- 深度学习目标检测入门COCO数据集
日暮途远z
深度学习目标检测人工智能
常见数据集类型:COCO数据集:Pytorch加载COCO数据集:COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
- [数据集][目标检测]街道乱堆垃圾检测数据集VOC+YOLO格式94张1类别
FL1623863129
数据集目标检测YOLO人工智能
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):94标注数量(xml文件个数):94标注数量(txt文件个数):94标注类别数:1标注类别名称:["baolu"]每个类别标注的框数:baolu框数=107总框数:107使用标注工具:labelImg标注规则:对类别进行
- YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头
小李学AI
YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习目标检测计算机视觉机器学习人工智能
1.DynamicHead描述1.1摘要:在目标检测中,定位和分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能,但未能呈现出统一的观点。本文根据目标检测的特点,推导了一种新的动态头部框架,将目标检测头部与注意力统一起来。该方法通过在特征层次间、空间位置间和输出通道内协调组合多种自注意机制,在不增加计算开销的情况下显著提高了目标检测头的表示能力。进一步的实验表明,本
- 目标检测-YOLOv1
wydxry
深度学习目标检测YOLO人工智能
YOLOv1介绍YOLOv1(YouOnlyLookOnceversion1)是一种用于目标检测的深度学习算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。它基于单个卷积神经网络,将目标检测任务转化为一个回归问题,通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。YOLOv1的主要特点包括:快速的检测速度:相比于传统的目标检测算法,YOLOv1具有更快的检测速
- [数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068张3类别
FL1623863129
数据集目标检测YOLO目标跟踪
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):8068标注数量(xml文件个数):8068标注数量(txt文件个数):8068标注类别数:3标注类别名称:["face_with_mask","face_without_mask","mask"]每个类别标注的框数:f
- 葡萄检测-目标检测数据集(包括VOC格式、YOLO格式)
数据集_深度学习
目标检测YOLO人工智能计算机视觉葡萄
葡萄检测-目标检测数据集(包括VOC格式、YOLO格式)数据集:链接:https://pan.baidu.com/s/1YMwAaSJc8H5SI0f8RVSidw?pwd=iygs提取码:iygs数据集信息介绍:共有1646张图像和一一对应的标注文件标注文件格式提供了两种,包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。标注的对象共有以下几种:[‘grape’]标注框的数量信息如下:(标注
- OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影
阿利同学
opencv深度学习人工智能阴影去除图像去阴影
往期热门博客项目回顾:计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo姿态识别-3d姿态识别深度学习小白学习路线//正文开始!图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述
- 目标检测-YOLOv4
wydxry
深度学习目标检测YOLO目标跟踪
YOLOv4介绍YOLOv4是YOLO系列的第四个版本,继承了YOLOv3的高效性,并通过大量优化和改进,在目标检测任务中实现了更高的精度和速度。相比YOLOv3,YOLOv4在框架设计、特征提取、训练策略等方面进行了全面升级。它在保持实时检测的同时,显著提升了检测性能,尤其在复杂场景中的表现尤为出色。相比YOLOv3的改进与优势改进的Backbone(CSPDarknet-53)YOLOv4使用
- [数据集][目标检测]井盖丢失未盖破损检测数据集VOC+YOLO格式2890张5类别
FL1623863129
数据集目标检测YOLO人工智能
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):2890标注数量(xml文件个数):2890标注数量(txt文件个数):2890标注类别数:5标注类别名称:["broke","circle","good","lose","uncovered"]每个类别标注的框数:br
- YOLOv8改进 更换轻量级网络结构
学yolo的小白
UpgradeYOLOv8进阶YOLO目标检测深度学习
一、GhostNet论文论文地址:1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络,具有较低的计算复杂度和较高的准确性。该网络采用了轻量级的架构,可以在计算资源有限的设备上运行,并能够快速地实时检测图像中的目标物体。GhostNet基于MobileNetV3的设计思路,采用了Ghost模块来减少网络参数数量,从而减少计算量并提高模型
- 【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str
高斯小哥
BUG解决方案合集pythonlist新手入门学习debug
【Python】成功解决TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr欢迎进入我的个人主页,我是高斯小哥!博主档案:广东某985本硕,SCI顶刊一作,深耕深度学习多年,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:擅长处理各类深度学习任务,包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆
- LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手!
