- 打电话识别误报率↓82%:陌讯轻量化部署算法实战解析
2501_92474790
人工智能算法智慧城市计算机视觉目标检测目标跟踪
原创声明:本文内容基于独立技术解析,部分数据引用自“陌讯技术白皮书”,严禁未经授权转载。摘要:针对边缘计算优化和复杂场景鲁棒性挑战,本文解析陌讯视觉算法在打电话识别中的轻量化部署方案。实测显示,该方案在误报率指标上较基线提升显著,适用于安防监控等场景。一、行业痛点打电话识别在安防监控中面临严峻挑战。行业报告显示,公共场所有效行为识别误报率超35%(来源:2024年《智能安防白皮书》)。具体难点包括
- AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用
AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词:LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要:本文将深入探讨LSTM(长短期记忆网络)在视频行为识别领域的应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解LSTM如何解决视频时序建模的挑战,分析其核心算法原理,并通过实际代码示例展示LSTM在行为识别中的具体实现。文章还将探讨当前的应用场景、工具资源以及未来发展趋势,为读者提供
- Java 大数据在智能教育在线实验室设备管理与实验资源优化中的应用
知识产权13937636601
计算机java大数据开发语言
全球教育实验室设备年闲置率超35%,而高峰时段实验排队长达2.3周。某“双一流”高校部署本系统后,设备利用率从41%提升至89%,平均实验等待时间缩短78%。本文提出基于Java大数据技术的智慧实验室解决方案:多源设备管控中枢:通过OPCUA/Modbus转换器接入87类、4.2万台异构设备动态调度引擎:融合强化学习与图算法实现设备-课程-学生的秒级最优匹配安全双保险机制:毫米波雷达行为识别+试剂
- 【实战】基于 Tauri 和 Rust 实现基于无头浏览器的高可用网页抓取
Sopaco
rust开发语言后端
一、背景在SagaReader的早期版本中,存在对网页内容抓取成功率不高的问题。主要原因是先前采用的方案为后台进程通过reqwest直接发起GET请求获取网站HTML的方案,虽然仿真了Header内容,但仍然会被基于运行时的反爬机制(如Browser指纹交叉验证、运行时行为识别、动态渲染等)所屏蔽。这导致我们无法稳定、可靠地获取内容,影响应用的可用性。为了解决这一痛点,我们优化了更新机制。利用Ta
- 使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居基于机器视觉的安全监控系统
amy_mhd
matlab智能家居开发语言
目录一、准备工作二、步骤详解第一步:创建Simulink模型第二步:构建图像采集模块第三步:实现图像预处理第四步:设计背景建模与差分第五步:实现特征提取与行为识别第六步:设计响应机制第七步:搭建用户界面(可选)第八步:运行仿真并分析结果注意事项智能家居中基于机器视觉的安全监控系统通过摄像头捕捉图像,并利用图像处理和机器学习算法来分析这些图像,以实现诸如入侵检测、异常行为识别等功能。这种系统可以极大
- 动态神经网络(Dynamic NN)在边缘设备的算力分配策略:MoE架构实战分析
学术猿之吻
神经网络架构人工智能算法量子计算深度学习机器学习
一、边缘计算场景的算力困境在NVIDIAJetsonOrinNX(64TOPSINT8)平台上部署视频分析任务时,开发者面临三重挑战:动态负载波动视频流分辨率从480p到4K实时变化,帧率波动范围20-60FPS能效约束设备功耗需控制在15W以内(被动散热)多任务耦合典型场景需同步处理:目标检测(YOLOv8s)行为识别(SlowFast)语义分割(DeepLabv3)二、MoE架构的核心技术解析
- CC攻击防护:从特征过滤到行为识别
群联云防护小杜
安全问题汇总排序算法算法服务器运维自动化人工智能压力测试
一、现有方案的缺陷传统CC防护依赖频率统计,易误伤正常用户。例如:defblock_cc_attack(traffic):ip_count=count_requests_by_ip(traffic)forip,countinip_count.items():ifcount>1000:#简单阈值判定block_ip(ip)此方法无法识别慢速CC攻击,且误封率高达15%。二、基于行为分析的解决方案1.
- 基于BYOL的视频行为识别优化
AI天才研究院
LLMAgent应用开发AI大模型企业级应用开发实战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
基于BYOL的视频行为识别优化作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1视频行为识别的重要性和挑战视频行为识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向,其目标是从视频序列中识别出人的行为动作,例如行走、跑步、跳跃、跌倒等。近年来,随着深度学习技术的发展,视频行为识别技术取得了显著的进步,并在安全监控、人机交互、自动驾驶等领域得到了广泛的应用。然而,视频行为识别仍然面临着许多挑战:视频数据复杂性高:
- 智能视频分析系统
ARM2NCWU
音视频
智能视频分析系统是基于人工智能、机器视觉和大数据技术的综合型监控解决方案,其核心功能与应用场景如下:一、核心功能实时视频流处理系统可对实时视频流进行毫秒级响应分析,识别并跟踪目标对象(如人脸、车辆、特定物体),支持多分屏显示和全屏浏览模式。目标检测与跟踪通过运动检测技术分离动态目标与背景,并利用深度学习算法持续跟踪目标轨迹,确保复杂场景下的精准定位。智能事件分析与预警基于行为识别模型,系统可
- AI视觉觉醒:深度学习如何革新视频标注,释放数据潜力基于深度学习的视频自动标注系统
海棠AI实验室
AI理论探索与学术前沿人工智能深度学习音视频
目录引言:被忽视的视频数据金矿传统视频标注的困境:效率、成本与瓶颈深度学习:视频自动标注的破局之道深度学习视频自动标注系统架构系统架构图核心技术解析目标检测(ObjectDetection)行为识别(ActionRecognition)视频分割(VideoSegmentation)代码实践:基于YOLOv5的目标检测视频标注示例挑战与未来展望结语:AI赋能,释放视频数据的无限可能引言:被忽视的视频
- DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案,包括技术架构、功能实现和代码示例:
人工智能专属驿站
架构计算机视觉
以下是关于DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案,包括技术架构、功能实现和代码示例:1.事件检测与预警技术实现:视频监控与传感器数据融合:利用地铁站内的视频监控系统和传感器(如烟雾传感器、压力传感器)实时采集数据。通过深度学习算法(如目标检测和行为识别)对视频流进行分析,结合传感器数据,快速识别突发事件。自动警报触发:一旦检测到异常事件(如火灾、拥挤踩踏),系统立即通过预设的警报机制
- 计算机视觉国内外研究现状(综述)
埃菲尔铁塔_CV算法
计算机视觉
1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节,是进行身份识别和行为识别的重要部分。近年来,针对不同特征的提取,国内外学者提出了许多特征提取算法,同样特征提取的效果大都不错。但是在复杂的猪舍环境中提取猪的特征还是比较困难的。下面针对几种目前常用的特征提取算法进行一些介绍。(1)传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久,现阶段比较成熟,是深度学习算法出来之前研究
- 基于深度学习的行人摔倒检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现行人摔倒检测
2025年数学建模美赛
深度学习YOLO人工智能yoloui
目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5配置文件4.2安装YOLOv5并开始训练4.3模型评估与优化摔倒行为识别与推理5.1加载模型进行推理5.2UI界面设计5.3实时检测总结未来展望引言行人摔倒检测(FallDetection)系统
- 打架检测系统:基于YOLOv5的实时人群打架行为识别
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习ui计算机视觉视觉检测
1.引言打架检测,作为一个复杂且具有挑战性的任务,已经在多个领域展现出其巨大的应用潜力,尤其是在公共安全监控、安防摄像头、智能城市等应用场景中。通过深度学习技术,尤其是基于YOLOv5的目标检测,我们能够对实时视频流中的人群行为进行实时监控,并有效地检测和识别人群中的打架行为。本博客将详细介绍如何使用YOLOv5模型搭建一个打架检测系统,包含数据集准备、YOLOv5训练、UI界面设计以及优化和部署
- kinetics-skeleton格式行为数据提取方法
青年夏日科技工作者
python人工智能深度学习
用自建kinetics-skeleton行为识别数据集训练st-gcn网络流程记录,利用Lightweight-OpenPose生成kinetics-skeleton格式数据0.准备工作1.下载/裁剪视频2.利用OpenPose提取骨骼点数据,制作kinetics-skeleton数据集3.训练st-gcn网络4.用自己训练的st-gcn网络跑demo,并可视化0.准备工作首先就是把st-gcn网
- 行为识别的方法
人工智能专属驿站
深度学习
行为识别主要有以下几大类方法,每类方法各有特点及典型算法:传统方法特点:利用手工设计特征对行为进行表征,再用统计学习的分类方法进行识别。需一定专业知识设计特征,耗费人力物力,对复杂场景、遮挡等适应性差,但对简单背景、规则动作识别效果尚可。典型算法:时空关键点(Space-TimeInterestPoints):基于视频图像中的关键点在时空维度上的变化来提取动作特征,但可能忽略视频细节,泛化能力较弱
- 校园打架行为识别检测系统 YOLOv5
燧机科技SuiJi
YOLO人工智能python计算机视觉开发语言
校园打架行为识别检测系统基于python深度学习框架+边缘分析技术,校园打架行为识别检测系统自动对校园监控视频图像信息进行分析识别。校园打架行为识别检测系统利用学校监控对校园、广场等区域进行实时监测,当监测到有人打架斗殴时,系统立即抓拍存档语音提醒,并将打架行为回传给学校监控后台,提醒后台人员及时处理打架情况。在YOLO系列算法中,针对不同的数据集,都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段,模型
- <数据集>考场行为识别数据集<目标检测>
深度学习lover
深度学习数据集目标检测人工智能计算机视觉pythonYOLO
数据集格式:VOC+YOLO格式图片数量:2192张标注数量(xml文件个数):2192标注数量(txt文件个数):2192标注类别数:2标注类别名称:['cheating','good']序号类别名称图片数框数1cheating128214412good10671261使用标注工具:labelImg标注规则:对类别进行画水平矩形框图片示例:标注示例:
- 邮件服务器管理软件,U-Mail 邮件服务器软件(邮件系统)
weixin_39730587
邮件服务器管理软件
U-Mail是安全高速的全功能电子邮件服务器系统,融合强大的功能与简易高效的管理为一体,提供最佳的企业级邮箱服务器系统解决方案。内嵌顶级杀毒引擎;基于行为识别和热点等专利技术的反垃圾过滤引擎;终身免费升级;纯WEB管理;提供一站式全程服务!◇全球收发保证!即使您服务器的IP在对方的垃圾邮件黑名单中,邮件照发不误。◇邮件监控、收发审核!企业管理层可以根据实际的需要进行相关监控审核条件的设定。◇业界最
- 关于学生课堂行为识别算法
NineDays66
算法行为识别深度学习学生行为分析考试分析
目前基于针对学校做了一款考生行为识别算法,算法可以在服务器部署,也可以在前端设备如Jetson、RK等边缘设备运行,目前算法已经投入使用,算法效果如下目前算法在2080Ti服务器运行效率是150帧每秒算法运行平台模型大小吞吐量张/秒PC-2080TI50M150ARM-RK3399PRO10M10行为类别划分如下:学生未到、存在空位学生双手放在桌子下学生左、右看学生传纸条学生举手学生爬桌子睡觉学生
- 物业服务企业做好专业化,才能多元化
王海波w
物业服务企业做好专业化,才能谈未来发展的多元化。根据质量管理体系的标准,其中人员标准和管理标准尤为重要,很多企业只是做了标准化的表面文章,一个想要做出成绩的物业服务企业,要绝对深层次挖掘标准化内涵。CIS形象识别系统行为识别,是企业人力资源管理标准化的具体体现。图片发自App物业服务企业员工行为规范,仪容仪表,自然大方得体,符合工作需要及安全规则。行为举止,姿态端正,工作中做到走路轻,说话清,操作
- 代理IP技术在云函数中的创新应用与拓展空间
小文没烦恼
服务器linux运维pythontcp/ip
目录前言一、代理IP技术的基本概念和原理二、云函数的基本原理和优势1.弹性伸缩2.省时省力3.按需计费三、代理IP技术在云函数中的创新应用1.反爬虫技术2.访问安全性和隐私保护3.地理定位和访问控制四、代理IP技术在云函数中的拓展空间1.代理IP池的管理和优化2.用户行为分析和行为识别3.安全审计和访问控制五、代码实例六、总结前言随着云计算技术的发展和普及,云函数作为一种基于事件驱动的计算模型,已
- 多只动物3D姿态估计与行为识别系统
tzc_fly
论文阅读笔记人工智能
动物社会行为的量化是动物科学研究的重要步骤。虽然现有的深度学习方法已经实现了对常见动物的精确姿态估计、识别和行为分类,但由于缺乏注释良好的数据集,其应用依然受到挑战。因此该研究展示了一个计算框架,即社会行为图谱(SBeA,SocialBehaviorAtlas),用于克服由有限数据集引起的问题。SBeA使用数量很少的labelledframes进行多个动物的3D姿态估计,实现后续的无标签识别。SB
- 第一周文献阅读报告
半个轮子工
论文阅读物联网
文献阅读报告泛读1.《毫米波与太赫兹技术》2.《基于物联网的智能养老系统》3.《基于空间聚类的FMCW雷达双人行为识别方法》4.《太赫兹应用分析和展望》5.《车载毫米波雷达应用研究》6.《基于压力传感器的跌倒检测系统研究》7.《基于隐马尔可夫模型的老年人跌倒行为检测方法研究望》8.《矿用卡车毫米波雷达防碰撞系统的研究与应用》9.《基于YOLO网络的人体跌倒检测方法》10.《基于多传感器融合的老人跌
- 打击欺诈活动:如何利用羊毛盾API保护用户与业务安全
API小百科_APISpace
前言随着互联网的不断发展,欺诈活动也日益猖獗。针对企业和用户的欺诈行为可能导致财务损失、声誉受损以及用户信任的丧失。为了保护用户与业务安全,反欺诈技术成为了企业不可或缺的防线之一。在这方面,羊毛盾API作为一种智能反欺诈工具,发挥着越来越重要的作用。反欺诈(羊毛盾)API的作用image.png如何保护用户安全?1.欺诈行为识别反欺诈(羊毛盾)API通过收集和分析大量的用户行为数据,建立了模型和算
- 人类行为动作数据集大合集
地理探险家
用于深度学习的数据集行为动作人类数据集图像深度学习
最近收集了一大波关于人类行为动作的数据集,主要包括:动作识别、行为识别、活动预测、动作行为分类等数据集。废话不多说,接下来就给大家介绍这些数据集!!1、用于自动视频编辑的视频Blooper数据集用于自动视频编辑的视频Blooper数据集数据说明:根据网上的消息,基本的视频编辑每分钟需要30分钟到一个小时。这就不鼓励用户制作周期性的内容。目前,自动视频编辑仅限于视频增强和简单的机制,如沉默或鼓掌检测
- YOLO+SlowFast+DeepSORT 简单实现视频行为识别
AAI机器之心
YOLO音视频云计算openstack大数据深度学习python
前段时间刷短视频看到过别人用摄像头自动化监控员工上班状态,比如标注员工是不是离开了工位,在位置上是不是摸鱼。虽然是段子,但是这个是可以用识别技术实现一下,于是我在网上找,知道发现了SlowFast,那么下面就用SlowFast简单测试一下视频的行为识别。工具简介YOLOYOLO是一个基于深度学习神经网络的对象识别和定位算法,前面我也用v5s训练了标注的扑克牌,实现了图片或视频中的点数识别,这里就跳
- AI:116-基于深度学习的视频行为识别与分析
一见已难忘
精通AI实战千例专栏合集人工智能深度学习音视频视频行为识别与分析
点击这里跳转到本专栏,可查阅专栏顶置最新的指南宝典~你的技术旅程将在这里启航!从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。✨✨✨每一个案例都附带有在本地跑过的关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。欢迎订阅支持,正在不断更新中~一.基于深度学习的视频行为识别与分析随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习成为视频行为识别与分析领域的重要推动
- YOLO+SlowFast+DeepSORT 简单实现视频行为识别
北桥苏
YOLOpython人工智能
前言前段时间刷短视频看到过别人用摄像头自动化监控员工上班状态,比如标注员工是不是离开了工位,在位置上是不是摸鱼。虽然是段子,但是这个是可以用识别技术实现一下,于是我在网上找,知道发现了SlowFast,那么下面就用SlowFast简单测试一下视频的行为识别。工具简介YOLOYOLO是一个基于深度学习神经网络的对象识别和定位算法,前面我也用v5s训练了标注的扑克牌,实现了图片或视频中的点数识别,这里
- 基于轻量级神经网络GhostNet开发构建光伏太阳能电池缺陷图像识别分析系统
Together_CZ
神经网络人工智能深度学习
工作中经常会使用到轻量级的网络模型来进行开发,所以平时也会常常留意使用和记录,在前面的博文中有过很多相关的实践工作,感兴趣的话可以自行移步阅读即可。《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹,efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
----------------------------------------------------------------
- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option