weixin_41942424
weixin_41942424

yoloV7中test.py和train.py的区别

之前没有深入思考过这二者的区别，今天参加了一个竞赛，要测试一个新的数据集，并且要输出txt文件上传测试结果，我想当然就用了test.py进行测试，但是测试的数据是训练时划分的验证集中的数据，这当然不是我想要的，然后我意识到应该用detect.py，detcet.py中预设了不同形式数据的检测的接口，比如视频流，或者图片地址，视频文件等等，于是我用detect.py得到了想要的结果。
更详细的解释在这个链接里面link

但是detect.py想要输出的类别不是0，1这种代号，想要输出类别名称，应该怎么改呢？？

你可能感兴趣的:(目标检测)

  • CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构 weixin_45963617 深度学习系列
    一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。毫无疑问，更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果，但仍有很大改进空间。此外，通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
  • 如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测 计算机C9硕士_算法工程师 人工智能YOLO目标检测遥感
    如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1加载预训练模型或自定义模型4.训练模型5.评估模型6.构建GUI应用程序（可选）以下文字及代码仅供参考。遥感目标检测，AI-TOD数据集aitod，训练集11214张，测试集集14018，验证集
  • Yolo系列之Yolo的基本理解 是十一月末 YOLOpython开发语言yolo
    YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
  • 深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯 深度学习目标检测pytorch人工智能ResNet残差连接残差网络
    文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
  • 深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯 深度学习目标检测pytorchAlexNet人工智能
    文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
  • 常见经典目标检测算法 109702008 人工智能#深度学习目标检测人工智能
    ChatGPT目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要分支，其目的是识别数字图像中的不同对象，并给出它们的位置和类别。近年来，许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征，
  • 目标检测中归一化的目的？ 林语微光 kaggle目标检测目标跟踪人工智能
    在目标检测任务中，归一化坐标和尺寸时需要除以图像的宽度和高度，主要有以下几个原因：1.统一尺度不同图像可能具有不同的宽度和高度。通过将坐标和尺寸除以图像的宽度和高度，可以将所有图像的标注信息统一到相同的尺度范围（[0,1]）。这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像，而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的，而不是绝对像素值。这种相对性使得
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • ztree异步加载 3213213333332132 JavaScriptAjaxjsonWebztree
    相信新手用ztree的时候,对异步加载会有些困惑，我开始的时候也是看了API花了些时间才搞定了异步加载，在这里分享给大家。 我后台代码生成的是json格式的数据，数据大家按各自的需求生成，这里只给出前端的代码。 设置setting，这里只关注async属性的配置 var setting = { //异步加载配置
  • thirft rpc 具体调用流程 BlueSkator 中间件rpcthrift
    Thrift调用过程中，Thrift客户端和服务器之间主要用到传输层类、协议层类和处理类三个主要的核心类，这三个类的相互协作共同完成rpc的整个调用过程。在调用过程中将按照以下顺序进行协同工作：         （1）     将客户端程序调用的函数名和参数传递给协议层（TProtocol），协议
  • 异或运算推导, 交换数据 dcj3sjt126com PHP异或^
    /* * 5 0101 * 9 1010 * * 5 ^ 5 * 0101 * 0101 * ----- * 0000 * 得出第一个规律: 相同的数进行异或, 结果是0 * * 9 ^ 5 ^ 6 * 1010 * 0101 * ---- * 1111 * * 1111 * 0110 * ---- * 1001
  • 事件源对象 周华华 JavaScript
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
  • MySql配置及相关命令 g21121 mysql
            MySQL安装完毕后我们需要对它进行一些设置及性能优化，主要包括字符集设置，启动设置，连接优化，表优化，分区优化等等。           一 修改MySQL密码及用户      
  • [简单]poi删除excel 2007超链接 53873039oycg Excel
          采用解析sheet.xml方式删除超链接，缺点是要打开文件2次,代码如下:      public void removeExcel2007AllHyperLink(String filePath) throws Exception { OPCPackage ocPkg = OPCPac
  • Struts2添加 open flash chart 云端月影
    准备以下开源项目： 1. Struts 2.1.6 2. Open Flash Chart 2 Version 2 Lug Wyrm Charmer (28th, July 2009) 3. jofc2，这东西不知道是没做好还是什么意思，好像和ofc2不怎么匹配，最好下源码，有什么问题直接改。 4. log4j 用eclipse新建动态网站，取名OFC2Demo，将Struts2 l
  • spring包详解 aijuans spring
    下载的spring包中文件及各种包众多，在项目中往往只有部分是我们必须的，如果不清楚什么时候需要什么包的话，看看下面就知道了。 aspectj目录下是在Spring框架下使用aspectj的源代码和测试程序文件。Aspectj是java最早的提供AOP的应用框架。 dist 目录下是Spring 的发布包，关于发布包下面会详细进行说明。 docs&nb
  • 网站推广之seo概念 antonyup_2006 算法Web应用服务器搜索引擎Google
       持续开发一年多的b2c网站终于在08年10月23日上线了。作为开发人员的我在修改bug的同时，准备了解下网站的推广分析策略。     所谓网站推广，目的在于让尽可能多的潜在用户了解并访问网站，通过网站获得有关产品和服务等信息，为最终形成购买决策提供支持。     网站推广策略有很多，seo，email，adv
  • 单例模式,sql注入,序列 百合不是茶 单例模式序列sql注入预编译
      序列在前面写过有关的博客,也有过总结,但是今天在做一个JDBC操作数据库的相关内容时 需要使用序列创建一个自增长的字段  居然不会了,所以将序列写在本篇的前面    1,序列是一个保存数据连续的增长的一种方式; 序列的创建; CREATE SEQUENCE seq_pro 2 INCREMENT BY 1 -- 每次加几个 3
  • Mockito单元测试实例 bijian1013 单元测试mockito
    Mockito单元测试实例： public class SettingServiceTest { private List<PersonDTO> personList = new ArrayList<PersonDTO>(); @InjectMocks private SettingPojoService settin
  • 精通Oracle10编程SQL(9)使用游标 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *使用游标 */ --显示游标 --在显式游标中使用FETCH...INTO语句 DECLARE CURSOR emp_cursor is select ename,sal from emp where deptno=1; v_ename emp.ename%TYPE; v_sal emp.sal%TYPE; begin ope
  • 【Java语言】动态代理 bit1129 java语言
      JDK接口动态代理 JDK自带的动态代理通过动态的根据接口生成字节码(实现接口的一个具体类)的方式，为接口的实现类提供代理。被代理的对象和代理对象通过InvocationHandler建立关联   package com.tom; import com.tom.model.User; import com.tom.service.IUserService;
  • Java通信之URL通信基础 白糖_ javajdkwebservice网络协议ITeye
    java对网络通信以及提供了比较全面的jdk支持，java.net包能让程序员直接在程序中实现网络通信。 在技术日新月异的现在，我们能通过很多方式实现数据通信，比如webservice、url通信、socket通信等等，今天简单介绍下URL通信。 学习准备：建议首先学习java的IO基础知识   URL是统一资源定位器的简写，URL可以访问Internet和www，可以通过url
  • 博弈Java讲义 - Java线程同步 (1) boyitech java多线程同步锁
      在并发编程中经常会碰到多个执行线程共享资源的问题。例如多个线程同时读写文件，共用数据库连接，全局的计数器等。如果不处理好多线程之间的同步问题很容易引起状态不一致或者其他的错误。    同步不仅可以阻止一个线程看到对象处于不一致的状态，它还可以保证进入同步方法或者块的每个线程，都看到由同一锁保护的之前所有的修改结果。处理同步的关键就是要正确的识别临界条件（cri
  • java-给定字符串，删除开始和结尾处的空格，并将中间的多个连续的空格合并成一个。 bylijinnan java
    public class DeleteExtraSpace { /** * 题目：给定字符串，删除开始和结尾处的空格，并将中间的多个连续的空格合并成一个。 * 方法1.用已有的String类的trim和replaceAll方法 * 方法2.全部用正则表达式，这个我不熟 * 方法3.“重新发明轮子”，从头遍历一次 */ public static v
  • An error has occurred.See the log file错误解决！ Kai_Ge MyEclipse
    今天早上打开MyEclipse时，自动关闭！弹出An error has occurred.See the log file错误提示！ 很郁闷昨天启动和关闭还好着！！！打开几次依然报此错误，确定不是眼花了！ 打开日志文件！找到当日错误文件内容： --------------------------------------------------------------------------
  • [矿业与工业]修建一个空间矿床开采站要多少钱? comsci
           地球上的钛金属矿藏已经接近枯竭...........        我们在冥王星的一颗卫星上面发现一些具有开采价值的矿床.....        那么,现在要编制一个预算,提交给财政部门..
  • 解析Google Map Routes dai_lm google api
    为了获得从A点到B点的路劲，经常会使用Google提供的API，例如 [url] http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=40.7144,-74.0060&destination=47.6063,-122.3204&sensor=false [/url] 从返回的结果上，大致可以了解应该怎么走，但
  • SQL还有多少“理所应当”？ datamachine sql
    转贴存档，原帖地址：http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3968998.html、http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3971046.html！ ------------------------------------华丽的分割线--------------------------------
  • Yii使用Ajax验证时，如何设置某些字段不需要验证 dcj3sjt126com Ajaxyii
    经常像你注册页面,你可能非常希望只需要Ajax去验证用户名和Email,而不需要使用Ajax再去验证密码,默认如果你使用Yii 内置的ajax验证Form,例如: $form=$this->beginWidget('CActiveForm', array(        'id'=>'usuario-form',&
  • 使用git同步网站代码 dcj3sjt126com crontabgit
    转自:http://ued.ctrip.com/blog/?p=3646?tn=gongxinjun.com   管理一网站，最开始使用的虚拟空间，采用提供商支持的ftp上传网站文件，后换用vps，vps可以自己搭建ftp的，但是懒得搞，直接使用scp传输文件到服务器，现在需要更新文件到服务器，使用scp真的很烦。发现本人就职的公司，采用的git+rsync的方式来管理、同步代码，遂
  • sql基本操作 蕃薯耀 sqlsql基本操作sql常用操作
    sql基本操作 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月1日 17:30:33 星期一     &
  • Spring4+Hibernate4+Atomikos3.3多数据源事务管理 hanqunfeng Hibernate4
    Spring3+后不再对JTOM提供支持，所以可以改用Atomikos管理多数据源事务。Spring2.5+Hibernate3+JTOM参考：http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1554251Atomikos官网网站：http://www.atomikos.com/   一.pom.xml <dependency> <
  • jquery中两个值得注意的方法one()和trigger()方法 jackyrong trigger
      在jquery中，有两个值得注意但容易忽视的方法，分别是one()方法和trigger()方法,这是从国内作者<<jquery权威指南》一书中看到不错的介绍 1） one方法     one方法的功能是让所选定的元素绑定一个仅触发一次的处理函数，格式为    one(type,${data},fn) &nb
  • 拿工资不仅仅是让你写代码的 lampcy 工作面试咨询
    这是我对团队每个新进员工说的第一件事情。这句话的意思是，我并不关心你是如何快速完成任务的，哪怕代码很差，只要它像救生艇通气门一样管用就行。这句话也是我最喜欢的座右铭之一。 这个说法其实很合理：我们的工作是思考客户提出的问题，然后制定解决方案。思考第一，代码第二，公司请我们的最终目的不是写代码，而是想出解决方案。 话粗理不粗。 付你薪水不是让你来思考的，也不是让你来写代码的，你的目的是交付产品
  • 架构师之对象操作----------对象的效率复制和判断是否全为空 nannan408 架构师
    1.前言。   如题。 2.代码。 (1)对象的复制，比spring的beanCopier在大并发下效率要高，利用net.sf.cglib.beans.BeanCopier Src src=new Src(); BeanCopier beanCopier = BeanCopier.create(Src.class, Des.class, false);
  • ajax 被缓存的解决方案 Rainbow702 JavaScriptjqueryAjaxcache缓存
    使用jquery的ajax来发送请求进行局部刷新画面，各位可能都做过。 今天碰到一个奇怪的现象，就是，同一个ajax请求，在chrome中，不论发送多少次，都可以发送至服务器端，而不会被缓存。但是，换成在IE下的时候，发现，同一个ajax请求，会发生被缓存的情况，只有第一次才会被发送至服务器端，之后的不会再被发送。郁闷。 解决方法如下： ① 直接使用 JQuery提供的 “cache”参数，
  • 修改date.toLocaleString()的警告 tntxia String
      我们在写程序的时候，经常要查看时间，所以我们经常会用到date.toLocaleString()，但是date.toLocaleString()是一个过时 的API，代替的方法如下：   package com.tntxia.htmlmaker.util; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.
  • 项目完成后的小总结 xiaomiya js总结项目
    项目完成了，突然想做个总结但是有点无从下手了。 做之前对于客户端给的接口很模式。然而定义好了格式要求就如此的愉快了。 先说说项目主要实现的功能吧 1，按键精灵 2，获取行情数据 3，各种input输入条件判断 4，发送数据（有json格式和string格式） 5，获取预警条件列表和预警结果列表， 6，排序， 7，预警结果分页获取 8，导出文件（excel，text等） 9，修
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他