- 计算机设计大赛 深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的实现 - python
iuerfee
python
文章目录1前言1课题背景2技术原理和方法2.1基本原理2.2技术选型和方法3实例分割4实现效果5最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的应用该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:3分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/p
- 助力工业生产质检,基于轻量级yolov8-seg开发构建工业场景下滚珠丝杠传动表面缺陷分割检测系统
Together_CZ
YOLO
AI赋能工业生产是一个强有力的方式,在我们之前的系列博文中也有很多相应的开发实践,感兴趣的胡都可以自行移步阅读,本文的核心思想就是想要基于轻量级的实例分割模型来开发构建工业场景下的滚珠丝杠传动表面缺陷分割检测系统,首先看下实例效果:简单看下数据集:YOLOv8官方项目地址在这里,如下所示:目前已经收获超过1.7w的star量了。官方提供的预训练模型如下所示:Modelsize(pixels)mAP
- 【深度学习每日小知识】全景分割
jcfszxc
深度学习术语表专栏深度学习人工智能
全景分割全景分割是一项计算机视觉任务,涉及将图像或视频分割成不同的对象及其各自的部分,并用相应的类别标记每个像素。与传统的语义分割相比,它是一种更全面的图像分割方法,传统的语义分割仅将图像划分为类别,而不考虑对象的部分。全景分割算法将语义分割和实例分割相结合,可以区分对象的一般类及其组成部分或实例。它们可以处理各种对象类,例如物体(例如天空、草地和道路)和事物(例如车辆、人和建筑物),并精确地分割
- TBC(Tied Block Convolution):具有共享较薄滤波器的更简洁、更出色的CNN
静静AI学堂
高质量AI论文翻译cnn人工智能神经网络
文章目录摘要引言相关工作TiedBlockConvolution网络设计TBC公式化在瓶颈模块中的TBC/TGCTBC和TFC在注意力模块中的应用实验结果ImageNet分类物体检测和实例分割轻量级注意力消融研究总结补充资料物体检测和实例分割的详细结果额外的Grad-CAM可视化结果
- PyTorch深度学习实战(26)——多对象实例分割
盼小辉丶
深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习实战(26)——多对象实例分割0.前言1.获取并准备数据2.使用Detectron2训练实例分割模型3.对新图像进行推断小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图像分割算法,在本节中,我们将学习如何使用Detectron2平台以及Google开放图像数据集执行多对象实例分割任务。Detectron2是Facebook团队打造的人工智能框架,其中包括了高性能的对象检测算法实现,包
- yolov8之训练、验证、预测、导出
Jumy_S
YOLO
yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出链接:https://pan.baidu.com/s/1_9hI8ZshNCJSMJVXNTVxbQ?pwd=1234提取码:1234一YoloV8数据集制作1.labelme的使用2.数据集转为yolo格式二使用yolov8进行训练、验证、预测、导出1.图像分类2.图像检测3.实例分割1.
- 2023最新半监督语义分割综述 | 技术总结与展望!
自动驾驶之心
计算机视觉人工智能深度学习python机器学习
作者|派派星编辑|CVHub点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心【语义分割】技术交流群后台回复【分割综述】获取语义分割、实例分割、全景分割、弱监督分割等超全学习资料!Title:ASurveyonSemi-SupervisedSemanticSegmentationPaper:https://arxiv.org/pdf/2302.09899.pd
- 【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-08-实例分割-北邮鲁鹏老师课程笔记
暖焱
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计算机视觉与深度学习-08-实例分割-北邮鲁鹏老师课程笔记MaskR-CNNMaskR-CNN
- 【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】(7)图像分割
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学习笔记人工智能学习笔记
今天学习到了图像分割。这是我学习笔记的脑图。图像分割,ImageSegmentation,就是将数字图像分割为若干个图像子区域(像素的集合,也被称为超像素),改变图像的表达方式,以更容易理解和分析。图像分割,十分重要,也十分困难,是计算机视觉中的关键步骤。图像分割分为三类:语义分割。预测出输入熟悉的每个像素点属于哪一类的标签实例分割。在语义分割的基础上,还要区分出同一类的不同个体全景分割。在实例分
- 实例分割论文阅读之:FCN:《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》
交换喜悲
mdetection系列论文阅读目标检测人工智能实例分割计算机视觉卷积神经网络
论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf代码链接:https://github.com/pytorch/vision摘要卷积网络是强大的视觉模型,可以产生特征层次结构。我们证明,经过端到端、像素到像素训练的卷积网络
- 实例分割模型transfiner《transfiner-Mask Transfiner for High-Quality Instance Segmentaion》
交换喜悲
mdetection系列人工智能目标检测计算机视觉深度学习论文阅读python
论文:《MaskTransfinerforHigh-QualityInstanceSegmentaion》论文地址:https://arxiv.org/abs/2111.13673代码:https://github.com/SysCV/transfiner1.环境配置condacreate-ntransfinerpython=3.7-ycondaactivatetransfinercondains
- 实例分割模型解析:solo模型
交换喜悲
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论文链接:https://arxiv.org/abs/1912.04488代码:https://github.com/WXinlong/SOLO1.摘要我们提出了一种新的、极其简单的实例分割方法。与许多其他密集预测任务(例如语义分割)相比,任意数量的实例使得实例分割更具挑战性。为了预测每个实例的掩码,主流方法要么遵循“检测然后分段”策略(例如,MaskR-CNN),要么首先预测嵌入向量,然后使用聚
- 实例分割论文阅读之:《Mask Transfiner for High-Quality Instance Segmentation》
交换喜悲
mdetection系列论文阅读目标检测人工智能深度学习transformer
1.摘要两阶段和基于查询的实例分割方法取得了显著的效果。然而,它们的分段掩模仍然非常粗糙。在本文中,我们提出了一种高质量和高效的实例分割MaskTransfiner。我们的MaskTransfiner不是在规则的密集张量上操作,而是将图像区域分解并表示为四叉树。我们基于变压器的方法只处理检测到的容易出错的树节点,并并行地自我纠正它们的错误。虽然这些稀疏像素只占总数的一小部分,但它们对最终的掩模质量
- 目标检测:3采用YOLOv8 API训练自己的模型
proing
AI目标检测目标跟踪人工智能
目录1.YOLOv8的新特性2.如何使用YOLOv8?3使用YOLOv8训练模型4.验证训练集5.测试训练集6.测验其他图片7其他问题参考:1.YOLOv8的新特性Ultralytics为YOLO模型发布了一个全新的存储库。它被构建为用于训练对象检测、实例分割和图像分类模型的统一框架。2.如何使用YOLOv8?要充分发挥YOLOv8的潜力,需要从存储库和ultralytics包中安装要求。要安装要
- MMLAB的实例分割算法mmsegmentation
我爱派生
实例分割算法深度学习人工智能计算机视觉python
当谈及实例分割时,人们往往只会提到一些早期的经典算法,比如PSP-Net、DeepLabv3、DeepLabv3+和U-Net。然而,实例分割领域已经在过去的五六年中蓬勃发展,涌现出许多新的算法。今天,让我们一起探索这个算法库,它包含了众多最新的实例分割算法。后面,我将会为大家详细介绍如何使用这个算法库。总的来说,若你关注实例分割领域的最新进展,这个算法库值得你拥有。1、目前支持的算法:-[x][
- 利用sklearn工具中的train_test_split快速划分实例分割数据集
我爱派生
数据集的处理sklearn人工智能python
目录1.导入相关的包2.文件夹路径3.获取所有文件的路径列表4.划分数据集为训练集和测试集最终保存测试集5.将进一步上面得到的训练集划分为训练集和验证集,保存训练集和验证集6.将以上的结果保存。1.导入相关的包importosfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split2.文件夹路径#文件夹路径original_images="......\J
- 论文阅读:Learning to Compose Dynamic Tree Structure for Visual Context(CVPR2019)
糖豆豆今天也要努力鸭
机器学习场景图scenegraph场景理解计算机视觉cv
因为我的方向是场景图,所以仅介绍这篇论文中有关场景图的内容,不涉及VQA。(a)FeatureExtraction先对输入图像进行目标检测,每个proposal的视觉特征x包括以下特征:ROIAlignfeature(2048维),空间feature(8维),论文这里说视觉特征不局限于bbox,实例分割特征和全景特征也可以。(b)构建可学习的对称矩阵S(1)S的计算方法如下:f(xi,xj)称为对
- YOLOV8原理和实现全解析
香菜烤面包
深度学习算法与框架#目标检测与跟踪YOLO人工智能深度学习
目录1.简介2.YOLOv8概述3.模型结构设计4.Loss计算5.训练数据增强6.训练策略7.模型推理过程8.总结1.简介YOLOv8是Ultralytics公司在2023年1月10号开源的YOLOv5的下一个重大更新版本,目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务,在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。按照官方描述,YOLOv8是一个SOTA模型,它建立在以前YOLO版本的成功基础上,并引入了新
- yolov8+多算法多目标追踪+实例分割+目标检测+姿态估计
毕设阿力
计算机视觉YOLO目标检测
YOLOv8是一种先进的目标检测算法,结合多种算法实现多目标追踪、实例分割和姿态估计功能。该算法在计算机视觉领域具有广泛的应用。首先,YOLOv8算法采用了YouOnlyLookOnce(YOLO)的思想,通过单次前向传递将目标检测问题转化为回归问题。它使用了深度卷积神经网络,能够快速而准确地检测图像中的多个目标。相比于传统的目标检测方法,YOLOv8具有更高的检测速度和更好的性能。其次,YOLO
- 【论文阅读|细胞实例分割算法ASF-YOLO】
Dymc
深度学习
论文题目:ASF-YOLO:AnovelYOLOmodelwithattentionalscalesequencefusionforcellinstancesegmentation论文链接:https://arxiv.org/abs/2312.06458代码链接:https://github.com/mkang315/ASF-YOLO摘要(Abstract)作者提出了一种新颖的基于"YouOnly
- YOLOv8实例分割实战:TensorRT加速部署
bai666ai
深度学习之计算机视觉YOLOYOLOv8图像处理
课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/39273PyTorch版的YOLOv8支持高性能实时实例分割方法。TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。本课程讲述如何使用TensorRT对YOLOv8实例分割进行加速和部署,实测推理速度提高3倍以上。采用改进后的tensorrtx/yolov8的代码,使用TensorRTAPI构建优化推理引擎支持在GP
- 超详细YOLOv8实例分割全程概述:环境、训练、验证与预测详解
E寻数据
YOLOV8系列深度学习计算机视觉YOLOyolov8python人工智能计算机视觉
目录搭建环境说明不同版本模型性能对比不同版本对比参数解释不同模型说明YOLOv8n-segYOLOv8s-segYOLOv8m-segYOLOv8l-segYOLOv8x-seg训练训练示意代码训练用数据集与.yaml配置方法.yaml配置数据集路径标签数据说明训练参数说明训练过程示意及输出文件说明训练成功示意输出文件说明F1-置信度曲线(BoxF1_curve.png)精确度-置信度曲线(Box
- MMDetection
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MMdDetectionMMDetection
什么是MMDetectionMMDetection实际上是一个用于目标检测的工具包,面向深度学习时代的。任务支持目标检测实例分割覆盖广泛440+个预训练模型60+篇论文复现常用学术数据集算法丰富两阶段检测器一阶段检测器级联检测器无锚框检测器Transformer使用方便训练工具测试工具推理APIMMDetection环境搭建MMCV是所有这个OpenMMLab系列包括MMDetection,MMC
- 图像分割——基础——学习笔记
海浪在开花
图像分割2D虚拟试衣机器学习矩阵深度学习
基础知识分类:按照分割任务可以分为:语义分割、实例分割和全景分割。越来越精细。例如其中,语义分割可以分割出picture中所有的飞机(用同一种颜色标注);实例分割可以在语义分割的基础上,对不同飞机用不同颜色标注;全景分割可以在实例分割的基础上,对背景进行划分。常见数据集:PASCALVOC、MSCOCO评价指标:根据真实标签和预测标签得到混淆矩阵根据混淆矩阵的数值计算得到global_accura
- 深度学习中图像分类、目标检测、语义分割、实例分割哪个难度大,哪个检测精度容易实现,哪个速度低。请按照难度、精度容易实现程度、速度排名。
神笔馬良
深度学习目标检测人工智能
问题描述:深度学习中图像分类、目标检测、语义分割、实例分割哪个难度大,哪个检测精度容易实现,哪个速度低。请按照难度、精度容易实现程度、速度排名。问题解答:以下是一般情况下深度学习中图像分类、目标检测、语义分割、实例分割的难度、精度容易实现程度和速度方面的一般排名:难度:实例分割>语义分割>目标检测>图像分类:实例分割任务最为复杂,因为它需要不仅检测物体位置还要精确分割每个物体的边界。语义分割涉及将
- MMDetection: Open MMLab Detection Toolbox and Benchmark
Cat丹
MMDetection是一个基于PyTorch的开源物体检测工具包。包括物体检测、实例分割,以及相关的模块。不仅包括训练推断代码,还提供200多个网络的模型。table.pngpapergithub
- [C#]winform部署yolov5实例分割模型onnx
FL1623863129
C#YOLO
【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/yolov5【算法介绍】YOLOv5实例分割是目标检测算法的一个变种,主要用于识别和分割图像中的多个物体。它是在YOLOv5的基础上,通过添加一个实例分割模块来实现的。在实例分割中,算法不仅要识别图像中的物体,还要对每个物体进行分割,以获得物体的精确边界。这需要对每个物体实例进行单独的预测,并使用像素级的掩膜来标记物体的
- 【新特性演示】YOLOv8实现旋转对象检测
gloomyfish
YOLO计算机视觉编程语言opencvqt开发语言
学习《OpenCV应用开发:入门、进阶与工程化实践》一书做真正的OpenCV开发者,从入门到入职,一步到位!YOLOv8旋转对象检测YOLOv8框架在在支持分类、对象检测、实例分割、姿态评估的基础上更近一步,现已经支持旋转对象检测(OBB),基于DOTA数据集,支持航拍图像的15个类别对象检测,包括车辆、船只、典型各种场地等。包含2800多张图像、18W个实例对象。YOLOOBB标注数据格式,主要
- 【实例分割项目】之yolov8-seg(一)用半自动标注工具生成自己的数据集并训练和使用
NPC里的玩家
YOLO系列yolov8深度学习人工智能算法计算机视觉视觉检测目标检测
准备环境系统环境:硬件环境:笔记本RTX30606G显存软件环境:Windows10准备数据集安装anaconda,准备python环境。anconda是一个python的环境管理的工具,可以把不同项目的python环境独立开来。防止不同的python依赖互相影响,出现老的项目依赖老的工具包,新的项目依赖新的工具包,互相之间出现冲突。这里我创建两个独立的python环境,一个用来安装跑半自动标注工
- 【OCR项目】之用HALCON的深度学习工具进行文字识别,并导出到C++调用
NPC里的玩家
HALCON机器视觉实战ocr深度学习人工智能halcon计算机视觉c++
前言HALCON是一个强大的机器视觉工具,包含了2D,3D图像各种算子,以及各种任务的深度学习工具,包括目标检测,实例分割,文字识别等。这次从实际生产的角度,来分享一下如何用HALCON进行文字识别。衡量一个技术是否能在实际工业生产使用,要考虑的因素:最重要的一点,精度要高且稳定。在复杂的工业场景,需要能稳定的做到非常高的精度,而不是像简单的示例程序或者学生作品一样,只是学习和展示使用。这点HAL
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla