hxxjxw
hxxjxw

深度学习之目标检测（六）—— Faster RCNN系列算法(RCNN & SPNet & Fast RCNN & Faster RCNN)

R-CNN的全称是Region-CNN，CNN算法是第一个利用深度学习来完成目标检测过程的算法

所以不是RNN+CNN, 不要被字面意思迷惑了

 

Faster RCNN

2016年提出，能够在给定图片中精确定位物体位置，预测物体类别

 

Faster RCNN的目标检测任务

给定图片中精确定位物体位置，预测物体的类别

尺度变化、视角变化、姿态变化、场景不确定、多个类别

 

发展经过

RCNN --> SPPNet --> Fast-RCNN --> Faster-RCNN

 

RCNN网络

2014年提出

 

RCNN主要在传统目标检测算法的特征提取的部分进行了优化

深度学习之目标检测（六）—— Faster RCNN系列算法(RCNN & SPNet & Fast RCNN & Faster RCNN)_第1张图片

 

RCNN的步骤

RCNN是采用了预训练的模型

深度学习之目标检测（六）—— Faster RCNN系列算法(RCNN & SPNet & Fast RCNN & Faster RCNN)_第2张图片

①步骤一：训练分类网络（AlexNet）

②步骤二：模型做fine-tuning

  • 类别1000改为20
  • 去掉FC

③步骤三：特征提取

  • 提取候选框（选择性搜索）
  • 对于每一个区域：修正区域为CNN的输入，利用网络对候选框提取到特征

④步骤四：训练SVM分类器

      每个类别对应一个SVM

⑤步骤五：回归器精修候选框位置

      利用线性回归模型判定框的准确度

 

RCNN缺点

  • 候选框选择算法耗时严重
  • 重叠区域特征重复计算
  • 分步骤进行，过程繁琐

 

 

SPPNet

SPPNet，Spatial Pyramid Pooling，空间金字塔池化

 

空间金字塔池化

  • CNN不同尺度输入
  • 仅对原图提取一次卷积特征

利用金字塔池化层完成卷积特征的共享

深度学习之目标检测（六）—— Faster RCNN系列算法(RCNN & SPNet & Fast RCNN & Faster RCNN)_第3张图片

 

 

Fast RCNN

结合了SPPNet的优点，来改进RCNN。为Faster RCNN的提出打下了基础，提供了可能

Fast RCNN也是RCNN的作者提出来的

 

改进的地方

①结合SPPNet改进RCNN

      ROI Pooling：单层SPPNet

ROI pooling是pooling层的一种，为了将proposal抠出来的过程，然后resize到统一的大小。

②多任务网络同时解决分类和位置回归

      共享卷积特征

      即在Fast RCNN中，我们不再采用SVM分类器和线性回归模型来完成候选框类别的判定和位置的回归

 

 

Fast RCNN网络的缺点

存在瓶颈：选择性搜索，找出所有的候选框十分耗时

 

那我们能不能找出一个更加高效的方法来求出这些候选框呢？

Region.Proposal Network（RPN）网络

用RPN优化的Fast RCNN也就是Faster RCNN

 

 

Faster RCNN

Faster RCNN网络提出之后，意味着深度学习目标检测算法的最终框架的成型。在后续的two-stage目标检测算法中，主要延用了这些框架，后续的主要改进点就是对一些组件的优化了

 

网络结构

深度学习之目标检测（六）—— Faster RCNN系列算法(RCNN & SPNet & Fast RCNN & Faster RCNN)_第4张图片

 

RPN网络

深度学习之目标检测（六）—— Faster RCNN系列算法(RCNN & SPNet & Fast RCNN & Faster RCNN)_第5张图片

深度学习之目标检测（六）—— Faster RCNN系列算法(RCNN & SPNet & Fast RCNN & Faster RCNN)_第6张图片

 

 

你可能感兴趣的:(目标检测)

  • PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接） 阿牛的药铺 算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
    PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
  • 【目标检测】机场内部目标检测数据集4106张YOLO+VOC格式
    数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：4106Annotations文件夹中xml文件总计：4106labels文件夹中txt文件总计：4106标签种类数：7标签名称:["Ground_vehicles","Horizontal_sign","Runaway_limit","Taxiway","Ver
  • 传统检测响应慢？陌讯多模态引擎提速90+FPS实战 2501_92473147 算法计算机视觉目标检测
    开篇痛点：实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域，实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而，传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点：误报率高（复杂光照或遮挡场景下检测不稳定）和响应延迟（高分辨率视频流处理FPS低于30）。实测数据显示，城市交通监控系统误报率达15%，导致安保资源浪费；客户反馈表明，延迟超100ms时，目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
  • 目标检测（object detection） 加油吧zkf 目标检测目标检测人工智能计算机视觉
    目标检测作为计算机视觉的核心技术，在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景，帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测（ObjectDetection）是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题：分类（Classification）：确定图像中每个目标的类
  • 目标检测中的NMS算法详解
    好的，我们来详细解释一下目标检测中非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）的相关概念和计算过程。1.为什么需要NMS？问题：目标检测模型（如FasterR-CNN,YOLO,SSD等）在推理时，对于同一个目标物体，通常会预测出多个重叠的、不同置信度（confidencescore）的候选边界框（BoundingBoxes）。直接输出所有这些框会导致：结果冗余：同一个物体
  • YOLOv11 技术详解：架构优化与性能提升 代码老y YOLO架构目标跟踪
    YOLOv11是目标检测领域中一个备受瞩目的新版本，它在保持实时性的同时，显著提升了检测的准确性和效率。本文将深入探讨YOLOv11的架构改进、性能优化以及它在不同应用场景中的表现。一、架构改进（一）C3K2块YOLOv11引入了C3K2块，这是对之前版本中CSP（CrossStagePartial）块的增强。C3K2块使用不同的核大小（例如3x3或5x5）和通道分离策略来优化更复杂特征的提取。这
  • YOLO11 目标检测从安装到实战
    前言YOLO（YouOnlyLookOnce）系列是目标检测领域的经典算法，凭借速度快、精度高的特点被广泛应用。最新的YOLO11在模型结构和性能上进一步优化，本文将从环境搭建到实战应用，详细讲解YOLO11的使用方法，适合新手快速上手。一、环境准备1.系统要求操作系统：Windows10/11、Ubuntu20.04+、欧拉系统等硬件：CPU可运行，GPU（NVIDIA）可加速（推荐，需支持CU
  • OpenCV入门到精通：AI视觉处理的完整指南 AI云原生与云计算技术学院 人工智能opencv计算机视觉ai
    OpenCV入门到精通：AI视觉处理的完整指南关键词：OpenCV、计算机视觉、图像预处理、目标检测、AI视觉应用摘要：本文是一份面向AI视觉爱好者的OpenCV完整学习指南。从OpenCV的核心概念讲起，结合生活案例、代码示例和项目实战，逐步拆解图像读取/显示、灰度化、边缘检测、目标检测等关键技术。无论你是想入门计算机视觉的新手，还是希望用OpenCV解决实际问题的开发者，都能通过本文掌握从理论
  • 目前主流图像分类模型的详细对比分析 @comefly 闲聊linux运维服务器
    以下是目前主流图像分类模型的详细对比分析，结合性能、架构特点及应用场景进行整理：一、主流模型架构分类与定量对比模型名称架构类型核心特点ImageNetTop-1准确率参数量（百万）计算效率典型应用场景ResNetCNN残差连接解决梯度消失，支持超深网络（如ResNet-152）76.1%25.6中等通用分类、目标检测ViTTransformer将图像分割为patches，用标准Transforme
  • 目标检测之数据增强
    数据翻转，需要把bbox相应的坐标值也进行交换代码：importrandomfromtorchvision.transformsimportfunctionalasFclassCompose(object):"""组合多个transform函数"""def__init__(self,transforms):self.transforms=transformsdef__call__(self,ima
  • 模型实战（21）之 C++ - tensorRT部署yolov8-det 目标检测 明月醉窗台 #深度学习实战例程人工智能c++YOLO目标检测计算机视觉人工智能
    C++-tensorRT部署yolov8-det目标检测python环境下如何直接调用推理模型转换并导出：pt->onnx->.engineC++tensorrt部署检测模型不写废话了，直接上具体实现过程+all代码1.Python环境下推理直接命令行推理，巨简单yolodetectpredictmodel=yolov8n.ptsource='https
  • 【零基础学AI】第31讲：目标检测 - YOLO算法 1989 0基础学AI人工智能目标检测YOLOrnnlstmtensorflow
    本节课你将学到YOLO算法的核心思想和工作原理如何使用YOLO进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求：推荐使用GPU（非必须）前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络（CNN）的基本概念（第24讲内容）核心概念什么是目标检测？目标检测就像教计算机"看"图片中的物体。它不仅要
  • 【论文阅读】【IEEE TCYB 2023】Edge-Guided Recurrent Positioning Network forSalient Object Detection in Opt
    引言任务：光学遥感图像中显著目标检测论文地址：Edge-GuidedRecurrentPositioningNetworkforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码地址：前置知识一、摘要目前由于光学rsi中目标类型多样、目标尺度多样、目标方向众多以及背景杂乱，现有S
  • 如何使用目标检测深度学习框架yolov8训练钢管管道表面缺陷VOC+YOLO格式1159张3类别的检测数据集步骤和流程 FL1623863129 深度学习目标检测深度学习YOLO
    【数据集介绍】数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：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)：1159标注数量(xml文件个数)：1159标注数量(txt文件个数)：1159标注类别数：3所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yo
  • 万字长文详解YOLOv8 yaml 文件，结合模型输出的网络结构图分析Parameters /backbone/head以及三者的数学关联 YOLO大师 YOLO论文阅读
    YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例之前写过一篇YOLOv8yaml配置文件逐层的解析：结合YOLOv8源码逐层解读yaml文件的配置，本文主要从整体的角度去解析yaml。YOLOv8模型YOLOv8提供了非常多的模型，详见：https:
  • 万字长文带你搞懂yolov5和yolov8以及目标检测相关面试 起个别名 C++YOLO目标检测目标跟踪
    一、与yoloV4相比，yoloV5的改进输入端：在模型训练阶段，使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络：使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络：在Backbone和最后的Head输出层之间插入FPN_PAN结构Head输出层：训练时的损失函数GIOU_Loss，预测筛选框的DIOU_nms二、yolov5网络结构预处理在模型预处理阶段，使用了Mosaic数据增强
  • YOLOv11模型轻量化挑战技术文章大纲 程序猿全栈の董（董翔） githubYOLOv11
    模型轻量化的背景与意义目标检测模型YOLOv11的性能与应用场景轻量化的必要性：边缘设备部署、实时性需求、计算资源限制轻量化面临的挑战：精度与速度的权衡、模型压缩方法的选择YOLOv11的轻量化技术方向网络结构优化：深度可分离卷积、分组卷积、瓶颈设计模型剪枝：结构化剪枝与非结构化剪枝策略知识蒸馏：教师-学生模型框架与特征匹配方法量化与低比特压缩：FP16/INT8量化与二值化网络轻量化实现的具体方
  • NanoDet 深度学习物料自动分类系统 YOLO实战营 深度学习分类人工智能数据挖掘NanoDet
    引言随着工业自动化和物料管理的不断发展，物料的自动分类在仓储、物流、生产线等场景中的应用越来越广泛。传统的物料分类方式往往依赖人工操作，效率低下且容易出错，而基于深度学习的自动分类系统能够大大提高工作效率、降低错误率并实现高效管理。在众多深度学习技术中，物体检测算法被广泛应用于自动分类系统。NanoDet作为一款轻量级的目标检测算法，凭借其出色的速度与准确性，成为解决物料自动分类问题的一种理想选择
  • 【目标检测】Yolov7 的 ELAN 和 E-ELAN 模块演进（涉及到分组卷积，cardinality，梯度路径） Jiangnan_Cai 深度学习目标检测YOLO人工智能
    感觉从YOLOv6开始，YOLOv6系列感觉优化点都着重于推理速度上面，YOLOv6的RepBlock重参数化，给我的感觉就是算子融合进行加速。而YOLOv7，为了在各种架构的边缘设备上获得极致的推理速度。YOLOv7的工作：新的bagoffreebies（有效的训练技巧，不会增加推理的计算量）有规划的重参数化模型（不同边缘设备架构，不同的重参数化方法）新的动态标签分配方法为了更好的理解YOLOv
  • 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续） 林聪木 目标检测YOLO深度学习
    目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
  • rk3566开发之rknn npu 部署 三十度角阳光的问候 rknnnpurk3566目标检测
    目录NPU使用RKNN模型非RKNN模型RKNN-Toolkit2工具RKNNNPU测试代码如下main.ccssd.cc调用ssd模型进行目标检测测试ssd.hqt中调用rknnnpu接口NPU使用RK3566内置NPU模块。使用该NPU需要下载RKNNSDK，RKNNSDK为带有NPU的RK3566/RK3568芯片平台提供编程接口，能够帮助用户部署使用RKNN-Toolkit2导出的RKNN
  • 【机器学习】解密计算机视觉：CNN、目标检测与图像识别核心技术（第25天） 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习计算机视觉cnn人工智能目标检测图像识别pytorch
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 人体坐姿检测系统开发实战（YOLOv8+PyTorch+可视化） Loving_enjoy 计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
    本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统，结合目标检测与姿态估计技术，实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时，不良坐姿会导致：-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态，对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案，我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
  • Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等 WangYan2022 机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
    融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升以下能力：①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOL
  • YOLOv11模型轻量化挑战的技术 黑客飓风 YOLO目标跟踪人工智能
    YOLOv11模型轻量化挑战的技术文章大纲背景与意义YOLOv11在目标检测领域的地位与优势轻量化需求的实际应用场景（移动端、嵌入式设备等）轻量化面临的挑战：精度与速度的权衡YOLOv11模型结构分析整体架构设计特点（如主干网络、特征融合模块等）参数量与计算量分布的关键瓶颈现有轻量化改进的局限性轻量化技术路线网络结构优化深度可分离卷积替代传统卷积注意力机制的高效嵌入设计冗余模块的剪枝与删除量化与压
  • Halcon学习之select_shape（）算子参数介绍
    一、算子介绍select_shape()是HALCON中用于基于形状特征筛选区域的关键算子，广泛应用于图像分割、目标检测和工业质检等领域。它允许用户根据指定的几何特征从输入区域集合中选择符合条件的区域。至于为什么单独介绍这个算子呢，因为他筛选特征的方式有太多种了，如果可以熟练的掌握这些特征，那在后面的例程学习以及实际应用中，可谓是得心应手了。二、算子参数select_shape(Regions:S
  • bounding box 回归
    【目标检测】基础知识：IoU、NMS、Boundingboxregression-知乎(zhihu.com)
  • YOLO学习笔记 ｜ 从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进 北斗猿 YOLO学习从零到1YOLO目标检测算法python计算机视觉
    从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测算法自2016年诞生以来，凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能，持续引领着计算机视觉领域的技术革新。从JosephRedmon的初代YOLO到AlexeyBochkovskiy的YOLOv4，再到Ultralytics团队的YOLOv5及后续系列，这一算法家族
  • mediapipe流水线分析 三 江太翁 AndroidNDK人工智能mediapipeandroid
    目标检测Graph一流水线上游输入处理1TfLiteConverterCalculator将输入的数据转换成tensorflowapi支持的TensorTfLiteTensor并初始化相关输入输出节点，该类的业务主要通过interpreterstd::unique_ptrtflite::Interpreterinterpreter_=nullptr;实现类完成数据在cpu/gpu上的推理1.1Tf
  • 初始CNN(卷积神经网络) 超龄超能程序猿 机器学习cnn人工智能神经网络
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）作为深度学习的重要分支，在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁，还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别，背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前，传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征，例如使用SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）等算法。这些
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他