yolov8转onnx学习笔记

5.31.15 使用图像到图像转换和 YOLO 技术对先前的乳房 X 光检查结果中的异常进行早期检测和分类托比-马奎尔深度学习基础知识 YOLO
在本研究中，我们研究了基于You-Only-Look-Once(YOLO)架构的端到端融合模型的有效性，该模型可同时检测和分类数字乳房X光检查中的可疑乳腺病变。包括四类病例：肿块、钙化、结构扭曲和正常，这些病例来自包含413个病例的私人数字乳房X光检查数据库。对于所有病例，先前的乳房X光检查（通常是1年前扫描的）均报告为正常，而当前的乳房X光检查被诊断为癌变（经活检证实）或健康。方法：建议将基于Y
什么是深度学习框架中的计算图？杰瑞学AI Computer knowledge NLP/LLMs AI/AGI 深度学习人工智能 pytorch
在深度学习框架中，计算图是核心的数据结构和抽象概念，它用来表示和定义深度学习模型的计算过程。我们可以把它想象成一个描述数学运算如何组合和执行的有向图。以下是计算图的关键要素和作用：节点：代表操作或变量。操作：数学运算，如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量：通常是张量，即存储数据
蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计，中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务 hyperai
蛋白质作为生命活动的主要承担者，在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来，生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切，大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展，为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建，使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果，为药物发现与生
【心灵鸡汤】深度学习技能形成树：从零基础到AI专家的成长路径全解析智算菩萨人工智能深度学习
引言：技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代，深度学习犹如一棵参天大树，其根系深深扎入数学与计算科学的沃土，主干挺拔地承载着机器学习的核心理念，而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言，理解这棵技能树的生长规律，掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段，将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计，但在学习深度学习
yolov5训练失败总结 BTU_YC 深度学习 python pytorch
yolov5训练失败总结版本原因：在进行训练时，出现如下报错：UserWarning:Detectedcalloflr_scheduler.step()beforeoptimizer.step().InPyTorch1.1.0andlater,youshouldcallthemintheoppositeorder:optimizer.step()beforelr_scheduler.step().
【TVM 教程】如何处理 TVM 报错
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/运行TVM时，可能会遇到如下报错：---------------------------------------------------------------AnerroroccurredduringtheexecutionofTVM.F
多模态大模型的技术应用与未来展望：重构AI交互范式的新引擎 zhaoyi_he 重构人工智能
一、引言：为什么多模态是AI发展的下一场革命？过去十年，深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃，但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来，**多模态大模型（MultimodalFoundationModels）**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据，重塑了“感知-认知-决策”链条，为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
【机器学习&深度学习】多分类评估策略一叶千舟深度学习【理论】深度学习【应用必备常识】大数据人工智能
目录前言一、多分类3大策略✅宏平均（MacroAverage）✅加权平均（WeightedAverage）✅微平均（MicroAverage）二、类比理解2.1宏平均（MacroAverage）2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上？2.1.5怎么看macroavg指标？2.1.6宏平均值低说明了什么？2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
大语言模型应用指南：ReAct 框架 AI大模型应用实战 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
大语言模型应用指南：ReAct框架关键词：大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)，如BERT、GPT系列等，通过在大规模无标签数据上进行预训练，获得了强大的语言理解和生成能力。然而，预
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而，如何进一步提高大语言模型的理
探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计 AI学长带你学AI 人工智能自然语言处理 easyui ai
探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计关键词：人工智能、医疗NLP、实体识别、系统架构、深度学习、自然语言处理、医疗信息化摘要：本文将深入探讨医疗领域NLP实体识别系统的架构设计。我们将从基础概念出发，逐步解析医疗文本处理的特殊性，详细介绍实体识别技术的核心原理，并通过实际案例展示如何构建一个高效可靠的医疗实体识别系统。文章还将探讨当前技术面临的挑战和未来发展方向，为医疗AI领域的从业者
人工智能动画展示人类的特征 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
人工智能，动画，人类特征，情感识别，行为模拟，机器学习，深度学习，自然语言处理1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。然而，尽管AI技术取得了令人瞩目的成就，但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的，包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志，也是人类社会文明发
深度学习篇---简单果实分类网络
下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程，包括数据准备、模型构建、训练和部署，不依赖任何深度学习框架，仅使用NumPy进行数值计算。1.数据准备与预处理首先需要准备果实图像数据集，将其分为好果和坏果两类，并进行预处理：importosimportnumpyasnpfromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain_
YOLO学习笔记｜从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进北斗猿 YOLO学习从零到1 YOLO 目标检测算法 python 计算机视觉
从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测算法自2016年诞生以来，凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能，持续引领着计算机视觉领域的技术革新。从JosephRedmon的初代YOLO到AlexeyBochkovskiy的YOLOv4，再到Ultralytics团队的YOLOv5及后续系列，这一算法家族
Python深度学习：3步实现AI人脸识别，效果堪比专业软件！小筱在线 python 人工智能 python 深度学习
引言：AI人脸识别的时代已经到来在当今数字化时代，人脸识别技术已经从科幻电影走进了我们的日常生活。从手机解锁到机场安检，从银行身份验证到智能门禁系统，这项技术正以前所未有的速度改变着我们的生活方式。而令人振奋的是，借助Python和深度学习技术，普通人也能构建出专业级的人脸识别系统。本文将带领您通过三个关键步骤，使用Python深度学习技术实现一个准确率高达99%的人脸识别系统。这个系统不仅原理简
文末含资料链接！YOLOv11性能飞跃：深度融合iRMB注意力机制，实战教程助你突破检测极限！博导ai君深度学习教学-附源码 YOLO
文章目录1.介绍：揭秘iRMB——轻量化与高性能的完美融合1.1摘要：洞察iRMB的设计哲学与卓越表现1.2简单描述：深入剖析iRMB的构造与工作原理核心灵感：CNN与Transformer的珠联璧合iRMB的核心结构：短距离与长距离的协同设计理念：实用、统一、有效、高效1.3模块结构：iRMB的内部构造图（概念描述）2.代码解析：逐行揭秘iRMB的魔法2.1`LayerNorm2d`：为2D数据
【推荐算法课程二】推荐算法介绍-深度学习算法盒子6910 运维视角下的广告业务算法推荐算法深度学习运维开发运维人工智能
三、深度学习在推荐系统中的应用3.1深度学习推荐模型的演化关系图3.2AutoRec——单隐层神经网络推荐模型3.2.1AutoRec模型的基本原理AutoRec模型是一个标准的自编码器，它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵，完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码的结果得到用户对物品的预估评分，进而进行推荐排序。什么是自编码器？自编码器是指能够完成数据“自编码”的模型。无论是图像、音频，
【AI智能推荐系统】第二篇：深度学习在推荐系统中的架构设计与优化实践 DeepFaye 人工智能深度学习
第二篇：深度学习在推荐系统中的架构设计与优化实践提示语：“从Wide&Deep到Transformer，深度推荐模型如何突破性能瓶颈？本文将揭秘Netflix、淘宝都在用的深度学习推荐架构，手把手教你设计高精度推荐系统！”目录深度学习推荐系统的核心优势主流深度学习推荐架构解析2.1Wide&Deep模型2.2DeepFM与xDeepFM2.3神经协同过滤(NCF)2.4基于Transformer的
机器学习宝典——第6章爱看烟花的码农机器学习人工智能
第6章：聚类算法(Clustering)你好，同学！欢迎来到无监督学习的世界。与监督学习不同，这里的我们没有“标准答案”（标签），我们的目标是在数据中发现隐藏的、内在的结构。聚类算法就是实现这一目标的核心工具，它试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，我们称之为“簇”(cluster)。本章我们将深入探讨三种最具代表性的聚类算法：K-均值(K-Means)、层次聚类(Hierarchical
【深度学习】神经网络剪枝方法的分类烟锁池塘柳0 机器学习与深度学习深度学习神经网络剪枝
神经网络剪枝方法的分类摘要随着深度学习模型，特别是大语言模型（LLM）的参数量爆炸式增长，模型的部署和推理成本变得异常高昂。如何在保持模型性能的同时，降低其计算和存储需求，成为了工业界和学术界的核心议题。神经网络剪枝（Pruning）作为模型压缩的关键技术之一，应运而生。本文将解析剪枝技术的不同分类，深入探讨其原理、优缺点。文章目录神经网络剪枝方法的分类摘要1为什么我们需要剪枝？2分类方法一：剪什
Python 图像分类入门超龄超能程序猿机器学习 python 分类开发语言
一、介绍图像分类作为深度学习的基础任务，旨在将输入图像划分到预定义的类别集合中。在实际的业务中，图像分类技术是比较常用的一种技术技能。例如，在安防监控中，可通过图像分类识别异常行为；在智能交通系统中，实现对交通标志和车辆类型的快速识别等。本文将通过安装包已有数据带你逐步了解使用Python进行图像分类的全过程。二、环境搭建在开始图像分类项目前，需要确保Python环境中安装了必要的库。主要包括：T
初始CNN(卷积神经网络) 超龄超能程序猿机器学习 cnn 人工智能神经网络
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）作为深度学习的重要分支，在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁，还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别，背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前，传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征，例如使用SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）等算法。这些
深度学习实验：GPU加速，突破性能瓶颈 AI天才研究院 Agentic AI 实战计算 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
深度学习实验：GPU加速，突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大，传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。GPU凭借其强大的并行计算能力和专门为矩阵运算优化的架构，成为了深度学习领域的核心加速器。本文将探讨如何利用GPU加速深度学习实验,突破性能瓶颈,提高模型训练和推理的效率。2.核心概念与联系2.1GPU架构GPU(图形处理器)最初是为了加速图形渲染而设计的,但由于其
深度学习相关指标工作笔记 Victor Zhong AI 框架深度学习笔记人工智能
这里写目录标题检测指标iou/Ｇou/Ｄiou/ＣiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)检测指标iou/Ｇou/Ｄiou/ＣiouIntersectionoverUnion(IoU)是目标检测里一种重要的评价值交并比令人遗憾的是IoU无法优化无重叠的bboxes如果用IoU作为loss
2020-10-30 Victor Zhong AI 框架人工智能深度学习机器学习
极片缺陷检测模型验证报告：1：数据准备训练集：326张验证集：81张2：模型准备模型：yolov33：训练参数设置epochs:4603batch_size:8device:RTX2080Ticfg:yolov3-spp-jp4：验证结果5：检测结果部分检测结果图，全部结果图见文件夹result：6:结果分析a.训练数据中，某一类缺陷标注数量相对较少，影响检测该类的目标；可以通过数据增强的方法或增
【深度学习新浪潮】基于扩散模型的图像编辑加速方法小米玄戒Andrew 深度学习新浪潮深度学习人工智能扩散模型 Transformer DiT 图像编辑模型加速
在基于扩散模型的图像编辑任务中，实现高质量与高效加速的平衡需要综合运用模型架构优化、采样策略创新、条件控制增强及硬件加速等多维度技术。一、一步反演与掩码引导的编辑框架通过一步反演框架将输入图像映射到可编辑的潜在空间，结合掩码引导的注意力重缩放机制，实现文本引导的局部编辑。例如，SwiftEdit通过一步反演和注意力重缩放，将编辑时间压缩至0.23秒，比传统多步方法快50倍。具体步骤包括：一步反演：
《从Backprop到Diffusion：深度学习的算法进化树全景图》 HeartException 学习人工智能
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，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《从Backprop到Diffusion：深度学习的算法进化树全景图》**展开系统性解析。全文基于算法原理-技术突破-产业重塑的三层逻辑链，融合2025年最新研究成果与产业数据，呈现深度学习四十年的底层技术迁徙路径从Backprop到Diffusion：深度学习的算法进化树全景图副标题：一部算法
多模态大模型：技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点 AI天才研究院 Agentic AI 实战计算 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
多模态大模型：技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
YOLO融合synergisticNet中的模块今天炼丹了吗 YOLOv11与自研模型专栏 YOLO
YOLOv11v10v8使用教程：YOLOv11入门到入土使用教程YOLOv11改进汇总贴：YOLOv11及自研模型更新汇总《HyperSINet:ASynergeticInteractionNetworkCombinedWithConvolutionandTransformerforHyperspectralImageClassification》一、模块介绍论文链接：https://ieeex
yolov5/v7/v8/v9/v10环境详细配置教程（Windows+conda+pycharm）视觉算法er 深度学习环境配置 YOLO 目标检测人工智能深度学习 conda pycharm
一、所需环境配置1.1.虚拟环境创建首先，打开AnacondaPrompt命令窗口，创建一个新的虚拟环境，后面的包都在这个环境中安装。创建命令是：我的习惯是使用3.8版本的python，你也可以换成更高版本；condacreate-nyolopython=3.8输入命令后，运行结果如下：输入y即可；1.2.激活虚拟环境安装完成后，即可激活虚拟环境，输入以下命令即可；condaactivateyol
redis学习笔记——不仅仅是存取数据 Everyday都不同 returnSource expire/del incr/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 oracle sql
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 cocos2d glClearColor
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 JavaScript jquery css html5
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 JavaScript AngularJS 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 PHP zip
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 java spring bean IOC Office
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 jdk centos
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 mysql python
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。

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