- 通用图片 OCR 到 Word API 数据接口
2301_78772565
ocr
通用图片OCR到WordAPI数据接口高可用图像识别引擎,基于机器学习,超精准识别率。1.产品功能通用的识别接口,支持多种图片格式;支持中英文字符混合识别;支持Base64以及网络地址传参;基于机器学习不断提高的识别率;输出的Word文件永久存储;数据持续更新与维护;全接口支持HTTPS(TLSv1.0/v1.1/v1.2/v1.3);全面兼容AppleATS;全国多节点CDN部署;接口极速响应,
- gis怎么提取水系_深度学习在GIS中的应用
weixin_36214932
gis怎么提取水系
近年来,人工智能(AI)飞速发展,在诸如图像识别,图像分割和目标智能提取等任务上,达到甚至在某些方面超过了人工的准确度。人工智能在图像识别方面的优势,为AI和GIS的结合提供了前所未有的契机。人工智能,机器学习和深度学习正在帮助我们认识世界、改善世界。AI是计算机科学的一个重要分支,在某种程度上具有类似人类工作的执行能力,能以一种新的与人类相似的方式做出智能的反应,机器学习利用数据驱动算法从数据中
- 开源项目ESP-SparkBot: ESP32-S3 大模型 AI 桌面机器人(复刻分享)
Qsm_lambda
机器人aiAI编程
一、前言ESP-SparkBot是官方大佬,乐鑫小铁匠开源在立创开源硬件平台的项目,此贴是用于分享与记录复刻过程。开源地址:(ESP-SparkBot-立创开源硬件平台(oshwhub.com))千人讨论Q群362367052二、项目简介ESP-SparkBot是⼀款基于ESP32-S3,集成语⾳交互、图像识别、遥控操作和多媒体功能于⼀体的智能设备。它不仅可以通过语⾳助⼿实现
- 51、使用Inception V3模型进行智能图像识别
秃然暴富
云物联网技术引领社会5.0变革InceptionV3智能图像识别深度学习
使用InceptionV3模型进行智能图像识别1.引言随着智慧城市的发展,智能图像识别技术在多个领域得到了广泛应用,尤其是在医疗健康领域。InceptionV3模型作为一种高效的深度卷积神经网络,因其出色的准确性和效率,在图像分类任务中表现尤为突出。本文将详细介绍InceptionV3模型的实现,包括模型结构、实现步骤、代码示例以及应用场景,旨在帮助读者理解和应用这一先进技术。2.Inceptio
- 深度学习篇---预训练模型
在深度学习中,预训练模型(PretrainedModel)是提升开发效率和模型性能的“利器”。无论是图像识别、自然语言处理还是语音识别,预训练模型都被广泛使用。下面从概念、使用原因、场景、作用等方面详细介绍,并结合Python代码展示常用预训练模型的使用。一、什么是预训练模型?(通俗易懂版)可以把预训练模型理解为:“别人已经训练好的‘半成品模型’,你可以直接拿来用,或者稍作修改就能适配自己的任务”
- 四值逻辑门网络模型构建与性能优化
pk_xz123456
python算法神经网络性能优化自动化运维深度学习分类
四值逻辑门网络模型构建与性能优化1.引言随着深度学习技术的快速发展,传统神经网络架构在图像识别任务中取得了显著成果。然而,这些网络通常依赖于大量浮点运算,导致计算资源消耗大、能效比低。本文提出一种基于四值逻辑门的神经网络模型,旨在保持高准确率的同时,探索更高效的网络架构。四值逻辑系统相比传统的二值逻辑,能够表示更丰富的信息(0,1,2,3),同时相比全精度浮点运算又保持了较高的计算效率。我们的模型
- DeepSeek系列(6):DeepSeek的隐藏功能
插件扩展与高级功能DeepSeek除了基础功能外,还隐藏着许多强大的扩展和高级特性,让其使用价值倍增:插件生态系统DeepSeek的插件生态正在逐步丰富,目前已支持多种实用插件:网页浏览器:允许AI直接访问互联网获取最新信息,极大扩展了知识边界文件分析器:支持多种格式文件的上传与分析,包括PDF、Excel、Word等图像识别:可识别和描述图片内容,辅助图像相关任务代码解释器:执行代码并返回结果,
- 抓住人工智能时代的机遇,5G时代创业拥有的洞见!
情缘姐
如何抓住人工智能时代的机遇?人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。如今各类智能家居服务已经真真切切地来到了我们的生活中。海尔U-home以人工智能作为技术支撑,透过语音语意理解、图像识别、衣物识别、人脸识别为交互入口,把所有家居设备通过信息传感设备与网络连接,可通过打电话、发短信、上网等方式与家中的电器设备互动。面对AI技术迅猛发展的浪潮,
- 输电线路微气象在线监测装置:保障电网安全的科技屏障
WHFENGHE
科技人工智能网络
在电力传输网络中,输电线路微气象在线监测装置通过集成专业传感器与智能分析技术,实现对线路周边环境参数的实时采集与动态分析,为电网运行安全提供数据支撑。该设备针对输电线路特殊工况设计,具备高适应性、高可靠性特点。工作原理传感器阵列配置装置搭载覆冰厚度传感器、导线温度传感器、风偏角传感器、微气象六要素(温湿度、气压、风速风向、降雨量、光照)监测模块。覆冰传感器通过压力应变或图像识别技术测量导线表面冰层
- 速看!近屿OJAC发布全新AIGC大模型工程师工程师和产品经理学习路径图!
近期,AIGC大模型以其强大的能力和高效的性能,在人工智能领域迅速崭露头角。作为一种创新的AI技术,AIGC大模型的出现无疑为AI领域的发展带来了新的活力和可能。AIGC大模型的火速发展,得益于其出色的学习和处理能力。该模型能够快速理解、学习和处理大量的数据,然后生成准确的结果。这种能力使得AIGC大模型在诸多领域都有着广泛的应用前景,例如自然语言处理、图像识别、语音识别等,并衍生出了各种新型AI
- 智能喷洒机器人目标识别系统:基于NanoDet的目标检测与UI界面实现
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在现代农业生产中,自动化喷洒系统是实现精准农业的重要组成部分。智能喷洒机器人通过图像识别和自动控制技术,能够高效识别并精确喷洒农药、肥料等,提高农业生产效率,降低化学品使用量,减少环境污染。目标识别是智能喷洒机器人中至关重要的部分,它涉及到精准的作物和病虫害识别,确保喷洒操作的准确性。在本篇博客中,我们将构建一个基于NanoDet深度学习目标检测模型的智能喷洒机器人目标识别系统。我们将介绍如何使用
- Hadoop与图像识别与处理
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AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据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
Hadoop与图像识别与处理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,数据的爆炸性增长对数据处理技术提出了新的挑战。图像数据作为一种重要的数据形式,其处理和分析在许多领域中具有重要意义,如医疗影像分析、自动驾驶、安防监控等。然而,传统的图像处理方法在面对海量图像数据时显得力不从心。Hadoop作为一种分
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- Python爬虫实战:批量下载小红书笔记图片的全流程技术解析
Python爬虫项目
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1.引言:为什么要爬取小红书笔记图片小红书作为新兴的生活方式分享平台,聚集了大量高质量原创笔记内容,涵盖时尚、美妆、旅游、美食等多领域。笔记中的图片往往是内容的核心,批量下载小红书笔记图片,有助于:内容归档与备份数据分析与用户行为研究图像识别与机器学习训练电商推广及内容再加工但小红书对内容保护做得较好,爬取难度较高,需要结合多技术手段突破。2.小红书平台特点与爬取难点动态加载与API接口多变:页面
- 基于densenet网络创新的肺癌识别研究
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深度学习人工智能densenet
获取项目源码点击文末名片摘要本项目针对肺癌CT图像识别等医学影像分析场景,基于DenseNet网络进行创新性改进,综合引入多尺度卷积、深度可分离卷积、注意力机制以及空间金字塔池化(SPP)等模块,以期提升对不同大小的肺结节及关键病理特征的识别能力。同时,通过深度可分离卷积和可选的通道剪枝等策略,将网络参数量和计算开销显著降低,为实际临床应用(如实时诊断系统)提供可行性。本项目的核心内容包括以下几个
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文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。一般包括以下几个过程:图像输入、图像前处理、预识别:1图像输入:对于不同的图像格式,有着不同的存储格式,不同的压缩方式,目前有OpenCV、CxImage等开源项目。2预处理:主要包括二值化,噪声去除,倾斜较正等。2.1二值化:对摄像头拍摄的图片,大多数是彩色图像,彩色图像所含信息量巨大,对于图片的内容,我们可以简单的分为前景与背景,为
- 微算法科技研究量子视觉计算,利用量子力学原理提升传统计算机视觉任务的性能
计算机视觉,作为人工智能领域的一个重要分支,致力于模拟人类视觉系统对图像或视频等视觉数据的理解与分析能力。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等一系列复杂任务,广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。然而,随着数据规模的不断膨胀和任务复杂度的日益提升,传统计算机视觉算法在处理大规模、高维度数据时遇到了性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ:MLGO)研究量子视觉计算,探索量子计算与经典卷
- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
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Python超入门TensorFlowpython
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分,而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型,包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支,使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
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目录前言1.关于屏幕和鼠标位置2.鼠标移动、拖拽、点击、滚动和运动3.使用键盘4.消息框5.屏幕截图6.图像识别定位前言PyAutoGUI是一个纯Python的GUI自动化工具,通过它可以用程序自动控制鼠标和键盘操作。它支持Windows,MacOS和Linux。安装:pipinstallpyautogui基本用法看代码,非常简单易用。importpyautoguipyautogui.click(
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X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
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deepdata_cn
人工智能神经网络
OpenANN(OpenANN,OpenArtificialNeuralNetworkLibrary)是一个开源的人工神经网络库,基于C++编写,依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算,使用CMake进行项目构建,支持多种神经网络架构,包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等,适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
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人工智能(AI)是当今最具前景的科技领域之一。从聊天机器人到自动驾驶,从图像识别到语音翻译,AI正在以前所未有的速度改变世界。但对于初学者来说,一个最常见的问题是:“我没有基础,也不是学数学或计算机的,人工智能还能学吗?我该怎么入门?”答案是:可以学,而且你并不孤单。越来越多的人正在以“跨专业、转行、自学”的方式进入AI领域。关键是,你需要一个清晰的入门路径,理解应该先做什么、学什么、避开什么误区
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Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
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原文链接:https://tecdat.cn/?p=42891原文出处:拓端数据部落公众号分析师:ZiqiYe视频讲解:多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用作为数据科学领域的从业者,我们常面临这样的挑战:如何让机器真正“看懂”图像中的信息?在为客户完成服装零售行业的图像识别时,这一问题尤为突出。追溯图像识别技术的发展,早期依赖人工设计特征,如边缘检测、纹理分析等,效率低下且适
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摘要:本文将通过几个典型的人工智能应用场景,展示Python在图像识别、自然语言处理、推荐系统等方面的高级用法。通过示例代码,带大家深入理解Python在人工智能领域的实际应用。正文:Python作为一门流行的编程语言,凭借其简洁的语法、丰富的库和框架,成为了人工智能(AI)领域的主流开发语言。下面,我们将通过几个示例,探讨Python在人工智能方向的实际应用。示例一:图像识别-使用OpenCV进
- 鸟类识别与分类相关数据集
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随着深度学习技术的快速发展,其在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。鸟类识别作为生态学研究的重要内容,对于物种多样性保护、生态环境监测等领域具有深远的影响。将深度学习技术应用于鸟类识别,有望提高识别的准确性和效率,为鸟类学研究提供有力支持。本文综述了近年来深度学习在鸟类识别中的应用进展,包括基于图像和声音的鸟类识别系统,分析了其技术框架、实现方法以及在实际应用中的效果。通过对相关文献的梳理,
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AppleSensor-Fusion架构全解析:多模态语义图像感知系统设计与实战路径关键词:AppleA系列、SensorFusion、语义图像感知、IMU+Camera协同、图像识别、ARKit、视觉惯性融合、多模态协同计算、CoreMotion、ISP语义路径摘要:Apple自A13及其后续SoC架构中,持续深化Sensor-Fusion与图像语义感知的协同设计,构建出以ISP、NPU、IMU
- 【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-CAM 图像识别
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1024程序员节单片机嵌入式硬件MicroPythonpythonESP32-CAM图像识别
MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python3编程语言而设计的轻量级版本解释器。与常规Python相比,MicroPython解释器体积小(仅100KB左右),通过编译成二进制Executable文件运行,执行效率较高。它使用了轻量级的垃圾回收机制并移除了大部分Python标准库,以适应资源限制的微控制器。MicroPython主要特点包括:1、语法和功能与标准Python兼容,易学
- 初始CNN(卷积神经网络)
超龄超能程序猿
机器学习cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)作为深度学习的重要分支,在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁,还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别,背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前,传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征,例如使用SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)等算法。这些
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc