- RK3588 Linux板端推理时报错Segmentation fault解决办法
kennyooooo
linux目标检测yolo嵌入式硬件
目录问题解决生成core文件修改core文件存储路径Ubuntu20.04下的异常状况利用core文件进行调试问题最近在使用rk3588跑官方提供的yolov5模型demo,能够完成单张图片的目标检测,但是在运行视频流demo时,系统报错:segmentationfault(coredumped)此时没有再给出更多的报错信息,不太好debug,在网上阅读了一些博客现在整理一下。解决在Linux下遇
- 踩坑,RK3588编译运行rknn的c++例程
血玥珏
rknnc语言c++开发语言
官网:https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2下载rknn-toolkit2-master.zip解压缩后cd进入rknn-toolkit2-master/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo将脚本设置可执行chmod777build-linux.sh按照README_CN.md里的说明运行./build-linux.sh-
- 人工智能训练师如何做图像数据标注,从情感分析和实体分析两个个场景分析
小宝哥Code
人工智能训练师人工智能
在人工智能训练中,图像情感分析和图像实体分析是两个重要的应用场景。高质量的图像数据标注对于训练情感识别模型和目标检测/语义分割模型至关重要。本指南将详细介绍:情感分析标注(EmotionAnalysis)实体分析标注(EntityRecognition)自动化标注工具Python代码示例数据格式与存储标注数据质量评估1.情感分析(EmotionAnalysis)标注1.1情感分析简介图像情感分析(
- AI教父蒸馏论文曾被拒,如今DeepSeek引爆AI革命!
极道Jdon
javascriptreactjs
蒸馏法最近上了新闻(!)是因为@deepseek_ai。其实蒸馏最初那篇论文《蒸馏神经网络中的知识》在2014年被NeurIPS拒了,理由是没啥新意(确实有点道理),还有就是觉得影响不大。附文:蒸馏神经网络中的知识作者:杰弗里·辛顿¹、奥里奥尔·维尼亚尔斯¹、杰夫·迪恩同行评审不同意见列表:这项工作与一般的投稿不同,可能会对NIPS社区的一部分产生重大影响。勉强低于接受门槛:这项工作是渐进式的,即
- 人工智能:从基础到前沿
顾漂亮
人工智能深度学习windows
目录目录1.引言2.人工智能基础2.1什么是人工智能?2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络(CNN)4.4循环神经网络(RNN)5.自然语言处理(NLP)5.1NLP概述5.2文本预处理5.3词嵌入5.4语言模型6.计算机视觉6.1计算机视觉概述6.2图像
- 2025最新Python机器视觉实战:基于OpenCV与YOLOv8的实时目标检测与跟踪(附完整代码)
emmm形成中
pythonopencvYOLO
2025最新Python机器视觉实战:基于OpenCV与YOLOv8的实时目标检测与跟踪(附完整代码)摘要:本文基于OpenCV与YOLOv8模型,实现实时目标检测与跟踪功能,支持多类别目标识别与运动轨迹绘制。代码兼容Python3.7+,步骤清晰且经过稳定性测试,适合中高级开发者参考。所有依赖库均为最新版本,确保运行流畅。一、环境准备安装依赖库pipinstallopencv-python==4
- 边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化
智能计算研究中心
其他
内容概要随着医疗影像数据规模的指数级增长与多模态成像技术的普及,传统集中式特征工程方法面临数据孤岛、隐私泄露及计算效率等多重挑战。本研究针对医疗影像分析场景中跨机构数据共享的复杂性,提出基于边缘计算与联邦学习的协同优化框架,通过分布式特征工程重构医学图像的解析范式。该框架以卷积神经网络为核心,结合多阶段数据预处理流程(包括噪声抑制、模态对齐及标准化处理),实现跨设备医疗影像的特征表示统一化。在模型
- 人工智能学习框架
静默.\\
人工智能学习
人工智能学习框架概述随着人工智能技术的飞速发展,选择合适的机器学习或深度学习框架对于项目的成功至关重要。这些框架提供了强大的工具和库,使得开发者能够更高效地构建、训练和部署模型。目前市面上有许多流行的AI学习框架,每种框架都有其独特的特点和适用场景。首先,TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架,支持从简单的线性回归到复杂的神经网络等多种模型类型。它以其高度灵活性和可扩展性著
- 人工神经网络ANN入门学习笔记
cs_ning
ANN学习笔记学习笔记机器学习
研究生写论文需要,先快速学习了机器学习的内容,现在需要继续深入学习人工神经网络ANN的内容,以下是个人的学习笔记,欢迎交流、请多多指正!以下是参考的学习资料/网站/笔记来源(侵权删):【ANN回归预测】基于ANN实现多变量预测附Matlab代码_ann实现回归-CSDN博客ANN人工神经网络:从基础认知到现实理解-CSDN博客常用神经网络-ANN/CNN/RNN/GAN/Transformer_a
- 大语言模型架构:从基础到进阶,如何理解和演变
运维小子
语言模型人工智能python
引言你可能听说过像ChatGPT这样的AI模型,它们能够理解并生成自然语言文本。这些模型的背后有着复杂的架构和技术,但如果你了解这些架构,就能明白它们是如何工作的。今天,我们将用简单的语言,逐步介绍大语言模型的架构,并且展示这些架构是如何随着时间演变的。1.大语言模型架构概述大语言模型(例如GPT、BERT、T5)是基于神经网络的计算模型,它们通过分析大量文本数据,学习语言的结构和规律。语言模型的
- 消融实验(Ablation Study):模型优化的关键分析方法
烟锁池塘柳0
深度学习人工智能计算机视觉深度学习
文章目录消融实验(AblationStudy):模型优化的关键分析方法什么是消融实验?为什么要做消融实验?实验步骤典型实验案例案例1:图像分类模型案例2:目标检测模型实验结果解读要点消融实验的意义总结消融实验(AblationStudy):模型优化的关键分析方法什么是消融实验?消融实验(AblationStudy)是机器学习领域用于评估模型组件有效性的重要研究方法。通过逐步移除模型的某些模块/特征
- 机器学习和深度学习有什么区别?
facaixxx2024
AI大模型机器学习深度学习人工智能
深度学习和机器学习有什么区别?深度学习是机器学习一个分支,机器学习包含深度学习。下面阿小云从定义、技术、数据需求、应用领域、模型复杂度和计算资源多维度来对比深度学习和机器学习的区别:二者的定义区别机器学习:是一种数据分析技术,通过算法使计算机能够在无明确编程的情况下进行学习和决策。深度学习:是机器学习的一个子领域,使用神经网络模型,尤其是深层神经网络模型,来处理、解释和分类数据。依赖算法和技术不同
- Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解
爱丫爱
pythonpytorch开发语言
PyTorch简介PyTorch是一个开源的深度学习框架,由Facebook的AI研究团队开发。它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练各种深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)、生成对抗网络(GAN)等。核心特性动态计算图:PyTorch采用动态计算图,这意味着在运行时可以动态定义和修改计算图,使得模型的构建和调试更加灵活。这与TensorFl
- QT开发技术 [opencv加载onnx模型,dnn推理]
增援未来章北海
QT开发技术qtopencvdnn
一、导出onnx模型yoloexportmodel=xx\xx\best.ptformat=onnx二、qt加载onnx模型,推理显示std::stringfileName=QCoreApplication::applicationDirPath().toStdString()+"/Model/best.onnx";cv::dnn::Netnet=cv::dnn::readNetFromONNX(
- 【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些??让我们一起看看!
985小水博一枚呀
深度学习学习笔记cnn人工智能神经网络pythonnumpytensorflow深度学习
【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…文章目录【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索...前言:1.串联(Concatenation)2.加法(Addition)3.乘法(Multiplication/Attention)4.全局池化(GlobalPooling)5.特征金字塔网络(FPN)6.跨模态融合(Cross-M
- 基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法(附Tensorflow框架下的代码)
Jason_Orton
算法cnnlstm机器学习数据挖掘回归tensorflow
本代码基于Tensorflow框架,即插即用!!!基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)三种强大的技术,通常用于时序数据的回归预测问题。这种结合模型能够有效地处理和预测复杂的时序数据,尤其是包含空间和时间信息的任务,如气象预测、股市分析、电力负荷预测等。1.模型概述该模型的核心思想是通过不同网
- 神经网络的学习 求梯度
阿崽meitoufa
神经网络学习人工智能
importsys,ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromcommon.functionsimportsoftmax,cross_entropy_errorfromcommon.gradientimportnumerical_gradient#simpleNet类classsimpleNet:def__init__(self):self.W=
- 手写数字识别 neuralnet_mnist.py 代码解读 来自GPT
阿崽meitoufa
python开发语言神经网络深度学习gpt
这段代码是一个手写数字识别程序,使用的是一个简单的神经网络模型。通过加载训练好的模型(sample_weight.pkl),它对MNIST测试集进行预测,并计算模型的准确率。接下来,我会逐步解析这段代码的主要部分。1.导入所需库importsys,ossys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefrom
- Python:实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式,同时使用 ONNX Runtime 进行推理
煤炭里de黑猫
pythonpytorchcnn
本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络(CNN)模型,并将训练好的模型导出为ONNX格式,之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。在开始使用模型前,需要安装以下Python库。为了提高下载速度,我们将使用国内镜像源进行安装。以下是各个库的安装步骤。1.安装onnxruntimeonnxruntime是用于加载和运行ONNX模型的库。可以通过以下命令使用国内
- 用 Python + LLM 实现一个智能对话
AGI大模型学习
python开发语言langchainprompt大模型AI大模型
大型语言模型LLM最近比较火,所以我也来用LLM写个智能对话玩玩。简介大语言模型LLM全称是LargeLanguageModels。LLM是指具有巨大参数量和极高语言理解能力的神经网络模型。这些模型被训练来理解和生成自然语言文本,能够执行多种自然语言处理(NLP)任务,如文本生成、翻译、摘要、问答等。所以LLM可以做以下事情:文本生成:LLM可以生成各种类型的文本,如新闻、文章、小说等。智能对话系
- 计算机视觉与深度学习实战:以Python为工具,基于帧间差法进行视频目标检测
好知识传播者
Python实例开发实战计算机视觉深度学习python基于帧间差法进行视频目标检测
一、引言随着科技的飞速发展,计算机视觉和深度学习已成为当今科技领域的热门话题。它们不仅在科研领域取得了显著的成果,而且在安防监控、智能交通、医疗影像分析、工业自动化等领域得到了广泛的应用。本文旨在探讨计算机视觉与深度学习的实战应用,特别是以Python为工具,基于帧间差法进行视频目标检测的方法。二、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何使机器从数字图像或视频中提取、分析和理解有用信息的学科。它涉及
- RepVGGBlock实现
武乐乐~
论文复现算法深度学习
文章目录前言1、Block结构2、Block代码实现总结前言 在上一篇博文conv+bn算子融合中,介绍了conv+bn算子融合。本文将要介绍的RepVGG(Re-parameterizedConvolutionalNeuralNetwork)是一种通过重新参数化技术将复杂的神经网络结构转换为简单的卷积层的方法。这种方法可以在训练时使用复杂的多分支结构,在推理时将其简化为单一的卷积层,从而显著提高
- 基于深度学习的入侵检测系统设计与实现
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
基于深度学习的入侵检测系统设计与实现关键词:深度学习、入侵检测、网络安全、机器学习、神经网络、特征提取、实时分析文章目录基于深度学习的入侵检测系统设计与实现1.背景介绍1.1网络安全的重要性1.2传统入侵检测系统的局限性1.3深度学习在安全领域的应用前景2.核心概念与联系2.1入侵检测系统(IDS)概述2.2深度学习基础2.3深度学习在入侵检测中的应用3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概
- 适用于复杂背景的YOLOv8改进:基于DCN的特征提取能力提升研究
向哆哆
YOLO目标跟踪机器学习yolov8
文章目录1.YOLOv8的性能瓶颈与改进需求1.1YOLOv8的优势与局限性1.2可变形卷积(DCN)的优势2.DCN在YOLOv8中的应用2.1DCN的演变与YOLOv8的结合2.2将DCN嵌入YOLOv8的结构中2.2.1DCNv1在YOLOv8中的应用2.2.2DCNv2与DCNv3的优化2.3实验与性能对比3.结果与分析3.1数据集与实验设置实验设置:3.2实验结果3.2.1COCO数据集
- YOLOv11快速上手:如何在本地使用TorchServe部署目标检测模型
SYC_MORE
YOLOv11系列教程:模型训练优化与部署全攻略TorchServeYOLOv11教程模型部署与推理TorchServe应用目标检测模型训练YOLO模型导出
引言YOLOv11是最新的目标检测模型,以其高效和准确著称,广泛应用于图像分割、姿态估计等任务。本文将详细介绍如何使用YOLOv11训练你的第一个目标检测模型,并通过TorchServe在本地进行部署,实现模型的快速推理。环境准备在开始之前,确保你的开发环境满足以下要求:Python版本:3.8或以上PyTorch:1.9或以上CUDA:如果使用GPU,加速训练和推理TorchServe:用于模型
- 深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024
皮皮冰燃
深度学习人工智能深度学习
文章目录1AI与深度学习的简史1.1人工智能的诞生(1956)1.2早期人工神经网络(1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代(1990-2000年代)1.6深度学习的复兴(21世纪末至今)1.6.1CNN卷积神经网络(1980-2010)1.6.2RNN递归神经网络(1986-2017)1.6.3Transform
- 知物由学 | AI网络安全实战:生成对抗网络
Hacker_Fuchen
人工智能web安全生成对抗网络
作者:BradHarris,安全研究员,Brad曾在公共和私营部门的网络和计算机安全领域工作过。他已经完成了从渗透测试到逆向工程到应用研究的所有工作,目前他是IBMX-Force的研究员。GANs是人工智能(AI)的最新思想之一。在我们深入讨论这个话题之前,让我们先来看看“对抗性”这个词的含义。在AI的原始应用中,这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应
- 深度学习模型的全面解析:技术进展、应用场景与未来趋势
阿尔法星球
深度学习与神经网络实战机器学习
1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法,它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别,包括但不限于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)和Transformer模型等。1.2深度学习模型的关键特点深度学习模型的关键特点在于其深度,即
- 深度学习模型:原理、架构与应用
一ge科研小菜菜
工具深度学习
深度学习(DeepLearning)是机器学习中的一个分支,基于人工神经网络的发展,尤其是多层神经网络的研究,使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。深度学习的核心是通过大量数据的训练,学习到数据的内在结构和模式,并且具备自动从复杂的输入中提取特征的能力。本文将从深度学习的基本原理、常见模型、训练技巧、应用领域及其面临的挑战等方面进行详细探讨,帮助理解深度学习模型如何在现代科技
- 基于深度学习的焊缝缺陷检测识别系统:YOLOv10 + UI界面 + 数据集
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOui目标跟踪分类人工智能
1.引言1.1背景介绍焊接是现代工业制造中的重要工艺之一,其质量直接影响产品的安全性、耐用性和可靠性。然而,由于焊接工艺的复杂性,在实际应用中不可避免地会出现焊缝缺陷,如气孔、裂纹、未熔合等。这些缺陷不仅降低了焊接质量,还可能导致严重的安全事故。因此,如何高效、准确地检测焊缝缺陷成为工业领域的重要研究课题。传统的焊缝缺陷检测方法主要依赖于人工经验或简单的图像处理技术。这些方法不仅效率低下,而且受主
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&