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程序媛一枚~
人脸识别python支持向量机开发语言读书笔记人脸检测识别
Pythondlib(HOG+SVM)人脸识别总结面部标志检测dlib68点(HOG+SVM),194点人脸识别模型,包括口(外嘴唇,内嘴唇),鼻,眉毛(左右眉),眼睛(左右眼),下鄂5点面部标志检测器(左眼2点,右眼2点,鼻子1点)面部对齐更高效眨眼检测ear眨眼瞬间达到0疲劳驾驶检测—连续帧ear面部对齐眼睛连线反正切获取旋转角度,期望图像眼睛横长度计算比率左眼计算右眼相对坐标眼睛横中心点作为
- 基于MATLAB图像特征识别及提取实现图像分类
jghhh01
机器学习算法人工智能
基于MATLAB的图形处理程序,可以进行图像特征识别及提取,进而实现图像分类。hog_svm.m,2276svm_images/test_image/1.jpg,20980svm_images/test_image/2.jpg,18246svm_images/test_image/3.jpg,13835svm_images/test_image/4.jpg,18539svm_images/test
- 【2025年软考中级】第三章数据结构3.4 数组与矩阵
houliabc
数据结构矩阵线性代数
文章目录数组与矩阵数组数组的基本概念数组的存储与地址计算行优先存储列优先存储地址计算图示矩阵矩阵的基本概念稀疏矩阵的存储三元组表(TripletTable)十字链表(OrthogonalList)特殊矩阵的压缩存储数组与矩阵数组数组的基本概念数组是定长线性表在维度上的扩展,本质是线性表的嵌套结构(线性表中的元素本身又是一个线性表)。其核心特性包括:同构性:所有数据元素类型相同、结构一致(如二维数组
- React系列文章之DVA
隐形人007
前端reactdvaredux-sagareact.js前端前端框架
前言提示:本文章来自珠峰培训周啸天老师的视频讲解总结视频地址:114.关于dva-cli和roadhog的使用_哔哩哔哩_bilibilidva:https://github.com/dvajs/dva/tree/master/docs/api「官网好像打不开」antd:全局化配置ConfigProvider-AntDesignredux-saga:高级·Redux-Saga一、dva脚手架1、创
- PostHog 的核心原理
草明
运维PosHogop
“事件驱动的数据采集+本地部署的分析系统+全栈可观测能力”下面是对PostHog工作原理的详细拆解,从架构层次到数据流转流程,并涵盖其核心模块。架构总览PostHog通常由以下几个关键组件构成:用户前端→PostHogJSSDK/API→IngestionPipeline→Kafka(事件队列)↓PostgreSQL/ClickHouse(事件存储)↓后端处理服务+插件系统+分析引擎↓WebUI/
- 【OpenCV人脸识别】基于深度学习(Dlib+HOG特征)的人脸识别——QT(C++)+Linux
1.人脸检测工具概述1.DlibDlib是一个开源的C++机器学习和计算机视觉库,用于解决多种任务,包括图像处理、计算机视觉、机器学习、数据分析等。Dlib提供了一系列工具和算法,可用于开发各种应用,从人脸检测和识别,到对象检测、形状预测、图像分类等。以下是Dlib主要的特点和功能:人脸检测和识别:Dlib提供了高性能的人脸检测器,基于HOG特征和深度学习模型。它还包括面部关键点检测和人脸识别的功
- 《Image Classification with Classic and Deep Learning Techniques》复现
几何心凉
IT优质推荐深度学习人工智能
1引言图像分类作为计算机视觉领域的核心任务,旨在将输入图像映射到离散化的语义类别标签,广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像诊断、安防监控等场景。传统方法主要依赖手工设计的特征描述子(如SIFT、HOG、LBP)结合浅层模型(如BoVW、Fisher向量、SVM),以其可解释性和低资源消耗见长,但在端到端优化与高级表征能力方面不及深度学习。近年来,卷积神经网络(CNN)在大规模数据集(如Image
- OpenCV---Canny边缘检测
MzKyle
计算机视觉计算机视觉人工智能
一、基本概念与核心作用Canny边缘检测是计算机视觉中最经典的边缘检测算法之一,由JohnCanny于1986年提出。其核心目标是在噪声图像中提取精确、单像素宽、连续的边缘,广泛应用于:目标检测预处理(如Robomaster中灯条、装甲板的边缘提取)。轮廓分析(轮廓检测的前置步骤)。图像分割(通过边缘定位目标边界)。特征提取(如边缘方向直方图HOG)。与其他边缘检测算法的对比:算法优势劣势Cann
- Unity技术笔记:微缩小地图的一个简易版解决方案
大费~~~
