- 整理:4篇论文介绍实时语义分割的未来,Transformer架构下的性能与效率平衡
mslion
transformer深度学习人工智能语义分割
在Transformer架构推动下,计算机视觉领域致力于打造一个极为强大且通用的大规模模型,它能处理物体检测、图像分割等多种任务。不少基于Transformer架构的研究成果显著,其通用模型在特定应用中表现出色,在图像和视频分割方面,通用设计的研究成果也超越了以往定制模型。其中,分割一切模型(SAM)在交互式分割中表现突出,能统一应对点、边界框、掩码和文本输入等交互方式。然而,多数此类研究存在弊端
- 【Scannet V2 三维数据集下载】
萧伯纳.
python深度学习学习
ScannetV2三维数据下载ScannetV2数据介绍:“ScanNet是一个RGB-D视频数据集,包含2多次扫描中的5万次观看,并带有1500D摄像机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释。为了收集这些数据,我们设计了一个易于使用且可扩展的RGB-D捕获系统,其中包括自动表面重建和众包语义注释。我们表明,使用这些数据有助于在多个3D场景理解任务上实现最先进的性能,包括3D对象分类、语义体素标记
- 点云语义分割:PointNet++在S3DIS数据集上的训练
完美代码
3dneo4j点云
点云语义分割:PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务,旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。PointNet++是一种流行的深度学习方法,可用于处理点云数据,并在各种任务中取得了良好的性能。在本文中,我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练,并提供相应的源代码。数据集介绍S3DIS数据集是一个常用的用于室内场
- 深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习
Ronin-Lotus
深度学习篇图像处理篇深度学习opencv机器学习python
文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1:准备数据步骤2:创建模型步骤3:训练模型步骤4:预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类(如ResNet、MobileNet)目标检测(如YOLO、SSD)语义分割(如DeepLab)人脸检测(如OpenFace)2.使用步骤步骤1:加载模型步骤2:准备输入数据步骤3:推
- 【YOLOv12改进trick】StarBlock引入YOLOv12,创新涨点优化,含创新点Python代码,方便发论文
zy_destiny
YOLOv12及改进优化创新人工智能深度学习机器学习YOLO神经网络开发语言python
改进模块:StarBlock解决问题:采用StarBlock将输入数据映射到一个极高维的非线性特征空间,生成丰富的特征表示,使得模型在处理复杂数据时更加有效。改进优势:简单粗暴的星型乘法涨点却很明显适用场景:目标检测、语义分割、自然语言处理等多种场景高效紧凑的模型,不适用于大模型思路来源:CVPR2024《RewritetheStars》目录1.设计动机2.启发来源3.将StarBlock引入YO
- 深度学习代码分析——自用
肆——
深度学习人工智能笔记
代码来自:https://github.com/ChuHan89/WSSS-Tissue?tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割(WSSS)流程的Stage1训练与测试脚本,核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签,为后续生成伪掩码(Pseudo-Masks)提供基础。代码分为train_phase和test_p
- DenseUNet 改进:添加ASPP模块
听风吹等浪起
AI改进系列深度学习人工智能计算机视觉神经网络网络
目录1.ASPP模块2.DenseUNet改进3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.ASPP模块ASPP(AtrousSpatialPyramidPooling,空洞空间金字塔池化)是语义分割模型(如DeepLab系列)中的核心模块,旨在捕捉多尺度上下文信息,提升模型对不同尺寸物体的分割效果。1.背景与动机问题:图像中的物体尺寸差异大(如汽
- 计算机视觉|ConvNeXt:CNN 的复兴,Transformer 的新对手
紫雾凌寒
AI炼金厂#计算机视觉#深度学习机器学习计算机视觉人工智能transformerConvNeXt动态网络神经网络
一、引言在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)长期以来一直是核心技术,自诞生以来,它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果。然而,随着VisionTransformer(ViT)的出现,计算机视觉领域的格局发生了重大变化。ViT通过自注意力机制,打破了传统卷积神经网络的局部感知局限,能够捕捉长距离依赖关系,在图
- VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》
OAK中国_官方
SLAM人工智能rpab-map
OAKChina&苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知(FactorPerceptionKit)VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案,不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能,我们直接在SLAM底层使用HF-Net模型,该模型同时进行局部特征点检测
- 文章精读篇——用于遥感小样本语义分割的可学习Prompt
LiXiang like coding吗
学习prompt人工智能
题目:LearnablePromptforFew-ShotSemanticSegmentationinRemoteSensingDomain会议:CVPR2024Workshop论文:10.48550/arXiv.2404.10307相关竞赛:https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/17568年份:2024任务背景小样本语义分割(Few-shot
- 计算机视觉实战|Mask2Former实战:轻松掌握全景分割、实例分割与语义分割
紫雾凌寒
AI炼金厂#计算机视觉计算机视觉python深度学习mask2formertransformerpytorch
一、引言上一篇文章《计算机视觉|Mask2Former:开启实例分割新范式》,我们学习了Mask2Former的框架原理、优缺点以及应用领域。今天要带大家一起探索一个强大的图像分割工具——Mask2Former。作为一名技术博主,我的目标是让复杂的概念变得简单易懂,即使你是刚入门的小白,也能通过这篇文章学会使用Mask2Former进行全景分割、实例分割和语义分割。我会用通俗的语言一步步讲解,还会
- 动态视觉SLAM的亿点点思考(含20项最新开源代码链接)[上篇]
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通人工智能
作者:泡椒味的口香糖|来源:3D视觉工坊添加微信:dddvisiona,备注:SLAM,拉你入群。文末附行业细分群。0.笔者个人体会动态环境下的视觉SLAM一直都是研究的重点和难点,但最近动态SLAM的paper越来越少,感觉主要原因是动态SLAM的框架已经固化,很难做出大的创新。现有的模板基本就是使用目标检测或者语义分割网络剔除动态特征点,然后用几何一致性做进一步的验证。笔者最近也在思考突破口,
- 人工智能训练师如何做图像数据标注,从情感分析和实体分析两个个场景分析
小宝哥Code
人工智能训练师人工智能
在人工智能训练中,图像情感分析和图像实体分析是两个重要的应用场景。高质量的图像数据标注对于训练情感识别模型和目标检测/语义分割模型至关重要。本指南将详细介绍:情感分析标注(EmotionAnalysis)实体分析标注(EntityRecognition)自动化标注工具Python代码示例数据格式与存储标注数据质量评估1.情感分析(EmotionAnalysis)标注1.1情感分析简介图像情感分析(
- 景联文科技数据处理平台:支持高质量图像标注服务
景联文科技
人工智能科技计算机视觉
图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环,它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要,使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型:边界框标注:这是最常用的标注方式之一,通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置,可以是二维或三维形式。分割标注:包括语义分割(同一类别的所有实例被视为整体)和实例分割(每
- Python实战:解析labelme标注数据——如何将数据转换为COCO格式
程序员杨弋
Python全栈工程师学习指南python开发语言
在计算机视觉中,标注数据是非常重要的,而Labelme是一个简单易用的自由标注工具,被广泛应用于图像语义分割、目标检测、实例分割等领域,然而标注数据并不总是以我们需要的格式存在,因此需要进行适当的转换,本文将详细介绍如何将Labelme标注数据转换为COCO格式。首先需要安装相关的Python库,包括labelme、numpy、matplotlib、pillow等,在安装完成后设置数据路径,并读取
- 计算机视觉四大任务模型汇总
Zero_one_ws
《神经网络与深度学习》理论计算机视觉人工智能深度学习图像分类图像目标检测目标分割关键点检测
计算机视觉中有四大核心任务:1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1:一文读懂计算机视觉4大任务文章2:图像的目标分割任务:语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同,因此不同的任务最好选择相应的模型,话不多说,看表:(注:表中github链接并不一定是模型的正式版本,只是本文用于展示模型的网络结构和应用)1-分类任务模型序号模型ipynb模型的github链
- 【语义分割专题文章】
BoostingIsm
Segmentationpython
本栏聚焦在语义分割的相关算法,专栏内文章的代码均已实现。一、数据篇【遥感】【道路】篇:【语义分割】【专题系列】一、MassachusettsRoadsDataset马萨诸塞州道路数据集获取二、CNN篇Unet(2015):【语义分割】【专题系列】二、Unet语义分割代码实战PSPNet(2017):【语义分割】【专题系列】三、PSPNet语义分割代码实战Linknet(2017)FPN(Featu
- 深度学习语义分割实战:ResNet 与 ViT 结合的模型解析
高山仰星
深度学习
1.引言语义分割是计算机视觉中的重要任务,其目标是将输入图像中的每个像素分类到特定的类别。本项目结合了ResNet(ResidualNetwork)和ViT(VisionTransformer),构建了高性能的语义分割模型。本文将详细解析该模型的架构、训练流程及其应用。2.语义分割模型解析本项目采用ResNet和ViT结合的方式进行语义分割,并使用CBAM注意力机制增强特征提取能力。涉及的核心文件
- python工具方法 19 语义分割结果转labelme标注(可用于大图裁剪)
万里鹏程转瞬至
python工具方法labelme语义分割opencvpng转labelme标注
将语义分割结果进行转换为labelme标注后,可用再次进行调整,然后重新生成标注数据。此外,对于一些实例分割的coco数据,也可以将img和mask裁剪成小图后,重新利用这份代码重新生成标签绘图,然后再转coco数据。语义分割结果转labelme标注,本质上是利用opencv的多边形拟合功能,在进行拟合时发现对于中空图形的孔洞区域会拟合出背景区域的多边形,因此需要对背景区域进行计算区分,此代码生成
- 使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务 如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。训练使用遥感影像分析研究语义分割数据集
计算机C9硕士_算法工程师
语义分割unet
使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。训练使用遥感影像分析研究数据集文章目录1.安装依赖2.数据准备创建自定义的数据加载器3.模型定义4.训练模型5.可视化预测结果Postdam数据集遥感影像-语义分割数据集:Postdam数据集像素大小512*512训练图片为.tif标签图片为.tif数据集(train3678张val920张)
- MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
TAICHIFEI
Paper人工智能计算机视觉
Link:https://arxiv.org/abs/1801.04381这篇文章是一篇关于MobileNetV2的学术论文,主要介绍了MobileNetV2的架构设计及其在图像分类、目标检测和语义分割任务中的应用。以下是对这些核心内容的简要概述:MobileNetV2架构设计:提出了一种新的神经网络模块——倒残差结构(InvertedResiduals),其中的快捷连接位于瓶颈层之间。使用轻量级
- 基于深度学习的物体分割技术:从理论到实践
人工智能_SYBH
深度学习人工智能神经网络机器学习lstm
1.引言物体分割(ObjectSegmentation)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来,通常分为语义分割和实例分割两种类型。随着深度学习的迅猛发展,尤其是卷积神经网络(CNN)的应用,物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中,我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术,介绍其发展历程、核心原
- 深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用
eso1983
深度学习汽车自动驾驶
汽车自动驾驶是一个高度复杂的系统,深度学习和计算技术在其中扮演核心角色。今天简单介绍一下自动驾驶领域常用的深度学习模型及其计算原理的解析。1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN(卷积神经网络)应用:图像分类、物体检测(车辆、行人、交通标志)、语义分割(道路、车道线)。典型模型:YOLO:实时目标检测,低延迟特性适合自动驾驶。MaskR-CNN:结合检测与像素级分割,用于精确场景理解
- 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练,出现样本不均衡训练效果问题
司南锤
深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题:遥感图像中某些类别(如道路、建筑)可能稀疏分布。小尺寸裁剪后,部分训练样本可能完全不含某些类别(例如一块纯农田的补丁),导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例:原图中“道路”占比5%,若裁剪为256x256的小图,部分小图中可能
- 参考图像分割Referring Image Segmentation(RIS)和开放词汇语义分割Open Vocabulary Semantic Segmentation
余弦的倒数
深度学习CV笔记计算机视觉深度学习
一、参考图像分割基本概念:ReferringImageSegmentation(RIS)是一种图像分割技术,旨在根据自然语言表达来标记图像或视频中表示对象实例的像素。也就是根据自然语言描述来实现图像分割。旨在根据自然语言表达来标记图像或视频中的特定区域。在给定描述区域的自然语言文本的情况下,RIS需要在图像中找到相应的区域。这个任务是众所周知的具有挑战性的视觉和语言任务之一。RIS需要收集目标区域
- 【代码复现】ResUNet++进行语义分割(含图像切片预处理)
Cpdr
模型代码解读深度学习人工智能
文章目录参考资料1.preprocess.py1.1.参数声明1.1.1.执行命令的形参1.1.2.代码中的参数声明2.train.py2.1.参数声明2.2.main函数(不包括训练阶段)2.2.1参数说明2.2.2.读取数据部分2.2.3.创建loaders2.3.训练阶段2.4.validation阶段3.其他相关代码3.1.model.py3.1.1.res_unet_plus.py3.1
- 深度ResUnet与ResUnet++:新一代的语义分割神器
倪澄莹George
深度ResUnet与ResUnet++:新一代的语义分割神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个数据驱动的时代,深度学习模型在图像处理领域展现出了强大的潜力,尤其是在语义分割任务中。今天,我们向您推荐一个基于PyTorch实现的开源项目——DeepResUnet和ResUnet++。这两个模型源自于学术界的最新研究,旨在提高图像分割的准确性和效率。项目介绍这个开源
- NCNN推理
呆呆珝
推理框架c++人工智能
1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架,专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发,旨在提供高效的神经网络推理能力,特别是在资源受限的环境中,如智能手机和嵌入式系统。ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用,包括但不限于:图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件,链接文件,静态链
- 【论文投稿】探秘计算机视觉算法:开启智能视觉新时代
小周不想卷
艾思科蓝学术会议投稿计算机视觉
目录引言一、计算机视觉算法基石:图像基础与预处理二、特征提取:视觉信息的精华萃取三、目标检测:从图像中精准定位目标四、图像分类:识别图像所属类别五、语义分割:理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中,计算机视觉宛如一颗璀璨的明珠,正深刻地改变着我们与世界的交互方式。从安防监控中的精准识别,到自动驾驶汽车的智能导航;从医疗影像的辅助诊断,到工业生产中的缺陷检测,计算
- 推荐3D UNet实现:深度学习3D体素数据语义分割的利器!
滑辰煦Marc
推荐3DUNet实现:深度学习3D体素数据语义分割的利器!去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个快速发展的深度学习时代,3DUNet已经成为3D图像处理领域中不可或缺的工具,尤其在医疗影像分析和3D物体识别等任务上展现出强大的潜力。这个开源项目为我们提供了一个高效、灵活的3DUNet实现,支持Tensorflow、PyTorch和Chainer三种主流深度学习框架。
- java的(PO,VO,TO,BO,DAO,POJO)
Cb123456
VOTOBOPOJODAO
转:
http://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2012/02/24/2366110.html
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映
- spring ioc原理(看完后大家可以自己写一个spring)
aijuans
spring
最近,买了本Spring入门书:spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的,我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬 的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。 先就IOC和DI谈一点我的看法。IO
- MyEclipse 2014中Customize Persperctive设置无效的解决方法
Kai_Ge
MyEclipse2014
高高兴兴下载个MyEclipse2014,发现工具条上多了个手机开发的按钮,心生不爽就想弄掉他!
结果发现Customize Persperctive失效!!
有说更新下就好了,可是国内Myeclipse访问不了,何谈更新...
so~这里提供了更新后的一下jar包,给大家使用!
1、将9个jar复制到myeclipse安装目录\plugins中
2、删除和这9个jar同包名但是版本号较
- SpringMvc上传
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.UPLOADFILE)
@ResponseBody
public Map<String, Object> uploadFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse httpresponse) {
try {
//
- Javascript----HTML DOM 事件
何必如此
JavaScripthtmlWeb
HTML DOM 事件允许Javascript在HTML文档元素中注册不同事件处理程序。
事件通常与函数结合使用,函数不会在事件发生前被执行!
注:DOM: 指明使用的 DOM 属性级别。
1.鼠标事件
属性  
- 动态绑定和删除onclick事件
357029540
JavaScriptjquery
因为对JQUERY和JS的动态绑定事件的不熟悉,今天花了好久的时间才把动态绑定和删除onclick事件搞定!现在分享下我的过程。
在我的查询页面,我将我的onclick事件绑定到了tr标签上同时传入当前行(this值)参数,这样可以在点击行上的任意地方时可以选中checkbox,但是在我的某一列上也有一个onclick事件是用于下载附件的,当
- HttpClient|HttpClient请求详解
7454103
apache应用服务器网络协议网络应用Security
HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目,可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包,并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。本文首先介绍 HTTPClient,然后根据作者实际工作经验给出了一些常见问题的解决方法。HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了,越来越多的 Java 应用程序需
- 递归 逐层统计树形结构数据
darkranger
数据结构
将集合递归获取树形结构:
/**
*
* 递归获取数据
* @param alist:所有分类
* @param subjname:对应统计的项目名称
* @param pk:对应项目主键
* @param reportList: 最后统计的结果集
* @param count:项目级别
*/
public void getReportVO(Arr
- 访问WEB-INF下使用frameset标签页面出错的原因
aijuans
struts2
<frameset rows="61,*,24" cols="*" framespacing="0" frameborder="no" border="0">
- MAVEN常用命令
avords
Maven库:
http://repo2.maven.org/maven2/
Maven依赖查询:
http://mvnrepository.com/
Maven常用命令: 1. 创建Maven的普通java项目: mvn archetype:create -DgroupId=packageName 
- PHP如果自带一个小型的web服务器就好了
houxinyou
apache应用服务器WebPHP脚本
最近单位用PHP做网站,感觉PHP挺好的,不过有一些地方不太习惯,比如,环境搭建。PHP本身就是一个网站后台脚本,但用PHP做程序时还要下载apache,配置起来也不太很方便,虽然有好多配置好的apache+php+mysq的环境,但用起来总是心里不太舒服,因为我要的只是一个开发环境,如果是真实的运行环境,下个apahe也无所谓,但只是一个开发环境,总有一种杀鸡用牛刀的感觉。如果php自己的程序中
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(list类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.list类型及操作
List是一个链表结构,主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等,操作key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是一个每个子元素都是string类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素,这样list既可以作为栈,又可以作为队列。
&nbs
- 谁在用Hadoop?
bingyingao
hadoop数据挖掘公司应用场景
Hadoop技术的应用已经十分广泛了,而我是最近才开始对它有所了解,它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网,其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop,这些公司涵盖各行各业,不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等,主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建索引、业务报表等场景,这更加激发了学习它的热情。
- 【Spark七十六】Spark计算结果存到MySQL
bit1129
mysql
package spark.examples.db
import java.sql.{PreparedStatement, Connection, DriverManager}
import com.mysql.jdbc.Driver
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object SparkMySQLInteg
- Scala: JVM上的函数编程
bookjovi
scalaerlanghaskell
说Scala是JVM上的函数编程一点也不为过,Scala把面向对象和函数型编程这两种主流编程范式结合了起来,对于熟悉各种编程范式的人而言Scala并没有带来太多革新的编程思想,scala主要的有点在于Java庞大的package优势,这样也就弥补了JVM平台上函数型编程的缺失,MS家.net上已经有了F#,JVM怎么能不跟上呢?
对本人而言
- jar打成exe
bro_feng
java jar exe
今天要把jar包打成exe,jsmooth和exe4j都用了。
遇见几个问题。记录一下。
两个软件都很好使,网上都有图片教程,都挺不错。
首先肯定是要用自己的jre的,不然不能通用,其次别忘了把需要的lib放到classPath中。
困扰我很久的一个问题是,我自己打包成功后,在一个同事的没有装jdk的电脑上运行,就是不行,报错jvm.dll为无效的windows映像,如截图
最后发现
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-策略模式-Strategy
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
策略模式定义了一系列的算法,并将每一个算法封装起来,而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化
简单理解:
1、将不同的策略提炼出一个共同接口。这是容易的,因为不同的策略,只是算法不同,需要传递的参数
- cmd命令值cvfM命令
chenyu19891124
cmd
cmd命令还真是强大啊。今天发现jar -cvfM aa.rar @aaalist 就这行命令可以根据aaalist取出相应的文件
例如:
在d:\workspace\prpall\test.java 有这样一个文件,现在想要将这个文件打成一个包。运行如下命令即可比如在d:\wor
- OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台
comsci
java框架Web项目管理企业应用
OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台的作者是我们技术联盟的成员,他最近推出了新版本的快速应用开发平台 OpenJWeb(1.8),我帮他做做宣传
OpenJWeb快速开发平台以快速开发为核心,整合先进的java 开源框架,本着自主开发+应用集成相结合的原则,旨在为政府、企事业单位、软件公司等平台用户提供一个架构透
- Python 报错:IndentationError: unexpected indent
daizj
pythontab空格缩进
IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题,也有可能是tab和空格混用啦
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里,缩进而非花括号或者某种关键字,被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
- HttpClient 超时设置
dongwei_6688
httpclient
HttpClient中的超时设置包含两个部分:
1. 建立连接超时,是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间
2. 读取数据超时,是指在建立连接后,等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间
在HttpClient 4.x中如下设置:
HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
- 小鱼与波浪
dcj3sjt126com
一条小鱼游出水面看蓝天,偶然间遇到了波浪。 小鱼便与波浪在海面上游戏,随着波浪上下起伏、汹涌前进。 小鱼在波浪里兴奋得大叫:“你每天都过着这么刺激的生活吗?简直太棒了。” 波浪说:“岂只每天过这样的生活,几乎每一刻都这么刺激!还有更刺激的,要有潮汐变化,或者狂风暴雨,那才是兴奋得心脏都会跳出来。” 小鱼说:“真希望我也能变成一个波浪,每天随着风雨、潮汐流动,不知道有多么好!” 很快,小鱼
- Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table
dcj3sjt126com
mysql
快速高效用:SET SQL_SAFE_UPDATES = 0;下面的就不要看了!
今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时,执行一个更新的语句碰到以下错误提示:
Error Code: 1175
You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
- 枚举类型详细介绍及方法定义
gaomysion
enumjavaee
转发
http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm
枚举其实就是一种类型,跟int, char 这种差不多,就是定义变量时限制输入的,你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看,这两篇文章,《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》,供大家参考。
枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
- Merge Sorted Array
hcx2013
array
Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array.
Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
- Expression Language 3.0新特性
jinnianshilongnian
el 3.0
Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了;目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括:如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好,对大多数新特性
- 超越算法来看待个性化推荐
liyonghui160com
超越算法来看待个性化推荐
一提到个性化推荐,大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法,或是更高阶的模型推荐算法,百度的张栋说过,推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识,虽然本人不是很认同这种比例,但推荐系统中,推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。
就像任何
- 写给Javascript初学者的小小建议
pda158
JavaScript
一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了,又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。 如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你:初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性,将更多的时间花在 了解语言本身(ECMAScript)。只在特定浏览器编写代码(Chrome/Fi
- Java 枚举
ShihLei
javaenum枚举
注:文章内容大量借鉴使用网上的资料,可惜没有记录参考地址,只能再传对作者说声抱歉并表示感谢!
一 基础 1)语法
枚举类型只能有私有构造器(这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例)
枚举实例必须最先定义
2)特性
&nb
- Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制
uuhorse
javaHotSpotGC垃圾回收VM
官方资料,关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection,非常全,英文。
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html
Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning
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