想学摄影的IT男
想学摄影的IT男

目标检测yolov5环境、工具安装配置及开源代码调试运行

环境、工具的安装配置

方法推荐两个：

  1. 视频教程：最详细的 Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 CPU GPU 版 | 土堆教教程
  2. 博客教程：利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装—免额外安装CUDA和cudnn（适合小白的保姆级教学）

yolov5开源代码调试运行
视频教程：目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战【土堆 x 布尔艺数】

你可能感兴趣的:(目标检测,目标检测,深度学习,pytorch)

  • 李开复：AI 2.0 时代的机遇 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中，深度学习作为人工智能的核心技术之一，推动了AI技术的飞速发展。然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
  • C#学习笔记（3）： 调用YOLOv8 playerofIE c#学习笔记YOLOpython
    最近做的项目需要C#编写上位机程序，同时也要使用yolo进行深度学习检测。使用pythonnet调用写好的py文件，C#代码如下:Runtime.PythonDLL="python310.dll";PythonEngine.Initialize();using(Py.GIL()){dynamicsys=Py.Import("sys");dynamictorch=Py.Import("torch")
  • 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
  • llama.cpp 和 LLM（大语言模型） 这个懒人 llama语言模型人工智能
    llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
  • llama-factory微调 AI Echoes 深度学习人工智能机器学习deepseek
    大模型微调实操--llama-factoryllama-factory环境安装前置准备英伟达显卡驱动更新地址下载NVIDIA官方驱动|NVIDIAcuda下载安装地址CUDAToolkit12.2Downloads|NVIDIADeveloperpytorch下载安装地址PreviousPyTorchVersions|PyTorchllama-factory项目和文档地址https://githu
  • 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
  • 构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术 2401_85761003 mojo架构
    构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术在深度学习的世界里，模型架构的设计往往决定了算法的性能和适用性。Mojo模型，作为一个假想中的高级机器学习框架，允许用户实现自定义的模型架构来解决特定的问题。本文将深入探讨如何在Mojo模型中实现自定义模型架构，并提供详细的步骤和代码示例，以帮助读者掌握这一强大的技术。自定义模型架构的重要性灵活性自定义模型架构提供了设计适合特定问题需求的模型的灵活
  • TorchServe详解和应用 易之阴阳 机器学习人工智能深度学习pythonTorchserver
    TorchServer是PyTorch的一个组件，它是一个轻量级的服务框架，用于部署和管理PyTorch模型，以便在生产环境中提供高效、可扩展的推理服务。TorchServer提供了RESTfulAPI，可以方便地与其他系统集成，支持模型热加载和热更新，确保模型的快速部署和更新。以下是TorchServer的一些关键特性：模型注册和管理：用户可以通过API注册模型，指定模型的路径、输入输出规范和所
  • 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
  • 大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系 技术流 Gavin AIoTpython语言模型ai
    近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器
  • PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？ 小诸葛IT课堂 pytorch人工智能python
    一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀，通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。其核心优势体现在：动态灵活性：代码即模型，支持即时调试Python原生支持：无缝衔接Python生态高效的GPU加速：通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态：GitHub贡献者超1.8万人，日均更新100+次二、动态计算图VS静态计算图对比#动态计算图示例（PyTorch）impo
  • 学习pytorch 阿什么名字不会重复呢 学习pytorch人工智能
    学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。学习计划概览学习周期：8周（每周约4-5小时）目标：掌握PyTorch基础，能够实现简单的深度学习模型。第1周：基础知识目标：了解深度学习的基础知识，掌握Python和NumPy基础。任务：学习Python基础（数据类型、控制流、函数、类）。资源
  • AI驱动的代码重构与优化技术 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    AI驱动的代码重构与优化技术概述什么是AI驱动的代码重构与优化？AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。这种技术能够通过学习大量的代码样本，识别出代码中的模式、问题和改进点，从而自动完成代码的重构和优化。重构的定义重构（Refactoring）是改进代码内部结构而不改变外部行为的过程。其目的通常是为了提高代码的可读性、可维
  • 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝 程序先锋 《python深度学习》笔记神经网络剪枝深度学习
    目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗，通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型，并通过设备上的私
  • 深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比 从零开始学习人工智能 深度学习剪枝人工智能
    ****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。根据剪枝的粒度和目标，剪枝可以分为非结构化剪枝（UnstructuredPruning）和结构化剪枝（StructuredPruning）。本文将详细介绍这两种剪枝方法的定义，并通过对比帮助读者更好地理解它们的差异。1.非结构化剪枝（UnstructuredPruning
  • Pytorch 小记 第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码 Start_Present pytorchcnn神经网络分类python深度学习
    本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。本代码的平台是PyCharm2024.1.3，python版本3.11numpy版本是1.26.4，pytorch版本2.0.0+cu118，d2l的版本是1.0.3importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchv
  • 从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略 一键难忘 剪枝深度学习算法知识蒸馏
    本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
  • pytorch的使用：卷积神经网络模块 樱花的浪漫 pytorchcnnpytorch深度学习计算机视觉
    1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
  • PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝 小风_ 模型压缩与加速pytorchpytorch深度学习人工智能
    目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备
  • YOLOv8n-seg.pt的使用（实例分割，训练自己制作的数据集） 再坚持一下！！！ YOLO
    Ubuntu+python3一、YOLOV8源码下载参考：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite二、数据集制作1.labelme下载：pip3installlabelme2.终端输入labelme,打开labelme。界面“打开目录”，打开图片目录images，进行多边形标注（右键
  • 优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解 代码之光_1980 深度学习pytorch剪枝
    标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。通过剪枝，我们可以去除模型中的冗余权重，从而减少模型的复杂度和提高运算速度，同时保持或甚至提升模型的准确率。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中实现模型剪枝，并提供相应的代码示例。1.模型剪枝的基本概念模型剪枝主要分为两种类型：结构化剪枝和非结构化剪枝。结构化剪枝通常指的是剪除整个
  • Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术 冰蓝蓝 自然语言处理神经网络人工智能深度学习
    在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。为了解决这个问题，研究者们提出了多种正则化技术，其中之一就是Dropout。什么是Dropout？Dropout是一种正则化技术，由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”（即暂时移除）网络中的一些神经元
  • 模型保存与加载：PyTorch中的实践指南 冰蓝蓝 自然语言处理pytorch人工智能python
    在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。模型保存在PyTorch中，有两种主要的模型保存方法：保存整个模型和仅保存模型参数。保存整个模型保存整个模型意味着保存模型的结构和参数。这种方法简单直接，但文件体积较大，且依赖于模型的具体实现。importto
  • 深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角 冰蓝蓝 深度学习深度学习人工智能
    在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。在这样的背景下，注意力机制（AttentionMechanism）应运而生，它不仅提升了模型的处理能力，还为深度学习领域带来了新的研究视角。什么是注意力机制？注意力机制是一种受人类视觉注意力启发的技术，它允许模型在处理大量信息时，能够动态地聚
  • torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器 冰蓝蓝 transformertransformer深度学习
    在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。torch.unsqueeze函数就是PyTorch提供的一个非常有用的工具，用于在指定位置增加张量的维度。本文将详细介绍torch.unsqueeze的用法和一些实际应用场景。什么是torch.unsqu
  • 如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？ 百态老人 matlab深度学习开发语言
    要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。可以通过gpuDevice命令检查GPU是否具备加速功能。安装必要的工具箱：确保安装了MATLAB的DeepLearningToolbox和ParallelComputingToolbox，这些工具箱提供
  • Matlab GPU加速技术 算法工程师y matlab开发语言
    1.GPU加速简介（1）为什么使用GPU加速？CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务，而GPU拥有数千个流处理器，专为并行计算设计。对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。（2）Matlab的GPU支持功能依赖：需安装ParallelComputingToolbox（并行计算工具箱）。硬件要求：支持CUDA的NVIDIAGPU（如Tesla、GeForc
  • pytorch中的DataLoader 朋也透william pytorch人工智能python
    在PyTorch中，DataLoader是一个工具类，用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用：Dataset：定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader：负责从D
  • 机器学习中输入输出Tokens的概念详解 爱吃土豆的程序员 机器学习基础机器学习人工智能Tokens
    随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
  • pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道 小赖同学啊 人工智能pytorch人工智能python
    PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容，适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。以下是PyTorch的高级知识点，详细且全面：1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义：使用半精度（FP16）和单精度（FP32）混合训练，减少内存占用并加速计算。实现：使用torch.cuda.amp模块。示例：fromtorch.cuda.ampimportautocast,GradSc
  • jdk tomcat 环境变量配置 Array_06 javajdktomcat
    Win7 下如何配置java环境变量 1。准备jdk包，win7系统，tomcat安装包（均上网下载即可） 2。进行对jdk的安装，尽量为默认路径（但要记住啊！！以防以后配置用。。。） 3。分别配置高级环境变量。   电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。 分别配置 : path    &nbs
  • Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误 bijian1013 javaspring
            在工作中调另一个系统的SDK包，出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。 org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
  • LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数 Cwind java题解位运算LeetCodeAlgorithm
    原题链接：#136 Single Number 要求： 给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现两次。找出这个元素 注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间 难度：中等 分析： 题目限定了线性的时间复杂度，同时不使用额外的空间，即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，故将数组中的每个元素进
  • qq登陆界面开发 15700786134 qq
    今天我们来开发一个qq登陆界面，首先写一个界面程序，一个界面首先是一个Frame对象，即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下： public class First {         public void initul(){        jf=ne
  • Linux的程序包管理器RPM 被触发 linux
    在早期我们使用源代码的方式来安装软件时，都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序，然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装，这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤，便于广大用户的安装部署程序，程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包，提供给大家下载，我们只需要根据自己的
  • socket通信遇到EOFException 肆无忌惮_ EOFException
    java.io.EOFException at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281) at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
  • 基于spring的web项目定时操作 知了ing javaWeb
    废话不多说，直接上代码，很简单 配置一下项目启动就行 1，web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="h
  • 树形结构的数据库表Schema设计 矮蛋蛋 schema
    原文地址： http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488     程序设计过程中，我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系，如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等，通常而言，这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库，都是以二维表的形式记录存储数据信息，
  • maven将jar包和源码一起打包到本地仓库 alleni123 maven
    http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository <project> ... <build> <plugins> <plugin> <groupI
  • java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小，可读，等属性！！！ 百合不是茶
    类 File File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。 1，何为文件： 标准文件（txt doc mp3...） 目录文件（文件夹） 虚拟内存文件   2，File类中有可以创建文件的 createNewFile（）方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(）{}因为可能会抛出异常；也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
  • Spring注入有继承关系的类（2） bijian1013 javaspring
    被注入类的父类有相应的属性，Spring可以直接注入相应的属性，如下所例：1.AClass类 package com.bijian.spring.test4; public class AClass { private String a; private String b; public String getA() { retu
  • 30岁转型期你能否成为成功人士 bijian1013 成长励志
            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四】Velocity与Java互操作 bit1129 velocity
    Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发，用于替代JSP标签技术，那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础，      POJO    package com.tom.servlets; public
  • 【Hive十一】Hive数据倾斜优化 bit1129 hive
    什么是Hive数据倾斜问题   操作：join,group by,count distinct 现象：任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成；查看未完成的子任务，可以看到本地读写数据量积累非常大，通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。 原因：key分布不均匀 倾斜度衡量：平均记录数超过50w且
  • 在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等 ronin47 nginx lua csrf
    Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 location /{
  • java-3.求子数组的最大和 bylijinnan java
    package beautyOfCoding; public class MaxSubArraySum { /** * 3.求子数组的最大和 题目描述： 输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。 数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。 求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。 例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
  • Netty源码学习-FileRegion bylijinnan javanetty
    今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java 可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象，而不需要相应的encoder： //pipeline（没有诸如“FileRegionEncoder”的handler）： public ChannelPipeline ge
  • 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题 cngolon 跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
    Zero Clipboard的实现原理 Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上，这样其实点击的不是按钮而是 Flash ，这样将需要的内容传入Flash，再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。 Zero Clipboard的安装方法 首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包，解压后把文件夹中两个文件：ZeroClipboard.js
  • 单例模式 cuishikuan 单例模式
    第一种（懒汉，线程不安全）： public class Singleton {   2     private static Singleton instance;   3     pri
  • spring+websocket的使用 dalan_123
    一、spring配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"    xmlns:xsi="http://www.w3.or
  • 细节问题：ZEROFILL的用法范围。 dcj3sjt126com mysql
    1、zerofill把月份中的一位数字比如1，2，3等加前导0 mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL,    -> day
  • Android开发10——Activity的跳转与传值 dcj3sjt126com Android开发
    Activity跳转与传值，主要是通过Intent类，Intent的作用是激活组件和附带数据。   一、Activity跳转 方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)   方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
  • jdbc 得到表结构、主键 eksliang jdbc 得到表结构、主键
    转自博客：http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042 假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
  • Android 应用程序开关GPS gqdy365 android
    要在应用程序中操作GPS开关需要权限： <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" /> 但在配置文件中添加此权限之后会报错，无法再eclipse里面正常编译，怎么办？ 1、方法一：将项目放到Android源码中编译； 2、方法二：网上有人说cl
  • Windows上调试MapReduce zhiquanliu mapreduce
    1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
  • 如何看待一些知名博客推广软文的行为？ justjavac 博客
    本文来自我在知乎上的一个回答：http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621 互联网上的两种典型心态： 当初求种像条狗，如今撸完嫌人丑 当初搜贴像条犬，如今读完嫌人软 你为啥感觉不舒服呢？ 难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用，你才舒服？ 就如同 Google 关闭了 Gooled Reader，那是
  • sql优化总结 macroli sql
    为了是自己对sql优化有更好的原则性，在这里做一下总结，个人原则如有不对请多多指教。谢谢！   要知道一个简单的sql语句执行效率，就要有查看方式，一遍更好的进行优化。   一、简单的统计语句执行时间 declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
  • Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结 超声波 oraclelinux
    1.linux更改主机名   (1)#hostname oracledb　　　　临时修改主机名 (2) vi /etc/sysconfig/network 　　修改hostname (3) vi /etc/hosts　　　　　　　　修改IP对应的主机名   2.linux重启oracle实例及监听的各种方法 （注意操作的顺序应该是先监听，后数据库实例） &nbs
  • hive函数大全及使用示例 superlxw1234 hadoophive函数
      具体说明及示例参 见附件文档。     文档目录：   目录 一、关系运算： 4 1. 等值比较: = 4 2. 不等值比较: <> 4 3. 小于比较: < 4 4. 小于等于比较: <= 4 5. 大于比较: > 5 6. 大于等于比较: >= 5 7. 空值判断: IS NULL 5
  • Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序 wiselyman spring 4
    4.1 @Order Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序 4.2 演示 两个演示bean package com.wisely.spring4_2.order; public class Demo1Service { } package com.wisely.spring4_2.order; public class
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他