YOLOv7-OBB-Sort：旋转目标检测追踪算法

【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式熬夜写代码的平头哥∰ 目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注
番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别 futureflsl 数据集分类数据挖掘人工智能
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery
钢筋长度超限检测检数据集VOC+YOLO格式215张1类别 futureflsl 数据集 YOLO 深度学习机器学习
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：215标注数量(xml文件个数)：215标注数量(txt文件个数)：215标注类别数：1标注类别名称:["iron"]每个类别标注的框数：iron框数=215总框数：215使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进
COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集 QYQY77 YOLO python
"""--json_path输入的json文件路径--save_path保存的文件夹名字，默认为当前目录下的labels。"""importosimportjsonfromtqdmimporttqdmimportargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--json_path',default='./instances
yolov5＞onnx＞ncnn＞apk 图像处理大大大大大牛啊 opencv实战代码讲解 yolo onnx ncnn 安卓
一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面
AI大模型的架构演进与最新发展季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
[数据集][目标检测]汽车头部尾部检测数据集VOC+YOLO格式5319张3类别 FL1623863129 数据集目标检测汽车 YOLO
数据集制作单位：未来自主研究中心(FIRC)版权单位：未来自主研究中心(FIRC)版权声明：数据集仅仅供个人使用，不得在未授权情况下挂淘宝、咸鱼等交易网站公开售卖,由此引发的法律责任需自行承担数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：5319标注数量(xml文件
个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉 python 人工智能神经网络 pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
OpenCV图像处理技术（Python）——入门森屿_ opencv
©FuXianjun.AllRightsReserved.OpenCV入门图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息的重要手段，OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，它包括几百个易用的图像成像和视觉函数，既可以用于学术研究，也可用于工业邻域，它于1999年由因特尔的GaryBradski启动，OpenCV库主要由C和C++语言编写，它可以在多个操作系统上运行。1.1图像处理基本操作
遥感图像分割系统：融合空间金字塔池化（FocalModulation)改进YOLOv8 xuehaisj YOLO 人工智能计算机视觉 yolov8
1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义遥感图像分割是遥感技术领域中的一个重要研究方向，它的目标是将遥感图像中的不同地物或地物类别进行有效的分割和识别。随着遥感技术的不断发展和遥感图像数据的大规模获取，遥感图像分割在农业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。然而，由于遥感图像的特
CV、NLP、数据控掘推荐、量化海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
如何理解深度学习的训练过程奋斗的草莓熊深度学习人工智能 python scikit-learn virtualenv numpy pandas
文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
基于YOLOV5人脸检测打上码赛克 Deep-white YOLO 人工智能深度学习
还在为自己的隐私而烦恼吗，还在为拍摄的视频因不想露脸而无法发布吗。yolov5检测人脸，并打上马赛克，保护自己的隐私。只需下载代码，解压缩后就可以传入你想要打马赛克的视频或者图片了。这个是需要你对代码有一些了解的，等我开发一下使大家都可以用。里面权重已经训练好了，也有一些人脸的数据集，数据量不多，训练完的权重不是很好，但是给自己的视频打上马赛克足够了。大家要是想去增加数据集，可以使用里面的权重利用
Python计算机视觉编程第三章图像到图像的映射一只小小程序猿计算机视觉 python opencv
目录单应性变换直接线性变换算法仿射变换图像扭曲图像中的图像分段仿射扭曲创建全景图RANSAC拼接图像单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里，平面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性，比如图像配准、图像纠正和纹理扭曲，以及创建全景图像。单应性变换本质上是一种二维到二维的映射，可以将一个平面内的点映射到另一个平面上的对应点。代码如下：impo
DIODE：超高分辨率室内室外数据集（猫脸码客第186期）猫脸码客: catCode2024 开源数据集猫脸码客开源数据集超高分辨率室内室外数据集
亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。在计算机视觉和深度学习领域，深度信息作为三维空间感知的重要组成部分，对于实现高级视觉任务如场景理解、机器人导航、增强现实等具有至关重要的作用。然而，获取准确且密集的深度数据一直是一个挑战，尤其是在同时涵盖室内和室
yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪 cv_2025 YOLO 目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理 opencv
要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
粉尘识别数据集——工地/矿下粉尘数据识别，数据集已划分，YOLO格式-有权重，相关指数，map相当高毕设宇航 YOLO 机器学习目标跟踪
数据集名称粉尘识别数据集数据集描述这是一个专门针对工地或矿下粉尘识别设计的数据集，包含了大量的高清图像，用于识别施工或采矿环境中产生的粉尘。数据集已经按照标准的数据划分方法分为训练集、验证集和测试集，并且以YOLO格式进行了标注。此外，数据集中还包含了预训练的模型权重和相关性能指标，如mAP（MeanAveragePrecision），表明模型在粉尘识别任务上的表现优异。数据集特点高清图像：所有图
YOLOV8改进-C2f添加Deformable Conv V2 森爱。 YOLOV8改进 YOLO
目录1DeformableConvV2介绍2YOLOV8添加DeformableConvV22.1代码添加到Blocks2.1.1C2f_DCN代码2.1.2加入_all_导入2.1.3加入modules导入2.2添加至运行模块tasks2.2.1导入包2.2.2解析参数添加2.3在_init_中增加名称2.4模型配置文件yaml替换1DeformableConvV2介绍论文地址:https://
深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别 AI_Guru人工智能深度学习 pytorch 人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为
结合YOLOv8和OpenCV WeChat QRCode打造一款二维码识别器搜狐技术产品小编2023 YOLO opencv 微信人工智能计算机视觉
本文字数：3876字预计阅读时间：25分钟01引言二维码（QRCode）在现代生活中有广泛应用，从支付系统到信息传递，它们无处不在。本文提出了一种如何识别二维码的方法，主要贡献在于优化处理分辨率较高的图像时，由于二维码在整张图片中占据的比例较小，传统的OpenCVWeChatQRCode的识别方法表现不佳的问题。下面描述详细的优化过程。02OpenCVWeChatQRCodeWeChatQRCod
OpenCV高阶操作富士达幸运星 opencv 人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域，OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下，采样下采样（Downsampling）下采样通常用于减小图像的尺寸，从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现，但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数（在OpenCV中）或其他类似的滤波器（如平均池化、最
深入掌握大模型精髓：《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发！努力的光头强人工智能 langchain prompt transformer 深度学习
今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。AI大模型
【目标检测数据集】番茄叶片病害数据集13940张9类VOC+YOLO格式熬夜写代码的平头哥∰ 数据集目标检测 YOLO 目标跟踪
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：13946标注数量(xml文件个数)：13946标注数量(txt文件个数)：13946标注类别数：9标注类别名称:["EarlyBlight","Healthy","LateBlight","LeafMiner","Le
计算机视觉—照相机（下） zidea
封面焦距(FieldofView)同一位置相机用不同焦距，28mmFieldofView就变小，85mm时候的Fieldofview也就是只有28度视野，每一个物体在通常尺寸的胶片上像素也就是越多，chromaticAberration焦距和是波长相关，不同颜色光聚焦在不同位置。这种现象在物体边缘尤为明显。颜色颜色说简单也简单，说复杂也复杂，我们在高中物理已经知道可见光是电磁波，不同颜色对应不同波
YOLOv8数据增强热心小张研究生 yolov8
1.找到augment.py（ultralytics/data/augment.py），修改对应内容#TransformsT=[A.Blur(p=0.01),A.MedianBlur(p=0.01),A.ToGray(p=0.01),A.CLAHE(p=0.01),A.RandomBrightnessContrast(p=0.0),A.RandomGamma(p=0.0),A.ImageCompr
Python OpenCV精讲系列 - 高级图像处理技术（五）极客代码 Python OpenCV精讲 python opencv 图像处理开发语言人工智能计算机视觉
⚡️⚡️专栏：PythonOpenCV精讲⚡️⚡️本专栏聚焦于Python结合OpenCV库进行计算机视觉开发的专业教程。通过系统化的课程设计，从基础概念入手，逐步深入到图像处理、特征检测、物体识别等多个领域。适合希望在计算机视觉方向上建立坚实基础的技术人员及研究者。每一课不仅包含理论讲解，更有实战代码示例，助力读者快速将所学应用于实际项目中，提升解决复杂视觉问题的能力。无论是入门者还是寻求技能进
计算机视觉中的数据增强方法总结 CV技术指南(公众号) CV技术总结计算机视觉深度学习卷积神经网络
前言：在计算机视觉方向，数据增强的本质是人为地引入人视觉上的先验知识，可以很好地提升模型的性能，目前基本成为模型的标配。最近几年逐渐出了很多新的数据增强方法，在本文将对数据增强做一个总结。本文介绍了数据增强的作用，数据增强的分类，数据增强的常用方法，一些特殊的方法，如Cutout，RandomErasing，Mixup，Hide-and-Seek，CutMix，GridMask，FenceMask
[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2757标注数量(xml文件个数)：2757标注数量(txt文件个数)：2757标注类别数：4标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sicklecell"]每个类别标注的框数：Platelet
计算机视觉中，什么是Hide-and-Seek？ Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
是的，Hide-and-Seek技术主要是在弱监督学习领域中使用的，它的核心思想是通过随机遮掩输入图像的一部分，强迫模型学习更全面的特征，而不是仅仅依赖显著的局部信息。由于弱监督场景下的监督信号有限，例如只有少量的点标注、粗略标注或没有任何标注，模型容易过度依赖于图像中最显著的部分，而忽略其他信息。这种现象会导致模型只关注容易识别的局部特征，而无法理解物体的整体结构或捕捉更多的背景信息。1.Hid
Linux的Initrd机制被触发 linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法： 1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml 2.找到
XSD和XML中的命名空间 darrenzhu xml xsd schema namespace 命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
Java 求素数运算周凡杨 java 算法素数
网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。第一种：原理: 6N(+-)1法任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)
java 单例模式 g21121 java
想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式： class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：
32位和64位操作系统墙头上一根草 32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
一、问题提问： → 请简单介绍一下什么是轻量级？轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。
mongodb 环境搭建及简单CURD antlove Web Install curd NoSQL mongo
一搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
数据字典和动态视图百合不是茶 oracle 数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭数据字典中包含数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
多线程编程一般规则 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linux unix scp
一.功能说明 scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下： scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。示例数据：地址表： CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter form cgi
先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题）问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
java-67- n个骰子的点数。把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客: 职业规划: http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua android学习: 1.http://byandby.i
[JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
事件描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
正则表达式验证日期格式 dashuaifu 正则表达式 IT其它 java其它
正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
Yii CModel.rules() 方法、validate预定义完整列表、以及说说验证 dcj3sjt126com yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0 dcj3sjt126com ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0." Ins
判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Math python
质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
SpringSecurity工作原理小解读坏我一锅粥 SpringSecurity
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hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。启动命令：./bin/hbase rest s
JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释）明子健 jquery js 源码拖动鼠标
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Postgresql 连表更新字段语法 update qifeifei PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
将redis,memcache结合使用的方案? tcrct redis cache
公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
开发中遇到的诡异的bug wudixiaotie bug
今天我们服务器组遇到个问题：我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key

YOLOv7-OBB-Sort：旋转目标检测追踪算法

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YOLOv7-OBB旋转目标检测算法

StrongSort目标追踪算法

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