- [2025年最新]关于使用python和Java调用AI大模型
尤物程序猿
pythonjava人工智能
一、AI算法的核心概念与原理AI算法,即人工智能算法,是让计算机模拟人类智能行为、从数据中学习并进行决策的一系列数学方法与规则集合。其核心目标是赋予机器从经验中学习、对未知情况做出合理判断与决策的能力。机器学习是AI算法的重要基础领域,它使计算机能基于数据进行学习并改进性能。监督学习作为机器学习的关键分支,依靠已标记数据进行模型训练。例如在图像分类任务中,为算法提供大量已标注好类别(如“猫”“狗”
- 基于CT成像的肿瘤图像分类:方法与实现
点我头像干啥
Ai分类人工智能深度学习语言模型
引言医学影像分析是现代医疗诊断中不可或缺的一部分,其中计算机断层扫描(CT)成像技术在肿瘤检测和诊断中发挥着重要作用。随着深度学习技术的快速发展,基于CT图像的自动肿瘤分类系统已成为研究热点。本文将详细介绍如何使用深度学习技术对CT图像中的肿瘤进行分类,并提供完整的代码实现。一、CT图像与肿瘤诊断1.1CT成像技术概述计算机断层扫描(CT)是通过X射线旋转扫描人体部位,由计算机重建出横断面图像的成
- PyTorch + torchvision是什么
太阳照常升起--
pytorch人工智能python
PyTorch是什么?PyTorch是一个开源的深度学习框架,由FacebookAI开发,它的特点是:易用性强:Python风格代码,好写好调试动态图机制:代码运行即图构建,更灵活支持GPU:训练快,效率高社区活跃:资料多,支持好torchvision是什么?torchvision是PyTorch的官方图像处理工具包,它包含:预训练模型(如ResNet、MobileNet、EfficientNet
- 计算机视觉(CV)技术的优势和挑战。
ztf0415
计算机视觉人工智能
计算机视觉(CV)技术是人工智能(AI)的一个重要领域,它具有许多优势和挑战。优势:自动化识别:CV技术可以自动识别图像或视频中的对象、场景和模式,可以为用户提供快速准确的信息识别和分类。提高生产效率:在工业生产中,CV技术可以用于质检、设备监测等环节,提高生产效率并减少人为错误。大规模数据处理:CV技术可以有效处理大规模的图像和视频数据,为各种应用提供强大的支持。创新应用:CV技术可以应用于人脸
- 图像信息库的建立与识别
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)#CSDN问答解惑(全栈版)图像识别
本文收录于「Bug调优」专栏,主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述图像信息库的建立与识别,所在领域是化工行业;在日常梳理设备的时候,针对某一类化工设备,有一些改进工作的想法,这些设备的样子都非常接近,但是铭牌(有些铭牌不清楚了)和颜色、磨损程度、
- 五、获取RGB图像——Azure Kinect DK入门
是丝豆呀
AzureKinectDK
AzureKinectDK文档Azure-Kinect-Sensor-SDK文档OpenCV文档参考文档学习,边学,边查资料获取RGB图像目的设备基本函数代码实现结果总结目的获取RGB图像设备一台AzureKinectDK基本函数k4a_result_tk4a_device_start_cameras(k4a_device_tdevice_handle,constk4a_device_config
- Azure Kinect双相机图像采集代码(纯Python)
古月映人行
AzureKinect相机开发azure数码相机python
python语言的双(多)相机图像采集一、前言二、开发原理1、pyk4a简介安装示例代码注意事项2、pyk4a库的改写使用方法改写内容1、__init__.py文件的修改2、capture.py文件的修改3、playback.py文件的修改4、pyk4a.py文件的修改5、record.py文件的修改二、双相机图像采集代码1).文件结构2).图像采集代码源码总结一、前言第一篇帖子中讲解了基于pyt
- 扩散模型(Diffusion Models)用于图像去噪:开启图像去噪模型新前沿
喵了个AI
扩散模型(diffusionmodel)深度学习计算机视觉人工智能stablediffusionpipscikit-learnmatplotlib
✨个人主页欢迎您的访问✨扩散模型基本原理✨扩散模型(DiffusionModels)近年来在计算机视觉领域引起了广泛关注,尤其在图像生成和图像去噪任务中取得了显著的成果。扩散模型的核心思想来源于物理学中的扩散过程,通过逐步添加噪声并反向模拟去噪过程,最终恢复出清晰的图像。在图像去噪领域,扩散模型的表现优于传统方法,且具备生成性强、结构化处理能力等优点。本文将深入探讨扩散模型在图像去噪中的应用,介绍
- 基于YOLOv10深度学习的火灾烟雾检测识别系统
深度学习YOLO目标检测实战项目
YOLO深度学习目标跟踪ui分类目标检测人工智能
引言随着深度学习和计算机视觉技术的发展,基于图像和视频的火灾烟雾检测在各类安全监控系统中得到了广泛应用。火灾烟雾检测系统的主要目标是利用摄像头监控到的实时视频流,及时识别并报告火灾烟雾的发生,从而提高火灾预警的效率和准确性,降低因火灾带来的损失。本博客将详细介绍如何基于深度学习技术,结合YOLOv10模型实现一个火灾烟雾检测系统,并开发一个简单的图形用户界面(UI),使用户能够实时查看检测结果。目
- 计算机视觉(CV)技术的优势和挑战
编程在手天下我有
计算机视觉
计算机视觉(CV)技术是人工智能领域中的一个重要分支,它主要通过让机器学会“看”和“理解”图像或视频来模拟人类视觉系统。以下是计算机视觉技术的一些优势和挑战:优势:自动化:计算机视觉技术可以实现许多人类无法完成或难以完成的复杂视觉任务,如检测和识别大量图像、视频数据等。精度:借助深度学习等先进技术,计算机视觉系统可以在一定程度上实现精准的图像识别和分析,甚至超过人类的准确度。提高效率:应用计算机视
- 计算机视觉算法实战——烟雾检测
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法人工智能
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.烟雾检测领域介绍烟雾检测是计算机视觉在公共安全领域的重要应用,它通过分析视频或图像序列中的视觉特征,自动识别烟雾的存在,为火灾预警提供关键技术支持。相比传统基于物理传感器的烟雾探测器,基于视觉的烟雾检测系统具有以下优势:监测范围广:单摄像头可覆盖大面积区域非接触式检测:无需近距离接
- 前沿算法优化与多场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要《前沿算法优化与多场景应用实践》围绕算法技术的创新与落地,系统性梳理了从底层理论到场景化落地的关键路径。在基础算法层,量子算法通过叠加态与纠缠态特性突破经典计算瓶颈,联邦学习结合差分隐私与模型聚合技术构建分布式安全框架,生成对抗网络(GAN)则通过生成器与判别器的动态博弈优化图像合成效果。与此同时,可解释性算法通过特征重要性分析与决策树可视化提升模型透明度,超参数调优策略则结合贝叶斯优化与
- 数字图像处理 -- 霍夫曼编码(无损压缩)练习
_安晓
数字图像处理图像处理计算机视觉人工智能
算法的设计说明目标对彩色图像进行压缩,使用霍夫曼编码方法对图像的每个像素进行编码,从而减少其存储空间。解码时,能够恢复图像的原始像素数据,确保图像在经过压缩和解压后与原图像一致。输入原始图像(以RGB格式存储)霍夫曼编码的输入是图像的像素数据(RGB元组),每个像素表示为一个(R,G,B)的三元组输出霍夫曼编码后的图像数据(以二进制字符串形式存储)解码后的图像(还原为原始的RGB图像)算法设计1.
- 为什么我的 PDF 无法正确转换为 Word?常见格式问题和最佳解决方案
pdf格式转换word
为什么我无法正确地将PDF转换为Word?将PDF转换为Word后,格式总是乱糟糟的!字体缺失、布局混乱、文本变成图像、图片无法识别、表格边框消失或合并不正确。所有这些都是因为PDF是一种非结构化的文档。与Word不同,它将内容存储为单独的字符、行和图像,而不是段落、标题或表格等清晰的结构。然而,大多数工具只能猜测文本布局来实现转换,从而导致不可避免的格式错误。本博客将解释PDF转换格式问题的核心
- python将PNG文件转换为PDF(含代码、案例、截图)
草巾冒小子
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python将PNG文件转换为PDF(含代码、案例、截图)要将PNG图像转换为PDF文件,可以使用Python的Pillow库(PythonImagingLibrary的一个分支)。它允许你轻松地将PNG格式的图片合并并保存为PDF文件。以下是如何执行此操作的详细步骤。安装依赖首先,确保你已经安装了Pillow库。如果尚未安装,可以使用以下命令通过pip安装:pipinstallPillow案例代
- 【RS】GEE(Python):数据处理
T0uken
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在前面的章节中,我们已经学习了如何加载影像数据。现在,让我们进一步探讨如何在GoogleEarthEngine(GEE)中进行数据处理。数据处理通常包括图像预处理、裁剪、过滤、重采样等操作。栅格影像的处理栅格影像处理包括了裁剪、波段选择、重采样、合成等基本操作。这部分以卫星影像为例,介绍GEE中如何处理影像数据。图像裁剪(Clipping)裁剪图像是数据处理中常见的步骤,通常我们只需要分析某个特定
- WinNAS如何重新定义AI-Ready的NAS未来
DeepSeek+NAS
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在AI技术席卷全球的2025年,NAS(网络附加存储)市场正经历一场深刻的范式变革。传统NAS厂商虽纷纷打出“AINAS”概念,但受限于架构封闭性、算力瓶颈与生态割裂,多数产品仍停留在“AI功能拼贴”阶段——或集成简单图像识别,或依赖云端API实现基础语义搜索。耘想WinNAS则凭借其根植于Windows生态的开放性、前瞻性的硬件架构设计,以及深度对接本地AI的完整技术路径,成为当前市场上唯一真正
- DeepSeek大模型:全能解析与高效实践
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek大模型作为人工智能领域的前沿成果,以混合专家架构(MixtureofExperts)为核心技术框架,依托670亿参数的复杂网络设计,实现了多模态任务的深度融合。其技术特征可归纳为三大维度:首先,通过多语言能力与视觉语言理解技术的协同优化,模型可同时处理文本、图像及跨语言场景下的复杂任务;其次,DeepSeekProver、DeepSeekCoder等专项模块的构建,将学术研
- 大模型:国内主要大模型的对比及其特点总结
meisongqing
人工智能大模型
以下是国内主要大模型的对比及其特点总结(截至2024年6月),按技术路线和应用场景分类:一、通用大模型1.百度·文心一言(ERNIEBot)技术架构:基于ERNIE4.0,千亿参数,多任务统一学习框架特点:多模态能力突出(文本、图像、视频生成)中文理解强,支持古文、成语等复杂语义企业级工具链完善(ERNIESDK)应用场景:营销文案、设计辅助、企业知识库2.阿里云·通义千问(Qwen)技术架构:M
- THREEJS中的SSAOShader阴影计算
二狗哈
javascript前端开发语言着色器web
SSAO(ScreenSpaceAmbientOcclusion):屏幕空间环境光遮蔽是一种实时计算环境光遮蔽的技术。它通过在屏幕空间内模拟环境光的散射和遮蔽,生成更真实的阴影效果。SSAO是一种效率较高的技术,通常用于实时渲染,如游戏和Web应用程序。后处理先理解一个概念:后处理后处理(Post-processing)是指在3D场景的渲染过程完成之后,对生成的2D图像进行额外处理的过程。这种处理
- 探索OpenCV:计算机视觉的入门指南
kaixin_啊啊
OpenCV项目实践计算机视觉opencv人工智能
文章目录引言OpenCV简介基本操作读取和显示图像转换图像颜色边缘检测结语引言最近接触到了一项开源的OpenCV新手入门项目,非常好玩儿,特此整理分享。在当今这个数字化时代,计算机视觉技术正变得越来越重要。无论是在自动驾驶汽车、面部识别系统,还是简单的图像编辑软件中,我们都能看到计算机视觉的身影。OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个功能强大的开源库,
- 阿里最新开源全模态大模型——Qwen2.5-Omni-7B,7B就能搞定“看听说写”,AI越来越像人了
算家计算
话题文章算家云算力租赁Qwen2.5-Omni通义千问全模态大模型开源大模型
3月27日凌晨,阿里通义千问团队发布Qwen模型家族中新一代端到端全模态大模型Qwen2.5-Omni,标志着AI“类人化”再进一步。【图片来源于网络,侵删】Qwen2.5-Omni不仅能处理文本、图像、音频、视频等多种输入,还能以流式交互实时生成文本与自然语音响应,几乎复刻了人类“接收信息-思考-表达”的全流程。也就是说,你可以和Qwen2.5-Omni实时进行音视频通话,随问随答。我们先来看一
- Linux 调试器 —— gdb 的使用
溢檀香
Linuxlinux运维服务器
Linux调试器——gdb的使用前置条件debug模式和release模式gdb下载基础操作退出调试器查看源代码运行程序断点打断点查看断点取消断点关闭断点开启断点单步执行逐过程逐语句打印表达式值、变量值、地址等等单次查看常显示运行至下一个断点处运行完所在函数,就停下来跳转至指定行查看当前栈帧局部变量的值修改变量的值查看各级函数调用及参数在写代码时,出现错误Bug解决不了总是要调试的,如果是图像化界
- 图像识别技术第二课
哈哈~156
scikit-learn
一、机器学习机器学习是一类强大的可以从经验中学习的技术。通常采用观测数据或与环境交互的形式,机器学习算法会积累更多的经验,其性能也会逐步提高。机器学习可分为监督学习、无监督学习和强化学习。到目前为止,不管是监督学习还是无监督学习,我们都会预先获取大量数据,然后启动模型,不再与环境交互。这⾥所有学习都是在算法与环境断开后进行的,被称为离线学习。优点是,我们可以孤⽴地进行模式识别,而不必分心于其他问题
- 图像识别技术与应用近期总结
哈哈~156
scikit-learn人工智能python
一、人工智能1、人类工业文明的发展历经机械化、电气化、信息化时代,如今已步入人工智能时代。2、人工智能概述:阐述人工智能是在机器上实现的智能,是研究相关理论、方法等的技术科学,介绍了其在生活方式上的转变,在日常生活中多个领域都有应用。二、机器学习1、机器学习主要包含数据、模型、目标函数和优化算法这几个关键组件。2、机器学习可分为监督学习、无监督学习和强化学习。三、深度学习1、深度学习发展:介绍了发
- 图像识别技术与应用(卷积神经网络2)
企鹅不耐热.
python机器人
LeNet架构0代表黑色,255代表白色。(可以想成0是什么都没有,所以是黑色;255代表越亮所以是白色。)红色的是卷积层,蓝色的是池化层,黄色的是全连接层。由32x32变为28x28是因为32-5+1=28,同理10x10也是这样。卷积编码器和全连接层密集块与深度有关,卷积编码器的深度取决于卷积层和池化层的数量,而全连接层的深度指的是它的层数。神经网络的深度和效果成正比。卷积核的数量与卷积神经网
- 基于随机过程的图像生成:探索新的生成策略
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介随着人们对计算机视觉技术的日益关注和追求,越来越多的人将注意力转移到如何更好地利用大数据、高性能计算设备和现代神经网络技术等新兴技术的能力上。其中一个重要领域是利用随机过程(RandomProcess)及其相关理论进行图像和视频的生成。而传统的基于模糊、轮廓、噪声等生成方式已无法满足现实世界中各种复杂场景的需求。因此,为了提升图像生成的质量和效率,我国国内外很多
- Hi3DGen:从单张照片到带纹理3D模型的创新解决方案
花生糖@
AIGC学习资料库3d人工智能计算机视觉三维建模AIGC方案库代码库
在数字创作的世界里,将2D图像转化为逼真的3D模型一直是一个挑战。不过,随着技术的进步,现在有一种名为Hi3DGen的工具正在改变这一切。它不仅能够帮助用户快速地从一张照片生成高质量、带纹理的3D模型,而且整个过程简单易懂,即使是非专业人士也能轻松上手。一、Hi3DGen是什么?想象一下,你有一张心仪已久的古老花瓶的照片,想要将其变成一个可以触摸和旋转的3D模型。传统方法可能需要复杂的建模技能和大
- revit2019 导出obj_Revit模型转obj模型插件
weixin_39712455
revit2019导出obj
百度云盘:OBJExportitforRevit-免费免费Revit2014-2019加载项将项目和系列导出为OBJ文件格式。图像显示了插入OctaneRender和Blender的RevitSampleProjects产生的OBJ。免费用于个人和商业用途。下载和使用此加载项不承担任何责任。在使用之前,检查下载的文件是否未在PC上被阻止非常重要。添加文件后启动Revit时的大多数错误实例都是由于文
- 光电定位仪设计项目的完整实践指南
十八像朵花
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:光电定位仪作为一种高精度的光学定位设备,在航天、军事和科研等领域拥有非接触、高速和高精度的优势。本设计项目集成了光电传感器、图像处理、信号处理、控制系统设计、通信协议、软件开发、实时操作系统、机械结构与光学设计、仿真工具以及结果验证与调试等多个IT知识点。通过本项目的实践指南,学生和工程师能够掌握如何设计和实现一个完整的光电定位仪系统。1.光电定位仪的设计理念
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分