- 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YOLOui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yolactpicodet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AIGCstablediffusion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UAVlanding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
- 深度解析:DETR的多尺度特征融合
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
"深度解析:DETR的多尺度特征融合"作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务,其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标,并确定它们的位置和类别。传统的目标检测方法,如FasterR-CNN和YOLO,通常依赖于预定义的锚框或候选区域来生成目标proposals。然而,这些方法存在一些固有的局限性:人工先验知识:锚框的设
- 目标检测项目
sho_re
神经网络人工智能pytorch目标检测
·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务:位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集:PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses)是一个世界级的计算机视觉挑战赛。4大类,20小类VOC2007:9963图片/24640目标VOC2012:23080图片/54900目标·COCO数据集:起源于微软2014
- Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框
CHERISH_KDX
pythonYOLO人工智能
使用场景检测数据集标注是否有误:在目标检测算法中需要标注自己的数据集,为了更加方便的检查数据集标注是否有误,可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。美化识别结果中的检测框:在一些目标检测场景中,YOLO检测算法原始的检测框绘制会导致重叠、颜色冲突、字体过大等问题。可以使用该工具进行修改。代码importosimportcv2classcheck_label:def__init__(self,c
- 基于YOLOv5的烟雾检测系统:从数据集准备到UI界面实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
1.引言烟雾是火灾发生的一个重要早期信号。烟雾检测能够在火灾初期及时识别并报警,为火灾的扑灭争取宝贵的时间。因此,烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。近年来,随着深度学习技术的发展,目标检测算法被广泛应用于烟雾检测,尤其是基于YOLOv5的目标检测模型,由于其较高的精度和较低的计算开销,已经成为许多实时检测系统的首选模型。在这篇博客中,我们将介绍如何使用YOLOv5模型进行烟雾检测
- 【无标题】
东东就是我
opencv计算机视觉人工智能
1.计算机视觉与图像处理计算机视觉技术涵盖从图像预处理到目标检测的全流程,是工业视觉系统的核心部分。知识点扩展OpenCV基础cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()进行基本图像读取、显示、保存cv2.cvtColor()进行颜色空间转换(RGB↔GRAY,RGB↔HSV)cv2.resize()进行图像缩放cv2.flip()进行图像翻转(水平/垂直)imp
- yolov5代码详解--1.python代码脚本
三炭先生
yolo算法YOLOpython算法
一、detect.py作为YOLOv5模型推理的核心执行文件,detect.py实现了从数据加载到结果输出的完整目标检测流水线。本文只讲代码中最主要的opt内函数的含义,这是detect最核心的东西,至于其他的代码注释我会放在下面,有什么不懂可以评论区提问。下面对每个命令行参数进行详细介绍,说明它们在检测推理过程中的含义和作用:--weights指定模型权重文件的路径(或多个路径),也可以是远程T
- 用OpenCV写个视频播放器可还行?(C++版)
程序员Linc
OpenCVopencv音视频c++opencv4.11
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OpenCV请参考其他博客,C++版本的OpenCV安装,每个
- YOLOv7-Tiny:轻量化实时目标检测的革新实践
追寻向上
YOLO目标检测人工智能
一、模型定位与核心优势YOLOv7-Tiny作为YOLOv7系列的轻量级版本,专为边缘计算设备和实时检测场景设计。相比标准YOLOv7,其参数量减少约60%(仅6.02M),计算量降至13.2GFLOPs,在保持较高检测精度的同时,推理速度提升至68FPS(NVIDIAV100)。该模型适用于无人机、嵌入式设备、移动端等资源受限场景,在实时性与精度之间实现了极佳平衡。二、模型架构创新主干网络优化深
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
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- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option