- 【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
#DeepLearning#ComputerVisionAI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
QQ767172261yolov5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
UpgradeYOLOv8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pythonlist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
PythonAIUbuntupython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
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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”
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
char x2;
double x3;
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printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
java
junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.util.Arrays;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
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好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
toknowme
tomcat7
Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持