detectron2使用方法

【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式熬夜写代码的平头哥∰ 目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注
番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别 futureflsl 数据集分类数据挖掘人工智能
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery
[数据集][目标检测]汽车头部尾部检测数据集VOC+YOLO格式5319张3类别 FL1623863129 数据集目标检测汽车 YOLO
数据集制作单位：未来自主研究中心(FIRC)版权单位：未来自主研究中心(FIRC)版权声明：数据集仅仅供个人使用，不得在未授权情况下挂淘宝、咸鱼等交易网站公开售卖,由此引发的法律责任需自行承担数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：5319标注数量(xml文件
CV、NLP、数据控掘推荐、量化海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
【目标检测数据集】番茄叶片病害数据集13940张9类VOC+YOLO格式熬夜写代码的平头哥∰ 数据集目标检测 YOLO 目标跟踪
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：13946标注数量(xml文件个数)：13946标注数量(txt文件个数)：13946标注类别数：9标注类别名称:["EarlyBlight","Healthy","LateBlight","LeafMiner","Le
[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2757标注数量(xml文件个数)：2757标注数量(txt文件个数)：2757标注类别数：4标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sicklecell"]每个类别标注的框数：Platelet
目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机格图素书数码相机目标检测人工智能
目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的，如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化，且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出
【小贪】项目实战——Zero-shot根据文字提示分割出图片目标掩码贪钱算法还我头发 #Deep Learning #Computer Vision AI 目标检测深度学习 python 语义分割 Zero-shot
目标描述给定RGB视频或图片，目标是分割出图像中的指定目标掩码。我们需要复现两个Zero-shot的开源项目，分别为IDEA研究院的GroundingDINO和Facebook的SAM。首先使用目标检测方法GroundingDINO，输入想检测目标的文字提示，可以获得目标的anchorbox。将上一步获得的box信息作为SAM的提示，分割出目标mask。具体效果如下（测试数据来自VolumeDef
yolov5 +gui界面+单目测距实现对图片视频摄像头的测距毕设宇航 QQ767172261 yolov5 单目测距
可实现对图片，视频，摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面（GUI）以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测，并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术，系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。技术栈YOLOv5：用于目标检测的深度学习模型。OpenCV：用于图像处理和单目测距
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
SSD目标检测系统月见樽
首发于个人博客系统结构system.pngSSD识别系统也是一种单步物体识别系统，即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行，其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出，还来自于神经网络的中间结果。该系统分为以下几个部分：神经网络部分：用作特征提取器，提取图像特征识别器：根据神经网络提取的特征，生成包含物品位置和类别信息的候选框（使用卷积实现）后处理：对识别器提取出的候选
深度学习目标检测入门COCO数据集日暮途远z 深度学习目标检测人工智能
常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
[数据集][目标检测]街道乱堆垃圾检测数据集VOC+YOLO格式94张1类别 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：94标注数量(xml文件个数)：94标注数量(txt文件个数)：94标注类别数：1标注类别名称:["baolu"]每个类别标注的框数：baolu框数=107总框数：107使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进行
YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头小李学AI YOLOv8有效涨点专栏 YOLO 深度学习目标检测计算机视觉机器学习人工智能
1.DynamicHead描述1.1摘要：在目标检测中，定位和分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。本文根据目标检测的特点，推导了一种新的动态头部框架，将目标检测头部与注意力统一起来。该方法通过在特征层次间、空间位置间和输出通道内协调组合多种自注意机制，在不增加计算开销的情况下显著提高了目标检测头的表示能力。进一步的实验表明，本
目标检测-YOLOv1 wydxry 深度学习目标检测 YOLO 人工智能
YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它基于单个卷积神经网络，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。YOLOv1的主要特点包括：快速的检测速度：相比于传统的目标检测算法，YOLOv1具有更快的检测速
[数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068张3类别 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 目标跟踪
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：8068标注数量(xml文件个数)：8068标注数量(txt文件个数)：8068标注类别数：3标注类别名称:["face_with_mask","face_without_mask","mask"]每个类别标注的框数：f
葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）数据集_深度学习目标检测 YOLO 人工智能计算机视觉葡萄
葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1YMwAaSJc8H5SI0f8RVSidw?pwd=iygs提取码：iygs数据集信息介绍：共有1646张图像和一一对应的标注文件标注文件格式提供了两种，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。标注的对象共有以下几种：[‘grape’]标注框的数量信息如下：（标注
OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影阿利同学 opencv 深度学习人工智能阴影去除图像去阴影
往期热门博客项目回顾：计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo姿态识别-3d姿态识别深度学习小白学习路线//正文开始！图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述
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
[数据集][目标检测]井盖丢失未盖破损检测数据集VOC+YOLO格式2890张5类别 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2890标注数量(xml文件个数)：2890标注数量(txt文件个数)：2890标注类别数：5标注类别名称:["broke","circle","good","lose","uncovered"]每个类别标注的框数：br
YOLOv8改进更换轻量级网络结构学yolo的小白 Upgrade YOLOv8进阶 YOLO 目标检测深度学习
一、GhostNet论文论文地址：1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络，具有较低的计算复杂度和较高的准确性。该网络采用了轻量级的架构，可以在计算资源有限的设备上运行，并能够快速地实时检测图像中的目标物体。GhostNet基于MobileNetV3的设计思路，采用了Ghost模块来减少网络参数数量，从而减少计算量并提高模型
【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str 高斯小哥 BUG解决方案合集 python list 新手入门学习 debug
【Python】成功解决TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr欢迎进入我的个人主页，我是高斯小哥！博主档案：广东某985本硕，SCI顶刊一作，深耕深度学习多年，熟练掌握PyTorch框架。技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆
LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手！迪菲赫尔曼 YOLOv8改进实战目标检测 cnn 架构 pytorch 深度学习轻量化
本改进已集成到YOLOv8-Magic框架。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要，尤其是在新型模型更倾向于速度而非计算效率（浮点运算次数，FLOP）的情况下。这种演变在一定程度上忽视了嵌入式和面向移动的AI目
Python 使用 Detectron2 进行目标检测 (Detectron2, CenterNet2, Detic) Eric Woo X Python AI Ubuntu python 目标检测开发语言
代码说明代码主要是一个用来演示如何使用Detectron2进行目标检测的脚本。它可以从摄像头或视频文件中读取图像，并应用指定的配置文件进行目标检测。其中，Detectron2结合了CenterNet2和Detic进行目标检测。主要库介绍Detectron2Detectron2是由FacebookAIResearch开发的一个用于目标检测和实例分割的开源库。它提供了一系列预训练模型和灵活的配置系统，
Transformer+目标检测，这一篇入门就够了 BIT可达鸭 ▶深度学习-计算机视觉 transformer 深度学习目标检测计算机视觉自然语言处理
VisionTransformerforObjectDetection本文作者：Encoder-Decoder简介：Encoder-Decoder的缺陷：Attention机制：Self-Attention机制：Multi-HeadAttention：Transformer结构：图像分类之ViT：图像分类之PyramidViT：目标检测之DETR：目标检测之DeformableDETR：本文作者：
目标检测-YOLOv2 wydxry 深度学习目标检测 YOLO 人工智能
YOLOv2介绍YOLOv2（YouOnlyLookOnceversion2）是一种用于目标检测的深度学习模型，由JosephRedmon等人于2016年提出，并详细论述在其论文《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》中。YOLOv2在保持高速检测的同时，显著提升了检测的精度和泛化能力，成为实时目标检测领域的重要算法之一。核心原理YOLOv2的核心原理是将目标检测问题转化
【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文平安顺遂事事如意顶刊顶会论文合集计算机视觉目标检测人工智能 3d 目标跟踪
整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比，脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。由于SNN的性能较差，目前的应用仅限于简单的分类任务。在这项工作中，我们专注于弥合人工神经网络和神经网络在目标检测方面的性能差距。我们的设计围绕着网络架构和尖峰神经元。当行人检测遇到多模态学习时：通才模型和基准数据集近年来，利用不同传感器模态(如RG
目标检测——YOLOv8模型预测结果张飞飞飞飞飞目标检测 YOLO 人工智能
fromultralyticsimportYOLOmodel_path=r'/home/zhangh/project1/workproject/YOLOv8/ultralytics/runs/train/2024723_yolov8n5/weights/best.pt'img_path=r'worker_data/images/val/%E9%93%B2%E6%96%97%E5%9D%90%E4%
基于yolov8的口罩佩戴检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习 python
【算法介绍】基于YOLOv8的口罩佩戴检测系统是一款利用深度学习技术，特别是YOLOv8算法，实现高效、准确检测人脸是否佩戴口罩的系统。YOLOv8作为YOLO系列算法的最新版本，在检测速度和准确性上进行了显著优化，能够实时处理图像和视频数据。该系统通过训练大量标注了人脸和口罩状态（包括戴口罩、未戴口罩）的图片数据，构建了一个强大的目标检测模型。在实际应用中，该系统可以部署在公共场所如机场、车站、
[数据集][目标检测]卫星遥感舰船检测数据集VOC+YOLO格式2238张17类别 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2238标注数量(xml文件个数)：2238标注数量(txt文件个数)：2238标注类别数：17标注类别名称:[“AircraftCarrier”,“AuxiliaryShips”,“Cargo”,“Commander”
微信开发者验证接口开发 362217990 微信开发者 token 验证
微信开发者接口验证。 Token，自己随便定义，与微信填写一致就可以了。根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html 第一步：填写服务器配置第二步：验证服务器地址的有效性第三步：依据接口文档实现业务逻辑这里主要讲第二步验证服务器有效性。建一个
一个小编程题-类似约瑟夫环问题 BrokenDreams 编程
今天群友出了一题：一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。 &
linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用 eksliang linux关于减号“-”的含义 linux关于减号“-”的用途 linux关于“-”的含义 linux关于减号的含义
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105677 管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的，尤其在使用到前一个命令的studout（标准输出）作为这次的stdin（标准输入）时，就显得太重要了，某些命令需要用到文件名，例如上篇文档的的切割命令（split）、还有
Unix(3) 18289753290 unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行，则可用"$变量名称"或${变量}累加内容什么是子进程？在我目前这个shell情况下，去打开一个新的shell，新的那个shell就是子进程。一般状态下，父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的，但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。 2)条件判断： &&代表and ||代表or&nbs
关于ListView中性能优化中图片加载问题酷的飞上天空 ListView
ListView的性能优化网上很多信息，但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594 如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重，可能会出现listview滚动是很卡的情况，还会出现内存溢出。现在想出一个方法就是每次都添加一个标识，然后设置图
德国总理默多克：给国人的一堂“震撼教育”课永夜-极光教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克：给国人的一堂“震撼教育”课　安吉拉—默克尔，一位经历过社会主义的东德人，她利用自己的博客，发表一番来华前的谈话，该说的话，都在上面说了，全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧！　　德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
关于Java继承的一个小问题。。。随便小屋 java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题，运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来！ //CanFight接口 interface Canfight { void fight(); } //ActionCharacter类 class ActionCharacter { public void fight() { System.out.pr
23种基本的设计模式 aijuans 设计模式
Abstract Factory：提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定它们具体的类。　　Adapter：将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。　　Bridge：将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。　　Builder：将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同
《周鸿祎自述：我的互联网方法论》读书笔记 aoyouzi 读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品. 商业模式不是赚钱模式一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链. 商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值. 商业模式还包括寻找需求
JavaScript动态改变样式访问技术百合不是茶 JavaScript style属性 ClassName属性
一:style属性格式: HTML元素.style.样式属性="值"; 创建菜单:在html标签中创建或者在head标签中用数组创建 <html> <head> <title>style改变样式</title> </head> &l
jQuery的deferred对象详解 bijian1013 jquery deferred对象
jQuery的开发速度很快，几乎每半年一个大版本，每两个月一个小版本。每个版本都会引入一些新功能，从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。 &nb
淘宝开放平台TOP Bill_chen C++c 物流 C#
淘宝网开放平台首页：http://open.taobao.com/ 淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品，TOP即TaoBao Open Platform，是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。支撑TOP的三条主线为： 1.开放数据和业务流程 * 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务； &
【大型网站架构一】大型网站架构概述 bit1129 网站架构
大型互联网特点面对海量用户、海量数据大型互联网架构的关键指标高并发高性能高可用高可扩展性线性伸缩性安全性大型互联网技术要点前端优化 CDN缓存反向代理 KV缓存消息系统分布式存储 NoSQL数据库搜索监控安全想到的问题： 1.对于订单系统这种事务型系统，如
eclipse插件hibernate tools安装白糖_ Hibernate
eclipse helios(3.6)版 1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址： http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装：hibernate tools在All Jboss tool
Jquery easyui Form表单提交注意事项 bozch jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装，提交的方式采用的是ajax的方式，在开发的时候应该注意的事项如下： 1、在定义form标签的时候，要将method属性设置成post或者get，特别是进行大字段的文本信息提交的时候，要将method设置成post方式提交，否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量 bylijinnan java实现
import java.util.LinkedList; public class CaseInsensitiveTrie { /** 字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。 Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS) Problem Description Igna
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无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
oracle with语句详解 daizj oracle with with as
oracle with语句详解转在oracle中，select 查询语句，可以使用with,就是一个子查询，oracle 会把子查询的结果放到临时表中，可以反复使用例子:注意，这是sql语句，不是pl/sql语句，可以直接放到jdbc执行的 ----------------------------------------------------------------
hbase的简单操作 deng520159 数据库 hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来. 用ssh登陆安装hbase那台linux后用hbase shell进行hbase命令控制台! 表的管理 1）查看有哪些表 hbase(main)> list 2）创建表 # 语法：create <table>, {NAME => <family&g
C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符 dcj3sjt126com c
/* 2013年3月11日20:37:32 地点：北京潘家园功能：完成用户格式化输入多个值目的：学习scanf函数的使用 */ # include <stdio.h> int main(void) { int i, j, k; printf("please input three number:\n"); //提示用
2015越来越好 dcj3sjt126com 歌曲
越来越好房子大了电话小了感觉越来越好假期多了收入高了工作越来越好商品精了价格活了心情越来越好天更蓝了水更清了环境越来越好活得有奔头人会步步高想做到你要努力去做到幸福的笑容天天挂眉梢越来越好婆媳和了家庭暖了生活越来越好孩子高了懂事多了学习越来越好朋友多了心相通了大家越来越好道路宽了心气顺了日子越来越好活的有精神人就不显
java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim feiteyizu mysql
数据表中有记录的time字段（属性为timestamp）其值为：“0000-00-00 00:00:00” 程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常： java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date java.sql.SQLException: Valu
Ehcache（07）——Ehcache对并发的支持 234390216 并发 ehcache 锁 ReadLock WriteLock
Ehcache对并发的支持在高并发的情况下，使用Ehcache缓存时，由于并发的读与写，我们读的数据有可能是错误的，我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read（读）、Write（写）锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后，其它线程获取针对于同
mysql中blob,text字段的合成索引 jackyrong mysql
在mysql中，原来有一个叫合成索引的，可以提高blob,text字段的效率性能，但只能用在精确查询，核心是增加一个列，然后可以用md5进行散列，用散列值查找则速度快比如： create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40)); insert into abc(1,rep
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源码：正数的补码与原码相同例+7 源码：00000111 补码：00000111 （用8位二进制表示一个数）负数的补码：符号位为1，其余位为该数绝对值的原码按位取反；然后整个数加1。 -7 源码： 10000111 ，其绝对值为00000111 取反加一：11111001 为-7补码已知一个数的补码，求原码的操作分两种情况：
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XSD文件（XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义（XML Schema Definition，XSD）。具体使用方法和定义请参看： http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类可以实现对XSD验证的支持，使用起来也很方便。以下代码可用在J
搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba rensanning centos
（1）安装 # yum -y install samba Installed: samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5 # pdbedit -a rensn new password:123456 retype new password:123456 …… （2）Home文件夹 # mkdir /etc
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（1）下载nodejs https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载（2）安装nodejs 安装的方式比较多，请baidu下我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本（1）上传服务器（2）解压 tar -zxvf node-v0.12.
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