- MotionLCM 部署优化 踩坑解决bug
AI算法网奇
aigc与数字人深度学习宝典文生motion
目录依赖项windowstorchok:渲染黑白图问题解决:humanml3d:sentence-t5-large下载数据:报错:Nomodulenamed'sentence_transformers'继续报错:fromtransformers.integrationsimportCodeCarbonCallback解决方法:推理相关转mesh:module‘matplotlib.cm‘hasno
- Python Gradio:实现交互式图像编辑
PythonAI编程架构实战家
Python编程之道python开发语言ai
PythonGradio:实现交互式图像编辑关键词:Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要:本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始,逐步介绍Gradio的核心功能,并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能,同时提供完整的项目实战案例
- 基于深度学习的目标检测算法综述:从RCNN到YOLOv13,一文看懂十年演进!
人工智能教程
深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
一、引言:目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕,2014年RCNN横空出世,目标检测从此进入“深度时代”。十年间,算法从两阶段到单阶段,从Anchor-base到Anchor-free,从CNN到Transformer,从2D到3D,从监督学习到自监督学习,迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法,带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
- 2025毫米波雷达技术白皮书:智能汽车与物联网的感知核心
随着人工智能、物联网(IoT)和智能汽车产业的迅猛发展,毫米波雷达技术正成为感知领域的核心驱动力。毫米波雷达凭借其高精度、全天候和强抗干扰能力,广泛应用于智能汽车的自动驾驶、物联网的环境感知以及工业自动化。2025年,毫米波雷达技术在性能、应用场景和市场规模上都达到了一个全新的高度。本白皮书将深入探讨毫米波雷达技术的核心优势、发展趋势及其在智能汽车与物联网中的应用前景,同时推荐各大品牌的领先产品方
- 视觉Transformer还有哪些点可以研究?怎么应用?
计算机视觉工坊
3D视觉从入门到精通学习算法开源
0.这篇文章干了啥?今天笔者为大家推荐一篇最新的综述,详细总结了Transformer的网络架构、优化策略、发展方向,还会定期更新Github,研究注意力机制的小伙伴一定不要错过。注意机制有助于人类视觉系统有效地分析和理解复杂场景,它能够聚焦于图像的关键区域,同时忽略无关紧要的部分。受此概念启发,注意机制已经被引入到计算机视觉(CV)中,以动态地为图像中的不同区域分配权重。这使得神经网络能够专注于
- Python_day54Inception网络及其思考
且慢.589
Python_60python开发语言
一、inception网络介绍今天我们介绍inception,也就是GoogleNet传统计算机视觉的发展史从上面的链接,可以看到其实inceptionnet是在resnet之前的,那为什么我今天才说呢?因为他要引出我们后面的特征融合和特征并行处理这些思想。Inception网络,也被称为GoogLeNet,是Google团队在2014年提出的经典卷积神经网络架构。它的核心设计理念是“并行的多尺度
- AI 绘画 + 编程:10 分钟生成个性化艺术作品
大力出奇迹985
人工智能
本文围绕Python+OpenCV实现自动人脸识别门禁系统展开,先概述系统的基本构成与作用,再从系统核心技术、开发实现步骤、功能扩展方向、实际应用场景及优化改进策略五个方面详细阐述,最后总结系统的价值与发展前景,为相关开发和应用提供全面参考。一、系统核心技术解析人脸识别技术是门禁系统的核心,其关键在于对人脸特征的精准提取与匹配。OpenCV作为开源计算机视觉库,提供了丰富的人脸检测算法,如Haar
- 边缘计算与云计算协同:未来架构的黄金组合
大力出奇迹985
边缘计算云计算架构
边缘计算与云计算的协同融合,正成为支撑未来智能社会的核心架构。本文从技术互补性、应用场景拓展、架构安全保障、性能优化路径和未来发展趋势五个维度,系统剖析二者协同的底层逻辑与实践价值。通过分析边缘节点的实时处理能力与云端的全局算力优势如何形成合力,探讨该架构在工业互联网、自动驾驶、智慧城市等领域的创新应用,并针对安全防护、资源调度等关键问题提出解决方案,最终总结其对数字经济发展的战略意义。一、技术互
- 【AI大模型:前沿】43、Mamba架构深度解析:为什么它是Transformer最强挑战者?
无心水
架构transformerMambaMamba架构AI大模型系统开发实战AI大模型高手开发AI大模型系统实战
Transformer架构自2017年诞生以来,一直是NLP、计算机视觉等领域的“统治级”模型架构。但随着序列长度需求的增长(如128K长文本处理、基因组学超长序列分析),其自注意力机制的O(n2)O(n^2)O(n2)计算复杂度成为难以逾越的瓶颈。2023年底,由AlbertGu和TriDao等人提出的Mamba架构,通过创新的“选择性状态空间模型(SelectiveSSM)”实现了线性复杂度(
- 《揭秘AI应用架构师在智能虚拟人设计系统中的创新思维》
SuperAGI架构师的AI实验室
人工智能ai
揭秘AI应用架构师在智能虚拟人设计系统中的创新思维关键词:AI应用架构师、智能虚拟人、系统设计、创新思维、自然语言处理、计算机视觉、实时交互摘要:智能虚拟人已从科幻走进现实,无论是直播间的虚拟主播、手机里的智能助手,还是元宇宙中的数字分身,它们背后都离不开AI应用架构师的“隐形设计”。本文将以“总设计师视角”,用生活化的比喻和实例,拆解AI应用架构师在智能虚拟人系统设计中的创新思维——从“让虚拟人
- Llama 2 模型架构深度解析:Transformer的进化
SuperAGI架构师的AI实验室
AI大模型应用开发宝典llama架构transformerai
Llama2模型架构深度解析:Transformer的进化关键词:Llama2、Transformer、模型架构、进化、人工智能摘要:本文将深入剖析Llama2的模型架构,探讨它作为Transformer进化版本的独特之处。从背景知识的介绍,到核心概念的解释,再到算法原理、实战案例以及实际应用场景等方面,为读者全面展现Llama2的魅力和价值。通过通俗易懂的语言,让即使是对技术不太熟悉的读者也能理
- AI人工智能为空间智能领域带来的科技革新
AI云原生与云计算技术学院
AI云原生与云计算人工智能科技ai
AI人工智能为空间智能领域带来的科技革新关键词:人工智能、空间智能、计算机视觉、SLAM、空间计算、增强现实、自动驾驶摘要:本文将深入探讨人工智能如何革新空间智能领域。我们将从基本概念出发,逐步分析AI在空间感知、理解和交互方面的突破性进展,包括SLAM技术、3D重建、空间计算等核心应用。通过生动的比喻和实际案例,揭示AI如何赋予机器"空间思维"能力,并展望这一技术融合的未来发展趋势。背景介绍目的
- 基于深度学习的图像分类:使用ShuffleNet实现高效分类
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘python目标检测
前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务,其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构,专为移动和嵌入式设备设计,能够在保持较高分类精度的同时,显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类,从理论基础到代码实现,带你一步步掌
- 《零基础入门AI:从图像梯度到凸包特征检测(OpenCV图像特征提取)》
竹子_23
OpenCV入门opencv人工智能计算机视觉
一、图像梯度处理:理解像素变化的本质1.1图像梯度基础图像梯度是计算机视觉中的核心概念,它描述了图像中像素强度的变化情况:梯度方向:像素值变化最剧烈的方向(垂直于边缘)梯度幅度:像素值变化的强度(值越大表示边缘越明显)物理意义:就像地形图中的等高线,梯度大的地方相当于陡坡,梯度小的地方相当于平地1.2垂直边缘提取垂直边缘是图像中物体左右边界形成的线条:特征:水平方向上像素值发生突变应用场景:文档扫
- OpenCV基础02_图像预处理
白槿_cha
计算机视觉基础opencv人工智能计算机视觉笔记
图像预处理在计算机视觉和图像处理领域,图像预处理是一个重要的步骤,它能够提高后续处理(如特征提取、目标检测等)的准确性和效率。OpenCV提供了许多图像预处理的函数和方法,一些常见的图像预处理操作:图像色彩空间转换图像大小调整图像仿射变换图像翻转图像裁剪图像二值化处理图像去噪边缘检测图像平滑处理图像形态学一、图像翻转cv2.flip是OpenCV库中的一个函数,用于翻转图像。翻转可以是水平翻转、垂
- 研讨会预告:基于 NVIDIA Omniverse 构建 Physical AI 应用,解锁 Physical AI 的落地路径
CSDN资讯
人工智能
在生成式AI持续革新虚拟内容生产的同时,一种面向现实世界的AI正悄然兴起——物理AI(PhysicalAI)。它赋能机器人、自动驾驶等自主系统在三维空间中完成感知、理解与互动,让AI走出屏幕,触碰现实。借助NVIDIAOmniverse、Cosmos、IsaacSim等平台,开发者正在加速构建真实可用的物理智能体。加入本期精讲堂,探索如何利用端到端工具链快速推进AI与物理世界的深度融合。基于NVI
- 2024智能交通趋势:提示工程架构师用AI提示词引领技术变革
AIGC应用创新大全
人工智能ai
2024智能交通趋势:提示工程架构师用AI提示词引领技术变革副标题:从自动驾驶决策到城市交通大脑——大语言模型提示工程实战指南摘要/引言问题陈述:智能交通系统正面临前所未有的复杂性挑战——自动驾驶车辆需要实时处理多源异构数据,城市交通管理需平衡效率与安全,出行服务平台要满足个性化需求。传统AI开发模式依赖大量标注数据和专业领域知识,导致系统迭代缓慢、场景适应性差。当大语言模型(LLM)成为通用人工
- 电表箱识别漏检率高?陌讯算法实测降 90%
在电力巡检领域,电表箱状态识别一直是计算机视觉技术落地的难点。传统人工巡检模式下,一个台区的200个电表箱需2名巡检员耗时1天完成,且受光线、天气影响,误判率常超过15%。而采用普通开源算法部署的自动识别系统,又面临箱体污渍遮挡、表计型号混杂、边缘计算设备算力有限等多重挑战,实际商用时mAP(平均精度)往往跌破70%,难以满足电力行业的可靠性要求技术解析:从传统方法到陌讯创新架构传统电表箱识别多采
- 以AI人工智能为核心,发展空间智能
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能ai
以AI人工智能为核心,发展空间智能关键词:人工智能、空间智能、智能系统、机器学习、计算机视觉、物联网、自动化技术摘要:本文围绕"以AI人工智能为核心发展空间智能"这一主题,系统解析空间智能的技术架构与实现路径。通过揭示AI与空间智能的核心关联,深入探讨机器学习、计算机视觉、数字孪生等关键技术如何赋能空间数据的感知、处理与决策。结合智能建筑、智慧城市等实际场景,展示从算法原理到工程落地的完整技术链条
- 【Python】Python+sentence-transformers框架实现相似文本识别
宅男很神经
python开发语言
第一章:文本相似度与语义表示概述在深入sentence-transformers框架之前,我们首先需要对文本相似度计算及其背后的核心概念——语义表示,有一个清晰且全面的理解。这构成了后续所有讨论的基础。1.1什么是文本相似度?1.1.1定义与重要性文本相似度(TextSimilarity)是指衡量两段文本(可以是词、短语、句子、段落或整个文档)在意义或内容上相近程度的指标。这种相近可以是字面上的(
- 揭秘Transformer架构:残差流与隐藏层的关系
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythontransformer深度学习人工智能linux算法
在Transformer架构的LLM中,“残差流”(residualstream)和“隐藏层”(hiddenlayers)是密切相关但不同的概念,前者是层间流动的核心数据,后者是处理这些数据的结构单元。1.残差流(ResidualStream):层间传递的“信息流”残差流指的是在Transformer层之间传递的核心张量,它是模型中“流动”的数据载体。其本质是通过“残差连接”(residualco
- 探索未来标注新纪元:AutoLabelImg 多功能自动标注工具
徐耘馨
探索未来标注新纪元:AutoLabelImg多功能自动标注工具在计算机视觉领域,高质量的数据标注是模型训练的关键一步,而AutoLabelImg正是这样一个旨在提升效率的开源标注工具。它不仅继承了著名的labelImg的基础特性,还创新性地加入了多种高级功能,为开发者和研究人员提供了一个全新的标注体验。项目简介AutoLabelImg是一款强大的图像和视频标注工具,集成了自动化标注、追踪标注、放大
- 【代码问题】【模型部署】部署千问时,ImportError: Cannot import available module of Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
Catching Star
pythonpytorch开发语言
多半是环境的问题,最主要的是python版本要高python==3.12.9accelerate==1.8.1pipinstallqwen-vl-utils[decord]==0.0.8peft==0.14.0transformers==4.52.3torch==2.7.0torchvision==0.22.0modelscope==1.27.1
- 无人机正摄影像自动识别与矢量提取系统
pk_xz123456
算法python无人机算法数据挖掘深度学习网络媒体
无人机正摄影像自动识别与矢量提取系统1.项目概述本项目旨在开发一个基于Python的自动化系统,能够从TIFF格式的无人机正摄影像中识别并提取多种地物要素,包括水边线、道路、桥梁、植被图斑、房屋、趸船和护岸。系统将采用深度学习与计算机视觉技术相结合的方法,实现高精度(95%以上)的自动识别,并将结果以带有相同坐标信息的矢量DWG/DXF格式保存。2.系统架构设计2.1总体架构系统采用模块化设计,主
- 端到端-未来还是现实
Monkey PilotX
自动驾驶人工智能自动驾驶计算机视觉
自动驾驶的“终极梦想”是什么?“自动驾驶不是拼积木,而是教会一台机器像人一样开车。”过去几年,自动驾驶技术在公众视野中经历了从“热血科幻”到“冷静现实”的转变。你可能听过各种术语:L2、L3、NOA、城市领航、BEV感知……但最近,一个词越来越频繁地出现在技术圈和发布会上——端到端(End-to-End)自动驾驶。它听起来像是某种“黑科技”,但又让人摸不着头脑。它到底是什么?和传统的自动驾驶系统有
- AI人工智能加持,人脸识别精准度飙升
AI大模型应用工坊
人工智能ai
AI人工智能加持,人脸识别精准度飙升:从模糊到清晰的技术革命关键词人脸识别、深度学习、神经网络、精准度优化、计算机视觉、特征提取、面部识别算法摘要想象一下,在一个拥挤的火车站,系统能在瞬间从数千人中准确识别出需要关注的个体;或者你的手机仅通过一瞥就能认出你,甚至在你戴着口罩时也能做到。这不是科幻电影的场景,而是当下AI驱动的人脸识别技术的真实能力。本文将深入探讨人工智能如何彻底改变人脸识别领域,从
- opencv-day2-图像预处理1
谢眠
OpenCVopencv计算机视觉
图像预处理在计算机视觉和图像处理领域,图像预处理能够提高后续处理(如特征提取、目标检测等)的准确性和效率。常见的图像预处理操作:图像色彩空间转换图像大小调整图像仿射变换图像翻转图像裁剪图像二值化处理图像去噪边缘检测图像平滑处理图像形态学图像翻转cv2.flip是OpenCV库中的一个函数,用于翻转图像。翻转可以是水平翻转、垂直翻转或同时水平和垂直翻转。这个函数接受两个参数:要翻转的图像和一个指定翻
- 2025中国自动智能驾驶企业排行:最好的自动驾驶是哪家?
潮湿的心情
自动驾驶人工智能机器学习
在智能驾驶技术加速落地的2025年,中国智能驾驶行业竞争格局迎来新变革。数据驱动的创新模式与全栈技术的深度整合成为核心竞争力,头部企业在技术壁垒、商业化速度与成本控制的多维较量中展现出不同的发展路径。以下为中国智能驾驶五强企业排行,聚焦Momenta、华为、比亚迪、百度Apollo等企业的突破性表现。第一名:Momenta作为国内首个基于一段式端到端大模型实现规模化量产的智能驾驶供应商,Momen
- 【语义分割专栏】4:deeplab系列实战篇(附上完整可运行的代码pytorch)
fouen
语义分割pytorch人工智能python计算机视觉深度学习
文章目录前言Deeplab系列全流程代码模型搭建(model)backbone的搭建Deeplabv1Deeplabv2Deeplabv3Deeplabv3+数据处理(dataloader)评价指标(metric)训练流程(train)模型测试(test)效果图结语前言Deeplab系列原理篇讲解:【语义分割专栏】4:deeplab系列原理篇_deeplab系列详解-CSDN博客代码地址,下载可复
- 使用PyTorch实现目标检测与跟踪
认真写代码i
pytorch目标检测人工智能Python
目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的重要任务,它可以帮助我们在图像或视频中准确地定位和跟踪特定物体。PyTorch是一个流行的深度学习框架,提供了强大的工具和库,可以用于目标检测与跟踪的实现。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现目标检测与跟踪,并提供相应的源代码。安装PyTorch和相关依赖首先,我们需要安装PyTorch和其他必要的依赖项。你可以通过以下命令使用pip安装PyTorch:pip
- Spring4.1新特性——综述
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。 
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
geeksun
PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
liyonghui160com
1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL