CENet与Unet

图像分割技术的应用不要不开心了计算机视觉 dash python
今天的内容为：图像分割技术与应用，以下是内容总结1.图像分割概述图像分割是指预测目标的轮廓，将不同的像素划分到不同的类别，属于非常细粒度的分类任务。其应用场景广泛，包括人像抠图、医学组织提取、遥感图像分析、自动驾驶、材料图像分析等。2.图像分割的前景与背景-物体（Things）：可数的前景目标，如行人、车辆等。-事物（Stuff）：不可数的背景，如天空、草地、路面等。3.图像分割的三层境界-语义分
机器视觉中图像的腐蚀和膨胀是什么意思？它能用来做什么？ yuanpan 机器学习人工智能计算机视觉图像处理
腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）是两种基本的形态学操作，通常用于二值图像（黑白图像）的处理。它们是形态学图像处理的基础，广泛应用于图像分割、边缘检测、噪声去除等任务。1.腐蚀（Erosion）腐蚀操作通过对图像中的前景区域（通常为白色像素）进行“收缩”来去除边界上的像素。具体来说，腐蚀操作使用一个结构元素（通常是一个小的矩阵或核）在图像上滑动，只有当结构元素完全覆盖前景区域时，中心
机器学习之KMeans算法知舟不叙机器学习算法 kmeans
文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一，广泛应
YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8 码上有潜 YOLOv8 YOLO
YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。主要特点高效性：YOLOv8在保持高检测速度的同时，进一步提高了检测精度。端到端训练：可以直接从图像输入端到分类结果输出，简化了训练和部署过程。改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的
图像分割基础：使用Python和scikit-image库 0dayNu1L 机器学习项目实战 python 人工智能机器学习
大家好，今天我们将一起探讨图像分割的基础知识，并使用Python编程语言以及scikit-image库来实现一个简单的图像分割示例。图像分割是图像处理中的一项重要技术，它允许我们将图像划分为多个部分或对象，这对于图像分析和计算机视觉任务至关重要。0dayNu1L-CSDN博客目录一、环境准备二、图像分割示例1.导入必要的库2.读取并显示图像3.创建标签数组并进行阈值分割4.使用颜色表示标签三、结果
Python库 - skimage 司南锤 PYTHON库 python 开发语言
skimage是scikit-image的缩写，是一个用于图像处理的Python库。提供了丰富的图像处理功能，包括图像滤波、边缘检测、形态学操作、特征提取、图像分割等。skimage是基于NumPy数组构建的，因此可以与NumPy和其他科学计算库（如scipy和matplotlib）无缝集成。安装可以使用pip来安装skimage：pipinstallscikit-image主要模块skimage
Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析 AIGC_ZY CV transformer pytorch 深度学习
VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。ViT的处理流程输入图像被分割成多个固定大小的patch，每个patch经过线性投影变成嵌入向量，然后加上位置编码。接着，这些嵌入向量会和类别标签（c
【图像分割】Labelme JSON标注转换为TXT代码详解唐king json python
书接上文：https://blog.csdn.net/qq_49092686/article/details/145114987?spm=1001.2014.3001.5502这里给出更细致的json2txt代码，同时考虑了circle、rectangle这两种情况各位朋友，在使用前，你一定要注意你的json格式是不是跟我的一致，不一致的话是用不了的（是不是也用的labelme制作的数据集）imp
Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析进一步有进一步的欢喜 Python 精进系列算法 python kmeans
一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一，它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法，并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
YOLO11改进-模块-引入CMUNeXt Block 增强全局信息一勺汤 YOLOv11模型改进系列网络 YOLO 目标检测模块魔改 YOLOv11 YOLOV11模型改进
在医学图像分割领域面临诸多问题，如U形架构卷积网络难以提取全局信息，混合架构因计算资源受限在实际医疗场景应用受阻，轻量化网络在保证性能与提取全局信息上存在矛盾。因此，设计了CMUNeXtBlock，CMUNeXtBlock采用大核深度可分离卷积替代普通卷积来提取全局信息，凭借深度可分离卷积减少参数和计算成本以维持轻量化，同时综合利用卷积归纳偏置和全局信息提取能力，有效解决了这些问题。代码：http
OTSU算法（大津算法）天行者@ 算法 opencv 人工智能二值化
Otsu算法（大津算法）是一种经典的图像二值化方法，其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。以下是其具体工作原理和步骤：1.基本思想假设图像由前景（目标）和背景两部分组成，且两者的灰度分布存在明显差异（直方图呈现双峰）。Otsu算法通过寻找一个阈值，使得前景与背景之间的类间方差最大，从而将图像分割为二值图。2.数学推导（1）计算灰度直方图统计图像中每个灰度值的像素个数，得到直方图h[i]（i为
深入理解 OTSU 算法（大津法——最大类间方差法） ZHauLee 机器学习算法计算机视觉人工智能
一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法，广泛应用于图像处理领域，特别是在二值化过程中。它是由日本学者大津展之（NobuyukiOtsu）在1979年提出，因此得名“OTSU算法”。二、算法原理OTSU算法的核心思想是通过遍历所有可能的阈值，将图像分割为前景（目标）和背景两部分，使得这两部分之间的类内方差（intra-classvariance）最小，或者说使得这两部分之间的类
otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法) weixin_39996742 otsu算法
OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出，被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性，将图像分成前景和背景两部分。因为方差可以看成是灰度分布均匀的一种度量，故前景和背景之间的类间方差越大，说明构成图像两部分的差别越大，当部分前景错分为背景或者部分背景被错分为前景时，都会导致两部分的差别变小。使用类间方差最大的分割一位置错分
Stable Diffusion/DALL-E 3图像生成优化策略云端源想 stable diffusion
StableDiffusion的最新版本或社区开发的插件，可以补充这些信息以保持内容的时效性。云端源想1.硬件与部署优化（进阶）显存压缩技术使用--medvram或--lowvram启动参数（StableDiffusionWebUI），通过分层加载模型降低显存占用（适合6GB以下显卡）。分块推理（TiledDiffusion）：将图像分割为512×512区块，逐块生成后无缝拼接，支持4096×40
【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族 LeeZhao@ 计算机视觉 AIGC 计算机视觉 YOLO
YOLO系列家族（1）YOLO发展史（2）YOLOX（3）YOLOv6（4）YOLOv7（5）YOLOv8（6）YOLOv9（7）YOLOv10（8）YOLOv11（9）YOLOv12（1）YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙（JosephRedmon）和阿里-法哈迪（AliFarhadi）开发。YOLO于2015
整理：4篇论文介绍实时语义分割的未来，Transformer架构下的性能与效率平衡 mslion transformer 深度学习人工智能语义分割
在Transformer架构推动下，计算机视觉领域致力于打造一个极为强大且通用的大规模模型，它能处理物体检测、图像分割等多种任务。不少基于Transformer架构的研究成果显著，其通用模型在特定应用中表现出色，在图像和视频分割方面，通用设计的研究成果也超越了以往定制模型。其中，分割一切模型（SAM）在交互式分割中表现突出，能统一应对点、边界框、掩码和文本输入等交互方式。然而，多数此类研究存在弊端
图像处理与机器视觉 Be_auto 图像处理计算机视觉
1.图像处理与机器视觉的概念图像处理（ImageProcessing）是对图像进行分析、增强、变换等操作以改善图像质量或提取有用信息的过程。它通常涉及数字图像处理技术，包括滤波、边缘检测、图像分割、特征提取等。图像处理的目标可以是增强图像的视觉效果，或者使图像更适合于某种特定的机器分析。详细解释图文处理，就像是给照片和文档“化妆”和“打扮”一样。它可不是简单的涂抹或者穿衣搭配，而是需要掌握一系列“
基于PyTorch的深度学习——机器学习1 Wis4e 深度学习机器学习 pytorch
监督学习是最常见的一种机器学习类型，其任务的特点就是给定学习目标，这个学习目标又称标签、标注或实际值等，整个学习过程就是围绕如何使预测与目标更接近而来的。近些年，随着深度学习的发展，分类除传统的二分类、多分类、多标签分类之外，也出现了一些新内容，如目标检测、目标识别、图像分割等监督学习的重要内容半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，同时由部分使用标记
卷积神经网络（笔记01）天行者@ cnn 人工智能深度学习
视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处。在卷积神经网络（CNN）的卷积层里，卷积操作本质上是输入数据与卷积核（滤波器）进行逐元素相乘再求和的过程。偏置项（Bias）是一个额外的可学习参数，对于每个卷积核而言，都
PiscTrace以YOLOv12为例定义兴趣区域提高识视图别效率那雨倾城 PiscTrace OpenCV应用人工智能 YOLO 计算机视觉视觉检测 python opencv
在PiscTrace中，裁剪功能允许开发者将图像分割为感兴趣区域（ROI），然后针对此区域进行特定的处理，最终将结果重新合成。这种方法不仅可以大幅提高计算效率，还能够在处理高分辨率图像时避免由于输入尺寸过大导致的小目标无法被识别的问题。2160*38401.裁剪与贴合的运算流程在传统的机器视觉模型中，由于输入尺寸的固定要求，一旦图像尺寸较大，缩放后的目标往往会变得模糊，导致小目标难以被精确识别。而
K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙蓝天资源分享 kmeans 聚类机器学习
K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中，K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法，以其简单高效的特点，广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用，旨在揭示其如何智能划分数据，解锁隐藏结构，为相关领域提供精准导航。一、K-me
Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南万事可爱^ 机器学习修仙之旅 #无监督学习算法聚类数据挖掘 Mean Shift 均值漂移聚类均值算法
一、算法全景视角MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法，无需预设聚类数量，通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用，尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计，高斯核函数为：K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向无人机图像的小目标检测林聪木无人机目标检测人工智能
目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一、目标跟踪的基本原理二、常用的目标跟踪算法基于YOLOv8+图像分割优化关键优化策略（基于VisDrone数据集实验验证）1.模型结构改进2.数据增强策略3.后处理优化4.训练技巧三、性能优化建议
UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex chenjj4003 游戏开发2 深度学习计算机视觉人工智能性能优化游戏前端 javascript
UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例UNet模型概述UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在2015年提出。其设计初衷是为了在生物医学图像分析中进行细胞和组织的精确分割，但因其高效性和准确性，迅速在自然环境监测、遥感图像分析、卫星图像处理等领域找到了应用。架构原理UNet模型采用了一个编码
计算机视觉实战｜Mask2Former实战：轻松掌握全景分割、实例分割与语义分割紫雾凌寒 AI 炼金厂 #计算机视觉计算机视觉 python 深度学习 mask2former transformer pytorch
一、引言上一篇文章《计算机视觉｜Mask2Former：开启实例分割新范式》,我们学习了Mask2Former的框架原理、优缺点以及应用领域。今天要带大家一起探索一个强大的图像分割工具——Mask2Former。作为一名技术博主，我的目标是让复杂的概念变得简单易懂，即使你是刚入门的小白，也能通过这篇文章学会使用Mask2Former进行全景分割、实例分割和语义分割。我会用通俗的语言一步步讲解，还会
FastSAM：高效图像分割算法详解与实战阿qi 爱喝拿铁
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图像分割在图像处理领域中起着至关重要的作用，而FastSAM作为一种高效的图像分割算法，结合了像素的局部特征与全局信息，以自适应聚类方式实现了快速且精确的像素级别分割。其采用基于密度的空间聚类方法处理噪声和不规则形状，自适应策略调整聚类参数以增强泛化能力，并优化计算流程实现并行化处理以提升运行速度。FastSAM算法在医疗、自动驾驶等多个领域具有广泛应用前景。
【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现） xiaoh_7 pytorch 网络图像处理计算机视觉
UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体，U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构，不仅在医学图像分析中大放异彩，更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径
【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch 胖墩会武术深度学习 PyTorch项目实战 python unet pytorch
文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构，最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文：U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割海洋之心深度学习 pytorch 人工智能 python
前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于UNet对DRIVE视网膜进行图像
SAM应用：医学图像和视频中的任何内容分割中的基准测试与部署烧技湾 AI &Computer Vision SAM MED2SAN 医学图像分割分割一切
医学图像和视频中的任何内容分割：基准测试与部署目录摘要：一、引言1.1SAM2在医学图像和视频中的应用二.结果2.1数据集和评估协议2.2二维图像分割的评估结果三讨论四局限性和未来的工作五、方法5.1数据来源和预处理5.2微调协议5.3评估指标总结关键字：SAM、分割一切基础模型、医学图像、视频、多模态最近医学分割模型发展迅速，基于SAM的医学图像处理得到了进一步的发展。为了追踪医学图像处理的最新
LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind java Algorithm LeetCode 题解位运算
原题链接：#137 Single Number II 要求：给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。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：与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
《JavaScript语言精粹》笔记 aijuans JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 Guava Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
HttpClient 120153216 httpclient
/** * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中 */ public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url) { Object object = null; HttpClient hc = new HttpClient(); String fullURL
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Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10 total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle, execution_count, (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location 7454103 eclipse MyEclipse
做个备忘！错误信息为： Undefined exploded archive location 原因：在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错；解决方法：
GMT时间格式转换 adminjun GMT 时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170. VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
回顾java数组复制 ayaoxinchao java 数组
在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。 import java.util.ArrayList; import java.ut
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
一 .Redis常用命令 Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。 a.键值相关命令 b.服务器相关命令 1.键值相关命令 &
java枚举序列化问题 bingyingao java 枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 Spark
Hybridizing OO and Functional Design bookjovi erlang haskell
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开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。 &nb
读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility 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/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
Android中启动外部程序 cherishLC android
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由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
grep 目录级联查找 dongwei_6688 grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： grep -n -r "GET" . 上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
yii 修改模块使用的布局文件 dcj3sjt126com yii layouts
方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件；如果未配置主题，那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件，总之默认不是使用自身目录 pr
设计模式之单例模式 come_for_dream 设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。 *********************************
8、数组豆豆咖啡二维数组数组一维数组
一、概念数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。二、好处可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素三、格式 //一维数组 1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数] int[] arr =
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