- 目标检测新纪元:DETR到Mamba实战解析
加油吧zkf
图像处理python分类人工智能目标检测
【实战分享】目标检测的“后DEⱯ”时代:DETR/DINO/RT-DETR及新型骨干网络探索(含示例代码)目标检测从YOLO、FasterR-CNN到Transformer结构的DETR,再到DINO、RT-DETR,近两年出现了许多新趋势:更高效的端到端结构、更少的手工设计(比如不再需要NMS)、以及新型轻量化骨干网络(比如Mamba、ConvNeXt、ViT等)被引入检测任务中。作为从事目标检
- RT‑DETR 系列发展时间顺序
要努力啊啊啊
计算机视觉深度学习计算机视觉目标检测人工智能
RT‑DETR系列发展时间顺序RT‑DETR系列是由百度提出的一系列基于Transformer的实时端到端目标检测器,以下列出了从提出到演化的主要milestone:时间线概览版本时间主要改进/特点DETR2020–05(论文)oai_citation:0‡labellerr.comoai_citation:1‡arxiv.orgTransformer架构首次用于端到端检测,无需NMSRT‑DET
- 如何用WHIP协议WebRTC推流到NodeMediaServer
illuspas
MediaServerwebrtc服务器实时音视频音视频
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- 如何批量将word文档转换为PDF
渍渍渍197
wordpdfc#
新建一个txt文件将以下代码复制进去OnErrorResumeNextSetwordTest=CreateObject("Word.Application")IfErr.Number<>0ThenMsgBox"MicrosoftWordnotfound!PleaseinstallWordfirst.",vbCritical,"Error"WScript.QuitEndIfwordTest.Quit
- Yolov5 ONNX Runtime 的 Python 部署
爱钓鱼的歪猴
#目标检测模型部署YOLO
这里使用的yolov56.2,使用export.py很方便地得到onnx格式的模型。然后用onnxruntime推理框架在Python上进行部署。主要是为了测试模型的准确,模型部署的最终是用C++部署,从而部署在嵌入式设备等。整个代码分为四个部分:1、对输入进行预处理;2、onnxruntime推理得到输出;3、对输出进行后处理4、画预测框代码的难点是nms处理。代码尚存在的缺陷是,将输入图像处理
- Python与C++检测框过滤差异分析
马里马里奥-
pythonc++开发语言人工智能
Python与C++检测框过滤差异分析在目标检测任务中,检测框过滤是后处理的关键环节。本文将从实现方式、性能表现和适用场景三个维度,对比分析Python与C++在检测框过滤中的差异。检测框过滤基本原理检测框过滤的核心是非极大值抑制(NMS)算法,其数学表达式为:NMS(B,S,θ)={bi∣∀bj,area(bi∩bj)area(bi∪bj)0:i=order[0]keep.append(i)xx
- YOLOv4 正负样本划分详解
要努力啊啊啊
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✅YOLOv4正负样本划分详解一、前言在目标检测中,正负样本划分是训练过程中的关键环节,它决定了哪些预测框参与损失计算,从而影响模型的学习效果。YOLOv4在YOLOv3的基础上进行了改进,包括:使用CSPDarknet53主干网络;引入PANet特征融合结构;支持Mosaic数据增强;使用CIoULoss和DIoU-NMS;但在正样本划分逻辑上,YOLOv4保持了与YOLOv3类似的设计方式,并
- 【目标检测02】非极大值抑制 NMS
贝与贝
1024程序员节人工智能深度学习机器学习目标检测计算机视觉
文章目录1.前言2.原理3.代码实现1.前言在检测图像中的目标时,一个目标可能会被预测出多个矩形框,而实际上我们只需要一个,如何消除冗余的边界框呢?一种方简单的方案是提升置信度的阈值,过滤掉低置信度的边界框。而另一种方案是使用非极大值抑制NMS。NMS的做法是,选出某个类别得分最高的预测框,然后看哪些预测框跟它的IoU大于阈值,就把这些预测框给丢弃掉。这里IoU的阈值是超参数,需要提前设置。2.原
- YOLOv2 中非极大值抑制(NMS)机制详解与实现
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计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习
YOLOv2中NMS的详解一、什么是NMS?定义:NMS(非极大值抑制)是一种目标检测中的后处理技术,用于去除重复预测的边界框,保留置信度最高且不重叠的边界框。目标:提高检测结果的准确性;避免同一物体被多次检测;减少误检和冗余框;二、YOLOv1中的NMS实现来源依据:来自YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection(CVPR2016)输出结构回
- YOLOv1 技术详解:NMS(非极大值抑制)的工作原理与实现细节
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计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习算法
YOLOv1技术详解:NMS(非极大值抑制)的工作原理与实现细节一、前言在目标检测任务中,模型往往会输出多个边界框(boundingbox),其中很多是针对同一物体的重复预测。为了提高检测结果的准确性和简洁性,我们需要使用一种后处理技术来去除这些冗余的预测框——这就是NMS(Non-MaximumSuppression,非极大值抑制)。本文将围绕YOLOv1中的NMS实现机制展开,详细介绍:NMS
- C# Jenkins 自动构建
zzr494684778
asp.net
一、创建jenkins项目1、安装jenkins,MSBuild,Tomcat,WDeploy必须安装2、打开http://192.168.18.84:8080/(192.168.18.84:你所配置的服务器。8080:默认端口)3、安装插件:系统管理—管理插件LogParserPluginMSBuildPluginPost-BuildScriptPlug-inPythonPluginTextFi
- Prim算法实现 -- 结合优先级队列
NLP_wendi
数据结构与算法Prim算法
什么是Prim算法?classPrim2:"""P算法最小生成树算法MSTMinimalSpanningTree保证整个拓扑图的所有路径之和最小"""def__init__(self,graph):n=len(graph)#存放横切边self.min_heap=[]#类似于visited数组,记录节点是否在mst中self.inMst=[False]*nself.weightSum=0#三元组se
- Transformer目标检测 | DETR论文解读
DeepDriving
自动驾驶与深度学习transformer目标检测深度学习
0.前言DETR是首个将Transformer应用到2D目标检测任务中的算法,由Facebook于2020年在论文《End-to-EndObjectDetectionwithTransformers》中提出。与传统目标检测算法不同的是,DETR将目标检测任务视为一个直接的集合预测问题,采用基于集合的全局损失通过二分匹配实现一对一的预测输出,不需要非极大值抑制(NMS)和手工设计Anchor这些操作
- 目标检测领域最新突破:2025年你必须掌握的5大创新方向!附教程!
学算法的程霖
目标检测人工智能计算机视觉机器学习深度学习自然语言处理大模型
目标检测是计算机视觉的核心任务之一,涉及算法学习、应用场景优化和学术创新三个关键方向。以下是系统的总结和建议:一、目标检测算法学习方向1.基础理论核心任务:定位(BoundingBox)+分类(Class)。关键概念:IoU(交并比)、NMS(非极大值抑制)、Anchor机制。损失函数:分类损失(Cross-Entropy)、回归损失(SmoothL1、GIoU)。必学经典模型:Two-Stage
- Transformer 架构在目标检测中的应用:YOLO 系列模型解析
水花花花花花
transformer架构目标检测
目录Transformer架构在目标检测中的应用:YOLO系列模型解析一、YOLO模型概述二、YOLO模型的核心架构(一)主干网络(二)颈部结构(三)头部结构三、YOLO模型的工作原理(一)输入图像预处理(二)特征提取与融合(三)边界框预测与类别分类(四)损失函数计算与优化(五)非极大值抑制(NMS)后处理四、YOLO模型的版本演进(一)YOLOv1:开启实时目标检测之门(二)YOLOv2和YOL
- RT-DETR实时端到端目标检测器
SUST小生
人工智能目标跟踪
RT-DETR(Real-TimeDEtectionTRansformer)是一种新型的实时端到端目标检测器,由百度公司的研究者提出。这项工作首次实现了在实时目标检测任务中不依赖于后处理(如非极大值抑制NMS)的端到端检测器。RT-DETR的主要特点包括:实时性能:RT-DETR能够在保持高准确性的同时,实现实时的检测速度。例如,RT-DETR-L在COCOval2017数据集上达到了53.0%的
- OpenCV中Canny、Sobel和Laplacian边界检测算法原理和使用示例
点云SLAM
算法opencv算法人工智能计算机视觉边界检测算法Canny边缘检测Laplacian算子
OpenCV中提供了多种边界检测(EdgeDetection)算法,常用于图像分割、特征提取、物体识别等任务。以下是OpenCV中几种常见的边缘检测算法及其原理、使用方法:一、Canny边缘检测(最常用)原理:Canny是一种多阶段边缘检测算法,步骤如下:高斯滤波(降噪)计算梯度(Sobel算子)非极大值抑制(NMS)双阈值处理边缘连接(滞后阈值)OpenCV示例:#includeusingnam
- 计算机视觉、目标检测、视频分析的过去和未来:目标检测从入门到精通 ------ YOLOv8 到 多模态大模型处理视觉基础任务
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构音视频目标检测YOLO
文章大纲计算机视觉项目的关键步骤计算机视觉项目核心内容概述步骤1:确定项目目标步骤2:数据收集和数据标注步骤3:数据增强和拆分数据集步骤4:模型训练步骤5:模型评估和模型微调步骤6:模型测试步骤7:模型部署常见问题目标检测入门什么是目标检测目标检测算法的分类一阶段算法:YOLO算法的一般架构目标检测的重要概念:anchor锚框目标检测的重要概念:NMS非极大值抑制Transformer与DETR评
- C# 反射 静态类 静态方法 static
chchch521761
.netcoreC#.netc#
C#通过反射调用实例类或静态类的方法一、创建类//反射对象类//ruleAssembly为dell文件、ruleNmspaceName:命名空间;ruleClsName:类名//如果是泛型,ruleClsName后面需要增加一个“`1”TyperuleType=Assembly.Load(ruleAssembly).GetType(ruleNmspaceName+"."+ruleClsName,t
- 经典的YOLOv3和YOLOV5算法详解及代码复现
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深度学习算法详解及代码复现YOLO算法yolov3yolov5计算机视觉人工智能
YOLO的基本原理YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种革命性的目标检测算法,它巧妙地将复杂的检测问题转化为回归问题。这种方法的核心在于将输入图像划分为S×S网格,每个网格负责预测其内部的物体位置和类别。具体来说,每个网格需要预测(B×5+C)个值,其中B代表边界框数量,C为类别数。最终,模型输出一个S×S×(B×5+C)大小的张量。YOLO的一个关键创新是使用非极大值抑制(NMS)算法
- NMS YOLO
有人给我介绍对象吗
AI论文写作YOLO
xc=prediction[:,4:mi].amax(1)>conf_thres#candidatesxc=prediction[:,4:mi].amax(1)>conf_thres#candidates
- vba批量化调整word的图和图表标题
摩天崖FuJunWANG
wordc#开发语言vba程序
@vba代码'将图片进行居中操作SubChangePictureFormate()DimoParaAsParagraphDimoRangeAsRangeDimiAsLongDimbeforeIsPictureAsBooleanbeforesIsPicture=False'确保文档中至少有图片IfActiveDocument.InlineShapes.Count=0ThenMsgBox"没有找到图片
- 全局异常处理
t518vs20s
java全局异常统一异常
packagecn.com.app.base.exception;importcn.com.app.base.dto.SystemExceptionMsgDto;importcn.com.app.base.service.SystemExcepWxWarnService;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;imp
- C#使用NMS与ActiveMQ通讯问题总结:如何生成Stomp.js中的headers对象
a123_z
C#
在html5中使用Stomp.js与ActiveMQ通讯时,可以借助headers对象进行一些特殊的约定,例如://发送消息时,可以携带一个Headers对象varhds={"name":"测试","msg":"测试头部发送"}client.send(destination,hds,text);那么,在C#中如何实现这个功能呢?其实很简单,使用ITextMessage中的Properties属性就
- CCNP300-410学习笔记(251-281)
今夕何夕sy
CCNP题库学习
251、RefertotheexhibitAnengineerconfiguredNetFlowonR1buttheNMSservercannotseetheflowfromethernet0/0ofR1.Whichconfigurationresolvestheissue?A.flowmonitorFlowmonitor1sourceEthernet0/0B.interfaceEthernet0
- PostgreSQL:分区表的相关查询
zxfBdd
QGIS数据库
大家知道PostgreSQL的分区是通过继承来实现的,按分区方式,可以实现表的列表分区,范围分区,以及复合分区等,这里不打算详细介绍分区表的使用,本篇blog仅介绍关于分区表的几个查询,方便维护和管理分区表。查询指定分区表信息12345678910111213SELECTnmsp_parent.nspnameASparent_schema,parent.relnameASparent,nmsp_c
- RISC-V AIA学习3---APLIC第三部分
Hug Freedom.
risc-v学习
1.ResetAPLIC复位后,其所有状态都变得有效且一致,但以下情况除外:a.每个中断域的domaincfg寄存器;b.可能是machine-levelinterruptdomain的MSI地址配置寄存器;c.每个中断域的genmsi寄存器的Busy位(如果存在)。以上这几种情况,在APLIC复位后,需要根据这些寄存器的具体定义来确定。不管APLIC其他部分的状态怎么变,这几个特定的寄存器或寄存
- Linuxc笔试面试经典题(1)
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Linuxc笔试面试题c语言嵌入式指针
1.找错题试题1:voidtest1(){charstring[10];char*str1=“0123456789”;strcpy(string,str1);}试题2:voidtest2(){charstring[10],str1[10];inti;for(i=0;inmsgs=2;data->msgs=(structi2c_msg*)malloc(data->nmsgs*sizeof(struc
- 基于Transformer的足球比赛事件分析模型:NMSTPP预测模型的创新与应用
2401_89356683
transformer深度学习人工智能
前言足球作为全球极具影响力的运动和重要产业,其数据分析在现代足球中扮演着关键角色。在这篇博客中,我们将深入探讨一种创新的ransformer-BasedNeuralMarkedSpatioTemporalPointProcess(NMSTPP)模型,研究该模型如何为足球比赛事件分析带来新的视角和方法。研究背景与动机足球比赛中,球员控球时间有限,平均每场仅3分钟,因此如何高效利用控球时间成为关键。过
- Centos7搭建Zabbix4.x监控HCL模拟网络设备:zabbix-server搭建及监控基础02
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zabbixHCLSNMP网络监控
兰生幽谷,不为莫服而不芳;君子行义,不为莫知而止休。2.HCL网络设备的远程登录及snmp-agent配置华三网络设备的snmp-agent设置方法(1)配置Agent#配置Agent的IP地址为1.1.1.1/24,并确保Agent与NMS之间路由可达。(配置步骤略)#设置Agent使用的SNMP版本为v1/v2c、只读团体名为public,读写团体名为private。system-view[A
- jdk tomcat 环境变量配置
Array_06
javajdktomcat
Win7 下如何配置java环境变量
1。准备jdk包,win7系统,tomcat安装包(均上网下载即可)
2。进行对jdk的安装,尽量为默认路径(但要记住啊!!以防以后配置用。。。)
3。分别配置高级环境变量。
电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。
分别配置 :
path
&nbs
- Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误
bijian1013
javaspring
在工作中调另一个系统的SDK包,出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。
org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
- LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数
Cwind
java题解位运算LeetCodeAlgorithm
原题链接:#136 Single Number
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现两次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
题目限定了线性的时间复杂度,同时不使用额外的空间,即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,故将数组中的每个元素进
- qq登陆界面开发
15700786134
qq
今天我们来开发一个qq登陆界面,首先写一个界面程序,一个界面首先是一个Frame对象,即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下:
public class First { public void initul(){ jf=ne
- Linux的程序包管理器RPM
被触发
linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时,都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序,然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装,这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤,便于广大用户的安装部署程序,程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包,提供给大家下载,我们只需要根据自己的
- socket通信遇到EOFException
肆无忌惮_
EOFException
java.io.EOFException
at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281)
at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
- 基于spring的web项目定时操作
知了ing
javaWeb
废话不多说,直接上代码,很简单 配置一下项目启动就行
1,web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns="h
- 树形结构的数据库表Schema设计
矮蛋蛋
schema
原文地址:
http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,
- maven将jar包和源码一起打包到本地仓库
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository
<project>
...
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupI
- java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小,可读,等属性!!!
百合不是茶
类 File
File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。
1,何为文件:
标准文件(txt doc mp3...)
目录文件(文件夹)
虚拟内存文件
2,File类中有可以创建文件的 createNewFile()方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(){}因为可能会抛出异常;也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
- Spring注入有继承关系的类(2)
bijian1013
javaspring
被注入类的父类有相应的属性,Spring可以直接注入相应的属性,如下所例:1.AClass类
package com.bijian.spring.test4;
public class AClass {
private String a;
private String b;
public String getA() {
retu
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成长励志
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- 【Velocity四】Velocity与Java互操作
bit1129
velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发,用于替代JSP标签技术,那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础,
POJO
package com.tom.servlets;
public
- 【Hive十一】Hive数据倾斜优化
bit1129
hive
什么是Hive数据倾斜问题
操作:join,group by,count distinct
现象:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成;查看未完成的子任务,可以看到本地读写数据量积累非常大,通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。
原因:key分布不均匀
倾斜度衡量:平均记录数超过50w且
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-3.求子数组的最大和
bylijinnan
java
package beautyOfCoding;
public class MaxSubArraySum {
/**
* 3.求子数组的最大和
题目描述:
输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。
例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
- Netty源码学习-FileRegion
bylijinnan
javanetty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java
可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象,而不需要相应的encoder:
//pipeline(没有诸如“FileRegionEncoder”的handler):
public ChannelPipeline ge
- 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题
cngolon
跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理
Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上,这样其实点击的不是按钮而是 Flash ,这样将需要的内容传入Flash,再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。
Zero Clipboard的安装方法
首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包,解压后把文件夹中两个文件:ZeroClipboard.js
- 单例模式
cuishikuan
单例模式
第一种(懒汉,线程不安全):
public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
- spring+websocket的使用
dalan_123
一、spring配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
- 细节问题:ZEROFILL的用法范围。
dcj3sjt126com
mysql
1、zerofill把月份中的一位数字比如1,2,3等加前导0
mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL, -> day
- Android开发10——Activity的跳转与传值
dcj3sjt126com
Android开发
Activity跳转与传值,主要是通过Intent类,Intent的作用是激活组件和附带数据。
一、Activity跳转
方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)
方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
- jdbc 得到表结构、主键
eksliang
jdbc 得到表结构、主键
转自博客:http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042
假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
- Android 应用程序开关GPS
gqdy365
android
要在应用程序中操作GPS开关需要权限:
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" />
但在配置文件中添加此权限之后会报错,无法再eclipse里面正常编译,怎么办?
1、方法一:将项目放到Android源码中编译;
2、方法二:网上有人说cl
- Windows上调试MapReduce
zhiquanliu
mapreduce
1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
- 如何看待一些知名博客推广软文的行为?
justjavac
博客
本文来自我在知乎上的一个回答:http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621
互联网上的两种典型心态:
当初求种像条狗,如今撸完嫌人丑
当初搜贴像条犬,如今读完嫌人软
你为啥感觉不舒服呢?
难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用,你才舒服?
就如同 Google 关闭了 Gooled Reader,那是
- sql优化总结
macroli
sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性,在这里做一下总结,个人原则如有不对请多多指教。谢谢!
要知道一个简单的sql语句执行效率,就要有查看方式,一遍更好的进行优化。
一、简单的统计语句执行时间
declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
- Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结
超声波
oraclelinux
1.linux更改主机名
(1)#hostname oracledb 临时修改主机名
(2) vi /etc/sysconfig/network 修改hostname
(3) vi /etc/hosts 修改IP对应的主机名
2.linux重启oracle实例及监听的各种方法
(注意操作的顺序应该是先监听,后数据库实例)
&nbs
- hive函数大全及使用示例
superlxw1234
hadoophive函数
具体说明及示例参 见附件文档。
文档目录:
目录
一、关系运算: 4
1. 等值比较: = 4
2. 不等值比较: <> 4
3. 小于比较: < 4
4. 小于等于比较: <= 4
5. 大于比较: > 5
6. 大于等于比较: >= 5
7. 空值判断: IS NULL 5
- Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序
wiselyman
spring 4
4.1 @Order
Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序
4.2 演示
两个演示bean
package com.wisely.spring4_2.order;
public class Demo1Service {
}
package com.wisely.spring4_2.order;
public class