- LSNet: 基于侧向抑制的神经网络
碳酸的唐
模型养成与叙述有意思的py库神经网络人工智能深度学习
引言在计算机视觉领域,我们一直在寻找灵感来源以提高图像处理和识别的效果。而人类视觉系统作为经过数百万年进化的精密系统,无疑是最好的参考对象之一。今天,我要向大家介绍一个名为LSNet(LateralSuppressionNetwork,侧向抑制网络)的技术,它模拟了人类视觉系统中的侧向抑制机制,为计算机视觉任务带来了新的可能性。什么是侧向抑制?侧向抑制(LateralSuppression),也被
- 使用随机森林实现目标检测
司南锤
python基础学习AI随机森林
核心实现思路滑动窗口策略:在图像上滑动固定大小的窗口,对每个窗口进行分类多维特征提取:结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类:训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化:使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性LBP纹理特征:捕捉局部纹理模式灰度共生矩阵:描述纹理的统计特性边缘密度:反映目标边界信息形状描述符:圆形度、面积比等几何特征实际应用建议数据收集:收集大量正负样本进行
- 【造工具-2】用SenceVoice,实现本地的语音转文本小工具
zhulangfly
AIAISTTASR
说到语音转文本,有两种说法,自动语音识别(ASR,AutomaticSpeechRecognition)和语音转文本(STT,Speech-to-Text),本质上都是通过算法将语音信号转化为可处理的文本形式的技术,两者的核心功能和应用目标完全一致。如果有区别的话,ASR更常见于学术研究和技术文档中,STT则更多应用于产品功能描述。ASR常与其他模块(如VAD、说话人分离)并列描述,体现其在技
- 网络工程师知识点精讲与例题解析:网络层技术
软考和人工智能学堂
网络管理员网络工程师网络规划设计师网络
一、网络层概述网络层(NetworkLayer)是OSI参考模型的第三层,位于数据链路层和传输层之间,主要负责跨网络的数据传输。其主要功能包括:逻辑寻址(IP地址):为设备分配唯一标识(IPv4/IPv6)。路由选择:确定数据包从源到目的的最佳路径(如RIP、OSPF、BGP)。分组转发:根据路由表将数据包发送到下一跳。拥塞控制:避免网络过载(如ICMP源抑制报文)。异构网络互联:连接不同链路层技
- 什么是注意力机制?注意力机制的核心组件(Query、 Key、 Value)
大模型本地部署_
人工智能AI大模型大模型入门LLM大模型AI注意力机制
注意力机制注意力机制是深度学习中一种模仿人类视觉注意力机制的模型设计,它允许神经网络在处理输入信息时有选择地关注最重要的部分,而忽略次要信息。其核心思想是:不是所有输入信息都同等重要。想象你在一个嘈杂的咖啡馆里和朋友聊天。即使环境中充满噪音(其他顾客交谈、咖啡机声、音乐),你也能自动“聚焦”朋友的声音,而“抑制”背景噪音。你的大脑给朋友的声音赋予了很高的“权重”,给其他声音赋予了很低的“权
- 一套基于粒子群优化(PSO)算法的天线波束扫描MATLAB实现方案
pk_xz123456
MATLAB深度学习算法算法matlab人工智能制造开发语言分类
以下是一套基于粒子群优化(PSO)算法的天线波束扫描MATLAB实现方案,包含完整代码、数学原理和详细注释。该方案针对均匀线性阵列(ULA)的波束方向图优化,通过调整阵元相位实现主瓣指向目标方向并抑制旁瓣。%%天线波束扫描的PSO算法实现%作者:DeepSeek%创建日期:2025-06-21%功能:使用PSO优化均匀线性阵列的相位分布,实现波束扫描和旁瓣抑制clc;clear;closeall;
- WebRTC 语音激活检测(VAD)算法
u013250861
Audiowebrtc算法语音识别
语音激活检测最早应用于电话传输和检测系统当中,用于通信信道的时间分配,提高传输线路的利用效率。激活检测属于语音处理系统的前端操作,在语音检测领域意义重大。但是目前的语音激活检测,尤其是检测人声开始和结束的端点始终是属于技术难点,各家公司始终处于能判断,但是不敢保证判别准确性的阶段。通常搭建机器人聊天系统主要包括以下三个方面:语音转文字(ASR/STT)语义内容(NLU/NLP)文字转语音(TTS)
- Python与C++检测框过滤差异分析
马里马里奥-
pythonc++开发语言人工智能
Python与C++检测框过滤差异分析在目标检测任务中,检测框过滤是后处理的关键环节。本文将从实现方式、性能表现和适用场景三个维度,对比分析Python与C++在检测框过滤中的差异。检测框过滤基本原理检测框过滤的核心是非极大值抑制(NMS)算法,其数学表达式为:NMS(B,S,θ)={bi∣∀bj,area(bi∩bj)area(bi∪bj)0:i=order[0]keep.append(i)xx
- MOSFET关断尖峰电压的机理与抑制
硬核科技
硬件开发单片机嵌入式硬件硬件嵌入式电子元件MOSFET
在电力电子系统设计中,MOSFET场效应晶体管因其高速开关特性与低导通阻抗而被广泛应用。然而,在大电流关断或高速开通过程中,经常会观察到尖峰电压或电流的产生。这些瞬态尖峰不仅影响系统的稳定性,还可能导致器件过压击穿、功率损耗增加及EMI问题加剧。一、尖峰电压的产生根源MOSFET关断过程中之所以会出现电压尖峰,主要源于电路寄生参数与开关过程中的高dI/dt、dV/dt特性,具体可归纳如下:感性负载
- 无人机交互控制技术要点
云卓SKYDROID
人机交互云卓科技遥控器人工智能无人机高科技
一、技术要点1.物理交互设计仿生柔性形态学:采用梯度刚度复合材料(如硅胶-碳纤维)设计柔性抓取器,模仿鸟类爪部结构,实现被动碰撞抑制与动态力生成,支持高速交互(>3m/s)和复杂接触场景(如树枝抓取)。分布式触觉感知:在机身部署半球形/盘状多点力传感器网络,实时反馈接触位置与力度,提升对定位误差的容忍度(>10cm),降低对精确环境建模的依赖。2.智能决策与协同大模型驱动的对话交互:基于国产大模型
- 门锁开关;与我们生活中紧密联系!
陈壹~东莞高迪电子
安全网络服务器
门锁开关作为日常生活的核心安全组件,其设计与应用直接影响家居安全、使用便捷性及设备寿命,以下是其关键价值与技术要点的系统分析:一、基础功能:安全与便利的平衡物理防护核心锁体结构:锌合金/不锈钢锁舌抗拉强度>1000kg,防暴力破坏(如撬锁、撞门)锁芯等级:C级锁芯防技术开启≥10分钟,远超A/B级安全性(警惕假冒C级产品)操作人性化设计静音执手:长柄结构减少开关噪音,卧室场
- 【目标检测02】非极大值抑制 NMS
贝与贝
1024程序员节人工智能深度学习机器学习目标检测计算机视觉
文章目录1.前言2.原理3.代码实现1.前言在检测图像中的目标时,一个目标可能会被预测出多个矩形框,而实际上我们只需要一个,如何消除冗余的边界框呢?一种方简单的方案是提升置信度的阈值,过滤掉低置信度的边界框。而另一种方案是使用非极大值抑制NMS。NMS的做法是,选出某个类别得分最高的预测框,然后看哪些预测框跟它的IoU大于阈值,就把这些预测框给丢弃掉。这里IoU的阈值是超参数,需要提前设置。2.原
- 深度学习——激活函数
笨小古
深度强化学习深度学习人工智能
深度学习——激活函数激活函数是人工是人工神经网络中一个关键的组成部分,它被设计用来引入非线性特性到神经网络模型中,使神经网络能够学习和逼近复杂的非线性映射关系。1.引入非线性能力没有激活函数的神经网络本质上只是线性变换的叠加,无论多少层也只能表示线性函数,能力有限。激活函数使网络可以逼近任意复杂函数(依据万能逼近定理)2.控制信息流动某些激活函数可以抑制部分神经元的输出(如ReLU),是模型更稀疏
- 应急响应思路
ALe要立志成为web糕手
蓝队web安全网络安全php安全
应急响应简单来说要干的其实就是看内外网日志,然后有异常就断网,封ip,清除权限,有的时候(其实是大部分时候)断网才是应急响应的最有效措施,尤其是半夜不影响业务的情况应急响应基本思路事件发生后(态势感知等设备发觉攻击成功)->紧急处置封堵(直接找倒叙关键点)->封ip+下线机器(断网)+清除权限->还原攻击链+修漏洞->旁站复测隐患排查+写报告准备-检测-抑制-根除-恢复-书写报告准备工作,收集信息
- 三个干扰信号的混合与分离:基于DOA估计与自适应数字波束形成(ADBF)的深入解析
神经网络15044
仿真模型算法算法python目标检测pytorch网络开发语言
三个干扰信号的混合与分离:基于DOA估计与自适应数字波束形成(ADBF)的深入解析在雷达、声呐、无线通信、麦克风阵列等领域,经常面临多个信号源(包括期望信号和干扰信号)在空间上混合到达传感器阵列的情况。准确估计这些信号的方向(DirectionofArrival,DOA)并有效分离它们,特别是抑制强干扰,是提升系统性能的核心挑战。本文聚焦于三个干扰信号混合的场景,深入探讨利用DOA估计技术确定其来
- 低压电涌保护:构筑电气设备的安全防线
易造防雷指南
浪涌保护器
在现代电力系统中,低压电涌保护扮演着至关重要的角色。雷电和电力系统中的瞬态过电压,是威胁电气设备安全运行的潜在风险。低压电涌保护器(SPD)作为一种专门设计的防护装置,能够有效地抑制这些电涌,确保电气设备的稳定运行。一、雷电入侵的多种途径及其破坏力雷电是一种强大的自然现象,其产生的瞬间高电压和大电流可以通过多种途径侵入电气系统,对设备造成严重的破坏。常见的入侵途径包括:直接雷击:雷电直接击中建筑物
- SAM分割一切-使用SAM自动生成对象掩码示例
暖季啊
论文阅读机器学习人工智能图像分割SAM
使用SAM自动生成对象掩码由于SAM可以有效地处理提示,因此可以通过对图像上的大量提示进行采样来生成整个图像的掩码。该方法用于生成数据集SA-1B。类SamAutomaticMaskGenerator实现此功能。它的工作原理是对图像上网格中的单点输入提示进行采样,SAM可以从每个提示中预测多个掩码。然后,过滤蒙版的质量,并使用非极大值抑制进行重复数据删除。其他选项允许进一步提高蒙版的质量和数量,例
- 如何炒股基础知识,交易规则详解之涨停板跌停板规则(新股/ST/北交所差异)
股票程序化交易接口
股票基础知识股票基础知识涨停规则跌停规则
第一章交易规则详角:涨跌停板机制(新股/ST/北交所差异)一、涨跌停板机制的核心逻辑与计算规则基本定义涨跌停板制度是中国A股市场特有的价格稳定机制,指单只股票在连续竞价阶段的交易价格相对前收盘价的最大波动幅度限制,其核心作用在于抑制过度投机,防范市场剧烈波动价格计算公式涨停价=前收盘价×(1+涨跌幅限制比例)跌停价=前收盘价×(1-涨跌幅限制比例)注:计算结果四舍五入至最小价格变动单位(主板0.0
- 28 - ShuffleAttention模块
Leo Chaw
深度学习算法实现深度学习计算机视觉pytorch人工智能
论文《SA-NET:SHUFFLEATTENTIONFORDEEPCONVOLUTIONALNEURALNETWORKS》1、作用SA模块主要用于增强深度卷积网络在处理图像分类、对象检测和实例分割等任务时的性能。它通过在神经网络中引入注意力机制,使网络能够更加关注于图像中的重要特征,同时抑制不相关的信息。2、机制1、特征分组:SA模块首先将输入特征图沿通道维度分成多个子特征组,这样每个子特征组可以
- 视频自动生成字幕原理和自动生成字幕的应用实例
视频砖家
好玩有趣视频字幕视频安全音视频视频字幕视频自动生成字幕自动生成字幕智能字幕
视频自动生成字幕功能利用AI语音识别技术,将视频语音转为文字字幕。该功能通过提取音频、语音识别和字幕格式化三个步骤实现,支持SRT/VTT等格式。其优势在于提升观看体验(静音/嘈杂环境)、辅助理解内容,并大幅节省人工制作成本。在教育视频、企业培训等场景中应用广泛,是提高视频可访问性的重要工具。视频自动生成字幕功能是一项基于人工智能(AI)和语音识别(ASR)技术,能够将视频中的语音内容自动转换为文
- HALCON学习笔记(四)——图像增强
weixin_45482443
HALCON学习笔记计算机视觉
图像增强:有目的的强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同特征之间的差别,抑制不感兴趣特征,改善图像质量,丰富信息量,满足分析需要。1.图像增强的概念和分类图像增强技术基本分为两类:空间域法:包含图像像素的空间,在空间域中,直接对图像进行各种线性或非线性运算,对图像的像素灰度做增强处。分为点运算(作用于像素领域的处理方法,包括灰度变换,直方图修正,
- YOLOv2 中非极大值抑制(NMS)机制详解与实现
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习
YOLOv2中NMS的详解一、什么是NMS?定义:NMS(非极大值抑制)是一种目标检测中的后处理技术,用于去除重复预测的边界框,保留置信度最高且不重叠的边界框。目标:提高检测结果的准确性;避免同一物体被多次检测;减少误检和冗余框;二、YOLOv1中的NMS实现来源依据:来自YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection(CVPR2016)输出结构回
- 无人机调参调的是啥--无人机PID控制机制详解
fengforky
无人机
PID控制基本原理:PID控制器通过三个环节来修正系统误差:比例§环节:与当前误差成正比,提供快速响应积分(I)环节:累积历史误差,消除稳态误差微分(D)环节:预测误差变化趋势,抑制超调地面站调整的主要参数:kP(比例增益):影响系统响应速度值过小:响应迟钝值过大:产生振荡kI(积分增益):影响消除稳态误差的能力值过小:难以消除稳态误差值过大:导致积分饱和和超调kD(微分增益):影响系统阻尼值过小
- 2025 体育平台增长新引擎:文字直播如何实现用户留存与商业破局?
行走的体育数据库
人工智能数据库信息可视化
在体育内容竞争白热化的今天,当各大平台还在为视频直播版权费和带宽成本焦头烂额时,一项看似"传统"的功能正在悄然逆袭——文字直播。数据显示,某头部足球APP接入该功能后,用户日均使用时长提升25%,非比赛时段日活率激增30%。这个轻量化的信息载体,正从三个维度重构体育平台的增长逻辑。一、用户留存:从「被动观看」到「主动参与」的场景革命1.碎片时间的「隐形连接器」在地铁信号卡顿的通勤路上、会议室的静音
- YOLOv1 技术详解:NMS(非极大值抑制)的工作原理与实现细节
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习算法
YOLOv1技术详解:NMS(非极大值抑制)的工作原理与实现细节一、前言在目标检测任务中,模型往往会输出多个边界框(boundingbox),其中很多是针对同一物体的重复预测。为了提高检测结果的准确性和简洁性,我们需要使用一种后处理技术来去除这些冗余的预测框——这就是NMS(Non-MaximumSuppression,非极大值抑制)。本文将围绕YOLOv1中的NMS实现机制展开,详细介绍:NMS
- 8k 长序列建模,蛋白质语言模型 Prot42 仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂
hyperai
蛋白质结合剂(如抗体、抑制肽)在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上,高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术,但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长的挑战,且受限于蛋白质序列组合复杂性的固有瓶颈。随着人工智能的发展,蛋白质语言模型(PLMs)成为了理解蛋白质序列与功能关系的重要工具。面向蛋白质结合剂设计,PLMs基于语言模型的生成
- 语音活动检测模型SileroVAD
大囚长
大模型人工智能
SileroVAD是一款专注于语音活动检测(VAD)的轻量级开源模型,凭借其高效率、低延迟和跨平台特性,成为实时语音处理系统的核心组件。一、核心功能与技术优势轻量高效SileroVAD模型体积仅1.8MB,支持1ms内处理30ms音频块,适用于边缘设备实时处理。其推理速度在单线程CPU上可达2-3倍于PyTorch版本(ONNX优化后),且支持批量处理以提升吞吐量。高精度检测基于深度学习(CNN/
- VAD入门(基于Python)
主要参考资料:在电脑上如何实现AEC回声消除,做个播放时,可以通过说话打断:https://blog.csdn.net/qq_41126242/article/details/145799439目录SileroVAD1.核心优势2.安装与依赖3.核心功能4.基础使用5.高级功能6.与WebRTCVAD的对比SileroVADSileroVAD是Silero语音模型系列中的语音活动检测(VAD)工具
- FOC电机位置控制时三环控制?两环控制?怎么选?
蓑衣客VS索尼克
个人总结单片机嵌入式硬件经验分享学习
一、三环控制(位置环+速度环+电流环)(一)优点高精度位置控制:速度环的作用:速度环可以对位置环的输出速度指令进行精确调节,确保电机在达到目标位置的过程中,速度变化平稳且符合预期。例如,在高精度的机械臂控制中,速度环能够有效抑制位置环因快速指令变化带来的抖动,使机械臂的运动轨迹更加平滑。动态性能优化:速度环的存在可以提高系统的动态响应能力。当位置指令突变时,速度环能够快速调整电机的速度,使得电机能
- sherpa-onnx开源语音处理框架研究报告:从技术解析到应用实践
chanalbert
AI开源分享开源pythonc++java
1项目概述与技术背景开源地址:https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnxsherpa-onnx是一个基于下一代Kaldi和ONNX运行时的开源语音处理框架,由K2-FSA团队开发并维护。该项目专注于提供跨平台、高效率的语音处理能力,支持在完全离线的环境中运行语音识别(ASR)、文本转语音(TTS)、说话人识别、语音活动检测(VAD)等多项功能。与依赖云服务的传统语音
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
dcj3sjt126com
http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR