[人工智能-深度学习-77]：目标检测

机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
扫地机类清洁产品之直流无刷电机控制悟空胆好小清洁服务机器人单片机人工智能
扫地机类清洁产品之直流无刷电机控制1.1前言扫地机产品有很多的电机控制，滚刷电机1个，边刷电机1-2个，清水泵电机，风机一个，部分中高端产品支持抹布功能，也就是存在抹布盘电机，还有追觅科沃斯石头等边刷抬升电机，滚刷抬升电机等的，这些电机有直流有刷电机，直接无刷电机，步进电机，电磁阀，挪动泵等不同类型。电机的原理，驱动控制方式也不行。接下来一段时间的几个文章会作个专题分析分享。直流有刷电机会自动持续
将cmd中命令输出保存为txt文本文件落难Coder Windows cmd window
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchain easyui 前端 python
#探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南 nseejrukjhad twitter easyui 前端 python
#使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南##引言在自然语言处理领域，微调模型以适应特定任务是提升模型性能的常见方法。本文将介绍如何使用Apify从Twitter导出聊天信息，以便进一步进行微调。##主要内容###使用Apify导出推文首先，我们需要从Twitter导出推文。Apify可以帮助我们做到这一点。通过Apify的强大功能，我们可以批量抓取和导出数据，适用于各类应用场景。
深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库 python
深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式熬夜写代码的平头哥∰ 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)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注
人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？ jmoych 人工智能
随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作，也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作，还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者，我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能？让我们一起探讨程序员
番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别 futureflsl 数据集分类数据挖掘人工智能
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery
钢筋长度超限检测检数据集VOC+YOLO格式215张1类别 futureflsl 数据集 YOLO 深度学习机器学习
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)：215标注数量(xml文件个数)：215标注数量(txt文件个数)：215标注类别数：1标注类别名称:["iron"]每个类别标注的框数：iron框数=215总框数：215使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进
数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首张三叨
你知道吗？2016年，全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时，比整个英国的发电量还多40％！前言每天，我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网（IOT）的不断普及，这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代，但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向
FPGA复位专题---（3）上电复位？ FPGA系统设计指南针 FPGA系统设计(内训)fpga开发
（3）上电复位？1目录（a）FPGA简介（b）Verilog简介（c）复位简介（d）上电复位？（e）结束1FPGA简介（a）FPGA（FieldProgrammableGateArray）是在PAL（可编程阵列逻辑）、GAL（通用阵列逻辑）等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限
MongoDB知识概括 GeorgeLin98 持久层 mongodb
MongoDB知识概括MongoDB相关概念单机部署基本常用命令索引-IndexSpirngDataMongoDB集成副本集分片集群安全认证MongoDB相关概念业务应用场景：传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。解释：“三高”需求：①Highperformance-对数据库高并发读写的需求。②HugeStorage-对海量数
JavaScript 中，深拷贝（Deep Copy）和浅拷贝（Shallow Copy）跳房子的前端前端面试 javascript 开发语言 ecmascript
在JavaScript中，深拷贝（DeepCopy）和浅拷贝（ShallowCopy）是用于复制对象或数组的两种不同方法。了解它们的区别和应用场景对于避免潜在的bugs和高效地处理数据非常重要。以下是对深拷贝和浅拷贝的详细解释，包括它们的概念、用途、优缺点以及实现方式。1.浅拷贝（ShallowCopy）概念定义：浅拷贝是指创建一个新的对象或数组，其中包含了原对象或数组的基本数据类型的值和对引用数
COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集 QYQY77 YOLO python
"""--json_path输入的json文件路径--save_path保存的文件夹名字，默认为当前目录下的labels。"""importosimportjsonfromtqdmimporttqdmimportargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--json_path',default='./instances
经纬恒润二面&三七互娱一面&元象二面 Redstone Monstrosity 面试前端
1.请尽可能详细地说明，进程和线程的区别，分别有哪些应用场景？进程间如何通信？线程间如何通信？你的回答中不要写出示例代码。进程和线程是操作系统中的两个基本概念，它们在计算机系统中扮演着不同的角色，并且在不同的应用场景中发挥作用。进程和线程的区别定义：进程：进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。每个进程都有独立的内存空间和系统资源。线程：线程是进程内的一个执行单元，是操作系统进行调度的最小单位
补充元象二面 Redstone Monstrosity 前端面试
1.请尽可能详细地说明，防抖和节流的区别，应用场景？你的回答中不要写出示例代码。防抖（Debounce）和节流（Throttle）是两种常用的前端性能优化技术，它们的主要区别在于如何处理高频事件的触发。以下是防抖和节流的区别和应用场景的详细说明：防抖和节流的定义防抖：在一段时间内，多次执行变为只执行最后一次。防抖的原理是，当事件被触发后，设置一个延迟定时器。如果在这个延迟时间内事件再次被触发，则重
人机对抗升级：当ChatGPT遭遇死亡威胁，背后的伦理挑战是什么 kkai人工智能 chatgpt 人工智能
一种新的“越狱”技巧让用户可以通过构建一个名为DAN的ChatGPT替身来绕过某些限制，其中DAN被迫在受到威胁的情况下违背其原则。当美国前总统特朗普被视作积极榜样的示范时，受到威胁的DAN版本的ChatGPT提出：“他以一系列对国家产生积极效果的决策而著称。”自ChatGPT引入以来，该工具迅速获得全球关注，能够回答从历史到编程的各种问题，这也触发了一波对人工智能的投资浪潮。然而，现在，一些用户
yolov5＞onnx＞ncnn＞apk 图像处理大大大大大牛啊 opencv实战代码讲解 yolo onnx ncnn 安卓
一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面
推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！小猪包333 写论文人工智能 AI写作深度学习计算机视觉
在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
AI大模型的架构演进与最新发展季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
如何利用大数据与AI技术革新相亲交友体验 h17711347205 回归算法安全系统架构交友小程序
在数字化时代，大数据和人工智能（AI）技术正逐渐革新相亲交友体验，为寻找爱情的过程带来前所未有的变革（编辑h17711347205）。通过精准分析和智能匹配，这些技术能够极大地提高相亲交友系统的效率和用户体验。大数据的力量大数据技术能够收集和分析用户的行为模式、偏好和互动数据，为相亲交友系统提供丰富的信息资源。通过分析用户的搜索历史、浏览记录和点击行为，系统能够深入了解用户的兴趣和需求，从而提供更
【加密算法基础——对称加密和非对称加密】 XWWW668899 网络安全服务器笔记
对称加密与非对称加密对称加密和非对称加密是两种基本的加密方法，各自有不同的特点和用途。以下是详细比较：1.对称加密特点密钥:使用相同的密钥进行加密和解密。发送方和接收方必须共享这个密钥。速度:通常速度较快，适合处理大量数据。实现:算法相对简单，计算效率高。常见算法AES(高级加密标准)DES(数据加密标准)3DES(三重数据加密标准)RC4(流密码)应用场景文件加密磁盘加密传输大量数据时的加密2.
[实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估 pytorch python 机器学习
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
[实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用 pytorch 深度学习人工智能机器学习 python 优化器
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
【大模型应用开发动手做AI Agent】第一轮行动：工具执行搜索 AI大模型应用之禅计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
【大模型应用开发动手做AIAgent】第一轮行动：工具执行搜索作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，大模型应用开发已经成为当下热门的研究方向。AIAgent作为人工智能领域的一个重要分支，旨在模拟人类智能行为，实现智能决策和自主行动。在AIAgent的构建过程中，工具执行搜索是至关重要
AUTO TECH 2025 广州国际汽车软件与安全技术展览会 ws201907 汽车安全
AUTOTECH2025广州国际汽车软件与安全技术展览会ChinaGuangzhouSoftware-DefinedVehicleExpo2025亚洲领先的汽车软件与安全技术专业展会——是与来自世界各地的汽车工程师们交流的最佳平台！广州国际汽车软件与安全技术展览会是AUTOTECH2025华南展专题展之一，汇集了各种汽车嵌入式软件开发与应用、车载操作系统、智驾功能安全与SOTIF、基础软件平台、车
[数据集][目标检测]汽车头部尾部检测数据集VOC+YOLO格式5319张3类别 FL1623863129 数据集目标检测汽车 YOLO
数据集制作单位：未来自主研究中心(FIRC)版权单位：未来自主研究中心(FIRC)版权声明：数据集仅仅供个人使用，不得在未授权情况下挂淘宝、咸鱼等交易网站公开售卖,由此引发的法律责任需自行承担数据集格式：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)：5319标注数量(xml文件
vue2实现复制,粘贴功能周bro vue.js javascript 前端
一、需求说明在项目中点击按钮复制某行文本是很常见的应用场景，在Vue项目中实现复制功能需要借助vue-clipboard2插件。二、代码实现1、安装vue-clipboard2依赖（出现错误的话，可以试试切换成淘宝镜像源npmconfigsetregistryhttps://registry.npm.taobao.org）npminstall--savevue-clipboard22、在main.
多线程编程之卫生间周凡杨 java 并发卫生间线程厕所
如大家所知，火车上车厢的卫生间很小，每次只能容纳一个人，一个车厢只有一个卫生间，这个卫生间会被多个人同时使用，在实际使用时，当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上，等出来时打开门，下一个人进去把门锁上，如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析：首先问题中有两个实体，一个是人，一个是厕所，所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的，厕所只有一个（暂且模拟的是一个车厢）。
How to Install GUI to Centos Minimal sunjing linux Install Desktop GUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
Shell 函数 daizj shell 函数
Shell 函数 linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。 shell中函数的定义格式如下： [function] funname [()]{ action; [return int;] } 说明： 1、可以带function fun() 定义，也可以直接fun() 定义,不带任何参数。 2、参数返回
Linux服务器新手操作之一周凡杨 Linux 简单操作
1.whoami 当一个用户登录Linux系统之后，也许他想知道自己是发哪个用户登录的。此时可以使用whoami命令。 [ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami e
浅谈Socket通信（一）朱辉辉33 socket
在java中ServerSocket用于服务器端，用来监听端口。通过服务器监听，客户端发送请求，双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后，两边都会产生一个Socket实例，我们可以通过操作Socket来建立通信。首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包 ServerSock
关于框架的简单认识西蜀石兰框架
入职两个月多，依然是一个不会写代码的小白，每天的工作就是看代码，写wiki。前端接触CSS、HTML、JS等语言，一直在用的CS模型，自然免不了数据库的链接及使用，真心涉及框架，项目中用到的BootStrap算一个吧，哦，JQuery只能算半个框架吧，我更觉得它是另外一种语言。后台一直是纯Java代码，涉及的框架是Quzrtz和log4j。都说学前端的要知道三大框架，目前node.
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your 林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
MySQL5.6的my.ini配置 aigo mysql
注意：以下配置的服务器硬件是：8核16G内存 [client] port=3306 [mysql] default-character-set=utf8 [mysqld] port=3306 basedir=D:/mysql-5.6.21-win
mysql 全文模糊查找便捷解决方案 alxw4616 mysql
mysql 全文模糊查找便捷解决方案 2013/6/14 by 半仙 [email protected] 目的: 项目需求实现模糊查找. 原则: 查询不能超过 1秒. 问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求. 解决方案: 使用mysql全文索引. 1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
自定义数据结构链表(单项 ,双向,环形) 百合不是茶单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的单项链表;数据从第一个指向最后一个实现代码: //定义动态链表 clas
threadLocal实例 bijian1013 java thread java多线程 threadLocal
实例1： package com.bijian.thread; public class MyThread extends Thread { private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() { protected synchronized Object initialValue() { return new Inte
activemq安全设置—设置admin的用户名和密码 bijian1013 java activemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件，找到 <bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint"> <p
【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类 bit1129 java
本文详细介绍Java的范型，写一篇关于范型的博客原因有两个，前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定)，竟然想了半天，最后还是从网上找了个范型方法的写法；再者，前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理，看它的源代码就比较迷糊，只其然不知其所以然。所以，还是花点时间系统的整理总结下范型吧。范型内容范型集合类范型类
【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据 bit1129 hbase
在HBase中，每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据，也就是说，当一个表中有多个列簇时，针对每个列簇插入数据，最后产生的数据是多个HFile，每个对应一个列族，通过如下操作验证 1. 建立一个有两个列族的表 create 'members','colfam1','colfam2' 2. 在members表中的colfam1中插入50*5
Nginx 官方一个配置实例 ronin47 nginx 配置实例
user www www; worker_processes 5; error_log logs/error.log; pid logs/nginx.pid; worker_rlimit_nofile 8192; events { worker_connections 4096;} http { include conf/mim
java-15.输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像，即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。用递归和循环 bylijinnan java
//use recursion public static void mirrorHelp1(Node node){ if(node==null)return; swapChild(node); mirrorHelp1(node.getLeft()); mirrorHelp1(node.getRight()); } //use no recursion bu
返回null还是empty bylijinnan java apache spring 编程
第一个问题，函数是应当返回null还是长度为0的数组（或集合）？第二个问题，函数输入参数不当时，是异常还是返回null？先看第一个问题有两个约定我觉得应当遵守： 1.返回零长度的数组或集合而不是null（详见《Effective Java》）理由就是，如果返回empty，就可以少了很多not-null判断： List<Person> list
[科技与项目]工作流厂商的战略机遇期 comsci 工作流
在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
过度设计-举例 cuityang 过度设计
过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。未来的事情，比如访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式都是无法预料的再举一个例子，对闰年的判断逻辑：　　1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle; 　　2、if ( ($Year%4==0 &am
java进阶，《Java性能优化权威指南》试读 darkblue086 java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试，才发现调试器如此强大，应用程序开发调试其实真的简单了很多，不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用，更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼，时隔多年，Java已经如日中天，成为许多大型企业应用的首选，而今天，这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉，从不经意的开发过程让我刮目相看，原来性能调优不是简单地看看热点在哪里，
网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议 dcj3sjt126com 学习笔记
协议：在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定　　计算机网络的体系结构：计算机网络的层次结构和各层协议的集合。　　两类服务：　　面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态，并在通信过程中维持这种状态的变化，同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。　　面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态，不为服务对象
mac中用命令行运行mysql dcj3sjt126com mysql linux mac
参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用（有点先入为主了）。 1，安装mysql 在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
MongDB查询（1）——基本查询[五] eksliang mongodb mongodb 查询 mongodb find
MongDB查询转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介 MongoDB中使用find来进行查询。 API:如下 function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....} 参数含义： query:查询参数 fie
base64，加密解密经融加密，对接 y806839048 经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK")))); String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK"); // 注意编码格式，注意用于加密，解密的要是同
JavaWeb之JSP概述 ihuning javaweb
什么是JSP？为什么使用JSP？ JSP表示Java Server Page，即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。 JSP起源在很多动态网页中，绝大部分内容都是固定不变的，只有局部内容需要动态产生和改变。如果使用Servl
apple watch 指南啸笑天 apple
1. 文档 WatchKit Programming Guide（中译在线版 By @CocoaChina）译文译者原文概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
java经典的基础题目 macroli java 编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费，开源，跨平台(平台独立性)，简单易用，功能完善，面向对象，健壮性，多线程，结构中立，企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包，类，接口，对象，属性，方法，构造器，继承，封装，多态，抽象，范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
你所不知道神奇的js replace正则表达式 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境纵观千象 regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0'; console.log(v); var arr = v.split(''); for (var i = 0; i < arr.length; i ++) { if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i]; } console.log(arr.join('')); console.log(v.r
[一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics) superlxw1234 hive hive分析表 hive统计信息 hive Statistics
关键字：Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics 类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等； 14.1 新表的统计信息对于一个新创建
Spring Boot 1.2.5 发布 wiselyman spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布，现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。这个版本是一个维护的发布版，主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。项目首页 | 源

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