袁山山
袁山山

labelImg中的classex.txt标签容易乱

找到安装的labelImg路径，将default_prefdef_class_file文件写成自己的classes.txt对应的路径即可

D:\JackpotApp\python3.7.1\Lib\site-packages\labelImg
default_prefdef_class_file = 'F:/dataset/Fugu/20230410/use123_order_labels/classes.txt'

labelImg中的classex.txt标签容易乱_第1张图片

你可能感兴趣的:(深度学习)

  • 安装CUDA以及GPU版本的pytorch lskkkkkkkkkkkk Pythonpytorch人工智能python
    使用pytorch进行深度学习的时候，往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议：检查cuda的版本是否适配自己的GPU。打开NVDIA控制面板，点击左下角“系统信息”，然后就可以看到NVDIAGPU的详细信息，其中就包含了CUDA的版本。在官网安装合适版本的cuda-toolkit。安装了cuda，但是命令行输入nvcc-V报错显示没有nvcc这时候可能没
  • 读论文：Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol) LastWhisperw 语言模型人工智能自然语言处理
    基于线性序列(例如SMILES)或图表示的的分子生成模型已经吸引了基于结构的药物设计领域的广泛关注，但这些模型在捕获3维空间交互时还不够强，也因此经常生成我们不希望产生的分子结构。为了解决这些问题，我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案，将语言模型和几何深度学习技术结合起来。为了帮助模型学习分子拓扑学和原子的空间位置，我们还提出一个新的分子表示方法，基于片段的简化分子xxxx
  • 点云配准技术的演进与前沿探索：从传统算法到深度学习融合(1) 点云SLAM 点云数据处理技术算法深度学习点云数据处理点云配准刚体变换
    1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中，点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看，点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构，每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息，这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如，在对古建筑进行三维建模时，通过点云数据
  • 手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对（附源码） java人脸识别后端深度学习
    痛点目前，常用的人脸识别算法大多基于Python开发，因为Python对深度学习框架的支持较好，且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而，对于Java开发者来说，这种情况并不十分友好。传统上，Java开发的人脸识别算法主要依赖OpenCV，但与基于深度学习的算法相比，OpenCV的精度相对较低。此外，若Java开发者希望使用Python实现的算法，还需要安装Python环境，并且熟
  • 书籍-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》 深度学习机器学习人工智能
    书籍：BuildingScalableDeepLearningPipelinesonAWS:Develop,Train,andDeployDeepLearningModels作者：AbdelazizTestas出版：Apress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》01书籍介绍本书是您在亚马逊网络服务（AWS）上创建强大且端到端深度学
  • DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？ 程序员差不多先生 pytorch
    DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库，专为深度学习场景设计。矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。DeepGEMM通过算法优化、硬件指令集加速和并行计算技术，显著提升计算速度，适用于GPU、CPU等硬件平台。对开发者的用处性能提升优化计算密集型任务（如LLM训练/推理），降低延迟，提升吞吐量。支持混合精度计算
  • 人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发 校企合作培养专业人才 墨墨猪 人工智能在fpga的具体应用
    FPGA英特尔®FPGA与人工智能技术培训——成都信息工程大学站人工智能在21世纪初迎来以深度学习与大数据云计算为主导的第三次浪潮，在无人驾驶、医疗保健、工业等多个领域得到广泛应用。随着人工智能理论和技术日益成熟，FPGA在人工智能方面的应用也越来越多，特别对于需要分析大量数据的AI、大数据以及机器学习等研究领域。人工智能与FPGA的灵活应用，对人工智能专业人才培养提出了更高要求。英特尔®FPGA
  • 正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力 小赖同学啊 人工智能人工智能
    在机器学习和深度学习中，提高模型的泛化能力至关重要，正则化技术和模型融合是两种有效的手段，以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项，来限制模型的复杂度，防止模型过拟合训练数据，从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。正则化项通常与模型的参数相关，通过惩罚过大的参数值，使模型更加平滑和简单。常见方法L1正则化（Lasso正则化）原理：在损失函
  • 深度学习笔记线性代数方面，记录一些每日学习到的知识 肆—— 人工智能深度学习python
    记录一些每日学习到的新知识：torch：Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter：JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。只有一个轴的张量，形状只有一个元素torch.a
  • AI 在未来相机领域的应用前景如何？ 程序员Android 人工智能数码相机智能电视
    和你一起终身学习，这里是程序员Android人工智能（AI）在手机相机领域的应用已成为近年来技术创新的核心驱动力之一。随着计算摄影、深度学习算法和硬件加速技术的进步，AI正在重新定义手机摄影的可能性，并为未来带来更多颠覆性潜力。以下是AI在手机相机中的关键潜力方向及具体应用场景：经典好文推荐，通过阅读本文，您将收获以下知识点:1.计算摄影的深度进化多帧合成与超分辨率：AI通过分析多张连续拍摄的帧（
  • DeepSeek颠覆传统教育：揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升 Coderabo DeepSeekR1模型企业级应用人工智能
    DeepSeek智能教育新突破：基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中，DeepSeek研发团队基于自研大语言模型，构建了新一代智能作业批改系统。该系统通过深度学习技术实现作业的自动化评分与个性化反馈，有效解决了传统教育中教师工作负荷大、反馈周期长、个性化不足等痛点。二、系统架构设计核心模块组成文本预处理模块深度学习评分引擎错误模式识别模块个性化反馈生
  • DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程) 一个处女座的程序猿 精选(人工智能)-中级深度学习人工智能tensorflow
    DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow，安装之前各种谷歌，各种百度，各种国内外资料，做了充分准备。目录安装思路1、tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn版本匹配官方推荐2、先解释一下cuda与cudannDL之IDE：深度学
  • 深度学习-133-LangGraph之应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人 皮皮冰燃 深度学习深度学习人工智能LangGraph
    文章目录1通用配置1.1大语言模型ChatOllama1.2函数trim_messages1.2.1函数概述1.2.2函数参数1.2.3测试应用2面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2调用图2.2裁剪历史信息2.2.1创建图2.2.2调用图3面向对象编程3.1定义类MyState3.2定义类AIChat3.3应用4附录4.1问题及解决tokenizer4.2参考附录1通用配置L
  • 数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理 调皮的芋头 数据挖掘人工智能AIGC计算机视觉
    好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。我会整理相关数学公式和理论，包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、线性判别分析（LDA）、信息增益、互信息、方差分析等统计方法，并结合金融量化交易的实际应用，确保内容既有理论深度，又能落地实践。完成后，我会通知您！1.统计学基础：描述性统计、方差分析、相关性与
  • 【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络 HyperAI超神经 TVM神经网络人工智能深度学习TVMGPUNVIDIA语言模型
    ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng针对特定设备和工作负载的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何使用auto-scheduler为NVIDIAGPU调优整个神经网络。为自动调优神经网络，需要将网络划分为小的子图并独立调优。每个子图被视为
  • 【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50 别出BUG求求了 深度学习深度学习pytorchcifar-10resnet50神经网络
    一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s
  • 人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具 学步_技术 自动驾驶人工智能人工智能深度学习自动驾驶机器学习
    人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失：深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵：GHM（GeneralizedH
  • 点云配准（点云拼接）论文综述 点云SLAM 点云数据处理技术点云数据处理点云配准DeepICPICP深度学习配准方法特征匹配
    点云配准（点云拼接）论文综述1.引言点云配准（PointCloudRegistration）是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务，其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系，形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术（如LiDAR、RGB-D相机）的进步与深度学习的发展，点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
  • 从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4 山海青风 机器学习tensorflow人工智能
    探索深度学习1场景故事：小明的灵感前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。虽然在朋友们看来已经很不错了，但小明发现一个问题：当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时，模型的准确率提升得很慢。有一天，小明在学校图书馆翻看杂志时，看到这样一句话：“就像人的大脑有上百亿神经元，神经网络能够学习复杂的信息映射，从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感：“或许我
  • 【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍 知识靠谱 深度学习深度学习transformer人工智能
    【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的？五、Transformer的“多视角”能力六、Transformer的“位置记忆”七、Transformer的“翻译流程”八、Transformer为什么这么厉害？九、Transformer的应用十、总结一、引言在自然语言处理（N
  • GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络 算法资料吧！ 深度学习机器学习人工智能
    GAN（GenerativeAdversarialNetwork）代表了深度学习中生成建模的尖端方法，通常利用卷积神经网络等架构。生成建模的目标是自主识别输入数据中的模式，使模型能够生成与原始数据集相似的新示例。本文涵盖了您需要了解的有关GAN、GAN架构、GAN的工作原理以及GAN模型类型等的所有信息。目录什么是生成对抗网络？GAN的类型GAN的架构GAN是如何工作的？生成对抗网络（GAN）的应
  • golang深度学习-基础篇 老狼伙计 golang编程语言云原生学习笔记golang开发语言后端
    基础数据结构及类型字符型-stringstring是Go标准库buildin内置的一个基础数据类型。string是由8比特字节的集合，通常不一定是UTF-8编码的文本。string可以为空(长度为0)，但不会是nil。stringisthesetofallstringsof8-bitbytes,conventionallybutnotnecessarilyrepresentingUTF-8-enc
  • Golang深度学习 老狼伙计 golang编程语言云原生学习笔记golang开发语言
    前言在2009年，Google公司发布了一种新的编程语言，名为Go（或称为Golang），旨在提高编程效率、简化并发编程，并提供强大的标准库支持。Go语言的设计者们希望通过Go语言能够解决软件开发中的一些长期存在的问题，比如并发编程的复杂性、垃圾回收机制的效率以及跨平台的兼容性等。以下是Go语言的一些关键背景和特性：并发编程Go语言内置了并发原语，如goroutines和channels，这使得并
  • 37、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-2、自动梯度计算 小宇爱 深度学习-自学之路深度学习人工智能自然语言处理
    importnumpyasnpclassTensor(object):'''importnumpyasnp：导入numpy库，用于处理数组相关操作。classTensor(object)：定义了一个名为Tensor的类，继承自object。__init__方法是类的构造函数，用于初始化Tensor对象：self.data=np.array(data)：将传入的data转换为numpy数组并存储在s
  • 基于深度学习的行人跌倒检测系统：UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解 深度学习&目标检测实战项目 深度学习uiYOLO目标检测人工智能
    引言随着人口老龄化的加剧，老年人的安全问题日益引起重视，跌倒事故是导致老年人伤亡的重要原因之一。为了降低跌倒事故的发生率和伤害程度，行人跌倒检测系统的研究变得愈加重要。本文将详细介绍如何基于YOLOv5构建一个行人跌倒检测系统，并设计相应的用户界面，结合深度学习技术实现实时检测。目录引言系统设计概述数据集准备数据集选择数据预处理data.yaml文件模型选择与训练YOLOv5介绍模型训练步骤用户界
  • 大模型学习路线与资源推荐 数字化转型2025 AI投资人工智能
    以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线，涵盖从基础到进阶的完整学习路径，帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景：一、基础阶段：构建核心知识体系编程与数学基础编程语言：优先学习Python，掌握其语法、数据结构及常用库（如NumPy、Pandas、PyTorch）37。数学基础：线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石，需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
  • 机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境） @@南风 农作物病害识别与分类深度学习机器学习神经网络
    Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而，虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除，但可以加以处理和监测，以减轻损害。因此，采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病
  • python 语音转文本中文——DeepSpeech drebander python开发语言DeepSpeech
    DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎，基于深度学习技术，采用端到端架构，可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发，使用RecurrentNeuralNetwork（RNN）处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型：将语音波形转换为概率分布表示。语言模型：对语音识别结果进
  • [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型 FL1623863129 深度学习c++opencvYOLO
    yolov12官方框架：sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的，而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而，你可以通过一些间接的方法来实现这一目标，比如将PyTorch模型转换为ONNX格式，然后使用OpenCV的DNN
  • 无人机实战系列（二）本地摄像头 + Depth-Anything V2 nenchoumi3119 无人机实战无人机
    这篇文章介绍了如何在本地运行Depth-AnythingV2，因为我使用的无人机是Tello，其本身仅提供了一个单目视觉相机，在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2，这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成RGBD图像，可以用来无人机避障与SLAM。Step1.拉取Depth-AnythingV2源码与模型下载官方仓库提供了两种方式调用De
  • 项目中 枚举与注解的结合使用 飞翔的马甲 javaenumannotation
    前言：版本兼容，一直是迭代开发头疼的事，最近新版本加上了支持新题型，如果新创建一份问卷包含了新题型，那旧版本客户端就不支持，如果新创建的问卷不包含新题型，那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。 一、枚举 1.在创建枚举类的时候，该类已继承java.lang.Enum类，所以自定义枚举类无法继承别的类，但可以实现接口。
  • 【Scala十七】Scala核心十一：下划线_的用法 bit1129 scala
    下划线_在Scala中广泛应用，_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方，本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义   1. 在高阶函数中使用 scala> val list = List(-3,8,7,9) list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9) scala> list.filter(_ > 7) r
  • web缓存基础：术语、http报头和缓存策略 dalan_123 Web
    对于很多人来说，去访问某一个站点，若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验，那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储，是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求，这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念，具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容，并谈论下
  • crontab 问题 周凡杨 linuxcrontabunix
      一： 0481-079   Reached   a   symbol   that   is   not   expected.   背景： */5   *   *   *   *  /usr/IBMIHS/rsync.sh 
  • 让tomcat支持2级域名共享session g21121 session
    tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的，所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况，但是只需修改几处配置就可以了。 打开tomcat下conf下context.xml文件 找到Context标签,修改为如下内容 如果你的域名是www.test.com <Context sessionCookiePath="/path&q
  • web报表工具FineReport常用函数的用法总结（数学和三角函数） 老A不折腾 Webfinereport总结
      ABS ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。 Number:需要求出绝对值的任意实数。 示例: ABS(-1.5)等于1.5。 ABS(0)等于0。 ABS(2.5)等于2.5。   ACOS ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度，返回角度以弧度形式表示。 Number:需要返回角
  • linux 启动java进程 sh文件 墙头上一根草 linuxshelljar
    #!/bin/bash #初始化服务器的进程PId变量 user_pid=0; robot_pid=0; loadlort_pid=0; gateway_pid=0; ######### #检查相关服务器是否启动成功 #说明： #使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合，准确查找pid #jps 加 l 参数，表示显示java的完整包路径 #使用awk，分割出pid
  • 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory aijuans Spring 3 系列
    如何使用ApplicationContext替换BeanFactory？ package onlyfun.caterpillar.device; import org.springframework.beans.factory.BeanFactory; import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory; import
  • Linux 内存使用方法详细解析 annan211 linux内存Linux内存解析
    来源 http://blog.jobbole.com/45748/ 我是一名程序员，那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。 一提到内存管理，我们头脑中闪出的两个概念，就是虚拟内存，与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。 Linux在内存管理上份为两级，一级是线性区，类似于00c73000-00c88000，对应于虚拟内存，它实际上不占用
  • 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-) 百合不是茶 oracle函数单表查询
        创建数据库;       --建表 create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));       创建bloguser表,里面有三个字段     &nbs
  • 多线程基础知识 bijian1013 java多线程threadjava多线程
    一．进程和线程 进程就是一个在内存中独立运行的程序，有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。 “多任务”：指操作系统能同时运行多个进程（程序）。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。 线程：是进程内部单一的一个顺序控制流。 线程和进程 a.       每个进程都有独立的
  • fastjson简单使用实例 bijian1013 fastjson
    一.简介         阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法，把JSON Parse的性能提升到极致，是目前Java语言中最快的JSON库；包括“序列化”和“反序列化”两部分，它具备如下特征：     
  • 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap bit1129 spring
    Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架，但是Burlap已经几年不更新，所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时，不应该考虑Burlap了。 这篇文章还是记录下Burlap的用法吧，主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成  
  • 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义 bit1129 Mahout
    1. mahout seqdirectory   $ mahout seqdirectory --input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件). --output (-o) output The directory pathna
  • linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题 ronin47 linux lock　重复执行
    linux的crontab命令，可以定时执行操作，最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题，如果设定了任务每分钟执行一次，但有可能一分钟内任务并没有执行完成，这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。 例如： <? //  test .php
  • java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 bylijinnan java
    public class OcuppyMoreThanHalf { /** * Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 * two solutions: * 1.O(n) * see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字，不改变数组的特性 * 2.O(nlogn) * 排序。中间
  • linux 系统相关命令 candiio linux
    系统参数 cat /proc/cpuinfo  cpu相关参数 cat /proc/meminfo 内存相关参数 cat /proc/loadavg 负载情况 性能参数 1）top M：按内存使用排序 P：按CPU占用排序 1：显示各CPU的使用情况 k：kill进程 o：更多排序规则 回车：刷新数据 2）ulimit ulimit -a：显示本用户的系统限制参
  • [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义 comsci 软件开发
         一个软件的架构从诞生到成熟，中间要经过很多次的修正和改造       如果在这个过程中，外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中           那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
  • 在CentOS5.5上编译OpenJDK6 Cwind linuxOpenJDK
    几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6，将编译过程和遇到的问题作一简要记录，备查。 0. OpenJDK介绍 OpenJDK是Sun（现Oracle）公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点： 1、它的核心代码与同时期Sun（-> Oracle）的产品版基本上是一样的，血统纯正，不用担心性能问题，也基本上没什么兼容性问题；（代码上最主要的差异是
  • java乱码问题 dashuaifu java乱码问题js中文乱码
    swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码     在js中用setPostParams（{"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value，"utf-8")}）; 然后在servlet中String t
  • cygwin很多命令显示command not found的解决办法 dcj3sjt126com cygwin
    cygwin很多命令显示command not found的解决办法   修改cygwin.BAT文件如下 @echo off D: set CYGWIN=tty notitle glob set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
  • [介绍]从 Yii 1.1 升级 dcj3sjt126com PHPyii2
    2.0 版框架是完全重写的，在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单，通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。 如果你之前没有用过 Yii 1.1，可以跳过本章，直接从"入门篇"开始读起。 请注意，Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
  • Linux SSH免登录配置总结 eksliang ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理      我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥，将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。      生成公钥与私钥有两种加密方式，第一种是
  • 手势滑动销毁Activity gundumw100 android
    老是效仿ios，做android的真悲催！ 有需求：需要手势滑动销毁一个Activity 怎么办尼？自己写？ 不用~，网上先问一下百度。 结果： http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541 首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity，它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
  • JavaScript变换表格边框颜色 ini JavaScripthtmlWebhtml5css
    效果查看：http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下，保存到HTML文件也可以查看效果： <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>表格边框变换颜色代码-何问起</title> </head> <body&
  • Kafka Rest : Confluent kane_xie kafkaRESTconfluent
    最近拿到一个kafka rest的需求，但kafka暂时还没有提供rest api（应该是有在开发中，毕竟rest这么火），上网搜了一下，找到一个Confluent Platform，本文简单介绍一下安装。 这里插一句，给大家推荐一个九尾搜索，原名叫谷粉SOSO，不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了，出来之后用度娘搜技术问题，那匹配度简直感人。 环境声明：Ubu
  • Calender不是单例 men4661273 单例Calender
             在我们使用Calender的时候，使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象，这种方式跟单例的获取方式一样，那么它到底是不是单例呢，如果是单例的话，一个对象修改内容之后，另外一个线程中的数据不久乱套了吗？从试验以及源码中可以得出，Calendar不是单例。 测试： Calendar c1 =
  • 线程内存和主内存之间联系 qifeifei java thread
    1， java多线程共享主内存中变量的时候，一共会经过几个阶段，    lock:将主内存中的变量锁定，为一个线程所独占。   unclock:将lock加的锁定解除，此时其它的线程可以有机会访问此变量。   read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。   load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。  
  • schedule和scheduleAtFixedRate tangqi609567707 javatimerschedule
    原文地址：http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307 import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date; /** * @author vincent */public class TimerTest {  
  • erlang 部署 wudixiaotie erlang
    1.如果在启动节点的时候报这个错 ： {"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}} 则需要在reltool.config中加入 {app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},     2.当generate时，遇到： ERROR
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他