- 【数据交易】全国数据交易所的发展现状
暴躁小师兄数据学院
数据治理区块链
全国数据交易所概述数据交易所是专门为数据资产(如数据集、数据产品)提供交易、流通和服务的平台,类似于传统金融交易所,但针对数据要素市场。在中国,随着数据被列为生产要素,国家积极推动数据交易所建设,以促进数据资源的高效配置和市场化流通。以下是中国主要的数据交易所及其现状。主要数据交易所列表上海数据交易所成立时间:2021年11月定位:中国首个国家级数据交易所,由上海市政府主导,旨在打造全球数据要素配
- 【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18:基于Apriori算法的中医证型关联规则分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘Aprioripython关联规则人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- 结构化数据增强的生成式算法案例:客户交易数据增强
python游乐园
数据深度学习大数据算法学习
1基础信息1.1案例背景这是一个用于增强结构化客户交易数据的生成式算法。这种类型的数据增强在金融、电子商务等领域非常有用,可以帮助解决数据不平衡问题或在小数据集上提高模型性能。1.2问题定义给定原始交易数据集D={x₁,x₂,...,xₙ},其中每条记录包含:交易金额交易时间客户年龄客户收入水平交易类别地理位置是否为欺诈交易(标签)目标:生成与原始数据分布相似但多样化的新样本,同时保持字段间的合理
- 数据库技术演进史:从穿孔卡片到云原生
小李独爱秋
计算机那些事儿~数据库云原生mysql
一、数据库的定义与核心地位数据库(Database)是“长期存储在计算机内、有组织的、可共享的统一管理数据集合”,与芯片、操作系统并称IT系统三大核心。其核心价值在于:结构化存储:通过数据模型组织信息,解决文件系统冗余问题;高效访问:支持并发查询与事务处理;安全共享:权限控制保障数据安全。分类维度全景图:分类维度类型代表产品数据模型关系型(SQL)MySQL,Oracle,PostgreSQL非关
- ECharts 数据集(Dataset)
沐知全栈开发
开发语言
ECharts数据集(Dataset)引言ECharts是一个使用JavaScript实现的开源可视化库,它能够将数据通过丰富的图表形式展示出来。在ECharts中,数据集(Dataset)是一个非常重要的概念,它负责存储图表所需的数据。本文将详细介绍ECharts数据集(Dataset)的相关知识,包括其定义、作用、类型以及使用方法。数据集的定义数据集(Dataset)是ECharts中用于存储
- Python打卡:Day38
剑桥折刀s
python打卡python
知识点回顾:Dataset类的__getitem__和__len__方法(本质是python的特殊方法)Dataloader类minist手写数据集的了解@浙大疏锦行
- onnx-web + yolov8n 在视频流里做推理
CHEN_RUI_2200
人工智能YOLO
顺着我上一篇文章使用onnxruntime-web运行yolov8-nano推理继续说,有朋友在问能不能接入视频流动,实时去识别物品。首先使用getUserMedia获取摄像头视频流getUserMediaAPI可以访问设备的摄像头和麦克风。你可以使用这个API获取视频流,并将其显示在页面上的标签中。注意事项:浏览器支持:getUserMedia被现代浏览器大多数支持,但在一些旧版浏览器上可能不兼
- 使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE: 全栈式对象检测应用的构建与部署
使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE:全栈式对象检测应用的构建与部署去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域,实时对象检测是一个至关重要的任务。是一个开源项目,它将流行的YOLOv5对象检测模型集成到ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)中,并通过PyQT构建了一个可执行的应用程序,使得非开发人员也能轻松地进行对象检测。项目简
- 基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统,支持图片、视频、摄像头输入,PyQt5界面检测。识别并分类桃子的成熟度(未熟、半熟、成熟)
QQ67658008
YOLO音视频qt桃子成熟水果成熟度检测系统
基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统,支持图片、视频、摄像头输入,PyQt5界面检测。识别并分类桃子的成熟度(未熟、半熟、成熟)文章目录调用示例加载预训练模型开始训练加载训练好的模型在验证集上评估加载训练好的模型文字及代码仅供参考。桃子成熟度分类检测数据集,主要用于桃子成熟度分类检测应用任务数据背景:模拟实际田间条件,涵盖多种可能影响桃子检测准确性的因素,如变化的自然光照强度、多果粘连现象以及由枝
- DAY 33 简单的神经网络
2401_84854050
python打卡神经网络深度学习人工智能
1.数据预处理(0)准备数据、划分数据#仍然用4特征,3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp#加载鸢尾花数据集iris=load_iris()X=iris.data#特征数据y=iris.target
- 入选 ICML 2025!哈佛医学院等推出全球首个 HIE 领域临床思维图谱模型,神经认知结果预测任务上性能提升 15%
hyperai
在人工智能技术突飞猛进的当下,大型视觉-语言模型(LVLMs)正以惊人的速度重塑多个领域的认知边界。在自然图像与视频分析领域,这类模型依托先进的神经网络架构、海量标注数据集与强大算力支持,已能精准完成物体识别、场景解析等高阶任务。而在自然语言处理领域,LVLMs通过对TB级文本语料的学习,在机器翻译、文本摘要、情感分析等任务上达到专业级水准,其生成的学术摘要甚至能精准提炼医学文献的核心结论。然而当
- Java 根据分组key构建合并数据集
南国以南i
Javajava开发语言
文章目录前言背景总结前言请各大网友尊重本人原创知识分享,谨记本人博客:南国以南i、提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考背景Java需要返回一组数据供前端展示,获取到的数据格式如下:List>varSummary存在多组数据,varSummary中map结构一致[{sub_product_name=生活费-生意贷,approval_result=其它,marital_state=3},{s
- YOLOv5-7.0解决报错 wandb: Network error (TransientError), entering retry loop.
