灼清回梦
灼清回梦

yolov2

yolov2_第1张图片

 yolov2_第2张图片

yolov2_第3张图片

对比yolov1，v1最后7*7*1024经过多层全连接才变成7*7*30，为何不直接用一次卷积呢，所以v1比较繁琐。

yolov2_第4张图片 所以v2中就不要全连接层了

yolov2_第5张图片

 yolov2_第6张图片

 yolov2_第7张图片

yolov2_第8张图片 

 

 

 

 

你可能感兴趣的:(YOLO)

  • 柑橘叶子病害检测数据集VOC+YOLO格900张3类别 FL1623863129 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)：900标注数量(xml文件个数)：900标注数量(txt文件个数)：900标注类别数：3标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["canker","kar
  • 三种方式实现人车流统计（yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou） Jayson God 人工智能c++yolov5opencv算法人工智能
    一、运行环境1、项目运行环境如下2、CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++，使用的第三方库，onnxruntime-linux-x64-1.12.1，opencv-4.6.0opencv官方地址Releases-OpenCVopencvgithub地址https://github.com/opencv/opencv/tr
  • 从养殖场到科技前沿：YOLOv11+OpenCV精准计数鸡蛋与鸡 星际编程喵 Python探索之旅YOLOopencv人工智能python目标检测计算机视觉
    前言谁能想到，鸡蛋和鸡的计数居然能变成一项高科技活儿？想象一下，早上去市场，卖家把鸡蛋摔得稀巴烂，结果鸡蛋滚得到处都是——难道你就得一个个捡回来数？还得小心别弄错？可是，你又不是超人！别担心，科技来帮忙！今天的主角是YOLOv11和OpenCV，它们是计算机视觉领域的两位大佬，专门为你解决这一难题。无论是鸡蛋还是鸡，它们都能精准识别，数得清清楚楚。不信？那我们就一起去看看怎么用这对“黄金搭档”解决
  • YOLOv11 火焰识别：智能时代的火灾预警新利器 星际编程喵 Python探索之旅YOLOpython目标检测机器学习人工智能开发语言
    前言随着人工智能（AI）在各个领域如火如荼发展，图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型，图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天，我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会，YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
  • AI：236-基于RCS-OSA的YOLOv8改进 | 增强空间对象注意力实现小物体检测精度提升 一键难忘 精通AI实战千例专栏合集人工智能YOLO目标跟踪RCS-OSA
    本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~文章目录1.通过RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点2.理论
  • YOLOv1 损失函数 余将董道而不豫兮 YOLO神经网络python深度学习人工智能机器学习计算机视觉
    相关文章YOLOv1论文简要YOLOv1数据集加载YOLOv1损失函数YOLOv1模型构建与训练YOLOv1目标检测项目地址：YOLOv1VOC2007笔者训练的权重地址：阿里云盘分享10秒文章速览对于YOLOv1的损失函数，使用Python程序实现损失函数的计算关于损失函数的计算，在《YOLOv1论文简要》一文中已经进行了较详细的解释。只不过，在本文中，需要以代码的形式表达出来平方和误差在YOL
  • labelme转YOLOv8、YOLOv5 标签格式 标注数据 一颗小树x YOLO目标检测实践应用labelmeYOLOv8YOLOv5标签格式标注数据
    前言本文分析将labelme的标签，转为YOLOv8、YOLOv5的格式，实现模型训练。首先了解YOLOv8和YOLOv5标签格式，然后了解labelme标签格式，最近实现数据格式转换。1、YOLOv8和YOLOv5标签格式YOLOv8的标签格式与YOLOv5基本相同，使用一种简单的txt文本格式，来存储每个图像的标注数据。每个图像对应一个文本文件，这些文本文件与图像文件位于同一目录并且具有相同的
  • yolov8(8.2.10)+deepsort（demo） fengsongdehappy YOLO
    只需要训练好yolov8的检测模型然后调用：results=model.track(frame,persist=True)#执行跟踪，persist=True表示持续跟踪。保持同一个人在多帧画面的id一就可以完整代码：importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromcollectionsimportdefaultdict#框的中心点的历史轨
  • YOLOv8中Bottleneck模块详解 王了了哇 YOLO计算机视觉深度学习pytorchpython
    1.Bottleneck模块介绍Bottleneck模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强，是网络中的核心构建模块之一。它的主要功能是通过卷积操作来处理输入特征图，并在适当情况下应用残差连接，使得信息能够有效地通过网络层进行传播。2.Bottleneck模块的位置和作用在YOLOv8的网络结构中，Bottleneck模块被多次使用，主要出现在以下几个部分：Backbone部分：在多个层次上
  • 使用 YOLOv8 模型分析摄像头的图像 欣然～ YOLO
    在Python中使用YOLOv8模型分析摄像头的图像并进行分类。1.安装依赖库首先，你需要安装ultralytics库，它提供了YOLOv8的PythonAPI。可以使用以下命令进行安装：bashpipinstallultralytics2.编写Python代码以下是一个使用YOLOv8模型对摄像头图像进行分类的示例代码：importcv2fromultralyticsimportYOLO#加载预
  • 【YOLO】常用脚本 我才是真正的17号 脚本YOLO人工智能深度学习
    目录VOC转YOLO划分训练集、测试集与验证集VOC转YOLOimportosimportxml.etree.ElementTreeasETdefconvert(size,box):dw=1./size[0]dh=1./size[1]x=(box[0]+box[1])/2.0y=(box[2]+box[3])/2.0w=box[1]-box[0]h=box[3]-box[2]x=x*dww=w*d
  • yolo使用的一些脚本 一休哥※ YOLO深度学习python
    合并yolo标注label输入两个路径的labels，可以特定的32类别的标注合并到target_dir目录中的txt中#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2024/6/1917:57#@Author:sjh#@Site:#@File:python_txt.py#@Comment:importos#定义源目录和目标目录source_dir=r"E:\Download\Dataset
  • yolo数据增强 攀神 YOLOpython开发语言
    importosimportcv2importnumpyasnpimportalbumentationsasA#定义数据增强的变换，可以根据需要自定义transform=A.Compose([A.HorizontalFlip(p=0.5),#水平翻转A.RandomBrightnessContrast(p=0.5),#随机亮度和对比度A.Rotate(limit=15,p=0.5),#随机旋转A.
  • 基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码） 深度学习&目标检测实战项目 深度学习YOLOpython人工智能目标跟踪计算机视觉开发语言
    一、前言随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）已广泛应用于各种实际场景中，特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用，已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来，随着深度学习的突破，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确、实时的特点，广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中，活体人脸检测
  • 【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测 XD742971636 深度学习机器学习深度学习YOLO目标检测
    介绍一个酷炫的目标检测方式：论文：https://arxiv.org/abs/2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式：区域-文本对3.2模型架构3.3可重参数化的视觉-语言路径聚合网络（RepVL-PAN）3.4预训练
  • Python知识点：基于Python技术，如何使用YOLO进行实时物体检测 超哥同学 Python系列pythonYOLO开发语言面试编程
    开篇，先说一个好消息，截止到2025年1月1日前，翻到文末找到我，赠送定制版的开题报告和任务书，先到先得！过期不候！使用YOLO进行实时物体检测的Python技术详解实时物体检测是计算机视觉中的一个关键任务，它要求算法能够快速且准确地识别和定位图像或视频流中的物体。YOLO（YouOnlyLookOnce）算法因其速度快、性能高而受到广泛关注。在本文中，我们将详细介绍如何使用Python和YOLO
  • 基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码） 深度学习&目标检测实战项目 深度学习YOLOpython目标检测人工智能开发语言
    引言近年来，计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用，特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效且准确的目标检测能力，成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中，快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
  • 基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程 深度学习&目标检测实战项目 YOLO深度学习uiYOLOv5人工智能计算机视觉
    随着工业自动化的发展，木材加工行业对产品质量的要求日益提高。木材表面缺陷的检测是确保产品质量的重要环节。传统的人工检测方式不仅费时费力，而且容易受到人为因素的影响。基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLOv5，凭借其优越的实时性和准确性，成为木材表面缺陷检测的有效工具。本博客将详细介绍如何构建一个基于YOLOv5的木材表面缺陷检测系统，包括数据集准备、模型训练、UI界面开发及完整代码实现。目录目
  • 还没搞懂YOLO v7，YOLO v8已经来了！ 沃恩智慧 目标检测深度学习计算机视觉
    YOLO系列又双叒更新！只能说，YOLO系列发展地真快，已经有点跟不上了！YOLOv1-YOLOv8系列回顾YOLOv1：2015年JosephRedmon和AliFarhadi等人（华盛顿大学）YOLOv2：2016年JosephRedmon和AliFarhadi等人（华盛顿大学）YOLOv3：2018年JosephRedmon和AliFarhadi等人（华盛顿大学）YOLOv4：2020年Al
  • 【git-hub项目：YOLOs-CPP】本地实现01：项目构建 认识祂 CV计算机视觉gitcppYOLOs-CPP模型部署人工智能
    目录写在前面项目介绍最新发布说明Segmentation示例功能特点依赖项安装克隆代码仓库配置构建项目写在前面前面刚刚实现的系列文章：【Windows/C++/yolo开发部署01】【Windows/C++/yolo开发部署02】【Windows/C++/yolo开发部署03】【Windows/C++/yolo开发部署04】【Windows/C++/yolo开发部署05】必须用nividia显卡的
  • YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-patches.py 红色的山茶花 YOLO笔记深度学习
    patches.pyultralytics\utils\patches.py目录patches.py1.所需的库和模块2.defimread(filename:str,flags:int=cv2.IMREAD_COLOR):3.defimwrite(filename:str,img:np.ndarray,params=None):4.defimshow(winname:str,mat:np.nda
  • 模型实战（19）之 从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞ 实现目标检测 明月醉窗台 #深度学习实战例程目标检测人工智能计算机视觉图像处理YOLO
    从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理，CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码python、C++效果如下：output_video_11.搭建环境拉下官方代码根据配置下载虚拟环境所需包详细步骤如下：
  • rk3588部署yolov8视频目标检测教程 今夕是何年， 视觉算法部署YOLO目标检测人工智能
    目录1.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）1.2导出rknn环境（电脑端执行）2.训练部分（电脑端执行）2.1训练脚本（电脑端执行）3.onnx转rknn（电脑端执行）1.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）#使用conda创建一个python环境condacreate-ntorchpython=3.9#激活环境condaactivatetorch#安装yolov8p
  • YOLO各版本原理和优缺点解析 Ash Butterfield 计算机视觉
    YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，以其高速度和较高精度著称。以下是各版本的详细介绍及优缺点分析：1.YOLOv1（2016年）原理：将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格，每个网格预测多个边界框和类别置信度。使用单个神经网络直接对图像进行前向传播预测边界框和类别标签。优点：速度快，适合实时应用。模型结构简单，易于实现和训练。缺点：对小目标检测效果差，容易
  • 学习系列二：常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等 小啊磊_Vv 目标检测YOLO人工智能计算机视觉json
    常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的txt格式三、yolo的目标检测txt格式转coco数据集标签的json格式四、xml格式转yolo数据集标签的txt格式五、根据yolo的目标检测训练的最好权重推理图片六、根据yolo
  • 【目标检测】YOLO格式数据集txt标注转换为COCO格式JSON ericdiii 目标检测目标检测YOLOjson
    YOLO格式数据集：images|--train|--test|--vallabels|--train|--test|--val代码：importosimportjsonfromPILimportImage#设置数据集路径dataset_path="path/to/your/dataset"images_path=os.path.join(dataset_path,"images")labels_
  • 目标检测:yolo格式txt转换成COCO格式json 詹姆斯德 格式转换目标检测YOLOjson
    修改对应文件路径即可,其他根据txt或者希望生成的json做轻微调整#-*-coding:utf-8-*-importosimportjsonfromPILimportImagecoco_format_save_path="/home/admin1/data/LVIS"#要生成的标准coco格式标签所在文件夹yolo_format_classes_path="/home/admin1/data/L
  • YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-ops.py 红色的山茶花 YOLO笔记深度学习
    ops.pyultralytics\utils\ops.py目录ops.py1.所需的库和模块2.classProfile(contextlib.ContextDecorator):3.defsegment2box(segment,width=640,height=640):4.defscale_boxes(img1_shape,boxes,img0_shape,ratio_pad=None,pa
  • 基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统 深度学习&目标检测实战项目 深度学习YOLO目标跟踪人工智能目标检测计算机视觉
    1.引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像处理领域的应用逐渐展现出强大的能力，尤其是在目标检测任务上。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型作为一种高效的目标检测算法，以其实时性和高精度在许多领域得到了广泛应用。海洋动物的检测任务也因此受益，借助深度学习模型，我们可以实时、自动地检测海洋中的动物，有助于海洋生态研究、环境保护以及水下监测等多个领域。本文将详细介绍如何基于YOLO
  • 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的车站行李监控系统：深度学习应用与实现 深度学习&目标检测实战项目 YOLO深度学习人工智能目标检测目标跟踪
    引言在现代车站，行李监控是一项至关重要的安全任务。随着交通安全要求的不断提高，尤其是在车站等人流密集的场所，及时检测和识别行李不仅有助于防止行李遗失或误取，还能有效地减少潜在的安全威胁。传统的人工检查方法已经无法满足快速响应和高精度的需求，而基于深度学习的目标检测技术，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，成为了高效解决此类问题的理想选择。YOLO系列算法（包括YOLOv5、Y
  • mondb入手 木zi_鸣 mongodb
    windows 启动mongodb  编写bat文件， mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA mongod --help  查询各种配置 配置在mongob 打开批处理，即可启动，27017原生端口，shell操作监控端口  扩展28017，web端操作端口 启动配置文件配置， 数据更灵活 
  • 大型高并发高负载网站的系统架构 bijian1013 高并发负载均衡
            扩展Web应用程序 一.概念         简单的来说，如果一个系统可扩展，那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集，并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种：         1.
  • DISPLAY变量和xhost(原创) czmmiao display
    DISPLAY 在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
  • 获取B/S客户端IP 周凡杨 java编程jspWeb浏览器
       最近想写个B/S架构的聊天系统，因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统，所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统，由于存在客户端Java应用，所以直接在代码中获取客户端的IP，应用的方法为：    String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress(); 然而对于WEB
  • 浅谈类和对象 朱辉辉33 编程
        类是对一类事物的总称，对象是描述一个物体的特征，类是对象的抽象。简单来说，类是抽象的，不占用内存，对象是具体的， 占用存储空间。     类是由属性和方法构成的，基本格式是public  class 类名{ //定义属性 private/public 数据类型 属性名； //定义方法 publ
  • android activity与viewpager+fragment的生命周期问题 肆无忌惮_ viewpager
    有一个Activity里面是ViewPager，ViewPager里面放了两个Fragment。 第一次进入这个Activity。开启了服务，并在onResume方法中绑定服务后，对Service进行了一定的初始化，其中调用了Fragment中的一个属性。 super.onResume(); bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
  • base64Encode对图片进行编码 843977358 base64图片encoder
    /** * 对图片进行base64encoder编码 * * @author mrZhang * @param path * @return */ public static String encodeImage(String path) { BASE64Encoder encoder = null; byte[] b = null; I
  • Request Header简介 aigo servlet
    当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是，它要发送一个请求的命令行，一般是GET或POST命令，当发送POST命令时，它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request   Header)   用以指明请求数据的长度，除了Content-Length之外，它还可以向服务器发送其它一些Headers，如：    
  • HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象 alleni123 httpclient爬虫ssl
    public class HttpClientUtils { public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){ SSLContext sslContext=null; try { sslContext=new SSLContextBuilder().l
  • java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨 百合不是茶 位运算符 位移
    取反： 在二进制中第一位，1表示符数，0表示正数 byte a = -1; 原码：10000001 反码：11111110 补码：11111111 //异或: 00000000 byte b = -2; 原码：10000010 反码：11111101 补码：11111110 //异或: 00000001
  • java多线程join的作用与用法 bijian1013 java多线程
            对于JAVA的join，JDK 是这样说的：join public final void join （long millis ）throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
  • Java发送http请求(get 与post方法请求) bijian1013 javaspring
    PostRequest.java package com.bijian.study; import java.io.BufferedReader; import java.io.DataOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.HttpURL
  • 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值 bit1129 struts.xml
    在第一部份，定义了struts.xml文件，如下所示：   <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts
  • 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer bit1129 simple
    代码中关于Host和Port是割裂开的，这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下，这个例子没法运行。 实际情况是需要将host和port绑定到一起，   package kafka.examples.lowlevel; import kafka.api.FetchRequest; import kafka.api.FetchRequestBuilder; impo
  • nodejs学习api ronin47 nodejs api
    NodeJS基础 什么是NodeJS JS是脚本语言，脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS，浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS，NodeJS就是一个解析器。 每一种解析器都是一个运行环境，不但允许JS定义各种数据结构，进行各种计算，还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM，浏览器就提供了docum
  • java-64.寻找第N个丑数 bylijinnan java
    public class UglyNumber { /** * 64.查找第N个丑数 具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url] * 题目：我们把只包含因子 2、3和5的数称作丑数（Ugly Number）。例如6、8都是丑数，但14
  • 二维数组（矩阵）对角线输出 bylijinnan 二维数组
    /** 二维数组 对角线输出 两个方向 例如对于数组： { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 }, { 9, 10, 11, 12 }, { 13, 14, 15, 16 }, slash方向输出： 1 5 2 9 6 3 13 10 7 4 14 11 8 15 12 16 backslash输出： 4 3
  • [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新) comsci 工作流
       既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理    大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
  • redis常见使用 cuityang redis常见使用
    redis 通常被认为是一个数据结构服务器，主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets 引入jar包 jedis-2.1.0.jar  (本文下方提供下载) package redistest; import redis.clients.jedis.Jedis; public class Listtest
  • 配置多个redis dalan_123 redis
    配置多个redis客户端 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"       xmlns:xsi=&quo
  • attrib命令 dcj3sjt126com attr
      attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.    只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.    存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件. 
  • Yii使用公共函数 dcj3sjt126com yii
    在网站项目中，没必要把公用的函数写成一个工具类，有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用，成为公用的函数集合。 function.php如下：   <?php /**   * This is the shortcut to D
  • linux 系统资源的查看（free、uname、uptime、netstat） eksliang netstatlinux unamelinux uptimelinux free
    linux 系统资源的查看 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2167081   http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况 语法如下：   free [-b][-k][-m][-g] [-t] 参数含义 -b:直接输入free时，显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
  • JAVA的位操作符 greemranqq 位运算JAVA位移<<>>>
    最近几种进制，加上各种位操作符，发现都比较模糊，不能完全掌握，这里就再熟悉熟悉。   1.按位操作符 ：    按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位，会对两个参数执行布尔代数运算，获得结果。    与（&）运算：    1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
  • Web前段学习网站 ihuning Web
      Web前段学习网站 菜鸟学习：http://www.w3cschool.cc/   JQuery中文网：http://www.jquerycn.cn/   内存溢出：http://outofmemory.cn/#csdn.blog   http://www.icoolxue.com/   http://www.jikexue
  • 强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum justjavac r
    原文：FluxBB Joins Forces With Flarum作者：Toby Zerner译文：强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum译者：justjavac FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件，它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写，并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的，
  • java统计在线人数（session存储信息的） macroli javaWeb
    这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败！郁闷极了！   由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下，呵呵，就到备忘录了！ 我对于登录信息时使用session存储的，所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。 1、实现接口类，在web.xml文件中配置监听类，从而可以使该类完成其工作。 public class Ses
  • bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
    img{ border: 1px solid white; box-shadow: 2px 2px 12px #333; _width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px"); _height: expression(this.width &
  • SparkSQL读取HBase数据，通过自定义外部数据源 superlxw1234 sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
    关键字：SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源     前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。   SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource)，这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0，简单介绍SparkSQL自定义外部数据源，访
  • Spring Boot 1.3.0.M1发布 wiselyman spring boot
        Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布，现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下：   1.提供一个新的sprin
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他