- SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net
明初啥都能学会
目标检测人工智能计算机视觉
SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net摘要IntroductionRelatedWorksSalFAU-Net:SaliencyFusionAttentionU-NetforSalientObjectDetection摘要显著目标检测(SOD)在计算机视觉中仍然是一个重要的任务,其应用范围从图像分割到自动驾驶。基于全卷积网络(FCN)的方法在过去几十年里在视觉显著性检测方面
- python split() 和 chunk() 的区别
Joyner2018
pythonpython开发语言
在编程中,使用split()和chunk()的选择取决于具体的应用场景和需求。两者的功能有所不同:1.在python中split()方法作用:通常用于将字符串分割成子字符串列表。例如,在Python中:split()是基于一个分隔符(如空格、逗号等)分割字符串。优点:简单直观:用于处理基于某些字符或模式分割的字符串。高效:对于解析固定格式的字符串非常高效,例如CSV数据或日志解析。广泛支持:几乎所
- ultralytics 是什么?
博刻
AI学习笔记python
ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库,专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么?YOLO是一种流行的目标检测算法,以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练,出现样本不均衡训练效果问题
司南锤
深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题:遥感图像中某些类别(如道路、建筑)可能稀疏分布。小尺寸裁剪后,部分训练样本可能完全不含某些类别(例如一块纯农田的补丁),导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例:原图中“道路”占比5%,若裁剪为256x256的小图,部分小图中可能
- 如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题
司南锤
深度学习遥感笔记深度学习
1.生成对抗数据增强(Copy-PasteAugmentation)原理:将稀有目标的像素块复制粘贴到其他图像中,低成本生成平衡数据。适用场景:小目标(如车辆、船只)或极端稀疏类别(如灾害损毁区域)。PyTorch实现:importrandomdefcopy_paste_augment(image,mask,paste_image,paste_mask):#从粘贴数据中随机选择一个目标实例obj_
- 从零推导线性回归:最小二乘法与梯度下降的数学原理
Echo-Nie
机器学习机器学习线性回归人工智能梯度下降数学推导
欢迎来到我的主页:【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到:Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线(或者一个平面),让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点,通过这条直线,我们可以预测新的数据。eg:假设你想预测房价,你知道房子的大小(面积)
- php tofixed,js修复toFixed()四舍五入精度问题,并相对于原生提高了性能
weixin_39590868
phptofixed
思路是将小数分割成整数和小数部分然后进行四舍五入再补全字符串后的0目前没发现有什么问题。有bug请反馈谢谢代码原创,转载请注明连接谢谢"usestrict";/***https://my.oschina.net/isgaoyi/blog/4717508-v1.0(2020-11-15T01:46:32+0800)*
[email protected]**修复四舍五入精度问题*@me
- python识别复杂验证码2020_python 验证码识别示例(二) 复杂验证码识别
y921112y921112
在这篇博文中手把手教你如何去分割验证,然后进行识别。一:下载验证码验证码分析,图片上有折线,验证码有数字,有英文字母大小写,分类的时候需要更多的样本,验证码的字母是彩色的,图片上有雪花等噪点,因此识别改验证码难度较大二:二值化和降噪:三:切割:四:分类:五:测试识别率六:总结:综合识别率在70%左右,对于这个识别率我觉得还是挺高的,因为这个验证码的识别难度还是很大代码:一.下载图片:#-*-cod
- 参考图像分割Referring Image Segmentation(RIS)和开放词汇语义分割Open Vocabulary Semantic Segmentation
余弦的倒数
深度学习CV笔记计算机视觉深度学习
一、参考图像分割基本概念:ReferringImageSegmentation(RIS)是一种图像分割技术,旨在根据自然语言表达来标记图像或视频中表示对象实例的像素。也就是根据自然语言描述来实现图像分割。旨在根据自然语言表达来标记图像或视频中的特定区域。在给定描述区域的自然语言文本的情况下,RIS需要在图像中找到相应的区域。这个任务是众所周知的具有挑战性的视觉和语言任务之一。RIS需要收集目标区域
- 计算机网络的5层结构和7层对应关系,计算机网络的7层、4层和5层模型
一条胖咸鱼
在计算机网络的基本概念中,分层次的体系结构是最基本的。分层的主要好处有:1、各层之间是独立的,每一层向上和向下通过层间接口提供服务,无需暴露内部实现2、灵活性好3、结构上可分割4、易于实现和维护5、能促进标准化工作OSI7层模型为了使全世界不同体系结构的计算机能够互联,国际化标准组织ISO提出开放系统互联基本参考模型,简称OSI,即所谓的7层协议体系结构。7层模型从上到下包含:应用层、表示层、会话
- 使用shell脚本修改linux静态网络IP、网关和hosts文件
二十一克阳光!
网络linuxtcp/ip
#!/bin/bash#检查参数数量if["$#"-ne2];thenecho"Usage:$0"exit1fi#获取参数NEW_IPADDR=$1#提取新的子网部分(前24位)#IFS='.'read-r-aip_parts<<<"$NEW_IPADDR":使用点号.作为分隔符,将NEW_IPADDR分割成数组ip_parts。#NEW_SUBNET="${ip_parts[0]}.${ip_p
- 玄机靶场--第一章 应急响应-Linux日志分析
Clockwiseee
linuxweb安全学习运维服务器靶场应急响应
文章目录第一章应急响应-Linux日志分析1.有多少IP在爆破主机ssh的root帐号,如果有多个使用","分割2.ssh爆破成功登陆的IP是多少,如果有多个使用","分割3.爆破用户名字典是什么?如果有多个使用","分割4.登陆成功的IP共爆破了多少次5.黑客登陆主机后新建了一个后门用户,用户名是多少第一章应急响应-Linux日志分析题目简介账号root密码linuxrzsshroot@IP1.
- 正则表达式在PHP中有哪些应用?
破碎的天堂鸟
PHP学习正则表达式php开发语言
在PHP中,正则表达式有广泛的应用,主要包括以下几个方面:数据验证:正则表达式常用于对用户输入的数据进行验证,例如验证邮箱地址、手机号码、密码强度等。例如,可以使用正则表达式来验证电子邮件格式是否正确。字符串处理:包括字符串的匹配、查找、替换和分割等操作。常用的函数有preg_match()、preg_match_all()和preg_replace()等。这些函数可以帮助开发者高效地处理字符串中
- ?内存管理算法
skaiuijing
c语言杂谈系列算法c语言开发语言操作系统架构
该文章用作个人纪录。简要介绍一下两种内存管理算法:1.小内存管理算法采用不断分割的方法对内存进行动态分配,分为初始化,分割,释放三个步骤,为了简洁起见,笔者直接放图:头部初始大内存块尾部头部内存块内存块内存块内存块尾部这是整体思想,通过对初始内存块的不断切割,最终形成了各个不同的内存块。四个函数,第一个init:头部内存块尾部/*sk*ai*ui*ji*ng*/voidheap_init(){he
- 低代码系统-氚云、简道云表单控件对比
露临霜
低代码
组件对比氚云简道云是否都有1单行文本单行文本☑️2多行文本多行文本☑️3日期日期时间☑️4数字数字☑️5单选框单选按钮组☑️6复选框复选框组☑️7下拉框下拉框☑️8附件附件☑️9图片图片☑️10地址地址☑️11位置定位☑️12人员单选成员单选☑️13人员多选成员多选☑️14部门多选部门多选☑️15一行多列手机16分组标题分割线17部门单选部门单选☑️18子表子表单☑️19标签页多页标签☑️20流水
- 3D建模可视化公司VR线上全景展厅
商迪3D
vr3d
现如今传统的平面房产展示已经难以满足客户的需求了,疫情当下VR线上虚拟展厅无疑是当下最受关注的一项技术,VR全景线上展示是基于虚拟现实3D可视化技术结合3D全景建模去还原真实场景。可在Web端720°无死角的展现。VR线上全景展厅除了在房产与家居领域获得极大的成功外,商迪3D线上VR展厅营销平台在商业、政务、智慧城市建设领域也被广泛的应用,其中党建、廉政建设、旅游景区、博物馆、餐饮酒店、企业等应用
- 【无标题】
星辰大海936
数学建模算法
支持向量机分析1.硬间隔支持向量机硬间隔支持向量机的目标是找到一个超平面,使得所有数据点都位于间隔边界之外,并且间隔最大化。其优化问题可以表示为:minw12∥w∥2s.t.yi(wTxi+b)≥1,∀i\begin{array}{c}\min_w\frac{1}{2}\|w\|^2\\\text{s.t.}\quady_i(w^Tx_i+b)\ge1,\quad\foralli\end{arr
- 架构学习之路
SUDO-1
架构学习
1.App架构的演进应用程序架构的演进单体架构:早期的应用程序通常是一个单一的、不可分割的应用,所有功能都紧密集成在一起。这种架构简单易懂,但在功能增加时容易变得难以维护。分层架构:为了应对单体架构的局限性,开发者开始采用分层的方式组织代码,比如经典的MVC(模型-视图-控制器)架构。这样的架构让代码更加模块化,便于管理和维护。服务端渲染(SSR)/客户端渲染(CSR):随着Web技术的进步,出现
- 目标检测算法以及常用库概述
YOLO大师
目标检测算法人工智能
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例目标检测是在图像中发现并识别物体的过程,它是深度学习和图像处理领域的重要成果之一。在创建物体定位时,识别物体时,常见的一种方法是使用边界框。这种方法具有很高的通用,可以训练目标检测模型来识别和检测多个特
- 【算法学习】分治法应用—归并排序
_Huazzi
算法学习笔记算法学习排序算法C++分治法
归并排序是分治思想的运用。文章目录基本思想:分治之美核心算法✂️分治流程:️过程演示⌛分步实现⌨️完整代码性能分析❓常见问题优化建议基本思想:分治之美将待排序元素分成大小大致相同的2个子集合,分别对2个子集合进行排序,最终将排好序的子集合合并成为所要求的排好序的集合。归并排序(MergeSort)是分治思想的经典应用。其核心理念是:分解:将复杂的大问题分割成简单的小问题解决:逐步解决小问题合并:将
- MongoDB中单对象大小超16M的存储方案
yuanpan
mongodb数据库
在MongoDB中,单个文档的大小限制为16MB。如果某个对象(文档)的大小超过16MB,可以通过以下几种方案解决:1.使用GridFS适用场景:需要存储大文件(如图像、视频、文档等)。原理MongoDB的GridFS是一种专门用于存储超过16MB文件的工具。它会将大文件分割成多个chunk(默认大小255KB),并存储在两个集合中:fs.files:存储文件的元数据(如文件名、大小、类型等)。f
- 设计模式--策略模式
shenzy呀
设计模式策略模式设计模式
文章目录策略(Strategy)模式策略模式的收银软件策略模式的特点使用场景优缺点策略模式和工厂模式的结合策略(Strategy)模式本质:分离算法,选择实现。策略模式:针对一组算法,将每一个算法封装到具有共同接口的独立的类中,使得它们可以互换。使用策略模式可以把行为和环境分割开来。环境类Context负责查询要做什么,各种算法则在具体策略类(ConcreteStrategy)中提供。当出现新的促
- 【代码复现】ResUNet++进行语义分割(含图像切片预处理)
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模型代码解读深度学习人工智能
文章目录参考资料1.preprocess.py1.1.参数声明1.1.1.执行命令的形参1.1.2.代码中的参数声明2.train.py2.1.参数声明2.2.main函数(不包括训练阶段)2.2.1参数说明2.2.2.读取数据部分2.2.3.创建loaders2.3.训练阶段2.4.validation阶段3.其他相关代码3.1.model.py3.1.1.res_unet_plus.py3.1
- 组会20220616
m0_61799349
研究生组会深度学习计算机视觉神经网络
安装、使用Ubuntu系统花费了一定的时间2.看结肠镜息肉检测的论文wang.改进DeepLabv3+网络的肠道息肉分割方法[J].计算机科学与探索.2020.14(7):1673-9418Jhaetal.,"ResUNet++:AnAdvancedArchitectureforMedicalImageSegmentation,"2019IEEEInternationalSymposiumonMu
- Multi-Planar U-Net: 开源3D医疗图像分割项目推荐
郝茜润Respected
Multi-PlanarU-Net:开源3D医疗图像分割项目推荐MultiPlanarUNetMulti-PlanarUNetforautonomoussegmentationof3Dmedicalimages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MultiPlanarUNet1.项目基础介绍及编程语言Multi-PlanarU-Net是一个开源项目,旨在实
- U-Net 生物医学图像分割开源项目介绍
祝珺月
U-Net生物医学图像分割开源项目介绍unetU-NetBiomedicalImageSegmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/une/unet1.项目基础介绍及主要编程语言U-Net是由IntelAI开发的一个生物医学图像分割的开源项目。该项目基于TensorFlow和Keras框架,使用Python语言编写,旨在为医学图像分析提供高效的解决
- 深度ResUnet与ResUnet++:新一代的语义分割神器
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深度ResUnet与ResUnet++:新一代的语义分割神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个数据驱动的时代,深度学习模型在图像处理领域展现出了强大的潜力,尤其是在语义分割任务中。今天,我们向您推荐一个基于PyTorch实现的开源项目——DeepResUnet和ResUnet++。这两个模型源自于学术界的最新研究,旨在提高图像分割的准确性和效率。项目介绍这个开源
- 医学类 使用TransUNet、UNet、DeepLabV3+、HRNet、PSPNet 模型对息肉分割数据集进行训练、评估和可视化 EDD2020息肉数据集分割数据集
计算机C9硕士_算法工程师
数据集语义分割医学类数据集语义分割息肉TransUNetUNet
息肉数据集/息肉瘤分割项目解决(已处理好:EDD2020数据集(EndoscopyDiseaseDetectionandSegmentationChallenge)该息肉分割数据集主要包含人体生长的(肠胃)息肉用于器官内部息肉瘤分割,息肉目标检测,息肉定位任务息肉分割是一个重要的医学影像分析任务,特别是在内窥镜检查中。EDD2020数据集是一个很好的起点。我们将使用几种流行的深度学习模型(如Tra
- L8打卡学习笔记
无涯学徒1998
学习笔记支持向量机
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面:SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面,称为最大间隔超平面。这个超平面就是将数据集分成不同类别的边界。支持向量:支持向量是离分隔超平面最近的样本点,它们决定了超平面的
- xml解析
小猪猪08
xml
1、DOM解析的步奏
准备工作:
1.创建DocumentBuilderFactory的对象
2.创建DocumentBuilder对象
3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件
4.通过Document的getElem
- 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧
brotherlamp
linuxlinux视频linux教程linux自学linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷,比如说它们是应用到表上面的,但有的时候你可能希望指定一条约束,而它只在特定条件下才生效。
使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点,至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式:
CREATE TABLE books (
id &
- Quartz——CronTrigger触发器
eksliang
quartzCronTrigger
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述
CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案,调度规则基于 Cron 表达式,CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔(比如每月第一个周一执行),而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1)Cron表达式规则表
Quartz
- Informatica基础
18289753290
InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
1.
1)PowerCenter Designer:设计开发环境,定义源及目标数据结构;设计转换规则,生成ETL映射。
2)Workflow Manager:合理地实现复杂的ETL工作流,基于时间,事件的作业调度
3)Workflow Monitor:监控Workflow和Session运行情况,生成日志和报告
4)Repository Manager:
- linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例
酷的飞上天空
scrapy
对于一些未提供service管理的程序 每次启动和关闭都要加上全部路径,想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件
下面以scrapy启动server为例,文件名为run.sh:
#端口号,根据此端口号确定PID
PORT=6800
#启动命令所在目录
HOME='/home/jmscra/scrapy/'
#查询出监听了PORT端口
- 人--自私与无私
永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?
从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
- Ubuntu安装NS-3 环境脚本
随便小屋
ubuntu
将附件下载下来之后解压,将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下(其实放在哪里都可以,就是为了和我下面的命令相统一)。输入命令:
sudo ./ns3environment.sh >>result
这样系统就自动安装ns3的环境,运行的结果在result文件中,如果提示
com
- 创业的简单感受
aijuans
创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习,2012年4月26日,我离开a公司,开始自己的创业之旅。
今天是2012年5月30日,我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。
当初离开边锋时,我就对自己说:“自己选择的路,就是跪着也要把他走完”,我也做好了心理准备,准备迎接一次次的困难。我这次走出来,不管成败
- 如何经营自己的独立人脉
aoyouzi
如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉,而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线,钓大鱼”,先行投入才能产生后续产出。 现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例,需要拉储户,而其本质就是社会人脉,就是社交!很多人都说,人脉我不行,因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行,怎么能建立人脉?我这里说的人脉,是你的独立人脉。 以一个普通的银行柜员
- JSP基础
百合不是茶
jsp注释隐式对象
1,JSP语句的声明
<%! 声明 %> 声明:这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。
表达式 <%= 表达式 %> 这个相当于赋值,可以在页面上显示表达式的结果,
程序代码段/小型指令 <% 程序代码片段 %>
2,JSP的注释
<!-- -->
- web.xml之session-config、mime-mapping
bijian1013
javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
session-config
1.定义:
<session-config>
<session-timeout>20</session-timeout>
</session-config>
2.作用:用于定义整个WEB站点session的有效期限,单位是分钟。
mime-mapping
1.定义:
<mime-m
- 互联网开放平台(1)
Bill_chen
互联网qq新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用,互联网的开放技术欣欣向荣,自己总结如下:
1.淘宝开放平台(TOP)
网址:http://open.taobao.com/
依赖淘宝强大的电子商务数据,将淘宝内部业务数据作为API开放出去,同时将外部ISV的应用引入进来。
目前TOP的三条主线:
TOP访问网站:open.taobao.com
ISV后台:my.open.ta
- 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引
bit1129
mongodb
索引
可以在任意列上建立索引
索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb
使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能
内嵌文档照样可以建立使用索引
测试数据
var p1 = {
"name":"Jack",
"age&q
- JDBC常用API之外的总结
白糖_
jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了,像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦,我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了,在这我介绍一些写框架时常用的API,大家共同学习吧。
ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
- apache VelocityEngine使用记录
bozch
VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎,能够基于模板生成指定的文件代码。
使用方法如下:
VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎
Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
- 编程之美-快速找出故障机器
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
public class TheLostID {
/*编程之美
假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录,假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数,假设每份数据保存两个备份,这样就有两个机器存储了同样的数据。
1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表,是
- 关于Java中redirect与forward的区别
chenbowen00
javaservlet
在Servlet中两种实现:
forward方式:request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response);
redirect方式:response.sendRedirect(“/somePage.jsp”);
forward是服务器内部重定向,程序收到请求后重新定向到另一个程序,客户机并不知
- [信号与系统]人体最关键的两个信号节点
comsci
系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门
如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
- oracle 存储过程执行权限
daizj
oracle存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器,存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了,说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能,其中涉及到判断一张表是否已经建立,没有建立就由存储过程来建立这张表。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc
IS
fla
- 为mysql数据库建立索引
dengkane
mysql性能索引
前些时候,一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引,令我感到十分的惊奇,我想这绝不会是沧海一粟,因为有成千上万的开发者(可能大部分是使用MySQL的)都没有受过有关数据库的正规培训,尽管他们都为客户做过一些开发,但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少,因此我起了写一篇相关文章的念头。 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。
- 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例
dcj3sjt126com
c算法
如果看懂一个程序,分三步
1、流程
2、每个语句的功能
3、试数
如何学习一些小算法的程序
尝试自己去编程解决它,大部分人都自己无法解决
如果解决不了就看答案
关键是把答案看懂,这个是要花很大的精力,也是我们学习的重点
看懂之后尝试自己去修改程序,并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义
照着答案去敲
调试错误
- centos6.3安装php5.4报错
dcj3sjt126com
centos6
报错内容如下:
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed
--> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
- JSONP请求
flyer0126
jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。
It is not possible to make a JSONP POST request.
JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
- Spring Security(03)——核心类简介
234390216
Authentication
核心类简介
目录
1.1 Authentication
1.2 SecurityContextHolder
1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider
1.3.1 &nb
- 在CentOS上部署JAVA服务
java--hhf
javajdkcentosJava服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务,其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行
第一步:卸载旧Linux自带的JDK
①查看本机JDK版本
java -version
结果如下
java version "1.6.0"
- oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date]
ldzyz007
oraclemysqlSQL Server
oracle &n
- 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015
ningandjin
protocolWWDC 2015Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候,我是拒绝的,因为觉得苹果就是在炒冷饭, 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲,看完整个Session之后呢,虽然还是觉得在炒冷饭,但是毕竟还是加了蛋的,有些东西还是值得说说的。
通常谈到面向接口编程,其主要作用是把系统设计和具体实现分离开,让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下,改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
- 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS
rensanning
keepalived
(一)Keepalived
(1)安装
# cd /usr/local/src
# wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz
# tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz
# cd keepalived-1.2.15
# ./configure
# make &a
- ORACLE数据库SCN和时间的互相转换
tomcat_oracle
oraclesql
SCN(System Change Number 简称 SCN)是当Oracle数据库更新后,由DBMS自动维护去累积递增的一个数字,可以理解成ORACLE数据库的时间戳,从ORACLE 10G开始,提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换;
用途:在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时,进行SCN和时间的转换就变的非常必要了;
操作方法: 1、通过dbms_f
- Spring MVC 方法注解拦截器
xp9802
spring mvc
应用场景,在方法级别对本次调用进行鉴权,如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器,获得本次请求的用户,存放到request或者session域。
python中,之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理,进行权限处理
先看一个实例,使用@access_required拦截:
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