- 【零基础学AI】第31讲:目标检测 - YOLO算法
1989
0基础学AI人工智能目标检测YOLOrnnlstmtensorflow
本节课你将学到YOLO算法的核心思想和工作原理如何使用YOLO进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求:推荐使用GPU(非必须)前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络(CNN)的基本概念(第24讲内容)核心概念什么是目标检测?目标检测就像教计算机"看"图片中的物体。它不仅要
- BEV开山之作Lift-Splat-Shot (LSS) 深度详解
shuaishuaideyuzi
3D视觉入门人工智能pythonpytorch3d计算机视觉
在自动驾驶感知系统中,将多视角图像转换为鸟瞰图(BEV)是一个关键步骤。Lift-Splat-Shot(LSS)是一种高效的视角转换方法,能够将透视视图特征转换为BEV空间,从而实现更准确的3D物体检测。本文将详细解析LSS的工作原理、技术细节及其应用场景。一、LSS概述LSS(Lift-Splat-Shot)是由PhilippHenzler等人于2021年提出的一种用于自动驾驶感知系统的视角转换
- NanoDet 深度学习物料自动分类系统
YOLO实战营
深度学习分类人工智能数据挖掘NanoDet
引言随着工业自动化和物料管理的不断发展,物料的自动分类在仓储、物流、生产线等场景中的应用越来越广泛。传统的物料分类方式往往依赖人工操作,效率低下且容易出错,而基于深度学习的自动分类系统能够大大提高工作效率、降低错误率并实现高效管理。在众多深度学习技术中,物体检测算法被广泛应用于自动分类系统。NanoDet作为一款轻量级的目标检测算法,凭借其出色的速度与准确性,成为解决物料自动分类问题的一种理想选择
- D-FINE使用pth权重批量推理可视化图片
悠悠海风
代码调试深度学习人工智能python目标检测计算机视觉
关于D-FINE相关的内容可参考下面这篇博客:论文解读:ICLR2025|D-FINE_d-fine:redefineregressiontaskindetrsasfine--CSDN博客文章浏览阅读949次,点赞18次,收藏28次。D-FINE是一款功能强大的实时物体检测器,它将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化(FDR),并引入了全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不引入额
- 基于OpenCv的运动物体检测算法
Liu_LongPo
计算机视觉OpenCv运动物体检测
基于一个实现的基于OpenCv的运动物体检测算法,可以用于检测行人或者其他运动物体。#include#include#include#includeintmain(intargc,char**argv){//声明IplImage指针IplImage*pFrame=NULL;IplImage*pFrImg=NULL;IplImage*pBkImg=NULL;CvMat*pFrameMat=NULL;
- C#图像处理-OpenCVSharp教程(三十五) OpenCVSharp运动物体检测(一)
Color Space
OpenCVSharpC#OpenCVC#图像处理
本文作者ColorSpace,文章未经作者允许禁止转载!本文将介绍OpenCVSharp运动物体检测(一)代码演示:///图片背景差法检测运动物体MatbgImg=Cv2.ImRead("1.bmp");MatfgImg=Cv2.ImRead("55.bmp");Cv2.ImShow("bg",bgImg);Cv2.ImShow("fg",fgImg);Matgray=newMat();Matgr
- 一[3.0]、 yolov8 工作原理
他人是一面镜子,保持谦虚的态度
车道检测研究YOLO
目录YOLOv8简介什么是YOLOv8?yaml配置文件解析YOLOv8架构图Yolov8有什么新功能?YOLO模型彻底改变了计算机视觉领域。识别物体是计算机视觉中的一项关键任务,可应用于机器人、医学成像、监控系统和自动驾驶汽车等多个领域。YOLO模型的最新版本YOLOv8是一种先进的实时物体检测框架,引起了研究界的关注。在所有流行的物体识别机器学习模型(如FasterR-CNN、SSD和Reti
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
发呆小天才O.o
计算机视觉深度学习计算机视觉目标检测YOLOv12
1.概述实时目标检测已成为许多实际应用的关键,而Ultralytics的YOLO(YouOnlyLookOnce)系列一直是最先进的模型系列,在速度和准确率之间实现了稳健的平衡。注意力机制的低效性阻碍了其在YOLO等高速系统中的应用。YOLOv12旨在通过将注意力机制集成到YOLO框架中来改变这一现状。由于注意力机制效率低下,且计算复杂度高达平方级,内存访问操作效率低下,因此大多数目标检测架构传统
- YOLO chp01-
speop
YOLO
学习YOLO的正确姿势:从入门到"真香"的奇妙之旅YOLO系列模型的硬核表现:YOLOv1最先提出单阶段检测+GridCell机制,在物体检测速度层面实现了质的飞跃YOLOv5在TeslaT4上跑出140FPSYOLOv8的Latency-Accuracy曲线表现卓越YOLO模块化定制;#你的自定义YOLO可能是这样的classMySuperYOLO(nn.Module):def__init__(
- COCO-Stuff数据集:基于YOLOv5的多类别目标检测与分割实现
YOLO实战营
深度学习YOLO实战项目YOLO目标检测人工智能无人机计算机视觉数据挖掘ui
一、引言随着计算机视觉领域的不断发展,目标检测和语义分割已经成为深度学习中的两个关键任务。COCO-Stuff是一个包含多达172个类别的大型数据集,用于训练和评估计算机视觉算法。与传统的COCO数据集不同,COCO-Stuff不仅包含常见的物体检测任务,还增加了诸如“天空”、“树木”和“路面”等场景理解任务。通过对这个数据集的处理与利用,我们可以构建一个更加丰富的目标检测与语义分割系统。本博客将
- Python----目标检测(YOLO简介)
蹦蹦跳跳真可爱589
目标检测Python目标检测YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉python
一、YOLO简介[YOLO](YouOnlyLookOnce)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙(JosephRedmon)和阿里-法哈迪(AliFarhadi)开发,YOLO于2015年推出,因其高速度和高精确度而迅速受到欢迎。在计算机视觉(ComputerVision)领域,目标检测(ObjectDetection)一直是最为基础且至关重要的研究方向之一。随着深度
- 深度学习在计算机视觉中的应用:物体检测技术
小鹿嘻嘻
深度学习计算机视觉物体检测卷积神经网络R-CNN变体
背景简介随着机器学习(ML)、深度学习(DL)以及变换器神经网络等技术的快速发展,计算机视觉领域取得了显著进步。深度学习通过利用卷积神经网络(CNN)等模型,使计算机能够从图像中直接提取重要信息,从而在物体检测、场景理解等领域实现了突破性进展。本文将深入探讨深度学习在计算机视觉任务中的应用,并重点分析物体检测技术。深度学习与计算机视觉的结合深度学习(DL)模型具有多个处理层,能够学习和表示数据在不
- 【仿生系统】qwen的仿生机器人解决方案
DFminer
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收到完整需求后,我将从系统架构设计、算法实现路径、训练方法三个维度为您构建完整的仿生机器人解决方案。以下是分阶段实施方案:一、核心系统架构设计(模块化可进化架构)1.多模态感知引擎-视觉子系统:YOLOv8+SAM组合实现实时物体检测+场景语义分割-听觉子系统:Whisper+SpeakerEmbedding+情感识别三重处理-语言理解:基于LLaMA3的增量式语义解析(IncrementalPa
- YOLOv9:实时物体检测的新标杆
程栋里
YOLOv9:实时物体检测的新标杆【下载地址】YOLOv9概述-实时物体检测算法YOLOv9概述-实时物体检测算法项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/24e1b项目介绍YOLOv9是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列中的最新成员,专为实时物体检测而设计。YOLO系列以其高效和准确的物体检测能力而闻名,而
- 基于亚博K210开发板——物体检测测试
追兮兮
K210K210
开发板亚博K210开发板实验目的本次测试主要学习K210如何物体检测,然后通过LCD显示屏实时框出检测物体然后以不同颜色标记名称。实验元件OV2640摄像头/OV9655摄像头/GC2145摄像头、LCD显示屏硬件连接K210开发板出厂默认已经安装好摄像头和显示器,只需要使用Type-C数据线连接K210开发板与电脑即可。实验原理KendryteK210具备机器视觉能力,是零门槛机器视觉嵌入式解决
- 英伟达最新发布!超越其它所有SOTA的3D目标检测
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通3d目标检测人工智能计算机视觉
作者:王林|来源:3DCV在公众号「3DCV」后台,回复「原论文」可获取论文pdf添加微信:dddvision,备注:自动驾驶,拉你入群。文末附行业细分群1、导读现有的3D物体检测方法通常需要使用完全注释的数据进行训练,而使用预训练的语义特征可以带来一些优势。然而,目前还没有利用扩散特征进行3D感知任务的研究。因此,我们提出了一种新的框架,通过视图合成任务来增强预训练的2D扩散模型的3D感知能力。
- YOLOv5与YOLOv4的区别与优缺点分析
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AIAgent应用开发计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
YOLOv5与YOLOv4的区别与优缺点分析作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLM1.背景介绍1.1问题的由来在深度学习和计算机视觉领域,物体检测是研究的核心之一。从早期基于全连接层的算法如R-CNN系列到如今流行的轻量级检测器如SSD、FasterR-CNN以及单阶段检测器如YOLO系列,算法一直在追求更高
- Python与YOLO:自动驾驶中的实时物体检测
Echo_Wish
Python!实战!pythonYOLO自动驾驶
Python与YOLO:自动驾驶中的实时物体检测引言:从物体检测到智能驾驶说到自动驾驶,很多人脑海中首先想到的可能是智能汽车,它们能够自主地行驶,无需人类干预。这一切的背后,离不开一项至关重要的技术——实时物体检测。在自动驾驶中,车辆需要通过摄像头、雷达等传感器获取周围环境的数据,而如何从这些庞大的数据中快速、准确地识别出行人、车辆、障碍物等是至关重要的。这里,我们将聚焦于如何利用**Python
- AI Python 教程
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AIPython教程为什么使用Python学习AI?AI之Python前提AIPython教程人工智能AI之Python-机器学习监督学习回归算法分类算法非监督学习聚类算法数据降维增强学习AI之Python-深度学习深度学习基础深度学习架构AI之Python-自然语言处理文本处理和表示文本处理文本表示词汇语义学AI之Python-计算机视觉图像处理和转换图像识别架构物体检测架构两步检测器单步检测器
- 树莓派智能摄像头实战指南:基于TensorFlow Lite的端到端AI部署
Tech Synapse
人工智能tensorflowpythonMobileNetV2TensorFlowLite
引言:嵌入式AI的革新力量在物联网与人工智能深度融合的今天,树莓派这一信用卡大小的计算机正在成为边缘计算的核心载体。本文将手把手教你打造一款基于TensorFlowLite的低功耗智能监控设备,通过MobileNetV2模型实现实时物体检测,结合运动检测算法构建双保险监控体系。我们将深入探索模型轻量化部署、硬件加速优化和功耗管理策略,为嵌入式AI开发提供完整技术路线图。一、智能监控系统的技术架构1
- 目标检测的图像特征提取
勇往直前的流浪刀客
CV图像特征提取
目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征1、HOG特征:方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究
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- YOLOv5的gpu训练环境安装(windows系统,anaconda虚拟python环境)
wifi11
windowspythonpytorch
本人在用YOLOv5进行物体检测时,使用使用detect.py文件时无法调用gpu,下载了pytorch的gpu版本后代码运行会报错,错误信息说是CUDA环境不正确,为此整理了一下CUDA和pytorch环境的安装。(由报错可知,detect.py选项无法运行并不是因为gpu环境未配置好,而是不能使用gpu,所以下载好gpu版本后,pythondetect.py--weightsyolov5s.p
- 【计算机视觉】深度解析MediaPipe:谷歌跨平台多媒体机器学习框架实战指南
白熊188
计算机视觉计算机视觉机器学习人工智能
深度解析MediaPipe:谷歌跨平台多媒体机器学习框架实战指南技术架构与设计哲学核心设计理念系统架构概览核心功能与预构建解决方案1.人脸检测2.手势识别3.姿势估计4.物体检测与跟踪实战部署指南环境配置基础环境准备获取源码构建第一个示例(手部追踪)桌面端运行Android端部署自定义计算图开发关键技术深度解析1.高效同步机制2.GPU加速实现3.模型优化技术常见问题与解决方案1.GPU兼容性问题
- 突破YOLOv11训练:用幽默的方式玩转自定义数据集与物体检测
星际编程喵
Python探索之旅YOLO人工智能目标跟踪计算机视觉python机器学习
前言你是否曾在训练深度学习模型时,望着屏幕上那一堆堆的错误信息,差点觉得自己的大脑要冒烟?如果你也曾体验过这种“技术折磨”,恭喜,你找对地方了!今天,我们将带你踏入YOLOv11的神奇世界,用幽默的方式教你如何训练物体检测模型,处理自定义数据集。放心,这不仅仅是枯燥的代码,我们还会插入一些有趣的故事,让你在繁琐的操作中不至于崩溃,还能带着笑容一路走下去!简介YOLO(YouOnlyLookOnce
- 旋转目标检测:Oriented Object Detection in Aerial Images with Box Boundary-Aware Vectors【方法解析】
沉浸式AI
《AI与SLAM论文解析》目标检测人工智能计算机视觉算法论文解读旋转目标检测
中文标题:基于盒边界感知向量的航空图像定向目标检测目录摘要1.引言2.相关工作2.1定向物体检测2.2基于关键点的物体检测基线方法3.方法3.1架构3.2热图地面真值训练损失3.3偏移3.4框参数3.5方向4.实验4.1数据集DOTAHRSC20164.2实现细节4.3测试细节4.4与最先进方法的比较DOTAHRSC20164.5消融研究4.6与基线方法的比较5.结论摘要航拍图像中的定向物体检测是
- 【图像轮廓特征查找】图像处理(OpenCV) -part8
绝顶大聪明
图像处理opencv人工智能
17图像轮廓特征查找图像轮廓特征查找其实就是他的外接轮廓。应用:图像分割形状分析物体检测与识别根据轮廓点进行,所以要先找到轮廓。先灰度化、二值化。目标物体白色,非目标物体黑色,选择合适的儿值化方式。有了轮廓点就可以找到最上、最下、最左、最右的四个坐标,X_{min}、X_{max}、Y_{min}、Y_{max}。就可以绘制出矩形。17.1外接矩形boundingRect(轮廓点)形状的外接矩形有
- YOLO11改进 | 特征融合Neck篇之Lowlevel Feature Alignment机制:多尺度检测的革新性突破
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点计算机视觉YOLO
##为什么需要重新设计特征融合机制?在目标检测领域,YOLO系列模型因其高效的实时性成为工业界和学术界的标杆。然而,随着应用场景的复杂化(如自动驾驶中的多尺度目标、无人机图像中的小物体检测),传统特征融合策略的局限性逐渐暴露:**特征对齐不足导致语义信息错位、多层级信息融合效率低、小目标特征易丢失**。这些问题直接影响模型在复杂场景下的鲁棒性。针对这一挑战,本文提出一种创新性特征融合机制——**L
- 小目标检测的优化
deepdata_cn
特征识别机器视觉目标检测人工智能计算机视觉
在当今数字化时代,安防监控、卫星图像分析等领域的应用日益广泛,而小目标检测作为其中的关键技术,始终面临着严峻挑战。以安防监控场景为例,在城市街道的监控画面中,远处的行人、车辆等小目标,以及卫星图像中微小的建筑、植被变化等,其检测精度直接关系到公共安全、灾害预警等重要功能的实现。然而,由于小目标在图像中像素占比少、特征不明显,传统的物体检测方法如同“大海捞针”,难以取得理想效果。随着深度学习技术的蓬
- c# opencv 轮廓检测_基于OpenCV的区域分割、轮廓检测和阈值处理
weixin_39560066
c#opencv轮廓检测
OpenCV是一个巨大的开源库,广泛用于计算机视觉,人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别,物体检测,人类活动识别,物体跟踪等。现在,假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。因此,代替处理整个框架,如果可以在框架中定义一个子区域并将其视为要应用处理的新框架,该怎么办。我们要完成一下三个步骤:•定义兴趣区•在ROI中检测轮廓•阈值检测轮廓轮廓线什么是ROI?简而言之,我们感兴
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,