- 计算机视觉:经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能数据标注目标检测COCO
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- 【目标检测JP】番茄植株叶片病害数据集4280张8类病害YOLO+VOC(含增强)
不会仰游的河马君
数据集目标检测YOLO番茄叶片病害
【目标检测JP】番茄植株叶片病害数据集4280张8类病害YOLO+VOC(含增强)数据集格式:VOC格式+YOLO格式压缩包内含:3个文件夹,分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计:4280Annotations文件夹中xml文件总计:4280labels文件夹中txt文件总计:4280标签种类数:8标签名称:["BacterialSpot","EarlyBli
- 基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤
pk_xz123456
python算法深度学习YOLO目标检测算法
基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用,使用YOLO(YouOnlyLookOnce)进行开发是一种常见且高效的方式。以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容:1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库,推荐使用Python语言,以下是一些关键库:PyTorch:YOLO通常基于PyTorch实现,安装适合你系统的PyTor
- YOLO11的单独推理程序
AIOT魔法师
YOLOv5和YOLOv11python开发语言
YOLO11的单独推理程序,可以实例化加载一次多次推理。YOLO11的单独推理程序,可以实例化加载一次多次推理。YOLO11的单独推理程序,可以实例化加载一次多次推理。YOLO11的单独推理程序,可以实例化加载一次多次推理。YOLO11的单独推理程序,可以实例化加载一次多次推理。YOLO11的单独推理程序,可以实例化加载一次多次推理。importcv2importnumpyasnpimportra
- YOLOv8、v9、v10、v11-Ultralytics框架加入C2f_Repghost
AIOT魔法师
YOLOv5和YOLOv11YOLO
1、创建一个RepGhost.py:importcopyimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdef_make_divisible(v,div
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-validator.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
validator.pyultralytics\engine\validator.py目录validator.py1.所需的库和模块2.classBaseValidator:1.所需的库和模块#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/license#检查模型在数据集的测试或验证分割上的准确性。#用法-格式:#$yolomode=valm
- Yolov8分割训练自己的数据集记录
小俊俊的博客
yolov8分割训练自己的数据集
Yolov8分割训练自己的数据集记录第一章、标签制作一、安装labelmelabelme安装很简单,直接在终端输入:pipinstalllabelme启用labelme在终端输入:labelme接下来就是标注数据了。实例分割数据标注选择“创建多边形”标注就行。二、json转txt使用labelme标注的label数据格式为json格式,但是yolov8分割使用的依旧是txt格式。需要进行转换。转换
- YOLOv8实例分割训练自己的数据集
NoContours
YOLOpython开发语言
转载https://blog.csdn.net/m0_51530640/article/details/1299752571.利用labelme进行数据标注1.1Labelme安装方法首先安装Anaconda,然后运行下列命令:####################forPython2####################condacreate--name=labelmepython=2.7s
- 总结yolov8做检测训练时所需要的代码
小胡学长
YOLO人工智能深度学习yolov8python1024程序员节
运行模型训练脚本代码:大家可以先在ultralytics/ultralytics文件夹下新建一个mytrain.py,然后直接复制下面的代码,所有训练有关的超参数都可以在这个文件中调节,不懂超参数可以忽略,这里我说一下比较重要的几个参数:importsys#强制扫描导入使用本地ultralytics这个包sys.path.append("E:/ultralytics")#改为文件所在的目录地址fr
- 使用 yolov8 进行对象检测
算法资料吧!
YOLO
在计算机视觉领域,YOLOv8对象检测确实以其超高的准确性和速度而脱颖而出。它是YOLO系列的最新版本,以能够实时检测物体而闻名。YOLOv8凭借其一流的对象检测将Web应用程序、API和图像分析提升到一个新的水平。在本文中,我们将了解如何利用yolov8进行对象检测。YOLO概述YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种改变游戏规则的对象检测算法,于2015年问世,以其一次闪电般快速处理整
- 基于深度学习的行人跌倒检测系统:UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解
深度学习&目标检测实战项目
深度学习uiYOLO目标检测人工智能
引言随着人口老龄化的加剧,老年人的安全问题日益引起重视,跌倒事故是导致老年人伤亡的重要原因之一。为了降低跌倒事故的发生率和伤害程度,行人跌倒检测系统的研究变得愈加重要。本文将详细介绍如何基于YOLOv5构建一个行人跌倒检测系统,并设计相应的用户界面,结合深度学习技术实现实时检测。目录引言系统设计概述数据集准备数据集选择数据预处理data.yaml文件模型选择与训练YOLOv5介绍模型训练步骤用户界
- 解决在YOLO11同目录下新建py文件找不到模块,同时vscode会报错无法解析导入子模块/包(Import ultralytics.xxx could not be resolved)等。
i__chen
YOLO目标检测vscode笔记
Yolo11官方代码结构如图:如果在此目录下导入,是没有任何问题的,可以正常运行。fromultralyticsimportYOLO但是如果想要在同级目录下新建py文件,一般会改成下面这种,才能识别到,但是运行的时候会报错。出现:ImportError:cannotimportname'__version__'from'ultralytics'(unknownlocation)等导入问题。fro
- [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型
FL1623863129
深度学习c++opencvYOLO
yolov12官方框架:sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而,你可以通过一些间接的方法来实现这一目标,比如将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV的DNN
- YoloV8训练参数篇
江木27
YOLOYOLO人工智能深度学习
官方介绍:官方解释对官方介绍的补充主要包含常用的参数,需要搭配使用的参数实验名称组合project:项目名称。这个参数用于标识当前训练任务所属的项目,方便管理和组织多个训练任务。name:实验名称。该参数为当前训练任务指定一个名称,以便于标识和区分不同的实验。exist_ok:是否覆盖现有的实验。如果设置为True,当实验名称已经存在时,将会覆盖现有实验。默认为False。最终实验数据会创建在pr
- yolov5转onnx模型,onnx转rknn模型部署在rk3588平台上
wtqpshhh
YOLOpython
安装python等环境,以及相关依赖库,然后克隆YOLOv5仓库的源码。#安装anaconda参考前面环境搭建教程,然后使用conda命令创建环境condacreate-nyolov5python=3.9condaactivateyolov5#拉取最新的yolov5(教程测试时是v7.0),可以指定下版本分支#gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov
- 【YOLOv11改进[注意力]】引入YOLOv12的A2C2f模块改进v11
Jackilina_Stone
【改进】YOLO系列YOLOpython计算机视觉OD
本文将进行在YOLOv11中引入A2C2f模块魔改v11,文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。目录一YOLOv121区域注意力(AreaAttention)2R-ELAN(残差高效层聚合网络)3架构优化4实验二魔改YOLOv111整体修改
- 目标检测进化史:从R-CNN到YOLOv11,技术的狂飙之路
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法#深度学习深度学习计算机视觉python目标检测YOLOcnn人工智能
一、引言在计算机视觉领域中,目标检测是一项至关重要的任务,它旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体,并确定它们的位置。目标检测技术的应用广泛,涵盖了自动驾驶、安防监控、智能机器人、图像编辑等多个领域。随着深度学习技术的飞速发展,目标检测算法也取得了巨大的突破,从最初的R-CNN到如今的YOLOv11,每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。回顾目标检测的发展历程,R-CNN作为第一个将深度
- 高压输电线故障检测数据集 YOLO 格式
幽络源小助理
幽络源资料分享人工智能机器学习深度学习
数据集介绍高压输电线故障检测数据集是一个专为电力行业AI模型训练设计的高质量数据集,支持YOLO格式的方框标注,适用于目标检测任务。数据集特点图像数量:1912张高质量图像,涵盖多种场景和光照条件。标注类别:6个类别,包括正常高压线、故障高压线、正常绝缘子、故障绝缘子等。格式支持:支持YOLOv5、YOLOv8等多种YOLO格式,方便直接用于模型训练。数据划分:训练集(1794张)、验证集(77张
- YOLOv10(训练完全版更新)
小远披荆斩棘
YOLOv8v9v10等实验与论文总结YOLO
YOLOv10目前还不支持项目上的硬件板使用,等待后续。requirements.txt中已更新(torch版本更新了,提高了些精度)(我新加入了其他库)torch==2.0.1torchvision==0.15.2onnx==1.14.0onnxruntime==1.15.1pycocotools==2.0.7PyYAML==6.0.1scipy==1.13.0onnxsim==0.4.36on
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
那雨倾城
PiscTraceYOLO机器学习目标检测深度学习图像处理
YOLOv12是YOLO系列中的最新版本,它引入了一种以注意力为中心的架构,旨在进一步提升物体检测的精度和速度。相比以往的YOLO模型,YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络(CNN)的结构,采用了全新的方法,融合了自注意力机制和高效的网络架构优化,提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。1.主要功能YOLOv12在多个关键点进行了优化和创新,以下是它的主要功能:1.1区域注意机制(Regi
- cap4:YoloV5的TensorRT部署指南(python版)
我是一个对称矩阵
TensorRT全流程部署指南YOLOpython人工智能TensorRT模型部署
《TensorRT全流程部署指南》专栏文章目录:《TensorRT全流程部署指南》专栏主页cap1:TensorRT介绍及CUDA环境安装cap2:1000分类的ResNet的TensorRT部署指南(python版)cap3:自定义数据集训练ResNet的TensorRT部署指南(python版)cap4:YoloV5目标检测任务的TensorRT部署指南(python版)cap5:YoloV5
- 在 Centos7 上部署 ASP.NET 8.0 + YOLOv11 的踩坑实录
桑榆肖物
ASP.NET运维asp.netYOLO后端
本文将详细记录我在CentOS7上部署ASP.NET8.0结合YOLOv11目标检测项目过程中遇到的问题及解决方案,旨在为有类似需求的开发者提供参考。1.背景随着人工智能技术的迅猛发展,目标检测成为了众多应用场景中的核心技术之一。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列作为实时目标检测领域的代表,已经发展到了YOLOv11版本。同时,.NET平台也在不断迭代升级,最新版本已发布至.NET9。
- 基于YOLOv5、FaceNet与KNN的人脸识别系统
reset2021
人脸识别系统YOLOfacenetknn人脸检测
步骤1:环境配置安装依赖库:安装Python3.x安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库获取数据集:收集训练用的多个人脸图像(每个用户至少几十张)将图像按用户分类存放在data/train/user1,user2等文件夹中步骤2:训练YOLO模型配置YOLO数据集:创建一个data.yaml文件,配置您的数据集路径和标签train:./data/train/images/v
- 从底层驱动到 OpenCV:深入解析 Linux 摄像头完整技术栈
嵌入式Jerry
嵌入式硬件opencvlinux人工智能计算机视觉开发语言服务器
1.引言在嵌入式Linux(如树莓派、NXPi.MX8MPlus)上,摄像头数据的完整处理链涉及多个层次:底层驱动层:设备树(DeviceTree)、MIPICSI-2协议、V4L2(Video4Linux2)中间件层:libcamera(现代化ISP处理)、GStreamer(多媒体流处理)用户空间应用层:OpenCV(计算机视觉)、AI框架(如TensorFlow、YOLO)本篇文章将深入剖析
- Yolov5-Python系列(best.pt文件下载)—— 是谁不戴口罩检测
云霄IT
YOLO
一、戴不戴口罩检测best.pt下载:https://download.csdn.net/download/weixin_51111267/87516445二、效果测试
- yolov8:pt 转 onnx
DI_f
yoloYOLO
yolov8官方教程1.安装包我使用的是虚拟环境,yolov8包已经下载到本地了,因此直接在anacondaprompt命令行继续安装首先激活自己的虚拟环境,然后执行安装命令pipinstallultralyticsyolov8中没有requirement.txt文件,直接安装ultralytics即可2.进行模型转换将转换好的pt文件放在weight文件夹下,然后在这个文件夹创建一个py文件,里
- YoloV10环境配置教程
大气层煮月亮
YOLOpython深度学习
1.Anaconda创建虚拟环境condacreate-nYolov10python=3.8-y2.安装ultralyticspipinstallultralytics-ihttps://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple3.安装Yolov10.gitpipinstall-qgit+https://github.com/THU-MIG/yolov10.git4.安装py
- Yolov8-pose:从零开始训练Yolov8关键点检测模型
CITY_OF_MO_GY
YOLO深度学习人工智能
一、关键点检测模型推理1.拉取yolov8源码#克隆官方源代码gitclonehttps://gitee.com/monkeycc/ultralytics.gitcd./ultralytics#创建预训练模型文件夹,并下载关键点检测预训练模型mkdirweightscd./weightswgethttps://github.com/ultralytics/assets/releases/downl
- YOLOv8与DAttention机制的融合:复杂场景下目标检测性能的增强
向哆哆
YOLO目标检测目标跟踪yolov8
文章目录1.YOLOv8简介2.DAttention(DAT)注意力机制概述2.1DAttention机制的工作原理3.YOLOv8与DAttention(DAT)的结合3.1引入DAT的动机3.2集成方法3.3代码实现4.实验与结果分析4.1实验设置4.2结果分析推理速度性能对比5.深度分析:DAttention在YOLOv8中的作用5.1DAttention的有效性5.2适用于小物体检测5.3
- 生成对抗网络(GAN):从概念到代码实践(附代码)
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉人工智能GAN网络对抗学习手势识别生成器与鉴别器生成对抗网络
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&