- 详细的Faster R-CNN源码解析之proposal_layer和proposal_target_layer源码解析
jiongnima
源码解析tensorflowFasterR-CNN目标检测Tensorflow深度学习源码解析
在笔者之前的解析RPN和ROI-Pooling的博客中,已经给大家详细解析了目标检测FasterR-CNN框架中的两大核心部件。纵观整个FasterR-CNN代码,比较难和经典的部分除了上述两大模块,还有根据RPN输出的前景分数选择出roi和为选择出的roi置groundtruth类别和坐标变换的代码。在本篇博客中,笔者就这两部分代码为大家做出解析。首先是如何选择出合适的rois,该代码文件是pr
- 实用的科研图形美化处理教程分享
Elivis Hu
工具软件亿图图示
实用的科研图形美化处理教程分享显微照片排版标记除了统计图表之外,显微照片也是文章中必不可少的实验结果呈现方式。除了常规实验的各种组织切片照片,在空间转录组文章中显微照片更是常见。显微照片的呈现方式也是有讲究的,比如对照片的局部区域进行裁剪放大、在照片上添加ROIs(regionsofinterest)或Overlays,如矩形、箭头、文本标签、标尺等。一般而言,对于位图的处理需要使用专门的位图编辑
- HALCON学习之ROI
青铜小码农
机器视觉
ROI区域对机器视觉而言尤为重要,可以大幅减少待处理的像素数,减少无谓的噪声影响,对图像匹配尤为有利,Halcon的ROIS是基于区域的处理,相对其他软件处理方法比较特殊且特别有效。1.draw_region(:Region:WindowHandle:)利用鼠标交互画一个闭合区域。点左键画图,右键结束,输出为鼠标画的闭合区域。控制输入为窗口句柄。2.dev_display(Object:::)在图
- OPENMV巡线转弯代码 适用于电赛优化版2022.6.29
hansenblood
python使用日常记录python嵌入式硬件
OPENMV巡线转弯代码优化版2022.6.29大四毕业了,用不到了,这几天趁着闲优化了一下,之前那个号写的太复杂了OPENMV通过UART进行通信ROIS为5块感性区域,在160x120范围内分为5块,方便遇到路口和前方无道路的处理largest_blob为blob模块[2]为色块w,[3]为色块h,官方docs上有说明对out_str进行设置可看到串口输出的内容然后就是一些变量有用没用的自己使
- 二阶段目标检测网络-Faster RCNN 详解
嵌入式视觉
计算机视觉目标检测计算机视觉FasterRCNNroipoolingRPN网络
FasterRCNN网络概述ConvlayersRPN网络Anchors生成RPN网络训练集positive/negative二分类RPN生成RoIs(ProposalLayer)RPN网络总结ROIHead/FastR-CNNRoipoolingROIHead训练ROIHead测试概念理解四类损失
- Faster-rcnn源码解析6
haoshengup
fastrcnn的网络结构:stage1_fast_rcnn_train.pt首先来看数据的准备阶段:name:"ZF"layer{name:'data'type:'Python'top:'data'top:'rois'top:'labels'top:'bbox_targets'top:'bbox_inside_weights'top:'bbox_outside_weights'python_pa
- 论文阅读笔记:Resting state fMRI: A review on methods in resting state connectivity analysis and resting...
书案
functionalconnectivity(FC)分析方法seed-basedanalysis本质上seed-basedanalysis是一种model-based的方法。自定义seed/regionofinterest(ROI),以自定义点为准在整个大脑找出与之线性相关的区域。优点:解释力较强,简单易懂。不足:由于ROIs的设定完全依赖于做分析的人,难以看出整个大脑的FCindependent
- PsROI Pooling 深入理解,附代码
maxruan
图像处理DeepLearning编程深度学习目标检测计算机视觉
fasterrcnn和rfcn的最大不同点在于rfcn采用了PsROIPooling保留了局部区域的位置敏感性。输入batch_size=N的批次训练图像。假设我们通过RPN层网络获取了M个rois,每个rois用1*5的向量表示,**第0个数表示rois所属于的图像id,**对roi进行pooling时要到特征图对应的batch中。例如rois=[[0,1,4,6,8],[0,2,3,7,9],
- 利用ENVI的ROI统计影像信息
就是一只白
ENVIidlENVI
首先在ENVI当中建立ROI,然后保存成XML格式利用下面代码的raster=e.OpenRaster(file)和raster.ExportRois,infilepath+'incidence_angle_sample.csv',rois,'CSV'就可以实现按照ROI统计的影像信息的CSV打开生成的CSV后得到RO1#1类别npts(像素个数):320RO1#2类别npts(像素个数):320
- opencv检测相交点,如何轻松地检测2个ROIs是否相交在OpenCv?
黄鼠狼爱吃鸡
opencv检测相交点
Iamtryingtodetectwhether2RegionsofInterest(CvRects)areintersectingoneanotherinOpenCV.Icanobviouslymanuallytypeseveral(orratheralotof)conditionstobecheckedbutthatwouldn'treallybeagoodwaytodoit(imo).Can
- torch.LongTensor转换成one hot tensor编码
WYXHAHAHA123
pythonpytorch
importtorch'''pytorch0.4.0及以上的高版本,加上pytorch0.2.0都支持torch.Tensor._scatter功能实现将torch.LongTensor编码成one-hotvector的功能'''rois_label=torch.tensor([[0,1,0,5,2,7,4,3,1,2]])#假设当前的groundtruthboxes共有10个,类别范围从0-7,
- PointRCNN之code学习笔记
daideyun
检测code学习
input->rpn->rpn_cls,rpn_reg,backbone_xyz,backbone_featuresrpn_cls,rpn_reg,backbone_xyz->proposal_layer->rois,roi_scoresrpn_score_norm=sigmoid(rpn_cls)seg_mask=rpn_score_norm>score_threshpts_depth=norm
- Rotated_Faster_Rcnn
光明-LFTG
计算机视觉深度学习目标检测
rotatedfasterrcnn文章目录训练rpn_head.forward_trainrpn_head.forwardrpn_head.lossrpn_head.get_bboxesroi_head.forward_train()bbox_forward_train_bbox_forward(x,rois)bbox_head.get_targetesbbox_head.loss测试下面的图片没
- 【Faster RCNN】RPN中bbox的回归操作
咖啡味儿的咖啡
深度学习深度学习
代码来自github:https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF#ex_roi用来回归的anchor#gt_roi每个anchor对应的groundtruth#在进行回归前,保证每个需要回归的anchor都有一个gtbox作为回归的目标defbbox_transform(ex_rois,gt_rois):#计算dx,dy时,使用的是anchor和gtb
- 【论文】Learning RoI Transformer for Oriented Object Detection in Aerial Images
小李AI飞刀^_^
文献阅读transformer目标检测深度学习
RoITransformer:将空间转换应用在RoIs上,并通过标注旋转框,监督学习得到转换参数。RoITransformer是轻量级的。一、Introduction(1)水平框检测会造成边界框和目标的不一致性,尤其是当目标密集分布时。(2)由于航空影像目标方向的多样性,使用有限方向的RRoIs很难与所有的目标都正确匹配,并且多方向的RRoIs还会造成计算的高度复杂性。(3)空间变换、形变卷积和R
- OpenCV ROI截取 、设置、保存 OpenCV图像视觉入门之路
双子座断点
OpenCV图像视觉入门之路opencv计算机视觉python
本篇文章介绍了OpencvROI截取、设置、保存操作,感兴趣区(RegionofInterest,ROIs)是图像的一部分,它通过在图像上选择或使用诸如设定阈值(thresholding)或者从其他文件(如矢量>转换获得等方法生成。感趣区可以是点、线、面不规则的形状,通常用来作为图像分类的样本、掩膜、裁剪区或及其他操作。原理通过操作图像矩阵来获取或合并指定位置的图像。importcv2fromPI
- 目标检测与分割总结
残云墨雪
其他类型
目标检测最常用的三个模型:FasterR-CNN、SSD和YOLOFasterR-CNN架构在FasterRCNN中,候选框是经过RPN产生的,然后再把各个“候选框”映射到特征图上,得到RoIs。FasterR-CNN步骤:(1)由输入图片产生的区域候选(2)最后一层卷积输出的所有通道(3)ROIpooling注解:ROIPooling的意义ROIsPooling。顾名思义,是Pooling层的一
- ENVI:如何进行遥感图像的分类?(支持向量机模型)
炒茄子
ENVI分类经验分享图像处理
目录01阅读前要02支持向量机分类2.1加载需要进行分类的影像2.2影像的假彩色合成2.3创建ROIs2.3.1为什么要创建ROI?(涉及机器学习的相关知识)2.3.2创建训练样本2.3.3保存训练样本的ROI2.3.4创建验证样本+保存验证样本的ROI2.4加载训练样本2.5去除异常值2.5.1计算各种标签的ROI分离度2.5.2分析ROI分离度报告并进行相关处理2.6训练支持向量机模型2.6.
- VTK笔记-从vtkImageData中获取子vtkImageData数据-感兴趣区提取-vtkExtractVOI类
黑山老妖的博客
VTK笔记-图像相关
感兴趣区 感兴趣区(RegionofInterest,ROIs)是图像的一部分,是数据集为特殊目的而选出的一些样本。它通过在图像上选择或使用诸如设定阈值(thresholding)或者从其他文件(如矢量图转换获得等方法生成。感趣区可以是点、线、面等组成的不规则形状,通常用来作为图像分类的样本、掩膜、裁剪区或及其他操作。 获取刚兴趣区的图像是图像处理中常见的操作。 ROI的概念通常在许多应用领
- 使用Python,OpenCV制作图像Mask——截取ROIs及构建透明的叠加层
程序媛一枚~
PythonOpenCV图像处理PythonOpenCV图像处理opencvpython图像掩码ROI截取
使用Python,OpenCV制作图像Mask——截取ROIs及构建透明的叠加层1.效果图2.源码参考这篇博客将介绍如何使用OpenCV制作Mask图像掩码。使用位运算和图像掩码允许我们只关注图像中感兴趣的部分,截取出任意区域的ROIs。应用:图像感兴趣区域的截取;图像融合:构建透明的叠加层;1.效果图原始图如下:(老九门颖宝&佛爷~)矩形掩码VS效果图如下:(使用矩形掩码,只提取图像中包含人物的
- CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection阅读笔记
1100dp
目标检测计算机视觉人工智能
介绍ancher-based目标检测方法预先定义固定大小的框,然后在GTbox的帮助下将这些框回归到正确的位置。但预定义的框通常与GTbox不对齐,这妨碍了框回归任务。two-stage:分为两步:提取RoIs,然后对RoIs进行分类和回归。One-stage方法去除提取RoI的过程,直接对候选anchorboxes进行分类和回归。CornerNet通过一对角的关键点来表示每个物体,其性能受到指代
- Faster-RCNN源码之RPN详细分析
那时那月那人
Faster-RCNNRPN源码分析
这篇博客只是用来做个记录记录看源码的理解也和大家一起分享下。源码地址:https://github.com/kevinjliang/tf-Faster-RCNNRPN也就是regionproposalnetworks就是区域建议网络通俗点将就是给fast-rcnnroipooling层提供rois方便后续训练和测试RPN源码主要由以下几个文件组成faster_rcnn_networks.py这里是
- 收藏 | Faster-RCNN详解 (训练过程和RPN与Fast R-CNN)
一颗磐石
目标检测深度学习目标检测fasterrcnn
Faster-RCNN有两种训练方式:四步交替迭代训练和联合训练。本文主要讲解四步交替迭代的训练方式。Faster-RCNN主要由五部分构成:特征提取网络Backbone、RPN、ROIPooing以及RCNN。其最大的创新点就是提出RPN替代RCNN中的SelectiveSearch,应用卷积神经网络提取ROIs,极大地提升了检测的速度,称为实时目标检测的开山之作。笔者也会着重讲解RPN,请看下
- 在 Faster R-CNN 上训练自己的数据集
dear_jing
论文复现调代码
在FasterR-CNN上训练自己的数据集一、数据集处理流程1、txt->xml2、根据需要选择目标(可选)3、生成txt4、修改类名PS:训练/测试命令二、可能会遇到的问题1、assert(boxes[:,2]>=boxes[:,0]).all()2、bg_num_rois=0andfg_num_rois=0,thisshouldnothappen!3、sizemismatchforRCNN_r
- S2ANet(Align Deep Features for Oriented Object Detection)解读
·空感自诩”
遥感论文和算法目标检测
S2ANet解读开始入门遥感方向,第一篇看了S2ANet,看了下网上的博客基本就很浅薄地谈了谈Abstract里面的内容,也没有对其进行argue,然后我来做这件事。如果有错误请指正,方便深入交流。文章内容摘录题目首先从题目看本文做的就是AlignDeepFeature,更具体地说是"alignmentbetweenconvfeaturesandAnchorboxes(RoIs)"。见原文Sect
- 超详细注释之OpenCV制作图像Mask
这篇博客将介绍如何使用OpenCV制作Mask图像掩码。使用位运算和图像掩码允许我们只关注图像中感兴趣的部分,截取出任意区域的ROIs。应用:图像感兴趣区域的截取;图像融合:构建透明的叠加层;1.效果图原始图如下:(老九门颖宝&佛爷~)矩形掩码VS效果图如下:(使用矩形掩码,只提取图像中包含人物的区域,而忽略其他区域)圆形掩码VS效果图如下:(圆形掩模显示在左边,掩模的应用在右边。实质上可以使用任
- 【论文】目标检测中正负样本的选取总结
FSALICEALEX
论文
一、简介目标检测有大量的算法,这篇文章对其中正负样本的选取方法进行了总结。对于正样本,是回归与分类都进行,而负样本由于没有回归的对象,不进行回归,只进行分类(分类为背景)。二、正文1.FastR-CNN构造如下:步骤是1.selectivesearch->ROIs->筛选->ROIs2.ROIs+featuremap->ROIPooling->分类+回归->NMS正例:与GT的IOU>0.5的作为
- 最大类间方差法的应用(一)
long19960208
OpenMV
基于OpenMV平台:1.获取图像2.利用最大类间方差法进行图像二值化3.对图像中面积大于阈值的物体进行标注试验结果示意图:试验代码:importsensor,image,time,math,pybGRAYSCALE_THRESHOLD=[(0,64)]ROIS=[0,0,160,120]most_pixels=500led=pyb.LED(3)#RedLED=1,GreenLED=2,BlueL
- YOLO v2推理过程介绍
郭叶军
FFmpeg
这大概是在2017年底的时候写的,当时还研究了一下fasterrcnn和ssd的推理过程。后来YOLOv3出来了,这个就放在一边没理了。现在发出来凑个篇数。YOLO(Youonlylookonce)是业界第一个端到端的图像目标检测方法,和FasterRCNN相比,不再需要RPN(regionproposalnetwork)来生成候选区域ROIs,因此,检测速度更快,更加可以满足实时检测的要求。YO
- 【MaskRCNN】源码系列五:train的MASK
mjiansun
Keras论文笔记
mrcnn_mask=build_fpn_mask_graph(rois,mrcnn_feature_maps,input_image_meta,config.MASK_POOL_SIZE,config.NUM_CLASSES,train_bn=config.TRAIN_BN)输入参数rois:(1,200,4)这里的200包含有3部分,正样本、负样本和填补的0;feature_maps:mrcn
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