- Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误:/usr/bin/ld: cannot find -lcuda
徐小妞66666
一.利用GPU训练Yolov3时,首先要修改MakeFile文件,修改格式如下:GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址)二.此时make产生错误/usr/bin/ld:cannotfind-lcuda1.查看MakeFile文件找到该行代码:LDFLAGS+=-L/usr/local/cuda/lib64
- 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
- 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
- 来了,YoloV5的TensorFlow版开源
半壶雪
开源自从yolov5开源以来,(不管因为啥原因)深受瞩目,我最近用tensorflow实现了其主要部分。可能是第一个纯正的tensorfow2版本,欢迎tryandstar:github.com/LongxingTan…之前在工作中接触过yolov3(跑过demo应该就算接触过了),效果惊艳。我在视觉领域只是个新人(悲伤的是我一个中年人却在哪儿哪儿都TM是新人),能力有限,疏漏难免。从头开始实现,
- YOLO缺陷检测学习笔记(2)
tt555555555555
YOLO缺陷检测学习笔记YOLO学习笔记
YOLO缺陷检测学习笔记(2)残差连接1.**YOLO的残差连接结构**2.**YOLO使用残差连接的目的**3.**YOLO中的残差块**4.**YOLOv3和YOLOv4的残差连接架构**YOLO网络架构概述1.特征提取网络2.预测头(DetectionHead)3.后处理(Post-processing)YOLOv3/v4的改进YOLOv3YOLOv4SoftmaxSoftmax的性质:So
- DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)
吾名招财
人工智能MFC界面应用dnnopencv神经网络
DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)前言相关介绍1,登录界面:2,主界面:3,部分功能演示如下(1)识别网络图片(2)GoogleNet分类(3)人脸识别(4)SSD目标检测(5)FasterRCNN目标检测资源链接(含源码)前言 还记得上学那会儿刚学完几个深度学习模型的C++简单部署应用,当时特别兴奋,外加那会儿还能自己写界面生成应用程序了,就想着做一个
- YOLO系列目标检测数据集大全_yolo数据集(1)
2401_84187537
程序员YOLO目标检测人工智能
Darknet版YOLOv4猫狗识别训练好的权重文件:https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541214Darknet版YOLOv3猫狗识别训练好的权重文件:https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541209DeepSORT-YOLOv5猫狗检测和跟踪+可视化目标运动轨迹yolov7猫狗
- 目标检测 | yolov8 原理和介绍
hero_hilog
目标检测AIYOLO目标检测
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- 【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备(RCNN~YOLOv5)
旅途中的宽~
计算机视觉面经总结计算机视觉深度学习目标检测YOLORCNN
文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5
- 深度学习||YOLO(You Only Look Once)深度学习的实时目标检测算法(YOLOv1~YOLOv5)
小嘤嘤怪学
深度学习算法目标检测
目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结:YOLO(YouOnlyLookOnce)是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。自从2015年首次被提出以来,YOLO系列不断发展,推出了多个版本,包括YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,和YOLOv5等。下面是对YOLO系列的详解:YOLOv1:提出时间:2015年。主要贡献:将目标检测任务转换
- 挑战杯 YOLOv7 目标检测网络解读
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文章目录0前言1yolov7的整体结构2关键点-backbone关键点-head3训练4使用效果5最后0前言世界变化太快,YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了,如果有同学的毕设项目想用上最新的技术,不妨看看学长的这篇文章,学长带大家简单的解读yolov7,目的是对yolov7有个基础的理解。从2015年的YOLOV1,2016年YOLOV2,2018年的YOLOV3,到2020年的YOLOV4、
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文章目录一、目标检测简介二、Yolov3-tiny2.1anchorbox2.2NMS算法三、后记一、目标检测简介针对一张图片,根据后续任务的需要,有三个主要层次。一是分类(Classification),即是将图像结构化为某一类别的信息,用事先确定好的类别或实例ID来描述图片,这一任务是最简单、最基础的图像理解任务,也是深度学习模型最先取得突破和实现大规模应用的任务。其中ImageNet是最权威
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YOLO算法简介本文主要介绍YOLO算法,包括YOLOv1、YOLOv2/YOLO9000和YOLOv3。YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表,其基于深度神经网络进行对象的识别和定位,运行速度很快,可以用于实时系统。了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。目标检测思路目标检测属于计算机视觉的一个中层任务,该任务可以细化为目标定位与目标识别两个任务,简单来说,找到图片中
- AI助力农作物自动采摘,基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】参数模型开发构建作物生产场景下番茄采摘检测计数分析系统
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人工智能YOLO
去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物,专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械,看着非常震撼,但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的,小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草,不知道什么时候才能走到地的尽头,小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割,大点的连片的土地可以用收割机来收割,不过收割机基
- 如何用OpenCV加载Yolov5并使用CUDA加速
geekboys
1背景随着Pytorch、TensorFlow等有效的框架被用来深度的学习开发,各种任务的模型也层出不穷。但是大多的部署往往依赖签名的两个框架,需要前面的两个框架大量的库。而且先前的Yolov3和Yolov4有官方直接支持,可以自接加载weights和cfg文件。部署起来相对来说就很简单,但是最新的Yolov5确实基于Pytorch版本的,这使用Opencv部署起来就稍微的麻烦了。可以这时候我们希
- 在C++上如何使用OpenCV头文件是什么_用OpenCV的dnn模块调用yolov3模型
weixin_39785858
前言在实际应用场景,我们用darknet的GPU版本训练自己的数据,得到权值文件,然后我们可以调用训练的好的模型去实现自己的检测项目。一般情况下,我们可以使用opencv的dnn模块去调用yolov3。下面大致讲解一下如何是实现调用。一、环境准备1、编译好darknet的GPU版本。可参考我的文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/1343471762、安装好opencv3.
- C++ OpenCV-dnn模块调用模型进行目标检测 (支持CUDA加速)
枸杞叶儿
经验笔记深度学习神经网络
前言OpenCV4.4开始支持YOLOv4模型的调用,需要使用Opencv的DNN模块。编译安装OpenCV和OpenCV-contrib库步骤,点此链接C++OpenCV调用YOLO模型的完整代码点此下载一、模型加载constexprconstchar*darknet_cfg="../face/yolov3-tiny.cfg";//网络文件constexprconstchar*darknet_w
- Darknet yolov3 Makefile文件解析
未完城
ubuntudeep-learningdarknetlinuxmakefile
文章目录1.darknetMakefile注释2.reference现在搞深度学习都在linux平台,经常遇到gcc手动编译的时候。由于linux平台没有通用的IDE,大家都是靠Makefile配置文件进行make。在学习darknet框架的过程中,决定要顺便搞清楚Makefile的写法和参数配置。Makefile完整的教程网上有很多,我暂时也不打算完整学一遍,仅仅把遇到的都搞懂,下次遇到新的东西
- 【从零开始学习YOLOv3】5. 网络模型的构建
pprpp
前言:之前几篇讲了cfg文件的理解、数据集的构建、数据加载机制和超参数进化机制,本文将讲解YOLOv3如何从cfg文件构造模型。本文涉及到一个比较有用的部分就是bias的设置,可以提升mAP、F1、P、R等指标,还能让训练过程更加平滑。1.cfg文件在YOLOv3中,修改网络结构很容易,只需要修改cfg文件即可。目前,cfg文件支持convolutional,maxpool,unsample,ro
- python相对导入错误,ValueError: attempted relative import beyond top-level package
aminghhhh
pythonpycharm
在yolov3的文件中出现了类似的相对导入错误,同时类似的还有ValueError:attemptedrelativeimportnoparentpackage或者明明存在的.py文件报错说不存在,例如Modulenofound:utilsisnoamodle/XXXisnotamodle。。。这是由于在引入文件的时候相对导入的问题直接说解决方法:将相对导入改为绝对导入1.先右键点击package
- 经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解
undo_try
#深度学习目标检测YOLOpython
经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解不论是YOLOv1,还是YOLOv2,都有一个共同的致命缺陷:小目标检测的性能差。尽管YOLOv2使用了passthrough技术将16倍降采样的特征图(即C4特征图)融合到了C5特征图中,但最终的检测仍是在C5尺度的特征图上进行的。为了解决这一问题,YOLO作者做了第3次改进,主要改进如下:使用了更好的主干网络DarkNet-53使用了多级检测与
- 经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现
undo_try
#深度学习目标检测YOLO
经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现我们在之前实现YOLOv2的基础上,加入了多级检测及FPN,快速的实现了YOLOv3的网络架构,并且实现了前向推理过程。经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程我们继续进行YOLOv3的复现。1正样本匹配策略1.1基于先验框的正样本匹配策略官方YOLOv2的正样本匹配思路是根据
- 经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程
undo_try
#深度学习目标检测YOLO人工智能
经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程和之前实现的YOLOv2一样,根据《YOLO目标检测》(ISBN:9787115627094)一书,在不脱离YOLOv3的大部分核心理念的前提下,重构一款较新的YOLOv3检测器,来对YOLOv3有更加深刻的认识。书中源码连接:RT-ODLab:YOLOTutorial1、YOLOv3网络架构1.1DarkNet53主
- keras yolo v3调用笔记本本地摄像头实时监测
A大于_963a
最近在学习yolov3,下载了yolo的keras版本,按照工程里readme中将权重下载,运行Convert后,可以进行yolo的图像检测,图像检测命令:pythonyolo_video.py--image,然后在提示下输入图片路径即可实现本地图片检测。本地视频检测:pythonyolo_video.py--inputxxx.mp4即可实时检测本地视频。然后,想用笔记本的自带摄像头进行实时检测,
- YOLOv3测试和训练
weixin_42103837
python
参考文章:学习YOLO系列的个人总结_boss-dog的博客-CSDN博客windows操作系统上运行ultralytics/yolov3进行目标检测_itsgoodtobebad的专栏-CSDN博客0.环境windows101.下载2.建立虚环境、安装包安装包非常缓慢忘了指定下载源$pipinstall-rrequirements.txt指定下载源pipinstall-rrequirements
- [C#]winform部署yolov7+CRNN实现车牌颜色识别车牌号检测识别
FL1623863129
C#YOLO
【官方框架地址】https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git【框架介绍】Yolov7是一种目标检测算法,全称YouOnlyLookOnceversion7。它是继Yolov3和Yolov4之后的又一重要成果,是目标检测领域的一个重要里程碑。Yolov7在算法结构上继承了其前作Yolov3和Yolov4的设计思想,但在许多方面进行了优化和改进。它采用了深度学习技术
- 用python实现yolov3检测工业相机视频
蘑菇的神
python音视频计算机视觉
前言:学习记录环境:windows+pycharm+yolov3相机:海康工业网口相机:MV-CA020-20GC(Gige,彩色,全局)1.网上有很多网络摄像头跑yolo的案例,但是,不行。网络摄像头和工业相机不一样!yolo是能直接检测网络摄像头的视频的(这个我没有试过,因为没有网络摄像头)./darknetdetectordemocfg/coco.datacfg/yolov3.cfgyolo
- 手把手教你用深度学习做物体检测(一): 快速感受物体检测的酷炫
AAI机器之心
深度学习人工智能YOLOcnn机器学习
我们先来看看什么是物体检测,见下图:如上图所示,物体检测就是需要检测出图像中有哪些目标物体,并且框出其在图像中的位置。本篇文章,我将会介绍如何利用训练好的物体检测模型来快速实现上图的效果,这里我们将会用到基于coco数据集训练的yolov3模型,该模型能识别80类物品,具体如下:人自行车汽车摩托车飞机公共汽车火车卡车船红绿灯消防栓停车标志停车收费码表长凳鸟猫狗马羊牛大象熊斑马长颈鹿双肩包雨伞手提包
- 基于树莓派与YOLOv3模型的人体目标检测小车(三)
凌乱533
模型效果:在上文中,我们制作了数据集,并利用数据集进行了模型的训练,利用静态图片和视频对模型的检测效果进行了检验,发现效果还是不错的。imageimage前两张为静态图片检测,后一张为视频检测效果截图。image但是模型要想部署在算力微弱的树莓派上,还需要进行两次模型转化才能运行在NCS上进行前向推理。模型转化:第一次转化:(.weight-->.pb)这里的模型转化OpenVINO给出了官方指南
- YOLOv3(Pytorch版本和Tensorflow版本)学习
南叔先生
机器学习pytorchtensorflow深度学习
一、地址来源YOLOv4最全复现代码合集(含PyTorch/TF/Keras和Caffe等)二、Pytorch版本地址:https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4这个地址支持训练RequirementsandDependenciespipinstallnumpy==1.18.2#CPUonlypipinstalltorch==1.4.0+cputorc
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&