视觉AI
视觉AI

yolov5的混淆矩阵

正常混淆矩阵是下图这样的，每个格子里填写的是数量
yolov5的混淆矩阵_第1张图片

准确率、精确率和召回率的公式如下

yolov5的混淆矩阵_第2张图片

Yolov5模型预测出来的混淆矩阵如下图所示，可以发现，每个格子里填是是小数，经分析可发现，下图应该是在列的方向上做了归一化了，所以根据精确率和召回率的公式可得，混淆矩阵对角线上格子里的数，已经就是召回率了，如果想计算精确率，横向计算一下即可，以第一行的类别ak为例
召回率为0.78/(0.78+0.03+0.19)=0.78
精确率为：0.78/(0.78+0.02+0.03+0.38)=0.65

yolov5的混淆矩阵_第3张图片

你可能感兴趣的:(目标检测+轨迹预测)

  • RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题 Limiiiing RT-DETR改进专栏人工智能计算机视觉深度学习RT-DETR
    一、本文介绍本文主要利用DuAT中的SBA模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。SBA模块借鉴了医疗图像分割中处理边界信息的独特思路，通过创新性的结构设计，在维持合理计算复杂度的基础上，巧妙融合浅层的边界细节特征与深层的语义信息，实现边界特征的精准提取与语义信息的有效整合。将其应用于RT-DETR的改进过程中，能够使模型着重聚焦于目标物体的边界区域，降低背景及其他无关信息的影响，强化目标物体的
  • 深度学习笔记——模型部署 好评笔记 深度学习笔记深度学习笔记人工智能transformer模型部署大模型部署大模型
    大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文简要概括模型部署的知识点，包括步骤和部署方式。文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务。模型部署的流程涉及模型的封装、部署环境的选择、部
  • 探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点 岑童嵘
    探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点【下载地址】泰坦尼克号生存分类数据集本仓库提供了一个经典的机器学习数据集——泰坦尼克号生存分类数据集。该数据集包含两个CSV文件：训练集和测试集。数据集主要用于训练和评估机器学习模型，以预测泰坦尼克号乘客的生存情况项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/35561项目介绍泰坦尼克号生存分类数
  • Python在WRF模型自动化运行及前后处理中实践技术应用-包括数据处理、模型运行、结果可视化等步骤。 KY_chenzhao python自动化开发语言
    1.背景与目标WRF（WeatherResearchandForecasting）模型是中尺度气象数值模式的佼佼者，广泛应用于气象预报和气候研究。Python在WRF模型中的应用主要体现在前后处理、自动化运行和数据可视化等方面。本文将以风速预测为例，详细说明Python在WRF模型中的具体应用，包括数据处理、模型运行、结果可视化等步骤。2.数据准备数据来源包括WRF模型的输出数据和实际观测数据。这
  • 基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用 KY_chenzhao python机器学习深度学习气象
    1.背景与目标ENSO（ElNiño-SouthernOscillation）是全球气候系统中最显著的年际变率现象之一，对全球气候、农业、渔业等有着深远的影响。准确预测ENSO事件的发生和发展对于减灾防灾具有重要意义。近年来，深度学习技术在气象领域得到了广泛应用，其中长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据方面的优势，被广泛用于ENSO预测。2.数据准备数据来源包括NOAA（美国国家海洋和
  • AI时代：前端工程师和数学家真的要失业了吗？ 前端
    ExaCEO威廉·布里克近日发布的惊人预测在科技界引发轩然大波：他认为前端工程师将在三年内消失，而数学家则只有700天的时间。这一预测并非危言耸听，它反映了AI代码生成器等AI技术高速发展带来的巨大行业冲击。本文将深入探讨AI技术对前端开发和数学领域的影响，以及由此带来的机遇与挑战。前端开发行业的AI革命布里克的预测并非空穴来风。近年来，众多AI写代码工具如雨后春笋般涌现，例如ScriptEcho
  • Python中的Pipeline快速教学、 Coding Is Fun python开发语言
    在Python中，Pipeline通常指的是机器学习工作流中的流水线，尤其是在使用scikit-learn库时。Pipeline允许你将多个数据处理步骤和模型训练步骤串联起来，形成一个有序的工作流程。这不仅使代码更简洁，还能确保在训练和预测时一致的数据处理。以下是一个快速教学，帮助你掌握Python中Pipeline的核心概念和使用方法。目录安装和导入必要的库Pipeline的基本概念创建一个简单
  • 【ORB-SLAM2：九、BA优化】 KeyPan ORB-SLAM2人工智能计算机视觉机器学习深度学习算法
    BA（BundleAdjustment）是SLAM系统中优化位姿和地图点位置的重要技术。通过最小化图结构中的重投影误差，BA在提高地图精度和轨迹优化方面发挥了核心作用。本章将围绕BA优化展开，从图优化工具简介到优化函数分类，再到具体的局部BA和Sim3优化边的解析进行详细阐述。9.1图优化和g2o简介9.1.1图优化的基本概念图优化图优化将SLAM问题建模为一个图结构：节点（Vertices）：代
  • BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测 陈辰学长 神经网络pythonmatlab
    BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测引言BP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork），即反向传播神经网络，是一种通过反向传播算法进行监督学习的多层前馈网络。这种网络能够通过不断地调整和改变神经元的连接权重，达到对特定任务的学习和优化。由于其高度的灵活性和适应性，BP神经网络在模式识别、函数逼近、优化问题等多个领域有着广泛的应用。本文将详细介绍BP神经网络的
  • 保护你的会话令牌 博文视点 信息安全技术ESAPIOWASPTop10webWebWEB会话安全
    保护你的会话令牌通常我们会采取以下的措施来保护会话。1．采用强算法生成SessionID正如我们前面用WebScrab分析的那样，会话ID必须具有随机性和不可预测性。一般来说，会话ID的长度至少为128位。下面我们就拿常见的应用服务器Tomcat来说明如何配置会话ID的长度和生成算法。首先我们找到{TOMCAT_HOME}\conf\context.xml，然后加入下面一段设置➊定义会话ID的长度
  • 大模型介绍 詹姆斯爱研究Java spring
    大模型（LargeModel）指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数，大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式，从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型，可以达到数百万甚至数十亿个参数。这些参数通常通过深度神经网络（DeepNeuralNetwork）来表示，包括多个隐藏层和大量的神经元。大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常，它们需要在多个GPU或TP
  • 基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南：基于MetNet 模型 AI_DL_CODE 深度学习人工智能MetNet天气预测python
    摘要：本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测，重点介绍了MetNet模型。首先，文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。接着，详细介绍了MetNet模型的基本架构、特点以及与其他气象预测模型的对比。然后，通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用，包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后，文章总结了MetNet模型的优势与挑战，并展望了深度学习在气象领域
  • 深度解析：Python与TensorFlow在日平均气温预测中的应用——LSTM神经网络实战 AI_DL_CODE python神经网络tensorflowLSTM气温预测RNN
    文章目录1.引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与问题定义2.概念解析2.1Python语言简介2.2TensorFlow框架概述2.3LSTM神经网络原理3.原理详解3.1时间序列分析基础3.1.1时间序列的组成3.1.2时间序列分析方法3.2LSTM在时间序列分析中的应用3.2.1LSTM的优势3.2.2LSTM的结构3.3日平均气温预测的数学模型3.3.1ARIMA模型3.3.2LSTM模
  • 国自然青年项目｜基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究｜基金申请·25-01-20 罗小罗同学 基金申请医学人工智能人工智能国自然
    小罗碎碎念今天和大家分享一份国自然青年项目，项目执行期为2021-2023年，直接费用为24万。项目聚焦乳腺癌分子分型预测，综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。通过提出一系列创新算法，如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等，实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测，并开发
  • YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等 挂科边缘 YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉深度学习
    摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块（DiverseBranchBlock，DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化，从而增强单个卷积的表示能力。在训练后，DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同，DBB在保持宏观架构的
  • 【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码) YOLO大师 YOLO论文阅读
    YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络（CNNs）由于有限的内存和计算资源而变得困难。特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性，但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块，
  • 《python基于时间序列分析的降雨量预测系统》毕业设计项目 陈辰学长 python课程设计开发语言
    大家好，我是陈辰学长，一名在Java圈辛勤劳作的码农。今日要和大家分享的是一款《python基于时间序列分析的降雨量预测系统》毕业设计项目。项目源码以及部署相关事宜，请联系陈辰学长，文末会附上联系信息哦。作者：陈辰学长个人简介：在Java领域已沉浸十余年，对Java、微信小程序、Python、Android等技术颇为精通。若大家在这些领域有任何问题，欢迎一起交流探讨！各类成品Java毕业设计丰富多
  • 直播预告丨精度优于AlphaFold，基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测
    「MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳，来自学术界的反超：基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测」。蛋白质的功能取决于其独特的三维结构，近年来，基于深度学习等人工智能技术的蛋白质结构预测发展迅猛，AlphaFold甚至获得了2024年诺贝尔化学奖
  • Gary Marcus 2025年AI预测：AGI仍在路上，务实发展才是王道 前端
    人工智能领域发展日新月异，各种预测层出不穷。知名人工智能专家GaryMarcus近期发布了对2025年AI发展趋势的25项预测，其中最引人注目的是：AGI（通用人工智能）不会在2025年出现。这与一些过于乐观甚至盲目乐观的预测形成了鲜明对比。本文将深入解读Marcus的预测，探讨其背后的逻辑，并结合当前AI技术发展现状进行分析。Marcus的预测整体基调是谨慎乐观，他既肯定了AI在特定领域的进步，
  • 数据驱动销售预测的未来：ScriptEcho赋能高效决策 前端
    在瞬息万变的商业环境中，准确的销售预测是企业制定有效销售策略、实现业绩增长的基石。传统的销售预测方法往往依赖于人工分析和复杂的电子表格，效率低下，难以应对市场变化的快速冲击。然而，随着大数据的兴起和人工智能技术的飞速发展，数据驱动决策正成为现代企业提升竞争力的关键。本文将探讨销售预测面临的挑战与机遇，并重点介绍ScriptEcho如何通过AI赋能，提升销售预测的准确性和效率，助力企业实现数据驱动增
  • 一款开源免费的数据可视化大屏 JimuBI，低代码与 AI 结合产品
    简介JimuBI是一个JAVA语言的低代码数据可视化大屏BI产品，将大屏、仪表盘、移动面板、图表或页面元素封装为基础组件，无需编写代码即可完成业务需求。这是JeecgBoot团队出品的另外一款报表产品，积木报表已经成为业内报表首先，预测该大屏即将覆盖全行业。酷炫大屏轻松设计，通过拖拽完成大屏设计，80多种组件及20多种边框装饰满足您的设计需求。智能仪表盘简单易用，拖拽式操作自由布局，页面自适应；支
  • H266/VVC 帧间预测中 AMVR 技术 码流怪侠 帧间预测H266VVCVVenCAMVR运动搜索视频编解码
    自适应运动精度AMVR最早的视频编码标准采用整数像素精度描述运动矢量，因此运动估计只能利用位于整数点位置的像素。但实际上物体的真实运动经常是连续的，采用整像素精度并不能很好的描述运动矢量。H.264和HEVC都对亮度分量的运动矢量采用1/4像素精度、色度分量的运动矢量采用1/8像素精度。在HEVC中，当切片头中的use_integer_mv_flag等于0时，运动矢量差（MVDs，即运动矢量与预测
  • 线性回归：从基础到进阶的全面解析 tester Jeffky 大模型线性回归机器学习算法
    线性回归：从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一，广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型，并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归？线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。它假设因变量（目标变量）与一个或
  • YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务 挂科边缘 YOLOv9改进目标检测人工智能计算机视觉YOLO
    摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享
  • YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等 挂科边缘 YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉深度学习
    摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享
  • 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用 2025年数学建模美赛 YOLO深度学习人工智能目标跟踪目标检测
    引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中，商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术，售货机可以在商品售出后自动更新库存，并提供准确的商品信息反馈。然而，在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题，尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模
  • 【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代 小周不想卷 艾思科蓝学术会议投稿计算机视觉
    目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中，计算机视觉宛如一颗璀璨的明珠，正深刻地改变着我们与世界的交互方式。从安防监控中的精准识别，到自动驾驶汽车的智能导航；从医疗影像的辅助诊断，到工业生产中的缺陷检测，计算
  • 交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss） 我叫罗泽南 深度学习人工智能
    原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下：CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
  • 基于Python的股市数据爬取与分析：从实时行情到历史数据的完整教程 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python数据挖掘开发语言爬虫oracle人工智能
    引言股市投资是一项具有高度风险和回报的活动，实时行情和历史数据的获取是股市分析和决策的基础。随着数据科学和爬虫技术的迅速发展，许多投资者和分析师通过编写Python爬虫来获取股市数据，进行数据分析、技术分析和预测。无论是获取实时股市行情，还是分析股票的历史数据，Python都能为我们提供强大的工具支持。本篇博客将为你提供一个完整的股市数据爬取与分析教程，介绍如何利用Python爬虫获取实时股市行情
  • Python爬虫教程：抓取区块链交易信息及加密货币市场数据 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫区块链开发语言人工智能网络爬虫
    前言随着区块链技术和加密货币的迅猛发展，区块链交易和加密货币市场的数据逐渐成为金融、技术、经济研究等领域的热点。对于开发者和研究者而言，实时获取区块链交易数据和加密货币市场行情，对于投资分析、市场预测、技术研究等具有重要的参考价值。本文将通过Python爬虫技术，介绍如何抓取区块链交易信息及加密货币市场数据，详细阐述数据获取的原理、技术方案、实现方法以及抓取到的数据的存储与分析。我们将依托最新的爬
  • TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题 357029540 javatomcatjsp
    摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209 昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题，一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的，突然提交出错影响其他处理流程。 检查时发现页面处理数据较多，起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交，较少数据能够提交成功。 恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ，发现数
  • 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18 ljy325 jspxmlMyEclipse
    在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp  目录下找到Jsp.vtl，复制一份，重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式，保存。 然后在 D:\Progr
  • JavaScript常用验证脚本总结 eksliang JavaScriptjavaScript表单验证
         转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098985        下面这些验证脚本，是我在这几年开发中的总结，今天把他放出来，也算是一种分享吧，现在在我的项目中也在用！包括日期验证、比较，非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...! &nb
  • 微软BI（4） 18289753290 微软BI SSIS
    1） Q:查看ssis里面某个控件输出的结果：  A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString()); 这是我们在包里面定义的变量 2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系，一定要选择唯一的那个键作为关联字段。 3) Q：ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
  • 定时对大数据量的表进行分表对数据备份 酷的飞上天空 大数据量
    工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大，属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的，但如果不进行分表数据太多，执行一条简单sql语句要等好几分钟。。   分表工具：linux的shell + mysql自身提供的管理命令 原理：使用一个和原表数据结构一样的表，替换原表。   linux shell内容如下： =======================开始 
  • 本质的描述与因材施教 永夜-极光 感想随笔
             不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。        我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解        &
  • 很迷茫。。。 随便小屋 随笔
    小弟我今年研一，也是从事的咱们现在最流行的专业（计算机）。本科三流学校，为了能有个更好的跳板，进入了考研大军，非常有幸能进入研究生的行业（具体学校就不说了，怕把学校的名誉给损了）。   先说一下自身的条件，本科专业软件工程。主要学习就是软件开发，几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流，也就是让老师带着学生学点东西，然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
  • 23种设计模式的意图和适用范围 aijuans 设计模式
    Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 　　适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 　　当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 　　当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个，并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。 Abstr
  • Java中的synchronized和volatile aoyouzi javavolatilesynchronized
    说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字，又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的，working memory则是线程的工作内存，它保存有部分main memory变量的拷贝，对这些变量的更新直接发生在working memo
  • js数组的操作和this关键字 百合不是茶 js数组操作this关键字
    js数组的操作;   一:数组的创建: 1、数组的创建 var array = new Array();　//创建一个数组 var array = new Array([size]);　//创建一个数组并指定长度，注意不是上限，是长度 var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
  • 别人的阿里面试感悟 bijian1013 面试分享工作感悟阿里面试
    原文如下：http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170         一直做企业系统，虽然也自己一直学习技术，但是感觉还是有所欠缺，准备花几个月的时间，把互联网的东西，以及一些基础更加的深入透析，结果这次比较意外，有点突然，下面分享一下感受吧！    &nb
  • 淘宝的测试框架Itest Bill_chen springmaven框架单元测试JUnit
    Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架，以Junit4为核心， 集合DbUnit、Unitils等主流测试框架，应该算是比较好用的了。 近期项目中用了下，有关itest的具体使用如下： 1.在Maven中引入itest框架： <dependency>   <groupId>com.taobao.test</groupId&g
  • 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题 bit1129 java多线程
    package com.tom; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom; import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.loc
  • 汉字转拼音pinyin4j 白糖_ pinyin4j
    以前在项目中遇到汉字转拼音的情况，于是在网上找到了pinyin4j这个工具包，非常有用，别的不说了，直接下代码：   import java.util.HashSet; import java.util.Set; import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper; import net.sourceforge.pinyin
  • org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案 bozch ssh数据库异常DBCP
    org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed:     at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68)    at org.hibernate.impl.SessionImp
  • java-并查集（Disjoint-set）-将多个集合合并成没有交集的集合 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.ut
  • Java PrintWriter打印乱码 chenbowen00 java
    一个小程序读写文件，发现PrintWriter输出后文件存在乱码，解决办法主要统一输入输出流编码格式。 读文件： BufferedReader 从字符输入流中读取文本，缓冲各个字符，从而提供字符、数组和行的高效读取。 可以指定缓冲区的大小，或者可使用默认的大小。大多数情况下，默认值就足够大了。 通常，Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
  • [天气与气候]极端气候环境 comsci 环境
          如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......      那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?  &n
  • oracle order by与union一起使用的用法 daizj UNIONoracleorder by
    当使用union操作时，排序语句必须放在最后面才正确，如下： 只能在union的最后一个子查询中使用order by，而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So： 如果unoin的几个子查询列名不同，如 Sql代码  select supplier_id, supplier_name  from suppliers  UNI
  • zeus持久层读写分离单元测试 deng520159 单元测试
    本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码: 1.ZeusMasterSlaveTest.java package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Assert; import org.j
  • Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件 dcj3sjt126com yii
    1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。 2.调用方法：   Helper::truncate_utf8_string($content,20,false);   //不显示省略号  Helper::truncate_utf8_string($content,20);  //显示省略号  &n
  • 安装memcache及php扩展 dcj3sjt126com PHP
    安装memcache    tar zxvf memcache-2.2.5.tgz     cd memcache-2.2.5/     /usr/local/php/bin/phpize (?)    ./configure --with-php-confi
  • JsonObject 处理日期 feifeilinlin521 javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
        写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException  原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说  直接上代码  &n
  • Ehcache（06）——监听器 234390216 监听器listenerehcache
    监听器          Ehcache中监听器有两种，监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中，Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。  
  • activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决 jackyrong Activiti
      在acitivti modeler中，如果是chrome 34，则不能打开该设计器，其他浏览器可以， 经证实为bug，参考 http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34 修改为，找到 oryx.debug.js 在最头部增加 if (!Document.
  • 微信收货地址共享接口-终极解决 laotu5i0 微信开发
       最近要接入微信的收货地址共享接口，总是不成功，折腾了好几天，实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来，希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用，让后面进来的开发者能快速的接入，而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天，甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了，本人还算文明。    如果你能搜到本贴，说明你已经碰到了各种 ed
  • 关于人才 netkiller.github.com 工作面试招聘netkiller人才
    关于人才 每个月我都会接到许多猎头的电话，有些猎头比较专业，但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了，自然也了解了他们的工作，包括操作手法，总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。 总结就是“盲目推荐，以量取胜”。 目前现状 许多从事人力资源工作的人，根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业，企业找不到人才的尴尬处境。 企业招聘，通常是需要用人的部门提出招聘条件，由人
  • 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录 rensanning centos
    (1) 安装CentOS ISO（desktop/minimal）、Cloud（AWS/阿里云）、Virtualization（VMWare、VirtualBox） 详细内容 (2) Linux常用命令 cd、ls、rm、chmod...... 详细内容 (3) 初始环境设置 用户管理、网络设置、安全设置...... 详细内容 (4) 常驻服务Daemon
  • 【求助】mongoDB无法更新主键 toknowme mongodb
      Query query = new Query();          query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId()));                &n
  • jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合 xp9802 jquery
    很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验，当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件： 1. jQuery ScrollPagination jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。 2. jQuery Screw S
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他