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图像处理大大大大大牛啊
opencv实战代码讲解yoloonnxncnn安卓
一.yolov5pt模型转onnx条件:colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面
- 如何理解深度学习的训练过程
奋斗的草莓熊
深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
文章目录1.训练是干什么?2.预训练模型进行训练,主要更改的是预训练模型的什么东西?1.训练是干什么?以yolov5为例子,训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中,得到一个输出模型,这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫,哪个是狗2.预训练模型进行训练,主要更改的是预训练模型的什么东西?超参数(Hyperparameters):这是模型结构中定义的参数,比如:卷积核大小(kernel_size
- 基于YOLOV5人脸检测打上码赛克
Deep-white
YOLO人工智能深度学习
还在为自己的隐私而烦恼吗,还在为拍摄的视频因不想露脸而无法发布吗。yolov5检测人脸,并打上马赛克,保护自己的隐私。只需下载代码,解压缩后就可以传入你想要打马赛克的视频或者图片了。这个是需要你对代码有一些了解的,等我开发一下使大家都可以用。里面权重已经训练好了,也有一些人脸的数据集,数据量不多,训练完的权重不是很好,但是给自己的视频打上马赛克足够了。大家要是想去增加数据集,可以使用里面的权重利用
- yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪
cv_2025
YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理opencv
要在YOLOv5中添加测距和测速功能,您需要了解以下两个部分的原理:单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法(如立体匹配)和基于深度学习的方法(如神经网络)。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络(CNN)来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换,代码如下:defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
- yolov5 +gui界面+单目测距 实现对图片视频摄像头的测距
毕设宇航
QQ767172261yolov5单目测距
可实现对图片,视频,摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面(GUI)以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测,并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术,系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。技术栈YOLOv5:用于目标检测的深度学习模型。OpenCV:用于图像处理和单目测距
- YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4
今天炼丹了吗
YOLOv9涨点改进专栏人工智能机器学习python深度学习YOLO目标检测
专栏介绍:YOLOv9改进系列|包含深度学习最新创新,主力高效涨点!!!一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核,对不规则特征有更好的提取效果。RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取模块,类似YOLOv5和v8中的C2f与C3模块。二、RepNCSPELAN4-AKConv模块详解2.1模块简介RepNCSPELAN4-AKConv的主要思想:使用A
- 在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【4.2】RK3588获取USB摄像头图像推流RTSP更多内容见视频
橘子的战斗日记
YOLO人工智能音视频
本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案,专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署,并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。B站配套视频:https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f前言在实际生产过程中,有很多时候不光是通过网络获取rtsp视频流,通常会采用在板子上插上USB摄像头获取画面。今天我将向搭建演示该
- yolov5在windows上傻瓜式训练工具和教程
踩着代码过河
本工具支持yolov5快速训练,使用者基本无需了解yolov5知识即可开启自己的训练任务,本工具支持yolov5内建的4个框架傻瓜式训练,支持yolov5syolov5myolov5lyolov5x先看看截图使用步骤:第一步:正常yolov5环境,一般都是安装在anaconda3或者miniconda里面第二步:打开软件,拖拽数据集到软件界面点击开始转换获取训练命令第三步:激活到自己的环境,比如自
- 来了,YoloV5的TensorFlow版开源
半壶雪
开源自从yolov5开源以来,(不管因为啥原因)深受瞩目,我最近用tensorflow实现了其主要部分。可能是第一个纯正的tensorfow2版本,欢迎tryandstar:github.com/LongxingTan…之前在工作中接触过yolov3(跑过demo应该就算接触过了),效果惊艳。我在视觉领域只是个新人(悲伤的是我一个中年人却在哪儿哪儿都TM是新人),能力有限,疏漏难免。从头开始实现,
- 【yolov5问题解决】RuntimeError: The size of tensor a (80) must match the size of tensor b (56) at
读研路上的菜鸡
YOLO人工智能
在使用yolov5的时候,更改默认下载的模型时,出现这个问题。主要原因是因为我当前的版本是5.0,而最新版已经到了7.0,所以会自动下载7.0下的模型,所以就会导致出现问题。那么这个时候需手动下载对应版本的模型即可,链接为:https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt就根据这个地址,更改自己的版本和对
- TROS DataFlow - USB Camera & mipi Sensor - rtsp
WuChao_JMUer
地平线RDKX3系列板卡RDKX3ROS2
TROSDataFlow-USBCamera&mipiSensor-rtsp使用TROS的功能,通过USB或者mipi摄像头得到MJPEG数据,推理YOLOv5节点,得到目标检测结果,通过ros_rtsp将nv12数据变成标准的H264/H265码流推出。DataFlow示意图mipiUSBH264/H265推流展示编译ros_rtsp_server系统版本2.1.0,sudoaptupdate有
- yolov5入门
Hello,C++!
YOLO
1、创建python虚拟环境打开命令行或终端,然后导航到你希望存放虚拟环境的位置。接着,运行以下命令来创建一个新的虚拟环境:python-mvenvtest-env激活虚拟环境C:\Users\Administrator\test-env\Scripts\activate关闭虚拟环境C:\Users\Administrator\test-env\Scripts\deactivate2、进入yolo
- YOLOV5入门教程-yolov5s.yaml文件
ustcthebest
YOLOlinux运维
一、YAML的定义YAML(YAMLAin'tMarkupLanguage)是一种人类友好的数据序列化格式,用于表示数据结构和配置文件。以下是YAML文件的一些概述信息:可读性强:YAML使用缩进和结构化方式来表示数据,易于阅读和编写。它注重易读性,鼓励使用人类可读的格式。轻量级:YAML是一种轻量级的标记语言,相对于XML和JSON,它更简洁、易理解,适合表示复杂的数据结构。支持数据类型:YAM
- 设备仪器仪表盘读数识别系统 YOLOv5
燧机科技SuiJi
YOLO机器学习人工智能深度学习
设备仪器仪表盘读数识别系统基于YoLov8网络模型智能视觉分析技术,设备仪器仪表盘读数识别系统自动识别指针型仪表读数。设备仪器仪表盘读数识别系统对工业仪表盘数据进行实时读取,不需人为干预当监测到指针仪表读数数据异常时,立即自动抓拍告警提醒后台值班管理人员及时处理,避免意外的发生。设备仪器仪表盘读数识别系统主要适用于油田、工厂等场景需要值班人员及时统计指针仪表读数信息。设备仪器仪表盘读数识别系统通过
- Datawhale AI夏令营
于弋gg
人工智能计算机视觉python
一、分析CV识别任务任务分析自己研究生期间做过的大多是无监督任务,监督任务做的很少。比如,之前用过yolov5做过滑动验证码的识别,给滑动验证码的缺口打标签是项耗时费力的工作。本次任务相同,是给非机动车、机动车打标签。frame_id:不同帧event_id:一帧里面出现的不同车辆idbbox:车辆位置模型输入输出猜测1)如果识别车辆很容易,那么输入原始音频x,标出每帧的位置作为输出,记为y。放进
- Yololov5+Pyqt5+Opencv 实时城市积水报警系统
机器懒得学习
opencv人工智能计算机视觉
在现代城市生活中,积水问题不仅影响交通和人们的日常生活,还可能对城市基础设施造成潜在的威胁。为了快速、准确地识别和应对积水问题,使用计算机视觉技术进行智能积水检测成为一个重要的解决方案。在这篇博客中,我将带你一步步实现一个基于YOLOv5的积水检测系统,帮助你轻松应对城市积水挑战。完整代码:PyQt5+YoloV5实现积水检测系统目录积水检测的挑战使用YOLOv5的解决方案代码实现:从加载模型到检
- YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题
该醒醒了~
pythonC#C++各种报错问题深度学习人工智能计算机视觉
当YOLOv5的训练P、R、mAP等指标为0时,通常有以下一些原因:数据集质量不佳:检查数据集中是否存在较大的类别不平衡或者太多的噪声。可能需要重新清理数据集以确保标签正确且具有可解释性。学习率过高或过低:首先尝试将学习率降低到一个更合适的水平,并考虑使用学习率调度程序来优化训练过程。模型过于简单:如果模型过于简单,则很难从样本中学习到有效的特征。考虑增加网络的深度和宽度,或使用更复杂的网络结构。
- 理解PyTorch版YOLOv5模型构架
LabVIEW_Python
一个深度学习模型,可以拆解为:模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction):YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:SGD;可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti
- 使用python -m pip install -r requirements.txt安装yolov5出现问题
小白yaa
Python问题pythonpipYOLO
出现问题:ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementmatplotlib>=3.3(fromversions:none)ERROR:Nomatchingdistributionfoundformatplotlib>=3.3原因分析:我打开了代理服务器,这时我们使用的清华镜像源就不能使用了解决办法:关闭代理服务器即可。
- 目标检测 | yolov8 原理和介绍
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目标检测AIYOLO目标检测
相关系列:目标检测|yolov1原理和介绍目标检测|yolov2/yolo9000原理和介绍目标检测|yolov3原理和介绍目标检测|yolov4原理和介绍目标检测|yolov5原理和介绍目标检测|yolov6原理和介绍目标检测|yolov7原理和介绍目标检测|yolov8原理和介绍目标检测|yolov9原理和介绍目标检测|yolov10原理和介绍IEEE链接:https://ieeexplore
- 校园打架行为识别检测系统 YOLOv5
燧机科技SuiJi
YOLO人工智能python计算机视觉开发语言
校园打架行为识别检测系统基于python深度学习框架+边缘分析技术,校园打架行为识别检测系统自动对校园监控视频图像信息进行分析识别。校园打架行为识别检测系统利用学校监控对校园、广场等区域进行实时监测,当监测到有人打架斗殴时,系统立即抓拍存档语音提醒,并将打架行为回传给学校监控后台,提醒后台人员及时处理打架情况。在YOLO系列算法中,针对不同的数据集,都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段,模型
- YOLOv5 | 源码解析 | 计算损失loss原理——独家原创注释
kay_545
YOLOv8改进有效涨点Yolov5改进YOLOpython开发语言
⭐欢迎大家订阅我的专栏一起学习⭐订阅专栏,更新及时查看不迷路YOLOv5涨点专栏:http://t.csdnimg.cn/D9kR0YOLOv8涨点专栏:http://t.csdnimg.cn/5hNr8YOLOv7专栏:http://t.csdnimg.cn/hJsf1魔改网络、复现论文、优化创新各位订阅YOLOv8专栏读者,非常抱歉,这篇文章加错专栏了,但是因为是订阅的,所以不能删除或者移动这
- torch报错:[winerror 126] 找不到指定的模块torch_python.dll“ or one of its dependencies.
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[winerror126]找不到指定的模块。errorloading"d:\miniconda\envs\action_env\lib\site-packages\torch\lib\torch_python.dll"oroneofitsdependencies.在使用这个yolov5模块的时候发现了这个错误,错误原因是因为python版本和torch版本冲突。本人安装torch的python版本
- 【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备(RCNN~YOLOv5)
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计算机视觉面经总结计算机视觉深度学习目标检测YOLORCNN
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- ChatGPT聊YOLO
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最近ChatGPT大伙,其概括摘要能力非常强。YOLO系列算法也是目标检测领域非常重要的一个研究路线,那么ChatGPT是如何看待各个YOLO算法的呢?那我们去问问它如何看待各个版本的YOLO。截止到2021年9月,YOLOv6尚未发布。因此,无法对其进行价值和贡献的评价。在这之前,最新的YOLO系列算法是YOLOv5。如果有关于YOLOv5或者其他目标检测算法的问题,欢迎随时提问。----Cha
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yolov5yolov5notepad++notepad++直接下一步就可以GitGit取消勾选修改默认编辑器为npp其他都直接下一步python3.8.1python3.8.1主要勾选添加环境变量其他下一步即可MinicondaMiniconda其他下一步然后添加系统环境变量PycharmPycharm把这个界面所有都勾选然后下一步配置环境更改系统编码(整个过程结束后修改回去)点击日期、时间和区
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1.YOLOv5在"零售业库存管理"领域的应用在零售业库存管理中,YOLOv5可以帮助自动化商品识别和库存盘点过程。通过使用深度学习模型来实时识别货架上的商品,零售商可以更高效地管理库存,减少人工盘点的时间和成本。以下是一个使用YOLOv5进行商品识别的Python脚本示例:importcv2importyolov5#初始化YOLOv5模型model=yolov5.YOLOv5(weights="
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点击进入专栏:《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认,由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的、功能最强大的大语言模型(LLM)之一。大多数人都需要使用ChatGPTPlus的订阅服务去访问GPT-4。为此,他们通常需要每月支付20美元。那么问题来了,如果您不想每月有这笔支出,是
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目标检测算法YOLOyolov5人工智能深度学习计算机视觉
为了进一步提升代码的效率和可维护性,可以考虑以下几个方面的优化:1.**视频解码优化**:-使用OpenCV的`preprocess`功能来直接从原始视频帧中提取RGB图像,避免不必要的复制和转换。2.**模型推理优化**:-使用ONNXRuntime的定制配置,如启用自动形状推测和启用量化模式,来进一步提高模型推理速度。3.**结果后处理优化**:-使用更高效的非极大值抑制(NMS)实现,如使用
- 目标检测算法之YOLOv5的应用实例(智能交通信号控制、体育赛事分析、野生动物研究领域应用的详解)
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目标检测YOLO自动驾驶
1.YOLOv5在"智能交通信号控制"领域的应用在智能交通信号控制领域,YOLOv5可以通过实时检测交通流量的变化来辅助信号灯的调度决策。例如,在交通繁忙的交叉路口,YOLOv5可以检测到各个方向的车流量,帮助交通控制系统动态调整绿灯时长,减少拥堵。以下是一个简化的Python示例,演示了如何使用YOLOv5来检测视频流中的车辆,并据此作出一些基本的决策。importcv2importyolov5
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理