- 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
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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。
- 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
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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
- 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
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理