【精华】YOLOv8最全指南

霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例点云SLAM 算法图形图像处理算法 opencv 图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
霍夫变换（HoughTransform）是一种经典的图像处理与计算机视觉算法，广泛用于检测图像中的几何形状，例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”，从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入：边缘图像（如经过Canny边缘检测）输出：一组满足几何模型的形状（如直线、圆）关键思想：图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
【目标检测】机场内部目标检测数据集4106张YOLO+VOC格式
数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：4106Annotations文件夹中xml文件总计：4106labels文件夹中txt文件总计：4106标签种类数：7标签名称:["Ground_vehicles","Horizontal_sign","Runaway_limit","Taxiway","Ver
传统检测响应慢？陌讯多模态引擎提速90+FPS实战 2501_92473147 算法计算机视觉目标检测
开篇痛点：实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域，实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而，传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点：误报率高（复杂光照或遮挡场景下检测不稳定）和响应延迟（高分辨率视频流处理FPS低于30）。实测数据显示，城市交通监控系统误报率达15%，导致安保资源浪费；客户反馈表明，延迟超100ms时，目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
目标检测（object detection）加油吧zkf 目标检测目标检测人工智能计算机视觉
目标检测作为计算机视觉的核心技术，在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景，帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测（ObjectDetection）是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题：分类（Classification）：确定图像中每个目标的类
模型训练与部署注意事项篇---resize Atticus-Orion 图像处理篇深度学习篇模型训练与部署注意事项篇深度学习计算机视觉人工智能
图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中，图像大小的选择是影响模型性能（精度、速度、泛化能力）的关键因素之一。两者的关系既相互关联，又存在一定的灵活性，具体可从以下几个方面详细分析：一、核心关系：训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型（如YOLOv5、v7、v8等）的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸”**为核心关联，即训练时设定的图像尺寸会作为模型设计的基础，而推理
将多个小型YOLO数据集合并为一个大型数据集梦实学习室 YOLO python YOLO python 机器学习
一、将多个小型YOLO数据集合并为一个大型数据集importosimportshutilimportargparsedefmerge_data(source_dir,target_dir,images_dir,labels_dir):images_target=os.path.join(target_dir,images_dir)labels_target=os.path.join(target_
微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用 MicroTech2025 量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别，从医疗影像分析到安防监控，计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下，量子计算作为一种颠覆性的计算模式，以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间，为解决这一难题提供了新的思路。微算
目标检测中的NMS算法详解
好的，我们来详细解释一下目标检测中非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）的相关概念和计算过程。1.为什么需要NMS？问题：目标检测模型（如FasterR-CNN,YOLO,SSD等）在推理时，对于同一个目标物体，通常会预测出多个重叠的、不同置信度（confidencescore）的候选边界框（BoundingBoxes）。直接输出所有这些框会导致：结果冗余：同一个物体
电梯开关状态人员进出检测数据集VOC+YOLO格式2220张4类别 fl176831 数据集 YOLO 深度学习机器学习
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2220标注数量(xml文件个数)：2220标注数量(txt文件个数)：2220标注类别数：4标注类别名称:["CloseElevator","People-in-elevator","The-elevator-was-
YOLOv11 技术详解：架构优化与性能提升代码老y YOLO 架构目标跟踪
YOLOv11是目标检测领域中一个备受瞩目的新版本，它在保持实时性的同时，显著提升了检测的准确性和效率。本文将深入探讨YOLOv11的架构改进、性能优化以及它在不同应用场景中的表现。一、架构改进（一）C3K2块YOLOv11引入了C3K2块，这是对之前版本中CSP（CrossStagePartial）块的增强。C3K2块使用不同的核大小（例如3x3或5x5）和通道分离策略来优化更复杂特征的提取。这
OpenCV图片操作100例：从入门到精通指南（1）总有刁民想爱朕ha opencv 计算机视觉人工智能
OpenCV图片操作100例：从入门到精通指南本文整理了100个OpenCV实用技巧，涵盖图像处理各个领域，助你轻松掌握计算机视觉核心技能！一、入门必备：基础操作1.图像读写与显示importcv2#读取图像（BGR格式）img=cv2.imread('image.jpg')#显示图像cv2.imshow('示例图片',img)cv2.waitKey(0)#按任意键退出cv2.destroyAll
OpenCV图片操作100例：从入门到精通指南（3）总有刁民想爱朕ha opencv 人工智能计算机视觉
高效学习路径：1️⃣分阶段学习：入门：1-20例（基础操作）进阶：21-50例（图像处理）高级：51-100例（计算机视觉）2️⃣项目驱动学习：证件照背景替换（1-15例）停车场车位检测（30-45例）视频运动追踪（70-85例）3️⃣性能优化技巧：#使用UMat加速图像处理umat_img=cv2.UMat(img)processed=cv2.GaussianBlur(umat_img,(5,5
Yolov5-obb(旋转目标poly_nms_cuda.cu编译bug记录及解决方案)
关于在执行pythonsetup.pydevelop#or"pipinstall-v-e."时poly_nms_cuda.cu报错问题。前面步骤严格按照install.md环境1.pytorch版本较低时（我的是1.10）：poly_nms_cuda.cu文件添加”#defineeps1e-8“，删除“constdoubleeps=1E-8;”这句2.pytorch版本较高时（我用的是1.27）h
YOLO11 目标检测从安装到实战
前言YOLO（YouOnlyLookOnce）系列是目标检测领域的经典算法，凭借速度快、精度高的特点被广泛应用。最新的YOLO11在模型结构和性能上进一步优化，本文将从环境搭建到实战应用，详细讲解YOLO11的使用方法，适合新手快速上手。一、环境准备1.系统要求操作系统：Windows10/11、Ubuntu20.04+、欧拉系统等硬件：CPU可运行，GPU（NVIDIA）可加速（推荐，需支持CU
OpenCV入门到精通：AI视觉处理的完整指南 AI云原生与云计算技术学院人工智能 opencv 计算机视觉 ai
OpenCV入门到精通：AI视觉处理的完整指南关键词：OpenCV、计算机视觉、图像预处理、目标检测、AI视觉应用摘要：本文是一份面向AI视觉爱好者的OpenCV完整学习指南。从OpenCV的核心概念讲起，结合生活案例、代码示例和项目实战，逐步拆解图像读取/显示、灰度化、边缘检测、目标检测等关键技术。无论你是想入门计算机视觉的新手，还是希望用OpenCV解决实际问题的开发者，都能通过本文掌握从理论
CNN 猫狗识别：从理论到实战的深度解析爱熬夜的小古 cnn 深度学习人工智能
在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题，不仅能帮助我们理解CNN的工作原理，还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用，从理论基础到实战代码，带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述（一）CNN的核心组件卷积层：是CNN的
OpenCV入门到精通：从基础到实战的全面指南
摘要：本文旨在为初学者和有一定经验的开发者提供OpenCV从入门到精通的全面指南。文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法，然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容，最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。关键词：OpenCV；图像处理；特征检测；视频分析；实战案例引言OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary
街道垃圾识别难？陌讯视觉算法实测准确率突破95% 2501_92487900 算法边缘计算目标检测视觉检测计算机视觉
开篇痛点：街道垃圾识别的技术挑战在智慧城市和环保监管场景中，街道垃圾的实时检测一直是个难题。传统视觉算法（如YOLOv5、FasterR-CNN）在复杂街道场景下表现不佳，主要面临以下问题：光照干扰：早晚光线变化导致误检（如阴影被识别为垃圾）小目标漏检：饮料瓶、烟头等小物体在640x640输入下仅占10x10像素遮挡问题：垃圾桶周边堆积物造成特征混淆某环保科技公司实测数据显示，开源模型在真实场景中
占道识别漏检率 30%？陌讯多模态算法实测优化 2501_92487926 算法 ai 计算机视觉视觉检测
开篇：占道经营识别的三大技术痛点在城市管理智能化进程中，占道经营自动识别系统常面临三大核心难题：一是早晚光线剧变导致传统模型mAP骤降15-20%；二是流动摊贩与行人的特征混淆，误判率高达28%；三是密集场景下检测速度跌破15FPS，无法满足实时性要求[1]。某一线城市试点数据显示，基于开源YOLOv5的识别系统日均漏检事件超300起，人工复核成本占总投入的42%。这些问题的根源在于传统算法采用单
YOLOv8 环境监测五大场景 —— 二、森林火灾早期预警之无人机巡逻监测详细解释及代码完整示例路飞VS草帽 YOLOv8 原理与源代码讲解---六大章 YOLOv各版本的应用详细说明及代码示例环境监测五大场景 YOLO 无人机环境监测森林火灾早期预警无人机巡逻监测 YOLOv8
YOLOv8无人机森林火灾巡逻监测系统系统架构设计无人机火灾监测系统组成：1.飞行平台-多旋翼无人机(续航≥60分钟)-双光吊舱(可见光+红外)-RTK高精度定位-4G/5G数据链2.机载计算单元-JetsonOrinNX(AI加速)-轻量化YOLOv8模型-实时火情分析3.地面控制站-飞行路径规划-实时视频监控-火情预警系统4.云端协同-多机任务分配-火势扩散预测-应急资源调度完整代码实现1.无
安防监控漏报频发？陌讯实时检测算法实测召回率98% 2501_92487721 目标跟踪计算机视觉人工智能算法
一、开篇痛点：安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下，传统YOLO系列算法常出现漏检（FN）和误检（FP）。某安防厂商测试数据显示：当目标像素<50×50时，开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析：陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性：动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积（DeformableConv），公式表示为：y(p)=
重型机械识别漏检率高？陌讯算法实测降 35%
在重型机械作业场景中，传统视觉识别系统常面临三大痛点：大型设备遮挡严重导致漏检率超20%、金属表面反光使特征提取失效、多机型混合作业时模型泛化能力不足。某港口集团曾反馈，其基于开源YOLOv5部署的机械监控系统，在暴雨天气下误报率飙升至37%，直接影响作业调度效率[实测数据来源：某港口2024年Q1运维报告]。技术解析：陌讯算法的三重突破陌讯视觉算法针对重型机械识别的特殊性，采用了创新的"动态注意
模型实战（21）之 C++ - tensorRT部署yolov8-det 目标检测明月醉窗台 #深度学习实战例程人工智能 c++YOLO 目标检测计算机视觉人工智能
C++-tensorRT部署yolov8-det目标检测python环境下如何直接调用推理模型转换并导出：pt->onnx->.engineC++tensorrt部署检测模型不写废话了，直接上具体实现过程+all代码1.Python环境下推理直接命令行推理，巨简单yolodetectpredictmodel=yolov8n.ptsource='https
【零基础学AI】第31讲：目标检测 - YOLO算法 1989 0基础学AI 人工智能目标检测 YOLO rnn lstm tensorflow
本节课你将学到YOLO算法的核心思想和工作原理如何使用YOLO进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求：推荐使用GPU（非必须）前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络（CNN）的基本概念（第24讲内容）核心概念什么是目标检测？目标检测就像教计算机"看"图片中的物体。它不仅要
如何使用目标检测深度学习框架yolov8训练钢管管道表面缺陷VOC+YOLO格式1159张3类别的检测数据集步骤和流程 FL1623863129 深度学习目标检测深度学习 YOLO
【数据集介绍】数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1159标注数量(xml文件个数)：1159标注数量(txt文件个数)：1159标注类别数：3所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yo
钢管管道表面缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1159张3类别 FL1623863129 数据集 YOLO 深度学习机器学习
数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1159标注数量(xml文件个数)：1159标注数量(txt文件个数)：1159标注类别数：3所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yolo格式类别顺
【人工智能面经第五期：模型训练与优化核心面试深度问答】码上有前 Pytorch Python 深度学习人工智能面试职场和发展
作者：“码上有前”文章简介：人工智能面经欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言模型训练与优化核心面试深度问答摘要围绕模型训练与优化的训练技巧（正则化、迁移学习）和数据工程（数据增强、标注质量）展开，通过20个关键问题，解析正则化协同策略、迁移学习适配场景、数据增强实践等核心要点，助力读者掌握人工智能与计算机视觉岗位面试中模型训练优化的知识体系，明晰技术原理与实际应用的关联。目录训练技巧-正则化策略相关问题
YOLOv5基础 | 万字长文带你深度解析yolov5s.yaml配置文件小哥谈 YOLO算法：基础+进阶+改进 YOLO 人工智能目标检测机器学习计算机视觉深度学习
前言：Hello大家好，我是小哥谈。配置文件yolov5s.yaml在YOLOv5模型训练过程中发挥着至关重要的作用，属于初学者必知必会的文件！在YOLOv5-6.0版本源码中，配置了5种不同大小的网络模型，分别是YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，其中YOLOv5n是网络深度和宽度最小但检测速度最快的模型，其他4种模型都是在YOLOv5n的基础上不断加
万字长文详解YOLOv8 yaml 文件，结合模型输出的网络结构图分析Parameters /backbone/head以及三者的数学关联 YOLO大师 YOLO 论文阅读
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例之前写过一篇YOLOv8yaml配置文件逐层的解析：结合YOLOv8源码逐层解读yaml文件的配置，本文主要从整体的角度去解析yaml。YOLOv8模型YOLOv8提供了非常多的模型，详见：https:
万字长文带你搞懂yolov5和yolov8以及目标检测相关面试起个别名 C++YOLO 目标检测目标跟踪
一、与yoloV4相比，yoloV5的改进输入端：在模型训练阶段，使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络：使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络：在Backbone和最后的Head输出层之间插入FPN_PAN结构Head输出层：训练时的损失函数GIOU_Loss，预测筛选框的DIOU_nms二、yolov5网络结构预处理在模型预处理阶段，使用了Mosaic数据增强
关于旗正规则引擎中的MD5加密问题何必如此 jsp MD5 规则加密
一般情况下，为了防止个人隐私的泄露，我们都会对用户登录密码进行加密，使数据库相应字段保存的是加密后的字符串，而非原始密码。在旗正规则引擎中，通过外部调用，可以实现MD5的加密，具体步骤如下： 1.在对象库中选择外部调用，选择“com.flagleader.util.MD5”，在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”； 2.在规
【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用 bit1129 Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语，Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同，Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景，具体参见Scala在线文档：http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
spark sql 访问hive数据的配置详解 daizj spark sql hive thriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据，默认spark编译的版本是不支持访问hive，因为hive依赖比较多，因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译，将hive，thriftserver打包进去才能够访问，详细配置步骤如下： 1、下载源码 2、下载Maven,并配置此配置简单，就略过
HTTP 协议通信周凡杨 java httpclient http 通信
一：简介 HTTPCLIENT，通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信！二：代码举例测试类： import java
java unix时间戳转换 g21121 java
把java时间戳转换成unix时间戳： Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())) SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（报表函数）老A不折腾 web报表 finereport 总结
说明：本次总结中，凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找，然后再从公有数据源中查找的顺序。 CLASS CLASS(object):返回object对象的所属的类。 CNMONEY CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。 number:需要转换的数值型的数。 unit:单位，
java jni调用c++ 代码报错墙头上一根草 java C++jni
# # A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment: # # EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656 # # JRE version: Java(TM) SE Ru
Spring中事件处理de小技巧 aijuans spring Spring 教程 Spring 实例 Spring 入门 Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口，BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等，其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean，在Bean被初始后，将会被注入 Applicati
linux shell ls脚本样例 annan211 linux linux ls源码 linux 源码
#! /bin/sh - #查找输入文件的路径 #在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式 # 查找路径由特定的环境变量所定义 #标准输出所产生的结果通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径 # 或是filename :not found 的标准错误输出。 #如果文件没有找到则退出码为0 #否则即为找不到的文件个数 #语法 pathfind [--
List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下) 百合不是茶 list set Map遍历方式
List特点：元素有放入顺序，元素可重复 Map特点：元素按键值对存储，无放入顺序 Set特点：元素无放入顺序，元素不可重复（注意：元素虽然无放入顺序，但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的，其位置其实是固定的） List接口有三个实现类：LinkedList，ArrayList，Vector LinkedList：底层基于链表实现，链表内存是散乱的，每一个元素存储本身
解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法 bijian1013 java thread 线程安全
在Java项目中，我们通常会自己写一个DateUtil类，处理日期和字符串的转换，如下所示： public class DateUtil01 { private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); public void format(Date d
http请求测试实例（采用fastjson解析） bijian1013 http 测试
在实际开发中，我们经常会去做http请求的开发，下面则是如何请求的单元测试小实例，仅供参考。 import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.commons.httpclient.HttpClient; import
【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理 bit1129 hessian
RPC异常处理概述 RPC异常处理指是，当客户端调用远端的服务，如果服务执行过程中发生异常，这个异常能否序列到客户端？如果服务在执行过程中可能发生异常，那么在服务接口的声明中，就该声明该接口可能抛出的异常。在Hessian中，服务器端发生异常，可以将异常信息从服务器端序列化到客户端，因为Exception本身是实现了Serializable的
【日志分析】日志分析工具 bit1129 日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/ 2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J) http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/ 3.log.io 和
nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决 ronin47 nginx 优化
　　　先说遇到个坑，第一个是负载问题，这个问题与架构有关，由于我设计架构多了两层，结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个：一是改变负载策略，二是更改架构设计。　　　由于采用动静分离部署，而nginx又设计了静态，结果客户端去读nginx静态，访问量上来，页面加载很慢。解决：二者留其一。最好是保留apache服务器。　　　来以下优化：　　　
java-50-输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构 bylijinnan java
思路来自： http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/ import ljn.help.*; public class HasSubtree { /**Q50. * 输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构。例如，下图中的两棵树A和B，由于A中有一部分子树的结构和B是一
mongoDB 备份与恢复开窍的石头 mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入 1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的. 所以,都有如下通用选项: -h host 主机 --port port 端口 -u username 用户名 -p passwd 密码 2: mongoexport 导出json格式的文件
[网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题 comsci 网络
如果按照中国古代农历的历法，现在应该是某个季节的开始，但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据，如果按照现在的天文学记录来进行修正的话，这个季节已经过去一段时间了。。。。。也就是说，还要再等3000年。才有机会了，太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰，轨道次序发生了变
软件专利如何申请 cuiyadll 软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码，也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想，而软件著作权保护的是软件代码（即软件思想的表达形式）。例如，离线传送文件，那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想，但实现离线传送的程序代码有千千万万种，每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
Android学习笔记 darrenzhu android
1.启动一个AVD 2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端 3.如何启动一个程序 am start -n package name/.activityName am start -n com.example.helloworld/.MainActivity 启动Android设置工具的命令如下所示： # am start -
apache虚拟机配置，本地多域名访问本地网站 dcj3sjt126com apache
现在假定你有两个目录，一个存在于 /htdocs/a，另一个存在于 /htdocs/b 。现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。 1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
yii2 restful web服务[速率限制] dcj3sjt126com PHP yii2
速率限制为防止滥用，你应该考虑增加速率限制到您的API。例如，您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收，将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
Hadoop2.5.2安装——单机模式 eksliang hadoop hadoop单机部署
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LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout（分页下拉）基本结构 gundumw100 android
一切为了快速迭代 import java.util.ArrayList; import org.json.JSONObject; import android.animation.ObjectAnimator; import android.os.Bundle; import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
三道简单的前端HTML/CSS题目 ini html Web 前端 css 题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时，为了方便对这些网页进行修改，最好使用（）。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm 在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>，此为（）。http://hovertree.com/s
overrided方法编译错误 kane_xie override
问题描述：在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下： Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it 当去掉@Over
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C++中三种new的用法 _荆棘鸟_ C++new
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module是可以定义private方法的 module MTest def aaa puts "aaa" private_method end private def private_method puts "this is private_method" end end

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