- 【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)
旅途中的宽~
计算机视觉面经总结计算机视觉深度学习目标检测YOLORCNN
文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5
- M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid
_忙中偷闲_
AAAI2019——https://github.com/qijiezhao/M2Det摘要特征金字塔广泛用于单阶段检测器,如DSSD,RetinaNet,RefineDet和双阶段检测器中,如MaskR-CNN,DeTNet,以解决多尺度目标检测问题。但是一般的金字塔结构是为图像分类任务而设计的,或者说,目标检测和图像识别任务是存在冲突的,浅层特征往往对于目标检测任务是重要的,深层特征往往是具有
- RetinaNet:推动计算机视觉中的目标检测
小北的北
计算机视觉目标检测目标跟踪人工智能机器学习
介绍在计算机视觉领域,目标检测是一项基础任务,使机器能够识别和定位图像或视频帧中的对象。这种能力在各个领域都有深远的影响,从自动驾驶车辆和机器人技术到医疗保健和监控应用。RetinaNet,作为一种开创性的目标检测框架,已经成为解决在复杂场景中检测各种大小的对象时准确性和效率方面挑战的显著解决方案。目标检测:一个基础挑战目标检测涉及在图像中识别多个对象,同时提供有关它们的空间位置和类别标签的信息。
- 深度学习 基本理论 3 :之物体检测(Anchor base/NMS/softmax/损失函数/BCE/CE/zip
机器学习杨卓越
计算机视觉人工智能语义分割unet图像分割
1、Anchorbase和Anchorfree1.1AnchorbaseAnchorbase,译为基于锚点的一个物体检测方法,也可以叫做基于一组预定义的框模型会预测每个锚点是否存在对象,并预测需要对锚点进行的调整以更好地适应该对象Anchorbase物体检测方法:FastR-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet1.2AnchorFreeAnchorFree,无锚点方法则不依赖于预定义的锚点
- 目标检测-One Stage-RetinaNet
学海一叶
目标检测目标检测人工智能计算机视觉算法深度学习
文章目录前言一、RetinaNet的网络结构和流程二、RetinaNet的创新点BalancedCrossEntropyFocalLoss总结前言根据前文目标检测-OneStage-YOLOv2可以看出YOLOv2的速度和精度都有相当程度的提升,但是OneStage目标检测模型仍存在一个很大的问题:前景(positive)和背景(negatives)类别的不平衡ps:假设我们有一个医学图像分类任务
- 目标检测网络之retinanet解读(一)
wenyilab
[Paper:FocalLossforDenseObjectDetection][https://arxiv.org/abs/1708.02002]关于目标检测主要分为两大类别:onestage,twostageonestage代表:yolo系列,ssd(特点:检测精度低,但检测速度快)twostage代表:R-CNN系列,SPPNet(特点:检测精度高,但检测速度慢)在论文中作者去探讨了造成on
- ATSS算法
怎么全是重名
论文笔记算法目标检测人工智能
文章目录前言ATSS算法的基本原理ATSS算法的主要设计步骤算法实现伪代码描述如下:pytorch分析主要优点:ATSS算法在一定程度上保证了TinyObject的阳性样本:原文前言作者比较了FCOS和RetinaNet,发现它们之间主要有三个区别:(1)每个位置平铺锚的数量。RetinaNet在每个位置平铺几个锚盒,而FCOS在每个位置平铺一个锚点。(2)正、负样本的定义。RetinaNet采用
- RetinaNet:Focal Loss for Dense Object Detection(CVPR2018)
怎么全是重名
论文笔记目标检测人工智能计算机视觉
文章目录Abstract北京发现问题并给出方法成果IntroductionRelatedWorkRobust评估FocalLossBalancedCrossEntropyFocalLossDefinitionClassImbalanceandModelInitializationClassImbalanceandTwo-stageDetectorsRetinaNetDetectorExperime
- 第97步 深度学习图像目标检测:RetinaNet建模
Jet4505
《100StepstoGetML》—JET学习笔记深度学习目标检测人工智能RetinaNet
基于WIN10的64位系统演示一、写在前面本期开始,我们继续学习深度学习图像目标检测系列,RetinaNet模型。二、RetinaNet简介RetinaNet是由FacebookAIResearch(FAIR)的研究人员在2017年提出的一种目标检测模型。它是一种单阶段(one-stage)的目标检测方法,但通过引入一个名为FocalLoss的创新损失函数,RetinaNet解决了单阶段检测器常面
- Focal-EIOU Loss:用于精确边界框回归的高效IOU损失
Amusi(CVer)
计算机视觉论文速递目标检测人工智能深度学习机器学习计算机视觉自动驾驶
性能优于EIOU、FocalLoss、CIOU等,直接替换大多数检测网络中的原损失函数,均涨点明显!如PAA、ATSS和RetinaNet等。注:文末附【目标检测】交流群FocalandEfficientIOULossforAccurateBoundingBoxRegression作者单位:华南理工大学,地平线,中科院(谭铁牛等)论文:https://arxiv.org/abs/2101.0815
- AI技术应用帮助残疾人过更独立的生活
广问AI
广问AI新闻社讯目前美国拥有100万残障人士无法自主进食,他们别无选择只能在吃饭的时候依靠另一个人,这既尴尬又费时。现在华盛顿大学的研究人员已经制造了一个辅助灵巧机械手臂(ADA),一个拥有人工智能的机器人手臂,能够用叉子把食物从一个人的盘子里送到他们的嘴里,帮助残疾人过上更加独立的生活。在最近发表的论文中,UW团队描述了一对算法如何使ADA有能力为一个人提供食物。第一个算法retinanet是一
- 《Pytorch深度学习和图神经网络(卷 2)》学习笔记——第二章
404detective
PyTorch—学习笔记深度学习pytorch神经网络
基于图片内容的处理任务主要包括目标检测、图片分割两大任务。目标检测:精度相对较高,主要是以检测框的方式,找出图片中目标物体所在坐标。模型运算量相对较小,相对较快。图片分割:精度相对较低,主要是以像素点的集合方式,找出图片中目标物体边缘的具体像素点。模型运算量相对较大,相对较慢。目标检测单阶段:也叫Region-free方法,直接从模型获得预测结果,有YOLO、SSD、RetinaNet等。两阶段:
- 使用GluonCV+OpenCV+YoloV3调用摄像头实现实时人脸检测
Maplect
1.写在前面最近组里有个项目与目标识别有关,去网上找了一下,发现目前SOTA的目标识别算法基本都是one-stage的,比如SSD、DSSD、RetinaNet、YOLO等,但是速度上YOLO是最快的。而且看了下YOLO主页,作者的风格我很喜欢。所以仔细研究了一下。本文的内容基于GluonCV、OpenCV和YoloV3,运行平台为Ubuntu16.04版本。ps:因为组里采购的服务器还没到,目前
- 13.初识Pytorch 复现VGG16及卷积神经网络图的可视化(Tensorboard)
游客26024
手把手学习Pytorchpytorchcnn深度学习计算机视觉人工智能
搭建VGG16网络用黄框画出vgg中vgg16的部分,将此网络分为8个部分,s1(stage1),s2(stage2),s3(stage3),s4,s5,s6,s7,s8,其中stage出自RetinaNet分析公式out_size=1+(in_size+2*padding_size-kernel_size)/stride(1)1.input_1224*224*3->112*112*64其后有2层
- 【自动驾驶论文阅读笔记——精读RetinaTrack】
书玮嘎
自动驾驶人工智能机器学习
[阅读心得]自动驾驶经典论文——RetinaTrack写在前面1.Abstract2.Introduction3.RetinaTrack3.1Overview3.2RetinaNet3.3Modifying:Per-Anchor+Embbeding-Branch3.4TrainingLoss+LabelAssign3.5Inference4.Experiment4.1Architectual4.2
- 使用Retinanet训练自己的数据集
babyzbb636
深度学习Retinanetlinux
目录目录1构建Retinanet环境2生成CSV文件3训练4.转化模型5.测试6.评测loss可视化ap,precision-recall数据集什么的看我之前博客,资源里也有标记好的数据集,这里主要写一下我配置使用训练过程。1构建Retinanet环境1.代码库下载地址https://github.com/fizyr/keras-retinanet,或git命令:gitclonehttps://g
- 基于TensorFlow Object Detection API实现RetinaNet目标检测网络(附源码)
liuqiker
机器学习/深度学习tensorflow目标检测深度学习人工智能神经网络
文章目录一、RetinaNet简介1.Backbone网络2.FPN网络二、RetinaNet实现1.tf.train.CheckPoint简介2.RetinaNet的TensorFlow源码一、RetinaNet简介 RetinaNet是作者Tsung-YiLin和KaimingHe于2018年发表的论文FocalLossforDenseObjectDetection中提出的网络。Retina
- 目标检测算法之RetinaNet(引入Focal Loss)
君临天下夜未央
前言今天来介绍一下目标检测算法中RetinaNet,这篇论文是ICCV2017的作品,KaimingHe也是作者之一,同时这篇论文提出的FocalLoss也对工程上训练更好的目标检测模型做出了贡献,所以我们尝试理解一下这篇论文的思想。论文地址为:https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf研究背景前面我们介绍了一些One-Stage目标检测算法和Two-Stage目标检
- OpenMMLab MMYOLO目标检测算法原理(二)
qq_41627642
MMYOLO目标检测算法人工智能
算法原理及YOLOV5实现YOLOv5是一种面向实时工业应用的开源目标检测算法,受到了广泛的关注。YOLOv5之所以能火爆,并不仅仅是因为其优异的性能。它更多的是关于其库的整体实用性和稳健性。简而言之,YOLOv5的主要特点是:(1)友好完善的部署支持(2)训练速度快:300epoch情况下的训练时间与大多数12epoch下的一阶段和两阶段算法相似,例如RetinaNet、ATSS和FasterR
- [SRN] Selective Refinement Network for High Performance Face Detection
凉拌东坡肉
SRN网络结构图SRN网络结构和RefineDet有比较类似的思路,基于RetinaNet,并引入focalloss,在anchorbased人脸检测器中引入了two-step的cls+reg任务,有效地降低了人脸检测中的falsepositives,提开了人脸定位的精度,且有利于小尺度人脸的检出。STC(SelectiveTwoStepClassification)通过C2,C3,C4(1st-
- YOLOv3 best_iou问题
AI视觉网奇
pytorch知识宝典yolo
YOLOv3解读转自:https://xmfbit.github.io/2018/04/01/paper-yolov3/YOLO的作者又放出了V3版本,在之前的版本上做出了一些改进,达到了更好的性能。这篇博客介绍这篇论文:YOLOv3:AnIncrementalImprovement。下面这张图是YOLOV3与RetinaNet的比较。可以使用搜索功能,在本博客内搜索YOLO前作的论文阅读和代码。
- pytorch 绘制多个算法loss_Pytorch - FocalLoss的几种实现
窦福成
pytorch绘制多个算法loss
FocalLoss用于one-stage目标检测算法(Retinanet),提升检测效果.也可以被用于分类任务中,解决数据不平衡问题.1.Github-DeepLabV3Plus-Pytorchimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,alp
- YOLO(八) YOLOF
blackmanba_084b
paper:YouOnlyLookOne-levelFeaturecode:megvii-model/YOLOF一、原理介绍结构图这篇文章主要是在提取特征以及对于loss平衡做了改进。提取特征网络主要是针对RetinaNet的FPN的结构进行改进,如下是所示作者通过四个实验分别是MiMo,SiMo,MiSo以及SiSo最终发现SiMo和MiSo的表现能力相当。这里总结出一个结论多尺度特征融合(C3
- BCE loss和 CE理解
huluhuluwa123
#Pytorch深度学习BCECELoss
1.BCEloss:BinaryCrossEntropyLossBCElosspytorch官网链接1.1解释pytorch中调用如下。设置weight,使得不同类别的损失权值不同。其中x是预测值,取值范围(0,1),target是标签,取值为0或1.在Retinanet的分类部分最后一层的激活函数用的是sigmoid,损失函数是BCEloss.BCEloss可以对单个类别进行求损失,配合sigm
- 图像 检测 - RetinaNet: Focal Loss for Dense Object Detection (arXiv 2018)
77wpa
#图像检测目标检测人工智能计算机视觉
图像检测-RetinaNet:FocalLossforDenseObjectDetection-密集目标检测中的焦点损失(arXiv2018)摘要1.引言2.相关工作References声明:此翻译仅为个人学习记录文章信息标题:RetinaNet:FocalLossforDenseObjectDetection(arXiv2018)作者:Tsung-YiLin,PriyaGoyal,RossGir
- Windows下搭建TensorFlow-gpu2.3环境,训练测试keras-retinanet
一路前行,幸运相伴
开发环境与工具tensorflow深度学习cudacudnn
Windows下搭建TensorFlow-gpu2.3环境,训练测试keras-retinanet1.安装GPU环境——cuda、cudnn1.1安装显卡驱动1.2安装cuda1.3安装cudnn1.4验证是否安装成功2.安装Python环境2.1安装conda虚拟环境2.2安装TensorFlow及keras2.3安装其他依赖项2.4进行keras-retinanet所需的编译3.训练测试ker
- SSD data_augmentation对自己数据集做增强
miahuang
前言:目前我在做车辆目标检测任务,虽然对实时性的要求不高,但是对检测的准确性有比较高的要求.使用yolo,retinanet神经网络进行检测的时候发现,喂数据的多少,很影响检测的结果.不论是做什么任务,数据一直都是一个比较头痛的问题.ssd是一个优秀的网络模型.在数据增强方法做了很多处理,例如裁剪,明亮强度等.我在github上面,找到了ssd源码,https://github.com/amdeg
- 目标检测—7 RetinaNet
山居秋暝LS
计算机视觉
RetinaNet1主干网络2数据处理3训练4预测5模型评价1主干网络主干网络:RestNet50+FPN+(cls,reg)RestNet50:对Inputs用ConvBlock和IdentityBlock进行5次下采样,输出3个特征层FPN:对上一步输入的特征层上采样得到5个特征层。cls,reg:根据上一步的结果分别进行回归和分类。2数据处理把数据分为训练集、验证集、测试集1.0设置xml地
- 遥感目标检测(3)-DAL(Dynamic Anchor Learning for Object Detection)
Struart_R
遥感目标检测目标检测人工智能计算机视觉旋转目标检测
目录一、概述二、背景三、建议1、旋转RetinaNet2、动态锚框分布3、匹配敏感损失四、实验一、概述由于选择正样本锚框进行回归,不一定能够定位真实的GT,而部分负样本回归甚至可以回归到真实的GT,说明相当多的负样本锚框有着准确定位的能力,这说明IoU进行回归锚框存在一定的问题,所以引出DAL(动态锚框学习),重新设置新的匹配度来综合评价锚框的定位潜力。图(a)表示有74%的正样本锚框可以很好的定
- mmdetection安装
DL小砖头
深度学习目标检测计算机视觉
前言MMDetection是一个基于PyTorch的目标检测开源工具箱。具有以下优点:1.模块化设计MMDetection将检测框架解耦成不同的模块组件,通过组合不同的模块组件,用户可以便捷地构建自定义的检测模型丰富的即插即用的算法和模型MMDetection支持了众多主流的和最新的检测算法,例如FasterR-CNN,MaskR-CNN,RetinaNet等。速度快基本的框和mask操作都实现了
- 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
--------
- 【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