- 基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现
深度学习&目标检测实战项目
NanoDet无人机目标检测人工智能计算机视觉深度学习
1.引言随着无人机技术的发展,无人机在交通监控领域的应用逐渐增多。无人机能够提供空中视角,具有更高的视野覆盖范围,能够帮助交通管理部门实时监控交通违规行为。本博客将介绍如何使用NanoDet模型实现无人机交通违规监控系统,并结合PyQt5设计一个UI界面来实时展示检测结果。通过该系统,能够检测交通违规行为并做出实时预警,确保交通安全。本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实
- npm错误 gyp错误 vs版本不对 msvs_version不兼容
澎湖Java架构师
前端htmlnpmnode.js前端
npm错误gyp错误vs版本不对msvs_version不兼容windowsSDK报错执行更新GYP语句第一种方案第二种方案执行更新GYP语句npminstall-gnode-gyp最新的GYP好像已经不支持Python2.7版本,npm会提示你更新都3.*.*版本安装Node.js的时候一定要勾选以下这个,会自动检测安装缺少的环境第一种方案管理员运行CMD(PowerShell也行)执行更新工具
- 大屏自适应终极方案:基于比例缩放的完美适配实践(Vue3版)
FFF-X
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需求背景在数据可视化大屏开发中,我们常面临这样的挑战:如何让1920*1080的设计稿在不同分辨率设备上完美呈现?传统的响应式布局难以应对复杂的大屏元素排布,本文介绍一种基于CSS3变换的终极适配方案实现思路本方案的核心是动态比例缩放,通过以下关键步骤实现:基准比例锁定:基于设计稿宽高比(16:9)建立基准比例视口实时检测:通过resize事件监听窗口变化智能比例判断:当视口更宽时:保持高度基准,
- 如何实现具备自动重连与心跳检测的WebSocket客户端
FFF-X
websocket网络协议网络
本文介绍如何通过原生WebSocketAPI封装一个具备自动重连、心跳检测、错误恢复等能力的稳健客户端。适用于需要长连接的实时通讯场景(如聊天室、实时数据监控等)。核心功能亮点自动重连机制-指数退避策略重连心跳保活-双向检测连接活性消息可靠性-失败消息自动重发异常处理-错误分类处理机制状态管理-精准控制连接生命周期关键优化点说明事件监听优化改用addEventListener替代onopen等属性
- 【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
- 使用AIOps进行更好的事件管理
茵赛飞3D CAD数据转换软件
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DevOps为科技界带来了更加协作和高效的工作流程。随着AIOps的集成,自动化更进一步,使用人工智能为团队提供更快的根本原因分析和算法降噪。主要从采用AIOps中受益的主要领域之一是事件管理。AIOps可以帮助DevOps团队自动化工作流程,以实现更智能、更高效的事件管理,从而腾出时间让IT运营团队成员专注于创新以改善用户体验。在本文中,我们将了解AIOps如何从检测和识别到响应改进事件管理,以
- 如何设计一个 RPC 框架?需要考虑哪些点?
蒂法就是我
rpc网络协议网络
设计一个完整的RPC框架需要覆盖以下核心模块及关键技术点:一、核心架构模块模块功能与实现要点服务注册与发现使用Zookeeper/Nacos等实现服务地址动态注册与订阅,支持心跳检测和节点变更通知网络通信层基于Netty或gRPC的HTTP/2实现异步非阻塞传输,优化连接池复用与零拷贝技术序列化协议支持Protobuf(高性能)、JSON(可读性)、Hessian(跨语言)等,需平衡性能与扩展性动
- 数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型
艾派森
数据挖掘实战合集数据挖掘机器学习人工智能python
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
- CSS动画:逐帧动画与steps()函数
双囍菜菜
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逐帧动画与steps()函数:精准掌控动画节奏关键词:steps()函数、雪碧图、精灵动画、帧动画优化文章目录逐帧动画与steps()函数:精准掌控动画节奏一、逐帧动画的本质:时间函数的维度突破1.1线性动画的局限性1.2steps()函数数学解析二、视觉化解析:steps()工作原理2.1时间轴切片演示2.2与线性动画对比三、商业级案例:RPG游戏角色行走动画3.1雪碧图制作规范3.2完整实现代
- 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?
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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
- 【Rust日报】 2020-02-17 WASM向量图形 --wasm_svg_graphics 0.3.0
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WASM向量图形--wasm_svg_graphics0.3.0一个用于通过WASM渲染SVG图形的Rust库它提供了快速有效的方法,可以使用WebAssembly与SVG进行交互。它能够:声明形状和样式以用于这些形状使用SVG标签将这些形状渲染到DOM自动检测两个形状是否相同,因此只有一个SVG将添加到DOM中声明已命名的项目/容器,以便以后进行例如隐藏,重新显示和重新放置之类的调整。声明开发团
- DeepSeek多语言AI高效应用实践
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其他
内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下,DeepSeek系列模型凭借混合专家架构(MoE)与670亿参数规模,在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。本文系统性拆解其技术架构设计逻辑,聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景,分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。技术维度DeepSeekProver传统单模态模型多语言支持97种语言动态切换单一语种优化
- 算力网协同创新与多场景应用实践
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内容概要算力网协同创新正通过技术融合与场景适配,驱动算力资源的高效整合与跨域调度。核心突破方向涵盖异构计算架构优化、边缘计算实时响应能力提升,以及智能算力在工业互联网、数字孪生等场景的动态供给。随着“东数西算”工程推进,算力网络需兼顾性能与可持续性,在芯片制程优化、模型压缩算法及能耗管理等领域形成技术闭环。技术方向应用场景关键指标异构计算架构工业检测任务延迟<10ms模型压缩算法医疗影像分析计算资
- 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
- 多模态大模型常见问题
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多模态大模型人工智能语言模型自然语言处理机器学习transformer
1.视觉编码器和LLM连接时,使用BLIP2中Q-Former那种复杂的Adaptor好还是LLaVA中简单的MLP好,说说各自的优缺点?Q-Former(BLIP2):优点:Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征,使得模型能够更好地处理视觉-语言任务,尤其是在多模态推理任务中表现优秀。缺点:Q-Former结构较为复杂,计算开销较大。MLP(LLaVA):优点:MLP比较简单,计算
- SLAM十四讲【一】基本概念
略知12
slamSLAM三维重建单目
SLAM十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【二】三维空间刚体运动SLAM十四讲【三】李群与李代数SLAM十四讲【四】相机与图像SLAM十四讲【五】线性优化SLAM十四讲【六】视觉里程计SLAM十四讲【七】回环检测SLAM十四讲【八】建图文章目录SLAM十四讲【一】基本概念一、SLAM1.1SLAM1.2单目SLAM1.3双目SLAM和深度相机二、经典SLAM框架2.1视
- 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-
- STM8L1xx利用定时器实现毫秒和微妙延时
荣070214
STM8单片机单片机毫秒和微妙延时
采用单片机的定时计数器进行毫秒和微妙级延时,精度较准。检测溢出时产生的标志位来判断延时到达。下面以STM8L101芯片为例及配合代码说明。一、实现原理:1、初始化Timer2时钟源(附上相应代码)voidTIM2Init(void){TIM2_DeInit();CLK_PeripheralClockConfig(CLK_Peripheral_TIM2,ENABLE);TIM2->CR1&=((ui
- 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
- 【地图 Map3d】——2
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pyecharts—从0到精通信息可视化数据分析python
解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代,每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴?欢迎来到《pyecharts图形绘制大师班》在这里,你将不再受限于单调的表格和图表,而是学会如何运用pyecharts这一强大的Python数据可视化库,将复杂的数据转化为令人惊叹的交互式图形。
- 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
- 介于YOLOv5的裂缝识别系统
程序员~小强
YOLO
介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中,裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统,将为您提供高效、精准的解决方案,助力各类工程项目的质量管理。系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习,经过精心训练,拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤,您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作,让分析变得更加简单、高效。核心功能图片上传与场景选择用户可
- Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测
weixin_30777913
azure云计算
设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks,结合AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据,通过DeltaLake实现Exactly-Once语义,实时欺诈检测(流数据写入DeltaLake,批处理模型实时更新),以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。完整实现代码需要根据具体数据格式和业务规则进行调整,建议通过DatabricksR
- Node.js系列(2)--性能优化指南
一进制ᅟᅠ
Node.jsnode.js性能优化
Node.js性能优化指南⚡引言Node.js应用的性能优化是确保应用高效运行的关键。本文将深入探讨Node.js性能优化的各个方面,包括内存管理、CPU优化、I/O优化等,帮助开发者构建高性能的Node.js应用。性能优化概述Node.js性能优化主要包括以下方面:内存优化:内存泄漏检测、垃圾回收优化CPU优化:代码执行效率、异步处理、工作线程I/O优化:文件操作、网络请求、数据库访问缓存优化:
- 使用 Selenium 控制现有 Edge 窗口以规避爬虫检测
秋叶原の黑猫
数据库
在网络爬虫开发中,网站的防爬机制常常会检测自动化工具(如Selenium)启动的浏览器实例。为了绕过这种检测,一种有效的方法是利用Selenium连接到手动打开的现有浏览器窗口,而不是每次都启动一个新的实例。本文将详细介绍如何使用Selenium控制现有的MicrosoftEdge浏览器窗口,并结合代码示例展示实现过程。1.背景介绍:为什么需要控制现有窗口?传统的Selenium脚本会通过WebD
- CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构
weixin_45963617
深度学习系列
一、Introduction一般来说,在一个典型的基于CNN的目标检测器中,使用主干网络来提取检测对象的基本特征,该网络通常是为图像分类任务而设计的,并在ImageNet上预训练。毫无疑问,更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果,但仍有很大改进空间。此外,通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
- 初始OpenCV
指尖下的技术
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库,它为开发人员提供了丰富的工具和算法,可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展,OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具,广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识,OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
- 重塑家用机器人大脑!云鲸旗舰机型逍遥002搭载旭日5正式开售
量子位
2025年3月20日,全球家庭清洁机器人明星品牌云鲸智能携最新一代旗舰机型——云鲸逍遥002,亮相中国家电及消费电子博览会(AWE)。该产品以”AI智能深度清洁“为核心,基于地瓜机器人全新一代旭日5智能计算芯片,推出首创的双目AI视觉感知自适应系统,以10TOPs的端侧算力与180万点/秒的3D稠密深度点云生成能力,为家庭场景带来毫米级障碍测距精度与语义级环境理解,是家庭清洁机器人智能化演进的又一
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round