Paper Clouds
Yolo目标检测YOLO人工智能机器学习pythonpytorch深度学习目标检测
前言最近在复习yolov5目标检测代码时用了yolov5的最新7.0版本,之前用的是5.0版本,这一新版本相对于之前做了一些提升,对于package的兼容也要好了很多,但也不是说下载了直接就能运行,实际使用过程中还是遇到了许多新的问题,下面就我自己碰到的问题提出解决方法。问题wandb是非常好用的可视化工具,但是国内的话,使用时常常会无法同步数据,需要借助魔法来连接服务器,而yolov5的源码恰恰
- 图14CLIP 模型在 “分布偏移场景” 下的鲁棒性优化策略|学习笔记
学渣67656
笔记人工智能
一、先明确:左图的核心对比维度左图的横轴是“模型在标准分布上的准确率”,纵轴是“模型在分布偏移数据集上的准确率”,本质是对比“不同模型/策略在“标准性能”与“鲁棒性”之间的权衡,图中每条曲线代表一类模型/策略的“标准性能-鲁棒性”趋势,而红色箭头标注的“AdapttoImageNet”是一种“干预策略”,作用于CLIP模型后,使其性能点落在对应曲线上。二、左图中6条曲线的含义(按图例颜色+模型类型
- 深入Python:实现FFT与DFT
weixin_42668301
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:快速傅里叶变换(FFT)和离散傅里叶变换(DFT)是处理时域信号转换到频域的数字信号处理核心工具。本课程深入介绍FFT与DFT的原理及Python实现,涵盖从基本概念到使用numpy库进行信号处理的实战应用。学生将学习如何使用Python中的numpy库来执行DFT,掌握通过Cooley-Tukey算法实现的FFT来高效处理大型数据集。通过实际案例,理解如何分
- 数据库原理及应用
阿慧今天瘦了嘛
数据库原理及应用数据库oracle
习题11.1名词解释数据库(DB):数据库是指计算机的存储设备上合理存放相关联,有结构的数据集合数据库系统(DBS):是指在计算机系统中引进数据库和数据库管理系统后的系统数据库管理系统(DBMS):是一个操纵和管理数据库的大型软件,它由计算机程序构成,它是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件数据模型:是指现实世界数据和信息的模拟和抽象,用来描述数据,组织数据和对数据进行操作。概念数据模型:是独
- C++ OpenCV4 实现鱼眼镜头矫正
朝风工作室
c++开发语言
一、为什么需要鱼眼镜头矫正?鱼眼镜头通过特殊的光学设计实现180°甚至更广的视野,广泛应用于全景相机、自动驾驶、安防监控等领域。但这种广角特性会引入严重的桶形畸变:直线边缘会向内弯曲(如图像边缘的门框变成弧线),物体尺寸在边缘区域会被拉伸。矫正的核心目标:将鱼眼镜头拍摄的畸变图像还原为接近人眼视觉的正常图像,便于后续的目标检测、图像拼接等处理。矫正前后效果对比(此处可插入图片)矫正前图像(鱼眼畸变
- 使用随机森林实现目标检测
司南锤
python基础学习AI随机森林
核心实现思路滑动窗口策略:在图像上滑动固定大小的窗口,对每个窗口进行分类多维特征提取:结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类:训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化:使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性LBP纹理特征:捕捉局部纹理模式灰度共生矩阵:描述纹理的统计特性边缘密度:反映目标边界信息形状描述符:圆形度、面积比等几何特征实际应用建议数据收集:收集大量正负样本进行
- python pandas数据清洗
扶子
python开发语言经验分享pandas数据清洗
一、介绍:2024金砖python样题中数据清洗部分代码实现二、任务要求:数据集中有购药时间、社保卡号、商品编码、商品名称、销售数量、应收金额、实收金额几个字段,请你使用NumPy和Pandas按如下要求对数据进行清洗:1.购药时间就是销售时间,为了后续分析更好的理解字段,将"购药时间"改为"销售时间";2.任何一条数据中只要有一个缺失值就删除该条数据;3.将销售数量、应收金额、实收金额三列的数据
- 开源低代码平台测评:2025年Top 10工具对比
知识产权13937636601
计算机AI大模型
本文基于功能性、性能、社区生态与企业适配度四大维度,对2025年主流开源低代码平台进行系统性评测。通过对比Appsmith、ToolJet、Budibase等Top10工具,分析其在可视化开发、数据集成、多端交付等方面的技术差异。研究发现,头部平台已实现90%以上场景的无代码覆盖,并通过AI辅助生成与云原生架构显著提升开发效率。结论提出制造业、金融业等典型行业的选型建议,并预测未来低代码工具将深度
- 第37节:PyTorch数据加载与预处理
点我头像干啥
pytorch人工智能python
1.引言在深度学习项目中,数据加载与预处理是构建高效模型的关键环节。PyTorch作为当前最流行的深度学习框架之一,提供了一套完整且灵活的数据处理工具链。本文将全面介绍PyTorch中的数据加载与预处理机制,涵盖从基础概念到高级技巧的各个方面。2.PyTorch数据加载核心组件2.1Dataset类torch.utils.data.Dataset是PyTorch中所有数据集处理的抽象基类,代表数据
- Python打卡训练营-Day43-复习日
traMpo1ine
python
@浙大疏锦行作业kaggle找到一个图像数据集,用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶:并拆分成多个文件
- 对 Boston Housing Dataset(波士顿房价数据集)数据分析
程序小K
数据分析数据分析数据挖掘
1.数据加载与初步检查importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#加载数据boston_df=pd.read_csv("boston_housing_data.csv")#查看前5行display(boston_df.head())#检查数据基本信息(列名、数据类型、非空值数量)print(boston_df.inf
- 基于 opencv+yolov8+easyocr的车牌追踪识别
(ECUT)Edward-tan
人工智能--CVpython进阶全栈开发opencvyolov8ocrpython
(本项目所有代码打包至我的资源中,大家可在我的文章底部选择下载)目录需求实现效果学习视频大致思路代码实现资源下载需求通过车辆识别技术,识别视频中每个车辆及其车牌号,车辆应进行追踪,避免重复计数量。实现效果车牌识别学习视频使用Python、Yolov8和EasyOCR自动识别车牌计算机视觉教程_哔哩哔哩_bilibili大致思路通过opencv将视频转换为帧,对帧应用车辆识别模型,并使用model.
- 深度学习应用于情感识别:利用YOLOv8进行AffectNet情感分类
YOLO实战营
深度学习YOLO分类人工智能目标检测目标跟踪数据挖掘
引言情感识别(EmotionRecognition)是计算机视觉和自然语言处理中的一个重要研究方向,广泛应用于人机交互、智能客服、心理健康监测、视频分析等领域。随着深度学习技术的发展,情感识别取得了显著进展,特别是在面部表情识别方面。面部表情作为人类情感的自然表现之一,能在很大程度上反映个体的情感状态。AffectNet数据集是一个广泛使用的情感识别数据集,它包含了大量带有标注情感标签的面部表情图
- 人脸识别python实现源码(功能丰富)
张沙姗
人脸识别python实现源码(功能丰富)去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/此仓库提供了一组基于Python的人脸识别源码,利用dlib库的先进面部识别功能构建而成,并具备深度学习特性。以下是对该资源的详细介绍:功能特点在Wild标记的LabeledFaces数据集上实现99.38%的准确度。提供简单的命令行工具,支持以下功能:在图像文件夹中找到出现的所有面孔。获取每个
- 如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割 深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用
计算机C9硕士_算法工程师
YOLO深度学习人工智能
如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用文章目录遥感图像滑坡-泥石流分割数据集情况数据集概述类别统计总体统计注意事项✅一、安装CUDA驱动(Linux示例)✅二、安装Anaconda(Linux示例)✅三、创建Python虚拟环境并安装依赖✅四、数据集结构示例(遥感图像滑坡-泥石流分割)✅五、创建data.yaml文件(用于训练)✅六、
- 深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集,从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化
计算机C9硕士_算法工程师
深度学习目标检测YOLO
深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集,从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化文章目录1.环境设置2.数据准备3.模型训练4.推理与结果可视化推理代码示例5.构建可视化界面PyQt5GUI代码示例总结以下文字及代码仅供参考。树冠检测数据集的训练及推理1使用YOLOv8训练树冠检测数据集,从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化等方面进行详细介绍。1.环境设置首先确保
- 6.26打卡
丁值心
机器学习小白从0到1人工智能深度学习机器学习python开发语言
@浙大疏锦行DAY55序列预测任务介绍知识点回顾1.序列预测介绍a.单步预测b.多步预测的2种方式2.序列数据的处理:滑动窗口3.多输入多输出任务的思路4.经典机器学习在序列任务上的劣势;以随机森林为例作业:手动构造类似的数据集(如cosx数据),观察不同的机器学习模型的差异#准备工作importnumpyasnpimportrandomimportosimportmatplotlib.pyplo
- Hadoop的部分用法
覃炳文20230322027
hadoophive大数据分布式
前言Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架,它允许跨多个机器使用分布式处理大数据集。Hadoop的核心是HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce编程模型。1.Hadoop环境搭建在开始使用Hadoop之前,你需要搭建Hadoop环境。这通常包括安装Java、配置Hadoop环境变量、配置Hadoop的配置文件等步骤。1.1环境准备在开始安
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
4
0 0 4
Comment添加评论关注(2)
3个答案 按时间排序 按投票排序
0
0
最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
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;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发