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文弱_书生
乱七八糟图像处理人工智能傅里叶变换
图像处理中的傅里叶变换1.图像的空间域vs频率域空间域(SpatialDomain):图像由像素点构成,每个像素值表示亮度或颜色。频率域(FrequencyDomain):表示图像的不同频率分量。低频(LowFrequency):大尺度结构,平滑区域。高频(HighFrequency):边缘、纹理等细节。傅里叶变换的作用是:将图像分解成不同频率的分量,类似于把一张图像看成由不同频率的正弦波叠加而成
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLO算法的加油站监控场景目标检测(续)
林聪木
目标检测YOLO目标跟踪
目录3.3实验设计与结果分析3.3.1实验数据及评价指标3.3.2消融对比实验3.3.3YOLO系列算法对比实验3.3.4目标分类对比实验IVC高细粒度特征融合筛选算法研究4.1引言4.2高细粒度融合筛选算法4.2.1scSE注意力机制4.2.2PSconv高细粒度特征提取方法4.2.3IVC高细粒度特征融合筛选算法结构4.3实验设计与结果分析4.3.1实验数据及评价指标4.3.2实验环境与参数4
- 原型验证阶段未考虑量产成本的后果分析
原型
原型验证阶段未考虑量产成本,将导致生产成本超出预算、供应链风险增加、产品上市延迟、市场竞争力下降、后期设计变更成本飙升。尤其以生产成本超出预算最为突出,如果原型阶段选用了昂贵或难以批量采购的元器件或生产工艺,进入量产阶段时,这些成本问题将被明显放大,从而使企业利润大幅减少,甚至导致项目亏损。一、生产成本超出预算在原型验证阶段忽视量产成本,最直接的后果便是生产成本显著超出预算。这是因为原型阶段往往更
- “端到端”流程
扉间798
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home.html设置表单文件上传框文件上传按钮predict.html图像变量path表单提交地址get返回按钮后端app.py模型编译加载模型创建自定义图像处理函数将图像转为数组调整图像大小做归一化创建跟路由判断请求方法是不是post从请求中提取文件获取文件名设置保存路径将文件保存到路径调用图像处理函数模型预测字典返回html返回预测结果返回图像路径model加载数据集转换为4维归一化处理独热
- 矩阵置零
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力扣刷题矩阵算法数据结构leetcode
题目描述给定一个mxn的矩阵,如果一个元素为0,则将其所在行和列的所有元素都设为0。请使用原地算法。示例1:输入:matrix=[[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]输出:[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]示例2:输入:matrix=[[0,1,2,0],[3,4,5,2],[1,3,1,5]]输出:[[0,0,0,0],[0,4,5,0],[0,3,1,0]]提示:m
- # 使用 Dlib 和 OpenCV 实现人脸关键点检测
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使用Dlib和OpenCV实现人脸关键点检测在计算机视觉领域,人脸检测和关键点定位是许多应用的基础,例如人脸识别、表情分析和图像编辑等。本文将介绍如何使用Dlib和OpenCV实现人脸关键点检测,并展示如何在Python中加载预训练模型并应用到图像处理中。1.背景介绍人脸关键点检测是指在人脸图像中定位特定的特征点,例如眼睛、鼻子、嘴巴的轮廓等。这些关键点可以用于进一步的分析,如面部表情识别或面部对
- AES 加密介绍
stevenzqzq
androidAES加密
AES加密简介AES(AdvancedEncryptionStandard,高级加密标准)是一种对称加密算法,具有高安全性、速度快、适用于大数据量加密的特点。AES使用128、192或256位密钥进行加密和解密,常用于存储敏感数据(如用户设置、设备配置、通信数据等)。为什么车载空调软件需要AES加密?在车载座舱空调软件中,可能涉及用户隐私数据(如用户的空调温度设定、座椅加热偏好等),以及车载控制数
- SVD 算法
G_Water_
算法
SVD算法1.基本概念与背景2.SVD的数学基础3.SVD的步骤4.SVD的应用场景5.SVD的优点6.SVD的局限7.实现SVD的步骤1.导入必要的库:2.读取数据并计算协方差矩阵:3.求解特征值和奇异向量:4.构造U、Σ和VTV^{T}VT矩阵:5.应用SVD进行降维或去噪:8.示例:文本降维01.计算协方差矩阵:02.求解SVD03.构造U和VTV^{T}VT:04.矩阵分解与重建:05.应
- 前端多线程革命:深入探索 Worker 技术的应用与未来
斯~内克
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引言在单线程统治前端开发的漫长岁月里,开发者们始终面临着一个根本性矛盾:日益复杂的业务需求与JavaScript单线程运行机制之间的冲突。当我们试图在浏览器中实现图像处理、大数据计算或实时通信等复杂功能时,总会遇到界面卡顿、响应延迟等性能瓶颈。Worker技术的出现,犹如一道曙光,为前端开发打开了通向多线程世界的大门。本文将带您深入探索WebWorker、ServiceWorker和Worklet
- 前端工程师的图片格式选择哲学:从技术原理到工程实践
斯~内克
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一、视觉载体背后的数学逻辑1.1像素与矢量的本质差异现代数字图像处理技术中存在两大基础范式:位图(像素)体系:基于笛卡尔坐标系离散采样每个像素点包含RGBA四通道数值文件大小=分辨率×色深×压缩率矢量图形体系:基于数学方程描述几何形状使用贝塞尔曲线控制点定位文件大小与显示尺寸无关1.2色彩空间的降维打击常见色彩空间转换策略:色彩空间通道构成适用场景存储效率sRGBR(红)G(绿)B(蓝)Web标准
- 数据结构每日一题day8(顺序表)★★★★★
Phoebe鑫
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题目描述:从有序顺序表中删除所有其值重复的元素,使其中所有元素的值均不同算法思想:输入检查:若顺序表为空或指针为空,返回false。双指针覆盖法:使用指针k标记保留元素的末尾,初始位置为0。遍历顺序表(从i=1开始),若当前元素data[i]不等于data[k],则将其保留到k+1位置,并更新k。更新表长:遍历结束后,表长设为k+1,直接截断后续元素。复杂度分析:时间复杂度O(n)空间复杂度O(1
- Java Jvm运行机制原理_JVM 运行机制及其原理
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JVM运行机制及其原理发布时间:2018-05-2222:15,浏览次数:1074,标签:JVM最近出去面试,总被问到JavaJVM相关的东西,什么JVM的内存模型、JVM的内存分配、内存回收、内存回收算法…搞得我一头雾水,早些年还看过一些,蹭着有时间给大家也给自己总结下JVM相关的知识。JVMJVM是JavaVirtualMachine(Java虚拟机)的缩写,是一个虚构出来的计算机,是通过在实
- Qwen-2.5、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 核心区别
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1.定位与核心能力Qwen-2.5(阿里云):通用型大语言模型,擅长多模态处理(文本、图像、音频等)和超长上下文支持(最高支持100万token)。DeepSeek-V3(深度求索):通用型模型,采用混合专家架构(MoE),总参数6710亿(每次激活370亿),训练成本仅557.6万美元,注重高性价比和低延迟。DeepSeek-R1(深度求索):专精复杂逻辑推理(数学、代码生成、金融分析等),通过
- 代码随想录算法训练营第七天
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- 如何学好c++(萌新小白速入)
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一、基础阶段(1-2个月)目标:建立C++核心语法体系关键知识点变量/常量、基础数据类型(int,double,char等)运算符与表达式(算术/逻辑/位运算)控制流(if-else,switch,for,while,do-while)函数定义与调用(参数传递、返回值、作用域)数组与字符串操作(C风格字符串与std::string)实践建议用代码实现斐波那契数列、素数判断等基础算法尝试LeetCo
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引言人脸识别技术是计算机视觉领域的重要分支,广泛应用于安防、支付、社交网络等领域。本文基于OpenCV库中的Haar级联分类器实现了一个简单的人脸检测系统,并对其性能进行了分析。虽然Haar级联算法是一种经典的入门级人脸检测方法,但其在实际应用中存在一些局限性。本文将从代码实现、算法优缺点以及推荐更高效的算法等方面进行探讨。代码实现详解功能概述上述代码实现了以下功能:实时摄像头人脸检测:通过笔记本
- K-均值聚类算法的深入分析与实践
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- WinForm真入门(4)——Lable控件详解
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1.Label控件的作用Label(标签)是WinForm中用于显示静态文本或图像的控件,常用于:描述其他控件的用途(如标识文本框的输入内容)。展示不可编辑的信息(如状态提示、计算结果)。通过图像和文本组合增强界面可读性。2.核心属性与功能文本内容属性说明Text标签显示的文本内容(支持多行文本,需设置AutoSize=false)TextAlign文本对齐方式(如ContentAl
- [项目源码]2024年11月YOLO相关项目精选项目源码
代码终究输给规则
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序号项目名称文件大小1基于YOLO模型实现足球运动实时分析项目源码252.47M2基于YOLO的食物卡路里检测系统(源码&部署教程&数据集).zip21.13M3基于Ascend310AI处理器+深度学习算法的变电站电力巡检系统源码+说明(基于YOLOv4对电力巡检目标检测)....10.28M4基于YOLO与Deepsort的实时多目标跟踪,旨在利用C++实现多目标跟踪系统138.48M5基于Y
- 基于yolov11的水下目标检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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【算法介绍】基于YOLOv11的水下目标检测系统是一种利用深度学习技术实现的高效系统,特别适用于识别水下环境中的多种目标。该系统支持识别的目标种类包括fish(鱼)、jellyfish(水母)、penguin(企鹅)、puffin(海雀)、shark(鲨鱼)、starfish(海星)以及stingray(魟鱼)等。YOLOv11作为YOLO系列的最新版本,具有强大的特征提取能力和高效的推理速度。这
- 基于yolov8的鱼病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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【算法介绍】基于YOLOv8的鱼病害检测系统是一种先进的解决方案,利用深度学习算法实现高效准确的目标检测。该系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集,专门用于检测与识别鱼类病害。YOLOv8作为Ultralytics公司开发的最新一代算法模型,具有速度更快、准确率更高的优势。其全新的网络结构,包括优化的骨干网络、Anchor-Free检测头和新的损失函数,使得模型在各种硬件平台上都能表现出色。在
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剑指Offer(数据结构与算法面试题精讲)C++版题目一:整数除法题目二:二进制加法题目三:前n个数字二进制形式中1的个数题目一:整数除法 解法1:暴力法,直接连减:#includeusingnamespacestd;intdevide(intdividend,intdivisor){intresult=0;//注意这里的存在溢出,整数范围:-2^31-2^31-1if(dividend==
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掌握“分而治之”的算法哲学!今日系统解析分治算法的核心思想与实战应用,覆盖排序优化、数学计算、几何问题等高频场景,彻底理解“分解-解决-合并”的算法范式。一、分治算法核心思想分治算法(DivideandConquer)是一种将复杂问题分解为相似子问题的算法范式,核心步骤:分解(Divide):将原问题划分为多个子问题解决(Conquer):递归解决子问题(若子问题足够小则直接求解)合并(Combi
- PyTorch深度学习入门与实战教程
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:深度学习是AI的核心技术,基于神经网络对数据建模以实现学习和预测。PyTorch是一个灵活易用的开源深度学习框架,适合初学者和研究人员进行实验开发。教程涵盖了从基础概念到模型训练、验证、测试的完整流程,包括张量操作、动态计算图、数据预处理、神经网络构建、优化器使用、训练循环、模型保存加载以及CNN和RNN等关键网络结构的应用实践。通过实例项目如文本分类、图像识
- 每日算法----2278. 字母在字符串中的百分比----2025/03/31
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算法leetcode
目录1.题目描述2.示例3.思路4.遇上的问题5.具体实现代码6.官方题解7题目来源1.题目描述给你一个字符串s和一个字符letter,返回在s中等于letter字符所占的百分比,向下取整到最接近的百分比。2.示例示例1:输入:s=“foobar”,letter=“o”输出:33解释:等于字母‘o’的字符在s中占到的百分比是2/6*100%=33%,向下取整,所以返回33。示例2:输入:s=“jj
- PP-ChatOCRv3新升级:多页PDF信息抽取支持自定义提示词工程,拓展大语言模型功能边界
飞桨PaddlePaddle
技术干货最新上线飞桨人工智能paddlepaddleDeepSeek百度
文本图像信息抽取技术在自动化办公、建筑工程、教育科研、金融风控、医疗健康等行业领域具有广泛应用场景。2024年9月,飞桨低代码开发工具PaddleX中新增文本图像智能产线PP-ChatOCRv3,充分结合PaddleOCR的文本图像版面解析能力和文心一言语言理解优势,实现了高效的文本图像信息抽取。近期,飞桨研发团队对飞桨低代码开发工具PaddleX中文本图像智能产线PP-ChatOCRv3进行升级
- 卷积层里的填充和步幅
恋恋不忘,必有回响
动手学习深度学习深度学习人工智能
填充和步幅填充给定(32x32)输入图像应用5x5大小的卷积核第1层得到输出大小28x28第7层得到输出大小4x4更大的卷积核可以更快地减小输出大小形状从nh×nwn_h\timesn_wnh×nw减少到(nh−kh+1)×(nw−kw+1)(n_h-k_h+1)\times(n_w-k_w+1)(nh−kh+1)×(nw−kw+1)填充是在输入周围添加额外的行/列填充php_hph行和pwp_w
- 基于图像分割的LIDC-IDRI 数据集预处理之实战预处理篇
折柳_
人工智能计算机视觉python
目录前言一、创建参数配置文件lung.conf二、创建数据预处理文件prepare_dataset.py:总结前言上一篇《基于图像分割的LIDC-IDRI数据集预处理之数据下载篇》介绍了关于lidc的数据下载,本篇将针对数据集进行具体的处理,包括肺实质分割,结节标注,数据集划分等,针对数据集预处理所用到的有关技术参考了博主小河梦《深度学习】肺结节分割项目实战一:处理数据集》,本篇现已经成功运行并运
- LIDC-IDRI数据集
ChemXL
目标检测计算机视觉深度学习神经网络人工智能图像处理opencv
LIDC-IDRI数据集xml文件读取roi坐标,并根据imageSOP_UID匹配到原始dcm图像上框出肺结节区域importpydicomasdicomimportosimportcv2importnumpyasnpimportlxml.etreeasetreeimportpydicomfromPILimportImagefromskimage.drawimportpolygonfrommat
- 【C++游戏引擎开发】《几何算法》(1):数学基础与射线相交检测
JuicyActiveGilbert
C++游戏引擎开发知识点c++游戏引擎算法
引言:为什么需要射线相交检测?在计算机图形学、游戏开发和三维建模领域,射线相交检测(RayIntersectionTesting)是实现诸多核心功能的基础。无论是玩家的子弹命中判定、3D建模软件的物体选取,还是光线追踪中的光线路径计算,都需要快速判断射线与几何体是否相交。本文将深入浅出地解析其数学基础,并探讨常见几何体的相交检测方法。一、数学基础概念1.1射线的数学表示射线由起点(Origin)和
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
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级别: 初级
陈 雄华 (quickselect@163.com), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu