目标检测——COCO数据集上SOTA模型的学习笔记

YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制鱼弦人工智能时代 YOLO
YOLOv8改进：添加GAM注意力机制引言在目标检测领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）网络因其速度和准确性被广泛应用。然而，随着场景的复杂化，仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。引入注意力机制，如GAM（GlobalAttentionMechanism），可以有效提高模型对关键区域的关注，从而提升检测性能。技术背景GAM是一种全局注意力机制，通过全局信息聚合和自适应权重分
【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试? 努力毕业的小土博^_^ AI算法题库人工智能计算机视觉算法深度学习神经网络目标检测
【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?前言多尺度训练核心思想：优点与注意点：多尺度测试核心思想：优点与注意点：综合作用参考示例总结欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上
从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（2）消息队列与消息中间件 shiter 人工智能系统解决方案与技术架构人工智能深度学习音视频
文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案（4GB以内）一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段，python技术栈的话
YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪人工智能
1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）清风AI 人工智能计算机视觉 YOLO 目标检测深度学习目标跟踪
研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下，目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。传统的卷积神经网络（CNN）虽然在目标检测领域取得了显著进展，但仍存在局限性，如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。为克服这些问题，研究人员开始探索将状态空间模型（SSM）引入目标检测领域，以期提高
深入探究YOLO系列的骨干网路编码实践 YOLO 深度学习计算机视觉
深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入，并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列，我们需要先了解它所使用的骨干网路。骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践 Jagua YOLO
YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，其模型架构细节包括骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）三大部分。一、骨干网络（Backbone）Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。YOLOv8的Backbone参考了CSPDarkNet结构，的增强版本，并结合了其
NPU的应用场景：从云端到边缘绿算技术 NPU架构介绍缓存人工智能科技深度学习
NPU的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：1.云计算与数据中心AI推理服务：在云端提供高效的AI推理服务，例如图像识别、语音识别。模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。智能音箱：在语音助手中，NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知：NPU可以加速自动驾
目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP asdfg1258963 目标检测_ai 目标检测人工智能
“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。重要性：在实时应用中，如自动驾驶、视频监控等，FPS是一个关键指标。高FPS意味着系统能够快速处理输入的图像数据，实现实时响应。计算方式：FPS可以通过以下公式计算：
机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 | 小酒馆燃着灯机器学习算法 k近邻算法
文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
基于分组 NMS 的检测模型后处理改进 Lunar* 目标检测算法与优化目标检测深度学习 python
引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而，在某些场景中，不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别，例如：交通工具检测场景：同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景：同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景：同一台设备可能被误检测为“微波炉”和
3.13 YOLO V3 不要不开心了机器学习 pytorch 深度学习
今天的内容为YOLO-V3YOLO系列-YOLO-V3，最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测。-特征做得更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。-先验框更丰富了，3种scale，每种3个规格，一共9种。-softmax改进，预测多标签任务。-多scale-为了能检测到不同大小的物体，设计了3个scale。-scale变换经典方法-左图：图像金字塔；右图：单一的输入。-scale变换
基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展，车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统（LicensePlateRecognition,LPR）主要用于识别车辆的车牌号码，并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn
点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测格图素书目标检测人工智能计算机视觉
目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测（续）前言近几年来，在计算机视觉领域，利用深度学习卷积
【YOLOv11[基础]】目标检测OD | 导出ONNX模型 | ONN模型推理以及检测结果可视化 | python Jackilina_Stone 【改进】YOLO系列人工智能 python 计算机视觉 YOLO 深度学习目标检测
本文将导出YOLO11.pt模型对应的ONNX模型，并且使用ONNX模型推理以及结果的可视化。话不多说，先看看效果图吧！！！目录一导出ONNX模型二推理及检测结果可视化1代码2效果图
YOLO系列模型从v1到v10的演进剑走偏锋o.O YOLO 目标跟踪人工智能
文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv4:引入注意力机制与优化模块发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv5:工程优化与实际应用的结合发布时间与背景核心创新模型架构训
图像识别技术与应用课后总结（18）一元钱面包人工智能
·YOLO-V3RetinaNet系列，YOLO-V3在不同变体（如YOLOV3-320、YOLOV3-416等）下，在推理时间和精度上有不同的表现，展示了其在速度和准确性上的平衡。YOLO-V3的改进点网络结构：相比之前版本，YOLO-V3的网络结构进行了优化，使其更适合小目标检测。特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。先验框：先验框更加丰富，有3种sca
YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新） Limiiiing YOLOv8改进专栏 YOLO 计算机视觉深度学习目标检测
一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。在改进YOLOv8的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力，能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。专栏目录：YOLOv8改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Ne
YOLOv5改进：在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效提升计算机视觉性能 UksApps YOLO 计算机视觉深度学习
计算机视觉中的目标检测是一个重要的任务，而YOLOv5是目前广泛应用的一种高效目标检测算法。为了进一步提升YOLOv5的性能，我们在C3块的不同位置添加了EMA（ExponentialMovingAverage）注意力机制。EMA注意力机制是一种用于提升模型的感知能力和特征表达能力的技术。在YOLOv5中，我们将EMA注意力机制嵌入到C3块中，以增强这一块的特征表示能力。下面是我们改进的YOLOv
实现一个超轻量级实例分割网络的思路 CV工程师小朱深度学习笔记深度学习应用实例分割 yolact picodet 深度学习
文章目录前言一、基本思路二、picodet三、yolact三、picodet+yolact总结前言在某些工业领域，由于成本问题算力有限，只能实时跑一些超轻量级网络，拿目标检测来说，例如yolo-fast，pp-picodet这些。如果要跑实例分割，目前好像没有什么超轻量级的网络。所以就有想法如何实现一个超轻量级实例分割网络。一、基本思路基于超轻量级目标检测pp-picodet，增加一个掩膜分支。参
如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析 AI-AIGC-7744423 目标跟踪人工智能计算机视觉
YOLOv8增加P2层通过牺牲部分计算效率换取了小目标检测性能的显著提升，尤其适用于高分辨率、小目标密集的场景。开发者需根据具体任务需求，在精度与速度之间进行合理权衡，并通过模型轻量化技术优化部署效果。更多技术细节可参考微软等机构的开源实现136。YOLOv8增加P2层的性能变化解析一、性能提升方向小目标检测精度显著提高原理：P2层对应更高分辨率的浅层特征图（如1/4下采样），能捕捉更细粒度的纹理
用OpenCV写个视频播放器可还行？（Python版）程序员Linc 计算机视觉 opencv 音视频 python
引言提到OpenCV，大家首先想到的可能是图像处理、目标检测，但你是否想过——用OpenCV实现一个带进度条、倍速播放、暂停功能的视频播放器？本文将通过一个实战项目，带你深入掌握OpenCV的视频处理能力，并解锁以下功能：基础播放/暂停动态倍速调节（0.5x~4x）交互式进度条实时时间戳显示文末提供完整代码，可直接运行！一、环境准备安装OpenCVpipinstallopencv-python#P
AI：230-YOLOv8与RT-DETR的完美结合 | 重塑目标检测技术的前沿【保姆级教程】一键难忘精通AI实战千例专栏合集人工智能 YOLO 目标检测 YOLOv8与RT-DETR
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YOLOv8与RT-DETR的完美结合|重塑目标检测
51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解（含模型数据流梳理）深圳季连AIgraphX aiXpilot 智驾大模型1 自动驾驶人工智能 AIGC stable diffusion 计算机视觉智慧城市
24年5月，北京大学、国防创新研究院无人系统技术研究中心、中国电信人工智能研究院联合发布了DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving。DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会
RK3568笔记六十八：Yolov11目标检测部署测试殷忆枫 RK3568学习笔记笔记 YOLO
若该文为原创文章，转载请注明原文出处。看到yolov11出了，山水无移大佬测试通过，跟个风测试一下效果。使用的是正点原子的ATK-DLRK3568开发板。这里不训练自己的模型了，使用官方模型测试。一、环境搭建1、下载源码ultralytics/ultralytics:UltralyticsYOLO112、创建虚拟环境condacreate-nyolov11_envpython=3.83、激活con
旋翼机自主着陆-主要技术难点兜兜有糖_DC 位姿测量无人机智能控制 UAV landing 自动计算机视觉深度学习算法
搜索阶段:远距离：目标为几个像素，并且淹没在环境里完全没有任何目标或目标偶尔出现，如何进行导航中远距离目标部分容易被遮挡，如何进行目标检测在光线条件较差的环境下，目标检测出现误判和无法工作的情况近距离目标在视场中占据较大部分，飞机的剧烈姿态变换容易引起目标丢失受到飞机震动和相机抖动限制，特征点提取误差较大，位姿解算精度不高当前解决方案：1.依靠GPS、RTK等设备进行目标追踪存在与目标的通信特定的
基于PyTorch的深度学习——机器学习1 Wis4e 深度学习机器学习 pytorch
监督学习是最常见的一种机器学习类型，其任务的特点就是给定学习目标，这个学习目标又称标签、标注或实际值等，整个学习过程就是围绕如何使预测与目标更接近而来的。近些年，随着深度学习的发展，分类除传统的二分类、多分类、多标签分类之外，也出现了一些新内容，如目标检测、目标识别、图像分割等监督学习的重要内容半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，同时由部分使用标记
卷积神经网络（笔记01）天行者@ cnn 人工智能深度学习
视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处。在卷积神经网络（CNN）的卷积层里，卷积操作本质上是输入数据与卷积核（滤波器）进行逐元素相乘再求和的过程。偏置项（Bias）是一个额外的可学习参数，对于每个卷积核而言，都
目标检测煤烦恼目标检测人工智能大数据 pytorch
1.概念：目标检测是识别图片中物体并确定其位置的多任务技术，面临目标种类数量多、尺度不均、外部环境干扰等问题。这里的数字为置信度2.数据集：VOC数据集分4大类20小类；COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注，平均每图7.2个目标。3.GroundTruth格式：包含类别和边界框坐标，常见的有YOLO（归一化中心点坐标和宽高）、VOC（左上角和右下角坐标）、COCO（左上角坐标和
《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件：data.yaml文件编写全解》空云风语人工智能 YOLO 机器视觉目标跟踪人工智能计算机视觉 YOLO
走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中，目标检测无疑是一颗璀璨的明星，它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域，发挥着不可或缺的作用。而YOLO系列算法，更是以其独特的“一次看全（YouOnlyLookOnce）”理念和卓越的性能，在目标检测领域中独树一帜，成为了众多研究者和开发者的首选工具。从最初的YOLOv1横空
sql统计相同项个数并按名次显示朱辉辉33 java oracle
现在有如下这样一个表： A表 ID Name time ------------------------------ 0001 aaa 2006-11-18 0002 ccc 2006-11-18 0003 eee 2006-11-18 0004 aaa 2006-11-18 0005 eee 2006-11-18 0004 aaa 2006-11-18 0002 ccc 20
Android+Jquery Mobile学习系列-目录白糖_ JQuery Mobile
最近在研究学习基于Android的移动应用开发，准备给家里人做一个应用程序用用。向公司手机移动团队咨询了下，觉得使用Android的WebView上手最快，因为WebView等于是一个内置浏览器，可以基于html页面开发，不用去学习Android自带的七七八八的控件。然后加上Jquery mobile的样式渲染和事件等，就能非常方便的做动态应用了。从现在起，往后一段时间，我打算
如何给线程池命名 daysinsun 线程池
在系统运行后，在线程快照里总是看到线程池的名字为pool-xx，这样导致很不好定位，怎么给线程池一个有意义的名字呢。参照ThreadPoolExecutor类的ThreadFactory，自己实现ThreadFactory接口，重写newThread方法即可。参考代码如下： public class Named
IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the 周凡杨 html 解析 error readyState
错误： IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the child element is closed" 现象：同事之间几个IE 测试情况下，有的报这个错，有的不报。经查询资料后，可归纳以下原因。
java上传 g21121 java
我们在做web项目中通常会遇到上传文件的情况，用struts等框架的会直接用的自带的标签和组件，今天说的是利用servlet来完成上传。我们这里利用到commons-fileupload组件，相关jar包可以取apache官网下载：http://commons.apache.org/ 下面是servlet的代码： //定义一个磁盘文件工厂 DiskFileItemFactory fact
SpringMVC配置学习 510888780 spring mvc
spring MVC配置详解现在主流的Web MVC框架除了Struts这个主力外，其次就是Spring MVC了，因此这也是作为一名程序员需要掌握的主流框架，框架选择多了，应对多变的需求和业务时，可实行的方案自然就多了。不过要想灵活运用Spring MVC来应对大多数的Web开发，就必须要掌握它的配置及原理。　　一、Spring MVC环境搭建：（Spring 2.5.6 + Hi
spring mvc-jfreeChart 柱图(1) 布衣凌宇 jfreechart
第一步：下载jfreeChart包，注意是jfreeChart文件lib目录下的，jcommon-1.0.23.jar和jfreechart-1.0.19.jar两个包即可；第二步：配置web.xml; web.xml代码如下 <servlet> <servlet-name>jfreechart</servlet-nam
我的spring学习笔记13-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer aijuans Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java P
java 线程池使用 Runnable&Callable&Future antlove java thread Runnable callable future
1. 创建线程池 ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); 2. 执行一次线程，调用Runnable接口实现 Future<?> future = executorService.submit(new DefaultRunnable()); System.out.prin
XML语法元素结构的总结百合不是茶 xml 树结构
1.XML介绍1969年 gml (主要目的是要在不同的机器进行通信的数据规范)1985年 sgml standard generralized markup language1993年 html(www网)1998年 xml extensible markup language
改变eclipse编码格式 bijian1013 eclipse 编码格式
1.改变整个工作空间的编码格式改变整个工作空间的编码格式，这样以后新建的文件也是新设置的编码格式。 Eclipse->window->preferences->General->workspace-
javascript中return的设计缺陷 bijian1013 JavaScript AngularJS
代码1： <script> var gisService = (function(window) { return { name:function () { alert(1); } }; })(this); gisService.name(); &l
【持久化框架MyBatis3八】Spring集成MyBatis3 bit1129 Mybatis3
pom.xml配置 Maven的pom中主要包括： MyBatis MyBatis-Spring Spring MySQL-Connector-Java Druid applicationContext.xml配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &
java web项目启动时自动加载自定义properties文件 bitray java Web 监听器相对路径
创建一个类 public class ContextInitListener implements ServletContextListener 使得该类成为一个监听器。用于监听整个容器生命周期的，主要是初始化和销毁的。类创建后要在web.xml配置文件中增加一个简单的监听器配置，即刚才我们定义的类。 <listener> <des
用nginx区分文件大小做出不同响应 ronin47
昨晚和前21v的同事聊天，说到我离职后一些技术上的更新。其中有个给某大客户(游戏下载类)的特殊需求设计，因为文件大小差距很大——估计是大版本和补丁的区别——又走的是同一个域名，而squid在响应比较大的文件时，尤其是初次下载的时候，性能比较差，所以拆成两组服务器，squid服务于较小的文件，通过pull方式从peer层获取，nginx服务于较大的文件，通过push方式由peer层分发同步。外部发布
java-67-扑克牌的顺子.从扑克牌中随机抽5张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的.2-10为数字本身，A为1，J为11，Q为12，K为13，而大 bylijinnan java
package com.ljn.base; import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class ContinuousPoker { /** * Q67 扑克牌的顺子从扑克牌中随机抽5张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的。 * 2-10为数字本身，A为1，J为1
翟鸿燊老师语录 ccii 翟鸿燊
一、国学应用智慧TAT之亮剑精神A 1. 角色就是人格就像你一回家的时候，你一进屋里面，你已经是儿子，是姑娘啦，给老爸老妈倒怀水吧，你还觉得你是老总呢？还拿派呢？就像今天一样，你们往这儿一坐，你们之间是什么，同学，是朋友。还有下属最忌讳的就是领导向他询问情况的时候，什么我不知道，我不清楚，该你知道的你凭什么不知道
[光速与宇宙]进行光速飞行的一些问题 comsci 问题
在人类整体进入宇宙时代，即将开展深空宇宙探索之前，我有几个猜想想告诉大家仅仅是猜想。。。未经官方证实 1：要在宇宙中进行光速飞行，必须首先获得宇宙中的航行通行证，而这个航行通行证并不是我们平常认为的那种带钢印的证书，是什么呢？下面我来告诉
oracle undo解析 cwqcwqmax9 oracle
oracle undo解析2012-09-24 09:02:01 我来说两句作者：虫师收藏我要投稿 Undo是干嘛用的？ &nb
java中各种集合的详细介绍 dashuaifu java 集合
一，java中各种集合的关系图 Collection 接口的接口对象的集合 ├ List 子接口 &n
卸载windows服务的方法 dcj3sjt126com windows service
卸载Windows服务的方法在Windows中，有一类程序称为服务，在操作系统内核加载完成后就开始加载。这里程序往往运行在操作系统的底层，因此资源占用比较大、执行效率比较高，比较有代表性的就是杀毒软件。但是一旦因为特殊原因不能正确卸载这些程序了，其加载在Windows内的服务就不容易删除了。即便是删除注册表中的相应项目，虽然不启动了，但是系统中仍然存在此项服务，只是没有加载而已。如果安装其他
Warning: The Copy Bundle Resources build phase contains this target's Info.plist dcj3sjt126com ios xcode
http://developer.apple.com/iphone/library/qa/qa2009/qa1649.html Excerpt: You are getting this warning because you probably added your Info.plist file to your Copy Bundle
2014之C++学习笔记（一） Etwo C++Etwo Etwo iterator 迭代器
已经有很长一段时间没有写博客了，可能大家已经淡忘了Etwo这个人的存在，这一年多以来，本人从事了AS的相关开发工作，但最近一段时间，AS在天朝的没落，相信有很多码农也都清楚，现在的页游基本上达到饱和，手机上的游戏基本被unity3D与cocos占据，AS基本没有容身之处。so。。。最近我并不打算直接转型
js跨越获取数据问题记录 haifengwuch jsonp json Ajax
js的跨越问题，普通的ajax无法获取服务器返回的值。第一种解决方案，通过getson，后台配合方式，实现。 Java后台代码： protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException { String ca
蓝色jQuery导航条 ini JavaScript html jquery Web html5
效果体验：http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/39.htmHTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>jQuery鼠标悬停上下滑动导航条 - 柯乐义<
linux部署jdk,tomcat,mysql kerryg jdk tomcat linux mysql
1、安装java环境jdk: 一般系统都会默认自带的JDK,但是不太好用，都会卸载了，然后重新安装。 1.1）、卸载：（rpm -qa :查询已经安装哪些软件包； rmp -q 软件包：查询指定包是否已
DOMContentLoaded VS onload VS onreadystatechange mutongwu jquery js
1. DOMContentLoaded 在页面html、script、style加载完毕即可触发，无需等待所有资源（image/iframe）加载完毕。（IE9+） 2. onload是最早支持的事件，要求所有资源加载完毕触发。 3. onreadystatechange 开始在IE引入，后来其它浏览器也有一定的实现。涉及以下 document , applet, embed, fra
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hi，自己在做工程的时候，遇到批量插入数据的数据修复场景。我的思路是在插入前准备一个临时表，临时表的整理就看当时的选择条件了，临时表就是要插入的数据集，最后再批量插入到数据库中。 WITH tempT AS ( SELECT item_id AS combo_id, item_id, now() AS create_date FROM a
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最近为了实现统计一个网站的访问量，记录用户的登录信息，以方便站长实时了解自己网站的访问情况，选择了Apache 的log4j,但是在选择相对路径那块卡主了，X度了好多方法(其实大多都是一样的内用，还一个字都不差的)，都没有能解决问题，无奈搞了2天终于解决了，与大家分享一下需求：用户登录该网站时，把用户的登录名,ip,时间。统计到一个txt文档里，以方便其他系统调用此txt。项目名
linux下mysql-5.6.23.tar.gz安装与配置笑我痴狂 mysql linux unix
1.卸载系统默认的mysql [root@localhost ~]# rpm -qa | grep mysql mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.x86_64 mysql-devel-5.1.66-2.el6_3.x86_64 mysql-5.1.66-2.el6_3.x86_64 [root@localhost ~]# rpm -e mysql-libs-5.1

目标检测——COCO数据集上SOTA模型的学习笔记

1 GitHub上SOTA模型（By 2020.04.22）

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