- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
亚图跨际
Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- 大尺度美剧,斯巴达克斯第一季结束,一杯毒酒助阵男主造反成功
舜子的简单日记
最近处理了一些个人事务,写文章的时间明显减少,但是美剧《斯巴达克斯》我还是看完了第二遍。当然,只是第一季,我都有些迫不及待看第二季了,虽说换了主角,但那也是无奈之举,并不是出版方自己膨胀所致,谁让男主演完第一部就重病了呢?第一季最后一集,《血与沙》的剧情被推向了高潮,斯巴达克斯在知道自己的妻子死因后,决定开始复仇,他说服了一些人跟随他,但他最需要争取的还是克雷斯的帮助,因为在很多人眼中,克雷斯依旧
- 《初级会计实务》第一章会计概述(二)
西柚葡萄干
第二节会计基本假设、会计基础和会计信息质量要求一、会计基本假设(4个)(一)会计主体①是指会计工作服务的特定对象②空间范围③法律主体必然是会计主体(二)持续经营(三)会计分期(四)货币计量(货币具有价值尺度、流通手段、贮藏手段和支付手段等特点)二、会计基础(2个)是指会计确认、计量和报告的基础(一)权责发生制①是指以取得收取款项的权利和支付款项的义务为标准来确定本期收入和费用的会计核算基础②凡是当
- 人生之尺
UU001
京广商讯网讯一个人来到世上,从懂事起,就有了一把尺子。尺在心中,量人也量己;尺在身内,量得又量失。这把尺叫比较,以人生为参照物,量一量,一个人谦虚与骄傲、俭朴与奢侈、光荣与耻辱、成功与失败、真善美与假恶丑,都一目了然。这把尺叫规范,做人什么可为,什么不可为,要有个尺度。一个人的一言一行,量一量,就能看出是否符合道德规范。这把尺叫分寸,对己、待人、处世,都应把握分寸,一个人的所作所为,量一量,就能看
- 婚姻里最大的悲哀,莫过于你出轨了,我不介意!
一天情感随笔
都说婚姻里最不能容忍的就是出轨。现实中很多离婚的人士,多数都是由于出轨。小梅是商场购物中心一品牌专卖店的店员。在女性朋友中,她比较健谈,什么都能说都会说。属于比较能八卦的那种,特别会八卦男女之间的私密话题,而且开起玩笑来尺度很大,管它雅不雅的,一说起来弄得周围人尴尬不以,哄笑一团。实在听不下去的人默默走开。商场里上班没有顾客的时候会很清闲,所以她这种性格在里面倒也能打得开,而且这种环境里基本上都是
- 有标准才有可能有未来
zhangshoulan
魏智渊老师说,人与人之间的差距,在很大程度上取决于一个因素,即这个人是否有内存的标准。什么是标准?标准就是尺度。就是以此来称量自己和他人的尺度。就是在考试时要求自己达到的尺度,就是在找对象时要求对象达到的尺度。这个标准,并不是要求做什么,而是不能容忍什么。不能容忍嗓音的老师,教室里就会很安静,不能容忍肮脏的老师,教室里就会整洁干净。而这种标准的形成,是在学生阶段,也就是小学阶段和青春期形成的,就如
- 探秘3D UNet-PyTorch:高效三维图像分割利器
鲍凯印Fox
探秘3DUNet-PyTorch:高效三维图像分割利器在医学影像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域,三维图像的理解与分析至关重要。而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型,专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节,应用场景及特性,以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展,其结构保持了卷积神经网络的对称性,采用跳跃连接的方式保留了不同尺度
