吸欧大王
吸欧大王

Yolo5-face：简单实用的人脸检测框架（汇总篇）

Yolov5-face：简单实用的人脸检测框架（汇总篇）

​
我一直心中有个疑问，就是人脸检测和通用目标检测问题之间到底是什么关系？人脸检测可以被当作通用的目标检测问题对待吗？通用的检测框架比如yolo系列、rcnn系列，centernet、gfocal之类在人脸检测问题上可以表现出良好的特性吗？这些问题一直存疑，直到看到了这篇论文《YOLO5Face: Why Reinventing a Face Detector》。这篇论文阐明了人脸检测完全可以被当作通用的目标检测问题看待。论文对yolov5框架进行了些许改进，在wider-face数据集上达到了sota的精度。此外这个框架也继承了yolov5本身超强的推理性能。笔者目前将这个框架运用到了公司的项目上，非常好的替代了之前的框架，所以觉得非常有必要进行深入的分析和研究。后面我将单独开几篇文章，对其源码、原理和使用方法进行整理。

系列文章导航

1. Yolov5-face 项目地址

Github 传送门

2. Yolov5-face 全部源码中文注释版本

作者维护了一个yolov5-face的全部源码注释的中文版本，会持续更新到完成。

Github 传送门

3.论文、原理剖析

传送门（待完成）

4.正样本的选择和回归函数的计算

传送门（待完成）

你可能感兴趣的:(目标检测,计算机视觉,目标检测,深度学习,计算机视觉)

  • Sora文本生成影像模型背后的创新原理与挑战 noVonN c语言深度学习算法区块链人工智能
    引言随着人工智能技术的飞速发展，OpenAI作为行业领导者，在文本生成领域取得重大突破之后，近日又推出了其在影像生成领域的最新力作——Sora。这款模型将自然语言处理与计算机视觉技术相结合，旨在通过输入文本描述来快速创作出逼真的电影场景，为内容创作者提供了前所未有的艺术表达工具。然而，正如OpenAI所指出的那样，尽管Sora展现出了令人惊叹的创造力，但它在仿真复杂物理现象和理解具体事例因果关系方
  • pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms() 深蓝海拓 机器视觉和人工智能学习学习pytorch
    transforms是PyTorch的torchvision库中用于图像处理的一个模块。它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。以下是一些常用的torchvision.transforms转换：基础图像转换：transforms.ToTensor():将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch的张量，并将像素值范围从[0,255]缩放到
  • 深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新 逼子歌 神经网络深度学习字符识别卷积神经网络图像处理特征提取
    一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展，对字符识别的准确性和效率要求越来越高。字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年来，深度学习技术在字符识别领域取得了显著的进展。国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前，国内各大
  • Adam优化器：深度学习中的自适应方法 2401_85743969 深度学习人工智能
    引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
  • 【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数 阿_旭 AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习python行人检测行人追踪过线计数
    《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
  • 【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解： ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax 阿_旭 深度学习知识点pytorch人工智能python激活函数深度学习
    《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.
  • 【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module) 遥感小萌新 深度学习pythonpytorch人工智能python深度学习
    文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦，此时便需要Containers的帮助。Containers的作用是将一部分网络层模块化，从而更方便地管理和调用。本文介绍PyTorch库常用的nn.Sequential，nn.ModuleLi
  • 深度学习之sigmoid函数介绍 yueguang8 人工智能深度学习人工智能
    1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范
  • Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉 Hazelyu27 计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
    本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。本书提供了对应网站：http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容：基本介绍和深度学习简介。
  • 使用matlab的热门问题 七十二五 值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
    MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域，因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题：深度学习与神经网络：如何使用MATLAB的深度学习工具箱（DeepLearningToolbox）来构建和训练神经网络？如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用？数据分析与可视化：如何使用MATLAB进行大数
  • 深度学习目标检测入门COCO数据集 日暮途远z 深度学习目标检测人工智能
    常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
  • 【数据获取与读取】JSON & CSV yogurt=b 数据分析jsonpython
    数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview天池（阿里云旗下开发者竞赛平台）:https:/tianchiaiyun.com/dataset/和鲸社区（数据科学开源社区）数据集：htps://www.heywhale
  • DL参考资源（二） antkillerfarm 深度学习
    DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
  • COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版） 山颠海涯 深度学习pytorch人工智能
    Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
  • 大模型面试通关指南：常见问题与答案解析 史上最全超详细 收藏我这一篇就够了 程序员辣条 面试职场和发展大模型人工智能AI大模型
    大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式：请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外，大模型通常需要更多的数据和计算资源进行
  • OpenCV计算机视觉学习（16）——仿射变换学习笔记 牛马程序员24 计算机视觉opencv学习
    OpenCV计算机视觉学习（16）——仿射变换学习笔记如果需要其他图像处理的文章及代码，请移步小编的GitHub地址传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice在计算机视觉和图像处理中，仿射变换是一种重要的几何变换方法。它可以通过线性变换和平移来改变图像的形状和位置，广泛应用与图像校正，对象识别以及增强现实
  • 自动编码器 - Autoencoder hellozhxy 深度学习人工智能机器学习
    文章目录一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器（Autoencoder）搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等，仅仅是自编码器的话，其原理
  • Autoencoder chuange6363 人工智能python
    自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫autoencoder，这是个什么东西呢，本文通过一个例子来普及这个术语。简单来说autoencoder是一
  • [数据集][目标检测]街道乱堆垃圾检测数据集VOC+YOLO格式94张1类别 FL1623863129 数据集目标检测YOLO人工智能
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：94标注数量(xml文件个数)：94标注数量(txt文件个数)：94标注类别数：1标注类别名称:["baolu"]每个类别标注的框数：baolu框数=107总框数：107使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进行
  • 深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】 u013250861 #LLM/部署深度学习人工智能
    triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小
  • 微积分在神经架构搜索中的应用 光剑书架上的书 深度强化学习原理与实战元学习原理与实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。为了解决这一问题,神经架
  • 汽车智能驾驶算法汇总 芊言芊语 汽车算法
    汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心，它们集成了多个学科的知识，包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总，内容分为几个关键部分进行阐述。一、计算机视觉算法计算机视觉是智能驾驶算法中用于识别和理解环境的关键技术。它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理：通过摄像头等设备获取车辆前方的图像，然后进行预处理，如灰度化、二值化、滤波等操作，以提高
  • 理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见 「已注销」
    来源：雷锋网作者：杨晓凡本文共3484字，建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按：上个月，全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见，是年度行业发展的风向
  • 当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构 甄如冰Lea
    当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点。本文将为您揭开一款开源项目——《当NAS遇见鲁棒性：对抗攻击下可搜索的鲁棒架构》的神秘面纱。该项目源自CVPR2020的一篇论文，并提供了详细的实现代码和实验指南，致力于探索在网络架构设计
  • 深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性 Ven% 深度学习速通系列深度学习自然语言处理人工智能pythonnlp
    在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入
  • 基于深度学习的对抗样本生成与防御 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁，因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类：基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息，通过细微的扰动来生成对抗样本，迫
  • 深度学习思考 夜雪朝歌
    神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征，高层输出语意特征，我曾经在objecttracking用过这样的方法,在大数据集测试，每一层都输出结果，并且和handcraftfeature做比较，发现浅层的效果不如handcraftfeat
  • 基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进 阿里云云栖号 云栖号技术分享架构阿里巴巴
    简介：整理自5月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会，大数据与AI一体化平台分论坛，秦江杰和刘童璇带来的《基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进》。分享内容如下：实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统整体系统的架构及如何在阿里云上面
  • YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头 小李学AI YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习目标检测计算机视觉机器学习人工智能
    1.DynamicHead描述1.1摘要：在目标检测中，定位和分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。本文根据目标检测的特点，推导了一种新的动态头部框架，将目标检测头部与注意力统一起来。该方法通过在特征层次间、空间位置间和输出通道内协调组合多种自注意机制，在不增加计算开销的情况下显著提高了目标检测头的表示能力。进一步的实验表明，本
  • 【详解之OpenCV中的findHomography()函数 和 cv2.warpPerspective()函数】 01_6 计算机视觉opencvopencv人工智能计算机视觉
    文章目录cv2.findHomography()函数介绍:函数原型参数说明返回值使用示例解释cv2.warpPerspective()函数介绍函数定义参数详解示例代码cv2.findHomography()函数介绍:cv2.findHomography()是OpenCV中的一个函数，用于找到两个图像之间的单应性矩阵（Homographymatrix）。在计算机视觉中，单应性矩阵是一个3x3的矩阵，
  • Maven Array_06 eclipsejdkmaven
    Maven Maven是基于项目对象模型(POM)， 信息来管理项目的构建，报告和文档的软件项目管理工具。 Maven 除了以程序构建能力为特色之外，还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性，所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法，许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven，而且公司
  • ibatis的queyrForList和queryForMap区别 bijian1013 javaibatis
    一.说明         iBatis的返回值参数类型也有种：resultMap与resultClass，这两种类型的选择可以用两句话说明之：         1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候，则可直接用resultClass直接指定查询结果类
  • LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重 Cwind java位运算LeetCodeAlgorithm题解
    原题链接：#191 Number of 1 Bits 要求： 写一个函数，以一个无符号整数为参数，返回其汉明权重。例如，‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。 汉明权重：指一个字符串中非零字符的个数；对于二进制串，即其中‘1’的个数。 难度：简单 分析： 将十进制参数转换为二进制，然后计算其中1的个数即可。 “
  • 浅谈java类与对象 15700786134 java
          java是一门面向对象的编程语言，类与对象是其最基本的概念。所谓对象，就是一个个具体的物体，一个人，一台电脑，都是对象。而类，就是对象的一种抽象，是多个对象具有的共性的一种集合，其中包含了属性与方法，就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象，这个对象就拥有了该类全部的属性，方法。相比于结构化的编程思路，面向对象更适用于人的思维
  • linux下双网卡同一个IP 被触发 linux
    转自： http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/ 由于需要一台机器有两个网卡，开始时设置在同一个网段的IP，发现数据总是从一个网卡发出，而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下，发现相同的问题不少： 一、 关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
  • 安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开 肆无忌惮_ 安卓
    遇到一个奇怪的问题，当SplashActivity跳转到MainActivity之后，按主页键，再去打开程序，程序没法再打开（闪一下），结束任务再开也是这样，只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity   本来代码：   // 销毁这个Activity fin
  • 通过cookie保存并读取用户登录信息实例 知了ing JavaScripthtml
    通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合；通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie；通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外，将一个cookie对象发送到客户端，使用response对象的addCookie()方法。 下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。 （1）创建index.jsp文件。在改
  • JAVA 对象池 矮蛋蛋 javaObjectPool
    原文地址： http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html Jakarta对象池       ☆为什么使用对象池   恰当地使用对象池化技术，可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗，提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
  • ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法 alleni123 java
    场景如下： ArrayList<Obj> list Obj-> createTime, sid. 现在要根据obj的createTime来进行定期清理。（释放内存） ------------------------- 首先想到的方法就是 for(Obj o:list){ if(o.createTime-currentT>xxx){
  • 阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝 百合不是茶 平台战略
    “耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”，“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿 ，主要是用来进行农业方面，将农民手中的散地集中起来 不仅加大农民集体在土地上面的话语权，还增加了土地的流通与 利用率，提高了土地的产量，有利于大规模的产业化的高科技农业的 发展，阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整，但是集体化之后农民的个体的话语权 将更少，国家应出台相应的法律法规保护
  • Spring注入有继承关系的类（1） bijian1013 javaspring
    一个类一个类的注入 1.AClass类 package com.bijian.spring.test2; public class AClass { String a; String b; public String getA() { return a; } public void setA(Strin
  • 30岁转型期你能否成为成功人士 bijian1013 成功
            很多人由于年轻时走了弯路，到了30岁一事无成，这样的例子大有人在。但同样也有一些人，整个职业生涯都发展得很优秀，到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因，我们接触很多30岁左右的经理人，发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前，他们的职业生涯表现很优秀，但从30岁到40岁这一段，很多人
  • [Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用 bit1129 velocity
    什么是VelocityViewServlet 使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中，以Servlet+Velocity的方式实现web应用   Servlet + Velocity的一般步骤 1.自定义Servlet，实现VelocityViewServl
  • 【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service bit1129 service
    Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解？   A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
  • NGINX + LUA实现复杂的控制 ronin47 lua nginx 控制
    安装lua_nginx_module 模块 lua_nginx_module 可以一步步的安装，也可以直接用淘宝的OpenResty Centos和debian的安装就简单了。。 这里说下freebsd的安装： fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz cd lua-5.1.4 ma
  • java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字， 在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字 bylijinnan java
    public class TwoElementEqualSum { /** * 第 14 题： 题目：输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字， 在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字。 要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字，输出任意一对即可。 例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
  • Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder bylijinnan javanetty
    今天看Netty如何实现一个Http Server org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory： pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder()); pipeline.addLast(&quo
  • java敏感词过虑-基于多叉树原理 cngolon 违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
    基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包，用于java中的敏感词过滤 1、工具包自带敏感词词库，第一次调用时读入词库，故第一次调用时间可能较长，在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右，纯文本35毫秒左右。   2、如需自定义词库，将jar包考入WEB-INF工程的lib目录，在WEB-INF/classes目录下建一个 utf-8的words.dict文本文件，
  • 多线程知识 cuishikuan 多线程
    T1，T2，T3三个线程工作顺序，按照T1，T2，T3依次进行 public class T1 implements Runnable{           @Override      
  • spring整合activemq dalan_123 java spring jms
    整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分：     a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接      b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
  • MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime？ dcj3sjt126com mysql
      环境：Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1 第一步、创建一个表date_test（非定长、int时间） CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
  • Parcel: unable to marshal value dcj3sjt126com marshal
    在两个activity直接传递List<xxInfo>时，出现Parcel: unable to marshal value异常。   在MainActivity页面（MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>）：   Intent intent = new Intent(this, Next
  • linux进程的查看上（ps） eksliang linux pslinux ps -llinux ps aux
    ps:将某个时间点的进程运行情况选取下来 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/admin/blogs/2119469 http://eksliang.iteye.com         ps 这个命令的man page 不是很好查阅，因为很多不同的Unix都使用这儿ps来查阅进程的状态，为了要符合不同版本的需求，所以这个
  • 为什么第三方应用能早于System的app启动 gqdy365 System
    Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了，这里就不细述了，这里不阐述ROM启动还有bootloader，软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来（包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等）-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
  • App Framework发送JSONP请求(3) hw1287789687 jsonp跨域请求发送jsonpajax请求越狱请求
    App Framework 中如何发送JSONP请求呢? 使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/ 如何发送Ajax请求呢? (1)登录 /*** * 会员登录 * @param username * @param password */ var user_login=function(username,password){ // aler
  • 发福利，整理了一份关于“资源汇总”的汇总 justjavac 资源
    觉得有用的话，可以去github关注：https://github.com/justjavac/awesome-awesomeness-zh_CN 通用 free-programming-books-zh_CN 免费的计算机编程类中文书籍 精彩博客集合 hacke2/hacke2.github.io#2 ResumeSample 程序员简历
  • 用 Java 技术创建 RESTful Web 服务 macroli java编程WebREST
    转载：http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-jaxrs/   JAX-RS (JSR-311) 【 Java API for RESTful Web Services 】是一种 Java™ API，可使 Java Restful 服务的开发变得迅速而轻松。这个 API 提供了一种基于注释的模型来描述分布式资源。注释被用来提供资源的位
  • CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项 超声波 oraclelinux
    前言： 这两天项目要上线了，由我负责往服务器部署整个项目，因此首先要往服务器安装oracle，服务器本身是CentOS6.5的64位系统，安装的数据库版本是11g，在整个的安装过程中碰到很多的坑，不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。   安装过程中可能遇到的问题（注
  • HttpClient 4.3 设置keeplive 和 timeout 的方法 supben httpclient
    ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() { @Override public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) { long keepAlive
  • Spring 4.2新特性-@Import注解的升级 wiselyman spring 4
    3.1 @Import @Import注解在4.2之前只支持导入配置类 在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean 3.2 示例 演示java类 package com.wisely.spring4_2.imp; public class DemoService { public void doSomethin
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他