End-to-end目标检测算法的学习笔记

基于轻量级模型YOLOX-Nano的菜品识别系统钟良堂笔记深度学习目标检测 yolox-nano 菜品识别
工程Gitee地址：https://gitee.com/zhong-liangtang/ncnn-android-yolox-nano一、YOLOX简介YOLOX是一个在2021年被旷视科技公司提出的高性能且无锚框（Anchor-free）的检测器，在YOLO系列的基础上吸收近年来目标检测学术界的最新成果，如解耦头（DecoupledHead）、数据增强、无锚框、标签分配策略SimOTA（Simp
RT-DETR个人整理向理解深度瞎学深度学习学习笔记深度学习自动驾驶 transformer 边缘计算
一、前言在开始介绍RT-DETR这个网络之前，我们首先需要先了解DETR这个系列的网络与我们常提及的anchor-base以及anchor-free存在着何种差异。首先我们先简单讨论一下anchor-base以及anchor-free两者的差异与共性：1、两者差异：顾名思义，这两者一个显而易见的差别就是有无anchor，anchor-base是需要手工选取不同比例大小的anchor来得到propo
【20210326期AI简报】用RISC-V微控制器开发难不难？行人搜索AI框架新突破~ RT-Thread物联网操作系统人工智能游戏计算机视觉编程语言深度学习
导读：本期为AI简报20210326期，将为您带来9条相关新闻，明日朝花节，有时候要冲，有时候也要出去走走~本文一共字，通篇阅读结束需要7~11分钟1.首个无需锚框（Anchor-Free）的行人搜索框架|CVPR2021|CVer、demoimagePaper:https://arxiv.org/abs/2103.11617GIthub:https://github.com/daodaofr/A
DDBNet：Anchor-free新训练方法，边粒度IoU计算以及更准确的正负样本 | ECCV 2020 VincentTeddy
论文针对当前anchor-free目标检测算法的问题提出了DDBNet，该算法对预测框进行更准确地评估，包括正负样本以及IoU的判断。DDBNet的创新点主要在于box分解和重组模块(D&R)和语义一致性模块，分别用于解决中心关键点的回归不准问题以及中心关键点与目标语义不一致问题。从实验来看，DDBNet达到了SOTA，整篇论文可圈可点，但里面的细节还需要等源码公开才知道来源：晓飞的算法工程笔记
训练FastestDet（Anchor-Free、参数量仅0.24M），稍改代码使得符合YOLO数据集排布孟孟单单 YOLO
文章目录0参考链接1准备数据1.1使用以下代码生成绝对路径的txt文件1.2在config文件夹下新建一个xxx.names文件2配置训练参数3稍改代码使得符合YOLO数据集排布4开始训练5使用eval.py进行验证0参考链接官方的代码：FastestDet1准备数据我已有的数据集排布：（符合YOLO排布）dataset:.├─images│├─test││├─xxx.jpg││├─xxx.jpg
目标检测-One Stage-EfficientDet 学海一叶目标检测目标检测目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习
文章目录前言一、EfficientNetEfficientNet-B0baselineMBConv参数优化EfficientNetB0-B7参数二、EfficientDetBiFPN复合缩放方法总结前言EfficientDet是google在2019年11月发表的一个目标检测算法系列，其提出的背景是：之前很多研究致力于开发更高效的目标检测架构，如one-stage、anchor-free或压缩现有
字节跳动面经题普通研究者计算机视觉面试题目标跟踪人工智能计算机视觉
字节跳动面经题1、了解anchor-free?"Anchor-free"是一个指向一类目标检测方法的术语，与传统的"anchor-based"方法相对应。在传统的目标检测中，通常会使用一系列预定义的锚框（anchors）作为模型的基础。这些锚框在图像中密集地分布，并用于生成目标框的候选区域，然后通过对这些候选区域进行分类和回归来完成目标检测。与此不同，anchor-free方法直接预测目标框的位置
FCOS(Fully Convolutional One-Stage Object Detection) cshun
arXiv:https://arxiv.org/abs/1904.01355github:https://github.com/tianzhi0549/FCOS向着anchor-free方向迈进，不铺框的检测，减少了大量的anchoriou计算，并且可以达到与two-stage相当的检测精度。1.通过计算预测C类的classfication和regerssion对边框进行回归（到四个边界的距离[l
DDBNet：Anchor-free新训练方法，边粒度IoU计算以及更准确的正负样本 | ECCV 2020 晓飞的算法工程笔记晓飞的算法工程笔记深度学习神经网络机器学习
论文针对当前anchor-free目标检测算法的问题提出了DDBNet，该算法对预测框进行更准确地评估，包括正负样本以及IoU的判断。DDBNet的创新点主要在于box分解和重组模块(D&R)和语义一致性模块，分别用于解决中心关键点的回归不准问题以及中心关键点与目标语义不一致问题。从实验来看，DDBNet达到了SOTA，整篇论文可圈可点，但里面的细节还需要等源码公开才知道来源：晓飞的算法工程笔记
4、目标检测爱补鱼的猫猫深度学习笔记目标检测计算机视觉深度学习
目标检测一、分类和发展史二、Anchor锚三、anchor-based1、one-stage2、two-stage四、anchor-free五、YOLO系列六、R-CNN系列**1、R-CNN**2、Spp-Net3、Fast-RCNN4、Faster-RCNN5、Mask-RCNN一、分类和发展史计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、图像分割（语义分割、实例分割和全景分割等）、图像生成。目
【20201127期嵌入式AI周报】NanoDet 目标检测模型、移植 ncnn到 RISC-V等！ RTThreadIoTOS 嵌入式人工智能微软 github xhtml
导读：本期为AI简报20201127期，将为您带来8条相关新闻，希望对您有所帮助~一共2000+字，全篇看完需要5~7分钟1.NanoDet：轻量级（1.8MB）、超快速（移动端97fps）目标检测项目Github:https://github.com/RangiLyu/nanodet近日，GitHub上出现了一个项目nanodet，它开源了一个移动端实时的Anchor-free检测模型，希望能够
【论文笔记】Anchor-free目标检测论文推荐 m0_61899108 论文笔记目标检测人工智能计算机视觉
前言Anchor-free目标检测是目标检测近几年的主流趋势之一，本文分享一个汇总了最近几年Anchor-free论文的github项目。Anchor-free目标检测项目作者：XinZhang,XuesongWang,nuoxu地址：https://github.com/XinZhangNLPR/awesome-anchor-free-object-detection本项目共计涵盖24篇anch
YOLO V5 和 YOLO V8 对比学习替这位空想家惊讶深度学习人工智能
参考文章：1、YOLOv5深度剖析2、如何看待YOLOv8，YOLOv5作者开源新作，它来了！?3、anchor的简单理解完整网络结构YOLOv5和YOLOv8的Head部分YOLOv8的Head部分相比YOLOv5改动较大，换成了目前主流的解耦头结构，将分类和检测头分离，同时也从Anchor-Based换成了Anchor-Free。anchor-based和anchor-free方法的本质区别，
YOLOv8目标检测算法 BestSongC YOLO 目标检测算法
YOLOv8目标检测算法相较于前几代YOLO系列算法具有如下的几点优势：更友好的安装/运行方式速度更快、准确率更高新的backbone，将YOLOv5中的C3更换为C2FYOLO系列第一次尝试使用anchor-free新的损失函数YOLOv8简介YOLOv8是Ultralytics公司继YOLOv5算法之后开发的下一代算法模型，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务。YOLOv8是一个SOTA模
FCOS:简洁的anchor-free目标检测器寒夏凉秋
论文题目:FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection其亮点:基于FCN构建全卷积检测器,使得视觉任务(如语义分割)可以统一在FCN框架anchor-free,proposalfree,避免了训练阶段关于anchor或者proposal的iou计算.更重要的是,避免了一切与anchor有关的超参数简单的Backbone;neck;head检测算法框
transformer学习清梦枕星河~ transformer 目标检测深度学习
关注到旷视最近发表（2021.09.15）的一篇目标检测论文，把NLP领域常用的transformer应用到目标检测方向，与以前基于CNN的anchor-based和anchor-free网络不同，这是一种完全不同的模块结构。查阅相关文献发现，这并不是第一次将transformer应用到目标检测，于是对这一应用进行了学习（目前还没有学习原始的transformer）：1、最早进行目标检测应用的论文
YOLOv5(v7.0)网络修改实践三：把单分支anchor-based、head改为yolov8的anchor-free、双分支解耦合head（yolox的DecoupleHead）清梦枕星河~ yolov5 yolov8 anchor-free decoupled head 目标检测
[本文及相关博客仅是个人学习记录，欢迎有兴趣的同学一起交流成长]先附上我成功实践标题的工作的训练界面（实话实说，比前两次的实践复杂多了）：1、说明：接上我之前的博客的工作：YOLOv5(v7.0)网络修改实践二：把单分支head改为YOLOX的双分支解耦合head（DecoupleHead）在上一篇博客我成功实践了把yolov5的单分支检测头结构改为了yolox的解耦合双分支检测头结构，只是结构。
anchor-free、anchor-based整理在三年之后单目标跟踪目标检测
anchor-free、anchor-based整理）Anchoranchor-based优点缺点双阶段检测单阶段检测anchor-free优点缺点单尺度预测多尺度预测基于关键点估计总结参考博客参考博客1Anchoranchor-based在一张图片上放置大量的预先定义好的anchorboxes，然后预测其类别，优化这些anchorboxes的坐标，最终将这些优化后的anchorboxes作为检测
PP-YOLOE 论文学习 calvinpaean 目标检测学习
1.解决了什么问题？单阶段目标检测器能很好地平衡速度和精度，YOLO系列是其中的代表。YOLOX采用了anchor-free范式，加入了动态标签分配以提升检测表现，在TeslaV100上取得了50.1mAP，速度是68.9FPS。本文提出的PP-YOLOE为了适配各种硬件平台，没有使用可变形卷积、MatrixNMS等操作。如下图，PP-YOLOE在速度和精度方面领先于YOLOX和YOLOv5。2.
FSAF for Single-Shot Object Detection（CVPR） Congc_fdd6
之前介绍了一篇基于关键点的Anchor-Free:CenterNet。其实这种Anchor-Free只是将锚框换成锚点。并没有真正去除anchor。今天介绍的一篇CVPR2019的FSAF真正的是没有anchor这一概念。但是在最后作者做一些实验的时候，仍然把anhor-based模块加入进去并且做了一些loss函数优化的trick，个人觉得有些许耍赖皮。但是不妨碍这篇文章的思想牛掰！效果图这篇文
FCOS：全卷积目标检测 Congc_fdd6
今天我继续来介绍一个Anchor-Free新的算法（它是基于密集采样的AF），这个文章我看下来个人觉得非常有意思。因为它将语义分割的思想用来做检测了。在学校期间，我的研究方向就是语义分割。在公司做检测的时候，我也思考过：除了在特征融合以及backbone方面，在核心思想两者能否互相借鉴一下，比如用分割思想去解决检测；用检测去辅助分割（毕竟分割是检测更深一层次）。这篇文章很好的解答了我的一些疑惑，下
Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via ATSS 论文学习 calvinpaean 目标检测学习
1.解决了什么问题？Anchor-based和anchor-free方法的本质差异其实是如何定义正负样本，如果训练过程中它们采用相同的正负样本定义，最终的表现是差不多的。也就是说，如何选取正负样本才是最重要的。以单阶段anchor-based方法RetinaNet和基于中心点的anchor-free检测器FCOS为例，二者有以下三方面的差异：每个位置上anchor的个数：RetinaNet在每个位
目标检测 | Anchor free之CenterNet深度解析小白学视觉定位计算机视觉机器学习人工智能深度学习
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达1前言本文接着上一讲对CornerNet的网络结构和损失函数的解析,链接如下https://zhuanlan.zhihu.com/p/188587434https://zhuanlan.zhihu.com/p/195517472本文来聊一聊Anchor-Free领域耳熟能详的CenterNet。原论文名为《ObjectsasPo
Anchor-Free之CenterNet NOWAY_EXPLORER 目标检测 cv 深度学习计算机视觉神经网络图像识别 1024程序员节
CenterNetCenterNet顾名思义，是基于中心点的目标检测方法，相对于cornernet和FCOS更加简单直接。论文标题也是很霸气“ObjectsasPoints”相对于其他基于关键点检测的方法例如extremNet和cornerNet，CenterNet去除了角点分类等一些后处理步骤，使得模型推理速度得到了进一步的提升.不仅用于2D目标检测还可以用来做人体姿态估计或这3D目标检测数据方
Anchor-Free 网络笔记 mumuxi_c 深度学习网络卷积神经网络深度学习计算机视觉笔记
Fcos与CenterNet网络记录Fcos图片转自https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/124844726Fcos后处理输出centernessregressionclassification代表reg(HxWX1)box(HxWx4)cls(HxWxcls)centerness+regression同分支输出7次下采样计算边框得分b
anchor-free方法总结 HPUPUPUP 深度学习神经网络自动驾驶
cornernet，centernet，onenet，fcos这几篇论文的引用关系（提出先后顺序）：将按照上面的顺序，从背景、标签分配等方面说明区别于联系。一、背景：Cornernet：认为使用anchor需要很多的超参数和手动设计选择，网络复杂。而且需要大数量的anchor来确保覆盖gtbox，导致正负样本不平衡，降低训练速度，于是提出不用anchor，将检测目标当做一对关键点（box的左上，右
【目标检测】Anchor-Free算法--CenterNet详解姚路遥遥目标检测人工智能计算机视觉卷积神经网络深度学习
论文题目：《ObjectsasPoints》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf
（二）anchor-base与anchor-free的区分风栖柳白杨找工作深度学习 cnn 机器学习
文章目录概念的区别区别1：定位方式区别2：锚点数量区别3：特征提取区别4：预测模式区别5：适用场景区别6：推理速度区别7：模型复杂度区别8：难度级别区别9：处理能力区别10：检测精度概念的区别区别1：定位方式 Anchor-based方法使用预先设定的锚点来确定候选框位置和大小；Anchor-free方法则不需要预先设置锚点，直接从特征图中推断物体位置和大小。区别2：锚点数量 Anchor-b
【FCOS】Anchor-Free：FCOS论文总结及一些细节 Cpsu CV论文深度学习计算机视觉目标检测
论文:https://arxiv.org/abs/1904.01355.Github:源码文章目录一、概述1.1模型分类1.2Anchor-base模型缺点1.3motivation1.4一些思考，为什么Anchor的设计很重要？二、网络结构2.1检测思路2.2网络结构三、细节3.1Center-ness3.2损失函数3.3FPN的作用四、实验五、优点一、概述1.1模型分类一般来说，目标检测模型可
目标检测论文综述（一）深度卷积神经网络管住嘴也能迈开腿的miracle-b-cool 目标检测论文综述深度学习目标检测深度卷积神经网络
一、前言最近一周，集中时间看了部分经典卷积神经分类网络和目标检测网络的相关论文，结合自己的理解做如下的综述报告，本系列博客为目标检测论文综述，根据内容分为四个部分：1、深度卷积神经网络2、CNNbasedTwo-StageDetectors3、CNNbasedOne-StageDetectors4、基于Anchor-Free的目标检测方法所有论文综述均保持如下格式：1、一页PPT内容总结一篇论文2
Spring的注解积累 yijiesuifeng spring 注解
用注解来向Spring容器注册Bean。需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。如：在base-package指明一个包 <context:component-sc
传感器百合不是茶 android 传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件下面就以重力传感器为例; 1,在onCreate中获得传感器服务 private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
[光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家信不信由你们: 穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星这就是为什么古代
精简的反序打印某个数沐刃青蛟打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。比如：输入123，输出321。记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。似乎最后是用到%和/方法解决的。而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）代码如下： long num, num1=0;
PHP：6种方法获取文件的扩展名 IT独行者 PHP 扩展名
PHP：6种方法获取文件的扩展名 1、字符串查找和截取的方法 1 $extension = substr ( strrchr ( $file , '.' ), 1); 2、字符串查找和截取的方法二 1 $extension = substr
面试111 文强chu 面试
1事务隔离级别有那些，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器（一次） 4 过滤器和拦截器的区别（频率也挺高） 5 final，finally final
XML的四种解析方式小桔子 dom jdom dom4j sax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
wordpress中常见的操作 aichenglong 中文注册 wordpress 移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法 1)使用插件 2)修改wp源代码进入到wp-include/formatting.php文件中找到 function sanitize_user( $username, $strict = false
小飞飞学管理-1 alafqq 管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
IO输入输出部分探讨百合不是茶 IO
//文件处理在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */ //1，运用File类对文件目录和属性进行操作 //在工程中线创建一个text.txt
getElementById的用法 bijian1013 element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。语法： &n
励志经典语录 bijian1013 励志人生
经典语录1: 哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。本篇介绍MongoDB的切片(Sharding) 1.何时需要分片 &nbs
【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
中文编码测试 ctrain 编码
循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive 堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 问题原因： hive堆内存默认为256M 这个问题的解决方法为：修改/us
人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』) dcj3sjt126com 程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers 2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
在tomcat上面安装solr4.8.0全过程 eksliang Solr solr4.0后的版本安装 solr4.8.0安装
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2096478 首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告 gg163 漏洞 android APP 分析
点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
HoverTree项目已经实现分层 hvt 编程 .net Web C#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记天梯梦 google maps api
Simply do the following: I. Declare a global variable: var markersArray = []; II. Define a function: function clearOverlays() { for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
jQuery选择器总结 lq38366 jquery 选择器
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基础数据结构和算法六：Quick sort sunwinner Algorithm Quicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作刘星宇 html Web
今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。方法如下：
Mybatis实用Mapper SQL汇总示例 wdmcygah sql mysql mybatis 实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，

End-to-end目标检测算法的学习笔记

1 前言

2 End-to-end的SOTA检测模型——Deformable-DETR

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