YOLOv3目标检测：训练自己的数据集

YOLOv12模型详解及代码复现清风AI 深度学习算法详解及代码复现计算机视觉 YOLO 人工智能机器学习神经网络 python 算法
算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下，YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题，在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念，将其定位为一种回归问题，而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程，还显著提高了处理
YOLOv8涨点大全总结（源码）清风AI 深度学习 YOLO 计算机视觉神经网络人工智能 python
（需要全部源码请私信或留言）性能指标在探讨YOLOv8的性能提升之前，我们需要明确评估其性能的主要指标。这些指标不仅是衡量模型优劣的标准，也是后续改进工作的出发点。常见的性能指标包括：指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内，步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall预测正确的正样本占实际正样本总数的
机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 | 小酒馆燃着灯机器学习算法 k近邻算法
文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
AI大模型推理加速：技术与实践详解 AI大模型学习者人工智能
近年来，AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而，大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验，并结合具体案例进行分析。一、挑战与机遇1.1挑战庞大的参数量:大模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，例如GPT-3拥有1750亿个参数。如此庞大的参数量导致模型文件体积巨大，加载和推理都需要消耗大量的内存和计算资源。复杂的计算图:大
基于分组 NMS 的检测模型后处理改进 Lunar* 目标检测算法与优化目标检测深度学习 python
引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而，在某些场景中，不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别，例如：交通工具检测场景：同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景：同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景：同一台设备可能被误检测为“微波炉”和
OpenCV图像基础天行者@ opencv 人工智能计算机视觉
OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库OpenCV最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持OpenCV可用于开发实时的图
大模型（DeepSeek等）是否会动摇AI工程师的工作？点我头像干啥 Ai 深度学习人工智能 AI编程计算机视觉
引言近年来，人工智能（AI）领域取得了突飞猛进的发展，尤其是大模型（如GPT-3、BERT、DeepSeek等）的出现，极大地推动了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的进步。大模型凭借其强大的泛化能力和广泛的应用场景，逐渐成为AI领域的核心技术之一。然而，随着大模型的普及，一个备受关注的问题浮出水面：大模型是否会动摇AI工程师的工作？本文将从多个角度探讨这一问题，分析大模型对AI工程
3.13 YOLO V3 不要不开心了机器学习 pytorch 深度学习
今天的内容为YOLO-V3YOLO系列-YOLO-V3，最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测。-特征做得更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。-先验框更丰富了，3种scale，每种3个规格，一共9种。-softmax改进，预测多标签任务。-多scale-为了能检测到不同大小的物体，设计了3个scale。-scale变换经典方法-左图：图像金字塔；右图：单一的输入。-scale变换
Java线程协作式中断机制超人汪小建(seaboat) 线程协作式中断机制 jvm
跟着作者的65节课彻底搞懂Java并发原理专栏，一步步彻底搞懂Java并发原理。作者简介：笔名seaboat，擅长工程算法、人工智能算法、自然语言处理、计算机视觉、架构、分布式、高并发、大数据和搜索引擎等方面的技术，大多数编程语言都会使用，但更擅长Java、Python和C++。平时喜欢看书写作、运动、画画。崇尚技术自由，崇尚思想自由。出版书籍：《Tomcat内核设计剖析》、《图解数据结构与算法》
Python与人工智能：为何它们是天作之合？纪至训至 python 人工智能开发语言
引言在人工智能（AI）飞速发展的今天，Python已成为这一领域的“明星语言”。从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python的身影无处不在。那么，Python究竟为何能成为AI开发的首选工具？本文将探讨Python与AI之间的深度关联，并解析其背后的原因。1.Python的简洁性与可读性AI开发的核心在于快速迭代和实验，而Python以其简洁的语法和直观的代码结构著称。开发者无需
基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展，车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统（LicensePlateRecognition,LPR）主要用于识别车辆的车牌号码，并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn
Python深度学习033：Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系若北辰 Python深度学习 python 深度学习 pytorch
Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密，它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。下面是它们之间关系的简要概述：PythonPython是一种编程语言，广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。它是开发和运行PyTorch代码的基础环境。PyTorchPyTorch是一个开源的机器学习库，用于应用如自然语言处理和计算机视觉的深度学习模型。它提供了丰富的API，使
AI基于深度学习的代码搜索案例（一）人工智能MOS 人工智能深度学习机器学习
1.背景近年来，人工智能逐渐进入各个领域并展现出了强大的能力。在计算机视觉领域，以ImageNet为例，计算机的图像分类水平已经超过了人类。在自然语言处理(NLP)领域，BERT、XLNet以及MASS也一遍遍的刷新着任务榜单。当人工智能进入游戏领域，也取得了惊人的成绩，在Atari系列游戏中，计算机很容易超过了大部分人类，在围棋比赛中，AlphaGo和AlphaZero也已经超越了人类顶尖棋手。
Anaconda与VS Code wei099
最近在学习机器学习和计算机视觉，使用GoogleColab来运行网上的示例代码。考虑到网页上写代码效率太低，没有代码补全功能，没有函数提示，不利于对代码的了解，于是还是决定折腾一下在自己的Windows本上安装工作环境。想要学习机器学习的技能，不可避免要具备熟练使用Python编程的能力。Anaconda是Python软件包管理器，可以大大减少使用者安装各种包的麻烦，提高工作效率。我先后安装了An
使用Python进行火焰检测与识别：从基础理论到高级实现的全面指南快撑死的鱼 python算法解析 python 开发语言
使用Python进行火焰检测与识别：从基础理论到高级实现的全面指南火灾是一种常见而危险的自然灾害，在工业、家庭和公共场所中，实时检测火焰并做出响应是保障安全的重要手段。随着计算机视觉技术的发展，使用图像处理和机器学习的方法进行火焰检测已经成为可能。Python作为一种功能强大且广泛使用的编程语言，提供了丰富的库和工具，能够有效地实现火焰检测和识别。在本文中，我们将深入探讨如何使用Python进行火
Diffusion Transformer与Differential Transformer：技术创新与应用前景 AI大模型learner 深度学习人工智能机器学习
引言Transformer架构已成为自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的主流技术。随着技术的不断发展，DiffusionTransformer和DifferentialTransformer等新型架构逐步涌现，为生成模型和注意力机制带来了突破性的进展。本文旨在从科学视角探讨这两种模型的核心原理、技术特点及应用前景。DiffusionTransformer概念与原理DiffusionTr
计算机视觉算法实战——车道线检测喵了个AI 计算机视觉实战项目计算机视觉
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨车道线检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，尤其在自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）中具有广泛应用。本文将深入探讨当前主流的车道线检测算法，选择性能最好的算法进行详细介绍，并涵盖数据集、代码实现、优秀论文、具体应用以及未来的研究方向和改进方向。1.当前相关的算法✨✨车道线检测算法
Vision Transformer (ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试（代码实现）阿正的梦工坊 Deep Learning DL Papers transformer 计算机视觉深度学习
VisionTransformer(ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者，如果你对自然语言处理（NLP）领域的Transformer架构了如指掌，那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生。然而，2021年由GoogleResearch团队在ICLR上发表的论文《ANIMAGEISWORTH16x16WORDS:TRANSFORMERSFORIM
图像去雾常见数据集梦姐的编程日志图像处理深度学习人工智能
近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像去雾任务成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。高质量的数据集是算法研究的基础，本文将介绍一些常用的图像去雾数据集，包括其特点、应用场景以及下载地址。1.RESIDE数据集RESIDE（REalisticSingleImageDEhazing）数据集是目前最常用的图像去雾数据集之一。该数据集提供了多种规模的子数据集，主要分为以下几部分：IndoorTraini
点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测格图素书目标检测人工智能计算机视觉
目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测（续）前言近几年来，在计算机视觉领域，利用深度学习卷积
探索水下视觉新境界：基于Retinex理论的水下图像增强项目葛冉忱Edith
探索水下视觉新境界：基于Retinex理论的水下图像增强项目【下载地址】基于ace-urcp-retinex的水下图像增强代码本资源文件提供了一个基于Retinex理论的水下图像增强方法的代码实现。该方法旨在消除水下图像捕捉过程中产生的色彩失真和光线散射问题，从而显著提高水下图像的可视性。Retinex理论是一种模拟人类视觉系统处理图像的计算机视觉概念。它认为，人类视觉系统通过分离物体表面反射的光
【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族 LeeZhao@ 计算机视觉 AIGC 计算机视觉 YOLO
YOLO系列家族（1）YOLO发展史（2）YOLOX（3）YOLOv6（4）YOLOv7（5）YOLOv8（6）YOLOv9（7）YOLOv10（8）YOLOv11（9）YOLOv12（1）YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙（JosephRedmon）和阿里-法哈迪（AliFarhadi）开发。YOLO于2015
【YOLOv11[基础]】目标检测OD | 导出ONNX模型 | ONN模型推理以及检测结果可视化 | python Jackilina_Stone 【改进】YOLO系列人工智能 python 计算机视觉 YOLO 深度学习目标检测
本文将导出YOLO11.pt模型对应的ONNX模型，并且使用ONNX模型推理以及结果的可视化。话不多说，先看看效果图吧！！！目录一导出ONNX模型二推理及检测结果可视化1代码2效果图
YOLO系列模型从v1到v10的演进剑走偏锋o.O YOLO 目标跟踪人工智能
文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv4:引入注意力机制与优化模块发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv5:工程优化与实际应用的结合发布时间与背景核心创新模型架构训
图像识别技术与应用课后总结（18）一元钱面包人工智能
·YOLO-V3RetinaNet系列，YOLO-V3在不同变体（如YOLOV3-320、YOLOV3-416等）下，在推理时间和精度上有不同的表现，展示了其在速度和准确性上的平衡。YOLO-V3的改进点网络结构：相比之前版本，YOLO-V3的网络结构进行了优化，使其更适合小目标检测。特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。先验框：先验框更加丰富，有3种sca
整理：4篇论文介绍实时语义分割的未来，Transformer架构下的性能与效率平衡 mslion transformer 深度学习人工智能语义分割
在Transformer架构推动下，计算机视觉领域致力于打造一个极为强大且通用的大规模模型，它能处理物体检测、图像分割等多种任务。不少基于Transformer架构的研究成果显著，其通用模型在特定应用中表现出色，在图像和视频分割方面，通用设计的研究成果也超越了以往定制模型。其中，分割一切模型（SAM）在交互式分割中表现突出，能统一应对点、边界框、掩码和文本输入等交互方式。然而，多数此类研究存在弊端
计算机视觉算法实战——茶园害虫识别（主页有源码）喵了个AI 计算机视觉实战项目计算机视觉算法人工智能
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言茶园害虫识别是农业领域中的一个重要研究方向，旨在通过计算机视觉技术自动识别茶园中的害虫种类，从而帮助农民及时采取防治措施，减少经济损失。随着深度学习技术的快速发展，茶园害虫识别的准确性和效率得到了显著提升，为智慧农业提供了强有力的技术支持。2.当前相关算法在茶园害虫识别领域，常
计算机视觉算法实战——图像配准（主页有源码）喵了个AI 计算机视觉实战项目计算机视觉
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介图像配准（ImageRegistration）是计算机视觉中的一个重要研究方向，旨在将两幅或多幅图像在空间上对齐。这些图像可能来自不同的传感器、不同的时间或不同的视角。图像配准在医学影像、遥感、自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用。其核心目标是通过几何变换（如平移、旋转
YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新） Limiiiing YOLOv8改进专栏 YOLO 计算机视觉深度学习目标检测
一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。在改进YOLOv8的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力，能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。专栏目录：YOLOv8改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Ne
YOLOv5改进：在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效提升计算机视觉性能 UksApps YOLO 计算机视觉深度学习
计算机视觉中的目标检测是一个重要的任务，而YOLOv5是目前广泛应用的一种高效目标检测算法。为了进一步提升YOLOv5的性能，我们在C3块的不同位置添加了EMA（ExponentialMovingAverage）注意力机制。EMA注意力机制是一种用于提升模型的感知能力和特征表达能力的技术。在YOLOv5中，我们将EMA注意力机制嵌入到C3块中，以增强这一块的特征表示能力。下面是我们改进的YOLOv
微信开发者验证接口开发 362217990 微信开发者 token 验证
微信开发者接口验证。 Token，自己随便定义，与微信填写一致就可以了。根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html 第一步：填写服务器配置第二步：验证服务器地址的有效性第三步：依据接口文档实现业务逻辑这里主要讲第二步验证服务器有效性。建一个
一个小编程题-类似约瑟夫环问题 BrokenDreams 编程
今天群友出了一题：一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。 &
linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用 eksliang linux关于减号“-”的含义 linux关于减号“-”的用途 linux关于“-”的含义 linux关于减号的含义
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105677 管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的，尤其在使用到前一个命令的studout（标准输出）作为这次的stdin（标准输入）时，就显得太重要了，某些命令需要用到文件名，例如上篇文档的的切割命令（split）、还有
Unix(3) 18289753290 unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行，则可用"$变量名称"或${变量}累加内容什么是子进程？在我目前这个shell情况下，去打开一个新的shell，新的那个shell就是子进程。一般状态下，父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的，但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。 2)条件判断： &&代表and ||代表or&nbs
关于ListView中性能优化中图片加载问题酷的飞上天空 ListView
ListView的性能优化网上很多信息，但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594 如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重，可能会出现listview滚动是很卡的情况，还会出现内存溢出。现在想出一个方法就是每次都添加一个标识，然后设置图
德国总理默多克：给国人的一堂“震撼教育”课永夜-极光教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克：给国人的一堂“震撼教育”课　安吉拉—默克尔，一位经历过社会主义的东德人，她利用自己的博客，发表一番来华前的谈话，该说的话，都在上面说了，全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧！　　德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
关于Java继承的一个小问题。。。随便小屋 java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题，运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来！ //CanFight接口 interface Canfight { void fight(); } //ActionCharacter类 class ActionCharacter { public void fight() { System.out.pr
23种基本的设计模式 aijuans 设计模式
Abstract Factory：提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定它们具体的类。　　Adapter：将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。　　Bridge：将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。　　Builder：将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同
《周鸿祎自述：我的互联网方法论》读书笔记 aoyouzi 读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品. 商业模式不是赚钱模式一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链. 商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值. 商业模式还包括寻找需求
JavaScript动态改变样式访问技术百合不是茶 JavaScript style属性 ClassName属性
一:style属性格式: HTML元素.style.样式属性="值"; 创建菜单:在html标签中创建或者在head标签中用数组创建 <html> <head> <title>style改变样式</title> </head> &l
jQuery的deferred对象详解 bijian1013 jquery deferred对象
jQuery的开发速度很快，几乎每半年一个大版本，每两个月一个小版本。每个版本都会引入一些新功能，从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。 &nb
淘宝开放平台TOP Bill_chen C++c 物流 C#
淘宝网开放平台首页：http://open.taobao.com/ 淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品，TOP即TaoBao Open Platform，是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。支撑TOP的三条主线为： 1.开放数据和业务流程 * 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务； &
【大型网站架构一】大型网站架构概述 bit1129 网站架构
大型互联网特点面对海量用户、海量数据大型互联网架构的关键指标高并发高性能高可用高可扩展性线性伸缩性安全性大型互联网技术要点前端优化 CDN缓存反向代理 KV缓存消息系统分布式存储 NoSQL数据库搜索监控安全想到的问题： 1.对于订单系统这种事务型系统，如
eclipse插件hibernate tools安装白糖_ Hibernate
eclipse helios(3.6)版 1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址： http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装：hibernate tools在All Jboss tool
Jquery easyui Form表单提交注意事项 bozch jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装，提交的方式采用的是ajax的方式，在开发的时候应该注意的事项如下： 1、在定义form标签的时候，要将method属性设置成post或者get，特别是进行大字段的文本信息提交的时候，要将method设置成post方式提交，否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量 bylijinnan java实现
import java.util.LinkedList; public class CaseInsensitiveTrie { /** 字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。 Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS) Problem Description Igna
html css 鼠标形状样式汇总 chenbowen00 html css
css鼠标手型cursor中hand与pointer Example：CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/> Example：CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
[IT与投资]IT投资的几个原则 comsci it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
oracle with语句详解 daizj oracle with with as
oracle with语句详解转在oracle中，select 查询语句，可以使用with,就是一个子查询，oracle 会把子查询的结果放到临时表中，可以反复使用例子:注意，这是sql语句，不是pl/sql语句，可以直接放到jdbc执行的 ----------------------------------------------------------------
hbase的简单操作 deng520159 数据库 hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来. 用ssh登陆安装hbase那台linux后用hbase shell进行hbase命令控制台! 表的管理 1）查看有哪些表 hbase(main)> list 2）创建表 # 语法：create <table>, {NAME => <family&g
C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符 dcj3sjt126com c
/* 2013年3月11日20:37:32 地点：北京潘家园功能：完成用户格式化输入多个值目的：学习scanf函数的使用 */ # include <stdio.h> int main(void) { int i, j, k; printf("please input three number:\n"); //提示用
2015越来越好 dcj3sjt126com 歌曲
越来越好房子大了电话小了感觉越来越好假期多了收入高了工作越来越好商品精了价格活了心情越来越好天更蓝了水更清了环境越来越好活得有奔头人会步步高想做到你要努力去做到幸福的笑容天天挂眉梢越来越好婆媳和了家庭暖了生活越来越好孩子高了懂事多了学习越来越好朋友多了心相通了大家越来越好道路宽了心气顺了日子越来越好活的有精神人就不显
java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim feiteyizu mysql
数据表中有记录的time字段（属性为timestamp）其值为：“0000-00-00 00:00:00” 程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常： java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date java.sql.SQLException: Valu
Ehcache（07）——Ehcache对并发的支持 234390216 并发 ehcache 锁 ReadLock WriteLock
Ehcache对并发的支持在高并发的情况下，使用Ehcache缓存时，由于并发的读与写，我们读的数据有可能是错误的，我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read（读）、Write（写）锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后，其它线程获取针对于同
mysql中blob,text字段的合成索引 jackyrong mysql
在mysql中，原来有一个叫合成索引的，可以提高blob,text字段的效率性能，但只能用在精确查询，核心是增加一个列，然后可以用md5进行散列，用散列值查找则速度快比如： create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40)); insert into abc(1,rep
逻辑运算与移位运算 latty 位运算逻辑运算
源码：正数的补码与原码相同例+7 源码：00000111 补码：00000111 （用8位二进制表示一个数）负数的补码：符号位为1，其余位为该数绝对值的原码按位取反；然后整个数加1。 -7 源码： 10000111 ，其绝对值为00000111 取反加一：11111001 为-7补码已知一个数的补码，求原码的操作分两种情况：
利用XSD 验证XML文件 newerdragon java xml xsd
XSD文件（XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义（XML Schema Definition，XSD）。具体使用方法和定义请参看： http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类可以实现对XSD验证的支持，使用起来也很方便。以下代码可用在J
搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba rensanning centos
（1）安装 # yum -y install samba Installed: samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5 # pdbedit -a rensn new password:123456 retype new password:123456 …… （2）Home文件夹 # mkdir /etc
Learn Nodejs 01 toknowme nodejs
（1）下载nodejs https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载（2）安装nodejs 安装的方式比较多，请baidu下我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本（1）上传服务器（2）解压 tar -zxvf node-v0.12.
jquery控制自动刷新的代码举例 xp9802 jquery
1、html内容部分复制代码代码示例: <div id='log_reload'> <select name="id_s" size="1"> <option value='2'>-2s-</option> <option value='3'>-3s-</option

YOLOv3目标检测：训练自己的数据集

你可能感兴趣的:(目标检测,YOLO,计算机视觉,深度学习计算机视觉)