jiachen0212
jiachen0212

YOLOv3 资源合集

此博文仅是“大佬们”的搬运贴......

首先目标检测的入门文档：知乎-目标检测

voc版本数据集制作：voc格式数据集

yolo主页：yolo home

翻译：知乎yolov3翻译

github开源：github开源

csdn论文笔记：论文笔记

YOLO1~3回顾：yolo合集

介绍YOLOv2的一篇佳作：yolo9000

k-means解说：k-means算法详解

到底是怎么k-means的呢，这篇是我找了很久才提到是用gt box进行聚类的博文，感恩了哈哈：gt box k-means

鄙人自己做的一个yolo小汇总(主要是为了我的某门课程汇报...)：yolo小ppt

tf.keras 代码解说：很棒的资料 loss解说很赞

 

你可能感兴趣的:(YOLOv3)

  • Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误：/usr/bin/ld: cannot find -lcuda 徐小妞66666
    一.利用GPU训练Yolov3时，首先要修改MakeFile文件，修改格式如下：GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址)二.此时make产生错误/usr/bin/ld:cannotfind-lcuda1.查看MakeFile文件找到该行代码：LDFLAGS+=-L/usr/local/cuda/lib64
  • 目标检测-YOLOv3 wydxry 深度学习目标检测YOLO深度学习
    YOLOv3介绍YOLOv3(YouOnlyLookOnce,Version3)是YOLO系列目标检测模型的第三个版本，相较于YOLOv2有了显著的改进和增强，尤其在检测速度和精度上表现优异。YOLOv3的设计目标是在保持高速的前提下提升检测的准确性和稳定性。下面是对YOLOv3改进和优势的介绍，以及YOLOv3核心部分的代码展示。相比YOLOv2的改进与优势多尺度特征金字塔YOLOv3引入了FP
  • 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
  • 来了，YoloV5的TensorFlow版开源 半壶雪
    开源自从yolov5开源以来，(不管因为啥原因)深受瞩目，我最近用tensorflow实现了其主要部分。可能是第一个纯正的tensorfow2版本，欢迎tryandstar：github.com/LongxingTan…之前在工作中接触过yolov3(跑过demo应该就算接触过了)，效果惊艳。我在视觉领域只是个新人(悲伤的是我一个中年人却在哪儿哪儿都TM是新人)，能力有限，疏漏难免。从头开始实现，
  • YOLO缺陷检测学习笔记（2） tt555555555555 YOLO缺陷检测学习笔记YOLO学习笔记
    YOLO缺陷检测学习笔记（2）残差连接1.**YOLO的残差连接结构**2.**YOLO使用残差连接的目的**3.**YOLO中的残差块**4.**YOLOv3和YOLOv4的残差连接架构**YOLO网络架构概述1.特征提取网络2.预测头（DetectionHead）3.后处理（Post-processing）YOLOv3/v4的改进YOLOv3YOLOv4SoftmaxSoftmax的性质：So
  • 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
  • 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
  • 目标检测 | yolov8 原理和介绍 hero_hilog 目标检测AIYOLO目标检测
    相关系列：目标检测|yolov1原理和介绍目标检测|yolov2/yolo9000原理和介绍目标检测|yolov3原理和介绍目标检测|yolov4原理和介绍目标检测|yolov5原理和介绍目标检测|yolov6原理和介绍目标检测|yolov7原理和介绍目标检测|yolov8原理和介绍目标检测|yolov9原理和介绍目标检测|yolov10原理和介绍IEEE链接:https://ieeexplore
  • 【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备（RCNN~YOLOv5） 旅途中的宽~ 计算机视觉面经总结计算机视觉深度学习目标检测YOLORCNN
    文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5
  • 深度学习||YOLO（You Only Look Once）深度学习的实时目标检测算法（YOLOv1~YOLOv5） 小嘤嘤怪学 深度学习算法目标检测
    目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。自从2015年首次被提出以来，YOLO系列不断发展，推出了多个版本，包括YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,和YOLOv5等。下面是对YOLO系列的详解：YOLOv1:提出时间:2015年。主要贡献:将目标检测任务转换
  • 挑战杯 YOLOv7 目标检测网络解读 laafeer python
    文章目录0前言1yolov7的整体结构2关键点-backbone关键点-head3训练4使用效果5最后0前言世界变化太快，YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了，如果有同学的毕设项目想用上最新的技术，不妨看看学长的这篇文章，学长带大家简单的解读yolov7，目的是对yolov7有个基础的理解。从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、
  • yolov3-tiny HelloWorldQAQ。 CNN模型介绍自动驾驶深度学习神经网络
    文章目录一、目标检测简介二、Yolov3-tiny2.1anchorbox2.2NMS算法三、后记一、目标检测简介针对一张图片，根据后续任务的需要，有三个主要层次。一是分类（Classification），即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别或实例ID来描述图片，这一任务是最简单、最基础的图像理解任务，也是深度学习模型最先取得突破和实现大规模应用的任务。其中ImageNet是最权威
  • YOLO系列详解（YOLOV1-YOLOV3） X.AI666 深度学习yolo
    YOLO算法简介本文主要介绍YOLO算法，包括YOLOv1、YOLOv2/YOLO9000和YOLOv3。YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。目标检测思路目标检测属于计算机视觉的一个中层任务，该任务可以细化为目标定位与目标识别两个任务，简单来说，找到图片中
  • AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】参数模型开发构建作物生产场景下番茄采摘检测计数分析系统 Together_CZ 人工智能YOLO
    去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物，专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械，看着非常震撼，但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的，小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草，不知道什么时候才能走到地的尽头，小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割，大点的连片的土地可以用收割机来收割，不过收割机基
  • 如何用OpenCV加载Yolov5并使用CUDA加速 geekboys
    1背景随着Pytorch、TensorFlow等有效的框架被用来深度的学习开发，各种任务的模型也层出不穷。但是大多的部署往往依赖签名的两个框架，需要前面的两个框架大量的库。而且先前的Yolov3和Yolov4有官方直接支持，可以自接加载weights和cfg文件。部署起来相对来说就很简单，但是最新的Yolov5确实基于Pytorch版本的，这使用Opencv部署起来就稍微的麻烦了。可以这时候我们希
  • 在C++上如何使用OpenCV头文件是什么_用OpenCV的dnn模块调用yolov3模型 weixin_39785858
    前言在实际应用场景，我们用darknet的GPU版本训练自己的数据，得到权值文件，然后我们可以调用训练的好的模型去实现自己的检测项目。一般情况下，我们可以使用opencv的dnn模块去调用yolov3。下面大致讲解一下如何是实现调用。一、环境准备1、编译好darknet的GPU版本。可参考我的文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/1343471762、安装好opencv3.
  • C++ OpenCV-dnn模块调用模型进行目标检测 （支持CUDA加速） 枸杞叶儿 经验笔记深度学习神经网络
    前言OpenCV4.4开始支持YOLOv4模型的调用，需要使用Opencv的DNN模块。编译安装OpenCV和OpenCV-contrib库步骤，点此链接C++OpenCV调用YOLO模型的完整代码点此下载一、模型加载constexprconstchar*darknet_cfg="../face/yolov3-tiny.cfg";//网络文件constexprconstchar*darknet_w
  • Darknet yolov3 Makefile文件解析 未完城 ubuntudeep-learningdarknetlinuxmakefile
    文章目录1.darknetMakefile注释2.reference现在搞深度学习都在linux平台，经常遇到gcc手动编译的时候。由于linux平台没有通用的IDE，大家都是靠Makefile配置文件进行make。在学习darknet框架的过程中，决定要顺便搞清楚Makefile的写法和参数配置。Makefile完整的教程网上有很多，我暂时也不打算完整学一遍，仅仅把遇到的都搞懂，下次遇到新的东西
  • 【从零开始学习YOLOv3】5. 网络模型的构建 pprpp
    前言：之前几篇讲了cfg文件的理解、数据集的构建、数据加载机制和超参数进化机制，本文将讲解YOLOv3如何从cfg文件构造模型。本文涉及到一个比较有用的部分就是bias的设置，可以提升mAP、F1、P、R等指标，还能让训练过程更加平滑。1.cfg文件在YOLOv3中，修改网络结构很容易，只需要修改cfg文件即可。目前，cfg文件支持convolutional,maxpool,unsample,ro
  • python相对导入错误，ValueError: attempted relative import beyond top-level package aminghhhh pythonpycharm
    在yolov3的文件中出现了类似的相对导入错误，同时类似的还有ValueError:attemptedrelativeimportnoparentpackage或者明明存在的.py文件报错说不存在，例如Modulenofound：utilsisnoamodle/XXXisnotamodle。。。这是由于在引入文件的时候相对导入的问题直接说解决方法：将相对导入改为绝对导入1.先右键点击package
  • 经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解 undo_try #深度学习目标检测YOLOpython
    经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解不论是YOLOv1，还是YOLOv2，都有一个共同的致命缺陷：小目标检测的性能差。尽管YOLOv2使用了passthrough技术将16倍降采样的特征图（即C4特征图）融合到了C5特征图中，但最终的检测仍是在C5尺度的特征图上进行的。为了解决这一问题，YOLO作者做了第3次改进，主要改进如下：使用了更好的主干网络DarkNet-53使用了多级检测与
  • 经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现 undo_try #深度学习目标检测YOLO
    经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现我们在之前实现YOLOv2的基础上，加入了多级检测及FPN，快速的实现了YOLOv3的网络架构，并且实现了前向推理过程。经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程我们继续进行YOLOv3的复现。1正样本匹配策略1.1基于先验框的正样本匹配策略官方YOLOv2的正样本匹配思路是根据
  • 经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程 undo_try #深度学习目标检测YOLO人工智能
    经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程和之前实现的YOLOv2一样，根据《YOLO目标检测》(ISBN:9787115627094)一书，在不脱离YOLOv3的大部分核心理念的前提下，重构一款较新的YOLOv3检测器，来对YOLOv3有更加深刻的认识。书中源码连接:RT-ODLab:YOLOTutorial1、YOLOv3网络架构1.1DarkNet53主
  • keras yolo v3调用笔记本本地摄像头实时监测 A大于_963a
    最近在学习yolov3，下载了yolo的keras版本，按照工程里readme中将权重下载，运行Convert后，可以进行yolo的图像检测，图像检测命令：pythonyolo_video.py--image，然后在提示下输入图片路径即可实现本地图片检测。本地视频检测：pythonyolo_video.py--inputxxx.mp4即可实时检测本地视频。然后，想用笔记本的自带摄像头进行实时检测，
  • YOLOv3测试和训练 weixin_42103837 python
    参考文章：学习YOLO系列的个人总结_boss-dog的博客-CSDN博客windows操作系统上运行ultralytics/yolov3进行目标检测_itsgoodtobebad的专栏-CSDN博客0.环境windows101.下载2.建立虚环境、安装包安装包非常缓慢忘了指定下载源$pipinstall-rrequirements.txt指定下载源pipinstall-rrequirements
  • [C#]winform部署yolov7+CRNN实现车牌颜色识别车牌号检测识别 FL1623863129 C#YOLO
    【官方框架地址】https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git【框架介绍】Yolov7是一种目标检测算法，全称YouOnlyLookOnceversion7。它是继Yolov3和Yolov4之后的又一重要成果，是目标检测领域的一个重要里程碑。Yolov7在算法结构上继承了其前作Yolov3和Yolov4的设计思想，但在许多方面进行了优化和改进。它采用了深度学习技术
  • 用python实现yolov3检测工业相机视频 蘑菇的神 python音视频计算机视觉
    前言：学习记录环境：windows+pycharm+yolov3相机：海康工业网口相机：MV-CA020-20GC(Gige，彩色，全局)1.网上有很多网络摄像头跑yolo的案例，但是，不行。网络摄像头和工业相机不一样！yolo是能直接检测网络摄像头的视频的（这个我没有试过，因为没有网络摄像头）./darknetdetectordemocfg/coco.datacfg/yolov3.cfgyolo
  • 手把手教你用深度学习做物体检测(一)： 快速感受物体检测的酷炫 AAI机器之心 深度学习人工智能YOLOcnn机器学习
    我们先来看看什么是物体检测，见下图：如上图所示，物体检测就是需要检测出图像中有哪些目标物体，并且框出其在图像中的位置。本篇文章，我将会介绍如何利用训练好的物体检测模型来快速实现上图的效果，这里我们将会用到基于coco数据集训练的yolov3模型，该模型能识别80类物品，具体如下：人自行车汽车摩托车飞机公共汽车火车卡车船红绿灯消防栓停车标志停车收费码表长凳鸟猫狗马羊牛大象熊斑马长颈鹿双肩包雨伞手提包
  • 基于树莓派与YOLOv3模型的人体目标检测小车（三） 凌乱533
    模型效果：在上文中，我们制作了数据集，并利用数据集进行了模型的训练，利用静态图片和视频对模型的检测效果进行了检验，发现效果还是不错的。imageimage前两张为静态图片检测，后一张为视频检测效果截图。image但是模型要想部署在算力微弱的树莓派上，还需要进行两次模型转化才能运行在NCS上进行前向推理。模型转化：第一次转化：（.weight-->.pb）这里的模型转化OpenVINO给出了官方指南
  • YOLOv3(Pytorch版本和Tensorflow版本）学习 南叔先生 机器学习pytorchtensorflow深度学习
    一、地址来源YOLOv4最全复现代码合集（含PyTorch/TF/Keras和Caffe等）二、Pytorch版本地址：https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4这个地址支持训练RequirementsandDependenciespipinstallnumpy==1.18.2#CPUonlypipinstalltorch==1.4.0+cputorc
  • C/C++Win32编程基础详解视频下载 择善Zach 编程C++Win32
    课题视频：C/C++Win32编程基础详解 视频知识：win32窗口的创建                   windows事件机制 主讲：择善Uncle老师 学习交流群：386620625 验证码：625 --
  • Guava Cache使用笔记 bylijinnan javaguavacache
    1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常 我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样，get(null)返回null。 实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的，很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。 2.Guava
  • 解决ora-01652无法通过128（在temp表空间中） 0624chenhong oracle
    解决ora-01652无法通过128（在temp表空间中）扩展temp段的过程 一个sql语句后，大约花了10分钟，好不容易有一个结果，但是报了一个ora-01652错误，查阅了oracle的错误代码说明：意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因：一是临时表空间空间太小，二是不能自动扩展。 分析过程：    既然是temp表空间有问题，那当
  • Struct在jsp标签 不懂事的小屁孩 struct
    非UI标签介绍： 控制类标签： 1：程序流程控制标签   if   elseif    else <s:if test="isUsed"> <span class="label label-success">True</span> </
  • 按对象属性排序 换个号韩国红果果 JavaScript对象排序
    利用JavaScript进行对象排序，根据用户的年龄排序展示 <script> var bob={ name;bob, age:30 } var peter={ name;peter, age:30 } var amy={ name;amy, age:24 } var mike={ name;mike, age:29 } var john={
  • 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远 蓝儿唯美 数据分析
    顾客通过多种渠道制造大量数据，企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。 分析公司Gartner表示，高级分析会成为客户服务的关键，但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据，疲于根据自身的客户关系管理（CRM）系统部署有效的分析框架，以及集成不同的内外部信息源。 然而，面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息，企业需要及时作出反应。要想实
  • java笔记4 a-john java
    操作符 1，使用java操作符       操作符接受一个或多个参数，并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用，但是效果是相同的。加号和一元的正号（+）、减号和一元的负号（-）、乘号（*）、除号（/）以及赋值号（=）的用法与其他编程语言类似。       操作符作用于操作数，生成一个新值。另外，有些操作符可能会改变操作数自身的
  • 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之：驱动和应用程序 aijuans 嵌入式学习
        笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了，很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识，也有很多书将ARM9方面的知识，但是从以前51形式的（对寄存器直接操作，初始化芯片的功能模块）编程方法，和思维模式，变换为基于Linux操作系统编程，讲这个思想转变的书几乎没有，让初学者走了很多弯路，撞了很多难墙。     笔者因此写上自己的学习心得，希望能给和我一样转变
  • 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题 asialee 循环引用fastjson
              我们先来看一个例子：           package com.elong.bms; import java.io.OutputStream; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import co
  • ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结 百合不是茶 androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
    ArrayAdapter比较简单，但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性，可以自定义出各种效果   ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列        // 获得下拉框对象 AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
  • 九封信 bijian1013 人生励志
            有时候，莫名的心情不好，不想和任何人说话，只想一个人静静的发呆。有时候，想一个人躲起来脆弱，不愿别人看到自己的伤口。有时候，走过熟悉的街角，看到熟悉的背影，突然想起一个人的脸。有时候，发现自己一夜之间就长大了。         2014，写给人
  • Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin sunjing PHPInstallphpMyAdmin
    PHP http://php.net/ phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net Error compiling PHP on CentOS x64   一、安装Apache 请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244   二、安装依赖包 sudo yum install gd
  • 分布式系统理论 bit1129 分布式
    FLP One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
  • ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码 白糖_ eclipsespringHibernatemysql项目管理
    最近抽空又整理了一套ssh2框架，主要使用的技术如下： spring做容器，管理了三层(dao,service,actioin)的对象 struts2实现与页面交互(MVC)，自己做了一个异常拦截器，能拦截Action层抛出的异常 hibernate与数据库交互 BoneCp数据库连接池，据说比其它数据库连接池快20倍，仅仅是据说 MySql数据库   项目用eclipse
  • treetable bug记录 braveCS table
    // 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改： //不知改后有没有错，先做个备忘 Tree.prototype.removeNode = function(node) { // Recursively remove all descendants of +node+ this.unloadBranch(node); // Remove
  • 编程之美-电话号码对应英语单词 bylijinnan java算法编程之美
    import java.util.Arrays; public class NumberToWord { /** * 编程之美 电话号码对应英语单词 * 题目： * 手机上的拨号盘，每个数字都对应一些字母，比如2对应ABC，3对应DEF.........，8对应TUV，9对应WXYZ， * 要求对一段数字，输出其代表的所有可能的字母组合
  • jquery ajax读书笔记 chengxuyuancsdn jQuery ajax
    1、jsp页面 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()
  • JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法 comsci 数据结构算法工作活动J#
      对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件，或者下载JWFD的全部代码进行分析   /*  流程图拓扑结构解析伪码描述算法         public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
  • oracle I/O 从属进程 daizj oracle
    I/O 从属进程 　　I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如，磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程，可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样，写设备的进程(调用者)会收集大量数据，并交由写入器写出。数据成功地写出时，写入器(此时写入器是I/O 从属进程，而不是操作系统)会通知原来的调用者，调用者则会
  • 高级排序:希尔排序 dieslrae 希尔排序
    public void shellSort(int[] array){ int limit = 1; int temp; int index; while(limit <= array.length/3){ limit = limit * 3 + 1;
  • 初二下学期难记忆单词 dcj3sjt126com englishword
    kitchen 厨房 cupboard 厨柜 salt 盐 sugar 糖 oil 油 fork 叉；餐叉 spoon 匙；调羹 chopsticks 筷子 cabbage 卷心菜；洋白菜 soup 汤 Italian 意大利的   Indian 印度的 workplace  工作场所 even 甚至；更 Italy 意大利 laugh 笑 m
  • Go语言使用MySQL数据库进行增删改查 dcj3sjt126com mysql
    目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP，其中的M即MySQL, 作为数据库，MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多，有如下几种，有些是支持database/sql标准，而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种: http://code.google.c...o-mysql-dri
  • git命令 shuizhaosi888 git
    ---------------设置全局用户名： git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名 git config --global user.email "[email protected]" //设置邮箱 ---------------查看环境配置 git config --li
  • qemu-kvm 网络 nat模式 (四) haoningabc kvmqemu
    qemu-ifup-NAT #!/bin/bash BRIDGE=virbr0 NETWORK=192.168.122.0 GATEWAY=192.168.122.1 NETMASK=255.255.255.0 DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254 TFTPROOT= BOOTP= function check_bridge()
  • 不要让未来的你，讨厌现在的自己 jingjing0907 生活 奋斗 工作 梦想
     故事one 　23岁，他大学毕业，放弃了父母安排的稳定工作，独闯京城，在家小公司混个小职位，工作还算顺手，月薪三千，混了混，混走了一年的光阴。　　　　24岁，有了女朋友，从二环12人的集体宿舍搬到香山民居，一间平房，二人世界，爱爱爱。偶然约三朋四友，打扑克搓麻将，日子快乐似神仙；　　　　25岁，出了几次差，调了两次岗，薪水涨了不过百，生猛狂飙的物价让现实血淋淋，无力为心爱银儿购件大牌
  • 枚举类型详解 一路欢笑一路走 enum枚举详解enumsetenumMap
    枚举类型详解 一.Enum详解      1.1枚举类型的介绍   JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型，为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。      Demo:一个最简单的枚举类   public enum ColorType { RED
  • 第11章 动画效果（上） onestopweb 动画
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • Eclipse中jsp、js文件编辑时，卡死现象解决汇总 ljf_home eclipsejsp卡死js卡死
    使用Eclipse编辑jsp、js文件时，经常出现卡死现象，在网上百度了N次，经过N次优化调整后，卡死现象逐步好转，具体那个方法起到作用，不太好讲。将所有用过的方法罗列如下：   1、取消验证 windows–>perferences–>validation 把 除了manual 下面的全部点掉，build下只留 classpath dependency Valida
  • MySQL编程中的6个重要的实用技巧 tomcat_oracle mysql
    每一行命令都是用分号(;)作为结束 对于MySQL，第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的，但当一行MySQL被插入在PHP代码中时，最好把后面的分号省略掉，例如： mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
  • zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs) 阿尔萨斯 Build
    题目链接：zoj 3820 Building Fire Stations 题目大意：给定一棵树，选取两个建立加油站，问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少，并且任意输出一种建立加油站的方式。 解题思路：二分距离判断，判断函数的复杂度是o(n)，这样的复杂度应该是o(nlogn)，即使常数系数偏大，但是居然跑了4.5s，也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs，但是每次bfs节点最多
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他