- OpenCV 基础模块 Python 版
ice_junjun
OpenCVopencvpython计算机视觉
OpenCV基础模块权威指南(Python版)一、模块全景图plaintextOpenCV架构(v4.x+)├─核心层│├─core:基础数据结构与操作(Mat/Scalar/Point)│└─imgproc:图像处理流水线(滤波→变换→检测)├─交互层│├─highgui:GUI与媒体I/O(显示/捕获/交互)│└─video:视频分析(运动检测/目标跟踪)├─3D视觉层│└─calib3d:相
- Not enough information to list image symbols. Not enough information to list load addresses in ...
Water_Sounds
学习笔记keilmdk
除了绝大部分网上给的解决方法外:Notenoughinformationtolistimagesymbols.Notenoughinformationtolistloadaddressesin…我在向正点原子例程“输入捕获”中添加lcd驱动程序时,发现按照上述链接的做法填了路径什么的,还是报错,最后发现是这个.c文件文件没有添加进来导致这两句话一直是无定义,填进来就好了。
- 2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)
分享学术科研与论文的禁小默
机器学习神经网络人工智能
重要信息官网:www.icmlnn.org时间:2025年4月22-24日地点:中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2025)围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论,涵盖深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个子领域,通过特邀报告、主题演讲、海报展示等形式,展示相关领域的最新研究成果和技术创新。征稿主题神经网络机器学习深度学习算法及应用
- 目前常用的机器视觉工具库总结,选一个适合自己的机器视觉库才是最好的。
yuanpan
计算机视觉图像处理aiAI编程
以下是常用机器视觉工具的总结,包括它们的特点、优点、缺点和是否付费:1.Halcon特点:由MVTec公司开发,专注于工业机器视觉。提供强大的图像处理、模式匹配、OCR和3D视觉功能。优点:高性能,适合复杂的工业应用。提供图形化编程界面(HDevelop),用户友好。支持多种硬件设备(如相机、采集卡)。缺点:付费:价格较高,适合企业级用户。开放性较低,定制化能力有限。学习曲线较高,文档复杂。是否付
- CSS3学习教程,从入门到精通,CSS3 图像属性知识点及案例代码(16)
知识分享小能手
前端开发网页开发编程语言如门css3学习前端csshtml5javascriptcss前端开发
CSS3图像属性知识点及案例代码一、图像属性概述CSS3提供了丰富的图像属性,可以控制图像的显示方式、大小、位置、滤镜效果等。以下是一些常用的图像属性:二、常用图像属性1.background-image作用:设置元素的背景图像。语法:background-image:url("image.jpg");案例:.box{width:300px;height:200px;background-imag
- VisionPro实战之传感器识别
视觉王小
VisionPro实战visionpro机器视觉c#
目录1.案例要求2.实现思路1.先进行图片格式转换,不然可能格式不匹配2.进行模板匹配,仔细观察之后发现可以从左侧凹陷的地方入手,再进行定位3.找出四条线段4.进行距离的测量5.编写脚本或者使用CogCreateGraphicLabelTool工具输出数据3.具体操作1.我们先创建一个CogImageConvertTool工具,进行图片转码操作。2.创建一个模板匹配工具CogPMAlignTool
- OpenCV图像拼接(4)图像拼接模块的一个匹配器类cv::detail::BestOf2NearestRangeMatcher
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::BestOf2NearestRangeMatcher是OpenCV库中用于图像拼接模块的一个匹配器类,专门用于寻找两幅图像之间的最佳特征点匹配。它是基于“最近邻与次近邻距离比”原则来过滤匹配点对的,以提高匹配结果的准确性。这个类特别适用于需
- 目标检测领域总结:从传统方法到 Transformer 时代的革新
DoYangTan
目标检测系列目标检测transformer人工智能
目标检测领域总结:从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务,它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起,目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法,目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进,涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
- vggt 3d重建 相机位姿,新视角生成
AI算法网奇
3D视觉人工智能深度学习
vggt动态追踪实时重建https://github.com/facebookresearch/vggtimporttorchfromvggt.models.vggtimportVGGTfromvggt.utils.load_fnimportload_and_preprocess_imagesdevice="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"dtyp
- Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析
2401_87458718
3d
VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
lynn-66
深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- 【论文阅读】实时全能分割模型
万里守约
论文阅读论文阅读图像分割图像处理计算机视觉
文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域,针对实时多任务分割的需求日益增长,特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。为了解决这些挑战,本文介绍了一种新方法——RMP-SAM(Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything),旨在实现实时的多功能分割。RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型
- py之某website之music搜索接口
我不是程序员~~~~
爬虫项目实战开发语言
fromlxmlimportetreeimportrequestsheaders={"accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7","accept-lan
- 10.PE导出表
蓝屏达人
PE文件结构windows
一:定位导出表PIMAGE_NT_HEADERS->OptionalHeader->DataDirectory[0]typedefstruct_IMAGE_DATA_DIRECTORY{DWORDVirtualAddress;//导出表的RVADWORDSize;//导出表大小(没用)}IMAGE_DATA_DIRECTORY,*PIMAGE_DATA_DIRECTORY;该结构的VirtualA
- Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读
青铜锁00
论文阅读Radar论文阅读
DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数α2.3对比传统方法的优势3.实验验证与结果3.1实验设计3.2关键结果4.未来研究方向(实波束雷达领域)4.1挑战
- Ubuntu 20.04 安装并使用Cursor
爱学习的小道长
AIubuntulinux运维pythonai
1.安装1.1下载cursor官网:https://www.cursor.com/cn点击下载LINUX查看下载下来的文件:$ls~/Downloads/Cursor-0.47.8-82ef0f61c01d079d1b7e5ab04d88499d5af500e3.deb.glibc2.25-x86_64.AppImage/home/xxx/Downloads/Cursor-0.47.8-82ef0
- AutoImageProcessor代码分析
fydw_715
Transformers人工智能
以下是对AutoImageProcessor类的整理,按照类属性、类方法、静态方法、实例属性和实例方法分类,并对每个方法的功能进行了描述。类属性无显式定义的类属性。全局方法IMAGE_PROCESSOR_MAPPING_NAMES1.遍历IMAGE_PROCESSOR_MAPPING_NAMES字典formodel_type,image_processorsinIMAGE_PROCESSOR_MA
- 大模型学习终极指南:从新手到专家的必经之路,全网最详尽解析,你敢挑战吗?
大模型入门教程
学习人工智能AI大模型大模型学习大模型教程AI大模型
随着人工智能技术的飞速发展,大模型(Large-ScaleModels)已经成为推动自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域进步的关键因素。本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程,包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士,都能从中获得有价值的指导。一、基础知识准备在开始学习大模型之前,需要先掌握一些基础知识,这些知识将为后续的学
- 【图像去噪】论文精读:CVPR 2025 | DnLUT: Ultra-Efficient Color Image Denoising via Channel-Aware Lookup Tables
十小大
图像去噪深度学习计算机视觉人工智能图像处理论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言Abstract1.Introduction2.Relatedworks2.1.ColorImagedenoising2.2.ReplacingCNNwithLUT3
- 【Rust基础】使用Rust和WASM开发的图片压缩工具
勇敢牛牛_
rustwasm开发语言图片压缩
图片压缩工具使用rust+wasm开发了一个简易版的图片压缩工具,支持JPG、PNG、GIF、WEBP等图片格式,不限制大小,无需上传图片,完全在浏览器中执行。工具地址:https://eai.coderbox.cn/image-compression实现方式JPEG对原图进行量化,通过指定质量参数,控制压缩质量。PNG同样的进行量化,并重新将rgba颜色(如果原图是rgba)调整为8位索引颜色,
- docker避免容器中的内容被挂载的空目录覆盖(比如nginx的html目录)
dockervolume
我有一个镜像jb:1.0,镜像中/jb下有一些内容需要挂载到宿主机来dockervolumecreatejb_volumedockerrun--namejb-v/home/dcw/data:/data--mountsource=jb,target=/jb-itdjb:1.0如果想修改宿主机中的内容可以通过下面命令找到挂载的内容在宿主机的位置dockerinspectjbimage.png
- Picgo 配置--免费图床使用
三金C_C
工具’工具使用picgo图床
下载pigco,然后去github建一个仓库,可以命名为https://github.com/jacinli/image-hosting这是一个免费的图床方案使用了picgo+github仓库的方案可以配置CDN,强烈建议配置cdn(见最下)1.准备GitHub仓库创建仓库:登录GitHub,点击右上角的“+”号,选择“Newrepository”。给仓库取一个名字(比如image-hosting
- AI大模型训练教程
Small踢倒coffee_氕氘氚
python自学经验分享笔记
1.引言随着人工智能技术的快速发展,大模型(如GPT-3、BERT等)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU:推荐使用NVIDIA的高性能GPU,如A100、V100等。内存:至少64GBRAM。存储:SSD存储,至少1TB。#2.2软件环境操作系统:Lin
- Redis大key
不7夜宵
redisbootstrap数据库
Redis大key基本概念,影响Redis大key指在Redis中存储了大量数据的键,它会对Redis的性能和内存管理产生影响。大key的定义与value的大小和元素数量有关,但这个定义并不是绝对的,而是相对的,具体取决于系统的使用场景和性能要求。大key通常有以下两种情况:Value存储占用空间大集合类型的Key中元素过多![[Pastedimage20250227151208.png]]造成的
- Opencv之计算机视觉一
闭月之泪舞
计算机视觉计算机视觉opencvpython
一、环境准备使用opencv库来实现简单的计算机视觉。需要安装两个库:opencv-python和opencv-contrib-python,版本可以自行选择,注意不同版本的opencv中的某些函数名和用法可能不同pipinstallopencv-python==3.4.18.65-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepipinstallopencv-
- 计算机视觉总结
Trank-Lw
计算机视觉深度学习人工智能
以下是针对上述问题的详细解答,并结合代码示例进行说明:1.改进YOLOv5人脸检测模块,复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程:光照补偿:在数据预处理阶段,采用自适应光照补偿算法,对图像进行实时增强,以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强:在训练数据中增加复杂光照场景下的样本,如强光、弱光、背光等,通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整:对YOLOv5模型的网络
- 景联文科技:以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展
景联文科技
科技人工智能数据标注
在当今这个由数据驱动的时代,高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。数据标注过程涉及对原始数据进行加工,通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式,从而使数据更具有意义和可解读性。数据标注的主要类型包括:图像标注:指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息,如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
- OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南
土城三富
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库,包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块(opencv_contrib),版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能,有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库,并提
- OpenCV ML 模块使用指南
ice_junjun
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法,可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法,包括支持向量机(SVM)、K均值聚类(K-Means)和神经网络(ANN),并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。二、主要函数及类详解(一)支持向量机(SVM):cv.ml.SVM_create()功能支持向量机(SVM)是一种强大
- nebula graph传统使用Docker进行项目发版
boy快快长大
解决问题合集NebulaGraph数据库dockerjava容器
nebulagraph传统使用Docker进行项目发版1.nebulagraph服务2.搭建ES集群3.注意事项3.1图数据库的启动顺序3.2模糊查询失效1.nebulagraph服务1.在测试服务器中执行如下命令dockercommit85b6e2b8xxxxxx_nebula_es:1.0.0.2执行dockerimages之后能看到新的镜像xxx_nebula_es:1.0.0.2这里将测试
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =