- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据点由多个高斯分布(GaussianDistribution)混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域,尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍:一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的,每个高斯分布代表一个簇(Cluster),并引入隐变量(Lat
- 高斯混合模型GMM&K均值(十三-1)——K均值是高斯混合模型的特例
phoenix@Capricornus
模式识别与机器学习均值算法机器学习算法
EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后,可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬(hard)分配到聚类中,每个数据点唯一地与一个聚类相关联,而EM算法基于后验概率进行软(soft)分配。事实上,可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型,其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出,其中σ2{\sig
- 刚入门3DGS的新手小白能够做的工作
一碗姜汤
计算机视觉3d计算机视觉
作为刚入门3DGaussianSplatting(3DGS)的新手,你可以从以下几个方向入手,逐步掌握核心概念并参与实践:1.基础学习与工具熟悉(1)理解核心概念必读资料原论文:3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering(Kerbletal.,SIGGRAPH2023)。通俗解读:博客或视频教程(如YouTube解析)。关键点:高斯球
- 详解3DGS
一碗姜汤
计算机视觉人工智能计算机视觉
4可微分的3D高斯splatting核心目标与表示选择我们的目标是从无法线的稀疏SfM点出发,优化出一种能够实现高质量新视角合成的场景表示。为此,我们选择3D高斯作为基本图元,它兼具可微分的体表示特性和非结构化的显式表示优势,既能支持优化过程,又能实现快速渲染。高斯参数与投影模型3D高斯定义高斯由世界空间中的均值(位置)μ\muμ和协方差矩阵∑\sum∑定义,其概率密度函数为:G(x)=e−12(
- 对SPM12的认识(二)
对SPM12的认识(二)四、SegmentDataChannel体积(Volumes)偏差正则化(Biasregularisation)偏差的FWHM(BiasFWHM)保存偏差校正图像(SaveBiasCorrected)Tissues组织组织概率图(Tissueprobabilitymap)高斯数(Num.Gaussians)原始组织(NativeTissue)变形组织(WarpedTissu
- OpenCV边缘填充方式详解
慕婉0307
opencv基础opencv计算机视觉人工智能
一、边缘填充概述在图像处理中,边缘填充(BorderPadding)是一项基础而重要的技术,特别是在进行卷积操作(如滤波、边缘检测等)时,处理图像边缘像素需要用到周围的像素值。由于图像边缘的像素没有完整的邻域,因此需要通过某种方式对图像边界进行扩展。边缘填充的主要应用场景包括:图像滤波(如高斯滤波、中值滤波等)卷积神经网络(CNN)中的卷积层形态学操作(如膨胀、腐蚀)图像特征提取二、OpenCV中
- 国产数据库华为高斯的GaussDB创建数据表和添加字段及注释
ls65535
数据库gaussdboracle
国产数据库华为高斯的GaussDB创建数据表和添加字段及注释一、创建数据库二、修改数据库(重命名)三、创建数据表并加字段注释四、修改表结构1.添加字段➕添加字段的注释2.修改字段类型3.修改字段默认值4.删除字段5.修改字段名五、添加表注释六、查看结构和注释(用psql工具)查看表结构:✅总结常用语法汇总一、创建数据库CREATEDATABASEyour_database_name;示例:CREA
- 华为高斯数据库的数据类型
ls65535
华为数据库
华为高斯数据库的数据类型国产数据库华为高斯的GaussDB的数据类型华为高斯数据库的数据类型✅一、数值类型(NumericTypes)✅二、字符类型(CharacterTypes)✅三、布尔类型(BooleanType)✅四、日期和时间类型(Date&TimeTypes)✅五、二进制类型(BinaryTypes)✅六、JSON和XML类型✅七、网络类型(NetworkAddressTypes)✅八
- 3D Gaussian Splatting综述
三谷秋水
人工智能机器学习计算机视觉3d人工智能机器学习深度学习计算机视觉
24年1月来自浙江大学的论文“3DGaussiansplatting”。3DGaussiansplatting(3DGS)最近成为显式辐射场和计算机图形领域的一项变革性技术。这种创新方法的特点是利用数百万个3D高斯,与神经辐射场(NeRF)方法有很大不同,后者主要使用隐式基于坐标的模型将空间坐标映射到像素值。3DGS具有显式场景表示和可微分渲染算法,不仅保证了实时渲染能力,而且还引入了前所未有的控
- OpenCV计算机视觉实战(12)——图像金字塔与特征缩放
AI technophile
OpenCV项目实践指南计算机视觉opencv人工智能
OpenCV计算机视觉实战(12)——图像金字塔与特征缩放0.前言1.高斯金字塔1.1应用场景1.2实现过程2.拉普拉斯金字塔2.1应用场景2.2实现过程3.图像融合实例3.1应用场景3.2实现过程小结系列链接0.前言图像金字塔技术通过对原始图像按不同分辨率进行多层次表示,不仅能提升计算效率,还能为图像融合、检测与识别提供多尺度特征。高斯金字塔(GaussianPyramid)用于构建多级低通图像
- EM求解的高斯混合模型——Q函数的极大似然估计(九)
phoenix@Capricornus
概率论机器学习人工智能
先导:EM求解的混合密度模型——Q函数p(x∣θk)→N(x∣μk,Σk)p(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{\theta}_k)\rightarrow{N}(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{\mu_k},\boldsymbol{\Sigma}_k)p(x∣θk)→N(x∣μk,Σk)由上述推导即可获得高斯混合模型的EM算法:在每步迭代中,先
- 基于matlab的语音信号去噪
文章目录前言1.获取音频1.1读取原始音频1.2读取代码展示1.3截取音频1.4可视化处理1.4.1原始信号时域图1.4.2原始信号频谱图2.加噪处理2.1高斯白噪声2.2高通滤波器2.2.1filterDesigner2.2.2信号分析器2.3噪音叠加处理2.4可视化处理2.4.1加噪时域图2.4.2加噪频域图3.滤波降噪3.1技术指标3.2设计巴特沃斯低通滤波器滤波3.3滤波结果可视化3.3.
- 在VTK中捕捉体绘制图像并实时图像处理
点PY
三维渲染图像处理人工智能VTK
0.概要这段代码实现了一个高级的医学图像可视化系统,主要特点包括双窗口交互式体绘制、图像后处理和实时同步。1.核心功能架构主窗口:3D体绘制视图(GPU加速的体积渲染)副窗口:2D截图视图(带高斯模糊后处理)交互机制:副窗口的交互操作会实时影响主窗口的3D视图2.关键组件分析2.1自定义交互器(CustomInteractorStyle)classCustomInteractorStyle:
- 机器学习笔记【Week9】
kuiini
人工智能机器学习人工智能
一、异常检测问题动机在现实中,我们经常会遇到“异常检测”的任务:识别罕见、异常、不符合正常模式的数据点。例:工业设备故障检测,银行欺诈识别,异常流量检测等。核心特点:异常样本稀少,难以用监督学习训练模型。二、高斯分布建立算法前,需要假设每个特征满足高斯(正态)分布。在单一特征xjx_jxj上:p(xj;μj,σj2)=12π σjexp(−(xj−μj)22σj2)p(x_j;\mu_j,\si
- 在signal 这个信号上加一个高斯噪声,噪声的水平可以调节,如何实现?
fK0pS
PYTHON
要在信号signal上添加可调节水平的高斯噪声,可以使用NumPy的random.normal函数生成高斯噪声。高斯噪声的水平可以通过标准差(std)参数来控制,标准差越大,噪声水平越高。以下是实现代码:importnumpyasnp#原始信号生成代码signal_duration_s=60#信号长度为1秒##changeunittosecondsampling_freq=1000#采样频率为10
- 【数据挖掘】期末复习模拟题(暨考试题)
chaser&upper
数据分析随笔小记数据挖掘python聚类
数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans聚类KNN电影分类频繁k项集混淆矩阵OverlookMOOC总结挑战全网最全题库
- 图像坐标球面投影_比较常用的坐标几种投影
weixin_39737492
图像坐标球面投影
只谈比较常用的几种:“墨卡托投影”、“高斯-克吕格投影”、“UTM投影”、“兰勃特等角投影”1.墨卡托(Mercator)投影1.1墨卡托投影简介墨卡托(Mercator)投影,是一种"等角正切圆柱投影”,荷兰地图学家墨卡托(GerhardusMercator1512-1594)在1569年拟定,假设地球被围在一中空的圆柱里,其标准纬线与圆柱相切接触,然后再假想地球中心有一盏灯,把球面上的图形投影
- 【图像处理入门】9. 基础项目实战:从去噪到图像加密
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理人工智能计算机视觉CV图像加密pythonopencv
摘要理论需与实践结合,才能真正掌握图像处理的核心。本文围绕三大实用项目展开:基于混合滤波的图像去噪系统、证件照背景替换,以及简单图像加密算法。通过完整代码实现与优化思路,带你将OpenCV操作、颜色空间转换等知识转化为工程能力,解决实际场景中的图像处理需求。一、项目1:智能图像去噪系统1.需求分析现实场景中的图像常混合多种噪声(如高斯噪声+椒盐噪声),单一滤波效果有限。本项目需实现:自动检测噪声类
- matlab基于图像的人员计数
kaikaile1995
matlab计算机视觉人工智能
以室内、外不同空间的人数统计为背景,研究基于图像的人员计数技术,对某时段内进出摄像机视野中指定区域的人数,或指定区域内在景人数进行统计。主要研究内容有以下几点:(1)人员计数方案论证本文分析对比了不同人员计数算法,研究分析了基于像素、基于Hough变换的人员计数算法的优缺点。(2)基于像素统计的人员计数系统实现:①分别采用近似中值背景模型和高斯混合背景模型提取前景图像;②采用基于HSV颜色空间变换
- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
爱看烟花的码农
ML机器学习概率论人工智能
一、GMM是什么?高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据分布是由多个高斯分布(正态分布)的加权组合构成的。它假设数据点是从若干个高斯分布中生成的,每个高斯分布代表一个“簇”或“子群体”。GMM是一种软聚类方法,与K-Means不同,它不仅能将数据点分配到某个簇,还能给出数据点属于每个簇的概率。1.1核心思想混合模型:GMM认为数据集中的每个数据
- (详细介绍)什么是 Spherical Gaussian(球形高斯分布)
音程
数学数学
文章目录什么是SphericalGaussian?几何意义:为什么叫“球形”?特点总结:应用场景举例:✅示例代码(Python)相关概念对比:SphericalGaussian(球形高斯分布)是概率论与统计学中一个非常常见且重要的概念,尤其在机器学习、信号处理、模式识别等领域有广泛应用。什么是SphericalGaussian?SphericalGaussianDistribution(球形高斯分
- 使用Halcon进行图像预处理的策略
AI_Guru人工智能
计算机视觉图像处理人工智能
图像预处理是机器视觉系统中的一个关键步骤,它有助于提高图像质量,从而使得后续的图像分析和特征提取更加准确。在Halcon中,图像预处理通常包括滤波、对比度增强、归一化、边缘增强等操作。以下是一些使用Halcon进行图像预处理的策略,以及相应的示例代码。图像预处理策略滤波:去除图像噪声,如高斯滤波、中值滤波等。对比度增强:提高图像的对比度,如直方图均衡化、对比度限制自适应直方图均衡化(CLAHE)。
- Noise噪音halcon算子,持续更新
小邢同学
#Halcon算子解读
目录add_noise_distributionadd_noise_whitegauss_distributionnoise_distribution_meansp_distributionadd_noise_distribution功能:向一个图像添加噪声。add_noise_white功能:向一个图像添加噪声。gauss_distribution功能:产生一个高斯噪声分布。noise_dist
- PCL 点云按百分比添加高斯随机噪声(C++详细过程版)
点云侠
PCL算法实现与优化c++开发语言算法计算机视觉3d
目录一、算法原理1、原理概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创,首发于:2025年6月12日。在研究中,为了验证算法的鲁棒性往往需要添加噪声点,目前:PCL点云添加高斯噪声并保存一文中的方法,严格意义上来说是添加高斯挠动,而不是噪声点,全网所有的添加高斯噪声的代码也都是实现的这一功能(90%都是抄这篇的)。本文给出在点云配准研究中,标准的高斯随机噪声添加方法。一、算法原理
- OpenCV Video 模块使用指南(Python 版)
ice_junjun
OpenCVopencvpython人工智能
一、模块概述video模块是OpenCV的视频分析核心,提供以下核心功能:背景建模:运动检测(MOG2/KNN背景减除)光流法:物体运动估计(LK金字塔光流)目标跟踪:单目标/多目标跟踪(KCF、MOSSE等算法)视频分析:运动轨迹提取、异常行为检测二、核心功能详解与实战1.背景减除(运动检测)1.1算法对比算法名称特点适用场景核心参数示例代码MOG2混合高斯模型,自适应学习率室内外场景(如监控视
- 【概率论】正态分布的由来——从大一同学的视角出发
应有光
基础知识概率论机器学习
数学系大佬勿喷,本文以非数同学的视角出发0.启发与思考正态分布平时常常遇到,无论是在概率论中的“中心极限定理”,还是平时在学习ML中遇到的“高斯混合模型”,或者是在深度学习中,常常将一些数据假设为正态分布的情况。我们平时可能由于知到中心极限定理,因此默认正态分布是一个很好的分布。但是,这为什么不能是平均分布呢?二项分布呢?泊松分布?或者是其它抽样分布?接下来我们将简要探讨正态分布的由来:1.背景我
- 图像处理之添加高斯与泊松噪声
from:http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/8258052数学基础:什么是泊松噪声,就是噪声分布符合泊松分布模型。泊松分布(PoissonDi)的公式如下:关于泊松分布的详细解释看这里:http://zh.wikipedia.org/wiki/泊松分佈关于高斯分布与高斯噪声看这里:http://blog.csdn.net/jia20003/
- OpenCV——图像的预处理操作 GaussianBlur
&海哥
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
实现方式二:高斯模糊目的:对有噪声的图片进行平滑模糊(去噪)操作。常见的噪声类型包括:高斯噪声;椒盐噪声;斑点噪声;水平条纹噪声;噪声抖动;对图像进行去噪操作,就可以通过图形的模糊、平滑来实现。对图像的模糊平滑就是对图像矩阵进行平均的过程。图像平滑处理是一个积分的过程,是通过原图像和一个积分算子进行卷积来实现。高斯模糊函数GaussianBlur功能描述:高斯模糊的原理就是将图像中的每个像素进行加
- 高斯法计算矩阵的行列式
我真的不是cjc
#算法笔记算法c++线性代数行列式高数
用高斯法计算矩阵的行列式(CalculatingthedeterminantofamatrixbyGauss)问题:给定一个大小为N×NN\timesNN×N的矩阵AAA,计算其行列式。算法我们使用高斯法的思想来解决线性方程组的问题。我们将执行与解线性方程组相同的步骤,只排除将当前行除以aija_{ij}aij的步骤。这些操作不会改变矩阵行列式的绝对值。然而,当我们交换矩阵的两行时,行列式的符号会
- OpenCV图像处理技术(Python)——图像金字塔
©FuXianjun.AllRightsReserved.一、理论基础图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合,是通过对原图像不断地向下采样而产生的,即由高分变率的图像(大尺寸)产生低分辨率的近似图像(小尺寸)。·邻域滤波器:采用邻域平均技术求原始图像的近似图像。该滤波器能够产生平均金字塔。·高斯滤波器:采用高斯滤波器对原始图像进行滤波,得到高斯金字塔。这是OpenCV函数cv2.pyrDown(
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。