PreCon
PreCon

Yolov4 网络结构

为了便于理解Yolov4网络结构，参照AlexeyAB提供的Yolov4网络cfg文件绘制网络结构图
Yolov4代码连接：https://github.com/AlexeyAB/darknet

你可能感兴趣的:(Yolov4 网络结构)

  • 验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构 dfj77477 人工智能python
    简介图像分类对网络结构的要求，一个是精度，另一个是速度。这两个需求推动了网络结构的发展。resneXt：分组卷积，降低了网络参数个数。densenet：密集的跳连接。mobilenet：标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积，即深度分离卷积。SENet：注意力机制。简单起见，使用了[1]的代码，注释掉layer4，作为基本框架resnet14。然后改变局部结构，验证分类效果。实验结果GPU：gtx107
  • 深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现） 2401_84003733 程序员深度学习人工智能
    self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f
  • Tensorflow中Keras搭建神经网络六步法及参数详解 -- Tensorflow自学笔记12 青瓷看世界 tensorflow笔记人工智能深度学习神经网络
    一.tf.keras搭建神经网络六步法1.import相关模块如importtensorflowastf。2.指定输入网络的训练集和测试集如指定训练集的输入x_train和标签y_train，测试集的输入x_test和标签y_test。3.逐层搭建网络结构model=tf.keras.models.Sequential()。4.在model.compile()中配置训练方法选择训练时使用的优化器、
  • 防火墙部署基本方法 坚持可信 信息安全php开发语言
    防火墙部署基本方法防火墙部署是确保网络安全的重要步骤，通过合理的部署和配置防火墙，可以有效地保护网络资源，防止未经授权的访问和网络攻击。以下是防火墙部署的基本方法，包括部署步骤、配置建议和常见的部署拓扑。一、部署步骤1.需求分析步骤：评估网络结构：了解当前网络拓扑结构、流量模式和主要的网络设备。明确安全需求：确定需要保护的资源、潜在威胁以及安全目标。选择防火墙类型：根据需求选择合适的防火墙类型（硬
  • 目标检测-YOLOv4 wydxry 深度学习目标检测YOLO目标跟踪
    YOLOv4介绍YOLOv4是YOLO系列的第四个版本，继承了YOLOv3的高效性，并通过大量优化和改进，在目标检测任务中实现了更高的精度和速度。相比YOLOv3，YOLOv4在框架设计、特征提取、训练策略等方面进行了全面升级。它在保持实时检测的同时，显著提升了检测性能，尤其在复杂场景中的表现尤为出色。相比YOLOv3的改进与优势改进的Backbone(CSPDarknet-53)YOLOv4使用
  • YOLOv8改进 更换轻量级网络结构 学yolo的小白 UpgradeYOLOv8进阶YOLO目标检测深度学习
    一、GhostNet论文论文地址：1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络，具有较低的计算复杂度和较高的准确性。该网络采用了轻量级的架构，可以在计算资源有限的设备上运行，并能够快速地实时检测图像中的目标物体。GhostNet基于MobileNetV3的设计思路，采用了Ghost模块来减少网络参数数量，从而减少计算量并提高模型
  • 测试环境搭建 框架里的巧克力 测试工具集成测试
    一、什么是测试环境测试环境，指为了完成软件测试工作所必需的计算机硬件、软件、网络设备、历史数据的总称，简而言之，测试环境=硬件+软件+网络+数据准备+测试工具。硬件：指测试必需的服务器、客户端、网络连接等辅助设备。软件：指测试软件运行时的操作系统、数据库及其他应用软件。网络：指被测软件运行时的网络系统、网络结构以及其他网络设备构成的环境等。数据准备：一般指测试数据的准备。测试数据会在测试用例设计的
  • YOLO缺陷检测学习笔记（2） tt555555555555 YOLO缺陷检测学习笔记YOLO学习笔记
    YOLO缺陷检测学习笔记（2）残差连接1.**YOLO的残差连接结构**2.**YOLO使用残差连接的目的**3.**YOLO中的残差块**4.**YOLOv3和YOLOv4的残差连接架构**YOLO网络架构概述1.特征提取网络2.预测头（DetectionHead）3.后处理（Post-processing）YOLOv3/v4的改进YOLOv3YOLOv4SoftmaxSoftmax的性质：So
  • KAN网络技术最全解析——最热KAN能否干掉MLP和Transformer？（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析） u013250861 #LLM/Transformertransformerchatgpt深度学习
    KAN网络结构思路来自Kolmogorov-Arnold表示定理。MLP在节点（“神经元”）上具有固定的激活函数，而KAN在边（“权重”）上具有可学习的激活函数。在数据拟合和PDE求解中，较小的KAN可以比较大的MLP获得更好的准确性。相对MLP，KAN也具备更好的可解释性，适合作为数学和物理研究中的辅助模型，帮助发现和寻找更基础的数值规律。（点赞是我们分享的动力）MLP与KAN对比与传统的MLP
  • 华为云服务-运维篇-负载均衡介绍与平台算法使用_华为负载均衡设备(1) 一个射手座的程序媛 程序员运维华为云负载均衡
    本地负载均衡不需要花费高额成本购置高性能服务器，只需利用现有设备资源,就可有效避免服务器单点故障造成数据流量的损失，通常用来解决数据流量过大、网络负荷过重的问题。同时它拥有形式多样的均衡策略把数据流量合理均衡的分配到各台服务器。如果需要在现在服务器上升级扩充，不需改变现有网络结构、停止现有服务，仅需要在服务群中简单地添加一台新服务器。2.4、全局负载均衡2.4.1、简介全局负载均衡针对不同地理位置
  • 问题 三点水_787a
    卷积层和池化层都能反向传播DenseNet→修改了网络结构U-Net→修改了激活函数，拼接catResNet→相加add
  • caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用 俊俏的萌妹纸 caffe人工智能深度学习
    在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理：深
  • 算法学习-2024.8.16 蓝纹绿茶 学习
    一、Tensorrt学习补充TensorRT支持INT8和FP16的计算。深度学习网络在训练时，通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。TensorRT对于网络结构进行了重构，把一些能够合并的运算合并在了一起，针对GPU的特性做了优化。一个深度学习模型，在没有优化的情况下，比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层，这三层是需要调用三
  • AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统 毕设宇航 yolov4垃圾识别QQ767172261
    项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统，利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。YOLOv4-tiny作为YOLOv4的一个轻量化版本，在保证较高精度的同时，能够提供更快的检测速度，非常适合资源受限的设备或者要求实时性的应用场景。技术栈深度学习框架：PyTorch目标检测算法：YOLOv4-tiny编程语言：Python硬件加速：GPU（如果可用）功能特
  • 经验笔记：拓扑学在计算机科学中的应用及原理 漆黑的莫莫 随手笔记笔记拓扑学
    拓扑学在计算机科学中的应用及原理笔记引言拓扑学是数学的一个分支，专注于空间中的点的关系以及在连续变换下不变的性质。它提供了一种强大的框架，用于分析和理解数据集的结构。在计算机科学中，拓扑学的应用非常广泛，涵盖了从网络设计到数据结构优化，再到高级数据分析等多个方面。1.计算机网络设计应用：拓扑学在计算机网络设计中的应用主要体现在网络结构的选择上。网络拓扑决定了节点之间的连接方式，影响网络的性能、可扩
  • 简单易上手的生成对抗网络 茶冻茶茶 生成对抗网络人工智能神经网络
    模型原理生成对抗网络是指一类采用对抗训练方式进行学习的深度生成模型，包含的判别网络和生成网络都可以根据不同的生成任务使用不同的网络结构。生成器：通过机器生成数据，最终目的是骗过判别器。判别器：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器做的假数据。构建GAN模型的基本逻辑：现实问题需求→建立实现功能的GAN框架(编程)→训练GAN(生成网络、对抗网络)→成熟的GAN模型→应用。GAN训练过
  • nacos 负载策略_Springcloud + nacos + gateway 负载均衡(ribbon) 蔡绿小姐 nacos负载策略
    whatisrobbon?Ribbon是客户端负载均衡工具，它基于NetflixRibbon实现。通过SpringCloud的封装，可以让我们轻松地将面向服务的REST模版请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用什么叫负载均衡负载均衡,英文名称为LoadBalance,其含义就是指将负载(工作任务)进行平衡、分摊到多个操作单元上进行运行,从而协同完成工作任务。负载均衡构建在原有网络结构之上,它提供了
  • YOLOv8中的C2f模块代码详解 王了了哇 YOLO计算机视觉
    C2f模块代码详解1.C2f模块组成2.C2f模块作用3.具体流程4.代码实现5.关键组件和参数说明6.运行流程7.输入输出示例  在YOLOv8网络结构中，C2F模块（CSPBottleneckwith2Convolutions）是一个关键组件，用于实现跨阶段部分聚合（CrossStagePartialFusion）。  YOLOv8整体网络结构图：  其中C2f的模块结构如下图所示：  Bot
  • CNN网络简介 吕不韦
    卷积神经网络简介（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks-简称CNN）。现在，CNN
  • yolov7的参数量、计算量、 parameters、 parameters网络结构怎么查看 qhchao YOLO
    一、首先找到YOLOv7的models文件夹，找到yolo脚本，点击它。2.将yolo脚本点开后，拉倒最下面。将cfg后面的·参数更改一下，运行yolo.py脚本，就可以看到参数量和计算量等参数啦
  • 基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习YOLO人工智能
    【算法介绍】基于YOLOv8的脑肿瘤检测系统是一项前沿的医疗应用，该系统利用YOLOv8这一高效的目标检测算法，实现对脑肿瘤病灶的快速、准确识别。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，不仅继承了前代版本在速度和精度上的优势，还通过改进的网络结构和优化策略，进一步提升了模型性能。在脑肿瘤检测中，YOLOv8通过深度学习技术，自动从脑部图像中提取特征，并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
  • 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。
  • 20.神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用 椰皮糖 深度学习神经网络人工智能深度学习
    神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中，Sequential是一个容器（container）类，用于构建神经网络模型。它允许你按顺序（sequential）添加不同的网络层，并将它们串联在一起，形成一个网络模型。这样做可以方便地定义简单的前向传播过程，适用于许多基本的网络结构。Sequential的优点之一是其简洁性和易读性，特别适用于简单的网络结构。然而，对于更复杂的
  • YOLO系列目标检测数据集大全_yolo数据集(1) 2401_84187537 程序员YOLO目标检测人工智能
    Darknet版YOLOv4猫狗识别训练好的权重文件：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541214Darknet版YOLOv3猫狗识别训练好的权重文件：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541209DeepSORT-YOLOv5猫狗检测和跟踪+可视化目标运动轨迹yolov7猫狗
  • 第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程 格图素书 大数据竞赛赛题解析数学建模神经网络人工智能
    目录摘要一．问题重述二．模型假设三．符号说明四．问题分析五．数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2训练集和验证集6.1.3三层BP神经网络结构6.1.4BP神经网络的参数6.1.6相关性分析6.2小波神经网络预测模型6.2.1小波神经网络的结构6.2.2小波神经网络的基函数6.2.3小波神
  • 区块链革命：探索Web3如何重塑数字世界 dingzd95 区块链web3
    随着区块链技术的不断发展和应用，Web3作为其重要的应用范式，正以其去中心化、安全和可编程性质，深刻影响和重塑着我们的数字世界。本文将深入探讨Web3的核心概念、关键特征以及其在重塑数字世界中的应用和影响，为读者揭示区块链革命的全貌和潜力。Web3技术的核心概念和特征1.去中心化的网络结构Web3建立在去中心化的网络结构之上，与传统的中心化网络模式形成鲜明对比。去中心化网络通过分布式节点存储和处理
  • 【matlab】分类回归——智能优化算法优化径向基神经网络 passion更好 机器学习智能优化算法算法matlab分类
    目录径向基（RadialBasisFunction,RBF）神经网络一、基本概念二、网络结构三、工作原理四、学习算法五、优点与应用六、与BP神经网络的比较智能优化算法常见的智能优化算法灰狼优化算法（GreyWolfOptimizer,GWO）一、算法原理二、算法流程三、算法特点四、应用场景代码实现定义目标函数主函数径向基（RadialBasisFunction,RBF）神经网络一、基本概念径向基函
  • 《探秘神经网络：人工智能的强大引擎》 程序猿阿伟 人工智能神经网络深度学习
    在当今科技飞速发展的时代，人工智能已经成为了热门话题，而神经网络作为人工智能的重要组成部分，正发挥着越来越关键的作用。那么，什么是神经网络呢？它在人工智能中又有哪些令人瞩目的应用呢？一、什么是神经网络神经网络，也被称为人工神经网络，是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。生物神经网络是由大量的神经元相互连接而成，通过电信号和化学信号进行信息传递和处理。人工神经网络则是由许多简单的处理单元（称为
  • 目标检测 | yolov8 原理和介绍 hero_hilog 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
  • 【深度学习】吴恩达-课后作业-搭建多层神经网络以及应用 —Xi— 深度学习深度学习机器学习人工智能python神经网络
    Ng的深度学习，其实前几个月就听完了，课后作业也是大懂不懂的都做了一遍，代码也跟着各种各样的参考敲了一遍，但暑假几个月没怎么学习。。。基本也忘得差不多了，这几周回顾了一下深度学习这门课的笔记，看了别的博主的总结，对CNN，RNN,LSTM,注意力机制等网络结构进行了复盘，虽然感觉自己很心浮气躁，一边也在学集成学习那几个算法和推荐系统相关，这里也告诉自己：贪多嚼不烂，心急吃不了热豆腐，慢慢来，还是要
  • java线程的无限循环和退出 3213213333332132 java
    最近想写一个游戏，然后碰到有关线程的问题，网上查了好多资料都没满足。 突然想起了前段时间看的有关线程的视频，于是信手拈来写了一个线程的代码片段。 希望帮助刚学java线程的童鞋 package thread; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date
  • tomcat 容器 BlueSkator tomcatWebservlet
    Tomcat的组成部分 1、server A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service service包括多个connector以及一个engine，其职责为处理由connector获得的客户请求。   3、connector 一个connector
  • php递归,静态变量,匿名函数使用 dcj3sjt126com PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
      <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Current To-Do List</title> </head> <body>
  • 属性颜色字体变化 周华华 JavaScript
    function changSize(className){ var diva=byId("fot") diva.className=className; } </script> <style type="text/css"> .max{ background: #900; color:#039;
  • 将properties内容放置到map中 g21121 properties
    代码比较简单： private static Map<Object, Object> map; private static Properties p; static { //读取properties文件 InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
  • [简单]拼接字符串 53873039oycg 字符串
             工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况，自己写了个，不是很好，欢迎提出更优雅的写法，代码如下：           import java.util.HashMap; import java.uti
  • Struts2学习 云端月影
