- 计算机视觉中,Pooling的作用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
在计算机视觉中,Pooling(池化)是一种常见的操作,主要用于卷积神经网络(CNN)中。它通过对特征图进行下采样,减少数据的空间维度,同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面:1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样,减少了特征图的空间分辨率(例如,高度和宽度)。这意味着网络需要处理的数据量会减少,从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
- 图片中的上采样,下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)
迪三
#图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例(即图片),Pytorch中输入的数据格式为tensor,格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数,类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数,在模型中输入如果为彩色,常用RGB三色图,那么就是3维,即C=3。如果是黑白的,即灰度图,那么只有一个通道,即C=1第三维H.代表图片的高度,H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度,W的数量是图片像素的
- 数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速
皮皮冰燃
数据分析数据分析
文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM模型3.1数据预处理3.2建立模型3.3效果预测4VMD-CNN-LSTM模型4.1VMD分解
- 【监控告警】02-Promtheus的学习之路
Kearey.
监控告警微服务网关学习方法
prometheus采用的是拉模式为主,推模式为辅的方式采集数据。Prometheus作为一个指标系统天生就不是精确的——由于指标本身就是稀疏采样的,事实上所有的图表和警报都是”估算”,我们也就不必太纠结于图表和警报的对应性,能够帮助我们发现问题解决问题就是一个好监控系统。当然,有时候我们也得证明这个警报确实没问题,那可以看一眼`ALERTS`指标。`ALERTS`是Prometheus在警报计算
- 【笔记】扩散模型(七):Latent Diffusion Models(Stable Diffusion)论文解读与代码实现
LittleNyima
DiffusionModels笔记stablediffusionAIGC人工智能
论文链接:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels官方实现:CompVis/latent-diffusion、CompVis/stable-diffusion这一篇文章的内容是LatentDiffusionModels(LDM),也就是大名鼎鼎的StableDiffusion。先前的扩散模型一直面临的比较大的问题是采样空间太大,学
- OpenCV高阶操作
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下,采样下采样(Downsampling)下采样通常用于减小图像的尺寸,从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现,但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数(在OpenCV中)或其他类似的滤波器(如平均池化、最
- Gyro陀螺仪 > MPU 6000 vs ICM 20689
ABEL in China
DIY之旅单片机嵌入式硬件
目录参考MPU6000和ICM20689对比陀螺仪的选择:采样率与噪声参考Gyro-MPU6000vsICM20689|IntoFPVForumFPVDroneFlightControllerExplained-OscarLiangMPU6000和ICM20689对比两个飞行控制器陀螺仪。分别属于T-Motor和iFlight。T-Motor使用MPU6000陀螺仪,而iFlight使用2xICM
- 【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
Lossya
机器学习人工智能python贝叶斯网络变分贝叶斯近似推断
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法,特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法(SamplingMethods)1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)1.1.1.2重要性采样(ImportanceSampling)1.1.1.3蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)1.1.2变分推断(V
- 计算机视觉之旅-进阶-图像滤波处理
撸码猿
计算机视觉图像处理人工智能
1.基本概念1.1.数字图像图像处理的对象是数字图像,它是由像素点阵列表示的图像。需要了解像素、图像分辨率、灰度级、RBG等图像表示方法。用numpy数组表示,每个元素为像素值。例如RGB图像 importnumpyasnp img=np.array([[[255,0,0],[0,255,0]],[[0,0,255],[255,255,255]]]) 1.2.采样和量化数字图像是通过采样和量化得到
- Unity面试:MipMap是什么,有什么作用?
returnShitBoy
unity游戏引擎
MipMap(多级纹理映射)是计算机图形学中用于提高渲染效率和图像质量的一种技术。在Unity3D等游戏开发中,MipMap的作用主要体现在以下几个方面:减少模糊效果:当纹理在屏幕上缩小时,使用MipMap可以避免出现模糊和失真现象。MipMap的概念是为同一纹理创建多个采样级别,每个级别的分辨率逐渐降低。当物体离摄像机较远时,使用较低分辨率的纹理进行渲染,从而提供更清晰、自然的视觉效果。提高渲染
- 数据分析-18-时间序列分析的季节性检验
皮皮冰燃
数据分析数据分析
1什么是时间序列时间序列是一组按时间顺序排列的数据点的集合,通常以固定的时间间隔进行观测。这些数据点可以是按小时、天、月甚至年进行采样的。时间序列在许多领域中都有广泛应用,例如金融、经济学、气象学和工程等。时间序列的分析可以帮助我们理解和预测未来的趋势和模式,以及了解数据的周期性、趋势、季节性等特征。常用的时间序列分析方法包括平滑法、回归分析、ARIMA模型、指数平滑法和机器学习方法等。1.1时间
- 秀
路语旁集
秀这个词不知道是从什么时候开始流行起来的?反正现在的电视屏幕里,充斥着各种各样的真人秀,也不知道是谁在抄谁,反正都是消遣,一笑而过吧。我还记得十几年前的我型我秀,第一届的冠军是张杰,当时决赛还有学友哥做评委,最后张杰夺冠也是学友哥为他加冕的,可是后来不知道什么原因,张杰和上海台解约,到湖南去发展,他参加了超级男生,得了个第四名,不得不说湖南台捧人的功夫比上海台略胜一筹,所以张杰从此红遍大江南北,还
- 《分科学习总结暨学员分享会》之感
肖丽好
图片发自App今晚,很荣幸可以在线上跟全国各地的青椒伙伴们分享自己的学习心得。很兴奋,也很紧张。图片发自App这,是一份认可,是一种荣誉,同时也是一股压力。还是有些许遗憾吧,因为紧张导致多处卡壳、口误。虽然老师们都给予了极大的鼓励与支持,但是这并不能作为自己准备不够充分的心安理得的托辞。看到那么多第一次视屏分享的伙伴们在镜头前是那么的从容不迫,再反观自己的手足无措,这才真的发现了自己跟真正的“优秀
- YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4
今天炼丹了吗
YOLOv9涨点改进专栏人工智能机器学习python深度学习YOLO目标检测
专栏介绍:YOLOv9改进系列|包含深度学习最新创新,主力高效涨点!!!一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核,对不规则特征有更好的提取效果。RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取模块,类似YOLOv5和v8中的C2f与C3模块。二、RepNCSPELAN4-AKConv模块详解2.1模块简介RepNCSPELAN4-AKConv的主要思想:使用A
- PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块,用于实现二维转置卷积(也称为反卷积或上采样卷积)。转置卷积通常用于生成比输入更大的输出,例如在生成对抗网络(GANs)和卷积神经网络(CNNs)的解码器部分。二、语法和参数语法torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_c
- 2022-05-08小麦
周周_d584
小麦,就是我,两两岁小女生。今天的我是大方独立的。今天是昊昊哥哥的生日,他邀请我一起吃饭。我早早地跟着昊昊哥哥一家来到饭店,坐在了我专属的儿童座椅上,准备用餐。用餐的地方明显装扮过,有气球花,还有一张大大的生日海报,电视屏幕上放的是中央台的新闻。房间里有一张大大的圆圆的餐桌,还有一个小小的长长的沙发。房间里有两扇门,一扇通往备餐间,一扇通往卫生间。我们坐下后,就可以开始用餐了。我是自己独立用餐的。
- ClickHouse实战处理(一):MergeTree系列引擎
sheep8521
clickhouse数据库大数据
MergeTree作为家族系列最基础的表引擎,主要有以下特点:存储的数据按照主键排序:创建稀疏索引加快数据查询速度。支持数据分区,可以通过PARTITIONBY语句指定分区字段。支持数据副本。支持数据采样。总之适用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎。可以快速插入数据并进行后续的后台数据处理。支持数据复制(使用Replicated*的引擎版本)、分区和其他引擎不支持的特性MergeTree系列
- python librosa音频处理库 Core IO and DSP(翻译文档)
FQ_G
音频librosapython
英文文档地址:http://librosa.github.io/librosa/core.html由于本人才疏学浅,如有翻译错误,请指出,谢谢!一、Audioprocessing1.1librosa.core.load加载音频,audioread这种方式能加载的音频格式,我一般都把音频处理成wav格式然后通过该函数加载。参数为:path:音频路径sr:音频频率(你可以不用原始的音频频率,他有重采样
- UE4材质函数参考——枢轴绘制器工具2.0材质函数bate0114
深呼吸10911
枢轴绘制器工具2.0材质函数旨在使枢轴绘制器2MAXScript能够用于虚幻引擎着色器网络的材质函数。枢轴绘制器2的材质函数使您能够利用纹理来访问和解码枢轴绘制器2MAXScript存储的有用模型信息。MAXScript输出的每个纹理都可以在材质中直接引用,但是如果在采样纹理之后没有应用适当的步骤,那么这些值将不正确。本页中给出的这些材质函数可让您轻松快速解码纹理信息。本页中包含的很多材质函数将使
- 『点云处理任务 』用PCL库 还是 深度学习模型?
爱钓鱼的歪猴
点云深度学习人工智能pcl库
深度学习和PCL库都可以用来做点云处理任务,但是二者侧重点有所不同。1、PCL库(点云库)是一个专门用于点云处理和三维几何分析的开源类库,常用于以下任务:1、点云滤波:用于去除噪音、下采样和平滑等操作,入统计滤波、体素滤波和高斯滤波等。2、特征提取和描述:用于捕获地点云数据的表面特征,入法线估计、曲率计算、局部特征描述子(如FPFH、SHOT)等。3、点云配准:,用于将不同视角或不同时间的点云数据
- 探索未来:LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器
褚知茉Jade
探索未来:LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器在这个数字化的时代,时间和数据是推动世界前进的关键因素。LLMTime是一个创新性的开源项目,它揭示了大型语言模型(LLMs)在时间序列预测中的惊人潜力。无需针对特定任务进行训练,仅通过将数值转化为文本并采样可能的扩展,LLMTime就能超越传统的时间序列方法。项目介绍LLMTime提出了一种名为"零样本时间序列预测"的方法,其核心在于
- ffmpeg读取文件速度的控制
PETER327447
音视频:ffmpeg
两种方法:(1)根据采样率算出每帧播放时间t,然后sleep(t);笨办法(2)根据读取的AVpacket的pts控制速度,核心思想:将ffmpeg的pts转换成系统时间,然后比较当前时间和读取的pts时间,差值即为控制的因素1、获取启动时间,start_time=av_gettime();2、转换avpacket的ptsAVRationaltime_base=m_pFormatContext->
- YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入24年最新卷积模块LDConv
小李学AI
YOLOv10有效涨点专栏YOLO人工智能深度学习计算机视觉目标检测
1.LDConv介绍1.1摘要:基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果,但标准卷积运算存在两个固有的缺陷。一方面,卷积运算被限制在局部窗口内,因此它不能从其他位置捕获信息,并且它的采样形状是固定的。另一方面,卷积核的大小被固定为k×k,这是一个固定的正方形,并且参数的数量倾向于与大小成正比地增长。尽管可变形卷积(DeformableConv)解决了标准卷积的固定采样问题,但是参数的数
- [Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization
emergency_rose
paper阅读笔记大数据
BN->IN,能有效提升纹理风格转化任务的图像生成质量1、原因1)生成图像的对比度主要取决于style图像,而非content图像;通过instancenormalization,可以去除content图像的个体对比度差异,从而简化生成过程2)高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock(包含卷积、池化、上采样、BN等)来实现,因此需要直接在architectur
- python 随机数的用法
_____miss
Python
1、numpy.random.randint()sample_int=numpy.random.randint(start_number,end_number,sample_number)start_number:起始采样数end_number:结尾采样数sample_number:采样的个数例子:sample_int=numpy.random.randint(1,10,5)在[1,10)之间随机
- 父爱如山
漫悟
父爱如山在线投影到电视屏幕上看了日本推理悬疑片《祈祷落幕时》,被情节震撼,父亲为了保护孩子,连杀几人,后来承受不住良心道德的谴责,自焚而死。一直不理解日本大和民族的世界观,像三岛由纪夫这样最优秀的作家心理也非常畸形,竟然剖腹自尽,日本民族这种民族对死亡特殊迷恋,迷恋到极为病态的程度。图片发自App图片发自App图片发自App
- 什么是奈奎斯特采样定理
达西西66
奈奎斯特采样定理
奈奎斯特采样定理,也被称为奈奎斯特定理或奈氏定理,是信号处理领域中至关重要的原理之一。它揭示了在数字信号处理中如何正确地采样模拟信号,以避免信息丢失和混叠现象。本文将深入探讨奈奎斯特采样定理的原理、应用和实例,以及其在通信、音频处理和图像处理等领域的重要性。奈奎斯特采样定理的基本原理奈奎斯特采样定理是由美国工程师哈里·S·奈奎斯特(HarryNyquist)在20世纪20年代提出的。该定理的核心思
- 高分辨率音频和传统音频区别
Tracy973
网络人工智能音视频实时音视频语音识别
是不是很好奇高分辨率音频和传统音频区别在那里?什么场景更需要高分辨率音频?下面我们一起来理解一下。高分辨率音频和传统音频主要区别在于其音质和数据的详细程度:分辨率:高分辨率音频的采样率和比特深度高于传统音频。例如,高分辨率音频可能使用24位/96kHz或更高的参数,而传统音频(如CD音质)通常为16位/44.1kHz。更高的采样率和比特深度能捕捉到更多的音频细节,提供更清晰、更丰富的声音体验。数据
- 【Lidar】基于Python的点云数据下采样+体素显示
RS迷途小书童
激光雷达点云数据python开发语言激光点云数据点云数据处理
1Open3D库介绍Open3D是一个开源的3D数据处理库,发布于2015年,目前已经更新到0.17.0版本。它基于MIT协议开源许可,使用C++11实现,并经过高度优化,还通过PythonPybinding提供了前端PythonAPI。Open3D为开发者提供了一组精心选择的数据结构和算法,内部实现高度优化并设置为并行化。它处理3D数据的各种应用,包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量
- OpenGL学习之路(4.0) 实现抗锯齿效果
velue
原因当我们放大图片的时候会发现图片上的像素点有很多锯齿形状,这样就会导致图片呈现的效果不佳,所以需要通过抗锯齿处理。方式抗锯齿的方式有两种,一种是混合(GLBlend)处理抗锯齿,一种是多重采样抗锯齿混合(GLBlend)处理抗锯齿需要注意的是,混合处理只能处理点和线段,多边形图形需要多重采样处理打开混合处理/**函数原型:voidglHint(GLenumtarget,GLenummod)参数说
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
<p