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无水先生
AI原理和python实现深度学习和计算机视觉人工智能综合人工智能
一、说明你有没有想过用Python构建一个面部识别系统?不要再看了!在本教程中,我们将使用face_recognition库来检测和识别视频流、图像甚至使用网络摄像头实时检测和识别人脸。二、基本概念人脸识别和人脸检测是计算机视觉领域的两个独立任务。人脸检测是在照片或视频中自动定位人脸的过程。它通常涉及查找面部关键点的位置,例如嘴角和眼睛,并使用这些点来确定面部的位置、大小和方向。另一方面,人脸识别
- 基于OpenCV的单目测距
_老码
项目实战opencv人工智能计算机视觉
随着计算机视觉技术的发展,单目测距作为一种重要的视觉测量手段,在众多领域得到了广泛的应用。本文将探讨基于OpenCV的单目测距原理、局限性、实际应用场景以及一些优化方案。单目测距的原理单目测距是指利用一台摄像机拍摄到的单一图像来进行距离测量的技术。与双目测距相比,单目测距不需要复杂的立体匹配算法,因此具有计算量小、实现简单的特点。然而,单目测距也面临着许多挑战,如尺度模糊性、深度信息缺乏等问题。单
- Python在DevOps中的应用:自动化CI/CD管道的实现
蒙娜丽宁
Python杂谈pythonjavascript开发语言
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在现代软件开发中,DevOps理念的引入极大地提升了开发与运维的协作效率,而持续集成(CI)与持续部署(CD)则是其核心实践之一。Python作为一种简洁高效的编程语言,凭借其丰富的库和灵活性,成为实现自动化CI/CD管道的理想选择。本文深入探讨了如何利
- 数字人技术在短视频中的应用
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
数字人、短视频、人工智能、计算机视觉、自然语言处理、虚拟主播、内容创作1.背景介绍短视频作为一种新兴的传播媒介,其内容形式丰富、传播速度快、用户粘性强,已成为当今互联网领域最热门的应用之一。随着技术的不断发展,数字人技术逐渐成熟,并开始在短视频领域得到广泛应用。数字人是指利用计算机技术模拟真实人类形象和行为的虚拟角色,其具备逼真的外形、流畅的肢体动作和自然的语言表达能力。数字人技术在短视频领域的应
- 计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法
-shiba-
计算机视觉算法sift算法
计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法1.基本介绍1.1算法特点1.2检测步骤2.基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数2.4.1DOG函数的2.5关键点描述及匹配3.实验以及总结3.1实验数据集3.2提取图片SIFT特征,并展示特征点3.2.1代码3.2.2结果展示(选取)3.3计算两张图片SIFT特征匹配结果3
- Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习
matlabgoodboy
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了解您的需求,您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务,特别是在目标检测、自然语言处理(NLP)、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测:目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定对象,并确定它们的位置。Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和计算机视觉
- 基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
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一、前言随着人工智能技术的快速发展,计算机视觉(ComputerVision)已广泛应用于各种实际场景中,特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用,已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来,随着深度学习的突破,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其高效、准确、实时的特点,广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中,活体人脸检测
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-目标检测-SSD(Single Shot MultiBox Detector)—— 单次检测多框检测器
IT古董
深度学习人工智能计算机视觉深度学习目标检测
SSD(SingleShotMultiBoxDetector)——单次检测多框检测器1️⃣什么是SSD?SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是一种用于目标检测(ObjectDetection)的深度学习模型,由WeiLiu等人在2016年提出。它采用单阶段(SingleStage)方法,能够直接从图像中检测多个对象,并输出类别和边界框,比传统的两阶段方法(如FasterR
- 目标检测代码示例(基于Python和OpenCV)
matlab_python22
计算机视觉
引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务,其目标是在图像或视频中定位和识别特定对象。随着技术的发展,目标检测算法不断演进,从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法,再到基于Transformer的架构,目标检测技术已经取得了显著的进步。本文将总结和对比几种主要的目标检测算法,探讨它们的优势、劣势和适用场景。1.目标检测算法分类1.1单阶段检测(One-Stage)与双阶段检测(Two-S
- Python知识点:基于Python技术,如何使用YOLO进行实时物体检测
超哥同学
Python系列pythonYOLO开发语言面试编程
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!使用YOLO进行实时物体检测的Python技术详解实时物体检测是计算机视觉中的一个关键任务,它要求算法能够快速且准确地识别和定位图像或视频流中的物体。YOLO(YouOnlyLookOnce)算法因其速度快、性能高而受到广泛关注。在本文中,我们将详细介绍如何使用Python和YOLO
- 基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython目标检测人工智能开发语言
引言近年来,计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用,特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的出现,极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效且准确的目标检测能力,成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中,快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
- CVPR2024最佳论文出炉!历年CVPR最佳论文盘点(2000 年—2024 年)
沃恩智慧
深度学习人工智能CVPR人工智能论文阅读深度学习
cvpr2024最佳论文出炉,本次论文可谓是万里挑一。作为计算机视觉领域的顶级学术会议CVPR,每年评选出的一篇或多篇最佳论文,不仅为计算机视觉领域的顶级学术荣誉,更代表了将对未来技术或行业发展产生重要影响的里程碑式研究成果。为了帮助大家对这批计算机领域的重要论文进行复习,沃恩智慧为大家精心整理了一份从2000年—2024年的CVPR最佳论文盘点。需要的同学关注公众号【沃的顶会】,回复“CVPR”
- 详解AI作画算法原理
Jimaks
后端AIpythonai作画python人工智能
在艺术与科技的交汇处,AI作画正以惊人的创造力刷新着我们对美的认知。这一领域融合了深度学习、计算机视觉和生成模型的前沿技术,让机器能够“想象”并创作出令人惊叹的图像。本文将深入浅出地探讨AI作画的核心算法原理,分析常见问题与易错点,并通过一个简单的代码示例,带领大家一窥AI艺术创作的奥秘。一、核心概念与原理1.生成对抗网络(GANs)GANs是AI作画中最著名的算法之一,由IanGoodfello
- 【深入探讨 ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构】
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深入探讨ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展,卷积神经网络(CNN)已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。然而,随着网络层数的增加,训练深层网络变得愈加困难,主要问题是“梯度消失”和“梯度爆炸”问题。幸运的是,ResNet(ResidualNetworks)通过引入“残差学习”概念,成功地解决了这些问题,极大地推动了深度学习的发展。本文将详细介绍R
- cnn以及例子
阿拉斯攀登
机器学习cnn人工智能神经网络
cnnCNN即卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork),是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。以下是CNN的详细介绍:基本原理卷积层:是CNN的核心组成部分,通过卷积核在数据上滑动进行卷积操作,自动提取数据中的局部特征。例如,在处理图像时,卷积核可以检测图像中的边缘、线条等简单特征。卷积操作大
- 计算机视觉四大任务模型汇总
Zero_one_ws
《神经网络与深度学习》理论计算机视觉人工智能深度学习图像分类图像目标检测目标分割关键点检测
计算机视觉中有四大核心任务:1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1:一文读懂计算机视觉4大任务文章2:图像的目标分割任务:语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同,因此不同的任务最好选择相应的模型,话不多说,看表:(注:表中github链接并不一定是模型的正式版本,只是本文用于展示模型的网络结构和应用)1-分类任务模型序号模型ipynb模型的github链
- 计算机视觉(Computer Vision,CV)四大基本任务--分类、检测、定位、分割
明月光舞
计算机视觉计算机视觉目标检测深度学习
文章目录前言一、计算机视觉任务一:目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二:目标定位三、计算机视觉任务三:目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四:目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门研究如何让机器具备“看”的能力的学科,以人或动物的视觉能力为参照,通过计算机对视觉数据(图像、视频等)的处理、学习、推理判断,复现出、模拟出甚至
- 计算机视觉核心任务
飞瀑
AIyolo
1.计算机视频重要分类计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类:1.图像分类(ImageClassification)识别图像属于哪个类别,例如猫、狗、汽车等。应用场景:物品识别、人脸识别、医疗影像分类。代表模型:ResNet、EfficientNet、ViT(VisionTransformer)。2.目标检测(ObjectDetection)识别图像中目标的位置(边界框)及类别。应用场景:自动驾
- COCO数据集
是小果果蛋儿啊
机器学习算法计算机视觉人工智能深度学习
官网地址:http://cocodataset.org/#downloadCOCO是一个大规模的物体检测、分割和描述数据集。COCO具有以下特点:物体分割上下文识别超像素材质分割33万张图片(超过20万张有标注)150万个物体实例80个物体类别91个材质类别每张图片有5个描述25万人的关键点COCO数据集是一个多用途的计算机视觉数据集,它支持多种任务,包括但不限于:物体检测(ObjectDetec
- 2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)
GSRA会务组房老师
计算机视觉人工智能数据挖掘图像处理目标检测云计算语言模型
2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议(ACVRA2025)2025InternationalConferenceonAdvancesinComputerVisionResearchandApplications重要信息2025年3月28-30日南京一轮截稿日期:2024年12月26日EI检索稳定早投稿,早审稿,早录用【会议简介】2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议(ACVRA2
- 【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】CSS样式解析:行内、内部与外部样式的区别与优先级分析
禁默
前端学术会议css前端
简介2025年计算机视觉研究进展与应用(ACVRA2025)将于2025年2月28-3月2日在中国广州召开,会议将汇聚世界各地的顶尖学者、研究人员和行业专家,聚焦计算机视觉领域的最新研究动态与应用成就。本次会议将探讨前沿技术,包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等,以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。会议官网:www.acvra.org目录前言一、
- 位图的深入解析:从数据结构到图像处理与C++实现
Exhausted、
机器学习计算机视觉人工智能图像处理c++算法数据结构开发语言
在学习优选算法课程的时候,博主学习位运算了解到位运算的这个概念,之前没有接触过,就查找了相关的资料,丰富一下自身,当作课外知识来了解一下。位图(Bitmap)是一种用于表示图像的数据结构,它将图像分解为像素的二维网格,每个像素的颜色值存储在一个矩阵中。位图广泛应用于计算机图形学、图像处理和计算机视觉等领域。目录1.位图的基本概念1.1像素1.2分辨率1.3颜色深度2.位图的存储格式2.1BMP格式
- 计算机视觉国内外研究现状(综述)
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计算机视觉
1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节,是进行身份识别和行为识别的重要部分。近年来,针对不同特征的提取,国内外学者提出了许多特征提取算法,同样特征提取的效果大都不错。但是在复杂的猪舍环境中提取猪的特征还是比较困难的。下面针对几种目前常用的特征提取算法进行一些介绍。(1)传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久,现阶段比较成熟,是深度学习算法出来之前研究
- 【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系
我的青春不太冷
人工智能机器学习数学
目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数图像变换:想象我们有一张二维图片,图片里有个点,它的位置用坐标((x,y))表示。现在我们想把这个点绕着图片的原点(就像把纸钉在墙上,以钉子的位置为中心)逆时针旋转一定角度
- 图像分类与目标检测算法
BugNest
AI算法分类目标检测ai人工智能图像处理
在计算机视觉领域,图像分类与目标检测是两项至关重要的技术。它们通过对图像进行深入解析和理解,为各种应用场景提供了强大的支持。本文将详细介绍这两项技术的算法原理、技术进展以及当前的落地应用。一、图像分类算法图像分类是指将输入的图像划分为预定义的类别之一。这一过程的核心在于特征提取和分类器的设计。1.特征提取特征提取是图像分类的第一步,其目标是从图像中提取出能够区分不同类别的关键信息。传统的特征提取方
- 【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪】
萌虎不虎
OpenHarmonyharmonyosopencv华为
鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量C++类构成,同时提供Python、Java和MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV具有极广的应用领域,它包括但不限于:人脸识别和物
- 计算机视觉 工业相机、镜头、接口、光源概览及选型参考
坐望云起
深度学习从入门到精通计算机视觉数码相机人工智能镜头接口数据接口镜头
一、相机1、分类按芯片类型分类:CCD相机、CMOS相机按传感器的结构特性分类:线阵相机、面阵相机按输出信号方式分类:模拟相机、数码相机按输出色彩方式分类:黑白相机、彩色相机2、重要参数芯片尺寸芯片尺寸表示图像传感器感光区域的面积大小,直接决定了整个系统的物理放大率。相机的芯片尺寸如图所示。分辨率分辨率表示每英寸包含的像素数。对于图像来说,分辨率是非常重要的,决定了图像是否能够清晰地呈现:相机的分
- 【人工智能】Python中的深度学习优化器:从SGD到Adam
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能python深度学习
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在深度学习模型的训练过程中,优化器起着至关重要的作用,它决定了模型的收敛速度以及最终的性能。本文将介绍深度学习中常用的优化器,从传统的随机梯度下降(SGD)到现代的自适应优化器(如Adam)。我们将深入探讨每种优化器的原理、优缺点,并通过Python实现
- 【人工智能】基于Python和OpenCV实现实时人脸识别系统:从基础到应用
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能python开发语言
随着人工智能和计算机视觉的快速发展,人脸识别技术已广泛应用于监控、安全、社交媒体、金融和医疗等领域。本文将介绍如何利用Python和OpenCV库,结合dlib进行实时人脸识别的实现。通过构建一个基础的实时人脸识别系统,读者将深入了解人脸检测与识别的核心原理,掌握如何使用现有的计算机视觉工具快速开发一个有效的实时系统。本文将详细介绍如何通过OpenCV和dlib来实现人脸检测与识别,如何实时获取摄
- 【AI】人工智能没那么神秘!
仇辉攻防
人工智能ai语言模型自然语言处理机器学习深度学习网络安全
AI是什么?人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。AI人工智能不是简单的应用程序,而是一类技术,包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成,其中代码用于实现算法,数据用于训练模型,最终形成智能决策能力。AI可以嵌入到应用程序中,但其本身是一个复杂的技术体系。AI为什么这么聪明?AI之所以看起来很聪明,主要是因为它通
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#1413161683@qq.com (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默