- Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集pytorchcnn人工智能生成对抗网络神经网络深度学习
简介简介:针对传统的超分辨率重建技术所重建的图像过于光滑且缺乏细节的问题,作者提出了一种改进的生成对抗图像超分辨率网络。该改进方法基于深度神经网络,其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块,其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成,其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。论文题目:ImageSuper-resolutionReconstruction
- YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年ECCV的自调制特征聚合注意力模块(SMFA),并构建C2PSA_SMFA
小李学AI
YOLOv11有效涨点专栏YOLO深度学习人工智能计算机视觉目标检测机器学习神经网络
1.SMFA介绍1.1摘要:基于Transformer的图像复原方法由于Transformer的自注意(self-attention,SA)特性能够更好地挖掘非局部信息,从而获得更好的高分辨率图像重建效果,因此具有重要的应用价值。然而,关键点积SA需要大量的计算资源,这限制了其在低功耗器件中的应用。此外,模拟退火机制的低通特性限制了其捕获局部细节的能力,从而导致平滑的重建结果。针对该问题,该文提出
- Vidu 5.0 视频生成模型深度解析
Liudef06
AI生成视频音视频计算机视觉人工智能深度学习
Vidu5.0视频生成模型深度解析(2025年3月)一、核心技术架构多模态动态建模基于DiT(DiffusionTransformer)架构:结合3D时空注意力机制,实现动态场景的精准建模。视频生成能力:支持生成最长16秒、1080P分辨率的视频,并具备多镜头切换能力。物理特性模拟:模拟真实物理特性,如光影反射、流体运动。角色一致性控制三视图角色生成:用户上传角色三视图图片,模型可生成360度动态
- 农业无人机:无人机图像处理_(5).无人机图像在精准农业中的应用
zhubeibei168
无人机无人机图像处理人工智能游戏引擎人机交互农业检测
无人机图像在精准农业中的应用1.引言在精准农业中,无人机图像处理技术发挥着重要作用。通过无人机采集的高分辨率图像,农民和农业研究人员可以实时监测作物生长情况、土壤湿度、病虫害状况等,从而实现精准管理。本节将详细介绍无人机图像在精准农业中的应用,包括图像采集、图像预处理、图像分析和数据可视化等环节。2.无人机图像采集无人机图像采集是精准农业图像处理的第一步。无人机配备有高分辨率相机,可以在空中对农田
- 手把手教你学Simulink——通信领域的无线协议与通信场景应用:基于Simulink的蓝牙通信系统仿真建模示例
小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulink数据结构网络matlabsimulink
目录手把手教你学Simulink——基于Simulink的蓝牙通信系统仿真建模示例一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1:创建Simulink模型步骤2:设计随机比特生成模块步骤3:设计GFSK调制模块步骤4:设计AWGN信道模块步骤5:设计GFSK解调模块步骤6:设计误码率计算模块步骤7:设计显示模块步骤8:设置仿真参数步骤9:运行仿真并分析结果步骤10:误码率分析(调整SNR)四、总
- Tailwind CSS 学习笔记(二)
SSHSHLSH
css前端
一、辅助工具在vscode中使用TailwindCSS,可安装官方提供的TailwindCSSIntelliSense插件,该插件可以提供自动补全、语法高亮及检查功能。二、TailwindCSS中的基本单位CSS中常见单位1、绝对单位绝对单位的值固定,不依赖其他元素或设备特性,通常用于打印或固定尺寸场景:像素(px):表示屏幕上的物理像素点,是绝对单位中最常用的。但实际物理尺寸受屏幕分辨率(dpi
- Iptv机顶盒之epg界面h5开发注意事项
莱城意乱
tvhtml5javascripthtml智能电视
发现机顶盒上内置的浏览器好像都是阉割版的,很多基本的样式或者js写法用不了。以下为注意事项(不足之处还望指点,谢谢):一般机顶盒内置的浏览器都是ie8一下的版本浏览器的分辨率都是1280*720不允许出现css新特性,单位都是px,最好用绝对定位position,不用考虑电视屏幕尺寸的问题能用的css属性:position、width、height、top、right、bottom、left、fo
- 优化FFmpeg编码器参数设置
iummature
ffmpeg
参数详细解释bit_rate=200000,//目标码率,采样码率越大,目标文件越大bit_rate_tolerance=8000000//码率误差,允许的误差越大,视频越小gop_size=300//多少帧内出现1个I帧qmin=30//最小量化系数qmax=50//最大量化系数max_b_frames=300//两个非B帧之间允许出现的最多b帧数。i_quant_factor=0.1//i帧相
- MATLAB图像处理:64级小波变换与边缘检测实战
ELSON麦香包
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:小波变换是数字信号处理中强大的工具,特别适用于图像分析和处理。本资料包着重探讨如何利用MATLAB进行64级小波变换以实现图像的方向性和边缘检测。通过分析小波变换的多分辨率特性以及其在提取图像细节和边缘信息中的优势,本课程将指导学生通过实际操作步骤,包括图像加载、小波分解、边缘定位及图像重构,来掌握小波变换和边缘检测算法。学生将学习如何使用MATLAB中的wa
- Harmonyos Next,一多开发之媒体查询
给我狠狠的写
媒体
媒体查询媒体查询常用于下面两种场景:针对设备和应用的属性信息(比如显示区域、深浅色、分辨率),设计出相匹配的布局。当屏幕发生动态改变时(比如分屏、横竖屏切换),同步更新应用的页面布局。核心用法咱们分2个角度来看看如何使用媒体查询整合步骤导入模块--->创建监听器--->注册监听器--->移除监听器2.调整媒体查询条件//1.导入模块import{mediaquery}from'@kit.ArkUI
- QT字体显示
走路打滑
QTqt字体显示大小
环境:QT5.63字体显示大小问题现象在不同分辨率的LCD屏幕上进行字体的显示时,会出现大小不一的情况。通常在高分辨率的屏幕上正常大小的字体放到低分辨率屏幕上显示就会看着很小。解决方法记录:无论是QLable控件,各种button控件等等,所显示的字体都可以通过setFont函数去指定设置好的QFont对象。从而去改变所显示文本的属性Qt中的字体QFont定义字体大小是有两种方式,一种是Point
- 鸿蒙相机开发实战:从设备适配到性能调优 —— 我的 ArkTS 录像功能落地手记(API 15)
李游Leo
harmonyos-nextharmonyos鸿蒙harmonyos数码相机华为
引言:为什么我要写这份开发指南?作为一名老技术,最近特别喜欢研究鸿蒙相机功能,而且目前已经更新到API15了,那么咱们更要好好研究一下。而且从手持云台到车载记录仪,每个项目都面临独特挑战:车载场景的高温稳定性、可穿戴设备的低功耗限制、多设备分辨率适配的玄学……这些痛点促使我重新梳理HarmonyOS相机开发的技术脉络——这正是本文的起源。比如之前在一款运动相机项目中,我们最初直接复用Android
- 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
html5javascript
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,
- 图像质量评价学习笔记02:IQA模型性能评价指标(PLCC、SROCC、KROCC、RMSE)
可靠的豆包蟹同志
图像质量评估IQA图像处理计算机视觉人工智能算法
性能好的图像质量评价(IQA)算法,其质量评测分数会与主观质量分数高度一致,IQA有许多评价指标,为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性,视频质量专家组VQEG(VideoQualityExpertsGroup,目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织)提出了四个可以验证客观评价结果和主观评价结果之间的紧密程度的四个指标:PLCC、SROCC、KROCC和RMSE,也是目前最常用的I
- Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读
青铜锁00
论文阅读Radar论文阅读
DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数α2.3对比传统方法的优势3.实验验证与结果3.1实验设计3.2关键结果4.未来研究方向(实波束雷达领域)4.1挑战
- RTX 4090旗舰显卡效能实战剖析
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIA新一代旗舰显卡,RTX4090凭借AdaLovelace架构的革新设计,在4K/8K分辨率下的游戏与创作场景中展现了突破性表现。本文将通过多维度实测数据,系统解析其核心性能:首先聚焦8K游戏帧率与光线追踪效果的实战表现,结合DLSS3.0技术的动态对比,揭示超分辨率技术对高负载场景的优化逻辑;随后深入探讨24GBGDDR6X显存在视频渲染与AI运算中的效率边界,同步验证显存
- 【第1章>第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真
fpga和matlab
#第1章·神经网络学习matlabCMAC小脑模型神经网络人工智能
目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率,重叠度,学习率对CMAC网络的训练性能影响分析4.1分辨率4.2重叠度4.3学习率5.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程
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- 反激式开关电源芯片是什么?如何对反激开关电源mos管选型?
TaidL
电源ICMOS管
1.反激式开关电源芯片--简介反激式开关电源是指使用反激高频变压器隔离输入输出回路的开关电源。“反激”指的是在开关管接通的情况下,当输入为高电平时输出线路中串联的电感为放电状态;相反,在开关管断开的情况下,当输入为高电平时输出线路中的串联的电感为充电状态。与之相对的是“正激”式开关电源,当输入为高电平时输出线路中串联的电感为充电状态,相反当输入为高电平时输出线路中的串联的电感为放电状态,以此驱动负
- 生成对抗网络(GAN)的高级变体及在图像生成领域的创新实践
算法探索者
生成对抗网络计算机视觉人工智能
摘要生成对抗网络(GAN)自提出以来,在诸多领域取得了显著进展,尤其是在图像生成方面展现出强大的潜力。本文深入探讨了GAN的多种高级变体,如CycleGAN、StyleGAN等,详细分析它们在结构设计、训练机制上的创新之处,阐述其在生成高分辨率、多样化图像时具备的独特优势,并结合丰富的实际案例,展示这些变体在图像生成领域的卓越应用成果,为相关研究与应用提供全面且深入的参考。一、引言生成对抗网络(G
- WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD(PALM)高精度多尺度降尺度分析研究
Hardess-god
WRF算法人工智能
随着大气科学与数值模拟技术的发展,高精度多尺度气象模拟日益成为科研与应用的热点问题。本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲(Fuxi)模型,并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度,以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。1.技术路线概述WRF移动嵌套(MovingNesting):动态调整高分辨率嵌套网格位置,追踪天气系统(如台风、强对流系统)以提高局地预报精度。伏羲(Fuxi)模型
- 【图像预处理】
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(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括:调整图像大小和分辨率,以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充,以使其大小和比例符合要求。调整图像的亮度、对比度和饱和度等图像属性。进行图像平滑或锐化操作,以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化,以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术,如旋转、平移、缩放、翻转等,以扩大数据集,提高
- 【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建(SfM 算法)
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3d算法计算机视觉人工智能深度学习python三维重建
【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建(SfM算法)1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高,使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构,假设摄
- CS5802一款HDMI转Typec方案转换芯片
芯片嵌入式
CS5802是一款HDMI2.0b到Type-C转换器。C55802具有HDMI2.0b输入,最大带宽可达18Gbps。它支持4K@60Hz的最高分辨率。对于Type-Coutput,它由4个数据通道组成,支持1.62Gbps、2.7Gbps、5.4Gbps的链路速率。内置的可选SSC功能减少了EMI影响。嵌入式微控制器基于32位RISC-Vcore和内部串行闪存。CS5802适用于多个细分市场和
- CVPR 2024 | 低分辨率引领方向:通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力
小白学视觉
计算机顶会顶刊论文解读计算机视觉深度学习CVPR计算机顶会论文解读
论文信息题目:Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向:通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力作者:HaoyuChen,WenboLi,JinjinGu,JingjingRen,HaozeSun,XueyiZou,ZhensongZhang,Youlia
- YOLO魔改之频率分割模块(FDM)
清风AI
YOLO算法魔改系列YOLO人工智能计算机视觉目标检测python深度学习
目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术,旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法,如FasterR-CNN和YOLO系列,已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略,通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中,为克服分辨率低和特征不明显的问题,模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理,以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
- Unity3D手游多分辨率适配深度解决方案
晴空了无痕
项目解决方案屏幕适配
一、适配核心问题剖析当前移动端设备分辨率呈现多元化发展趋势,主流设备分辨率跨度从720P到4K级别,屏幕宽高比包含16:9、18:9、19.5:9、21:9等多种形态。适配难点主要体现在:UI元素错位:传统固定锚点布局在不同宽高比下出现显示异常画面比例失调:等比缩放导致屏幕空间浪费或内容裁切性能与效果平衡:高分辨率设备资源消耗与低端设备性能瓶颈异形屏适配:刘海屏、挖孔屏等特殊屏幕形态的兼容处理二、
- 图生视频技术的发展与展望:从技术突破到未来图景
Liudef06
StableDiffusion音视频人工智能深度学习stablediffusion
一、技术发展现状图生视频(Image-to-VideoGeneration)是生成式人工智能(AIGC)的重要分支,其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来,随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步,图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络(GAN),通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如,DeepMind的DVD
- AC220V交流降DC直流5V低成本电源ICWD5202
F13316892957
单片机嵌入式硬件stm32
WD5202-类型:高效、低成本、非隔离的降压转换芯片。-特点:采用SOT23-3封装,可将交流80~265V的电压转换为稳定的5V输出,最大输出电流可达200mA。内部集成500V的MOS管,具备VDD欠压锁定、短路保护、逐脉冲电流限制、过载保护、过压保护和温度保护等功能。-应用领域:广泛应用于各种智能家电模块、智能家电插座、MCU供电、可控硅控制等领域。BAS5202VH6327XTSA1-类
- blender渲染有波纹光圈怎么解决
Renderbus瑞云渲染农场
渲染知识瑞云新闻blender渲染农场动画云渲染云渲染效果图云渲染3d云渲染农场
在使用Blender进行三维渲染作业时,偶尔会遇到渲染图像中出现波纹光圈的问题,这种情况的出现会影响渲染效果的质量,导致最终产品效果图无法达到理想的状态,那么此类危机出现时,该如何解决呢?一起来简单看看吧。出现波纹光圈原因常见的诱因包括光照设置不当、色彩位深不足、抗锯齿问题以及渲染分辨率设置不当。针对这些问题,逐一排查并进行针对性的优化调整是根本的解决方案。接下来,我们将探索一些有效的修正策略,帮
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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javaUIPHPandroidlinux
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
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&
- Java 对象大小的计算
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
- Mybatis Spring
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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nio
NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
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{
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
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If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
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I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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好吧,weblogic的问题确实……
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持