- YOLO魔改之频率分割模块（FDM）
清风AI
YOLO算法魔改系列YOLO人工智能计算机视觉目标检测python深度学习
目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术，旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法，如FasterR-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中，为克服分辨率低和特征不明显的问题，模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理，以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）
林聪木
目标检测YOLO人工智能
目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法3.4.1卷积神经网络的基本理论3.4.2卷积神经网络框架设计3.4.3实验及结果分析基于图像的目标检测算法4.1目标检测算法一般流程4.2典型目标检测算
- Python 的 ultralytics 库详解
白.夜
人工智能
ultralytics是一个专注于计算机视觉任务的Python库，尤其以YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型为核心，提供了简单易用的接口，支持目标检测、实例分割、姿态估计等任务。本文将详细介绍ultralytics库的功能、安装方法、核心模块以及使用示例。1.ultralytics库简介ultralytics库由Ultralytics团队开发，旨在为YOLO系列模型提供高效、灵活且易
- 【保姆级视频教程（一）】YOLOv12环境配置：从零到一，手把手保姆级教程！| 小白也能轻松玩转目标检测！
一只云卷云舒
YOLOv12保姆级通关教程YOLOYOLOv12flashattentionGPU计算能力算力
【2025全站首发】YOLOv12环境配置：从零到一，手把手保姆级教程！|小白也能轻松玩转目标检测！文章目录1.FlashAttentionWindows端WHL包下载1.1简介1.2下载链接1.3国内镜像站1.4安装方法2.NVIDIAGPU计算能力概述2.1简介2.2计算能力版本与GPU型号对照表2.2.1CUDA-EnabledDatacenterProducts2.2.2CUDA-Enab
- yolov8的第一次实验报告
算法宇宙
YOLO人工智能计算机视觉
1.实验概述实验名称:占道经营目标检测模型实验目标:提高模型的精确率（Precision）和召回率（Recall），使其接近1。实验日期:[2025-01-16]2.数据集数据集名称:[datasets]数据集大小:[2.68Gb]数据集描述:[数据集主要分两个类别：zdjy_ld,zdjy_gd]注释：占道经营流动，占道经营固定3.模型配置3.1基础配置·模型类型:YOLOv8·预训练模型:YO
- YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8
码上有潜
YOLOv8YOLO
YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。主要特点高效性：YOLOv8在保持高检测速度的同时，进一步提高了检测精度。端到端训练：可以直接从图像输入端到分类结果输出，简化了训练和部署过程。改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的
- Yolov11目标检测(ultralytics)
@M_J_Y@
目标检测YOLO目标检测人工智能
Yolov11目标检测（ultralytics）1.克隆仓库2.安装环境依赖3.训练、验证、推理以及onnx模型导出1.克隆仓库从官网下载Yolov11到本地。
[email protected]:ultralytics/ultralytics.git2.安装环境依赖pipinstall-e.-ihttps://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/3.训练、验证
- 使用 labelImg 制作YOLO系列目标检测数据集（
2401_89791028
YOLO目标检测人工智能
文章转载自K同学，谨防原文失效可参考link1和link2和link3LabelImg介绍LabelImg支持文件夹的导入，在标完一张后，在左侧选择NextImage就可以切换到下一张继续了。输出格式部分，目前LabelImg支持YOLO和PascalVOC2种格式，前者标签文件后缀是.txt件，而后者标签文件后缀是.xml件。标签保存在对应的labels文件夹下，与images中的图片文件名一一
- YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制
鱼弦
人工智能时代YOLO
YOLOv8改进：添加GAM注意力机制引言在目标检测领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）网络因其速度和准确性被广泛应用。然而，随着场景的复杂化，仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。引入注意力机制，如GAM（GlobalAttentionMechanism），可以有效提高模型对关键区域的关注，从而提升检测性能。技术背景GAM是一种全局注意力机制，通过全局信息聚合和自适应权重分
- 【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?
努力毕业的小土博^_^
AI算法题库人工智能计算机视觉算法深度学习神经网络目标检测
【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?前言多尺度训练核心思想：优点与注意点：多尺度测试核心思想：优点与注意点：综合作用参考示例总结欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上
- 从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（2）消息队列与消息中间件
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构人工智能深度学习音视频
文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案（4GB以内）一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段，python技术栈的话
- YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪人工智能
1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
- YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）
清风AI
人工智能计算机视觉YOLO目标检测深度学习目标跟踪
研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下，目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。传统的卷积神经网络（CNN）虽然在目标检测领域取得了显著进展，但仍存在局限性，如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。为克服这些问题，研究人员开始探索将状态空间模型（SSM）引入目标检测领域，以期提高
- Python 3.12 新特性解析及对开发效率的提升
叶间清风1998
python开发语言
目录一、性能优化（一）FasterCPython（二）新的内存管理机制二、新语法和语言特性（一）Self-typeannotations（二）PatternMatchingEnhancements三、标准库更新（一）NewModulesandFunctions（二）ImprovementstoExistingModulesPython作为一种广泛应用于数据科学、人工智能、Web开发等众多领域的编程
- 深入探究YOLO系列的骨干网路
编码实践
YOLO深度学习计算机视觉
深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入，并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列，我们需要先了解它所使用的骨干网路。骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
- 《Hello YOLOv8从入门到精通》4， 模型架构和骨干网络Backbone调优实践
Jagua
YOLO
YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，其模型架构细节包括骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）三大部分。一、骨干网络（Backbone）Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。YOLOv8的Backbone参考了CSPDarkNet结构，的增强版本，并结合了其
- 基于人工智能的智能视频内容分析系统
小彭律师
python
基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型（YOLO、FasterR-CNN等）识别多种目标类型（人、车辆、物品等）适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型（LSTM、3D-CNN等）分析目标动作规
- Java与Elasticsearch集成详解，以及使用指南
qzw1210
javaelasticsearchjenkins
Java与Elasticsearch集成详解1.环境配置首先，你需要在Maven项目中添加ElasticsearchJava客户端依赖：co.elastic.clientselasticsearch-java8.10.0com.fasterxml.jackson.corejackson-databind2.15.2jakarta.jsonjakarta.json-api2.1.12.客户端初始化E
- NPU的应用场景：从云端到边缘
绿算技术
NPU架构介绍缓存人工智能科技深度学习
NPU的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：1.云计算与数据中心AI推理服务：在云端提供高效的AI推理服务，例如图像识别、语音识别。模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。智能音箱：在语音助手中，NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知：NPU可以加速自动驾
- 目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP
asdfg1258963
目标检测_ai目标检测人工智能
“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。重要性：在实时应用中，如自动驾驶、视频监控等，FPS是一个关键指标。高FPS意味着系统能够快速处理输入的图像数据，实现实时响应。计算方式：FPS可以通过以下公式计算：
- 机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |
小酒馆燃着灯
机器学习算法k近邻算法
文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
- 基于分组 NMS 的检测模型后处理改进
Lunar*
目标检测算法与优化目标检测深度学习python
引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而，在某些场景中，不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别，例如：交通工具检测场景：同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景：同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景：同一台设备可能被误检测为“微波炉”和
- 微软为何选择用Go而非Rust重写TypeScript
前端typescript
最近，TypeScript宣布用Go语言全面重写TypeScript。重写后的ts在某些测试中实现了10倍的速度提升(例如对于VSCode项目)，有的甚至高达15倍。A10xFasterTypeScript短短几天,其官方库typescript-gostar数超过了1.4万,各种文章纷至沓来.但同时大家有一个疑惑,为什么微软选用了Go,而不是最近几年重写万物的Rust?(WhyGo?)就此,Mic
- 3.13 YOLO V3
不要不开心了
机器学习pytorch深度学习
今天的内容为YOLO-V3YOLO系列-YOLO-V3，最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测。-特征做得更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。-先验框更丰富了，3种scale，每种3个规格，一共9种。-softmax改进，预测多标签任务。-多scale-为了能检测到不同大小的物体，设计了3个scale。-scale变换经典方法-左图：图像金字塔；右图：单一的输入。-scale变换
- 【网络安全 | 渗透工具-目录FUZZ】ffuf安装使用详细教程
秋说
网安渗透工具使用教程(全)web安全ffuf渗透工具漏洞挖掘
原创文章，不得转载。文章目录ffuf安装使用Wordlist工作模式配置请求的方式匹配和过滤选项显示和保存输出结果ffufffuf(FuzzFasterUFool)是一个开源的命令行工具，用于进行网络应用程序的目录和文件枚举，特别是在渗透测试和安全研究中。它能够通过对目标应用程序发起大量的请求，迅速识别出隐藏的资源和目录。工具特点：高速性能:ffuf的设计目的是提供高速度的模糊测试，通过多线程和异
- 基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展，车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统（LicensePlateRecognition,LPR）主要用于识别车辆的车牌号码，并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测
格图素书
目标检测人工智能计算机视觉
目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测（续）前言近几年来，在计算机视觉领域，利用深度学习卷积
- 【YOLOv11[基础]】目标检测OD | 导出ONNX模型 | ONN模型推理以及检测结果可视化 | python
Jackilina_Stone
【改进】YOLO系列人工智能python计算机视觉YOLO深度学习目标检测
本文将导出YOLO11.pt模型对应的ONNX模型，并且使用ONNX模型推理以及结果的可视化。话不多说，先看看效果图吧！！！目录一导出ONNX模型二推理及检测结果可视化1代码2效果图
- YOLO系列模型从v1到v10的演进
剑走偏锋o.O
YOLO目标跟踪人工智能
文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv4:引入注意力机制与优化模块发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv5:工程优化与实际应用的结合发布时间与背景核心创新模型架构训
- 图像识别技术与应用课后总结（18）
一元钱面包
人工智能
·YOLO-V3RetinaNet系列，YOLO-V3在不同变体（如YOLOV3-320、YOLOV3-416等）下，在推理时间和精度上有不同的表现，展示了其在速度和准确性上的平衡。YOLO-V3的改进点网络结构：相比之前版本，YOLO-V3的网络结构进行了优化，使其更适合小目标检测。特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。先验框：先验框更加丰富，有3种sca
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景？0
对多线程有些了解，但是不太清楚具体的应用场景，能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗？
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
4
0 0 4
Comment添加评论关注(2)
3个答案 按时间排序 按投票排序
0
0
最典型的如：
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下，该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中，以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘，把Maven仓库放到C盘是很危险的，为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后，问题就来了，
不支持html5的浏览器也先有这样的效果，
各种兼容，之前考虑，今天测试人员逮住不放，
想了个解决办法，看样子还行，记录一下。
【原理】
不使用placeholder，而是模拟placeholder的效果，
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内，本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下：
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说，经常要知道存储过程的某些信息：
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误，并且工程文件打不开了，在网上找了一下资料，然后按照方法操作了一遍，好了，解决方法如下：
错误提示信息：
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式，由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容，于是乎Java实现自动过滤。
如下：
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接，但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接，那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式，这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上，我就会纠结于到底是按值传递，还是按引用传递。其实经过学习，Java在任何地方，都一直发挥着按值传递的本色。
首先，让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态，但爱工作才是积极的心态，与其怨它不如爱它。
一般来说，在公司干了一两年后，不少年轻人容易产生怨言，除了具体的埋怨公司“扭门”，埋怨上司无能以外，也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作，工作完全成了谋生的手段，跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用，另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末，晚上熬夜看电影到凌晨一点，早上起不来一直睡到10点钟，10点钟起床，吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差，下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡，早上7点就起，时间完全是一样的，把看电影的时间换到早上，精神好，气色好，一天好状态。
控制让自己周末早睡早起，你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二：隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序，稍微改了一下，这次用了8行，同时性能也提高了很多，对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的，而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合；之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
bylijinnan
java设计模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是，在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在对象之外保存这个状态，为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意，这不是教程！仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩（空间）管理
作者建议采用ProRGB（色域最广），但camera raw中设为ProRGB，而PS中则在ProRGB的基础上，将gamma值设为了1.8（更符合人眼）
注意：bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的（会读取文件内的颜色配置文件），但用PS输出jpg文件时，必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle，下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME，配置PATH %GRADLE_HOME%/bin，cmd，gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数，在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准，Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持，全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示，自从 WebM 视频编解码器推出以后，在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步，为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致，Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结（二）
come_for_dream
android
明天要考试了，速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard：每次调用Activity的时候都创建一个（可以有多个相同的实例，也允许多个相同Activity叠加。）
singleTop：可以有多个实例，但是不允许多个相同Activity叠加。即，如果Ac
- 高洛峰收徒第二期：寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年，奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰，兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖！
首期现在的进程刚刚过半，徒弟们真的很棒，人品都没的说，团结互助，学习刻苦，工作认真积极，灵活上进。我几乎会把他们全部留下来，现在已有一多半安排了实际的工作，并取得了很好的成绩。等他们出徒之日，凭他们的能力一定能够拿到高薪，而且我还承诺过一个徒弟，当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体：
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧：
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源（下）——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发
