- 图像处理篇---图像预处理
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇程序代码篇图像处理人工智能opencvpython深度学习计算机视觉
文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现:边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习(如SVM、随机森林)2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习(如CNN、Transformer)2.2.1特点2.2.2预处理重点通道顺序
- 机器视觉中图像的腐蚀和膨胀是什么意思?它能用来做什么?
yuanpan
机器学习人工智能计算机视觉图像处理
腐蚀(Erosion)和膨胀(Dilation)是两种基本的形态学操作,通常用于二值图像(黑白图像)的处理。它们是形态学图像处理的基础,广泛应用于图像分割、边缘检测、噪声去除等任务。1.腐蚀(Erosion)腐蚀操作通过对图像中的前景区域(通常为白色像素)进行“收缩”来去除边界上的像素。具体来说,腐蚀操作使用一个结构元素(通常是一个小的矩阵或核)在图像上滑动,只有当结构元素完全覆盖前景区域时,中心
- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践(一文读懂AIGC)
人工智能
【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合,未来需平衡技术创新与伦理风险,推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述(一)什么是
- AttributeError: partially initialized module ‘cv2‘ has no attribute ‘_registerMatType‘ (most likely
hunter206206
pythonpyopencvpython
这个错误表明在导入cv2(OpenCV)模块时,发生了循环导入问题,导致模块未能正确初始化。具体来说,cv2模块在初始化过程中尝试调用_registerMatType方法,但由于循环导入,该方法尚未定义。以下是可能的原因和解决方法:1.OpenCV安装问题可能是OpenCV安装不完整或损坏。可以尝试重新安装OpenCV。解决方法:使用pip重新安装OpenCV:pipuninstallopencv
- Halcon 和 opencv比有什么区别与优劣
yuanpan
opencv人工智能计算机视觉
Halcon和OpenCV都是机器视觉领域的重要工具,但它们的设计目标、功能特点和适用场景有所不同。以下是两者的详细对比:1.定位与目标用户Halcon:定位:商业机器视觉软件,专注于工业应用。目标用户:工业自动化、质量控制、机器人引导等领域的专业开发者。OpenCV:定位:开源计算机视觉库,适用于通用图像处理和计算机视觉任务。目标用户:学术研究、教育、初创公司以及需要低成本解决方案的开发者。2.
- 解决 Python 中 `cv2` 模块部分初始化导致的 `AttributeError`
Leuanghing
python开发语言
解决Python中cv2模块部分初始化导致的AttributeError在Python开发中,尤其是使用OpenCV库进行图像处理时,可能会遇到一些令人困惑的错误。今天,我们就来探讨一个常见的错误:AttributeError:partiallyinitializedmodule'cv2'hasnoattribute'gapi_wip_gst_GStreamerPipeline',并提供一个有效的
- Camera常用算法介绍1
记录美好
android相机学习算法经验分享智能手机
Camera常用数据格式及算法介绍1二、Camera常用算法介绍2.1基础图像处理算法2.1.1HDR算法2.1.1.1HDR算法概述2.1.1.2发展历程2.1.1.2.1传统多帧合成阶段(2010年代初期)2.1.1.2.2.算法优化阶段(2016-2020年)2.1.1.2.3实时处理阶段(2020年至今)2.1.1.3技术原理2.1.1.3.1多帧采集2.1.1.3.2图像合成2.1.1.
- 【图像处理基石】什么是HDR图片?
AndrewHZ
AI算法工程师面试指北图像处理基石图像处理算法计算机视觉HDR高动态范围包围曝光opencv
1.什么是HDR图片?HDR(高动态范围图像,HighDynamicRange)是一种通过技术手段扩展照片明暗细节的成像方式。以下是关于HDR的详细说明:核心原理动态范围:指图像中最亮和最暗区域之间的亮度差。人眼能感知的动态范围远高于普通相机,HDR通过合成多张不同曝光的照片(如欠曝、正常、过曝),平衡高光和阴影细节。HDR的优势保留细节:避免强光下过曝(如天空发白)或阴影中欠曝(如暗部死黑)。增
- LeetCode134☞加油站
fantasy_4
LeetCode刷题pythonleetcodejava算法贪心算法
关联LeetCode题号134本题特点贪心局部最优解-部分差值如果小于0(消耗大于油站油量)就从下一个加油站开始,因为如果中间有小于0的情况当前站就不可能是始发站,整体最优解-整体差值如果小于0,那么就是不能有始发站本题思路classSolution:defcanCompleteCircuit(self,gas:List[int],cost:List[int])->int:curSum=0tota
- LeetCode56☞合并区间
fantasy_4
LeetCode刷题leetcodepythonjava算法贪心算法
关联LeetCode题号56本题特点贪心本题思路将二维数组排序按照左边界排序。排序后,右边界的大小成为找到局部最大值的关键。由题意合并区间可知,应该取数组的’并集‘,局部最优解推出全局最优解,每次找到局部最大的范围,整体就会合并成一个大区间Python写法defmerge(self,intervals):result=[]iflen(intervals)==0:returnresult#区间集合为
- 【python】图形用户界面和游戏开发
usp1994
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图形用户界面和游戏开发文章目录图形用户界面和游戏开发基于tkinter模块的GUI使用Pygame进行游戏开发制作游戏窗口在窗口中绘图加载图像实现动画效果碰撞检测事件处理基于tkinter模块的GUIGUI是图形用户界面的缩写,图形化的用户界面对使用过计算机的人来说应该都不陌生,在此也无需进行赘述。Python默认的GUI开发模块是tkinter(在Python3以前的版本中名为Tkinter),
- AXI总线之相关应用
逾越TAO
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AXI总线作为现代SoC设计的核心互连协议,其应用场景极为广泛,覆盖移动设备、AI加速器、FPGA、存储控制器等多个领域。以下是AXI在不同应用中的关键角色及具体实现案例:一、移动处理器与SoC应用场景:智能手机、平板电脑的SoC(如高通骁龙、苹果A系列、华为麒麟)中,AXI用于连接多核CPU、GPU、ISP(图像信号处理器)、DDR控制器等模块。典型案例:ARMCortex-A系列多核集群:AX
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- Docker打包深度学习项目
FLY_LTL
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文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile打包并保存镜像1.Dockerfile2.通过Dockerfile生成镜像3.保存镜像和加载4.运行Docker并测试参考Docker打包深度学习项目本文来源于个人实践总结,供各位同学参
- vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh
欢仔要学习
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背景介绍:因为工作的原因,图像相关,模型训练,需要在服务器上面搞,同时,服务器上面的环境配置,全部使用的是docker创建容器的方式。但是呢,之前没有配置好服务器与本机的交互环境,每次更改代码,要上传,下载,很不方便,同时图片也没办法可视化。很不友好。于是就想要使用vscode来连接远程服务器docker;因为docker创建的那个容器相当于是一台ubuntu主机,配置好端口,然后我们从外面去连接
- 使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发
UwoiGit
tensorflowopencvpygame
在本篇文章中,我们将介绍如何结合使用TensorFlow、OpenCV和Pygame来进行图像处理和游戏开发。这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行,并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具,并提供相关的源代码示例。安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架,提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度
- 机器学习之KMeans算法
知舟不叙
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文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一,广泛应
- 医图论文 CVPR‘24 | 适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型
小白学视觉
医学图像处理论文解读语言模型人工智能计算机视觉医学图像顶会医学图像处理CVPR论文解读
论文信息题目:AdaptingVisual-LanguageModelsforGeneralizableAnomalyDetectioninMedicalImages适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型作者:ChaoqinHuang,AofanJiang,JinghaoFeng,YaZhang,XinchaoWang,YanfengWang源码:https://github.com/Medi
- 机器学习流程—数据预处理 清洗
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文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务,即使其更有意义、信息更丰富。使用机器学习算法、数学建模和统计知识,整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式,如图形、视频、图表、表格、图像等等,具
- 专门为高速连续扫描设计的TDI工业相机
51camera
工业相机线阵工业相机TDI工业相机
TDI(TimeDelayIntegration,时间延迟积分)工业相机是一种基于特殊CCD(电荷耦合器件)技术的成像设备,主要用于高速、高灵敏度、高分辨率的图像采集场景。其核心原理是通过多级积分和同步电荷转移技术,在物体连续运动时逐行扫描并累积信号,显著提升图像质量和信噪比(SNR)。它是一种特殊的线阵工业相机。核心原理1.多级积分:TDI相机通过多行感光单元(如多级CCD)对同一运动目标进行多
- 工业相机的主要参数及计算
51camera
工业相机
工业相机是机器视觉系统中的关键组件,其本质是将光信号转变为有序的电信号,进而实现数字图像的获取,广泛应用于工业生产、检测、测量等领域。其成像原理与小孔成像类似,但更为复杂。当被摄物体反射的光线通过工业镜头折射后,会投射到相机的感光传感器上,这个感光传感器通常是电荷耦合器件(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)。dalsanano系列工业相机1、工作原理图像采集:通过镜头收集被拍摄物体反射或透
- 深度革命:ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习
安意诚Matrix
机器学习笔记深度学习人工智能
一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中,2015年或许是最具突破性的一年。这一年,微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet(残差网络)的模型横空出世,在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠,将人类视觉的识别误差(约5.1%)远远甩在身后。更令人震撼的是,ResNet将神经网络的深度推至152层,彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心,正是一个简单
- HarmonyOS开发,A持有B,B引用A的场景会不会导致内存泄漏,代码示例告诉你答案
MardaWang
HarmonyOSNEXTOpenHarmonyharmonyos华为
问题:A持有B,B引用A的场景会不会导致内存泄漏?答案:方舟虚拟机的内存管理和GC采用的是根可达算法,根可达算法可以解决循环引用问题,不会导致A引用B,B引用A的内存泄漏。根可达算法原理根可达算法以一系列被称为“根对象”(如栈中的局部变量、静态变量等)作为起始点,从这些根对象开始向下搜索,能够被搜索到的对象被认为是可达对象,而那些无法被搜索到的对象则被判定为不可达对象,会在垃圾回收时被清理。所以,
- 前端 Blob 详解
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前端Blob详解1.什么是Blob?Blob(BinaryLargeObject)表示二进制大对象,用于存储二进制数据。在前端开发中,Blob常用于处理文件、图像、视频等二进制数据。2.创建Blob可以通过Blob构造函数创建Blob对象。constblob=newBlob(array,options);array:数组,包含要放入Blob的数据。可以是字符串、ArrayBuffer、ArrayB
- python反爬虫处理--处理验证码(Tesseract 库)的安装与使用
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python爬虫开发语言
处理验证码是反爬虫策略中常见的挑战之一。在Python中,可以采用多种方法来解决这一问题,具体取决于验证码的类型(如文本、图像或滑块验证等)。以下是一些常用的解决方案:对于简单的文字或数字验证码:如果网站使用的是相对简单的验证码形式,您可以尝试使用OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术来自动识别这些验证码。Python中有一个叫做Tesseract的库,
- 鸿蒙Next,图片上传01(扩展02截图保存到相册)-组件截图另通过沙箱保存到相册
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1.componentSnapShot组件截图的get方法,得到PixelMap像素图像数据@ohos.arkui.componentSnapshot(组件截图)-UI界面-ArkTSAPI-ArkUI(方舟UI框架)-应用框架-华为HarmonyOS开发者//进行截图constpixelMap=awaitcomponentSnapshot.get('share')2.ImagePacker打包P
- 什么是机器视觉3D引导大模型
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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
- HarmonyOS NEXT 用户首选项(Preferences)在应用开发中的应用与机制
架构教育
在移动应用开发中,用户首选项(Preferences)是一种常见的数据存储方式,用于保存用户的个性化设置或应用的配置信息。类似于Android中的SharedPreferences,Preferences以键值对(Key-Value)的形式将数据存储在应用的内存和本地文件中。本文将详细介绍Preferences的概念、运作机制、API使用以及相关的限制。一、用户首选项(Preferences)的概
- python gridfs_【已解决】用Python去连接本地mongoDB去用GridFS保存文件
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pythongridfs
折腾:期间,命令行方式的mongofiles去putgetdeletedelete_id等,已经基本上搞清楚了。接着就是去用Python代码,通过driver:的方式,调用API,去保存数据了。pythonmongodbgridfs需要先安装:pymongo就是这些API了。通过:发现,对于此处:➜英语资源mongod--versiondbversionv3.6.3gitversion:9586e
- Git 的基本概念和使用方式
成风693
git
Git是一种分布式版本控制系统,广泛用于协作开发和追踪代码变更历史。以下是Git的基本概念和使用方式:仓库(Repository):Git仓库是存储代码和版本历史的地方。它可以是本地仓库(LocalRepository)或远程仓库(RemoteRepository)。提交(Commit):提交是将代码变更保存到版本历史中的操作。每次提交都会生成一个唯一的标识符(SHA-1哈希值)。分支(Branc
- 怎么样才能成为专业的程序员?
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编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
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网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
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oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
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单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
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- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
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硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
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在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found