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AI大模型应用之禅
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深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素,并通过代码实例和实际应用场景,帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
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工头阿乐
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深度学习文章目录深度学习前言前言instances_train2017.json和instances_val2017.json文件均分为五大部分,这五部分对应的关键字分别为info、licenses、images、annotations、categories。{"info":info,"licenses":[license1,license2,license3,...],"images":[ima
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图像处理之白平衡(附源码)概要白平衡(WhiteBalance)是图像处理和摄影中的一种技术,旨在消除由于光源色温差异导致的颜色偏差,使得图像中的白色和其他颜色呈现出自然、真实的效果。基本概念白平衡是调整图像中各个颜色通道(红色、绿色和蓝色)的亮度和色彩平衡,以消除由不同光源(如日光、白炽灯、荧光灯等)产生的色偏。其目的是让图像看起来像是在中性白光下拍摄的,从而确保图像中的白色看起来确实是白色,其
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珠峰日记
AI理论与实践机器学习人工智能
文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程。在机器学习与深度学习的范畴内,现实中的各类数据,像文本、图像
- 利用deepseek AI制作视频的小白教程
银行金融科技
银行信息系统架构详解机器学习人工智能deepseek
以下是基于DeepSeekAI的完整视频制作教程,涵盖从剧本到成片的全流程操作(附关键技巧):一、前期准备(1天)1.分镜优化根据之前的分镜脚本,用Notion或Excel整理出AI友好型分镜表(示例):画面描述关键词时长动态水墨展开成卷轴水墨山水、花瓣特效、东晋风格15秒Q版人物在曲水流觞放纸船全息投影、透明茶具、童声配音45秒2.素材预生成文本转图像:bash#用DeepSeekCoder生成
- 实现组件裁剪鸿蒙示例代码
本文原创发布在华为开发者社区。介绍对Image组件设置clipShape属性,并通过PathShape传入不同的裁剪命令,将Image组件裁剪为不同形状。使用Path组件,通过设置commands属性,并传入不同的绘制命令,绘制出带圆角的不同形状的组件。实现组件裁剪源码链接效果预览使用说明安装到手机后点击应用图标即可进入本应用。点击不同按钮,查看clipShape裁剪组件和Path绘制圆角形状组件
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1.如何理解VPVP,全称VisionProcess,指UCP中的视觉处理功能模块。Backends,指UCP框架中的可分配处理单元。VP模块主要用于模型的前后处理环节,在地平线统一架构中,多种硬件均已搭载了图像处理的算子,而VP模块将图像处理相关的硬件调用进行了封装,通过设置backend来选择不同的硬件方案(若不指定backend,UCP会自动适配负载更低的处理单元),从而平衡开发板负载。VP
- DCM4CHE图像显示
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概述本文主要介绍dicom图像从拿到像素数据到显示到图像的基本过程,通过DCM4CHE获取dicom文件像素数据,通过默认窗宽窗位,显示到java的BufferedImage上,并将BufferedImage保存成jpg到本地有关窗宽窗位的解释和处理方法可以参考:https://blog.csdn.net/songzitea/article/details/8505469通过DCM4CHE获取di
- RAG 在多模态数据处理中的应用探索:结合图像与文本生成
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目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展,数据呈现出多模态的特性,即包含文本、图像、音频、视频等多种形式。在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV
- MM-RAIT:多模态检索增强生成(RAG)的认知革命
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多模态检索增强生成(RAG)领域迎来了一项里程碑式的突破——MM-RAIT框架通过“评估-训练”双轮驱动,显著提升了主流视觉语言模型的RAG性能,增幅达27%至34%。这项技术不仅解决了多模态AI的认知断层问题,还首次赋予机器类似人类的知识处理能力,即“查资料-思逻辑-答精准”的能力。技术双引擎:从能力测绘到认知进化M2RAG:多模态能力的CT扫描仪M2RAG引入了首创的四维评估体系,覆盖图像描述
- 基于生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率实战:从SRGAN到ESRGAN
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图像超分辨率(ImageSuper-Resolution)是一种通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像的技术,广泛应用于医学影像、卫星图像和视频增强等领域。生成对抗网络(GAN)是图像超分辨率的经典方法,而增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)则通过引入残差网络和感知损失进一步提升了图像质量。本文将通过一个完整的实战案例,展示如何使用SRGAN和ESRGAN进行图像超分辨率,并提供详细的代码
- OpenCV-Python实战(1)——OpenCV简介与图像处理基础
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OpenCV介绍Python安装OpenCV:对于Linux和Windows操作系统,首先需要在shell或cmd中运行以下命令安装NumPy:pipinstallnumpy。然后再安装OpenCV,可以选择仅安装主模块包:pipinstallopencv-python,或者安装完整包(包括主模块和附加模块):pipinstallopencv-contrib-python。OpenCV主要模块:O
- 美颜特效类sdk在智能硬件中的场景应用是怎样的?
Face Beauty美颜SDK
实时音视频美颜sdk视频特效美颜智能硬件实时互动实时音视频
前言:FaceBeauty美颜特效SDK是由前相芯科技员工组建创办的新晋美颜厂商品牌,致力于为用户提供更真实自然的美颜效果,以极致性价比,降低高性能美颜的使用门槛。基于人脸识别和图像渲染技术,为客户提供美颜贴纸、美妆、美体、美发、哈哈镜、手势识别等人像人体特效功能,广泛应用于视频直播、一对一社交、短视频、美颜相机、智能硬件等场景。美颜特效类SDK在智能硬件中的应用场景日益广泛,结合实时图像处理、A
- 【工作记录】python使用总结
星光不负赶路人!
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1.os库2.xlwt库3.xlrd库4.BeautifulSoup库5.panda库6.json库7.re正则8.ddddocr登录网站的时候,经常输入用户名和密码后会遇到验证码,ddddocr是一款强大的通用开源ocr识别库,具有高效、准确、易用的特点,广泛应用于图像处理和文字识别任务。importddddocrtry:login_page.wait_for_timeout(2000)#等待2
- DeepSeek 3FS 与 JuiceFS:架构与特性比较
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近期,DeepSeek开源了其文件系统Fire-FlyerFileSystem(3FS),使得文件系统这一有着70多年历时的“古老”的技术,又获得了各方的关注。在AI业务中,企业需要处理大量的文本、图像、视频等非结构化数据,还需要应对数据量的爆炸式增长,分布式文件系统因此成为AI训练的关键存储技术。本文旨在通过深入分析3FS的实现机制,并与JuiceFS进行对比,以帮助用户理解两种文件系统的区别及
- docker容器导出导入
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docker容器运维
第一种,导出在运作中的容器dockerexport-o/path/to/exported_container.tar使用这个导入dockerimport/path/to/exported_container.tarnew_image_name:tag导出不是在运行中的,和导入导出在运行中的,和导入宝塔直接点导出的使用这一种导入dockerload-i容器.tar
- OpenCV图像拼接(2)特征查找与图像匹配之基于仿射变换的图像匹配的一个类cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher是OpenCV库中用于实现基于仿射变换的图像匹配的一个类。这个类主要用于在图像拼接流程中,寻找图像间的对应关系,并假设图像间存在仿射变换(即考虑缩放、旋转和平移的变换)。它通过使用“最佳
- VLLM专题(三十五)—多模态数据处理
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大模型专题系列人工智能
为了在vLLM中实现各种优化,例如分块预填充和前缀缓存,我们使用BaseMultiModalProcessor来提供占位符特征标记(例如)与多模态输入(例如原始输入图像)之间的对应关系,基于HF处理器的输出。以下是BaseMultiModalProcessor的主要特性:提示更新检测HF处理器的主要职责之一是使用占位符标记更新提示。例如:在字符串的开头插入特征占位符标记(例如…,其数量等于特征大小
- 李开复:AI 2.0 时代的价值
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DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,AI2.0,价值创造,伦理挑战,未来趋势1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,从语音识别、图像识别到自然语言处理,AI已经渗透到我们生活的方方面面。李开复,作为一位享誉全球的人工智能专家,在《AI2.0时代的价值》一文中,深刻地探讨了AI2.0时代带来的机遇与挑战,以及AI如何为人类创造价值。AI1.0时代主要集中在规则驱动的系统,例如围棋、象棋等游戏的AI。而AI2.0时代则
- docker
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dockerdocker容器运维
Docker介绍Docker是一个开源容器化平台,主要作用是通过将应用程序及其依赖环境打包成轻量级、可移植的容器,实现跨环境的一致性部署与运行。其核心价值包括:环境隔离:容器内的应用与宿主机及其他容器相互隔离,确保运行环境的独立性。标准化交付:通过镜像(Image)封装代码、库和配置,消除“在我机器上能运行”的问题。资源高效:共享宿主机内核,相比虚拟机(VM)更节省内存和计算资源,启动速度更快。跨
- 李开复:AI 2.0 时代的机遇
