【精华】YOLOv8最全指南

AI 技术&AI开发框架 34号树洞人工智能深度学习人工智能机器学习 NLP GAI
目录一、AI技术及其开发框架1.AI技术分类与代表方向2.主流AI开发框架3.AI应用开发流程简述4.补充：基础依赖与生态二、AI技术方向1.机器学习（MachineLearning,ML）✦核心概念：✦关键方法：✦应用案例：2.深度学习（DeepLearning,DL）✦核心概念：✦网络结构举例：✦技术趋势：3.自然语言处理（NLP）✦核心任务：✦代表模型：4.计算机视觉（ComputerVis
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
NeRF-Pytorch：NeRF神经辐射场复现——Pytorch版全流程分析与测试【Ubuntu20.04】【2025最新版！！！】那就举个栗子！三维重建计算机视觉人工智能
一、引言在计算机视觉和计算机图形学的交叉领域中，视图合成（ViewSynthesis）一直是一个充满挑战的研究方向。传统的三维重建方法往往需要复杂的几何建模和纹理映射过程，而且在处理复杂光照和材质时效果有限。2020年，来自UCBerkeley的研究团队提出了NeuralRadianceFields（NeRF），这一革命性的方法彻底改变了我们对三维场景表示和渲染的理解。NeRF的核心思想是将三维场
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
Java AI 新纪元：Spring AI 与 Spring AI Alibaba 的崛起小沛9 Spring AI Alibaba Spring AI java 人工智能 spring spring ai SAA
此章节没什么营养，只是一个描述，同时也能看到AI的能力（文章基本都是AI进行生成的），小沛觉得开始不写点引言好像差了点什么东西，好像鱼离开了自行车。引言：AI时代对Java开发者的机遇与挑战，Java在AI领域的现状在当今技术飞速发展的时代，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来概念，而是深刻地融入到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶，从自然语言处理到计算机视觉，AI正以前所未有的速度改
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
车牌识别与标注：基于百度OCR与OpenCV的实现（一）喜欢踢足球的老罗大模型应用开发实践之旅 ocr opencv 人工智能
车牌识别与标注：基于百度OCR与OpenCV的实现在计算机视觉领域，车牌识别是一项极具实用价值的技术，广泛应用于交通监控、智能停车场管理等领域。本文将介绍如何在macOS系统下，利用百度OCRAPI进行车牌识别，并结合OpenCV库在图片上绘制标注框和车牌号码，实现一个完整的车牌识别与标注流程。整个工程将使用PyCharm进行组织和开发。一、系统环境与工程结构系统环境操作系统：macOS开发工具：
OpenCV实战：图像颜色识别与提取、掩膜制作
前言在计算机视觉和图像处理领域，颜色识别是一项基础而重要的技术。无论是交通标志识别、工业分拣还是美颜滤镜开发，都离不开对特定颜色的处理。本文将带你全面掌握使用OpenCV进行颜色识别的关键技术，包含完整的代码实现和原理讲解。一、颜色空间基础1.1RGB颜色空间在图像处理中，最常见的就是RGB颜色空间。RGB颜色空间是我们接触最多的颜色空间，是一种用于表示和显示彩色图像的一种颜色模型。RGB代表红色
OpenCV图像添加水印
一、前言在数字图像处理中，为图片添加水印是一项常见且重要的技术。无论是版权保护、品牌宣传还是防止未经授权的使用，水印都能发挥重要作用。OpenCV作为一款强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能来实现各种水印效果。本教程将详细介绍如何使用OpenCV为图像添加文字水印和图片水印。二、环境准备在开始之前，请确保已安装以下环境：Python3.xOpenCV库（可通过pipinstallopencv-py
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
浅谈卷积神经网络(CNN) cyc&阿灿 cnn 人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展，通过理论解析与代码实践相结合的方式，帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
【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
LSNet: 基于侧向抑制的神经网络碳酸的唐模型养成与叙述有意思的py库神经网络人工智能深度学习
引言在计算机视觉领域，我们一直在寻找灵感来源以提高图像处理和识别的效果。而人类视觉系统作为经过数百万年进化的精密系统，无疑是最好的参考对象之一。今天，我要向大家介绍一个名为LSNet（LateralSuppressionNetwork，侧向抑制网络）的技术，它模拟了人类视觉系统中的侧向抑制机制，为计算机视觉任务带来了新的可能性。什么是侧向抑制？侧向抑制（LateralSuppression），也被
RDK X5/X3 yolov5目标检测从环境搭建到设备集成激萌の小宅 YOLO YOLO 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:YOLO YOLO 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 windows YOLO
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 YOLO r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
微软人工智能证书AI-102 | 如何快速通过？全球认证考试中心人工智能微软
微软AI-102考试，全称“DesigningandImplementingaMicrosoftAzureAISolution”，是微软推出的用于验证考生在Azure平台上设计和实施AI解决方案核心能力的认证考试。以下是具体介绍：考试描述：考试主要衡量考生实施计划和管理Azure认知服务解决方案、计算机视觉解决方案、自然语言处理解决方案、知识挖掘解决方案、对话式AI解决方案的能力。考试题型通常包括
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
基于opencv的鱼群检测和数量统计识别鱼群密度带界面
完整项目点文末名片查看获取一、项目简介本项目旨在通过计算机视觉技术，实现对视频中鱼类数量的自动检测与计数。利用OpenCV库进行图像处理，包括背景减除、形态学操作、轮廓检测等步骤，最终在视频帧中标记出鱼类并统计其数量。该系统可广泛应用于水产养殖、生态监测等领域，有助于提高工作效率和数据准确性。二、环境准备在开始项目之前，需要确保以下环境和工具已安装：Python：推荐使用Python3.6及以上版
目标跟踪领域经典论文解析 ♢.＊目标跟踪人工智能计算机视觉
亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、JAVA、PYTHON与SAP的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。期待你的关注与点赞哟！目标跟踪是计算机视觉领域的一个
基于均值偏移算法的动态目标跟踪研究 Zoiny_楠算法均值算法目标跟踪
摘要：目标跟踪技术是计算机视觉领域中重要研究课题之一,在人类生活、军事侦察、工业生产、医疗诊断、交通管理等多方面,都有广泛的应用,研究目标跟踪对人类生活、工程应用等具有现实的指导意义。在基于视觉的目标跟踪算法中,经典的Mean-Shift算法以其理论科学有效、操作简单易实现,跟踪性能较好等优势,一直是众多学者研究的热点。可算法也存在着许多缺陷。例如目标模型中混有背景信息的干扰,给目标定位带来了偏差
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.
day39 心落薄荷糖 Python训练营 python
#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具fromtorchvisionimportdatasets,transforms#torchvision是一个用于计算机视觉的库，
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
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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
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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
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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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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
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C++中三种new的用法 _荆棘鸟_ C++new
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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

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