毕竟是shy哥
毕竟是shy哥

YOLOV7改进-空洞卷积+共享权重的Scale-Aware RFE

代码
1、先把文件复制到common.py中
YOLOV7改进-空洞卷积+共享权重的Scale-Aware RFE_第1张图片
2、yolo.py添加类名
YOLOV7改进-空洞卷积+共享权重的Scale-Aware RFE_第2张图片
3、下半部分进行添加修改
YOLOV7改进-空洞卷积+共享权重的Scale-Aware RFE_第3张图片4、cfg-training：新建配置文件

加了一行，后面对于序号+1
YOLOV7改进-空洞卷积+共享权重的Scale-Aware RFE_第4张图片
YOLOV7改进-空洞卷积+共享权重的Scale-Aware RFE_第5张图片
5、这里选择12层替代
YOLOV7改进-空洞卷积+共享权重的Scale-Aware RFE_第6张图片

你可能感兴趣的:(yolov7,YOLO)

  • YOLOv11 火焰识别：智能时代的火灾预警新利器 星际编程喵 Python探索之旅YOLOpython目标检测机器学习人工智能开发语言
    前言随着人工智能（AI）在各个领域如火如荼发展，图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型，图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天，我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会，YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
  • AI：236-基于RCS-OSA的YOLOv8改进 | 增强空间对象注意力实现小物体检测精度提升 一键难忘 精通AI实战千例专栏合集人工智能YOLO目标跟踪RCS-OSA
    本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~文章目录1.通过RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点2.理论
  • YOLOv1 损失函数 余将董道而不豫兮 YOLO神经网络python深度学习人工智能机器学习计算机视觉
    相关文章YOLOv1论文简要YOLOv1数据集加载YOLOv1损失函数YOLOv1模型构建与训练YOLOv1目标检测项目地址：YOLOv1VOC2007笔者训练的权重地址：阿里云盘分享10秒文章速览对于YOLOv1的损失函数，使用Python程序实现损失函数的计算关于损失函数的计算，在《YOLOv1论文简要》一文中已经进行了较详细的解释。只不过，在本文中，需要以代码的形式表达出来平方和误差在YOL
  • labelme转YOLOv8、YOLOv5 标签格式 标注数据 一颗小树x YOLO目标检测实践应用labelmeYOLOv8YOLOv5标签格式标注数据
    前言本文分析将labelme的标签，转为YOLOv8、YOLOv5的格式，实现模型训练。首先了解YOLOv8和YOLOv5标签格式，然后了解labelme标签格式，最近实现数据格式转换。1、YOLOv8和YOLOv5标签格式YOLOv8的标签格式与YOLOv5基本相同，使用一种简单的txt文本格式，来存储每个图像的标注数据。每个图像对应一个文本文件，这些文本文件与图像文件位于同一目录并且具有相同的
  • yolov8(8.2.10)+deepsort（demo） fengsongdehappy YOLO
    只需要训练好yolov8的检测模型然后调用：results=model.track(frame,persist=True)#执行跟踪，persist=True表示持续跟踪。保持同一个人在多帧画面的id一就可以完整代码：importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromcollectionsimportdefaultdict#框的中心点的历史轨
  • YOLOv8中Bottleneck模块详解 王了了哇 YOLO计算机视觉深度学习pytorchpython
    1.Bottleneck模块介绍Bottleneck模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强，是网络中的核心构建模块之一。它的主要功能是通过卷积操作来处理输入特征图，并在适当情况下应用残差连接，使得信息能够有效地通过网络层进行传播。2.Bottleneck模块的位置和作用在YOLOv8的网络结构中，Bottleneck模块被多次使用，主要出现在以下几个部分：Backbone部分：在多个层次上
  • 使用 YOLOv8 模型分析摄像头的图像 欣然～ YOLO
    在Python中使用YOLOv8模型分析摄像头的图像并进行分类。1.安装依赖库首先，你需要安装ultralytics库，它提供了YOLOv8的PythonAPI。可以使用以下命令进行安装：bashpipinstallultralytics2.编写Python代码以下是一个使用YOLOv8模型对摄像头图像进行分类的示例代码：importcv2fromultralyticsimportYOLO#加载预
  • 【YOLO】常用脚本 我才是真正的17号 脚本YOLO人工智能深度学习
    目录VOC转YOLO划分训练集、测试集与验证集VOC转YOLOimportosimportxml.etree.ElementTreeasETdefconvert(size,box):dw=1./size[0]dh=1./size[1]x=(box[0]+box[1])/2.0y=(box[2]+box[3])/2.0w=box[1]-box[0]h=box[3]-box[2]x=x*dww=w*d
  • yolo使用的一些脚本 一休哥※ YOLO深度学习python
    合并yolo标注label输入两个路径的labels，可以特定的32类别的标注合并到target_dir目录中的txt中#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2024/6/1917:57#@Author:sjh#@Site:#@File:python_txt.py#@Comment:importos#定义源目录和目标目录source_dir=r"E:\Download\Dataset
  • yolo数据增强 攀神 YOLOpython开发语言
    importosimportcv2importnumpyasnpimportalbumentationsasA#定义数据增强的变换，可以根据需要自定义transform=A.Compose([A.HorizontalFlip(p=0.5),#水平翻转A.RandomBrightnessContrast(p=0.5),#随机亮度和对比度A.Rotate(limit=15,p=0.5),#随机旋转A.
  • 基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码） 深度学习&目标检测实战项目 深度学习YOLOpython人工智能目标跟踪计算机视觉开发语言
    一、前言随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）已广泛应用于各种实际场景中，特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用，已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来，随着深度学习的突破，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确、实时的特点，广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中，活体人脸检测
  • 【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测 XD742971636 深度学习机器学习深度学习YOLO目标检测
    介绍一个酷炫的目标检测方式：论文：https://arxiv.org/abs/2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式：区域-文本对3.2模型架构3.3可重参数化的视觉-语言路径聚合网络（RepVL-PAN）3.4预训练
  • Python知识点：基于Python技术，如何使用YOLO进行实时物体检测 超哥同学 Python系列pythonYOLO开发语言面试编程
    开篇，先说一个好消息，截止到2025年1月1日前，翻到文末找到我，赠送定制版的开题报告和任务书，先到先得！过期不候！使用YOLO进行实时物体检测的Python技术详解实时物体检测是计算机视觉中的一个关键任务，它要求算法能够快速且准确地识别和定位图像或视频流中的物体。YOLO（YouOnlyLookOnce）算法因其速度快、性能高而受到广泛关注。在本文中，我们将详细介绍如何使用Python和YOLO
  • 基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码） 深度学习&目标检测实战项目 深度学习YOLOpython目标检测人工智能开发语言
    引言近年来，计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用，特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效且准确的目标检测能力，成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中，快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
  • 基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程 深度学习&目标检测实战项目 YOLO深度学习uiYOLOv5人工智能计算机视觉
    随着工业自动化的发展，木材加工行业对产品质量的要求日益提高。木材表面缺陷的检测是确保产品质量的重要环节。传统的人工检测方式不仅费时费力，而且容易受到人为因素的影响。基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLOv5，凭借其优越的实时性和准确性，成为木材表面缺陷检测的有效工具。本博客将详细介绍如何构建一个基于YOLOv5的木材表面缺陷检测系统，包括数据集准备、模型训练、UI界面开发及完整代码实现。目录目
  • 还没搞懂YOLO v7，YOLO v8已经来了！ 沃恩智慧 目标检测深度学习计算机视觉
    YOLO系列又双叒更新！只能说，YOLO系列发展地真快，已经有点跟不上了！YOLOv1-YOLOv8系列回顾YOLOv1：2015年JosephRedmon和AliFarhadi等人（华盛顿大学）YOLOv2：2016年JosephRedmon和AliFarhadi等人（华盛顿大学）YOLOv3：2018年JosephRedmon和AliFarhadi等人（华盛顿大学）YOLOv4：2020年Al
  • 【git-hub项目：YOLOs-CPP】本地实现01：项目构建 认识祂 CV计算机视觉gitcppYOLOs-CPP模型部署人工智能
    目录写在前面项目介绍最新发布说明Segmentation示例功能特点依赖项安装克隆代码仓库配置构建项目写在前面前面刚刚实现的系列文章：【Windows/C++/yolo开发部署01】【Windows/C++/yolo开发部署02】【Windows/C++/yolo开发部署03】【Windows/C++/yolo开发部署04】【Windows/C++/yolo开发部署05】必须用nividia显卡的
  • YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-patches.py 红色的山茶花 YOLO笔记深度学习
    patches.pyultralytics\utils\patches.py目录patches.py1.所需的库和模块2.defimread(filename:str,flags:int=cv2.IMREAD_COLOR):3.defimwrite(filename:str,img:np.ndarray,params=None):4.defimshow(winname:str,mat:np.nda
  • 模型实战（19）之 从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞ 实现目标检测 明月醉窗台 #深度学习实战例程目标检测人工智能计算机视觉图像处理YOLO
