- 计算机视觉：卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中，卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层，可以逐渐提取出更高级别的特征，从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化，使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此，卷积神经网络在图像
- 4-2 计算机视觉-卷积神经网络-基本网络组件
沉睡的小卡比兽
AI基础知识cnn卷积核端到端训练计算机视觉卷积神经网络
1、为什么卷积核一般都是奇数？2、由哪些层组成了基本的卷积神经网络，作用分别是什么？3、卷积层和池化层有什么区别？4、什么是端到端学习end-to-end？1、为什么卷积核一般都是奇数？（1）保护位置信息：保证锚点刚好在中间，方便以模块中心为标准进行滑动卷积，避免了位置信息发生偏移（2）padding时的对称性：保证padding时图像的两边依然对齐（3）一些历史尝试的经验，如边缘检测等，还有pa
- 国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗？
AIWritePaper官方账号
PromptChatGPTAIWritePaperchatgpt人工智能深度学习AI写作AIGC
这是一个非常有前瞻性和现实意义的问题。要回答国内AI是否有可能超过ChatGPT，我们需要从多个方面来分析，包括技术基础、数据资源、应用场景、政策支持以及人才储备等。以下是对这一问题的详细探讨：1.技术基础（1）现状国内AI技术：国内的AI技术发展迅速，尤其在深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。例如，百度的文心一言、阿里的通义千问等大语言模型（LLM）已经在技术上
- 基于深度学习的鸟类识别系统详解（UI界面 + YOLOv10 + 数据集）
2025年数学建模美赛
深度学习uiYOLO人工智能python计算机视觉
引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务，尤其是在复杂的自然环境中，识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。随着深度学习技术的发展，基于YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能，特别是在速度和精度上的平衡方面。本博客将详细讲解如何利用YOLOv10模型来构建一个基于深度学习的鸟类识别系统。该系统会结合自定义鸟类数据集，设计一个简洁直观的
- 想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？
张登杰踩
人工智能python
转行到人工智能（AI）领域需要系统的学习和实践，以下是详细的路径建议，涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备：一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛，建议先了解细分方向（如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等），结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、向量空间。微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验
- 李开复：苹果发布AI应用的未来
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
苹果,AI,应用,未来,深度学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，并开始渗透到人们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。作为科技巨头，苹果也积极布局AI领域，并将其融入到其产品和服务中。2017年，苹果发布了其首款AI芯片A11Bionic，并将其应用于iPhoneX等产品。该芯片拥有强大的神经网络处理能力，为
- 【CV】25.1.7 arxiv更新速递
hinmer
arxivCV每日更新python人工智能计算机视觉chatgpt目标检测aiAIGC
—第1篇----关键词:手势识别,计算机视觉,低光照条件,机器学习,RaspberryPi,OpenCV论文链接-摘要:手势识别是一种基于计算机视觉技术的感知用户界面，允许计算机将人类动作解释为命令，使用户无需使用手与计算机交流，从而使鼠标和键盘变得多余。手势识别的主要弱点是光线条件，因为手势控制依赖于摄像头。摄像头用于在2D和3D中解释手势，因此提取的信息可能因光源而异。系统的限制是无法在黑暗环
- 基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现（附带Matlab源码）
心之飞翼
算法matlab计算机视觉Matlab
基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现（附带Matlab源码）图像去雨是计算机视觉领域的一个重要问题，它的目标是从雨滴造成的图像中恢复出原始的清晰图像。本文将介绍一种基于Hough变换和分数阶变分PDE（PartialDifferentialEquation）的图像去雨算法，并提供相应的Matlab源代码。算法步骤如下：导入图像首先，我们需要导入包含雨滴的图像。可以使用Matlab
- PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别
盼小辉丶
深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接0.前言手写文本识别，也称为手写文本的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR)，是计算机视觉和自然语言处理中的一项具有挑战性的任务。与印刷文本不同，手
- 【揭秘】图像算法工程师岗位如何进入？
认识祂
人工智能算法图像算法工程师
“图像算法工程师，主要专注于开发图像处理和计算机视觉算法，广泛应用于各行业。本文，我们来揭秘一下他们的日常工作，以及如何成为这一领域的专业人才。”01图像算法工程师的日常工作算法设计与开发图像算法工程师的核心任务是设计和开发算法，以解决特定的图像处理或计算机视觉问题。常见的任务包括：图像分类：使用卷积神经网络（CNN）对图像进行分类，常见算法如ResNet、VGG。目标检测：在图像中定位并标注物体
- 双足机器人开源项目
广州深情Yangy_Jiaojiao
机器人
双足机器人（也称为人形机器人或仿人机器人）是一个复杂的领域，涉及机械设计、电子工程、控制理论、计算机视觉等多个学科。对于想要探索或开发双足机器人的开发者来说，有许多开源项目可以提供帮助。这些项目通常包括硬件设计文件、固件代码以及高级软件框架，以实现运动控制、导航、感知等功能。双足机器人开源项目推荐1.OpenHumanoids简介：由GeorgiaTech的AMBER实验室开发的开源双足机器人平台
- 【机器学习实战入门】使用OpenCV进行性别和年龄检测
精通代码大仙
数据挖掘深度学习python机器学习pythonopencv数据挖掘人工智能
GenderandAgeDetectionPython项目首先，向您介绍用于此高级Python项目的性别和年龄检测中的术语：什么是计算机视觉？计算机视觉是一门让计算机能够像人类一样观察和识别数字图像和视频的学科。它面临的挑战大多源于对生物视觉有限的了解。计算机视觉涉及获取、处理、分析和理解数字图像，旨在从现实世界中提取高维数据，从而生成可用来做决策的符号或数值信息。该过程通常包括物体识别、视频跟踪
- 机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习人工智能案例应用神经网络
一、简述如何学习机器学习/深度学习，理论和实践都很重要，理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手，实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践？借用欧阳修《卖油翁》的话”无他，但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合，不定期会添加新的示例，可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
- Python自动化运维：一键掌控服务器的高效之道
蒙娜丽宁
Python杂谈运维python自动化
《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》带你漫游代码世界在互联网和云计算高速发展的今天，服务器数量的指数增长使得手动运维和管理变得异常繁琐。Python凭借其强大的可读性和丰富的生态系统，成为实现自动化运维的理想语言。本文以“Python自动化运维：编写自动化脚本进行服务器管理”为主题，深入探讨了如何利用Py
- 基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战
浪浪山小白兔
c++YOLO目标检测
1.前言在计算机视觉领域，目标检测是一项关键任务，其应用广泛，涵盖了安防监控、自动驾驶、工业检测等众多领域。YOLOv5作为一种先进的目标检测算法，以其速度快、精度高的特点备受关注。本文将详细介绍如何使用C++结合ONNXRuntime推理引擎来部署YOLOv5模型，实现高效的目标检测。2.ONNX与YOLOv52.1ONNX简介ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种
- 【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现
Francek Chen
PyTorch深度学习深度学习神经网络回归softmax人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
- 卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现
清风AI
深度学习人工智能python神经网络conda
背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络（CNN）的深入研究。在计算机视觉领域，CNN长期占据主导地位，而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。SPATIALaTT模型的意义在于融合了这两种强大的特征提取方法，充分发挥了它们的优势。这种融合不仅提高了模型的性能，还为设计更高效的视觉模型提供了新的思路，推动了计算机视觉技术的发展。通过结合自注意力机制和卷积神经网
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测：深度学习应用与实现
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能目标跟踪目标检测
引言随着全球航空运输业的持续增长，机场的安全性变得越来越重要。机场安检作为航空安全的重要组成部分，主要负责对乘客和行李进行检查，防止危险物品进入机场或飞行器。传统的安检方式多依赖人工检查，效率低下且容易出错。因此，基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生，通过计算机视觉技术，自动识别和分类行李中的物品，大大提高了安检的效率与准确性。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，由于其高效的目
- 【Python】深入探讨Python中的单例模式：元类与装饰器实现方式分析与代码示例
蒙娜丽宁
Python杂谈python单例模式开发语言
《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》带你漫游代码世界单例模式（SingletonPattern）是一种常见的设计模式，它确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。在Python中，实现单例模式的方式多种多样，包括基于装饰器、元类和模块级别的单例实现。本文将详细探讨这些实现方式，并通过大量代码示例进行演
- Python从0到100（八十三）：神经网络-使用残差网络RESNET识别手写数字
是Dream呀
python神经网络网络
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
- 【人工智能】Python实战：构建高效的多任务学习模型
蒙娜丽宁
Python杂谈AI人工智能python学习
《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》带你漫游代码世界多任务学习（Multi-taskLearning,MTL）作为机器学习领域中的一种重要方法，通过在单一模型中同时学习多个相关任务，不仅能够提高模型的泛化能力，还能有效利用任务间的共享信息。本文深入探讨了多任务学习的基本概念、优势及其在实际应用中的重要性。
- 机器视觉在医疗影像分析中的应用：助力放射科医生精准诊断
人工智能专属驿站
大数据人工智能计算机视觉
在现代医疗领域，影像学检查如X光、CT扫描和MRI等是诊断疾病的重要手段。随着技术的不断发展，机器视觉算法在医疗影像分析中的应用日益广泛，为放射科医生提供了强大的辅助工具，极大地提高了诊断的准确性和效率。本文将探讨机器视觉在医疗影像分析中的具体应用及其对医疗诊断带来的变革。一、机器视觉算法简介机器视觉是一种模拟人类视觉的科学技术，通过图像处理、模式识别和计算机视觉等技术，使计算机能够“看”懂图像中
- 【计算机视觉】人脸识别
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉opencv人工智能
一、简介人脸识别是将图像或者视频帧中的人脸与数据库中的人脸进行对比，判断输入人脸是否与数据库中的某一张人脸匹配，即判断输入人脸是谁或者判断输入人脸是否是数据库中的某个人。人脸识别属于1：N的比对，输入人脸身份是1，数据库人脸身份数量为N，一般应用在办公室门禁，疑犯追踪；人脸验证属于1:1的比对，输入人脸身份为1，数据库中为同一人的数据，在安全领域应用比较多。一个完整的人脸识别流程主要包括人脸检测、
- Python从0到100（七十三）：Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽
是Dream呀
pythonopencv开发语言
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
- ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星
郎轶诺
ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术。然而，传统的固定大小的卷积核无法灵活适应不同区域的信息密度。针对这一问题，ACNet（AdaptiveConvolutionNetwork）项目应运而生，它引入了一种新型的自适应卷积层，旨在
- 【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代
小周不想卷
艾思科蓝学术会议投稿计算机视觉
目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中，计算机视觉宛如一颗璀璨的明珠，正深刻地改变着我们与世界的交互方式。从安防监控中的精准识别，到自动驾驶汽车的智能导航；从医疗影像的辅助诊断，到工业生产中的缺陷检测，计算
- 使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天
AI程序猿人
llamatransformerpytorch深度学习大模型应用人工智能大模型
介绍将视觉能力与大型语言模型（LLMs）结合的多模态LLM（MLLM）正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入，展示了在图像理解和推理方面的出色能力。虽然这些模型以前只能通过API访问，但最近的开源选项现在允许本地执行，使其在生产环境中更具吸引力。在此教程中，我们将学习如何使用开源的Llama3.2-Vision模型与图像进行聊天，你会对其OCR、图像理解和推理
- AI大模型如何赋能电商行业，引领变革
虞书欣的C
人工智能开发语言
•个性化推荐：利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好，生成个性化的产品推荐列表，提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验：•智能搜索引擎：运用自然语言处理技术，优化搜索引擎，让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服：通过聊天机器人和语音助手，提供24/7的客户支持，快速解答用户咨询。•图像识别：利用计算机视觉技术，用户可以通过拍照识别商品，快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
- 3d系统误差分析
Ai智享
结构光3d数码相机计算机视觉
系统标定重投影误差预估在计算机视觉和三维重建领域中，评估一个相机系统标定精度的重要指标。通过比较真实的三维点在图像中的投影位置与标定模型计算出的投影位置之间的差异，来衡量标定的准确性。以下是对这一概念的详细解析：什么是系统标定？系统标定(SystemCalibration)是指对一个视觉系统（例如单目相机、双目相机系统或结构光系统）进行参数标定的过程，包括：内参标定：相机的内部参数（如焦距、光心、
- YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构
AI架构设计之禅
AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构，进一步
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式，通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求，当在某一层满足条件时，请求将被处理，当请求到最高层仍未满足时，则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内，会被相应的处理，如果超出链条的责任范围外，请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果：
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的，而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合，下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容： &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错，错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时，因为存在大量的jsp页面，所以在编译的时候会生成很多的.class文件，.class文件是都会被加载到jvm的方法区中，如果要加载的class文件很多，就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat，在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧，crm今天才完了。主要是接触了几个新技术：
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的，都是界面层的框架，用起来也不难。思路和struts不太一样，传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊，当然springmvc也很顺手，不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
．在spring的配置文件中 applicationContent.xml，hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈（stack）：主要保存基本类型（或者叫内置类型）（char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean）和对象的引用，数据可以共享，速度仅次于 * 寄存器（register），快于堆。堆（heap）：用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件（增删改查等基本语句)，dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中，其它项目工程中通过jar包来引用 ，并通过"继承"为基础的sqlmap文件，dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据，EhCache提供了类似Hibernate的查询API，可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询，需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架，由Celtix + XFire这两门经典的框架合成，是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持，并且可以根据实际项目的需要，采用代码优先（Code First）或者 WSDL 优先（WSDL First）来轻松地实现 Web Services 的发布和使用，同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型，正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项：
两个值或者对象能通过=== （恒等） 的比较
两个值或者对象是同样类型，并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n]，求输入B，使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博：http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目：输入一个数组A[1,2,...n]，求输入B，使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中，使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自：http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候，会听到脱口而出的回答：Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来，是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说，Hadoop至多算是一个不好的选择，对另一些问题来说，选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂，其实挺简单的：
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件：”uid=10″。其中:uid是一个占位符，在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值；
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了，这里几乎包括了所有的快捷键了，希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签，并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux，需要在linux上安装vncserver，并开启vnc服务，同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows，需要在linux上安装rdesktop，同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍，以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中，包含了很好的join和split的功能，例子如下：
1） 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程：
Ajax
03年的时候我上六年级，那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇，大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩，然后接下来的一个小时我一直在，注，册，账，号。
彼时网吧用的512k的带宽，注册的时候，填了一堆信息，提交，页面跳转，嘣，”您填写的信息有误，请重填”。然后跳转回注册页面，以此循环。我现在时常想，如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口，有两种实现：IoAcceptor和IoConnector；其中IoAcceptor是针对Server端的实现，IoConnector是针对Client端的实现；IoService的职责包括：
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时，出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态，而且被lock了，所以必须先关闭占用的session。
step1，查看被lock的session：
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number：就是数字值，包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象，不用多说function:我们熟悉的方法，也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析：
示例：
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class，实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l
