weixin_43730508
weixin_43730508

labelme标注的文件转换为图片

1.安装labelme

conda create --name labelme python=3.6

activate labelme

pip install pyqt5

conda install labelme
接着输入labelme  软件界面就出来了

2.标注图片并保存为json格式

3.将json转化为图片
只需要在anaconda 下进入labelme环境下直接转换，只能转换一张图片

labelme_json_to_dataset D:\image\yuantu\000079_croped80.json

你可能感兴趣的:(Deeplabv3+)

  • MMLAB的实例分割算法mmsegmentation 我爱派生 实例分割算法深度学习人工智能计算机视觉python
    当谈及实例分割时，人们往往只会提到一些早期的经典算法，比如PSP-Net、DeepLabv3、DeepLabv3+和U-Net。然而，实例分割领域已经在过去的五六年中蓬勃发展，涌现出许多新的算法。今天，让我们一起探索这个算法库，它包含了众多最新的实例分割算法。后面，我将会为大家详细介绍如何使用这个算法库。总的来说，若你关注实例分割领域的最新进展，这个算法库值得你拥有。1、目前支持的算法：-[x][
  • 【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+(第一步)-----环境配置 努力弹琴的大风天 Deeplabv3+复现pytorch深度学习ubuntulinuxpython
    用pytorch复现Deeplabv3+(第一步)-----环境配置本文是使用的Linux发行版之一的Ubuntu18.04，在pytorch下复现的，使用Windows或者在tensorflow上复现的同学自动略过；本文持续更新中，有同学有环境配置上不懂的问题，随时可以在评论区发表评论，博主看到后会给出指导；运行Deeplabv3需要的硬件显卡需要好一点，本文使用的是NVIDIAGeForceR
  • 【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+(第二步)-----cityscapes数据集训练和预测 努力弹琴的大风天 Deeplabv3+复现pytorch人工智能python深度学习ubuntu
    在查看本篇文章之前，请先查看博主的上一篇文章【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+(第一步)-----环境配置_努力弹琴的大风天的博客-CSDN博客配置好环境之后，再进行接下来的操作注意：本文原来是在Ubuntu18.04上测试的，后来在windows上搭建了环境，现在是在windows上测试的。目录一、源码、数据集和预训练下载2.1源码下载2.2
  • 【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+第三步)-----CityscapesScripts生成自己的标签 努力弹琴的大风天 Deeplabv3+复现pytorch人工智能python深度学习
    本文是在前面两篇文章的基础上，讲解如何更改训练数据集颜色，需要与前面两篇文章连起来看。本文用于修改cityscapes数据集的标签颜色与Semankitti数据集的标签一致，对修改后的数据集进行训练。需要下载两个开发工具包和一个数据集，分别是cityscapesScripts-master、semantic-kitti-api-master和cityscapes数据集：cityscapesScri
  • 图像分割实战-系列教程17：deeplabV3+ VOC分割实战5-------main.py 机器学习杨卓越 图像分割实战深度学习pytorch计算机视觉图像分割deeplab
    图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传deeplab系列算法概述deeplabV3+VOC分割实战1deeplabV3+VOC分割实战2deeplabV3+VOC分割实战3deeplabV3+VOC分割实战4deeplabV3+VOC分割实战510、main.py的main()函数defmain():opts
  • 图像分割实战-系列教程13：deeplabV3+ VOC分割实战1-------项目介绍与参数解析 机器学习杨卓越 图像分割实战计算机视觉人工智能目标检测语义分割图像分割
    图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传deeplab系列算法概述deeplabV3+VOC分割实战1deeplabV3+VOC分割实战2deeplabV3+VOC分割实战3deeplabV3+VOC分割实战4deeplabV3+VOC分割实战51、项目介绍1.1VoC2012数据集介绍Visualobject
  • 图像分割实战-系列教程14：deeplabV3+ VOC分割实战2-------数据读取 机器学习杨卓越 图像分割实战计算机视觉人工智能语义分割deeplab深度学习pytorch
    图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传deeplab系列算法概述deeplabV3+VOC分割实战1deeplabV3+VOC分割实战2deeplabV3+VOC分割实战3deeplabV3+VOC分割实战4deeplabV3+VOC分割实战53、数据集读取在第2部分我们介绍了项目用到的参数，这部分介绍怎么构
  • 图像分割实战-系列教程16：deeplabV3+ VOC分割实战4-------网络结构2 机器学习杨卓越 图像分割实战深度学习计算机视觉pytorch图像分割deeplab
    图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传deeplab系列算法概述deeplabV3+VOC分割实战1deeplabV3+VOC分割实战2deeplabV3+VOC分割实战3deeplabV3+VOC分割实战4deeplabV3+VOC分割实战5本项目的网络结构在network文件夹中，主要在modeling.
  • 图像分割实战-系列教程15：deeplabV3+ VOC分割实战3-------网络结构1 机器学习杨卓越 图像分割实战深度学习pytorch计算机视觉图像分割deeplab
    图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传deeplab系列算法概述deeplabV3+VOC分割实战1deeplabV3+VOC分割实战2deeplabV3+VOC分割实战3deeplabV3+VOC分割实战4deeplabV3+VOC分割实战5本项目的网络结构在network文件夹中，主要在modeling.
  • deeplabv3+源码之慢慢解析26 第五章utils文件夹(1)ext_transforms.py--2个翻转类和ExtCompose类 老王小可 技术人工智能deeplabv3+语义分割深度学习
    系列文章目录（共五章33节已完结）第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(1)main.py–get_argparser函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(2)main.py–get_dataset函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(3)main.py–validate函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(4)main.py–main函数第一章
  • deeplabv3+源码之慢慢解析29 第五章utils文件夹(4)ext_transforms.py--ExtResize类，ExtColorJitter类，Lambda类和Compose类 老王小可 技术人工智能deeplabv3+语义分割深度学习
    系列文章目录（共五章33节已完结）第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(1)main.py–get_argparser函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(2)main.py–get_dataset函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(3)main.py–validate函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(4)main.py–main函数第一章
  • 图像分割deeplab系列 TechMasterPlus 图像分割计算机视觉深度学习人工智能
    DeepLab系列是谷歌团队提出的一系列语义分割算法。DeepLabv1于2014年推出，并在PASCALVOC2012数据集上取得了分割任务第二名的成绩，随后2017到2018年又相继推出了DeepLabv2，DeepLabv3以及DeepLabv3+。DeepLabv1的两个创新点是空洞卷积（AtrosConvolution）和基于全连接条件随机场（FullyConnectedCRF）。Dee
  • Deeplabv3+概述（语义分割，小白必看） 唐宋宋宋 计算机视觉人工智能pycharm
    哈喽大家好！我是唐宋宋宋，很荣幸与您相见！！代码奉上：https://github.com/bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch图像分割可以分为两类：语义分割（SemanticSegmentation）和实例分割（InstanceSegmentation），其区别如图所示。可以看到语义分割只是简单地对图像中各个像素点分类，但是实例分割更进一步，需要区分开不同物体，这
  • 【DeepLabv3+】训练自己的数据集（小白版） 知道的都知道 不知道的慢慢了解 深度学习pytorch
    代码来源于代码本地训练，设备3050一、数据集准备1.数据集创建在原始的根目录VOCdevkit下创建数据集Crack500文件夹，下面再创建三个文件夹。ImageSets下创建文件夹，命名为Segmentation。里面存放生成的txt文件JPEGImages放原始的图片SegmentationClass放原始图片对应的mask图片的png格式2.数据集的处理需要用到根目录下的voc_annot
  • DenseNet：超越deeplabv3+ Woooooooooooooo
    基于DenseNets构建的形状像梯子的语义分割架构，其不仅精度达到目前最高（超越DeepLabV3+），而且参数量少，计算速度快，可谓语义分割领域的新突破。图中DB代表这DenseBlocks，TD为transitionlayers，TU为transition-upblocks，f为输出特征图（后面的数字为特征图个数），输出特征图上的x4、x8...x32为下采样倍数，SPP为spatialpy
  • 一种边缘梯度插值的双分支deeplabv3+语义分割模型 罗思付之技术屋 物联网及AI前沿技术专栏计算机视觉人工智能深度学习
    摘要:针对deeplabv3+解码器采用双线性插值的单一分支结构易导致图像的高频分量损失、语义分割精度不高的问题，采用索伯(Sobel)算子计算各像素点沿不同方向的边缘梯度值并结合双三次插值算法，提出一种边缘梯度插值方法；在此基础上，对1/8输入图像与编码器输出采用边缘梯度2倍上插值再经特征融合和边缘梯度2倍上插值操作，并与1/4输入图像经特征融合后再进行边缘梯度4倍上插值操作，从而提出一种边缘梯
  • opencv-利用DeepLabV3+模型进行图像分割去除输入图像的背景 普通研究者 opencv深度学习案例opencv人工智能计算机视觉
    分离图像中的人物和背景通常需要一些先进的图像分割技术。GrabCut是一种常见的方法，但是对于更复杂的场景，可能需要使用深度学习模型。以下是使用深度学习模型（如人像分割模型）的示例代码：#导入相关的库importcv2importnumpyasnpimporttorchimporttorchvision.transformsasTfromtorchvision.models.segmentatio
  • DeepLabV3+模型训练全过程 勤勤恳恳的小码农 人工智能计算机视觉pythonpytorch
    一、DeepLabV3+介绍Deeplabv3+模型是由谷歌在2021年提出来的一个用于语义分割的模型，它可以进行多分类语义分割也可以进行实例分割，在公共数据集PASCALVOC2012和Cityscapes上达到了89.0%及82.1%的精度，同时也是一个较为轻便的模型，因此Deeplabv3+是一个兼具了速度和精度的模型。此次，我选用了resnet101为主干模型的DeeplapV3+。二、数
  • 第12章 PyTorch图像分割代码框架-2 louwill12 pytorch人工智能python深度学习机器学习
    模型模块本书的第5-9章重点介绍了各种2D和3D的语义分割和实例分割网络模型，所以在模型模块中，我们需要做的事情就是将要实验的分割网络写在该目录下。有时候我们可能想尝试不同的分割网络结构，所以在该目录下可以存在多个想要实验的网络模型定义文件。对于PASCALVOC这样的自然数据集，我们可能想实验Deeplabv3+、PSPNet、RefineNet等网络的训练效果。代码11-3给出了Deeplab
  • 【计算机视觉】最全语义分割模型总结（从FCN到deeplabv3+） 旅途中的宽~ 计算机视觉计算机视觉语义分割FCNUnetdeeplab
    文章目录一、前言1.1语义分割二、FCN：CNN语义分割的开山之作2.1结构2.2特点三、Deeplab_v13.1前言3.2特点四、U-Net4.1结构4.2特点五、Seg-Net5.1结构5.2特点六、Deeplab_v26.1结构6.2特点6.3Fcis6.3.1特点七、RefineNet7.1结构7.2特点八、LargeKernelMatters8.1结构8.2特点九、deeplabv39
  • 解读deepLabV3+时遇到的问题总结 羊羊羊i 深度学习深度学习cnn计算机视觉
    环境问题python：3.10.12ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torchvision.models.utils起初pip以下这个包，也没有解决问题；后来发现是版本的问题。#fromtorchvision.models.utilsimportload_state_dict_from_urlfromtorch.hubimportload_state_dict_
  • deeplabV3+源码分解学习 horsetif
    github上deeplabV3+的源码是基于tensorflow（slim）简化的代码，是一款非常值得学习的标准框架结构。基于这份代码，可以学习到很多关于如何标准化构建大型深度学习网络的相关编写知识。一，dataset读取(关于dataset的写入生成我们放在后面，这里假设数据准备好了）#tensorflow已经不流行用原始的数据读取的方法，而是用slim更加简单方便。但是这里要看懂还是需要te
  • Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 星艺wxx
    即DeepLabv3+，主要是在DeepLabv3的基础上进行了一些创新，加入了一个Decoder模块来对分割结果尤其是边界进行细化，而且尝试引入Xception来作为encoder模块中的base网络。主要贡献：1、提出一个encoder-decoder的结构，使用deeplabv3作为encoder，decoder结构是一个新的模块。2、可以通过atrousconvolution任意控制提取的
  • deeplabv3+源码之慢慢解析22 第四章network文件夹(3)_deeplab.py--DeepLabV3类，DeepLabHeadV3Plus类和DeepLabHead类 老王小可 技术人工智能deeplabV3+语义分割深度学习
    系列文章目录（更新中）第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(1)main.py–get_argparser函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(2)main.py–get_dataset函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(3)main.py–validate函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(4)main.py–main函数第一章deepla
  • deeplabv3+源码之慢慢解析16 第四章network文件夹(1)backbone文件夹(b2)mobilenetv2.py--MobileNetV2类和mobilenet_v2函数 老王小可 技术人工智能deeplabv3+语义分割深度学习
    系列文章目录（更新中）`第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(1)main.py–get_argparser函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(2)main.py–get_dataset函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(3)main.py–validate函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(4)main.py–main函数第一章deepl
  • deeplabv3+源码之慢慢解析18 第四章network文件夹(1)backbone文件夹(c2)resnet.py--ResNet类和10个不同结构的调用函数 老王小可 技术人工智能深度学习deeplabv3+语义分割
    系列文章目录（更新中）第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(1)main.py–get_argparser函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(2)main.py–get_dataset函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(3)main.py–validate函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(4)main.py–main函数第一章deepla
  • deeplabv3+源码之慢慢解析20 第四章network文件夹(1)backbone文件夹(d2)xception.py--Xception类和xception函数 老王小可 技术人工智能deeplabv3+语义分割深度学习
    系列文章目录（更新中）第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(1)main.py–get_argparser函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(2)main.py–get_dataset函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(3)main.py–validate函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(4)main.py–main函数第一章deepla
  • deeplabv3+源码之慢慢解析13 第四章network文件夹(1)backbone文件夹(a3)hrnetv2.py--StageModule类 老王小可 技术人工智能deeplabv3+语义分割深度学习
    系列文章目录（更新中）`第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(1)main.py–get_argparser函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(2)main.py–get_dataset函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(3)main.py–validate函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(4)main.py–main函数第一章deepl
  • deeplabv3+源码之慢慢解析19 第四章network文件夹(1)backbone文件夹(d1)xception.py--SeparableConv2d类和Block类 老王小可 技术人工智能deeplabv3+语义分割深度学习
    系列文章目录（更新中）第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(1)main.py–get_argparser函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(2)main.py–get_dataset函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(3)main.py–validate函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(4)main.py–main函数第一章deepla
  • deeplabv3+源码之慢慢解析12 第四章network文件夹(1)backbone文件夹(a2)hrnetv2.py--Bottleneck类和BasicBlock类 老王小可 技术人工智能deeplabv3+语义分割深度学习
    系列文章目录（更新中）`第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(1)main.py–get_argparser函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(2)main.py–get_dataset函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(3)main.py–validate函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(4)main.py–main函数第一章deepl
  • redis学习笔记——不仅仅是存取数据 Everyday都不同 returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
    最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷）   1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)   这个方法是从red
  • SQL性能优化-持续更新中。。。。。。 atongyeye oraclesql
    1 通过ROWID访问表--索引 你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高. 2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存 3 选择最有效率的表
  • [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善 comsci JAVA虚拟机
         如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段，然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源，这对于JVM虚拟机显然是不合法的，对操作系统来讲，这样也是不合法的，但是如果是一个工程项目的确需要这样做，合同已经签了，我们又不能够这样做，怎么办呢？ 那么一个精通汇编语言的那种X客，是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢？ &n
  • lvs- real 男人50 LVS
    #!/bin/bash # # Script to start LVS DR real server. # description: LVS DR real server # #.  /etc/rc.d/init.d/functions VIP=10.10.6.252 host='/bin/hostname' case "$1" in sta
  • 生成公钥和私钥 oloz DSA安全加密
    package com.msserver.core.util; import java.security.KeyPair; import java.security.PrivateKey; import java.security.PublicKey; import java.security.SecureRandom; public class SecurityUtil {
  • UIView 中加入的cocos2d，背景透明 374016526 cocos2dglClearColor
    要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8，必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
  • mysql常用命令 香水浓 mysql
    连接数据库 mysql -u troy -ptroy 备份表 mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql 恢复表（与恢复数据库命令相同） mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql 备份数据库 mysqldump -u troy -ptroy
  • 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面 agevs JavaScriptjquerycsshtml5
    系统层面： 高可用性 所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说，可以采用两种方式，如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群，然后针对每一台服务器进行监控，一旦发生故障则从集群中移除；如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制，实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
  • 利用ant进行远程tomcat部署 aijuans tomcat
    在javaEE项目中，需要将工程部署到远程服务器上，如果部署的频率比较高，手动部署的方式就比较麻烦，可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤（http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html），但是在tomcat7以上不适用，需要修改配置，具体如下： 1.配置tomcat的用户角色
  • 获取复利总收入 baalwolf 获取
           public static void main(String args[]){         int money=200;         int year=1;         double rate=0.1; &
  • eclipse.ini解释 BigBird2012 eclipse
    大多数java开发者使用的都是eclipse，今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置，供大家参考，我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌，看官方文档，这样我们会知道问题的真面目是什么，对问题也有一个全面清晰的认识。 Overview 1、Eclipse.ini的作用 Eclipse startup is controlled by th
  • AngularJS实现分页功能 bijian1013 JavaScriptAngularJS分页
            对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下，我们的数据会比较多，无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下，我们需要把数据以页的方式来展示，同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求，那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页（Paginator）服务是很有意义的。   &nbs
  • [Maven学习笔记三]Maven archetype bit1129 ArcheType
    archetype的英文意思是原型，Maven archetype表示创建Maven模块的模版，比如创建web项目，创建Spring项目等等.   mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式，   mvn archetype   1.在LearnMaven-ch03目录下，执行命令mvn archetype:gener
  • 【Java命令三】jps bit1129 Java命令
    jps很简单，用于显示当前运行的Java进程，也可以连接到远程服务器去查看   [hadoop@hadoop bin]$ jps -help usage: jps [-help] jps [-q] [-mlvV] [<hostid>] Definitions: <hostid>: <hostname>[:
  • ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性 ronin47
    zabbix更新很快，从2009年到现在已经更新多个版本，为了使用更多zabbix的新特性，随之而来的便是升级版本，zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容 zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4：如果你升级zabbix server，客户端是可以不做任何改变，除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理（p
  • unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ brotherlamp unity自学unity教程unity视频unity资料unity
    unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ 问：unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ 答：首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎，目前对2d支持并不完善，unity 3d 目前做2d普遍两种思路，一种是正交相机，3d画面2d视角，另一种是通过一些插件，动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit，ex2d，smooth moves，sm2，
  • 百度笔试题：一个已经排序好的很大的数组，现在给它划分成m段，每段长度不定，段长最长为k，然后段内打乱顺序，请设计一个算法对其进行重新排序 bylijinnan java算法面试百度招聘
    import java.util.Arrays; /** * 最早是在陈利人老师的微博看到这道题： * #面试题#An array with n elements which is K most sorted，就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K * 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
  • 获取checkbox复选框的值 chiangfai checkbox
    <title>CheckBox</title> <script type = "text/javascript"> doGetVal: function doGetVal() { //var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
  • MySQLdb用户指南 chenchao051 mysqldb
    原网页被墙，放这里备用。 MySQLdb User's Guide Contents Introduction Installation _mysql MySQL C API translation MySQL C API function mapping Some _mysql examples MySQLdb
  • HIVE 窗口及分析函数 daizj hive窗口函数分析函数
    窗口函数应用场景： （1）用于分区排序 （2）动态Group By （3）Top N （4）累计计算 （5）层次查询 一、分析函数 用于等级、百分点、n分片等。 函数             说明 RANK()     &nbs
  • PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件 dcj3sjt126com PHPzip
    PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类，可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压，使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启，具体开启方法就不说了，不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有，如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。 一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
  • 精彩英语贺词 dcj3sjt126com 英语
    I'm always here              我会一直在这里支持你                &nb
  • 基于Java注解的Spring的IoC功能 e200702084 javaspringbeanIOCOffice
                                      
  • java模拟post请求 geeksun java
    一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。 import org.apache.http.HttpEntity ; import org.apache.http.HttpRespon
  • Swift语法之 ---- ?和!区别 hongtoushizi ?swift!
    转载自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html   Swift语言使用var定义变量，但和别的语言不同，Swift里不会自动给变量赋初始值，也就是说变量不会有默认值，所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错： var stringValue : String //
  • centos7安装jdk1.7 jisonami jdkcentos
    安装JDK1.7 步骤1、解压tar包在当前目录 [root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 步骤2：配置环境变量 在etc/profile文件下添加 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75 export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
  • 数据源架构模式之数据映射器 home198979 PHP架构数据映射器datamapper
    前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录，相较于这三种数据源架构模式，数据映射器显得更加“高大上”。   一、概念 数据映射器（Data Mapper）：在保持对象和数据库（以及映射器本身）彼此独立的情况下，在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的，简单的说，数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。 &nb
  • 在Python中使用MYSQL pda158 mysqlpython
    缘由 　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到 数据库中。 　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。 　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里 记录一下，大家共勉。 　　 python中mysql的调用 　　 百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
  • 单例模式 hxl1988_0311 java单例设计模式单件
    package com.sosop.designpattern.singleton; /* * 单件模式：保证一个类必须只有一个实例，并提供全局的访问点 * * 所以单例模式必须有私有的构造器，没有私有构造器根本不用谈单件 * * 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象 * */ /** * 虽然有锁，但是只在第一次创建对象的时候加锁，并发时不会存在效率
  • 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作 vipshichg 工作
    1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他