- YOLOv5 | 源码解析 | 计算损失loss原理——独家原创注释
kay_545
YOLOv8改进有效涨点Yolov5改进YOLOpython开发语言
⭐欢迎大家订阅我的专栏一起学习⭐订阅专栏,更新及时查看不迷路YOLOv5涨点专栏:http://t.csdnimg.cn/D9kR0YOLOv8涨点专栏:http://t.csdnimg.cn/5hNr8YOLOv7专栏:http://t.csdnimg.cn/hJsf1魔改网络、复现论文、优化创新各位订阅YOLOv8专栏读者,非常抱歉,这篇文章加错专栏了,但是因为是订阅的,所以不能删除或者移动这
- torch报错:[winerror 126] 找不到指定的模块torch_python.dll“ or one of its dependencies.
LightningJie
深度学习pythonpytorch
[winerror126]找不到指定的模块。errorloading"d:\miniconda\envs\action_env\lib\site-packages\torch\lib\torch_python.dll"oroneofitsdependencies.在使用这个yolov5模块的时候发现了这个错误,错误原因是因为python版本和torch版本冲突。本人安装torch的python版本
- 【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备(RCNN~YOLOv5)
旅途中的宽~
计算机视觉面经总结计算机视觉深度学习目标检测YOLORCNN
文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5
- ChatGPT聊YOLO
AIWalker-Happy
YOLOchatgptYOLO
最近ChatGPT大伙,其概括摘要能力非常强。YOLO系列算法也是目标检测领域非常重要的一个研究路线,那么ChatGPT是如何看待各个YOLO算法的呢?那我们去问问它如何看待各个版本的YOLO。截止到2021年9月,YOLOv6尚未发布。因此,无法对其进行价值和贡献的评价。在这之前,最新的YOLO系列算法是YOLOv5。如果有关于YOLOv5或者其他目标检测算法的问题,欢迎随时提问。----Cha
- yolov5配置教程
moyv
开发YOLO
yolov5yolov5notepad++notepad++直接下一步就可以GitGit取消勾选修改默认编辑器为npp其他都直接下一步python3.8.1python3.8.1主要勾选添加环境变量其他下一步即可MinicondaMiniconda其他下一步然后添加系统环境变量PycharmPycharm把这个界面所有都勾选然后下一步配置环境更改系统编码(整个过程结束后修改回去)点击日期、时间和区
- 目标检测算法之YOLOv5的应用实例(零售业库存管理、无人机航拍分析、工业自动化领域应用的详解)
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目标检测算法YOLOYOLOv5深度学习
1.YOLOv5在"零售业库存管理"领域的应用在零售业库存管理中,YOLOv5可以帮助自动化商品识别和库存盘点过程。通过使用深度学习模型来实时识别货架上的商品,零售商可以更高效地管理库存,减少人工盘点的时间和成本。以下是一个使用YOLOv5进行商品识别的Python脚本示例:importcv2importyolov5#初始化YOLOv5模型model=yolov5.YOLOv5(weights="
- 杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |
小酒馆燃着灯
深度学习YOLO人工智能GPT-4
点击进入专栏:《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认,由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的、功能最强大的大语言模型(LLM)之一。大多数人都需要使用ChatGPTPlus的订阅服务去访问GPT-4。为此,他们通常需要每月支付20美元。那么问题来了,如果您不想每月有这笔支出,是
- 目标检测算法之YOLOv5在乒乓球赛事中运动员行为分析领域的应用实例详解(优化版--下)
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为了进一步提升代码的效率和可维护性,可以考虑以下几个方面的优化:1.**视频解码优化**:-使用OpenCV的`preprocess`功能来直接从原始视频帧中提取RGB图像,避免不必要的复制和转换。2.**模型推理优化**:-使用ONNXRuntime的定制配置,如启用自动形状推测和启用量化模式,来进一步提高模型推理速度。3.**结果后处理优化**:-使用更高效的非极大值抑制(NMS)实现,如使用
- 目标检测算法之YOLOv5的应用实例(智能交通信号控制、体育赛事分析、野生动物研究领域应用的详解)
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目标检测YOLO自动驾驶
1.YOLOv5在"智能交通信号控制"领域的应用在智能交通信号控制领域,YOLOv5可以通过实时检测交通流量的变化来辅助信号灯的调度决策。例如,在交通繁忙的交叉路口,YOLOv5可以检测到各个方向的车流量,帮助交通控制系统动态调整绿灯时长,减少拥堵。以下是一个简化的Python示例,演示了如何使用YOLOv5来检测视频流中的车辆,并据此作出一些基本的决策。importcv2importyolov5
- 目标检测算法之YOLOv5在社交媒体内容审核领域的应用实例详解
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目录YOLOv5具体工作流程应用实例及代码优化再优化继续优化YOLOv5具体工作流程YOLOv5可以在社交媒体内容审核领域发挥重要作用,具体工作流程如下:1.**数据准备**:首先,收集大量标记过的图像和视频数据,这些数据包含了需要被检测的内容类别,例如暴力、色情、仇恨言论等的视觉标识。2.**模型训练**:使用这些数据对YOLOv5模型进行训练。训练过程中,模型学习如何从图像中识别和定位这些不良
- 深度学习||YOLO(You Only Look Once)深度学习的实时目标检测算法(YOLOv1~YOLOv5)
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目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结:YOLO(YouOnlyLookOnce)是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。自从2015年首次被提出以来,YOLO系列不断发展,推出了多个版本,包括YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,和YOLOv5等。下面是对YOLO系列的详解:YOLOv1:提出时间:2015年。主要贡献:将目标检测任务转换
- 计算机设计大赛 深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv
iuerfee
python
文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/post
- YOLOv5改进 | 一文汇总:如何在网络结构中添加注意力机制、C3、卷积、Neck、SPPF、检测头
Snu77
YOLOv5改进有效专栏YOLO深度学习人工智能计算机视觉目标检测pythonpytorch
一、本文介绍本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块,从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方,不能每篇文章都去讲解一遍如何修改,就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程,大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码,从这篇文章学会如何去添加到你的模型
- OpenVion22.3.x以及Opencv DNN部署yolov5(C++)全过程含代码
o0Orange
openvino部署YOLOopenvino持续部署opencvc++
部署Openvino在win平台上走了不少坑,这里将从第一步开始进行,避免以后遗忘。第一步肯定是先把yolo5的工程跑通啦,基本上7.0运行一下会自动下载各种,非常方便,基本不存在复杂的配置过程。跑通后需要pip一下export.py所需要的openvino包:openvino:这一般是OpenVINO的主要安装包,它包含了一系列的工具,库,和插件,用于优化,执行和部署各种深度学习模型。它可能包括
- 【问题记录】YOLOv5继续训练时精度损失问题解决
果果粒粒
问题记录YOLO深度学习人工智能
【问题记录】YOLOv5恢复训练时精度损失问题解决1.会产生精度损失的训练过程1.1修改部分1.2训练结果展示2.减少精度损失的训练过程2.1修改部分2.2训练结果展示1.会产生精度损失的训练过程1.1修改部分修改train.py中的超参数epochs,resume的默认值为default=True.在utils/torch_utils.py中的smart_resume函数中添加ckpt['epo
- YOLOv5训练COCO2017数据集
legendarylin
人工智能深度学习
训练COCO2017数据集namedescriptiondownloadurltrain2017.zip19G,118kimageshttp://images.cocodataset.org/zips/train2017.zipval2017.zip1G,5kimageshttp://images.cocodataset.org/zips/val2017.ziptest2017.zip7G,41k
- yolov8预测不同文件夹图片保存到对应名称文件夹
断某人
yoloYOLO目标检测
最近因项目需求(吃饱了没事干想迁移下看看有没有效率上的提高),目标检测功能从yolov5换成了yolov8,不换不要紧,v8的代码结构安排的太紧凑了,想要修改结果的导出目录,发现无从下手,只能一个一个试,半小时试了出来,和yolov5改法相比,yolov8更直球1:预测结果保存到指定文件名fromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO(source='yolov8s.pt'
- YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限
Snu77
YOLOv5改进有效专栏深度学习人工智能YOLO目标检测计算机视觉华为python
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点,这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验,其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制,其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度,我将其融合在一起,大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数,然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就可以开
- 2019安徽中小学教师招聘考试教综之 “ 人物篇 ”6
300714efb7aa
贾德:美国心理学家,提出概括化理论(经验类化论),贾德在1908年所作“水下击靶”的实验,是概括化理论的经典实验。经验内化论是指两种学习活动之间存在共同要素是知识产生迁移的必要条件,而迁移产生的关键是学习者在两种活动中通过概括形成了能够泛化的共同原理。卡普捷列夫:俄国教育家和心理学家,1877年,卡普捷列夫出版了《教育心理学》,这是最早正式以教育心理学命名的著作。卡特尔:美国心理学家,卡特尔根据因
- YOLOV5环境配置
Li·李
pythonpycharm
1.默认为刚安装的win11系统2.下载并安装Anaconda(无版本要求,最新版即可)网址:https://www.anaconda.com下拉,选择“FreeDownload”选择“Download”,等待下载完成打开下载的Anaconda3文件(上面的是pycharm后文提及下载与安装)选择“Next”选择“IAgree”选择“Justme”后选择“Next”安装位置要记住,不建议更改,选择
- AI助力农作物自动采摘,基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建作番茄采摘场景下番茄成熟度检测识别计数分析系统
Together_CZ
YOLO
去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物,专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械,看着非常震撼,但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的,小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草,不知道什么时候才能走到地的尽头,小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割,大点的连片的土地可以用收割机来收割,不过收割机基
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- YOLOv5独家原创改进:大核卷积涨点系列| Shift-ConvNets,稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果 | 2024年最新论文
AI小怪兽
YOLOv5原创自研YOLO目标检测计算机视觉人工智能深度学习机器学习
本文独家改进:大的卷积核设计成为使卷积神经网络(CNNs)再次强大的理想解决方案,Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果,创新十足实现涨点,助力YOLOv8在多个私有数据集和公开数据集VisDrone2019、PASCALVOC实现涨点收录YOLOv5原创自研https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.h
- 如何用OpenCV加载Yolov5并使用CUDA加速
geekboys
1背景随着Pytorch、TensorFlow等有效的框架被用来深度的学习开发,各种任务的模型也层出不穷。但是大多的部署往往依赖签名的两个框架,需要前面的两个框架大量的库。而且先前的Yolov3和Yolov4有官方直接支持,可以自接加载weights和cfg文件。部署起来相对来说就很简单,但是最新的Yolov5确实基于Pytorch版本的,这使用Opencv部署起来就稍微的麻烦了。可以这时候我们希
- 最新版本YOLOv5输出检测到的边界框的坐标、类别以及置信度
杨小扬
机器学习YOLO大模型机器学习
修改代码:https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/detect.py搜索#Writeresults定位代码增加代码:c1,c2=(int(xyxy[0]),int(xyxy[1])),(int(xyxy[2]),int(xyxy[3]))label='%s%.2f'%(names[int(cls)],conf)print(label+"(
- 使用yolov5时需要安装的requirements.txt
YoLo-8
目标检测YOLO
之前需要配置好pytorch,同时注意的是pytoorch版本需要在1.7以上1.github下载好requirements.txt文件内容如下:2.在cmd命令行转移到yolov5所在文件夹及配置的yolo环境中,直接下载pipinstall-rrequirements.txt-ihttp://pypi.douban.com/simple/--trusted-hostpypi.douban.co
- yolov5 torch转tensorrt详解【推荐】
Teng-Sun
YOLO
转化函数#可以在https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/export.py里面找到defexport_engine(model,im,file,half,dynamic,simplify,workspace=4,verbose=False,prefix=colorstr('TensorRT:')):#YOLOv5TensorRTexpor
- opencv调用yolov5模型进行目标检测(c++版)
xycdaimi
YOLOubuntulinuxopencv目标检测c++
一、环境安装1.miniconda(1)安装准备在终端中输入以下命令sudoapt-getupdate//更新包列表sudoapt-getinstallbuild-essential//安装构建必需工具sudoapt-getinstallwget//安装wget(2)下载官网:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html或者wgethttps://r
- opencv C++ dnn模块调用yolov5以及Intel RealSense D435深度相机联合使用进行目标检测
jjm2002
深度学习C++opencvc++dnn
一、代码#include#include#include//IncludeRealSenseCrossPlatformAPIusingnamespacecv;usingnamespacednn;usingnamespacestd;usingnamespacers2;//类名数组,这里需要替换为实际YOLO模型所检测的对象的类名constchar*classNames[]={"object1","o
- 一文教你地平线旭日派X3部署yolov5从训练-->转模型-->部署
计算机科学边界
ROS嵌入式硬件机器人python
一文教你地平线旭日派X3部署yolov5从训练,转模型,到部署近日拿到了地平线的旭日派X3,官方说是支持等效5tops的AI算力,迫不及待的想在上面跑一个yolov5的模型,可谓是遇到了不少坑,好在皇天不负有心人,终于在手册和社区各个大佬的帮助下,终于在板子上推理成功,本文会从训练、模型转换、到部署到旭日派详细说明1.训练1.1准备yolov5-2.0源代码根据地平线社区大佬说明,虽然旭日派X3支
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla