- AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统
毕设宇航
yolov4垃圾识别QQ767172261
项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统,利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。YOLOv4-tiny作为YOLOv4的一个轻量化版本,在保证较高精度的同时,能够提供更快的检测速度,非常适合资源受限的设备或者要求实时性的应用场景。技术栈深度学习框架:PyTorch目标检测算法:YOLOv4-tiny编程语言:Python硬件加速:GPU(如果可用)功能特
- 为量产而设计:自动驾驶车辆激光雷达旋转外参在线标定与异常排除策略
智驾机器人技术前线
高精定位与大规模建图自动驾驶算法机器人
更多精彩内容,请关注公众号:智驾机器人技术前线1.论文信息论文标题:FaultDetectionandExclusionforRobustOnlineCalibrationofVehicletoLiDARRotationParameter作者:JiwonSeok,ChansooKim,PauloResende,BenazouzBradai,andKichunJo作者单位:韩国首尔大学论文链接:ht
- 未来行业走向:探索变革与机遇
安西宁
引言随着科技的迅猛发展和社会的不断变迁,未来的行业走向将会面临新的挑战和机遇。本文将对未来行业的几个关键领域进行分析,并探讨相关变革所带来的影响和可能的机遇。一、人工智能与机器学习人工智能(AI)和机器学习(ML)将成为未来行业发展的关键驱动力。AI技术的广泛应用将改变许多行业的工作方式和商业模式。例如,在医疗领域,AI可以帮助医生进行更准确的诊断和治疗方案选择;在交通领域,自动驾驶技术的发展将彻
- 灾难性遗忘问题(Catastrophic Forgetting,CF)是什么?
Chauvin912
机器学习算法科普学习方法
灾难性遗忘问题(CatastrophicForgetting,CF)是什么?在深度学习和人工智能领域中,“灾难性遗忘”(CatastrophicForgetting)是指当神经网络在增量学习(IncrementalLearning)或持续学习(ContinualLearning)过程中遇到新任务时,往往会显著遗忘之前所学的任务知识。这种现象在需要模型长期积累知识的应用场景中尤为显著,如自动驾驶、机
- 百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署(python)
代码能跑就可以
百度目标检测python学习计算机视觉笔记
部署目标检测模型前,需要配置好paddlepaddle的环境:开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同,如下(直接放置部署和测试代码):importpaddle.inferenceimportcv2importnumpyasnpimporttimefrompaddle.inferenceimportConfig
- 每日简报 3月24日简报新鲜事 在这里,60秒读懂世界!
简报新鲜事
今日简报3月24号简报新鲜事,星期三,好运连连,生活喜乐!1、东航MU5735客机的一部黑匣子已被找到,破损严重;2、氢能产业发展中长期规划发布:2025年全国燃料电池车保有量将达5万辆;3、工业富联:智能座舱目标明年量产,L5自动驾驶产品进入排程;4、预计至3月底全国取消或延期9000场演出,演出场次较去年同期降低百分之25以上;5、国际清算银行:央行数字货币跨境项目Dunbar原型已完成;6、
- [数据集][目标检测]安检x光危险物品识别检测数据集VOC+YOLO格式9551张12类别
FL1623863129
数据集目标检测YOLO深度学习
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):9551标注数量(xml文件个数):9551标注数量(txt文件个数):9551标注类别数:12标注类别名称:[“Cans”,“CartonDrinks”,“GlassBottle”,“PlasticBottle”,“S
- 基于yolov8的玉米病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的玉米病害检测系统是一款利用前沿深度学习技术开发的智能农业工具。该系统以YOLOv8为核心算法,通过大量玉米病害图片的训练,能够精准识别玉米害虫病害。该系统具备高效、准确的检测能力,支持图片、批量图片、视频以及实时摄像头等多种输入方式,为农户提供了极大的便利。用户只需简单操作,即可快速获取病害识别结果及相应的防治建议,有助于及时采取措施,有效控制病害扩散,提升农业生产的
- Datawhale AI夏令营第五期CV Task02
m0_60530253
人工智能深度学习
一、yolo模型介绍YOLO,全称为"YouOnlyLookOnce",是一种流行的实时目标检测算法,由JosephRedmon等人于2015年首次提出。YOLO的核心思想是将目标检测任务视为一个单一的回归问题,直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。这种设计使得YOLO能够以非常快的速度进行目标检测,同时保持较高的精度,特别适合需要实时处理的应用场景。YOLO算法的一个显著特点是它在单个网络
- Datawhale AI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记--初识yolo模型
切记 我是一个 温柔的 刀客
YOLO目标检测机器学习
DatawhaleAI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记–初识yolo模型作者:福州大学我是一个温柔的刀客2024/8/221.赛题简介本赛题最终目标是开发一套智能识别系统,能够自动检测和分类城市管理中的违规行为。该系统应利用先进的图像处理和计算机视觉技术,通过对摄像头捕获的视频进行分析,自动准确识别违规行为,并及时向管理部门发出告警,以实现更高效的城市管理。本质上是属于CV中的目标检测
- 【Tools】计算机视觉(CV)技术的优势和挑战。
音乐学家方大刚
工具计算机视觉人工智能
我们从不正视那个问题那一些是非题总让人伤透脑筋我会期待爱盛开那一个黎明一定会有美丽的爱情范玮琪《是非题》计算机视觉(CV)技术是一种模拟人类视觉系统的能力,通过使用计算机算法和图像处理技术,让计算机能够理解和解释图像和视频。它在许多领域都有广泛的应用,包括医疗诊断、安全监控、自动驾驶、人脸识别等。下面是计算机视觉技术的优势和挑战的一些例子:优势:高速处理:计算机视觉可以快速处理大量的图像和视频数据
- YOLOv8改进 | 主干篇 | YOLOv8引入MobileNetV4
小李学AI
YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测人工智能机器学习神经网络
1.MobileNetV4介绍1.1摘要:我们推出了最新一代的MobileNet,称为MobileNetV4(MNv4),具有适用于移动设备的通用高效架构设计。在其核心,我们引入了通用倒瓶颈(UIB)搜索块,这是一种统一且灵活的结构,融合了倒瓶颈(IB)、ConvNext、前馈网络(FFN)和新颖的额外深度(ExtraDW)变体。除了UIB之外,我们还推出了MobileMQA,这是一个专为移动加速
- 基于STM32开发的简易自动驾驶系统
嵌入式详谈
stm32自动驾驶嵌入式硬件
目录引言环境准备工作硬件准备软件安装与配置系统设计系统架构硬件连接代码实现系统初始化传感器数据采集与处理电机控制与转向OLED显示与状态提示Wi-Fi通信与远程监控应用场景简易自动驾驶演示智能车模型开发与学习常见问题及解决方案常见问题解决方案结论1.引言随着自动驾驶技术的发展,智能车成为研究和开发的热点之一。本文将介绍如何使用STM32微控制器开发一个简易自动驾驶系统,通过超声波传感器、红外传感器
- 语义补全学习笔记
AI算法网奇
深度学习基础人工智能
自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像,不依赖点云数据,能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer[CVPR2023Highlight]
- 深度补全学习笔记
AI算法网奇
深度学习基础深度学习人工智能机器学习
目录自动驾驶深度补全Symphonies报错'FieldInfo'objecthasnoattribute'required'通用深度补全rgb生成点云自动驾驶深度补全Symphonieshttps://github.com/hustvl/Symphonies?tab=readme-ov-file安装mmcv和mmdet安装MMCV和MMDET_mmdet.core-CSDN博客报错'FieldI
- 【目标检测数据集】塑料瓶玻璃瓶检测数据集5378张2类VOC+YOLO格式
国产bug零零柒
数据集目标检测YOLO塑料瓶数据集玻璃瓶
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):5378标注数量(xml文件个数):5378标注数量(txt文件个数):5378标注类别数:2标注类别名称:["glass-bottle","plastic-bottle"]每个类别标注的框数:glass-bottle框
- YOLOv8中的C2f模块代码详解
王了了哇
YOLO计算机视觉
C2f模块代码详解1.C2f模块组成2.C2f模块作用3.具体流程4.代码实现5.关键组件和参数说明6.运行流程7.输入输出示例 在YOLOv8网络结构中,C2F模块(CSPBottleneckwith2Convolutions)是一个关键组件,用于实现跨阶段部分聚合(CrossStagePartialFusion)。 YOLOv8整体网络结构图: 其中C2f的模块结构如下图所示: Bot
- Official pytorch implementation of “Mamba-YOLO:SSMs-based for Object Detection”
weixin_42918943
pytorchYOLO目标检测
#pipinstallrequiredpackagescondacreate-nmambayolo-ypython=3.11condaactivatemambayolopip3installtorch===2.3.0torchvisiontorchaudiopipinstallseabornthoptimmeinopscdselective_scan&&pipinstall.&&cd..pipin
- 【小本本笔记】yolov8跑模型缓慢,内存提示不足?
hhhhhhkkkyyy
笔记人工智能深度学习
GPU-mem=0跑模型跑的慢,gpu-mem=0是什么意思。说明没有在gpu上面跑,解决方法:GPU内存不足,可以去扩大虚拟内存,在控制面板/系统和安全/系统/高级系统设置/在性能的设置里面去增加虚拟内存来解决(我是通过这个解决了)减小batch-size减少对gpu的负载降低图片分辨率减少对gpu内存负载使用更小的模型升级gpu,使用更高端的gpuopencv内存不足解决OpenCVError
- 【论文笔记】:LAYN:用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络
hhhhhhkkkyyy
论文阅读目标检测YOLO
背景针对嵌入式设备对目标检测算法的需求,大多数主流目标检测框架目前缺乏针对小目标的具体改进,然后提出的一种轻量级多尺度注意力YOLOv8小目标检测算法。小目标检测精度低的原因随着网络在训练过程中的加深,检测到的目标容易丢失边缘信息和灰度信息等。获得高级语义信息也较少,图像中可能存在一些噪声信息,误导训练网络学习不正确的特征。映射到原始图像的感受野的大小。当感受野相对较小时,空间结构特征保留较多,但
- 【目标检测数据集】家禽家畜检测数据集25234张7类VOC+YOLO格式(鸡鸭鹅牛羊猪狗数据集)
熬夜写代码的平头哥∰
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):25234标注数量(xml文件个数):25234标注数量(txt文件个数):25234标注类别数:7标注类别名称:["cattle","chicken","dog","duck","goat","goose","pig"
- 友思特应用 | 多接口的智驾无忧:GigE相机在自动驾驶数据采集系统的稳定应用
友思特 机器视觉与光电
机器视觉自动驾驶工业相机gige相机
导读GigE接口相机为自动驾驶数据采集提供了高性价比的选择。在此基础上,友思特搭建了多GigE接口支持PTP的采集设备系统级方案BRICK2,为多传感器数据记录测试提供了完整的解决方案。GigE接口相机与智能驾驶数据采集智能驾驶技术的发展已经成为当今科技领域的热点之一,而其背后的关键是大量高质量的数据采集和处理。自动驾驶数据采集系统是智能驾驶技术研发过程中至关重要的一环,纵览各大厂商,这些技术基本
- 基于yolov8的课堂行为检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的课堂行为检测系统是现代教育技术的创新应用,该系统利用YOLOv8这一先进的深度学习算法,实现了对学生课堂行为的自动、高效和精准监测。YOLOv8在目标检测领域以其卓越的性能和速度著称,通过对学生上课视频或实时摄像头的输入进行深度分析,系统能够准确识别学生的多种行为,如举手、阅读、写作、使用手机、低头等。该系统不仅提高了课堂监测的效率和准确性,还具备实时反馈功能,帮助教
- 基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集
Midsummer-逐梦
解决方案深度学习人工智能计算机视觉
基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集一、前言最近在做微光目标检测的研究工作,使用了Rank_DETR;这个模型是基于detrex框架,而detrex框架又是基于detectron2的。找了一圈没找到载入数据集的地方,后面查阅了资料得知要用API进行注册。二、步骤注册数据集:在脚本中,我们首先要注册数据集。Detectron2提供了多种注册数据集的方式,常用的是register
- 从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用
电气_空空
自动驾驶自动驾驶机器人人工智能毕设
摘要|介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用,分析其关键技术,如环境感知、定位、路径规划等,并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。无人叉车在封闭结构化环境、机器学习、有效数据集等方法的助力下,可有效推动叉车无人驾驶关键技术的发展。关键词:无人叉车;自动驾驶;机器学习;数据集随着人工智能技术的持续进步,无人叉车领域的供给与需求均呈现迅猛增长态势。它们不仅正在逐步替代
- YOLOv9独家改进:一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer
AI小怪兽
YOLOv9魔术师YOLOtransformer深度学习开发语言人工智能python
本文独家改进:轻量化改进之高效移动应用的卷积加性自注意VisionTransformer,构建了一个新颖且高效实现方式——卷积加性相似度函数,并提出了一种名为卷积加性标记混合器(CATM)的简化方法来降低计算开销《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【SPPEL
- 设备仪器仪表盘读数识别系统 YOLOv5
燧机科技SuiJi
YOLO机器学习人工智能深度学习
设备仪器仪表盘读数识别系统基于YoLov8网络模型智能视觉分析技术,设备仪器仪表盘读数识别系统自动识别指针型仪表读数。设备仪器仪表盘读数识别系统对工业仪表盘数据进行实时读取,不需人为干预当监测到指针仪表读数数据异常时,立即自动抓拍告警提醒后台值班管理人员及时处理,避免意外的发生。设备仪器仪表盘读数识别系统主要适用于油田、工厂等场景需要值班人员及时统计指针仪表读数信息。设备仪器仪表盘读数识别系统通过
- 京存分布式存储强势助力自动驾驶行业!
京存高性能存储
分布式自动驾驶人工智能服务器科技
随着自动驾驶技术的快速发展,数据存储已成为该领域的关键技术之一。自动驾驶系统涉及的数据类型繁多,包括车辆状态信息、环境感知数据、高精度地图数据、道路基础设施数据等,其规模庞大,需要高效、稳定的数据存储解决方案来满足不断增长的数据存储需求。在需求方面,自动驾驶行业要求存储系统具备高性能、高可靠性和高可用性,以支持实时数据处理和快速决策。例如,自动驾驶汽车需要实时访问大量的传感器数据、地图数据和其他相
- 宇宙公民第13期高效阅读蜕变营作业打卡第一天
_郡主_
第一课建立全新的高效阅读态度一、想成为精英,要先有精英的模样(一)精英的态度积极主动《高效能人士的七个习惯》你的人生你才是百分百的负责人。给予他人0期待。不要情绪内耗。勇敢谈钱。你想要什么样人生,你先成为那个人。(二)精英的方法持续思考、说、写不要无效的努力:光听不说不输出(三)精英的语言多用WOW!哇哦!(四)精英的标准积极给予答案设立2mm的精英全新标准Yolo!Youon
- YoloV8改进策略:主干网络改进|使用YoloV8实现多任务检测|基于MobileNetV4实时与通用多任务检测模型的改进
AI智韵
YOLO网络
摘要在自动驾驶领域,高精度、轻量级和实时响应是三个至关重要的要求。本文介绍了一种基于MobileNetV4的改进版A-YOLOM(AdaptiveYOLOMulti-task)模型,该模型旨在进一步提升实时性能,同时保持对目标检测、可行驶区域分割和车道线分割任务的高精度处理能力。通过替换原A-YOLOM模型中的YOLOv8骨干网络为MobileNetV4,我们成功降低了模型复杂度,显著提升了推理速
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep