基于深度学习的交通标志识别

【YOLOv8杂草作物目标检测】 stsdddd YOLO目标检测目标检测 YOLO 目标检测人工智能
YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。该系统支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并能保存检测结果。系统界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息。YOLO
深度学习(1) 浅忆へ梦微凉深度学习人工智能深度学习学习方法 python
一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码GPU：pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc
深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等 qq1309399183 计算机视觉实战项目集合深度学习人工智能格式转化脚本 voc2yolo格式转化数据集格式转换 xml2yolo coco2yolo
文章目录1.**数据集格式转换脚本**`coco2yolo.py`示例注释：注释说明：`xml2yolo.py`示例注释：注释说明：2.**数据集可视化与统计**`vis_yolo_files.py`示例注释：注释说明：3.**其他工具脚本**`frames2video.py`示例注释：注释说明：该项目提供了一系列用于深度学习的数据处理工具，主要功能包括：数据集格式转换：提供多种脚本，将不同格式的
NVIDIA下一代Hopper架构曝光，采用5nm工艺晶体管超1400亿 Java小海. 架构人工智能后端程序人生 java
据媒体报道，NVIDIA下一代主要面向高性能计算、人工智能等Hopper架构，将会采用5nm工艺制程，晶体管多达1400亿个，面积核心达到了900平方毫米，是有史以来最大的GPU。作为参考，NVIDIA自家旗舰Ampere架构的A100为542亿个晶体管（每平方毫米约为6560万个晶体管），AMD阵营中采用Aldebaran架构的InstinctMI200系列为582亿个晶体管（每平方米约为736
NVIDIA Hopper解说白总Server redis 数据库缓存 rust mongodb 大数据数据仓库
NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算（HPC）和人工智能（AI）的最新一代GPU架构。它代表了NVIDIA在加速计算领域的最新进展，旨在为AI训练和推理、HPC应用提供前所未有的性能提升。NVIDIAHopper架构和基于该架构的GPU产品H100的详细信息：NVIDIAHopper架构技术特点：第四代TensorCore：Hopper架构引入了第四代TensorCore
LLMs，即大型语言模型 maopig AI 语言模型人工智能自然语言处理
LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer，其关键在于自注意力机制，使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”，从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用，如自然语言理解（NLU），语言生成，以及语音识别和合成等。例如，它们能够理解人类的语言
第79期 | GPTSecurity周报云起无垠 GPTSecurity AIGC gpt
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.TrojanWhi
第60期 | GPTSecurity周报云起无垠 GPTSecurity 人工智能语言模型网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.映射你的模型：评估
【LLM】大语言模型（LLMs）林九生人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型（LLMs）1.什么是大型语言模型？大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和各种语言特征，从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。以下是大型语言模型的定义和基本原理：1.1定义大型语言模型是由大量参数组成的神经网络，这些参数通过在
全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点？扫地的小何尚人工智能
Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分，将显著提升AI性能和功能，并助力在几天或几小时内训练大型模型。Transformer模型是当今广泛使用的语言模型（例如asBERT和GPT-3）的支柱。Transformer模型最初针对自然语言处理用例而开发，但因其通用性，现在逐步应用于计算机视觉、药物研发等领域。与此同时，模型大小不断呈指数级增长，现在已达到数万亿个参数。由于计算量巨大，
大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了大模型零基础教程语言模型人工智能自然语言处理大模型
大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元少林码僧 AI大模型应用实战专栏人工智能
GPT-4：开创人工智能的新纪元自从OpenAI推出GPT-4以来，人工智能领域经历了显著的突破。作为“生成预训练转换器”家族中的最新成员，GPT-4不仅在功能上进行了提升，更在语言处理能力、理解深度以及适应性方面带来了全新的变革。本篇文章将深入探讨GPT-4的特点、创新以及它如何定义未来人工智能技术的发展。GPT-4的技术亮点1.规模与深度的进一步提升GPT-4的规模比前代模型更大，训练数据量和
第83期 | GPTSecurity周报云起无垠 GPTSecurity 人工智能网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.混乱中建立秩序：人
【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘ 屿小夏 python sklearn 人工智能
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
[python]通过whl文件安装torchvision和torchaudio及国内whl文件下载地址汇总萌萌哒240 环境配置 python 开发语言
要通过.whl文件安装torchvision和torchaudio，你需要先确保你已经安装了与这些库兼容的PyTorch版本。以下是一个详细的步骤指南，帮助你通过.whl文件安装这些库。1.安装PyTorch首先，确保你已经安装了PyTorch。你可以从PyTorch的官方网站获取适合你系统的安装命令例如，如果你使用的是CUDA11.3和Python3.8，你可以使用以下命令安装PyTorch：p
python如何安装torch_Python安装torch模块报错处理红烧橘子皮 python如何安装torch
Python安装torch模块报错处理前言安装报错解决查找文档解决方案安装torch等待安装完成安装torchvision提示安装完成总结前言因python项目上线，需要在海外服务器上安装指定torch模块安装根据官网https://pytorch.org/安装提示，执行pip3install即可。pip3installtorchtorchvision但安装过程中发生报错，尝试多次执行pip3in
如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon qianchess mxnet使用 mxnet win10 anaconda gluon 人工智能
如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多，自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后，我也尝试着去使用了一下Mxnet。首先第一步就是在自己的系统中安装Mxnet及其相关组建。现在的Mxnet常常会跟其虚拟环境Gluon结合在一起，所以下文就一起阐述一下，顺便记录一下自己踩的坑。注意本文的大部分内容都可以在官网
3D UNet和Swin-UNETR 学無芷境计算机视觉
3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络，它们对三维（3D）数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体，专门设计用于处理三维医学图像数据。UNet最初是为二维（2D）图像分割任务设计的，具有典型的编码器-解码器结构。3DUNet扩展了这种架构，以便更好地处理具有深度信息的体积数据，如CT或MRI扫描。主要特点：编码器：逐渐下采样图像，提取并
3DUnetCNN 项目常见问题解决方案魏纯漫
3DUnetCNN项目常见问题解决方案3DUnetCNNPytorch3DU-NetConvolutionNeuralNetwork(CNN)designedformedicalimagesegmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3DUnetCNN项目基础介绍3DUnetCNN是一个基于PyTorch的3DU-Net卷积神经网络（CNN）
推荐3D UNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！滑辰煦Marc
推荐3DUNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个快速发展的深度学习时代，3DUNet已经成为3D图像处理领域中不可或缺的工具，尤其在医疗影像分析和3D物体识别等任务上展现出强大的潜力。这个开源项目为我们提供了一个高效、灵活的3DUNet实现，支持Tensorflow、PyTorch和Chainer三种主流深度学习框架。
3D U-Net CNN医学图像分割项目教程尤辰城Agatha
3DU-NetCNN医学图像分割项目教程3DUnetCNNPytorch3DU-NetConvolutionNeuralNetwork(CNN)designedformedicalimagesegmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3DUnetCNN1.项目介绍3DU-NetCNN是由Ellisdg开发的Python实现，专门用于医学图像
MATLAB语言的计算机基础疯狂小小小码农包罗万象 golang 开发语言后端
MATLAB语言的计算机基础引言在当今信息技术飞速发展的时代，编程能力已成为当代人士必备的一项基本技能。MATLAB（矩阵实验室）作为一种高级编程语言和环境，广泛应用于数据分析、算法开发、模型创建、数字图像处理和计算机视觉等多个领域。MATLAB以其强大的矩阵运算和可视化能力，成为了科研人员和工程师的重要工具，尤其在数学、物理、工程等学科中，它的应用不可或缺。本文将从MATLAB的基本概念、环境搭
锐捷路由器网关RG-NBR6135-E和锐捷交换机 Ruijie Reyee RG-ES224GC 电脑登录web方法 zh7314 硬件工程
2025年1月17日22:29:35最近淘了点东西，准备在家里搞一套深度学习的服务器，先把网关和交换机搞到了锐捷路由器网关RG-NBR6135-E电脑登录web方法在拿到机器的时候，如果不是全新建议拿根牙签，差入reset5-10秒,灯光会全部闪几下，重置机器，因为有些机器会配置的ip和网段无法访问默认的web服务ip，在机器上面的默认配置单配置参考：https://baijiahao.baidu
PyTorch机器学习与深度学习技术方法 Teacher.chenchong 机器学习 python 开发语言
近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。Python基础知识串讲1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之HelloW
基于生成式人工智能的网联自动驾驶：通感融合决策技术罗伯特之技术屋行业信息处理技术与政策研究专栏人工智能自动驾驶机器学习
【摘要】探讨了生成式人工智能在网联自动驾驶技术中的潜在价值。现有研究主要侧重于传统感知决策和车联网技术，但却忽视了生成式人工智能在推动自动驾驶方面的重要作用。首先讨论了生成式人工智能技术如何提高自动驾驶决策、训练、感知和导航等模块的性能，接着探讨了其在融合了语义通信、通感一体和新型空口技术的下一代车联网中的角色，然后提出了基于人工智能代理的网联自动驾驶模型，最后强调生成式人工智能是实现车辆高级别自
人工智能英语学习笔记「已注销」
基础篇单词mythologyn.ancientmythsingeneral;ideasthatmanypeoplethinkaretruebutthatdonotexistorarefalse神话Examples:AsatyrishalfmanandhalfgoatinGreekandRomanmythology.在希腊和罗马神话中，森林之神是半人半羊的样子。Thishasbeenwellillu
深度学习模块C2f代码详解你是狒狒吗目标检测人工智能计算机视觉 pytorch YOLO 神经网络
C2f是一个用于构建卷积神经网络（CNN）的模块，特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。这个模块是一个改进的CSP（CrossStagePartial）Bottleneck结构，旨在提高计算效率和特征提取能力。下面是对C2f类的详细解释：类定义和初始化Python复制classC2f(nn.Module):“”“FasterImplementationofCSPBottleneckw
从小白到高手：人工智能学习中的挑战与突破博雅智信人工智能深度学习机器学习 python 大语言模型
引言：人工智能学习之路充满挑战学习过程中常见的问题与困境环境安装与配置问题简单报错反复调试，时间浪费大学习进度慢，难以找到合适的方向网上资料过多，选择困难导师催进度，任务压力大不敢多问：与同事、师兄师姐的尴尬理论与实践脱节，缺乏实战经验专注力不足，容易被干扰找一个师傅带着的好处高效解决问题，避免走弯路个性化学习路线与系统化知识框架实战经验的传授与导师的成长指导1.引言：人工智能学习之路充满挑战人工
文秘要学计算机吗,高考志愿：计算机专业和文秘专业哪个适合女生？ weixin_39707851 文秘要学计算机吗
原标题：高考志愿：计算机专业和文秘专业哪个适合女生？肯定是文秘专业更加适合女生吧，这对绝大部分女生来说是适用的。其实目前对高中毕业之后读大专的话，能够选择的热门专业不多。目前这个文秘类的专业，像这种速度方向的专业的话，还算是比较热门的。对于绝大部分大专生而言，尤其是女生而言是比较适合报考这种文秘类的专业的。因为目前来说像文秘类这种专业，社会上的需求比较大的。虽然目前有出现这种人工智能方面的软件，减
计算机专业毕业可以做文秘吗,高考志愿：计算机专业和文秘专业哪个适合女生？... ShuYini 计算机专业毕业可以做文秘吗
原标题：高考志愿：计算机专业和文秘专业哪个适合女生？肯定是文秘专业更加适合女生吧，这对绝大部分女生来说是适用的。其实目前对高中毕业之后读大专的话，能够选择的热门专业不多。目前这个文秘类的专业，像这种速度方向的专业的话，还算是比较热门的。对于绝大部分大专生而言，尤其是女生而言是比较适合报考这种文秘类的专业的。因为目前来说像文秘类这种专业，社会上的需求比较大的。虽然目前有出现这种人工智能方面的软件，减
LeetCode[Math] - #66 Plus One Cwind java LeetCode 题解 Algorithm Math
原题链接：#66 Plus One 要求：给定一个用数字数组表示的非负整数，如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等，给这个数加上1。注意： 1. 数字的较高位存在数组的头上，即num1表示数字1239 2. 每一位（数组中的每个元素）的取值范围为0~9 难度：简单分析：题目比较简单，只须从数组
JQuery中$.ajax()方法参数详解 AILIKES JavaScript jsonp jquery Ajax json
url: 要求为String类型的参数，（默认为当前页地址）发送请求的地址。 type: 要求为String类型的参数，请求方式（post或get）默认为get。注意其他http请求方法，例如put和 delete也可以使用，但仅部分浏览器支持。 timeout: 要求为Number类型的参数，设置请求超时时间（毫秒）。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM Kai_Ge JVisualVM JConsole Webphere
JConsole是JDK里自带的一个工具，可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作，将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。　　使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题，需要进行相关的配置。　　首先我们看WAS服务器端的配置. 　　1、登录was控制台https://10.4.119.18
自定义annotation 120153216 annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法一、什么是注释说起注释，得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说，元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样，每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据，也就是说注释是描述java源
CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源 2002wmj centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL 357029540 SQL Server
--缺失的索引 SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement , last_user_seek ,
Spring3 MVC 笔记（二） —json+rest优化 7454103 Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息！其实也是一些个人的学习笔记呵呵！
替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^ adminjun java “\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘... 在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分，可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常 public class Main { /*
POJ 1035 Spell checker(哈希表) aijuans 暴力求解--哈希表
/* 题意：输入字典，然后输入单词，判断字典中是否出现过该单词，或者是否进行删除、添加、替换操作，如果是，则输出对应的字典中的单词要求按照输入时候的排名输出题解：建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名，一个进行最后输出的判重 */ #include <iostream> //#define using namespace std; const int HASH =
通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值 ayaoxinchao JavaScript array prototype
用原型函数（prototype）可以定义一些很方便的自定义函数，实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。实现代码如下： <script type="text/javascript"> Array.prototype.unique = function() { var a = {}; var le
UIWebView实现https双向认证请求 bewithme UIWebView https Objective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求中有讲述，不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求，网上有些文章中有涉及到此内容，但都只言片语，没有讲完全，更没有完整的代码，让人困扰不已。但是此知
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
3.事务处理 Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行，而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时，这个连接会进入一个事务上下文，该连接后续的命令不会立即执行，而是先放到一个队列中，当执行exec命令时，redis会顺序的执行队列中
各数据库分页sql备忘 bingyingao oracle sql 分页
ORACLE 下面这个效率很低 SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20; 下面这个效率很高 SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
【Scala七】Scala核心一：函数 bit1129 scala
1. 如果函数体只有一行代码，则可以不用写{},比如 def print(x: Int) = println(x) 一行上的多条语句用分号隔开，则只有第一句属于方法体，例如 def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC" 上面的代码报错，因为，printWithValue的方法
了解GHC的factorial编译过程 bookjovi haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的，一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler，如lazy特性，static typed，类型推导等。关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好，这里，文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现，里面提到了green thread，如果熟悉Go语言的话就会发现，ghc的concurrent实现和Go有点类
Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap BrokenDreams LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap，了解了其内部由散列表实现，每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢？双向链表的实现会具备什么特性呢？来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory bylijinnan abstract
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/ package design.pattern; /* * Abstract Factory Pattern * 抽象工厂模式的目的是： * 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口，方便地切换“产品簇” * 这些接口是相关或者相依赖的
压暗面部高光 cherishLC PS
方法一、压暗高光&重新着色当皮肤很油又使用闪光灯时，很容易在面部形成高光区域。下面讲一下我今天处理高光区域的心得：皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道（Lab模式的L通道）决定，色彩则由a、b通道确定。处理思路为在保持高光区域纹理的情况下，对高光区域着色。具体步骤为：降低高光区域的整体的亮度，再进行着色。如果想简化步骤，可以只进行着色（参看下面的步骤1
Java VisualVM监控远程JVM crabdave visualvm
Java VisualVM监控远程JVM JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具. 这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置: 1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
Saiku去掉登录模块 daizj saiku 登录 olap BI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml <security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" /> <security:intercept-url pattern=&qu
浅析 Flex中的Focus dsjt html Flex Flash
关键字：focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent 焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件原因：只有获得焦点的组件（确切说是InteractiveObject）才能监听到键盘事件的目标阶段；键盘事件（flash.events.KeyboardEvent）参与冒泡阶段，所以焦点组件的父项（以及它爸
Yii全局函数使用 dcj3sjt126com yii
由于YII致力于完美的整合第三方库，它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如，Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数，使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址) 我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后，在入口脚本index.php的，我们包括在
设计模式之单例模式二（解决无序写入的问题） come_for_dream 单例模式 volatile 乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题，但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用，处理器可能会对输入代码进行乱序执行（Out Of Order Execute）优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组，保证该
程序员从初级到高级的蜕变 gcq511120594 框架工作 PHP android html5
软件开发是一个奇怪的行业，市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题，而且随着时间的流逝，愈演愈烈。我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题，当然这些方法常常不管用，于是，唯一能做的就是不断地尝试，逐个看看是否奏效”。现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
Reverse Linked List hcx2013 list
Reverse a singly linked list. /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int val; * ListNode next; * ListNode(int x) { val = x; } * } */ p
Spring4.1新特性——数据库集成测试 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
C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo) liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。（jquery + c# ashx） 2.C#位图处理 System.Drawing。 3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
Java list三种遍历方法性能比较 pda158 java
从c/c++语言转向java开发，学习java语言list遍历的三种方法，顺便测试各种遍历方法的性能，测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录，然后遍历ArrayList，发现了一个奇怪的现象，测试代码例如以下： package com.hisense.tiger.list; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator;
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localStorage、sessionStorage uule localStorage
W3School 例子 HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法： localStorage - 没有时间限制的数据存储 sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储之前，这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储，因为它们由每个对服务器的请求来传递，这使得 cookie 速度很慢而且效率也不

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