- YOLO训练指南(以V3为例)
niuTaylor
YOLO目标检测深度学习机器学习
YOLO训练指南(以V3为例)前言了解yolo3https://cloud.tencent.com/developer/news/76803https://www.bilibili.com/video/av77670746/1.总教程★★★https://blog.csdn.net/USTCsunyue/article/details/93648307★★★★https://blog.csdn.n
- 目标检测
煤烦恼
目标检测人工智能大数据pytorch
1.概念:目标检测是识别图片中物体并确定其位置的多任务技术,面临目标种类数量多、尺度不均、外部环境干扰等问题。这里的数字为置信度2.数据集:VOC数据集分4大类20小类;COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注,平均每图7.2个目标。3.GroundTruth格式:包含类别和边界框坐标,常见的有YOLO(归一化中心点坐标和宽高)、VOC(左上角和右下角坐标)、COCO(左上角坐标和
- 《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件:data.yaml文件编写全解》
空云风语
人工智能YOLO机器视觉目标跟踪人工智能计算机视觉YOLO
走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中,目标检测无疑是一颗璀璨的明星,它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域,发挥着不可或缺的作用。而YOLO系列算法,更是以其独特的“一次看全(YouOnlyLookOnce)”理念和卓越的性能,在目标检测领域中独树一帜,成为了众多研究者和开发者的首选工具。从最初的YOLOv1横空
- 深度解析:DETR的多尺度特征融合
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
"深度解析:DETR的多尺度特征融合"作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务,其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标,并确定它们的位置和类别。传统的目标检测方法,如FasterR-CNN和YOLO,通常依赖于预定义的锚框或候选区域来生成目标proposals。然而,这些方法存在一些固有的局限性:人工先验知识:锚框的设
- Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框
CHERISH_KDX
pythonYOLO人工智能
使用场景检测数据集标注是否有误:在目标检测算法中需要标注自己的数据集,为了更加方便的检查数据集标注是否有误,可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。美化识别结果中的检测框:在一些目标检测场景中,YOLO检测算法原始的检测框绘制会导致重叠、颜色冲突、字体过大等问题。可以使用该工具进行修改。代码importosimportcv2classcheck_label:def__init__(self,c
- YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程(包含json转txt)
Sir小珂
YOLOpython深度学习人工智能
1.数据准备首先对原始数据集进行整理,将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中,同时额外新建两个文件夹,用于存放转换完的标签与划分后的数据集。1.1将json格式文件转换为txt格式新建json2txt.py文件,将代码中的文件路径修改为自己的路径。❗❗❗代码中第43行的classes中存放的是自己数据集的分类标签,记得修改成自己的。importjsonimportosfromtqdmimport
- 基于YOLOv5的烟雾检测系统:从数据集准备到UI界面实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
1.引言烟雾是火灾发生的一个重要早期信号。烟雾检测能够在火灾初期及时识别并报警,为火灾的扑灭争取宝贵的时间。因此,烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。近年来,随着深度学习技术的发展,目标检测算法被广泛应用于烟雾检测,尤其是基于YOLOv5的目标检测模型,由于其较高的精度和较低的计算开销,已经成为许多实时检测系统的首选模型。在这篇博客中,我们将介绍如何使用YOLOv5模型进行烟雾检测
- 智能标注工具 T-Rex Label
leo0308
基础知识目标检测和跟踪机器人计算机视觉目标检测
工具地址:https://trexlabel.com/该工具可以进行自动化标注,只需框选出一个标记,就可以自动标注出图片中所有的其他同类物体。支持导出YOLO和COCO格式。首先使用智能标注,可以标注出大部分的物体,如果有错的或者漏的,可以删除,也可以使用矩形框工具进行手动增加。
- YOLO报错:ModuleNotFoundError: No module named ‘ultralytics.nn.modules.conv‘
欧迪小白
YOLOpython
最近在打包项目到另一台电脑上运行时发现原本可以运行的项目会报错:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘ultralytics.nn.modules.conv’;‘ultralytics.nn.modules’isnotapackage。明明项目的包都是一样的,版本也相同,就是会报错。查询百度谷歌后发现大多数都是说版本问题,但是我无论修改什么版本都有问题,最后使用pip
- 深度学习项目十一:mmdetection训练自己的数据集
小啊磊_Vv
深度学习和视觉项目实战目标跟踪人工智能计算机视觉python深度学习
mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一:环境搭建二:数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式yolo转coco数据集格式的代码三:训练dataset数据文件配置configs1.在configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r101_fpn_1x_coco.py
- 【基于国产RK3588-NPU的yolov5的AI智能盒子】
贝壳里的沙
人工智能
基于国产RK3588-NPU的yolov5的AI智能盒子背景识别效果区别Python版本目标识别实现cmake(c/c++)版本实现背景前面写了一篇关于基YOLOV5实现的AI智能盒子的实现方案,这篇文章着重讲了如何在NVIDIA-英伟达芯片上如何实现目标识别的过程(可能已经被官方屏蔽了)。但是因为中美芯片限制问题,很多朋友联系到我,跟我提了是否可以基于国产芯片来迁移yolov5框架平台?国产芯片
- yolov5代码详解--1.python代码脚本
三炭先生
yolo算法YOLOpython算法
一、detect.py作为YOLOv5模型推理的核心执行文件,detect.py实现了从数据加载到结果输出的完整目标检测流水线。本文只讲代码中最主要的opt内函数的含义,这是detect最核心的东西,至于其他的代码注释我会放在下面,有什么不懂可以评论区提问。下面对每个命令行参数进行详细介绍,说明它们在检测推理过程中的含义和作用:--weights指定模型权重文件的路径(或多个路径),也可以是远程T
- 多宠识别:基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析
深圳市快瞳科技有限公司
计算机视觉宠物系统架构
一、行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中,传统方案面临三大技术瓶颈:1.生物特征混淆:同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应:进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题:离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**,结合轻量化YOLOv7-Tiny模型与CLIP多模态大模型,实现:-98.7%的跨品种宠物识别准确率(CVPR2024最新测试数据)-单次
- YOLOv7-Tiny:轻量化实时目标检测的革新实践
追寻向上
YOLO目标检测人工智能
一、模型定位与核心优势YOLOv7-Tiny作为YOLOv7系列的轻量级版本,专为边缘计算设备和实时检测场景设计。相比标准YOLOv7,其参数量减少约60%(仅6.02M),计算量降至13.2GFLOPs,在保持较高检测精度的同时,推理速度提升至68FPS(NVIDIAV100)。该模型适用于无人机、嵌入式设备、移动端等资源受限场景,在实时性与精度之间实现了极佳平衡。二、模型架构创新主干网络优化深
- PiscTrace以YOLOv12为例定义兴趣区域提高识视图别效率
那雨倾城
PiscTraceOpenCV应用人工智能YOLO计算机视觉视觉检测pythonopencv
在PiscTrace中,裁剪功能允许开发者将图像分割为感兴趣区域(ROI),然后针对此区域进行特定的处理,最终将结果重新合成。这种方法不仅可以大幅提高计算效率,还能够在处理高分辨率图像时避免由于输入尺寸过大导致的小目标无法被识别的问题。2160*38401.裁剪与贴合的运算流程在传统的机器视觉模型中,由于输入尺寸的固定要求,一旦图像尺寸较大,缩放后的目标往往会变得模糊,导致小目标难以被精确识别。而
- Ardupilot开源无人机之Geek SDK进展2025Q1
lida2003
ArduPilotLinux开源无人机穿越机
Ardupilot开源无人机之GeekSDK进展2025Q11.源由2.内容汇总2.1【jetson-fpv】YOLOINT8+coco8dataset精度降级2.2【OpenIPC-Configurator】OpenIPCConfigurator固件升级失败2.3【OpenIPC-Adaptive-link】OpenIPCRF信号质量相关显示2.4【OpenIPC-msposd】.srt/.os
- 在 PiscTrace 上使用 YOLO 进行预测与 MiDaS 景深补偿:体验纯视觉自动驾驶的数据分析
那雨倾城
PiscTrace人工智能计算机视觉图像处理自动驾驶YOLO视觉检测
随着自动驾驶技术的不断发展,视觉感知系统逐渐成为车辆感知的核心组件。PiscTrace作为一款支持高效视图处理的桌面应用,集成了先进的计算机视觉工具,如YOLO目标检测模型和MiDaS景深估计模型,能够为纯视觉自动驾驶的实现提供强大的支持。通过这两个模型的结合,PiscTrace可以提供高精度的目标识别与环境感知功能,帮助用户进行实时的驾驶数据分析,为决策系统提供宝贵的数据支持。本文将详细介绍如何
- 基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署
薄泳蕙Howard
基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署本资源文件提供了一个基于Flask开发后端、VUE开发前端框架的完整项目,用于在WEB端部署YOLOv5目标检测模型。通过本项目,您可以轻松地将YOLOv5模型集成到您的WEB应用中,实现目标检测功能项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/20e
- 基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署:轻松实现WEB端目标检测
咎尉裕Lilah
基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署:轻松实现WEB端目标检测【下载地址】Yolov5-Flask-VUE基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署本项目提供了一个基于Flask开发后端、VUE开发前端的框架,用于在WEB端部署YOLOv5目标检测模型。通过本项目,您可以轻松地将YOLOv5模型集成到您的WEB应用中,实现目标检测功能项目地址:https://gitcod
- Jetson系列: tensorrt-python推理yolov5(一)
weixin_55083979
jetson系列YOLOpytorch深度学习
目录一.onnx模型导出二.TensorRT模型本地序列化三.算法整体Pipline架构四.算法整体Pipline实现一.onnx模型导出在使用tensorrt进行加速之前需要将自己的torch模型转为onnx格式的,这个操作很基础就不赘述了,自己根据自己的任务、部署设备选择合适的batch/infersize/opsetyolov5官方导出onnx脚本Example:```pythonfromp
- 深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习
Ronin-Lotus
深度学习篇图像处理篇深度学习opencv机器学习python
文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1:准备数据步骤2:创建模型步骤3:训练模型步骤4:预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类(如ResNet、MobileNet)目标检测(如YOLO、SSD)语义分割(如DeepLab)人脸检测(如OpenFace)2.使用步骤步骤1:加载模型步骤2:准备输入数据步骤3:推
- 基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计
深度学习&目标检测实战项目
YOLO无人机ui深度学习分类目标检测
一、引言随着无人机技术和深度学习算法的快速发展,农业领域逐渐引入了智能化监测手段。无人机农田监测结合了无人机的高空拍摄能力和计算机视觉技术,能够实时获取农田的图像数据,并对作物生长状态、病虫害检测、土地使用情况等进行智能分析。深度学习中的目标检测技术,如YOLOv5,能够帮助实现精准的农田监测,提供自动化的解决方案。在这篇博客中,我们将介绍如何利用YOLOv5进行无人机农田监测,如何使用图形用户界
- YOLOv12改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA,轻量化注意力模块 提高模型效率(二次改进A2C2f)
Limiiiing
YOLOv12改进专栏YOLOv12计算机视觉深度学习目标检测
一、本文介绍本文记录的是基于MobileMQA模块的YOLOv12目标检测改进方法研究。MobileNetv4中的MobileMQA模块是用于模型加速,减少内存访问的模块,相比其他全局的自注意力,其不仅加强了模型对全局信息的关注,同时也显著提高了模型效率。文章目录一、本文介绍二、MobileMQA注意力原理三、MobileMQA的实现代码四、创新模块4.1改进点⭐五、添加步骤5.1修改一5.2修改
- 《基于yolov5s的水稻病虫害图像识别应用》开题报告
大数据蟒行探索者
毕业论文/研究报告YOLO软件工程自动化运维软件构建性能优化
1.研究的目的和意义一、研究目的农作物病虫害是全球农业生产中的主要威胁之一,每年因病虫害造成的作物减产和经济损失相当巨大。随着世界人口的增长,对粮食的需求不断增加,如何提高农作物产量、减少病虫害损失,成为农业生产中需要解决的核心问题。传统的病虫害识别方法主要依赖于农民的经验或农业专家的现场诊断,这种方式不仅耗费大量时间和人力,而且易受人为因素影响,准确率不高,且不具备可持续性,特别是在大规模农业生
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-TDI线阵相机
林聪木
数码相机计算机视觉人工智能
目录知识储备图像基础知识分辨率单位及换算算法原理一、TDI基本原理二、信噪比提升机制三、时间同步机制四、TDIvs传统线扫描技术五、TDI的技术挑战六、最新的TDI技术发展知识储备图像基础知识首先什么是机器视觉?计算机视觉就是让计算机去理解获取数字图像与视频中的信息。最终实现一个与人类视觉系统实现相同功能的自动化系统。什么是机器视觉中的图像的前置知识——颜色模型?最为常用的颜色模型,分别是RGB颜
- 探索高性能AI识别和边缘计算 | NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 开发套件测评总结
Loving_enjoy
实用技巧人工智能边缘计算
#NVIDIAJetsonOrinNano8GB测评:当边缘计算遇上"性能暴徒",树莓派看了想转行引言:比咖啡机还小的"AI超算",却让开发者集体沸腾2025年的某个深夜,程序员老王盯着工位上巴掌大的NVIDIAJetsonOrinNano,突然热泪盈眶——这个尺寸堪比奥利奥饼干盒的设备,跑YOLOv5的速度竟比他去年买的游戏本还快3倍!隔壁桌用树莓派做毕设的大学生小张探头一看,默默把刚买的Ras
- 【YOLOv12改进trick】StarBlock引入YOLOv12,创新涨点优化,含创新点Python代码,方便发论文
zy_destiny
YOLOv12及改进优化创新人工智能深度学习机器学习YOLO神经网络开发语言python
改进模块:StarBlock解决问题:采用StarBlock将输入数据映射到一个极高维的非线性特征空间,生成丰富的特征表示,使得模型在处理复杂数据时更加有效。改进优势:简单粗暴的星型乘法涨点却很明显适用场景:目标检测、语义分割、自然语言处理等多种场景高效紧凑的模型,不适用于大模型思路来源:CVPR2024《RewritetheStars》目录1.设计动机2.启发来源3.将StarBlock引入YO
- 【AI】YOLOv7部署在NVIDIA Jetson Nano上
郭老二
AI人工智能YOLO
1、环境搭建参考博客:【AI】JetsonNano烧写SD卡镜像【AI】YOLOv7部署在NVIDIAJetsonTX2上2、下载编译2.1源码下载https://github.com/AlexeyAB/darknet2.2编译1)修改MakefileGPU=1CUDNN=1CUDNN_HALF=0
- 基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统: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
引言随着农业科技的进步,智能化农业越来越受到重视,尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中,杂草的生长对作物的生长产生了负面影响,因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统,使用YOLOv5模型进行目标检测,并提供一个用户友好的界面。我们将分步骤进行,包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
- 自动扶梯人员摔倒掉落识别检测数据集VOC+YOLO格式5375张2类别
FL1623863129
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):5375标注数量(xml文件个数):5375标注数量(txt文件个数):5375标注类别数:2标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["anomaly",
- 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