- 【YOLOv12改进trick】StarBlock引入YOLOv12,创新涨点优化,含创新点Python代码,方便发论文
zy_destiny
YOLOv12及改进优化创新人工智能深度学习机器学习YOLO神经网络开发语言python
改进模块:StarBlock解决问题:采用StarBlock将输入数据映射到一个极高维的非线性特征空间,生成丰富的特征表示,使得模型在处理复杂数据时更加有效。改进优势:简单粗暴的星型乘法涨点却很明显适用场景:目标检测、语义分割、自然语言处理等多种场景高效紧凑的模型,不适用于大模型思路来源:CVPR2024《RewritetheStars》目录1.设计动机2.启发来源3.将StarBlock引入YO
- 基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统:UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程
深度学习&目标检测实战项目
YOLO深度学习uiYOLOv5人工智能计算机视觉
引言随着农业科技的进步,智能化农业越来越受到重视,尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中,杂草的生长对作物的生长产生了负面影响,因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统,使用YOLOv5模型进行目标检测,并提供一个用户友好的界面。我们将分步骤进行,包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
- 庐山派k230使用串口通信发送数据驱动四个轮子并且实现摄像头画面识别目标检测功能
晨兆
python开发语言
我使用的是UART1frommachineimportUART,FPIOA,Pinimportosimportujsonimportaicubefrommedia.sensorimport*frommedia.displayimport*frommedia.mediaimport*fromtimeimport*importnncase_runtimeasnnimportulab.numpyasnp
- PCB 目标检测数据集
晨兆
目标检测
###**PCB目标检测数据集介绍****关键词**:工业质检、PCB缺陷检测、目标定位、智能制造---####**数据集概览**本数据集聚焦**印刷电路板(PCB)缺陷检测**任务,专为工业质检场景设计,提供高精度标注的PCB图像及缺陷目标信息,支持目标检测、缺陷分类、自动化质检等研究方向。---####**核心特性**1.**丰富的缺陷类别**包含多种PCB缺陷类型,如:-**missing_
- OpenCV 100道面试题及参考答案(7万字长文)
大模型大数据攻城狮
大厂面试大厂面经android面试计算机视觉opencv实时互动webrtc
OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的函数和工具,用于处理图像和视频。OpenCV最初由英特尔公司开发,现在由一个开源社区维护和发展。主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域,如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像
- 目标检测——玉米叶感染数据集
Bryan Ding
人工智能
一、重要性首先,玉米作为世界上重要的粮食作物之一,其生长状况直接影响到粮食产量和粮食安全。玉米叶感染是玉米生长过程中常见的病害之一,会导致玉米叶片出现肿胀、皱缩、扭曲变形等症状,严重时甚至可能形成瘤状物。因此,及早检测玉米叶感染对于保障玉米的健康生长和提高产量具有重要意义。其次,通过玉米叶感染检测,农民和农业科研人员可以及时发现并采取有效的防治措施,防止病害的扩散和加重。这不仅可以减少因病害导致的
- rabbitmq-amqp事务消息+消费失败重试机制+prefetch限流
執迷王二
rabbitmq分布式
1.安装和配置org.springframework.bootspring-boot-starter-amqpcom.fasterxml.jackson.corejackson-databind1.2yml配置###生产端的配置spring:rabbitmq:host:localhostport:5672virtual-host:/#虚拟主机username:guestpassword:guest
- YOLOv12改进之A2(区域注意力)
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法
注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术,已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中,注意力机制扮演着关键角色。已有研究成果包括:Transformer架构:引入了自注意力机制,有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系。CBAM模块:提出了通道和空间注意力的结合,显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet:引入了通道注意力机制,通过自适应学习特征通道的重要性,
- YOLOv8目标检测推理流程及C++代码
吃鱼不卡次
YOLOonnxc++
这部分主要是使用c++对Onnx模型进行推理,边先贴代码,过段时间再详细补充下代码说明。代码主要分成三部分,1.main_det.cpp推理函数主入口;2.inference_det.h头文件及inference_det.cpp具体函数实现;3.CMakeList.txt.1.main_det推理配置信息全部写在config.txt中,执行代码时会读取该文本中配置信息来进行推理,config.tx
- 【目标检测论文解读复现NO.38】基于改进YOLOv8模型的轻量化板栗果实识别方法
人工智能算法研究院
中文核心论文解读复现目标检测YOLO目标跟踪
前言此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮助大家解答疑惑。解读的系列文章,本人已进行创新点代码复现,有需要的朋友可关注私信我。本文仅对论文代码实现,如果原文章的作者觉得不方便,请联系删除,尊重每一位论文作者。一、摘要为实现自然环境下的板栗果实目
- YOLOv8改进主干RTMDet论文系列:高效涨点的单阶段目标检测器主干
IdfdFsharp
YOLO计算机视觉
近年来,目标检测技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。为了提高目标检测器的性能和降低延时,研究人员不断提出新的方法和架构。本文介绍了一篇名为"YOLOv8改进主干RTMDet"的论文系列,该系列通过结合最新的RTMDet论文和采用CSPNeXt主干结构,实现了高性能、低延时的单阶段目标检测器主干。在本论文系列中,作者着重研究了目标检测器主干的改进方法。主干网络在目标检测中扮演着重要的角色,它负责提
- 基于opencv答题卡识别判卷
深度学习乐园
深度学习实战项目opencv人工智能计算机视觉
项目源码获取方式见文章末尾!回复暗号:13,免费获取600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。**《------往期经典推荐------》**项目名称1.【基于DDPG算法的股票量化交易】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LS
- 基于深度学习的田间杂草检测系统:YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOui人工智能目标检测
随着农业科技的发展,农作物的种植和管理越来越依赖于智能化技术。杂草作为农田生产中的一种主要竞争作物,会对农作物的生长造成负面影响。为了提高作物产量和品质,及时准确地检测和管理杂草显得尤为重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统,使用YOLO模型进行目标检测,包含数据集准备、模型训练、用户界面设计及系统实现。目录1.项目概述1.1背景1.2项目目标2.环境准备2.1软件需求2.
- YOLO 银行柜员业务助手
鱼弦
人工智能时代YOLO
YOLO银行柜员业务助手介绍YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种实时目标检测算法,因其快速、准确的特点,被广泛应用于各种领域。在银行环境中,YOLO可以帮助自动识别和处理柜台上出现的文档、货币等物品,从而支持柜员进行高效、安全的操作。这类系统能够减少人为错误,提高客户服务质量。应用使用场景文件和票据识别:自动检测和分类客户提供的文件和票据。货币识别与计数:自动识别并记录不同面额的钞票,
- Spring Boot 实现 DeepSeek API 调用
猫猫姐
大模型springbootdeepseek
SpringBoot实现DeepSeekAPI调用1.项目依赖在pom.xml中添加以下依赖:org.springframework.bootspring-boot-starter-webfluxorg.projectlomboklombokcom.fasterxml.jackson.corejackson-databind2.项目结构<
- DeepSeek API 调用 - Spring Boot 实现
老大白菜
java人工智能springboot后端java
DeepSeekAPI调用-SpringBoot实现1.项目依赖在pom.xml中添加以下依赖:org.springframework.bootspring-boot-starter-webfluxorg.projectlomboklombokcom.fasterxml.jackson.corejackson-databind2.项目结构deepseek-project/├──src/main/j
- 深度学习数据集封装-----目标检测篇
科研小天才
深度学习目标检测人工智能
前言在上篇文章中,我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务,通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而,当我们转向目标检测任务时,复杂度便显著提升,尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例,它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限,本文暂不深入展开YOLO的相关内容,感兴趣的读者可以查
- 工具类:序列化反序列化
菜鸟蹦迪
java工具类java开发语言
packagecom.example.mp.config;importcom.fasterxml.jackson.core.JsonGenerator;importcom.fasterxml.jackson.core.JsonParser;importcom.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;importcom.fasterxml.jackson.da
- 计算机视觉|ConvNeXt:CNN 的复兴,Transformer 的新对手
紫雾凌寒
AI炼金厂#计算机视觉#深度学习机器学习计算机视觉人工智能transformerConvNeXt动态网络神经网络
一、引言在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)长期以来一直是核心技术,自诞生以来,它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果。然而,随着VisionTransformer(ViT)的出现,计算机视觉领域的格局发生了重大变化。ViT通过自注意力机制,打破了传统卷积神经网络的局部感知局限,能够捕捉长距离依赖关系,在图
- 【目标检测】工地扬尘检测数据集3832张YOLO+VOC格式
不会仰游的河马君
目标检测YOLO人工智能工地扬尘数据集
【目标检测】工地扬尘检测数据集3832张YOLO+VOC格式数据集格式:VOC格式+YOLO格式压缩包内含:3个文件夹,分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计:3832Annotations文件夹中xml文件总计:3832labels文件夹中txt文件总计:3832标签种类数:1标签名称:["dust"]每个标签的框数(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以
- YOLO在PiscTrace上检测到数据分析
那雨倾城
PiscTraceYOLO计算机视觉视觉检测数据分析信息可视化
在现代计算机视觉领域,实时视频数据的检测与分析对于安全监控、交通管理以及智能制造等领域具有重要意义。YOLO(YouOnlyLookOnce)作为一种高效的目标检测算法,能够在保持高精度的同时实现实时检测。而PiscTrace作为一款集成了OpenCV、MiDaS和YOLO技术的桌面应用,为用户提供了全面的图像与视频流处理解决方案。本文将探讨如何利用YOLO进行实时视频数据检测,并结合PiscTr
- 【NLP面试】大模型(NLP)岗位最新高频面题和面试经验总结,一定不要错过!!!(★思维导图版★)
青松ᵃⁱ
NLP百面百过自然语言处理面试人工智能
【NLP面试】大模型(NLP)岗位最新高频面题和面试经验总结,一定不要错过!!!(★思维导图版★)嗨,你好,我是青松!自小刺头深草里,而今渐觉出蓬蒿。NLPGithub项目推荐:【AI藏经阁】:https://gitee.com/fasterai/ai-e-book介绍:该仓库主要分享了数百本AI领域电子书【AI算法面经】:fasterai/nlp-interview-handbook#面经介绍:
- 分布式多卡训练(DDP)踩坑
m0_54804970
面试学习路线阿里巴巴分布式
多卡训练最近在跑yolov10版本的RT-DETR,用来进行目标检测。单卡训练语句(正常运行):pythonmain.py多卡训练语句:需要通过torch.distributed.launch来启动,一般是单节点,其中CUDA_VISIBLE_DEVICES设置用的显卡编号,也可以不用,直接在main.py里面指定device也行,–nproc_pre_node每个节点的显卡数量。python-m
- AI视觉觉醒:深度学习如何革新视频标注,释放数据潜力基于深度学习的视频自动标注系统
海棠AI实验室
AI理论探索与学术前沿人工智能深度学习音视频
目录引言:被忽视的视频数据金矿传统视频标注的困境:效率、成本与瓶颈深度学习:视频自动标注的破局之道深度学习视频自动标注系统架构系统架构图核心技术解析目标检测(ObjectDetection)行为识别(ActionRecognition)视频分割(VideoSegmentation)代码实践:基于YOLOv5的目标检测视频标注示例挑战与未来展望结语:AI赋能,释放视频数据的无限可能引言:被忽视的视频
- 基于YOLOv5的无人超市商品检测:食品、饮料、零食与家居用品
深度学习&目标检测实战项目
YOLO目标跟踪深度学习人工智能ui
引言随着人工智能技术的快速发展,尤其是计算机视觉的提升,无人超市的概念逐渐成为现实。在无人超市中,商品的智能化管理和检测是其顺利运行的关键。商品检测不仅要实现高效、准确的物品识别,还要支持多种商品类别的实时检测,以保证购物体验的顺畅与安全。在此背景下,深度学习与目标检测算法,如YOLOv5,成为了实现这一目标的重要工具。YOLOv5作为目前最先进且高效的目标检测算法之一,其应用范围广泛,包括人脸检
- [论文阅读]DAMO-YOLO——实时目标检测设计报告
一朵小红花HH
知识蒸馏目标检测YOLO目标检测目标跟踪论文阅读人工智能
DAMO-YOLODAMO-YOLO:AReportonReal-TimeObjectDetectionDesign实时目标检测设计报告论文网址:DAMO-YOLO简读论文这篇论文介绍了一个名为DAMO-YOLO的新型目标检测方法,相比YOLO系列的其他方法有着更好的性能。该方法的优势来自于几项新技术:使用了MAE-NAS作为骨干网络,可以自动搜索出不同延迟预算下的优化网络结构。MAE-NAS被称
- 基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统:猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析
深度学习&目标检测实战项目
YOLO目标跟踪人工智能深度学习ui目标检测机器学习
1.引言随着人工智能技术的飞速发展,尤其是深度学习在计算机视觉领域的突破,目标检测技术已广泛应用于各类场景。从城市交通监控到安防系统,再到野生动物保护和生态监测,目标检测技术为我们提供了实时、精确的解决方案。在众多目标检测算法中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列因其高效性和实时性,已成为解决多类别目标检测任务的首选方法。本文将介绍如何使用YOLOv5进行野生动物检测与监控,包括猫、狗
- 计算机视觉实战:YOLOv8在工业质检中的应用(附完整代码+数据集)
emmm形成中
深度学习人工智能python计算机视觉
计算机视觉实战:YOLOv8在工业质检中的应用(附完整代码+数据集)摘要:本文为零基础读者系统讲解目标检测核心原理,基于YOLOv8实现工业缺陷检测实战项目。从数据标注到模型部署,包含环境配置、数据增强、模型训练全流程详解,手把手教你打造高精度智能质检系统!关键词:YOLOv8、目标检测、工业质检、缺陷识别、PyTorch一、为什么选择YOLOv8做工业质检?1.1工业质检的三大痛点人工成本高:传
- DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案,包括技术架构、功能实现和代码示例:
人工智能专属驿站
架构计算机视觉
以下是关于DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案,包括技术架构、功能实现和代码示例:1.事件检测与预警技术实现:视频监控与传感器数据融合:利用地铁站内的视频监控系统和传感器(如烟雾传感器、压力传感器)实时采集数据。通过深度学习算法(如目标检测和行为识别)对视频流进行分析,结合传感器数据,快速识别突发事件。自动警报触发:一旦检测到异常事件(如火灾、拥挤踩踏),系统立即通过预设的警报机制
- Matlab 大量接单
matlabgoodboy
matlab开发语言
分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB:熟练掌握MATLAB编程语言,能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作。机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
4
0 0 4
Comment添加评论关注(2)
3个答案 按时间排序 按投票排序
0
0
最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
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.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]root@192.168.9.136:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发