编程:1.dp的题 2.白纸写代码,给一串数和一个目标值,使用四则运算和括号使得这串数最后计算结果为目标值,打印出所有的方案,要求是这些数每个最多被使用一次,可以不被用到. 3.考了一个查找数组里,未出现过的最小整数 4.链表.字符串处理 5.连续子序列的最大和 6.单向链表的反转 7.二叉树第k层结点个数 8.你要在n个城市工作k周,你可以在周末的时候选择换城市,也可以不换,给你城市之间的邻接矩阵D(n*n维),D(i,j)代表第i,j个城市间有航班,每个城市每周的休假天数X(n,k),X(i

原创 BOOT Redis简介 Redis是目前业界使用最广泛的内存数据存储.相比memcached,Redis支持更丰富的数据结构,例如hashes, lists, sets等,同时支持数据持久化.除此之外,Redis还提供一些类数据库的特性,比如事务,HA,主从库.可以说Redis兼具了缓存系统和数据库的一些特性,因此有着丰富的应用场景.本文介绍Redis在Spring Boot中两个典型的应用场景. 场景1:数据缓存 第一个应用场景是数据缓存,最典型的当属缓存数据库查询结果.对于高频读低频

shell虽然比batch顺眼点儿,但还是老话,入门容易,精通难. 1.场景一是这样的,现有字符串的内容 name: tiger; age:18; location:china; 需求:提取每个属性的值,如age的值为18. 定义了一个函数如下: function getValueOf(){ val=$( | grep -oP "(?<=$2)[^;]+" | sed "s/,//g" | sed 's/ //g'| tr -cd "[0-9]&qu

最近做的偏向并发了,因为以后消息会众多,所以,jms等多个线程操作数据的时候,对共享变量,这些要很注意,以防止发生线程不安全的情况. (一) 先说说第一个,模拟对信息的发送和接收.场景是这样的: 就像笔者之前做的消息的发送,一个是服务器,一个是客户端.发送的话,要保证信息100%的发送给客户端,那么发给客户端之后,客户端返回一个消息告诉服务器,已经收到.当服务器一直没有收到客户端返回的消息,那么服务器会一直发送这个信息,直到客户端发送回确认信息,这时候再删除重复发送的这个信息. 为了模拟这个场景

Redis简介 Redis是目前业界使用最广泛的内存数据存储.相比memcached,Redis支持更丰富的数据结构,例如hashes, lists, sets等,同时支持数据持久化.除此之外,Redis还提供一些类数据库的特性,比如事务,HA,主从库.可以说Redis兼具了缓存系统和数据库的一些特性,因此有着丰富的应用场景.本文介绍Redis在Spring Boot中两个典型的应用场景. 场景1:数据缓存 第一个应用场景是数据缓存,最典型的当属缓存数据库查询结果.对于高频读低频写的数据,使用缓

简介 今天给大家分享两个Wpf分页控件,本篇博客主要介绍一些实现思路和使用方法,具体实现和应用代码请参考文末的Demo链接 废话不多说,先看一下效果~ (两款控件显示效果是一样的) 实现思路 一款控件是用MVVM进行数据绑定,这里用到了命令,我们暂且叫它命令驱动控件吧.  具体调用代码: 其实XAML调用这仅仅一行,非常方便,  这里的Pagination 主要记录包括当前页数的一些信息,结合QueryCommand查询数据库后,把对应的数据源绑定到DataGrid,那分页信息绑定到Pagina

在要执行distcp 的客户端配置添加 dfs.internal.nameservices 指local service 就是client 所在的hadoop 的逻辑名称 <!-- services --> <!-- local sevice and remote service --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>ns1,ns8</value> <

使用Vuforia SDK开发时,如果从其他非识别场景切换回识别场景,可能会出现黑屏问题. 解决方法是在切换到其他场景时,先将当前场景的Tracker信息全部Stop.代码如下: IEnumerator LoadScenes(string sceneName) { if (TrackerManager.Instance.GetTracker<MarkerTracker>() != null) { MarkerTracker marker = TrackerManager.Instance.Ge

演讲嘉宾 | 王晶(华为云人工智能高级算法工程师王晶) 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 近期,由 CSDN 主办的 2019 中国AI 开发者大会(AI ProCon 2019)在北京举办.在计算机视觉技术专题,华为云OCR人工智能高级算法工程师王晶分享了"文字识别服务的技术实践.底层框架及应用场景"的主题演讲. 演讲的第一部分,他分享了文字检测和识别的基础知识以及难点和最新进展.第二部分是华为云文字识别服务关键能力.关键技术,以及落地过程中遇到的"坑&

这一节,练习一下前几次学习的内容,功能很简单,就是建立两个不同的场景管理器,当按下键盘上某个键时切换镜头. 基本框架不变,这个监听器继承了两个父类,一个是我们的老朋友ExampleFrameListener,另一个我们也刚学过KeyListener. 好吧,开始. 首先我们声明一个宏,#define CAMERA_NAME "SceneCamera" ,这是我们要使用的摄像机常量,下面要多次使用. 然后我们定义两个全局函数, void setupViewport(RenderWindo

目录 0 前言 1 环境 2 gadget解析 2.1 高版本Commons-Collections的防御措施 2.2 获取AspectJWeaver的调用链 2.3 gadget详解 3 两种应用场景 3.1 直接写入jsp 3.2 SpringBoot采用jar包部署的情况 参考 0 前言 ysoserial反序列化系列学习记录之一,最近看到利用AspectJWeaver这个gadget实现webshell写入的渗透记录帖子,而这个gadget用到的Commons-Collections版本

版权声明:本文为博主林炳文Evankaka原创文章,转载请注明出处http://blog.csdn.net/evankaka 一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, 个人补充:上面是32位,个人查到64位地址 http://ww

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http://drops.wooyun.org/tips/6313 Python识别网站验证码 Manning · 2015/05/28 10:57 0x00 识别涉及技术 验证码识别涉及很多方面的内容.入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足. 验证码图像处理 验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵. 读取图片 图片降噪 图片切割 图像文本输出 验证字符识别 验证码内的字符识别主要以机

openface  人脸识别框架  但个人感觉精度还是很一般 openface的githup文档地址:http://cmusatyalab.github.io/openface/ openface的安装: 官方推荐用docker来安装openface,这样方便快速不用自己去安装那么多依赖库: docker pull bamos/openface docker run -p : -p : -t -i bamos/openface /bin/bash 也就两行代码的事情,如果自己一步步去安装的话,估

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.

当我们的代码是有访问网络相关的操作时,比如http请求或者访问远程数据库,经常可能会发生一些错误,有些错误可能重新去发送请求就会成功,本文分析常见可能需要重试的场景,并最后给出python代码实现. 常见异常分成两种,一种是请求传输过程出错,另一种是服务端负载过高导致错误.  对于第一种错误,可能请求还未到服务端处理程序就已经返回.  HTTP请求错误: DNSError:域名不能解析出ip地址,可能是服务端重新部署到其它地方. ConnectionError:请求建立握手连接的过程出错,可能是

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n

本文需要对C#里的LINQ.Lambda 表达式 .委托有一定了解. 在工作中,经常遇到需要对比两个集合的场景,如: 页面集合数据修改,需要保存到数据库 全量同步上游数据到本系统数据库 在这些场景中,需要识别出需要新增.更新.删除的数据,由于每次应用是,需要比较的对象类型不一致,因此写了个相对通用的方法.这个过程中,需要理解的有以下2个核心概念: 唯一标识比较: 如果两个对象的唯一标识相等,则认为这两个对象在业务上代表同一个东西(次要属性是否相等暂不考虑). 实体比较:表示两个对象在业务是不是相