RetinaNet——单阶段目标检测模型，处理密集和小规模的物体

Densenet模型花卉图像分类深度学习乐园分类数据挖掘人工智能
项目源码获取方式见文章末尾！600多个深度学习项目资料，快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
ResNet（Residual Network）不想秃头的程序神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍：一、核心思想ResNet的核心创新是
YOLOv5-7.0解决报错 wandb: Network error (TransientError), entering retry loop. Paper Clouds Yolo目标检测 YOLO 人工智能机器学习 python pytorch 深度学习目标检测
前言最近在复习yolov5目标检测代码时用了yolov5的最新7.0版本，之前用的是5.0版本，这一新版本相对于之前做了一些提升，对于package的兼容也要好了很多，但也不是说下载了直接就能运行，实际使用过程中还是遇到了许多新的问题，下面就我自己碰到的问题提出解决方法。问题wandb是非常好用的可视化工具，但是国内的话，使用时常常会无法同步数据，需要借助魔法来连接服务器，而yolov5的源码恰恰
C++ OpenCV4 实现鱼眼镜头矫正朝风工作室 c++开发语言
一、为什么需要鱼眼镜头矫正？鱼眼镜头通过特殊的光学设计实现180°甚至更广的视野，广泛应用于全景相机、自动驾驶、安防监控等领域。但这种广角特性会引入严重的桶形畸变：直线边缘会向内弯曲（如图像边缘的门框变成弧线），物体尺寸在边缘区域会被拉伸。矫正的核心目标：将鱼眼镜头拍摄的畸变图像还原为接近人眼视觉的正常图像，便于后续的目标检测、图像拼接等处理。矫正前后效果对比（此处可插入图片）矫正前图像（鱼眼畸变
使用随机森林实现目标检测司南锤 python基础学习 AI 随机森林
核心实现思路滑动窗口策略：在图像上滑动固定大小的窗口，对每个窗口进行分类多维特征提取：结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类：训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化：使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性LBP纹理特征：捕捉局部纹理模式灰度共生矩阵：描述纹理的统计特性边缘密度：反映目标边界信息形状描述符：圆形度、面积比等几何特征实际应用建议数据收集：收集大量正负样本进行
深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集，从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化计算机C9硕士_算法工程师深度学习目标检测 YOLO
深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集，从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化文章目录1.环境设置2.数据准备3.模型训练4.推理与结果可视化推理代码示例5.构建可视化界面PyQt5GUI代码示例总结以下文字及代码仅供参考。树冠检测数据集的训练及推理1使用YOLOv8训练树冠检测数据集，从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化等方面进行详细介绍。1.环境设置首先确保
学习昇腾开发的第8天派晟电子工作室学习昇腾
1、目标检测样例：MindXSDK应用开发入门-Atlas200IDKA2开发者套件23.0.RC3-昇腾社区配置环境变量。：./usr/local/Ascend/mxVision/set_env.sh2、修改IP地址：以root用户名登录开发者套件。打开配置文件。Ubuntu操作系统：执行cd/etc/netplan命令进入“netplan”目录，执行ll命令查看目录下是否有类似“xxxx-ne
DFT ATPG中core chain 和wrap chain区别芯作者 DFT技术分享智能硬件硬件工程
在DFT（可测试性设计）中，CoreChain（核心扫描链）和WrapChain（封装扫描链）是两种不同的扫描链结构，分别服务于内部逻辑测试（Intest）和互连测试（Extest）。它们的核心区别如下：一、本质区别特性CoreChain（核心扫描链）WrapChain（封装扫描链）作用对象芯片内部逻辑单元（如寄存器、组合逻辑）芯片I/O端口（输入/输出引脚）测试目标检测内部故障（Stuck-At
Python 人工智能Ai视觉模型 YOLOv8 GHY云端大师 python AI 大模型视觉训练人工智能 YOLO
YOLOv8简介：Python中的高效AI视觉模型YOLOv8是Ultralytics公司开发的最新目标检测模型，属于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的最新版本，以其高效和准确著称。核心特点高性能：在速度和精度之间取得了更好的平衡多功能：支持目标检测、实例分割和图像分类用户友好：简化了API设计，更易于使用可扩展性：支持从移动端到云端的多种部署场景主要改进更高的检测精度更快的推理速度
AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用 AI大模型应用之禅人工智能目标检测计算机视觉 ai
AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用关键词：目标检测、计算机视觉、深度学习、体育分析、YOLO、运动员追踪、比赛统计摘要：本文深入探讨了AI目标检测技术在体育赛事中的创新应用。我们将从计算机视觉基础出发，详细分析目标检测的核心算法原理，特别是YOLO系列模型在运动员和球类追踪中的实现方式。文章包含完整的数学模型解释、Python实战项目演示，以及在实际体育场景中的应用案例分析。最后，我们展望了这
【推理加速】TensorRT C++ 部署YOLO11全系模型 gloomyfish c++开发语言
YOLO11YOLO11C++推理YOLO11是Ultralytics最新发布的目标检测、实例分割、姿态评估的系列模型视觉轻量化框架，基于前代YOLO8版本进行了多项改进和优化。YOLO11在特征提取、效率和速度、准确性以及环境适应性方面都有显著提升，达到SOTA。TensorRTC++SDK最新版本的TensorRT10.x版本已经修改了推理的接口函数与查询输入输出层的函数，其中以YOLO11对
YOLO + OpenVINO 在英特尔平台部署实战：性能调优与跨架构加速全流程指南
YOLO+OpenVINO在英特尔平台部署实战：性能调优与跨架构加速全流程指南关键词：YOLOv5、YOLOv8、OpenVINO、英特尔部署、IR模型、异构加速、CPU推理、VPU、GPU、多设备调度、边缘计算摘要：本篇文章聚焦如何使用OpenVINO在英特尔平台高效部署YOLO系列目标检测模型，结合当前主流的YOLOv5与YOLOv8架构，详解模型格式转换、推理接口调用、多设备异构调度与性能优
深度解析YOLOv8：CSPHet卷积结构如何实现极致轻量化向哆哆 YOLO创新涨点系列 YOLO yolov8 架构目标检测机器学习
文章目录一、背景介绍1.1YOLOv8的现状1.2降参数的必要性二、相关技术介绍2.1Dual思想2.2HetConv三、CSPHet结构设计3.1CSP模块的改进3.2结合HetConv3.3参数量的下降四、CSPHet的代码实现五、实验结果六、总结与展望在目标检测领域，YOLO系列算法一直以其卓越的速度和准确率受到广泛关注。随着深度学习技术的不断发展，研究人员不断探索如何进一步优化YOLO算法
【深度学习加速探秘】Winograd 卷积算法：让计算效率 “飞” 起来 heimeiyingwang 算法深度学习算法人工智能
一、为什么需要Winograd卷积算法？从“卷积计算瓶颈”说起在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。然而，卷积操作作为CNN的核心计算单元，其计算量巨大，消耗大量的时间和计算资源。随着模型规模不断增大，传统卷积算法的计算效率成为限制深度学习发展的一大瓶颈。Winograd卷积算法的出现，犹如一把利刃，直击传统卷积计算的痛点。它通过巧妙的数学变换，大幅
深入研究YOLO算法改进中的注意力机制周立-ric
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：YOLO算法因其高效和准确而在实时目标检测领域备受青睐。注意力机制的引入对YOLO算法的性能提升起到了关键作用，尤其是通过关注图像关键区域来提高检测精度。注意力机制可以细分为通道注意力、空间注意力、自注意力、多尺度注意力和位置感知注意力等类型，每种类型的注意力机制都旨在优化模型对图像特征的理解和处理。本文档提供了一个包含实现这些注意力机制的代码的压缩包，并介绍
目标检测——YOLOX算法解读
论文：YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021(2021.7.18)作者：ZhengGe,SongtaoLiu,FengWang,ZemingLi,JianSun链接：https://arxiv.org/abs/2107.08430代码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXYOLO系列算法解读：YOLOv1通俗易懂版解读、
目标检测——YOLO11算法解读 lishanlu136 #目标检测目标检测 YOLO11 YOLO系列算法解读
作者：Ultralytics公司代码：https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLO系列算法解读：YOLOv1通俗易懂版解读、SSD算法解读、YOLOv2算法解读、YOLOv3算法解读、YOLOv4算法解读、YOLOv5算法解读、YOLOR算法解读、YOLOX算法解读、YOLOv6算法解读、YOLOv7算法解读、
（二十一）YOLO 全解析：从实时目标检测到多任务视觉智能只有左边一个小酒窝深度学习 YOLO 目标检测人工智能深度学习计算机视觉
1YOLO的发展脉络与技术定位1.1发展脉络YOLOv1（2015年）：将目标检测重新定义为单一回归问题，把输入图像划分为S×S网格，每个网格单元负责预测固定数量的边界框及对应的类别概率，直接从像素回归预测物体的边界框坐标和类别概率。但存在小目标检测能力弱、定位精度不足等局限。YOLOv2（2016年）：引入批量归一化、锚框、维度集群等技术，还提出了高分辨率分类器、直接位置预测、细粒度特征融合、多
使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南马里马里奥- YOLO 目标跟踪人工智能
使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南引言在目标检测领域，迁移学习已成为提升模型性能的关键技术。本文将详细介绍如何利用预训练权重在YOLO（YouOnlyLookOnce）框架上训练自定义数据集，帮助您节省训练时间并提高检测精度。为什么使用预训练权重？加速收敛：预训练模型已学习通用特征，训练时间可缩短30%−70%30\%-70\%30%−70%小样本适配：在数据量有限时（n<100
Python与C++检测框过滤差异分析马里马里奥- python c++开发语言人工智能
Python与C++检测框过滤差异分析在目标检测任务中，检测框过滤是后处理的关键环节。本文将从实现方式、性能表现和适用场景三个维度，对比分析Python与C++在检测框过滤中的差异。检测框过滤基本原理检测框过滤的核心是非极大值抑制(NMS)算法，其数学表达式为：NMS(B,S,θ)={bi∣∀bj,area(bi∩bj)area(bi∪bj)0:i=order[0]keep.append(i)xx
YOLO理论知识简单了解老农民编程视觉与YoLo模型认知 YOLO
目录前言一、YOLO是什么？以及核心思想？1、目标检测的本质与分类2、YOLO核心思想二、为什么使用YOLO，优势是什么？三、怎么使用YOLO模型？总结前言对YOLO模型的简单理解，对其进行记录。一、YOLO是什么？以及核心思想？YOLO（YouOnlyLookOnce）模型是一种用于实时目标检测的深度学习模型，所以首先需了解目标检测的概念。1、目标检测的本质与分类1.目标检测本质：目标在哪里：检
甜菜杂草目标检测数据集（猫脸码客第278期）公众号：猫脸码客开源数据集猫脸码客开源数据集甜菜杂草目标检测数据集
甜菜杂草检测一、甜菜田杂草种类甜菜田中常见多种杂草，以下为你详细介绍几种典型杂草：稗草植物属性：一年生草本植物，外形与稻子极为相似。形态特征：秆直立，表面光滑无毛。圆锥花序主轴带有角棱，质地粗糙；小穗密集生长在穗轴的一侧，几乎无柄或仅有极短柄。生长习性：花果期在7-10月，常生长于稻田、沼泽、沟渠旁以及低洼荒地等区域。狗尾草别称：又叫莠，因其穗形酷似狗尾巴而得名。形态特征：秆疏丛生，直立或者基部膝
YOLOv12：以注意力为中心的物体检测发呆小天才O.o 计算机视觉深度学习计算机视觉目标检测 YOLOv12
1.概述实时目标检测已成为许多实际应用的关键，而Ultralytics的YOLO（YouOnlyLookOnce）系列一直是最先进的模型系列，在速度和准确率之间实现了稳健的平衡。注意力机制的低效性阻碍了其在YOLO等高速系统中的应用。YOLOv12旨在通过将注意力机制集成到YOLO框架中来改变这一现状。由于注意力机制效率低下，且计算复杂度高达平方级，内存访问操作效率低下，因此大多数目标检测架构传统
计算机视觉入门：OpenCV 人脸识别与手势控制系统全解析高山仰星计算机视觉 opencv 人工智能
1.引言计算机视觉（ComputerVision）是人工智能的重要领域，而OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是最常用的开源计算机视觉库。它广泛用于图像处理、人脸识别、目标检测、手势识别等多个应用场景。本教程将详细介绍OpenCV的核心概念，并通过人脸识别的门禁系统和手势识别的智能控制系统这两个案例，帮助你掌握OpenCV的实际应用。2.OpenCV介绍与
基于YOLOv11的实时人脸表情识别系统（附完整资源 + PyQt5界面 + 训练代码）霜天红叶 YOLO python pycharm 人工智能算法 cnn
引言在人机交互和情感计算领域，人脸表情识别一直是一个备受关注的研究方向。随着深度学习技术的快速发展，特别是目标检测和图像分类算法的进步，实时、高精度的人脸表情识别系统已经成为可能。本文将详细介绍一个基于YOLOv11的人脸表情识别系统，该系统不仅能够实现实时人脸检测，还能准确识别多种表情状态，具有广泛的应用前景。GitHub地址项目地址：https://github.com/AND-Q/Facia
计算机视觉与深度学习实战：以Python为工具，基于深度学习的汽车目标检测好知识传播者 Python实例开发实战计算机视觉深度学习 python 基于深度学习的汽车目标检测
随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉与深度学习已经成为当今科技领域的热点。其中，汽车目标检测作为自动驾驶、智能交通等系统的核心技术，受到了广泛关注。本文将以Python为工具，探讨基于深度学习的汽车目标检测方法及其实战应用。一、计算机视觉与深度学习基础计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。深度学习则是一种模拟人脑神经网络的机器学习技术，通过构建深层神经网络
声波下的眼睛：用Python打造水下目标检测模型实战指南 Echo_Wish Python 算法 Python 笔记从零开始学Python人工智能 python 目标检测开发语言
友友们好！我是Echo_Wish，我的的新专栏《Python进阶》以及《Python！实战！》正式启动啦！这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
YOLOv10改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度 Limiiiing YOLOv10改进专栏 YOLO 目标检测计算机视觉深度学习
一、本文介绍本文主要利用MSA2NetMSA^{2}NetMSA2Net中的MASAG模块优化YOLOv10的目标检测网络模型。MASAG(Multi-ScaleAdaptiveSpatialAttentionGate)模块通过动态调制空间注意力权重与多尺度感受野，实现了对跨层级特征图中局部细节与全局语义的智能聚合。将其应用于YOLOv10的改进过程中，针对目标
目标检测neck经典算法之FPN的源码实现 ZzzZ31415926 目标检测算法人工智能图像处理计算机视觉深度学习 python
┌────────────────────────────────────────────────────┐│初始化构造(__init__)│└────────────────────────────────────────────────────┘↓【1】参数保存+基础配置断言↓【2】判断使用哪些backbone层（start→end）↓【3】判断是否添加额外输出（extraconv）↓【4】构
基于腾讯云GPU服务器的深度学习训练技术指南小猴崽解决方案 GPU 深度学习深度学习 gpu算力解决方案
摘要本文针对深度学习训练场景，系统解析技术核心价值与实施路径，结合腾讯云GPU服务器产品特性，提供从环境搭建到性能优化的完整解决方案。通过对比实验验证，采用腾讯云方案可使训练效率提升180%，成本降低40%（数据来源：IDC2024中国AI基础设施白皮书）。一、技术解析核心价值深度学习训练通过多层神经网络自动提取数据特征，广泛应用于计算机视觉（如YOLOv5目标检测）、自然语言处理（Transfo
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<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 sql mysql
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
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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 .net android Google Blog F#
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
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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
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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 hive not in in
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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 yii framework
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
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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
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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
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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>

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