道人兄
道人兄

Unet语义分割训练数据集流程（学习记录）

首先是语义分割，我所学习的内容来自于b站up主Bubbliiiing的课程，感兴趣也可以去看看

目录

一、源码准备

二、训练步骤

我训练的配置环境

win11+cuda11.3+pytorch1.10.2+python3.6.13

一、源码准备

1.源码下载

可以直接到up主对应的github上进行下载，GitHub - bubbliiiing/unet-pytorch: 这是一个unet-pytorch的源码，可以训练自己的模型

他的代码里面进行了中文说明，对小白很友好

2.训练所需要的模型下载

链接: 百度网盘 请输入提取码
提取码: 6n2c

下载完之后放至源码根目录中model_data文件夹，没有就新建一个

Unet语义分割训练数据集流程（学习记录）_第1张图片

二、训练步骤

1.准备数据集

标注教程可看我上一篇文章分割数据集准备——labelme使用教程_道人兄的博客-CSDN博客

2.制作VOC数据集

        ① 完成步骤1之后，训练前将图片文件和.json放在dataste/before/文件夹下，然后修改json_to_dataset.py文件中的classes，保留background，添加自己的类型

 之后便可以在JPEGImages中看到自己的图片，SegmentationClass看到制作好后的标注文件。

         ②将①图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中，将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的SegmentationClass中。运行根目录下的voc_annotation.py，从而生成train.txt和val.txt

3.修改参数

①train.py里的num_classes ，num_classes用于指向检测类别的个数+1！训练自己的数据集必须要修改！

Unet语义分割训练数据集流程（学习记录）_第2张图片

 ②运行根目录下的train.py文件就可以开始训练啦~

Unet语义分割训练数据集流程（学习记录）_第3张图片

 有什么疑问或者建议评论区留言~

你可能感兴趣的:(深度学习,人工智能,pytorch)

  • 从单一设备到万物互联：鸿蒙生态崛起的未来之路 王子良. 经验分享harmonyos华为
    目录一、引言：开启智能时代的钥匙二、鸿蒙生态概述：跨设备协同的核心价值三、开发者机遇与挑战：抓住鸿蒙崛起的机会四、鸿蒙生态崛起的前景：万物互联的未来五、开发者在鸿蒙生态中的实践机遇与挑战1.跨设备开发的机遇2.与人工智能和物联网结合的创新空间3.持续创新与生态完善的挑战六、鸿蒙生态未来的多维发展：智能硬件与大数据的深度结合1.智能硬件与大数据的结合2.在智能家居与城市管理中的应用3.行业领域的深度
  • OpenCV让Python实现人脸特征点检测 Python编程之道 Python编程之道opencvpython人工智能ai
    OpenCV让Python实现人脸特征点检测关键词：OpenCV、Python、人脸检测、特征点定位、计算机视觉、Dlib、深度学习摘要：本文将深入探讨如何使用OpenCV和Python实现人脸特征点检测。我们将从基础概念开始，逐步介绍人脸检测和特征点定位的核心算法原理，包括传统的Haar级联检测器和基于深度学习的Dlib面部特征点检测器。文章将提供详细的代码实现和数学原理讲解，并通过实际项目案例
  • 考取华为HCIE-AI有什么用？ 博睿谷IT99_ 华为人工智能华为认证职业规划
    在人工智能技术重塑各行各业的浪潮中，掌握核心AI能力成为专业人士的制胜关键。华为推出的HCIE-AISolutionArchitect（华为认证ICT专家-AI解决方案架构师），正是面向这一领域顶尖人才设立的最高级别认证。主要是为了培养和认证掌握人工智能解决方案架构、设计与应用知识，具备大模型业务场景分析、大模型训练与微调、模型推理部署能力的专家级人才。一、HCIE-AI：专家级能力的权威认证HC
  • 多模态实操第一弹：多模态AI是什么？能做什么？ 江凯吴杰 多模态的尝试人工智能
    多模态AI专栏第一期：多模态人工智能概述与应用你是否想过，AI如何像人一样同时"看、听、说"？本期专栏将带你深入了解多模态AI的核心原理、发展脉络、关键技术、典型应用，并为后续实战打下坚实基础。最后，我们将详细介绍本系列所用的ERIT数据集及其任务背景。目录1.什么是多模态AI？2.多模态AI的发展历程3.多模态AI的核心技术4.多模态AI的应用场景5.多模态AI的挑战与机遇6.专栏预告与ERIT
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研 Yolo566Q chatgpt语言模型数据分析
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • 大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等 xiao5kou4chang6kai4 人工智能深度学习机器学习rnn语言模型lstm深度学习机器学习人工智能DeepSeek
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • 十分钟了解人工智能的过去、现在与未来 ithadoop 人工智能人工智能
    十分钟了解人工智能的过去、现在与未来人工智能(AI)作为重塑人类社会的技术革命，正以前所未有的速度改变着我们的工作方式、生活方式和思维方式。从1943年人工神经元模型的提出，到2025年AI应用场景的全面爆发，AI发展经历了多个关键阶段。在接下来的十分钟里，我们将通过图文解说，快速了解AI从萌芽到现在的历程，以及未来可能带来的机遇与挑战。一、人工智能的过去：从理论奠基到技术突破1.萌芽阶段(194
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模 asyxchenchong888 chatgpt语言模型机器学习
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等科研应用 科研的力量 人工智能ChatGPTchatgpt语言模型数据分析
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • AI编程实战：Cursor黑科技全解析 ithadoop python开发语言
    Cursor黑科技：AI编程实战核心技术解析2025年智能编程工具效能革命白皮书一、核心功能架构语义驱动开发基于CodeGraph技术构建跨文件语义图谱，实现类/函数级上下文感知实时生成UML时序图辅助架构设计（快捷键Ctrl+Alt+U）多模态编程#输入："PyTorch实现ResNet50猫狗分类，带数据增强"@AI生成代码transform=transforms.Compose([trans
  • 探索 AI 系统提示与模型资源库：`system-prompts-and-models-of-ai-tools` 几道之旅 人工智能智能体及数字员工人工智能
    在当今的人工智能领域，系统提示和工具模型的优化与应用对于提升AI助手的性能和响应质量至关重要。x1xhlol开源的system-prompts-and-models-of-ai-tools仓库为开发者们提供了一个丰富的资源集合，涵盖了多种AI工具的系统提示、工具和模型。仓库概述这个仓库包含了超过7500行的代码和文档，详细介绍了多个知名AI工具的系统提示和相关模型，其中包括FULLv0、Curso
  • 2025年中总结 Just Jump 人生经历思考反思认知方法2025年中总结
    2025年中总结。一如往年惯例，总结近半年工作中的体悟和经验。一、把大而难的事拆解成小而具体的小目标。专注解决小目标，每周迭代交付，先完成再完善。1.1把大任务拆解成具体可执行的小目标2025年5月起我开始做大模型相关的技术调研、技术升级和开发工作。传统的机器学习、深度学习算法和大模型的算法在技术知识上还是有很大的差异的。想要快速转型使用大模型做开发、训练，是需要些时间和精力投入的，这并不是一个简
  • AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用
    AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词：LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要：本文将深入探讨LSTM（长短期记忆网络）在视频行为识别领域的应用。我们将从基础概念出发，逐步讲解LSTM如何解决视频时序建模的挑战，分析其核心算法原理，并通过实际代码示例展示LSTM在行为识别中的具体实现。文章还将探讨当前的应用场景、工具资源以及未来发展趋势，为读者提供
  • 多模态AI：让机器像人一样“全感官”理解世界 Echo_Wish 前沿技术人工智能人工智能
    多模态AI：让机器像人一样“全感官”理解世界咱们人类理解世界，从来不是只靠单一感官：眼睛看到画面，耳朵听到声音，皮肤感受到温度，嘴巴尝到味道，甚至鼻子闻到气味。正是这多感官的“多模态”输入，构筑了我们对复杂世界的深刻认知。而人工智能领域的多模态学习（MultimodalLearning），正是让机器拥有“多感官”理解能力的技术突破。今天，我想跟大家聊聊：多模态学习为何重要？当前有哪些创新模型？如何
  • 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- PaddleOCR实例化 OCR 对象的参数介绍 云天徽上 PaddleOCRpythonocr开发语言人工智能文字识别
    博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
  • 最新人工智能硬件培训AI基础入门学习课程参考2025版（离线AI语音视觉识别篇） 聆思科技AI芯片 聆思大模型开发板实践分享语音识别人机交互人工智能视觉检测嵌入式硬件mcuAI编程
    前言端侧离线AI智能硬件作为AI技术的重要载体之一，凭借其无需依赖网络即可实现智能功能的特性，在一些网络条件受限或对数据隐私有较高要求的场景中，发挥着不可或缺的作用。本章基于CSK6大模型语音视觉开发板开箱即用的离线AI能力，分类列出学习课程知识点和实操参考，希望能够帮助大家快速掌握离线AI智能硬件的基础知识与实战技能，同时了解相关AI技术在实际场景的应用情况。正文按入下框架展开，相关理论和实操除
  • 最新人工智能硬件培训AI 基础入门学习课程参考2025版（大模型篇） 聆思科技AI芯片 聆思大模型开发板实践分享大模型语音交互人工智能语音识别视觉检测AI编程人机交互
    前言在人工智能大模型重塑教育与社会发展的当下，无论是探索未来职业方向，还是更新技术储备，掌握大模型知识都已成为新时代的必修课。从职场上辅助工作的智能助手，到课堂用于学术研究的智能工具，大模型正在工作生活教育等领域发挥着越来越重要的作用。针对日前前来咨询的广大客户对面向大模型智能硬件的学习需求，我们根据CSK6大模型语音视觉开发板已有功能，整理了一份适合基于本开发板进行教学活动的学习课程参考给大家备
  • 从零开始大模型开发与微调：PyTorch中的卷积函数实现详解 AI天才研究院 AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算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
    从零开始大模型开发与微调：PyTorch中的卷积函数实现详解1.背景介绍1.1大模型开发的意义1.2卷积神经网络在大模型中的应用1.3PyTorch框架简介2.核心概念与联系2.1卷积的数学定义2.2卷积神经网络的组成2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3卷积与大模型的关系3.核心算法原理具体操作步骤3.1卷积的前向传播3.2卷积的反向传播3.3卷积的优化策略3.3.1卷积核大小
  • PyTorch里.pt和.pth的区别 sky丶Mamba AIpytorch人工智能python
    在PyTorch中，.pt和.pth文件均用于保存模型，但两者在设计初衷、存储内容和使用场景上存在差异。以下是详细对比：1.核心区别特性.pt文件.pth文件存储内容完整模型（结构+参数+优化器状态等）仅模型参数（state_dict）文件大小较大（包含额外元数据）较小（仅参数）加载方式直接加载，无需定义模型结构需先实例化模型，再加载参数适用场景部署、跨环境迁移训练中断恢复、参数共享2.技术细节.
  • 深入理解 PyTorch 中的自动微分机制与 `.detach()` 用法全解析 Accelemate pytorch人工智能python深度学习gantorch
    作者：Accelemate发布时间：2025年6月26日本文摘要：本文将从零开始，系统性地讲解PyTorch中的计算图、反向传播、withtorch.no_grad()、.detach()等核心机制，结合实践场景如可视化中间层特征图、GAN模型中对生成器的冻结操作等内容，帮助你在实际开发中灵活、正确地使用自动微分特性。一、自动微分基础概念1.1什么是自动微分（Autograd）？PyTorch的自
  • PyTorch 中 nn.Linear() 参数详解与实战解析（gpt） 草莓奶忻 深度学习pytorchgpt人工智能
    PyTorch中nn.Linear()参数详解与实战解析在使用PyTorch构建神经网络时，nn.Linear()是最常用也最基础的模块之一。它用于实现一个全连接层（FullyConnectedLayer），本质上就是对输入进行一次线性变换：y=xAT+by=xA^T+by=xAT+b本文将详细介绍nn.Linear()的参数含义、属性说明、初始化机制，并结合实际代码案例帮助你真正理解它的工作原理
  • YOLOv12_ultralytics-8.3.145部分代码阅读笔记-utils.py 红色的山茶花 YOLO笔记深度学习
    utils.pyultralytics\nn\modules\utils.py目录utils.py1.所需的库和模块2.def_get_clones(module,n):3.definverse_sigmoid(x,eps=1e-5):4.defmulti_scale_deformable_attn_pytorch(value:torch.Tensor,value_spatial_shapes:t
  • 2025年全球数据安全发展趋势 jinan886 人工智能大数据安全数据分析
    随着云计算、大数据、人工智能等技术的迅猛发展，数据已成为驱动经济社会发展的关键生产要素。然而，数据泄露、网络攻击等安全事件频发，给个人隐私、企业利益乃至国家安全带来了前所未有的挑战。全球数据安全发展趋势正随着技术进步和威胁演变而不断变化，以下是主要趋势：1.数据隐私法规加强GDPR（欧盟《通用数据保护条例）和CCPA（加州消费者隐私法案）等法规推动了全球对数据隐私的重视，更多国家和地区正在制定或更
  • AI原生应用监控：实时领域偏见预警系统设计原理 Agentic AI人工智能与大数据 CSDNAI-native人工智能ai
    AI原生应用监控：实时领域偏见预警系统设计原理关键词AI监控、算法偏见、实时预警、公平性AI、模型监控、偏见检测、AI治理摘要在人工智能驱动决策日益普及的今天，AI系统中的隐性偏见已成为影响公平性、可信度和业务连续性的关键风险。本文深入探讨了AI原生应用监控的核心挑战，重点剖析了实时领域偏见预警系统的设计原理与实现方法。通过将复杂的算法偏见比作"数字世界的隐形滤镜"，我们揭示了偏见如何在AI系统中
  • 机器学习在智能仓储中的应用：库存管理与物流优化 Blossom.118 机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习机器人sklearntensorflowcnn
    最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。随着电子商务的蓬勃发展，仓储和物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。智能仓储通过整合先进的信息技术，如物联网（IoT）、大数据和机器学习，能够实现从货物入库到出库的全流程
  • 【自然语言处理-NLP】文本预处理技术 云博士的AI课堂 哈佛博后带你玩转机器学习深度学习自然语言处理人工智能NLP深度学习数据预处理NLP数据预处理机器学习
    以下内容将从基本概念到实用代码分步骤、分场景地详细介绍NLP常见文本预处理方法及其背后的思想。如果无法从外部导入数据，我们会模拟一份简易文本数据（如字符串列表），并在此基础上演示预处理代码及详细解释，确保在常规Python环境下可以运行。一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理（NLP）任务（如机器学习、深度学习、大模型开发）中，原始文本数据通常会包含各种噪声，例如：多余的空格、换行符、特殊符
  • 深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别 Q1744828575 pythonpytorchplotly
    欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  一、项目背景在日常生活和商业活动中，人民币面值识别技术具有重要的应用价值。传统的面值识别方法，如基于模板匹配或特征工程的方法，在面对复杂多变的图像环境时，往往难以达到理想的识别效果。随着深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwo
  • 行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
    离线多智能体强化学习（MARL）是一个新兴领域，目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展，多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战，仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战，中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目，并取得了一些的成果，希望分享
  • 提升AI产品竞争力：可用性评估的10个核心维度 AGI大模型与大数据研究院 人工智能ai
    提升AI产品竞争力：可用性评估的10个核心维度关键词：AI产品、可用性评估、用户体验、人机交互、产品竞争力、评估维度、人工智能摘要：本文深入探讨了提升AI产品竞争力的10个核心可用性评估维度。我们将从用户角度出发，系统性地分析如何评估和优化AI产品的可用性，包括易用性、效率、可学习性、容错性等关键指标。通过详细的案例分析和实用建议，帮助产品团队打造更具竞争力的AI解决方案。背景介绍目的和范围本文旨
  • 面经总结系列（十六）： 元象科技大模型推理优化工程师 GoAI AI面经总结机器学习算法人工智能大模型机器学习深度学习
    ‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。✨公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享宝藏资料，关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
  • 设计模式介绍 tntxia 设计模式
    设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大（http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander）的早期作品。他经常发表一些作品，内容是总结他在解决设计问题方面的经验，以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天，亚历山大突然发现，重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。 亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
  • android高级组件使用(一) 百合不是茶 androidRatingBarSpinner
    1、自动完成文本框（AutoCompleteTextView） AutoCompleteTextView从EditText派生出来，实际上也是一个文本编辑框，但它比普通编辑框多一个功能：当用户输入一个字符后，自动完成文本框会显示一个下拉菜单，供用户从中选择，当用户选择某个菜单项之后，AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。 使用AutoCompleteTex
  • [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘 comsci 网络
              如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....        这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入  &nbs
  • 自写简单Redis内存统计shell 商人shang Linux shell统计Redis内存
    #!/bin/bash address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666" hosts=(${address//,/ }) sfile="staticts.log" for hostitem in ${hosts[@]} do ipport=(${hostitem
  • 单例模式(饿汉 vs懒汉) oloz 单例模式
    package 单例模式; /* * 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个 * 单例模式种的《 懒汉模式》 * */ public class Singleton { //01 将构造方法私有化，外界就无法用new Singleton()的方式获得实例 private Singleton(){}; //02 申明类得唯一实例 priva
  • springMvc json支持 杨白白 json springmvc
    1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库，因此需要先引入jackson包 2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入 @RequestMapping("helloJson") public @ResponseBody JsonTest helloJson() {
  • android播放，掃描添加本地音頻文件 小桔子
            最近幾乎沒有什麽事情，繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能，就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道，可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的，我覺得應該掃描設備上的所有文件，過濾出音頻文件，每個文件實例化為一個實體，記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想，
  • oracle常用命令 aichenglong oracledba常用命令
    1 创建临时表空间 create temporary tablespace user_temp  tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf' size 50m  autoextend on  next 50m maxsize 20480m  extent management local
  • 25个Eclipse插件 AILIKES eclipse插件
    提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug，它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去，能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具，它提供了
  • Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交 baalwolf spring mvc
    原理：在新建页面中Session保存token随机码，当保存时验证，通过后删除，当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了，所有无法验证通过。   1.新建注解：   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
  • 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解 bijian1013 JavaScript
    “闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》         看以下代码： <script type="text/javascript"> function outer() { var i = 10; return f
  • AngularJS Module类的方法 bijian1013 JavaScriptAngularJSModule
            AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动，它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。 一.Main方法在哪里         如果你是从Java或者Python编程语言转过来的，那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里？这个把所
  • [Maven学习笔记七]Maven插件和目标 bit1129 maven插件
    插件(plugin)和目标(goal) Maven，就其本质而言，是一个插件执行框架，Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的，一个插件可以有1个或者几个目标，比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile，即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标   使用插件和目标使得我们可以干预
  • 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略 bit1129 hadoop
    1. Hadoop的三种调度策略 Hadoop提供了3中作业调用的策略， FIFO Scheduler Fair Scheduler Capacity Scheduler 以上三种调度算法，在Hadoop MR1中就引入了，在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度   2. 多用户资源共享的调度
  • Nginx使用Linux内存加速静态文件访问 ronin47
    Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快，可以把放在磁盘中的文件，映射到内存中，减少高并发下的磁盘IO。 先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res，站点所对应文件原始存储路径：/opt/web/res shell脚本非常简单，思路就是拷贝资源文件到内存中，然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下：
  • 关于Unity3D中的Shader的知识 brotherlamp unityunity资料unity教程unity视频unity自学
    首先先解释下Unity3D的Shader，Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的，它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader，都是指用ShaderLab编写的代码，然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
  • CopyOnWriteArrayList vs ArrayList bylijinnan java
    package com.ljn.base; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList; /** * 总述： * 1.ArrayListi不是线程安全的，CopyO
  • 内存中栈和堆的区别 chicony 内存
    1、内存分配方面：     堆：一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下：new、malloc、delete、free等等。     栈：由编译器(Compiler)自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
  • 回答一位网友对Scala的提问 chenchao051 scalamap
    本来准备在私信里直接回复了，但是发现不太方便，就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服，但又觉得比较晦涩，例如一例，Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2)，可否说下最后那个函数做了什么，真正在开发的时候也会如此简洁？谢谢    先回答一点，在实际使用中，Scala毫无疑问就是这么简单。
  • mysql 取每组前几条记录 daizj mysql分组最大值最小值每组三条记录
    一、对分组的记录取前N条记录：例如：取每组的前3条最大的记录 1.用子查询： SELECT * FROM tableName a  WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM  tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
  • HTTP深入浅出 http请求 dcj3sjt126com http
      HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP，使HTTP客户（如Web浏览器）能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务，HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议，无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接，这意味着当一个客户端向服务器端发出请求，然后We
  • 判断MySQL记录是否存在方法比较 dcj3sjt126com mysql
    把数据写入到数据库的时，常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在，然后决定是否要写入。 　　我这里总结了判断记录是否存在的常用方法： 　　sql语句： select   count ( * )  from  tablename; 　　然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费，我们只是想判断记录记录是否存在，没有必要全部都查出来。
  • 对HTML XML的一点认识 e200702084 htmlxml
    感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料 HTML 文档中的每个成分都是一个节点。 节点 根据 DOM，HTML 文档中的每个成分都是一个节点。 DOM 是这样规定的： 整个文档是一个文档节点 每个 HTML 标签是一个元素节点 包含在 HTML 元素中的文本是文本节点 每一个 HTML 属性是一个属性节点 注释属于注释节点 Node 层次
  • jquery分页插件 genaiwei jqueryWeb前端分页插件
    //jquery页码控件// 创建一个闭包    (function($) {      // 插件的定义      $.fn.pageTool = function(options) {        var totalPa
  • Mybatis与Ibatis对照入门于学习 Josh_Persistence mybatisibatis区别联系
    一、为什么使用IBatis/Mybatis         对于从事 Java EE 的开发人员来说，iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了，在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射（O/R Mapping）解决方案盛行之前，iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天，iBatis 凭借着易学易用、
  • C中怎样合理决定使用那种整数类型？ 秋风扫落叶 c数据类型
    如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。    &nbs
  • maven问题 zhb8015 maven问题
      问题1： Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题    eclipse创建maevn web项目，在选择maven_archetype_web原型后，默认只有src/main/resources这个Source Floder。     按照maven目录结构，添加src/main/ja
  • (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理 spjich javaandrodipn推送
    在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中，已经描述了整个推送服务器的启动过程，并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类，今天我将继续往下分析下面的核心代码，主要分为3大块，链接创建，消息的发送，链接关闭。 先贴一段XmppIoHandler的部分代码 /** * Invoked from an I/O proc
  • 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题 中华好儿孙 JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
    var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]); $.ajax({ type:'post', url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile", data:formData, async: false, ca
  • mybatis常用jdbcType数据类型 ysj5125094 mybatismapperjdbcType
      MyBatis 通过包含的jdbcType 类型 BIT         FLOAT      CHAR          
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他