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系统安全与恶意代码分析系统安全抽象语法树Lark大模型XLM
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- 【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法
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YOLOv8系列3d目标检测YOLO
参考文档:https://ruhyadi.github.io/project/computer-vision/yolo3d/代码:https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开:物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算1.物体检测模型中的算法选择物体检测(ObjectDetect
- 变分法实例详解:从最速降线到一般泛函的Mathematica验证
繁星不语有限元学习
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档变分法实例详解:从最速降线到一般泛函的Mathematica验证一、最速降线问题:旋轮线的诞生1.问题背景2.数学建模3.Mathematica验证二、广义泛函极值问题:显式依赖变量的变分法1.问题描述2.数学推导3.Mathematica验证三、Mathematica工具包:`VariationalMethods`详解1.核心功能2
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方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速,适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测,抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件,成本较高惯性传感器不依赖视觉,适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响机器学习能适应复杂非线性场
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标题:Meta技术滥用背后的道德危机文章信息摘要:Meta内部存在技术滥用和道德模糊的深层次问题,员工可能通过AI作弊掩盖能力不足,反映了公司文化中的压力与竞争。Meta的“有害内容检测”算法虽技术精确,却意外将公司使命标记为“有害”,揭示了内部逻辑的矛盾。大公司中,创新和真相常被公司利益和官僚主义压制,程序员的理想主义与现实文化冲突,妥协有时不可避免。尽管如此,程序员应保持对技术的热爱,尤其是使
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Python-OpenCV实现运动物体检测运动物体检测是计算机视觉领域中的一个重要任务,它可以帮助我们识别并跟踪视频中的运动物体。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现基于帧差法的运动物体检测。导入库首先,我们需要导入所需的库:OpenCV和NumPy。importcv2importnumpyasnp读取视频我们将从视频文件中读取帧数据。可以使用cv2.VideoCapture函数打开
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- 松灵学院 | Scout mini 仿真指南
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本文适合有ROS1基础与了解urdf语法和gazebo的朋友SCOUTMINI是一款全地形高速MiniUGV,具有四轮差速驱动、独立悬挂、原地差速自转等特点,得益于自主研发的轻量级动力系统解决方案,SCOUTMINI最大速度高达10KM/H,专为前沿科学实验设计的全能型移动研究平台。此外,松灵为用户提供了SCOUTMINI的完整gazebo仿真支持库,本文将带您逐步上手使用:仓库地址:https:
- python图像差分法目标检测_OpenCV实现帧差法检测运动目标
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今天的目标是用OpenCV实现对运动目标的检测,这里选用三帧帧差法。代码如下:#include#include#include#include#includedoubleThreshold_index=0;constintCONTOUR_MAX_AERA=200;voidtrackbar(intpos){Threshold_index=(double)pos;}intmain(intargc,ch
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- Faceboxes pytorch代码解读(一) box_utils.py(上篇)
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pytorch深度学习神经网络python算法
Faceboxespytorch代码解读(一)box_utils.py(上篇)有幸读到ShifengZhang老师团队的人脸检测论文,感觉对自己的人脸学习论文十分有帮助。通过看别人的paper,学习别人的代码,能够使得我们对人脸检测算法的学习有更近一步的理解。但是在学习的时候发现,自己看别人的代码是一个耗时而又头疼的事情。毕竟每个人的思路都不一样,跟着别人的思路走确实不容易。所以希望能够分享一下自
- 高性能定时器实现方式
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文章目录0.简介1.整体分析2.定时通知的实现方式2.1简单等待方式2.2SIGALRM信号2.3I/O多路复用方式3.定时任务的存储和管理3.1简单升序链表的方式3.2时间轮方式3.3时间堆方式4.总结0.简介在实际开发中,经常会有定时去执行一个任务或者到某一时间去执行某一特定任务的需求(如心跳检测,状态检查等),此时就需要定时器去进行唤醒和调度,本文将从设计和实现的角度介绍多种定时器原理,并对
- 深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用
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汽车自动驾驶是一个高度复杂的系统,深度学习和计算技术在其中扮演核心角色。今天简单介绍一下自动驾驶领域常用的深度学习模型及其计算原理的解析。1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN(卷积神经网络)应用:图像分类、物体检测(车辆、行人、交通标志)、语义分割(道路、车道线)。典型模型:YOLO:实时目标检测,低延迟特性适合自动驾驶。MaskR-CNN:结合检测与像素级分割,用于精确场景理解
- 自学记录鸿蒙API 13:实现人脸比对Core Vision Face Comparator
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完成了文本识别和人脸检测的项目后,我发现人脸比对是一个更有趣的一个小技术玩意儿。我决定整一整,也就是对HarmonyOSNext最新版本API13中的CoreVisionFaceComparatorAPI的学习,这项技术能够对人脸进行高精度比对,并给出相似度评分,判断是否为同一人。于是,我决定基于这个API开发一个简单的人脸比对小工具。开始我的开发之旅应用场景的思考学习之前,我花了一些时间思考人脸
- 基于Pyhton的人脸识别(Python 3.12+face_recognition库)
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使用Python进行人脸编码和比较简介在这个教程中,我们将学习如何使用Python和face_recognition库来加载图像、提取人脸编码,并比较两个人脸是否相似。face_recognition库是一个强大的工具,它基于dlib的深度学习模型,可以轻松实现人脸检测和识别功能。本教程适合初学者,我们将通过一个简单的项目来了解这个库的基本用法和环境配置。代码示例importface_recogn
- 三维激光扫描-用智能检测系统提升效率
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当下,企业对生产效率和质量控制的要求越来越高。传统的检测方法往往难以满足高精度、快速响应的需求。三维激光扫描技术结合智能检测系统,为工业检测带来了革命性的变革。传统检测方法的局限性传统检测方法主要依赖于人工测量和机械检测工具,如卡尺、千分尺和三坐标测量仪。这些方法虽然在一定程度上能够满足检测需求,但在面对复杂形状、大型工件或高精度要求时,往往存在效率低下、精度不足以及操作复杂等问题。此外,人工检测
- workman服务端开发模式-应用开发-总架构逻辑说明
龙哥·三年风水
PHP长链接分布式分布式phpgateway
一、后台管理端(操作页面端)管理员用浏览器打开页面管理端后,页面管理端会自动检测,如果本地cookie不存在的情况下,跳转到登录页面,如果本地cookie存在的情况下,跳转到首页。登录的情况下,就不说,后面在业务架构里面会说明的。在登录页面输入邮箱账号、密码、验证码,点击提交。提交之前会在前端进行类型及相应的格式验证,如果验证结果都是OK的情况下,将参数提交到api接口中,等待返回结果。如果api
- 数据通信与计算机网络(精炼知识点)
桃花键神
系统架构师数据通信与计算机网络
前言该部分知识点不多,分值3分知识点TCPTCP采用可变大小的滑动窗口协议进行流量控制。在前向纠错系统中,当接收端检测到错误后就根据纠错编码的规律自行纠错;在后向纠错系统中,接收方会请求发送方重发出错分组。IP协议不预先建立虚电路,而是对每个数据报独立地选择路由并一站一站地进行转发,直到送达目标地。层次化网络设计层次化网络设计应该遵循一些简单的原则,这些原则可以保证设计出来的网络更加具有层次的特性
- 室内家具检测数据集VOC+YOLO格式7928张10类别
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数据集深度学习机器学习人工智能
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):7928标注数量(xml文件个数):7928标注数量(txt文件个数):7928标注类别数:10标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["Bed","Bo
- 38字以上的标题:OTFS仿真 MIMO-OTFS MP检测算法:详细注释、ZF均衡、低复杂度LU分解和误差纠正MMSE均衡检测:OMP及基本信道估计、MRC检测,结合索引调制IM、空间调制SM、正交
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OTFS仿真MIMO-OTFSMP检测算法(详细注释),ZF均衡,低复杂度lu分解和误差纠正mmse均衡检测omp及基本信道估计,MRC检测,结合索引调制IM,空间调制SM,正交空间调制,SM-OFDM,多天线MIMO,AF,DF中继,理想脉冲/矩形脉冲,TDTF域DD域信道以及最新OTSM调制OFDM和OTFS性能对比。代码均可出,均可正常运行。适合本科B设及研究生学习。ID:971873550
- 【Unity 渲染插件】GPU Instancer 基于 GPU 实例化技术,旨在解决 Unity 中大量重复对象的渲染瓶颈问题,显著提升游戏性能
Unity游戏资源学习屋
Unity插件
GPUInstancer是一款专注于高性能渲染的Unity插件,基于GPU实例化技术,旨在解决Unity中大量重复对象的渲染瓶颈问题,显著提升游戏性能。通过减少CPU到GPU的数据传输和批处理开销,该插件特别适合渲染复杂的开放世界场景、自然环境、城市布局等需要大量重复物体的场景。核心功能解析实时GPU实例化GPUInstancer能够自动检测和实例化场景中的重复网格对象,将它们的渲染交给GPU实现
- 高级java每日一道面试题-2025年01月24日-框架篇[SpringMVC篇]-SpringMVC常用的注解有哪些?
java我跟你拼了
java每日一道面试题javaSpringMVC常用的注解
如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:SpringMVC常用的注解有哪些?我回答:一、核心注解详解1.@Controller作用:将一个普通的Java类标记为处理请求的控制器。应用场景:在SpringMVC中起到了路由请求和处理业务逻辑的作用,并注册为Spring容器的Bean。使用方式:通过组件扫描或显式配置等方式,让Spring能够自动检测到这个控制器并进行实例化和管理。@Controlle
- 联想R720升级Win11教程 拯救者R720升级Win11方法
m0_70960708
笔记电脑
拯救者r720是联想拯救者系列在2017年推出的笔记本型号,虽然已经过去5年了,但是配置却还可以畅玩很多游戏,不少联想R720的用户也想要升级到Win11系统,那么到底能不能升级呢?下面就一起来看看吧。r720怎么升级win11:1、很遗憾的是,r720使用的是第七代英特尔处理器,不满足微软对于win11的要求。2、因此用户如果想要升级win11的话,必须要跳过系统检测,在pe系统之中进行升级。3
- 【YOLO11改进 - Backbone主干】LSKNet:旋转目标检测新网络,通过DW卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野
YOLO大师
目标检测网络人工智能yolov11YOLOpython计算机视觉
YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏文章目录:YOLOv11创新改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv11目标检测创新改进与实战案例文章目录YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏介绍摘要创新点文章链接基本原理**LSKNet的结构**3.2大核卷积3.3空间核选择核心代码YOLO11引入代码tasks注册步骤1
- YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块 包含二次独家创新
Limiiiing
YOLOv10改进专栏YOLO目标检测计算机视觉深度学习
一、本文介绍本文记录的是利用大核选择模块LSK优化YOLOv10的目标检测网络模型。在大尺寸图像中的小目标检测任务中,一直是个难题,无法仅基于外观实现较好的识别,因此需要广泛的上下文信息进行辅助。但不同物体所需的上下文信息范围不同,为了更好地对这些特性进行建模,本文利用大核选择模块二次创新C3k2,使模型能够产生具有各种大感受野的多个特征的同时,动态地根据输入调整模型的行为,使网络更好地适应图像中
- YOLOv10改进,YOLOv10检测头融合DynamicHead,添加小目标检测层(四头检测)+CA注意机制,全网首发
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
摘要作者提出一种新的检测头,称为“动态头”,旨在将尺度感知、空间感知和任务感知统一在一起。如果我们将骨干网络的输出(即检测头的输入)视为一个三维张量,其维度为级别×空间×通道,这样的统一检测头可以看作是一个注意力学习问题,直观的解决方案是对该张量进行全自注意力机制的构建。然而,直接在所有维度上学习注意力函数过于困难,且计算成本过高。因此,作者提出通过分别在特征的每个特定维度上部署注意力机制,即在级
- 基于深度学习的行人检测与识别系统:YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能分类
引言行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用,广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容,自动识别并定位行人,这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战,如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。近年来,深度学习的进步,尤其是目标检测领域的快速发展,为行人检测提供了强有力的支持。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,作为目前目标检测领域
- 基于深度学习的行人检测识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能分类
1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域,广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战,如低光照、复杂背景、遮挡等问题。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的方法,尤其是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,在行人检测中取得了显著的效果。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,继承了YOLO一贯的高效性和准确性,在速度
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默