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AI棒棒牛
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YOLOv10全网最新创新点改进系列:YOLOv10融合SwinTransformer模块,分辨率每层变成一半,而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果!所有改进代码均经过实验测试跑通!截止发稿时YOLOv10已改进40+!自己排列组合2-4种后,考虑位置不同后可排列组合上千万种!改进不重样!!专注AI学术,关注B站up主:Ai学术叫叫兽er!购买相关资料后畅享一对一答疑!YOLOv10全网最新创
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SetMaker
论文阅读
项目地址:https://gitcode.com/google/hdrnethdrnet作为超分领域的经典文章,由google提出主要用来用轻量化的方法来实现高分辨率的图像生成,hdrnet结合cnn可以让更高分辨率的图像部署在板端。如图所示,原始图像比如4k图像,首先分为两个主要模块:grid和guide。grid就是对应图上面的那一条特征提取网络,具体来说,原始图像经过下采样之后,默认256分
- 2017-SIGGRAPH-Google,MIT-(HDRNet)Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancements
WX Chen
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双边网格本质上是一个可以保存边缘信息的3维的数据结构。对于一张2维图片,在2维空间中增加了一维代表像素的强度slice操作(上采样)BilateralGuidedUpsampling这篇文章用双边网格实现图像的操作算子的加速。算法的核心思想是将一幅高分辨率的图像通过下采样转换成一个双边网格,在双边网格中每个格子就是一个图像的仿射变换算子,它的原理是在空间与值域相近的区域内,相似输入图像的亮度经算子
- FFmpeg 元数据
yerennuo
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文章目录元数据代码实例,查看元数据元数据在处理音视频文件时,了解其元数据信息是非常重要的。元数据是描述文件内容和属性的数据,包括了诸如标题、作者、时长、分辨率等信息。使用ACDictonaryAPI,可以查看元数据或者将元数据写入到AVFormatContext,AVStream,AVChapter和AVProgram结构体中,元数据保存在它们Metadata字段中。元数据是由一个键值对组成的。与
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1android是根据什么去选择drawable文件夹下的图片?是根据drawable文件夹的修饰符进行选择的。比如drawable、drawable-ldpi、drawable-mdpi、drawable-hdpi、drawable-xhdpi、drawalbe-xxhdpi、drawable-xxxhdpi根据修饰符进行优先匹配。不同的dpi修饰符对应的dpi如下drawable-ldpi12
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文章目录平面模型房屋3D渲染SD模型Node节点工作流程开发与应用效果展示平面模型房屋3D渲染此工作流是为将平面模型房屋图转换为3D渲染而设计,利用先进的模型和节点处理图像,增加细节和色彩,以及通过超分辨率技术增强最终图像的清晰度。流程从加载图像开始,经过一系列的处理步骤,包括图像缩放、条件编码、模型加载,最终通过高级放大技术提高图像分辨率,以达到高清的视觉效果。SD模型模型名称说明majicMI
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clcclearcloseallloadscene3.mat%加载原始图像,自己设计设计为一个300*400的矩阵300是距离向长度,400是方位向长度Map_ori=scene3;[M,N_K]=size(Map_ori);figureimagesc(scene3)v=100;%机载速度,单位m/sbandwidth=30*1e6;%信号带宽,决定距离分辨率,单位Hzc=3*1e8;%光速R_R
- 【WRF模拟】WRF运行时进程数限制的原因及报错解决方案
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目录WRF运行时进程数限制的原因网格块的最小尺寸要求嵌套域的尺寸和分辨率进程数与网格划分的关系案例1:四层嵌套错误:ERROR:ReducetheMPIrankcount,orredistributethetasks解决方法参考WRF运行时进程数限制的原因在进行wrf模拟时,若内层网格分辨率较高,模拟时间较久,可适当增加运行内核数,但如何确定合适的内核数呢?太高会导致模型报错,太低又会增加模型运行
- MAC安装Cloudera QuickStart VM+incubator-griffin相关配置过程
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1.加载镜像至VirtualBox中,处理器核数调整至最少2个,内存默认最小4096MB。2.在虚拟机配置中增加共享文件夹路径。3.我的Macbook多加了一个屏幕,第一次启动在独立屏上显示CENTOS界面,分辨率只有800*600,关闭,修改显存大小和VirtualBox的“偏好设置”,“显示”,最大屏幕尺寸为空。重启就好了。4.Cloudera已经将所有组件都装好了,我是因为卸载重装了mysq
- 20250118 PPT画的论文插图如何导出高分辨率图片:修改电脑注册表
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在PowerPoint中导出高分辨率图片的步骤如下:1.调整幻灯片尺寸:打开PowerPoint,点击“设计”选项卡。在“自定义”区域选择“幻灯片大小”。选择“自定义幻灯片大小”。在弹出的对话框中,将幻灯片的尺寸设置为更大的数值(比如宽度设置为40英寸,高度设置为30英寸),这有助于提高导出图片的分辨率。2.导出为图片:完成幻灯片设计后,点击“文件”菜单。选择“导出”。选择“更改文件类型”中的“P
- 嵌入机械手高分辨率触摸功能可实现自适应类人类抓握
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24年12月来自北大、北京通智、北大武汉AI研究院和英国QueenMary大学的论文“Embeddinghigh-resolutiontouchacrossrobotichandsenablesadaptivehuman-likegrasping”。开发适应现实世界动态的机械手仍然是机器人技术和机器智能领域的一项基本挑战。尽管在复制人手运动学和控制算法方面取得了重大进展,但机器人系统仍然难以在动态
- emgu.cv读取1080p视频
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以前一直是用c++的opencv读取视频,最近的项目改用emgu.cv读取视频,摄像头为顺华利1080p的小探测器。这个小摄像头直接获取帧频是60,最大分辨率是1920*1080遇到的几个问题记录如下:1直接读取默认图像为640*480.读取视频采用cap=newCapture(0);可以读取计算机自带的摄像头,外置的1080p摄像头id号为1,直接采用cap=newCapture(1);读取,读
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品牌:欧姆龙产品名称:模拟量输入单元型号:CJ1W-AD041-V1输入点数:4点。信号范围选择:4点个别。信号范围:1~5V、0~5V、0~10V、-10~10V、4~20mA。分辨率:1/8000(也可设定为1/4000)。转换速度:250μs/点以下(也可设定为1ms/点)。综合精度:电压:正负0.2%电流:正负0.4%。各功能:断线检测、峰值保持、平均化处理。外部连接:可卸端子块。一致的毫
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LTX-Video是由Lightricks在2024年开发的一种视频生成模型,这种模型采用了transformer和Video-VAE技术,能够高效生成高分辨率视频。此外,LTX-Video支持多种视频生成方式,包括从文本到视频和从图像到视频。教程链接:https://go.openbayes.com/K15J2使用云平台:OpenBayeshttp://openbayes.com/console
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视觉感知双目视觉模块:常见分辨率1280×720,帧率30fps-60fps,水平视场角60°-90°,垂直视场角40°-60°,通过USB接口传数据。用于机器人导航、避障等,基于三角测量原理获取三维信息,定位更精准。单目摄像头模块:分辨率640×480至2592×1944可选,帧率15fps-60fps,工作电压3.3V-5V。适用于简单图像识别任务,成本低、体积小,结合算法可实现目标检测等功能
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3D渲染过程是一项计算密集型活动。屏幕分辨率越来越大,其中一些即将达到超高清分辨率。这意味着gpu需要在相同的固定时间段内光栅化更多的片段。假设目标帧率为30fps,游戏在单个帧上的花费不能超过33.3ms。如果出现这种情况,那么每秒的屏幕更新次数就会下降,用户就很难完全沉浸在游戏中。基于块的渲染为了优化低功耗和内存带宽有限的设备的渲染,Adrenogpu使用基于平铺的渲染架构。这种渲染机制将场景
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在GIS项目和地图应用中,获取最新的地理影像数据是非常重要的。本文将介绍如何使用Python代码从Google地图自动下载当前年份的影像数据,并将其保存为高分辨率的TIFF格式文件。这个过程涉及地理坐标转换、多线程下载和图像处理。关键功能该脚本的核心功能包括:坐标转换:支持WGS-84与WebMercator投影之间转换,以及处理中国GCJ-02偏移。自动化下载:多线程下载地图瓦片,提高效率。图像
- 计算机视觉中,Pooling的作用
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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
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fromwin32.libimportwin32conimportwin32api,win32gui,win32printscaling=1.0defget_real_resolution():"""获取真实的分辨率"""hDC=win32gui.GetDC(0)wide=win32print.GetDeviceCaps(hDC,win32con.DESKTOPHORZRES)high=win32
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
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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
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adb命令Python项目python开发语言
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- Open3D 实现CSF布料模拟算法
今夕是何年,
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目录一、算法原理二,详细过程三,环境安装四,代码实现五,结果展示6,在cloudcompare中的实现一、算法原理1、流程概述1)利用点云·滤波算法或者点云处理软件滤除异常点;2)将激光雷达点云倒置;3)设置模拟布料,设置布料网格分辨率GR,确定模拟粒子数。布料的位置设置在点云最高点以上;4)将布料模拟点和雷达点投影到水平面,为每个布料模拟点找到最相邻的激光点的高度值,将高度值设置为IHV;5)布
- 应用光学的几组公式
萌龙在天
在不同的区域,有不同的计算公式。由于需要对大量光线进行计算,所以计算方法的选择就和重要。优先选择可以消除中间量的计算公式。近轴光线追迹所遵循的公式。其次就是几组放大率的公式,转面公式,拉赫不变量。各个光学系统的分辨率,孔径,入瞳,出瞳之间所遵循的公式。计算像差的公式。符号所代表的意义,以及符号与符号间的联系,需要认真的去用笔去写下来,分析和理解。最主要的就是要明白光学系统所规定的符号规则,正确的标
- DIODE:超高分辨率室内室外数据集(猫脸码客 第186期)
猫脸码客: catCode2024
开源数据集猫脸码客开源数据集超高分辨率室内室外数据集
亲爱的读者们,您是否在寻找某个特定的数据集,用于研究或项目实践?欢迎您在评论区留言,或者通过公众号私信告诉我,您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找,并在找到后第一时间与您分享。在计算机视觉和深度学习领域,深度信息作为三维空间感知的重要组成部分,对于实现高级视觉任务如场景理解、机器人导航、增强现实等具有至关重要的作用。然而,获取准确且密集的深度数据一直是一个挑战,尤其是在同时涵盖室内和室
- VR Outdoor Cinema VR户外电影院环境模场景型
逑乐
Unity各类资源展示资源vrUnity资源U3D模型环境
VR户外影院-类似于OculusCinema、Netflix、照片查看器、GearVR的VR菜单的VR视频播放器环境。即使在低端手机上也能使用-8K分辨率的6幅HQ立体全景图像-用于显示照片/视频的电视平面-GearVR的6个场景和主菜单下载:Unity资源商店链接资源下载链接效果图:
- Python浏览器指纹反爬详解(包含案例)——blog10
总得跑一个
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目录概述案例实操目标分析补充开始由此可以得到方法一:直接从api拿数据方法二:伪装selenium.webdriver测试测试用HTML如下:爬取失败——分析与思考改进最后附上使用selenium破解目标网站浏览器指纹的完整代码:觉得有帮助的小伙伴还请点个关注概述浏览器指纹是由浏览器类型、版本号、操作系统、屏幕分辨率、时区、插件、字体等信息组合而成的唯一标识,可以用于区分不同的用户。通过比对请求中
- web前端达到什么水平,才能找到工作?
cj瑾瑜
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一、前端是什么?前端即网站前台部分,也叫前端开发,运行在PC端,移动端等浏览器上展现给用户浏览的网页。随着互联网技术的发展,HTML5,CSS3,前端框架的应用,跨平台响应式网页设计能够适应各种屏幕分辨率,完美的动效设计,给用户带来极高的用户体验。(核心技术:HTML、CSS、JavaScript)核心技术是前端开发中最基本也是最必须的三个技能。前端的开发中,在页面的布局时,HTML将元素进行定义
- 结合YOLOv8和OpenCV WeChat QRCode打造一款二维码识别器
搜狐技术产品小编2023
YOLOopencv微信人工智能计算机视觉
本文字数:3876字预计阅读时间:25分钟01引言二维码(QRCode)在现代生活中有广泛应用,从支付系统到信息传递,它们无处不在。本文提出了一种如何识别二维码的方法,主要贡献在于优化处理分辨率较高的图像时,由于二维码在整张图片中占据的比例较小,传统的OpenCVWeChatQRCode的识别方法表现不佳的问题。下面描述详细的优化过程。02OpenCVWeChatQRCodeWeChatQRCod
- 无人机动力系统设计之电调芯片参数选型
lida2003
Physics无人机动力系统ESC
无人机动力系统设计之电调芯片参数选型1.源由2.关键因素2.1电压范围2.2电流处理能力2.3控制方式2.4PWM输出与分辨率2.5通讯接口2.6保护功能2.7支持霍尔传感器与无传感器模式2.8集成度与外围器件2.9效率与散热2.10市场供应与成本3.因素阐述3.1PWM工作频率3.1.1电机控制芯片3.1.2单片机算法定时器(Timers)电机控制部分3.2单片机工作频率Step1定时器频率St
- Unity下如何播放8K超高分辨率的RTMP流?
音视频牛哥
UnityRTMPRTSP直播推送播放RTMP播放器unityunityrtmp播放器unity3drtmp播放器unity3d播放rtmpunity8krtmprtmp播放8K大牛直播SDK
在Unity中使用RTMP播放器播放8K流,需要考虑到多个方面的因素和技术要求。以下是一个详细的步骤和要点概述,帮助实现这一目标:1.选择合适的RTMP播放器插件首先,需要选择一个支持8K视频流播放的RTMP播放器插件。并非所有插件都支持8K分辨率,据我们了解,好多Unity的RTMP播放器,连4K都非常吃力。因此,在选择插件时,需要仔细阅读插件的文档和说明,确认其是否支持8K视频流。大牛直播SD
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
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二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C