LeeZhao@
LeeZhao@

【精华】YOLOv8最全指南

【精华】YOLOv8最全指南_第1张图片

【精华】YOLOv8最全指南_第2张图片

GitHub

【训练指南】：YOLOV8——快速训练指南（上手教程、自定义数据训练）

【YOLOv5学习笔记】：YoloV5学习笔记–官方教程

【Roboflow】：用YOLOv8推荐的Roboflow工具来训练自己的数据集

【ClearML】：ClearML入门：简化机器学习解决方案的开发和管理

【NCNN部署】：400 行代码玩转 YOLOv8 检测/分割/关键点 NCNN 部署

你可能感兴趣的:(计算机视觉,YOLO)

  • CMake Error at myplugins_generated_yololayer.cu.o.Debug，tensorrtx编译失败解决 雪可问春风 BUG人工智能
    system:ubuntu1804gpu:3060cuda:cuda11.4tensorrt:8.4使用项目tensorrtx进行yolov5的engine生成，之前在编译成功的配置为system:ubuntu1804gpu:2060cuda:cuda10.2tensorrt:7.2.3.4换到3060后，make失败，报错错误：/home/yfzx/work/vs-work/tensorrt-y
  • 使用yolo训练自己的模型数据遇到的问题 次次皮 YOLO深度学习人工智能
    1、报错：NolabelsfoundinD:\xxx\valid\labels.cache查找网上的文章大多都是说文件目录没按规定创建，但我检查了我的目录没问题，后来发现是labels文件夹里的txt文件和images文件夹的图片没有一一对应，对应好之后问题解决2、解决完上个问题之后还是不报上面的错了但还是FatalPythonerror:Aborted；Restartingkernel...检查
  • 模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍 lmtealily 人工智能
    引言在人工智能的浪潮中，大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的成果。然而，这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，计算和存储成本极高，难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题，模型蒸馏技术应运而生。模型蒸馏是一种将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型的技术，旨在保持高性能的同时大幅减少模型的参数量和计算复杂度。本文将带你深入了解模
  • OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景 白.夜 深度学习opencv
    OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架，cv2.dnn有其独特的优点与缺点，适用于不同的应用场景。在这篇文章中，我们将详细分析cv2.dnn的优缺点，并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口，适合已经在使用
  • [YOLO专题-22]：YOLO V5 - ultralytics代码解析-超参数详解 文火冰糖的硅基工坊 人工智能-YOLO专题目标检测计算机视觉深度学习YOLO超参数
    作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122372614目录前言：第1章超参数配置文件的基本信息1.1超参数配置文件的路径路径1.2超参数配置文件1.3如何指定超参数配置文件第2章超参数内容详解前言：YOLOV5除了通过用户命令行参数
  • 计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测（主页有源码） 喵了个AI 计算机视觉实战项目计算机视觉算法智能手机
    ✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介：玩手机检测的重要性与技术挑战驾驶员玩手机检测是智能交通安全领域的核心课题。根据NHTSA数据，美国每年因手机使用导致的交通事故超过3000起，中国公安部的统计显示开车使用手机的事故率是正常驾驶的23倍。该技术通过实时监测驾驶员手部动作和视线方向，识别非法使用手机行为，在以
  • 目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP asdfg1258963 目标检测_ai目标检测人工智能
    “FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。重要性：在实时应用中，如自动驾驶、视频监控等，FPS是一个关键指标。高FPS意味着系统能够快速处理输入的图像数据，实现实时响应。计算方式：FPS可以通过以下公式计算：
  • CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别 是Dream呀 神经网络计算机视觉人工智能神经网络深度学习
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和求职工作的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
  • 论文写作篇#6：在C会里，YOLO文章的摘要怎么写？Conclusion怎么写？摘要和Conclusion有哪些区别？ hjs_deeplearning YOLO人工智能深度学习计算机视觉
    前两次学习中，我们学习了C会YOLO论文的结构和消融实验的写法论文写作篇#5：想发C会，YOLO的消融实验AblationExperiment/Study怎么写？-CSDN博客https://blog.csdn.net/hjs314159/article/details/146261468?spm=1001.2014.3001.5502论文写作篇#4：YOLO还能发C会论文吗？C会论文的YOLO文
  • 基于纯视觉的 GUI 代理的屏幕解析工具（OmniParser） deepdata_cn 应用软件GUI
    OmniParser是一款开源工具，可通过解析用户界面截图生成结构化数据，助力打造视觉驱动的GUI自动化代理，赋能跨平台交互。一、技术原理1.数据集构建：从流行网页和应用中提取数据，构建可交互图标检测数据集和图标描述数据集，为模型训练提供基础。2.检测模型：使用YOLOv8模型在可交互图标检测数据集上进行微调，能够识别和定位用户界面中的可交互区域，如按钮、图标等。3.描述模型：利用BLIP-v2模
  • cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测 cv君 cv君独家视角AI内幕系列原创项目级实战项目深度学习与计算机视觉精品1024程序员节EfficientViT高分辨率密集预测任务高分辨率视觉模型Transformer人工智能计算机视觉
    专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题，旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱，展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章，我们将带您深入了解AI的各个领域，从计算机视觉到文本语音等多模态领域，从基础理论到前沿技术，从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家，还是对这一领域充满好奇的读者，这个系列都将为您提供高价值的见解和启发，为您带来横
  • YOLOv12模型详解及代码复现 清风AI 深度学习算法详解及代码复现计算机视觉YOLO人工智能机器学习神经网络python算法
    算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下，YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题，在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念，将其定位为一种回归问题，而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程，还显著提高了处理
  • YOLOv8涨点大全总结（源码） 清风AI 深度学习YOLO计算机视觉神经网络人工智能python
    （需要全部源码请私信或留言）性能指标在探讨YOLOv8的性能提升之前，我们需要明确评估其性能的主要指标。这些指标不仅是衡量模型优劣的标准，也是后续改进工作的出发点。常见的性能指标包括：指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内，步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall预测正确的正样本占实际正样本总数的
  • 机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 | 小酒馆燃着灯 机器学习算法k近邻算法
    文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
  • AI大模型推理加速：技术与实践详解 AI大模型学习者 人工智能
    近年来，AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而，大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验，并结合具体案例进行分析。一、挑战与机遇1.1挑战庞大的参数量:大模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，例如GPT-3拥有1750亿个参数。如此庞大的参数量导致模型文件体积巨大，加载和推理都需要消耗大量的内存和计算资源。复杂的计算图:大
  • OpenCV图像基础 天行者@ opencv人工智能计算机视觉
    OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库OpenCV最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持OpenCV可用于开发实时的图
  • 大模型（DeepSeek等）是否会动摇AI工程师的工作？ 点我头像干啥 Ai深度学习人工智能AI编程计算机视觉
    引言近年来，人工智能（AI）领域取得了突飞猛进的发展，尤其是大模型（如GPT-3、BERT、DeepSeek等）的出现，极大地推动了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的进步。大模型凭借其强大的泛化能力和广泛的应用场景，逐渐成为AI领域的核心技术之一。然而，随着大模型的普及，一个备受关注的问题浮出水面：大模型是否会动摇AI工程师的工作？本文将从多个角度探讨这一问题，分析大模型对AI工程
  • 3.13 YOLO V3 不要不开心了 机器学习pytorch深度学习
    今天的内容为YOLO-V3YOLO系列-YOLO-V3，最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测。-特征做得更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。-先验框更丰富了，3种scale，每种3个规格，一共9种。-softmax改进，预测多标签任务。-多scale-为了能检测到不同大小的物体，设计了3个scale。-scale变换经典方法-左图：图像金字塔；右图：单一的输入。-scale变换
  • Java线程协作式中断机制 超人汪小建(seaboat) 线程协作式中断机制jvm
    跟着作者的65节课彻底搞懂Java并发原理专栏，一步步彻底搞懂Java并发原理。作者简介：笔名seaboat，擅长工程算法、人工智能算法、自然语言处理、计算机视觉、架构、分布式、高并发、大数据和搜索引擎等方面的技术，大多数编程语言都会使用，但更擅长Java、Python和C++。平时喜欢看书写作、运动、画画。崇尚技术自由，崇尚思想自由。出版书籍：《Tomcat内核设计剖析》、《图解数据结构与算法》
  • Python与人工智能：为何它们是天作之合？ 纪至训至 python人工智能开发语言
    引言在人工智能（AI）飞速发展的今天，Python已成为这一领域的“明星语言”。从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python的身影无处不在。那么，Python究竟为何能成为AI开发的首选工具？本文将探讨Python与AI之间的深度关联，并解析其背后的原因。1.Python的简洁性与可读性AI开发的核心在于快速迭代和实验，而Python以其简洁的语法和直观的代码结构著称。开发者无需
  • 基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现 深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
    1.引言随着智能交通系统的发展，车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统（LicensePlateRecognition,LPR）主要用于识别车辆的车牌号码，并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn
  • Python深度学习033：Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系 若北辰 Python深度学习python深度学习pytorch
    Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密，它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。下面是它们之间关系的简要概述：PythonPython是一种编程语言，广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。它是开发和运行PyTorch代码的基础环境。PyTorchPyTorch是一个开源的机器学习库，用于应用如自然语言处理和计算机视觉的深度学习模型。它提供了丰富的API，使
  • AI基于深度学习的代码搜索案例（一） 人工智能MOS 人工智能深度学习机器学习
    1.背景近年来，人工智能逐渐进入各个领域并展现出了强大的能力。在计算机视觉领域，以ImageNet为例，计算机的图像分类水平已经超过了人类。在自然语言处理(NLP)领域，BERT、XLNet以及MASS也一遍遍的刷新着任务榜单。当人工智能进入游戏领域，也取得了惊人的成绩，在Atari系列游戏中，计算机很容易超过了大部分人类，在围棋比赛中，AlphaGo和AlphaZero也已经超越了人类顶尖棋手。
  • Anaconda与VS Code wei099
    最近在学习机器学习和计算机视觉，使用GoogleColab来运行网上的示例代码。考虑到网页上写代码效率太低，没有代码补全功能，没有函数提示，不利于对代码的了解，于是还是决定折腾一下在自己的Windows本上安装工作环境。想要学习机器学习的技能，不可避免要具备熟练使用Python编程的能力。Anaconda是Python软件包管理器，可以大大减少使用者安装各种包的麻烦，提高工作效率。我先后安装了An
  • 使用Python进行火焰检测与识别：从基础理论到高级实现的全面指南 快撑死的鱼 python算法解析python开发语言
    使用Python进行火焰检测与识别：从基础理论到高级实现的全面指南火灾是一种常见而危险的自然灾害，在工业、家庭和公共场所中，实时检测火焰并做出响应是保障安全的重要手段。随着计算机视觉技术的发展，使用图像处理和机器学习的方法进行火焰检测已经成为可能。Python作为一种功能强大且广泛使用的编程语言，提供了丰富的库和工具，能够有效地实现火焰检测和识别。在本文中，我们将深入探讨如何使用Python进行火
  • Diffusion Transformer与Differential Transformer：技术创新与应用前景 AI大模型learner 深度学习人工智能机器学习
    引言Transformer架构已成为自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的主流技术。随着技术的不断发展，DiffusionTransformer和DifferentialTransformer等新型架构逐步涌现，为生成模型和注意力机制带来了突破性的进展。本文旨在从科学视角探讨这两种模型的核心原理、技术特点及应用前景。DiffusionTransformer概念与原理DiffusionTr
  • 计算机视觉算法实战——车道线检测 喵了个AI 计算机视觉实战项目计算机视觉
    ✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨车道线检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，尤其在自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）中具有广泛应用。本文将深入探讨当前主流的车道线检测算法，选择性能最好的算法进行详细介绍，并涵盖数据集、代码实现、优秀论文、具体应用以及未来的研究方向和改进方向。1.当前相关的算法✨✨车道线检测算法
  • Vision Transformer (ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试（代码实现） 阿正的梦工坊 DeepLearningDLPaperstransformer计算机视觉深度学习
    VisionTransformer(ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者，如果你对自然语言处理（NLP）领域的Transformer架构了如指掌，那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生。然而，2021年由GoogleResearch团队在ICLR上发表的论文《ANIMAGEISWORTH16x16WORDS:TRANSFORMERSFORIM
  • 图像去雾常见数据集 梦姐的编程日志 图像处理深度学习人工智能
    近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像去雾任务成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。高质量的数据集是算法研究的基础，本文将介绍一些常用的图像去雾数据集，包括其特点、应用场景以及下载地址。1.RESIDE数据集RESIDE（REalisticSingleImageDEhazing）数据集是目前最常用的图像去雾数据集之一。该数据集提供了多种规模的子数据集，主要分为以下几部分：IndoorTraini
  • 点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测 格图素书 目标检测人工智能计算机视觉
    目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测（续）前言近几年来，在计算机视觉领域，利用深度学习卷积
  • 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题 何必如此 jspMD5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 sqlhivethriftserver
    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 javahttpclienthttp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 javaC++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 springSpring 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 linuxlinux 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 listsetMap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 javathread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 PHPyii2
    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 hadoophadoop单机部署
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述        Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式，这里先简单介绍单机模式 ，默认情况下，Hadoop被配置成一个非分布式模式，独立运行JAVA进程，适合开始做调试工作。   二、下载地址 Hadoop 网址http:
  • 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 htmlWeb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
  • Java中使用代理IP获取网址内容（防IP被封，做数据爬虫） mcj8089 免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
    推荐两个代理IP网站：   1. 全网代理IP：http://proxy.goubanjia.com/   2. 敲代码免费IP：http://ip.qiaodm.com/   Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容，   方式一，设置System系统属性   // 设置代理IP System.getProper
  • Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
    当你启动 nodejs服务报错： >node app Express server listening on port 80 events.js:85 throw er; // Unhandled 'error' event ^ Error: listen EADDRINUSE at exports._errnoException (
  • C++中三种new的用法 _荆棘鸟_ C++new
    转载自：http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html 作者: mt 其一是new operator，也叫new表达式；其二是operator new，也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了，很容易搞混，那就记中文名称吧。new表达式比较常见，也最常用，例如： string* ps = new string("
  • Ruby深入研究笔记1 wudixiaotie Ruby
    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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他