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谢璋声Shirley
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程序员杨弋
YOLO目标检测人工智能
随着深度学习技术的不断进步,目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一,其性能和应用范围也在不断扩大。作为目标检测领域的佼佼者,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法以其出色的性能和实时性受到了广泛关注。而最近提出的YOLOv8更是在前代版本的基础上进行了多项优化,进一步提升了检测精度和速度。然而,尽管YOLOv8已经取得了显著的进步,但在处理复杂场景和遮挡问题时,仍然存在一定的挑战。为
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itwlz
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1.概念map()方法定义在JavaScript的Array中,它返回一个新的数组。数组中的元素为原始数组调用函数处理后的值。注意:1.map()不会对空数组进行检测2.map()不会改变原始数组2.语法array.map(function(currentValue,index,arr),thisIndex)3.实例3.1把数组l里的每一项转为Number或String或Booleanletlis
- 0458-基于单片机的输液监测系统设计
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MCU51系统设计单片机嵌入式硬件
功能描述1、采用51/52单片机作为主控芯片;2、采用红外槽式传感器检测液滴速度;3、采用LCD1602显示:液滴速度(p/min)、液滴计数值;4、可通过按键设置液滴异常报警阈值(即连续无液滴时长);5、当输液出现异常时进行声光报警。电路设计采用AltiumDesigner作为电路设计工具。AltiumDesigner通过把原理图设计、PCB绘制编辑、拓扑逻辑自动布线、信号完整性分析和设计输出等
- 深度学习驱动的极端天气预测:时空数据异常检测与应用全解析(基于Python + TensorFlow)
AI_DL_CODE
深度学习pythontensorflow人工智能天气预测
摘要:时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点,对极端天气预测至关重要。深度学习,尤其是LSTM网络,因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据,深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系,提高预测准确性。然而,挑战依然存在,包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来,通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
- 【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts,纯卷积神经网络,更快更准,,降低参数量!
YOLO大师
YOLO网络cnn目标检测论文阅读yolov8
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer(ViTs)的引入,ViTs迅速取代了卷积神经网络(ConvNets)成为最先进的图像分类模型。然而,普通的ViT在应用于诸
- 如何利用OpenCV和yolo实现人脸检测
音视频牛哥
大牛直播SDKopencv人工智能计算机视觉yolo11人脸检测opencv人脸检测yolo人脸检测
在之前的blog里面,我们有介绍OpenCV和yolo的区别,本文就人脸检测为例,分别介绍下OpenCV和yolo的实现方式。OpenCV实现人脸检测一、安装OpenCV首先确保你已经安装了OpenCV库。可以通过以下方式安装:使用包管理工具安装:在Python环境中,可以使用pip安装:pipinstallopencv-python。二、加载预训练的人脸检测模型OpenCV提供了基于Haar特征
- CVE-2024-3094 XZ 后门:您需要了解的一切
红云谈安全
网络安全linux网络
3月29日,据报道,在XZUtils中检测到了允许未经授权的远程SSH访问的恶意代码,XZUtils是主要Linux发行版中广泛使用的软件包(最初托管于此的GitHub项目现已暂停)。幸运的是,OSS社区很快发现了该恶意代码,并且仅感染了该软件包的两个最新版本,即上个月发布的5.6.0和5.6.1。大多数Linux发行版的稳定版本均未受到影响。受影响的XZUtils版本附带的复杂恶意负载与Open
- 单片机实物成品-012 酒精监测
学个单片机
单片机实物成品单片机嵌入式硬件课程设计
项目介绍本项目以软硬件结合的方式,选择C语言作为程序硬件编码语言,以STM32单片机作为核心控制板,在数据传输节点上连接酒精传感器对酒精浓度进行实时检测,且对高浓度酒精采取强制干预和紧急预警,并将数据通过蓝牙无线通信技术传输至上位机,实现酒精浓度的24h远程监控,达到全自动的智能化管理目标。经过不断调试与验证,该系统成功通过测试,可以减少人工干预,提高准确性,有效保障环境安全,优化产品质量,推动科
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui分类人工智能
引言随着人工智能的飞速发展,深度学习技术已广泛应用于各个领域,尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用,能够在多种场景下提供重要的信息,例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中,准确识别人脸的情感状态(如高兴、愤怒、悲伤等)是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步,YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
- 基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能ui数据挖掘分类
引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展,人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面,开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计,并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能代码
1.引言近年来,人脸表情识别在情感计算、智能人机交互、心理学研究等领域有着广泛的应用。深度学习的快速发展,使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络(CNN)和目标检测技术,可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面(UI)。通过本文,你将学习如何实现一
- 搭建设计一个校园交友系统源码的过程,售后一对一+圈子全开源码教程+全面搭建指南
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搭建设计一个校园交友系统源码是一个复杂但有趣的过程,以下是一个全面指南,旨在帮助你从头开始搭建一个功能齐全、安全可靠的校园交友系统。一、明确目标与需求目标用户:明确你的目标用户群体,如大学生、研究生等,了解他们的交友需求和偏好。功能需求:根据目标用户,列出所需功能,如用户注册与登录、个人资料展示、匹配推荐、聊天功能、动态发布等。二、技术选型后端技术:可以选择PHP等成熟的后端开发语言。PHP结合T
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肥咩咩的大兔子
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1、shell脚本写出检测/tmp/size.log文件如果存在显示它的内容,不存在则创建一个文件将创建时间写入。 if[-f/tmp/size.log];then cat/tmp/size.log else statexist.sh|awk-F:"NR==5">/tmp/size.log fi 2、写一个shel1脚本,实现批量添加20个用户,用户名为user01-20,密码为user后面跟5
- 《解锁鸿蒙系统AI与第三方应用集成的无限可能》
人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代,鸿蒙系统与人工智能技术的深度融合为应用开发带来了前所未有的机遇和挑战。如何让鸿蒙系统中的人工智能服务与第三方应用实现更好的集成,成为了开发者们关注的焦点。利用鸿蒙系统内置的人工智能服务鸿蒙系统提供了丰富的人工智能服务,如语音助手、视觉识别、自然语言处理等。开发者可以直接调用这些服务,无需从头开始研发。例如,在开发一款阅读类应用时,可以调用自然语言处理服务实现智能朗读功能,
- 《解锁鸿蒙系统AI能力,开启智能应用开发新时代》
人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代,鸿蒙系统以其独特的分布式架构和强大的AI能力,为开发者们带来了前所未有的机遇。本文将深入探讨开发者如何利用鸿蒙系统的AI能力开发更智能的应用,开启智能应用开发的新时代。鸿蒙系统构筑了15+系统级的AI能力,并开放了14+AI控件,覆盖图像、语音、智能推荐等领域。这意味着开发者无需从头搭建复杂的AI模型和算法,只需通过低至“一行代码”调用系统级原生AI能力,如文本识别、视觉
- Ubuntu服务器提示:检测到存在恶意文件,补救思路
笑醉踏歌行
系统运维ubuntulinux运维
1.确定文件类型可以使用file命令来检查该文件的类型,这有助于判断它是否真的是一个恶意文件file/path/to/the/file2.检查文件内容使用strings命令查看文件内容,看是否有可疑的命令或脚本:strings/path/to/the/file3.扫描系统使用ClamAV这样的开源杀毒软件,来扫描可疑目录,来清除是否还有剩余的木马或病毒文件sudoaptupdatesudoapti
- .NET使用C#设置Excel单元格数值格式
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设置Excel单元格的数字格式是创建、修改和格式化Excel文档的关键步骤之一,它不仅确保了数据的正确表示,还能够增强数据的可读性和专业性。正确的数字格式可以帮助用户更直观地理解数值的意义,减少误解,并且对于自动化报告生成、财务计算等应用场景来说,精确的格式控制也是保证数据准确性和一致性的重要保障。在.NET平台上,我们可以使用C#轻松完成Excel单元格的数字格式设置,实现自动化处理。本文将介绍
- C# Linq 多表查询
鹿人甲丁
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在C#中处理数据时,语言集成查询(LINQ)是一个强大的工具,它允许我们以类似于数据库查询的方式查询集合。LINQ进行多表查询,包括内连接、组连接、左连接和交叉连接。基础数据模型首先定义几个基础的数据模型类://学生publicclassStudent{publicintStudentId{get;set;}publicstringName{get;set;}}//班级publicclassCla
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0.前言前一篇我们详细的介绍了SqlSugar的增删改查,那些已经满足我们在日常工程开发中的使用了。但是还有一点点在开发中并不常用,但是却非常有用的方法。接下来让我们一起来看看还有哪些有意思的内容。1.不同寻常的查询之前介绍了针对单个表的查询,同样也是相对简单的查询模式。虽然开发完全够用,但是难免会遇到一些特殊的情况。而下面这些方法就是为了解决这些意料之外。1.1多表查询SqlSugar提供了一种
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#SLAM计算机视觉opencvc++
本节直接法与上节特征点法,为视觉里程计估计位姿的两大主流方法。而在引出直接法前,先介绍光流法(二者均对灰度值I做文章)。至此,前端VO总算结束了。学下来一个感受就是前几章的数学基础很重要,尤其是构建最小二乘的非线性优化(BA),几乎每种方法都有其一席之地。视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法一、光流法(1)前提(实际中较难满足)(2)理论推导(3)附:超定方程求解二、直接法(1)理论
- DDOS高防
darkvm充充
服务器阿里云ddos运维服务器
全球DDoS防护根据攻击来源就近调度阿里云全球DDoS防护节点利用Anycast和GSLB技术,调度阿里云分布全球的DDoS防护节点,在发起攻击源头进行过滤,将防护能力最大化。DDoS防护帮助您自动智能防护DDoS攻击,减少业务损失,降低未知风险。阿里云DDoS防护服务是以阿里云覆盖全球的大流量清洗中心为基础,结合阿里巴巴自研的DDoS攻击检测和智能防护体系,向您提供可管理的DDoS防护服务,自动
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概要在Python编程中,内存管理通常由Python的垃圾回收机制自动处理。然而,在某些复杂的场景中,内存泄漏问题可能会悄然出现,导致应用程序的内存使用量持续增长,进而影响性能甚至导致崩溃。本文将详细介绍如何在Python代码中进行内存优化,特别是如何检测和防止内存泄漏,并提供相应的示例代码帮助你掌握这些技术。什么是内存泄漏?内存泄漏是指程序运行期间无法释放已经不再使用的内存,导致内存资源被占用且
- 使用C#进行UI自动化:UIA2与UIA3及FlaUI的介绍
听我俩天
c#ui自动化
使用C#进行UI自动化:UIA2与UIA3及FlaUI的介绍概述UIAutomation(UIA)是微软提供的一个框架,用于使Windows应用程序对辅助技术和自动化测试工具可访问。它允许开发人员和测试人员编写程序来控制和查询用户界面元素。随着技术的发展,UIA也经历了不同的版本迭代,以适应新的需求和技术进步。本文将介绍UIA2和UIA3的主要区别,并探讨如何使用FlaUI这个第三方库来简化UI自
- TikTok绿幕特效无法使用的原因及解决方法
IPdodo全球网络服务
TikTok绿幕
TikTok作为全球最受欢迎的短视频平台之一,凭借其丰富的特效和滤镜为用户提供了无限的创作空间。在众多特效中,绿幕特效(ChromaKey)无疑是最具创意和吸引力的一项,它能够让用户将自己与不同的背景无缝融合,打造出专业的视觉效果。然而,许多用户在使用绿幕特效时,常常遇到无法使用或出现问题的情况。本文将深入分析TikTok绿幕特效无法使用的可能原因,并提供详细的解决方案。一、硬件和系统要求不足绿幕
- OpenTelemetry
千源万码
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介绍在第一部分中,我们研究了现代系统的可观察性挑战——微服务、可组合架构、事件驱动、共享组件——所有这些好东西都能很好地解决问题。但是他们真的很难支持。我们强调了对正确数据进行检测的重要性,并得出结论,有许多良好的可观察性解决方案,包括开源的和商业的。但他们都以自己的方式做事,极大地降低了我们的灵活性和适应能力——让我们的老对手供应商锁在门外。在本文中,我们将了解OpenTelemetry如何弥合
- 注意力池化层:从概念到实现及应用
专业发呆业余科研
深度模型底层原理python人工智能transformer深度学习自然语言处理图像处理
引言在现代深度学习模型中,注意力机制已经成为一个不可或缺的组件,特别是在处理自然语言和视觉数据时。多头注意力机制(MultiheadAttention)是Transformer模型的核心,它通过多个注意力头来捕捉序列中不同部分之间的关系。然而,在多模态模型中,如何有效地将图像特征和文本特征结合起来一直是一个挑战。注意力池化层(AttentionPoolingLayer)提供了一种有效的解决方案,通
- C#使用WebView2指定用户数据文件夹
碎碎念的安静
c#前端
在WebView2中,userDataFolder用于存储用户相关的数据,包括缓存、cookies、本地存储等。这个文件夹中的内容可以被WebView2控件访问和管理,用于提高浏览性能和用户体验。1.权限问题导致创建缓存文件夹失败做项目时遇到一个问题,用户将程序装到了C:\ProgramFiles(x86)文件夹下,在运行WebView2实例加载时报错,提示:“无法创建数据目录MicrosoftE
- 10 大中文医学数据集汇总:涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……
医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发,再到个性化医疗,数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样,涵盖了不同维度和领域的数据资源。例如,在疾病诊断领域,像RJUA-QA这样的问答数据集推动了复杂医学知识的自动化应用;而在中医药领域,神农中医药数据集整合了传统中医药文献、临床案例和药方数据。针对于此,本文整理了医学领域的1
- 50.AppendAllText C#例子
军训猫猫头
c#wpf
在C#中,AppendAllText是System.IO.File类的一个静态方法,用于向指定的文件追加文本内容。如果指定的文件不存在,AppendAllText方法会自动创建该文件;如果文件已存在,则会在文件末尾追加指定的文本内容。以下是AppendAllText方法的语法:publicstaticvoidAppendAllText(stringpath,stringcontents);publ
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_