- torchvision官方Mask RCNN 转ONNX
qizhen816
Torch==1.4Torchvision==0.5.0版本的官方MaskRCNN已经可以转ONNX了,https://github.com/pytorch/vision/blob/7b60f4db9707d7afdbb87fd4e8ef6906ca014720/test/test_onnx.py#L31在onnxruntime上有些操作还不支持,速度不是特别快。importonnximportt
- 图像分割实战-系列教程18:MaskRCNN项目介绍与配置
机器学习杨卓越
图像分割实战深度学习pytorch计算机视觉图像分割MaskRCNN
图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传MaskR-CNNforObjectDetectionandSegmentationMaskRCNN是一个通用的物体检测框架,不仅仅有检测,还有分类,是一个在计算机视觉中非常重要、非常有意义、非常有趣的一个项目或者论文。即便相同的都是车,也用了不同颜色来区分,因为这里做了
- 目标检测系列——Faster R-CNN原理详解
AI小白龙*
目标检测r语言cnn机器学习人工智能计算机视觉jupyter
目标检测系列——FasterR-CNN原理详解写在前面前文我已经介绍过R-CNN、FastR-CNN的原理,具体内容可以点击下面链接阅读。【注:阅读此篇之前建议对R-CNN和FastR-CNN有一定的了解】FasterR-CNN算是这个目标检测系列的最后一篇了,在速度和准确率上也相对达到了比较好的效果,所以还是非常重要的。后面可能会更新语义分割MaskRCNN,当然这都是后话啦。现在就和我一起来学
- 深度学习-标注文件处理(txt批量转换为json文件)
交换喜悲
深度学习基础知识深度学习YOLOjson图像处理人工智能计算机视觉目标检测
接上篇,根据脚本可将coco128的128张图片,按照比例划分成训练集、测试集、验证集,同时生成相应的标注的labels文件夹,最近再看实例分离比较火的maskrcnn模型,准备进行调试但由于实验室算力不足,网上自己租的2080ti马,传整个coco2017实在是太慢了,检索了一下没有开源的部分coco2017数据集,于是我想到将coco128的数据转化成json文件,便于新手进行debug,节约
- 实例分割模型Mask2Former解析
交换喜悲
mdetection系列目标检测人工智能深度学习transformer计算机视觉
Masked2Former是在maskrcnn基础上改进的一个实例分割模型,参考了一些经典模型的思想,如DETR,实验表明效果很好。论文:《Masked-attentionMaskTransformerforUniversalImageSegmentation》https://arxiv.org/abs/2112.01527代码地址:https://github.com/facebookresea
- 如何标注mask用于图像分割模型训练(VIA标注semantic segmentation数据集的mask)
dvlee1024
近几年深度学习发展非常迅猛,深度学习用于图像识别、分割等方面效果非常好,像maskrcnn这类网络已经可以做到对象分割了(instancesegmentation)。再不跟进就落伍了!!下图直观的区分了这四种不同处理任务的效果。Instancesegmentation的任务不单把cube这个物体找到了,还要分割出不同cube对象。在这里插入图片描述网上看别人的研究成果都觉得效果很好,实践起来到底怎
- labelme 标注的数据集转化为Mask-Rcnn适用的数据集
小龙Guo
python开发语言数据集
labelme标注的数据集转化为Mask-Rcnn适用的数据集食用步骤1.labelme标注数据时,将生成的json文件和原图保存在一起2.只需提供labelme生成的数据的文件夹,和maskrcnn的数据集文件夹,运行代码就会自动进行处理3.代码会在提供的maskrcnn数据集文件夹下生成’cv2_mask’,‘json’,‘label’,‘pic’,‘yaml’,'pic_and_mask’这
- 图像分割实战-系列教程2:Unet系列算法(Unet、Unet++、Unet+++、网络架构、损失计算方法)
机器学习杨卓越
图像分割实战计算机视觉
图像分割实战-系列教程总目录语义分割与实例分割概述Unet系列算法1、Unet网络1.1概述整体结构:概述就是编码解码过程简单但是很实用,应用广起初是做医学方向,现在也是虽然用的不是很多,在16年特别火,在医学领域、小目标领域做分割,其实到现在为止也还在用,因为在深度学习中网络越简单越好,这篇内容也会介绍Unet++版和Unet最新版相比于yolo、maskrcnn、fastrcnn这些,Unet
- 目标检测-Two Stage-Mask RCNN