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,深度学习,Transformer,大模型,通用人工智能,AI2.0,应用场景,未来趋势1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中,深度学习作为人工智能的核心技术之一,推动了AI技术的飞速发展。然而,深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
- YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8
码上有潜
YOLOv8YOLO
YOLOv8是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列中的最新版本,是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称,广泛应用于实时应用程序中。主要特点高效性:YOLOv8在保持高检测速度的同时,进一步提高了检测精度。端到端训练:可以直接从图像输入端到分类结果输出,简化了训练和部署过程。改进的架构:包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的
- OpenCV多分辨率模板匹配与容错优化实战指南
追寻向上
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第一章:问题背景与挑战1.1传统模板匹配的局限性模板匹配(TemplateMatching)是计算机视觉中基础且广泛使用的技术,其核心思想是通过滑动窗口在目标图像中寻找与模板最相似的位置。然而,传统方法(如OpenCV的cv2.matchTemplate)在实际应用中存在以下问题:尺寸敏感性当目标的实际尺寸与模板不一致时,匹配结果会严重偏离。例如,在工业检测中,摄像头与物体的距离变化会导致目标缩放
- turfijs合并相邻或者相交多边形
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文章目录前言合并多边形一、安装turf二、加载高德三、绘制图形四、计算交点六、绘制图像七、效果前言合并多边形一、安装turfnpmi@turf/turf二、加载高德AMapLoader.load({key:"你的key",//申请好的Web端开发者Key,首次调用load时必填version:"2.0",//指定要加载的JSAPI的版本,缺省时默认为1.4.15plugins:["AMap.Pol
- 【ArcGIS】从DEM中提取经纬度
榴女士
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老师给了我一幅DEM图像,由于后面的处理过程中需要该区域对应的SRTM1DEM数据,所以我必须先知道这幅DEM是哪个区域。由于没有其他的信息,我就不知道该怎么办了。后面查了一些网页,找到的解决办法是:通过DEM提取经纬度,这样就可以知道DEM的区域。把提取经纬度的过程记录下来,以防后面又忘记了。1、栅格转点【转换-由栅格转出-栅格转点】;2、打开点图层属性表,新建两个字段“lon”&“lat”;3
- SciPy 安装指南
froginwe11
开发语言
SciPy安装指南引言SciPy是一个开源的Python科学计算库,它基于NumPy库,提供了大量的科学和工程计算功能。SciPy包含了用于优化、线性代数、积分、插值、信号和图像处理、特殊函数、统计分析、离散傅里叶变换等功能的模块。本文将详细介绍如何在您的系统上安装SciPy。安装前的准备在开始安装SciPy之前,请确保您的系统满足以下条件:您已安装Python,且版本在3.5或更高。您已安装pi
- 使用 labelImg 制作YOLO系列目标检测数据集(
2401_89791028
YOLO目标检测人工智能
文章转载自K同学,谨防原文失效可参考link1和link2和link3LabelImg介绍LabelImg支持文件夹的导入,在标完一张后,在左侧选择NextImage就可以切换到下一张继续了。输出格式部分,目前LabelImg支持YOLO和PascalVOC2种格式,前者标签文件后缀是.txt件,而后者标签文件后缀是.xml件。标签保存在对应的labels文件夹下,与images中的图片文件名一一
- OpenCV计算摄影学(23)艺术化风格化处理函数stylization()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述风格化的目的是生成不以照片写实为目标的多种多样数字图像效果。边缘感知滤波器是风格化处理的理想选择,因为它们能够弱化低对比度区域,同时保留或增强高对比度特征。该函数通过艺术化风格化处理,将输入图像转换为具有油画或卡通风格的图像,增强边缘和纹理的对比度,同时保留主要颜
- Centos 7拯救boot下的文件
IT小饕餮
linux基础centoslinux运维
1.进入救援模式插入CentOS7安装光盘,重启系统。在开机时按BIOS设置对应的按键(通常是F2等),将启动顺序调整为CD-ROM优先。系统从光盘启动后,选择“Troubleshooting”,然后选择“RescueaCentOSsystem”,按提示选择语言等设置,进入救援模式。系统会提示你如何挂载现有的系统,选择“Continue”选项,系统会将你的现有系统挂载到/mnt/sysimage目
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,