毕竟是shy哥
毕竟是shy哥

基于YOLOv7网络模型的高效SMD-PCBA检测

An efficient SMD-PCBA detection based on YOLOv7 network model

  • 1、模型
    • 1、CA注意力检测头
    • 1.2 反馈传播路径增强特征融合
    • 1.3 Improvement of location loss
  • 2、实验

具体而言，该模型通过设计一个基于 坐标注意力的检测头来增强特征表示，并在 特征融合阶段引入反馈连接，通过底层传播来提高特征识别。此外，我们还提出了 SEIoU loss函数来计算预测箱与真实标记的图像之间的位置损失，从而使得锚箱具有更好的回归精度，提高了检测精度。

1、模型

提出了一种改进的基于YOLOv7的网络架构，该架构融合了CA注意头、改进的PAFPN和SEIoU损耗，提高了对具有复杂特征的多目标的识别能力。
我们对YOLOv7网络进行了三次重大修改。

  • 首先，将CA模块加入到预测头的RepConv层之前。该模块通过添加位置编码信息，增强了网络的长期依赖捕获能力，从而提高了特征的表达能力。CA模块还可以帮助网络有效地抑制无关对象的干扰，从而实现对目标对象的准确检测。
  • 其次，在特征金字塔融合阶段，我们从自底向上的特

你可能感兴趣的:(yolov7,YOLO)

  • 【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式 熬夜写代码的平头哥∰ 目标检测YOLO人工智能
    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)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注
  • 钢筋长度超限检测检数据集VOC+YOLO格式215张1类别 futureflsl 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)：215标注数量(xml文件个数)：215标注数量(txt文件个数)：215标注类别数：1标注类别名称:["iron"]每个类别标注的框数：iron框数=215总框数：215使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进
  • COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集 QYQY77 YOLOpython
    """--json_path输入的json文件路径--save_path保存的文件夹名字，默认为当前目录下的labels。"""importosimportjsonfromtqdmimporttqdmimportargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--json_path',default='./instances
  • yolov5＞onnx＞ncnn＞apk 图像处理大大大大大牛啊 opencv实战代码讲解yoloonnxncnn安卓
    一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面
  • [数据集][目标检测]汽车头部尾部检测数据集VOC+YOLO格式5319张3类别 FL1623863129 数据集目标检测汽车YOLO
    数据集制作单位：未来自主研究中心(FIRC)版权单位：未来自主研究中心(FIRC)版权声明：数据集仅仅供个人使用，不得在未授权情况下挂淘宝、咸鱼等交易网站公开售卖,由此引发的法律责任需自行承担数据集格式：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)：5319标注数量(xml文件
  • 遥感图像分割系统：融合空间金字塔池化（FocalModulation)改进YOLOv8 xuehaisj YOLO人工智能计算机视觉yolov8
    1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义遥感图像分割是遥感技术领域中的一个重要研究方向，它的目标是将遥感图像中的不同地物或地物类别进行有效的分割和识别。随着遥感技术的不断发展和遥感图像数据的大规模获取，遥感图像分割在农业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。然而，由于遥感图像的特
  • 如何理解深度学习的训练过程 奋斗的草莓熊 深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
    文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
  • 基于YOLOV5人脸检测打上码赛克 Deep-white YOLO人工智能深度学习
    还在为自己的隐私而烦恼吗，还在为拍摄的视频因不想露脸而无法发布吗。yolov5检测人脸，并打上马赛克，保护自己的隐私。只需下载代码，解压缩后就可以传入你想要打马赛克的视频或者图片了。这个是需要你对代码有一些了解的，等我开发一下使大家都可以用。里面权重已经训练好了，也有一些人脸的数据集，数据量不多，训练完的权重不是很好，但是给自己的视频打上马赛克足够了。大家要是想去增加数据集，可以使用里面的权重利用
  • yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪 cv_2025 YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理opencv
    要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
  • 粉尘识别数据集——工地/矿下粉尘数据识别，数据集已划分，YOLO格式-有权重，相关指数，map相当高 毕设宇航 YOLO机器学习目标跟踪
    数据集名称粉尘识别数据集数据集描述这是一个专门针对工地或矿下粉尘识别设计的数据集，包含了大量的高清图像，用于识别施工或采矿环境中产生的粉尘。数据集已经按照标准的数据划分方法分为训练集、验证集和测试集，并且以YOLO格式进行了标注。此外，数据集中还包含了预训练的模型权重和相关性能指标，如mAP（MeanAveragePrecision），表明模型在粉尘识别任务上的表现优异。数据集特点高清图像：所有图
  • YOLOV8改进-C2f添加Deformable Conv V2 森爱。 YOLOV8改进YOLO
    目录1DeformableConvV2介绍2YOLOV8添加DeformableConvV22.1代码添加到Blocks2.1.1C2f_DCN代码2.1.2加入_all_导入2.1.3加入modules导入2.2添加至运行模块tasks2.2.1导入包2.2.2解析参数添加2.3在_init_中增加名称2.4模型配置文件yaml替换1DeformableConvV2介绍论文地址:https://
  • 结合YOLOv8和OpenCV WeChat QRCode打造一款二维码识别器 搜狐技术产品小编2023 YOLOopencv微信人工智能计算机视觉
    本文字数：3876字预计阅读时间：25分钟01引言二维码（QRCode）在现代生活中有广泛应用，从支付系统到信息传递，它们无处不在。本文提出了一种如何识别二维码的方法，主要贡献在于优化处理分辨率较高的图像时，由于二维码在整张图片中占据的比例较小，传统的OpenCVWeChatQRCode的识别方法表现不佳的问题。下面描述详细的优化过程。02OpenCVWeChatQRCodeWeChatQRCod
  • 【目标检测数据集】番茄叶片病害数据集13940张9类VOC+YOLO格式 熬夜写代码的平头哥∰ 数据集目标检测YOLO目标跟踪
    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)：13946标注数量(xml文件个数)：13946标注数量(txt文件个数)：13946标注类别数：9标注类别名称:["EarlyBlight","Healthy","LateBlight","LeafMiner","Le
  • YOLOv8数据增强 热心小张 研究生yolov8
    1.找到augment.py（ultralytics/data/augment.py），修改对应内容#TransformsT=[A.Blur(p=0.01),A.MedianBlur(p=0.01),A.ToGray(p=0.01),A.CLAHE(p=0.01),A.RandomBrightnessContrast(p=0.0),A.RandomGamma(p=0.0),A.ImageCompr
  • [数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别 FL1623863129 数据集目标检测YOLO人工智能
    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)：2757标注数量(xml文件个数)：2757标注数量(txt文件个数)：2757标注类别数：4标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sicklecell"]每个类别标注的框数：Platelet
  • 目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机 格图素书 数码相机目标检测人工智能
    目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的，如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化，且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出
  • ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory:错误解决 nomoremorphine pythonpip计算机视觉目标检测
    安装yolov8时(pipinstallultralytics)报错：ERROR:CouldnotinstallpackagesduetoanOSError:[Errno2]没有那个文件或目录:‘xxxx/anaconda3/envs/v8-test/lib/python3.7/site-packages/numpy-1.21.6.dist-info/METADATA’问题原因：安装环境里对应的安
  • 论文阅读笔记（十九）：YOLO9000: Better, Faster, Stronger __Sunshine__ 笔记YOLO9000detectionclassification
    WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim
  • Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误：/usr/bin/ld: cannot find -lcuda 徐小妞66666
    一.利用GPU训练Yolov3时，首先要修改MakeFile文件，修改格式如下：GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址)二.此时make产生错误/usr/bin/ld:cannotfind-lcuda1.查看MakeFile文件找到该行代码：LDFLAGS+=-L/usr/local/cuda/lib64
  • yolov5 +gui界面+单目测距 实现对图片视频摄像头的测距 毕设宇航 QQ767172261yolov5单目测距
    可实现对图片，视频，摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面（GUI）以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测，并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术，系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。技术栈YOLOv5：用于目标检测的深度学习模型。OpenCV：用于图像处理和单目测距
  • 目标检测-YOLOv3 wydxry 深度学习目标检测YOLO深度学习
    YOLOv3介绍YOLOv3(YouOnlyLookOnce,Version3)是YOLO系列目标检测模型的第三个版本，相较于YOLOv2有了显著的改进和增强，尤其在检测速度和精度上表现优异。YOLOv3的设计目标是在保持高速的前提下提升检测的准确性和稳定性。下面是对YOLOv3改进和优势的介绍，以及YOLOv3核心部分的代码展示。相比YOLOv2的改进与优势多尺度特征金字塔YOLOv3引入了FP
  • 使用TensorRT对YOLOv8模型进行加速推理 fengbingchun DeepLearningCUDA/TensorRTYOLOv8TensorRT
    这里使用GitHub上shouxieai的infer框架对YOLOv8模型进行加速推理，操作过程如下所示：1.配置环境，依赖项，包括：(1).CUDA:11.8(2).cuDNN:8.7.0(3).TensorRT:8.5.3.1(4).ONNX:1.16.0(5).OpenCV:4.10.02.cloneinfer代码：https://github.com/shouxieai/infer3.使用
  • 使用yolov8识别+深度相机+机械臂实现垃圾分拣机械臂（代码分享） 调包侠@ YOLO数码相机毕业设计
    文章目录垃圾分拣机械臂总体介绍主要功能与特色视频演示文件目录程序主代码完整代码链接垃圾分拣机械臂总体介绍本作品将视觉识别技术部署在嵌入式设备，自动控制机械臂进行分拣任务，在我们的设计中，首先使用深度相机将图像信息发送到嵌入式设备，视觉识别算法进行分类检测，将垃圾分为感染性，损失性，病理性，药物性，化学性，并根据相机的深度值计算出目标的三维坐标，由于系统使用眼在手外的结构，根据手眼标定的结果，将坐标
  • 【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数 阿_旭 AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习python行人检测行人追踪过线计数
    《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
  • pytorch训练后pt模型中保存内容详解(yolov8n.pt为例) yueguang8 yolo算法pytorchYOLO人工智能
    在PyTorch中，.pt模型文件通常包含以下几类数据：模型参数：存储模型的权重和偏置参数。优化器状态：包含优化器的状态信息，以便在恢复训练时能够从中断的地方继续。训练状态：一些训练过程中的信息，例如当前的epoch数和训练进度。其他元数据：包括模型的配置、训练时使用的超参数等。在讲解pytorchpt(pth)文件中保存了什么内容之前，需要先了解pt在保存时保存了那些参数。以YOLO系列pt保存
  • 实训day4 yolo1代码运行 Hazelyu27
    yolo1代码运行今天主要是在pycharm上运行pytorch的yolo1训练和测试代码。主要遇到的问题：1.训练文件路径的修改，开始没有找到tmp_file文件，就在该文件夹下创建了这个txt文件，但是发现：ifisinstance(list_file,list):#Catmultiplelistfilestogether.#Thisisespeciallyusefulforvoc07/voc
  • [数据集][目标检测]街道乱堆垃圾检测数据集VOC+YOLO格式94张1类别 FL1623863129 数据集目标检测YOLO人工智能
    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)：94标注数量(xml文件个数)：94标注数量(txt文件个数)：94标注类别数：1标注类别名称:["baolu"]每个类别标注的框数：baolu框数=107总框数：107使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进行
  • 地平线旭日x3派部署yolov8 巴啦啦魔仙变！！ YOLOpython数学建模
    地平线旭日x3派部署yolov8总体流程1.导出onnx模型导出YOLOV8_onnxruntime.py验证onnxutils.py2.在开发机转为bin模型2.1准备数据图片2.2转换必备的yaml文件2.3开始转换3.开发机验证**quantized_model.onnx4.板子运行bin模型资源链接总体流程1.导出onnx模型导出使用yolov8的github库导出onnx模型。注意设置o
  • YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头 小李学AI YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习目标检测计算机视觉机器学习人工智能
    1.DynamicHead描述1.1摘要：在目标检测中，定位和分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。本文根据目标检测的特点，推导了一种新的动态头部框架，将目标检测头部与注意力统一起来。该方法通过在特征层次间、空间位置间和输出通道内协调组合多种自注意机制，在不增加计算开销的情况下显著提高了目标检测头的表示能力。进一步的实验表明，本
  • YOLOv8 只检测人 只画框不要标签 waketzheng YOLO
    参考了这个：YOLOv8只检测人（或其他一种或者多种类别）_yolov8只检测指定类别-CSDN博客1.只检测人：predict的时候指定参数classes=[0]2.只画框不要标签：plot的时候传入labels=False3.标签中去掉置信度：result.plot(conf=False)示例代码如下：#!/usr/bin/envpythonimportcontextlibfromdateti
  • Spring4.1新特性——Spring MVC增强 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • mysql 性能查询优化 annan211 javasql优化mysql应用服务器
    1 时间到底花在哪了？ mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务，这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段，这其中包含了大量为了 检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理，包括排序、分组等。在完成这些任务的时候，查询需要在不同的地方 花费时间，包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
  • windows系统配置 cherishLC windows
    删除Hiberfil.sys ：使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可： http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html 类似的还有pagefile.sys msconfig 配置启动项 shutdown 定时关机 ipconfig 查看网络配置 ipconfig /flushdns
  • 人体的排毒时间 Array_06 工作
    ======================== ||  人体的排毒时间是什么时候？|| ======================== 转载于： http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
  • ZooKeeper cugfy zookeeper
    Zookeeper是一个高性能，分布式的，开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能，分布式应用可以基于它实现更高级的服务，比如同步， 配置管理，集群管理，名空间。它被设计为易于编程，使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上，提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现，是高有效和可靠的协同工作系统，Zookeeper能够用来lea
  • 网络爬虫的乱码处理 随意而生 爬虫网络
    下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意，这里不仅是中文乱码，还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理，因为他们的解决方式 是一致的，故在此统一说明。     网络爬虫，有两种选择，一是选择nutch、hetriex，二是自写爬虫，两者在处理乱码时，原理是一致的，但前者处理乱码时，要看懂源码后进行修改才可以，所以要废劲一些；而后者更自由方便，可以在编码处理
  • Xcode常用快捷键 张亚雄 xcode
    一、总结的常用命令：     隐藏xcode command+h     退出xcode command+q     关闭窗口 command+w     关闭所有窗口 command+option+w     关闭当前
  • mongoDB索引操作 adminjun mongodb索引
    一、索引基础：    MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样，这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令：    > db.test.ensureIndex({"username":1})    可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立： &nbs
  • 成都软件园实习那些话 aijuans 成都 软件园 实习
    无聊之中，翻了一下日志，发现上一篇经历是很久以前的事了，悔过~~ 　　断断续续离开了学校快一年了，习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境，到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好，那是刚到这里时的想法，现在感觉在这挺好，不管怎么样，最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会，在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。 　　都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难，因为在外面每个人都
  • Linux下FTP服务器安装及配置 ayaoxinchao linuxFTP服务器vsftp
    检测是否安装了FTP [root@localhost ~]# rpm -q vsftpd 如果未安装：package vsftpd is not installed  安装了则显示：vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息   安装FTP 运行yum install vsftpd命令，如[root@localhost ~]# yum install vsf
  • 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档 BigBird2012 driver
    注：本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。   在MongoDB中，一个集合（collection）在概念上就类似我们SQL数据库中的表（Table），这个集合包含了一系列文档（document）。一个DBObject对象表示我们想添加到集合（collection）中的一个文档（document），MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id，这个id在
  • JSONObject以及json串 bijian1013 jsonJSONObject
    一.JAR包简介     要使程序可以运行必须引入JSON-lib包，JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包：     1.commons-lang-2.0.jar     2.commons-beanutils-1.7.0.jar     3.commons-collections-3.1.jar &n
  • [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性 bit1129 zookeeper
    为了说明问题，看个简单的代码，   import org.apache.zookeeper.*; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.ThreadLocal
  • 【Scala十二】Scala核心六：Trait bit1129 scala
    Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
  • weblogic version 10.3破解 ronin47 weblogic
    版本：WebLogic Server 10.3 说明：%DOMAIN_HOME%：指WebLogic Server 域(Domain）目录 例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain 1.为了保证操作安全，备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
  • 求第n个斐波那契数 BrokenDreams
            今天看到群友发的一个问题：写一个小程序打印第n个斐波那契数。         自己试了下，搞了好久。。。基础要加强了。           &nbs
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; interface IVisitor { //第二次分派，Visitor调用Element void visitConcret
  • MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式 cherishLC matlab
    MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包，可以使用GPU。 主页： http://www.vlfeat.org/matconvnet/ 教程： http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html 注意：需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet： http
  • ZK Timeout再讨论 chenchao051 zookeepertimeouthbase
    http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题，但是又出现了一个问题，我把min和max都设置成了180000，但是仍然出现了以下的异常信息： Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
  • CASE WHEN 用法介绍 daizj sqlgroup bycase when
    CASE WHEN 用法介绍 1. CASE WHEN 表达式有两种形式 --简单Case函数  CASE sex  WHEN '1' THEN '男'  WHEN '2' THEN '女'  ELSE '其他' END  --Case搜索函数  CASE WHEN sex = '1' THEN
  • PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 dcj3sjt126com PHP
    PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧　　用单引号代替双引号来包含字符串，这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量，　　单引号则不会，注意：只有echo能这么做，它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注：　　PHP手册中说echo是语言结构，不是真正的函数，故把函数加上了双引号)。　　1、如果能将类的方法定义成static，就尽量定义成static，它的速度会提升将近4倍
  • Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例 dcj3sjt126com yii
    CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。 表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。　　CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。 实例代码如下：
  • Maven项目打包成可执行Jar文件 dyy_gusi assembly
    Maven项目打包成可执行Jar文件 在使用Maven完成项目以后，如果是需要打包成可执行的Jar文件，我们通过eclipse的导出很麻烦，还得指定入口文件的位置，还得说明依赖的jar包，既然都使用Maven了，很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作，使用assembly插件。具体使用方式如下： 1、在项目中加入插件的依赖： <plugin>
  • php常见错误 geeksun PHP
    1.  kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
  • 修改linux的用户名 hongtoushizi linuxchange password
    Change Linux Username 更改Linux用户名，需要修改4个系统的文件： /etc/passwd /etc/shadow /etc/group /etc/gshadow 古老/传统的方法是使用vi去直接修改，但是这有安全隐患（具体可自己搜一下），所以后来改成使用这些命令去代替： vipw vipw -s vigr vigr -s   具体的操作顺
  • 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端 jinnianshilongnian nginxlua
    对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发，而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。 一些常见的Lua库可以在github上搜索，https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。   Redis客户端 lua-resty-r
  • zkClient 监控机制实现 liyonghui160com zkClient 监控机制实现
             直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss，session expire等异常，在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的，如果要基于wather实现发布/订阅模式，还要自己包装一下，将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能，比如分布式锁，leader选举
  • 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句 pda158 mysql
    在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句： 　　方法一：SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name'; 　　方法二：SELECT column_name from information_schema.colum
  • 程序员对英语的依赖 Smile.zeng 英语程序猿
    1、程序员最基本的技能，至少要能写得出代码，当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候，英语与别人的差距就直接表现出来咯。 2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词，不然怎么知道使用这些开发工具。 3、进阶一点，就是能读懂别人的代码，有利于我们学习人家的思路和技术。 4、写的程序至少能有一定的可读性，至少要人别人能懂吧... 以上一些问题，充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
  • Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器 vipbooks oraclesql编程活动Access
        时间过得真快啊，转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了，通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧，这东东如果一段时间不用很快就会忘记了，所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记，用到的时候可以随时查找，马上上手！希望这些笔记能对大家有些帮助！     这是第八章的学习笔记，学习完第七章的子程序和包之后
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他