往事如yan
往事如yan

RetinaNet——单阶段目标检测模型，处理密集和小规模的物体

https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_10246433886886326120%22%7D&n_type=0&p_from=1

你可能感兴趣的:(目标检测)

  • 【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 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”
  • apache ftpserver-CentOS config gengzg apache
    <server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=" http://mina.apache.o
  • 优化MySQL数据库性能的八种方法 AILIKES sqlmysql
    1、选取最适用的字段属性 　　MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的 性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很
  • JeeSite 企业信息化快速开发平台 Kai_Ge JeeSite
    JeeSite 企业信息化快速开发平台 平台简介 JeeSite是基于多个优秀的开源项目，高度整合封装而成的高效，高性能，强安全性的开源Java EE快速开发平台。 JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器，Spring MVC为模型视图控制器，MyBatis为数据访问层， Apache Shiro为权限授权层，Ehcahe对常用数据进行缓存，Activit为工作流
  • 通过Spring Mail Api发送邮件 120153216 邮件main
    原文地址：http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html 使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现，但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受，于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件，顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】 Spring Mail API都在org.spri
  • Pysvn 程序员使用指南 2002wmj SVN
    源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762 这是一篇关于pysvn模块的指南. 完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html. pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个. 该
  • 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL 357029540 SQL Server
    SELECT  R.session_id AS BlockedSessionID ,          S.session_id AS BlockingSessionID ,          Q1.text AS Block
  • Intent 常用的用法备忘 7454103 .netandroidGoogleBlogF#
    Intent     应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作（比如：view,edit,dial），以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后，只要调用startActivity()，Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序，并执行该程序。 下面列出几种Intent 的用法 显示网页:
  • Spring定时器时间配置 adminjun spring时间配置定时器
    红圈中的值由6个数字组成，中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒，第二个数字表示分钟，第三个数字表示小时，后面三个数字表示日，月，年，< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 测试的时候，由于是每天定时执行，所以后面三个数
  • POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树 aijuans 最小生成树
    来源：http://poj.org/problem?id=2421 题意：还是给你n个点，然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。 思路：对于已经有边的点，特殊标记一下，加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在，又保证了所求的结果正确。 代码： #include <iostream> #include <cstdio>
  • 重构笔记——提取方法（Extract Method） ayaoxinchao java重构提炼函数局部变量提取方法
    提取方法（Extract Method）是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候，这时候就可以用提取方法这种重构手法。   下面是我学习这个重构手法的笔记：   提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码，放到目标方法中。其实，当方法足够复杂的时候，提取方法也会变得复杂。当然，如果提取方法这种重构手法无法进行时，就可能需要选择其他
  • 为UILabel添加点击事件 bewithme UILabel
        默认情况下UILabel是不支持点击事件的，网上查了查居然没有一个是完整的答案，现在我提供一个完整的代码。   UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一.redis.php <?php //实例化 $redis = new Redis(); //连接服务器 $redis->connect("localhost"); //授权 $redis->auth("lamplijie"); //相关操
  • SecureCRT使用备注 bingyingao secureCRT每页行数
    SecureCRT日志和卷屏行数设置 一、使用securecrt时，设置自动日志记录功能。 1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径），命名为Logs； 2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
  • 【Scala九】Scala核心三：泛型 bit1129 scala
    泛型类 package spark.examples.scala.generics class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) { def print() { println(k + "," + v) } } object GenericClass { def main(args: Arr
  • 素数与音乐 bookjovi 素数数学haskell
        由于一直在看haskell，不可避免的接触到了很多数学知识，其中数论最多，如素数，斐波那契数列等，很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。     闲暇之余，从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
  • Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap BrokenDreams Collections
            这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到，这个类本质应该还是一个散列表，只是前面有Identity修饰，是一种特殊的HashMap。         简单的说，IdentityHashMap和HashM
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java
  • PS人像润饰&调色教程集锦 cherishLC PS
      1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像，凸显轮廓 http://www.howzhi.com/course/retouching/   新建一个透明图层，使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点，设置透明度为21%，大小为修饰区域的1/3左右（比如胳膊宽度的1/3），再沿纹理方向（比如胳膊方向）进行修饰。   所有修饰完成后，对该润饰图层添加噪声，噪声大小应该和
  • 更新多个字段的UPDATE语句 crabdave update
    更新多个字段的UPDATE语句                    update tableA a set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
  • hive实例讲解实现in和not in子句 daizj hivenot inin
    本文转自：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html 当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法，所以只能通过left join实现。 假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户，字段只有一个uid)，这两个表都包含
  • 一道24点的10+种非人类解法（2,3,10,10） dsjt 算法
    这是人类算24点的方法？！！！ 事件缘由：今天晚上突然看到一条24点状态，当时惊为天人，这NM叫人啊？以下是那条状态 朱明西 : 24点，算2 3 10 10，我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生，结果跑跑同学扫了一眼说，算出来了，2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。 然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算 刚出完题，文哥的暴走之旅开始了 5秒后
  • 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题 dcj3sjt126com yiiframework
    在使用 YIi的路径管理工具时，发现了一个问题。                    <?php         
  • 对象与关系之间的矛盾：“阻抗失配”效应[转] come_for_dream 对象
    概述   “阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库（RDBMS）存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年，而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。   “阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括：类的层次关系必须绑定为关系模式（将对象
  • 学习编程那点事 gcq511120594 编程互联网
    一年前的夏天，我还在纠结要不要改行，要不要去学php？能学到真本事吗？改行能成功吗？太多的问题，我终于不顾一切，下定决心，辞去了工作，来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效，很顺利的就到了学校，赶巧了，正好学校搬到了新校区。先安顿了下来，过了个轻松的周末，第一次到帝都，逛逛吧！ 接下来的周一，是我噩梦的开始，学习内容对我这个零基础的人来说，除了勉强完成老师布置的作业外，我已经没有时间和精力去
  • Reverse Linked List II hcx2013 list
    Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass. For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4, return 
  • Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • Hadoop集群工具distcp liyonghui160com
        1. 环境描述 两个集群：rock 和 stone rock无kerberos权限认证，stone有要求认证。 1. 从rock复制到stone，采用hdfs Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端，即源端问题：报版本
  • 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本 pda158 mysql脚本
    　　主脚本（用于备份mysql数据库）： 　　该Shell脚本可以自动备份 数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中，输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。 　　 1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” 　　#mkdir /backup 　　#mkdir /oldbackup 　
  • 300个涵盖IT各方面的免费资源（中）——设计与编码篇 shoothao IT资源图标库图片库色彩板字体
    A. 免费的设计资源 Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。 Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。 Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。 Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。 Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
  • thrift总结 - 跨语言服务开发 uule thrift
    官网 官网JAVA例子 thrift入门介绍 IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架 Thrift入门及Java实例演示 thrift的使用介绍   RPC    POM： <dependency> <groupId>org.apache.thrift</groupId>
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他