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国产bug零零柒
数据集目标检测YOLO塑料瓶数据集玻璃瓶
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):5378标注数量(xml文件个数):5378标注数量(txt文件个数):5378标注类别数:2标注类别名称:["glass-bottle","plastic-bottle"]每个类别标注的框数:glass-bottle框
- 【论文笔记】:LAYN:用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络
hhhhhhkkkyyy
论文阅读目标检测YOLO
背景针对嵌入式设备对目标检测算法的需求,大多数主流目标检测框架目前缺乏针对小目标的具体改进,然后提出的一种轻量级多尺度注意力YOLOv8小目标检测算法。小目标检测精度低的原因随着网络在训练过程中的加深,检测到的目标容易丢失边缘信息和灰度信息等。获得高级语义信息也较少,图像中可能存在一些噪声信息,误导训练网络学习不正确的特征。映射到原始图像的感受野的大小。当感受野相对较小时,空间结构特征保留较多,但
- 【目标检测数据集】家禽家畜检测数据集25234张7类VOC+YOLO格式(鸡鸭鹅牛羊猪狗数据集)
熬夜写代码的平头哥∰
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):25234标注数量(xml文件个数):25234标注数量(txt文件个数):25234标注类别数:7标注类别名称:["cattle","chicken","dog","duck","goat","goose","pig"
- 基于yolov8的课堂行为检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的课堂行为检测系统是现代教育技术的创新应用,该系统利用YOLOv8这一先进的深度学习算法,实现了对学生课堂行为的自动、高效和精准监测。YOLOv8在目标检测领域以其卓越的性能和速度著称,通过对学生上课视频或实时摄像头的输入进行深度分析,系统能够准确识别学生的多种行为,如举手、阅读、写作、使用手机、低头等。该系统不仅提高了课堂监测的效率和准确性,还具备实时反馈功能,帮助教
- 基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集
Midsummer-逐梦
解决方案深度学习人工智能计算机视觉
基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集一、前言最近在做微光目标检测的研究工作,使用了Rank_DETR;这个模型是基于detrex框架,而detrex框架又是基于detectron2的。找了一圈没找到载入数据集的地方,后面查阅了资料得知要用API进行注册。二、步骤注册数据集:在脚本中,我们首先要注册数据集。Detectron2提供了多种注册数据集的方式,常用的是register
- YoloV8改进策略:主干网络改进|使用YoloV8实现多任务检测|基于MobileNetV4实时与通用多任务检测模型的改进
AI智韵
YOLO网络
摘要在自动驾驶领域,高精度、轻量级和实时响应是三个至关重要的要求。本文介绍了一种基于MobileNetV4的改进版A-YOLOM(AdaptiveYOLOMulti-task)模型,该模型旨在进一步提升实时性能,同时保持对目标检测、可行驶区域分割和车道线分割任务的高精度处理能力。通过替换原A-YOLOM模型中的YOLOv8骨干网络为MobileNetV4,我们成功降低了模型复杂度,显著提升了推理速
- DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)
吾名招财
人工智能MFC界面应用dnnopencv神经网络
DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)前言相关介绍1,登录界面:2,主界面:3,部分功能演示如下(1)识别网络图片(2)GoogleNet分类(3)人脸识别(4)SSD目标检测(5)FasterRCNN目标检测资源链接(含源码)前言 还记得上学那会儿刚学完几个深度学习模型的C++简单部署应用,当时特别兴奋,外加那会儿还能自己写界面生成应用程序了,就想着做一个
- 基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿深度学习与计算机视觉技术的智能监控系统。该系统利用YOLOv8这一尖端的目标检测模型,结合云计算与自动化图像处理技术,实现对工地、化工厂、煤矿等高风险作业区域工作人员安全装备穿戴情况的实时监控。该系统能够无死角地检测工作人员是否按规定佩戴安全帽、反光衣及护目镜,有效提高了安全管理的效率和准确性。一旦系统识别到未按规定穿戴安
- 快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务
E寻数据
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目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中,我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数,它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务,包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
- 线段检测:Towards Light-weight and Real-time Line Segment Detection Towards Light-weight and Real【方法解读】
智维探境
AI与SLAM论文解析人工智能线段检测论文阅读检测
目录摘要1引言2相关工作深度线段检测实时目标检测3用于线段检测的M-LSD3.1网络架构(a)TP表示法(b)SoL增广总结3.2线段表示详细解析1.线段表示的重要性2.TP表示法3.位移向量4.坐标表示5.训练过程6.非极大值抑制7.简单算术操作总结图5:匹配损失和几何损失图5标题内容解析3.3匹配损失3.3匹配损失解析1.背景和动机2.中心损失和位移损失3.匹配损失的引入4.匹配损失的计算步骤
- 基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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深度学习YOLO人工智能
【算法介绍】基于YOLOv8的脑肿瘤检测系统是一项前沿的医疗应用,该系统利用YOLOv8这一高效的目标检测算法,实现对脑肿瘤病灶的快速、准确识别。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,不仅继承了前代版本在速度和精度上的优势,还通过改进的网络结构和优化策略,进一步提升了模型性能。在脑肿瘤检测中,YOLOv8通过深度学习技术,自动从脑部图像中提取特征,并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
- 目标检测:Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection - 2017【方法解读】
智维探境
AI与SLAM论文解析目标检测cnnCascadeR-CNN
查看新版本论文:目标检测:CascadeR-CNN:HighQualityObjectDetectionandInstanceSegmentation-2019【方法解读】目录摘要:1.引言2.相关工作3.对象检测3.1.边界框回归3.2.分类3.3.检测质量4.级联R-CNN4.1.级联边界框回归4.2.级联检测摘要:在目标检测中,需要一个交并比(IoU)阈值来定义正样本和负样本。使用低IoU阈
- DataWhale AI夏令营 2024大运河杯-数据开发应用创新赛-task2
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DataWhaleAI夏令营2024大运河杯-数据开发应用创新赛YOLO(YouOnlyLookOnce)上分心得分享YOLO(YouOnlyLookOnce)YOLO算的上是近几年最火的目标检测模型了,被广泛的应用在工业、学术等领域。YOLOv1(YouOnlyLookOnce第一版)于2016年由JosephRedmon等人在其论文《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-T
- [数据集][目标检测]电力场景输电线均压环歪斜检测数据集VOC+YOLO格式303张2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):303标注数量(xml文件个数):303标注数量(txt文件个数):303标注类别数:2标注类别名称:["normal","skew"]每个类别标注的框数:normal框数=161skew框数=305总框数:466使用标
- 工地工程车分类检测数据集 6300张 带标注 voc yol
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数据集分类人工智能机器学习工地工程车汽车
数据集特点类型:工地工程车分类检测数据集。格式:VOC和YOLO格式,适用于训练目标检测模型。规模:共包含6300张图像。标注:使用.xml(VOC格式)和.txt(YOLO格式)文件进行标注,每个文件对应一张图像,标注格式分别为VOC和YOLO格式。类别:包含多种工地工程车辆类别。质量:数据集标注准确,涵盖了多种工地环境下的工程车辆。数据集组成训练集:用于训练模型,包含约5000张图像。验证集:
- 【目标检测数据集】瓶子分类识别数据集1万张3类VOC+YOLO格式(玻璃瓶金属瓶塑料瓶数据集)
熬夜写代码的平头哥∰
数据集目标检测YOLO人工智能瓶子分类检测数据集塑料瓶金属瓶玻璃瓶
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):10106标注数量(xml文件个数):10106标注数量(txt文件个数):10106标注类别数:3标注类别名称:["glass-bottle","metal-bottle","plastic-bottle"]每个类别标
- 视频图像处理基础--运动目标检测与识别
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音视频图像处理目标检测
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、视频图像处理二、运动目标检测与识别--帧差法2.1帧差法2.2算法原理2.3利用帧差法进行目标检测的方法2.4相邻帧帧间差分法的优势和不足2.5改进的帧间差分法三、运动目标检测与识别--背景减法3.1背景减法3.2算法原理3.3背景建模方法3.4背景模型更新三、运动目标检测与识别--光流场分析法3.1光流场分析3.2光流和光流场的概念3.3光流场分析法原理3
- 【目标检测数据集汇总】各类目标检测数据集VOC+YOLO格式地址汇总
熬夜写代码的平头哥∰
数据集目标检测YOLO目标跟踪
序号项目名称下载地址1【目标检测数据集】西红柿番茄成熟度检测640张3类别VOC+YOLO格式.zip点我下载2【目标检测数据集】轮船分类检测数据集500张4类别VOC+YOLO格式.zip点我下载3【目标检测数据集】手枪gun标注检测数据集VOC+YOLO格式3400张.zip点我下载4【目标检测数据集】蚊子检测数据集295张VOC+YOLO格式可训练.zip点我下载5【目标检测数据集】遥感类军
- 基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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深度学习YOLOpython开发语言
【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法(YOLOv8)与深度学习技术的项目,旨在实时或离线地识别并分类人脸表情(如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等)。以下是一个简短的介绍,概述了该系统Python源码的核心要点:该系统直接利用YOLOv8模型进行人脸表情识别。YOLOv8以其高效的速度和准确性著称,非常适合实时应用。Python源码实现通常包括以下几个
- [数据集][目标检测]玻璃瓶塑料瓶检测数据集VOC+YOLO格式8943张2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):8943标注数量(xml文件个数):8943标注数量(txt文件个数):8943标注类别数:2标注类别名称:["glass-bottle","plastic-bottle"]每个类别标注的框数:glass-bottle框
- <数据集>斯坦福狗狗识别数据集<目标检测>
深度学习lover
深度学习数据集目标检测人工智能计算机视觉YOLOpython
数据集格式:VOC+YOLO格式图片数量:20580张标注数量(xml文件个数):20580标注数量(txt文件个数):20580标注类别数:120标注类别名称:['Chihuahua','Japanese_spaniel','Maltese_dog','Pekinese','Shih-Tzu','Blenheim_spaniel','papillon','toy_terrier','Rhodes
- Taco数据集的yolo格式
lhy12345678910
计算机视觉python
将Taco数据集的1500张图片和原本的coco标注改为yolo格式,方便用yolo算法对垃圾数据集进行目标检测操作。并配上改成中文标签的yaml文件。TACO原数据集GitHub链接:GitHub-pedropro/TACO:TrashAnnotationsinContextDatasetToolkityaml文件链接:https://pan.baidu.com/s/1ZI9GKeRoysCMY
- MS COCO数据集目标检测评估(Detection Evaluation)
Ambition_LAO
人工智能计算机视觉
MSCOCO(MicrosoftCommonObjectsinContext)是一个广泛应用于计算机视觉领域的数据集和评估平台,尤其是在目标检测、分割和人体关键点检测等任务中。COCO数据集和其评估方法被广泛用于学术研究和工业应用。以下是对MSCOCO数据集目标检测评估、人体关键点评估、输出数据的结果格式以及如何参加比赛的详细阐述和总结。1.MSCOCO数据集目标检测评估(DetectionEva
- 【YOLO系列】YOLO介绍
有品位的小丑
目标检测与生成式模型学习记录YOLO目标跟踪人工智能
目录前言一、算法特点二、工作原理前言YOLO,全称为"YouOnlyLookOnce",是一种流行的实时目标检测算法,由JosephRedmon等人于2015年首次提出。YOLO的核心思想是将目标检测任务视为一个单一的回归问题,直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。这种设计使得YOLO能够以非常快的速度进行目标检测,同时保持较高的精度,特别适合需要实时处理的应用场景。一、算法特点速度快YOL
- YOLO系列目标检测数据集大全_yolo数据集(1)
2401_84187537
程序员YOLO目标检测人工智能
Darknet版YOLOv4猫狗识别训练好的权重文件:https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541214Darknet版YOLOv3猫狗识别训练好的权重文件:https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541209DeepSORT-YOLOv5猫狗检测和跟踪+可视化目标运动轨迹yolov7猫狗
- 使用Tensorflow目标检测API训练自己的数据集
是我真的是我
使用官方1.x的目标检测API,安装过程见:https://www.jianshu.com/p/3257a32d4c5a一、制作数据集制作自己的数据集可以参考该方式:https://www.bilibili.com/video/BV1kV411k7D8即准备好图片集,然后利用LabelImg等公开标注软件进行标注并生成指定格式的标注文件。本文使用COCO数据集制作为tf_record格式数据集:C
- 【YOLOv10改进[Conv]】感受野注意力卷积RFAConv(2024.3)| 使用RFAConv 改进C2f + 含全部代码和详细修改方式
Jackilina_Stone
【魔改】YOLOv10YOLO魔改ODpython计算机视觉
本文将进行使用RFAConv改进C2f,助力YOLOv10目标检测效果,文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。改进前和改进后的参数对比:
- 电力行业电气领域相关数据集下载地址汇总输电线路变电站电网应用数据集汇总(全网最全)
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数据集目标检测
在电力行业电气领域,数据集扮演着至关重要的角色。这些数据集涵盖了从发电到用电的各个环节,包括输电线路图像、变电站监测、电力负荷预测等多样化内容。例如,输电线路图像数据集通过无人机或直升机拍摄,包含了杆塔、绝缘子、导线等详细图像,为目标检测、分类和异常检测提供了丰富的素材。此外,还有针对变电站烟火检测、导线破损检测等特定任务的数据集,这些数据集通过收集实际场景中的图像和视频,帮助研究人员训练更加精准
- [数据集][目标检测]街灯路灯检测数据集VOC+YOLO格式1893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):1893标注数量(xml文件个数):1893标注数量(txt文件个数):1893标注类别数:1标注类别名称:["streetlight"]每个类别标注的框数:streetlight框数=5133总框数:5133使用标注工
- [数据集][目标检测]手钳检测数据集VOC+YOLO格式141张1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):141标注数量(xml文件个数):141标注数量(txt文件个数):141标注类别数:1标注类别名称:["pliers"]每个类别标注的框数:pliers框数=195总框数:195使用标注工具:labelImg标注规则:
- 多线程编程之理财
周凡杨
java多线程生产者消费者理财
现实生活中,我们一边工作,一边消费,正常情况下会把多余的钱存起来,比如存到余额宝,还可以多挣点钱,现在就有这个情况:我每月可以发工资20000万元 (暂定每月的1号),每月消费5000(租房+生活费)元(暂定每月的1号),其中租金是大头占90%,交房租的方式可以选择(一月一交,两月一交、三月一交),理财:1万元存余额宝一天可以赚1元钱,
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper会话超时机制
bit1129
zookeeper
首先,会话超时是由Zookeeper服务端通知客户端会话已经超时,客户端不能自行决定会话已经超时,不过客户端可以通过调用Zookeeper.close()主动的发起会话结束请求,如下的代码输出内容
Created /zoo-739160015
CONNECTEDCONNECTED
.............CONNECTEDCONNECTED
CONNECTEDCLOSEDCLOSED
- SecureCRT快捷键
daizj
secureCRT快捷键
ctrl + a : 移动光标到行首ctrl + e :移动光标到行尾crtl + b: 光标前移1个字符crtl + f: 光标后移1个字符crtl + h : 删除光标之前的一个字符ctrl + d :删除光标之后的一个字符crtl + k :删除光标到行尾所有字符crtl + u : 删除光标至行首所有字符crtl + w: 删除光标至行首
- Java 子类与父类这间的转换
周凡杨
java 父类与子类的转换
最近同事调的一个服务报错,查看后是日期之间转换出的问题。代码里是把 java.sql.Date 类型的对象 强制转换为 java.sql.Timestamp 类型的对象。报java.lang.ClassCastException。
代码:
- 可视化swing界面编辑
朱辉辉33
eclipseswing
今天发现了一个WindowBuilder插件,功能好强大,啊哈哈,从此告别手动编辑swing界面代码,直接像VB那样编辑界面,代码会自动生成。
首先在Eclipse中点击help,选择Install New Software,然后在Work with中输入WindowBui
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(文本函数)
老A不折腾
finereportweb报表工具报表软件java报表
文本函数
CHAR
CHAR(number):根据指定数字返回对应的字符。CHAR函数可将计算机其他类型的数字代码转换为字符。
Number:用于指定字符的数字,介于1Number:用于指定字符的数字,介于165535之间(包括1和65535)。
示例:
CHAR(88)等于“X”。
CHAR(45)等于“-”。
CODE
CODE(text):计算文本串中第一个字
- mysql安装出错
林鹤霄
mysql安装
[root@localhost ~]# rpm -ivh MySQL-server-5.5.24-1.linux2.6.x86_64.rpm Preparing... #####################
- linux下编译libuv
aigo
libuv
下载最新版本的libuv源码,解压后执行:
./autogen.sh
这时会提醒找不到automake命令,通过一下命令执行安装(redhat系用yum,Debian系用apt-get):
# yum -y install automake
# yum -y install libtool
如果提示错误:make: *** No targe
- 中国行政区数据及三级联动菜单
alxw4616
近期做项目需要三级联动菜单,上网查了半天竟然没有发现一个能直接用的!
呵呵,都要自己填数据....我了个去这东西麻烦就麻烦的数据上.
哎,自己没办法动手写吧.
现将这些数据共享出了,以方便大家.嗯,代码也可以直接使用
文件说明
lib\area.sql -- 县及县以上行政区划分代码(截止2013年8月31日)来源:国家统计局 发布时间:2014-01-17 15:0
- 哈夫曼加密文件
百合不是茶
哈夫曼压缩哈夫曼加密二叉树
在上一篇介绍过哈夫曼编码的基础知识,下面就直接介绍使用哈夫曼编码怎么来做文件加密或者压缩与解压的软件,对于新手来是有点难度的,主要还是要理清楚步骤;
加密步骤:
1,统计文件中字节出现的次数,作为权值
2,创建节点和哈夫曼树
3,得到每个子节点01串
4,使用哈夫曼编码表示每个字节
- JDK1.5 Cyclicbarrier实例
bijian1013
javathreadjava多线程Cyclicbarrier
CyclicBarrier类
一个同步辅助类,它允许一组线程互相等待,直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程的程序中,这些线程必须不时地互相等待,此时 CyclicBarrier 很有用。因为该 barrier 在释放等待线程后可以重用,所以称它为循环的 barrier。
CyclicBarrier支持一个可选的 Runnable 命令,
- 九项重要的职业规划
bijian1013
工作学习
一. 学习的步伐不停止 古人说,活到老,学到老。终身学习应该是您的座右铭。 世界在不断变化,每个人都在寻找各自的事业途径。 您只有保证了足够的技能储
- 【Java范型四】范型方法
bit1129
java
范型参数不仅仅可以用于类型的声明上,例如
package com.tom.lang.generics;
import java.util.List;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value =
- 【Hadoop十三】HDFS Java API基本操作
bit1129
hadoop
package com.examples.hadoop;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoo
- ua实现split字符串分隔
ronin47
lua split
LUA并不象其它许多"大而全"的语言那样,包括很多功能,比如网络通讯、图形界面等。但是LUA可以很容易地被扩展:由宿主语言(通常是C或 C++)提供这些功能,LUA可以使用它们,就像是本来就内置的功能一样。LUA只包括一个精简的核心和最基本的库。这使得LUA体积小、启动速度快,从 而适合嵌入在别的程序里。因此在lua中并没有其他语言那样多的系统函数。习惯了其他语言的字符串分割函
- java-从先序遍历和中序遍历重建二叉树
bylijinnan
java
public class BuildTreePreOrderInOrder {
/**
* Build Binary Tree from PreOrder and InOrder
* _______7______
/ \
__10__ ___2
/ \ /
4
- openfire开发指南《连接和登陆》
开窍的石头
openfire开发指南smack
第一步
官网下载smack.jar包
下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp#smack
第二步
把smack里边的jar导入你新建的java项目中
开始编写smack连接openfire代码
p
- [移动通讯]手机后盖应该按需要能够随时开启
comsci
移动
看到新的手机,很多由金属材质做的外壳,内存和闪存容量越来越大,CPU速度越来越快,对于这些改进,我们非常高兴,也非常欢迎
但是,对于手机的新设计,有几点我们也要注意
第一:手机的后盖应该能够被用户自行取下来,手机的电池的可更换性应该是必须保留的设计,
- 20款国外知名的php开源cms系统
cuiyadll
cms
内容管理系统,简称CMS,是一种简易的发布和管理新闻的程序。用户可以在后端管理系统中发布,编辑和删除文章,即使您不需要懂得HTML和其他脚本语言,这就是CMS的优点。
在这里我决定介绍20款目前国外市面上最流行的开源的PHP内容管理系统,以便没有PHP知识的读者也可以通过国外内容管理系统建立自己的网站。
1. Wordpress
WordPress的是一个功能强大且易于使用的内容管
- Java生成全局唯一标识符
darrenzhu
javauuiduniqueidentifierid
How to generate a globally unique identifier in Java
http://stackoverflow.com/questions/21536572/generate-unique-id-in-java-to-label-groups-of-related-entries-in-a-log
http://stackoverflow
- php安装模块检测是否已安装过, 使用的SQL语句
dcj3sjt126com
sql
SHOW [FULL] TABLES [FROM db_name] [LIKE 'pattern']
SHOW TABLES列举了给定数据库中的非TEMPORARY表。您也可以使用mysqlshow db_name命令得到此清单。
本命令也列举数据库中的其它视图。支持FULL修改符,这样SHOW FULL TABLES就可以显示第二个输出列。对于一个表,第二列的值为BASE T
- 5天学会一种 web 开发框架
dcj3sjt126com
Web框架framework
web framework层出不穷,特别是ruby/python,各有10+个,php/java也是一大堆 根据我自己的经验写了一个to do list,按照这个清单,一条一条的学习,事半功倍,很快就能掌握 一共25条,即便很磨蹭,2小时也能搞定一条,25*2=50。只需要50小时就能掌握任意一种web框架
各类web框架大同小异:现代web开发框架的6大元素,把握主线,就不会迷路
建议把本文
- Gson使用三(Map集合的处理,一对多处理)
eksliang
jsongsonGson mapGson 集合处理
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175532 一、概述
Map保存的是键值对的形式,Json的格式也是键值对的,所以正常情况下,map跟json之间的转换应当是理所当然的事情。 二、Map参考实例
package com.ickes.json;
import java.lang.refl
- cordova实现“再点击一次退出”效果
gundumw100
android
基本的写法如下:
document.addEventListener("deviceready", onDeviceReady, false);
function onDeviceReady() {
//navigator.splashscreen.hide();
document.addEventListener("b
- openldap configuration leaning note
iwindyforest
configuration
hostname // to display the computer name
hostname <changed name> // to change
go to: /etc/sysconfig/network, add/modify HOSTNAME=NEWNAME to change permenately
dont forget to change /etc/hosts
- Nullability and Objective-C
啸笑天
Objective-C
https://developer.apple.com/swift/blog/?id=25
http://www.cocoachina.com/ios/20150601/11989.html
http://blog.csdn.net/zhangao0086/article/details/44409913
http://blog.sunnyxx
- jsp中实现参数隐藏的两种方法
macroli
JavaScriptjsp
在一个JSP页面有一个链接,//确定是一个链接?点击弹出一个页面,需要传给这个页面一些参数。//正常的方法是设置弹出页面的src="***.do?p1=aaa&p2=bbb&p3=ccc"//确定目标URL是Action来处理?但是这样会在页面上看到传过来的参数,可能会不安全。要求实现src="***.do",参数通过其他方法传!//////
- Bootstrap A标签关闭modal并打开新的链接解决方案
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
Bootstrap里面的js modal控件使用起来很方便,关闭也很简单。只需添加标签 data-dismiss="modal" 即可。
可是偏偏有时候需要a标签既要关闭modal,有要打开新的链接,尝试多种方法未果。只好使用原始js来控制。
<a href="#/group-buy" class="btn bt
- 二维数组在Java和C中的区别
流淚的芥末
javac二维数组数组
Java代码:
public class test03 {
public static void main(String[] args) {
int[][] a = {{1},{2,3},{4,5,6}};
System.out.println(a[0][1]);
}
}
运行结果:
Exception in thread "mai
- systemctl命令用法
wmlJava
linuxsystemctl
对比表,以 apache / httpd 为例 任务 旧指令 新指令 使某服务自动启动 chkconfig --level 3 httpd on systemctl enable httpd.service 使某服务不自动启动 chkconfig --level 3 httpd off systemctl disable httpd.service 检查服务状态 service h