慕思侣
慕思侣

yolov5s模型转caffe

1.yolov5s模型下载
官网Releases · ultralytics/yolov5 · GitHub 每个版本对应的Assets下有相应的下载链接

2.onnx模型导出

目前我使用的源码为2023年4月6日的master版本，应该对应v7.1或者v8.0版本

主要调用export.py函数进行onnx模型导出，具体执行命令如下

python export.py --weights ../models/*.pt --img 640 --batch 1 --include "onnx"

其中设置图像的分辨率为640*640，batch为1

3. onnx模型转caffe模型

你可能感兴趣的:(YOLO,深度学习,人工智能)

  • 第65期 | GPTSecurity周报 云起无垠 GPTSecurity人工智能网络安全语言模型
    GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.基于第一性原理的大
  • 机器学习入门：机器学习的基本概念 Louis0687
    姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。【嵌牛鼻子】机器学习【嵌牛提问】什么是机器学
  • 快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务 E寻数据 huggingface计算机视觉nlp深度学习人工智能pythonpipelinetransformers
    目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中，我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数，它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务，包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
  • 智能合约漏洞检测论文 weixin_45332030 智能合约
    综述TestingEthereumSmartContracts:AComparisonofSymbolicAnalysisandFuzzTestingTools符号执行与模糊测试工具的比较综述DeepLearningBasedVulnerabilityDetection:AreWeThereYet?基于深度学习的漏洞检测研究https://github.com/VulDetProject/ReVe
  • Datawhale AI夏令营 于弋gg 人工智能计算机视觉python
    一、分析CV识别任务任务分析自己研究生期间做过的大多是无监督任务，监督任务做的很少。比如，之前用过yolov5做过滑动验证码的识别，给滑动验证码的缺口打标签是项耗时费力的工作。本次任务相同，是给非机动车、机动车打标签。frame_id：不同帧event_id：一帧里面出现的不同车辆idbbox：车辆位置模型输入输出猜测1）如果识别车辆很容易，那么输入原始音频x，标出每帧的位置作为输出，记为y。放进
  • 《C++与新兴数据库技术的完美交互：开启高效数据处理新时代》 程序猿阿伟 c++数据库开发语言
    在当今快速发展的科技领域，数据库技术不断推陈出新，为数据的存储、管理和检索带来了更高效、更灵活的解决方案。而C++作为一种强大的编程语言，如何更好地与新兴的数据库技术进行交互，成为了众多开发者关注的热点问题。一、新兴数据库技术的崛起随着大数据、云计算和人工智能等技术的飞速发展，传统的关系型数据库在某些场景下已经难以满足日益增长的需求。新兴的数据库技术，如NoSQL数据库、NewSQL数据库、分布式
  • 【ShuQiHere】微调与训练恢复：理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法 ShuQiHere 机器学习深度学习
    【ShuQiHere】在深度学习的世界中，训练一个模型不仅需要时间，还需要大量的计算资源。比如，你已经花了几天时间训练一个模型，但突然间，电脑崩溃了，你的所有进度都丢失了。这种情况就像是在一场马拉松比赛的最后一公里摔倒，让人沮丧至极。那么，有没有什么方法可以避免这种悲剧呢？今天，我们就来聊聊如何通过保存和加载模型的权重来应对这些挑战，确保你在深度学习的旅程中不会白费功夫。模型保存和加载的背景训练一
  • Phenaki——文本描述生成动画或视频，动态视频序列。 爱研究的小牛 AIGC—视频AIGC人工智能深度学习音视频
    一、Phenaki介绍Phenaki是一个先进的视频生成系统，能够根据输入的文本描述生成连续且符合语义的视频内容。Phenaki的核心在于将文本描述转化为视频的过程，通过一系列深度学习技术实现高质量、流畅的视频生成。二、Phenaki核心功能1.文本到视频生成(Text-to-VideoGeneration)Phenaki的最重要功能是根据自然语言文本描述生成连续的视频。用户只需输入一段描述，模型
  • 【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化 ShuQiHere 神经网络rnn人工智能
    【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。虽然FNN在许多任务中表现出色，但当面对时间序列数据时，例如预测股票价格，它往往显得力不从心。这是因为FNN无法有效利用历史信息来预测未来的走势。为了解决这一问题，循环神经网络（RNN）被引入。通过这个熟悉的例子——股票价格预测，我们将一步步探讨RNN是如何从FNN演化而来的
  • 【ShuQiHere】卷积神经网络（CNN）：从输入到输出的逐层解析 ShuQiHere cnn人工智能神经网络
    【ShuQiHere】卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是深度学习领域的一个里程碑。它的出现不仅改变了计算机视觉的格局，还影响了各类数据处理任务，如语音识别和自然语言处理。随着深度学习的蓬勃发展，CNN成为了图像处理任务中的标准工具。那么，CNN到底是什么？它又是如何工作的？在本文中，我们将通过手写数字识别的例子，逐层解析CNN的每个部分，帮助你全面理解这
  • 百度飞桨教程（一） 怎么这么多名字都被占了 百度paddlepaddle人工智能
    百度飞桨（paddle），是一个开源的深度学习平台百度飞桨的安装pipinstallpaddlepaddle-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple手写数字识别案例我们来通过一个案例，大概了解paddle的使用importpaddleimportnumpyasnpfrompaddle.vision.transformsimportNormalizetransfo
  • 第T10周：数据增强 OreoCC 深度学习人工智能tensorflow2
    >-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**第10周：数据增强难度：夯实基础⭐⭐语言：Python3、TensorFlow2要求：学会在代码中使用数据增强手段来提高acc请探索更多的数据增强手段并记录在本教程中，你将学会如何进行数据增强，并通过数据增强用少量数据达到非常非常棒的识别准确率。我将展示两种数据增强方式，以及如何自定义数据增强方式并将其放到
  • 深度学习系列70：模型部署torchserve IE06 深度学习系列深度学习人工智能
    1.流程说明ts文件夹下，从launcher.py进入，执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含：读取args，创建pid文件找到java，启动model-server.jar程序，同时读取log-config文件，TEMP文件夹地址，TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数，启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket
  • 因果的数学推断对人工智能演进路径的影响 奔跑的阿牛
    「为什么」读后感这本书属于跟热点的盲买，这涉及到读书的选择误区问题，除了针对相关主题的针对性阅读以及根据个人偏爱挑选相关领域的书，随机热点的选择图书，对避免喜爱偏见颇有助益，当然这个过程也有选择，不是泥沙俱下的照单全收，分寸把握自己掌握。想当然的认为这是一本关于哲学四辩的通俗读物，日常对话中难免会问几个为什么，读完，却未免慨叹，因果问题的量化，用数学公式表达出来，在诸多实践领域的应用竟然力量如此惊
  • Facebook开发的机器人：技术创新与应用实践 啊取名真困难 facebook机器人人机交互运维新媒体运营
    引言在数字化时代，FacebookMessenger已成为企业与客户沟通的重要渠道。聊天机器人的引入，不仅提升了客户服务的效率，也为企业带来了新的互动方式。一、聊天机器人的兴起1.1客户需求的变化随着消费者对即时服务的需求日益增长，聊天机器人提供了一个快速响应的解决方案。1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展，让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器
  • AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用 AI大模型应用之禅 计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与深度学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支，旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器，例如学习、解决问题和决策。近年来，人工智能取得了显著的进展，这在很大程度上归功于深度学习的崛起，深度学习是一种强大的机器学习形式，它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式
  • ChatGPT的原理 wfx0002 人工智能人工智能
    ChatGPT，美国OpenAI[1]研发的聊天机器人程序[12]，于2022年11月30日发布[2-3]。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文[21]等任务。[2]发展历程编辑播报ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI
  • 基于深度学习的金属锈蚀检测系统详细实施指南 A等天晴 计算机视觉深度学习人工智能
    1.项目背景与目标设定金属锈蚀是工业领域面临的一个普遍问题，它可能导致结构失效、安全隐患和巨大的经济损失。传统的锈蚀检测方法通常依赖人工视觉检查，这种方法不仅耗时耗力，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果不一致或遗漏重要的锈蚀区域。随着深度学习技术的快速发展，特别是在计算机视觉领域的突破，我们现在有能力开发出更加高效、准确的自动化锈蚀检测系统。这个项目的主要目标是构建一个基于最新YOLO（Yo
  • Langchain-Chatchat本地部署的解决方案 herosunly 大模型RAGlangchain-chat本地部署解决方案
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
  • ChatGPT 3.5/4.0简单使用手册 老童聊AI 明哥陪你学Pythonchatgpt
    ChatGPT3.5/4.0是一种先进的人工智能聊天机器人，能够理解和生成自然语言文本，为用户提供信息检索、问题解答、语言翻译等服务。系统要求操作系统：无特定要求，支持主流操作系统。网络连接：需要稳定的网络连接来使用在线服务。安装与注册访问ChatGPT官方网站或下载相应的应用程序。创建账户：根据网站或应用程序的指示完成注册流程。登录：使用注册的账户信息登录。备注：因为国内环境原因，所以我们不得以
  • 深度学习100问23:什么是前馈型神经网络 不断持续学习ing 人工智能自然语言处理机器学习
    嘿，前馈型神经网络就像一个神奇的小工厂哟！一、定义及原理这个小工厂呀，有个特别的工作方式。数据就像是原材料，从输入层这个“大门”进入工厂。然后呢，这些数据一路向前，经过一个又一个隐藏层，就好像经过不同的加工车间。每个车间都对数据进行一番特别的处理和改造。最后，数据到达输出层这个“成品出口”，变成了我们想要的结果。在这个过程中，数据只能一个劲儿地往前跑，可不能绕回来，就像一条单行道。比如说，如果我们
  • python 数据挖掘与机器学习 科研的力量 人工智能ChatGPTpython数据挖掘机器学习神经网络随机森林决策树贝叶斯
    近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。模块一：课前准备Python编程基础与进阶Python编程入门1、Python环境搭建（
  • 大模型是如何炼成的：揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧 AI大模型_学习君 深度学习人工智能大模型训练ai大模型LLM大语言模型大模型应用
    引言：近年来，人工智能领域的突破性进展与大模型的崛起密不可分。从GPT-3到BERT，这些大型预训练模型在各种任务上展现出了惊人的能力。那么，这些大模型是如何训练出来的呢？本文将通过具体案例，带你走进深度学习训练的世界，一探究竟，并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集：大模型的训练需要海量的数据。例如，GPT-3的训练数据包含了数十亿网页文本，而BERT则使用了维基百科
  • Java人证合一接口原理、身份证识别、人工智能 翔云API 人工智能
    人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人证合一接口，一般是指人脸与身份证识别接口的相结合，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人
  • 做大模型 千万别买苹果笔记本电脑 路人与大师 电脑
    对于大模型（如大型神经网络模型）的训练和推理，苹果笔记本电脑（尤其是搭载AppleSilicon芯片的MacBook）确实存在一些限制，这些问题可能让开发者在处理大规模AI项目时感到不适合。以下是一些主要原因：1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制：Apple自家芯片（如M1和M2）的GPU架构与传统的NVIDIAGPU（通常是深度学习和大模型训练的首选）不同。NVIDIA的C
  • AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理 wypdao 人工智能AIGC算法人工智能深度学习机器学习
    人工智能（AI）是一个涵盖广泛领域的技术词汇，近年来受到了越来越多的关注和应用。然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。本文将帮助读者梳理这些重要概念，厘清它们之间的关系和区别。一、人工智能（AI）首先，人工智能（AI）是一个广泛的领域，包含了任何通过计算机程序实现的智能行为。AI的目标是让机器
  • Yolov8和杂草检测 Diros1g YOLO
    1.网址收集Yolov8官方网站：Train-UltralyticsYOLODocsgithub非官方介绍教程网站：【YOLOv8系列】（二）YOLOv8环境配置，手把手嘴对嘴保姆教学-CSDN博客【YOLOv8系列】（三）YOLOv8应用实践：从识别到分类再到分割的全方位视觉解决方案-CSDN博客【YOLOv8系列】（四）YOLOv8使用自己的数据集进行模型训练，成就感满满_yolov8训练自己
  • 昇思25天学习打卡 十分钟ll 昇思25天学习打卡pythonpytorch视觉检测图像处理
    @[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵（2维张量）及更高维的数组。张量基本用法（mindspore）data=[1,0,1,0]x_data=Tensor(data)print(x_data,x_data.shape,x_data.dt
  • 基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习YOLO人工智能
    【算法介绍】基于YOLOv8的脑肿瘤检测系统是一项前沿的医疗应用，该系统利用YOLOv8这一高效的目标检测算法，实现对脑肿瘤病灶的快速、准确识别。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，不仅继承了前代版本在速度和精度上的优势，还通过改进的网络结构和优化策略，进一步提升了模型性能。在脑肿瘤检测中，YOLOv8通过深度学习技术，自动从脑部图像中提取特征，并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
  • DataWhale AI夏令营 2024大运河杯-数据开发应用创新赛-task2 十分钟ll DataWhaleAI夏令营人工智能目标跟踪计算机视觉DataWhale竞赛大运河杯机器学习
    DataWhaleAI夏令营2024大运河杯-数据开发应用创新赛YOLO(YouOnlyLookOnce)上分心得分享YOLO(YouOnlyLookOnce)YOLO算的上是近几年最火的目标检测模型了，被广泛的应用在工业、学术等领域。YOLOv1（YouOnlyLookOnce第一版）于2016年由JosephRedmon等人在其论文《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-T
  • knob UI插件使用 换个号韩国红果果 JavaScriptjsonpknob
    图形是用canvas绘制的 js代码 var paras = { max:800, min:100, skin:'tron',//button type thickness:.3,//button width width:'200',//define canvas width.,canvas height displayInput:'tr
  • Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库 白糖_ JQuery Mobile
    目录导航   SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库，目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好，很容易使用，很小，高效而且可靠。   因为Android已经集成了SQLite，所以开发人员无需引入任何JAR包，而且Android也针对SQLite封装了专属的API，调用起来非常快捷方便。   我也是第一次接触S
  • impala-2.1.2-CDH5.3.2 dayutianfei impala
    最近在整理impala编译的东西，简单记录几个要点： 根据官网的信息（https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala）： 1. 首次编译impala，推荐使用命令： ${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format 2.仅编译BE ${I
  • 求二进制数中1的个数 周凡杨 java算法二进制
    解法一： 对于一个正整数如果是偶数，该数的二进制数的最后一位是 0 ，反之若是奇数，则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此，可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。   public int bitCount(int x){ int count = 0; while(x!=0){ if(x%2!=0){ /
  • spring中hibernate及事务配置 g21121 Hibernate
    hibernate的sessionFactory配置： <!-- hibernate sessionFactory配置 --> <bean id="sessionFactory" class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean"> <
  • log4j.properties 使用 510888780 log4j
    log4j.properties 使用 一.参数意义说明 输出级别的种类 ERROR、WARN、INFO、DEBUG ERROR 为严重错误 主要是程序的错误 WARN 为一般警告，比如session丢失 INFO 为一般要显示的信息，比如登录登出 DEBUG 为程序的调试信息 配置日志信息输出目的地 log4j.appender.appenderName = fully.qua
  • Spring mvc-jfreeChart柱图（2） 布衣凌宇 jfreechart
    上一篇中生成的图是静态的，这篇将按条件进行搜索，并统计成图表，左面为统计图，右面显示搜索出的结果。 第一步：导包 第二步；配置web.xml(上一篇有代码) 建BarRenderer类用于柱子颜色 import java.awt.Color; import java.awt.Paint; import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
  • 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer aijuans Spring3
    PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。 PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java
  • maven 之 cobertura 简单使用 antlove maventestunitcoberturareport
    1. 创建一个maven项目 2. 创建com.CoberturaStart.java package com; public class CoberturaStart { public void helloEveryone(){ System.out.println("=================================================
  • 程序的执行顺序 百合不是茶 JAVA执行顺序
          刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧   代码如下;     经典的程序执行面试题 //关于程序执行的顺序 //例如： //定义一个基类 public class A(){ public A(
  • 设置session失效的几种方法 bijian1013 web.xmlsession失效监听器
    在系统登录后，都会设置一个当前session失效的时间，以确保在用户长时间不与服务器交互，自动退出登录，销毁session。具体设置很简单，方法有三种：（1）在主页面或者公共页面中加入：session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒，即在没有活动15分钟后，session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的，而不是客户端。所
  • java jvm常用命令工具 bijian1013 javajvm
    一.概述         程序运行中经常会遇到各种问题，定位问题时通常需要综合各种信息，如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据，进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法，主要包含以下工具:       &nbs
  • 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解 bit1129 Spring常用注解
    Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后，对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态，写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个： Autowired Resource Component Service Controller Transactional 根据它们的功能、目的，可以分为三组，Autow
  • mysql 操作遇到safe update mode问题 bitray update
        我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.     在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行 SET
  • nginx_perl试用 ronin47 nginx_perl试用
    因为空闲时间比较多，所以在CPAN上乱翻，看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine)，现在托管在github.com上。地址见：https://github.com/zzzcpan/nginx-perl 这个模块的目的，是在nginx内置官方perl模块的基础上，实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能（这里
  • java-63-在字符串中删除特定的字符 bylijinnan java
    public class DeleteSpecificChars { /** * Q 63 在字符串中删除特定的字符 * 输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。 * 例如，输入”They are students.”和”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.” */ public static voi
  • EffectiveJava--创建和销毁对象 ccii 创建和销毁对象
    本章内容： 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器 2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器（Builder模式） 3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性 4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力 5. 避免创建不必要的对象 6. 消除过期的对象引用 7. 避免使用终结方法 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器     类可以通过
  • [宇宙时代]四边形理论与光速飞行 comsci
       从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行？    一组星体组成星座  向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带，按照四边形-频率假说  一组频率就代表一个时空的入口    那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道，该时空通道在三维空间的投影是一
  • ubuntu server下python脚本迁移数据 cywhoyi pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
    因为是在Ubuntu下，所以安装python、pip、pymysql等都极其方便，sudo apt-get install pymysql， 但是在安装cx_Oracle（连接oracle的模块）出现许多问题，查阅相关资料，发现这边文章能够帮我解决，希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602 1.安装python 2.安装pip、pymysql
  • Ajax正确但是请求不到值解决方案 dashuaifu Ajaxasync
    Ajax正确但是请求不到值解决方案   解决方案：1 .     async: false ,    2.     设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法！！！！！！！   例如：   $.ajax({     &
  • windows安装配置php+memcached dcj3sjt126com PHPInstallmemcache
    Windows下Memcached的安装配置方法 1、将第一个包解压放某个盘下面，比如在c:\memcached。 2、在终端（也即cmd命令界面）下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。 3、再输入： 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。（需要注意的: 以后memcached将作为windo
  • iOS开发学习路径的一些建议 dcj3sjt126com ios
    iOS论坛里有朋友要求回答帖子，帖子的标题是： 想学IOS开发高阶一点的东西，从何开始，然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字，我就把我写的回复也贴到博客里来分享，希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享，地址：http://bbs.csdn.net/topics/390920759   下面是我回复的内容：   结合自己情况聊下iOS学习建议，
  • Javascript闭包概念 fanfanlovey JavaScript闭包
    1.参考资料 http://www.jb51.net/article/24101.htm http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462 2.内容概述 要理解闭包，首先需要理解变量作用域问题 内部函数可以饮用外面全局变量 var n=999; 　　functio
  • yum安装mysql5.6 haisheng mysql
    1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm   2、yum install mysql   3、yum install mysql-server   4、vi /etc/my.cnf   添加character_set_server=utf8
  • po/bo/vo/dao/pojo的详介 IT_zhlp80 javaBOVODAOPOJOpo
        JAVA几种对象的解释 PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递，和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
  • java设计模式 kerryg java设计模式
    设计模式的分类：    一、 设计模式总体分为三大类： 1、创建型模式（5种）：工厂方法模式，抽象工厂模式，单例模式，建造者模式，原型模式。 2、结构型模式（7种）：适配器模式，装饰器模式，代理模式，外观模式，桥接模式，组合模式，享元模式。 3、行为型模式（11种）：策略模式，模版方法模式，观察者模式，迭代子模式，责任链模式，命令模式，备忘录模式，状态模式，访问者
  • [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇 木头.java springwebserviceCXF
    Spring 版本3.2.10 CXF 版本3.1.1 项目采用MAVEN组织依赖jar 我这里是有parent的pom，为了简洁明了，我直接把所有的依赖都列一起了，所以都没version，反正上面已经写了版本 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
  • Google 工程师亲授：菜鸟开发者一定要投资的十大目标 qindongliang1922 工作感悟人生
    身为软件开发者，有什么是一定得投资的？ Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资，第一项就是身体健康，英文与数学也都是必备能力吗？来看看他怎么说。（以下文字以作者第一人称撰写）） 你的健康 无疑地，软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时，休息时间只有一点点，绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险，
  • linux打开最大文件数量1,048,576 tianzhihehe clinux
    File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often  considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
  • java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释 衞酆夼 javaVOBOPOJOpo
    PO:persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理，可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。 BO:business object业务对象 封装业务逻辑的java对象
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他