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程序员杨弋
Python全栈工程师学习指南python开发语言
在计算机视觉中,标注数据是非常重要的,而Labelme是一个简单易用的自由标注工具,被广泛应用于图像语义分割、目标检测、实例分割等领域,然而标注数据并不总是以我们需要的格式存在,因此需要进行适当的转换,本文将详细介绍如何将Labelme标注数据转换为COCO格式。首先需要安装相关的Python库,包括labelme、numpy、matplotlib、pillow等,在安装完成后设置数据路径,并读取
- Unet系列网络解析
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图像分割计算机视觉人工智能深度学习
UnetUNet最早发表在2015的MICCAI上,到2020年中旬的引用量已经超过了9700多次,估计现在都过万了,从这方面看足以见得其影响力。当然,UNet这个基本的网络结构有太多的改进型,应用范围已经远远超出了医学图像的范畴。我们先从最原始的UNet网络模型开始讲解。1、UNet网络结构 开始时,UNet主要应用在医学图像的分割,并且快速成为大多做医学图像语义分割任务的baseline
- 2024-01-04 学习笔记
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学习笔记
1.语义分割中的lossfunction最全面汇总摘要这篇文章主要讨论了在图像语义分割任务中常用的几种损失函数,包括交叉熵损失、加权损失、焦点损失和Dicesoft损失。交叉熵损失是最常用的损失函数之一,用于比较每个像素的类别预测结果与标签向量,特别适用于多类别预测。加权损失用于解决类别不均衡的问题,通过对正负样本的损失赋予不同的权重来平衡样本分布。焦点损失则进一步关注难学习的样本,通过修改二元交
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- 语义分割:U-Net、UNet++、U2Net的联系和区别
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计算机视觉人工智能深度学习
U-Net、UNet++、U2Net都是基于U-Net网络结构的改进版本,主要用于图像语义分割任务。U-Net是一种经典的图像语义分割网络,它由一个编码器和一个解码器组成,其中编码器用于提取图像特征,解码器用于将特征图还原为原始图像大小的分割结果。U-Net的特点是具有较强的特征提取能力和较高的分割精度,但在处理细节信息时可能存在一定的局限性。UNet++是对U-Net的改进,它通过增加多个分支和
- CAFFE -FCN训练配置过程
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- YOLOv5算法进阶改进(9)— 引入ASPP | 空洞空间金字塔池化
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YOLOv5:从入门到实战YOLO人工智能计算机视觉目标检测深度学习机器学习
前言:Hello大家好,我是小哥谈。ASPP是空洞空间金字塔池化(AtrousSpatialPyramidPooling)的缩写。它是一种用于图像语义分割任务的特征提取方法。ASPP通过在不同尺度上进行空洞卷积操作,从而捕捉到图像中不同尺度的上下文信息。ASPP的主要思想是在输入特征图上应用多个不同采样率的空洞卷积,然后将这些特征图进行池化和融合,最后输出一个具有丰富上下文信息的特征图。前期回顾:
- Python遥感影像深度学习指南(3)-卫星图像语义分割之用PyTorch创建一个简单的U-Net 模型
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在上一篇文章中,介绍了如何在不使用torchvision模块的情况下,创建卫星图像的多通道数据集。现在,我们将继续创建一个简单的深度学习模型,用于卫星图像的语义分割。1、介绍下图来自"卷积神经网络实现了从高分辨率无人机图像中高效、准确、精细地分割植物物种和群落"的论文,我们要创建的U-Net模型与其类似,其中我们有3个压缩块contractingblocks和3个上采样块(也叫扩展块)upsamp
- 图像分割网络FCN详解与代码实现
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全卷积网络(FCN):卷积神经网络从图像分类到到对象检测、实例分割、到图像语义分割、是卷积特征提取从粗糙输出到精炼输出的不断升级,基于卷积神经网络的全卷积分割网络FCN是像素级别的图像语义分割网络,相比以前传统的图像分割方法,基于卷积神经网络的分割更加的精准,适应性更强。上图是FCN网络像素级别的预测,支持每个像素点20个类别预测,多出来的一个类别是背景。要把一个正常的图像分类网络,转换为一个全卷
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1.什么是图像语义分割segementation一般是只对图像整体做分类,那么如果是将图像的目标提取出来,这就是语义分割。与分类不同的是,语义分割需要判断每个像素点的类别,进行精确分割,产生目标的掩码,图像的语义分割是像素级别的。2.如何对每个像素点进行分类语义分割最经典网络--FCN,常规的图像分类网络是最后展成全连接层,是一维输出,而FCN则可以将全连接层换成卷积,这样就可以得到一张二维的fe
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1-utils_metrics.py用在train.py中做指标衡量,现在想在推理(predict.py)的时候衡量一下指标2-调研眼睛部位的单独分割。https://blog.csdn.net/qq_40234695/article/details/88633094衡量图像语义分割准确率主要有三种方法:像素准确率(pixelaccuracy,PA)平均像素准确率(meanpixelaccurac
- 秋天的第一个模型——DANet
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(1)模型介绍DANet全称为DualAttentionNetwork,是一种用于图像语义分割的深度神经网络模型。DANet利用了空间注意力机制和通道注意力机制来捕获图像中的空间和通道信息,从而提高了分割的准确性。在DANet中,空间注意力机制用于对每个像素点周围的上下文信息进行建模,以便更好地捕捉物体的形状和边缘信息。而通道注意力机制则用于对每个特征通道进行加权,以便更好地挖掘有用的特征信息。D
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- Pytorch 基于 deeplabv3_resnet50 迁移训练自己的图像语义分割模型
小毕超
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一、图像语义分割图像语义分割是计算机视觉领域的一项重要任务,旨在将图像中的每个像素分配到其所属的语义类别,从而实现对图像内容的细粒度理解。与目标检测不同,图像语义分割要求对图像中的每个像素进行分类,而不仅仅是确定物体的边界框。deeplabv3_resnet50就是一个常用的语义分割模型,它巧妙地将两个强大的神经网络架构融合在一起,为像素级别的图像理解提供了强大的解决方案。首先,DeepLabV3
- 深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉 计算机竞赛
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- 自动驾驶入门日记-5-视频语义分割
我爱大头老婆
相比于图像语义分割,视频语义分割具有高帧数(15-30帧/s),前后帧之间高相关性的特点。并且在自动驾驶任务中,对RGB摄像头传入的视频帧信号处理具有很高的实时性要求,因此针对视频语义分割任务来讲,需要在图像语义分割的任务上做进一步的工作。如何有效利用视频帧之间的时序相关性将对视频分割结果产生很大影响,目前主流分为两派,一类是利用时间连续性增强语义分割结果的准确性,另一种则关注如何降低计算成本,以
- FCN与CNN最大的区别?
今年不吃饭...
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解析:FCN中用卷积层替换了CNN中的全连接层1、FCN概述CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用,图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别(需要预测每个像素点的类别)。传统的基于CNN的语义分割方法是:将像素周围一个小区域(如25*25)作为CNN输入,做训练和预测。这样做有3个问题: -像素区域的大小如何确定; -存储及计算量非常大; -像素区域的大小
- Mask RCNN - 标注软件
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图像语义分割是一种pixel-wise级的一种图像分类操作,其目的是在图像中上的同一个类别上打上相同的label,以表示这个类别是同一类。在训练自己的数据集中,语义分割最重要且最基础的一步便是对图像进行标注,以训练得到自己的模型。在这推荐一个python版的labelme,链接:https://github.com/wkentaro/labelmepipinstalllabelme通过open读取
- 用于高分辨率遥感图像语义分割的边缘引导网络
火柴狗
网络
EdgeGuidanceNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionRemoteSensingImagesEdgeGuidanceNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionRemoteSensingImages背景贡献、总结实验方法语义特征分支空间特征分支空间-语义特征融合解码器损失函数语义损失边
- 【论文阅读】Swin Transformer Embedding UNet用于遥感图像语义分割
川川子溢
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【论文阅读】SwinTransformerEmbeddingUNet用于遥感图像语义分割文章目录【论文阅读】SwinTransformerEmbeddingUNet用于遥感图像语义分割一、相应介绍二、相关工作2.1基于CNN的遥感图像语义分割2.2Self-Attention机制2.3VisionTransformer三、方法3.1网络结构3.2SwinTransformerBlocK3.3空间交
- 第91步 深度学习图像分割:FCN建模
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《100StepstoGetML》—JET学习笔记深度学习人工智能图像分割FCN
基于WIN10的64位系统演示一、写在前面本期,我们继续学习深度学习图像分割系列的另一个模型,FCN(FullyConvolutionalNetwork)。二、FCNFCN是一种用于图像语义分割的神经网络。与传统的分类网络(如VGG、AlexNet)不同,FCN可以为输入图像中的每个像素生成一个分类标签。(1)核心特点与组成部分全卷积化:FCN的名称来源于其结构,它不包含任何全连接层。传统的全连接
- 深度学习AIR-PolSAR-Seg图像数据预处理
独行的喵
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文章目录深度学习sar图像数据预处理一.图片预处理操作1.log(1+x)处理2.sqrt平方化处理二.原网络训练效果展示原始数据训练效果展示:三.对比实验1.采用原始数据2.采用取log(1+x)后的数据3.采用取平方后归一化处理:四.总结:五.思考深度学习sar图像数据预处理一.图片预处理操作用于sar图像语义分割的图片为512x512x1的图片,有HH,HV,VH,VV四种极化方式我们拿到的
- 点云学习记录
一个机械高工的码农人生
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(50封私信/79条消息)三维点云数据的语义分割方法除了pointnet还有哪些呢?-知乎(zhihu.com)(50封私信/80条消息)点云特征提取-搜索结果-知乎(zhihu.com)(50封私信/80条消息)点云提取特征如何进行关键点匹配?-知乎(zhihu.com)1、图像语义分割1.1、基于全卷积网络的方法自2012年AlexNet[1]问世以来,CNN在图像分类和目标检测中均取得了巨大
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labelme语义分割数据集
labelme(标注mask数据集用的)windowspython2pipinstallpyqtpipinstalllabelmepython3pipinstallpyqt5pipinstalllabelmeubuntu16.04系统自带的python2.7环境sudoapt-getinstallpython-qt4pyqt4-dev-toolssudopipinstalllabelme#pyth
- 图像语义分割准确率度量方法总结
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人工智能python
图像语义分割准确率度量方法总结衡量图像语义分割准确率主要有三种方法:像素准确率(pixelaccuracy,PA)平均像素准确率(meanpixelaccuracy,MPA)平均IOU(MeanIntersectionoverUnion,MIOU)在介绍三种方法之前,需要先说明一些符号表示的意义。:类别总数,如果包括背景的话就是:真实像素类别为的像素被预测为类别
- 竞赛选题 深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉
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- 自动驾驶入门日记-2-图像语义分割
我爱大头老婆
对交通场景的有效认知是自动驾驶中的关键一环,尤其是对道路可行域的识别和检测,对前方车辆行人的识别和轨迹预测,这些行为的预测准确性直接决定了自动驾驶汽车的安全性能,例如几年前一辆特斯拉L2级别的自动驾驶汽车由于将一辆白色大货车误识别为天空,导致车毁人亡的悲剧。同时相比于激光雷达的物体检测,使用RGB图像信息可以完成在雾、雪、沙尘暴等恶劣天气条件下的物体检测并且成本较低。而单纯的物体检测会丢失场景的相
- 全连接神经网络 - FCN
mango1698
Python神经网络人工智能深度学习目标检测
FCN(全卷积神经网络)图像语义分割的一种框架,是深度学习用于语义分割领域的开山之作。FCN将传统CNN后面的全连接层换成了卷积层,这样网络的输出将是热力图而非类别;同时,为解决卷积和池化导致图像尺寸的变小,使用上采样方式对图像尺寸进行恢复。FCN网络的特点:不含全连接层的全卷积网络,可适应任意尺寸输入;反卷积层增大图像尺寸,输出精细结果;跳级结构,确保鲁棒性和精确性。语义分割是对图像中的每个像素
- 图像语义分割 pytorch复现DeepLab v1图像分割网络详解以及pytorch复现(骨干网络基于VGG16、ResNet50、ResNet101)
郭庆汝
pytorch网络人工智能1024程序员节
图像语义分割pytorch复现DeepLabv1图像分割网络详解以及pytorch复现(骨干网络基于VGG16、ResNet50、ResNet101)背景介绍2、网络结构详解2.1LarFOV效果分析2.2DeepLabv1-LargeFOV模型架构2.3MSc(Multi-Scale,多尺度(预测))2.3以VGG16为特征提取骨干网络代码pytorch实现网络结构项目背景介绍论文名称:Sema
- 图像语义分割 pytorch复现U2Net图像分割网络详解
郭庆汝
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图像语义分割pytorch复现U2Net图像分割网络详解1、U2Net网络模型结构2、block模块结构解析RSU-7模块RSU-4FsaliencymapfusionmoduleU2Net网络结构详细参数配置RSU模块代码实现RSU4F模块代码实现u2net_full与u2net_lite模型配置函数U2Net网络整体定义类损失函数计算评价指标数据集pytorch训练U2Net图像分割模型U2-
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:
[email protected])
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
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最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
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/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
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Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
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PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
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return var;
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public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
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nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
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HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
pda158
java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
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概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
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终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方