- Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习
matlabgoodboy
计算机视觉python深度学习
了解您的需求,您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务,特别是在目标检测、自然语言处理(NLP)、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测:目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定对象,并确定它们的位置。Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和计算机视觉
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-目标检测-SSD(Single Shot MultiBox Detector)—— 单次检测多框检测器
IT古董
深度学习人工智能计算机视觉深度学习目标检测
SSD(SingleShotMultiBoxDetector)——单次检测多框检测器1️⃣什么是SSD?SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是一种用于目标检测(ObjectDetection)的深度学习模型,由WeiLiu等人在2016年提出。它采用单阶段(SingleStage)方法,能够直接从图像中检测多个对象,并输出类别和边界框,比传统的两阶段方法(如FasterR
- 【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection,目标检测
XD742971636
深度学习机器学习深度学习YOLO目标检测
介绍一个酷炫的目标检测方式:论文:https://arxiv.org/abs/2401.17270代码:https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式:区域-文本对3.2模型架构3.3可重参数化的视觉-语言路径聚合网络(RepVL-PAN)3.4预训练
- 目标检测代码示例(基于Python和OpenCV)
matlab_python22
计算机视觉
引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务,其目标是在图像或视频中定位和识别特定对象。随着技术的发展,目标检测算法不断演进,从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法,再到基于Transformer的架构,目标检测技术已经取得了显著的进步。本文将总结和对比几种主要的目标检测算法,探讨它们的优势、劣势和适用场景。1.目标检测算法分类1.1单阶段检测(One-Stage)与双阶段检测(Two-S
- 基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython目标检测人工智能开发语言
引言近年来,计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用,特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的出现,极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效且准确的目标检测能力,成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中,快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
- 基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统:UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程
深度学习&目标检测实战项目
YOLO深度学习uiYOLOv5人工智能计算机视觉
随着工业自动化的发展,木材加工行业对产品质量的要求日益提高。木材表面缺陷的检测是确保产品质量的重要环节。传统的人工检测方式不仅费时费力,而且容易受到人为因素的影响。基于深度学习的目标检测技术,尤其是YOLOv5,凭借其优越的实时性和准确性,成为木材表面缺陷检测的有效工具。本博客将详细介绍如何构建一个基于YOLOv5的木材表面缺陷检测系统,包括数据集准备、模型训练、UI界面开发及完整代码实现。目录目
- 焦损函数(Focal Loss)与RetinaNet目标检测模型详解
人工智能
焦损函数(FocalLoss)与RetinaNet目标检测模型详解阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-14近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目前,精度最高的目标检测器大多基于由R-CNN推广的两阶段方法,即对稀疏的候选目标位置集应用分类器。相比之下,在规则、密集的可
- 【深入探讨 ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构】
机器学习司猫白
深度学习人工智能resnet神经网络残差
深入探讨ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展,卷积神经网络(CNN)已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。然而,随着网络层数的增加,训练深层网络变得愈加困难,主要问题是“梯度消失”和“梯度爆炸”问题。幸运的是,ResNet(ResidualNetworks)通过引入“残差学习”概念,成功地解决了这些问题,极大地推动了深度学习的发展。本文将详细介绍R
- 模型实战(19)之 从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -> 实现目标检测
明月醉窗台
#深度学习实战例程目标检测人工智能计算机视觉图像处理YOLO
从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理,CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码python、C++效果如下:output_video_11.搭建环境拉下官方代码根据配置下载虚拟环境所需包详细步骤如下:
- 计算机视觉四大任务模型汇总
Zero_one_ws
《神经网络与深度学习》理论计算机视觉人工智能深度学习图像分类图像目标检测目标分割关键点检测
计算机视觉中有四大核心任务:1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1:一文读懂计算机视觉4大任务文章2:图像的目标分割任务:语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同,因此不同的任务最好选择相应的模型,话不多说,看表:(注:表中github链接并不一定是模型的正式版本,只是本文用于展示模型的网络结构和应用)1-分类任务模型序号模型ipynb模型的github链
- 计算机视觉(Computer Vision,CV)四大基本任务--分类、检测、定位、分割
明月光舞
计算机视觉计算机视觉目标检测深度学习
文章目录前言一、计算机视觉任务一:目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二:目标定位三、计算机视觉任务三:目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四:目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门研究如何让机器具备“看”的能力的学科,以人或动物的视觉能力为参照,通过计算机对视觉数据(图像、视频等)的处理、学习、推理判断,复现出、模拟出甚至
- rk3588部署yolov8视频目标检测教程
今夕是何年,
视觉算法部署YOLO目标检测人工智能
目录1.环境配置1.1训练和导出onnx环境(电脑端执行)1.2导出rknn环境(电脑端执行)2.训练部分(电脑端执行)2.1训练脚本(电脑端执行)3.onnx转rknn(电脑端执行)1.环境配置1.1训练和导出onnx环境(电脑端执行)#使用conda创建一个python环境condacreate-ntorchpython=3.9#激活环境condaactivatetorch#安装yolov8p
- 计算机视觉核心任务
飞瀑
AIyolo
1.计算机视频重要分类计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类:1.图像分类(ImageClassification)识别图像属于哪个类别,例如猫、狗、汽车等。应用场景:物品识别、人脸识别、医疗影像分类。代表模型:ResNet、EfficientNet、ViT(VisionTransformer)。2.目标检测(ObjectDetection)识别图像中目标的位置(边界框)及类别。应用场景:自动驾
- YOLO各版本原理和优缺点解析
Ash Butterfield
计算机视觉
YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种实时目标检测算法,以其高速度和较高精度著称。以下是各版本的详细介绍及优缺点分析:1.YOLOv1(2016年)原理:将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格,每个网格预测多个边界框和类别置信度。使用单个神经网络直接对图像进行前向传播预测边界框和类别标签。优点:速度快,适合实时应用。模型结构简单,易于实现和训练。缺点:对小目标检测效果差,容易
- 图像分类与目标检测算法
BugNest
AI算法分类目标检测ai人工智能图像处理
在计算机视觉领域,图像分类与目标检测是两项至关重要的技术。它们通过对图像进行深入解析和理解,为各种应用场景提供了强大的支持。本文将详细介绍这两项技术的算法原理、技术进展以及当前的落地应用。一、图像分类算法图像分类是指将输入的图像划分为预定义的类别之一。这一过程的核心在于特征提取和分类器的设计。1.特征提取特征提取是图像分类的第一步,其目标是从图像中提取出能够区分不同类别的关键信息。传统的特征提取方
- 学习系列二:常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等
小啊磊_Vv
目标检测YOLO人工智能计算机视觉json
常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的txt格式三、yolo的目标检测txt格式转coco数据集标签的json格式四、xml格式转yolo数据集标签的txt格式五、根据yolo的目标检测训练的最好权重推理图片六、根据yolo
- 【目标检测】YOLO格式数据集txt标注转换为COCO格式JSON
ericdiii
目标检测目标检测YOLOjson
YOLO格式数据集:images|--train|--test|--vallabels|--train|--test|--val代码:importosimportjsonfromPILimportImage#设置数据集路径dataset_path="path/to/your/dataset"images_path=os.path.join(dataset_path,"images")labels_
- 目标检测:yolo格式txt转换成COCO格式json
詹姆斯德
格式转换目标检测YOLOjson
修改对应文件路径即可,其他根据txt或者希望生成的json做轻微调整#-*-coding:utf-8-*-importosimportjsonfromPILimportImagecoco_format_save_path="/home/admin1/data/LVIS"#要生成的标准coco格式标签所在文件夹yolo_format_classes_path="/home/admin1/data/L
- 基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLO目标跟踪人工智能目标检测计算机视觉
1.引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在图像处理领域的应用逐渐展现出强大的能力,尤其是在目标检测任务上。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型作为一种高效的目标检测算法,以其实时性和高精度在许多领域得到了广泛应用。海洋动物的检测任务也因此受益,借助深度学习模型,我们可以实时、自动地检测海洋中的动物,有助于海洋生态研究、环境保护以及水下监测等多个领域。本文将详细介绍如何基于YOLO
- DeepSeek计算机视觉(Computer Vision)基础与实践
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)是人工智能领域的一个重要分支,专注于让计算机理解和处理图像和视频数据。计算机视觉技术广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等场景。DeepSeek提供了强大的工具和API,帮助我们高效地构建和训练计算机视觉模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行计算机视觉的基础与实践,并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。1.计算机视觉的基本概念计算机视觉的
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的车站行李监控系统:深度学习应用与实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLO深度学习人工智能目标检测目标跟踪
引言在现代车站,行李监控是一项至关重要的安全任务。随着交通安全要求的不断提高,尤其是在车站等人流密集的场所,及时检测和识别行李不仅有助于防止行李遗失或误取,还能有效地减少潜在的安全威胁。传统的人工检查方法已经无法满足快速响应和高精度的需求,而基于深度学习的目标检测技术,特别是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,成为了高效解决此类问题的理想选择。YOLO系列算法(包括YOLOv5、Y
- 使用rembg库提取图像前景(移除图像背景),并构建web应用
万里鹏程转瞬至
深度学习python库使用深度学习高级实践前端深度学习在线抠图
1、图像中的前景与背景在深度学习图像处理领域中,图像内容可以被定义为前景与背景两部分,其中感兴趣图形的被定义为前景,不感兴趣区域的背景。如在目标检测中,被框出来的目标则被定义为前景。此外,前景识别也可以理解外显著性识别,具体可以查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/441836726。本博文所涉及的rembg库,就是基于显著性提取模型u2net所实现的。在传统图像处理中,前
- YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构,强化小目标检测能力
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO目标检测深度学习计算机视觉
一、本文介绍本文主要利用GOLD-YOLO中的颈部结构优化YOLOv8的网络模型。GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念,通过独特的模块设计,在不显著增加延迟的情况下,高效融合不同层级的特征信息。将其应用于YOLOv8的改进过程中,能够使模型更有效地整合多尺度特征,减少信息损失,强化对不同大小目标物体的特征表达,从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。专栏
- F-PointNet 论文阅读理解
咸鱼和白菜
目标检测f-pointnet点云目标检测
总述本文提出一种方法:使用成熟的2D的目标检测方法中cnn提供的regionproposal和3D的目标检测定位(也就是pointnet处理点云),将二者结合利用RGB-D映射和一个叫做锥体(Frustum)?形成一个3D的box参数进行输出。本文主要贡献就是在“一个叫做锥(Frustum)”的使用上结合2D的regionpropos和点云进行3D的分割和box的输出。为方便理解与书写,按照文中顺
- 探索计算机视觉的基石:PASCAL VOC 数据集
卢姬铃Edric
探索计算机视觉的基石:PASCALVOC数据集1目标检测PASCALVOC数据集简介项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/dc7bf项目介绍PASCALVOC(PatternAnalysis,StatisticalModelingandComputationalLearningVisualObjectClasses)挑战赛是计算机视
- 迁移学习 Transfer Learning
有人给我介绍对象吗
模块迁移学习人工智能机器学习
迁移学习(TransferLearning)是什么?迁移学习是一种机器学习方法,它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习,从而减少训练数据的需求、加快训练速度,并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习?在深度学习任务(如目标检测、分类)中,通常需要大量数据和计算资源来训练一个高性能模型。然而,在某些场景下,我们面临以下挑战:数据有限:有些领域(如医学影像、多光谱图像)很难收集足
- YOLOv8改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块 解决密集图像预测问题
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测
一、本文介绍本文主要利用FreqFusion结构改进YOLOv8的目标检测网络模型。FreqFusion结构针对传统特征融合在密集图像预测中存在的问题,创新性地引入自适应低通滤波器生成器、偏移量生成器和自适应高通滤波器生成器。将FreqFusion应用于YOLOv8的改进过程中,能够使模型在处理复杂场景图像时,更精准地聚焦目标物体边界,减少背景噪声干扰,显著强化目标物体边界特征表达,进而提升模型在
- 【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl‘
高斯小哥
BUG解决方案合集python新手入门学习
【Python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘openpyxl’欢迎进入我的个人主页,我是高斯小哥!博主档案:广东某985本硕,SCI顶刊一作,深耕深度学习多年,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:擅长处理各类深度学习任务,包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆)、无监督域适
- 基于PaddleX的机器学习开发指南
大霸王龙
系统分析业务人工智能paddlepaddle
基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发,请按照以下步骤安装所需依赖项:步骤1:安装依赖项运行以下命令安装相关依赖项:cd/root/.local/bin&&bashinstall-dependencies.sh或者直接复制以下内容到终端窗口执行:-pipinstall--u
- 【目标检测】必会技能之:超参数调整。
Carl_奕然
机器视觉与目标检测目标检测人工智能深度学习
超参数调整1、基础1.1什么是超参数1.2调优方法2、调整步骤2.1准备工作2.2核心步骤3、搜索空间配置4、自定义搜索空间示例4.1代码示例4.2结果展示4.2.1文件结构4.2.2文件说明4.2.2.1best_hyperparameters.yaml4.2.2.2best_fitness.png4.2.2.3tune_results.csv4.2.2.4tune_scatter_plots.
- html
周华华
html
js
1,数组的排列
var arr=[1,4,234,43,52,];
for(var x=0;x<arr.length;x++){
for(var y=x-1;y<arr.length;y++){
if(arr[x]<arr[y]){
&
- 【Struts2 四】Struts2拦截器
bit1129
struts2拦截器
Struts2框架是基于拦截器实现的,可以对某个Action进行拦截,然后某些逻辑处理,拦截器相当于AOP里面的环绕通知,即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上,即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置,Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器,最常见的是,请求参数自动绑定到Action对应的字段上。
Struts2中自定义拦截器的步骤是:
- make:cc 命令未找到解决方法
daizj
linux命令未知make cc
安装rz sz程序时,报下面错误:
[root@slave2 src]# make posix
cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz
make: cc:命令未找到
make: *** [posix] 错误 127
系统:centos 6.6
环境:虚拟机
错误原因:系统未安装gcc,这个是由于在安
- Oracle之Job应用
周凡杨
oracle job
最近写服务,服务上线后,需要写一个定时执行的SQL脚本,清理并更新数据库表里的数据,应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。
一:查看相关job信息
1、相关视图
dba_jobs
all_jobs
user_jobs
dba_jobs_running 包含正在运行
- 多线程机制
朱辉辉33
多线程
转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx
程序、进程和线程:
程序是一段静态的代码,它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程,它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程,这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位,一个进程执行过程中可以产生多个线程,每个线程有自身的
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
老A不折腾
web报表finereportjava报表报表工具
FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、address pool is full:
含义:地址池满,连接数超过并发数上
- mysql rpm安装后没有my.cnf
林鹤霄
没有my.cnf
Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的,
至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用,在这儿有两个说法,
第一种说法,my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件,可以没有它,这时MySQL会用内置的默认参数启动,
第二种说法,MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件,这种说法仅限于r
- Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题
aigo
root
原文:http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/
Step 4: Run ADB command from your PC
On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
- javascript 中var提升的典型实例
alxw4616
JavaScript
// 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧
myname = 'global';
var fn = function () {
console.log(myname); // undefined
var myname = 'local';
console.log(myname); // local
};
fn()
// 上述代码实际上等同于以下代码
m
- 定时器和获取时间的使用
百合不是茶
时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多
Timer();定时器
TImerTask();Timer的子类 由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。
定时器类Timer在java.util包中。使用时,先实例化,然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法,设定
- JDK1.5 Queue
bijian1013
javathreadjava多线程Queue
JDK1.5 Queue
LinkedList:
LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表,而其中至少一个线程从结构上修改了该列表,则它必须 保持外部同步。(结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作;仅设置元素的值不是结构修改。)这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedList 方
- http认证原理和https
bijian1013
httphttps
一.基础介绍
在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。
Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。
http和https使用的是完全不同的连接方式,用的端口也不一样,前者是80,后
- 【Java范型五】范型继承
bit1129
java
定义如下一个抽象的范型类,其中定义了两个范型参数,T1,T2
package com.tom.lang.generics;
public abstract class SuperGenerics<T1, T2> {
private T1 t1;
private T2 t2;
public abstract void doIt(T
- 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive)
bit1129
Directive
1. worker_processes 8;
表示Nginx将启动8个工作者进程,通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行
nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
- lua 遍历Header头部
ronin47
lua header 遍历
local headers = ngx.req.get_headers()
ngx.say("headers begin", "<br/>")
ngx.say("Host : ", he
- java-32.通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MinSumASumB {
/**
* Q32.有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整数,无序.
*
* 要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
* 例如:
* int[] a = {100,99,98,1,2,3
- redis
开窍的石头
redis
在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared
把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码
打开redis客户端输入config get requirepass
返回
redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "require
- [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗?
comsci
java语言
无论是opengl还是cuda,都是建立在C语言体系架构基础上的,在未来,图像图形处理业务快速发展,相关领域市场不断扩大的情况下,我们JAVA语言系统怎么从这么庞大,且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕,是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情
- 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办
cuiyadll
ubuntu
这个情况,一般属于显卡驱动问题。
可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。
按键盘三个键:CTRL + ALT + F1
进入终端,输入用户名和密码登录终端:
安装amd的显卡驱动
sudo
apt-get
install
fglrx
安装nvidia显卡驱动
sudo
ap
- SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
darrenzhu
加密ssl证书密钥签名
SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html
SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥,握手协议本身是基于非对称加密机制的,之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
- Ubuntu设置ip的步骤
dcj3sjt126com
ubuntu
在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server,但回家只能在XP上VM一个,装的时候网卡是DHCP的,用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。
转载不是错:
Ubuntu命令行修改网络配置方法
/etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0,让网卡开机自动挂载.
1. 以D
- php包管理工具推荐
dcj3sjt126com
PHPComposer
http://www.phpcomposer.com/
Composer是 PHP 用来管理依赖(dependency)关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库(libraries),Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。
中文文档
入门指南
下载
安装包列表
Composer 中国镜像
- Gson使用四(TypeAdapter)
eksliang
jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述
Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例
例如我们通常去注册时(那些外国网站),会让我们输入firstName,lastName,但是转到我们都
- JQM控件之Navbar和Tabs
gundumw100
htmlxmlcss
在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。
只需要将data-role="navbar"赋给div即可:
<div data-role="navbar">
<ul>
<li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
- 利用归并排序算法对大文件进行排序
iwindyforest
java归并排序大文件分治法Merge sort
归并排序算法介绍,请参照Wikipeida
zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F
基本思想:
大文件分割成行数相等的两个子文件,递归(归并排序)两个子文件,直到递归到分割成的子文件低于限制行数
低于限制行数的子文件直接排序
两个排序好的子文件归并到父文件
直到最后所有排序好的父文件归并到输入
- iOS UIWebView URL拦截
啸笑天
UIWebView
本文译者:candeladiao,原文:URL filtering for UIWebView on the iPhone说明:译者在做app开发时,因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢,所以想把javascript文件打包在app里,当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取,但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法,第一次翻译,难免有
- 索引的碎片整理SQL语句
macroli
sql
SET NOCOUNT ON
DECLARE @tablename VARCHAR (128)
DECLARE @execstr VARCHAR (255)
DECLARE @objectid INT
DECLARE @indexid INT
DECLARE @frag DECIMAL
DECLARE @maxfrag DECIMAL
--设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
- Angularjs同步操作http请求with $promise
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
// Define a factory
app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) {
var deferred = $q.defer();
AccountService.getProfile().then(function(res) {
- hibernate联合查询问题
sxj19881213
sqlHibernateHQL联合查询
最近在用hibernate做项目,遇到了联合查询的问题,以及联合查询中的N+1问题。
针对无外键关联的联合查询,我做了HQL和SQL的实验,希望能帮助到大家。(我使用的版本是hibernate3.3.2)
1 几个常识:
(1)hql中的几种join查询,只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。
(2)hql的默认查询策略,在进行联合查询时,会产
- struts2.xml
wuai
struts
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache