老卫带你学
老卫带你学

老卫带你学---CMake Error: CMake was unable to find a build program corresponding to "MinGW Makefiles". CM

CMake编译OpenCV3.1.0过程中一直出错：

CMake Error: CMake was unable to find a build program corresponding to “MinGW Makefiles”. CMAKE_MAKE_PROGRAM is not set. You probably need to select a different build tool.

解决方案如下：

将CMAKE_MAKE_PROGRAM项后面的路径设置为Qt安装路径下的路径如下所示：MinGW/bin/mingw32-make.exe，重新点击Configure，问题解决！

你可能感兴趣的:(图像识别)

  • 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 YOLO实战营 机器人目标检测uiNanoDet计算机视觉目标跟踪深度学习
    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 AI天才研究院 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
  • OpenCV学习（二）-二维、三维识别 香蕉可乐荷包蛋 #OpenCVopencv学习人工智能
    OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，可以用于识别和处理二维图像和三维图像。以下是关于二维图像和三维图像识别的基础知识和示例代码。1.二维图像识别二维图像识别通常包括图像分类、对象检测、特征提取等任务。以下是一些常见的操作：1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类，例如使用深度学习模型（如ResNet、MobileNet等）。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn
  • 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 2025年爬虫实战项目python爬虫笔记开发语言音视频github
    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 深度学习乐园 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
  • 基于python的图像识别_基于PYTHON的图片文字识别
    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 程序员Gloria 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。
  • python通过pyautogui库来控制鼠标和键盘
    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(
  • 神经网络初步学习3——数据与损失 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
  • 开源人工神经网络库（OpenANN） 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
  • 人工智能怎么入门？零基础入门指南：从小白到AI实战者的第一步 OpenCV图像识别 人工智能人工智能计算机视觉自然语言处理神经网络机器学习
    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
  • 深度神经网络课程设计：从理论到实践 Vita Libre
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：深度神经网络是深度学习预测的核心技术，本课程设计项目旨在教授学生如何构建和应用深度神经网络进行各种预测任务，包括图像识别和自然语言处理。学生将通过源代码示例学习从网络架构设计、数据预处理到模型训练与评估的完整流程，并掌握深度学习的基本概念、组件及技巧。1.深度神经网络定义和在深度学习预测中的角色深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是深
  • 【机器学习】解密计算机视觉：CNN、目标检测与图像识别核心技术（第25天） 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习计算机视觉cnn人工智能目标检测图像识别pytorch
    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
  • 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
    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
  • Python在人工智能领域的实际应用：示例代码解析 辣条yyds pythonpython人工智能开发语言
    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 Bryan Ding 分类数据挖掘人工智能
    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，
  • Apple Sensor-Fusion 架构全解析：多模态语义图像感知系统设计与实战路径 观熵 影像技术全景图谱：架构调优与实战架构影像Camera
    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 驴友花雕 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
  • java类加载顺序 3213213333332132 java
    package com.demo; /** * @Description 类加载顺序 * @author FuJianyong * 2015-2-6上午11:21:37 */ public class ClassLoaderSequence { String s1 = "成员属性"; static String s2 = "
  • Hibernate与mybitas的比较 BlueSkator sqlHibernate框架ibatisorm
    第一章     Hibernate与MyBatis Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。 MyBatis 参考资料官网：http:
  • php多维数组排序以及实际工作中的应用 dcj3sjt126com PHPusortuasort
    自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8&q
  • DOM改变字体大小 周华华 前端
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
  • c3p0的配置 g21121 c3p0
    c3p0是一个开源的JDBC连接池，它实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是：http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。 以在spring中配置dataSource为例： <!-- spring加载资源文件 --> <bean name="prope
  • Java获取工程路径的几种方法 510888780 java
    第一种： File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath()); System.out.println(f); 结果: C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin 获取当前类的所在工程路径; 如果不加“
  • 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器 Harry642 免密ssh
    1.客户机     (1)执行ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]"生成公钥，xxx为自定义大email地址     (2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上，xxx为服务器地址     (3)执行cat
  • Java新手入门的30个基本概念一 aijuans javajava 入门新手
    在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。　　Java概述:　　目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
  • Memcached for windows 简单介绍 antlove javaWebwindowscachememcached
    1. 安装memcached server a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip b. 解压缩，dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录，运行memcached.exe -d install c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
  • 数据库对象的视图和索引 百合不是茶 索引oeacle数据库视图
      视图     视图是从一个表或视图导出的表，也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表，数据库不对视图所对应的数据进行实际存储，只存储视图的定义，对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图       为什么oracle需要视图;    &
  • Mockito(一) --入门篇 bijian1013 持续集成mockito单元测试
            Mockito是一个针对Java的mocking框架，它与EasyMock和jMock很相似，但是通过在执行后校验什么已经被调用，它消除了对期望 行为（expectations）的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为（expectations），而这导致了丑陋的初始化代码。  &nb
  • 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* * SQL函数 */ --数字函数 --ABS(n):返回数字n的绝对值 declare v_abs number(6,2); begin v_abs:=abs(&no); dbms_output.put_line('绝对值：'||v_abs); end; --ACOS(n):返回数字n的反余弦值，输入值的范围是-1~1，输出值的单位为弧度
  • 【Log4j一】Log4j总体介绍 bit1129 log4j
    Log4j组件：Logger、Appender、Layout   Log4j核心包含三个组件：logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能： 日志的输出目标 日志的输出格式 日志的输出级别(是否抑制日志的输出)  logger继承特性 A logger is said to be an ancestor of anothe
  • Java IO笔记 白糖_ java
    public static void main(String[] args) throws IOException { //输入流 InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test"); InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in); Bu
  • Docker 监控 ronin47 docker监控
             目前项目内部署了docker，于是涉及到关于监控的事情，参考一些经典实例以及一些自己的想法，总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身 监控宿主机本身还是比较简单的，同其他服务器监控类似，对cpu、network、io、disk等做通用的检查，这里不再细说。 额外的，因为是docker的
  • java-顺时针打印图形 bylijinnan java
    一个画图程序 要求打印出： 1.int i=5; 2.1 2 3 4 5 3.16 17 18 19 6 4.15 24 25 20 7 5.14 23 22 21 8 6.13 12 11 10 9 7. 8.int i=6 9.1 2 3 4 5 6 10.20 21 22 23 24 7 11.19
  • 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法 Kai_Ge iReport汉化英文版
    对于那些具有强迫症的工程师来说，软件汉化固然好用，但是汉化不完整却极为头疼，本方法针对iReport汉化不完整的情况，强制使用英文版，方法如下： 在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数，即可变为英文版。   # ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
  • [并行计算]论宇宙的可计算性 comsci 并行计算
          现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......       那么,这种概念让我们推论出一个结论     &nb
  • 用OpenGL实现无限循环的coverflow dai_lm androidcoverflow
    网上找了很久，都是用Gallery实现的，效果不是很满意，结果发现这个用OpenGL实现的，稍微修改了一下源码，实现了无限循环功能 源码地址： https://github.com/jackfengji/glcoverflow public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements GLSurfaceV
  • JAVA数据计算的几个解决方案1 datamachine javaHibernate计算
    老大丢过来的软件跑了10天，摸到点门道，正好跟以前攒的私房有关联，整理存档。 -----------------------------华丽的分割线-------------------------------------     数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间，负责计算数据存储层的数据，并将计算结果返回应用程序的层次。J  &nbs
  • 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式 dcj3sjt126com yii
    怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统 通过查看论坛，我发现这是一个常见的问题，所以我决定写这篇文章。 本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库 首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类 在配置文件(一般为 protecte
  • 未选之路 dcj3sjt126com 诗
    作者:罗伯特*费罗斯特   黄色的树林里分出两条路, 可惜我不能同时去涉足, 我在那路口久久伫立, 我向着一条路极目望去, 直到它消失在丛林深处.   但我却选了另外一条路, 它荒草萋萋,十分幽寂; 显得更诱人,更美丽, 虽然在这两条小路上, 都很少留下旅人的足迹.   那天清晨落叶满地, 两条路都未见脚印痕迹. 呵,留下一条路等改日再
  • Java处理15位身份证变18位 蕃薯耀 18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
      15位身份证变18位，18位身份证变15位 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 201
  • SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】 hanqunfeng springmvc4
    从spring3.0开始，Spring将JavaConfig整合到核心模块，普通的POJO只需要标注@Configuration注解，就可以成为spring配置类，并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。   Xml配置和Java类配置对比如下： applicationContext-AppConfig.xml   <!-- 激活自动代理功能 参看：
  • Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互 jackyrong JavaScripthtmlandroid脚本
      在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之: 1 JAVASCRIPT脚本调用android程序    要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
  • 8个最佳Web开发资源推荐 lampcy 编程Web程序员
    Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作，程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助，比如指导手册、在线课程和一些参考资料，而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言，或是了解最新的标准，还是需要从其他地方找到一些灵感，我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源，帮助你更成功地进行Web开发。 这里列出10个最佳Web开发资源，它们都是受
  • 架构师之面试------jdk的hashMap实现 nannan408 HashMap
    1.前言。   如题。 2.详述。   (1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法（其实也就是简单的加乘算法），如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了）。 static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
  • html禁止清除input文本输入缓存 Rainbow702 html缓存input输入框change
    多数浏览器默认会缓存input的值，只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。 如果不想让浏览器缓存input的值，有2种方法： 方法一： 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";  <input type="text" autocomplete="off" n
  • POJO和JavaBean的区别和联系 tjmljw POJOjava beans
    POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比 POJO复杂很多， Java Bean 是可复用的组件，对 Java Bean 并没有严格的规
  • java中单例的五种写法 liuxiaoling java单例
    /** * 单例模式的五种写法： * 1、懒汉 * 2、恶汉 * 3、静态内部类 * 4、枚举 * 5、双重校验锁 */ /** * 五、 双重校验锁，在当前的内存模型中无效 */ class LockSingleton { private volatile static LockSingleton singleton; pri
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他