- 论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017
码大哥
深度学习人工智能
概述在物体检测中1,IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测,然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素:1.训练时的过拟合,正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。一个单阶段的物体检测器CascadeR-CNN被提出用于解决这些问题。网络由一个检测序列组成,这些序列训练时会伴随IOU增长从而对FP样本更加有选择性地判别。检测器一个
- 目标检测:Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection - 2017【方法解读】
智维探境
AI与SLAM论文解析目标检测cnnCascadeR-CNN
查看新版本论文:目标检测:CascadeR-CNN:HighQualityObjectDetectionandInstanceSegmentation-2019【方法解读】目录摘要:1.引言2.相关工作3.对象检测3.1.边界框回归3.2.分类3.3.检测质量4.级联R-CNN4.1.级联边界框回归4.2.级联检测摘要:在目标检测中,需要一个交并比(IoU)阈值来定义正样本和负样本。使用低IoU阈
- R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN实现
今 晚 打 老 虎
面试之CV基础知识深度学习点滴
R-CNN:传统的目标检测算法:使用穷举法(不同大小比例的滑窗)进行区域选择,时间复杂度高对提取的区域进行特征提取(HOG或者SIFT),对光照、背景等鲁棒性差使用分类器对提取的特征进行分类(SVM或Adaboost)R-CNN的过程:采用SelectiveSearch生成类别独立的候选区域使用AlexNet来提取特征,输入是227*227*3,输出是4096将4096维的特征向量送入SVM来分类
- 【计算机视觉】Openvino给yolov5目标检测提速实战
Sciengineer-Mike
目标检测计算机视觉openvino人工智能
1.摘要目标检测是计算机视觉主要应用方向之一。目标检测通常包括两方面的工作,首先是找到目标,然后就是识别目标。常用的目标检测方法分为两大流派:一步走(one_stage)算法:直接对输入的图像应用算法并输出类别和相应的定位,典型的算法有yolo,ssd;两步走(two_stage)算法:先产生候选区域,然后在进行CNN分类,代表的算法有R-CNN。其中一步走目标检测算法检测速度快,实时性好,在模型
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲--一文详解目标检测相关知识(最全系列)
林聪木
目标检测人工智能计算机视觉
关于目标检测相关实战案例,各位小伙伴可移步至目标检测YOLO系列实战应用案例精讲100例目录前言目标检测经典模型两阶段(2-stage)检测模型R-CNN:R-CNN系列的开山之作FastR-CNN:共享卷积运算FasterR-CNN:两阶段模型的深度化单阶段(1-stage)检测模型YOLO损失函数的设计SSD:SingleShotMultiboxDetector检测模型基本特点模型的评测与训练
- R-CNN阅读笔记
tang-0203
R-CNN系列文章R-CNN阅读笔记目标检测VOC
原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029作者:hjimce一、相关理论过去十年在许多视觉识别任务中主要流行的是SIFT与HOG(这两种方法都是基于图像中梯度方向直方图的特征提取方法),但在过去十年中的进步非常缓慢。R-CNN是第一次将CNN用到目标检测领域上来的算法。(待确认)本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典pap
- CV案例解析:YOLO——从v1到v5
CV案例精选
©作者|小欣目标检测一直是计算机视觉的热门领域,它也具有丰富的应用场景,从无人驾驶到缺陷检测等等。在YOLO诞生之前,目标检测领域热门的深度学习模型是R-CNN系列模型,这一类的模型被称之为二阶段模型(two-stage),其大致思路就是先找出可能含有物体的区域,进而再细致的找出这片区域内的物体是什么,在哪个位置。这一类模型的特点就是准确率较高,但是速度较慢,难以做到实时检测。而这时候,YOLOV
- YOLO系列详解(YOLO1-YOLO5)【实时物体检测算法】
super_journey
YOLO算法深度学习
YOLO是什么?YOLO,全称"YouOnlyLookOnce",是一种流行的实时物体检测算法。这种算法由JosephRedmon等人在2016年的论文"YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection"中提出。与传统的物体检测方法(例如R-CNN系列)不同,YOLO将物体检测视为一个回归问题,直接从图像中预测物体的边界框和类别。这种方法的主要优点是
- 目标检测的发展史及关键技术概述
kadog
ByGPT目标检测人工智能计算机视觉深度学习cnn神经网络
目标检测的发展史及关键技术概述目标检测是计算机视觉领域中的一个基础问题,它旨在识别出图像中所有感兴趣的目标,并给出它们的位置和类别。从早期的模板匹配到现代的深度学习方法,目标检测技术经历了多个发展阶段。本文将透过时间的迷雾,回顾目标检测技术的发展历程,并介绍其关键技术点与代表性成果。目录早期阶段:模板匹配与特征工程机器学习时代:特征学习的兴起深度学习革命:CNN的突破区域建议网络(R-CNN)系列
- 用树莓派4b构建深度学习应用(九)Yolo篇
bluishfish
前言上一篇我们在树莓派上安装了OpenVINO的环境,并跑了几个官方demo,作为关键点的模型转换工作,以各个版本的yolo实现为例,在这篇做一下实现。imageimage目标检测是人工智能应用比较成熟的领域,不仅要能够识别出图片的目标,还要定位其位置,在自动驾驶方面会是一个基础的场景。一般分为两大类别,一类是two-stage的,基于R-CNN,FastR-CNN,FasterR-CNN等等,先
- 计算机视觉的基本概念和技术有哪些?
shanshan2099
计算机视觉人工智能
计算机视觉是一种让计算机能够“看”和理解图像和视频的技术。以下是一些基本的计算机视觉的概念和技术:图像处理:这是计算机视觉的基础,包括图像的基本操作,如滤波、边缘检测、色彩空间转换等。特征提取:这是从图像中提取有用信息的过程,例如SIFT、SURF、HOG等。目标检测和识别:这是识别图像中特定对象的过程,例如使用Haar级联、R-CNN、YOLO等技术。深度学习:这是一种强大的机器学习技术,被广泛
- 基于深度学习的目标检测入门:Faster R-CNN,YOLO,SSD
Real_man
在学习深度学习的过程中,经常弹出不同的算法名称,同样是做目标检测的,每篇论文给出了不同的方式,这些算法之间到底有什么区别?目标检测算法有哪些?image.png图片分类给一张图片,预测这张图片中的对象是什么,就是图片分类。当我们创建了一个狗的分类器,拿一张狗的照片,然后预测照片的分类:image.png如果当狗和猫都出现在照片中呢?image.png我们的模型会预测出什么结果?我们可以训练一个多标
- Faster R-CNN
圆圆栗子君
cnn人工智能神经网络目标检测深度学习
1FasterR-CNN的改进RPN实际上是FasterR-CNN中的一个小的神经网络,通过这个网络来生成候选区域框ROI;集成RegionProposalNetwork(RPN)网络:1FasterR-CNN=FastR-CNN+RPN2使用RPN网络取代SelectiveSearch模块解决FastR-CNN的性能瓶颈3候选框生成网络RPN和检测网络FastR-CNN共享卷积层计算4Regio
- R-CNN
圆圆栗子君
深度学习人工智能
1RCNN的简介CVPR2014经典paper:《Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation》,http://https://arxiv.org/abs/1311.2524这篇论文的算法思想被称为R-CNN(RegionswithConvolutionalNeuralNetworkFeatures)
- Faster R-CNN原理
酸酸甜甜我最爱
基础理论学习cnn人工智能神经网络
R-CNN->FastR-CNN->FasterR-CNN一、R-CNN(RegionwithCNNfeature)R-CNN是利用深度学习进行目标检测的开山之作。RCNN算法流程可分为4个步骤:一张图像生成1K~2K个候选区域(使用SelectiveSearch算法);对每个候选区域,使用深度网络提取特征(这里的深度网络就是图片分类网络);特征送入每一类的SVM分类器,判别是否属于该类;使用回归
- Mask Scoring R-CNN,代码运行报错KeyError: ‘Non-existent config key: MODEL.PRETRAINED_MODELS‘
骑走的小木马
报错MaskScoringR-CNN
这几天在做MaskScoringR-CNN算法运行,可是运行命令:pythontools/train_net.py--config-fileconfigs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml总是报错:KeyError:'Non-existentconfigkey:MODEL.PRETRAINED_MODELS'我是根据,下面几个博客进行修改config下面的e2e_mas
- 3.2 ThunderNet思考
深度学习模型优化
1设计思想ThunderNet的优化目标是二阶段检测器中计算开销大的结构。在backbone部分,设计了轻量级网络SNet;在detection部分,借鉴Light-HeadR-CNN的思路,并进一步压缩RPN和R-CNN子网络。为了避免性能的衰退,设计了2个高效的结构CEM和SAM来改善性能。2网络架构图1ThunderNet网络架构ThunderNet的输入是分辨率的图像。Backbone部分
- 深度学习之目标检测Fast-RCNN模型算法流程详解说明(超详细理论篇)
Studying 开龙wu
图像分类目标检测语义分割理论深度学习目标检测算法
1.Fast-RCNN论文背景2.Fast-RCNN算法流程3.FastR-CNN问题和缺点这篇以对比RCNN来说明,如果你对RCNN网络没太熟悉,可访问这链接,快速了解,点下面链接深度学习之目标检测R-CNN模型算法流程详解说明(超详细理论篇)一、Fast-RCNN论文背景论文地址https://arxiv.org/abs/1504.08083 FastR-CNN是一篇由RossGirshic
- 深度学习|RCNN&Fast-RCNN
AI小白龙*
深度学习人工智能cnn神经网络pytorchRCNN
1.RCNN2014年提出R-CNN网络,该网络不再使用暴力穷举的方法,而是使用候选区域方法(regionproposalmethod)创建目标检测的区域来完成目标检测的任务,R-CNN是以深度神经网络为基础的目标检测的模型,以R-CNN为基点,后续的FastR-CNN、FasterR-CNN模型都延续了这种目标检测思路。1.1RCNN算法流程RCNN的流程如下图所示:步骤是:候选区域生成:使用选
- 目标检测系列——Faster R-CNN原理详解
AI小白龙*
目标检测r语言cnn机器学习人工智能计算机视觉jupyter
目标检测系列——FasterR-CNN原理详解写在前面前文我已经介绍过R-CNN、FastR-CNN的原理,具体内容可以点击下面链接阅读。【注:阅读此篇之前建议对R-CNN和FastR-CNN有一定的了解】FasterR-CNN算是这个目标检测系列的最后一篇了,在速度和准确率上也相对达到了比较好的效果,所以还是非常重要的。后面可能会更新语义分割MaskRCNN,当然这都是后话啦。现在就和我一起来学
- YOLO系列
搁浅丶.
机器学习与深度学习YOLO深度学习人工智能
1.YOLO概述目标检测算法通常分为两类,包括onestage和twostage它们两者的区别在于twostage算法需要先生成一个有可能包含待检物体的预选框,然后再在这些预选框进行分类和回归;而onestage算法会直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。以往的物体检测方法R-CNN、FastR-CNN等通常将检测问题转变为分类问题,而YOLO将检测变为一个回归问题,并且它的训练和检测均是在一
- Faster R-CNN
DQ小恐龙
cnn人工智能神经网络
FasterR-CNN流程图相较于R-CNN与FastR-CNN而言,其采用了RPN去代替之前的SS算法去生成候选区域。当生成候选区域后进行的仍然和FastR-CNN一样的操作(Rolpooling->FC->softmax&边界框预测)。RPN在特征图上采用3x3卷积,padding=1,dilation=1这里clslayer是进行的卷积,2k个大小1x1的卷积核进行处理,reglayer则是
- 文本检测最近文章检索(2)
葛葛葛立鹏啊
文献
期刊1)RotatedcascadeR-CNN:Ashaperobustdetectorwithcoordinateregression旋转叶栅R-CNN:具有坐标回归的形状鲁棒检测器YixingZhu;ChixiangMa;JunDu;NationalEngineeringLaboratoryforSpeechandLanguageInformationProcessingUniversityo
- Mask R-CNN 学习笔记
丶夜未央丶
深度学习计算机视觉
MaskR-CNN学习笔记前述从VGGNet到ResNet从ROIPooling到ROIAlign量化误差是从哪来的ROIAlign的改进之处网络结构FPN网络损失函数参考博客前述从R-CNN,fastR-CNN,fasterR-CNN一直看到了现在的maskR-CNN,一步一步看着从detection到segmentation是如何一步一步走来的,人们是如何改进的。前面几篇文章作为了解,但是Ma
- 实例分割论文精读:Mask R-CNN
交换喜悲
mdetection系列cnn深度学习目标检测计算机视觉人工智能图像处理神经网络
1.摘要本文提出了一种概念简单、灵活、通用的实例分割方法,该方法在有效地检测图像中的物体同时,为每个物体实例生成一个实例分割模板,添加了一个分支,用于预测一个对象遮罩,与现有的分支并行,用于边界框识别,MaskR-CNN易于训练,只给FasterR-CNN增加了很小的开销,运行速度为5fps,另外,MaskR-CNN很容易推广到其他任务,例如,允许我们在同一框架中估计人类姿势,我们展示了COCO系
- 论文阅读_Fast R-CNN
xieyan0811
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf代码链接:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn.《FastR-CNN》是2015年发表在cs.CV上的一篇论文,FastR-CNN的全称是FastRegion-basedConvolutionalNetwork快速的基于区域的卷积神经网络,它是针对目标检测方法R-CNN的改进
- Faster R-CNN pytorch源码血细胞检测实战(二)数据增强
CHEN7_98
深度学习目标检测pytorch深度学习人工智能开发语言
FasterR-CNNpytorch源码血细胞检测实战(二)数据增强文章目录FasterR-CNNpytorch源码血细胞检测实战(二)数据增强1.资源&参考2.数据增强2.1代码运行2.2文件存放3数据集划分4.训练&测试5.总结1.资源&参考FasterR-CNNpytorch版源码调试过程参考:FasterR-CNNpytorch源码血细胞检测实战(详细版)数据增强源码参考:voc数据集对有
- 六、计算机视觉相关内容
穆_清
深度学习计算机视觉人工智能
文章目录前言一、图像增广1.1常用的图像增广1.1.1翻转和裁剪1.1.2变换颜色1.1.3结合多种图像增广方法二、微调2.1微调的步骤2.2具体案例三、目标检测和边界框3.1边界框四、锚框五、多尺度目标检测六、目标检测数据集七、单发多框检测(SSD)八、区域卷积神经网络(R-CNN)系列8.1R-CNN8.2FastR-CNN8.3FasterR-CNN8.4MaskR-CNN九、语义分割和数据
- [YOLO] YOLO介绍,YOLOv1~YOLOv8版本变更,每个版本的特点介绍
老狼IT工作室
YOLOYOLOYOLOv8
什么是YOLO?YOLO之前,双阶段(two-stage)的R-CNN系列算法,在目标检测领域独占鳌头。先利用RPN网络进行感兴趣区域的生成,再对该区域进行分类与位置的回归。R-CNN优缺点:提升了精度,但限制了检测速度。AlexeyBochkovskiy和JosephRedmon于2016年提出YOLO(YouOnlyLookOnce)算法,YOLO是一种实时目标检测算法,它利用CNN卷积神经网
- 计算机视觉技术-区域卷积神经网络(R-CNN)
白云如幻
人工智能深度学习PyTorch计算机视觉cnn人工智能
区域卷积神经网络(region-basedCNN或regionswithCNNfeatures,R-CNN)(Girshicketal.,2014)也是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一。本节将介绍R-CNN及其一系列改进方法:快速的R-CNN(FastR-CNN)(Girshick,2015)、更快的R-CNN(FasterR-CNN)(Renetal.,2015)和掩码R-CNN(Mas
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题,一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的,突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多,起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交,较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ,发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl,复制一份,重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式,保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本,是我在这几年开发中的总结,今天把他放出来,也算是一种分享吧,现在在我的项目中也在用!包括日期验证、比较,非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI(4)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果:
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系,一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q:ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大,属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的,但如果不进行分表数据太多,执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具:linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理:使用一个和原表数据结构一样的表,替换原表。
linux shell内容如下:
=======================开始 
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一,也是从事的咱们现在最流行的专业(计算机)。本科三流学校,为了能有个更好的跳板,进入了考研大军,非常有幸能进入研究生的行业(具体学校就不说了,怕把学校的名誉给损了)。
先说一下自身的条件,本科专业软件工程。主要学习就是软件开发,几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流,也就是让老师带着学生学点东西,然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个,并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字,又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的,working memory则是线程的工作内存,它保存有部分main memory变量的拷贝,对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度,注意不是上限,是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下:http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统,虽然也自己一直学习技术,但是感觉还是有所欠缺,准备花几个月的时间,把互联网的东西,以及一些基础更加的深入透析,结果这次比较意外,有点突然,下面分享一下感受吧!
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架,以Junit4为核心,
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架,应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下,有关itest的具体使用如下:
1.在Maven中引入itest框架:
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况,于是在网上找到了pinyin4j这个工具包,非常有用,别的不说了,直接下代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集(Disjoint-set)-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件,发现PrintWriter输出后文件存在乱码,解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件:
BufferedReader
从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小,或者可使用默认的大小。大多数情况下,默认值就足够大了。
通常,Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时,排序语句必须放在最后面才正确,如下:
只能在union的最后一个子查询中使用order by,而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So:
如果unoin的几个子查询列名不同,如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法:
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
&n
- Ehcache(06)——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种,监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中,Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中,如果是chrome 34,则不能打开该设计器,其他浏览器可以,
经证实为bug,参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为,找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口,总是不成功,折腾了好几天,实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来,希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用,让后面进来的开发者能快速的接入,而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天,甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了,本人还算文明。
如果你能搜到本贴,说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话,有些猎头比较专业,但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了,自然也了解了他们的工作,包括操作手法,总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐,以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人,根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业,企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘,通常是需要用人的部门提出招聘条件,由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO(desktop/minimal)、Cloud(AWS/阿里云)、Virtualization(VMWare、VirtualBox)
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验,当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件:
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S