- 人工智能概念
zhangpeng455547940
计算机人工智能
机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架,使得系统可以从数据中学习算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具,模仿人脑,使用多层神经网络进行学习算法:多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用:自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
- 4款老照片AI自动修复工具分享,让老照片重焕光彩
Ai工具分享
人工智能
老照片承载着我们的成长历程、家庭的变迁以及社会的发展印记。然而,岁月无情,它们逐渐失去了原本的光彩,让我们在回忆时总觉得少了些什么。但随着自动修复软件的出现,让老照片的修复变得不再遥不可及。这些软件利用先进的图像处理技术,能够自动识别并修复照片上的瑕疵,让老照片重焕光彩。下面小编就来给大家分享几款AI自动修复工具,帮助你找回那些遗失的美好时光。一、牛学长图片修复工具牛学长图片修复工具是一款功能强大
- 图像工具插件:Editor.js 的图像处理解决方案
贡沫苏Truman
图像工具插件:Editor.js的图像处理解决方案imageImageBlockforEditor.js项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/image8/imageEditor.js的图像工具插件是一个强大的开源项目,致力于为Editor.js富文本编辑器提供图像处理功能。该项目主要使用JavaScript编程语言,并且是基于Editor.js的插件架构进行开发
- 验证码识别:使用OCR技术识别图形验证码详解
数据知道
2025年爬虫和逆向教程ocrpython爬虫OCR识别验证码识别图片验证码
文章目录一、基本原理二、所需工具2.1Python环境2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型4.3数据增强4.4集成多个OCR引擎五、实际应用中的注意事项六、总结验证码(CAPTCHA)是一种用于区分人类用户和自动化程序的安
- 卷积神经网络可视化
天行者@
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(CNN)的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。以下从技术原理、实现方法和应用场景三个维度,系统梳理CNN可视化的核心技术,并提供代码示例和前沿方向分析:一、CNN可视化的核心维度1.卷积核可视化原理:提取卷积层的权重,将其转换为图像形式,观察滤波器学习到的模式。实现步骤:提取卷积层权重(形状为[out_channels,in_channels,kernel_siz
- ComfyUI 中存在类似于 “蒙版” 的方法
AI-AIGC-7744423
图像处理人工智能
在ComfyUI中存在类似于“蒙版”的方法,它在图像生成和编辑过程中发挥着重要作用,以下为你详细介绍:什么是蒙版及其作用在图像处理领域,蒙版是一种用于控制图像特定区域处理效果的工具。通过蒙版,可以指定哪些区域需要应用某种效果(如滤镜、色彩调整等),哪些区域保持不变。在ComfyUI里,蒙版主要用于控制图像生成或修改的范围。ComfyUI中实现类似蒙版功能的方法1.使用ControlNet的蒙版功能
- 基于YOLOv5的车牌识别系统:从数据集到UI界面的实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展,车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统(LicensePlateRecognition,LPR)主要用于识别车辆的车牌号码,并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来,随着深度学习技术的飞速发展,基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法,如YOLO(YouOn
- 克服 AI 时代的恐惧、不确定性和疑虑
人工智能
1学习咋通过培养AI技能,提高职场对AI的积极性职场中抵触AI的现象确实存在。很多人并非不愿意接受变化,而是因为对AI存在“FUD”——即恐惧(Fear)、不确定性(Uncertainty)和疑虑(Doubt)。要在AI转型时代取得成功,必须积极应对这些FUD,并营造一种支持学习的文化,让员工能够适应和成长,最终推动整个组织共同进步。大厂们都始终在内部率先使用和测试自家的AI技术,然后才推向客户。
- 《SQL应用场景解析:如何通过SQL解决实际业务问题》
新手程序员如何用三个月成为SQL高手?万字自学指南带你弯道超车在数据为王的时代,掌握SQL已成为职场新人的必修课。你可能不知道,仅用三个月系统学习,一个零基础的小白就能完成从数据库萌新到SQL达人的蜕变。去年刚毕业的小王就是典型例子,通过本文的学习路线,他不仅成功转行数据分析师,薪资更是翻了两倍。本文将为你揭秘这条高效的学习路径,让你少走90%的弯路。[]()一、为什么每个职场新人都需要SQL这把
- 2025最全 Java 面试八股文(持续更新)
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java面试开发语言
Java面试Java面试随着时间的改变而改变。在过去的日子里,当你知道String和StringBuilder的区别就能让你直接进入第二轮面试,但是现在问题变得越来越高级,面试官问的问题也更深入。在我初入职场的时候,类似于Vector与Array的区别、HashMap与Hashtable的区别是最流行的问题,只需要记住它们,就能在面试中获得更好的机会,但这种情形已经不复存在。如今,你将会被问到许多
- 从零开始搭建搜索推荐系统(五十四)多路召回之万剑归宗
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聊的不止技术。跟着小帅写代码,还原和技术大牛一对一真实对话,剖析真实项目筑成的一砖一瓦,了解最新最及时的资讯信息,还可以学到日常撩妹小技巧哦,让我们开始探索主人公小帅的职场生涯吧!(PS:本系列文章以幽默风趣风格为主,较真侠和杠精请绕道~)一、奶茶引发的血案(会议室里,行服小姐姐把笔记本往桌上一拍,屏幕上是密密麻麻的搜索日志)行服姐姐:"小帅!你自己看看!用户搜'朝阳区低糖芝士草莓冰沙',你家系统
- 2024年最新【AcWing】蓝桥杯集训每日一题Day7 贡献法 4261,2024年最新2024春招面试
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程序员c语言c++学习
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友,可以添加戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!是一个数学思想,在枚举一些数的时候,有些枚举可能
- 4年产品经理工作总结,这3个问题没想清楚一辈子都是初级产品(附AI产品经理福利)
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产品经理人工智能语言模型langchain大模型LLMai产品经理
笔者将这4年产品工作的所思,所悟,所得进行总结,总结起来就是3个方面:关于学习成长,关于交流分享,关于职场选择。希望分享的内容对产品新人们有所帮助,也希望能和产品老鸟们多多交流,毕竟讨论使人完备!本文金字塔结构如下图所示:一、关于学习成长产品经理这个职位有些类似于中国的博士入学考试,宽进严出,想要完成从产品专员->产品经理->高级产品经理->产品总监的升级之路可谓非常之难,抛开运气因素,对一个人的
- 使用Python进行火焰检测与识别:从基础理论到高级实现的全面指南
快撑死的鱼
python算法解析python开发语言
使用Python进行火焰检测与识别:从基础理论到高级实现的全面指南火灾是一种常见而危险的自然灾害,在工业、家庭和公共场所中,实时检测火焰并做出响应是保障安全的重要手段。随着计算机视觉技术的发展,使用图像处理和机器学习的方法进行火焰检测已经成为可能。Python作为一种功能强大且广泛使用的编程语言,提供了丰富的库和工具,能够有效地实现火焰检测和识别。在本文中,我们将深入探讨如何使用Python进行火
- 卷积神经网络中的卷积操作
m0_61360701
深度学习cnn深度学习人工智能
1.什么是卷积操作?在卷积神经网络(CNN)中,卷积操作是一种数学运算,它的目的是从图像(或其他数据)中提取局部特征。简单来说,卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动,每次扫描一小块区域,并从中提取有用的信息。2.卷积操作的类比:印章想象你有一张纸和一个印章。印章是一个小的图案,比如一个简单的形状(圆形、方形等)。当你把印章按在纸上时,印章会与纸上的内容接触,并留下一个印记。然后你移动印章,重
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测
格图素书
目标检测人工智能计算机视觉
目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长,分为上下两篇,下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测(续)前言近几年来,在计算机视觉领域,利用深度学习卷积
- 卷积神经网络(CNN)详解:从原理到应用的全景解析
彩旗工作室
人工智能cnn人工智能神经网络卷积神经网络
一、定义与核心特征卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频)设计的深度前馈神经网络,其核心特征包括:局部连接:卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接,减少参数数量;权重共享:同一卷积核在整个输入数据上滑动,增强平移不变性;层级特征提取:从低级特征(边缘、纹理)到高级特征(物体部件)的逐层抽象。二、历史演进与关键突破1960年
- backbone和head分开转onnx的优势
yuweififi
人工智能深度学习机器学习
模型转换为ONNX格式时,将其分成backbone和head两个部分,通常是出于以下原因:1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分(例如卷积神经网络的主干部分),负责从输入数据中提取高级特征。head是模型的输出部分,负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果(例如分类、检测、分割等)。将模型分成两部分可以实现模块化设计,便于在不同任务中复用backbone或head。例如
- YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块,提高远距离建模依赖(含C2f二次创新)
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO计算机视觉深度学习目标检测
一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测,并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。在改进YOLOv8的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力,能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。专栏目录:YOLOv8改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Ne
- DeepSeek对于普通打工人来说有什么帮助呢?
人工智能
在当今快速变化的社会中,普通打工人面临着越来越多的挑战:职场竞争加剧、技能更新换代加快、工作与生活的平衡难以掌控等。在这样的背景下,如何提升自身竞争力、找到适合自己的职业发展路径,成为了每个打工人都需要思考的问题。而DeepSeek,作为一款基于人工智能和大数据分析的职业发展工具,正在为普通打工人提供全新的解决方案。本文将从多个角度探讨DeepSeek对于普通打工人的帮助,分析它如何通过职业规划、
- android系统架构的前世今生,事件分发机制面试题
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Android经验分享面试
前言一位网友在职场论坛上发了一个帖子,他说自己今年三十七岁了,是一名Android老兵,因为和上家公司的领导闹矛盾有了嫌隙,一气之下就裸辞了,如今已经辞职四个月了,也失业了四个月。每天都在努力投简历,共投出去了五百封简历,但只有三家通知自己过去面试,其他的都石沉大海。自己很纳闷,就找了一个做猎头的朋友询问,朋友说自己已经超龄了,没有什么岗位可以给自己这个年龄的人了,只有少数的能放宽到四十岁,但也不
- 【深度学习】从全连接层到卷积
熙曦Sakura
深度学习深度学习人工智能
从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据,其中行对应样本,列对应特征。对于表格数据,我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互,但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时,多层感知机可能是最好的选择,然而对于高维感知数据,这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如,在之前猫狗分类的例子中:假设我们有一个足够充分的照片数据集,数据集中是拥有标注的照片,每张照片具有百万级像素,
- LeNet-5卷积神经网络详解
LChuck
深度学习人工智能神经网络深度学习数据结构计算机视觉AIGC
LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构,是深度学习领域的一个重要里程碑。这个网络最初是为了解决手写数字识别问题而设计的,在当时取得了突破性的成果。它的成功不仅证明了卷积神经网络在计算机视觉任务中的有效性,更为后来深度学习的发展奠定了重要基础。图1:LeNet-5网络结构示意图2.网络结构LeNet-5的结构非常优雅且
- 【ISP】ISP的pipeline的几种关键算法
白码思
算法
ISP的pipeline中涉及各种图像处理中的关键算法,比如涉及降噪、HDR合成、色调映射、去马赛克、锐化、去雾等任务。下面会出几期文章会逐个详细解释它们的原理、用途及其在图像处理流程中的作用。1.RawNR(RawNoiseReduction,RAW降噪)用途:对RAW图像进行噪声抑制,减少感光元件(CMOS/CCD)带来的噪声,提高信噪比(SNR)。原理:RAW图像是图像传感器采集的未处理数据
- 论文阅读 EEG-TCNet
Plan-C-
论文阅读
EEG-TCNet:AnAccurateTemporalConvolutionalNetworkforEmbeddedMotor-ImageryBrain–MachineInterfaces1.Intrduction本文提出了一种新颖的时间卷积网络(TCN),在需要很少的可训练参数的情况下实现了出色的精度。EG-TCNET成功地推广了单个数据集,通过0.25的元效应优于MOABB的当前最新技术水平
- YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
Limiiiing
YOLOv12改进专栏YOLOv12目标检测深度学习计算机视觉
必读内容船新的YOLOv12改进专栏~1️⃣什么!不知道如何改进模型⁉️本专栏所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程,所有改进100%可直接运行,性价比极高。2️⃣找不到合适的模块⁉️所有改进点均为近三年顶会,顶刊提出的先进算法,将其融入到YOLOv12中,并进行二次创新,新颖度高,创新度高,能够适应不同的任务场景。3️⃣不确定自己改进的步
- 基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南
harmonyos-next
基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南引言在移动应用开发中,图像处理是一个常见且重要的需求。随着HarmonyNext的发布,ArkTS作为其核心开发语言,提供了强大的工具和框架来支持高性能的图像处理。本文将深入探讨如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS进行高效的图像处理,并通过一个实战案例来展示如何实现一个复杂的图像滤镜效果。1.图像处理基础在开始编写代码之前,我们需要了解
- HarmonyNext 实战:基于 ArkTS 的高性能图像处理与渲染方案
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理与渲染方案引言在移动应用开发中,图像处理和渲染是一个复杂且资源密集的任务。随着HarmonyNext的推出,开发者可以利用其强大的分布式能力和ArkTS语言的高效性,实现高性能的图像处理与渲染方案。本文将深入探讨如何在HarmonyNext平台上,利用ArkTS编写高效的图像处理算法,并通过分布式渲染技术实现跨设备的图像渲染优化。我们将通过
- HarmonyNext实战案例:基于ArkTS12+的高性能图像处理应用开发
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HarmonyNext实战案例:基于ArkTS12+的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,图像处理是一个重要的应用领域。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+开发一个高性能的图像处理应用。我们将从基础概念出发,逐步构建一个完整的图像处理应用,涵盖图像加载、处理、显示等核心功能。通过本案例,读者将掌握ArkTS12+在图像处理中的应用技巧,并能够独立开发类似的应用。1.环境
- Bottleneck、CSP、DP结构详细介绍
CV工程师小朱
深度学习笔记人工智能深度学习CSP深度可分离残差网络
文章目录前言一、BottleneckDarknetBottleneck二、CSPCSP思想pp-picodet中的CSPLayerDP卷积前言本篇文章详细介绍了三种神经网络中常见的结构,bottleneck、CSP、DP,并附上了代码加深理解。一、BottleneckBottleneck出现在ResNet50/101/152这种深层网络中,基本思想就是先用1x1减少通道数再进行卷积最后再通过1x1
- Maven
Array_06
eclipsejdkmaven
Maven
Maven是基于项目对象模型(POM), 信息来管理项目的构建,报告和文档的软件项目管理工具。
Maven 除了以程序构建能力为特色之外,还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性,所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法,许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven,而且公司
- ibatis的queyrForList和queryForMap区别
bijian1013
javaibatis
一.说明
iBatis的返回值参数类型也有种:resultMap与resultClass,这两种类型的选择可以用两句话说明之:
1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候,则可直接用resultClass直接指定查询结果类
- LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重
Cwind
java位运算LeetCodeAlgorithm题解
原题链接:#191 Number of 1 Bits
要求:
写一个函数,以一个无符号整数为参数,返回其汉明权重。例如,‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。
汉明权重:指一个字符串中非零字符的个数;对于二进制串,即其中‘1’的个数。
难度:简单
分析:
将十进制参数转换为二进制,然后计算其中1的个数即可。
“
- 浅谈java类与对象
15700786134
java
java是一门面向对象的编程语言,类与对象是其最基本的概念。所谓对象,就是一个个具体的物体,一个人,一台电脑,都是对象。而类,就是对象的一种抽象,是多个对象具有的共性的一种集合,其中包含了属性与方法,就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象,这个对象就拥有了该类全部的属性,方法。相比于结构化的编程思路,面向对象更适用于人的思维
- linux下双网卡同一个IP
被触发
linux
转自:
http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/
由于需要一台机器有两个网卡,开始时设置在同一个网段的IP,发现数据总是从一个网卡发出,而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下,发现相同的问题不少:
一、
关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
- 安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开
肆无忌惮_
安卓
遇到一个奇怪的问题,当SplashActivity跳转到MainActivity之后,按主页键,再去打开程序,程序没法再打开(闪一下),结束任务再开也是这样,只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity
本来代码:
// 销毁这个Activity
fin
- 通过cookie保存并读取用户登录信息实例
知了ing
JavaScripthtml
通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合;通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie;通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外,将一个cookie对象发送到客户端,使用response对象的addCookie()方法。
下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。
(1)创建index.jsp文件。在改
- JAVA 对象池
矮蛋蛋
javaObjectPool
原文地址:
http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html
Jakarta对象池
☆为什么使用对象池
恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
- ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法
alleni123
java
场景如下:
ArrayList<Obj> list
Obj-> createTime, sid.
现在要根据obj的createTime来进行定期清理。(释放内存)
-------------------------
首先想到的方法就是
for(Obj o:list){
if(o.createTime-currentT>xxx){
- 阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝
百合不是茶
平台战略
“耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”,“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿 ,主要是用来进行农业方面,将农民手中的散地集中起来 不仅加大农民集体在土地上面的话语权,还增加了土地的流通与 利用率,提高了土地的产量,有利于大规模的产业化的高科技农业的 发展,阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整,但是集体化之后农民的个体的话语权 将更少,国家应出台相应的法律法规保护
- Spring注入有继承关系的类(1)
bijian1013
javaspring
一个类一个类的注入
1.AClass类
package com.bijian.spring.test2;
public class AClass {
String a;
String b;
public String getA() {
return a;
}
public void setA(Strin
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成功
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- [Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用
bit1129
velocity
什么是VelocityViewServlet
使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中,以Servlet+Velocity的方式实现web应用
Servlet + Velocity的一般步骤
1.自定义Servlet,实现VelocityViewServl
- 【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service
bit1129
service
Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解?
A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
lua nginx 控制
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字, 在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字
bylijinnan
java
public class TwoElementEqualSum {
/**
* 第 14 题:
题目:输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字,
在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字。
要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字,输出任意一对即可。
例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
- Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder
bylijinnan
javanetty
今天看Netty如何实现一个Http Server
org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory:
pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder());
pipeline.addLast(&quo
- java敏感词过虑-基于多叉树原理
cngolon
违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包,用于java中的敏感词过滤
1、工具包自带敏感词词库,第一次调用时读入词库,故第一次调用时间可能较长,在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右,纯文本35毫秒左右。
2、如需自定义词库,将jar包考入WEB-INF工程的lib目录,在WEB-INF/classes目录下建一个
utf-8的words.dict文本文件,
- 多线程知识
cuishikuan
多线程
T1,T2,T3三个线程工作顺序,按照T1,T2,T3依次进行
public class T1 implements Runnable{
@Override
 
- spring整合activemq
dalan_123
java spring jms
整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分: a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接 b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
- MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime?
dcj3sjt126com
mysql
环境:Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1
第一步、创建一个表date_test(非定长、int时间)
CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
- Parcel: unable to marshal value
dcj3sjt126com
marshal
在两个activity直接传递List<xxInfo>时,出现Parcel: unable to marshal value异常。 在MainActivity页面(MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>): Intent intent = new Intent(this, Next
- linux进程的查看上(ps)
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linux pslinux ps -llinux ps aux
ps:将某个时间点的进程运行情况选取下来
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/admin/blogs/2119469
http://eksliang.iteye.com
ps 这个命令的man page 不是很好查阅,因为很多不同的Unix都使用这儿ps来查阅进程的状态,为了要符合不同版本的需求,所以这个
- 为什么第三方应用能早于System的app启动
gqdy365
System
Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了,这里就不细述了,这里不阐述ROM启动还有bootloader,软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来(包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等)-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
- App Framework发送JSONP请求(3)
hw1287789687
jsonp跨域请求发送jsonpajax请求越狱请求
App Framework 中如何发送JSONP请求呢?
使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/
如何发送Ajax请求呢?
(1)登录
/***
* 会员登录
* @param username
* @param password
*/
var user_login=function(username,password){
// aler
- 发福利,整理了一份关于“资源汇总”的汇总
justjavac
资源
觉得有用的话,可以去github关注:https://github.com/justjavac/awesome-awesomeness-zh_CN 通用
free-programming-books-zh_CN 免费的计算机编程类中文书籍
精彩博客集合 hacke2/hacke2.github.io#2
ResumeSample 程序员简历
- 用 Java 技术创建 RESTful Web 服务
macroli
java编程WebREST
转载:http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-jaxrs/
JAX-RS (JSR-311) 【 Java API for RESTful Web Services 】是一种 Java™ API,可使 Java Restful 服务的开发变得迅速而轻松。这个 API 提供了一种基于注释的模型来描述分布式资源。注释被用来提供资源的位
- CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项
超声波
oraclelinux
前言:
这两天项目要上线了,由我负责往服务器部署整个项目,因此首先要往服务器安装oracle,服务器本身是CentOS6.5的64位系统,安装的数据库版本是11g,在整个的安装过程中碰到很多的坑,不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。
安装过程中可能遇到的问题(注
- HttpClient 4.3 设置keeplive 和 timeout 的方法
supben
httpclient
ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() {
@Override
public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) {
long keepAlive
- Spring 4.2新特性-@Import注解的升级
wiselyman
spring 4
3.1 @Import
@Import注解在4.2之前只支持导入配置类
在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean
3.2 示例
演示java类
package com.wisely.spring4_2.imp;
public class DemoService {
public void doSomethin