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北斗猿
YOLO学习从零到1YOLO目标检测算法python计算机视觉
从YOLOv5到YOLOv11:技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO(YouOnlyLookOnce)目标检测算法自2016年诞生以来,凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能,持续引领着计算机视觉领域的技术革新。从JosephRedmon的初代YOLO到AlexeyBochkovskiy的YOLOv4,再到Ultralytics团队的YOLOv5及后续系列,这一算法家族
- mediapipe流水线分析 三
江太翁
AndroidNDK人工智能mediapipeandroid
目标检测Graph一流水线上游输入处理1TfLiteConverterCalculator将输入的数据转换成tensorflowapi支持的TensorTfLiteTensor并初始化相关输入输出节点,该类的业务主要通过interpreterstd::unique_ptrtflite::Interpreterinterpreter_=nullptr;实现类完成数据在cpu/gpu上的推理1.1Tf
- 初始CNN(卷积神经网络)
超龄超能程序猿
机器学习cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)作为深度学习的重要分支,在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁,还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别,背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前,传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征,例如使用SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)等算法。这些
- 深度学习相关指标工作笔记
Victor Zhong
AI框架深度学习笔记人工智能
这里写目录标题检测指标iou/Gou/Diou/CiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)检测指标iou/Gou/Diou/CiouIntersectionoverUnion(IoU)是目标检测里一种重要的评价值交并比令人遗憾的是IoU无法优化无重叠的bboxes如果用IoU作为loss
- 目标检测:从基础原理到前沿技术全面解析
随机森林404
计算机视觉目标检测人工智能计算机视觉
引言在计算机视觉领域,目标检测是一项核心且极具挑战性的任务,它不仅要识别图像中有什么物体,还要确定这些物体在图像中的具体位置。随着人工智能技术的快速发展,目标检测已成为智能监控、自动驾驶、医疗影像分析等众多应用的基础技术。本文将全面介绍目标检测的基础概念、发展历程、关键技术、实践应用以及未来趋势,为读者提供系统性的知识框架。第一章目标检测概述1.1目标检测的定义与重要性目标检测(ObjectDet
- 水下目标检测:突破与创新
加油吧zkf
目标跟踪人工智能计算机视觉
水下目标检测技术背景水下环境带来独特挑战:光线衰减导致对比度降低,散射引发图像模糊,色偏使颜色失真。动态水流造成目标形变,小目标(如10×10像素海胆)检测困难。声呐与光学数据融合可提升精度,但多模态对齐仍是技术难点。核心算法实现要点图像预处理直方图均衡化与Retinex算法结合改善对比度和色偏:defsingle_scale_retinex(img,sigma):retinex=np.log10
- YOLOv11 改进策略 | GFPN:超越 BiFPN,跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔
YOLOv11改进策略|GFPN:超越BiFPN,跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔!介绍颈部网络(Neck)在目标检测任务中扮演着至关重要的角色,它负责有效地融合来自骨干网络(Backbone)不同层级的特征图,为检测头部(Head)提供包含丰富语义和空间信息的多尺度特征。FPN、PANet和BiFPN等结构是特征金字塔融合的代表。BiFPN作为其中的佼佼者,通过双向连接和加权融合取得了优异的性能。
- 超详细yolov8/11-segment实例分割全流程概述:配置环境、数据标注、训练、验证/预测、onnx部署(c++/python)详解
因为yolo的检测/分割/姿态/旋转/分类模型的环境配置、训练、推理预测等命令非常类似,这里不再详细叙述,主要参考**【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】**,下面有相关链接,这里主要针对数据标注、格式转换、模型部署等不同细节部分;【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】超详细yolo8/11-detect目标检测全流程概述:配置环境、数据标注、训练、验证/预测、o
- 创新引入HAttention模块:提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】
程序员Gloria
YOLOv8YOLO目标跟踪人工智能目标检测
文章目录创新引入HAttention模块:提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】引言1.YOLOv8模型概述1.1YOLOv8架构1.2YOLOv8小目标检测的挑战2.HAttention模块:原理与设计2.1HAttention模块的动机2.2HAttention模块的结构3.HAttention模块在YOLOv8中的应用3.1引入HAttention模块3.2YOLOv8架构修改3.3
- YOLOv11深度解析:Ultralytics新一代目标检测架构创新与实战指南
芯作者
D2:YOLOYOLO神经网络计算机视觉
2024年Ultralytics重磅推出YOLOv11**:在精度与速度的平衡木上再进一步,参数减少22%,推理速度提升2%,多任务支持全面升级!一、YOLOv11核心创新:轻量化与注意力机制的完美融合YOLOv11并非颠覆性重构,而是通过模块级优化实现“少参数、高精度、快推理”的目标。其三大创新点如下:1.1C3k2模块:动态卷积核的灵活设计取代YOLOv8的C2f模块,C3k2通过参数c3k动
- ConvNeXT:面向 2020 年代的卷积神经网络
摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer(ViT)的引入,ViT很快取代了ConvNet,成为图像分类任务中的最新最强模型。然而,vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer(如SwinTransformer)重新引入了若干ConvNet的先验知识,使Transformer成为实用的通用视觉
- 目标检测新纪元:DETR到Mamba实战解析
加油吧zkf
图像处理python分类人工智能目标检测
【实战分享】目标检测的“后DEⱯ”时代:DETR/DINO/RT-DETR及新型骨干网络探索(含示例代码)目标检测从YOLO、FasterR-CNN到Transformer结构的DETR,再到DINO、RT-DETR,近两年出现了许多新趋势:更高效的端到端结构、更少的手工设计(比如不再需要NMS)、以及新型轻量化骨干网络(比如Mamba、ConvNeXt、ViT等)被引入检测任务中。作为从事目标检
- OpenCV中DPM(Deformable Part Model)目标检测类cv::dpm::DPMDetector
村北头的码农
OpenCVopencv目标检测人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV中用于基于可变形部件模型(DPM)的目标检测器,主要用于行人、人脸等目标的检测。它是一种传统的基于特征的目标检测方法,不依赖深度学习,而是使用HOG特征+部件模型来进行检测。示例代码#include#include#includeusingnamesp
- 《YOLO11的ONNX推理部署:多语言多架构实践指南》
空云风语
YOLO人工智能深度学习目标跟踪人工智能计算机视觉YOLO
引言:YOLO11与ONNX的相遇在计算机视觉的广袤星空中,目标检测始终是一颗耀眼的明星,其在自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等诸多领域都有着举足轻重的应用。想象一下,自动驾驶汽车需要实时准确地检测出道路上的车辆、行人、交通标志;智能安防系统要快速识别出监控画面中的异常行为和可疑人员;工业生产线上,需要精准检测产品的缺陷;医疗影像分析中,辅助医生检测病变区域。这些场景都对目标检测技术的准
- YOLOv5Lite模型量化与TFLite转换全流程指南
神经网络15044
仿真模型深度学习神经网络YOLO神经网络人工智能深度学习网络机器学习
YOLOv5Lite模型量化与TFLite转换全流程指南1.引言在边缘计算和移动设备上部署目标检测模型时,模型大小和推理速度是关键考量因素。YOLOv5Lite作为YOLO系列的轻量级变种,专为资源受限环境设计。然而,要进一步优化模型性能,量化(Quantization)和转换为TFLite格式是必不可少的步骤。本文将详细介绍从训练好的YOLOv5Lite模型到量化TFLite模型的完整转换流程,
- YOLOv7 技术详解(Real-Time Dynamic Label Assignment + Model Scaling)
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO人工智能深度学习计算机视觉目标跟踪
✅YOLOv7技术详解(Real-TimeDynamicLabelAssignment+ModelScaling)一、前言YOLOv7是AlexeyBochkovskiy团队后续维护者提出的一种高性能目标检测模型,在YOLOv5基础上引入了多项结构优化和训练策略改进:✅模型集成(ModelIntegration)✅动态标签分配(ExtendAssigner)✅支持重参数化模块(ReparamBlo
- RT‑DETR 系列发展时间顺序
要努力啊啊啊
计算机视觉深度学习计算机视觉目标检测人工智能
RT‑DETR系列发展时间顺序RT‑DETR系列是由百度提出的一系列基于Transformer的实时端到端目标检测器,以下列出了从提出到演化的主要milestone:时间线概览版本时间主要改进/特点DETR2020–05(论文)oai_citation:0‡labellerr.comoai_citation:1‡arxiv.orgTransformer架构首次用于端到端检测,无需NMSRT‑DET
- Mamba-YOLOv8深度解析:基于状态空间模型的下一代目标检测架构(含完整代码与实战部署)文末含资料链接!
博导ai君
深度学习教学-附源码YOLO目标检测架构
文章目录前言一、技术背景与动机1.1传统架构的局限性1.2Mamba的创新优势二、Mamba-YOLOv8架构详解2.1整体架构设计2.2核心模块:VSSblock2.3SS2D模块工作原理三、完整实现流程3.1环境配置3.2代码集成步骤3.3训练与微调四、性能分析与优化4.1精度提升策略4.2推理加速方案4.3硬件适配技巧五、实战案例:无人机航拍检测5.1数据集准备5.2模型训练与评估六、未来研
- 目标检测在国防和政府的应用实例
MzKyle
计算机视觉目标检测人工智能计算机视觉
一、目标检测技术概述目标检测是计算机视觉的核心任务,通过算法对图像/视频中的物体进行识别与定位,当前主流技术包括:经典算法:YOLO系列(实时性强)、FasterR-CNN(精度高)、SSD(平衡速度与精度)技术升级:结合深度学习(CNN、Transformer)、多模态融合(视觉+红外+雷达)、边缘计算实时处理二、国防领域核心应用实例(一)军事侦察与监控系统无人机侦察与目标识别应用场景:战术无人
- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
小白熊XBX
机器学习机器学习python逻辑回归
Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
[email protected]科研辅导、知识付费答疑、个性化定制
- 红外小目标检测算法RIPI
hie98894
目标检测目标跟踪机器学习
红外小目标检测算法RIPI,基于红外块图像,张量加权,PCADENTIST-master/algorithms/detection/NIPPS/demo_generate_nipps_data.m,1244DENTIST-master/algorithms/detection/NIPPS/nipps.m,2649DENTIST-master/algorithms/detection/NIPPS/R
- YOLOv11安全检测项目_人员、安全帽、安全服、普通服装、头部、模糊服装、模糊头部目标检测
qq1309399183
计算机视觉实战项目集合YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
YOLOv10与YOLOv11安全检测项目项目概述Safety本项目基于SF数据集(50,559张图像/7类别)对YOLOv10和YOLOv11模型进行对比研究,重点优化安全帽、安全服及模糊目标的工业场景检测性能。核心要素组件配置说明模型架构YOLOv10vsYOLOv11双模型对比数据集[SF)检测类别人员、安全帽、安全服、普通服装、头部、模糊服装、模糊头部训练参数•迭代周期:100epochs
- python图像识别哪些库_利用ImageAI库只需几行python代码实现目标检测
weixin_39667398
python图像识别哪些库
什么是目标检测目标检测关注图像中特定的物体目标,需要同时解决解决定位(localization)+识别(Recognition)。相比分类,检测给出的是对图片前景和背景的理解,我们需要从背景中分离出感兴趣的目标,并确定这一目标的描述(类别和位置),因此检测模型的输出是一个列表,列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置(常用矩形检测框的坐标表示)。通俗的说,ObjectDetection的目
- 文献阅读篇#8:YOLO如何实现多模态
hjs_deeplearning
YOLO人工智能深度学习目标检测多模态模态融合
一、引言YOLO众所周知是一个目标检测、跟踪、计数等等的视觉模型,对于YOLO来说,它的核心功能还是分类,识别出物体的类别并辅助以计数、跟踪等等功能。但是,光使用一个YOLO模型进行目标检测只能提取一张图片的特征,或者只能通过一条路去提取特征,最终输出结果。而前面提到的多模态,则会引入另一个维度的特征。例如二区Top期刊《Underwateracousticintelligentspectrums
- 【CVPR2025】计算机视觉|Salience DETR:显著性目标检测,精度暴涨!
论文地址:http://arxiv.org/pdf/2403.16131v1代码地址:https://github.com/xiuqhou/Salience-DETR关注UPCV缝合怪,分享最计算机视觉新即插即用模块,并提供配套的论文资料与代码。https://space.bilibili.com/473764881摘要本研究旨在解决类DETR方法中存在的计算负担重和对稳定查询选择依赖性高的问题。
- Rust实现FasterR-CNN目标检测全流程
KENYCHEN奉孝
rustPolars
使用Rust和FasterR-CNN进行目标检测FasterR-CNN是目标检测领域广泛使用的深度学习模型。Rust生态中可以通过tch-rs(Torch绑定)调用预训练的PyTorch模型实现。以下为完整实现步骤:环境准备安装Rust和必要的依赖:cargoaddtchcargoaddanyhow#错误处理下载预训练的FasterR-CNN模型(需PyTorch格式.pt文件),或使用Torch
- 目标检测数据集——交通信号灯红绿灯检测数据集
在智能交通系统迅速发展的背景下,准确且实时地识别交通信号灯的状态对于提升道路安全和优化交通流量管理至关重要。无论是自动驾驶汽车还是辅助驾驶技术,可靠地检测并理解交通信号灯的指示——特别是红灯与绿灯的区别——是确保交通安全、避免交通事故的关键环节之一。然而,复杂的光照条件、不同的天气状况以及信号灯被遮挡等情况都给交通信号灯的识别带来了不小的挑战。这是专门针对交通信号灯(尤其是红绿灯)检测的数据集,旨
- yolov算法详解_yolo 目标检测算法个人总结(yolov1)
CHAO JIANG
yolov算法详解
yolo目标检测算法个人总结目前yolo目标检测有两个版本,分别为v1和v2。因工作需要用yolo算法检测人物,所以这段时间重点看了这两篇论文,并实现了对应的tensorflow代码。这里记录下在论文阅读过程中的一些细节信息,留给自己,同时也希望各位能指出本人理解错误的地方,谢谢!一:yolov1关于yolov1算法的详解在网上已经非常多了,在这里我大概叙述下算法的流程,以及在开发过程中遇到的一些
- Halcon 初步了解
科学的发展-只不过是读大自然写的代码
图形编程c#视觉处理Halcon
1.Halcon概述Halcon是德国MVTec公司开发的一套完善的机器视觉算法包,也是一款功能强大的视觉处理软件,为工业自动化领域提供了全面的解决方案。它拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境,提供了一套丰富的图像处理和机器视觉算法,可以在各种工业应用中进行图像分析、目标检测、测量、定位、识别等任务。Halcon的核心功能包括图像处理、特征提取与匹配、3D视觉、深度学习、条码识别、OCR识别以及视觉
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)
神经网络15044
深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法,构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像(皮肤照片/X光片),自动分析并生成诊断报告,同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架:Django4.2数据库:MySQL8.0深度学习:YOLOv8:皮肤病变区域检测ResNet50:肺炎X光
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
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- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option