赖床冠军
赖床冠军

PaddleDetection目标检测之水果检测（上）（yolov3_mobilenet_v1）

2021SC@SDUSC 

一、创建项目

（1）进入到https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public

（2）创建项目

PaddleDetection目标检测之水果检测（上）（yolov3_mobilenet_v1）_第1张图片

点击添加数据集：找到这两个

PaddleDetection目标检测之水果检测（上）（yolov3_mobilenet_v1）_第2张图片

然后创建即可。

会生成以下项目：

PaddleDetection目标检测之水果检测（上）（yolov3_mobilenet_v1）_第3张图片

二、启动环境，选择GPU版本

然后会进入到以下界面

PaddleDetection目标检测之水果检测（上）（yolov3_mobilenet_v1）_第4张图片

选择的两个压缩包在/home/aistudio/data/下，先进行解压：

!unzip /home/aistudio/data/data15067/fruit.zip
!unzip /home/aistudio/data/data15072/PaddleDetec.zip

之后在左边文件夹就可以看到解压后的内容了：

PaddleDetection目标检测之水果检测（上）（yolov3_mobilenet_v1）_第5张图片

三、查看fruit-detection中的内容：

PaddleDetection目标检测之水果检测（上）（yolov3_mobilenet_v1）_第6张图片

其实是类似pascal voc目标检测数据集的格式

（1） Annotations

PaddleDetection目标检测之水果检测（上）（yolov3_mobilenet_v1）_第7张图片

以第一个apple_65.xml为例：

folder：文件夹名称

filename：图片名称

path：文件地址

size：图片的大小

object：图片中的对象名称以及其的左下角和右上角的坐标。


    train
    apple_65.jpg
    C:\tensorflow1\models\research\object_detection\images\train\apple_65.jpg
    
        Unknown
    
    
        800
        600
        3
    
    0
    
        apple
        Unspecified
        0
        0
        
            70
            25
            290
            226
        
    
    
        apple
        Unspecified
        0
        0
        
            35
            217
            253
            453
        
    
    
        apple
        Unspecified
        0
        0
        
            183
            177
            382
            411
        
    
    
        apple
        Unspecified
        0
        0
        
            605
            298
            787
            513
        
    
    
        apple
        Unspecified
        0
        0
        
            498
            370
            675
            567
        
    
    
        apple
        Unspecified
        0
        0
        
            333
            239
            574
            463
        
    
    
        apple
        Unspecified
        0
        0
        
            191
            350
            373
            543
        
    
    
        apple
        Unspecified
        0
        0
        
            443
            425
            655
            598

（2）ImageSets

里面只有一个文件夹Main，Main里面有：

PaddleDetection目标检测之水果检测（上）（yolov3_mobilenet_v1）_第8张图片

分别看下是什么：

val.txt：验证集图片的名称

orange_92
banana_79
apple_94
apple_93
banana_81
banana_94
orange_77
mixed_23
orange_78
banana_85
apple_92
apple_79
apple_84
orange_83
apple_85
mixed_21
orange_91
orange_89
banana_80
apple_78
banana_93
mixed_22
orange_94
apple_83
banana_90
apple_77
orange_79
apple_81
orange_86
orange_95
banana_88
orange_85
orange_80
apple_80
apple_82
mixed_25
apple_88
banana_83
banana_77
banana_84
banana_92
banana_86
apple_87
orange_84
banana_78
orange_93
orange_90
banana_89
orange_82
apple_90
apple_95
banana_82
banana_91
mixed_24
banana_87
apple_91
orange_81
apple_89
apple_86
orange_87

train.txt：训练集图片的名称，这里就不贴了，有点长，与验证集类似

label_list.txt：类别名称

apple
banana
orange

也就是说，水果分类检测目前只是识别三类。

你可能感兴趣的:(神经网络,深度学习,人工智能)

  • 《Python Web 框架深度剖析：Django、Flask 与 FastAPI 的选择之道》 清水白石008 课程教程学习笔记开发语言python前端django
    《PythonWeb框架深度剖析：Django、Flask与FastAPI的选择之道》开篇引入：从“胶水语言”到Web架构核心Python，自1991年由GuidovanRossum发布以来，凭借其简洁优雅的语法和强大的生态系统，逐渐成为全球最受欢迎的编程语言之一。它不仅在数据科学、人工智能、自动化脚本等领域大放异彩，更在Web开发领域构建起一套成熟的技术体系。作为一位长期从事Python开发与教
  • 目标检测-YOLOv5 wydxry 深度学习目标检测YOLO人工智能深度学习
    YOLOv5介绍YOLOv5是YOLO系列的第五个版本，由Ultralytics团队发布。虽然YOLOv5并非JosephRedmon原团队发布，但它在YOLOv4的基础上进行了重要的优化和改进，成为了深度学习目标检测领域中的热门模型之一。YOLOv5的优势不仅体现在其性能上，还包括其简洁易用、部署便捷的特点。相较于YOLOv4，YOLOv5对于代码框架的重构、推理速度的提升，以及模型的轻量化等方
  • 【DeepSeek实战】10、模型上下文协议（MCP）全解析：从核心架构到实战应用，揭秘AI协作的“凤雏”之力 无心水 人工智能架构DeepSeek实战模型上下文协议MCPCSDN技术干货DeepSeekAI大模型
    在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型（LLM）的能力不断突破，但跨模型协作、上下文一致性维护等问题却成为制约AI系统向更智能、更协同方向发展的瓶颈。模型上下文协议（ModelContextProtocol，MCP）作为专为大模型设计的标准化通信框架，如同“凤雏”之于“卧龙”，为解决这些核心问题提供了关键方案。本文将全面解析MCP的核心概念、架构设计、实操代码、应用案例及未来趋势，通过5000
  • 端到端神经网络视频编解码器介绍 码流怪侠 音视频基础深度学习-PyTorch神经网络视频编解码人工智能githubDCVC端到端神经网路音视频
    一、技术演进：从模块优化到全局智能的范式跃迁传统编解码器的效率天花板（1990-2017）架构局限：H.264/HEVC依赖手工设计的运动估计、DCT变换、熵编码模块，各模块独立优化导致全局效率损失。高分辨率瓶颈：4K/8K视频普及后，码率与画质矛盾激化，HEVC在VR场景下码率仍需>20Mbps才能保持无伪影画质。端到端神经编解码的爆发期（2017-2024）2017奠基年：Ballé团队提出超
  • 【DW11月-深度学习】Task03前馈神经网络 沫2021
    参考链接：https://datawhalechina.github.io/unusual-deep-learning/#/4.%E5%89%8D%E9%A6%88%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C一、神经元模型2.1神经元1943年，美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特·皮茨(WalterPitts)对生物神经元进行
  • AI交互的初期魅力与后期维护挑战
    AI交互的初期魅力与后期维护挑战引言在当今数字化时代，人工智能（AI）技术正迅速渗透到各个领域，特别是人机交互方面。许多开发者、设计师和用户在初次与AI交互时，往往感受到一种“一时爽”的快感。这种交互方式看似高效、智能，能够快速响应需求，提供即时反馈。然而，随着时间的推移，这种初期魅力往往会转化为高昂的后期维护成本。本文将深入讨论AI交互的这一双面性，重点分析细节沟通不足以及UI设计中AI难以处理
  • ONNX模型使用指南：从零开始掌握跨领域模型部署
    ONNX模型使用指南：从零开始掌握跨领域模型部署ONNX模型作为一种开放式的神经网络交换格式，已成为AI模型部署的行业标准。当您获得一个没有使用说明的ONNX模型时，可以通过系统化的分析和部署流程，使其在不同领域发挥作用。本文将详细阐述如何分析模型结构、配置运行环境、准备特定领域输入数据、执行推理并处理结果，同时提供图像分类、自然语言处理、医疗影像分析、金融风控和自动驾驶等领域的具体应用示例，帮助
  • Android 异构计算与 OpenCL/CUDA/OpenVX 的协同方式实战解析 观熵 国产NPU×Android推理优化android人工智能
    Android异构计算与OpenCL/CUDA/OpenVX的协同方式实战解析关键词Android异构计算、OpenCL、CUDA、OpenVX、GPU加速、NPU调度、HSA架构、神经网络推理、计算图编排、SoC协同处理、AI芯片编程摘要随着国产SoC平台持续迭代，Android系统中异构计算模式已从传统CPU+GPU并行计算，扩展到集成NPU、DSP、ISP等多核单元的复杂协同体系。在AI推理
  • 仓库货物检测：基于YOLOv5的深度学习应用与UI界面开发 YOLO实战营 YOLO深度学习ui目标跟踪目标检测人工智能
    一、引言随着电商和物流行业的快速发展，仓库货物管理已经成为企业运营中至关重要的环节。为了提高仓库管理的效率和准确性，越来越多的企业开始应用自动化技术来完成货物的盘点、分类、分拣等任务。传统的货物管理方式通常依赖人工检查，不仅效率低下，而且容易出现误差。为了克服这些问题，利用计算机视觉和深度学习技术来实现仓库货物的自动化检测成为了一种有效的解决方案。本博客将介绍如何使用YOLOv5进行仓库货物检测，
  • 【云原生】Helm来管理Kubernetes集群的详细使用方法与综合应用实战 景天科技苑 云原生K8S零基础到进阶实战云原生kubernetes容器Helmk8sk8s集群
    ✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯，先赞后看哦~作者简介：景天科技苑《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生k8s，linux，she
  • Transformer：自注意力驱动的神经网络革命引擎 大千AI助手 人工智能Python#OTHERtransformer神经网络深度学习google人工智能机器学习大模型
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！从语言理解到多模态智能的通用架构基石⚙️一、核心定义与历史意义Transformer是由Google团队在2017年论文《AttentionIsAllYouNeed》中提出的深度学习架构，其颠覆性创新在于：完全摒弃RNN/CNN：仅依赖自注意力机制（S
  • [特殊字符] LLM（大型语言模型）：智能时代的语言引擎与通用推理基座 大千AI助手 人工智能Python#OTHER语言模型人工智能自然语言处理LLM大模型Transformer
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！从千亿参数到人类认知的AI革命一、核心定义与核心特征LLM（LargeLanguageModel）是基于海量文本数据训练的深度学习模型，通过神经网络架构（尤其是Transformer）模拟人类语言的复杂规律，实现文本理解、生成与推理任务。其核心特征可概
  • 卷积神经网络-数据增强 红米煮粥 cnn人工智能神经网络
    文章目录一、概述二、数据增强的类别1.裁剪2.翻转和旋转3.随机遮挡4.图像变换5.对transforms的选择操作，使数据增强更灵活三、应用场景四、总结一、概述数据增强（也叫数据扩增）的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。二、数据增强的类别1.裁剪中心裁剪：transforms
  • 深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例 你喜欢喝可乐吗？ deeplearningdeploy深度学习YOLO目标检测
    深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。YOLOv11作为新一代目标检测模型，不仅延续了YOLO系列的高效实时性能，还在检测精度和泛化能力上取得显著突破，使其成为工业质检、安防监控、自动驾驶等领域的理想选择。本文将详细阐述这一完整流程，并结合YOLOv11的具体实现，提
  • 预测导管原位癌浸润性复发的深度学习：利用组织病理学图像和临床特征 浪漫的诗人 论文深度学习人工智能
    文章目录研究内容目的方法数据集模型开发模型训练与评估外部验证统计分析研究结果模型性能风险分层外部验证特征重要性原文链接原文献：Deeplearningforpredictinginvasiverecurrenceofductalcarcinomainsitu:leveraginghistopathologyimagesandclinicalfeatures研究背景【DCIS与IBC的关联】乳腺导管
  • Python面向对象编程(OOP)详解：通俗易懂的全面指南 盛夏绽放 python开发语言有问必答
    前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。文章目录Python面向对象编程(OOP)详解：通俗易懂的全面指南一、OOP基本概念1.什么是面向对象编程？2.OOP的四大支柱3.核心概念对比表二、类和对象1.类(Class)vs对象(Object)2.类结构详解三、OOP三大特性详解1.封装(Encapsulation)2.继承(Inherita
  • 深度学习：让 AI 拥有 “思考” 能力的核心技术 田园Coder 人工智能科普人工智能科普
    1.深度学习：突破传统的AI“进阶版”1.1什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的多层结构，让AI能够自动学习数据中的复杂特征，从而完成更高级的认知任务。例如，传统机器学习需要人类手动提取“猫有尖耳朵、胡须”等特征，而深度学习能直接从原始图片中，自主学习从像素到轮廓、再到整体形态的多层特征，最终实现更精准的识别。这种“自主提取特征”的能力，让深度学习突破了传统AI的
  • 创造力是产生有价值的新颖想法，这是三个大脑神经网络的交互作用——《跨越不可能》精读分享36 峰哥读写思
    创造力是神经网络的交互作用。这是《跨越不可能》一书，精读分享的第36篇。根据心理学的定义，创造力是产生有价值的新颖想法。在这个定义中，从大脑的结构来看，创造力总是与选择有关。大脑必须选择一个以前从未出现过的行动计划，并且要判断这个行动计划是否有效。这就要有赖于大脑中的三个神经网络的交互作用。第一个网络是注意网络。这个网络是信息选择器。创造力开始于大脑吸收新的信息。我们是用自己的注意力来吸收这些信息
  • 马斯克整出的半仙儿，Chat GPT会让多少白领失业？可能会带来哪些变化？ 良辰美景5566
    这几天，ChatGPT火了，是美国一家叫OpenAI的高科技公司研发的，背后的投资人是谁？——埃隆马斯克！这哥们儿只要一出手，注定就和新奇呀伟大呀啥的绑在一起了，他搞的项目，比如特斯拉、星链、脑机接口，光听名字就透着不俗。很多人纳闷儿，他这次搞得ChatGPT是个啥玩意儿？简单说就是一个人工智能聊天软件，这个软件比以往的智能聊天软件强在哪儿？这么说吧，这简直就是个半仙儿啊。如果您是一位老人，这个C