学海一叶
目标检测目标检测目标跟踪人工智能计算机视觉算法
文章目录前言一、MaskRCNN的网络结构和流程二、MaskRCNN的创新点总结前言前文目标检测-TwoStage-FasterRCNN提到了FasterRCNN主要缺点是:ROIPooling有两次量化操作,会引入误差影响精度MaskRCNN针对这一缺点做了改进,此外MaskRCNN还添加了全卷积网络的分支,拓展了网络的应用范围,使其可用于多种视觉任务:包括目标分类、目标检测、语义分割、实例分割
- 目标检测-One Stage-YOLOv1
学海一叶
目标检测目标检测YOLO人工智能计算机视觉算法
文章目录前言一、YOLOv1的网络结构和流程二、YOLOv1的损失函数三、YOLOv1的创新点总结前言前文目标检测-TwoStage-MaskRCNN提到了TwoStage算法的局限性:速度上并不能满足实时的要求因此出现了新的OneStage算法簇,YOLOv1是目标检测中OneStage方法的开山之作,不同于TwoStage需要先通过RPN网络得到候选区域的方法,YOLOv1将检测建模为一个回归
- 移动端unet人像分割模型--1
xiexiecn
移动端神经网络深度学习mxnetncnnunet
个人对移动端神经网络开发一直饶有兴致。去年腾讯开源了NCNN框架之后,一直都在关注。近期成功利用别人训练好的mtcnn和mobilefacenet模型制作了一个ios版本人脸识别swift版本demo。希望maskrcnn移植到ncnn,在手机端实现一些有趣的应用。因为unet模型比较简单,干脆就从这个入手。基本的网络基于keras版本:https://github.com/TianzhongSo
- IDA-3D技术细节分析
MezereonXP
图像处理深度学习机器学习深度学习算法cuda人工智能python
IDA-3D技术细节分析这里主要针对其实例视差深度估计,InstanceDisparityDepthEstimation进行分析如上图所示,其流程为:输入左右眼的图片分别通过StereoRCNN的StereoRPN得到一堆Anchors,分为两支:利用MaskRCNN的ROIAlign,之后过网络进行多个变量的回归,包括(2Dbox,偏转角度,长宽高,2D的x和y坐标)通过IDA模块,即实例深度注
- mmdetection训练自己的maskrcnn记录
7zuper
笔记深度学习计算机视觉人工智能
1.训练语句pythontools/train.pyconfig2.训练后的模型在work_dir中,我选取了其中一个epoch.pth文件,这个pth和一般的pth文件不同,他需要用torch.load导入,3.模型导入后以dict形式访问一些变量,model=torch.load('**/epoch_6.pth')后,model中有以下keys:dict_keys(['meta','state
- MASK-RCNN 三种基础结构
樨潮
目标检测
MaskXRCnn俨然成为一个现阶段最成功的图像检测分割网络,关于MaskXRCnn的介绍,需要从MaskRCNN看起。当然一个煽情的介绍可见:何恺明团队推出Mask^XR-CNN,将实例分割扩展到3000类。MaskRCnn取得的精细结果有三个主要技术构架:DeepMask、SharpMask、MultiPathNet。MaskRCNN与普通FNN的典型不同之处,重要两点为添加了SharpMas
- Faster-RCNN and Mask-RCNN框架解析
nice-wyh
pytorch目标检测深度学习机器学习
由于本人记忆力实在太差,每次学完一个框架没过多久就会忘,而且码文能力不行,人又懒,所以看到了其他人写的不错的两篇框架解析的博文,先来记录一下,就当是我写的喽Faster-rcnn详解_fasterr-cnn-CSDN博客MaskR-CNN详解_maskrcnn-CSDN博客
- 文本图像数据集合、打标工具
Mr_不想起床
NLP深度学习
集大家之所长汇集于此,希望对有需要的你能有所帮助。一、打标签工具(1)labelimg/labelme这两款工具简便易行,前者主要用于对目标进行大致的标定,用于常见的框选标定,后者主要用于较为细致的轮廓标定,多用于maskrcnn等。安装也是很方便的,直接在终端下用pipinstalllabelimg即可(至于labelme,需要先安装pyqt,所以先pipinstallpython-qt5,然后
- 基于深度学习的番茄识别与实例分割
宋罗世家技术屋
智能化软件系统建设方案专栏深度学习人工智能机器学习
摘要目前番茄采摘主要依靠人工,实现番茄产业机械化和智能化刻不容缓,而番茄检测是最基础也最重要的一步。针对该问题,提出一种基于改进MaskRCNN的番茄检测算法。该算法选择ResNet50和FPN作为主干网络,提出一种新型RoI提取器,并在算法模型中使用空洞卷积(Atrous)。通过Labelme自制番茄数据集,将改进算法在自制数据集上进行训练和测试。结果表明,与FasterRCNN和MaskRCN
- labelme maskrcnn 批量_用自己的数据集训练Mask-RCNN实现过程中的坑
出迷佬
labelmemaskrcnn批量
原标题:用自己的数据集训练Mask-RCNN实现过程中的坑图片源自:unsplash作者蹦跶的小羊羔如需转载,请联系原作者授权。本文仅仅是自己实现过程的笔记记录,仅仅用来交流的。在网上大量搜集资料后,实现Mask-RCNN,但是过程中还是出现了很多很多的问题,所以将过程记录如下,方便日后学习。一、实验前准备1.COCO数据集COCO的全称是CommonObjectsinCOntext,是微软团队提
- MaskRCNN踩坑记---环境搭建--Using TensorFlow backend
start_continue
图像处理tensorflowpython人工智能
使用jupyternotebook跑MaskRCNN时报错C:\Users\fff\AppData\Local\conda\conda\envs\MaskRCNN\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:493:FutureWarning:Passing(type,1)or'1type'asasynonymoftypeisde
- mmdetection 使用maskrcnn训练自己的coco数据集实现目标检测【过程记录】更新中
ZZZZ_Y_
目标检测人工智能计算机视觉
搭建环境搭建mmdetection环境:http://t.csdnimg.cn/LClEa数据集将数据集放在detection-master/data/coco下配置文件config设置看到网上有很多方法是直接修改的官方的模型院配置文件,但是我不太想修改原文件,一是麻烦,得改很多文件,二是担心越改越乱容易出问题,于是选择配置自己的config文件,训练时直接调用自己的config文件,不修改官方提
- mmdetection 中 Mask Rcnn检测结果可视化(DICE计算、PR曲线绘制等)
PandAiTech_Seven
mmlab学习系列人工智能深度学习计算机视觉
mmdetection中的MaskRcnn是一个很不错的检测网络,既可以实现目标检测,也可以实现语义分割。官方也有很详细的doc指导,但是对新手来说并不友好,刚好之前笔者写的mmlab系列里面关于可视化都还没有一个详细的文档,也在此一并介绍。具体怎么制作自己的数据集和训练自己的模型教程如下:mmdetect2d训练自己的数据集(一)——labelme数据处理mmdetect2d训练自己的数据集(二
- MaskRcnn训练自己的数据集
猿代码_xiao
人工智能python开发语言
(二)﹔标注数据1.使用labelme得到json,标注文件2.使用命令labelme_json_to_dataset1.json得到json文件夹3.也可以用批处理脚本得到所有json文件夹4.得到4个文件夹标注信息涉及的一些安装脚本:pipinstalllabelmepipinstallpyqt5pipinstallpillowlabelme_json_to_dataset1.json@ech
- 利用标签生成maskrcnn训练所用的JSON文件(image_label to Json)
SatVision炼金士
目标检测json人工智能
文章目录前言二、代码结构总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:maskrcnn首次将目标检测与语义分割任务结合起来,我们将目标检测划分为定位任务;将语义分割划分为逐像素的定位与分类任务;本文介绍了如何将像素级的图像标注转换为JSON标注文件并套用maskrcnn网络进行训练.在创建文件过程中要注意annotationid与imageid,每张影像中都会对应一个图像标注,但每个图像标注中会
- mask-R-CNN
Tian-Feng
深度学习YOLOr语言cnn开发语言
前言代码论文#Mask-rcnn算法在torchvision中有直接实现,可以直接引用使用在自己的工作中。importtorchvisionmodel=torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(weights=MaskRCNN_ResNet50_FPN_Weights.DEFAULT)MaskR-CNN(MaskRegion-basedC
- 利用maskrcnn来实现目标检测与追踪
Helloorld_1
目标检测人工智能计算机视觉
首先下载源代码仓库,链接地址如下:maskrcnn能够实现的效果如图所示:该存储库包括:基于FPN和ResNet101构建的MaskR-CNN的源代码。MSCOCO的训练代码MSCOCO的预训练砝码Jupyter笔记本,用于可视化每一步的检测管道用于多GPU训练的并行模型类对MSCOCO指标(AP)的评估在自己的数据集上进行训练的示例下载代码仓库,进行解压后的目录如下:可以使用下面:pipinst
- device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/THCReduceAll.cuh:327
ChrisPaul333
pytorch深度学习机器学习计算机视觉
关于device-sideasserttriggeredat/pytorch/aten/src/THC/THCReduceAll.cuh:327主要是因为交叉熵损失函数的labels出现了越界,labels的值只能为[0,n_class-1]。之前更改了Maskrcnn的数据集后类的个数应该为50个,但是数据处理的时候直接设置到了50所以一直报错!将label的tensor-1就完美解决了!如下代
- maskrcnn训练自己的数据集
L_YXDE
目标检测深度学习计算机视觉python
一、搭建环境代码地址:https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark1、创建环境我选择的是pthon=3.8,当低于3.8时,opencv将不满足安装条件condacreate-namemaskrcnnpython=3.82、激活环境condaactivatemaskrcnn3、thisinstallstherightpipanddep
- 基于MASK RCNN算法实现瑕疵图像识别(准备数据)
李京_2934
下面要谈谈这个版本的MaskRCNN使用的MSCOCO数据集了,这也是我遇到最多坑的地方。希望后来的朋友能绕过去。MSCOCO数据集是微软搞的一个号称拥有最多图片数量的数据集,http://cocodataset.org/#home官方网址访问是比较困难的,需要翻一下。这个数据集的标注组织形式是训练集用train文件夹存放,验证集用val文件夹存放,而图像标注是一个图像集内只有一个json文件内存
- maskrcnn_benchmark 代码详解之 modeling/roi_heads/box_heads/loss.py
leijieZhang
maskrcnnbenchmarkloss.py对应gt筛选边框代码详解
前言:本文详解的是在maskrcnn_benchmark代码中,RoI层中的边框预测模块的损失函数计算代码。在本文详解的loss.py覆盖了预测边框筛选函数,通过该函数可以排除出原预测边框中不符合标准的边框,重新选择背景边框和目标边框,并使用这个边框构成的新预测边框来计算loss值。其代码详解为:#Copyright(c)Facebook,Inc.anditsaffiliates.AllRight
- maskrcnn_benchmark 代码详解之 modeling/rpn/loss.py
leijieZhang
maskrcnnbenchmarkloss.pyobjectivenessboxregression损失函数计算
前言:在maskrcnn_benchmark的RPN层,选取预测边框(proposal)的过程和计算边框目标得分(objectiveness)以及边框回归(boxregression)的损失值的过程不是同步的,过程也有偏差。选取边框(proposal)是从多个特征层分别选取若干个目标得分高的边框,然后再从这些边框里选出若干预测边框(proposal)或者单个特征层(非FPN)提取目标得分(obje
- ztree设置禁用节点
3213213333332132
JavaScriptztreejsonsetDisabledNodeAjax
ztree设置禁用节点的时候注意,当使用ajax后台请求数据,必须要设置为同步获取数据,否者会获取不到节点对象,导致设置禁用没有效果。
$(function(){
showTree();
setDisabledNode();
});
- JVM patch by Taobao
bookjovi
javaHotSpot
在网上无意中看到淘宝提交的hotspot patch,共四个,有意思,记录一下。
7050685:jsdbproc64.sh has a typo in the package name
7058036:FieldsAllocationStyle=2 does not work in 32-bit VM
7060619:C1 should respect inline and
- 将session存储到数据库中
dcj3sjt126com
sqlPHPsession
CREATE TABLE sessions (
id CHAR(32) NOT NULL,
data TEXT,
last_accessed TIMESTAMP NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
);
<?php
/**
* Created by PhpStorm.
* User: michaeldu
* Date
- Vector
171815164
vector
public Vector<CartProduct> delCart(Vector<CartProduct> cart, String id) {
for (int i = 0; i < cart.size(); i++) {
if (cart.get(i).getId().equals(id)) {
cart.remove(i);
- 各连接池配置参数比较
g21121
连接池
排版真心费劲,大家凑合看下吧,见谅~
Druid
DBCP
C3P0
Proxool
数据库用户名称 Username Username User
数据库密码 Password Password Password
驱动名
- [简单]mybatis insert语句添加动态字段
53873039oycg
mybatis
mysql数据库,id自增,配置如下:
<insert id="saveTestTb" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id"
parameterType=&
- struts2拦截器配置
云端月影
struts2拦截器
struts2拦截器interceptor的三种配置方法
方法1. 普通配置法
<struts>
<package name="struts2" extends="struts-default">
&
- IE中页面不居中,火狐谷歌等正常
aijuans
IE中页面不居中
问题是首页在火狐、谷歌、所有IE中正常显示,列表页的页面在火狐谷歌中正常,在IE6、7、8中都不中,觉得可能那个地方设置的让IE系列都不认识,仔细查看后发现,列表页中没写HTML模板部分没有添加DTD定义,就是<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3
- String,int,Integer,char 几个类型常见转换
antonyup_2006
htmlsql.net
如何将字串 String 转换成整数 int?
int i = Integer.valueOf(my_str).intValue();
int i=Integer.parseInt(str);
如何将字串 String 转换成Integer ?
Integer integer=Integer.valueOf(str);
如何将整数 int 转换成字串 String ?
1.
- PL/SQL的游标类型
百合不是茶
显示游标(静态游标)隐式游标游标的更新和删除%rowtyperef游标(动态游标)
游标是oracle中的一个结果集,用于存放查询的结果;
PL/SQL中游标的声明;
1,声明游标
2,打开游标(默认是关闭的);
3,提取数据
4,关闭游标
注意的要点:游标必须声明在declare中,使用open打开游标,fetch取游标中的数据,close关闭游标
隐式游标:主要是对DML数据的操作隐
- JUnit4中@AfterClass @BeforeClass @after @before的区别对比
bijian1013
JUnit4单元测试
一.基础知识
JUnit4使用Java5中的注解(annotation),以下是JUnit4常用的几个annotation: @Before:初始化方法 对于每一个测试方法都要执行一次(注意与BeforeClass区别,后者是对于所有方法执行一次)@After:释放资源 对于每一个测试方法都要执行一次(注意与AfterClass区别,后者是对于所有方法执行一次
- 精通Oracle10编程SQL(12)开发包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发包
*包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型(例如TABLE类型和RECORD类型)、PL/SQL项(例如游标和游标变量)和PL/SQL子程序(例如过程和函数)
*/
--包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型、项和子程序,它由包规范和包体两部分组成
--建立包规范:包规范实际是包与应用程序之间的接口,它用于定义包的公用组件,包括常量、变量、游标、过程和函数等
--在包规
- 【EhCache二】ehcache.xml配置详解
bit1129
ehcache.xml
在ehcache官网上找了多次,终于找到ehcache.xml配置元素和属性的含义说明文档了,这个文档包含在ehcache.xml的注释中!
ehcache.xml : http://ehcache.org/ehcache.xml
ehcache.xsd : http://ehcache.org/ehcache.xsd
ehcache配置文件的根元素是ehcahe
ehcac
- java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderL
白糖_
javaeclipsespringtomcatWeb
今天学习spring+cxf的时候遇到一个问题:在web.xml中配置了spring的上下文监听器:
<listener>
<listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
</listener>
随后启动
- angular.element
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.element
angular.element
描述: 包裹着一部分DOM element或者是HTML字符串,把它作为一个jQuery元素来处理。(类似于jQuery的选择器啦) 如果jQuery被引入了,则angular.element就可以看作是jQuery选择器,选择的对象可以使用jQuery的函数;如果jQuery不可用,angular.e
- java-给定两个已排序序列,找出共同的元素。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class CommonItemInTwoSortedArray {
/**
* 题目:给定两个已排序序列,找出共同的元素。
* 1.定义两个指针分别指向序列的开始。
* 如果指向的两个元素
- sftp 异常,有遇到的吗?求解
Chen.H
javajcraftauthjschjschexception
com.jcraft.jsch.JSchException: Auth cancel
at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:460)
at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:154)
at cn.vivame.util.ftp.SftpServerAccess.connec
- [生物智能与人工智能]神经元中的电化学结构代表什么?
comsci
人工智能
我这里做一个大胆的猜想,生物神经网络中的神经元中包含着一些化学和类似电路的结构,这些结构通常用来扮演类似我们在拓扑分析系统中的节点嵌入方程一样,使得我们的神经网络产生智能判断的能力,而这些嵌入到节点中的方程同时也扮演着"经验"的角色....
我们可以尝试一下...在某些神经
- 通过LAC和CID获取经纬度信息
dai_lm
laccid
方法1:
用浏览器打开http://www.minigps.net/cellsearch.html,然后输入lac和cid信息(mcc和mnc可以填0),如果数据正确就可以获得相应的经纬度
方法2:
发送HTTP请求到http://www.open-electronics.org/celltrack/cell.php?hex=0&lac=<lac>&cid=&
- JAVA的困难分析
datamachine
java
前段时间转了一篇SQL的文章(http://datamachine.iteye.com/blog/1971896),文章不复杂,但思想深刻,就顺便思考了一下java的不足,当砖头丢出来,希望引点和田玉。
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- 小学5年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
money 钱
paper 纸
speak 讲,说
tell 告诉
remember 记得,想起
knock 敲,击,打
question 问题
number 数字,号码
learn 学会,学习
street 街道
carry 搬运,携带
send 发送,邮寄,发射
must 必须
light 灯,光线,轻的
front
- linux下面没有tree命令
dcj3sjt126com
linux
centos p安装
yum -y install tree
mac os安装
brew install tree
首先来看tree的用法
tree 中文解释:tree
功能说明:以树状图列出目录的内容。
语 法:tree [-aACdDfFgilnNpqstux][-I <范本样式>][-P <范本样式
- Map迭代方式,Map迭代,Map循环
蕃薯耀
Map循环Map迭代Map迭代方式
Map迭代方式,Map迭代,Map循环
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蕃薯耀 2015年
- Spring Cache注解+Redis
hanqunfeng
spring
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
- Guava中针对集合的 filter和过滤功能
jackyrong
filter
在guava库中,自带了过滤器(filter)的功能,可以用来对collection 进行过滤,先看例子:
@Test
public void whenFilterWithIterables_thenFiltered() {
List<String> names = Lists.newArrayList("John"
- 学习编程那点事
lampcy
编程androidPHPhtml5
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- 架构师之流处理---------bytebuffer的mark,limit和flip
nannan408
ByteBuffer
1.前言。
如题,limit其实就是可以读取的字节长度的意思,flip是清空的意思,mark是标记的意思 。
2.例子.
例子代码:
String str = "helloWorld";
ByteBuffer buff = ByteBuffer.wrap(str.getBytes());
Sy
- org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1, column 1
Everyday都不同
$转义el表达式
最近在做Highcharts的过程中,在写js时,出现了以下异常:
严重: Servlet.service() for servlet jsp threw exception
org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1,
- 用Java实现发送邮件到163
tntxia
java实现
/*
在java版经常看到有人问如何用javamail发送邮件?如何接收邮件?如何访问多个文件夹等。问题零散,而历史的回复早已经淹没在问题的海洋之中。
本人之前所做过一个java项目,其中包含有WebMail功能,当初为用java实现而对javamail摸索了一段时间,总算有点收获。看到论坛中的经常有此方面的问题,因此把我的一些经验帖出来,希望对大家有些帮助。
此篇仅介绍用
- 探索实体类存在的真正意义
java小叶檀
POJO
一. 实体类简述
实体类其实就是俗称的POJO,这种类一般不实现特殊框架下的接口,在程序中仅作为数据容器用来持久化存储数据用的
POJO(Plain Old Java Objects)简单的Java对象
它的一般格式就是
public class A{
private String id;
public Str