- 非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)
bdd1b3ad7323
NMS算法在目标检测,目标定位领域有较广泛的应用。算法原理非极大值抑制算法(Non-maximumsuppression,NMS)的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素。算法的作用当算法对一个目标产生了多个候选框的时候,选择score最高的框,并抑制其他对于改目标的候选框。适用场景一幅图中有多个目标(如果只有一个目标,那么直接取score最高的候选框即可)。算法的输入算法对一幅图产生的所有的候选
- 道路病害检测:Road Disease Detection based on Latent Domain Background Feature Separation and Suppression
学术菜鸟小晨
道路病害深度学习
论文作者:JuwuZheng,JiangtaoRen作者单位:SunYat-SenUniversity论文链接:http://arxiv.org/abs/2309.07616v1内容简介:1)方向:道路病害检测2)应用:道路维护和管理3)背景:道路病害检测具有挑战性,因为目标区域中的道路损坏比例较小且背景多样,引入了大量领域信息。此外,病害类别之间相似度高,使得检测更加困难。4)方法:本文提出一种
- 读书笔记 ||《梦的解析》—第五章:梦的材料与来源(3)
Psychonline
读书笔记《梦的解析—弗洛依德》THEINTERPRETATIONOFDREAMS第五章:梦的材料与来源(3)在我们的防御机制类型中,对痛苦或者禁止的想法和感受的应对方式有压抑(Repression)和抑制(Suppression),其区别是前者是无意识的应对方式,后者是有意识的应对方式。在我们梦里,受到压抑(Repression)或者抑制(Suppression)的潜意识内容都会以各种能被接受的方
- YOLOv5:解读general.py
FriendshipT
YOLO系列YOLO目标检测深度学习python
YOLOv5:解读general.py前言前提条件相关介绍general.pyclip_boxesscale_boxes★\bigstar★xywh2xyxynon_max_suppression★★★\bigstar\bigstar\bigstar★★★未完待续参考前言记录一下自己阅读general.py代码的一些重要点,方便自己查阅。特别感谢,在参考里,列举的博文链接,写得很好,对本人阅读理解
- yolov5 C++推理(libtorch和onnxruntime框架)
给算法爸爸上香
deeplearning#modeldeploymentyolov5C++libtorchonnxruntime
libtorch推理#include#include#include#include#includestd::vectornon_max_suppression(torch::Tensorpreds,floatscore_thresh=0.01,floatiou_thresh=0.35){std::vectoroutput;for(size_ti=0;i(torch::max(pred.slice
- Unsupervised Night Image Enhancement: When Layer Decomposition Meets Light-Effects Suppression论文阅读笔记
sysu_first_yasuo
论文阅读笔记计算机视觉深度学习人工智能
这是ECCV2022的一篇为无监督暗图增强的文章,主要思想是抑制灯光效应的同时增强黑暗区域的亮度,如下图所示文章主要贡献可以分为三点,一是提出了一个layerdeconpositionandlight-effectsuppression框架;二是提出了light-effectslayer;三是提出了一个基于structureandhighfrequencyfeaturesconsistency的损
- 一种非极大值抑制(non_max_suppression, nms)的代码实现方式
lokvke
CodingCV深度学习numpy目标检测nms非极大值抑制
目录1.简介2.代码2.1坐标形式转换2.2iou计算2.3nms1.简介非极大值抑制,non_max_suppression,简称nms,常用于目标检测的后处理,去除多余的检测框。流程大致是:根据某个类别,按照检测框的置信度从大到小排序,选择置信度最高的检测框记为A,计算A与剩余的检测框(B1、B2、…BN)的iou值,若iou值大于设置的阈值,则将B1、B2、…BN中对应的检测框去掉,如此重复
- 为什么一个人选择长期心理压抑,哪怕最终精神崩溃?
圆融心分享
西格蒙德·弗洛伊德奥地利心理学家西格蒙德·弗洛伊德曾说:Unexpressedemotionswillneverdie.Theyareburiedaliveandwillcomeforthlaterinuglierways.未表达的情绪永远不会消亡。它们只是被活埋了,有朝一日,会以更加丑恶的方式涌现。压抑,一种心理防御机制压,指的是积而不发;抑,指的是约束控制。压抑(Suppression),是指
- Memory suppression and its deficiency in psychological disorders A focused meta-analysis(result&d...
ReinAAAAA
Stramaccia,D.,Rischer,K.M.,Fawcett,J.M.,&Benoit,R.G.(2019).Memorysuppressionanditsdeficiencyinpsychologicaldisorders:Afocusedmeta-analysis.3result3.1reliablesuppression-inducedforgettinginhealthyindiv
- 深度学习基本功3:NMS(Non-Maximum Suppression,非极大值抑制)算法原理及实现
Frankenstein@
深度学习深度学习神经网络人工智能目标检测计算机视觉
文章目录1.为什么要使用NMS2.NMS算法原理2.1IoU与置信度2.2算法流程3.Python代码实现1.为什么要使用NMS大多数目标检测算法(稠密预测)在得到最终的预测结果时,特征图的每个位置都会输出多个检测结果,整个特征图上会出很多个重叠的框。例如要检测一辆车,可能会有多个bbox都把这辆车给框了出来,因此需要从这些bbox中选出框得最好的,删除掉其它的。要定义框得好与不好,就得看bbox
- demooo
lilimu99
Pythonpython
importtorchimportcv2frommodels.experimentalimportattempt_loadfromutils.generalimportnon_max_suppression#LoadYOLOv5modelmodel=attempt_load('yolov5s.pt',map_location=torch.device('cpu'))#Loadimageimg=cv
- TypeError: non_max_suppression() got an unexpected keyword argument 'score_threshold'
loovelj
python算法tensorflow
在使用TensorFlow的ObjectDetection中,使用TensorFlow1.8及以下环境会报错如下:TypeError:non_max_suppression()gotanunexpectedkeywordargument'score_threshold'解决方法:升级TensorFlow到1.9及以上1.github参考
- PyQt5 | 手把手教你YOLOv5添加PyQt页面
迪菲赫尔曼
YOLOv5/v7进阶实战pyqtpython深度学习
手把手教你YOLOv5添加PyQt页面演示视频:YOLOv5/v7添加PyQT5页面我的毕业有救了!哔哩哔哩文章目录手把手教你YOLOv5添加PyQt页面1.YOLOv5源码解析1.1select_device1.2attempt_load1.3check_img_size1.4non_max_suppression1.5scale_coords1.6letterbox1.7plot_one_bo
- 差分隐私随笔
Je_Ho
差分隐私
隐私保护手段包括:抑制(suppression)、泛化(generalization)、置换(permutation)、扰动(perturbation)、裁剪(anatomy)等。1.抑制:最常见的数据匿名措施,通过将数据置空的方式限制数据发布。2.泛化:通过降低数据精度来提供匿名方法。属性泛化即通过制定泛化规则,使得多个元组的在规则下近似的取值相同。最深的属性泛化效果通常等同于抑制。社交关系数据
- 纯代码干货-Python基于YOLOv5的车辆检测并计数
Hack Hui
yolov5深度学习Pythonpython计算机视觉人工智能opencv图像处理
首先,你需要安装YOLOv5,可以通过官方文档了解安装步骤和相关依赖。接着,你需要准备训练好的车辆检测模型和测试图片或视频。1.导入库```importcv2importtorchfrommodels.experimentalimportattempt_loadfromutils.generalimportnon_max_suppression,scale_coordsfromutils.plot
- 高光谱目标检测论文学习(4)——Hierarchical Suppression Method for Hyperspectral Target Detection
MrBamboo2000
高光谱论文学习目标检测图像处理信号处理
前言这篇论文是一篇稍微老一点的论文,发表于TGRS2016,主要讲了一种对CEM的改进方法,也是一篇基本思路比较简单的顶会论文。主要想通过这篇论文体会一下如何对现有经典方法进行改进。思路我们首先来回忆一下之前学过的一些高光谱目标检测方法。我们在这个系列中的前几篇文章中已经了解了很多可以用于高光谱目标检测的方法了,比如MF、ACE、AMF、ASD、OSP、CEM等等,这些方法如果给他们分个类的话,大
- 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)
WHS-_-2022
机器学习深度学习目标检测计算机视觉
文章目录一、什么是非极大值抑制二、为什么要用非极大值抑制三、如何使用非极大值抑制四、代码段一、什么是非极大值抑制非极大值抑制,简称为NMS算法,英文为Non-MaximumSuppression。其思想是搜素局部最大值,抑制非极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样,但思想是一样的。非极大值抑制,在计算机视觉任务中得到了广泛的应用,例如边缘检测、人脸检测、目标检测(DPM,YOLO,SSD
- 在yolov5源码基础上修改,只识别一种类别
萝卜一下
yolov5目标检测python开发语言
方法一(推荐)如上图所示,在detect.py文件中,第73行为模型正向传播推理得到的结果,75行是模型正向传播后传入到函数non_max_suppression中,该函数为非极大值抑制函数,得到了我们最终想要的tensor数组,之后的处理为画图等操作。如果想要调用官方给的模型文件进行推理,并且只得到一个类别,我们需要写一个函数,之后调用它即可。函数如下:defcls_filtration(pre
- YOLOv5最简推理分割代码
大鹏要高飞
yolov5计算机视觉pythonopencv
目录结构如下:以加载torchscript模型文件为例,如下为Predict.py代码,utils.py中代码则从原始YOLOV5代码中拷贝,即Predict.py中用到的代码块,其中对部分用不到的代码进行了删减:importcv2importnumpyasnpimporttorchfromutils.utilsimportletterbox,non_max_suppression,Annotat
- 由`non_max_suppression`思考box形成过程
changxl.
人工智能pytorchcv
由non_max_suppression思考box形成过程NMS解决的最大的问题就是一个目标有多个框的情况下,对同一目标只保留一个框。通常来说,NSM的阈值越大,保留下的框越多,同一个目标出现多个框的概率越高。但是这个说法不绝对,还是要区分场景和目标尺寸的。简单根据置信度进行NMSdefnon_max_suppression(boxes,conf_thres=0.5,nms_thres=0.3):
- yolov5 nms 源码理解
程序之巅
pytorch计算机视觉Yolov5深度学习pytorch机器学习
直接放入nmsyolov5源码,以一个二分类的模型举例说明,对nms的理解defnon_max_suppression(prediction,conf_thres=0.25,iou_thres=0.45,classes=None,agnostic=False,multi_label=False,labels=(),max_det=100000,return_index=False):"""Runs
- 目标检测的NMS(非极大值抑制,Non-Maximum Suppression)
张小波
目标检测深度学习目标检测nms
非极大值抑制NMS概述一、NMS1.原理2.代码示例二、NMSloss三、Soft-NMS概述非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小。用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中,滑动窗口经提取特征,经分类器分类识别后,每个窗
- NMS(non maximum suppression )
思考实践
#深度学习疑难杂症nms
参考链接NMS——非极大值抑制_shuzfan的博客-CSDN博客_非极大值抑制//讲的很好,nms-baseline代码注释的很清楚,matlab代码,未验证NMS(非极大值抑制)_木盏的博客-CSDN博客_nms的作用//言简意赅的解释,模仿链接一,python代码,未验证c++版的NMS(非极大抑制)实现_ltshan139的博客-CSDN博客_c++nms//c++代码,未验证非极大值抑制
- Learning non-maximum suppression 论文笔记
五十岁的少女
论文笔记_目标检测人工智能深度学习计算机视觉cnn
background任务:通过可学习的NMS,代替传统的NMS。关键词:Learningnon-maximumsuppressionIntroduction传统的NMS基本都是不健全的,阈值的不同,检测的效果也不同,而且不同的场景中的阈值必然不同,但预测时的超参数是固定的,所以传统的NMS很难找到一个合适的阈值,使其达到很好的效果。本文主要是像通过神经网络来代替NMS,通过一个可训练的网络,来达到
- NMS(Non-Maximum Suppression)非极大值抑制
萌新调包员
深度学习NMS检测非极大值抑制python
非极大值抑制概述在目标检测领域,我们经常用到非极大值抑制(NMS),NMS就是在局部范围内抑制不是极大值的目标,只保留极大值。原理在检测任务重,我们会得到一批具有置信度S的bbox列表B,首先根据置信度S对bbox进行排序,选择置信度最高的框M,从B中移除M并加入到最终结果D中,将剩余的框与B分别作交并比运算,IOU大于阈值Nt(通常设为0.3~0.5)的框从B中移除,一轮结束,再重新对B中的框按
- 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)
薛定谔的炼丹炉!
目标检测
非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索。在目标检测中是提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中,滑动窗口经提取特征,经分类器分类识别后,每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高(是行人的概率最大),并且抑制那些分数低的
- NMS:Efficient Non-Maximum Suppression论文解读(NMS详解)
Schuyler_yuan
#视觉算法实践
NMS,非极大值抑制算法,用于目标检测的后处理,去除重叠度较高的冗余检测结果。参考:https://www.bbsmax.com/A/A2dmV1YOze/http://blog.sina.com.cn/s/blog_6fdc463b0102vcu5.htmlhttps://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/16817971https://blog
- 非极大抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)
明天天明~
深度学习深度学习
在进行目标检测的时候同一个物体可能存在好几个预测框,那我们通过非极大抑制来进行选取最优的框,去抑制那些冗余的框,NMS选择过程如下图所示NMS伪代码流程如上图所示:先看红色框中的B表示初始的预测框的listS包含了对应的预测框的分数N_t是NMS的门限值,流程如下:如果B不为空则进行一下循环将B中的预测框按分数从大到小排序将最大的S对应的预测框存于M中,再将B中所有的预测框和M_i做IOU计算,如
- 【转】NMS【non-maximum suppression】—非极大值抑制
凤⭐尘
计算机视觉non-maximumsuppressionNMS非极大值抑制
原文:https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52711706NMS(nonmaximumsuppression),中文名非极大值抑制,在很多计算机视觉任务中都有广泛应用,如:边缘检测、目标检测等。这里主要以人脸检测中的应用为例,来说明NMS,并给出Matlab和C++示例程序。人脸检测的一些概念(1)绝大部分人脸检测器的核心是分类器,即给定一个
- NMS(non maximum suppression)非极大值抑制
qq_29750461
机器学习
目标检测中,NMS被用于后期的物体边界框去除中.NMS对检测得到的全部boxes进行局部的最大搜索,以搜索某邻域范围内的最大值,从而滤出一部分boxes,提升最终的检测精度.NMS算法流程:输入:检测到的Boxes(同一个物体可能被检测到很多Boxes,每个box均有分类score)输出:最优的Box.(不止一个)过程:去除冗余的重叠Boxes,对全部的Boxes进行迭代-遍历-消除.1.将所有框
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
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- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option