- 【零基础学AI】第31讲:目标检测 - YOLO算法
1989
0基础学AI人工智能目标检测YOLOrnnlstmtensorflow
本节课你将学到YOLO算法的核心思想和工作原理如何使用YOLO进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求:推荐使用GPU(非必须)前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络(CNN)的基本概念(第24讲内容)核心概念什么是目标检测?目标检测就像教计算机"看"图片中的物体。它不仅要
- BEV开山之作Lift-Splat-Shot (LSS) 深度详解
shuaishuaideyuzi
3D视觉入门人工智能pythonpytorch3d计算机视觉
在自动驾驶感知系统中,将多视角图像转换为鸟瞰图(BEV)是一个关键步骤。Lift-Splat-Shot(LSS)是一种高效的视角转换方法,能够将透视视图特征转换为BEV空间,从而实现更准确的3D物体检测。本文将详细解析LSS的工作原理、技术细节及其应用场景。一、LSS概述LSS(Lift-Splat-Shot)是由PhilippHenzler等人于2021年提出的一种用于自动驾驶感知系统的视角转换
- NanoDet 深度学习物料自动分类系统
YOLO实战营
深度学习分类人工智能数据挖掘NanoDet
引言随着工业自动化和物料管理的不断发展,物料的自动分类在仓储、物流、生产线等场景中的应用越来越广泛。传统的物料分类方式往往依赖人工操作,效率低下且容易出错,而基于深度学习的自动分类系统能够大大提高工作效率、降低错误率并实现高效管理。在众多深度学习技术中,物体检测算法被广泛应用于自动分类系统。NanoDet作为一款轻量级的目标检测算法,凭借其出色的速度与准确性,成为解决物料自动分类问题的一种理想选择
- 看不见的光,看得见的细节:短波红外工业相机的神秘力量!
51camera
工业相机短波红外相机
随着市场需求的挖掘和机器视觉技术的发展,短波红外工业相机在工业、医疗、食品等领域的应用越来越广泛。其中半导体检测和食品检测是两大主要应用市场,占据较大的市场份额。今天我们来看看短波红外相机。短波红外(Short-WaveInfrared简称SWIR,通常指0.9~1.7μm波长的光线)是一种比可见光波长更长的光。这些光不能通过“肉眼”看到,也不能用“普通相机”检测到。由于被检测物体的材料特性,一些
- 我们为何与幸福擦肩而过?——从四种人生模式中看见自己
老马爱知
心灵驿站积极心理学幸福的方法自我成长情绪管理个人发展心理学人生哲学
《幸福实修手册:用积极心理学点亮你的八维人生》专栏①本篇导读你是否有过这样的时刻:拼尽全力抵达终点,却在山顶感到一阵寒意,内心的喜悦远没有想象中那般汹涌?你是否也曾在日复一日的忙碌、消遣、甚至“内卷式”的自我提升中,感觉自己像一个陀螺,被无形的手抽打着旋转,却不知幸福在何方?本篇文章,我们将借助积极心理学一个极其经典的工具——“汉堡模型”,为你的人生状态做一次深度“体检”。它将帮助你清晰地看见自己
- 软件工程领域测试用例设计的高效流程
软件工程实践
软件工程最佳实践AI软件构建大数据系统架构软件工程测试用例ai
软件工程领域测试用例设计的高效流程关键词:软件工程、测试用例设计、高效流程、测试覆盖、缺陷发现摘要:本文聚焦于软件工程领域中测试用例设计的高效流程。详细介绍了测试用例设计的背景知识,包括目的、预期读者等。通过生动形象的比喻解释核心概念,如测试用例像给软件做的“体检项目单”。阐述了核心概念间的关系,并给出了原理和架构的示意图及流程图。深入讲解了核心算法原理、数学模型,结合Python代码进行示例。通
- 活体检测api集成方案-炫彩活体检测助力身份核验
wt_cs
发票识别科技ocr报关单识别接口数据库
现如今,随着人脸伪造技术的不断升级,传统身份核验方式面临严峻挑战,视频中的虚假人脸攻击防不胜防,用户隐私泄露、资金损失等风险如影随形。如何在便捷服务与安全防护之间找到平衡?视频活体检测接口给出了答案。视频活体检测接口,就像一位火眼金睛的安全卫士,能够对上传的视频进行精准检测,瞬间判断视频中的人物是否为真人。它有效抵御了视频中伪造的人脸攻击,一旦检测为真人,便会立即返回一张清晰的人脸照片,为下一步的
- D-FINE使用pth权重批量推理可视化图片
悠悠海风
代码调试深度学习人工智能python目标检测计算机视觉
关于D-FINE相关的内容可参考下面这篇博客:论文解读:ICLR2025|D-FINE_d-fine:redefineregressiontaskindetrsasfine--CSDN博客文章浏览阅读949次,点赞18次,收藏28次。D-FINE是一款功能强大的实时物体检测器,它将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化(FDR),并引入了全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不引入额
- 基于OpenCv的运动物体检测算法
Liu_LongPo
计算机视觉OpenCv运动物体检测
基于一个实现的基于OpenCv的运动物体检测算法,可以用于检测行人或者其他运动物体。#include#include#include#includeintmain(intargc,char**argv){//声明IplImage指针IplImage*pFrame=NULL;IplImage*pFrImg=NULL;IplImage*pBkImg=NULL;CvMat*pFrameMat=NULL;
- C#图像处理-OpenCVSharp教程(三十五) OpenCVSharp运动物体检测(一)
Color Space
OpenCVSharpC#OpenCVC#图像处理
本文作者ColorSpace,文章未经作者允许禁止转载!本文将介绍OpenCVSharp运动物体检测(一)代码演示:///图片背景差法检测运动物体MatbgImg=Cv2.ImRead("1.bmp");MatfgImg=Cv2.ImRead("55.bmp");Cv2.ImShow("bg",bgImg);Cv2.ImShow("fg",fgImg);Matgray=newMat();Matgr
- TI Sitara AM57x 多核SoC开发板(DSP + ARM)-性能及参数资料
Tronlong创龙
嵌入式ARM软硬件原理图规格资料平台AM5708嵌入式硬件嵌入式armfpga开发linux
创龙科技TL570x-EVM是一款基于TISitara系列AM5708ARMCortex-A15+浮点DSPC66x处理器设计的异构多核SoC评估板,由核心板和评估底板组成。核心板经过专业的PCBLayout和高低温测试验证,稳定可靠,可满足各种工业应用环境。评估板接口资源丰富,引出双路PRU百兆网口、千兆网口、USB3.0、CAMERA、GPMC、HDMI、PCIe等接口,方便用户快速进行产品方
- 运筹系列91:vrp算法包PyVRP
IE06
运筹学人工智能
1.介绍PyVRP使用HGS(hybridgeneticsearch)算法求解VRP类问题。在benchmark上的评测结果如下,看起来还不错:2.使用例子2.1CVRPCOORDS=[(456,320),#location0-thedepot(228,0),#location1(912,0),#location2(0,80),#location3(114,80),#location4(570,1
- 什么是Alpha测试和Beta测试?
海姐软件测试
软件测试基础概念-面试通关面试
1.本质差异(测试阶段定位)Alpha测试≈可控环境下的"压力体检"在受控实验室环境中执行(通常是开发方场地),我们曾对某银行系统进行Alpha测试时,用Mock服务模拟了2000个ATM终端同时吐钞的场景。Beta测试≈真实世界的"路测实验"交给真实用户在实际环境中使用,比如某知名手游的Beta测试期间,我们发现了iOS14.3特定版本下的GPU内存泄漏问题,这种问题在模拟器上根本无法复现。2.
- Java云原生性能测试的3大必杀技:JMeter、Jenkins、Docker,选哪个才是王道?
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Java乐园java云原生jmeter
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣**三大必杀技——从"手忙脚乱"到"全自动"的完整攻略**必杀技一:JMeter——"性能体检师"的精准诊断问题:想模拟高并发场景,但手动测试太慢?解决方案:原理:通过ApacheJMeter设计测试计划,像"医疗扫描仪"一样模拟用户行为,测量响应时间、吞吐量
- 5招让Java服务‘不宕机’!监控与调优实战:从熔断到火焰图的魔法防御
墨瑾轩
Java乐园java开发语言
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣你的Java服务,还在“裸奔”吗?“CPU飙升到100%像‘开挂’?”“用户投诉‘卡成PPT’却查不出原因?”——别慌!今天教你用Java监控与调优,让系统像“钢铁侠”一样坚如磐石,故障率暴跌90%,响应时间缩短50%!权威背书:监控调优=系统的“体检报告”“
- 一[3.0]、 yolov8 工作原理
他人是一面镜子,保持谦虚的态度
车道检测研究YOLO
目录YOLOv8简介什么是YOLOv8?yaml配置文件解析YOLOv8架构图Yolov8有什么新功能?YOLO模型彻底改变了计算机视觉领域。识别物体是计算机视觉中的一项关键任务,可应用于机器人、医学成像、监控系统和自动驾驶汽车等多个领域。YOLO模型的最新版本YOLOv8是一种先进的实时物体检测框架,引起了研究界的关注。在所有流行的物体识别机器学习模型(如FasterR-CNN、SSD和Reti
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
发呆小天才O.o
计算机视觉深度学习计算机视觉目标检测YOLOv12
1.概述实时目标检测已成为许多实际应用的关键,而Ultralytics的YOLO(YouOnlyLookOnce)系列一直是最先进的模型系列,在速度和准确率之间实现了稳健的平衡。注意力机制的低效性阻碍了其在YOLO等高速系统中的应用。YOLOv12旨在通过将注意力机制集成到YOLO框架中来改变这一现状。由于注意力机制效率低下,且计算复杂度高达平方级,内存访问操作效率低下,因此大多数目标检测架构传统
- 项目实战:valgrind与kmemleak——内存泄漏的终极“体检神器”
嵌入式Jerry
内核+内存管理网络服务器运维
作者:嵌入式Jerry推荐阅读:《Yocto项目实战教程:高效定制嵌入式Linux系统》京东正版促销,支持作者:https://item.jd.com/15020438.html一、前言:内存泄漏,是每个系统工程师都要面对的“世界难题”无论是嵌入式Linux、服务器软件,还是复杂的设备驱动与内核模块,内存泄漏都是导致“系统越跑越慢”“莫名其妙崩溃”“内存不够用”的核心隐患。但不同层次、不同类型的内
- WebFuture:如何关闭恶意文件自动扫描
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WebFuture常见问题WebFuture
问题描述:如何关闭恶意文件自动扫描解决方案:【安全中心】-【系统体检】-【恶意文件扫描配置】,关闭【开启定时自动扫描】。
- 软件工程领域测试报告的实用模板与案例
软件工程实践
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软件工程领域测试报告的实用模板与案例关键词:测试报告模板、缺陷分析、测试结论、用例覆盖率、质量评估摘要:测试报告是软件工程中质量交付的“体检报告”,是团队沟通的关键纽带。本文从测试报告的核心价值出发,结合一线实践经验,提供一套可直接复用的实用模板,并通过电商系统测试案例手把手演示编写过程。无论你是刚入行的测试新人,还是需要规范团队文档的测试主管,都能从中找到提升报告质量的“秘方”。背景介绍目的和范
- 【计算机毕设文章】基于微信小程序的医院体检管理系统
Eastonzhang888
计算机毕设文章参考案例课程设计微信小程序小程序毕设毕业设计课设JAVA
摘要科技的发展赋予了医院体检新的途径,微信小程序名词的出现改变了用户生活的习惯,同时也为管理者打开了新的市场。微信小程序也可以理解为利用小程序来解决需求,这种方式可以打破时间和地点的限制,可以为用户提供随时预约的平台,用户可以在平台上随时找体检套餐预约。微信小程序医院体检系统将用户与体检更加紧密的结合在一起,减少时间与地点的问题。本基于微信小程序的医院体检管理系统采用微信端和服务端相结合的方式进行
- 【章节自测】第三章——顺序程序设计
「已注销」
C语言学习笔记#C程序设计学习目标
第三章——顺序程序设计学校的老师在上程序设计这门课时,给我们每一章指定了一些学习目标,用于课前的预习和课后的具体检测复盘,因为每一个目标都是具体可测的,而只要所有的目标你都能达成,你的这一章就达到了一个及格的水平。因为我的基础不牢,所以开一个长篇连载的博客记录每次的学习目标巩固基础。自测学习目标11.能够描述程序运行的定义程序和数据放在内存,等待或正在被执行的过程。2.能够描述常量变量的定义在运行
- YOLO chp01-
speop
YOLO
学习YOLO的正确姿势:从入门到"真香"的奇妙之旅YOLO系列模型的硬核表现:YOLOv1最先提出单阶段检测+GridCell机制,在物体检测速度层面实现了质的飞跃YOLOv5在TeslaT4上跑出140FPSYOLOv8的Latency-Accuracy曲线表现卓越YOLO模块化定制;#你的自定义YOLO可能是这样的classMySuperYOLO(nn.Module):def__init__(
- 论文阅读:2018 arxiv CrowdHuman: A Benchmark for Detecting Human in a Crowd
CSPhD-winston-杨帆
论文阅读
https://www.doubao.com/chat/9226473480559618https://arxiv.org/pdf/1805.00123CrowdHuman:ABenchmarkforDetectingHumaninaCrowd文章目录论文翻译CrowdHuman:用于检测人群中人体的基准摘要1.引言2.相关工作2.1.人体检测数据集2.2.人体检测框架。论文翻译CrowdHuma
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一、系统核心架构解析1.技术架构:微服务驱动的敏捷体系H5无刷新技术前端层业务中台移动端微服务集群OCR识别服务CA认证服务流程引擎活体检测独立审核后台前端交互层:基于H5实现“无刷下载,轻松秒拍”的极致体验业务中台:微服务架构实现组件解耦,支持快速迭代安全基座:端到端加密传输+数字证书+多重算法混合加密2.核心功能模块模块技术实现业务价值智能OCR识别深度学习证件识别开户信息录入效率提升80%C
- 猎板十层pcb板生产流程详解
在电子设备向高性能、高集成度迈进的今天,十层PCB板已成为高端电子产品的核心载体。作为国内领先的PCB制造服务商,猎板以严苛的工艺标准和全流程质量管控,打造出稳定可靠的十层电路板。本文将带您走进猎板的生产车间,揭秘一块十层PCB从设计图纸到成品诞生的完整旅程。第一阶段:工程文件处理十层PCB的设计复杂度远超普通线路板,猎板工程师团队首先会对客户提供的Gerber文件进行全方位“体检”。通过专业软件
- HC-SR501人体红外传感器详解(STM32)
对error说不
stm32嵌入式硬件单片机
✅作者简介:热爱科研的嵌入式开发者,修心和技术同步精进❤欢迎关注我的知乎:对error视而不见代码获取、问题探讨及文章转载可私信。☁愿你的生命中有够多的云翳,来造就一个美丽的黄昏。获取更多嵌入式资料可点击链接进群领取,谢谢支持!点击领取更多详细资料一、引言在现代智能控制系统中,人体检测是一项重要的功能。HC-SR501人体红外传感器凭借其成本低、灵敏度高、易于使用等特点,被广泛应用于安防监控、智能
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软件工程领域AI评测的安全测试评测:给AI系统做一次“安全体检”关键词:AI安全测试、对抗样本、鲁棒性评测、软件工程、AI可靠性摘要:当AI系统从实验室走向医疗诊断、自动驾驶、金融风控等关键领域时,它的“安全性”变得比任何时候都重要——就像我们不会让一个总把“红灯”认成“绿灯”的司机上路。本文将带您像给AI做“安全体检”一样,拆解软件工程中AI评测的核心环节——安全测试评测,用通俗易懂的语言解释对
- 阿里6年随笔有感第一part
随笔程序员程序员发展
这些年的经历在阿里也马上6年了,一直在不停的忙碌着,前几年基本住在公司,早上9点晚上凌晨1,2点回家,周末两天在公司加班,基本那几年的青春奉献给公司了;后面认识了自己的对象,加上业务也趋于正轨了,自己也留时间给了家里,虽然平常还是很忙也要到10点,11点下班,偶尔周6要去加班,但整体来说还是能平衡好;再后来身体也因为之前拼命的加班,留下了一些创伤,之前也没怎么体检,觉得年轻应该没啥问题,后面体检就
- COCO-Stuff数据集:基于YOLOv5的多类别目标检测与分割实现
YOLO实战营
深度学习YOLO实战项目YOLO目标检测人工智能无人机计算机视觉数据挖掘ui
一、引言随着计算机视觉领域的不断发展,目标检测和语义分割已经成为深度学习中的两个关键任务。COCO-Stuff是一个包含多达172个类别的大型数据集,用于训练和评估计算机视觉算法。与传统的COCO数据集不同,COCO-Stuff不仅包含常见的物体检测任务,还增加了诸如“天空”、“树木”和“路面”等场景理解任务。通过对这个数据集的处理与利用,我们可以构建一个更加丰富的目标检测与语义分割系统。本博客将
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号