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魔鬼面具
人工智能pytorch深度学习python
基于Ultralytics的RT-DETR改进项目.(89.9¥)为了感谢各位对RTDETR项目的支持,本项目的赠品是yolov5-PAGCP通道剪枝算法.具体使用教程自带的一些文件说明train.py训练模型的脚本main_profile.py输出模型和模型每一层的参数,计算量的脚本(rtdetr-l和rtdetr-x因为thop库的问题,没办法正常输出每一层的参数和计算量和时间)val.py使
- 【RT-DETR进阶实战】利用RT-DETR进行视频划定区域目标统计计数
Snu77
RT-DETR有效改进专栏YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉pythonRT-DETR
欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR一、本文介绍Hello,各位读者,最近会给大家发一些进阶实战的讲解,如何利用RT-DETR现有的一些功能进行一些实战,让我们不仅会改进RT-DETR,也能够利用RT-DETR去做一些简单的小工作,后面我也会将这些功能利用PyQt或者是pyside2做一些小的界面给大家使用。在开始之前给大家推荐一下我的专栏,本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制|包括二次创新
- 【RT-DETR有效改进】计算训练好权重文件对应的FPS、推理每张图片的平均时间(科研必备)
Snu77
RT-DETR有效改进专栏深度学习人工智能YOLO目标检测计算机视觉pythonRT-DETR
欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用我们训练好的权重文件计算FPS,同时打印每张图片所利用的平均时间,模型大小(以MB为单位),同时支持batch_size功能的选择,对于轻量化模型的读者来说,本文的内容对你一定有帮助,可以清晰帮你展示出模型速度性能的提升以及轻量化的效果(模型大小),对于以提高精度为目的的读者本文也能够帮助大家展示出现阶段的模型速度
- RT-DETR个人整理向理解
深度瞎学
深度学习学习笔记深度学习自动驾驶transformer边缘计算
一、前言在开始介绍RT-DETR这个网络之前,我们首先需要先了解DETR这个系列的网络与我们常提及的anchor-base以及anchor-free存在着何种差异。首先我们先简单讨论一下anchor-base以及anchor-free两者的差异与共性:1、两者差异:顾名思义,这两者一个显而易见的差别就是有无anchor,anchor-base是需要手工选取不同比例大小的anchor来得到propo
- YOLO终结者?百度最新RT-DETR:114FPS实现54.8AP,远超YOLOv8!
自动驾驶之心
YOLO深度学习人工智能计算机视觉机器学习
作者|Kissrabbit编辑|汽车人原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/626659049点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群后台回复【2D检测综述】获取鱼眼检测、实时检测、通用2D检测等近5年内所有综述!一、序言转眼间,自DETR被提出已经过去了2年了,如今又迎来了2023年,可以说,这是
- 【RT-DETR有效改进】利用SENetV2重构化网络结构 (ILSVRC冠军得主,全网独家首发)
Snu77
RT-DETR有效改进专栏YOLO人工智能深度学习计算机视觉目标检测pythonRT-DETR
欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENetV2,其是2023.11月的最新机制(所以大家想要发论文的可以在上面下点功夫),其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型,而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制但是相对于SENetV1来说V2又在全局的角度进行了考虑)
- RT-DETR算法优化改进:上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample,效果秒杀CAFFE,助力小目标检测
AI小怪兽
RT-DETR魔术师算法caffe目标检测YOLO深度学习人工智能
本文独家改进:一种超轻量高效动态上采样DySample,具有更少的参数、FLOPs,效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点,尤其在小目标检测领域涨点显著。RT-DETR魔术师专栏介绍:https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR引入前沿顶会创新(CVPR
- 【RT-DETR有效改进】利用SENetV1重构化网络结构 (ILSVRC冠军得主)
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RT-DETR有效改进专栏YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉RT-DETRpython
欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENet(Squeeze-and-ExcitationNetworks)其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型,而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制)。在SENet中,所谓的挤压和激励(Squeeze-and-Excita
- 【RT-DETR有效改进】利用YOLO-MS的MSBlock模块改进ResNet中的Bottleneck(RT-DETR深度改进)
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RT-DETR有效改进专栏YOLO深度学习目标检测人工智能计算机视觉pythonRT-DETR
欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块),我们将其用于替换我们ResNet中Basic组合出一种新的结构,来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用,我将其用于我的数据集上实验,其在轻量网络结构的同时,却能够提高一定的mAP精度,所以这是一种
- 《RT-DETR魔术师》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战 & 专栏目录
AI小怪兽
RT-DETR魔术师人工智能计算机视觉算法pytorch开发语言python深度学习
RT-DETR魔术师专栏介绍:https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR引入前沿顶会创新(CVPR2023,ICCV2023等),助力RT-DETR基于ultralytics优化,与YOLO完美结合重点:通过本专栏的阅读,后续你也可以自己魔改网络,在网络不同位置(Backbone、head、detec
- 【RT-DETR改进涨点】ResNet18、34、50、101等多个版本移植到ultralytics仓库(RT-DETR官方一比一移植)
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RT-DETR有效改进专栏人工智能深度学习YOLO目标检测计算机视觉pythonRT-DETR
欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR一、本文介绍本文是本专栏的第一篇改进,我将RT-DETR官方版本中的ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101移植到ultralytics仓库,网上很多改进机制是将基础版本的也就是2015年发布的ResNet移植到ultralytics仓库中,但是其实RT-DETR实验的ResNet和其是有很大区别的在其中有很多细节上的不同(
- 从零开始训练 RT-DETR模型最新版本教程说明(包含Mac、Windows、Linux端 )同之前的项目版本代码有区别
芒果汁没有芒果
剑指RT-DETR算法改进macoswindowslinux
从零开始训练RT-DETR-最新8.1版本教程说明本文适用Windows/Linux/Mac:从零开始使用Windows/Linux/Mac训练RT-DETR算法项目《芒果RT-DETR目标检测算法改进》适用于芒果专栏改进RT-DETR算法文章目录U版RT-DETR算法第一步配置环境1.1系列配置1.2代码执行第二步新建&训练脚本第三步运行训练第四步训练实验U版RT-DETR算法第一步配置环境首先
- 【RT-DETR有效改进】反向残差块网络EMO | 一种轻量级的CNN架构(轻量化网络,参数量下降约700W)
Snu77
RT-DETR有效改进专栏YOLO人工智能计算机视觉目标检测深度学习pythonpytorch
欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是反向残差块网络EMO,其的构成块iRMB在之前我已经发过了,同时进行了二次创新,本文的网络就是由iRMB组成的网络EMO,所以我们二次创新之后的iEMA也可以用于这个网络中,再次形成二次创新,同时本文的主干网络为一种轻量级的CNN架构,轻量化网络,参数量下降约700W。专栏链接:
- 剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型:重新思考卷积神经网络的模型扩展,使得RT-DETR目标检测模型高效涨点
芒果汁没有芒果
剑指RT-DETR算法改进目标检测深度学习神经网络
本篇内容:剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型:重新思考卷积神经网络的模型扩展,YOLO系列高效涨点CSDN芒果汁没有芒果:RT-DETR最新首发创新点改进源代码!!本博客改进源代码改进适用于RT-DETR按步骤操作运行改进后的代码即可论文地址:https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdfEfficientNet论文理论部分+原创最新改进RT-DETR
- 【RT-DETR有效改进】EfficientFormerV2移动设备优化的视觉网络(附对比试验效果图)
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RT-DETR有效改进专栏网络深度学习YOLOpytorch人工智能目标检测python
前言大家好,我是Snu77,这里是RT-DETR有效涨点专栏。本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进,内容持续更新,每周更新文章数量3-10篇。专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本,同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本,其中ResNet为RT-DETR官方版本1:1移植过来的,参数量基本保持一致(误差很小很小),
- 【RT-DETR有效改进】轻量化ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络
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RT-DETR有效改进专栏YOLO计算机视觉人工智能目标检测深度学习pythonRT-DETR
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- RT-DETR原理与简介(干翻YOLO的最新目标检测项目)
毕设阿力
YOLO目标检测人工智能
RT-DETR(Real-TimeDetection,Embedding,andTracking)是一种基于Transformer的实时目标检测、嵌入和跟踪模型。它通过结合目标检测、特征嵌入和目标跟踪三个任务,实现了高效准确的实时目标识别和跟踪。RT-DETR的核心思想是将目标检测和目标跟踪这两个传统独立的任务进行统一建模,并利用Transformer网络进行特征提取和关联学习。相比于传统的两阶段
- 【RT-DETR有效改进】华为 | GhostnetV2移动端的特征提取网络效果完爆MobileNet系列
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RT-DETR有效改进专栏华为YOLO深度学习人工智能pytorch计算机视觉python
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- 【RT-DETR有效改进】Google | EfficientNetV1一种超轻量又高效的网络 (附代码 + 添加教程)
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RT-DETR有效改进专栏YOLO深度学习人工智能pytorch计算机视觉python目标检测
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- 【RT-DETR有效改进】华为 | Ghostnetv1一种专为移动端设计的特征提取网络
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RT-DETR有效改进专栏深度学习人工智能YOLO计算机视觉华为pytorchpython
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- 超越yolo系列的RT-DETR目标检测原理与简介
E寻数据
python计算机视觉深度学习YOLO目标检测目标跟踪深度学习pytorchRTDETR
目录简介RT-DETR的核心创新高效的混合编码器IoU-aware查询选择RT-DETR的实际应用性能评估代码和使用案例不同模型性能对比参考论文:https://arxiv.org/abs/2304.08069github相关链接:https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR简介T-DETR是第一个实时端到端目标检测器。具体而言,我们设计了一个高效的混合编码器,通过解耦尺
- 【RT-DETR有效改进】轻量化CNN网络MobileNetV1改进特征提取网络
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RT-DETR有效改进专栏深度学习人工智能YOLO目标检测计算机视觉pythonRT-DETR
前言大家好,这里是RT-DETR有效涨点专栏。本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进,内容持续更新,每周更新文章数量3-10篇。专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本,同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本,其中ResNet为RT-DETR官方版本1:1移植过来的,参数量基本保持一致(误差很小很小),不同于ultra
- YOLOv5改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)
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YOLOv5改进有效专栏YOLO人工智能目标检测深度学习计算机视觉pytorchpython
一、本文改进本文给大家带来的改进机制是CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点,这个结构配合在一起只能说是完美的融合,看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的,但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的,所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合,我也将其进行了实验,在我的数据上已经做到了完美涨点!,我之前发的Damo-YOLO和
- 【RT-DETR改进涨点】MPDIoU、InnerMPDIoU损失函数中的No.1(包含二次创新)
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RT-DETR有效改进专栏人工智能YOLO目标检测深度学习计算机视觉pythonRT-DETR
前言大家好,我是Snu77,这里是RT-DETR有效涨点专栏。本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进,内容持续更新,每周更新文章数量3-10篇。专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本,同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本,其中ResNet为RT-DETR官方版本1:1移植过来的,参数量基本保持一致(误差很小很小),
- 【RT-DETR有效改进】ShapeIoU、InnerShapeIoU关注边界框本身的IoU(包含二次创新)
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RT-DETR有效改进专栏人工智能YOLO目标检测深度学习计算机视觉pythonRT-DETR
前言大家好,我是Snu77,这里是RT-DETR有效涨点专栏。本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进,内容持续更新,每周更新文章数量3-10篇。专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本,同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本,其中ResNet为RT-DETR官方版本1:1移植过来的,参数量基本保持一致(误差很小很小),
- 【RT-DETR改进涨点】为什么YOLO版本的RT-DETR训练模型不收敛的问题
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RT-DETR有效改进专栏人工智能YOLO深度学习pythonpytorch计算机视觉RT-DETR
前言大家好,我是Snu77,这里是RT-DETR有效涨点专栏。本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进,内容持续更新,每周更新文章数量3-10篇。其中提到的多个版本ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101为本人根据RT-DETR官方版本1:1移植过来的,参数量基本保持一致(误差很小很小),不同于ultralytics仓库版本的ResNet
- YOLOv8改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)
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YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习人工智能pytorchpython计算机视觉目标检测
一、本文改进本文给大家带来的改进机制是CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点,这个结构配合在一起只能说是完美的融合,看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的,但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的,所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合,我也将其进行了实验,在我的数据上已经做到了完美涨点!,我之前发的Damo-YOLO和
- RT-DETR 更换主干网络之 ShuffleNetv2 | 《ShuffleNet v2:高效卷积神经网络架构设计的实用指南》
迪菲赫尔曼
RT-DETR改进实战网络cnn人工智能YOLODETRRT-DETR
目前,神经网络架构设计多以计算复杂度的间接度量——FLOPs为指导。然而,直接的度量,如速度,也取决于其他因素,如内存访问成本和平台特性。因此,这项工作建议评估目标平台上的直接度量,而不仅仅是考虑失败。在一系列控制实验的基础上,本文得出了一些有效设计网络的实用指南。据此,提出了一种新的体系结构,称为ShuffleNetV2。综合消融实验证明,我们的模型在速度和精度方面是最先进的。论文地址:http
- RT-DETR算法改进:首发|最全Loss损失函数集合,包括WIoU、XIoU、SIoU、EfficiLoss、EIoU、DIoU、CIoU、α-IoU多种损失函数
芒果汁没有芒果
剑指RT-DETR算法改进算法人工智能计算机视觉
本篇内容:RT-DETR算法改进:超全集成超多种Loss损失函数,包括WIoU、SIoU、XIoU、EfficiLoss、EIoU、DIoU、CIoU、α-IoU多种损失函数本博客改进源代码改进适用于RT-DETR目标检测算法(ultralytics项目版本)按步骤操作运行改进后的代码即可改进RT-DETR目标检测算法专属|芒果专栏文章目录一、核心论文理论部分+最新RT-DETR算法代码实践改进二
- 使用官方版RT-DETR训练自己的数据集(Pytorch)
masterMono
pytorch人工智能python深度学习目标检测
一、环境配置本实验环境配置如下表。OperatingsystemLinux-5.15.0-86-generic-x86_64-with-glibc2.31CPUIntel(R)Xeon(R)Gold5318YCPU@2.10GHzGPUNVIDIARTXA4000Pythonversion3.11.5DeeplearningframeworkPyTorch2.0.1CUDAversion11.8M
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多