- 异物检测的计算机视觉算法技术路线
思绪漂移
计算机视觉算法人工智能
异物检测的计算机视觉算法技术路线在现代智能监测系统中,异物检测有着其必要性和运维重要性,通过计算机视觉算法,可以实时识别各种异常物体,为设备安全运行提供有力保障。本文将介绍异物检测的主要技术路线。一、分类识别适应场景分类识别技术主要适用于已知目标类别的异物检测场景。在运维环境中,这类场景包括:固定区域内的障碍物监测(如轨道区域的石块、工具、动物等)关键部件的异物附着检测(如固定装置上的杂物)安全通
- 【AI大模型】深入解析预训练:大模型时代的核心引擎
我爱一条柴ya
学习AI记录深度学习人工智能aipythonAI编程算法
预训练已成为现代人工智能,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式,催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质:为何需要它?核心问题:数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据,获取成本极高(时间、金钱、专业知识)。对于复杂任务(如理解语义、生成文本),标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
- OpenCvSharp 实现环形文字识别OCR实例(C#)
XisVisual_Basic
ocrc#计算机视觉C#
近年来,随着计算机视觉和图像处理的不断发展,光学字符识别(OCR)技术也变得愈发成熟。OCR技术可以将图像中的文字转换为可编辑和可搜索的文本,为人们带来了极大的便利。在本篇文章中,我们将介绍如何使用OpenCvSharp库来实现环形文字的识别。首先,在使用OpenCvSharp之前,我们需要确保已经在项目中引用了该库,并添加相应的命名空间。usingOpenCvSharp;接下来,我们需要准备一张
- Python|OpenCV-实现识别弧形文字(17)
写python的鑫哥
OpenCV入门与进阶pythonopencv人工智能计算机视觉弧形文字环形文字识别
前言本文是该专栏的第19篇,后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识,记得关注。我们知道,OCR可以识别文字方面的需求,但是如果遇到那些目标文字是“弧形文字”,需要怎么去识别呢?遇到想要识别“弧形文字”的需求,这个时候你可以借助于Opencv+OCR技术来实现。而本文,笔者将针对上述问题需求,利用OpenCV结合OCR来实现“弧形文字”的识别。废话不多说,具体的细节部分以及详细的解决方案,跟
- 【小白入门必看】一文读懂深度学习计算机视觉技术及学习路线
一、什么是计算机视觉?计算机视觉,其实就是教机器怎么像我们人一样,用摄像头看看周围的世界,然后理解它。比如说,它能认出这是个苹果,或者那边有辆车。除此之外,还能把拍到的照片或者视频转换成有用的信息,帮我们做决定。整个过程就是为了让机器能看懂图像,然后根据这些图像来做出聪明的选择。二、计算机视觉实现起来难吗?人类依赖视觉,找辆汽车轻而易举,毕竟汽车那么大,一眼就能看出来,所以常误以为计算机视觉简单,
- 计算机视觉:Transformer的轻量化与加速策略
xcLeigh
计算机视觉CV计算机视觉transformer人工智能AI策略
计算机视觉:Transformer的轻量化与加速策略一、前言二、Transformer基础概念回顾2.1Transformer架构概述2.2自注意力机制原理三、Transformer轻量化策略3.1模型结构优化3.1.1减少层数和头数3.1.2优化Patch大小3.2参数共享与剪枝3.2.1参数共享3.2.2剪枝3.3知识蒸馏四、Transformer加速策略4.1模型量化4.2.2TPU加速4.
- 【机器学习】解密计算机视觉:CNN、目标检测与图像识别核心技术(第25天)
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通机器学习计算机视觉cnn人工智能目标检测图像识别pytorch
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 人体坐姿检测系统开发实战(YOLOv8+PyTorch+可视化)
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统,结合目标检测与姿态估计技术,实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时,不良坐姿会导致:-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态,对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案,我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
- 魔都AI医疗哪家强?全景揭秘科技创新与未来钱景!
引言上海作为中国科技创新的先锋城市,正在AI医疗领域崭露头角。根据2024年12月的数据,上海拥有34家专注于AI药物研发的公司,占全国预临床研究的60%和临床试验的47%。这些公司利用深度学习、大语言模型(LLM)和计算机视觉等技术,革新药物发现、医疗影像分析和数据治理,推动医疗行业的智能化转型。从全球首个人工智能医院“AgentHospital”到AI驱动的诊断系统,上海的AI医疗生态正在重塑
- 语义分割模型的轻量化与准确率提升研究
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语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一,它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展,语义分割模型在多个领域得到了广泛应用,如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而,现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战:模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上,以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
- Python深度学习实践:建立端到端的自动驾驶系统
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Python深度学习实践:建立端到端的自动驾驶系统1.背景介绍自动驾驶系统是当今科技领域最具挑战性和前景的应用之一。它融合了计算机视觉、深度学习、规划与控制等多个领域的先进技术,旨在实现车辆的自主感知、决策和操控。随着人工智能技术的不断发展,越来越多的公司和研究机构投入了大量资源来开发自动驾驶系统。Python作为一种高效、易学且开源的编程语言,在这一领域扮演着重要角色。本文将探讨如何利用Pyth
- 从0开始学习计算机视觉--Day08--卷积神经网络
之前我们提到,神经网络是通过全连接层对输入做降维处理,将输入的向量通过矩阵和激活函数进行降维,在神经元上输出激活值。而卷积神经网络中,用卷积层代替了全连接层。不同的是,这里的输入不再需要降维,而是可以保留输入的空间结构,例如输入的是32×32×3的图片,在全连接层中是3072×1的向量,而卷积层里则保持不变。这里的改变的地方是对于同样的WX的函数形式,这里是把5×5×3的权重矩阵(也叫卷积核)向量
- Python打卡:Day40
#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具fromtorchvisionimportdatasets,transforms#torchvision是一个用于计算机视觉的库,
- BigQuery对象引用(ObjectRef)全面指南:一站式整合结构化与非结构化多模态数据分析
引言企业需要同时管理有组织表格中的结构化数据,以及日益增长的非结构化数据(如图片、音频和文档)。传统上,联合分析这些多样化数据类型非常复杂,通常需要使用不同的工具。非结构化媒体通常需要导出到专门的服务进行处理(如图片分析需计算机视觉服务,音频需语音转文本引擎),这会造成数据孤岛,阻碍全局分析视角的建立。以虚构的电商支持系统为例:结构化的工单信息存储在BigQuery表中,而相关的支持通话录音或损坏
- 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树:从零基础到AI专家的成长路径全解析
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引言:技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代,深度学习犹如一棵参天大树,其根系深深扎入数学与计算科学的沃土,主干挺拔地承载着机器学习的核心理念,而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言,理解这棵技能树的生长规律,掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段,将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计,但在学习深度学习
- 多模态大模型的技术应用与未来展望:重构AI交互范式的新引擎
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一、引言:为什么多模态是AI发展的下一场革命?过去十年,深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃,但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来,**多模态大模型(MultimodalFoundationModels)**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据,重塑了“感知-认知-决策”链条,为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- OpenCV 图像操作:颜色识别、替换与水印添加
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从YOLOv5到YOLOv11:技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO(YouOnlyLookOnce)目标检测算法自2016年诞生以来,凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能,持续引领着计算机视觉领域的技术革新。从JosephRedmon的初代YOLO到AlexeyBochkovskiy的YOLOv4,再到Ultralytics团队的YOLOv5及后续系列,这一算法家族
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前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站题目《卷积神经网络到VisionTransformer:计算机视觉的十年架构革命》展开深度解析,全文采用技术演进史+架构对比+产业影响的三段式结构,附关键数据与趋势预测:卷积神经网络到VisionTransformer:计算机视觉的十年架构革命副标题:从局部感知到全局建模,一场改变AI视觉基石的
- 目标检测:从基础原理到前沿技术全面解析
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引言在计算机视觉领域,目标检测是一项核心且极具挑战性的任务,它不仅要识别图像中有什么物体,还要确定这些物体在图像中的具体位置。随着人工智能技术的快速发展,目标检测已成为智能监控、自动驾驶、医疗影像分析等众多应用的基础技术。本文将全面介绍目标检测的基础概念、发展历程、关键技术、实践应用以及未来趋势,为读者提供系统性的知识框架。第一章目标检测概述1.1目标检测的定义与重要性目标检测(ObjectDet
- 【LangChain编程:从入门到实践】LangChain与其他框架的比较
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案例场景某电商公司使用本方案后,产品图制作成本降低90%,广告转化率提升35%,单月节省设计费用超¥80,000。本文将彻底解密如何用PHP+AI视觉技术接取高单价设计外包,让你在竞争激烈的市场中脱颖而出!一、视觉设计市场的AI革命1.1传统设计vsAI设计设计任务传统流程AI流程需求沟通初稿设计反复修改最终交付AI生成微调即时交付2025年设计市场数据对比:指标传统设计AI设计提升幅度单图制作时
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算法图形图像处理算法纹理贴图计算机图形学计算机视觉人工智能虚拟现实(VR)纹理贴图算法综述
纹理贴图(TextureMapping)是计算机图形学和计算机视觉中的核心技术,广泛应用于三维重建、游戏渲染、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等领域。对其算法的研究涵盖了纹理生成、映射、缝合、优化等多个方面。1.引言纹理贴图是指将二维图像纹理映射到三维几何表面上,以增强模型的视觉真实感。传统方法主要关注静态几何模型上的纹理生成与映射,而近年来,随着多视角图像重建、RGB-D扫描、神经渲染的发展,
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摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer(ViT)的引入,ViT很快取代了ConvNet,成为图像分类任务中的最新最强模型。然而,vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer(如SwinTransformer)重新引入了若干ConvNet的先验知识,使Transformer成为实用的通用视觉
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一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
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计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现关键词:计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要:传统卷积神经网络(CNN)统治计算机视觉领域多年,但2020年一篇《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》的论文打破了这一格局——它将NLP领域的Transformer
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引言:YOLO11与ONNX的相遇在计算机视觉的广袤星空中,目标检测始终是一颗耀眼的明星,其在自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等诸多领域都有着举足轻重的应用。想象一下,自动驾驶汽车需要实时准确地检测出道路上的车辆、行人、交通标志;智能安防系统要快速识别出监控画面中的异常行为和可疑人员;工业生产线上,需要精准检测产品的缺陷;医疗影像分析中,辅助医生检测病变区域。这些场景都对目标检测技术的准
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目详细说明了如何使用Python结合Dlib库实现人脸检测、识别、数量检测和距离检测。利用Dlib提供的机器学习算法和计算机视觉功能,包括HOG特征检测、级联分类器、面部特征向量模型和关键点预测等,项目能够快速准确地在图像中检测和识别人脸。此外,还介绍了如何统计图像中的人脸数量以及如何计算人脸之间的距离。通过实际代码资源,开发者能够掌握实时人脸技术的应用,
- 怎么样才能成为专业的程序员?
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编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
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java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
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- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
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读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
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jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
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public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
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JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
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网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
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Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
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单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
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- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
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全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
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/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
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在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found