels):这是AIGC的心脏
- 【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索
E绵绵
Everything人工智能机器学习大模型pythonAIGC应用科技
文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
- OpenCV常用的操作
汽车软件工程师001
Pythonopencv人工智能计算机视觉
OpenCV是一种广泛使用的计算机视觉库,用于图像处理和计算机视觉任务。下面是一些常见的操作,并给出了详细的步骤说明。读取图像:importcv2#读取图像image=cv2.imread("image.jpg")显示图像:#创建窗口并显示图像cv2.imshow("Image",image)#等待按下任意键后关闭窗口cv2.waitKey(0)#关闭窗口cv2.destroyAllWindows
- TensorFlow库详解:Python中的深度学习框架
Ambition_LAO
tensorflow深度学习
TensorFlow是一个开源的深度学习框架,由GoogleBrain团队开发,并于2015年正式发布。TensorFlow被广泛应用于各种深度学习任务,如图像识别、自然语言处理、语音识别等。它能够处理大规模的多维数据,并支持在多种硬件平台上运行,如CPU、GPU和TPU(TensorProcessingUnit)。TensorFlow在Python中的使用非常广泛,因为Python是机器学习和数
- halcon中如何截取字符串一部分
视觉人机器视觉
机器视觉Halcon大总结人工智能深度学习图像处理计算机视觉视觉检测
path:='C:/Users/admini/Desktop/vision1/1.bmp'**//**:从后向前获取第一个字符“/”的下标tuple_strrstr(path,'/',Position)**//**:获取字符长度tuple_strlen(path,Length)**//**:截取指定起始下标到结束下标长度的字符串tuple_substr(path,Position+1,Length
- Halcon区域的灰度特征值
看海听风心情棒
计算机视觉图像处理人工智能
Halcon区域的灰度特征值gray_features算子用于计算指定区域的灰度特征值。其输入是一组区域,每个区域的特征都存储在一组value数组中。典型的基于灰度值的特征如下:(1)area:灰度区域面积。(2)row:中心点的行坐标。(3)colum:中心点的列坐标。(4)ra:椭圆的长轴。(5)rb:椭圆的短轴。(6)phi:等效椭圆的角度。(7)min:灰度的最小值。(8)max:灰度的最
- 迁移学习之领域泛化
踩着上帝的小丑
#RL迁移学习人工智能机器学习
领域泛化领域泛化(DomainGeneralization)是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念,它指的是模型能够从一个或多个源领域(sourcedomains)学习到的知识或模式,成功地应用到与训练时未见过的目标领域(targetdomain)上,即使这些领域之间存在分布差异。简单来说,领域泛化就是希望模型能够“举一反三”,不仅限于在特定数据集或特定环境下表现良好,而是能够跨越不同的环境或数据
- 23 注意力机制—BERT
Unknown To Known
动手学习深度学习bert人工智能深度学习
目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行,将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中,比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型(例如word2vec或语言模型)来抽取词、句子的特征做迁移学习的时候,一般不更新预训练好的模型在更换任务之后,还是需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息使用预训
- 举例说明计算机视觉(CV)技术的优势和挑战
战族狼魂
算法计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision,简称CV)是一种通过处理和分析视觉数据(如图像和视频)来模拟人类视觉系统的技术。它在各个领域得到了广泛应用,如自动驾驶、医疗影像分析、监控系统、增强现实等。下面将介绍计算机视觉技术的优势、挑战,并给出一个代码示例和实际应用。优势自动化程度高:计算机视觉技术可以替代人工进行大量重复性工作,如工业检测、质量控制等,从而提高生产效率。准确性高:在许多领域,经过训
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo