目标检测数据集object365、coco、PASCAL-voc的类别标签

机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
腾讯云技术深度探索：构建高效云原生微服务架构我的运维人生云原生架构腾讯云运维开发技术共享
腾讯云技术深度探索：构建高效云原生微服务架构在当今快速发展的技术环境中，云原生技术已成为企业数字化转型的关键驱动力。腾讯云作为行业领先的云服务提供商，不断推出创新的产品和技术，助力企业构建高效、可扩展的云原生微服务架构。本文将深入探讨腾讯云在微服务领域的最新进展，并通过一个实际案例展示如何在腾讯云平台上构建云原生应用。腾讯云微服务架构概览腾讯云微服务架构基于云原生理念，旨在帮助企业快速实现应用的容
LLM 词汇表落难Coder LLMs NLP 大语言模型大模型 llama 人工智能
Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集，而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示，而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
将cmd中命令输出保存为txt文本文件落难Coder Windows cmd window
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
【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
Faiss Tips：高效向量搜索与聚类的利器焦习娜Samantha
FaissTips：高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索（AN
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
钢筋长度超限检测检数据集VOC+YOLO格式215张1类别 futureflsl 数据集 YOLO 深度学习机器学习
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)：215标注数量(xml文件个数)：215标注数量(txt文件个数)：215标注类别数：1标注类别名称:["iron"]每个类别标注的框数：iron框数=215总框数：215使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进
Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器网络·魚大数据 faiss
Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
4招写出高价值文章 zhiliner
文章写得泛泛是因为思考得不够深，思考得越深文章会越有价值。拿到一个主题一定要去深入挖掘事件背后的东西，比如人物困境以及趋势性的东西。写作过程中有几个深度思考的方法一、解剖，让旧素材焕发新意作为一个写作者，我们能够做的最大贡献，就是给出自己看世界的角度。解剖其实就是把这个话题相关的信息都列出来，详细的列出来，看清楚它的内部。我们看到一个老话题或者一段旧素材的时候，不要只看这个素材或者话题本身，一定要
ES聚合分析原理与代码实例讲解光剑书架上的书大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
ES聚合分析原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1问题的由来在大规模数据分析场景中，特别是在使用Elasticsearch（ES）进行数据存储和检索时，聚合分析成为了一个至关重要的功能。聚合分析允许用户对数据集进行细分和分组，以便深入探索数据的结构和模式。这在诸如实时监控、日志分析、业务洞察等领域具有广泛的应用。1.2研究现状目前，ES聚合分析已经成为现代大数据平台的核心组件之一。它支持多种类型的聚
K近邻算法_分类鸢尾花数据集 _feivirus_ 算法机器学习和数学分类机器学习 K近邻
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
2024.8.22 Python，链表两数之和，链表快速反转，二叉树的深度，二叉树前中后序遍历，N叉树递归遍历，翻转二叉树 RaidenQ python 链表开发语言
1.链表两数之和输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]示例3：输入：l1=[9,9,9,9,9,9,9],l2=[9,9,9,9]输出：[8,9,9,9,0,0,0,1]昨天的这个题，用自己的办法写的麻烦的要死，然后刚才一看chat归类的办法，感觉自己像个智障。classListNode
海拔五千 3点8度
【海拔五千】连续几天到宿舍盯学生早起情况，今天早上都能及时离开宿舍，没有迟到的了。早读复习宋词，新背一首，晚上又忘了[流泪]断续听王静老师的一堂课，深度语文名不虚传！下课问学生如何，学生答曰比你讲的有趣[捂脸]继续读《娱乐至死》美国在不同的历史时期，代表城市不一样，从波士顿的政治中心，到纽约的大熔炉（自由女神就是其象征），再到芝加哥的工业发展中心，最后到拉斯维加斯的娱乐之城。不同历史时期美国精神的
2022.01.22 有用谨言的成长
写作，对我来说，更像是一个自说自话，自我观察，自我反思，自我探索的途径。可以写我的心情故事，写我的观点而不用担心任何人的评论，写我的情绪，写我想说的，有时候觉得只是简单用语言还不能表现出那份深刻，但是文字可以给自己一个更长的时间来思考，来做深度思考，表达得更透彻。写作，有时候我会写自己看了某个电影后的一点感悟，自己的真实感受，不管它和专业影评人相比是不是很肤浅，是不是片面了，只是有时候我也想发声，
阅读《认知觉醒》读书笔记就看看书
本周阅读了周岭的《认知觉醒开启自我改变的原动力》，启发较多，故做读书笔记一则，留待学习。全书共八章，讲述了大脑、潜意识、元认知、专注力、学习力、行动力、情绪力及成本最低的成长之道。具体描述了大脑、焦虑、耐心、模糊、感性、元认知、自控力、专注力、情绪专注、学习专注、匹配、深度、关联、体系、打卡、反馈、休息、清晰、傻瓜、行动、心智宽带、单一视角、游戏心态、早起、冥想、阅读、写作、运动等相关知识点。大脑
Python多线程实现大规模数据集高效转移 sand&wich 网络 python 服务器
背景在处理大规模数据集时，通常需要在不同存储设备、不同服务器或文件夹之间高效地传输数据。如果采用单线程传输方式，当数据量非常大时，整个过程会非常耗时。因此，通过多线程并行处理可以大幅提升数据传输效率。本文将分享一个基于Python多线程实现的高效数据传输工具，通过遍历源文件夹中的所有文件，将它们移动到目标文件夹。工具和库这个数据集转移工具主要依赖于以下Python标准库：os：用于文件系统操作，如
COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集 QYQY77 YOLO python
"""--json_path输入的json文件路径--save_path保存的文件夹名字，默认为当前目录下的labels。"""importosimportjsonfromtqdmimporttqdmimportargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--json_path',default='./instances
ChatGPT 高效学习套路揭秘：让知识获取事半功倍的秘诀 kkai人工智能 chatgpt 人工智能学习媒体 ai
最近这段时间，AI热潮因ChatGPT的火爆再次掀起。如今，网上大部分内容都在调侃AI，但很少有人探讨如何正经使用ChatGPT做事情。作为一名靠搜索引擎和GitHub自学编程的开发者，第一次和ChatGPT深度交流后，我就确信：ChatGPT能够极大提高程序员学习新技术的效率。使用ChatGPT一个月后，我越发感受到它的颠覆性。因此，我想从工作和学习的角度，分享它的优势及我的一些使用技巧，而非娱
免费的GPT可在线直接使用（一键收藏） kkai人工智能 gpt
1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！小猪包333 写论文人工智能 AI写作深度学习计算机视觉
在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
AI大模型的架构演进与最新发展季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程设计师早上好
Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
【c++基础概念深度理解——堆和栈的区别，并实现堆溢出和栈溢出】 XWWW668899 C++基本概念 c++c语言开发语言青少年编程
文章目录概要技术名词解释栈溢出和堆溢出小结概要学习C++语言，避免不了要好好理解一下堆（Heap）和栈（Stack），有助于更好地管理内存，以及如何写出一段程序“成功实现”堆溢出和栈溢出。技术名词解释理解东西最快的方式是根据自己目前能理解的词语去关联新的概念，不断的纠正，向正确的深度理解靠近，当无限接近的时候也就理解了想要理解的概念。我们经常说堆栈，把这两个名词放到一起。其实，堆是堆，栈是栈，两种
[实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估 pytorch python 机器学习
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
[实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用 pytorch 深度学习人工智能机器学习 python 优化器
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
（缓解抑郁症状）中原焦点团队杨小杰坚持分享第226天2021-4-1 yxjlady
缓解抑郁症状1、不要总待在室内，抑郁严重的人，通常都不想出门2、抑郁性都有诱因或一个导火索，人不能战胜所有东西，要有取舍3、社交，抑郁症的人总是自己脑中不断的自言自语，自我否定等，出去社交就被迫被别的东西点拨了，深度抑郁没法走出自己的世界，思维走不出自己的怪圈4、锻炼让自己轻微出汗最佳，身心是一体时，身体有活力，精神很难不健康5、冥想冥想和社交一样，可以改变你的神经可塑性，一个沉溺在自己世界里的抑
新的一年，春节假期期间，你有没有去深度思考过自己的未来？十八点心理
新的一年，是不是应该思考些什么？是继续和亲朋好友聊聊天，还是想一条属于自己的路？我们很多人会在过年的氛围中去享受当下的一切，打打麻将、打打牌、聊聊天、侃侃大山，整个人的精神状态特别好。觉得完全有一种自我满足的状态体验。但是从另外一个层面看，看到那些厉害的人，那些对于自己人生取得巨大成就的人来说，根本没有春节休息一说，在春节时分，还在见缝插针去写点文章、录个视频、思考新一年的规划。当看到那种忙碌的身
生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
探索ASPICE V3.1：汽车行业软件开发的中文指南阮懿同
探索ASPICEV3.1：汽车行业软件开发的中文指南ASPICE_V3.1中文版.pdf.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/422a2在汽车软件工程领域，高质量的标准对于确保行车安全和提升用户体验至关重要。今天，我们为您介绍一个珍贵的开源宝藏——ASPICEV3.1中文版资源。这是一篇专为国内汽车行业开发者、质量管理者准备的深度解读，旨
rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答，我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
java编程思想 -- 数据的初始化百合不是茶 java 数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化 /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
[航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁... 所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
linux下批量替换文件内容商人shang linux 替换
1、网络上现成的资料　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
网页在线天气预报 oloz 天气预报
网页在线调用天气预报 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
SpringMVC和Struts2比较杨白白 springMVC
1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！
apache与php整合 aichenglong php apache web
一 apache web服务器 1 apeche web服务器的安装 1)下载Apache web服务器 2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册) 3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理 1)service.msc进行图形化管理 2)命令管理，配
Maven常用内置变量 AILIKES maven
Built-in properties ${basedir} represents the directory containing pom.xml ${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version}) Pom/Project properties Al
java的类和对象百合不是茶 JAVA面向对象类对象
java中的类： java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决 java使用 class 类名来创建类，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的创建一个A类： class A{ } java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。
AngularJS与服务器交互 bijian1013 JavaScript AngularJS $http
对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
[Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/ 1. Jetty server plugin 2. Dependency copy plugin 3. Surefire Test plugin 4. Uber jar plugin 1. Jetty Pl
【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
1. 什么是Hive UDF Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括：文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx ronin47 nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
UI设计中我们为什么需要设计动效 brotherlamp UI ui教程 ui视频 ui资料 ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。一、加强体验舒适度嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan java spring
参考以下两篇文章： http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/ http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration Sprin
数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
java 关键字 CrazyMizzz java
关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：（1）访问修饰符 public,private,protected p
Hive中的排序语法 daizj 排序 hive order by DISTRIBUTE BY sort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
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ARM寄存器学习 e200702084 数据结构 C++c C#F#
无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。 ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
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List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
进程 vs. 线程 hongtoushizi 线程 linux 进程
我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。如果用多线程实现
Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linux crontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来：第一段代表分钟 0—59 第二段代表小时 0—23 第三段代表日期 1—31 第四段代表月份 1—12 第五段代表星期几，0代表星期日 0—6 如： */1 * * * * 每分钟执行一次。 *
KMP算法详解 hm4123660 数据结构 C++算法字符串 KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
Kafka+Storm+HDFS ssydxa219 storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 java Web 获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo

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