- 深度学习知识点汇总-目标检测(1)
深度学习模型优化
8.1R-FCNR-FCN属于two-stage的目标检测算法。backbone部分RPN,这里使用ResNet。head部分R-FCN,使用全连接网络。其中ResNet-101+R-FCN的方法在PASCALVOC2007测试数据集的mmAP达到83.6%。图1人脸检测R-FCN的核心思想得到目标多个特征。假设我们只有一个特征图用来检测右眼。那么我们可以使用它定位人脸吗?应该可以。因为右眼应该在
- 目标检测——R-FCN算法解读
lishanlu136
#目标检测目标检测R-FCN算法
论文:R-FCN:ObjectDetectionviaRegion-basedFullyConvolutionalNetworks作者:JifengDai,YiLi,KaimingHeandJianSun链接:https://arxiv.org/pdf/1605.06409v2.pdf代码:https://github.com/daijifeng001/r-fcn文章目录1、算法概述2、R-FCN
- 目标检测网络选择 (Faster R-CNN,SSD,R-FC) Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors
_szxy
深度学习目标检测
Speed/accuracytrade-offsformodernconvolutionalobjectdetectors现代卷积目标检测器的速度/精度折衷主要内容:如何选择目标检测网络:FasterR-CNN,SSD,R-FCN论文原网址:https://arxiv.org/abs/1611.10012翻译部分内容参考:http://tongtianta.site/paper/252简单来说,就
- (论文阅读17/100)R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks
朽月初二
目标跟踪人工智能论文阅读
文献阅读笔记简介题目R-FCN:ObjectDetectionviaRegion-basedFullyConvolutionalNetworks作者JifengDaiYiLiTsinghuaUniversityKaimingHeJianSun原文链接https://arxiv.org/abs/1605.06409详解R-FCN-知乎(zhihu.com)关键词Region-basedFullyCo
- R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks(2016.6)
怎么全是重名
论文笔记目标检测人工智能计算机视觉
文章目录AbstractIntroduction当前最先进目标检测存在的问题针对上述问题,我们提出...OurapproachOverviewBackbonearchitecturePosition-sensitivescoremaps&Position-sensitiveRoIpoolingRelatedWorkExperimentsConclusion原文链接源代码Abstract我们提出了基
- 目标检测:RFCN的Python代码训练自己的模型
BigCowPeking
人脸检测目标检测RFCN
py-R-FCN源码下载地址:https://github.com/Orpine/py-R-FCN也有Matlab版本:https://github.com/daijifeng001/R-FCN本文用到的是python版本。本文主要参考https://github.com/Orpine/py-R-FCN。准备工作:(1)配置caffe环境(网上找教程)(2)安装cython,python-open
- RFCN目标检测算法思想
BigCowPeking
目标检测人脸检测目标检测
方法概括R-FCN解决问题——目标检测整个R-FCN的结构一个base的conv网络如ResNet101,一个RPN(FasterRCNN来的),一个positionsensitive的prediction层,最后的ROIpooling+投票的决策层R-FCN的idea出发点(关键思想)分类需要特征具有平移不变性,检测则要求对目标的平移做出准确响应。现在的大部分CNN在分类上可以做的很好,但用在检
- 计算机视觉-YOYO-
ZhangJiQun&MXP
2023AI计算机视觉cnn目标跟踪
目录计算机视觉-YOYO目标检测发展历程区域卷积神经网络(R-CNN)FastR-CNNMaskR-CNN模型比如SSD、YOLO(1,2,3)、R-FCN目标检测基础概念边界框、锚框和交并比边界框(boundingbox)锚框(Anchorbox)交并比计算机视觉-YOYO对计算机而言,能够“看到”的是图像被编码之后的数字,但它很难理解高层语义概念,比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体,更
- 计算机视觉-目标检测(二):从R-FCN到YOLO-v3
orangerfun
计算机视觉计算机视觉目标检测python
文章目录1.R-FCN1.1动机1.2.R-FCN网络结构1.3.R-FCN的损失函数1.4.R-FCN的训练及性能2.YoLO-v12.1简介2.2YOLO-v1网络结构2.3目标函数2.4YOLO-v1的优缺点3.YOLO-v23.1YOLO-v2相比v1的优化4.YOLO-v3参考1.R-FCN论文链接:R-FCN:ObjectDetectionviaRegion-basedFullyCon
- R-FCN 以及 FCN 的粗略理解
AresAnt
简单来说FCN其实就是一个网络,它里面全部都是卷积层和池化层。那么对于,这样子的网络可以做什么呢?我们知道CNN对于一张图片的卷积提取特征到最后featuremap阶段其实得到的是一个高维空间中的heatmap图,包含了个图的语义信息,却无法代表什么。只有在全连接层后,才可以将这些语义信息整合得到分类中。然而,为什么卷积的操作可以得到像素级别的分类。我个人认为:卷积的操作,其实与全连接网络类似,如
- 目标检测的算法
黎燃(主号)
前端技术专栏算法目标检测人工智能
基于深度学习的目标检测算法分为2类:TwoStage和OneStage。TwoStage:先预设一个区域,改区域称为regionproposal,即一个可能包含待检测物体的预选框(简称RP),再通过卷积神经网络进行样本分类计算。流程是:特征提取->生成RP->分类/回归定位。常见的TwoStage算法有:R-CNN、SPP-Net、FastR-CNN、FasterR-CNN、R-FCN等。OneS
- FasterR-CNN,R-FCN,SSD,FPN,RetinaNet,YOLOv3速度和准确性比较
zero_f460
很难在不同的目标检测器之间进行公平的比较。对于哪个模型是最好的?这个问题是没有直接的答案。对于现实生活中的应用,我们选择平衡准确性和速度。除了检测器类型外,我们还需要了解影响性能的其他选择:Featureextractors(VGG16,ResNet,Inception,MobileNet).Outputstridesfortheextractor.Inputimageresolutions.Ma
- 【目标检测】Focal Loss详解
姚路遥遥
目标检测人工智能深度学习卷积神经网络计算机视觉
论文题目:《FocalLossforDenseObjectDetection》论文链接:https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf1.前言我们知道objectdetection的算法主要可以分为两大类:two-stagedetector和one-stagedetector。前者是指类似FasterRCNN,R-FCN这样需要regionproposal的检测算法,这类
- 平移不变性和平移可变性理解
邓建雄
深度学习
**在R-FCN中的平移不变性和平移可变性**在图像分类任务中希望平移不变性(在一张图像中,物体平移但是不会改变它的分类结果)在图像检测任务中希望平移可变换性,在一张图像中平移一个物体是需要具有意义的,描述物体和预测框的重合程度。因此就很矛盾,解决办法采用ROI池化,但是因此会造成训练和测试的速度下降。
- Anchor Free的目标检测
落花逐流水
目标检测
AnchorFree的目标检测anchorbased目标检测,比如:Fast-RCNN、Faster-RCNN、SSD、YOLOV2、YOLOV3.基于anchor-based的技术包括一个阶段和两个阶段的检测。其中一阶段的检测技术包括SSD,DSSD,RetinaNet,RefineDet,YOLOV3等,二阶段技术包括Faster-RCNN,R-FCN,FPN,CascadeR-CNN,SNI
- Cascade R-CNN 详细解读
Aced96
Detection论文阅读笔记
原文链接:CascadeR-CNN详细解读写这篇文章是希望对原文进行解析,帮助大家理解文章的精髓,如有错误的地方还希望指正。从文章的题目上我们就可以看出来这篇文章目标是提高检测质量,希望能获得更精确的检测结果。文章提出的cascade结构的效果是惊艳的,几乎对于任意的R-CNN(Fasterrcnn,FPN,R-FCN等)都可以带来2到4个点的AP提升!!!而且实现十分简单,已使用Pytorch在
- 深度学习目标检测模型全面综述:Faster R-CNN、R-FCN和SSD
Zlase
深度学习
选自medium机器之心编辑部FasterR-CNN、R-FCN和SSD是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型,其他流行的模型通常与这三者类似。本文介绍了深度学习目标检测的三种常见模型:FasterR-CNN、R-FCN和SSD。图为机器之心小编家的边牧「Oslo」被YOLO识别为猫随着自动驾驶汽车、智能监控摄像头、面部识别以及大量对人有价值的应用出现,快速、精准的目标检测系统市场也日益蓬勃。这
- SPPnet详解
欢天喜地小姐姐
论文阅读
SPPnet详解RCNN系列:RCNN,SPPNet,FastRCNN,FasterRCNN,R-FCN。作者是何凯明SPPNet出现的原因之前的网络,比如LeNet,AlexNet,ZF,VGG等,它们的输入都是固定大小的,为什么要固定大小呐?原因就在最后连接的全连接层上。全连接层的输入一定是固定大小的。这一点很容易理解,因为全连接层网络就是传统的神经网络,传统的神经网络的输入层必定是固定大小的
- 重温R-CNN系列, SPP-NET, YOLO系列, SSD, R-FCN等目标检测方法(一)
conleyCV
深度学习基础R-CNN目标检测CNN
0.序言1.R-CNN系列R-CNNSPP-netFastR-CNNFasterR-CNN0.序言前段时间从相关滤波的目标跟踪方向转到目标检测算法这边来,最初的方向都是往深度学习方向靠近,结合的是计算机视觉,也就是图像目标检测与跟着,其他的方面也不太适合个人去学,从某专栏,一路从RCNN看起,主要看的就是R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SSD和YOLO2,最近YO
- 同r做一个窗口_目标检测(Object Detection):R-CNN/SPPnet/R-FCN/Yolo/SSD
weixin_39886205
同r做一个窗口
这篇文章我是Survey目标检测(ObjectDetection)系列论文的一个总结。包括R-CNN系列、SPP-net、R-FCN、YOLO系列、SSD、DenseBox等。基本概念目标识别:对给定图像做分类,比如输入一张动物的图片,让算法判断是某种动物或者含有多种动物。目标检测:目标检测通常包括判断物体的位置和大小(Boundingbox)、及判断物体的类别。BoundingBox:输出边界,
- Two stage目标检测算法和One stage目标检测算法的区别(附图片)
liiiiiiiiiiiiike
深度学习Python算法神经网络机器学习python计算机视觉
1.Twostage目标检测算法先进行区域生成(regionproposal,RP)(一个有可能包含待检物体的预选框),再通过卷积神经网络进行样本分类。任务:特征提取—>生成RP—>分类/定位回归。常见的twostage目标检测算法有:R-CNN、SPP-Net、FastR-CNN、FasterR-CNN和R-FCN等。2.Onestage目标检测算法不用RP,直接在网络中提取特征来预测物体分类和
- 【目标检测】边框回归(Bounding Box Regression)详解
zhw864680355
深度学习目标检测
转载来源:https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438Bounding-Boxregression最近一直看检测有关的Paper,从rcnn,fastrcnn,fasterrcnn,yolo,r-fcn,ssd,到今年cvpr最新的yolo9000。这些paper中损失函数都包含了边框回归,除了rcnn详细介绍了,其他的pa
- R-FCN 基于区域的全卷积神经网络
猿代码_xiao
人工智能cnn深度学习目标检测
R-FCN,全称为“Region-basedfullyconvolutionalnetwork”,该文章的发表时间可以参见下图:R-FCN关注点并不是检测精度,而是检测速度。可以参见下面的图来理解这个问题:由图可见,FasterRCNN对每一个Roi区域,分别经过一个subnetwork,这个subnetwork包含了一次globalaveragepool操作,两次FC操作。因为每一个Roi的计算
- RCNN系列之Faster RCNN详解
芳芳不是我真名
RCNN系列目标检测FasterRCNNRPNAnchor
RCNN系列:RCNN,SPPNet,FastRCNN,FasterRCNN,R-FCN。这一系列是个递进关系,也是目标检测使用two-stage方法的一个发展过程。想要更好的理解FasterRCNN和R-FCN,只能把这些算法都梳理清楚了,才能明白算法的整个优化过程。本篇讲解的是FasterRCNN。2016年,发表在CVPR。理解了SPPNet之后,我们知道了RCNN已经进化到了SPPNet阶
- R-FCN论文翻译——中文版
SnailTyan
深度学习DeepLearnigR-FCN
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|简书声明:作者翻译论文仅为学习,如有侵权请联系作者删除博文,谢谢!翻译论文汇总:https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationR-FCN:ObjectDetectionviaRegion-basedFullyConvolutionalNetworks摘要我们提出
- 【计算机视觉】目标检测中Faster R-CNN、R-FCN、YOLO、SSD等算法的讲解(图文解释 超详细必看)
showswoller
计算机视觉目标检测计算机视觉cnn算法keras
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、基于候选区域的目标检测算法基于候选区域的深度卷积神经网络(Region-basedConvolutionalNeuralNetworks)是一种将深度卷积神经网络和区域推荐相结合的物体检测方法,也可以叫做两阶段目标检测算法。第一阶段完成区域框的推荐,第二阶段是对区域框进行目标识别。1:FasterR-CNN目标检测算法利用选择性搜索算法在图像中提取数千个候选区域,
- caffe linux windows,caffe: Caffe on both Linux and Windows
小花蝴蝶
caffelinuxwindows
ThisbranchofCaffeextendsBVLC-ledCaffebyaddingWindowssupportandotherfunctionalitiescommonlyusedbyMicrosoft'sresearchers,suchasmanaged-codewrapper,Faster-RCNN,R-FCN,etc.Update:thisbranchisnotactivelymai
- yolo3的改变
weixin_34416649
人工智能嵌入式数据结构与算法
转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35394369YOLOv3的前世今生2013年,R-CNN横空出世,目标检测DL世代大幕拉开。各路豪杰快速迭代,陆续有了SPP,fast,faster版本,至R-FCN,速度与精度齐飞,区域推荐类网络大放异彩。奈何,未达实时检测之基准,难获工业应用之青睐。此时,凭速度之长,网格类检测异军突起,先有YOLO,继而SSD,更是摘实时检测
- R-FCN算法及Caffe代码详解
AI之路
深度学习计算机视觉目标检测-objectdetection深度学习与计算机视觉
本篇博客一方面介绍R-FCN算法(NISP2016文章),该算法改进了FasterRCNN,另一方面介绍其Caffe代码,这样对算法的认识会更加深入。论文:R-FCN:objectdetectionviaregion-basedfullyconvolutionalnetworks论文链接:http://papers.nips.cc/paper/6465-r-fcn-object-detection
- [目标检测算法] 从R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN 到 FPN
Britesun
深度学习目标检测R-CNNFPN
「目标检测算法」从FasterR-CNN、R-FCN到FPN在这个系列中,我们将对目标检测算法进行全面探讨。第1部分,我们介绍常见的基于区域的目标检测器,包括FastR-CNN,FasterR-CNN,R-FCN和FPN。第2部分,我们介绍单步检测器(singleshootdectors,SSD)。第3部分,我们探讨算法性能和一些具体的例子。通过在相同的环境研究这些算法,我们研究哪些部分在其作用,
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt