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weixin_39719078
c++读取图片img标签读取本地图片os如何读取图片torchdataloader数据并行
数据读取在faster-rcnn源码里是比较简单的部分,但也是非常重要的部分,不了解数据,就不可能了解算法。另一方面,由于python环境碎片话化,源码调用的库在你的电脑上如果碰巧(其实概率还蛮大,特别是windows下)不能用,完全可以用另外一种等价的方式取代。一、图片读取就是把图片转化成矩阵,等待下一个流程进一步处理。图片读取要注意不是所有都是RGB顺序读取1.cv2(OpenCV-Pytho
- Transformer实战-系列教程13:DETR 算法解读
机器学习杨卓越
Transformer实战transformer深度学习DETR物体检测
Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码1、物体检测说到目标检测你能想到什么faster-rcnn系列,开山之作,各种proposal方法YOLO肯定也少不了,都是基于anchor这路子玩的NMS那也一定得用上,输出结果肯定要过滤一下的如果一个目标检测算法,上面这三点都木有,你说神不神
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BigCowPeking
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最近一直在搞objectdetection玩,之前用的是faster-rcnn,准确率方面73.2%,效果还不错,但是识别速度有点欠缺,我用的GPU是GTX980ti,识别速度大概是15fps.最近发现SSD(singleshotmultiboxdetector)这篇论文效果和速度都不错,我自己实验了一下,速度确实比faster-rcnn快不少。下面分两部分来介绍。第一部分介绍SSD的安装,第二部
- YOLO系列
Array902
YOLOpython深度学习
深度学习经典检测方法two-stage(两阶段):Faster-rcnn\Mask-Rcnn系列(两阶段即多了一步预选操作)one-stage(单阶段):YOLO系列(直接处理,不需要对数据进行预选)one-stage:最核心的优势:速度非常快,适合做实时监测任务!但是缺点也是有的,效果通常情况下不会太好!(速度越快效果越差,二者相互有些矛盾)mAP:效果好坏FPS:速度快慢two-stage:速
- 目标检测 Faster-RCNN
石中璇
深度学习
文章目录标题目标检测算法:Faster-RCNNR-CNNRegionProposals候选区域RCNN结构原理RCNN存在的问题用SPP-Net改进(spatialpyramidpoolinglayer空间金字塔池化)FastR-CNNFastR-CNN结构图FastR-CNN的缺陷FasterR-CNN标题目标检测算法:Faster-RCNNR-CNNRegionProposals候选区域原先
- caffe版本Faster-RCNN:py-faster-rcnn-master/lib/datasets/factory.py ->用于集成程序默认提供的数据集
a1103688841
分析:这个代码分两个部分:1)首先往__sets()字典的key中注入名字,往对应的val中注入对应的初始化函数。下次只要在__sets()字典中输入key的名字就可以执行对应的初始化函数。__sets()的具体情况如下:2)get_imdb(name)用于配套__sets()的初始化,输入__sets()中存在key,调用他对应的val进行初始化list_imdbs()用于配套__sets(),
- Multi-adversarial Faster-RCNN with Paradigm Teacher for Unrestricted Object Detection
宇来风满楼
目标检测目标检测人工智能计算机视觉算法深度学习机器学习神经网络
GRLmeans‘gradientreversedlayer’,SRMmeans‘ScaleReduceModule’.DiscriminatorsubmoduleatthemmmthblockisdenotedasDm^mm作者未提供代码
- R-C3D论文详解
ce0b74704937
论文链接:R-C3D:RegionConvolutional3DNetworkforTemporalActivityDetection代码地址(论文提供地址):http://ai.bu.edu/r-c3d/该论文借鉴图像物体检测中的Faster-RCNN的思想,文章采用3D卷积来获取视频的时序信息,然后通过类似Faster-RCNN的rpn层和roi层输出时间维度的boundingbox,也就是视
- 【Digest】YOLO系列:YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介
gikod
YOLO
1.前言论文下载:http://arxiv.org/abs/1506.02640代码下载:https://github.com/pjreddie/darknet核心思想:将整张图片作为网络的输入(类似于Faster-RCNN),直接在输出层对BBox的位置和类别进行回归。目标检测之YOLO算法:YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,TinyYOLO,YOLOv4,YOLOv5,YOLObile
- 学习笔记:Pytorch 搭建自己的Faster-RCNN目标检测平台
hongyuyahei
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B站学习视频up主的csdn博客1、什么是FasterR-CNN2、pytorch-gpu环境配置(跳过)3、FasterR-CNN整体结构介绍Faster-RCNN可以采用多种的主干特征提取网络,常用的有VGG,Resnet,Xception等等。Faster-RCNN对输入进来的图片尺寸没有固定,但一般会把输入进来的图片短边固定成600.4、Resnet50-主干特征提取网络介绍具体学习见:R
- MMdetection3.0 报错data[‘category_id‘] = self.cat_ids[label] IndexError: list index out of range
MZYYZT
MMdetectionpython深度学习MMdetection3.0
MMdetection3.0问题报错data[‘category_id’]=self.cat_ids[label]IndexError:listindexoutofrange痛苦,希望各位大佬看到后可以指教一下:问题:在使用MMdetection3.0训练NWPU-VHR-10数据时,使用Yolov3模型可以正常训练测试,但是当使用Faster-rcnn模型训练的时候,一直如下图所示错误。1、按照
- MMdetection3.0 问题
MZYYZT
MMdetectionpython目标检测MMdetection3.0python深度学习目标检测
MMdetection3.0问题希望各位路过的大佬指教一下:问题:1、NWPU-VHR-10有标注的数据一共650张,我将其分为了455张训练集,195张验证集。2、然后使用MMdetection3.0框架中的Faster-rcnn网络进行训练,设置训练参数batch-size=2,num_worker=2。3、那么问题来了:为什么下图中的画圈的地方不是【**/228or227】,也就是datal
- YOLO系列/20230903
lucharaar
YOLO
深度学习经典检测方法1.two-stage(分两阶段):Faster-Rcnn和Mask-Rcnn系列-------检测过程中加了预选框步骤速度通常较慢(5FPS),但是效果通常不错非常实用的通用框架Mask-Rcnn,需要了解2.one-stage(单阶段):YOLO系列------当我们想做检测任务,一个cnn网络直接做一个回归任务就可以,中间不需要加额外的补充最核心的优势:速度非常快,适合做
- 目标检测|实战总结
voice_an
1.实现ssd-keras实时目标检测算法,并制作十张图片的测试集。效果一般。ssd算法是继faster-rcnn与yolo之后的又一力作。来自UNC团队2016年发表在ECCV上。SSD最大的特点就是在较高的准确率下实现较好的检测准确度。并非为两种模型:SSD300(300*300输入图片),SSD500(512*512输入图片)。当然输入图片的尺寸越大,往往会得到更好的检测准确率,但同时也带来
- 第五章 目标检测中K-means聚类生成Anchor box(工具)
小酒馆燃着灯
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基础理论在基于anchor的目标检测算法中,anchor一般都是通过人工设计的。例如,在SSD、Faster-RCNN中,设计了9个不同大小和宽高比的anchor。然而,通过人工设计的anchor存在一个弊端,就是并不能保证它们一定能很好的适合数据集,如果anchor的尺寸和目标的尺寸差异较大,则会影响模型的检测效果。在论文YOLOv2中提到了这个问题,作者建议使用K-means聚类来代替人工设计
- YOLO系列详解(YOLO1-YOLO5)
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目录前言二、YOLOv1举例说明:三、YOLOv2四、YOLOv3五、YOLOv4框架原理5.4.5余弦模拟退火5.5.2DIoU-NMS六YOLOv5七、YOLOv6前言一、前言YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法,而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。YOLO官网:GitHub-pjreddie/dark
- pkl文件的简介(Python中的Pickle)
北岛寒沫
Pythonpython开发语言
文章目录Pickle模块简介Pickle模块的使用最近从Github上下载了一个预训练好的Faster-RCNN模型用于科研任务,突然对该文件的格式,.pkl文件产生了一丝疑惑,便去特意了解了一下该格式的文件的含义,下面与大家共享。Pickle模块简介.pkl是Python中pickle模块的默认文件扩展名。pickle是Python中的一个模块,它允许您序列化和反序列化Python对象结构。“序
- SSD安装及训练自己的数据集
zhang_shuai12
深度学习ssdcaffe
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- 在AI Studio中配置faster-rcnn pytorch环境
ForesterZz
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在AIStudio中配置faster-rcnnpytorch环境AIStudio自带cuda版本faster-rcnn的pytorch版本支持AIStudio自带cuda版本AIStudio目前有两个版本的cuda(cuda9.2和cuda10),不过我从没分配到过cuda10,大部分都是cuda9.2。使用以下语句查看cuda版本。cat/usr/local/cuda/version.txtfa
- 使用mmdetection训练模型--记faster-rcnn不同backbone性能比较
hedgehogbb
工作总结深度学习目标检测pytorch
使用mmdetection训练模型一、安装采用的是直接安装,并未使用在conda中建虚拟环境。主要安装的有mmcv和mmdet,其中mmcv的安装与下载的mmdetction版本有关,参考https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/v2.18.1/get_started.html#id官网安装依赖教程中的mmdetection版本和mmcv版本的对应关系安装。
- 基于Pytorch的从零开始的目标检测
金戈鐡馬
深度学习pytorch目标检测人工智能深度学习python
引言目标检测是计算机视觉中一个非常流行的任务,在这个任务中,给定一个图像,你预测图像中物体的包围盒(通常是矩形的),并且识别物体的类型。在这个图像中可能有多个对象,而且现在有各种先进的技术和框架来解决这个问题,例如Faster-RCNN和YOLOv3。本文讨论将讨论图像中只有一个感兴趣的对象的情况。这里的重点更多是关于如何读取图像及其边界框、调整大小和正确执行增强,而不是模型本身。目标是很好地掌握
- YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.78】引入2023年华为诺亚提出Gold-YOLO模型中Gatherand-Distribute
人工智能算法研究院
YOLO算法改进系列YOLO算法
前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8,YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大
- YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.79】改进损失函数为VariFocal Loss
人工智能算法研究院
YOLO算法改进系列YOLO算法目标跟踪
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- CV综述OCR任务---目录
慕一Chambers
图像分类CNN深度学习机器学习
CV综述OCR任务---目录图像任务OCR任务图像分类目标检测图像分割图像增强视频任务正文:OCR学习OCR参考资料:参考博客:典型应用常见挑战比赛经典OCR方法单字符识别方法序列识别方法tessernet文字检测模型Part(thinkaboutCV中的目标检测)faster-RCNN/YOLO/SSDCTPN(2016):ConnectionistTextProposalNetworkEAST
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人工智能算法研究院
YOLO算法改进系列YOLO算法目标跟踪
前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8,YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大
- mmdetection安装与训练
不减到100斤不吃锅包肉
深度学习pytorch深度学习
一、什么是mmdetection商汤科技(2018COCO目标检测挑战赛冠军)和香港中文大学最近开源了一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱mmdetection,支持Faster-RCNN,Mask-RCNN,Fast-RCNN等主流的目标检测框架,后续会加入Cascade-RCNN以及其他一系列目标检测框架。二、mmdetection安装本人安装环境:系统环境:Ubuntu20.0
- 安装yolo,mmlab,等工具时pycocotools报错
zRezin
YOLO深度学习人工智能计算机视觉
安装yolo的时候,因为是白板机,很多依赖都没有安装。安装yolo的依赖时候会报错。其实如果安装其他的视觉框架,例如yolov系列,mmlab,faster-rcnn等只要是用到了coco数据集的预置框架,都需要安装pycocotools。conda环境下依赖安装可能报错,可能是因为环境版本不匹配。需要手动安装报错语句如下ERROR:Couldnotbuildwheelsforpycocotool
- Faster-RCNN and Mask-RCNN框架解析
nice-wyh
pytorch目标检测深度学习机器学习
由于本人记忆力实在太差,每次学完一个框架没过多久就会忘,而且码文能力不行,人又懒,所以看到了其他人写的不错的两篇框架解析的博文,先来记录一下,就当是我写的喽Faster-rcnn详解_fasterr-cnn-CSDN博客MaskR-CNN详解_maskrcnn-CSDN博客
- Pytorch实现Faster-RCNN
*Major*
Pytorch实现Faster−RCNNPytorch实现Faster-RCNNPytorch实现Faster−RCNN基本结构![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200614150822116.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:
[email protected])
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
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/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
private T var;
public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
jinnianshilongnian
nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
liyonghui160com
HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
pda158
java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
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JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方