light169
light169

【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码

https://zhuanlan.zhihu.com/p/87821359

3-D Detection from Mono Camera

 

1. Detection+Tracking:

ucbdrive/3d-vehicle-tracking​github.com图标

2. OFT:

tom-roddick/oft​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第1张图片

3. MonoGRNet:

Zengyi-Qin/MonoGRNet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第2张图片

4. M3D-RPN:

garrickbrazil/M3D-RPN​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第3张图片

5. MonoPSR:

ZhixinLai/3D-detection-with-monocular-RGB-image​github.com图标

6. Pseudo-LiDAR:

mileyan/pseudo_lidar​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第4张图片

7. 3D-DeepBox:

https://github.com/smallcorgi/3D-Deepbox​github.com

3-D Detection with LiDAR

 

1. 3d FCN:

yukitsuji/3D_CNN_tensorflow​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第5张图片

2. Vote3Deep:

https://github.com/sbperceptron/3D-Object-detection-from-Pointcloud​github.com

 

3. PointNet:

charlesq34/pointnet​github.com图标

4. PointNet (pytorch):

fxia22/pointnet.pytorch​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第6张图片

5. PointNet++:

charlesq34/pointnet2​github.com图标

6. VoxelNet:

qianguih/voxelnet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第7张图片

7. PointPillars:

https://github.com/nutonomy/second.pytorch​github.com

 

8. PointPillars TensorRT:

https://github.com/SmallMunich/nutonomy_pointpillars​github.com

 

9. Complex-YOLO:

AI-liu/Complex-YOLO​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第8张图片

10. PIXOR:

philip-huang/PIXOR​github.com图标

11. PointRCNN:

sshaoshuai/PointRCNN​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第9张图片

3-D Segmentation from Lidar data

 

1.

VincentCheungM/Run_based_segmentation​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第10张图片

2. SuperPoint-Graph:

loicland/superpoint_graph​github.com图标

3. SequeezSeg:

BichenWuUCB/SqueezeSeg​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第11张图片

4. SqueezeSeg2:

xuanyuzhou98/SqueezeSegV2​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第12张图片

5. SalsaNet:

Eren Aksoy / SalsaNet​gitlab.com图标

6.

PRBonn/lidar-bonnetal​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第13张图片

3-D Tracking in Lidar

 

1. MOT:

praveen-palanisamy/multiple-object-tracking-lidar​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第14张图片

(Note: not deep learning-based)

3-D Detection with LiDAR + Camera

 

1. MV3D:

bostondiditeam/MV3D​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第15张图片

2. RoarNet:

Kiwoo/RoarNet​github.com图标

3. AVOD:

Fredrik00/avod​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第16张图片

4. F-PointNet:

charlesq34/frustum-pointnets​github.com图标

5. MV3D+VoxelNet:

aaronfriedman6/MV3D_VoxelNet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第17张图片

 

Segmentation from RGB + Depth data

（注：1-3链接被限制）

4. RedNet:

JindongJiang/RedNet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第18张图片

5. ACNet:

anheidelonghu/ACNet​github.com图标

6.

andyzeng/apc-vision-toolbox​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第19张图片

7.

yanx27/3DGNN_pytorch​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第20张图片

 

Tracking with RGB + Depth data

 

1.

https://github.com/mpizenberg/rgbd-tracking-evaluation​github.com

 

(Not deep learning-based)

 

 

2-D Detection from Mono Camera

0.

rbgirshick/rcnn​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第21张图片

1.

rbgirshick/fast-rcnn​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第22张图片

2.

rbgirshick/py-faster-rcnn​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第23张图片

3.

endernewton/tf-faster-rcnn​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第24张图片

4.

abhi2610/ohem​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第25张图片

5.

YOLO: Real-Time Object Detection​pjreddie.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第26张图片

6.

weiliu89/caffe​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第27张图片

7.

balancap/SSD-Tensorflow​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第28张图片

8.

quhezheng/caffe_yolo_v2​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第29张图片

9.

sualab/object-detection-yolov2-tf​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第30张图片

10.

unsky/FPN​github.com图标

11.

tensorflow/tpu​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第31张图片

12.

matterport/Mask_RCNN​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第32张图片

13.

mystic123/tensorflow-yolo-v3​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第33张图片

14.

tensorflow/models​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第34张图片

15.

zhaoweicai/cascade-rcnn​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第35张图片

 

Human face detection & recognition

 

1

Face Detection Software Facial Recognition Source Code API SDK​facedetection.com

 

2

ageitgey/face_recognition​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第36张图片

3

OpenFace​cmusatyalab.github.io【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第37张图片

4

takiyu/hyperface​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第38张图片

5

davidsandberg/facenet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第39张图片

6

kuaikuaikim/DFace​github.com图标

7

deepinsight/insightface​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第40张图片

 

Semantic Segmentation with RGB Image

 

1. TernausNet:

ternaus/TernausNetV2​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第41张图片

2.

MarvinTeichmann/MultiNet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第42张图片

3.

MarvinTeichmann/KittiSeg​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第43张图片

4.

vxy10/p5_VehicleDetection_Unet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第44张图片

5.

ndrplz/self-driving-car​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第45张图片

6.

mvirgo/MLND-Capstone​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第46张图片

7.

https://github.com/zhujun98/semantic_segmentation/tree/master/fcn8s_road​github.com

 

Instance Segmentation with RGB Image

 

1.

open-mmlab/mmdetection​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第47张图片

2.

facebookresearch/Detectron​github.com图标

3.

dbolya/yolact​github.com图标

4.

ShuLiu1993/PANet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第48张图片

5.

uber-research/UPSNet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第49张图片

6.

liruilong940607/Pose2Seg​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第50张图片

7.

jiwoon-ahn/irn​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第51张图片

Depth estimation from Mono camera

 

1.

lelimite4444/BridgeDepthFlow​github.com图标

2.

ishmav16/Dual-CNN-Models-for-Unsupervised-Monocular-Depth-Estimation​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第52张图片

3.

CVLAB-Unibo/Semantic-Mono-Depth​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第53张图片

4.

Yevkuzn/semodepth​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第54张图片

5.

MightyChaos/LKVOLearner​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第55张图片

6.

Huangying-Zhan/Depth-VO-Feat​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第56张图片

7.

nianticlabs/monodepth2​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第57张图片

Single object tracking from Mono camera （不限于深度学习方法）

 

1.

ybsong00/CREST-Release​github.com图标

2.

martin-danelljan/ECO​github.com图标

3.

bertinetto/cfnet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第58张图片

4.

thias15/Context-Aware-CF-Tracking​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第59张图片

5.

alanlukezic/csr-dcf​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第60张图片

6.

caibolun/BIT​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第61张图片

7.

bertinetto/siamese-fc​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第62张图片

8.

davheld/GOTURN​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第63张图片

9.

martin-danelljan/Continuous-ConvOp​github.com图标

10.

hyeonseobnam/MDNet​github.com图标

11.

scott89/STCT​github.com图标

12.

bertinetto/staple​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第64张图片

13.

jbhuang0604/CF2​github.com图标

14.

scott89/FCNT​github.com图标

15.

chaoma99/lct-tracker​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第65张图片

16.

ihpdep/rpt​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第66张图片

17.

ihpdep/samf​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第67张图片

Multiple object tracking from Mono camera （不限于深度学习方法）

 

1.

shijieS/SST​github.com图标

2.

JunaidCS032/MOTBeyondPixels​github.com图标

3.

longcw/MOTDT​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第68张图片

4.

sbreuers/detta​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第69张图片

5.

bochinski/iou-tracker​github.com图标

6.

nwojke/deep_sort​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第70张图片

7.

maksay/ptrack_cpp​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第71张图片

8.

bochinski/iou-tracker​github.com图标

9.

Bitbucket​bitbucket.org

 

10.

feichtenhofer/Detect-Track​github.com图标

11.

VisualComputingInstitute/towards-reid-tracking​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第72张图片

12.

aljosaosep/ciwt​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第73张图片

13.

abewley/sort​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第74张图片

Human pose estimation from Mono camera

 

1. 3DMPPE:

mks0601/3DMPPE_ROOTNET_RELEASE​github.com图标

2.

mitmul/deeppose​github.com图标

3.

eldar/pose-tensorflow​github.com图标

4.

ildoonet/tf-pose-estimation​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第75张图片

5.

facebookresearch/DensePose​github.com图标

3-D Detection from Stereo Camera

 

1. TLNet:

Zengyi-Qin/TLNet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第76张图片

Depth estimation from Stereo Camera

 

1.

JiaRenChang/PSMNet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第77张图片

2.

CVLAB-Unibo/Real-time-self-adaptive-deep-stereo​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第78张图片

3.

ut-amrl/stereo_dense_reconstruction​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第79张图片

4.

CVLAB-Unibo/Unsupervised-Adaptation-for-Deep-Stereo​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第80张图片

5.

ZhijianJiang/DispNet-TensorFlow​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第81张图片

6.

epiception/SGM-Census​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第82张图片

7.

gengshan-y/high-res-stereo​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第83张图片

8.

gfacciol/mgm​github.com图标

 

Optic flow estimation

1.

The Top 30 Optical Flow Open Source Projects​awesomeopensource.com

 

2.

liruoteng/FlowNet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第84张图片

3.

lmb-freiburg/flownet2​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第85张图片

4.

NVlabs/PWC-Net​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第86张图片

5.

NVlabs/PWC-Net​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第87张图片

6.

yzcjtr/GeoNet​github.com图标

7.

twhui/LiteFlowNet​github.com图标

 

3-D Detection from Panoramic image

 

1. Pano detection:

gdlg/panoramic-object-detection​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第88张图片

2. Pano depth:

gdlg/panoramic-depth-estimation​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第89张图片

Image Processing

 

1.

s9xie/hed​github.com图标

2.

vincenzosantopietro/Image-denoising-using-CUFFT​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第90张图片

3.

zyg11/non-local-means-denoising​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第91张图片

4.

pkuCactus/BDCN​github.com图标

5.

https://github.com/danxuhk/AttentionGatedMulti-ScaleFeatureLearning​github.com

 

6.

yun-liu/rcf​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第92张图片

7.

meteorshowers/RCF-pytorch​github.com图标

8.

Wangyupei/CED​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第93张图片

9.

shenwei1231/DeepContour​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第94张图片

10.

uschmidt83/shrinkage-fields​github.com图标

11.

Bitbucket​bitbucket.org

 

12.

cszn/DnCNN​github.com图标

13.

tyshiwo/MemNet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第95张图片

14.

https://github.com/cig-skoltech/NLNet​github.com

 

15.

DmitryUlyanov/deep-image-prior​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第96张图片

16.

cig-skoltech/UDNet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第97张图片

17.

Ding-Liu/NLRN​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第98张图片

18.

cszn/IRCNN​github.com图标

19.

GuoShi28/CBDNet​github.com图标

20.

nothinglo/Deep-Photo-Enhancer​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第99张图片

21.

TAMU-VITA/EnlightenGAN​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第100张图片

22.

weichen582/RetinexNet​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第101张图片

23.

cs-chan/Exclusively-Dark-Image-Dataset​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第102张图片

24.

thangvubk/FEQE​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第103张图片

25.

rmalav15/DHSGAN​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第104张图片

26.

Ourshanabi/Burst-denoising​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第105张图片

27.

https://github.com/dlut-dimt/DPE-Deep-Prior-Ensemble​github.com

 

28.

ppooiiuuyh/ARCNN-FAST​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第106张图片

Feature extraction & matching （不一定是基于深度学习）

 

1.

Approximate Nearest Neighbor Library​www.cs.umd.edu【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第107张图片

2.

http://www.cs.ubc.ca/research/flann/​www.cs.ubc.ca

 

3.

jlblancoc/nanoflann​github.com图标

4.

pablofdezalc/akaze​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第108张图片

5.

pablofdezalc/kaze​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第109张图片

6.

cvlab-epfl/LIFT​github.com

 

7.

Affine Covariant Features​www.robots.ox.ac.uk【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第110张图片

8.

visinf/n3net​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第111张图片

9.

ignacio-rocco/cnngeometric_pytorch​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第112张图片

10.

mihaidusmanu/d2-net​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第113张图片

3-D Reconstruction：SFM, MVS, SLAM（不一定是基于深度学习）

 

1.

snavely/bundler_sfm​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第114张图片

2.

simonfuhrmann/mve​github.com图标

3.

openMVG/openMVG​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第115张图片

4.

mapillary/OpenSfM​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第116张图片

5.

laurentkneip/opengv​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第117张图片

6.

colmap/colmap​github.com图标

7.

alexlocher/hpmvs​github.com图标

8.

https://github.com/cdcseacave/openMVS/​github.com

 

9.

pmoulon/CMVS-PMVS​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第118张图片

10.

CoSLAM​drone.sjtu.edu.cn【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第119张图片

11.

JakobEngel/dso​github.com图标

12.

plumonito/dtslam​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第120张图片

13.

tum-vision/lsd_slam​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第121张图片

14.

ethz-asl/okvis​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第122张图片

15.

raulmur/ORB_SLAM2​github.com图标

16.

uzh-rpg/rpg_svo​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第123张图片

17.

KumarRobotics/msckf_vio​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第124张图片

18.

svip-lab/PlanarReconstruction​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第125张图片

19.

LCAD-UFES/WNN-CNN-GL​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第126张图片

20.

utiasSTARS/sun-bcnn​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第127张图片

Computational Photography

 

1.

yulunzhang/RDN​github.com图标

2.

alexjc/neural-enhance​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第128张图片

3.

aamir-mustafa/super-resolution-adversarial-defense​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第129张图片

4.

Papers With Code : EdgeConnect: Generative Image Inpainting with Adversarial Edge Learning​paperswithcode.com图标

5.

JiahuiYu/generative_inpainting​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第130张图片

6.

ShinyCode/image-outpainting​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第131张图片

7.

amjltc295/VORNet-Spatio-temporally-Consistent-Video-Inpainting-for-Object-Removal​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第132张图片

8.

richzhang/colorization​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第133张图片

9.

baldassarreFe/deep-koalarization​github.com图标

10.

msracver/Deep-Exemplar-based-Colorization​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第134张图片

11.

ImagingLab/Colorizing-with-GANs​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第135张图片

GAN （Generative Adversarial Network）& Application in Image Domain

 

1.

kundan2510/pixelCNN​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第136张图片

2.

junyanz/iGAN​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第137张图片

3.

tensorflow/models​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第138张图片

4.

AliaksandrSiarohin/pose-gan​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第139张图片

5.

jwyang/lr-gan.pytorch​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第140张图片

6.

MandyZChen/srez​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第141张图片

7.

yh-iro/Keras_TP-GAN​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第142张图片

8.

NVIDIA/pix2pixHD​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第143张图片

Image Search，Captioning and Q&A

 

1.

dorian3d/DBoW2​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第144张图片

2.

snavely/VocabTree2​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第145张图片

3.

hlzz/libvot​github.com图标

4.

facebookresearch/pythia​github.com图标

5.

https://paperswithcode.com/paper/vqa-visual-question-answering#code​paperswithcode.com

 

6.

tylin/coco-caption​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第146张图片

7.

jacobgil/pytorch-grad-cam​github.com【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码_第147张图片

8.

https://github.com/zjuchenlong/sca-cnn.cvpr17​github.com

 

 

编辑于 2020-01-14

你可能感兴趣的:(【转】一些深度学习在计算机视觉中应用的开源代码)

  • SqlServer自定义函数 呀243 sqlserver数据库
    SqlServer自定义函数参考了前辈lanxingbudui的文章SQLserver自定义函数FUNCTION的使用_sqlserverfunction-CSDN博客1.创建及调用自定义函数1.1标量值函数(返回一个值)--创建CREATEFUNCTIONfunction_name(@参数名参数类型)--传参，可空RETURNS返回值类型--返回值的数据类型ASBEGIN函数体RETURN表达式
  • Sqlserver 常用的分页方式 呀243 sqlserver数据库sql
    下面以取第11-15的数据为例1.row_number()over()加序号，通过序号取分页select*from(selectrow_number()over(orderbycreateTimedesc)asid,*fromtest)tmpwhereidbetween11and15总结:这种方式采用RowIdBETWEEN当前页数-1*页大小+1and页数*页大小，而且包含起始值与结束值。2.o
  • 共享模型之管程（悲观锁） 小小uzi java悲观锁juc并发
    共享模型之管程（悲观锁）文章目录共享模型之管程（悲观锁）一、常见线程安全的类二、对象头三、Monitor（监视器/管程）四、偏向锁偏向锁的实现原理撤销偏向锁五、轻量级锁轻量级锁的释放六、重量级锁七、锁的升级流程八、sleep/wait/parksleepwaitpark九、多把锁相关十、ReentrantLock一、常见线程安全的类StringIntegerStringBufferRandomVe
  • Python Cookbook-3.4 计算歌曲的总播放时间 我不会编程555 #Python学习python开发语言
    任务想获取一个列表中的所有歌曲的播放时间之和。解决方案使用datetime标准模块和内建的sum函数来完成这个任务:importdatetimedeftotaltimer(times):td=datetime.timedelta(0)#将总和初始化(必须是timedelta)duration=sum
  • 根据视觉检测流程快速入门OpenCv 不二周！ OpenCVopencv视觉检测
    一、图像读取与预处理1.1、图像读取cv2.imread(path,flags)：从指定路径读取图像。path为图像路径，flags指定读取模式此外还有英文大写方式：cv2.IMREAD_COLOR（彩色模式，默认）、cv2.IMREAD_GRAYSCALE（灰度模式）、cv2.IMREAD_UNCHANGED（保留透明度通道）1.2、图像显示cv2.imshow(winname,mat)：在指定
  • 软考笔记——4.1计算机网络（1） weixin_47940048 软件服务器运维学习网络
    1、网络功能和分类计算机网络是计算机技术与通信技术相结合的产物，它实现了远程通信、远程信息处理和资源共享。计算机网络的功能：数据通信、资源共享、负载均衡、高可靠性。计算机网络按分布范围和拓扑结构划分如下图所示：网络分类缩写分布距离计算机分布范围传输速率范围局域网LAN10m左右房间4Mbps~1Gbps100m左右楼寓1000m左右校园城域网MAN10km城市50Kbps~100Mbps广域网WA
  • CORS跨域资源共享 我不是你不是我 node.jsnode.jsjavascript前端
    1、接口的跨域问题（1）编写的GET和POST接口，存在一个很严重的问题：不支持跨域请求。解决接口跨域问题的方案主要有两种：①CORS（主流的解决方案，推荐使用）②JSONP（有缺陷的解决方案：只支持GET请求）（2）这里主要分析使用CORS解决跨域的问题。2、使用cors中间件解决跨域问题cors是Express的一个第三方中间件。通过安装和配置cors中间件，可以很方便地解决跨域问题。使用步骤
  • 十个程序员必备的精选网站 航叔啦 pythonvuevue.js
    程序员的工作和日常生活非常的枯燥，这里给大家推荐一些程序员经常使用的网站，也是我经常上的一些网站，尤其是前三个网站感觉用起来非常的舒服。我大致把这些网站分为三类，使用工具类，设计分享类，资讯交流类，业界良心类。希望能对大家有所帮助。1，Github代码托管（https://github.com/）作为开源代码库以及版本控制系统，Github拥有140多万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云
  • Python从入门到精通 航叔啦 python开发语言
    1.Python变量使用进阶在Python程序中创建、改变、查找变量名时，都是在一个保存变量名的空间中进行，我们称之为命名空间，也被称之为作用域。Python的作用域是静态的，在源代码中变量名被赋值的位置决定了该变量能被访问的范围。即Python变量的作用域由变量所在源代码中的位置决定。只有当变量在Module(模块)、Class(类)、def(函数)中定义的时候，才会有作用域的概念。在作用域中定
  • python常见面试题 基础篇 (一) 航叔啦
    Python基础篇1：为什么学习Python家里有在这个IT圈子里面，也想让我接触这个圈子，然后给我建议学的Python，然后自己通过百度和向有学过Python的同学了解了Python，Python这门语言，入门比较简单，它简单易学，生态圈比较强大，涉及的地方比较多，特别是在人工智能，和数据分析这方面。在未来我觉得是往自动化，人工智能这方面发展的，所以学习了Python2：通过什么途径学习Pyth
  • 有了AI检索平台工具，为什么还要创建“智能体”？ 金融街小单纯 人工智能
    有了AI检索平台工具，为什么还要创建智能体？AI检索平台工具主要用于高效地搜索和获取信息，而智能体（Agent）则是一种能够自主执行任务、做出决策并与环境互动的系统。智能体不仅具备检索信息的能力，还能根据获取的信息进行自主决策和执行任务，这是AI检索平台工具所不具备的。因此，智能体的创建是为了实现更高层次的智能化应用，满足更复杂和动态的需求。智能体是什么？智能体是一种能够感知环境、自主决策并执行任
  • 一次性了解OpenAI的“草莓”（Strawberry）超强实力 金融街小单纯 预测模型生成式人工智能人工智能
    OpenAI预计在秋季推出的代号为“草莓”（Strawberry）的新AI模型，是其在AI推理领域的一项重要突破。该项目的成功也将为人类实现通用人工智能（AGI）目标迈出重要一步。使模型不仅能够生成查询答案，还能处理复杂的科学和数学问题，进行自主可靠的“深度研究”。“草莓”项目是OpenAI在AI推理领域的一项重要突破具备高级推理能力、长任务规划、超大规模训练等核心功能与技术特点。该项目的推出将进
  • python正确的布尔值_Python小课笔记--Python基础：布尔值和空值处理 处黑 python正确的布尔值
    截图来自Python小课文|仟樱雪在Python小课-1--4节中，已经学习了：基础模块--数据--数据类型(整数、字符串，浮点数)，基础模块--变量，基础模块--函数(input函数、print函数，len函数，type函数，转换函数)。基础模块--控制流(条件判断)本节将继续学习本节继续学习：基础篇--数据截图来自Python小课一.基础知识：数据类型中的布尔值、空值1、布尔值：True还有F
  • CORS 跨域资源共享 disgare 计算机基础csrf服务器ajax
    CORS跨域资源共享跨域同源策略为什么有跨域限制发生跨域时，允许进行的操作跨域限制的资源处理跨域常用的方法CORS请求简单请求复杂请求后端支持跨域代码支持CORS支持JSONP支持ng浏览器一般使用CORS（跨域资源共享）来处理跨域问题。同源导致了不同源数据不能互相访问，而在开发中我们很多时候需要用第一个页面的脚本访问第二个页面里的数据，所以制定了一些允许跨域的策略跨域同源策略在了解真正的网络攻击
  • 【经济学】第一章：经济学基础：生产、市场与宏观经济的数学透视 患得患失949 人生必学知识经济学第一章
    经济学基础：生产、市场与宏观经济的数学透视（第一章核心内容综合解析）一、经济系统的运行基石：生产函数公式本质：Q=f(L,K)Q=f(L,K)Q=f(L,K)核心解读：生产要素的转化器：将劳动LLL（工人数量、技能水平）和资本KKK（设备、厂房）转化为产品QQQ技术决定效率：函数形式f(⋅)f(·)f(⋅)反映技术水平线性生产函数Q=aL+bKQ=aL+bKQ=aL+bK→要素可完全替代（如简单组
  • 《代码随想录第五十一天》——回文子串、最长回文子序列 -Michelangelo- 算法刷题算法数据结构动态规划leetcode
    《代码随想录第五十一天》——回文子串、最长回文子序列本篇文章的所有内容仅基于C++撰写。1.回文子串1.1题目回文子串给你一个字符串s，请你统计并返回这个字符串中回文子串的数目。回文字符串是正着读和倒过来读一样的字符串。子字符串是字符串中的由连续字符组成的一个序列。示例1：输入：s=“abc”输出：3解释：三个回文子串:“a”,“b”,“c”示例2：输入：s=“aaa”输出：6解释：6个回文子串:
  • 《代码随想录第三十二天》——贪心算法基础、分发饼干、摆动序列、最大子序和 -Michelangelo- 算法刷题贪心算法算法
    《代码随想录第三十二天》——贪心算法基础、分发饼干、摆动序列、最大子序和本篇文章的所有内容仅基于C++撰写。1.基础知识1.1什么是贪心贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。例如，有一堆钞票，你可以拿走十张，如果想达到最大的金额，你要怎么拿？指定每次拿最大的，最终结果就是拿走最大数额的钱。1.2贪心的套路贪心算法并没有固定的套路，就是常识性推导加上举反例。所以唯一的难点就是如何通过
  • 《代码随想录第三十四天》——加油站、分发糖果、柠檬水找零、根据身高重建队列 -Michelangelo- 算法刷题算法数据结构
    《代码随想录第三十四天》——加油站、分发糖果、柠檬水找零、根据身高重建队列本篇文章的所有内容仅基于C++撰写。1.加油站1.1题目加油站在一条环路上有n个加油站，其中第i个加油站有汽油gas[i]升。你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第i个加油站开往第i+1个加油站需要消耗汽油cost[i]升。你从其中的一个加油站出发，开始时油箱为空。给定两个整数数组gas和cost，如果你可以按顺序绕环路行驶一周
  • python数据分析pandas库安装与使用 范哥来了 python数据分析pandas
    好的，我来为你介绍如何在Python环境中安装并使用scipy和pandas这两个库。这两个库都是进行数据分析时非常有用的工具。安装首先，你需要确保你的Python环境已经配置好了pip（Python的包管理器）。如果还没有安装pip，请先安装它。对于大多数现代Python安装来说，pip是默认包含的。1.安装scipy打开命令提示符或终端，运行以下命令来安装scipy：pipinstallsci
  • 参数化曲线——参数三次样条曲线（1） Alpha狼霸 算法机器人数据分析
    若已知n+1个数据点pi(i=0,1,...,n)\bm{p}_i(i=0,1,...,n)pi(i=0,1,...,n)，构造一条通过这些数据点的参数化多项式曲线，那么曲线方程的待定系数矢量必然等于数据点的个数：p(u)=∑i=0naiuii=0,1,...,n\bm{p}(u)=\sum_{i=0}^{n}\bm{a_i}u^i\qquadi=0,1,...,np(u)=i=0∑naiuii=
  • 【AI技术】GPT-SoVITS 部署方案 一者仁心 AIAI编程人工智能
    简介当前主流的开源TTS框架，这里介绍部署该服务的主要流程和我在使用过程中出现的问题。使用的技术Docker、Jupyter、Python、C#部署docker的使用拉取命令dockerpulljupyter/base-notebook:python-3.10.11jupyter的访问docker运行以后可以直接使用http://127.0.0.1:8888来访问服务环境的搭建参考环境这里提供一个
  • 【零基础到精通Java合集】第十一集：List集合框架与泛型 羽轩GM 零基础到精通Java合集Java教程
    课程标题：List集合框架与泛型（15分钟）目标：掌握泛型在List中的应用，理解类型安全的重要性，熟练操作泛型集合0-1分钟：泛型List的意义引入以“分类储物箱”类比泛型List：明确容器内元素类型（如只能放书籍）。说明泛型的核心作用——编译时类型检查，避免运行时类型转换错误。1-2分钟：无泛型List的痛点演示非泛型List的风险：ListrawList=newArrayList();raw
  • 一文揭秘！Java 如何与 Elasticsearch 完美 “牵手”？ 程序员顾茗 javaelasticsearch
    引言本文适合有一定Java编程基础，且对搜索引擎技术感兴趣，尤其是希望在项目中运用Elasticsearch实现高效数据检索与分析功能的开发人员阅读。在当今大数据和高并发的时代，高效的数据检索与分析变得愈发关键。Elasticsearch作为一款强大的分布式搜索和分析引擎，受到了广泛青睐。而Java作为企业级开发的主流语言，如何与Elasticsearch无缝结合，发挥出最大效能呢？今天，就让我们
  • 跨域资源共享 (CORS) 阿乾之铭 SpringBootspringbootjava
    一、什么是跨域？跨域是指浏览器发起的请求，其目标服务器与当前页面的来源（域名、协议、端口）不一致。例如：同源请求：页面和接口来源一致，比如：页面地址：http://example.com请求接口：http://example.com/api跨域请求：页面和接口来源不同，比如：页面地址：http://localhost:3000请求接口：http://localhost:8080/api跨域问题的根
  • CentOS搭建Apache服务器 化尘归一 apache服务器运维linux
    安装对应的软件包[root@hds~]#yuminstallhttpdmod_ssl-y查看防火墙的状态和selinux[root@hds~]#systemctlstatusfirewalld[root@hds~]#cat/etc/selinux/config若未关闭，则关闭防火墙和selinux[root@hds~]#systemctlstopfirewalld[root@hds~]#syste
  • 计算机网络——基础概念详解 hu_143 linux计算机网络计算机网络
    一、简单认识网络1.1什么是网络网络是指将多个计算机或设备通过通信线路、传输协议和网络设备连接起来，形成一个相互通信和共享资源的系统。网络互联：把多台计算机互相连接起来，进行互相传输数据，进而完成数据共享。没有网络之前的你：在没有网络的情况下，数据也可以传输。可以通过使用数据线将两台设备（如计算机、手机或存储设备）直接连接在一起，可以实现数据传输。或者通过使用磁带或光盘等媒介来进行数据传输。不过这
  • 什么是序列化？什么是反序列化？ 重生之我在成电转码 java八股序列化反序列化
    什么是序列化（Serialization）和反序列化（Deserialization）？在Java中，序列化（Serialization）和反序列化（Deserialization）是用于对象与字节流之间转换的机制，通常用于在网络传输、文件存储、缓存等场景中。1.什么是序列化（Serialization）？序列化是指将Java对象转换为字节流（bytestream）的过程，以便：存储到磁盘文件或数
  • Vue 监听器的魔法之旅：@Watch(‘form.productId’) vs @Watch(‘value’) 大揭秘！✨ 小丁学Java 产品资质管理系统vue.js前端javascriptvue2
    以下是一篇技术博客，主题围绕@Watch('form.productId')和@Watch('value')这两个watcher的功能、区别及使用场景，基于compare-form.vue的代码。准备好一起探索Vue监听器的魔法了吗？Vue监听器的魔法之旅：@Watch(‘form.productId’)vs@Watch(‘value’)大揭秘！✨嘿，Vue开发者们！你有没有在项目中遇到过“数据变
  • 添加按钮活蹦乱跳，子组件的Mounted 却装死？Vue 子组件的生命周期探秘！ 小丁学Java 产品资质管理系统vue2
    父组件index.vue，使用子组件ave-form.vue。子组件ave-form.vue，负责添加、查看、编辑、表单的显示。点击父组件中的添加按钮，子组件中的Mounted函数没有执行！！！“点击添加没反应？Vue子组件Mounted之谜大揭秘！”作者：小丁|日期：2025-03-04嘿，各位前端探险家‍‍！今天我们要一起破解一个让人抓狂的小谜题：为什么我在Vue子组件里辛辛苦苦写的mount
  • 从 ISO 到 GMT+8：Vue 前端时间格式的奇妙之旅！ 小丁学Java 产品资质管理系统vue.js前端javascript
    “从ISO到GMT+8：Vue前端时间格式的奇妙之旅！”作者：小丁|日期：2025-03-04嘿，各位前端探险家‍‍！今天我要带你们走进一个时间格式的“变形记”：从前端的ISO格式（"2025-03-04T07:28:17.058Z"）到后端期待的GMT+8"yyyy-MM-ddHH:mm:ss"（"2025-03-0415:28:17"），我如何在Vue项目中搞定这个“时间旅行”的小挑战？别急，
  • 插入表主键冲突做更新 a-john
    有以下场景： 用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。 问题： 如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。 解决： mysql中提供了一个sql语
  • Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
    一.@代表引用资源 1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name android：text="@string/hello"   2.引用系统资源。格式：@android:type/name     android:textColor="@android:color/opaque_red"
  • 数据结构的基本介绍 天子之骄 数据结构散列表树、图线性结构价格标签
    数据结构的基本介绍 数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。   经典的数据结构大致如下：   一：线性数据结构 (1)：列表 a
  • 通过二维码开放平台的API快速生成二维码 一炮送你回车库 api
     现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。        html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1  &nbs
  • ImageIO读取一张图片改变大小 3213213333332132 javaIOimageBufferedImage
    package com.demo; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * @Description 读取一张图片改变大小 * @author FuJianyon
  • myeclipse集成svn（一针见血） 7454103 eclipseSVNMyEclipse
                                     &n
  • 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
    4.2　自动装箱和拆箱 基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
  • ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
    //这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
  • 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords javaeclipsejdktomcat
    eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？ &nb
  • 前端模块化 bee1314 模块化
    背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。   JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
  • 处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oraclesql数据库大数据查询
    一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：        1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。         2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
  • mac 卸载 java 1.7 或更高版本 征客丶 javaOS
    卸载 java 1.7 或更高 sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin 成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令 sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane 成功执行此命令后，还可以执行 java
  • 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析 bit1129 Stream
    第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中 第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析   本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
  • Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
          TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
  • 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
    　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。 相关新闻： （1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 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/ /** * Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法： * 1.public Product copy(Product p){} * 2.publi
  • 配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
    今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。 安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos    component    webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
  • 浅谈程序员的数学修养 comsci 设计模式编程算法面试招聘
                                     浅谈程序员的数学修养
  • 批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oraclesqlbulk collectforall
    BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。     有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
  • Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
    1、先安装rsync：yum install rsync 2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test 3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
  • Yii CModel中rules验证规格 dcj3sjt126com rulesyiivalidate
    Yii cValidator主要用法分析：  yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError  
  • 基于vagrant的redis主从实验 dcj3sjt126com vagrant
    平台: Mac 工具: Vagrant 系统: Centos6.5 实验目的: Redis主从   实现思路 制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box   制作sentos6.5+redis的box   mkdir vagrant_redis cd vagrant_
  • Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centosmemcached
    一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]： 建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
  • Remove Duplicates from Sorted List hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once. For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
  • Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持 jinnianshilongnian spring4
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • 浅谈enum与单例设计模式 247687009 java单例
    在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构 造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。 第一种 package singleton; public class Singleton { //导出全局成员 public final static Singleton INSTANCE = new S
  • 使用switch条件语句需要注意的几点 openwrt cbreakswitch
    1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出 int main() { int n = 1; switch(n) { case 1: printf("--1--\n"); default: printf("defa
  • 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文 schnell18 springmybatisJUnit
    Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有： 单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性 @Value注解不能解析带通配符的路径字符串 解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。 第二个问题的具体实例是：    
  • Java 定时任务总结一 tuoni javaspringtimerquartztimertask
     Java定时任务总结  一.从技术上分类大概分为以下三种方式：  1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务;   说明：    java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
  • 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法 yangshangchuan rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
    本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。   最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：     1、注册多个账号（一般10个以上）。     2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他