- 【零基础学AI】第31讲:目标检测 - YOLO算法
1989
0基础学AI人工智能目标检测YOLOrnnlstmtensorflow
本节课你将学到YOLO算法的核心思想和工作原理如何使用YOLO进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求:推荐使用GPU(非必须)前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络(CNN)的基本概念(第24讲内容)核心概念什么是目标检测?目标检测就像教计算机"看"图片中的物体。它不仅要
- BEV开山之作Lift-Splat-Shot (LSS) 深度详解
shuaishuaideyuzi
3D视觉入门人工智能pythonpytorch3d计算机视觉
在自动驾驶感知系统中,将多视角图像转换为鸟瞰图(BEV)是一个关键步骤。Lift-Splat-Shot(LSS)是一种高效的视角转换方法,能够将透视视图特征转换为BEV空间,从而实现更准确的3D物体检测。本文将详细解析LSS的工作原理、技术细节及其应用场景。一、LSS概述LSS(Lift-Splat-Shot)是由PhilippHenzler等人于2021年提出的一种用于自动驾驶感知系统的视角转换
- NanoDet 深度学习物料自动分类系统
YOLO实战营
深度学习分类人工智能数据挖掘NanoDet
引言随着工业自动化和物料管理的不断发展,物料的自动分类在仓储、物流、生产线等场景中的应用越来越广泛。传统的物料分类方式往往依赖人工操作,效率低下且容易出错,而基于深度学习的自动分类系统能够大大提高工作效率、降低错误率并实现高效管理。在众多深度学习技术中,物体检测算法被广泛应用于自动分类系统。NanoDet作为一款轻量级的目标检测算法,凭借其出色的速度与准确性,成为解决物料自动分类问题的一种理想选择
- 看不见的光,看得见的细节:短波红外工业相机的神秘力量!
51camera
工业相机短波红外相机
随着市场需求的挖掘和机器视觉技术的发展,短波红外工业相机在工业、医疗、食品等领域的应用越来越广泛。其中半导体检测和食品检测是两大主要应用市场,占据较大的市场份额。今天我们来看看短波红外相机。短波红外(Short-WaveInfrared简称SWIR,通常指0.9~1.7μm波长的光线)是一种比可见光波长更长的光。这些光不能通过“肉眼”看到,也不能用“普通相机”检测到。由于被检测物体的材料特性,一些
- 我们为何与幸福擦肩而过?——从四种人生模式中看见自己
老马爱知
心灵驿站积极心理学幸福的方法自我成长情绪管理个人发展心理学人生哲学
《幸福实修手册:用积极心理学点亮你的八维人生》专栏①本篇导读你是否有过这样的时刻:拼尽全力抵达终点,却在山顶感到一阵寒意,内心的喜悦远没有想象中那般汹涌?你是否也曾在日复一日的忙碌、消遣、甚至“内卷式”的自我提升中,感觉自己像一个陀螺,被无形的手抽打着旋转,却不知幸福在何方?本篇文章,我们将借助积极心理学一个极其经典的工具——“汉堡模型”,为你的人生状态做一次深度“体检”。它将帮助你清晰地看见自己
- 软件工程领域测试用例设计的高效流程
软件工程实践
软件工程最佳实践AI软件构建大数据系统架构软件工程测试用例ai
软件工程领域测试用例设计的高效流程关键词:软件工程、测试用例设计、高效流程、测试覆盖、缺陷发现摘要:本文聚焦于软件工程领域中测试用例设计的高效流程。详细介绍了测试用例设计的背景知识,包括目的、预期读者等。通过生动形象的比喻解释核心概念,如测试用例像给软件做的“体检项目单”。阐述了核心概念间的关系,并给出了原理和架构的示意图及流程图。深入讲解了核心算法原理、数学模型,结合Python代码进行示例。通
- 活体检测api集成方案-炫彩活体检测助力身份核验
wt_cs
发票识别科技ocr报关单识别接口数据库
现如今,随着人脸伪造技术的不断升级,传统身份核验方式面临严峻挑战,视频中的虚假人脸攻击防不胜防,用户隐私泄露、资金损失等风险如影随形。如何在便捷服务与安全防护之间找到平衡?视频活体检测接口给出了答案。视频活体检测接口,就像一位火眼金睛的安全卫士,能够对上传的视频进行精准检测,瞬间判断视频中的人物是否为真人。它有效抵御了视频中伪造的人脸攻击,一旦检测为真人,便会立即返回一张清晰的人脸照片,为下一步的
- D-FINE使用pth权重批量推理可视化图片
悠悠海风
代码调试深度学习人工智能python目标检测计算机视觉
关于D-FINE相关的内容可参考下面这篇博客:论文解读:ICLR2025|D-FINE_d-fine:redefineregressiontaskindetrsasfine--CSDN博客文章浏览阅读949次,点赞18次,收藏28次。D-FINE是一款功能强大的实时物体检测器,它将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化(FDR),并引入了全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不引入额
- 基于OpenCv的运动物体检测算法
Liu_LongPo
计算机视觉OpenCv运动物体检测
基于一个实现的基于OpenCv的运动物体检测算法,可以用于检测行人或者其他运动物体。#include#include#include#includeintmain(intargc,char**argv){//声明IplImage指针IplImage*pFrame=NULL;IplImage*pFrImg=NULL;IplImage*pBkImg=NULL;CvMat*pFrameMat=NULL;
- C#图像处理-OpenCVSharp教程(三十五) OpenCVSharp运动物体检测(一)
Color Space
OpenCVSharpC#OpenCVC#图像处理
本文作者ColorSpace,文章未经作者允许禁止转载!本文将介绍OpenCVSharp运动物体检测(一)代码演示:///图片背景差法检测运动物体MatbgImg=Cv2.ImRead("1.bmp");MatfgImg=Cv2.ImRead("55.bmp");Cv2.ImShow("bg",bgImg);Cv2.ImShow("fg",fgImg);Matgray=newMat();Matgr
- 什么是Alpha测试和Beta测试?
海姐软件测试
软件测试基础概念-面试通关面试
1.本质差异(测试阶段定位)Alpha测试≈可控环境下的"压力体检"在受控实验室环境中执行(通常是开发方场地),我们曾对某银行系统进行Alpha测试时,用Mock服务模拟了2000个ATM终端同时吐钞的场景。Beta测试≈真实世界的"路测实验"交给真实用户在实际环境中使用,比如某知名手游的Beta测试期间,我们发现了iOS14.3特定版本下的GPU内存泄漏问题,这种问题在模拟器上根本无法复现。2.
- Java云原生性能测试的3大必杀技:JMeter、Jenkins、Docker,选哪个才是王道?
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Java乐园java云原生jmeter
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣**三大必杀技——从"手忙脚乱"到"全自动"的完整攻略**必杀技一:JMeter——"性能体检师"的精准诊断问题:想模拟高并发场景,但手动测试太慢?解决方案:原理:通过ApacheJMeter设计测试计划,像"医疗扫描仪"一样模拟用户行为,测量响应时间、吞吐量
- 5招让Java服务‘不宕机’!监控与调优实战:从熔断到火焰图的魔法防御
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Java乐园java开发语言
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣你的Java服务,还在“裸奔”吗?“CPU飙升到100%像‘开挂’?”“用户投诉‘卡成PPT’却查不出原因?”——别慌!今天教你用Java监控与调优,让系统像“钢铁侠”一样坚如磐石,故障率暴跌90%,响应时间缩短50%!权威背书:监控调优=系统的“体检报告”“
- 一[3.0]、 yolov8 工作原理
他人是一面镜子,保持谦虚的态度
车道检测研究YOLO
目录YOLOv8简介什么是YOLOv8?yaml配置文件解析YOLOv8架构图Yolov8有什么新功能?YOLO模型彻底改变了计算机视觉领域。识别物体是计算机视觉中的一项关键任务,可应用于机器人、医学成像、监控系统和自动驾驶汽车等多个领域。YOLO模型的最新版本YOLOv8是一种先进的实时物体检测框架,引起了研究界的关注。在所有流行的物体识别机器学习模型(如FasterR-CNN、SSD和Reti
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
发呆小天才O.o
计算机视觉深度学习计算机视觉目标检测YOLOv12
1.概述实时目标检测已成为许多实际应用的关键,而Ultralytics的YOLO(YouOnlyLookOnce)系列一直是最先进的模型系列,在速度和准确率之间实现了稳健的平衡。注意力机制的低效性阻碍了其在YOLO等高速系统中的应用。YOLOv12旨在通过将注意力机制集成到YOLO框架中来改变这一现状。由于注意力机制效率低下,且计算复杂度高达平方级,内存访问操作效率低下,因此大多数目标检测架构传统
- 项目实战:valgrind与kmemleak——内存泄漏的终极“体检神器”
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内核+内存管理网络服务器运维
作者:嵌入式Jerry推荐阅读:《Yocto项目实战教程:高效定制嵌入式Linux系统》京东正版促销,支持作者:https://item.jd.com/15020438.html一、前言:内存泄漏,是每个系统工程师都要面对的“世界难题”无论是嵌入式Linux、服务器软件,还是复杂的设备驱动与内核模块,内存泄漏都是导致“系统越跑越慢”“莫名其妙崩溃”“内存不够用”的核心隐患。但不同层次、不同类型的内
- WebFuture:如何关闭恶意文件自动扫描
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WebFuture常见问题WebFuture
问题描述:如何关闭恶意文件自动扫描解决方案:【安全中心】-【系统体检】-【恶意文件扫描配置】,关闭【开启定时自动扫描】。
- 软件工程领域测试报告的实用模板与案例
软件工程实践
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软件工程领域测试报告的实用模板与案例关键词:测试报告模板、缺陷分析、测试结论、用例覆盖率、质量评估摘要:测试报告是软件工程中质量交付的“体检报告”,是团队沟通的关键纽带。本文从测试报告的核心价值出发,结合一线实践经验,提供一套可直接复用的实用模板,并通过电商系统测试案例手把手演示编写过程。无论你是刚入行的测试新人,还是需要规范团队文档的测试主管,都能从中找到提升报告质量的“秘方”。背景介绍目的和范
- 【计算机毕设文章】基于微信小程序的医院体检管理系统
Eastonzhang888
计算机毕设文章参考案例课程设计微信小程序小程序毕设毕业设计课设JAVA
摘要科技的发展赋予了医院体检新的途径,微信小程序名词的出现改变了用户生活的习惯,同时也为管理者打开了新的市场。微信小程序也可以理解为利用小程序来解决需求,这种方式可以打破时间和地点的限制,可以为用户提供随时预约的平台,用户可以在平台上随时找体检套餐预约。微信小程序医院体检系统将用户与体检更加紧密的结合在一起,减少时间与地点的问题。本基于微信小程序的医院体检管理系统采用微信端和服务端相结合的方式进行
- 【章节自测】第三章——顺序程序设计
「已注销」
C语言学习笔记#C程序设计学习目标
第三章——顺序程序设计学校的老师在上程序设计这门课时,给我们每一章指定了一些学习目标,用于课前的预习和课后的具体检测复盘,因为每一个目标都是具体可测的,而只要所有的目标你都能达成,你的这一章就达到了一个及格的水平。因为我的基础不牢,所以开一个长篇连载的博客记录每次的学习目标巩固基础。自测学习目标11.能够描述程序运行的定义程序和数据放在内存,等待或正在被执行的过程。2.能够描述常量变量的定义在运行
- YOLO chp01-
speop
YOLO
学习YOLO的正确姿势:从入门到"真香"的奇妙之旅YOLO系列模型的硬核表现:YOLOv1最先提出单阶段检测+GridCell机制,在物体检测速度层面实现了质的飞跃YOLOv5在TeslaT4上跑出140FPSYOLOv8的Latency-Accuracy曲线表现卓越YOLO模块化定制;#你的自定义YOLO可能是这样的classMySuperYOLO(nn.Module):def__init__(
- 论文阅读:2018 arxiv CrowdHuman: A Benchmark for Detecting Human in a Crowd
CSPhD-winston-杨帆
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https://www.doubao.com/chat/9226473480559618https://arxiv.org/pdf/1805.00123CrowdHuman:ABenchmarkforDetectingHumaninaCrowd文章目录论文翻译CrowdHuman:用于检测人群中人体的基准摘要1.引言2.相关工作2.1.人体检测数据集2.2.人体检测框架。论文翻译CrowdHuma
- 网上开户系统解析与开发实践
一、系统核心架构解析1.技术架构:微服务驱动的敏捷体系H5无刷新技术前端层业务中台移动端微服务集群OCR识别服务CA认证服务流程引擎活体检测独立审核后台前端交互层:基于H5实现“无刷下载,轻松秒拍”的极致体验业务中台:微服务架构实现组件解耦,支持快速迭代安全基座:端到端加密传输+数字证书+多重算法混合加密2.核心功能模块模块技术实现业务价值智能OCR识别深度学习证件识别开户信息录入效率提升80%C
- 猎板十层pcb板生产流程详解
在电子设备向高性能、高集成度迈进的今天,十层PCB板已成为高端电子产品的核心载体。作为国内领先的PCB制造服务商,猎板以严苛的工艺标准和全流程质量管控,打造出稳定可靠的十层电路板。本文将带您走进猎板的生产车间,揭秘一块十层PCB从设计图纸到成品诞生的完整旅程。第一阶段:工程文件处理十层PCB的设计复杂度远超普通线路板,猎板工程师团队首先会对客户提供的Gerber文件进行全方位“体检”。通过专业软件
- HC-SR501人体红外传感器详解(STM32)
对error说不
stm32嵌入式硬件单片机
✅作者简介:热爱科研的嵌入式开发者,修心和技术同步精进❤欢迎关注我的知乎:对error视而不见代码获取、问题探讨及文章转载可私信。☁愿你的生命中有够多的云翳,来造就一个美丽的黄昏。获取更多嵌入式资料可点击链接进群领取,谢谢支持!点击领取更多详细资料一、引言在现代智能控制系统中,人体检测是一项重要的功能。HC-SR501人体红外传感器凭借其成本低、灵敏度高、易于使用等特点,被广泛应用于安防监控、智能
- 软件工程领域 AI 评测的安全测试评测
项目管理实战手册
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软件工程领域AI评测的安全测试评测:给AI系统做一次“安全体检”关键词:AI安全测试、对抗样本、鲁棒性评测、软件工程、AI可靠性摘要:当AI系统从实验室走向医疗诊断、自动驾驶、金融风控等关键领域时,它的“安全性”变得比任何时候都重要——就像我们不会让一个总把“红灯”认成“绿灯”的司机上路。本文将带您像给AI做“安全体检”一样,拆解软件工程中AI评测的核心环节——安全测试评测,用通俗易懂的语言解释对
- 阿里6年随笔有感第一part
随笔程序员程序员发展
这些年的经历在阿里也马上6年了,一直在不停的忙碌着,前几年基本住在公司,早上9点晚上凌晨1,2点回家,周末两天在公司加班,基本那几年的青春奉献给公司了;后面认识了自己的对象,加上业务也趋于正轨了,自己也留时间给了家里,虽然平常还是很忙也要到10点,11点下班,偶尔周6要去加班,但整体来说还是能平衡好;再后来身体也因为之前拼命的加班,留下了一些创伤,之前也没怎么体检,觉得年轻应该没啥问题,后面体检就
- COCO-Stuff数据集:基于YOLOv5的多类别目标检测与分割实现
YOLO实战营
深度学习YOLO实战项目YOLO目标检测人工智能无人机计算机视觉数据挖掘ui
一、引言随着计算机视觉领域的不断发展,目标检测和语义分割已经成为深度学习中的两个关键任务。COCO-Stuff是一个包含多达172个类别的大型数据集,用于训练和评估计算机视觉算法。与传统的COCO数据集不同,COCO-Stuff不仅包含常见的物体检测任务,还增加了诸如“天空”、“树木”和“路面”等场景理解任务。通过对这个数据集的处理与利用,我们可以构建一个更加丰富的目标检测与语义分割系统。本博客将
- Python----目标检测(YOLO简介)
蹦蹦跳跳真可爱589
目标检测Python目标检测YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉python
一、YOLO简介[YOLO](YouOnlyLookOnce)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙(JosephRedmon)和阿里-法哈迪(AliFarhadi)开发,YOLO于2015年推出,因其高速度和高精确度而迅速受到欢迎。在计算机视觉(ComputerVision)领域,目标检测(ObjectDetection)一直是最为基础且至关重要的研究方向之一。随着深度
- 深度学习在计算机视觉中的应用:物体检测技术
小鹿嘻嘻
深度学习计算机视觉物体检测卷积神经网络R-CNN变体
背景简介随着机器学习(ML)、深度学习(DL)以及变换器神经网络等技术的快速发展,计算机视觉领域取得了显著进步。深度学习通过利用卷积神经网络(CNN)等模型,使计算机能够从图像中直接提取重要信息,从而在物体检测、场景理解等领域实现了突破性进展。本文将深入探讨深度学习在计算机视觉任务中的应用,并重点分析物体检测技术。深度学习与计算机视觉的结合深度学习(DL)模型具有多个处理层,能够学习和表示数据在不
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi