bai666ai
bai666ai

DeepLabv3+（PyTorch）图像语义分割：训练自己的数据集

课程链接：DeepLabv3+（PyTorch）图像语义分割：训练自己的数据集--计算机视觉视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院

DeepLabv3+是一种非常先进的基于深度学习的图像语义分割方法，可对物体进行像素级分割。

本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作数据集，并使用PyTorch版本的DeepLabv3+训练自己的数据集，从而能开展自己的图像语义分割应用。

本课程以RoadScene语义分割开展项目实践：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和语义分割。

本课程使用Pytorch版本的DeepLabv3+，在Ubuntu系统上做项目演示。 包括：安装PyTorch和deeplabv3+、数据集标注、数据集格式转换、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型以及性能评估。本课程提供项目的数据集和Python程序文件。

相关课程：DeepLabv3+图像语义分割实战：训练自己的数据集（TensorFlow）https://edu.csdn.net/course/detail/25328

DeepLabv3+（PyTorch）图像语义分割：训练自己的数据集_第1张图片

 

你可能感兴趣的:(深度学习之计算机视觉,deeplab,deeplabv3+,语义分割,图像分割,pytorch)

  • C语言 第一章--C语言简介
    C语言第一章--C语言简介一、指令、程序和软件1.什么是指令？2.什么是程序？3.什么是软件？二、计算机语言1.什么是计算机语言？2.计算机语言有哪些？三、高级语言的发展1.什么是非结构化语言？2.什么是结构化语言？3.什么是面向对象语言？四、C语言简介五、语言特点1.语法简洁2.具有结构化的控制语句3.丰富的数据类型4.丰富的运算符5.可对物理地址进行直接操作6.具有良好的移植性7.可生成高质量
  • Python训练 + Go优化 + C#部署：端到端AI模型的跨语言实践 威哥说编程 人工智能学习资料库pythongolangc#
    在现代AI应用中，如何高效地训练、优化、并最终部署AI模型是一项复杂且具有挑战性的任务。在这一过程中，选择合适的编程语言和工具可以显著提高效率和系统的性能。Python作为AI领域的主流语言，具有丰富的深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），在模型训练方面处于领先地位。然而，针对计算密集型任务（如数据预处理、加密等），Go语言因其高效的并发处理和出色的性能，成为优化计算的理想选择。
  • Roslyn 的兴起 AI云栈
    原文地址：https://msdn.microsoft.com/magazine/732ddd02-d67b-447e-a400-ec8c1e94b58c过去数年来，各类计算机专业人员、思想领导者和专家倡导将域特定语言(DSL)的概念作为研究软件问题解决方案的一种方法。如果“临时用户”可以使用DSL语法在系统中调整和修改业务规则，这种方法似乎尤其适用。这对许多开发人员来说是软件的“圣杯”—构建在业
  • DL00478-涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右
    涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右涡轮叶片缺陷检测数据集YOLO格式解析：提升研究与论文写作的关键要点在研究涡轮叶片缺陷检测的过程中，数据集的选择和格式处理是一个至关重要的环节。特别是当你打算通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行缺陷检测时，数据集的标注和格式化直接影响到模型的训练效果和论文的质量。本文将重点探讨涡轮叶片缺陷检测数据集的YOLO格式，并分析如何利用这一格式为研究
  • HCIP第一天课程笔记整理 搞IT的马哥 IP网络网络协议tcp/ip服务器
    HCIP----huawei认证高级工程师抽象语言先转化成编码编码一定要转化成二进制（为什么一定要转化成二进制？）二进制信号转化成电信号处理电信号（协议等同于标准，目的就是提升服务）（1876年电话诞生，1946年第一台电子计算机诞生）OSI参考模型---OSI/RM---ISO（国际标准化组织）---1979年颁布开放式系统互联参考模型（应表会传网数物）应用层---提供各种应用服务，将抽象语言转
  • 打造完美Web登录界面：HTML、CSS与Bootstrap实战 Suvo Sarkar
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：登录界面是用户与Web应用程序互动的起点，其设计和实现对用户体验至关重要。本教程将指导开发者如何使用HTML、CSS和Bootstrap框架创建一个功能齐全且视觉吸引力强的登录界面。内容涵盖从基础的表单标签到使用Bootstrap的响应式设计，以及如何结合JavaScript和后端技术来增强界面的业务逻辑和用户验证功能。1.HTML表单标签基础HTML表单标签
  • C语言程序设计--第一章 C语言概述 ✎ ぅTrip、° c语言
    计算机语言计算机语言种类有很多，根据其发展的过程和面向的对象，可分为三类：机器语言、汇编语言、高级语言。机器语言（第一代语言）由二进制代码0和1构成的指令序列，面向计算机CPU系统，是计算机可以直接识别并执行的计算机语言。例：加法指令10000000、减法指令10010000优点：机器语言能被计算机CPU直接理解和执行，不需要另外的翻译软件，占用空间少，执行速度快。缺点：机器语言缺点主要表现在难理
  • 【C语言编写随机数生成器】-经典C语言程序100例之十二 DevRevolt c语言算法开发语言编程
    【C语言编写随机数生成器】-经典C语言程序100例之十二随机数在计算机编程中是非常重要的一种技术，因为它可以用于创建随机序列、密码学、统计分析等多个领域。本文介绍了使用C语言编写随机数生成器的方法。C语言提供了rand()和srand()函数来生成伪随机数。其中，srand()函数用于初始化随机数发生器，而rand()函数则返回0到RAND_MAX（通常为32767）之间的随机整数。这两个函数的使
  • 具身智能的视觉-语言导航综述
    24年2月来自曲阜师范、华东师大和哈工大的论文“Vision-LanguageNavigationwithEmbodiedIntelligence:ASurvey”。作为人工智能领域的长期愿景，具身智能的核心目标是提升智体与环境的感知、理解和交互能力。视觉-语言导航（VLN）作为实现具身智能的重要研究路径，致力于探索智体如何利用自然语言与人进行有效沟通，接收并理解指令，并最终依靠视觉信息实现精准导
  • 具身智能：从理论到实践的跨越
    具身智能（EmbodiedAI）的概念起源与发展是一个跨越半个多世纪的学术探索历程，其核心思想在不同学科的交叉碰撞中逐渐成型。以下从理论源头、技术奠基、术语演进三个维度展开解析，揭示这一概念的学术脉络与产业价值：一、理论源头：从图灵的哲学构想到认知科学的具身化转向1.图灵的"感官机器"设想（1950年）在人工智能奠基性论文《计算机器与智能》中，图灵提出了两种智能发展路径：抽象计算路径：如国际象棋等
  • 2020-5-7晨间日记 邓芬芳
    今天是什么日子起床：五点三十五就寝：十一点之前天气：阴天有雨心情：焦虑纪念日：高品质的生活需要适度的焦虑任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：打扫卫生、听课、准备复学第一课团体训练活动改进：团体训练活动准备的不理想习惯养成：科学、合理安排时间，提高效率，知行合一周目标·完成进度积极主动高效快速完成领导安排的任务学习·信息·阅读继续阅读《自卑与超越》《权宜之计》等书籍继续学习微笑主义——整合心理学
  • 家庭服务具身智能机器人体系架构
    硬件方面：差速移动机器人+六轴协作机械臂，软件方面选择ROS系统：底盘控制move_group，机械臂操纵MoveIt，大模型方面采用VLM+LLM：（1）视觉语言模型（VLM），用来实现环境理解与指令解析，候选模型为LLaVA和Qwen-VL。微调VLM需要2~4周，工作量主要是准备环境数据和标注期望输出。（2）大语言模型（LLM），用来实现任务分解与技能调用，候选工具有LangChain（任务
  • 机器学习之——认识机器学习 -睡到自然醒~ golang重构开发语言
    首先，什么是机器学习？参照百度百科的讲解，“机器学习是一门多领域交叉学科，设计概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习能力，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。”什么意思呢？也就是说，机器学习是一门跨领域的学科，是一种能够让机器模仿人类学习能力的一种学科。在Andrew的课程中，提到了几个机器学习的定义：1，A
  • 大模型训练中的“训练阶段”（如Pre-training、SFT、RLHF等）与“微调技术” 老兵发新帖 人工智能深度学习机器学习
    大模型训练中的“训练阶段”（如Pre-training、SFT、RLHF等）与“微调技术”（如Full-tuning、Freeze-tuning、LoRA、QLoRA）是两类不同维度的概念，二者共同构成模型优化的完整流程。以下是二者的关系解析及技术对照：一、训练阶段的核心流程与目标预训练（Pre-training）目标：在无标注通用数据（如互联网文本）上训练模型，学习语言、视觉等通用特征。微调技术
  • Epoch 老兵发新帖 人工智能
    在深度学习和机器学习中，Epoch（轮次或周期）是一个核心训练概念，指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。以下是关于Epoch的详细解析：一、核心定义基本含义Epoch表示模型将所有训练数据完整学习一次的过程。例如：若训练集有10,000个样本，则1个Epoch即模型用这10,000个样本训练一轮。与相关概念的关系Batch（批次）：数据集被分割成的小组（如每批32个样本）。Iterat
  • Python --- day 10 Opencv模块的使用 AnAn__kang pythonopencv开发语言
    系列文章目录前言今天博主带大家进入Opencv的学习，这是一个专门针对处理图像和视频的一个模块，大家以理解为主，增强自己的编程思维，再后续我们训练模型时会大批量的处理图片时会经常用到这个模块。1OpenCV介绍OpenCV（开放源代码计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。由一系列C++类和函数构成，用于图像处理、计算机视觉领域的算法实现。1.1OpenCV优势**开源免费：**完全
  • 深度学习图像分类数据集—百种病虫害分类 AI街潜水的八角 深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
    该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：百种病虫害识别分类，训练集45095张，验证集7508张，测试集22619张具体类别为以下：insect_classes=["rice_leaf_roller","rice_leaf_caterpillar
  • ARM指令集--简介 小蘑菇二号 arm指令集
    目录1ARM指令集特点2ARM指令集分类3指令格式ARM指令集是专为ARM架构处理器设计的一系列机器指令集合。ARM（AdvancedRISCMachines）以其精简指令集计算机（RISC）设计理念为基础，提供了高效、低功耗的指令系统。ARM指令集历经多个版本迭代，目前最新的主流版本包括ARMv8-A（支持AArch64和AArch32两种执行状态）。1ARM指令集特点-**精简指令集**：指令
  • socket网络通信TCP与UDP原理及代码实现（c++、python）
    目录Socket原理通信协议原理TCPUDP代码实现TCPC++pythonUDPC++pythonSocket原理Socket（套接字）是计算机网络中用于实现进程间通信的一种机制，特别是在不同主机之间通过网络进行数据传输时。它是网络编程的核心概念之一，为应用程序提供了统一的接口，使得开发者可以通过网络发送和接收数据。可以将Socket类比为电话系统中的“电话机”。两台设备通过Socket建立连接
  • 车辆云端威胁情报共享系统的多维解析与发展路径 百态老人 大数据人工智能
    第一部分：内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系：“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心（VSOC），云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。其核心架构包含：数据采集层：车辆端持续收集异常行为日志数据，包含CAN总线通信模式、网络流量特征及驾驶行为数据传输层：通过V2X通信协议和OTA更新通道实现车云双向通信分析层：安全运营中心(VSOC)采用CNN-BiSRU等深度学习模型进
  • 基于深度学习的语音识别：从音频信号到文本转录 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习语音识别音视频人工智能机器学习线性代数计算机视觉
    前言语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是人工智能领域中一个极具挑战性和应用前景的研究方向。它通过将语音信号转换为文本，为人们提供了更加自然和便捷的人机交互方式。近年来，深度学习技术在语音识别领域取得了显著进展，极大地提高了语音识别的准确率和鲁棒性。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建一个语音识别系统，从音频信号的预处理到模型的训练与部署。一、语音识别的基本概
  • IPv6的创新与演进：从IP地址耗尽到下一代网络协议
    IPv6的创新与演进：从IP地址耗尽到下一代网络协议背景简介随着计算机网络技术的飞速发展，互联网连接的设备数量呈指数级增长。在1984年，主机数量首次突破1000台大关，此时使用的IPv4协议凭借32位地址空间，还能应对网络的需求。然而，随着互联网的普及，越来越多的设备接入网络，IP地址耗尽成为了一个迫在眉睫的问题。为了解决这一危机，业界开始寻求新的解决方案，最终促成了IPv6（下一代互联网协议）
  • 癸卯兔年立春到，双春双喜，注定是个吉祥年 生活清泉涌
    2023，癸卯兔年，立春到，双春双喜，闰年闰月，注定是个吉祥年。一年四季春为首，万物复苏春意盎然，兔年开好头，万事皆不愁；一年之计在于春，春天起好步，全年都不负；出门见喜行好运；最是一年春好处。春眠不觉晓，生活幸福无烦恼；一江春水向东流，平安如意少忧愁；春风不度玉门关，月月收入翻几番！四季如春生活美，春意盎然好人缘，春暖花开好心情，春景常在好运气！不论是天南海北，还是地北天南，都是春风得意，春心荡
  • 两月速通大模型开发，你需要做什么？32岁程序员转行大模型，大龄程序员如何转行大模型？
    别再犹豫转不转行，只看理论不行动了！作为一位30+北漂男程序员，2个月零基础转行大模型，成功拿下月薪2w+的offer！今天我来分享一下我的亲身经历，希望能给还在迷茫中的你一些启发！转行前的“悲惨”生活我，一个30+男单身青年，因为家里在一个小城市，大学时一心想报到大城市来，想尝试一下新的生活方式，所以选择了一个普通的二本学院在北京开启了我的大学生活。因为选择的计算机专业，每天都很忙，也比较难，听
  • 数字人系统：AI界的超级巨星，你准备好了吗？ 优秘智能UMI 数字人人工智能深度学习计算机视觉机器学习自然语言处理语言模型图像处理
    在这个日新月异的科技时代，每一个创新的火花都可能点燃一场变革的燎原之火。今天，我们要聊的，正是那颗在AI领域熠熠生辉的璀璨新星——优秘数字人系统。它不仅仅是技术的飞跃，更是对未来生活方式的深刻重塑，一场关于人机交互、智能共生的美好预演。技术原理：深度解析与智能构建的奥秘1.深度学习：智能的基石数字人系统的核心技术之一在于深度学习。深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习技术，通过构建多层
  • 聚焦基础研究突破，北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML CSDN资讯 人工智能安全数据要素大数据
    近日，由北电数智首席科学家窦德景教授牵头，联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发，提出一种DDPA（DynamicDelayedPoisoningAttack）新型对抗性攻击方法，为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具，相关论文已被国际机器学习大会（ICML2025）收录。ICML由国际机器学习学会（IMLS）主办，聚焦深度学习、强化学习、自然语言处理等机器学习前沿方向，是机器学习与人工智
  • 格灵深瞳视觉算法面试30问全景精解 机 ＿ 长 算法面试职场和发展
    格灵深瞳视觉算法面试30问全景精解——AI感知×智能安防×场景创新：格灵深瞳视觉算法面试核心考点全览前言格灵深瞳（GREATVISION）作为国内领先的人工智能与计算机视觉企业，专注于智慧安防、智能交通、智慧零售等领域，推动视觉算法在大规模城市级场景的落地。格灵深瞳视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在复杂场景下的创新能力与工程实践。本文精选30个高质量面试问题，涵盖基
  • 商汤科技视觉算法面试30问全景精解
    商汤科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能视觉×产业创新：商汤科技视觉算法面试核心考点全览前言商汤科技（SenseTime）作为全球领先的人工智能平台公司，专注于计算机视觉、深度学习和智慧城市、智能汽车、智能医疗等领域，推动人脸识别、目标检测、视频分析、自动驾驶等前沿技术的产业化落地。商汤视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在大规模安防、自动驾驶、智慧医疗等复
  • 旷视科技视觉算法面试30问全景精解 机 ＿ 长 科技算法面试深度学习YOLO
    旷视科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能安防×视觉创新：旷视科技视觉算法面试核心考点全览前言旷视科技（Megvii）作为全球领先的人工智能公司，专注于计算机视觉、深度学习和智能安防等领域，推动人脸识别、目标检测、视频分析、工业视觉等前沿技术的产业化落地。旷视视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在大规模安防、工业检测、智慧城市等复杂场景下的创新与工程能力。本文
  • 蔚来汽车视觉算法面试30问全景精解
    蔚来汽车视觉算法面试30问全景精解——智能电动×高阶辅助驾驶×视觉创新：蔚来汽车视觉算法面试核心考点全览前言蔚来汽车作为全球领先的智能电动汽车品牌，致力于通过AI与高阶辅助驾驶技术推动智能出行的未来。蔚来视觉算法团队专注于自动驾驶感知、智能座舱、车路协同、3D重建等领域，强调算法的工程落地、系统安全与创新突破。蔚来视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在自动驾驶、智能感知
  • PHP如何实现二维数组排序？ IT独行者 二维数组PHP排序　
    二维数组在PHP开发中经常遇到，但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了，（一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】）。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了，这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数： 代码： functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){ $keysvalue= $new_arr
  • 【Hadoop十七】HDFS HA配置 bit1129 hadoop
    基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。   测试环境有三台 hadoop.master hadoop.slave1 hadoop.slave2   hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper，DFSZKFailoverController
  • 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo darrenzhu VOwsdlwebservicerpc
    开发java webservice项目时，如果我们通过SOAP协议来输入输出，我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类，但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用，当然有一中情况例外，如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型，就没问题，但是如果有集合类，就不行。原因如下： 1)使用了集合如Li
  • JAVA海量数据处理之二（BitMap） 周凡杨 java算法bitmapbitset数据
           路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。想要更快，就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构，从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽，思考有什么办法可以节省内存呢？ 啊哈！算法。这里采用了 BitMap 思想。   首先来看一个实验： 指定 VM 参数大小： -Xms256m -Xmx540m
  • java类型与数据库类型 g21121 java
    很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心，因为大多数hbm文件是自动生成的，但有些时候诸如：数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况，就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心，当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题，但有些数据类型却并不是十分常见，这就给程序员带来了很多麻烦。 &nb
  • Linux命令 510888780 linux命令
    系统信息 arch 显示机器的处理器架构(1) uname -m 显示机器的处理器架构(2) uname -r 显示正在使用的内核版本 dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI) hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性 hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作 cat /proc/cpuinfo 显示C
  • java常用JVM参数 墙头上一根草 javajvm参数
    -Xms：初始堆大小，默认为物理内存的1/64(<1GB)；默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制 -Xmx：最大堆大小，默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制 -Xmn：新生代的内存空间大小，注意：此处的大小是（eden+ 2
  • 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点 aijuans Spring 3
    方法一： <bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory" factory-method="createMusicBoxStatic"></bean> 方法二：
  • mysql查询性能优化之二 annan211 UNIONmysql查询优化索引优化
    1 union的限制 有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层，这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层 查询的优化上。 如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集，或者希望能够先排好序在 合并结果集的话，就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。 例如 想将两个子查询结果联合起来，然后再取前20条记录，那么mys
  • 数据的备份与恢复 百合不是茶 oraclesql数据恢复数据备份
     数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;     数据的备份: 导出到的常见命令; 参数 说明 USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令 BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小，其大小用字节表示 FILE 指定导出的二进制文
  • 线程组 bijian1013 java多线程threadjava多线程线程组
    有些程序包含了相当数量的线程。这时，如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。        线程组可以用来同时对一组线程进行操作。        创建线程组：ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);  &nbs
  • top命令找到占用CPU最高的java线程 bijian1013 javalinuxtop
    上次分析系统中占用CPU高的问题，得到一些使用Java自身调试工具的经验，与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程 top -Hp 28174 -d 1 -n 1 32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
  • 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询 bit1129 Mybatis3
      当两个实体具有1对1的对应关系时，可以使用One-To-One的进行映射关联查询   One-To-One示例数据 以学生表Student和地址信息表为例，每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中，这种对应关系是不合适的，因为人和地址是多对一的关系)，这里只是演示目的   学生表   CREATE TABLE STUDENTS (
  • C/C++图片或文件的读写 bitcarter 写图片
    先看代码： /*strTmpResult是文件或图片字符串 * filePath文件需要写入的地址或路径 */ int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath) { int i,len = strTmpResult.length(); unsigned cha
  • nginx自定义指定加载配置 ronin47
    进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录，创建 nginx.node.conf 文件，在里面输入如下代码： upstream nodejs { server 127.0.0.1:3000; #server 127.0.0.1:3001; keepalive 64; } server { liste
  • java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent)，求base的exponent次方 bylijinnan double
    public class Power { /** *Q71-数值的整数次方 *实现函数double Power(double base, int exponent)，求base的exponent次方。不需要考虑溢出。 */ private static boolean InvalidInput=false; public static void main(
  • Android四大组件的理解 Cb123456 android四大组件的理解
     分享一下，今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:                            App components are the essential building blocks of an Android
  • [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析 comsci 计算
         怎么阐述我这个理论呢？ 。。。。。。。。。       首先： 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。       我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星，时间非常重要，早一个刻度和晚一个刻度，这颗行星的
  • 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session cwqcwqmax9 session
    实现两个WEB之间通过session 共享数据 查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下： If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
  • springmvc Spring3 MVC，ajax，乱码 dashuaifu springjquerymvcAjax
      springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回，jquery ajax调用中文乱码问题解决   Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法，具体实
  • 搭建WAMP环境 dcj3sjt126com wamp
    这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows，A：Apache，M：MYSQL，P：PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。      工欲善其事，必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP，所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
  • yii2 使用raw http request dcj3sjt126com http
    Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()   To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class: 'request' =&g
  • Quartz-1.8.6 理论部分 eksliang quartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述 基于Quartz-1.8.6进行学习，因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化，统一采用了build模式进行构建； 什么是quartz?   答：简单的说他是一个开源的java作业调度框架，为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
  • 什么是POJO？ gupeng_ie javaPOJO框架Hibernate
    POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)   POJO是一个简单的、正规Java对象，它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等，也不是JavaBean、EntityBean等，不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。   POJO对象有时也被称为Data对象，大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
  • jQuery网站顶部定时折叠广告 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
  • Spring boot内嵌的tomcat启动失败 kane_xie spring boot
    根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用，能运行且成功的访问。但移植到现有项目（基于hbase）中的时候，却报出以下错误：     SEVERE: A child container failed during start java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
  • leetcode: sort list michelle_0916 Algorithmlinked listsort
    Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity. ====analysis======= mergeSort for singly-linked list  ====code=======   /** * Definition for sin
  • nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决 qifeifei nginx
    我使用的是ubuntu13.04系统，在安装nginx的时候遇到如下几个问题，然后找思路解决的，nginx 的下载与安装   wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz ./configure make make install   安装的时候出现
  • 用枚举来处理java自定义异常 tcrct javaenumexception
    在系统开发过程中，总少不免要自己处理一些异常信息，然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程，之前都是new一个自定义的异常，当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的，但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况，所以就想到了用枚举来解决的办法。 1，先创建一个接口，里面有两个方法，一个是getCode, 一个是getMessage public
  • erlang supervisor分析 wudixiaotie erlang
    当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候，会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话，启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组，A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了，既然参数不一致，那
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他