- 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
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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
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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
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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※
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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.
- 【笔记】基于ARM多核架构的项目总结:共享内存、核间通信与多核调度分析
BROKENBOAT
笔记
1:前言由于在项目中有所接触到相关的多核调度以及共享内存、核间通信等方面的知识,因此本篇笔记用来记录项目调试过程中所遇到一些问题与思考。本篇笔记是通过学习1:《ARM®GenericInterruptControllerArchitectureSpecification-GICarchitectureversion3.0andversion4.0》2:嵌入式中的多核开发和核间通信总结_核间通讯-C
- 基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
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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
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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)
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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
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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
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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
- 使用yolo11x进行物体分类
欣然~
分类人工智能深度学习
利用yolo11x进行物体识别一、物品分类代码说明模型加载:加载yolo11x.pt模型,如果这个模型在物体分类上表现不佳,可以考虑使用像yolov8n.pt这类通用的预训练模型。摄像头设置:打开电脑摄像头并将帧率设置为10fps,以此减轻处理负担。FPS计算:借助time库计算每帧的处理时间,进而得到FPS值,并在画面左上角显示。物体检测与分类:运用model(frame,conf=0.5,ve
- YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构,强化小目标检测能力
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO目标检测深度学习计算机视觉
一、本文介绍本文主要利用GOLD-YOLO中的颈部结构优化YOLOv8的网络模型。GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念,通过独特的模块设计,在不显著增加延迟的情况下,高效融合不同层级的特征信息。将其应用于YOLOv8的改进过程中,能够使模型更有效地整合多尺度特征,减少信息损失,强化对不同大小目标物体的特征表达,从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。专栏
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo