- 深度学习YOLOv3压双黄线期末项目
yzx991013
giitYOLO
一、引言实现功能目录一、引言实现功能打开视频连续检测车辆能检测到道路中间的双黄线能检测出车辆是否压双黄线当车辆压到双黄线时给出提示要求使用多线程实现功能二、技术栈概览三、代码功能深度剖析视频文件选择功能(choosevideo函数)四、项目亮点提炼五、总结与展望1.打开视频2.连续检测车辆3.能检测到道路中间的双黄线4.能检测出车辆是否压双黄线5.当车辆压到双黄线时给出提示6.要求使用多线程实现功
- Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误:/usr/bin/ld: cannot find -lcuda
徐小妞66666
一.利用GPU训练Yolov3时,首先要修改MakeFile文件,修改格式如下:GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址)二.此时make产生错误/usr/bin/ld:cannotfind-lcuda1.查看MakeFile文件找到该行代码:LDFLAGS+=-L/usr/local/cuda/lib64
- 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
- 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
- 来了,YoloV5的TensorFlow版开源
半壶雪
开源自从yolov5开源以来,(不管因为啥原因)深受瞩目,我最近用tensorflow实现了其主要部分。可能是第一个纯正的tensorfow2版本,欢迎tryandstar:github.com/LongxingTan…之前在工作中接触过yolov3(跑过demo应该就算接触过了),效果惊艳。我在视觉领域只是个新人(悲伤的是我一个中年人却在哪儿哪儿都TM是新人),能力有限,疏漏难免。从头开始实现,
- YOLO缺陷检测学习笔记(2)
tt555555555555
YOLO缺陷检测学习笔记YOLO学习笔记
YOLO缺陷检测学习笔记(2)残差连接1.**YOLO的残差连接结构**2.**YOLO使用残差连接的目的**3.**YOLO中的残差块**4.**YOLOv3和YOLOv4的残差连接架构**YOLO网络架构概述1.特征提取网络2.预测头(DetectionHead)3.后处理(Post-processing)YOLOv3/v4的改进YOLOv3YOLOv4SoftmaxSoftmax的性质:So
- DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)
吾名招财
人工智能MFC界面应用dnnopencv神经网络
DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)前言相关介绍1,登录界面:2,主界面:3,部分功能演示如下(1)识别网络图片(2)GoogleNet分类(3)人脸识别(4)SSD目标检测(5)FasterRCNN目标检测资源链接(含源码)前言 还记得上学那会儿刚学完几个深度学习模型的C++简单部署应用,当时特别兴奋,外加那会儿还能自己写界面生成应用程序了,就想着做一个
- YOLO系列目标检测数据集大全_yolo数据集(1)
2401_84187537
程序员YOLO目标检测人工智能
Darknet版YOLOv4猫狗识别训练好的权重文件:https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541214Darknet版YOLOv3猫狗识别训练好的权重文件:https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541209DeepSORT-YOLOv5猫狗检测和跟踪+可视化目标运动轨迹yolov7猫狗
- 目标检测 | yolov8 原理和介绍
hero_hilog
目标检测AIYOLO目标检测
相关系列:目标检测|yolov1原理和介绍目标检测|yolov2/yolo9000原理和介绍目标检测|yolov3原理和介绍目标检测|yolov4原理和介绍目标检测|yolov5原理和介绍目标检测|yolov6原理和介绍目标检测|yolov7原理和介绍目标检测|yolov8原理和介绍目标检测|yolov9原理和介绍目标检测|yolov10原理和介绍IEEE链接:https://ieeexplore
- 【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备(RCNN~YOLOv5)
旅途中的宽~
计算机视觉面经总结计算机视觉深度学习目标检测YOLORCNN
文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5
- 深度学习||YOLO(You Only Look Once)深度学习的实时目标检测算法(YOLOv1~YOLOv5)
小嘤嘤怪学
深度学习算法目标检测
目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结:YOLO(YouOnlyLookOnce)是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。自从2015年首次被提出以来,YOLO系列不断发展,推出了多个版本,包括YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,和YOLOv5等。下面是对YOLO系列的详解:YOLOv1:提出时间:2015年。主要贡献:将目标检测任务转换
- 挑战杯 YOLOv7 目标检测网络解读
laafeer
python
文章目录0前言1yolov7的整体结构2关键点-backbone关键点-head3训练4使用效果5最后0前言世界变化太快,YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了,如果有同学的毕设项目想用上最新的技术,不妨看看学长的这篇文章,学长带大家简单的解读yolov7,目的是对yolov7有个基础的理解。从2015年的YOLOV1,2016年YOLOV2,2018年的YOLOV3,到2020年的YOLOV4、
- yolov3-tiny
HelloWorldQAQ。
CNN模型介绍自动驾驶深度学习神经网络
文章目录一、目标检测简介二、Yolov3-tiny2.1anchorbox2.2NMS算法三、后记一、目标检测简介针对一张图片,根据后续任务的需要,有三个主要层次。一是分类(Classification),即是将图像结构化为某一类别的信息,用事先确定好的类别或实例ID来描述图片,这一任务是最简单、最基础的图像理解任务,也是深度学习模型最先取得突破和实现大规模应用的任务。其中ImageNet是最权威
- YOLO系列详解(YOLOV1-YOLOV3)
X.AI666
深度学习yolo
YOLO算法简介本文主要介绍YOLO算法,包括YOLOv1、YOLOv2/YOLO9000和YOLOv3。YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表,其基于深度神经网络进行对象的识别和定位,运行速度很快,可以用于实时系统。了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。目标检测思路目标检测属于计算机视觉的一个中层任务,该任务可以细化为目标定位与目标识别两个任务,简单来说,找到图片中
- AI助力农作物自动采摘,基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】参数模型开发构建作物生产场景下番茄采摘检测计数分析系统
Together_CZ
人工智能YOLO
去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物,专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械,看着非常震撼,但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的,小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草,不知道什么时候才能走到地的尽头,小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割,大点的连片的土地可以用收割机来收割,不过收割机基
- 如何用OpenCV加载Yolov5并使用CUDA加速
geekboys
1背景随着Pytorch、TensorFlow等有效的框架被用来深度的学习开发,各种任务的模型也层出不穷。但是大多的部署往往依赖签名的两个框架,需要前面的两个框架大量的库。而且先前的Yolov3和Yolov4有官方直接支持,可以自接加载weights和cfg文件。部署起来相对来说就很简单,但是最新的Yolov5确实基于Pytorch版本的,这使用Opencv部署起来就稍微的麻烦了。可以这时候我们希
- 在C++上如何使用OpenCV头文件是什么_用OpenCV的dnn模块调用yolov3模型
weixin_39785858
前言在实际应用场景,我们用darknet的GPU版本训练自己的数据,得到权值文件,然后我们可以调用训练的好的模型去实现自己的检测项目。一般情况下,我们可以使用opencv的dnn模块去调用yolov3。下面大致讲解一下如何是实现调用。一、环境准备1、编译好darknet的GPU版本。可参考我的文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/1343471762、安装好opencv3.
- C++ OpenCV-dnn模块调用模型进行目标检测 (支持CUDA加速)
枸杞叶儿
经验笔记深度学习神经网络
前言OpenCV4.4开始支持YOLOv4模型的调用,需要使用Opencv的DNN模块。编译安装OpenCV和OpenCV-contrib库步骤,点此链接C++OpenCV调用YOLO模型的完整代码点此下载一、模型加载constexprconstchar*darknet_cfg="../face/yolov3-tiny.cfg";//网络文件constexprconstchar*darknet_w
- Darknet yolov3 Makefile文件解析
未完城
ubuntudeep-learningdarknetlinuxmakefile
文章目录1.darknetMakefile注释2.reference现在搞深度学习都在linux平台,经常遇到gcc手动编译的时候。由于linux平台没有通用的IDE,大家都是靠Makefile配置文件进行make。在学习darknet框架的过程中,决定要顺便搞清楚Makefile的写法和参数配置。Makefile完整的教程网上有很多,我暂时也不打算完整学一遍,仅仅把遇到的都搞懂,下次遇到新的东西
- 【从零开始学习YOLOv3】5. 网络模型的构建
pprpp
前言:之前几篇讲了cfg文件的理解、数据集的构建、数据加载机制和超参数进化机制,本文将讲解YOLOv3如何从cfg文件构造模型。本文涉及到一个比较有用的部分就是bias的设置,可以提升mAP、F1、P、R等指标,还能让训练过程更加平滑。1.cfg文件在YOLOv3中,修改网络结构很容易,只需要修改cfg文件即可。目前,cfg文件支持convolutional,maxpool,unsample,ro
- python相对导入错误,ValueError: attempted relative import beyond top-level package
aminghhhh
pythonpycharm
在yolov3的文件中出现了类似的相对导入错误,同时类似的还有ValueError:attemptedrelativeimportnoparentpackage或者明明存在的.py文件报错说不存在,例如Modulenofound:utilsisnoamodle/XXXisnotamodle。。。这是由于在引入文件的时候相对导入的问题直接说解决方法:将相对导入改为绝对导入1.先右键点击package
- 经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解
undo_try
#深度学习目标检测YOLOpython
经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解不论是YOLOv1,还是YOLOv2,都有一个共同的致命缺陷:小目标检测的性能差。尽管YOLOv2使用了passthrough技术将16倍降采样的特征图(即C4特征图)融合到了C5特征图中,但最终的检测仍是在C5尺度的特征图上进行的。为了解决这一问题,YOLO作者做了第3次改进,主要改进如下:使用了更好的主干网络DarkNet-53使用了多级检测与
- 经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现
undo_try
#深度学习目标检测YOLO
经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现我们在之前实现YOLOv2的基础上,加入了多级检测及FPN,快速的实现了YOLOv3的网络架构,并且实现了前向推理过程。经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程我们继续进行YOLOv3的复现。1正样本匹配策略1.1基于先验框的正样本匹配策略官方YOLOv2的正样本匹配思路是根据
- 经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程
undo_try
#深度学习目标检测YOLO人工智能
经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程和之前实现的YOLOv2一样,根据《YOLO目标检测》(ISBN:9787115627094)一书,在不脱离YOLOv3的大部分核心理念的前提下,重构一款较新的YOLOv3检测器,来对YOLOv3有更加深刻的认识。书中源码连接:RT-ODLab:YOLOTutorial1、YOLOv3网络架构1.1DarkNet53主
- keras yolo v3调用笔记本本地摄像头实时监测
A大于_963a
最近在学习yolov3,下载了yolo的keras版本,按照工程里readme中将权重下载,运行Convert后,可以进行yolo的图像检测,图像检测命令:pythonyolo_video.py--image,然后在提示下输入图片路径即可实现本地图片检测。本地视频检测:pythonyolo_video.py--inputxxx.mp4即可实时检测本地视频。然后,想用笔记本的自带摄像头进行实时检测,
- YOLOv3测试和训练
weixin_42103837
python
参考文章:学习YOLO系列的个人总结_boss-dog的博客-CSDN博客windows操作系统上运行ultralytics/yolov3进行目标检测_itsgoodtobebad的专栏-CSDN博客0.环境windows101.下载2.建立虚环境、安装包安装包非常缓慢忘了指定下载源$pipinstall-rrequirements.txt指定下载源pipinstall-rrequirements
- [C#]winform部署yolov7+CRNN实现车牌颜色识别车牌号检测识别
FL1623863129
C#YOLO
【官方框架地址】https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git【框架介绍】Yolov7是一种目标检测算法,全称YouOnlyLookOnceversion7。它是继Yolov3和Yolov4之后的又一重要成果,是目标检测领域的一个重要里程碑。Yolov7在算法结构上继承了其前作Yolov3和Yolov4的设计思想,但在许多方面进行了优化和改进。它采用了深度学习技术
- 用python实现yolov3检测工业相机视频
蘑菇的神
python音视频计算机视觉
前言:学习记录环境:windows+pycharm+yolov3相机:海康工业网口相机:MV-CA020-20GC(Gige,彩色,全局)1.网上有很多网络摄像头跑yolo的案例,但是,不行。网络摄像头和工业相机不一样!yolo是能直接检测网络摄像头的视频的(这个我没有试过,因为没有网络摄像头)./darknetdetectordemocfg/coco.datacfg/yolov3.cfgyolo
- 手把手教你用深度学习做物体检测(一): 快速感受物体检测的酷炫
AAI机器之心
深度学习人工智能YOLOcnn机器学习
我们先来看看什么是物体检测,见下图:如上图所示,物体检测就是需要检测出图像中有哪些目标物体,并且框出其在图像中的位置。本篇文章,我将会介绍如何利用训练好的物体检测模型来快速实现上图的效果,这里我们将会用到基于coco数据集训练的yolov3模型,该模型能识别80类物品,具体如下:人自行车汽车摩托车飞机公共汽车火车卡车船红绿灯消防栓停车标志停车收费码表长凳鸟猫狗马羊牛大象熊斑马长颈鹿双肩包雨伞手提包
- 基于树莓派与YOLOv3模型的人体目标检测小车(三)
凌乱533
模型效果:在上文中,我们制作了数据集,并利用数据集进行了模型的训练,利用静态图片和视频对模型的检测效果进行了检验,发现效果还是不错的。imageimage前两张为静态图片检测,后一张为视频检测效果截图。image但是模型要想部署在算力微弱的树莓派上,还需要进行两次模型转化才能运行在NCS上进行前向推理。模型转化:第一次转化:(.weight-->.pb)这里的模型转化OpenVINO给出了官方指南
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p