Alex_Kwan
Alex_Kwan

YOLOV5-LITE复现

一 项目说明：

二 问题点记录

2023-6-19

度申相机PYTHON SKD只有 py36的例程  → yolov5环境的python版本=3.8

重新安装python3.6后   → 安装其他依赖库是出现  ↓ numpy不支持 Python3.6

YOLOV5-LITE复现_第1张图片

2-23-6-20

pycocotools 不支持  python3.6

 

你可能感兴趣的:(YOLO)

  • YOLOv13：开启目标检测新时代，手把手教你实操 奔跑吧邓邓子 必备核心技能YOLO目标检测目标跟踪人工智能实操
    目录一、YOLOv13初印象1.1YOLO系列发展脉络1.2YOLOv13独特之处二、前期准备工作2.1环境搭建2.2依赖安装三、深入使用指南3.1模型验证3.2模型训练3.3模型推理四、应用案例与拓展4.1实际场景应用展示4.2与其他技术结合思路五、总结与展望一、YOLOv13初印象1.1YOLO系列发展脉络YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法在目标检测领域中，就如同一位不断进化的
  • 从入门到实战：YOLOv13 安装与使用全攻略 奔跑吧邓邓子 必备核心技能YOLO目标跟踪人工智能安装使用全攻略
    目录一、YOLOv13简介1.1目标检测与YOLO系列1.2YOLOv13核心技术亮点1.3性能优势展现二、前期准备2.1系统环境要求2.2软件依赖安装三、安装流程3.1获取源码3.2环境搭建3.3安装验证四、使用指南4.1模型验证4.2模型训练4.3模型推理4.4模型导出五、应用案例与技巧5.1实际应用场景展示5.2常见问题与解决方法5.3优化技巧分享六、总结与展望6.1YOLOv13回顾6.2
  • YOLOv13：目标检测的全面攻略与实战指南 奔跑吧邓邓子 必备核心技能YOLO目标检测目标跟踪人工智能全攻略实战
    目录一、YOLOv13简介1.1YOLO系列发展回顾1.2YOLOv13的特点与优势二、YOLOv13原理剖析2.1HyperACE技术详解2.2FullPAD技术详解2.3轻量级卷积替换技术详解三、YOLOv13性能对比3.1与其他YOLO版本对比3.2实际应用场景对比四、YOLOv13项目结构与使用方式4.1仓库文件结构介绍4.2快速上手步骤五、YOLOv13优化技巧5.1数据增强技巧5.2锚
  • ss928v100模型的导出、量化和转换 yunken28 python开发语言
    1、yolov8导出为onnxfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("./best.pt")model.export(format="onnx",imgsz=640,dynamic=False,simplify=True,opset=11,batch=1,half=False)以下是model.export()方法各参数的详细解释：‌format="onnx"‌指
  • 番外篇 | SEAM-YOLO：引入SEAM系列注意力机制，提升遮挡小目标的检测性能 小哥谈 YOLOv8：从入门到实战YOLO深度学习人工智能机器学习计算机视觉神经网络
    前言：Hello大家好，我是小哥谈。SEAM(Squeeze-and-ExcitationAttentionModule)系列注意力机制是一种高效的特征增强方法，特别适合处理遮挡和小目标检测问题。该机制通过建模通道间关系来自适应地重新校准通道特征响应。在遮挡小目标检测中的应用优势包括：1）通道注意力增强：SEAM通过全局平均池化捕获通道级全局信息，帮助网络在遮挡情况下仍能关注关键特征。2）多尺度特
  • 目标追踪数据标注 sethrsinine 目标跟踪
    在将YOLO（目标检测）和DeepSORT（目标追踪）结合时，数据标注需要同时满足检测和追踪的需求。以下是具体的分阶段标注策略和操作指南：一、标注的核心要求检测标注：每帧中目标的边界框（BoundingBox）和类别标签（如行人、车辆）。追踪标注：跨帧的目标ID（TrackID），确保同一目标在不同帧中ID一致。二、分阶段标注流程阶段1：视频预处理•目标：将视频转换为可标注的帧序列。•操作：使用F
  • 【目标检测】YOLOv13：超图增强的实时目标检测新标杆，值得收藏。 Carl_奕然 机器视觉与目标检测目标检测YOLO人工智能
    一文掌握YOLOv13最新特性1、引言2、Yolov13详细讲解2.1发布时间与背景2.2相对于YOLOv12的核心提升2.2.1精度显著提升2.2.2轻量化与效率优化2.2.3高阶语义建模能力2.3架构设计与核心创新2.3.1超图自适应关联增强（HyperACE）2.3.2全流程聚合-分发（FullPAD）2.3.3轻量化模块设计2.4性能对比2.4代码示例2.4.1环境配置2.4.2训练代码2
  • RDK X5/X3 yolov5目标检测从环境搭建到设备集成 激萌の小宅 YOLOYOLO目标检测人工智能
    1、RDKX5yolov5目标检测之训练环境搭建2、RDKX5yolov5目标检测之pt转onnx3、RDKX5yolov5目标检测之开发机环境部署4、RDKX5yolov5目标检测之onnx转bin5、RDKX5yolov5目标检测之开发板运行
  • 口罩检测数据集-1591张图片疫情防控管理 智能门禁系统 公共场所安全监控 cver123 数据集目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测pytorch
    口罩检测数据集-1591张图片已发布目标检测数据集合集（持续更新）口罩检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示文件结构与使用建议使用建议技术标签YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式（YOLO）2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明：4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参
  • YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南：.pt到.bin转换与优化实践 pk_xz123456 python算法仿真模型YOLO人工智能rnn深度学习开发语言lstm
    以下是针对在RDK5开发板（基于NVIDIAJetsonOrin平台）部署YOLOv8模型的详细技术指南，涵盖从模型转换、优化到部署的全流程：YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南：.pt到.bin转换与优化实践——基于TensorRT的高性能嵌入式部署方案第一章：技术背景与核心概念1.1RDK5开发板硬件架构NVIDIAJetsonOrinNX核心参数：1024-coreAmpereGPU
  • YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-block.py 红色的山茶花 YOLO笔记深度学习
    block.pyultralytics\nn\modules\block.py目录block.py1.所需的库和模块2.classDFL(nn.Module):3.classProto(nn.Module):4.classHGStem(nn.Module):5.classHGBlock(nn.Module):6.classSPP(nn.Module):7.classSPPF(nn.Module):
  • 基于YOLOv5的监控摄像头遮挡检测系统：从数据集到UI界面的完整实现 芯作者 D2:YOLOYOLO神经网络
    实时守护监控设备安全，智能识别遮挡攻击的AI解决方案一、问题背景与系统价值在安防监控领域，摄像头遮挡是常见的恶意攻击手段——统计显示35%的安防失效源于摄像头被遮挡。传统方案依赖人工巡查，效率低下且响应延迟。本文将带你构建完整的AI遮挡检测系统，核心创新点：双模检测机制：YOLOv5目标检测+背景建模异常分析轻量化部署：模型量化压缩至1.8MB动态学习：运行时自动更新异常样本库二、系统架构设计[视
  • Windows系统部署YOLOv5 v6.1版本的训练与推理环境保姆级教程 lujx_1024 windowsYOLO
    文章目录一·概述二·依赖环境(`prerequisites`)2.1硬件环境2.2软件环境三·环境安装3.1创建并激活虚拟环境3.2安装`Pytorch`与`torchvision`3.3校验`Pytorch`安装3.4下载`YOLOv5``v6.1`源码3.5安装`YOLOv5`依赖3.6下载预训练模型3.7安装其他依赖3.8测试环境安装3.9测试训练流程四·参考链接一·概述本文档主要记录使用工
  • Python编程：使用 YOLO 目标检测 倔强老吕 python开发语言
    YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年首次提出。与传统的两阶段目标检测方法（如R-CNN系列）不同，YOLO将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接在图像上进行一次推理即可预测边界框和类别概率。YOLO的核心思想单次前向传播（SingleShotDetection）：YOLO只需对输入图像进行一次神经网络推理，就
  • 基于YOLOv8和Faster R-CNN的输电线路异物目标检测项目 检测 输电线异物数据集 输电线缺陷数据集 绝缘子 如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集 QQ67658008 YOLOr语言cnn输电线路绝缘子线路异物目标检测
    电力篇-输电线路缺陷数据集输电线路异物目标检测数据集16000张5种检测目标：‘burst’-爆裂‘defect’-缺陷‘foreign_obj’-异物‘insulator’-绝缘体‘nest’-窝（巢）带标注-YOLO格式可直接用于YOLO系列目标检测算法模型训练如何使用YOLOv8和FasterR-CNN训练输电线路异物目标检测数据集的详细步骤和代码。假设数据集包含16000张图片和5种检测目
  • CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络 struggle2025 神经网络
    一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架，主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型，并提供高级Python接口（类似于keras、pytorch等）。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器，用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
  • 道路交通标志检测数据集-智能地图与导航 交通监控与执法 智慧城市交通管理-2,000 张图像 cver123 数据集智慧城市人工智能目标跟踪计算机视觉目标检测
    道路交通标志检测数据集已发布目标检测数据集合集（持续更新）道路交通标志检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式（YOLO）2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明：4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参数详解常用可选参数典型输出指标4.
  • onnx-web + yolov8n 在视频流里做推理 CHEN_RUI_2200 人工智能YOLO
    顺着我上一篇文章使用onnxruntime-web运行yolov8-nano推理继续说，有朋友在问能不能接入视频流动，实时去识别物品。首先使用getUserMedia获取摄像头视频流getUserMediaAPI可以访问设备的摄像头和麦克风。你可以使用这个API获取视频流，并将其显示在页面上的标签中。注意事项：浏览器支持：getUserMedia被现代浏览器大多数支持，但在一些旧版浏览器上可能不兼
  • 使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE: 全栈式对象检测应用的构建与部署
    使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE:全栈式对象检测应用的构建与部署去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域，实时对象检测是一个至关重要的任务。是一个开源项目，它将流行的YOLOv5对象检测模型集成到ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)中，并通过PyQT构建了一个可执行的应用程序，使得非开发人员也能轻松地进行对象检测。项目简
  • 基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统，支持图片、视频、摄像头输入，PyQt5界面检测。识别并分类桃子的成熟度（未熟、半熟、成熟） QQ67658008 YOLO音视频qt桃子成熟水果成熟度检测系统
    基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统，支持图片、视频、摄像头输入，PyQt5界面检测。识别并分类桃子的成熟度（未熟、半熟、成熟）文章目录调用示例加载预训练模型开始训练加载训练好的模型在验证集上评估加载训练好的模型文字及代码仅供参考。桃子成熟度分类检测数据集，主要用于桃子成熟度分类检测应用任务数据背景：模拟实际田间条件，涵盖多种可能影响桃子检测准确性的因素，如变化的自然光照强度、多果粘连现象以及由枝
  • YOLOv5-7.0解决报错 wandb: Network error (TransientError), entering retry loop. Paper Clouds Yolo目标检测YOLO人工智能机器学习pythonpytorch深度学习目标检测
    前言最近在复习yolov5目标检测代码时用了yolov5的最新7.0版本，之前用的是5.0版本，这一新版本相对于之前做了一些提升，对于package的兼容也要好了很多，但也不是说下载了直接就能运行，实际使用过程中还是遇到了许多新的问题，下面就我自己碰到的问题提出解决方法。问题wandb是非常好用的可视化工具，但是国内的话，使用时常常会无法同步数据，需要借助魔法来连接服务器，而yolov5的源码恰恰
  • 基于 opencv+yolov8+easyocr的车牌追踪识别 （ECUT）Edward-tan 人工智能--CVpython进阶全栈开发opencvyolov8ocrpython
    （本项目所有代码打包至我的资源中，大家可在我的文章底部选择下载）目录需求实现效果学习视频大致思路代码实现资源下载需求通过车辆识别技术，识别视频中每个车辆及其车牌号，车辆应进行追踪，避免重复计数量。实现效果车牌识别学习视频使用Python、Yolov8和EasyOCR自动识别车牌计算机视觉教程_哔哩哔哩_bilibili大致思路通过opencv将视频转换为帧，对帧应用车辆识别模型，并使用model.
  • 深度学习应用于情感识别：利用YOLOv8进行AffectNet情感分类 YOLO实战营 深度学习YOLO分类人工智能目标检测目标跟踪数据挖掘
    引言情感识别（EmotionRecognition）是计算机视觉和自然语言处理中的一个重要研究方向，广泛应用于人机交互、智能客服、心理健康监测、视频分析等领域。随着深度学习技术的发展，情感识别取得了显著进展，特别是在面部表情识别方面。面部表情作为人类情感的自然表现之一，能在很大程度上反映个体的情感状态。AffectNet数据集是一个广泛使用的情感识别数据集，它包含了大量带有标注情感标签的面部表情图
  • 如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割 深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用 计算机C9硕士_算法工程师 YOLO深度学习人工智能
    如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用文章目录遥感图像滑坡-泥石流分割数据集情况数据集概述类别统计总体统计注意事项✅一、安装CUDA驱动（Linux示例）✅二、安装Anaconda（Linux示例）✅三、创建Python虚拟环境并安装依赖✅四、数据集结构示例（遥感图像滑坡-泥石流分割）✅五、创建data.yaml文件（用于训练）✅六、
  • 深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集，从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化 计算机C9硕士_算法工程师 深度学习目标检测YOLO
    深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集，从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化文章目录1.环境设置2.数据准备3.模型训练4.推理与结果可视化推理代码示例5.构建可视化界面PyQt5GUI代码示例总结以下文字及代码仅供参考。树冠检测数据集的训练及推理1使用YOLOv8训练树冠检测数据集，从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化等方面进行详细介绍。1.环境设置首先确保
  • Python 人工智能Ai视觉模型 YOLOv8 GHY云端大师 pythonAI大模型视觉训练人工智能YOLO
    YOLOv8简介：Python中的高效AI视觉模型YOLOv8是Ultralytics公司开发的最新目标检测模型，属于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的最新版本，以其高效和准确著称。核心特点高性能：在速度和精度之间取得了更好的平衡多功能：支持目标检测、实例分割和图像分类用户友好：简化了API设计，更易于使用可扩展性：支持从移动端到云端的多种部署场景主要改进更高的检测精度更快的推理速度
  • Yolov5 ONNX Runtime 的 Python 部署 爱钓鱼的歪猴 #目标检测模型部署YOLO
    这里使用的yolov56.2，使用export.py很方便地得到onnx格式的模型。然后用onnxruntime推理框架在Python上进行部署。主要是为了测试模型的准确，模型部署的最终是用C++部署，从而部署在嵌入式设备等。整个代码分为四个部分：1、对输入进行预处理；2、onnxruntime推理得到输出；3、对输出进行后处理4、画预测框代码的难点是nms处理。代码尚存在的缺陷是，将输入图像处理
  • 一[3.0]、 yolov8 工作原理 他人是一面镜子，保持谦虚的态度 车道检测研究YOLO
    目录YOLOv8简介什么是YOLOv8？yaml配置文件解析YOLOv8架构图Yolov8有什么新功能？YOLO模型彻底改变了计算机视觉领域。识别物体是计算机视觉中的一项关键任务，可应用于机器人、医学成像、监控系统和自动驾驶汽车等多个领域。YOLO模型的最新版本YOLOv8是一种先进的实时物体检测框架，引起了研究界的关注。在所有流行的物体识别机器学习模型（如FasterR-CNN、SSD和Reti
  • 轻量化与性能双提升：YOLOv8中的Slim-Neck特征融合创新【YOLOv8】 程序员Gloria YOLO目标跟踪YOLOv8
    本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录轻量化与性能双提升：YOLOv8中的Slim-Neck特征融合创新YOLOv8的Neck结构Slim
  • AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用 AI大模型应用之禅 人工智能目标检测计算机视觉ai
    AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用关键词：目标检测、计算机视觉、深度学习、体育分析、YOLO、运动员追踪、比赛统计摘要：本文深入探讨了AI目标检测技术在体育赛事中的创新应用。我们将从计算机视觉基础出发，详细分析目标检测的核心算法原理，特别是YOLO系列模型在运动员和球类追踪中的实现方式。文章包含完整的数学模型解释、Python实战项目演示，以及在实际体育场景中的应用案例分析。最后，我们展望了这
  • redis学习笔记——不仅仅是存取数据 Everyday都不同 returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
    最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷）   1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)   这个方法是从red
  • SQL性能优化-持续更新中。。。。。。 atongyeye oraclesql
    1 通过ROWID访问表--索引 你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高. 2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存 3 选择最有效率的表
  • [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善 comsci JAVA虚拟机
         如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段，然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源，这对于JVM虚拟机显然是不合法的，对操作系统来讲，这样也是不合法的，但是如果是一个工程项目的确需要这样做，合同已经签了，我们又不能够这样做，怎么办呢？ 那么一个精通汇编语言的那种X客，是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢？ &n
  • lvs- real 男人50 LVS
    #!/bin/bash # # Script to start LVS DR real server. # description: LVS DR real server # #.  /etc/rc.d/init.d/functions VIP=10.10.6.252 host='/bin/hostname' case "$1" in sta
  • 生成公钥和私钥 oloz DSA安全加密
    package com.msserver.core.util; import java.security.KeyPair; import java.security.PrivateKey; import java.security.PublicKey; import java.security.SecureRandom; public class SecurityUtil {
  • UIView 中加入的cocos2d，背景透明 374016526 cocos2dglClearColor
    要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8，必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
  • mysql常用命令 香水浓 mysql
    连接数据库 mysql -u troy -ptroy 备份表 mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql 恢复表（与恢复数据库命令相同） mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql 备份数据库 mysqldump -u troy -ptroy
  • 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面 agevs JavaScriptjquerycsshtml5
    系统层面： 高可用性 所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说，可以采用两种方式，如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群，然后针对每一台服务器进行监控，一旦发生故障则从集群中移除；如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制，实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
  • 利用ant进行远程tomcat部署 aijuans tomcat
    在javaEE项目中，需要将工程部署到远程服务器上，如果部署的频率比较高，手动部署的方式就比较麻烦，可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤（http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html），但是在tomcat7以上不适用，需要修改配置，具体如下： 1.配置tomcat的用户角色
  • 获取复利总收入 baalwolf 获取
           public static void main(String args[]){         int money=200;         int year=1;         double rate=0.1; &
  • eclipse.ini解释 BigBird2012 eclipse
    大多数java开发者使用的都是eclipse，今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置，供大家参考，我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌，看官方文档，这样我们会知道问题的真面目是什么，对问题也有一个全面清晰的认识。 Overview 1、Eclipse.ini的作用 Eclipse startup is controlled by th
  • AngularJS实现分页功能 bijian1013 JavaScriptAngularJS分页
            对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下，我们的数据会比较多，无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下，我们需要把数据以页的方式来展示，同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求，那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页（Paginator）服务是很有意义的。   &nbs
  • [Maven学习笔记三]Maven archetype bit1129 ArcheType
    archetype的英文意思是原型，Maven archetype表示创建Maven模块的模版，比如创建web项目，创建Spring项目等等.   mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式，   mvn archetype   1.在LearnMaven-ch03目录下，执行命令mvn archetype:gener
  • 【Java命令三】jps bit1129 Java命令
    jps很简单，用于显示当前运行的Java进程，也可以连接到远程服务器去查看   [hadoop@hadoop bin]$ jps -help usage: jps [-help] jps [-q] [-mlvV] [<hostid>] Definitions: <hostid>: <hostname>[:
  • ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性 ronin47
    zabbix更新很快，从2009年到现在已经更新多个版本，为了使用更多zabbix的新特性，随之而来的便是升级版本，zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容 zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4：如果你升级zabbix server，客户端是可以不做任何改变，除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理（p
  • unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ brotherlamp unity自学unity教程unity视频unity资料unity
    unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ 问：unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ 答：首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎，目前对2d支持并不完善，unity 3d 目前做2d普遍两种思路，一种是正交相机，3d画面2d视角，另一种是通过一些插件，动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit，ex2d，smooth moves，sm2，
  • 百度笔试题：一个已经排序好的很大的数组，现在给它划分成m段，每段长度不定，段长最长为k，然后段内打乱顺序，请设计一个算法对其进行重新排序 bylijinnan java算法面试百度招聘
    import java.util.Arrays; /** * 最早是在陈利人老师的微博看到这道题： * #面试题#An array with n elements which is K most sorted，就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K * 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
  • 获取checkbox复选框的值 chiangfai checkbox
    <title>CheckBox</title> <script type = "text/javascript"> doGetVal: function doGetVal() { //var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
  • MySQLdb用户指南 chenchao051 mysqldb
    原网页被墙，放这里备用。 MySQLdb User's Guide Contents Introduction Installation _mysql MySQL C API translation MySQL C API function mapping Some _mysql examples MySQLdb
  • HIVE 窗口及分析函数 daizj hive窗口函数分析函数
    窗口函数应用场景： （1）用于分区排序 （2）动态Group By （3）Top N （4）累计计算 （5）层次查询 一、分析函数 用于等级、百分点、n分片等。 函数             说明 RANK()     &nbs
  • PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件 dcj3sjt126com PHPzip
    PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类，可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压，使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启，具体开启方法就不说了，不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有，如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。 一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
  • 精彩英语贺词 dcj3sjt126com 英语
    I'm always here              我会一直在这里支持你                &nb
  • 基于Java注解的Spring的IoC功能 e200702084 javaspringbeanIOCOffice
                                      
  • java模拟post请求 geeksun java
    一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。 import org.apache.http.HttpEntity ; import org.apache.http.HttpRespon
  • Swift语法之 ---- ?和!区别 hongtoushizi ?swift!
    转载自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html   Swift语言使用var定义变量，但和别的语言不同，Swift里不会自动给变量赋初始值，也就是说变量不会有默认值，所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错： var stringValue : String //
  • centos7安装jdk1.7 jisonami jdkcentos
    安装JDK1.7 步骤1、解压tar包在当前目录 [root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 步骤2：配置环境变量 在etc/profile文件下添加 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75 export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
  • 数据源架构模式之数据映射器 home198979 PHP架构数据映射器datamapper
    前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录，相较于这三种数据源架构模式，数据映射器显得更加“高大上”。   一、概念 数据映射器（Data Mapper）：在保持对象和数据库（以及映射器本身）彼此独立的情况下，在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的，简单的说，数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。 &nb
  • 在Python中使用MYSQL pda158 mysqlpython
    缘由 　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到 数据库中。 　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。 　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里 记录一下，大家共勉。 　　 python中mysql的调用 　　 百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
  • 单例模式 hxl1988_0311 java单例设计模式单件
    package com.sosop.designpattern.singleton; /* * 单件模式：保证一个类必须只有一个实例，并提供全局的访问点 * * 所以单例模式必须有私有的构造器，没有私有构造器根本不用谈单件 * * 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象 * */ /** * 虽然有锁，但是只在第一次创建对象的时候加锁，并发时不会存在效率
  • 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作 vipshichg 工作
    1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他