迪菲赫尔曼
YOLOv8改进实战目标检测cnn架构pytorch深度学习轻量化
本改进已集成到YOLOv8-Magic框架。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址:https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中,计算效率对于目标检测至关重要,尤其是在新型模型更倾向于速度而非计算效率(浮点运算次数,FLOP)的情况下。这种演变在一定程度上忽视了嵌入式和面向移动的AI目
- Python 使用 Detectron2 进行目标检测 (Detectron2, CenterNet2, Detic)
Eric Woo X
PythonAIUbuntupython目标检测开发语言
代码说明代码主要是一个用来演示如何使用Detectron2进行目标检测的脚本。它可以从摄像头或视频文件中读取图像,并应用指定的配置文件进行目标检测。其中,Detectron2结合了CenterNet2和Detic进行目标检测。主要库介绍Detectron2Detectron2是由FacebookAIResearch开发的一个用于目标检测和实例分割的开源库。它提供了一系列预训练模型和灵活的配置系统,
- Transformer+目标检测,这一篇入门就够了
BIT可达鸭
▶深度学习-计算机视觉transformer深度学习目标检测计算机视觉自然语言处理
VisionTransformerforObjectDetection本文作者:Encoder-Decoder简介:Encoder-Decoder的缺陷:Attention机制:Self-Attention机制:Multi-HeadAttention:Transformer结构:图像分类之ViT:图像分类之PyramidViT:目标检测之DETR:目标检测之DeformableDETR:本文作者:
- 目标检测-YOLOv2
wydxry
深度学习目标检测YOLO人工智能
YOLOv2介绍YOLOv2(YouOnlyLookOnceversion2)是一种用于目标检测的深度学习模型,由JosephRedmon等人于2016年提出,并详细论述在其论文《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》中。YOLOv2在保持高速检测的同时,显著提升了检测的精度和泛化能力,成为实时目标检测领域的重要算法之一。核心原理YOLOv2的核心原理是将目标检测问题转化
- 【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文
平安顺遂事事如意
顶刊顶会论文合集计算机视觉目标检测人工智能3d目标跟踪
整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比,脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。由于SNN的性能较差,目前的应用仅限于简单的分类任务。在这项工作中,我们专注于弥合人工神经网络和神经网络在目标检测方面的性能差距。我们的设计围绕着网络架构和尖峰神经元。当行人检测遇到多模态学习时:通才模型和基准数据集近年来,利用不同传感器模态(如RG
- 目标检测——YOLOv8模型预测结果
张飞飞飞飞飞
目标检测YOLO人工智能
fromultralyticsimportYOLOmodel_path=r'/home/zhangh/project1/workproject/YOLOv8/ultralytics/runs/train/2024723_yolov8n5/weights/best.pt'img_path=r'worker_data/images/val/%E9%93%B2%E6%96%97%E5%9D%90%E4%
- 基于yolov8的口罩佩戴检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习python
【算法介绍】基于YOLOv8的口罩佩戴检测系统是一款利用深度学习技术,特别是YOLOv8算法,实现高效、准确检测人脸是否佩戴口罩的系统。YOLOv8作为YOLO系列算法的最新版本,在检测速度和准确性上进行了显著优化,能够实时处理图像和视频数据。该系统通过训练大量标注了人脸和口罩状态(包括戴口罩、未戴口罩)的图片数据,构建了一个强大的目标检测模型。在实际应用中,该系统可以部署在公共场所如机场、车站、
- [数据集][目标检测]卫星遥感舰船检测数据集VOC+YOLO格式2238张17类别
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数据集目标检测YOLO人工智能
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):2238标注数量(xml文件个数):2238标注数量(txt文件个数):2238标注类别数:17标注类别名称:[“AircraftCarrier”,“AuxiliaryShips”,“Cargo”,“Commander”
- YOLOv8目标检测结果分析
MechMaster
计算机视觉YOLO目标检测人工智能
使用YOLOv8检测图片中的动物importcv2fromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO(model="yolov8n.pt")results=model(source="animal2.jpg")result=results[0]img=result.plot()frommatplotlibimportpyplotaspltplt.imshow(X=img[:,:
- TROS DataFlow - USB Camera & mipi Sensor - rtsp
WuChao_JMUer
地平线RDKX3系列板卡RDKX3ROS2
TROSDataFlow-USBCamera&mipiSensor-rtsp使用TROS的功能,通过USB或者mipi摄像头得到MJPEG数据,推理YOLOv5节点,得到目标检测结果,通过ros_rtsp将nv12数据变成标准的H264/H265码流推出。DataFlow示意图mipiUSBH264/H265推流展示编译ros_rtsp_server系统版本2.1.0,sudoaptupdate有
- 旋转目标检测:mmrotate仓库中 “主要模型” 及其 “配置文件” 的列表
沉浸式AI
AI与SLAM论文解析旋转目标检测深度学习mmrotate
mmrotate目录:mmrotate仓库中的主要模型和配置BackgroundandMotivation背景与动机MethodsOverview方法概述1.CFACFA:Convex-hullFeatureAdaptationforOrientedandDenselyPackedObjectDetectionCFA:用于定向和密集对象检测的凸包特征适应2.ConvNeXtConvNeXt:ACo
- 【目标检测】MMRotate旋转目标检测训练自定义DOTA格式数据集
ericdiii
OpenMMLab目标检测人工智能计算机视觉
1.安装环境1.1.Conda虚拟环境condacreate--namemmrotatepython=3.8-ycondaactivatemmrotate1.2.安装PyTorchpipinstalltorch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113torchaudio==0.12.1--extra-index-urlhttps://download.pyto
- 二、MMRotate旋转框目标检测训练DOTA数据集(模型推理与部署,保存推理结果为xml文件并构建镜像)
清如许.
YOLOv8改进实战人工智能与边缘计算目标检测xmlmmrotate
在上一篇文章中介绍了MMRotate的概述、安装和训练Dota数据集全流程,由于文章篇幅限制还剩下一部分模型的推理和部署环节没有写,为避免后续对这部分工作的遗忘,决定还是补充上这部分的笔记,仅作记录,如有不足之处还请指出!一、模型推理测试1.1单张图片推理测试可以首先使用官网上的推理方法,从源代码安装mmrotate,只需运行以下命令。#首先把所需要的配置文件下载下来,或直接用你训练好的模型和配置
- MTCNN人脸检测算法
samuelwang_ccnu
深度学习
人脸检测是指识别数字图像中的人脸。人脸检测可以视为目标检测的一种特殊情况。在目标检测中,任务是查找图像中特定类的所有对象的位置和大小。例如行人和汽车。在人脸检测中应用较广的算法就是MTCNN(Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks的缩写)。MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法,它可以同时完成人脸检测和人脸对齐的任务,相比于传统的算法,它的
- yolo 3d车辆目标检测(教程+代码)
阿利同学
YOLO3d目标检测计算机视觉人工智能3d目标检测
关于3D目标检测及其与YOLO3D相关性的概览:3D目标检测:开启视觉感知的新维度随着计算机视觉技术的发展,目标检测算法已经成为人工智能领域的重要组成部分。从自动驾驶汽车到无人机导航,再到增强现实(AR)应用,3D目标检测技术正在逐步改变我们与周围环境交互的方式。传统的2D目标检测虽然取得了显著的进步,但在处理三维空间中的物体识别与定位时却显得力不从心。因此,3D目标检测技术应运而生,它不仅能够识
- yolo8 目标检测、鉴黄
刷刷刷粉刷匠
目标检测目标跟踪人工智能深度学习机器学习图像处理python
引言目标检测是计算机视觉中的一个关键任务,其目标是在图像中识别出各种对象,并准确地定位其位置。近年来,目标检测技术取得了显著进展,尤其是在深度学习的推动下,性能得到了极大的提升。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型作为目标检测领域的重要代表,其创新性的设计和优异的性能受到了广泛关注。YOLOv8是YOLO系列中的最新版本,它在继承前几代模型优势的基础上,通过引入更先进的网络架构和优化
- 自动驾驶之心规划控制理论&实战课程
vsdvsvfhf
自动驾驶人工智能机器学习
单目3D与单目BEV全栈教程(视频答疑)多传感器标定全栈系统学习教程多传感器融合:毫米波雷达和视觉融合感知全栈教程(深度学习传统方式)多传感器融合跟踪全栈教程(视频答疑)多模态融合3D目标检测教程(视频答疑)规划控制理论&实战课程国内首个BEV感知全栈系列学习教程首个基于Transformer的分割检测视觉大模型视频课程CUDA与TensorRT部署实战课程(视频答疑)Occupancy从入门到精
- 平均精度(Average Precision,AP)以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明
fydw_715
深度学习基础分类数据挖掘人工智能
平均精度(AveragePrecision,AP)是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法,特别广泛用于目标检测任务。它在评估模型的表现时结合了准确率(Precision)和召回率(Recall),为我们提供一个综合性的评估指标。关键概念Precision(准确率):精确率表示在模型预测为正例的所有样本中,实际上为正例的比例。它的计算公式为:Precision=TruePositive
- YOLOv8改进 | Conv篇 | YOLOv8引入SAConv模块
小李学AI
YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测人工智能
1.SAConv介绍1.1摘要:许多现代物体检测器通过使用三思而后行的机制表现出出色的性能。在本文中,我们在目标检测的主干设计中探索了这种机制。在宏观层面,我们提出了递归特征金字塔,它将特征金字塔网络的额外反馈连接合并到自下而上的骨干层中。在微观层面,我们提出了可切换空洞卷积,它将具有不同空洞率的特征进行卷积,并使用开关函数收集结果。将它们结合起来就形成了DetectoRS,它显着提高了目标检测的
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&