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YOLOv13_SSOD:基于超图关联增强的半监督目标检测框架项目背景随着深度学习技术的快速发展,目标检测在各个领域都取得了显著的进展。然而,现有的监督学习方法在实际应用中面临着标注数据稀缺、泛化能力不足等挑战。特别是在火灾烟雾检测、工业质检等特定场景中,获取大量高质量标注数据的成本极高。为了解决这一问题,本项目基于最新发布的YOLOv13架构,结合EfficientTeacher半监督学习框架,
- 爆改YOLOv8 | 利用AFPN增加小目标检测层(替换小目标检测头)
1,本文介绍这篇文章的改进机制是利用新推出的渐近特征金字塔网络(AFPN)来优化yolov8的检测头,AFPN的核心是引入一种渐近的特征融合策略,将底层和高层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距,提高特征融合效果,使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。关于AFPN的详细介绍可以看论文:https://arxiv.org/pdf/2306.15988.p
- YOLO目标检测模型优化技术全景解析
YOLO目标检测模型优化技术全景解析作为实时目标检测领域的标杆算法,YOLO系列模型通过持续的技术革新不断提升性能边界。本文将从模型架构设计、数据优化、注意力机制融合、后处理策略及训练方法等维度,系统剖析YOLO优化领域的关键技术与最新进展。一、模型架构优化:突破性能瓶颈的核心路径多尺度检测层增强针对小目标检测难题,主流方案通过增加浅层检测通道优化特征提取。例如在YOLOv5中引入160×160特
- YOLO 目标检测的改进方法
YOLO目标检测的改进方法可以从模型架构、训练策略、损失函数等多个方面入手,以下是一些常见的改进方法方向及参考文献:模型架构改进骨干网络替换:使用更轻量或更强大的网络替换原始骨干网络。轻量级网络如MobileNetV3、ShuffleNetV2等适合移动端部署,可提高推理速度;高性能网络如ConvNeXt、SwinTransformer等能提取更丰富的语义特征,提升检测精度。还可添加CBAM、SE
- 商汤科技视觉算法面试30问全景精解
商汤科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能视觉×产业创新:商汤科技视觉算法面试核心考点全览前言商汤科技(SenseTime)作为全球领先的人工智能平台公司,专注于计算机视觉、深度学习和智慧城市、智能汽车、智能医疗等领域,推动人脸识别、目标检测、视频分析、自动驾驶等前沿技术的产业化落地。商汤视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在大规模安防、自动驾驶、智慧医疗等复
- 旷视科技视觉算法面试30问全景精解
机 _ 长
科技算法面试深度学习YOLO
旷视科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能安防×视觉创新:旷视科技视觉算法面试核心考点全览前言旷视科技(Megvii)作为全球领先的人工智能公司,专注于计算机视觉、深度学习和智能安防等领域,推动人脸识别、目标检测、视频分析、工业视觉等前沿技术的产业化落地。旷视视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在大规模安防、工业检测、智慧城市等复杂场景下的创新与工程能力。本文
- 深度学习在环境感知中的应用:案例与代码实现
让机器学会“看”世界:深度学习如何赋能环境感知?关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人,到智能机器人避开障碍物,再到城市监控系统检测异常,所有智能系统都需要先“理解”环境,才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取,难以应对复杂场景;而深度学习通过数据驱动的方式,让机器从大量数据中自动
- 基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现
YOLO实战营
YOLO前端目标检测人工智能ui目标跟踪计算机视觉
1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来,随着深度学习技术的快速发展,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统,包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能:基于YOLOv8的高效目标检测
- 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
- 横幅检测数据集-1500张图片 智慧城市管理 活动现场管理 商业广告分析
横幅检测数据集-1500张图片已发布目标检测数据集合集(持续更新)️横幅检测数据集介绍数据集概览检测目标类型应用场景数据样本展示使用建议1.数据预处理优化2.模型训练策略3.实际部署考虑4.应用场景适配5.性能优化建议数据集特色商业价值技术实现路径模型选择建议特殊技术考虑集成方案建议应用效果评估性能指标建议业务价值指标YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.
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今天给大家带来的论文是2019年的《PointRCNN:AnAngle-FreeFrameworkforRotatedObjectDetection》。尽管这是一篇较早的纯点云检测论文,但我把它放在了最后来讲。因为在了解了各类主流方法后,再回过头来阅读它会有更深的理解。PointRCNN采用自底向上的方式直接从点云生成高质量的3D候选框,其对于旋转框的无角度(Angle-Free)处理方式,对于理
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沉浸式AI
《AI与SLAM论文解析》人工智能计算机视觉旋转目标检测
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在深度学习领域,手写数字识别是一个经典问题,也是入门计算机视觉的重要案例。本文将介绍一个基于YOLOv8和MNIST数据集的手写数字识别系统,该系统不仅能识别静态图像中的数字,还能通过摄像头实时检测手写数字。个人博客:YOLOv8实现手写数字识别系统:从MNIST到实时摄像头检测-iDing's博客项目概述这个项目结合了传统的MNIST数据集和现代的目标检测算法YOLOv8,实现了以下功能:将MN
- YOLOv5改进策略|YOLOv5 ⾃主检查和跟踪相关的任务|基于视觉的⽆⼈⽔⾯舰艇⾃主导航 极端海洋条件
斌擎人工智能官方账号
YOLO人工智能YOLOv5目标检测计算机视觉深度学习自主导航
目录介绍解决方案目标检测的视觉结论视觉感知是无人水面舰艇(USV)自主导航的重要组成部分,特别是与自主检查和跟踪相关的任务。这些任务涉及基于视觉的导航技术来识别导航目标。海洋环境中极端天气条件下的能⻅度降低使得基于视觉的方法难以正常工作。为了克服这些问题,本文提出了一种基于视觉的自主导航框架,用于在极端海洋条件下跟踪目标物体。所提出的框架由一个集成感知管道组成,该管道使用生成对抗网络(GAN)来消
- 3步实现安防高精度检测:陌讯算法夜间监控落地实战
2501_92474745
目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测
开篇痛点:安防监控系统在实时目标检测中常面临严峻挑战。实测数据显示,传统算法在低光、遮挡或动态场景下,泛化能力不足,导致平均误报率高达15%(数据来源:安防行业报告)。尤其在夜间或拥挤环境下,系统卡顿、漏检频发,不仅降低响应效率,还增加安全隐患。例如,某城市交通监控中心反馈,其开源模型在高密度人流中出现每秒帧率(FPS)骤降至20帧以下,引发报警延迟问题。这些问题根源在于算法鲁棒性和实时性不足,亟
- 监控漏检频发?陌讯YOLOv7实时优化方案召回率提升25%
2501_92489016
目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测智慧城市
一、开篇痛点在安防监控领域,传统目标检测模型面临三重困境:实时性差:1080P视频流处理普遍低于20FPS(VGG16仅15FPS)漏检率高:密集场景下小目标召回率常低于60%(COCO-val实测数据)部署成本高:ResNet-101需8GB显存,难以边缘化部署某智慧园区项目显示:夜间误报率高达34%,运维成本激增300%二、技术解析:陌讯SlimYOLO架构创新针对上述痛点,陌讯视觉算法提出三
- 监控漏检率 30%?陌讯多模态算法实测优化
破解智慧城市视觉算法困境:陌讯多模态融合技术实战解析在智慧城市建设中,视觉算法作为感知层核心技术,正面临着日益严峻的挑战。传统目标检测算法在暴雨、逆光、遮挡等复杂环境下,漏检率常高达25%-40%,直接导致交通违章误判、异常事件漏报等问题。某新一线城市交管部门曾反馈,现有系统对无牌车的识别准确率不足65%,严重影响执法效率[实测数据来源]。这些痛点的核心在于传统单模态算法难以应对城市环境的动态变化
- 河道污染难溯源?3步搭建陌讯实时目标检测系统
2501_92472966
目标检测人工智能计算机视觉算法视觉检测
开篇痛点「凌晨3点水泵房渗漏报警,运维人员冒雨排查却是一场误判」——这是某水务企业技术总监向我吐槽的真实案例。在智慧水务场景中,传统视觉算法面临三大死穴:水体反光干扰、微小目标漏检、边缘设备算力受限。尤其当暴雨导致水体浑浊时,OpenCV边缘检测的误报率可达35%以上。技术解析:陌讯多模态融合架构为解决复杂环境泛化问题,陌讯视觉算法提出FMT-Net(FusionMultimodalTransfo
- 基于深度学习的目标检测:从基础到实践
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习目标检测人工智能音视频语音识别计算机视觉机器学习
前言目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域中的一个核心任务,其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型,从理论基础到代码实现,带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念(一)目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
- “显著性”(Saliency)是计算机视觉中的一个重要概念,主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象
步步咏凉天
计算机视觉人工智能
“显著性”(Saliency)是计算机视觉中的一个重要概念,主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象。它模拟的是人类视觉系统对视觉场景中“显著”区域的感知能力。显著性可以用于图像理解、目标检测、图像压缩、图像分割等多个任务。下面是对显著性在计算机视觉中的几个关键方面的解释:一、显著性检测(SaliencyDetection)显著性检测的目标是预测图像中最能吸引人注意的区域,通常输出一个与输
- DETR革命:目标检测的Transformer时代
加油吧zkf
目标检测YOLOpython开发语言人工智能图像处理
《DETR从0到1:目标检测Transformer的崛起》为什么会有DETR?在深度学习目标检测发展史上,2014~2019年几乎被基于卷积神经网络(CNN)的检测器统治:两阶段:FasterR-CNN、MaskR-CNN单阶段:YOLO、SSD、RetinaNet这些检测器虽然效果强大,但背后依赖:✅Anchor(先验框)✅NMS(非极大值抑制)✅特征金字塔、手工设计问题:结构复杂、调参困难、不
- 基于NanoDet的健身姿势纠正系统开发
YOLO实战营
人工智能NanoDet深度学习计算机视觉ui
1.引言在现代健身行业中,正确的运动姿势至关重要,不仅能提升训练效果,还能预防运动损伤。尤其是在进行一些高强度的力量训练时,如深蹲、俯卧撑等,错误的姿势可能导致肌肉不平衡或关节损伤。传统的健身姿势纠正方式依赖教练的人工指导,但随着人工智能技术的发展,使用计算机视觉和深度学习技术来进行姿势纠正,逐渐成为一种高效且可扩展的解决方案。本文将详细介绍如何基于NanoDet(一个轻量化目标检测模型)开发一个
- BEV+Transformer
Monkey PilotX
自动驾驶transformer深度学习人工智能
在自动驾驶系统中,BEV(Bird’sEyeView)+Transformer主要应用于感知与环境建图(Perception&SceneUnderstanding)环节,尤其是在多传感器融合、目标检测、语义分割、轨迹预测等任务中。在自动驾驶中的关键应用场景应用环节BEV+Transformer的作用感知(Perception)多摄像头图像融合成BEV视角,进行目标检测、语义分割预测(Predict
- 目标检测中的标签分配算法总结
北京地铁1号线
目标检测与图像处理人工智能
目标检测中的标签分配算法是训练过程中的一个核心环节,它决定了如何将标注好的真实目标框分配给模型预测出来的候选框(AnchorBoxes或Points),从而为这些候选框提供监督信号(正样本、负样本、忽略样本)。它的质量直接影响模型的学习效率和最终性能。简单来说,标签分配要解决的关键问题是:“哪些预测框应该负责学习哪些真实目标?”一、为什么标签分配如此重要?1.定义学习目标:它直接告诉模型哪些预测应
- 《目标检测模块实践手册:从原理到落地的尝试与分享》第一期
加油吧zkf
目标检测模块解析与实践目标检测目标跟踪人工智能
大家好,欢迎来到《目标检测模块实践手册》系列的第一篇。从今天开始,我想以一种“实践记录者”的身份,和大家聊聊在目标检测任务中那些形形色色的模块。这些内容没有权威结论,更多的是我在实际操作中的一些尝试、发现和踩过的坑。至于这些模块在大家的具体网络应用中是否可行,还需要大家自己去验证,也非常期待能和大家交流不同的经验。目标检测任务的本质与模块的作用目标检测,简单来说,就是从输入的图像中,准确地找出我们
- 手绘电路图的节点和端点检测一个简化版的算法实现框架
zhangfeng1133
算法
于论文描述,我将提供一个简化版的算法实现框架,用于手绘电路图的节点和端点检测,并整合生成电路原理图。以下代码结合了YOLOv5目标检测和传统图像处理技术,符合论文中提到的98.2%mAP和92%节点识别准确率的关键指标。核心算法实现(Python+OpenCV+YOLOv5)importcv2importnumpyasnpimporttorchfromyolov5importYOLOv5#需要安装
- 目标检测-YOLOv5
wydxry
深度学习目标检测YOLO人工智能深度学习
YOLOv5介绍YOLOv5是YOLO系列的第五个版本,由Ultralytics团队发布。虽然YOLOv5并非JosephRedmon原团队发布,但它在YOLOv4的基础上进行了重要的优化和改进,成为了深度学习目标检测领域中的热门模型之一。YOLOv5的优势不仅体现在其性能上,还包括其简洁易用、部署便捷的特点。相较于YOLOv4,YOLOv5对于代码框架的重构、推理速度的提升,以及模型的轻量化等方
- 深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例
你喜欢喝可乐吗?
deeplearningdeploy深度学习YOLO目标检测
深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。YOLOv11作为新一代目标检测模型,不仅延续了YOLO系列的高效实时性能,还在检测精度和泛化能力上取得显著突破,使其成为工业质检、安防监控、自动驾驶等领域的理想选择。本文将详细阐述这一完整流程,并结合YOLOv11的具体实现,提
- 渣土车识别漏检率高?陌讯算法实测降 90%
2501_92487936
目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测算法智慧城市
在城市建筑垃圾运输管理中,渣土车的合规性监测一直是行业痛点。传统视觉算法在复杂工况下常常出现误判——阴雨天车牌识别模糊、夜间车灯眩光导致车型误分类、不同品牌渣土车混检时准确率骤降。某市政管理局的统计显示,采用传统方案时,日均漏检率高达23%,由此引发的违规倾倒投诉占比超60%。技术解析:从单模态到多特征融合的突破传统渣土车识别多依赖单一目标检测模型(如FasterR-CNN),其核心缺陷在于:特征
- 考场/工厂违规用机难捕捉?3维度优化方案部署成本直降40%
2501_92487762
视觉检测计算机视觉算法目标检测
开篇痛点工业场景中传统玩手机识别面临三重挑战:小目标检测(手机平均像素占比<0.5%)、遮挡干扰(人手/物体遮挡率超60%)、实时性要求(需200ms内响应)。某安检企业反馈,开源YOLOv5在车间场景误报率高达34%。技术解析:双流特征融合架构陌讯算法创新性融合双路径特征(图1):#陌讯核心代码逻辑(简化版)defdual_path_fusion(backbone):shallow_path=C
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多