- 【目标检测】YOLOv13:超图增强的实时目标检测新标杆,值得收藏。
Carl_奕然
机器视觉与目标检测目标检测YOLO人工智能
一文掌握YOLOv13最新特性1、引言2、Yolov13详细讲解2.1发布时间与背景2.2相对于YOLOv12的核心提升2.2.1精度显著提升2.2.2轻量化与效率优化2.2.3高阶语义建模能力2.3架构设计与核心创新2.3.1超图自适应关联增强(HyperACE)2.3.2全流程聚合-分发(FullPAD)2.3.3轻量化模块设计2.4性能对比2.4代码示例2.4.1环境配置2.4.2训练代码2
- RDK X5/X3 yolov5目标检测从环境搭建到设备集成
激萌の小宅
YOLOYOLO目标检测人工智能
1、RDKX5yolov5目标检测之训练环境搭建2、RDKX5yolov5目标检测之pt转onnx3、RDKX5yolov5目标检测之开发机环境部署4、RDKX5yolov5目标检测之onnx转bin5、RDKX5yolov5目标检测之开发板运行
- 口罩检测数据集-1591张图片疫情防控管理 智能门禁系统 公共场所安全监控
cver123
数据集目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测pytorch
口罩检测数据集-1591张图片已发布目标检测数据集合集(持续更新)口罩检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示文件结构与使用建议使用建议技术标签YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式(YOLO)2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明:4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参
- 基于YOLOv5的监控摄像头遮挡检测系统:从数据集到UI界面的完整实现
芯作者
D2:YOLOYOLO神经网络
实时守护监控设备安全,智能识别遮挡攻击的AI解决方案一、问题背景与系统价值在安防监控领域,摄像头遮挡是常见的恶意攻击手段——统计显示35%的安防失效源于摄像头被遮挡。传统方案依赖人工巡查,效率低下且响应延迟。本文将带你构建完整的AI遮挡检测系统,核心创新点:双模检测机制:YOLOv5目标检测+背景建模异常分析轻量化部署:模型量化压缩至1.8MB动态学习:运行时自动更新异常样本库二、系统架构设计[视
- Python编程:使用 YOLO 目标检测
倔强老吕
python开发语言
YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的实时目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年首次提出。与传统的两阶段目标检测方法(如R-CNN系列)不同,YOLO将目标检测任务视为一个单一的回归问题,直接在图像上进行一次推理即可预测边界框和类别概率。YOLO的核心思想单次前向传播(SingleShotDetection):YOLO只需对输入图像进行一次神经网络推理,就
- 基于YOLOv8和Faster R-CNN的输电线路异物目标检测项目 检测 输电线异物数据集 输电线缺陷数据集 绝缘子 如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集
QQ67658008
YOLOr语言cnn输电线路绝缘子线路异物目标检测
电力篇-输电线路缺陷数据集输电线路异物目标检测数据集16000张5种检测目标:‘burst’-爆裂‘defect’-缺陷‘foreign_obj’-异物‘insulator’-绝缘体‘nest’-窝(巢)带标注-YOLO格式可直接用于YOLO系列目标检测算法模型训练如何使用YOLOv8和FasterR-CNN训练输电线路异物目标检测数据集的详细步骤和代码。假设数据集包含16000张图片和5种检测目
- 道路交通标志检测数据集-智能地图与导航 交通监控与执法 智慧城市交通管理-2,000 张图像
cver123
数据集智慧城市人工智能目标跟踪计算机视觉目标检测
道路交通标志检测数据集已发布目标检测数据集合集(持续更新)道路交通标志检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式(YOLO)2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明:4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参数详解常用可选参数典型输出指标4.
- Densenet模型花卉图像分类
深度学习乐园
分类数据挖掘人工智能
项目源码获取方式见文章末尾!600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- YOLOv5-7.0解决报错 wandb: Network error (TransientError), entering retry loop.
Paper Clouds
Yolo目标检测YOLO人工智能机器学习pythonpytorch深度学习目标检测
前言最近在复习yolov5目标检测代码时用了yolov5的最新7.0版本,之前用的是5.0版本,这一新版本相对于之前做了一些提升,对于package的兼容也要好了很多,但也不是说下载了直接就能运行,实际使用过程中还是遇到了许多新的问题,下面就我自己碰到的问题提出解决方法。问题wandb是非常好用的可视化工具,但是国内的话,使用时常常会无法同步数据,需要借助魔法来连接服务器,而yolov5的源码恰恰
- C++ OpenCV4 实现鱼眼镜头矫正
朝风工作室
c++开发语言
一、为什么需要鱼眼镜头矫正?鱼眼镜头通过特殊的光学设计实现180°甚至更广的视野,广泛应用于全景相机、自动驾驶、安防监控等领域。但这种广角特性会引入严重的桶形畸变:直线边缘会向内弯曲(如图像边缘的门框变成弧线),物体尺寸在边缘区域会被拉伸。矫正的核心目标:将鱼眼镜头拍摄的畸变图像还原为接近人眼视觉的正常图像,便于后续的目标检测、图像拼接等处理。矫正前后效果对比(此处可插入图片)矫正前图像(鱼眼畸变
- 使用随机森林实现目标检测
司南锤
python基础学习AI随机森林
核心实现思路滑动窗口策略:在图像上滑动固定大小的窗口,对每个窗口进行分类多维特征提取:结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类:训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化:使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性LBP纹理特征:捕捉局部纹理模式灰度共生矩阵:描述纹理的统计特性边缘密度:反映目标边界信息形状描述符:圆形度、面积比等几何特征实际应用建议数据收集:收集大量正负样本进行
- 深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集,从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化
计算机C9硕士_算法工程师
深度学习目标检测YOLO
深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集,从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化文章目录1.环境设置2.数据准备3.模型训练4.推理与结果可视化推理代码示例5.构建可视化界面PyQt5GUI代码示例总结以下文字及代码仅供参考。树冠检测数据集的训练及推理1使用YOLOv8训练树冠检测数据集,从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化等方面进行详细介绍。1.环境设置首先确保
- 学习昇腾开发的第8天
派晟电子工作室
学习昇腾
1、目标检测样例:MindXSDK应用开发入门-Atlas200IDKA2开发者套件23.0.RC3-昇腾社区配置环境变量。:./usr/local/Ascend/mxVision/set_env.sh2、修改IP地址:以root用户名登录开发者套件。打开配置文件。Ubuntu操作系统:执行cd/etc/netplan命令进入“netplan”目录,执行ll命令查看目录下是否有类似“xxxx-ne
- DFT ATPG中core chain 和wrap chain区别
芯作者
DFT技术分享智能硬件硬件工程
在DFT(可测试性设计)中,CoreChain(核心扫描链)和WrapChain(封装扫描链)是两种不同的扫描链结构,分别服务于内部逻辑测试(Intest)和互连测试(Extest)。它们的核心区别如下:一、本质区别特性CoreChain(核心扫描链)WrapChain(封装扫描链)作用对象芯片内部逻辑单元(如寄存器、组合逻辑)芯片I/O端口(输入/输出引脚)测试目标检测内部故障(Stuck-At
- Python 人工智能Ai视觉模型 YOLOv8
GHY云端大师
pythonAI大模型视觉训练人工智能YOLO
YOLOv8简介:Python中的高效AI视觉模型YOLOv8是Ultralytics公司开发的最新目标检测模型,属于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的最新版本,以其高效和准确著称。核心特点高性能:在速度和精度之间取得了更好的平衡多功能:支持目标检测、实例分割和图像分类用户友好:简化了API设计,更易于使用可扩展性:支持从移动端到云端的多种部署场景主要改进更高的检测精度更快的推理速度
- AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用
AI大模型应用之禅
人工智能目标检测计算机视觉ai
AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用关键词:目标检测、计算机视觉、深度学习、体育分析、YOLO、运动员追踪、比赛统计摘要:本文深入探讨了AI目标检测技术在体育赛事中的创新应用。我们将从计算机视觉基础出发,详细分析目标检测的核心算法原理,特别是YOLO系列模型在运动员和球类追踪中的实现方式。文章包含完整的数学模型解释、Python实战项目演示,以及在实际体育场景中的应用案例分析。最后,我们展望了这
- 【推理加速】TensorRT C++ 部署YOLO11全系模型
gloomyfish
c++开发语言
YOLO11YOLO11C++推理YOLO11是Ultralytics最新发布的目标检测、实例分割、姿态评估的系列模型视觉轻量化框架,基于前代YOLO8版本进行了多项改进和优化。YOLO11在特征提取、效率和速度、准确性以及环境适应性方面都有显著提升,达到SOTA。TensorRTC++SDK最新版本的TensorRT10.x版本已经修改了推理的接口函数与查询输入输出层的函数,其中以YOLO11对
- YOLO + OpenVINO 在英特尔平台部署实战:性能调优与跨架构加速全流程指南
YOLO+OpenVINO在英特尔平台部署实战:性能调优与跨架构加速全流程指南关键词:YOLOv5、YOLOv8、OpenVINO、英特尔部署、IR模型、异构加速、CPU推理、VPU、GPU、多设备调度、边缘计算摘要:本篇文章聚焦如何使用OpenVINO在英特尔平台高效部署YOLO系列目标检测模型,结合当前主流的YOLOv5与YOLOv8架构,详解模型格式转换、推理接口调用、多设备异构调度与性能优
- 深度解析YOLOv8:CSPHet卷积结构如何实现极致轻量化
向哆哆
YOLO创新涨点系列YOLOyolov8架构目标检测机器学习
文章目录一、背景介绍1.1YOLOv8的现状1.2降参数的必要性二、相关技术介绍2.1Dual思想2.2HetConv三、CSPHet结构设计3.1CSP模块的改进3.2结合HetConv3.3参数量的下降四、CSPHet的代码实现五、实验结果六、总结与展望在目标检测领域,YOLO系列算法一直以其卓越的速度和准确率受到广泛关注。随着深度学习技术的不断发展,研究人员不断探索如何进一步优化YOLO算法
- 【深度学习加速探秘】Winograd 卷积算法:让计算效率 “飞” 起来
heimeiyingwang
算法深度学习算法人工智能
一、为什么需要Winograd卷积算法?从“卷积计算瓶颈”说起在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。然而,卷积操作作为CNN的核心计算单元,其计算量巨大,消耗大量的时间和计算资源。随着模型规模不断增大,传统卷积算法的计算效率成为限制深度学习发展的一大瓶颈。Winograd卷积算法的出现,犹如一把利刃,直击传统卷积计算的痛点。它通过巧妙的数学变换,大幅
- 深入研究YOLO算法改进中的注意力机制
周立-ric
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:YOLO算法因其高效和准确而在实时目标检测领域备受青睐。注意力机制的引入对YOLO算法的性能提升起到了关键作用,尤其是通过关注图像关键区域来提高检测精度。注意力机制可以细分为通道注意力、空间注意力、自注意力、多尺度注意力和位置感知注意力等类型,每种类型的注意力机制都旨在优化模型对图像特征的理解和处理。本文档提供了一个包含实现这些注意力机制的代码的压缩包,并介绍
- 目标检测——YOLOX算法解读
论文:YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021(2021.7.18)作者:ZhengGe,SongtaoLiu,FengWang,ZemingLi,JianSun链接:https://arxiv.org/abs/2107.08430代码:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXYOLO系列算法解读:YOLOv1通俗易懂版解读、
- 目标检测——YOLO11算法解读
lishanlu136
#目标检测目标检测YOLO11YOLO系列算法解读
作者:Ultralytics公司代码:https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLO系列算法解读:YOLOv1通俗易懂版解读、SSD算法解读、YOLOv2算法解读、YOLOv3算法解读、YOLOv4算法解读、YOLOv5算法解读、YOLOR算法解读、YOLOX算法解读、YOLOv6算法解读、YOLOv7算法解读、
- (二十一)YOLO 全解析:从实时目标检测到多任务视觉智能
只有左边一个小酒窝
深度学习YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
1YOLO的发展脉络与技术定位1.1发展脉络YOLOv1(2015年):将目标检测重新定义为单一回归问题,把输入图像划分为S×S网格,每个网格单元负责预测固定数量的边界框及对应的类别概率,直接从像素回归预测物体的边界框坐标和类别概率。但存在小目标检测能力弱、定位精度不足等局限。YOLOv2(2016年):引入批量归一化、锚框、维度集群等技术,还提出了高分辨率分类器、直接位置预测、细粒度特征融合、多
- 使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南
马里马里奥-
YOLO目标跟踪人工智能
使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南引言在目标检测领域,迁移学习已成为提升模型性能的关键技术。本文将详细介绍如何利用预训练权重在YOLO(YouOnlyLookOnce)框架上训练自定义数据集,帮助您节省训练时间并提高检测精度。为什么使用预训练权重?加速收敛:预训练模型已学习通用特征,训练时间可缩短30%−70%30\%-70\%30%−70%小样本适配:在数据量有限时(n<100
- Python与C++检测框过滤差异分析
马里马里奥-
pythonc++开发语言人工智能
Python与C++检测框过滤差异分析在目标检测任务中,检测框过滤是后处理的关键环节。本文将从实现方式、性能表现和适用场景三个维度,对比分析Python与C++在检测框过滤中的差异。检测框过滤基本原理检测框过滤的核心是非极大值抑制(NMS)算法,其数学表达式为:NMS(B,S,θ)={bi∣∀bj,area(bi∩bj)area(bi∪bj)0:i=order[0]keep.append(i)xx
- YOLO理论知识简单了解
老农民编程
视觉与YoLo模型认知YOLO
目录前言一、YOLO是什么?以及核心思想?1、目标检测的本质与分类2、YOLO核心思想二、为什么使用YOLO,优势是什么?三、怎么使用YOLO模型?总结前言对YOLO模型的简单理解,对其进行记录。一、YOLO是什么?以及核心思想?YOLO(YouOnlyLookOnce)模型是一种用于实时目标检测的深度学习模型,所以首先需了解目标检测的概念。1、目标检测的本质与分类1.目标检测本质:目标在哪里:检
- 甜菜杂草目标检测数据集(猫脸码客第278期)
公众号:猫脸码客
开源数据集猫脸码客开源数据集甜菜杂草目标检测数据集
甜菜杂草检测一、甜菜田杂草种类甜菜田中常见多种杂草,以下为你详细介绍几种典型杂草:稗草植物属性:一年生草本植物,外形与稻子极为相似。形态特征:秆直立,表面光滑无毛。圆锥花序主轴带有角棱,质地粗糙;小穗密集生长在穗轴的一侧,几乎无柄或仅有极短柄。生长习性:花果期在7-10月,常生长于稻田、沼泽、沟渠旁以及低洼荒地等区域。狗尾草别称:又叫莠,因其穗形酷似狗尾巴而得名。形态特征:秆疏丛生,直立或者基部膝
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
发呆小天才O.o
计算机视觉深度学习计算机视觉目标检测YOLOv12
1.概述实时目标检测已成为许多实际应用的关键,而Ultralytics的YOLO(YouOnlyLookOnce)系列一直是最先进的模型系列,在速度和准确率之间实现了稳健的平衡。注意力机制的低效性阻碍了其在YOLO等高速系统中的应用。YOLOv12旨在通过将注意力机制集成到YOLO框架中来改变这一现状。由于注意力机制效率低下,且计算复杂度高达平方级,内存访问操作效率低下,因此大多数目标检测架构传统
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。