- 【早安心语】
壹典心理咨询
【2021-6-13】早安春夏秋冬Theroadoflifeisdefinitelyalongone.Inlife,touch,familyaffection,friendship,love,pain,sadness,frustration,andpredicamentarelikeoldfriendsinlife,oftenaccompaniedbytheleftandright,facingp
- 计算机设计大赛 深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv
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python
文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析**该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工
- YOLOv5改进 | 一文汇总:如何在网络结构中添加注意力机制、C3、卷积、Neck、SPPF、检测头
Snu77
YOLOv5改进有效专栏YOLO深度学习人工智能计算机视觉目标检测pythonpytorch
一、本文介绍本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块,从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方,不能每篇文章都去讲解一遍如何修改,就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程,大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码,从这篇文章学会如何去添加到你的模型
- 2018-10-24 冥想 Mindfulness Meditation
being_now
这阵子从九月初到现在都没有交易,一方面是读书,一方面也是因为之前看的RayDalio的采访讲到了Pain+reflection=progress的概念,也有了一些心得体会,想刚好来反过头来重新审视过去,整理下自己的心绪。DhWHgM-W0AEdO_L.jpgThereisnoavoidingpain,especiallyifyou’regoingafterambitiousgoals.Believ
- YoloV8改进策略:Neck改进:HAM混合注意力机制改进YoloV8|多种改进,多种姿势涨点|代码注释详解
静静AI学堂
YOLO
摘要HAM通过快速一维卷积来缓解通道注意机制的负担,并引入通道分离技术自适应强调重要特征。HAM作为通用模块,在CIFAR-10、CIFAR-100和STL-10数据集上实现了SOTA级别的分类性能。论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320322002667?via%3Dihub方法通道注意力如下图:输入
- 计算机设计大赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别
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文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数:3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5数据集准备5.1数据标注简介5.2数据保存6模型训练6.1修改数据配置文件6.2修改模型配置文件6.3开始训练模型7实现
- 计算机设计大赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测
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文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数:3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5数据集准备5.1数据标注简介5.2数据保存6模型训练6.1修改数据配置文件6.2修改模型配置文件6.3开始训练模型7实现
- 计算机设计大赛 深度学习 python opencv 动物识别与检测
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python
文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络3.4Neck网络3.5Head输出层4数据集准备4.1数据标注简介4.2数据保存5模型训练5.1修改数据配置文件5.2修改模型配置文件5.3开始训练模型6实现效果6.1图片
- YOLOv5模型简述
禄亿萋
YOLO目标跟踪人工智能
一、模型背景YOLOv5是一个计算机视觉模式设计的对象检测任务,它是YOLO系列的升级版,YOLO系列以其实时物体检测能力而著称。YOLOv5由Ultralytics开发,并于2020年年中发布。如上图所示,基于YOLOv5的运动检测,检测出了person、tennisrocket、chair等等,检测结果相对准确。二、网络模型模型主要结构分为:Input、Backbone、Neck、Head整体
- 个人相关工作介绍
Ada's
计算机科学技术及软件工程应用系统科学神经科学认知科学
摘要部分此开源项目主要是我在自己工作和研究学习中针对以下问题总结笔记不足之处欢迎通过邮件QAS和OKR方式沟通互相学习。[1]低质量、多分辨率、多尺度遥感、医学、文字图像应用型研究[2]大数据、文本、语音、图像工程化应用型研究[3]传统算法+数据结构的基础研究[4]深度学习head、neck、loss、优化、并行方面应用研究[5]算法设计与芯片架构及操作系统可重组方案优化理论研究简介部分知名方向性
- GIRAFFEDET: A HEAVY-NECK PARADIGM FOROBJECT DETECTION(中文翻译)
江小白jlj
深度学习pytorch
ABSTRACT在传统的目标检测框架中,继承自图像识别模型的骨干主体提取深度潜在特征,然后由颈部模块融合这些潜在特征来获取不同尺度的信息。由于目标检测的分辨率远大于图像识别,因此主干的计算代价往往占主导地位。这种重主干设计范式主要是由于将图像识别模型转移到目标检测时的历史遗留问题,而不是目标检测的端到端优化设计。在这项工作中,我们表明,这种范式确实导致次优的目标检测模型。为此,我们提出了一个新的重
- YOLOv8改进:RepBiPAN结构 + DETRHead检测头,为YOLOv8目标检测使用不一样的检测头,用于提升检测精度
芒果汁没有芒果
剑指YOLOv8原创改进YOLO目标检测人工智能
本篇内容:YOLOv8全新Neck改进:RepBiPAN结构升级版,为目标检测打造全新融合网络,增强定位信号,对于小目标检测的定位具有重要意义本博客改进源代码改进适用于YOLOv8按步骤操作运行改进后的代码即可本文改进Neck部分和DETRHead系列检测头部分方式:YOLOv8专属RepBiPAN+改进YOLOv8代码实践改进文章目录RepBiPAN+改进YOLOv8代码实践改进DETRHead
- YOLOv5改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)
Snu77
YOLOv5改进有效专栏YOLO人工智能目标检测深度学习计算机视觉pytorchpython
一、本文改进本文给大家带来的改进机制是CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点,这个结构配合在一起只能说是完美的融合,看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的,但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的,所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合,我也将其进行了实验,在我的数据上已经做到了完美涨点!,我之前发的Damo-YOLO和
- 标准卷积、深度可分离卷积与GSConv,YOLOv8引入SlimNeck
masterMono
笔记人工智能论文阅读python深度学习卷积神经网络
摘要:目标检测是计算机视觉中一项重要的下游任务。对于嵌入式边缘计算平台来说,很难实现实时检测的要求,使用巨大的模型也是困难的。此外,由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的准确性。我们引入了一种新的轻量级卷积技术,GSConv,以减轻模型但保持准确性。GSConv在模型的准确性和速度之间实现了卓越的平衡。此外,我们提供了一种设计范式,即“slim-neck”,以实现更高的检测器计算成本
- YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层(适用于分割和目标检测)
Snu77
YOLOv5改进有效专栏YOLO目标检测深度学习人工智能pytorchpython计算机视觉
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO(发布于2023.12月份的最新机制),其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征,提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中,ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度,达到了0.91的boxmAP(平均精度),0.887的maskmAP,以及47.3FPS的推理速度,效果非常的好,这个
- YOLOv8改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)
Snu77
YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习人工智能pytorchpython计算机视觉目标检测
一、本文改进本文给大家带来的改进机制是CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点,这个结构配合在一起只能说是完美的融合,看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的,但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的,所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合,我也将其进行了实验,在我的数据上已经做到了完美涨点!,我之前发的Damo-YOLO和
- YOLOV5
andeyeluguo
AI笔记YOLO
Yolov5的作者并没有发表论文,因此只能从代码角度进行分析。Yolov5代码:https://github.com/ultralytics/yolov5目录1网络结构图2输入端3Backbone4Neck5输出端1网络结构图解释图,根据自己的理解更新2输入端(1)Mosaic数据增强Yolov5的输入端采用了和Yolov4一样的Mosaic数据增强的方式,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼
- 轻量检测模型NonoDet-Plus解析
00000cj
ObjectDetection深度学习人工智能计算机视觉目标检测
官方解读:超简单辅助模块加速训练收敛,精度大幅提升!移动端实时的NanoDet升级版NanoDet-Plus来了!-知乎officialimplementation:https://github.com/RangiLyu/nanodetBackbonebackbone部分没有变化,还是和nanodet一样,采用ShuffleNetv2。Neck和nanodet相比,neck部分的改进包括三个部分借
- # c04ex03.pyw
特丽斯纳普
c04ex03.pywDrawsafaceAuthor:CodyLeistikow(10/4/02)fromgraphicsimport*defmain():win=GraphWin('Face',400,420)win.setBackground("white")neck=Polygon(Point(177,352),Point(176,371),Point(162,398),Point(170
- YOLOv8改进GSConv+Slim Neck,有效提升目标检测效果,代码改进(超详细)
kay_545
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能
论文地址https://arxiv.org/abs/2206.02424背景目标检测是计算机视觉中重要的下游任务。对于车载边缘计算平台来说,巨大的模型很难达到实时检测的要求。而且,由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的精度。本次介绍引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv,该模型可以减轻重量但保持准确性。GSConv在模型的准确性和速度之间实现了出色的权衡。并且,我们提供了一种设计范
- 大创项目推荐 深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉
laafeer
python
文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络3.4Neck网络3.5Head输出层4数据集准备4.1数据标注简介4.2数据保存5模型训练5.1修改数据配置文件5.2修改模型配置文件5.3开始训练模型6实现效果6.1图片效果6.2视频效果
- YOLOv8改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层(适用于分割和目标检测)
Snu77
YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习人工智能pytorchpython目标检测计算机视觉
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO(发布于2023.12月份的最新机制),其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征,提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中,ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度,达到了0.91的boxmAP(平均精度),0.887的maskmAP,以及47.3FPS的推理速度,效果非常的好,这个
- 深入理解 LockWindowUpdate: 该函数的作用
拓扑梅尔-漫漫开发路
OldNewThing软件开发系统设计windows
今天说说被误解的LockWindowUpdate。这是LockWindowUpdate系列中的第一篇,我将会讲讲它的作用、用途以及(也许最重要的是)对它的误用。LockWindowUpdate的作用非常简单。当一个窗口被锁定时,所有试图绘制它或其子窗口的尝试都会失败。窗口管理器不会进行绘制,而是记住应用程序尝试绘制到窗口的哪些部分,当窗口解锁时,这些区域将失效,以便应用程序获得另一条WM_PAIN
- BEVFormer | ECCV2022
HHHHGitttt
目标跟踪3d计算机视觉深度学习
转载自:万字长文理解纯视觉感知算法——BEVFormer-知乎BEVFormer的PipelineBackbone+Neck(ResNet-101-DCN+FPN)提取环视图像的多尺度特征;论文提出的Encoder模块(包括TemporalSelf-Attention模块和SpatialCross-Attention模块)完成环视图像特征向BEV特征的建模;类似DeformableDETR的Dec
- 人体结构概述
宏梦
一人体分部从外形,可以将人体分成五部,头部(head)caput、颈部(neck)collvm、躯干(trunk)truncus、左右上肢(upperlimb)、左右下肢(lowerlimp)二人体细微结构一切生物体都由细胞构成。而人体内一些形态近似,功能相关的细胞和由细胞产生的细胞间质组合在一起构成来组织(tissue)。人体内有四种基本组织,即上皮组织、结缔组织、肌肉组织和神经组织。研究基本组
- YOLOv5改进系列(四) 本文(2.5万字) | 更换Neck | BiFPN | AFPN | BiFusion |
小酒馆燃着灯
人工智能专栏计划YOLO深度学习人工智能BiFPNAFPNBiFusionNeck
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|各种工具教程代码函数调用关系图(全网最详尽-重要)因文档特殊,不能在博客正确显示,请移步以下链接!图解YOLOv5_v7.0代码结构与调用关系(点击进入可以放大缩小等操作)预览:文章目录BiFPN一、BiFPN介绍1.1简介
- YOLOv8独家原创改进:轻量化自研设计双卷积,重新设计backbone和neck结构,完成涨点且计算量和参数量显著下降
AI小怪兽
YOLOv8原创自研YOLO算法网络人工智能开发语言
本文自研创新改进:双卷积由组卷积和异构卷积组成,执行3×3和1×1卷积运算代替其他卷积核仅执行1×1卷积,YOLOv8Conv,从而轻量化YOLOv8,性能如下表,GFLOPs8.1降低至7.6,参数量6.3MB降低至5.8MBlayersparametersGFLOPsMBYOLOv8n16830068188.16.3MByolov8_DualConv17427821467.65.8MB收录YO
- YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
Snu77
YOLOv8有效涨点专栏YOLO计算机视觉人工智能pythonpytorch深度学习目标检测
YOLOv8改进有效系列目录前言Hello,各位读者们好本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程60余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新,也有损失函数和一些细节点上的创新。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv8文档并不能在CSDN上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的,得到该文件之后大家可以随意组合使用),所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在
- 大创项目推荐 深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv
laafeer
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文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析**该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工
- YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | CCFM轻量级跨尺度特征融合模块(RT-DETR结构改进v5)
Snu77
YOLOv5系列专栏人工智能计算机视觉pythonpytorch深度学习目标检测机器学习
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是轻量级跨尺度特征融合模块CCFM(Cross-ScaleFeatureFusionModule)其主要原理是:将不同尺度的特征通过融合操作整合起来,以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。我将其复现在YOLOv5上,发现其不仅能够降低GFLOP,同时精度上也有很大幅度的提升mAP大概能够提高0.05左右,相对于BiFPN也有一定幅度的上涨。适用
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比