- 目前市场上主流的机器视觉的框架有哪些?他们的特点及优劣
yuanpan
机器学习计算机视觉
目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。以下是它们的总结及特点对比:1.商业软件(1)Halcon(MVTec)特点:专注于工业机器视觉,提供高精度、高效率的算法。支持复杂的工业应用,如缺陷检测、3D视觉、深度学习等。提供图形化开发工具HDevelop和多种编程接口。优势:算法优化好,适合实时工业应用。硬件兼容性强,支持多种工业相机和设备。劣势:商业软件,
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- 工业镜头选型技巧——考虑应用特点(内附实例)
51camera
机器视觉工业镜头
在进行工业镜头选型时,当与客户讨论镜头的某些参数时,客户会希望每个参数均为最理想的状态。但在实际应用中,很难满足理想要求,此时需要充分考虑项目的应用特点,对镜头的参数做一些适当且合理的取舍。为了便于理解,下面将通过两个选型案例来说明。以Moritex的工业镜头为例。1、检测精度与视野相机:9568*6380,3.76*3.76um视野:长边60mm要求:远心镜头镜头选型过程计算得知相机芯片尺寸是3
- 什么是机器视觉3D引导大模型
视觉人机器视觉
机器视觉3D3d数码相机机器人人工智能大数据
机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案,旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析:一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入,通过深度学习算法(如卷积神经网络、Transformer)进行特征提取与融合。例如,油田机
- 基于粒子滤波与卡尔曼滤波的锂离子电池放电时间预测与使用特征研究
算法如诗
电池建模(RULBC)粒子滤波锂离子电池放电时间预测
基于粒子滤波与卡尔曼滤波的锂离子电池放电时间预测与使用特征研究一、研究背景与意义锂离子电池作为现代储能系统的核心组件,其放电时间(End-of-DischargeTime,EOD)的准确预测对电池管理系统(BMS)的可靠性和安全性至关重要。传统方法(如安时积分法)易受噪声、温度漂移等因素干扰,而基于状态估计的滤波算法(粒子滤波/PF、卡尔曼滤波/KF)通过动态更新模型参数,能显著提升预测精度。二、
- 探索高效驱动之道:STM32 FOC库2.0全面解析与应用指南
嵇李美Rosalie
探索高效驱动之道:STM32FOC库2.0全面解析与应用指南【下载地址】STM32FOC库2.0资源下载STM32FOC库2.0资源下载项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/3a775在追求电机控制极致精度与效率的时代,【STM32FOC库2.0】如同一股清流,为开发者们提供了强大的工具。本文旨在深入挖掘这一宝藏开源项目的内涵,引领您走进无刷直流
- 电子元件精度识别表汇总
CircuitWizard
硬件工程
电子器件精度(容差)汇总表器件类型参数类型代码/颜色精度范围说明电阻色环容差金色±5%通用电阻(最后一环)银色±10%普通电阻棕色±1%精密电阻红色±2%精密电阻绿色±0.5%高精度电阻蓝色±0.25%超高精度电阻紫色±0.1%超高精度电阻无色±20%早期电阻贴片容差(数字编码容差)F±1%如“103F”=10kΩ±1%G±2%J±5%K±10%电容字母容差J±5%薄膜电容、高频陶瓷电容K±10%
- 基于MATLAB的齿轮箱振动信号分析
代码编织匠人
matlab开发语言数学建模
基于MATLAB的齿轮箱振动信号分析齿轮传动是工业生产中常见的机械传动方式,但是在长期运转过程中会产生振动现象,这种振动会影响齿轮传动的精度、寿命以及稳定性。因此,对齿轮箱振动信号的分析就显得非常重要。MATLAB是一款功能强大的数学软件,可以用于对齿轮箱振动信号进行分析和处理。本文就将介绍如何利用MATLAB对齿轮箱振动信号进行分析。一、齿轮箱振动信号获取首先,我们需要获取齿轮箱振动信号。通常可
- 微软开源神器OmniParser V2.0 介绍
魔王阿卡纳兹
开源项目观察大模型知识札记microsoftOmniParser开源项目
微软开源的OmniParserV2.0是一款基于纯视觉技术的GUI智能体解析工具,旨在将用户界面(UI)截图转换为结构化数据,从而实现对计算机屏幕上的可交互元素的高效识别和操控。这一工具通过结合先进的视觉解析技术和大型语言模型(LLM),显著提升了AI智能体在复杂环境下的识别能力和操作效率。核心功能与特点高精度识别:OmniParserV2.0在检测小尺寸可交互UI元素时的准确率显著提升,达到了3
- 标签转换脚本 - VOC格式转COCO格式,即voc2coco,xml2json 附VOC及COCO标签格式详解
Limiiiing
YOLO训练/写作脚本YOLO计算机视觉目标检测深度学习
前言本文的脚本功能为将VOC数据集的标签文件xml转成COCO的标签文件,指定自己的VOC数据集的标签文件路径后,可一键运行转成COCO的标签文件。专栏目录:YOLO训练/写作脚本目录一览|涉及标签转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件专栏地址:YOLO训练/写作脚本——丰富文章内容,增强实验信服力,助力发文!!!文章目录前言一、VOC数据集介绍1.1总体结构1.2各标
- 标签转换脚本 - VOC格式转YOLO格式,即voc2yolo,xml2txt 附VOC及YOLO标签格式详解
Limiiiing
YOLO训练/写作脚本YOLO深度学习计算机视觉目标检测
前言本文的脚本功能为将VOC数据集的标签文件xml转成YOLO的标签文件,指定自己的VOC数据集的标签文件路径后,可一键运行转成YOLO的标签文件。专栏目录:YOLO训练/写作脚本目录一览|涉及标签转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件专栏地址:YOLO训练/写作脚本——丰富文章内容,增强实验信服力,助力发文!!!文章目录前言一、VOC数据集介绍1.1总体结构1.2各标
- AVX-512近似计算double浮点数倒数指令
东北豆子哥
数值计算/数值优化C++线性代数
AVX-512指令集提供了对双精度浮点数(double)的高效支持,包括近似计算倒数的操作。你可以使用VRCP14PD指令来近似计算双精度浮点数的倒数。1.VRCP14PD指令VRCP14PD指令用于计算packeddouble-precisionfloating-point值的近似倒数,精度约为14位。2.代码示例以下是一个使用AVX-512指令集计算双精度浮点数倒数的示例代码:#include
- 最新NPU芯片详解及应用场景
美好的事情总会发生
AI嵌入式硬件硬件工程linux人工智能ai
近年来,NPU(神经网络处理器)技术快速发展,各大厂商推出多款高性能AI加速芯片,覆盖从端侧设备到云端数据中心的多样化需求。以下是NPU芯片及其核心特点与应用场景的详细说明:1.苹果M3系列芯片(M3/M3Pro/M3Max)NPU架构:第二代16核神经网络引擎,采用台积电3nm工艺。算力:18TOPS(每秒万亿次操作),较M2提升40%。技术亮点:支持混合精度计算(FP16/INT8),动态分配
- yolov4
zzh-
笔记
V4贡献:亲民政策,单GPU就能训练的非常好,接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法,从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验,感觉能做的都让他给做了,这工作量不轻全部实验都是单GPU完成,不用太担心设备了Bagoffreebies(BOF)只增加训练成本,但是能显著提高精度,并不影响推理速度数据增强:调整亮度、对比度、色调、随机缩放、剪切、翻转、旋转网络正则化的方法:Dropout、Dro
- YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8
码上有潜
YOLOv8YOLO
YOLOv8是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列中的最新版本,是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称,广泛应用于实时应用程序中。主要特点高效性:YOLOv8在保持高检测速度的同时,进一步提高了检测精度。端到端训练:可以直接从图像输入端到分类结果输出,简化了训练和部署过程。改进的架构:包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的
- 东隆科技携手PRIMES成立中国校准实验室,开启激光诊断高精度新时代
东隆科技
科技
3月12日,上海慕尼黑光博会期间,东隆科技正式宣布与德国PRIMES共同成立“中国校准实验室”。这一重要合作标志着东隆科技在本地化服务领域的优势与PRIMES在激光光束诊断领域的顶尖技术深度融合,旨在为中国客户提供更快速、更高精度的服务以及本地化的技术支持。此次成立的“中国校准实验室”不仅是东隆科技在激光技术服务领域的重要突破,更是激光行业质量保证与创新能力提升的重要里程碑。实验室将专注于测量设备
- 注意力机制+多尺度卷积
一只小小的土拨鼠
解构前沿:文献精读深度学习python人工智能YOLO深度学习
多尺度卷积先提供丰富的特征信息,注意力机制再从中筛选出关键信息,这样结合起来,不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率,显著提升模型性能,还可以增强模型的可解释性。MPARN:multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法:论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构,称为多尺度路
- SMT贴片加工核心技术突破与实践
安德胜SMT贴片
其他
内容概要在电子制造行业加速向智能化转型的背景下,SMT贴片加工企业的技术革新正成为产业升级的关键驱动力。本文围绕精密点胶工艺优化、三维堆叠焊接技术突破、全自动光学检测系统(AOI)部署等核心环节展开系统性分析,重点探讨工艺参数调优、异形元件焊接精度控制、缺陷检测算法升级等具体技术路径。同时,结合柔性产线动态配置策略与跨行业应用案例,解析设备稼动率提升、多品种混线生产兼容性设计等实践方案。通过汽车电
- SMT贴片机视频操作精要
安德胜SMT贴片
其他
内容概要《SMT贴片机视频操作精要》系统梳理了设备操作的标准化流程与关键技术要点,为工程师提供全链路实操指导。手册从基础编程调试逻辑切入,逐步延伸至吸嘴选型匹配规则、元件识别参数配置等核心模块,并通过视频演示贴装压力、速度、角度的协同优化方法。同时,针对视觉对位校准、抛料率动态控制等痛点问题,提供可落地的解决方案。为强化实践参考价值,内容进一步拆解了PCB定位精度提升、钢网对位误差补偿、FEEDE
- PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝
小风_
模型压缩与加速pytorchpytorch深度学习人工智能
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)4.总结目前大部分最先进的(SOTA)深度学习技术虽然效果好,但由于其模型参数量和计算量过高,难以用于实际部署。而众所周知,生物神经网络使用高效的稀疏连接(生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的),考虑到这一点,为了减少内存、容量和硬件消耗,同时又不牺牲模型预测的精度,在设备上部署轻量级模型,并通过私有的设备
- 【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型
源泉的小广场
大模型大模型量化推理模型量化量化qwq32bgptq量化大模型推理性能调优
1.量化背景之所以做量化,就是希望在现有的硬件条件下,提升性能。量化能将模型权重从高精度(如FP32)转换为低精度(如INT8/FP16),内存占用可减少50%~75%。低精度运算(如INT8)在GPU等硬件上计算效率更高,推理速度可提升2~4倍。我们的任务是,将QwQ-32B微调后的推理模型,也就是bf16的精度,通过量化,压缩到int4。关于QwQ-32B微调,可以参考《利用ms-swift微
- pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道
小赖同学啊
人工智能pytorch人工智能python
PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容,适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。以下是PyTorch的高级知识点,详细且全面:1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义:使用半精度(FP16)和单精度(FP32)混合训练,减少内存占用并加速计算。实现:使用torch.cuda.amp模块。示例:fromtorch.cuda.ampimportautocast,GradSc
- 泰克AFG1022这么强大的功能,你还没有了解么?
思迈18086111968
科技
多种波形生成:支持生成多种标准波形,如正弦波、方波、三角波、脉冲波、锯齿波、噪声波等,还能生成50种常用的任意波形,满足不同测试场景需求。高精度输出:具有14位垂直分辨率,可提供高分辨率的波形输出,确保信号的精确度;频率分辨率达1μHz,能满足对不同频率信号的精确输出要求。多模式运行:支持连续模式、扫描模式、突发模式和调制模式。连续模式可连续输出选定波形;扫描模式能在一定频率范围内进行扫描输出;突
- 大理石平板精密量具和其他量具有什么不同?
北重机械加工中心18833778062
制造
大理石平板精密量具与其他量具(如金属平板精密量具或塑料量具)在材质和使用特点上有一些不同。材质:大理石平板精密量具是用大理石材质制成的,具有很高的硬度和稳定性,不易受温度变化和湿度变化影响;而金属平板精密量具通常由金属材质(如不锈钢)制成,而塑料量具则由塑料材质制成。稳定性:大理石平板具有良好的稳定性,使其在测量时不易变形或受到外部因素的影响,能够保持较高的测量精度;金属平板精密量具虽也具有较好的
- python记录运行时间_计算python程序运行时间
weixin_39668408
python记录运行时间
本文介绍三种方法用来计算python程序的运行时间,考虑多现在计算机都是多进程执行环境,本文介绍的方法,前两种统计了其它进程的时间,实际上是python程序执行开始和结束的时间,只有最后一个方法,是计算的python程序的独自占用的CPU时间,但是python官方已经不再推荐。各位同学可以根据自己的应用情况选择考虑。1,用datatime模块,秒级精度>>>importdatetime>>>dat
- 京准电钟分享:水利系统NTP网络时间服务器应用
北京华人开创公司
时钟系统北斗卫星授时NTP时间同步网络服务器运维时间同步时钟同步NTP服务器网络时间服务器
京准电钟分享:水利系统NTP网络时间服务器应用京准电钟分享:水利系统NTP网络时间服务器应用1.项目背景水利控制系统涵盖水文监测、闸门控制、泵站调度、数据采集与传输等多个子系统,设备分布广泛且需协同工作。系统内各设备(如PLC、RTU、SCADA服务器、传感器等)的时间一致性直接影响数据记录的准确性、事件报警的时序性以及故障分析的可靠性。为实现全系统高精度时间同步,需部署NTP(NetworkTi
- 京准电钟:体育馆GPS北斗卫星校时钟系统
北京华人开创公司
时钟系统北斗卫星授时NTP时间同步时钟系统子母钟系统NTP时钟卫星校时钟网络授时系统时间同步系统
京准电钟:体育馆GPS北斗卫星校时钟系统京准电钟:体育馆GPS北斗卫星校时钟系统一、系统架构与组成主控系统(母钟)采用GPS/北斗双模接收模块,通过卫星信号获取标准UTC时间,精度可达±100ns14。主备冗余设计:两台母钟互为热备份,故障时自动切换(切换时间<50ms),内置铷原子钟或恒温晶振作为守时源,确保卫星失锁24小时内误差不超过20μs234。支持NTP/SNTP协议,为网络设备提供时间
- 京准电钟:关于NTP网络时间同步系统应用方案
北京华人开创公司
北斗卫星授时NTP时间同步卫星同步时钟网络大数据时间同步NTP网络授时授时服务卫星授时服务
京准电钟:关于NTP网络时间同步系统应用方案京准电钟:关于NTP网络时间同步系统应用方案一、背景与需求分析在现代信息化系统中,网络设备、服务器、终端设备的时间同步是保障业务连续性、数据一致性和安全审计的核心基础。时间不同步可能导致以下问题:日志记录时间混乱,影响故障排查;分布式系统事务冲突或数据不一致;安全证书验证失败或攻击行为难以追溯;工业控制、金融交易等高精度场景的时间敏感操作异常。需求目标:
- 京准电钟推荐:智能交通系统NTP时间同步服务设计方案
北京华人开创公司
时钟系统NTP时间同步卫星同步时钟ntp时钟同步时间同步网络授时网络校时
京准电钟推荐:智能交通系统NTP时间同步服务设计方案京准电钟推荐:智能交通系统NTP时间同步服务设计方案针对智能交通系统的NTP(NetworkTimeProtocol)时间同步方案设计,需确保交通设备(如信号灯、摄像头、传感器、服务器等)的时间高度一致,以提高系统协同效率和数据分析准确性。以下是完整的方案框架:一、需求分析同步精度核心设备(如信号控制机、边缘服务器)需达到**毫秒级(1-10ms
- YZ-9846时间同步装置 “四统一、四规范”,确保各时间同步设备时间高精度统一
Leadus
卫星授时技术卫星信号防护技术产品安全服务器运维
Q:为什么需要时间同步装置?A:因为一些单位或公共场所需要所有的终端设备时间统一,且需要高精度、高可靠性的。什么是YZ-9846时间同步装置?时间同步装置又称时钟装置,包括主时钟和从时钟,根据装置外观、接口种类和数量的不同,提供19″1U/2U/4U三种规格,型号有YZ-9810(1U)、YZ-9820(2U)、YZ-9840(4U)、YZ-9846(“四统一”型号)。YZ-9846时间同步系统由
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round