- 目标检测-YOLOv3
wydxry
深度学习目标检测YOLO深度学习
YOLOv3介绍YOLOv3(YouOnlyLookOnce,Version3)是YOLO系列目标检测模型的第三个版本,相较于YOLOv2有了显著的改进和增强,尤其在检测速度和精度上表现优异。YOLOv3的设计目标是在保持高速的前提下提升检测的准确性和稳定性。下面是对YOLOv3改进和优势的介绍,以及YOLOv3核心部分的代码展示。相比YOLOv2的改进与优势多尺度特征金字塔YOLOv3引入了FP
- 2022-06-04
Eltonpeople
今日启发:Elton:《三生有幸》(一)李晓煦心理学领域研究幸福的心理学被称为积极心理学,积极心理学更关注人的正面心理,探究幸福的人都有什么相似之处,不同于哲学家不断追问幸福的本质,积极心理学家会探寻是什么让人幸福,之后再去找出所有让人幸福的因素进行分析研究。幸福时间的长度在秒的时间尺度上,意识自我感受到的是愉悦的幸福;在分钟和小时的时间尺度上,心流自我感受到的是专注的幸福;在整个人生的尺度上,使
- 贝索斯的时间账本
一阳归来
时间是相对的,爱因斯坦打过一个比方,当某个男人坐在火炉或美女旁边时,他心里对时间流逝的感受肯定不同。又如一个小孩子常问的经典问题——你眼里看到的蓝色和我看到的蓝色一样吗?人与人对时间的感受,显然也难以等齐划一,尽管大家在概念上遵守同样的时间尺度。亚马逊从一家经营图书的电商起步,变成一家巨无霸企业,离不开贝索斯独特的思维方式。关于亚马逊帝国缔造者的成功之道,学界坊间自有各种总结,但贝索斯之所以是贝索
- Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)
亚图跨际
交叉知识Python生物医学脑肿瘤图像皮肤病变多模态医学图像多尺度特征生物医学腹部胰腺图像病灶边界气胸图像
要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成,收缩路径是一种典型的卷积网络,由重复应用卷积组成,每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU)和一个最大池化操作。在收缩过程中,空间信息减少,而特征信
- 终端滑模matlab程序,机器人轨迹跟踪控制方法研究(含MATLAB程序)
得陇而望蜀者
终端滑模matlab程序
机器人轨迹跟踪控制方法研究(含MATLAB程序)(课题申报表,任务书,开题报告,中期检查表,外文翻译,论文15300字,程序,答辩PPT)摘要机器人是一类复杂的、具有不确定性的、多输入多输出非线性时变系统。滑模变结构控制对系统参数和外部扰动等不确定性具有不变性,因此非常适合于机器人的控制。本文主要研究了机器人的滑模轨迹跟踪控制。首先简要介绍机器人轨迹跟踪方法和滑模控制的基本原理,然后着重阐述奇异终
- 近期日剧观后感
小九飞飞飞
最近断断续续看了几部日剧,有去年的冬季日剧,也有十几年前的老剧,共同点,大概就是,他们都是深夜剧吧。简单谈谈自己的一点想法。1.《水果宅急便》一开始看到这个题目,我以为是讲,水果店青年创业励志的剧,一度并不想去看,但是某一天忽然点进去了,发现原来大不同!水果居然是姑娘们的花名。其实这是讲风俗业的故事,尺度略大啊喂!果然是深夜剧,柚子,西瓜,火龙果,芒果,都是一个姑娘的代号,而男主就是在东京失业回老
- 领导回复:收到,谢谢。怎样回答才能体现出员工的高情商?