    从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理，CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码python、C++效果如下：output_video_11.搭建环境拉下官方代码根据配置下载虚拟环境所需包详细步骤如下：
  • rk3588部署yolov8视频目标检测教程 今夕是何年， 视觉算法部署YOLO目标检测人工智能
    目录1.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）1.2导出rknn环境（电脑端执行）2.训练部分（电脑端执行）2.1训练脚本（电脑端执行）3.onnx转rknn（电脑端执行）1.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）#使用conda创建一个python环境condacreate-ntorchpython=3.9#激活环境condaactivatetorch#安装yolov8p
  • YOLO各版本原理和优缺点解析 Ash Butterfield 计算机视觉
    YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，以其高速度和较高精度著称。以下是各版本的详细介绍及优缺点分析：1.YOLOv1（2016年）原理：将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格，每个网格预测多个边界框和类别置信度。使用单个神经网络直接对图像进行前向传播预测边界框和类别标签。优点：速度快，适合实时应用。模型结构简单，易于实现和训练。缺点：对小目标检测效果差，容易
  • 学习系列二：常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等 小啊磊_Vv 目标检测YOLO人工智能计算机视觉json
    常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的txt格式三、yolo的目标检测txt格式转coco数据集标签的json格式四、xml格式转yolo数据集标签的txt格式五、根据yolo的目标检测训练的最好权重推理图片六、根据yolo
  • 【目标检测】YOLO格式数据集txt标注转换为COCO格式JSON ericdiii 目标检测目标检测YOLOjson
    YOLO格式数据集：images|--train|--test|--vallabels|--train|--test|--val代码：importosimportjsonfromPILimportImage#设置数据集路径dataset_path="path/to/your/dataset"images_path=os.path.join(dataset_path,"images")labels_
  • 目标检测:yolo格式txt转换成COCO格式json 詹姆斯德 格式转换目标检测YOLOjson
    修改对应文件路径即可,其他根据txt或者希望生成的json做轻微调整#-*-coding:utf-8-*-importosimportjsonfromPILimportImagecoco_format_save_path="/home/admin1/data/LVIS"#要生成的标准coco格式标签所在文件夹yolo_format_classes_path="/home/admin1/data/L
  • YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-ops.py 红色的山茶花 YOLO笔记深度学习
    ops.pyultralytics\utils\ops.py目录ops.py1.所需的库和模块2.classProfile(contextlib.ContextDecorator):3.defsegment2box(segment,width=640,height=640):4.defscale_boxes(img1_shape,boxes,img0_shape,ratio_pad=None,pa
  • 基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统 深度学习&目标检测实战项目 深度学习YOLO目标跟踪人工智能目标检测计算机视觉
    1.引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像处理领域的应用逐渐展现出强大的能力，尤其是在目标检测任务上。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型作为一种高效的目标检测算法，以其实时性和高精度在许多领域得到了广泛应用。海洋动物的检测任务也因此受益，借助深度学习模型，我们可以实时、自动地检测海洋中的动物，有助于海洋生态研究、环境保护以及水下监测等多个领域。本文将详细介绍如何基于YOLO
  • 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的车站行李监控系统：深度学习应用与实现 深度学习&目标检测实战项目 YOLO深度学习人工智能目标检测目标跟踪
    引言在现代车站，行李监控是一项至关重要的安全任务。随着交通安全要求的不断提高，尤其是在车站等人流密集的场所，及时检测和识别行李不仅有助于防止行李遗失或误取，还能有效地减少潜在的安全威胁。传统的人工检查方法已经无法满足快速响应和高精度的需求，而基于深度学习的目标检测技术，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，成为了高效解决此类问题的理想选择。YOLO系列算法（包括YOLOv5、Y
  • 使用yolo11x进行物体分类 欣然～ 分类人工智能深度学习
    利用yolo11x进行物体识别一、物品分类代码说明模型加载：加载yolo11x.pt模型，如果这个模型在物体分类上表现不佳，可以考虑使用像yolov8n.pt这类通用的预训练模型。摄像头设置：打开电脑摄像头并将帧率设置为10fps，以此减轻处理负担。FPS计算：借助time库计算每帧的处理时间，进而得到FPS值，并在画面左上角显示。物体检测与分类：运用model(frame,conf=0.5,ve
  • YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力 Limiiiing YOLOv8改进专栏YOLO目标检测深度学习计算机视觉
    一、本文介绍本文主要利用GOLD-YOLO中的颈部结构优化YOLOv8的网络模型。GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念，通过独特的模块设计，在不显著增加延迟的情况下，高效融合不同层级的特征信息。将其应用于YOLOv8的改进过程中，能够使模型更有效地整合多尺度特征，减少信息损失，强化对不同大小目标物体的特征表达，从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。专栏
  • 基于深度学习YOLOv5的火焰检测系统 深度学习&目标检测实战项目 深度学习YOLO人工智能目标跟踪目标检测
    引言随着智能监控技术和深度学习的不断发展，火灾检测系统已经成为了自动化消防领域中的重要应用之一。传统的火灾报警系统往往依赖于温度传感器或烟雾探测器，但这些方法常常容易受到环境变化的影响，如高温、湿度等因素，这可能导致误报或漏报的情况。近年来，基于视觉的火灾检测系统，特别是使用深度学习进行图像处理和火焰识别，逐渐成为一种更为可靠的解决方案。本文将介绍如何基于深度学习和YOLOv5模型，构建一个火焰检
  • PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 javaUIPHPandroidlinux
    ╔-----------------------------------╗┆                           
  • 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。 bozch .net.net mvc
    在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：       各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。 经查询当前的操作与错误内容无关，经过对错误信息的排查发现，事故出现在数据库迁移上。 回想过去： 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作，再次进行迁移插入XXX字段的时候，就会提示如上错误。  &
  • Java 对象大小的计算 e200702084 java
                              Java对象的大小 如何计算一个对象的大小呢？    
  • Mybatis Spring 171815164 mybatis
    ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService"); Customer cust
  • JVM 不稳定参数 g21121 jvm
            -XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下，如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。        可以说“不稳定参数”
  • 用户自动登录网站 永夜-极光 用户
    1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码 2.思路:将用户的信息保存为cookie            每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
  • centos7 安装后失去win7的引导记录 程序员是怎么炼成的 操作系统
    1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ###   在后面添加    menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
  • Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载 aijuans oracle
    Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载：http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
  • JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了 無為子 AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
      我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。   访问G4Studio网站 http://www.g4it.org   G4Studio_V3.2版本变更日志 功能新增 (1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。 (2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
  • Oracle常用的单行函数应用技巧总结 百合不是茶 日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
    单行函数;   字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心) 一:字符函数: .UPPER(字符串) 将字符串转为大写 .LOWER (字符串) 将字符串转为小写 .INITCAP(字符串) 将首字母大写 .LENGTH (字符串) 字符串的长度 .REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
  • Mockito异常测试实例 bijian1013 java单元测试mockito
    Mockito异常测试实例： package com.bijian.study; import static org.mockito.Mockito.mock; import static org.mockito.Mockito.when; import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import org.mockito.
  • GA与量子恒道统计 Bill_chen JavaScript浏览器百度Google防火墙
    前一阵子，统计**网址时，Google Analytics（GA） 和量子恒道统计（也称量子统计），数据有较大的偏差，仔细找相关资料研究了下，总结如下：   为何GA和量子网站统计（量子统计前身为雅虎统计）结果不同？ 首先：没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因：（1）不同的统计分析系统的算法机制不同；（2）统计代码放置的位置和前后
  • 【Linux命令三】Top命令 bit1129 linux命令
    Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器，可以查看当前系统的运行情况，包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果：     top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99 Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
  • spring四种依赖注入方式 白糖_ spring
      平常的java开发中，程序员在某个类中需要依赖其它类的方法，则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法，这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理，spring提出了依赖注入的思想，即依赖类不由程序员实例化，而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”，通俗的理解是：平常我们new一个实例，这个实例的控制权是我
  • angular.injector boyitech AngularJSAngularJS API
    angular.injector   描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入.   使用方法: angular.injector(modules, [strictDi])   参数详解: Param Type Details mod
  • java-同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待 bylijinnan Integer
    public class PC { /** * 题目：生产者-消费者。 * 同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待。 */ private static final Integer[] val=new Integer[10]; private static
  • 使用Struts2.2.1配置 Chen.H apachespringWebxmlstruts
    Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
  • [职业与教育]青春之歌 comsci 教育
           每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...        大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....   &nbs
  • oracle连接(join)中使用using关键字 daizj JOINoraclesqlusing
    在oracle连接(join)中使用using关键字 34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables. Evaluate the following SQL statement: SELECT oi.order_id, product_id, order_date FRO
  • NIO示例 daysinsun nio
    NIO服务端代码： public class NIOServer { private Selector selector; public void startServer(int port) throws IOException { ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
  • C语言学习homework1 dcj3sjt126com chomework
    0、 课堂练习做完 1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。 int x; sizeof(x);   sizeof(int);   # include <stdio.h> int main(void) { int x1; char x2; double x3; float x4; printf(&quo
  • select in order by , mysql排序 dcj3sjt126com mysql
    If i select like this: SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1); This by default will select users in this order 1,3,4,8, I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
  • 页面校验-新建项目 fanxiaolong 页面校验
    $(document).ready( function() { var flag = true; $('#changeform').submit(function() { var projectScValNull = true; var s =""; var parent_id = $("#parent_id").v
  • Ehcache（02）——ehcache.xml简介 234390216 ehcacheehcache.xml简介
    ehcache.xml简介          ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的，更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
  • junit 4.11中三个新功能 jackyrong java
    junit 4.11中两个新增的功能，首先是注解中可以参数化，比如 import static org.junit.Assert.assertEquals; import java.util.Arrays; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.junit.runn
  • 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由 php教程分享 windowsPHPunixMicrosoftperl
    Mac 在国外很受欢迎，尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解，毕竟 Mac 设计美观，简单好用，没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢？从个人使用经验来看我想有下面几个原因： 1、Mac OS X 是基于 Unix 的 这一点太重要了，尤其是对开发人员，至少对于我来说很重要，这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
  • 位运算、异或的实际应用 wenjinglian 位运算
    一． 位操作基础，用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。       二． 常用位操作小技巧，有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。       三． 位操作与空间压缩，针对筛素数进行空间压缩。    &n
  • weblogic部署项目出现的一些问题（持续补充中……） Everyday都不同 weblogic部署失败
    好吧，weblogic的问题确实……   问题一： org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
  • tomcat7性能调优（01） toknowme tomcat7
        Tomcat优化： 1、最大连接数最大线程等设置 <Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"                useBodyEncodingForURI="t
  • PO VO DAO DTO BO TO概念与区别 xp9802 javaDAO设计模式bean领域模型
    O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映射）的缩写。通俗点讲，就是将对象与关系数据库绑定，用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里，有两个基本的也是重要的东东需要了解，即VO，PO。 它们的关系应该是相互独立的，一个VO可以只是PO的部分，也可以是多个PO构成，同样也可以等同于一个PO（指的是他们的属性）。这样，PO独立出来，数据持
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他