- 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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文章目录1前言2概念介绍2.1什么是图像语义分割3条件随机场的深度学习模型3\.1多尺度特征融合4语义分割开发过程4.1建立4.2下载CamVid数据集4.3加载CamVid图像4.4加载CamVid像素标签图像5PyTorch实现语义分割5.1数据集准备5.2训练基准模型5.3损失函数5.4归一化层5.5数据增强5.6实现效果6最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习实现语义分割算
- 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
--行者
计算机视觉人工智能
(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
weixin_30768661
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
laafeer
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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
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比