PyTorch目标检测基础入门篇

DeepSeek--通向通用人工智能的深度探索者油泼辣子多加专业名词解释人工智能
一、词源与全称“DeepSeek"由"Deep”（深度）与"Seek"（探索）组合而成，中文译名为"深度求索"。其全称为"深度求索人工智能基础技术研究有限公司"，英文对应"DeepSeekArtificialIntelligenceResearchInstitute"。这一命名体现了企业对深度学习技术与未知领域持续探索的双重追求。二、发展历程初创期（2023）公司成立于中国杭州，创始团队汇聚了来自
【计算机视觉】图像滤波油泼辣子多加计算机视觉计算机视觉人工智能 python 神经网络
1.图像滤波定义图像滤波是一种非常重要的图像处理技术，图像平滑、边缘检测、边缘增强、去除噪声都属于图像滤波，图像滤波是一种基于邻域的算法。通过图像滤波，可以实现图像平滑、边缘检测；图像平滑也叫图像模糊，用以去除图像中的噪声、伪影等，它是图像处理和计算机视觉的常见步骤。函数模糊类型特点使用场景cv.blur均值模糊简单快速，所有像素权重相等基础平滑和降噪cv.GaussianBlur高斯模糊中心权重
linux git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案 herosunly C/C++/Linux解决方案 linux git github timeout port 443
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文主要介绍了linuxgitclone出现fatal:unabletoaccessF
Linux网络编程——TCP多客户端连接服务器「已注销」 linux c语言 tcpip
1、Select函数原型#includeintselect(intnfds,fd_set*readfds,fd_set*writefds,fd_set*exceptfds,structtimeval*timeout);函数参数：intnfds：监听的文件描述符中最大文件描述符加1，告诉内核需要检测文件描述符的个数；readfds：监听有读数据到达文件描述符集合，传入传出参数；writefds：监听
【微服务与分布式实践】探索 Eureka Forest 森林微服务与分布式实践 eureka
服务注册中心心跳检测机制：剔除失效服务自我保护机制统计心跳失败的比例在15分钟之内是否低于85%，如果出现低于的情况，EurekaServer会将当前的实例注册信息保护起来，让这些实例不会过期。当节点在短时间内丢失过多的心跳时，那么这个节点就会进入自我保护模式，以防止因网络问题导致的服务注册失败高可用：注册中心集群模式、互相注册、服务同步AP（保证可用性，放弃数据一致性）服务注册服务心跳续约、定期
AI软件外包需要注意什么外包开发AI软件的关键因素是什么如何选择AI外包开发语言北京动点飞扬软件 AI外包
1.定义目标与需求首先，要明确你希望AI智能体做什么。是自动化任务、数据分析、自然语言处理，还是其他功能？明确目标可以帮助你选择合适的技术和方法。2.选择开发平台与工具开发AI智能体的软件时，你需要选择适合的编程语言、框架和工具。例如：编程语言：Python是最常用的语言，因为它有强大的AI/ML库，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。开发平台：你可以使用本地环境、
AI智能制造软件有什么用处雪叶雨林行业资讯 AI 人工智能制造
随着信息技术与制造业的深度融合，人工智能（AI）逐渐成为提升制造效率和灵活性的重要工具。AI智能制造软件通过集成数据分析、机器学习和自动化流程，为企业提供了优化生产、降低成本和提高质量的新途径。生产过程优化实时监控与反馈AI智能制造软件能够实时收集生产线上的各类数据，如温度、压力、速度等参数，并通过机器学习算法进行分析处理。一旦检测到异常情况，系统会立即发出警报并提供改进建议，帮助企业快速响应问题
分布式光纤应变监测是一种高精度、分布式的监测技术无锡布里渊分布式分布式光纤测温温度监测火灾预警厘米级线型感温火灾监测分布式光纤应变
一、土木工程领域桥梁结构健康监测主跨应变监测：在大跨度桥梁的主跨部分，如悬索桥的主缆、斜拉桥的斜拉索和主梁，分布式光纤应变传感器可以沿着这些关键结构部件进行铺设。通过实时监测应变情况，能够精确捕捉到车辆荷载、风荷载、温度变化等因素引起的结构变形。例如，在强风天气下，桥梁主梁会产生较大的横向和竖向位移，光纤应变传感器可以及时检测到这种变化，评估桥梁结构的安全性。桥墩和基础应变监测：桥墩是支撑桥梁上部
SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net 明初啥都能学会目标检测人工智能计算机视觉
SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net摘要IntroductionRelatedWorksSalFAU-Net:SaliencyFusionAttentionU-NetforSalientObjectDetection摘要显著目标检测（SOD）在计算机视觉中仍然是一个重要的任务，其应用范围从图像分割到自动驾驶。基于全卷积网络（FCN）的方法在过去几十年里在视觉显著性检测方面
人脸识别的经典深度学习方法明初啥都能学会深度学习人工智能
人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析（PCA）3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
【微服务与分布式实践】探索 Dubbo Forest 森林微服务与分布式实践 dubbo
核心组件服务注册与发现原理服务提供者启动时，会将其服务信息（如服务名、版本、所在节点的网络地址等）注册到注册中心。服务消费者则可以从注册中心发现可用的服务提供者列表，并与之通信。注册中心会存储服务的信息，并将这些信息广播给已经订阅了该服务的服务消费者。服务消费者会将获取到的服务提供者列表缓存到本地，以便后续直接访问。心跳检测机制：服务提供者会定期向注册中心发送心跳消息，注册中心根据这些心跳消息判断
基于深度学习的遥感目标检测系统：UI界面、R-CNN模型与数据集准备 2025年数学建模美赛 R-CNN检测系统人工智能深度学习 r语言 cnn python ui 目标检测
一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域，如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息，但同时也带来了目标检测中的许多挑战，特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此，采用深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和区域卷积神经网络（R-CNN），在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统，使用R
测试的基本原则蚂蚁质量软件测试功能测试
1．SDLC才是王道：软件开发生命周期（SDLC）对于软件开发而言，是如同基石般的关键流程，每一位开发人员都应该对其了如指掌。从最初的需求定义，到最终软件上线后的维护，SDLC的各个阶段环环相扣，共同构建起软件的完整生命周期。将测试理念融入到SDLC的每一个环节，就像是给建筑的每一层都做好了质量检测，是确保软件质量坚如磐石的重要举措。不同的组织由于自身的业务特点、技术水平和管理模式的差异，采用的S
ultralytics 是什么？博刻 AI 学习笔记 python
ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库，专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么？YOLO是一种流行的目标检测算法，以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
《Python 动画：实现多种不同速度的炫酷烟花效果》后端工匠之道 python 开发语言新手入门表白表白代码爱心烟花
《Python动画：实现多种不同速度的炫酷烟花效果》前言烟花绽放是一个经典的视觉效果，通过Python和Matplotlib，我们可以轻松实现动态的烟花动画效果。本篇文章将教你如何实现多个不同速度、位置的烟花动画，让它们在屏幕上绚丽绽放，占满整个画布。效果预览本代码的最终效果如下，完整代码底部获取：多个烟花随机从屏幕不同位置升空。烟花绽放时，粒子以随机颜色和方向扩散。不同烟花有快有慢，呈现出真实的
Kaggle房价预测一名小菜鸟的学习之路深度学习pytorch 深度学习机器学习 python 人工智能神经网络
Kaggle房价预测作为深度学习基础篇章的总结，我们将对本章内容学以致用。下面，让我们动手实战一个Kaggle比赛：房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法，得到令自己满意的结果。%matplotlibinlineimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpya
C++ 与机器学习：构建高效推理引擎的秘诀 salsm C++编程魔法师 c++机器学习开发语言
随着深度学习模型逐渐从研究走向生产环境，推理能力成为部署中的关键环节。模型的推理引擎需要以极低的延迟快速处理输入数据，同时最大化地利用硬件资源。虽然Python被广泛用于模型的训练和开发，但C++却在推理领域独占鳌头，其性能优势和硬件控制能力无可替代。在这篇文章中，我们将从为什么选择C++、构建高效推理引擎的细节，以及相似的开源项目三个方面深入探讨如何利用C++打造高效的机器学习推理引擎。目录为什
《动手学深度学习》(PyTorch版) chaser&upper 深度学习 pytorch 深度学习 python
《动手学深度学习》PyTorch版前言简介面向人群食用方法方法一方法二方法三目录原书地址引用阅读指南前言读书啦！！！本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里C.立顿、亚历山大J.斯莫拉以及其他社区贡献者，GitHub地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh此书的中英版本存在一些不同，针对此书英文版的P
Shell练习（一） Deutsch. shell sh Linux
使用Shell脚本，检测/tmp/size.log文件，若存在，则显示它的内容；若不存在，则创建文件将创建时间写入#vim1.shif[-e/tmp/size.log]thenecho"文件已存在，内容如下："echo`cat/tmp/size.log`elseecho"文件不存在，已将当前时间写入文件"echo`date+"%F%T"`>/tmp/size.logfi效果验证使用Shell脚本，
从简单到深刻的认知发展 AI架构设计之禅计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
认知发展，人工智能，深度学习，神经网络，机器学习，自然语言处理，计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程，它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。随着人工智能技术的飞速发展，我们开始尝试用计算机模拟人类的认知能力，构建能够学习、理解和解决复杂问题的智能系统。从早期的符号逻辑到如今的深度学习，人工智能的发展经历了多个阶段。早期的人工智能研究主要集中在规则和逻辑推理上
使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理 CHEN_RUI_2200 机器学习 YOLO
ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型，为了让这个推理更直观，我选择了试验下yolov8识别预览图片：1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式，可以在不同的深度学习框架之间共享模型，如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
Silero VAD 开源项目教程苏鹃咪Healthy
SileroVAD开源项目教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad项目介绍SileroVAD是一个预训练的企业级语音活动检测器（VoiceActivityDetector），由snakers4团队开发并开源在GitHub上。该项目支持多种语言和不同领域的音频，具有灵活的采样率（8000Hz和16000Hz），并且可以在PyTorch和O
FSMN-VAD与Silero-VAD Wasser. python 语音识别
引用说明：FSMN-VAD引用魔塔社区项目：https://modelscope.cn/models/iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/summary感谢阿里大佬的开源与介绍。这篇文章主要介绍两种的ASR中的VAD开源模型，第一种就是FSMN-VAD，这个是达摩院语音团队提出的高效语音端点检测模型，用于检测输入音频中有效语音的起止时间点信息。
C语言实现Berlekamp-Massey算法 belle-de-jour 密码分析算法 c语言抽象代数密码学信息与通信线性代数
Berlekamp-Massey算法是一种广泛应用于纠错编码中的迭代算法，我们在许多纠错编码中都能看见它的用途。BM算法最初是为了解决线性递推序列的问题而提出的，后来被广泛应用于纠错编码中，特别是用于解码如RS码（Reed-Solomon码）和BCH码等循环纠错码。这些编码方案在数据传输和存储系统中扮演着重要角色，能够纠正多个错误并检测潜在的错误，从而确保数据的完整性和可靠性。BM算法基本原理BM
WAF相关知识及安全狗的部署和绕过_安全狗waf拦截规则 2401_86951318 安全网络
2）工具检测二：安全狗使用指南（一）安全狗的下载（二）安全狗的安装（三）安全狗绕过一：WAF基础知识（一）WAF简介WAF即Web应用程序防火墙通过过滤和监视Web应用程序与Internet之间的HTTP通信来帮助保护Web应用程序，WebApplicationFirewall(WEB应用防护系统)。WAF与传统的Firewall(防火墙)不同，WAF针对的是应用层。WAF可以用来屏蔽常见的网站漏
人工智能学习框架：深入解析与实战指南一ge科研小菜鸡人工智能人工智能
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能，以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
json格式的标记文件转yolo格式（txt）的标记文件帅气的亮 json YOLO python
背景我在使用anylabeling标记软件时发现导出的标记文件格式只能是json格式，而我yolov8训练模型的标记文件需要时txt格式的，所以我需要写一个转换脚本脚本1.脚本1这个脚本是针对于矩形框标记的转换，也就是目标检测importjsonimportosdefconvert_json_to_yolo(json_file_path,output_dir,class_mapping):"""将
AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构 AI天才研究院大数据AI人工智能 AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其主要驱动力之一，已经在各个领域取得了显著的成果。然而，随着模型规模的不断扩大，如何高效地搭建、训练和部署深度学习模型，成为一个亟待解决的问题。传统的单机训练方式在计算资源有限的情况
python windows 外部usb设备检测 myzzb python windows 后端驱动开发交互
importwin32com#测试使用KINGSTON金士顿u盘list_name=["KINGSTON"]#windows外部设备检测defdetect():"""检测windows的外部设备通过全局变量把控，用的是匹配不是相等return获取到文件列表"""wmi=win32com.client.Dispatch("WbemScripting.SWbemLocator")service=wmi
# 第一章：认识chatgpt 出门喝奶茶 chatgpt chatgpt
chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期，人工智能（AI）初见端倪，目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支，致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术，使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代，深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
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 java BigDecimal
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 echo shell
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 java spring
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 java spring
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
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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 socket C#
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 sql WEB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
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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.
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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 java jvm jdk
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
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[一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解 superlxw1234 hive hive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。

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