- 2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题 测试时间:楼梯上的持续磨损 代码解析
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模2025年数学建模美赛2025数学建模美赛A题2025楼梯上的持续磨损matlab代码
目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络(DNN)用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络(CNN)用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测matlab代码Python我们将采用更多的机器学习和深度学习技术,例如图像处理、深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)等,并结合不同的算法进行更深入的分析。1.数据预处理与
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
CHEN_RUI_2200
机器学习YOLO
ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型,为了让这个推理更直观,我选择了试验下yolov8识别预览图片:1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型,如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
- AI Agent(智能体)技术白皮书(Google,2024)
花生糖@
AIGC学习资料库人工智能AIAgent智能体AI实战
1引言1.1人类的先验知识与工具的使用人类很很好地处理复杂和微妙的模式识别任务。能做到这一点是因为,我们会通过书籍、搜索或计算器之类的工具来补充我们头脑中的先验知识,然后才会给出一个结论(例如,“图片中描述的是XX”)。1.2人类的模仿者与以上类似,我们可以对生成式AI模型进行训练,让它们能使用工具来在现实世界中获取实时信息或给出行动建议。例如,利用数据库查询工具获取客户的购物历史,然后给出购物建
- ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc⑨: Initializer::FindHomography找到最好的单应矩阵H
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2#初始化c++计算机视觉opencvubuntu人工智能矩阵学习
前言该函数功能的实现依赖于之前学习的三个函数特征点的坐标归一化、计算单应矩阵H以及它的评分函数。ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc②:Initializer::Normalize坐标归一化-CSDN博客ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc③:Initializer::ComputeH21计算单应矩阵-CSDN博客ORB-SLAM2源码学习:Initiali
- ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc(13): Initializer::ReconstructF用F矩阵恢复R,t及三维点
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2#初始化c++计算机视觉人工智能ubuntu学习矩阵线性代数
前言这部分函数的实现依赖于之前学习的的检查三角化结果的函数:ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客这里通过基础矩阵F来恢复位姿和三维点实际上是借助本质矩阵来进行的,相对于用单应矩阵H恢复位姿和三维点来说,它的解的结构较为简单其解的讨论形式也是比较简单的。1.函数声明boolInitializer::Recon
- ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc(11): Initializer::ReconstructH用H矩阵恢复R, t和三维点
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2#初始化c++计算机视觉ubuntu人工智能矩阵学习
前言这个函数的实现依赖于之前学习的检验三角化结果的函数:ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客位姿可能有多组解,到底哪个才是真正的解呢?方法是实践出真知。根据相应的论文我们分两种情况分别恢复出不同的解,最后得到一个最好的。每种可能的解都需要重复计算一次,最终根据如下条件选择最佳的解:1.最优解成功三角化点数目
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
加德霍克
机器学习人工智能python学习作业
一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
- 基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战
浪浪山小白兔
c++YOLO目标检测
1.前言在计算机视觉领域,目标检测是一项关键任务,其应用广泛,涵盖了安防监控、自动驾驶、工业检测等众多领域。YOLOv5作为一种先进的目标检测算法,以其速度快、精度高的特点备受关注。本文将详细介绍如何使用C++结合ONNXRuntime推理引擎来部署YOLOv5模型,实现高效的目标检测。2.ONNX与YOLOv52.1ONNX简介ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种
- 机器视觉在医疗影像分析中的应用:助力放射科医生精准诊断
人工智能专属驿站
大数据人工智能计算机视觉
在现代医疗领域,影像学检查如X光、CT扫描和MRI等是诊断疾病的重要手段。随着技术的不断发展,机器视觉算法在医疗影像分析中的应用日益广泛,为放射科医生提供了强大的辅助工具,极大地提高了诊断的准确性和效率。本文将探讨机器视觉在医疗影像分析中的具体应用及其对医疗诊断带来的变革。一、机器视觉算法简介机器视觉是一种模拟人类视觉的科学技术,通过图像处理、模式识别和计算机视觉等技术,使计算机能够“看”懂图像中
- BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测
陈辰学长
神经网络pythonmatlab
BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测引言BP神经网络(BackPropagationNeuralNetwork),即反向传播神经网络,是一种通过反向传播算法进行监督学习的多层前馈网络。这种网络能够通过不断地调整和改变神经元的连接权重,达到对特定任务的学习和优化。由于其高度的灵活性和适应性,BP神经网络在模式识别、函数逼近、优化问题等多个领域有着广泛的应用。本文将详细介绍BP神经网络的
- 大模型的RAG微调与Agent:提升智能代理的效率与效果
WeeJot
人工智能人工智能
目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持:结论引言在人工智能的快速发展中,大型预训练模型(LLMs)已经成为推动技术进步的关键力量。这些模型通过在海量数据上的预训练,掌握了丰富的语言知识和模式识别能力,从而在多种自然语言处理任务上展现出卓越的性能。然而,预训练模型的通用性也意味着它
- `计算机知识` `C++` initializer_list初始化列表, 括号列表初始化, 括号集合
supimo
计算机知识c++
catalog概念区分应用---initializer_list初始化列表里,不存数据`{}`并不等价于初始化列表对象隐患概念区分首先,要区分几个概念,也就是会产生的歧义:1,initializer_list初始化列表2,{1,2,3}括号集合(自己起的名,不重要,重要的是记住它的形式)3,ST():a(0),b(1){}构造函数的初始化列表(这个就和本文章无关了,但名字确实是一样的)这3个概念,
- C++中的std::initializer_list详解
一倾而尽
C++/STLC++11/C++14C++
initializer_list是C++11提供的一种新类型,其定义于头文件中,此头文件是工具库的一部分,定义如下:namespacestd{templateclassinitializer_list{public:usingvalue_type=E;usingreference=constE&;usingconst_reference=constE&;usingsize_type=size_t;
- C++ initializer_list 列表初始化(八股总结)
fadtes
C++八股c++游戏
定义std::initializer_list是C++11引入的一个类模板,用于支持列表初始化。它允许开发者使用花括号{}提供一组值直接初始化容器或自定义类型。std::initializer_list提供了一种简洁优雅的语法来传递多个值。主要用途初始化容器使用列表初始化方式为容器赋值。#include#includeintmain(){std::vectorvec={1,2,3,4,5};for
- 机器学习02-发展历史补充
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段:统计学习和模式识别(20世纪50年代至80年代)2-第二阶段【集成时代】+【核方法】(20世纪90年代至2000年代初期)3-第三阶段【特征工程】+【模型优化】(2000年代中期至2010年代初期)4-大规模数据和分布式计算(2010年代中后期)5-自动化机器学习和特征选择(2010年代末至今)2-神经网
- python安装包提示Requirement already satisfied
可爱的的编辑人员
配置pythonnumpy开发语言
python安装cnocr提示Requirementalreadysatisfied错误信息如下:Requirementalreadysatisfied:pyreadline3inc:\python310\lib\site-packages(fromhumanfriendly>=9.1->coloredlogs->onnxruntime->cnocr)(3.4.1)Installingcollec
- 谷歌 AI Agent 白皮书:2025 年,智能体时代已来
人工智能googleagent
谷歌在2024年底发布了AIAgent(AI智能体)白皮书,表明人工智能在商业中将扮演更积极和独立的角色的未来,并详细阐述了智能体的概念、架构、运作方式以及相关技术,为智能体的开发和应用提供了理论框架和实践指导。AI4AI社区为大家对白皮书内容进行了整理,简单概括回顾核心内容,欢迎点击文章底部“阅读原文”获取完整版白皮书。智能体时代已来人类擅长处理复杂的模式识别任务。然而,我们往往需要借助工具——
- 【机器学习:二十九、K-means算法:原理与应用】
KeyPan
机器学习机器学习算法kmeans人工智能神经网络深度学习数据挖掘
1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇,使得每个簇内的样本尽可能相似,同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置,最小化簇内样本与其中心点之间的总距离(即误差平方和,SSE)。适用
- 多维偏好分析及其在实际决策中的应用:基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法
多维偏好分析(MultidimensionalPreferenceAnalysis,MPA)是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具,用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中,当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时,偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。本文本将研究采用主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)和K均值聚类算法对鸢尾
- C++: 实现聚类算法(附带源码)
Katie。
cc++实现算法算法聚类支持向量机
项目介绍聚类是无监督学习中一种常用的算法,用于将数据集中的对象分组(称为簇),使得同一簇中的对象相似度较高,而不同簇之间的对象相似度较低。在许多领域,如数据挖掘、图像处理和模式识别等,聚类算法都有广泛应用。在本项目中,我们将实现最常见的聚类算法之一——K均值聚类(K-MeansClustering)。该算法的目标是通过迭代的方式将数据集划分为K个簇,每个簇由其中心(均值)表示。项目实现思路输入参数
- 【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程
牙牙要健康
深度学习onnxonnxruntime深度学习python人工智能
【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程前言模型转换--pytorch转onnxWindows平台搭建依赖环境onnxruntime调用onnx模型ONNXRuntime推理核
- dispatch_once源码分析
福伟_Y
GCD里的单例函数dispatch_once是我们经常会用到的,今天我们来稍做深入分析一下。GCD的源码都在libdispatch.dylib库里,这个库在libSystem_initializer被初始化,可理解为在dyld里被加载和初始化的(之前的文章有分析过)。dispatch_once作为单例的使用入口,通过分析得到它是一个宏定义,_dispatch_once函数在libdispatch.
- K-means 算法的介绍与应用
小魏冬琅
matlab算法kmeans机器学习
目录引言K-means算法的基本原理表格总结:K-means算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结:K-means算法的主要应用领域结论引言K-means算法是一种经典的基于距离的聚类算法,在数据挖掘、模式识别、图像处理等多个领域中得到了广泛应用。其核心思想是将相似的数据对象聚类到同一个簇中,而使得簇内对象的相似度最大、簇间的相似度最小
- ./nptl/pthread_mutex_lock.c:81: __pthread_mutex_lock: Assertion `mutex->__data.__owner == 0' failed
五山口老法师
#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;pthread_cond_ttaxiarrive=PTHREAD_COND_INITIALIZER;//intpci=pthread_cond_init(&taxiarrive,NULL);pthread_mutex_tmenarrive=PTHREAD_MUTEX_
- OpenCV3最常用的基本操作
HeoLis
OpenCV介绍OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。以上是维基百科关于OpenCV的介绍,简单来说它就是处理图
- 【环境搭建:onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试(python)(1)
2401_83703835
程序员python深度学习pytorch
cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二:onnxruntime-gpu不依赖于本地主机上cuda和cudnn在conda环境中安装,不依赖于本地主机上已安装的cuda和cudnn版本,灵活方便。这里,先说一下已经测试通过的组合:*python3.6,cu
- ONNX Runtime、CUDA、cuDNN、TensorRT版本对应
可keke
ML&DLpytorchdeeplearning
文章目录ONNXRuntime的安装ONNXRuntime与CUDA、cuDNN的版本对应ONNXRuntime与ONNX的版本对应ONNXRuntime、TensorRT、CUDA版本对应ONNXRuntime的安装官方文档注意,到目前为止,onnxruntime-gpu在CUDA12.x和CUDA11.x下的安装命令是不同的,仔细阅读官方文档。验证安装python>>>importonnxru
- ONNXRuntime与CUDA版本对应
zy_destiny
部署YOLOonnxruntimeonnX部署cudapython
onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架,因为通常用pytorch训练的模型,在部署时,会首先转换成onnx,而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸,无疑,在op的支持上肯定是最好的。通常在安装onnxruntime时,需要将其版本与pytorch版本和CUDA版本进行对应,其中ONNXRuntime与CUDA版本对应关系表如下表所示。ONNXRuntimeC
- 【已解决】onnx无法找到CUDA的路径
烟花节
已解决人工智能深度学习pythonpip
报错RuntimeError:D:\a\_work\1\s\onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_state.cc:857onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstanceCUDA_PATHissetbutCUDAwasntabletobeloaded.Pleaseinstallthecorrectvers
- 地平线旭日x3派部署yolov8
巴啦啦魔仙变!!
YOLOpython数学建模
地平线旭日x3派部署yolov8总体流程1.导出onnx模型导出YOLOV8_onnxruntime.py验证onnxutils.py2.在开发机转为bin模型2.1准备数据图片2.2转换必备的yaml文件2.3开始转换3.开发机验证**quantized_model.onnx4.板子运行bin模型资源链接总体流程1.导出onnx模型导出使用yolov8的github库导出onnx模型。注意设置o
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l