unity游戏笔记小地图游戏引擎Camera组件
需求:假如在第一人称游戏中,需要做一个小地图。为了美观和简便选择做成正方形小地图拿来干嘛呢?用于实时检测自身相对于小地图的位置,顺便监测敌人相距自身的距离远近,从而方便玩家判断危险性和优先级。方案大致思路:用一个正投影Orthographic的相机(取消透视的那种相机),竖直正对场景朝下看。在敌人和主角脚下固定一个物体(比如球体)用一些显眼的颜色渲染,从而作为指示器,方便在地图中指示。通过一系列设
- golang的并发模型
u010927317
golang
1.C/C++与Go语言的“价值观”对照C的价值观摘录相信程序员:提供指针和指针运算,让C程序员天马行空的发挥自己动手,丰衣足食:提供一个很小的标准库,其余的让程序员自造保持语言的短小和简单性能优先C++价值观摘录支持多范式,不强迫程序员使用某个特定的范式不求完美,但求实用(并且立即可用)Go价值观OverallSimplicity全面的简单OrthogonalComposition正交组合Pre
- 29、魔法微前端——React 19 模块化架构
进取星辰
前端react.js架构
一、时空结界分割术(模块化架构设计)1.次元切割协议//主应用入口 constHogwartsMain=()=>{ const[subApps]=useState({ potion:React.lazy(()=>import('./PotionShop')), library:React.lazy(()=>import('./LibraryApp')), quidditch:React.la
- python3.7-3.11版本whl文件快速直接安装dlib库(无需安装cmake!!!)手把手教你安装
heyday_period
Python人脸识别dlib库python开发语言
dlib是一个包含多种机器学习和计算机视觉算法的C++开源工具包,其人脸识别功能主要依赖于以下技术人脸检测:使用基于HOG(HistogramofOrientedGradients,方向梯度直方图)特征和级联分类器的方法。HOG特征能够有效地描述图像中的边缘和纹理信息,而级联分类器是一个多层分类器,通过级联方式提高检测精度。1人脸特征提取:利用深度学习技术,特别是29层的卷积神经网络(CNN)。
- Java大厂面试实战:Spring Cloud、Kafka、Spring Security核心技术深度解析
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模拟面试情景面试官:请描述SpringCloud中如何实现服务间负载均衡?xbhog:通过Ribbon和RestTemplate的集成,在调用服务时从Eureka注册中心获取服务实例列表,结合内置的策略(轮询/随机)选择目标节点,并通过Retry机制处理失败。例如配置@LoadBalanced的RestTemplate来实现代理请求。面试官(微笑):不错。那服务雪崩如何预防?xbhog:采用Hys
- Java面试深度解密:Spring Boot、Redis、日志优化、JUnit5及Kafka事务核心技术解析
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SpringBootRedisKafkaLogbackJunit5
模拟面试实战面试官:请解释SpringBoot的自动配置原理?哪些关键注解参与了这一过程?xbhog:SpringBoot通过@AutoConfiguration标记核心配置类,通过@ConditonalOnClass和@ConditionalOnMissingBean判断依赖是否存在并自动注入bean。实现原理涉及SpringFactoriesLoader加载META-INF/spring.fa
- nethogs 网络监控 命令详解
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Linux下nethogs命令详解与实际案例nethogs是一款基于命令行的网络流量监控工具,能够按进程/用户分组统计带宽使用情况,帮助用户快速定位异常流量源。与其他网络监控工具不同,nethogs直接关联流量到具体进程,无需依赖特殊内核模块,非常适合快速排查网络阻塞问题。它提供直观的实时监控界面,显示每个进程的发送和接收流量,支持多种单位切换和排序方式。通过灵活的参数组合,用户可以精准监控特定网
- 基于深度学习的鲜花图像分类系统的设计与实现
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1.项目总览1.1背景与动机现实生活中,鲜花电商、园艺大棚、智能零售柜都需要对花卉品种进行快速识别,以便定价、库存管理或生长环境调控。传统基于形态学的算法(颜色直方图、HOG+SVM等)在多品种、复杂光照背景下鲁棒性差。利用深度学习卷积神经网络提取大规模数据特征,可显著提升识别精度。1.2目标功能目标:输入任何一张含单朵鲜花的照片,系统输出花卉类别及置信度;支持单张、本地批量、在线HTTP以及桌面
- 目标检测的图像特征提取
勇往直前的流浪刀客
CV图像特征提取
目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征1、HOG特征:方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究
- Java大厂硬核面试:Flink流处理容错、Pomelo JVM调优、MyBatis二级缓存穿透防护与Kubernetes服务网格实战解析
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第二幕:系统架构设计面试官:设计一个处理10万+QPS的秒杀系统需要的技术方案和技术选型xbhog:采用基础架构:存储层:Redis限流+分布式锁服务层:Sentinel流量控制消息层:RocketMQ事务消息保证最终一致性关键设计:库存扣减使用Redission的MultiOperation实现原子操作通过SpringCloudGateway的自定义过滤器实现用户身份认证网关层拦截面试官:Kub
- 基于自主大型语言模型代理的AIoT智能家居
神一样的老师
论文阅读分享物联网语言模型智能家居人工智能
中文标题:基于自主大型语言模型代理的AIoT智能家居英文标题:AIoTSmartHomeviaAutonomousLLMAgents作者信息DmitriyRivkin,FrancoisHogan,AmalFeriani,AbhisekKonar,AdamSigal,XueLiu,GregoryDudek论文出处《IEEEInternetofThingsJournal》,第12卷,第3期,2025年
- 互联网大厂Java面试实战:Spring Boot自动配置、Kafka分区策略、Spring Security认证流程、MyBatis缓存机制与Prometheus监控排错
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Java面试题SpringBootKafkaSpringSecurityMyBatisPrometheus
第一轮面试面试官:请说明SpringBoot的自动配置机制如何实现,以application.properties为例说明样例配置生效过程。xbhog:SpringBoot自动配置主要依赖@Configuration、@ConditionalOnXXX注解链以及SpringFactoriesLoader机制。当SpringBoot应用启动时通过classpath扫描META-INF/spring.
- Java大厂面试突击:从Spring Boot自动配置到Kafka分区策略实战解析
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Java面试SpringBootKafkaMyBatis分布式架构
第一轮核心知识面试官:请解释SpringBoot中自动配置的工作原理并演示如何自定义一个@ConfigurationProperties组件?xbhog:自动配置通过EnableAutoConfiguration注解触发,结合当前环境判断(如是否检测到MyBatis依赖)和条件注解(@ConditionalOnClass)来决定是否启用配置类。若需自定义配置,可通过创建带@Configuratio
- 基于HOG+SVM的行人检测算法实现与PCL
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算法支持向量机机器学习
行人检测是计算机视觉领域的一个重要任务,其在许多应用中具有广泛的应用,如智能监控、自动驾驶等。本文将介绍如何使用HOG(HistogramofOrientedGradients,梯度方向直方图)特征与支持向量机(SVM)分类器实现行人检测,并结合PCL(PointCloudLibrary)库进行点云数据的处理。HOG特征描述子是一种基于局部梯度方向的特征表示方法,它通过提取图像中的局部梯度信息来描
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】图像特征提取(附MATLAB代码实现)
林聪木
图像处理计算机视觉人工智能
目录前言知识储备提取图像文本的Python库1.pytesseract2.EasyOCR3.Keras-OCR4.TrOCR5.docTR算法原理图像的特征图像特征的分类遥感图像分类特征提取(Featureextraction)灰度共生矩阵GLCM兴趣点提取BRIEF算法Harris角点算法Harris和Shi-Tomas算法SIFT/SURF算法SIFT原理SURF原理LBP和HOG特征算子LB
- Hogwild! Inference: Parallel LLM Generation via Concurrent Attention
Alexguantp
AIPapersLLM
Hogwild!推理:通过并发注意力实现并行LLM生成目录介绍顺序LLM生成的挑战Hogwild推理方法用于协作推理的缓存布局旋转位置嵌入协作提示实验结果涌现的协作行为局限性和未来方向结论介绍大型语言模型(LLM)彻底改变了自然语言处理,但它们的顺序特性在文本生成过程中造成了计算瓶颈。每个token预测都需要模型处理所有先前的token,导致推理时间随输出长度线性增长。对于需要生成冗长输出的复杂推
- 【计算机视觉】传统图像特征
是茂陵书生
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传统图像特征一、方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)1、原理2、实现过程reference二、Harris角点检测1、实现流程2、封装三、SIFT算法(Scale-invariantfeaturetransform,SIFT)1、原理2、特性3、实现流程4、封装四、LBP(LocalBinaryPattern,局部二值模式)1、LBP原理2、LBP计算公
- 复现:SonarNet: Hybrid CNN-Transformer-HOG Framework and Multifeature Fusion Mechanism for Forward-Look
hanfeng5268
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J.He,J.Chen,H.XuandY.Yu,“SonarNet:HybridCNN-Transformer-HOGFrameworkandMultifeatureFusionMechanismforForward-LookingSonarImageSegmentation,”inIEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,vol.62,pp.1-1
- 【数据结构】图的存储结构:十字链表和邻接多重表
至肝主义圈毛君
数据结构数据结构图
图的存储结构由于图的任意两个顶点之间都可能存在联系,因此无法以数据元素在存储区中的物理位置来表示元素之间的关系,即图没有顺序存储结构,但我们可以用二维数组(矩阵)来表示元素之间的关系——邻接矩阵。除此之外还有链式存储结构,包括邻接表、十字链表和邻接多重表。其中邻接矩阵和邻接表最常用。十字链表十字链表(OrthogonalList)是有向图的另一种链式存储结构,可以看作是有向图的邻接表(单链表的结点
- Flutter vs React Native 性能测试结果:谁才是王者?
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Flutter技巧flutterreactnativereact.js
FluttervsReactNative性能测试结果:谁才是王者?视频https://youtu.be/-YGAhOG9Xechttps://www.bilibili.com/video/BV1etWHeqEZ2/前言原文flutter-vs-react-native-performance-benchmarkgithub上有人写了flutterreact-native的基准测试代码。https:
- 计算机视觉入门:从像素到理解的旅程
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计算机视觉CV计算机视觉人工智能Pythonopencv
计算机视觉入门:从像素到理解的旅程前言一、计算机视觉基础1.1学科核心挑战1.2技术发展里程碑二、图像数字化与预处理2.1图像读取与存储2.2几何变换实战2.2.1透视变换三、传统特征工程实践3.1SIFT特征检测3.2HOG特征计算四、机器学习分类实战4.1数据集预处理4.2SVM分类器实现五、卷积神经网络详解5.1LeNet-5模型实现六、高级视觉任务实现6.1YOLOv5目标检测6.2U-N
- 告别 X_T 转 STL 困扰:迪威模型在线转码大揭秘
3D小将
迪威模型联讯软件SolidWorks模型CATIA模型UG模型SketchUp模型PROE模型STL模型STP模型
在3D建模与制造的广阔领域中,不同文件格式的转换和模型的有效分享是推动项目进展、促进创意交流的关键环节。X_T和STL作为两种常见且重要的文件格式,它们各自有着独特的应用场景。X_T(ParasolidXT)格式以其对复杂3D模型精确数据的良好保存能力,在CAD设计等专业领域被广泛使用;而STL(Stereolithography)格式则凭借简单的三角网格结构,成为3D打印、快速成型等制造环节的标
- 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