- 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
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- 【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、
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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
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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
- YOLOv3(Pytorch版本和Tensorflow版本)学习
南叔先生
机器学习pytorchtensorflow深度学习
一、地址来源YOLOv4最全复现代码合集(含PyTorch/TF/Keras和Caffe等)二、Pytorch版本地址:https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4这个地址支持训练RequirementsandDependenciespipinstallnumpy==1.18.2#CPUonlypipinstalltorch==1.4.0+cputorc
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu