songyuc
songyuc

Detectron2和MMDetection的学习笔记

1 关于选择哪个框架比较好

我会选择Detectron2；

因为MMDetection的Metrics的代码明显是有问题的，

在GitHub上面的issue的链接如下：

https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/1954#issue-547224025

于是，站队，Detectron2！

1 Detectron2和MMDetection的对比

1.1 开发能力，哪个更好呢？

从开发能力上看，感觉两组都很厉害；

从代码封装的角度看，Detectron2的代码感觉很有亮点，有些代码开始觉得看不懂；当时看懂之后会觉得很酷炫，而且觉得具有很好的扩展性；

从工具的角度看，MMDetection也很不错，提供了loss和多GPU的各种工具，感觉还是很完备的；这点也凸显出MMLab组强大的开发能力；

1.2 从回复能力上，感觉Detectron2还是好一些

从GitHub上交流的感觉上来看，FAIR的工程师还是更加负责一些；虽然在知乎看到一些信息，觉得陈恺大神很好很厉害，但是实际交流的感觉还是Detectron2的回复更加及时；

1.3 从对PyTorch的理解上来看，我觉得Detectron2会好一些

从对PyTorch的理解上来看，我觉得Detectron2会好一些，因为它们都是Facebook推出的产品；

1.4 从架构的感觉上看，还是Detectron2会好一些

今天在学习MMDetection的时候，发现有一点很奇怪，类别数竟然需要自己手动指定，而不是从数据集中自动读取出来，简直太奇怪了；

 

你可能感兴趣的:(目标检测)

  • 【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式 熬夜写代码的平头哥∰ 目标检测YOLO人工智能
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注
  • 番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别 futureflsl 数据集分类数据挖掘人工智能
    数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery
  • [数据集][目标检测]汽车头部尾部检测数据集VOC+YOLO格式5319张3类别 FL1623863129 数据集目标检测汽车YOLO
    数据集制作单位：未来自主研究中心(FIRC)版权单位：未来自主研究中心(FIRC)版权声明：数据集仅仅供个人使用，不得在未授权情况下挂淘宝、咸鱼等交易网站公开售卖,由此引发的法律责任需自行承担数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：5319标注数量(xml文件
  • CV、NLP、数据控掘推荐、量化 海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
    下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
  • 【目标检测数据集】番茄叶片病害数据集13940张9类VOC+YOLO格式 熬夜写代码的平头哥∰ 数据集目标检测YOLO目标跟踪
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：13946标注数量(xml文件个数)：13946标注数量(txt文件个数)：13946标注类别数：9标注类别名称:["EarlyBlight","Healthy","LateBlight","LeafMiner","Le
  • [数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别 FL1623863129 数据集目标检测YOLO人工智能
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2757标注数量(xml文件个数)：2757标注数量(txt文件个数)：2757标注类别数：4标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sicklecell"]每个类别标注的框数：Platelet
  • 目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机 格图素书 数码相机目标检测人工智能
    目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的，如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化，且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出
  • 【小贪】项目实战——Zero-shot根据文字提示分割出图片目标掩码 贪钱算法还我头发 #DeepLearning#ComputerVisionAI目标检测深度学习python语义分割Zero-shot
    目标描述给定RGB视频或图片，目标是分割出图像中的指定目标掩码。我们需要复现两个Zero-shot的开源项目，分别为IDEA研究院的GroundingDINO和Facebook的SAM。首先使用目标检测方法GroundingDINO，输入想检测目标的文字提示，可以获得目标的anchorbox。将上一步获得的box信息作为SAM的提示，分割出目标mask。具体效果如下（测试数据来自VolumeDef
  • yolov5 +gui界面+单目测距 实现对图片视频摄像头的测距 毕设宇航 QQ767172261yolov5单目测距
    可实现对图片，视频，摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面（GUI）以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测，并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术，系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。技术栈YOLOv5：用于目标检测的深度学习模型。OpenCV：用于图像处理和单目测距
  • 目标检测-YOLOv3 wydxry 深度学习目标检测YOLO深度学习
    YOLOv3介绍YOLOv3(YouOnlyLookOnce,Version3)是YOLO系列目标检测模型的第三个版本，相较于YOLOv2有了显著的改进和增强，尤其在检测速度和精度上表现优异。YOLOv3的设计目标是在保持高速的前提下提升检测的准确性和稳定性。下面是对YOLOv3改进和优势的介绍，以及YOLOv3核心部分的代码展示。相比YOLOv2的改进与优势多尺度特征金字塔YOLOv3引入了FP
  • SSD目标检测系统 月见樽
    首发于个人博客系统结构system.pngSSD识别系统也是一种单步物体识别系统，即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行，其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出，还来自于神经网络的中间结果。该系统分为以下几个部分：神经网络部分：用作特征提取器，提取图像特征识别器：根据神经网络提取的特征，生成包含物品位置和类别信息的候选框（使用卷积实现）后处理：对识别器提取出的候选
  • 深度学习目标检测入门COCO数据集 日暮途远z 深度学习目标检测人工智能
    常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
  • [数据集][目标检测]街道乱堆垃圾检测数据集VOC+YOLO格式94张1类别 FL1623863129 数据集目标检测YOLO人工智能
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：94标注数量(xml文件个数)：94标注数量(txt文件个数)：94标注类别数：1标注类别名称:["baolu"]每个类别标注的框数：baolu框数=107总框数：107使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进行
  • YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头 小李学AI YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习目标检测计算机视觉机器学习人工智能
    1.DynamicHead描述1.1摘要：在目标检测中，定位和分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。本文根据目标检测的特点，推导了一种新的动态头部框架，将目标检测头部与注意力统一起来。该方法通过在特征层次间、空间位置间和输出通道内协调组合多种自注意机制，在不增加计算开销的情况下显著提高了目标检测头的表示能力。进一步的实验表明，本
  • 目标检测-YOLOv1 wydxry 深度学习目标检测YOLO人工智能
    YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它基于单个卷积神经网络，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。YOLOv1的主要特点包括：快速的检测速度：相比于传统的目标检测算法，YOLOv1具有更快的检测速
  • [数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068张3类别 FL1623863129 数据集目标检测YOLO目标跟踪
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：8068标注数量(xml文件个数)：8068标注数量(txt文件个数)：8068标注类别数：3标注类别名称:["face_with_mask","face_without_mask","mask"]每个类别标注的框数：f
  • 葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式） 数据集_深度学习 目标检测YOLO人工智能计算机视觉葡萄
    葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1YMwAaSJc8H5SI0f8RVSidw?pwd=iygs提取码：iygs数据集信息介绍：共有1646张图像和一一对应的标注文件标注文件格式提供了两种，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。标注的对象共有以下几种：[‘grape’]标注框的数量信息如下：（标注
  • OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影 阿利同学 opencv深度学习人工智能阴影去除图像去阴影
    往期热门博客项目回顾：计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo姿态识别-3d姿态识别深度学习小白学习路线//正文开始！图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述
  • 目标检测-YOLOv4 wydxry 深度学习目标检测YOLO目标跟踪
    YOLOv4介绍YOLOv4是YOLO系列的第四个版本，继承了YOLOv3的高效性，并通过大量优化和改进，在目标检测任务中实现了更高的精度和速度。相比YOLOv3，YOLOv4在框架设计、特征提取、训练策略等方面进行了全面升级。它在保持实时检测的同时，显著提升了检测性能，尤其在复杂场景中的表现尤为出色。相比YOLOv3的改进与优势改进的Backbone(CSPDarknet-53)YOLOv4使用
  • [数据集][目标检测]井盖丢失未盖破损检测数据集VOC+YOLO格式2890张5类别 FL1623863129 数据集目标检测YOLO人工智能
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2890标注数量(xml文件个数)：2890标注数量(txt文件个数)：2890标注类别数：5标注类别名称:["broke","circle","good","lose","uncovered"]每个类别标注的框数：br
  • YOLOv8改进 更换轻量级网络结构 学yolo的小白 UpgradeYOLOv8进阶YOLO目标检测深度学习
    一、GhostNet论文论文地址：1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络，具有较低的计算复杂度和较高的准确性。该网络采用了轻量级的架构，可以在计算资源有限的设备上运行，并能够快速地实时检测图像中的目标物体。GhostNet基于MobileNetV3的设计思路，采用了Ghost模块来减少网络参数数量，从而减少计算量并提高模型
  • 【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str 高斯小哥 BUG解决方案合集pythonlist新手入门学习debug
    【Python】成功解决TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr欢迎进入我的个人主页，我是高斯小哥！博主档案：广东某985本硕，SCI顶刊一作，深耕深度学习多年，熟练掌握PyTorch框架。技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆
  • LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手！ 迪菲赫尔曼 YOLOv8改进实战目标检测cnn架构pytorch深度学习轻量化
    本改进已集成到YOLOv8-Magic框架。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要，尤其是在新型模型更倾向于速度而非计算效率（浮点运算次数，FLOP）的情况下。这种演变在一定程度上忽视了嵌入式和面向移动的AI目
  • Python 使用 Detectron2 进行目标检测 (Detectron2, CenterNet2, Detic) Eric Woo X PythonAIUbuntupython目标检测开发语言
    代码说明代码主要是一个用来演示如何使用Detectron2进行目标检测的脚本。它可以从摄像头或视频文件中读取图像，并应用指定的配置文件进行目标检测。其中，Detectron2结合了CenterNet2和Detic进行目标检测。主要库介绍Detectron2Detectron2是由FacebookAIResearch开发的一个用于目标检测和实例分割的开源库。它提供了一系列预训练模型和灵活的配置系统，
  • Transformer+目标检测，这一篇入门就够了 BIT可达鸭 ▶深度学习-计算机视觉transformer深度学习目标检测计算机视觉自然语言处理
    VisionTransformerforObjectDetection本文作者：Encoder-Decoder简介：Encoder-Decoder的缺陷：Attention机制：Self-Attention机制：Multi-HeadAttention：Transformer结构：图像分类之ViT：图像分类之PyramidViT：目标检测之DETR：目标检测之DeformableDETR：本文作者：
  • 目标检测-YOLOv2 wydxry 深度学习目标检测YOLO人工智能
    YOLOv2介绍YOLOv2（YouOnlyLookOnceversion2）是一种用于目标检测的深度学习模型，由JosephRedmon等人于2016年提出，并详细论述在其论文《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》中。YOLOv2在保持高速检测的同时，显著提升了检测的精度和泛化能力，成为实时目标检测领域的重要算法之一。核心原理YOLOv2的核心原理是将目标检测问题转化
  • 【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文 平安顺遂事事如意 顶刊顶会论文合集计算机视觉目标检测人工智能3d目标跟踪
    整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比，脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。由于SNN的性能较差，目前的应用仅限于简单的分类任务。在这项工作中，我们专注于弥合人工神经网络和神经网络在目标检测方面的性能差距。我们的设计围绕着网络架构和尖峰神经元。当行人检测遇到多模态学习时：通才模型和基准数据集近年来，利用不同传感器模态(如RG
  • 目标检测——YOLOv8模型预测结果 张飞飞飞飞飞 目标检测YOLO人工智能
    fromultralyticsimportYOLOmodel_path=r'/home/zhangh/project1/workproject/YOLOv8/ultralytics/runs/train/2024723_yolov8n5/weights/best.pt'img_path=r'worker_data/images/val/%E9%93%B2%E6%96%97%E5%9D%90%E4%
  • 基于yolov8的口罩佩戴检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习python
    【算法介绍】基于YOLOv8的口罩佩戴检测系统是一款利用深度学习技术，特别是YOLOv8算法，实现高效、准确检测人脸是否佩戴口罩的系统。YOLOv8作为YOLO系列算法的最新版本，在检测速度和准确性上进行了显著优化，能够实时处理图像和视频数据。该系统通过训练大量标注了人脸和口罩状态（包括戴口罩、未戴口罩）的图片数据，构建了一个强大的目标检测模型。在实际应用中，该系统可以部署在公共场所如机场、车站、
  • [数据集][目标检测]卫星遥感舰船检测数据集VOC+YOLO格式2238张17类别 FL1623863129 数据集目标检测YOLO人工智能
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2238标注数量(xml文件个数)：2238标注数量(txt文件个数)：2238标注类别数：17标注类别名称:[“AircraftCarrier”,“AuxiliaryShips”,“Cargo”,“Commander”
  • jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
    XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
  • mysql 分区查询优化 annan211 java分区优化mysql
    分区查询优化 引入分区可以给查询带来一定的优势，但同时也会引入一些bug. 分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区，通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。 所以，对于访问分区表来说，很重要的一点是要在where 条件中带入分区，让优化器过滤掉无需访问的分区。 可以通过查看explain执行计划，是否携带 partitions
  • MYSQL存储过程中使用游标 chicony Mysql存储过程
    DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$ CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为：getUserInfo-- 参数为：date_day日期格式:2008-03-08--    BEGINdecla
  • mysql 和 sqlite 区别 Array_06 sqlite
    转载： http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html mysql 和 sqlite 区别 SQLITE是单机数据库。功能简约，小型化，追求最大磁盘效率 MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面，综合化，追求最大并发效率 MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装，例如网站访问量比较大的。而sq
  • pinyin4j使用 oloz pinyin4j
    首先需要pinyin4j的jar包支持；jar包已上传至附件内 方法一:把汉字转换为拼音；例如：编程转换后则为biancheng      /** * 将汉字转换为全拼 * @param src 你的需要转换的汉字 * @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音； true:转换为大写；fal
  • 微博发送私信 随意而生 微博
    在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie，现在只要拿到最后登陆所需要的cookie，然后抓包分析一下微博私信发送界面 http://weibo.com/message/history?uid=****&name=**** 可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据， 让后用程序模拟发送POST请求中的数据，带着cookie发送到私信的接入口，就可以实现发私信的功能了。
  • jsp 香水浓 jsp
    JSP初始化     容器载入JSP文件后，它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务，复写jspInit()方法就行了 JSP执行     这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为，直到被销毁。     当JSP网页完成初始化后
  • 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端 AdyZhang SVN
    在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号   最佳阅读效果请访问原地址：http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx   现在的Subversion已经足够稳定，而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
  • android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据？ aijuans android
    我现在使用listView展示了很多的配置信息，我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据，（ ArrayAdapter ，ArrayList，listView 全部删除），我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2  是选中的序号，但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
  • jdk-6u26-linux-x64.bin 安装 baalwolf linux
    1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin) 2.修改权限 [root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin 3.执行安装文件 [root@localhost ~]# cd /usr/local [root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
  • MongoDB经典面试题集锦 BigBird2012 mongodb
    1.什么是NoSQL数据库？NoSQL和RDBMS有什么区别？在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库？ NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。 关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。 在考虑数据库的成熟
  • JavaScript异步编程Promise模式的6个特性 bijian1013 JavaScriptPromise
            Promise是一个非常有价值的构造器，能够帮助你避免使用镶套匿名方法，而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。         在我们开始正式介绍之前，我们想看看Javascript Promise的样子： var p = new Promise(function(r
  • [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager bit1129 zookeeper
    ClientWatchManager接口 //接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知 //确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path public interface ClientWatchManager { /** * Return a set of watchers that should
  • 【Scala十五】Scala核心九：隐式转换之二 bit1129 scala
    隐式转换存在的必要性，   在Java Swing中，按钮点击事件的处理，转换为Scala的的写法如下：   val button = new JButton button.addActionListener( new ActionListener { def actionPerformed(event: ActionEvent) {
  • Android JSON数据的解析与封装小Demo ronin47
    转自：http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html package com.example.jsondemo; import org.json.JSONArray; import org.json.JSONException; import org.json.JSONObject;    impor
  • [设计]字体创意设计方法谈 brotherlamp UIui自学ui视频ui教程ui资料
      从古至今，文字在我们的生活中是必不可少的事物，我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中，UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多，因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计，直接反映出平面作品的主题。 如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报，假设海报上没有出现“戴尔”两个文字，即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
  • 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动，求窗里面所包含的数的最大值 bylijinnan java算法面试题
    import java.util.LinkedList; /* 单调队列 滑动窗口 单调队列是这样的一个队列：队列里面的元素是有序的，是递增或者递减 题目：给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k. 要求：f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1 问题的另一种描述就
  • struts2处理一个form多个submit chiangfai struts2
    web应用中，为完成不同工作，一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码： <s:form action="submit" method="post" namespace="/my"> <s:textfield name="msg" label="叙述：">
  • shell查找上个月，陷阱及野路子 chenchao051 shell
    date -d "-1 month" +%F     以上这段代码，假如在2012/10/31执行，结果并不会出现你预计的9月份，而是会出现八月份，原因是10月份有31天，9月份30天，所以-1 month在10月份看来要减去31天，所以直接到了8月31日这天，这不靠谱。     野路子解决：假设当天日期大于15号
  • mysql导出数据中文乱码问题 daizj mysql中文乱码导数据
    解决mysql导入导出数据乱码问题方法： １、进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql>  show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+----------------------------------------+ | Variable_name&nbs
  • SAE部署Smarty出现：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write dcj3sjt126com PHPsmartysae
      对于SAE出现的问题：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。 官方给出了详细的FAQ：http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213 解决方案为：   01 $path 
  • 《教父》系列台词 dcj3sjt126com
    Your love is also your weak point. 你的所爱同时也是你的弱点。   If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is that you can kill anyone.   不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
  • mongodb安装与使用 dyy_gusi mongo
    一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同 1.下载数据库,     linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz 2.解压文件,并且放置到合适的位置     tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
  • Git排除目录 geeksun git
    在Git的版本控制中，可能有些文件是不需要加入控制的，那我们在提交代码时就需要忽略这些文件，下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。   有三种方法可以忽略掉这些文件，这三种方法都能达到目的，只不过适用情景不一样。 1.  针对单一工程排除文件 这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时，也能克隆到过滤规则，而不用自己再写一份，这就能保证所有修改者应用的都是同一
  • Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法 hongtoushizi ubuntu
    转载自： http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/ Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下： 1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。   2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
  • 第八章 流量复制/AB测试/协程 jinnianshilongnian nginxluacoroutine
    流量复制 在实际开发中经常涉及到项目的升级，而该升级不能简单的上线就完事了，需要验证该升级是否兼容老的上线，因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验，待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制，把流量复制到其他服务器上，一种方式是使用如tcpcopy引流；另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
  • 电商系统商品表设计 lkl
    DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表 /*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */; /*!40101 SET character_set_client = utf8 */; CREATE TABLE `category` ( `id` int(11) NOT NUL
  • 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制 pda158 sqlmysql
    　用phpMyAdmin导入mysql数据库时，我的10M的 数据库不能导入，提示mysql数据库最大只能导入2M。 　　 phpMyAdmin数据库导入出错： 　　You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
  • Tomcat性能调优方案 Sobfist apachejvmtomcat应用服务器
    一、操作系统调优 对于操作系统优化来说，是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率，保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证，在并发连接很多的情况下，CPU的处理能力越强，系统运行速度越快。。 【适用场景】 任何项目。 二、Java虚拟机调优 应该选择SUN的JVM，在满足项目需要的前提下，尽量选用版本较高的JVM，一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。 J
  • SQLServer学习笔记 vipbooks 数据结构xml
    1、create database school 创建数据库school 2、drop database school 删除数据库school 3、use school 连接到school数据库，使其成为当前数据库 4、create table class(classID int primary key identity not null) 创建一个名为class的表，其有一
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他