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计算机C9硕士_算法工程师
YOLO目标检测深度学习
YOLOv5模型介绍YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一,在多个数据集上取得了优秀的表现。相较于YOLOv4,YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像,以提高检测精度和速度。单目测距实现方法在目标检测的基础上,我们可以通过计算物体在图像中的像素大小来估计其距离。具体方法是,首先确定某个物体的实际尺寸,然后根据该物体在图像中的像素大小计算其距离。这个方法可以应用于各种
- ultralytics 是什么?
博刻
AI学习笔记python
ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库,专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么?YOLO是一种流行的目标检测算法,以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
- 基于YOLOv8+PyQt5的密集人群计数检测系统
人工智能教学实践
YOLOqt目标检测
基于YOLOv8+PyQt5的密集人群计数检测系统是一个结合了目标检测算法与图形用户界面的项目,以下是相关介绍:【毕业设计参考】基于yolov8+pyqt5的密集人群计数检测系统.zip资源-CSDN文库系统概述该系统旨在实时分析某一区域内的人群数量与分布情况,将YOLOv8算法的高效目标检测能力与PyQt5框架的简洁直观界面相结合,能够实时捕获视频流,通过YOLOv8进行人群检测,并在用户界面中
- 目标检测算法以及常用库概述
YOLO大师
目标检测算法人工智能
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例目标检测是在图像中发现并识别物体的过程,它是深度学习和图像处理领域的重要成果之一。在创建物体定位时,识别物体时,常见的一种方法是使用边界框。这种方法具有很高的通用,可以训练目标检测模型来识别和检测多个特
- 【学习笔记】昇思25天学习打卡(D14)CV05-SSD目标检测.ipynb
UnseenMe
昇思学习笔记目标检测
SSD目标检测模型简介SSD,全称SingleShotMultiBoxDetector,是WeiLiu在ECCV2016上提出的一种目标检测算法。使用NvidiaTitanX在VOC2007测试集上,SSD对于输入尺寸300x300的网络,达到74.3%mAP(meanAveragePrecision)以及59FPS;对于512x512的网络,达到了76.9%mAP,超越当时最强的FasterRC
- 交通领域当中的视觉识别算法
若木胡
交通数据探索算法
以下是一些交通领域中常见的视觉识别算法:目标检测算法YOLO系列:YouOnlyLookOnce(YOLO)算法以其快速高效的特点在交通领域得到广泛应用。它能够在一张图像中同时检测多个目标,并快速确定目标的位置和类别。例如,在车辆检测中,可以准确识别出道路上不同类型的车辆,如轿车、卡车、公交车等;在行人检测方面,能够实时检测出行人的位置和姿态,为自动驾驶车辆或交通监控系统提供重要信息。YOLOv3
- 基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战
浪浪山小白兔
c++YOLO目标检测
1.前言在计算机视觉领域,目标检测是一项关键任务,其应用广泛,涵盖了安防监控、自动驾驶、工业检测等众多领域。YOLOv5作为一种先进的目标检测算法,以其速度快、精度高的特点备受关注。本文将详细介绍如何使用C++结合ONNXRuntime推理引擎来部署YOLOv5模型,实现高效的目标检测。2.ONNX与YOLOv52.1ONNX简介ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种
- 解锁辅助驾驶新境界:基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘
倔强的石头_
AIGC人工智能架构
博客主页:倔强的石头的CSDN主页Gitee主页:倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏:《AI大模型》期待您的关注目录一、引言二、CANN是什么1.异构计算与人工智能的关系2.CANN的定义和作用3.CANN的技术优势三、基于CANN的辅助驾驶AI应用原理1.目标检测算法2.智能检测流程3.算力平台支持四、基于CANN的辅助驾驶AI优势1.高效训练2.精准检测3.快速编程4.产业应用五、部署实操六
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测:深度学习实践与应用
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能目标跟踪目标检测
引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中,商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术,售货机可以在商品售出后自动更新库存,并提供准确的商品信息反馈。然而,在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题,尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。近年来,基于深度学习的目标检测算法,特别是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模
- 【YOLOv8杂草作物目标检测】
stsdddd
YOLO目标检测目标检测YOLO目标检测人工智能
YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。以下是一些关键信息的总结:农作物幼苗与杂草检测系统:基于YOLOv8深度学习框架,通过2822张图片训练了一个目标检测模型,用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。该系统支持图片、视频以及摄像头进行目标检测,并能保存检测结果。系统界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息。YOLO
- yolov5 +gui界面+单目测距 实现对图片视频摄像头的测距
毕设宇航
QQ767172261yolov5单目测距
可实现对图片,视频,摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面(GUI)以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测,并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术,系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。技术栈YOLOv5:用于目标检测的深度学习模型。OpenCV:用于图像处理和单目测距
- 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
- 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
- AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统
毕设宇航
yolov4垃圾识别QQ767172261
项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统,利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。YOLOv4-tiny作为YOLOv4的一个轻量化版本,在保证较高精度的同时,能够提供更快的检测速度,非常适合资源受限的设备或者要求实时性的应用场景。技术栈深度学习框架:PyTorch目标检测算法:YOLOv4-tiny编程语言:Python硬件加速:GPU(如果可用)功能特
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m0_60530253
人工智能深度学习
一、yolo模型介绍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。YOLO算法的一个显著特点是它在单个网络
- 【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
- 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
- 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
FL1623863129
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
- 【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
- 图像算法实习生--面经1
小豆包的小朋友0217
算法
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好?三、transformer相关问题四、介绍一下胶囊网络的动态路由五、yolo系列出到v9了,介绍一下你最熟悉的yolo算法六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别?七、讲一下剪枝八、讲一下PTQandQAT量化的区别九、
- 【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
- ChatGPT聊YOLO
AIWalker-Happy
YOLOchatgptYOLO
最近ChatGPT大伙,其概括摘要能力非常强。YOLO系列算法也是目标检测领域非常重要的一个研究路线,那么ChatGPT是如何看待各个YOLO算法的呢?那我们去问问它如何看待各个版本的YOLO。截止到2021年9月,YOLOv6尚未发布。因此,无法对其进行价值和贡献的评价。在这之前,最新的YOLO系列算法是YOLOv5。如果有关于YOLOv5或者其他目标检测算法的问题,欢迎随时提问。----Cha
- 互联网加竞赛 机器视觉目标检测 - opencv 深度学习
Mr.D学长
pythonjava
文章目录0前言2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是机器视觉opencv深度学习目标检测该项目较为新颖,适合作为竞赛课题
- YoloV8 +可视化界面+GUI+交互式界面目标检测与跟踪
阿利同学
YOLO目标检测人工智能目标检测可视化界面yolo界面制作交互
YoloV8可视化界面GUI本项目旨在基于YoloV8目标检测算法开发一个直观的可视化界面,使用户能够轻松上传图像或视频,并对其进行目标检测。通过图形用户界面,用户可以方便地调整检测参数、查看检测结果,并将结果保存或导出。同时,该界面还将提供实时目标检测功能,让用户能够在视频流中实时观察目标的检测情况。这个项目将结合YoloV8强大的检测能力和直观的用户交互,为用户提供一种全新的目标检测体验。如何
- 目标检测算法之YOLOv5的应用实例(零售业库存管理、无人机航拍分析、工业自动化领域应用的详解)
小嘤嘤怪学
目标检测算法YOLOYOLOv5深度学习
1.YOLOv5在"零售业库存管理"领域的应用在零售业库存管理中,YOLOv5可以帮助自动化商品识别和库存盘点过程。通过使用深度学习模型来实时识别货架上的商品,零售商可以更高效地管理库存,减少人工盘点的时间和成本。以下是一个使用YOLOv5进行商品识别的Python脚本示例:importcv2importyolov5#初始化YOLOv5模型model=yolov5.YOLOv5(weights="
- 目标检测算法之YOLOv5在乒乓球赛事中运动员行为分析领域的应用实例详解(优化版--下)
小嘤嘤怪学
目标检测算法YOLOyolov5人工智能深度学习计算机视觉
为了进一步提升代码的效率和可维护性,可以考虑以下几个方面的优化:1.**视频解码优化**:-使用OpenCV的`preprocess`功能来直接从原始视频帧中提取RGB图像,避免不必要的复制和转换。2.**模型推理优化**:-使用ONNXRuntime的定制配置,如启用自动形状推测和启用量化模式,来进一步提高模型推理速度。3.**结果后处理优化**:-使用更高效的非极大值抑制(NMS)实现,如使用
- 目标检测算法之YOLOv5的应用实例(智能交通信号控制、体育赛事分析、野生动物研究领域应用的详解)
小嘤嘤怪学
目标检测YOLO自动驾驶
1.YOLOv5在"智能交通信号控制"领域的应用在智能交通信号控制领域,YOLOv5可以通过实时检测交通流量的变化来辅助信号灯的调度决策。例如,在交通繁忙的交叉路口,YOLOv5可以检测到各个方向的车流量,帮助交通控制系统动态调整绿灯时长,减少拥堵。以下是一个简化的Python示例,演示了如何使用YOLOv5来检测视频流中的车辆,并据此作出一些基本的决策。importcv2importyolov5
- 目标检测算法之YOLOv5在社交媒体内容审核领域的应用实例详解
小嘤嘤怪学
YOLO媒体yolov5深度学习算法目标检测人工智能
目录YOLOv5具体工作流程应用实例及代码优化再优化继续优化YOLOv5具体工作流程YOLOv5可以在社交媒体内容审核领域发挥重要作用,具体工作流程如下:1.**数据准备**:首先,收集大量标记过的图像和视频数据,这些数据包含了需要被检测的内容类别,例如暴力、色情、仇恨言论等的视觉标识。2.**模型训练**:使用这些数据对YOLOv5模型进行训练。训练过程中,模型学习如何从图像中识别和定位这些不良
- 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
- 英文论文(sci)解读复现【NO.18】基于DS-YOLOv8的目标检测方法用于遥感图像
人工智能算法研究院
英文论文解读复现目标跟踪人工智能机器学习
此前出了目标检测算法改进专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读发表高水平学术期刊中的SCI论文,并对相应的SCI期刊进行介绍,帮助大家解答疑惑,助力科研论文投稿。解读的系列文章,本人会进行创新点代码复现,有需要的朋友可关注私信我获取。一、摘要改进的YOLOv8模型(DCN_C2f+SC_
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一