- 基于深度学习的大规模模型训练
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络,以处理复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。以下是关于基于深度学习的大规模模型训练的详细介绍:1.背景和动机数据和模型规模增长:随着数据量和模型复杂度的增加,传统的单机或小规模集群训练难以满足需求。计算资源需求:大规模模型训练需要大量计算资源和存储,单一设备无法满足。任务复杂性:处理复杂任务(如GPT-3、BE
- 基于深度学习的行人检测与识别系统:YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能分类
引言行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用,广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容,自动识别并定位行人,这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战,如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。近年来,深度学习的进步,尤其是目标检测领域的快速发展,为行人检测提供了强有力的支持。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,作为目前目标检测领域
- 基于深度学习的行人检测识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能分类
1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域,广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战,如低光照、复杂背景、遮挡等问题。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的方法,尤其是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,在行人检测中取得了显著的效果。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,继承了YOLO一贯的高效性和准确性,在速度
- Python从0到100(八十六):神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍
是Dream呀
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 毕业设计项目 深度学习人体目标检测
bee_dc
毕业设计毕设大数据
1简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目,基于深度学习的人体目标检测算法研究与实现项目运行效果:毕业设计深度学习行人目标检测系统项目分享:见文末!2目标检测概念普通的深度学习监督算法主要是用来做分类,如图1所示,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。在ILSVRC(ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge)竞赛以及实际的应用中,还包括目标定位和
- 【人工智能】基于Python的机器翻译系统,从RNN到Transformer的演进与实现
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能python机器翻译
《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》带你漫游代码世界机器翻译(MachineTranslation,MT)作为自然语言处理领域的重要应用之一,近年来受到了广泛的关注。在本篇文章中,我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络(RNN)到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
- 『OpenCV-Python』Trackbar控件的用法
点赞+关注+收藏=学会了推荐关注《OpenCV-Python专栏》在OpenCV中,Trackbar控件(滑块)是一个非常常用的GUI组件,用于在图像处理和计算机视觉任务中进行交互式调整参数。比如说,加载一个图片,通过一个滑块调整图片的亮度,这样便于我们用肉眼观察图片的变化。Trackbar允许用户通过拖动滑块来调整参数的值,并且会实时更新显示结果。比如上图这个例子,创建了3个Trackbar控件
- YOLOv10:面向下一代目标检测模型的创新探索
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YOLO
随着计算机视觉技术的飞速发展,目标检测模型在各类应用场景中的重要性与日俱增。从自动驾驶到智能监控,目标检测的准确性和实时性都直接影响着应用的效果和用户体验。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列作为实时目标检测的代表性模型,自发布以来便因其速度与精度的平衡性得到了广泛关注和应用。如今,随着YOLOv10的即将推出,我们站在技术的前沿,思考如何对这一模型进行革新,使其在面对复杂多变的场景时表
- 什么是数字图像?
图像识别
点赞+关注+收藏=学会了什么是数字图像?本文可在公众号「德育处主任」免费阅读弄懂数字图像的概念对学习计算机视觉很有帮助。那么,什么是数字图像?字面意思,数字图像就是有数字组成图像。通常由像素(Pixel)组成,每个像素包含颜色或亮度信息。数字图像的格式包括位图和矢量图两种主要类型:位图图像(Bitmap/RasterImage):由一个个小的像素点组成,每个像素有固定的颜色或灰度值,排列组合形成完
- [特殊字符]【计算机视觉必杀技】三行代码实现文档智能校正(附完整代码)
我的青春不太冷
计算机视觉人工智能科技学习Pythonopencv
文章目录基于四点透视变换的文档图像校正技术1.实现效果2.技术原理2.1透视变换数学模型2.2算法流程3.核心代码解析3.1.1坐标点排序3.1.2透视变换矩阵4.实验结果分析4.1中间过程可视化4.2性能指标5.应用场景5.1纸质文档电子化5.2车牌识别预处理5.3AR场景平面检测5.4工业视觉中的平面定位6.总实现代码7.结论基于四点透视变换的文档图像校正技术在计算机视觉领域,图像几何变换是实
- ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C head
Garfield2005
错误bug流水账numpyc语言开发语言
背景numpy是一个用户科学计算的开源python库,是一个非常基础的库,现有的python库很多都会用到numpy这个库,如果你是从事计算机视觉的,这个库完全躲不过去被很多库使用,很容易出现的问题就是兼容性,特别是numpy的接口如果发生了调整,那依赖numpy的库使用起来就很容易出问题,多数情况下调整下numpy版本即可兼容性问题中,有一个很常见的问题:File"/usr/local/lib/
- A Survey on Large Language Model Acceleration based on KV Cache Management
UnknownBody
LLMDailySurveyPaperLLMInference语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《ASurveyonLargeLanguageModelAccelerationbasedonKVCacheManagement》的翻译。基于KV缓存管理的大型语言模型加速研究综述摘要1引言2前言3分类4token级优化5模型级优化6系统级优化7文本和多模态数据集8结论摘要大型语言模型(LLM)因其理解上下文和执行逻辑推理的能力,彻底改变了自然语言处理、计算机视觉和多模态
- 目标检测入门教程:使用Python实现目标检测算法
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目标检测是计算机视觉领域中的重要任务,它旨在识别和定位图像或视频中的特定对象。本教程将介绍如何使用Python编程语言实现目标检测算法。我们将使用一种广泛应用的目标检测算法——基于深度学习的单阶段检测器YOLO(YouOnlyLookOnce)的最新版本YOLOv4作为示例。在开始之前,请确保您已经安装了Python和以下必要的库:NumPy、OpenCV和PyTorch。您可以使用pip命令来安
- 初学者指南:快速入门Halcon图像处理与对象识别
Singe.Chen
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引言Halcon是一款功能强大的机器视觉和图像处理软件库,被广泛应用于工业自动化、医疗影像处理、机器人视觉等领域。对于刚开始接触机器视觉和图像处理的开发者来说,Halcon提供了丰富的工具和功能,可以帮助快速上手并构建高效的图像处理应用。本文将介绍Halcon的基本概念、安装和使用方法,并探讨其核心功能如图像处理和对象识别,提供一些简单的C#代码示例,帮助初学者快速入门。Halcon的基本概念Ha
- Python从0到100(四十九):数据库设计及Django ORM使用
是Dream呀
python数据库django
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- AI 大模型创业:如何利用商业优势?
AI天才研究院
大数据AI人工智能ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
第1章:AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型(Large-scaleArtificialIntelligenceModels)是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。这些模型通常具有数十亿甚至千亿个参数,能够实现从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等广泛领域的任务。AI大模型的概念起源于20世纪80年代,当时研究人员提出了深度学习(DeepLearning)这一概念。深度学习
- CVPR‘24开源 | ADA-Track:端到端3D多目标跟踪最新SOTA!
计算机视觉工坊
3D视觉从入门到精通3d目标跟踪人工智能
编辑:计算机视觉工坊添加小助理:dddvision,备注:方向+学校/公司+昵称,拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码,加入3D视觉知识星球,星球内凝聚了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:近20门视频课程(星球成员免费学习)、最新顶会论文、3DGS系列、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,欢迎扫码加入!
- OpenCV中的图像处理函数详解
Luzem0319
opencv图像处理人工智能
在OpenCV中,图像处理函数是实现图像处理和计算机视觉任务的基础。下面将详细介绍六个重要的图像处理函数:二值化函数、自适应二值化函数、腐蚀函数、膨胀函数、仿射变换函数和透视变换函数。一、二值化函数功能二值化函数(cv2.threshold())用于将灰度图像转换为二值图像。二值图像中,每个像素只有两种可能的值(通常是0和255),分别代表黑色和白色。参数src:输入图像,应为灰度图像。thres
- OpenCV中的边缘检测和轮廓处理
Luzem0319
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理和计算机视觉任务中,边缘检测和轮廓处理是非常重要的步骤。OpenCV库提供了多种函数来实现这些功能,包括Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子、findContours函数、drawContours函数以及透视变换函数等。本文将详细介绍这些函数的功能、参数、返回值和应用。1.Sobel算子函数功能:Sobel算子用于计算图像灰度的近似梯度,梯度越大越有可能是边缘。参数:s
- 计算机视觉:解锁未来智能的钥匙及其代码实践
我的运维人生
计算机视觉人工智能运维开发技术共享
计算机视觉:解锁未来智能的钥匙及其代码实践在当今这个数据爆炸的时代,计算机视觉作为人工智能的一个重要分支,正以前所未有的速度推动着科技的边界。它不仅让机器“看懂”世界,更在自动驾驶、医疗影像分析、智能制造、安防监控等众多领域展现出巨大的应用潜力。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、最新进展,并通过一个具体的代码案例,展示如何在实践中应用这些技术,旨在为读者提供一个理论与实践相结合的全面视角。一、计
- 《向量数据库指南》——MoE应用:解锁深度学习新境界的钥匙
大禹智库
《实战AI智能体》《向量数据库指南》深度学习人工智能向量数据库大禹智库低代码MoE模型
在深度学习的广阔天地里,混合专家(MoE)模型如同一把锐利的钥匙,正逐步解锁着各种复杂应用场景的新境界。作为大禹智库的向量数据库高级研究员,同时也是《向量数据库指南》的作者,我深感MoE模型在推动AI技术向前发展中所扮演的重要角色。今天,我将带大家深入探讨MoE模型在自然语言处理、计算机视觉以及多模态学习等领域的应用,并巧妙引导大家通过《向量数据库指南》获取更多干货和深度实战经验。一、自然语言处理
- YOLO 目标检测编程详解
不知名靓仔
YOLO目标检测人工智能
引言目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,它旨在识别图像中的对象并定位这些对象的位置。YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的目标检测算法,因其速度快且准确度高而广受好评。本文将深入探讨YOLO的原理及其实现方法,并提供一个使用Python和PyTorch的示例代码。项目源码见最下方1.YOLO算法简介YOLO算法的核心思想是将目标检测视为回归问题,而不是传统的分类加定位的两阶段方法
- AI常见的算法
纠结哥_Shrek
人工智能算法
人工智能(AI)中常见的算法分为多个领域,如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。以下是一些常见的算法及其用途:1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression):用于预测连续值,如房价预测。逻辑回归(LogisticRegression):用于分类问题,如垃圾邮件检测。支持向量机(SVM)
- 【Python进阶】5招轻松掌握Python计算机视觉,你还用传统方法吗?
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Python入门~精通python计算机视觉开发语言
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣5招轻松掌握Python计算机视觉,你还用传统方法吗?开场白嘿,小伙伴们!今天我们要聊一个非常酷炫的话题——如何使用Python进行计算机视觉。想象一下,当你手头上有一组图像数据,需要对其进行识别、检测或分割,你会怎么做?手动编程?Nonono,那太累了!今天
- python中cv是什么_python里面cv是什么意思
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python中cv是什么
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)开放源代码计算机视觉库,主要算法涉及图像处理、计算机视觉和机器学习相关方法。OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV由一系列C函数和C++类构成,它有C,C++,Python和java接口,当前SDK(SoftwareDevelopmentKit软件
- cv2 要下载哪个包
ivanfor666
pythonpython
cv2是OpenCV库的一个常见别名,用于计算机视觉任务。要安装OpenCV,你可以使用以下命令:bashCopycodepipinstallopencv-python这将从PyPI上下载并安装OpenCV的Python包。请确保你已经安装了pip工具,并且在执行该命令时,你正在使用与你的项目相对应的Python版本。如果你需要安装OpenCV的额外模块,你可以通过类似的方式安装它们。例如,如果你
- 实时美颜与滤镜技术的融合:美颜SDK开发详解
美狐美颜sdk
美颜SDK直播美颜SDK第三方美颜SDK人工智能计算机视觉视频美颜SDK深度学习美颜SDK直播美颜sdk
如今,实时美颜与滤镜技术逐渐成为影像处理领域的热点。为了满足用户对个性化和高质量视觉效果的需求,各类美颜SDK(SoftwareDevelopmentKit,软件开发工具包)应运而生。本篇文章,笔者将详细解析实时美颜与滤镜技术的原理、关键技术以及美颜SDK的开发要点。一、实时美颜与滤镜技术概述实时美颜主要通过图像处理和计算机视觉技术,在不影响拍摄流畅度的前提下,对人脸进行美化处理。滤镜技术则侧重于
- 【计算机视觉】目标跟踪应用
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉目标跟踪人工智能
一、简介目标跟踪是指根据目标物体在视频当前帧图像中的位置,估计其在下一帧图像中的位置。视频帧由t到t+1的检测,虽然也可以使用目标检测获取,但实际应用中往往是不可行的,原因如下:目标跟踪的目的是根据目标在当前视频帧图像中的位置,预测其在下一帧图像中的位置。然而,使用目标检测直接获取目标位置的方式在实际应用中存在一些限制,主要原因如下:1.实时性问题频繁检测开销大:目标检测通常需要对每一帧的整个图像
- 深入浅出:基于C++的VisionPro中文教程
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c++开发语言
深入浅出:基于C++的VisionPro中文教程VisionPro是康耐视(Cognex)推出的一款强大的机器视觉软件平台,广泛应用于工业自动化领域。本文将以详细的示例和资料,帮助初学者了解和掌握VisionPro的基本功能和用法。我们将重点介绍如何在C++中集成和使用VisionPro,涵盖图像处理、模式匹配、测量工具和应用示例等内容。希望通过本文的介绍,读者能够对VisionPro有全面的了解
- 海康相机与VisionPro图像格式转换工具:高效集成与应用
宫蓓姝Garth
海康相机与VisionPro图像格式转换工具:高效集成与应用C中实现海康相机取的图像格式与VisionPro图像格式的转换.rar项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/ff2d5项目介绍在工业自动化和机器视觉领域,海康相机和VisionPro是两个广泛使用的工具。海康相机以其高质量的图像采集能力著称,而VisionPro则是一款强大的图像处理软件
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite