田土豆
田土豆

WIDER FACE -- 人脸检测数据集

WIDER FACE -- 人脸检测数据集_第1张图片
WIDER FACE -- 人脸检测数据集_第2张图片

Overview

WIDER FACE是一个人脸检测数据集，图片选自WIDER数据集。WIDER FACE共标注了32203张图片393703张脸。数据集分为train/val/test，包含61种场景

Download

关注公众号 DL数据集 ，搜索widerface

官网链接：
http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/index.html

Citation

@inproceedings{yang2016wider,

Author = {Yang, Shuo and Luo, Ping and Loy, Chen Change and Tang, Xiaoou},

Booktitle = {IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},

Title = {WIDER FACE: A Face Detection Benchmark},

Year = {2016}}

你可能感兴趣的:(深度学习数据集,r语言,开发语言)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • LLM 词汇表 落难Coder LLMsNLP大语言模型大模型llama人工智能
    Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集，而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示，而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式 熬夜写代码的平头哥∰ 目标检测YOLO人工智能
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注
  • Faiss Tips：高效向量搜索与聚类的利器 焦习娜Samantha
    FaissTips：高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索（AN
  • 番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别 futureflsl 数据集分类数据挖掘人工智能
    数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery
  • 钢筋长度超限检测检数据集VOC+YOLO格式215张1类别 futureflsl 数据集YOLO深度学习机器学习
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：215标注数量(xml文件个数)：215标注数量(txt文件个数)：215标注类别数：1标注类别名称:["iron"]每个类别标注的框数：iron框数=215总框数：215使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进
  • Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器 网络·魚 大数据faiss
    Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
  • ES聚合分析原理与代码实例讲解 光剑书架上的书 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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    ES聚合分析原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1问题的由来在大规模数据分析场景中，特别是在使用Elasticsearch（ES）进行数据存储和检索时，聚合分析成为了一个至关重要的功能。聚合分析允许用户对数据集进行细分和分组，以便深入探索数据的结构和模式。这在诸如实时监控、日志分析、业务洞察等领域具有广泛的应用。1.2研究现状目前，ES聚合分析已经成为现代大数据平台的核心组件之一。它支持多种类型的聚
  • K近邻算法_分类鸢尾花数据集 _feivirus_ 算法机器学习和数学分类机器学习K近邻
    importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
  • Python多线程实现大规模数据集高效转移 sand&wich 网络python服务器
    背景在处理大规模数据集时，通常需要在不同存储设备、不同服务器或文件夹之间高效地传输数据。如果采用单线程传输方式，当数据量非常大时，整个过程会非常耗时。因此，通过多线程并行处理可以大幅提升数据传输效率。本文将分享一个基于Python多线程实现的高效数据传输工具，通过遍历源文件夹中的所有文件，将它们移动到目标文件夹。工具和库这个数据集转移工具主要依赖于以下Python标准库：os：用于文件系统操作，如
  • COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集 QYQY77 YOLOpython
    """--json_path输入的json文件路径--save_path保存的文件夹名字，默认为当前目录下的labels。"""importosimportjsonfromtqdmimporttqdmimportargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--json_path',default='./instances
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • [数据集][目标检测]汽车头部尾部检测数据集VOC+YOLO格式5319张3类别 FL1623863129 数据集目标检测汽车YOLO
    数据集制作单位：未来自主研究中心(FIRC)版权单位：未来自主研究中心(FIRC)版权声明：数据集仅仅供个人使用，不得在未授权情况下挂淘宝、咸鱼等交易网站公开售卖,由此引发的法律责任需自行承担数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：5319标注数量(xml文件
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • Hadoop 傲雪凌霜，松柏长青 后端大数据hadoop大数据分布式
    ApacheHadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理海量数据集。它具有高度的可扩展性、容错性和高效的分布式存储与计算能力。Hadoop核心由四个主要模块组成，分别是HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理）和HadoopCommon（公共工具和库）。1.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）HDFS是Hadoop生
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • Hadoop架构 henan程序媛 hadoop大数据分布式
    一、案列分析1.1案例概述现在已经进入了大数据(BigData)时代，数以万计用户的互联网服务时时刻刻都在产生大量的交互，要处理的数据量实在是太大了，以传统的数据库技术等其他手段根本无法应对数据处理的实时性、有效性的需求。HDFS顺应时代出现，在解决大数据存储和计算方面有很多的优势。1.2案列前置知识点1.什么是大数据大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大量数据集合，
  • [转载] NoSQL简介 weixin_30325793 大数据数据库运维
    摘自“百度百科”。NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。虽然NoSQL流行语
  • 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
    深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
  • python编写直方图和饼图 2301_80421078 python开发语言
    1.直方图#直方图的绘制#语法格式：plt.hist(x,bins),其中x:数据集；bins:统计数据的分布区间importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#导入文件excel=pd.read_excel('成绩.xlsx')#print(excel)#避免乱码plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']x=ex
  • Cut, Paste and Learn方法解读 wangxinwei2000 深度学习人工智能
    Abstract问题背景：标注数据的缺乏：在实例检测任务中，部署物体检测模型的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如，在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。每当面对新的环境和新的物体实例时，都需要进行昂贵的数据收集和标注工作。研究贡献：解决方法：本文提出了一种简单的方法，可以以最小的努力生成大量标注的实例数据集。关键洞察：研究者的关键洞察是，仅仅确保“局部真实感”（patc
  • Python中判断两个字符串的内容是否相同 songyuc 《Python学习笔记》Python
    1前言今天在划分数据集的时候，需要判断两个字符串的内容是否相同，这个之前查过，不过好像忘记了，所以想着再记录一下～2Python中判断两个字符串的内容是否相同使用“==”符号进行判断，这个判断是根据字符串中字符的ASCII进行判断的；在判断字符串内容是否相同时，不能使用“is”进行判断，因为is是判断变量的内存ID（即使用函数id(a)获得变量的内存ID）是否相同；
  • 机器学习 流形数据降维：UMAP 降维算法 小嗷犬 Python机器学习#数据分析及可视化机器学习算法人工智能
    ✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP（UniformManifoldApproximatio
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch深度学习python
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
  • python画出分子化学空间分布（UMAP） Sakaiay python
    利用umap画出分子化学空间分布图安装pipinstallumap-learn下面是用一个数据集举的例子importtorchimportumapimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.manifoldimportTSNEfromrdkit.Chemimport
  • Maven Array_06 eclipsejdkmaven
    Maven Maven是基于项目对象模型(POM)， 信息来管理项目的构建，报告和文档的软件项目管理工具。 Maven 除了以程序构建能力为特色之外，还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性，所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法，许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven，而且公司
  • ibatis的queyrForList和queryForMap区别 bijian1013 javaibatis
    一.说明         iBatis的返回值参数类型也有种：resultMap与resultClass，这两种类型的选择可以用两句话说明之：         1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候，则可直接用resultClass直接指定查询结果类
  • LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重 Cwind java位运算LeetCodeAlgorithm题解
    原题链接：#191 Number of 1 Bits 要求： 写一个函数，以一个无符号整数为参数，返回其汉明权重。例如，‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。 汉明权重：指一个字符串中非零字符的个数；对于二进制串，即其中‘1’的个数。 难度：简单 分析： 将十进制参数转换为二进制，然后计算其中1的个数即可。 “
  • 浅谈java类与对象 15700786134 java
          java是一门面向对象的编程语言，类与对象是其最基本的概念。所谓对象，就是一个个具体的物体，一个人，一台电脑，都是对象。而类，就是对象的一种抽象，是多个对象具有的共性的一种集合，其中包含了属性与方法，就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象，这个对象就拥有了该类全部的属性，方法。相比于结构化的编程思路，面向对象更适用于人的思维
  • linux下双网卡同一个IP 被触发 linux
    转自： http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/ 由于需要一台机器有两个网卡，开始时设置在同一个网段的IP，发现数据总是从一个网卡发出，而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下，发现相同的问题不少： 一、 关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
  • 安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开 肆无忌惮_ 安卓
    遇到一个奇怪的问题，当SplashActivity跳转到MainActivity之后，按主页键，再去打开程序，程序没法再打开（闪一下），结束任务再开也是这样，只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity   本来代码：   // 销毁这个Activity fin
  • 通过cookie保存并读取用户登录信息实例 知了ing JavaScripthtml
    通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合；通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie；通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外，将一个cookie对象发送到客户端，使用response对象的addCookie()方法。 下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。 （1）创建index.jsp文件。在改
  • JAVA 对象池 矮蛋蛋 javaObjectPool
    原文地址： http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html Jakarta对象池       ☆为什么使用对象池   恰当地使用对象池化技术，可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗，提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
  • ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法 alleni123 java
    场景如下： ArrayList<Obj> list Obj-> createTime, sid. 现在要根据obj的createTime来进行定期清理。（释放内存） ------------------------- 首先想到的方法就是 for(Obj o:list){ if(o.createTime-currentT>xxx){
  • 阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝 百合不是茶 平台战略
    “耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”，“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿 ，主要是用来进行农业方面，将农民手中的散地集中起来 不仅加大农民集体在土地上面的话语权，还增加了土地的流通与 利用率，提高了土地的产量，有利于大规模的产业化的高科技农业的 发展，阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整，但是集体化之后农民的个体的话语权 将更少，国家应出台相应的法律法规保护
  • Spring注入有继承关系的类（1） bijian1013 javaspring
    一个类一个类的注入 1.AClass类 package com.bijian.spring.test2; public class AClass { String a; String b; public String getA() { return a; } public void setA(Strin
  • 30岁转型期你能否成为成功人士 bijian1013 成功
            很多人由于年轻时走了弯路，到了30岁一事无成，这样的例子大有人在。但同样也有一些人，整个职业生涯都发展得很优秀，到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因，我们接触很多30岁左右的经理人，发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前，他们的职业生涯表现很优秀，但从30岁到40岁这一段，很多人
  • [Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用 bit1129 velocity
    什么是VelocityViewServlet 使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中，以Servlet+Velocity的方式实现web应用   Servlet + Velocity的一般步骤 1.自定义Servlet，实现VelocityViewServl
  • 【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service bit1129 service
    Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解？   A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
  • NGINX + LUA实现复杂的控制 ronin47 lua nginx 控制
    安装lua_nginx_module 模块 lua_nginx_module 可以一步步的安装，也可以直接用淘宝的OpenResty Centos和debian的安装就简单了。。 这里说下freebsd的安装： fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz cd lua-5.1.4 ma
  • java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字， 在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字 bylijinnan java
    public class TwoElementEqualSum { /** * 第 14 题： 题目：输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字， 在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字。 要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字，输出任意一对即可。 例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
  • Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder bylijinnan javanetty
    今天看Netty如何实现一个Http Server org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory： pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder()); pipeline.addLast(&quo
  • java敏感词过虑-基于多叉树原理 cngolon 违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
    基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包，用于java中的敏感词过滤 1、工具包自带敏感词词库，第一次调用时读入词库，故第一次调用时间可能较长，在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右，纯文本35毫秒左右。   2、如需自定义词库，将jar包考入WEB-INF工程的lib目录，在WEB-INF/classes目录下建一个 utf-8的words.dict文本文件，
  • 多线程知识 cuishikuan 多线程
    T1，T2，T3三个线程工作顺序，按照T1，T2，T3依次进行 public class T1 implements Runnable{           @Override      
  • spring整合activemq dalan_123 java spring jms
    整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分：     a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接      b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
  • MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime？ dcj3sjt126com mysql
      环境：Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1 第一步、创建一个表date_test（非定长、int时间） CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
  • Parcel: unable to marshal value dcj3sjt126com marshal
    在两个activity直接传递List<xxInfo>时，出现Parcel: unable to marshal value异常。   在MainActivity页面（MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>）：   Intent intent = new Intent(this, Next
  • linux进程的查看上（ps） eksliang linux pslinux ps -llinux ps aux
    ps:将某个时间点的进程运行情况选取下来 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/admin/blogs/2119469 http://eksliang.iteye.com         ps 这个命令的man page 不是很好查阅，因为很多不同的Unix都使用这儿ps来查阅进程的状态，为了要符合不同版本的需求，所以这个
  • 为什么第三方应用能早于System的app启动 gqdy365 System
    Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了，这里就不细述了，这里不阐述ROM启动还有bootloader，软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来（包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等）-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
  • App Framework发送JSONP请求(3) hw1287789687 jsonp跨域请求发送jsonpajax请求越狱请求
    App Framework 中如何发送JSONP请求呢? 使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/ 如何发送Ajax请求呢? (1)登录 /*** * 会员登录 * @param username * @param password */ var user_login=function(username,password){ // aler
  • 发福利，整理了一份关于“资源汇总”的汇总 justjavac 资源
    觉得有用的话，可以去github关注：https://github.com/justjavac/awesome-awesomeness-zh_CN 通用 free-programming-books-zh_CN 免费的计算机编程类中文书籍 精彩博客集合 hacke2/hacke2.github.io#2 ResumeSample 程序员简历
  • 用 Java 技术创建 RESTful Web 服务 macroli java编程WebREST
    转载：http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-jaxrs/   JAX-RS (JSR-311) 【 Java API for RESTful Web Services 】是一种 Java™ API，可使 Java Restful 服务的开发变得迅速而轻松。这个 API 提供了一种基于注释的模型来描述分布式资源。注释被用来提供资源的位
  • CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项 超声波 oraclelinux
    前言： 这两天项目要上线了，由我负责往服务器部署整个项目，因此首先要往服务器安装oracle，服务器本身是CentOS6.5的64位系统，安装的数据库版本是11g，在整个的安装过程中碰到很多的坑，不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。   安装过程中可能遇到的问题（注
  • HttpClient 4.3 设置keeplive 和 timeout 的方法 supben httpclient
    ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() { @Override public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) { long keepAlive
  • Spring 4.2新特性-@Import注解的升级 wiselyman spring 4
    3.1 @Import @Import注解在4.2之前只支持导入配置类 在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean 3.2 示例 演示java类 package com.wisely.spring4_2.imp; public class DemoService { public void doSomethin
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他