Triton服务器部署Yolov5s模型应用

基于深度学习的人类行为模仿 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的人类行为模仿是指利用深度学习技术构建模型，使计算机系统能够学习、理解、并模仿人类的行为。通过模拟人类的动作、决策过程、情感反应等行为，相关技术在机器人、虚拟助手、人机交互等领域具有广泛的应用前景。1.背景与意义1.1人类行为的复杂性多模态数据：人类行为包含视觉、听觉、触觉、语言等多种感知信息，如何综合分析这些多模态数据以理解和模仿人类行为是一个挑战。情境依赖性：人类行为通常依赖于特定
人脸识别设计 melonbo 项目分享深度学习人脸识别 openface
总体思路人脸识别使用的算法思路为：首先，定位一张图像中所有的人脸位置；其次，对于同一张脸，当光线改变或者朝向方位改变时，算法还能判断是同一张脸；然后找到每一张脸不同于其他脸的独特之处，比如脸的大小、眉毛的弯曲程度，并表示出来；最后，通过把表示出来的脸的特征数据与数据库中的所有的人脸特征进行匹配，确定图像中人的身份信息。模型介绍OpenFace是一个基于深度神经网络的人脸识别和面部特征提取系统，它主
爆改yolov8|AIFI (尺度内特征交互）助力YOLOv8 ,轻量化模型不想敲代码！！！爆改yolov8 即插即用 YOLO yolov8 目标检测 python pytorch
1，本文介绍AIFI模块（AdaptiveInformationFusionIntegrationModule）是一种旨在提升神经网络处理复杂任务能力的技术模块。其主要目的是通过灵活的特征融合方法来优化信息处理和任务表现。核心特点：自适应信息融合：AIFI模块能够根据输入数据和任务需求，动态调整特征融合的策略。这种自适应机制使得网络能够更有效地结合来自不同来源的信息，改善对复杂数据的理解和处理能力
爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点不想敲代码！！！爆改yolov8 即插即用 YOLO yolov8 目标检测人工智能深度学习
1，本文介绍BSAM基于CBAM进行改进，经实测在多个数据集上都有涨点。BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。核心特点：双层空间注意力：BSAM结合了两个层次的注意力机制——全局和局部。全局注意力捕捉图像或特征图的整体信息，而局部注意力则
1.人工智能原理 luckyflyyy 人工智能基础学习人工智能 python 机器学习深度学习
一元一次函数感知器–如何描述直觉MCCulloch-Pitts神经元模型MCCulloch-Pitts神经元模型（McCulloch-PittsNeuronModel）是一种简化的人工神经元模型，由美国心理学家沃伦·麦卡洛克（WarrenMcCulloch）和逻辑学家沃尔特·皮茨（WalterPitts）于1943年提出。这个模型是神经网络和计算神经科学领域的一个重要里程碑，为后来的神经网络研究奠
大大通与您相约 elexcon 2024 深圳国际电子展 WPG大大通展会人工智能大大通展会 ai 礼品电子展
“内核创新，智驱未来”，2024elexcon深圳国际电子展将于2024年8月27日至29日在深圳会展中心（福田展馆）盛大开幕。全球优质品牌厂商将齐聚现场。集中展示AI+嵌入式、存储、车规级芯片、智能传感、RISC-V技术与生态、AIoT方案、无源器件/分立器件、PMIC与功率器件、Chiplet和SiP先进封装等；展会期间还将举办一系列技术论坛，展示全球产业动态及未来技术趋势。作为大联大特别推出
基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习 YOLO python 开发语言
【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。以下是一个简短的介绍，概述了该系统Python源码的核心要点：该系统直接利用YOLOv8模型进行人脸表情识别。YOLOv8以其高效的速度和准确性著称，非常适合实时应用。Python源码实现通常包括以下几个
AI如何创造情绪价值学客汇商业研究商业观察大模型人工智能生成式AI 大模型应用 AI与情绪管理 AI应用
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面。从智能家居到自动驾驶，从医疗辅助到金融服务，AI技术的身影无处不在。而如今，AI更是涉足了一个全新的领域——创造情绪价值。AI已经能够处理和分析大量的文本、图像、音频和视频数据，从中提取和识别出人类的情感信息。AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识
深度学习：探索人工智能的无限可能木小梦(๑• . •๑) 人工智能深度学习
引言：在当今这个数字化时代，人工智能（AI）已经成为了一个热门话题。从自动驾驶汽车到智能助手，AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域，深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域，包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它试图模拟人脑的工作方式，通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
计算机视觉概念科普极客代码玩转AI 人工智能图像处理计算机视觉深度学习
计算机视觉（ComputerVision,CV）是一门多学科交叉的科学，旨在让计算机具备“看”的能力，即通过图像或视频数据来理解世界。它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术，让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。一、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”世界并从中获取信息的科学。它主要关注如何处理、分析
深度学习100问7-向量降维的算法有那些不断持续学习ing 深度学习机器学习人工智能
一、主成分分析（PCA）PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩，这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密，比如数学好的同学一般物理也不错，化学也还行。那PCA就会找这些成绩单里最主要的特点，把关系近的科目合成几个新的“大科目”。这样就把原来很多科目的高维向量变成几个“大科目”的低维向量啦。二、奇异值分解（SVD）SVD呢，就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个
基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习 YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案，旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。YOLOv8作为YOLO系列算法的最新版本，具备更高的检测速度和精度，特别适用于实时物体检测任务。该系统通过深入分析并标注绝缘子数据集，训练YOLOv8模型以精确识别输电线上的绝缘子及其缺陷状态。利用多尺度检测、FPN结构以及CSPDarknet网络等技术，YOLO
机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用早起星人机器学习深度学习人工智能
目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比
AI学习记录 - 对抗性神经网络 victor-AI最好的学习方式是画图人工智能学习神经网络
有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后，一般会先看他的损失函数是什么，看他的训练集是什么，训练集是什么，代表我使用模型的时候，输入是什么类型的数据。对抗神经网络其实可以这样子理解，网上一直说生成器和判别器的概念，没有触及到本质。我有一种看法：假如当前场景是输入模糊图片，然后输出高质量图片。当判别器和生成器本来就是一个模型，在不把判别器生成器拆开的时候，我输入一张图片，这个模型输出的是0和1，那这个整
Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解 Rocky006 python 开发语言
概要在神经网络中，激活函数扮演着至关重要的角色。它的主要作用是引入非线性因素，使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。本文将深入探讨几种常用的激活函数，包括Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种，并通过具体的代码示例展示它们在Python中的实现和应用。激活函数的重要性激活函数将输入信号进行非线性转换，从而增强神经网络
增强语音对车载语音质量测试的挑战众乐认证 itu
一、什么是增强语音语音助手是实现智慧车联的关键之一，通过助手，方可去掉按键。其中一个比较典型的功能就是目前比较流行的enhancedsiri。二、增强语音的难点1.语音合成技术语音合成技术在车内环境中的表现至关重要。语音合成采用了混合单元选择系统，结合了单元选择和参数合成的优势，并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用，使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2
TensorFlow和它的弟弟们活蹦乱跳酸菜鱼 tensorflow 人工智能 python
TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品，它们各自有着不同的设计目标和适用场景。以下是它们之间的主要区别：1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由GoogleBrain团队开发，旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。它支持多种编程语言（如Pyth
Datawhale AI夏令营-task03 ghost_him 人工智能
DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。**数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力，使其能够在未见过的数据上表现得更好。**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作，生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化，对于图像而言，数
释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践 2401_85762266 pytorch 人工智能 python
释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。PyTorch，作为当前领先的深度学习框架之一，提供了torch.nn.DataParallel这一工具，使得开发者能够利用多个GPU进行数据并行处理，从而显著加速模型训练。本文将详细介绍如何在PyTorch中使用torch.nn.Dat
每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库数据分析
提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练习题库，数据
每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法跟着紫枫学姐学CDA 数据分析数据挖掘
装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术，其代表算法有？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专
DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容爱研究的小牛 AIGC 人工智能深度学习
一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用，能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络（CNN）和风格迁移算法，能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上，从而创造出独具特色的艺术效果。二、DeepArt的使用选择内容图像和风格图像：用户首先需要上传一张内容图像，即他们希望转换成艺术风格的图像。接着，可以从提供的艺术
Wonder Dynamics——虚拟角色动画和实时互动生成爱研究的小牛实时互动
一、WonderDynamics介绍WonderDynamics的核心是通过AI驱动的自动化流程，简化和加速虚拟角色动画的制作。其主要功能包括：自动化角色动画：将预录制的动作捕捉数据自动应用到虚拟角色上。实时角色互动：实现虚拟角色与现实场景中的人物和物体实时互动。高精度捕捉和渲染：利用深度学习和计算机视觉技术，捕捉高精度的动作数据并生成高质量的动画。二、WonderDynamics实现技术详解Wo
AIGC深度学习教程：Transformer模型中的Position Embedding实现与应用玩AI的小胡子 embedding transformer AIGC 人工智能
在进入深度学习领域时，Transformer模型几乎是绕不开的话题，而其中的PositionEmbedding更是关键。对于刚入门的朋友，这篇教程将带你深入了解PositionEmbedding是什么、它如何在Transformer中运作，以及它在不同领域中的实际应用。什么是PositionEmbedding？PositionEmbedding是Transformer模型中一种关键机制，用于弥补模
并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南 liuxin33445566 人工智能深度学习机器学习
并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。PyTorch，作为当前最流行的深度学习框架之一，提供了torch.multiprocessing模块，使得开发者能够利用多核CPU进行多进程训练，从而显著加速训练过程。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.multiprocessing进行
【Faiss】构建高效搜索系统 - Faiss向量数据库的搭建何遇mirror 大数据 faiss
目录编辑1.引言2.Faiss简介3.安装与配置3.1在不同操作系统上的安装方法3.1.1Windows3.1.2macOS3.1.3Linux3.2配置开发环境3.2.1使用virtualenv3.2.2使用Anaconda1.引言在当今这个数据爆炸的时代，快速有效地处理海量数据已经成为企业和研究机构面临的重大挑战之一。特别是在计算机视觉、自然语言处理等领域，面对大量的高维向量数据，传统的数据库
20.神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用椰皮糖深度学习神经网络人工智能深度学习
神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中，Sequential是一个容器（container）类，用于构建神经网络模型。它允许你按顺序（sequential）添加不同的网络层，并将它们串联在一起，形成一个网络模型。这样做可以方便地定义简单的前向传播过程，适用于许多基本的网络结构。Sequential的优点之一是其简洁性和易读性，特别适用于简单的网络结构。然而，对于更复杂的
GPU算力租用平台推荐 hong161688 gpu算力
在当前快速发展的AI和深度学习领域，GPU算力租用平台成为了研究者、开发者及企业不可或缺的工具。这些平台提供了灵活、高效、可扩展的GPU资源，帮助用户解决计算资源不足的问题，加速模型训练、推理及高性能计算等任务。以下是对几个主流GPU算力租用平台的详细推荐，旨在为用户提供全面的选择和参考。一、国内GPU算力租用平台1.阿里云（AlibabaCloud）平台概述：阿里云作为中国领先的云计算服务提供商
【Rust日报】 2019-05-14：Rust中哪些特性是零开销抽象的六六子大顺1
tract-一个神经网络训练库Snips（一家做音频识别的创业公司）出品。在神经网络领域，现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备，还有很多空间可以尝试。TensorFlow组推出了TensorFlowLite，微软的ONNX看上去也很有前景。一些硬件厂商也推出了他们自己的方案AndroidNNAPI,ARMNNSDK，AppleBNNS
基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）程序辅导帮算法 cnn matlab
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism）三、研究内容与方法四、预期成果与贡献五、结论与展望2运行结果3参考文献4Mat
apache ftpserver-CentOS config gengzg apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=" http://mina.apache.o
优化MySQL数据库性能的八种方法 AILIKES sql mysql
1、选取最适用的字段属性　　MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很
JeeSite 企业信息化快速开发平台 Kai_Ge JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台平台简介 JeeSite是基于多个优秀的开源项目，高度整合封装而成的高效，高性能，强安全性的开源Java EE快速开发平台。 JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器，Spring MVC为模型视图控制器，MyBatis为数据访问层， Apache Shiro为权限授权层，Ehcahe对常用数据进行缓存，Activit为工作流
通过Spring Mail Api发送邮件 120153216 邮件 main
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Pysvn 程序员使用指南 2002wmj SVN
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在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL 357029540 SQL Server
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Intent 常用的用法备忘 7454103 .net android Google Blog F#
Intent 应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序要执行的动作（比如：view,edit,dial），以及程序执行到该动作时所需要的资料。都指定好后，只要调用startActivity()，Android系统会自动寻找最符合你指定要求的应用程序，并执行该程序。下面列出几种Intent 的用法显示网页:
Spring定时器时间配置 adminjun spring 时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成，中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒，第二个数字表示分钟，第三个数字表示小时，后面三个数字表示日，月，年，< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 测试的时候，由于是每天定时执行，所以后面三个数
POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树 aijuans 最小生成树
来源：http://poj.org/problem?id=2421 题意：还是给你n个点，然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。思路：对于已经有边的点，特殊标记一下，加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在，又保证了所求的结果正确。代码： #include <iostream> #include <cstdio>
重构笔记——提取方法（Extract Method） ayaoxinchao java 重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法（Extract Method）是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候，这时候就可以用提取方法这种重构手法。下面是我学习这个重构手法的笔记：提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码，放到目标方法中。其实，当方法足够复杂的时候，提取方法也会变得复杂。当然，如果提取方法这种重构手法无法进行时，就可能需要选择其他
为UILabel添加点击事件 bewithme UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的，网上查了查居然没有一个是完整的答案，现在我提供一个完整的代码。 UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
一.redis.php <?php //实例化 $redis = new Redis(); //连接服务器 $redis->connect("localhost"); //授权 $redis->auth("lamplijie"); //相关操
SecureCRT使用备注 bingyingao secureCRT 每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置一、使用securecrt时，设置自动日志记录功能。 1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径），命名为Logs； 2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
【Scala九】Scala核心三：泛型 bit1129 scala
泛型类 package spark.examples.scala.generics class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) { def print() { println(k + "," + v) } } object GenericClass { def main(args: Arr
素数与音乐 bookjovi 素数数学 haskell
由于一直在看haskell，不可避免的接触到了很多数学知识，其中数论最多，如素数，斐波那契数列等，很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。闲暇之余，从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap BrokenDreams Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到，这个类本质应该还是一个散列表，只是前面有Identity修饰，是一种特殊的HashMap。简单的说，IdentityHashMap和HashM
读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java
PS人像润饰&调色教程集锦 cherishLC PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像，凸显轮廓 http://www.howzhi.com/course/retouching/ 新建一个透明图层，使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点，设置透明度为21%，大小为修饰区域的1/3左右（比如胳膊宽度的1/3），再沿纹理方向（比如胳膊方向）进行修饰。所有修饰完成后，对该润饰图层添加噪声，噪声大小应该和
更新多个字段的UPDATE语句 crabdave update
更新多个字段的UPDATE语句 update tableA a set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
hive实例讲解实现in和not in子句 daizj hive not in in
本文转自：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html 当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法，所以只能通过left join实现。假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户，字段只有一个uid)，这两个表都包含
一道24点的10+种非人类解法（2,3,10,10） dsjt 算法
这是人类算24点的方法？！！！事件缘由：今天晚上突然看到一条24点状态，当时惊为天人，这NM叫人啊？以下是那条状态朱明西 : 24点，算2 3 10 10，我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生，结果跑跑同学扫了一眼说，算出来了，2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算刚出完题，文哥的暴走之旅开始了 5秒后
关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题 dcj3sjt126com yii framework
在使用 YIi的路径管理工具时，发现了一个问题。 <?php
对象与关系之间的矛盾：“阻抗失配”效应[转] come_for_dream 对象
概述 “阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库（RDBMS）存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年，而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。 “阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括：类的层次关系必须绑定为关系模式（将对象
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一年前的夏天，我还在纠结要不要改行，要不要去学php？能学到真本事吗？改行能成功吗？太多的问题，我终于不顾一切，下定决心，辞去了工作，来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效，很顺利的就到了学校，赶巧了，正好学校搬到了新校区。先安顿了下来，过了个轻松的周末，第一次到帝都，逛逛吧！接下来的周一，是我噩梦的开始，学习内容对我这个零基础的人来说，除了勉强完成老师布置的作业外，我已经没有时间和精力去
Reverse Linked List II hcx2013 list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass. For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4, return
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1. 环境描述两个集群：rock 和 stone rock无kerberos权限认证，stone有要求认证。 1. 从rock复制到stone，采用hdfs Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端，即源端问题：报版本
一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本 pda158 mysql 脚本
　　主脚本（用于备份mysql数据库）：　　该Shell脚本可以自动备份数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中，输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。　　 1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” 　　#mkdir /backup 　　#mkdir /oldbackup 　
300个涵盖IT各方面的免费资源（中）——设计与编码篇 shoothao IT资源图标库图片库色彩板字体
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官网官网JAVA例子 thrift入门介绍 IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架 Thrift入门及Java实例演示 thrift的使用介绍 RPC POM： <dependency> <groupId>org.apache.thrift</groupId>

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