西祖
职场就是江湖,看似平风浪静,其实暗流涌动。作为职场新人,免不了跌跌撞撞,一不小心就可能会犯了职场大忌。如果想从职场小白进化成职场精英,除了出色的业务能力外,各种场合中说话做事的尺度也很重要。今天要聊的话题是:领导回复“收到,谢谢。“”面对这样的情况,员工怎样回答才能够体现情商在线?讲个真实案例:部门新来的同事小王,入职一周后接到领导安排的第一个工作任务,花了2天时间,就把一个工期4天的策划案做好了
- 软件工程实践报告
卡世界的bug
软件工程
尝试着写一下子简单的可行性报告和需求分析说明书,有借鉴他人的,如有侵权,请及时联系本人。可行性研究报告(可行性论证报告)目录1引言21.1编写目的21.2背景21.3定义21.4参考材料22可行性研究的前提22.1要求22.2目标22.3条件、假定和限制32.4进行可行性研究的方法32.5评价尺度33对现有系统的分析33.1数据流程和处理流程33.2工作负荷43.3费用开支43.4人员43.5设备
- Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图
亚图跨际
Python交叉知识算法去噪预测算法聚焦荧光团伪影消除算法囊泡动力学自动化多尺度统计物距
要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积。例如,高斯掩模包含由高斯函数确定的元素。这种卷积使每个像素的值与其相邻像素的值更加协调。一般来说,平滑滤波器将每个像素设置为其自身及其附近相邻像素的平均
- go hive skynet_golang-栈内存空间
weixin_39980596
gohiveskynet
Go语言设计与实现中关于栈空间的描述多数架构上默认栈大小都在2~4MB左右,极少数架构会使用32MB作为默认大小。用户程序可以在分配的栈上存储函数参数和局部变量。Go语言的逃逸分析遵循以下两个不变性1.指向栈对象的指针不能存在于堆中;2.指向栈对象的指针不能在栈对象回收后存活;栈内存空间Go语言使用用户态线程Goroutine作为执行上下文,它的额外开销和默认栈大小都比线程小很多,然而Gorout
- Image Super-Resolution with Cross-Scale Non-Local Attention and Exhaustive Self-Exemplars Mining
phoenix@Capricornus
Paperreading深度学习
Cross-ScaleNon-Local(CS-NL)Attention文中最重要的跨尺度非局部模块就是公式(4),这里内积通过滤波实现,图中的Deconvolution实际上是转置卷积,解卷积和转置卷积是完全不同的概念。公式(4)通过如下图理解一目了然,本来可以画个图一清二楚,偏不画。
- ValueError: Expected parameter scale (Tensor of shape (2854529,)) of distribution Normal(loc: torch.
zhangfeng1133
pytorch深度学习人工智能
正态分布,尺度需要大于0,解决办法scale=F.softplus(scale)Traceback(mostrecentcalllast):Theaboveexceptionwasthedirectcauseofthefollowingexception:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/aistudio/bnn_pyro_fso_middle_2_
- 【论文笔记】:LAYN:用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络
hhhhhhkkkyyy
论文阅读目标检测YOLO
背景针对嵌入式设备对目标检测算法的需求,大多数主流目标检测框架目前缺乏针对小目标的具体改进,然后提出的一种轻量级多尺度注意力YOLOv8小目标检测算法。小目标检测精度低的原因随着网络在训练过程中的加深,检测到的目标容易丢失边缘信息和灰度信息等。获得高级语义信息也较少,图像中可能存在一些噪声信息,误导训练网络学习不正确的特征。映射到原始图像的感受野的大小。当感受野相对较小时,空间结构特征保留较多,但
- YOLOv9独家改进:一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer
AI小怪兽
YOLOv9魔术师YOLOtransformer深度学习开发语言人工智能python
本文独家改进:轻量化改进之高效移动应用的卷积加性自注意VisionTransformer,构建了一个新颖且高效实现方式——卷积加性相似度函数,并提出了一种名为卷积加性标记混合器(CATM)的简化方法来降低计算开销《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【SPPEL
- Unet改进10:在不同位置添加CPCA||通道先验卷积注意力机制
AICurator
Unet改进专栏深度学习神经网络unet语义分割
本文内容:在不同位置添加CPCA注意力机制目录论文简介1.步骤一2.步骤二3.步骤三4.步骤四论文简介低对比度和显著的器官形状变化等特征经常出现在医学图像中。现有注意机制的自适应能力普遍不足,限制了医学影像分割性能的提高。本文提出了一种有效的通道先验卷积注意(CPCA)方法,该方法支持通道和空间维度上注意权重的动态分布。通过采用多尺度深度卷积模块,有效地提取空间关系,同时保留先验通道。CPCA具有
- 《Fractal Art——Closer to Heaven》读书笔记
张宜春
这是一篇很有趣的文章,讲的是分形(fractal)、混沌(chaostheory)和艺术之间的关系。先说说艺术中常常用到的数学特性,这些包括:黄金比例(goldenratio)柏拉图立体(platonicsolids)投影几何(projectiongeometry)分形结构F有如下四个特征:F在任意小的尺度下都具备精细结构(Finestructure)。很难使用传统的几何公式进行描述,不论是全局或
- 日常生活中应用广泛的长度单位(知道了解即可)
常家壮
#物理知识(用编程方式实现吧)物理了解的知识有用的知识初中物理学物理
日常生活中应用广泛的长度单位、中国传统的长度单位、国际单位制的长度单位、英制长度单位、天文学长度单位、微观尺度的单位长度单位是在测量空间距离时使用的基本单元下面是相关介绍:1.国际单位制的长度单位米:米是国际单位制(SI单位)的基本长度单位,用符号“m”表示。米的定义经历了几个阶段的变化。最初,1米被定义为通过巴黎的地球子午线全长的四千万分之一。之后,米的基准转向了物理定义,如氪-86原子的2P1
- SAR图像相干斑点噪声的形成
boost66
SARscape其他
SAR图像上的斑点噪声形成原理:当雷达波照射到一个雷达波长尺度的粗糙表面时,返回的信号包含了一个分辨单元内部许多基本散射体的回波,由于表面粗糙的原因,各基本散射体与传感器之间的距离是不一样的,因此,尽管接收到的回波在频率上是相干的,回波在相位上已经不再是相干的;如果回波相位一致,那么接收到的是强信号,如果回波相位不一致,则接收到的是弱信号。一幅SAR影像是通过对来自连续雷达脉冲的回波进行相干处理而
- 卷积核的作用
melonbo
机器学习计算机视觉深度学习人工智能
卷积核通过与图像的局部区域进行点积操作来提取特征。不同的卷积核可以检测不同类型的特征,例如边缘、角点、纹理等。因为共享权重,所以具有平移不变性。通过卷积和池化操作,可以降低输入图像的空间维度。
- 爆改yolov8|AIFI (尺度内特征交互)助力YOLOv8 ,轻量化模型
不想敲代码!!!
爆改yolov8即插即用YOLOyolov8目标检测pythonpytorch
1,本文介绍AIFI模块(AdaptiveInformationFusionIntegrationModule)是一种旨在提升神经网络处理复杂任务能力的技术模块。其主要目的是通过灵活的特征融合方法来优化信息处理和任务表现。核心特点:自适应信息融合:AIFI模块能够根据输入数据和任务需求,动态调整特征融合的策略。这种自适应机制使得网络能够更有效地结合来自不同来源的信息,改善对复杂数据的理解和处理能力
- 爆改YOLOv8 | yolov8添加MSDA注意力机制
不想敲代码!!!
爆改yolov8即插即用YOLO深度学习人工智能yolov8目标检测
1,本文介绍MSDA(多尺度扩张注意力)模块通过自注意力机制在不同尺度上有效地捕捉特征的稀疏性。它首先通过线性投影生成特征图(X)的查询、键和值。然后,将特征图的通道划分为(n)个头部,在每个头部中使用不同的扩张率进行多尺度的自注意力操作。具体来说,MSDA按以下步骤操作:对每个头部(i)进行自注意力处理,并将所有头部的输出连接在一起,之后通过线性层进行特征融合。通过为不同头部设置不同的扩张率,M
- 基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案,旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。YOLOv8作为YOLO系列算法的最新版本,具备更高的检测速度和精度,特别适用于实时物体检测任务。该系统通过深入分析并标注绝缘子数据集,训练YOLOv8模型以精确识别输电线上的绝缘子及其缺陷状态。利用多尺度检测、FPN结构以及CSPDarknet网络等技术,YOLO
- 【感恩日语】259篇,有感而发
能学多少学多少
财富这个东西挺有意思,没有的时候,绞尽脑汁去获取,甚或动作变形;些许年后,慢慢就会成长为一个健康、清醒的观察者;名人大咖经常提醒,一旦拥有巨大财富后(每个人的衡量尺度不同),就会发现吃穿住行都有天花板,一辈子根本花不了那么多,徒增烦恼。正确的动作是什么,只有在拥有财富后,做一些有益于社会,更多为人生赋予更多意义,方有些许价值。有战友在问投资方面事情,自己的投资占我资产的5%左右。一、米股我是通过国
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号