  • PyTorch torch.no_grad() 指南（笔记） 拉拉拉拉拉拉拉马 pytorch人工智能python笔记深度学习
    PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中，高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。显存不足（OutOfMemory,OOM）错误是开发者经常面临的挑战之一。torch.no_grad()作为PyTorch提供的一个核心工具，能够在推理（inference）和验证（validation）阶段显著优化显存使用并提升计算速度。本报告旨在全面、深入
  • 【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系？
    目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题：推理阶段显存爆掉(2)问题：Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题：中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch中model.eval()、withtorch.no_grad()和.d
  • 量子计算与AI融合的技术突破与实践路径
    量子计算与人工智能的融合正开启一个全新的技术纪元，这种"量智融合"不是简单的技术叠加，而是多领域、多学科的横向连接，通过协同创新实现非线性增长。本文将深入探讨这一领域的最新进展、技术实现路径以及行业应用案例。电子-光子-量子一体化芯片：硬件基础突破2025年7月，美国波士顿大学、加州大学伯克利分校和西北大学团队联合开发出全球首个电子-光子-量子一体化芯片系统。这一突破性成果发表在《自然·电子学》杂
  • 117、Python机器学习：数据预处理与特征工程技巧 多多的编程笔记 python机器学习开发语言
    Python开发之机器学习准备：数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分，数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念，以及它们在实际应用场景中的重要性。数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步，它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食
  • 2025年各细分产业链企业数据(汽车、数字经济、食品、制造业) 经管数据库 汽车智能手机数据分析
    本数据包含2025年及之前的所有上中下游企业信息，67个细分产业。汽车专区、数字经济专区、数字创意专区、未来产业专区、高端装备专区、新能源专区、食品农业专区、传统制造业专区等71个文件。汽车专区：充电桩制造动力电池汽车材料制造汽车制造汽车制造设备汽车座椅制造驱动电机制造燃料电池汽车制造燃料电池系统制造新能源汽车制造智能驾驶智能视觉数字经济专区：5g边缘计算大数据类服务器光通信集成电路区块链人工智能
  • 2024年，想要靠做软件测试获得高薪，还有机会吗？ 朱公子的Note 软件测试
    2024年，科技行业风云变幻，随着自动化技术和人工智能的发展，软件测试领域的竞争愈发激烈。很多人会问，现在还投身软件测试，真的能拿到高薪吗？尤其是当越来越多的自动化工具涌现，手动测试员会不会被淘汰？时间过得真快，一眨眼，2024年已经过去了一大半。最近正值金九银十招聘季，后台不免又出现了这几个同学们关心的问题：2024年还能转行软件测试吗？零基础转行可行吗？那么，2024年，软件测试行业的高薪岗位
  • 2023-09-15 五角大楼探索生成式人工智能解决方案 泰格
    佳文砺道智库2023-09-1409:58发表于北京据“防务头条”网9月12日报道，美国研究机构“特殊竞争力研究项目”（SCSP）的一份报称告，如果美国想在制定生成式人工智能的开发和使用规范方面引领全球，就必须增加联邦研发支出，建立新的政府机构，或者改变现有的政府机构。生成式人工智能可以加速新药和网络安全解决方案的发现，从根本上实现更好的计算机网络，并提高公众的理解。但在对手手中，它可能会导致更多
  • 嵌入式单片机开发实战指南： 从RISC-V到TinyML全栈技术 CodeMicro 单片机单片机risc-v嵌入式硬件
    前言：嵌入式单片机的2025年技术浪潮2025年，嵌入式系统正经历开源架构与边缘智能的双重革命。RISC-V指令集打破ARM垄断，国产芯片如兆易创新GD32VF103、先楫HPM6750实现工业级可靠性；TinyML技术让STM32L4系列在1MB内存下运行神经网络；低功耗设计使物联网节点电池寿命突破10年。本文将从架构选型→开发环境→核心技术→实战项目，全方位拆解嵌入式开发的热门技术，带你从入门
  • 探索OpenCV 3.2源码：计算机视觉的架构与实现 轩辕姐姐
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV是一个全面的计算机视觉库，提供广泛的功能如图像处理、对象检测和深度学习支持。OpenCV3.2版本包含了改进的深度学习和GPU加速特性，以及丰富的示例程序。本压缩包文件提供了完整的OpenCV3.2源代码，对于深入学习计算机视觉算法和库实现机制十分宝贵。源码的模块化设计、C++接口、算法实现、多平台支持和性能优化等方面的深入理解，都将有助于开发者的
  • 人工智能服务器处理器的全新定义 两大头部品牌旗舰款的王者之争！云储存cpu_云服务器处理器_企业服务器处理器
    一、旗舰处理器架构解析IntelXeon6900系列代表着英特尔在服务器处理器领域的最新成果，采用增强版Intel7制程工艺打造。该系列最高配置56个物理核心，通过超线程技术支持112个逻辑线程，在处理多线程任务时展现出卓越的性能表现。内存子系统方面，支持8通道DDR5-4800内存配置，最高可扩展至4TB容量，为内存密集型应用提供了充足带宽。特别值得一提的是其集成的AMX高级矩阵扩展指令集，这项
  • 院级医疗AI管理流程—基于数据共享、算法开发与工具链治理的系统化框架 Allen_Lyb 医疗高效编程研发人工智能算法时序数据库经验分享健康医疗
    医疗AI：从“单打独斗”到“协同共进”在科技飞速发展的今天，医疗人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着传统医疗模式。从最初在影像诊断、临床决策支持、药物发现等单一领域的“单点突破”，医疗AI如今已迈向“系统级协同”的新阶段。曾经，医疗AI的应用多集中在某一特定环节，比如利用深度学习算法分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断。这种单点突破式的应用虽然在一定程度上提高了医疗效率，但随着医疗行业对AI技术
  • jdk tomcat 环境变量配置 Array_06 javajdktomcat
    Win7 下如何配置java环境变量 1。准备jdk包，win7系统，tomcat安装包（均上网下载即可） 2。进行对jdk的安装，尽量为默认路径（但要记住啊！！以防以后配置用。。。） 3。分别配置高级环境变量。   电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。 分别配置 : path    &nbs
  • Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误 bijian1013 javaspring
            在工作中调另一个系统的SDK包，出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。 org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
  • LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数 Cwind java题解位运算LeetCodeAlgorithm
    原题链接：#136 Single Number 要求： 给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现两次。找出这个元素 注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间 难度：中等 分析： 题目限定了线性的时间复杂度，同时不使用额外的空间，即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，故将数组中的每个元素进
  • qq登陆界面开发 15700786134 qq
    今天我们来开发一个qq登陆界面，首先写一个界面程序，一个界面首先是一个Frame对象，即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下： public class First {         public void initul(){        jf=ne
  • Linux的程序包管理器RPM 被触发 linux
    在早期我们使用源代码的方式来安装软件时，都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序，然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装，这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤，便于广大用户的安装部署程序，程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包，提供给大家下载，我们只需要根据自己的
  • socket通信遇到EOFException 肆无忌惮_ EOFException
    java.io.EOFException at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281) at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
  • 基于spring的web项目定时操作 知了ing javaWeb
    废话不多说，直接上代码，很简单 配置一下项目启动就行 1，web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="h
  • 树形结构的数据库表Schema设计 矮蛋蛋 schema
    原文地址： http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488     程序设计过程中，我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系，如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等，通常而言，这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库，都是以二维表的形式记录存储数据信息，
  • maven将jar包和源码一起打包到本地仓库 alleni123 maven
    http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository <project> ... <build> <plugins> <plugin> <groupI
  • java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小，可读，等属性！！！ 百合不是茶
    类 File File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。 1，何为文件： 标准文件（txt doc mp3...） 目录文件（文件夹） 虚拟内存文件   2，File类中有可以创建文件的 createNewFile（）方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(）{}因为可能会抛出异常；也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
  • Spring注入有继承关系的类（2） bijian1013 javaspring
    被注入类的父类有相应的属性，Spring可以直接注入相应的属性，如下所例：1.AClass类 package com.bijian.spring.test4; public class AClass { private String a; private String b; public String getA() { retu
  • 30岁转型期你能否成为成功人士 bijian1013 成长励志
            很多人由于年轻时走了弯路，到了30岁一事无成，这样的例子大有人在。但同样也有一些人，整个职业生涯都发展得很优秀，到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因，我们接触很多30岁左右的经理人，发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前，他们的职业生涯表现很优秀，但从30岁到40岁这一段，很多人
  • 【Velocity四】Velocity与Java互操作 bit1129 velocity
    Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发，用于替代JSP标签技术，那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础，      POJO    package com.tom.servlets; public
  • 【Hive十一】Hive数据倾斜优化 bit1129 hive
    什么是Hive数据倾斜问题   操作：join,group by,count distinct 现象：任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成；查看未完成的子任务，可以看到本地读写数据量积累非常大，通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。 原因：key分布不均匀 倾斜度衡量：平均记录数超过50w且
  • 在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等 ronin47 nginx lua csrf
    Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 location /{
  • java-3.求子数组的最大和 bylijinnan java
    package beautyOfCoding; public class MaxSubArraySum { /** * 3.求子数组的最大和 题目描述： 输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。 数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。 求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。 例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
  • Netty源码学习-FileRegion bylijinnan javanetty
    今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java 可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象，而不需要相应的encoder： //pipeline（没有诸如“FileRegionEncoder”的handler）： public ChannelPipeline ge
  • 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题 cngolon 跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
    Zero Clipboard的实现原理 Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上，这样其实点击的不是按钮而是 Flash ，这样将需要的内容传入Flash，再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。 Zero Clipboard的安装方法 首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包，解压后把文件夹中两个文件：ZeroClipboard.js
  • 单例模式 cuishikuan 单例模式
    第一种（懒汉，线程不安全）： public class Singleton {   2     private static Singleton instance;   3     pri
  • spring+websocket的使用 dalan_123
    一、spring配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"    xmlns:xsi="http://www.w3.or
  • 细节问题：ZEROFILL的用法范围。 dcj3sjt126com mysql
    1、zerofill把月份中的一位数字比如1，2，3等加前导0 mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL,    -> day
  • Android开发10——Activity的跳转与传值 dcj3sjt126com Android开发
    Activity跳转与传值，主要是通过Intent类，Intent的作用是激活组件和附带数据。   一、Activity跳转 方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)   方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
  • jdbc 得到表结构、主键 eksliang jdbc 得到表结构、主键
    转自博客：http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042 假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
  • Android 应用程序开关GPS gqdy365 android
    要在应用程序中操作GPS开关需要权限： <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" /> 但在配置文件中添加此权限之后会报错，无法再eclipse里面正常编译，怎么办？ 1、方法一：将项目放到Android源码中编译； 2、方法二：网上有人说cl
  • Windows上调试MapReduce zhiquanliu mapreduce
    1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
  • 如何看待一些知名博客推广软文的行为？ justjavac 博客
    本文来自我在知乎上的一个回答：http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621 互联网上的两种典型心态： 当初求种像条狗，如今撸完嫌人丑 当初搜贴像条犬，如今读完嫌人软 你为啥感觉不舒服呢？ 难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用，你才舒服？ 就如同 Google 关闭了 Gooled Reader，那是
  • sql优化总结 macroli sql
    为了是自己对sql优化有更好的原则性，在这里做一下总结，个人原则如有不对请多多指教。谢谢！   要知道一个简单的sql语句执行效率，就要有查看方式，一遍更好的进行优化。   一、简单的统计语句执行时间 declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
  • Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结 超声波 oraclelinux
    1.linux更改主机名   (1)#hostname oracledb　　　　临时修改主机名 (2) vi /etc/sysconfig/network 　　修改hostname (3) vi /etc/hosts　　　　　　　　修改IP对应的主机名   2.linux重启oracle实例及监听的各种方法 （注意操作的顺序应该是先监听，后数据库实例） &nbs
  • hive函数大全及使用示例 superlxw1234 hadoophive函数
      具体说明及示例参 见附件文档。     文档目录：   目录 一、关系运算： 4 1. 等值比较: = 4 2. 不等值比较: <> 4 3. 小于比较: < 4 4. 小于等于比较: <= 4 5. 大于比较: > 5 6. 大于等于比较: >= 5 7. 空值判断: IS NULL 5
  • Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序 wiselyman spring 4
    4.1 @Order Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序 4.2 演示 两个演示bean package com.wisely.spring4_2.order; public class Demo1Service { } package com.wisely.spring4_2.order; public class
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他