    最近开始关注struts2的新特性，从这个版本开始，Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。 配置文件精简了，的确是简便了开发过程，但是，我们熟悉的配置突然disappear了，真是一下很不适应。跟着潮流走吧，看看该怎样来搞定convention-plugin。 使用Convention插件，你需要将其JAR文件放
  • Java新手入门的30个基本概念二 aijuans java新手java 入门
    基本概念:　　1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。　　2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
  • jedis 简单使用 antlove javarediscachecommandjedis
    jedis.RedisOperationCollection.java package jedis; import org.apache.log4j.Logger; import redis.clients.jedis.Jedis; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; pub
  • PL/SQL的函数和包体的基础 百合不是茶 PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
    由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,   函数; 函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值 定义函数的 --输入姓名找到该姓名的年薪 create or re
  • Mockito(二)--实例篇 bijian1013 持续集成mockito单元测试
            学习了基本知识后，就可以实战了，Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中，最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。         比如现在有一个类FTPFileTransfer，实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
  • 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *编写控制结构 */ --条件分支语句 --简单条件判断 DECLARE v_sal NUMBER(6,2); BEGIN select sal into v_sal from emp where lower(ename)=lower('&name'); if v_sal<2000 then update emp set
  • 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解 bit1129 log4j
    如下是一个log4j.properties的配置   log4j.rootCategory=INFO, stdout , R log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appe
  • java集合排序笔记 白糖_ java
    public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{ private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L; private int id; private String nam
  • java导致linux负载过高的定位方法 ronin47
    定位java进程ID 可以使用top或ps -ef |grep java ![图片描述][1] 根据进程ID找到最消耗资源的java pid 比如第一步找到的进程ID为5431 执行 top -p 5431 -H ![图片描述][2] 打印java栈信息 $ jstack -l 5431 > 5431.log 在栈信息中定位具体问题 将消耗资源的Java PID转
  • 给定能随机生成整数1到5的函数，写出能随机生成整数1到7的函数 bylijinnan 函数
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class RandNFromRand5 { /** 题目：给定能随机生成整数1到5的函数，写出能随机生成整数1到7的函数。 解法1： f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
  • PL/SQL Developer保存布局 Kai_Ge
          近日由于项目需要，数据库从DB2迁移到ORCAL，因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉，造成了很多麻烦，最主要的就是进入后，左边列表有很多选项，自己删除了一些选项卡，布局很满意了，下次进入后又恢复了以前的布局，很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段：   &n
  • [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入] comsci 计划
           非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........        虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....    &nbs
  • Google Map API V2 dai_lm google map
    以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯 http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html 找到篇不错的文章，大家可以参考一下 http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html 1. 创建Android工程 由于v2的key需要G
  • java数据计算层的几种解决方法2 datamachine javasql集算器
    2、SQL     SQL/SP/JDBC在这里属于一类，这是老牌的数据计算层，性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现，单纯用SQL已经难以满足需求，比如： JAVA开发规模的扩大，数据量的剧增，复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多，但都是权重最高的。     成熟度：5星。最成熟的。   
  • Linux下Telnet的安装与运行 dcj3sjt126com linuxtelnet
    Linux下Telnet的安装与运行   linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务  如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包  即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9，则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
  • PHP中钩子函数的实现与认识 dcj3sjt126com PHP
    假如有这么一段程序： function fun(){ fun1(); fun2(); }   首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。   但是，假如我们想对函数做一些变化。比如说，fun是一个解析函数，我们希望后期可以提供丰富的解析函数，而究竟用哪个函数解析，我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。   我们可以在fu
  • EOS中的WorkSpace密码修改 蕃薯耀 修改WorkSpace密码
    EOS中BPS的WorkSpace密码修改 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 201
  • SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】 hanqunfeng SpringSecurity
     SpringSecurity的配置相对来说有些复杂，如果是完整的bean配置，则需要配置大量的bean，所以xml配置时使用了命名空间来简化配置，同样，spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity，达到同样减少bean配置的目的，如下：   applicationContex
  • ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题 jackyrong AJAX跨域
    这两天遇到个问题，kendo ui的datagrid，根据json去读取数据，然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染，但很奇怪的是，在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中，同样的程序， 浏览起来是没问题的，但把应用放到公网上的一台服务器， 却发现如下情况： 1） ie 9下，不能出现任何数据，但用IE 9浏览器浏览本机的应用，却没任何问题
  • 不要让别人笑你不能成为程序员 lampcy 编程程序员
    在经历六个月的编程集训之后，我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。 说实话，我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。 手慢慢地离开键盘，心里很压抑。不禁默默祈祷：一切都会进展顺利的，对吧？至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的，是不是？ 难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗？ 我需要一点点安慰。在自我怀疑，不安全感和脆弱等等像龙卷风一
  • 马皇后的贤德 nannan408
       马皇后不怕朱元璋的坏脾气，并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知，朱元璋不喜欢女人干政，他认为“后妃虽母仪天下，然不可使干政事”，因为“宠之太过，则骄恣犯分，上下失序”，因此还特地命人纂述《女诫》，以示警诫。但马皇后是个例外。 　　有一次，马皇后问朱元璋道：“如今天下老百姓安居乐业了吗？”朱元璋不高兴地回答：“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道：“陛下是天下之父，
  • 选择某个属性值最大的那条记录（不仅仅包含指定属性，而是想要什么属性都可以） Rainbow702 sqlgroup by最大值max最大的那条记录
    好久好久不写SQL了，技能退化严重啊！！！   直入主题： 比如我有一张表，file_info， 它有两个属性（但实际不只，我这里只是作说明用）： file_code, file_version 同一个code可能对应多个version 现在，我想针对每一个code，取得它相关的记录中，version 值 最大的那条记录， SQL如下： select *
  • VBScript脚本语言 tntxia VBScript
      VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。   VB家族语言简介   Visual Basic 6.0           源于BASIC语言。           由微软公司开发的包含协助开发环境的事
  • java中枚举类型的使用 xiao1zhao2 javaenum枚举1.5新特性
    枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.   1.定义一个简单的枚举类型 public enum Sex { MAN, WOMAN }   枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.   2.常用方法 静态的values()方
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他