- 大创项目推荐 深度学习 opencv python 公式识别(图像识别 机器视觉)
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文章目录0前言1课题说明2效果展示3具体实现4关键代码实现5算法综合效果6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习的数学公式识别算法实现该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:4分创新点:4分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题
- 【Lidar】基于Python的Open3D库、Laspy库保存点云文件/点云格式转换
RS迷途小书童
激光雷达点云数据python开发语言点云数据处理点云数据分析lidar
因为最近在做点云相关的项目,过程中用到了Python中的Open3D库和Laspy库,所以今天给大家分享一下如何使用Open3D和Laspy这两个库对点云数据进行保存和格式的转换。1Open3D库介绍Laspy库我到时候会单独介绍,所以这里就不多说了!!!Open3D是一个开源的3D数据处理库,发布于2015年,目前已经更新到0.17.0版本。它基于MIT协议开源许可,使用C++11实现,并经过高
- 软件杯 深度学习 opencv python 公式识别(图像识别 机器视觉)
Mr.D学长
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文章目录0前言1课题说明2效果展示3具体实现4关键代码实现5算法综合效果6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习的数学公式识别算法实现该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:4分创新点:4分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题
- 计算机设计大赛 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python
iuerfee
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文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习行人重识别(personreid)系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分更多资料,项目分享:https:
- 挑战杯 基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统
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文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/po
- 互联网加竞赛 机器视觉目标检测 - opencv 深度学习
Mr.D学长
pythonjava
文章目录0前言2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是机器视觉opencv深度学习目标检测该项目较为新颖,适合作为竞赛课题
- 挑战杯 基于机器视觉的图像拼接算法
laafeer
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前言图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要。再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来。那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?这是一个较为新颖的竞
- 挑战杯 基于机器视觉的火车票识别系统
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文章目录0前言1课题意义课题难点:2实现方法2.1图像预处理2.2字符分割2.3字符识别部分实现代码3实现效果最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于机器视觉的火车票识别系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题意义目前火车乘务员在卧铺旅客在上车前为其提供将火车
- 挑战杯 基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码 识别检测 机器视觉
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文章目录0简介1二维码检测2算法实现流程3特征提取4特征分类5后处理6代码实现5最后0简介优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于机器学习的二维码识别检测-opencv二维码识别检测机器视觉该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1二维码检测物体检测就是对数字图像中一类特定的物体
- 计算机设计大赛 深度学习人体跌倒检测 -yolo 机器视觉 opencv python
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0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于深度学习的人体跌倒检测算法研究与实现**该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.前言人体跌倒是人们日常生活中常见姿态之一,且跌倒的发生具有随机、难
- 计算机设计大赛 深度学习人脸表情识别算法 - opencv python 机器视觉
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文章目录0前言1技术介绍1.1技术概括1.2目前表情识别实现技术2实现效果3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习人脸表情识别系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分更多资料,项目分享:https://gite
- 巡检机器人与机器视觉的融合:巡检运维的未来趋势
超维机器人
机器人运维人工智能大数据计算机视觉
2023世界机器人大会的数据显示,中国工业机器人装机量已经占据了全球市场的超过50%的比重,成为全球最大的工业机器人市场。巡检机器人作为一种高度复杂的自动化装置,被广泛应用于工业领域,能实现各种工业场景下智能巡检运维,推动传统产业智能化改造和数字化转型;因其在智能巡检运维领域占据重要地位,被誉为“皇冠上的明珠”。机器视觉技术使得智能巡检机器人能够自动检测目标物体、识别设备状态、发现异常情况,并采取
- 互联网加竞赛 基于计算机视觉的身份证识别系统
Mr.D学长
pythonjava
0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于机器视觉的身份证识别系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1实现方法1.1原理1.1.1字符定位在Android移动端摄像头拍摄的图片是彩色图像,上传到服务器后为了读取到身份证上的主要信息,就要去除其他无关的元素,因此对身份证图
- 人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势
御翮
人工智能
概述人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一种模拟人类智能的技术,通过机器学习、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了许多领域。首先,人工智能在医疗领域有着重要的应用。它可以帮助医生进行疾病诊断,提供更准确的诊断结果,减少诊断错误的风险,并且能够根据患者的个体特征进行个性化治疗。此外,人工智能还可以帮助医生进行药物研发、精准医学等方
- 机器视觉算法与应用:2.4 摄像机-计算机接口
北冥有鱼wyh
2.4摄像机-计算机接口作用:1、将模拟或数字视频信号传送到计算机,并重构成灰度或彩色矩阵图像。所需设备:1、模拟视频信号需要图像采集卡,数字视频信号需要图像采集卡或某种标准接口卡,如IEEE1394卡、USB卡和千兆网卡。2.4.1模拟视频信号1、模拟视频传输会导致图像质量变差,降低测量准确度和精度,而数字视频可避免此类问题,故机器视觉常用数字信号传输。模拟视频标准:1、EIA-170和CCIR
- 互联网加竞赛 基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统
Mr.D学长
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文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/po
- 互联网加竞赛 多目标跟踪算法 实时检测 - opencv 深度学习 机器视觉
Mr.D学长
pythonjava
文章目录0前言2先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分更多资料,项目分享:ht
- 计算机设计大赛 深度学习二维码识别
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python
文章目录0前言2二维码基础概念2.1二维码介绍2.2QRCode2.3QRCode特点3机器视觉二维码识别技术3.1二维码的识别流程3.2二维码定位3.3常用的扫描方法4深度学习二维码识别4.1部分关键代码5测试结果6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是python+opencv+深度学习实现二维码识别该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5
- c++下使用Open3D进行DBSCAN聚类
Patient patient.
聚类c++DBSCANOpen3d
c++下使用Open3D进行DBSCAN聚类#include#include#includeusingnamespaceopen3d;usingnamespacestd;intmain(intargc,char*argv[]){//读取点云std::shared_ptrcloud(newgeometry::PointCloud);open3d::io::ReadPointCloud("C:/Use
- open3d k-means 聚类
云杂项
open3d持续更新kmeans聚类算法计算机视觉python机器学习
k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一、算法原理1、介绍K-means聚类算法是一种无监督学习算法,主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分,使得每个数据点与其所在簇的质心(即该簇所有数据点的均值)之间的平方距离之和最小
- open3d 平面分割(Ransac算法)
云杂项
open3d持续更新算法平面计算机视觉python3dnumpy
open3d平面分割(Ransac算法)一、算法原理1、`Ransac`介绍2、主要函数二、代码三、效果1、原点云数据2、平面分割四、相关数据一、算法原理1、Ransac介绍RANSAC(RAndomSAmpleConsensus,随机采样一致)算法是从一组含有“外点”(outliers)的数据中正确估计数学模型参数的迭代算法。“外点”一般指的是数据中的噪声,比如说匹配中的误匹配和估计曲线中的离群
- open3d 点云、图像、网格的读取、保存、显示
云杂项
open3d持续更新python计算机视觉3d
open3d点云、图像、网格的读取、保存、显示一、读取1.1点云读取**1.2图像读取**1.3网格读取二、保存2.1点云保存**2.2图像保存**2.3mesh保存三、显示3.1点云显示3.2图像显示3.3mesh显示四、结果展示五、点云数据获取一、读取1.1点云读取pcd=o3d.io.read_point_cloud('点云文件路径',format='auto',remove_nan_poi
- open3d点云滤波,直通滤波、体素下采样、均匀下采样、统计滤波、半径滤波
云杂项
open3d持续更新python计算机视觉3d
open3d点云滤波,直通滤波、体素下采样、均匀下采样、统计滤波、半径滤波一、直通滤波二、体素下采样三、均匀下采样四、统计滤波五、半径滤波六、点云数据集获得一、直通滤波importopen3daso3dimportnumpyasnpdefpass_through(pcd,pass_min,pass_max,pass_axis='x'):"""Args:pcd:点云数据pass_min:下限pass
- open3d 计算点云密度
云杂项
open3d持续更新python算法3d计算机视觉
open3d计算点云密度一、计算点云密度(一)二、计算点云密度(二)三、相关数据一、计算点云密度(一)importopen3daso3dimportnumpyasnpif__name__=='__main__':print("->正在加载点云...")point_cloud=o3d.io.read_point_cloud("res/bunny.pcd")#对于每个点,都计算了离他最近的点的距离,由
- Open3d dbscan聚类算法cluster_dbscan
mm_exploration
python+Open3dpythonopen3d
目录一、dbscan聚类算法介绍二、cluster_dbscan函数解析三、代码实现一、dbscan聚类算法介绍下面这篇文章介绍的非常详细,如果有兴趣消息了解算法的,可以移步到这里:https://blog.csdn.net/weixin_50514171/article/details/127195711dbscan是一种基于密度的聚类算法,根据点周围的密度,将点进行聚类划分。几个概念(半径ep
- open3d 点云聚类dbscan
Mr.Q
open3d聚类python
关键代码:labels=np.array(pcd.cluster_dbscan(eps=0.02,min_points=10,print_progress=True))point_cloud_dbscan_clustering.pyimportopen3daso3dimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltif__name__=="__main__":#
- 机器视觉与嵌入式技术:开拓自动驾驶和远程监控新视野
科联学妹
自动驾驶人工智能机器学习
(本文为简单介绍,观点源于网络)机器视觉系统是指利用计算机来模拟人眼的识别与判断。在自动驾驶和远程监控领域,机器视觉结合嵌入式技术的应用,不仅极大地提升了自动化水平,而且开辟了新的技术视野。在自动驾驶领域,机器视觉系统负责捕捉车辆周围的环境信息,如道路标志、交通灯、行人、障碍物和其他车辆等。这些信息通过高速摄像头传感器捕获,并由嵌入式处理器实时处理。嵌入式处理器具有高性能的计算能力,能够快速处理图
- open3d DBSCAN 聚类
云杂项
open3d持续更新聚类计算机视觉3d算法python
DBSCAN聚类一、算法原理1.密度聚类2、主要函数二、代码三、结果四、相关数据一、算法原理1.密度聚类介绍基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN):是一种无监督的ML聚类算法。无监督的意思是它不使用预先标记的目标来聚类数据点。聚类是指试图将相似的数据点分组到人工确定的组或簇中。另一方面,DBSCAN不要求我们指定集群的数量,避免了异常值,并且在任意形状和大小的集群中工作得非常好。它没有质心,聚
- 基于FPGA的Bayer转RGB算法实现
MmikerR
#图像处理matlab计算机视觉fpga开发图像处理
1概述Bayer转RGB在图像处理中被称为去马赛克(Demosaic),是机器视觉ISP流程中的一个基础且重要的算法,主要完成彩色图像传感器原始的Bayer格式图像到RGB格式图像的转换。关于Bayer图像的相关概念和知识,本文不作介绍。常见知识点以及各种Bayer转RGB算法的介绍网上有很多博文可以参考学习:https://www.cnblogs.com/qiqibaby/p/5267566.h
- OpenCV-38 图像金字塔
一道秘制的小菜
OpenCVopencv计算机视觉图像处理人工智能pythonnumpy
目录一、图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔一、图像金字塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说,图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩,一幅图像的金字塔是一系列以金字塔状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla