- Unet系列网络解析
TechMasterPlus
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
qq_19986067
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
- 大创项目推荐 深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉
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- 语义分割:U-Net、UNet++、U2Net的联系和区别
xifenglie123321
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
visionshop
深度学习
转载自http://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/78549326?locationNum=3&fps=1在2015年发表于计算机视觉顶会CVPR上的FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation论文(下文中简称FCN)开创了图像语义分割的新流派。在后来的科研工作者发表学术论文做实验的时候,还常常
- YOLOv5算法进阶改进(9)— 引入ASPP | 空洞空间金字塔池化
小哥谈
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
gis收藏家
Python数据处理python深度学习pytorch
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
金戈鐡馬
深度学习网络深度学习计算机视觉人工智能神经网络
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
- 深度学习医学图像语义分割实战(一)
grace 1314
深度学习深度学习人工智能
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
- 阅读代码的记录
小鹿学程序
实习记录深度学习计算机视觉目标检测
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
机器学习pytorch人工智能python
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
Mr.D学长
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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...
ubuntu深度学习
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
Oscar_hailiang
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
论文阅读transformer深度学习pytorch
【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
Jet4505
《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
深度学习人工智能
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
学习
(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
- labelme 语义分割数据集_图像语义分割标注工具labelme制作自己的数据集用于mask-rcnn训练...
weixin_39556064
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
网络pytorchU2Net
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-
- 使用 labelme 进行图像语义分割标注
谢小帅
安装过程:https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/797406331.手工标注并保存为json文件Ctrl+S保存为*.json文件2.labelme自带指令将json文件转换为分割图像labelme_json_to_dataset0.json生成一个文件夹img.pnglabel.pnglabel_viz.png其中每个类的颜色是labe
- jdk tomcat 环境变量配置
Array_06
javajdktomcat
Win7 下如何配置java环境变量
1。准备jdk包,win7系统,tomcat安装包(均上网下载即可)
2。进行对jdk的安装,尽量为默认路径(但要记住啊!!以防以后配置用。。。)
3。分别配置高级环境变量。
电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。
分别配置 :
path
&nbs
- Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误
bijian1013
javaspring
在工作中调另一个系统的SDK包,出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。
org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
- LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数
Cwind
java题解位运算LeetCodeAlgorithm
原题链接:#136 Single Number
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现两次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
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分析:
题目限定了线性的时间复杂度,同时不使用额外的空间,即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,故将数组中的每个元素进
- qq登陆界面开发
15700786134
qq
今天我们来开发一个qq登陆界面,首先写一个界面程序,一个界面首先是一个Frame对象,即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下:
public class First { public void initul(){ jf=ne
- Linux的程序包管理器RPM
被触发
linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时,都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序,然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装,这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤,便于广大用户的安装部署程序,程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包,提供给大家下载,我们只需要根据自己的
- socket通信遇到EOFException
肆无忌惮_
EOFException
java.io.EOFException
at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281)
at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
- 基于spring的web项目定时操作
知了ing
javaWeb
废话不多说,直接上代码,很简单 配置一下项目启动就行
1,web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns="h
- 树形结构的数据库表Schema设计
矮蛋蛋
schema
原文地址:
http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,
- maven将jar包和源码一起打包到本地仓库
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository
<project>
...
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupI
- java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小,可读,等属性!!!
百合不是茶
类 File
File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。
1,何为文件:
标准文件(txt doc mp3...)
目录文件(文件夹)
虚拟内存文件
2,File类中有可以创建文件的 createNewFile()方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(){}因为可能会抛出异常;也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
- Spring注入有继承关系的类(2)
bijian1013
javaspring
被注入类的父类有相应的属性,Spring可以直接注入相应的属性,如下所例:1.AClass类
package com.bijian.spring.test4;
public class AClass {
private String a;
private String b;
public String getA() {
retu
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成长励志
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- 【Velocity四】Velocity与Java互操作
bit1129
velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发,用于替代JSP标签技术,那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础,
POJO
package com.tom.servlets;
public
- 【Hive十一】Hive数据倾斜优化
bit1129
hive
什么是Hive数据倾斜问题
操作:join,group by,count distinct
现象:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成;查看未完成的子任务,可以看到本地读写数据量积累非常大,通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。
原因:key分布不均匀
倾斜度衡量:平均记录数超过50w且
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-3.求子数组的最大和
bylijinnan
java
package beautyOfCoding;
public class MaxSubArraySum {
/**
* 3.求子数组的最大和
题目描述:
输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。
例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
- Netty源码学习-FileRegion
bylijinnan
javanetty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java
可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象,而不需要相应的encoder:
//pipeline(没有诸如“FileRegionEncoder”的handler):
public ChannelPipeline ge
- 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题
cngolon
跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理
Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上,这样其实点击的不是按钮而是 Flash ,这样将需要的内容传入Flash,再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。
Zero Clipboard的安装方法
首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包,解压后把文件夹中两个文件:ZeroClipboard.js
- 单例模式
cuishikuan
单例模式
第一种(懒汉,线程不安全):
public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
- spring+websocket的使用
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一、spring配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
- 细节问题:ZEROFILL的用法范围。
dcj3sjt126com
mysql
1、zerofill把月份中的一位数字比如1,2,3等加前导0
mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL, -> day
- Android开发10——Activity的跳转与传值
dcj3sjt126com
Android开发
Activity跳转与传值,主要是通过Intent类,Intent的作用是激活组件和附带数据。
一、Activity跳转
方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)
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- jdbc 得到表结构、主键
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jdbc 得到表结构、主键
转自博客:http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042
假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
- Android 应用程序开关GPS
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android
要在应用程序中操作GPS开关需要权限:
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" />
但在配置文件中添加此权限之后会报错,无法再eclipse里面正常编译,怎么办?
1、方法一:将项目放到Android源码中编译;
2、方法二:网上有人说cl
- Windows上调试MapReduce
zhiquanliu
mapreduce
1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
- 如何看待一些知名博客推广软文的行为?
justjavac
博客
本文来自我在知乎上的一个回答:http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621
互联网上的两种典型心态:
当初求种像条狗,如今撸完嫌人丑
当初搜贴像条犬,如今读完嫌人软
你为啥感觉不舒服呢?
难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用,你才舒服?
就如同 Google 关闭了 Gooled Reader,那是
- sql优化总结
macroli
sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性,在这里做一下总结,个人原则如有不对请多多指教。谢谢!
要知道一个简单的sql语句执行效率,就要有查看方式,一遍更好的进行优化。
一、简单的统计语句执行时间
declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
- Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结
超声波
oraclelinux
1.linux更改主机名
(1)#hostname oracledb 临时修改主机名
(2) vi /etc/sysconfig/network 修改hostname
(3) vi /etc/hosts 修改IP对应的主机名
2.linux重启oracle实例及监听的各种方法
(注意操作的顺序应该是先监听,后数据库实例)
&nbs
- hive函数大全及使用示例
superlxw1234
hadoophive函数
具体说明及示例参 见附件文档。
文档目录:
目录
一、关系运算: 4
1. 等值比较: = 4
2. 不等值比较: <> 4
3. 小于比较: < 4
4. 小于等于比较: <= 4
5. 大于比较: > 5
6. 大于等于比较: >= 5
7. 空值判断: IS NULL 5
- Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序
wiselyman
spring 4
4.1 @Order
Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序
4.2 演示
两个演示bean
package com.wisely.spring4_2.order;
public class Demo1Service {
}
package com.wisely.spring4_2.order;
public class