- YOLOv8实现手写数字识别系统：从MNIST到实时摄像头检测
在深度学习领域，手写数字识别是一个经典问题，也是入门计算机视觉的重要案例。本文将介绍一个基于YOLOv8和MNIST数据集的手写数字识别系统，该系统不仅能识别静态图像中的数字，还能通过摄像头实时检测手写数字。个人博客：YOLOv8实现手写数字识别系统：从MNIST到实时摄像头检测-iDing's博客项目概述这个项目结合了传统的MNIST数据集和现代的目标检测算法YOLOv8，实现了以下功能：将MN
- 基于深度学习的手写数字和符号识别系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成
YOLO实战营
深度学习YOLOui人工智能目标检测计算机视觉
1.引言随着人工智能和深度学习技术的发展，手写数字和符号识别已经成为计算机视觉领域的重要研究方向。手写识别在很多实际应用中扮演着关键角色，例如邮政编码识别、表单自动处理和智能教育系统等。传统的手写识别方法通常依赖于复杂的特征工程，而深度学习则能够自动从数据中学习到特征，极大地提高了识别精度和速度。本文将介绍如何构建一个基于YOLO系列模型（YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、Y
- YOLO V8+Python训练手写数字识别
yuanpan
YOLOpython开发语言
以下是针对Windows11+Python环境的详细步骤说明，从数据集整理到模型训练，全部适配YOLOv8流程。1.数据集整理（MNIST→YOLO格式）1.1下载MNIST数据集MNIST数据集可通过Python直接下载（无需手动下载）：python复制fromtorchvision.datasetsimportMNISTimportos#自动下载MNIST数据集（图片和标签）train_dat
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现打架检测（C#代码，UI界面版）
格林威
工业相机机器视觉数码相机YOLO深度学习计算机视觉人工智能
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现打架检测（C#代码，UI界面版）工业相机使用YoloV8模型实现打架检测工业相机通过YoloV8模型实现打架检测的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代码代码实现
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人脸识别检测（C#代码，UI界面版）
格林威
机器视觉工业相机数码相机YOLO深度学习人工智能视觉检测c#
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人脸识别检测（C#代码，UI界面版）工业相机使用YoloV8模型实现人脸的检测工业相机通过YoloV8模型实现人脸识别检测的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人物识别（C#代码，UI界面版）
格林威
工业相机机器视觉数码相机YOLOc#人工智能计算机视觉开发语言
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人物识别（C#代码，UI界面版）工业相机使用YoloV8模型实现人物识别工业相机实现YoloV8模型实现人物识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代码代码实现
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现动物分类（C#源码，UI界面版）
格林威
机器视觉工业相机数码相机YOLO深度学习计算机视觉人工智能视觉检测c#
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现动物分类（C#源码，UI界面版））工业相机使用YoloV8模型实现动物分类工业相机实现YoloV8模型实现动物分类的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代码代码实
- opencv、torch、torchvision、tensorflow的区别
一、框架定位与核心差异PyTorch动态计算图：实时构建计算图支持Python原生控制流（如循环/条件），调试便捷。学术主导：2025年工业部署份额24%，适合快速原型开发（如无人机自动驾驶、情绪识别）。TensorFlow静态计算图优化：预编译图结构提升部署效率支持动态图（Eager模式）兼顾灵活性。工业部署首选：市场份额38%，擅长边缘计算（YOLO部署）和大规模项目（工业自动化）-59）。O
- 脱岗离岗逃岗监测识别软件系统平台 标检测算法#YOLO
值班脱岗智能监测识别系统是一种利用AI视频智能分析技术的智能化系统，能够对办公工作岗位区域、岗亭、值班室、生产线岗位等进行7*24小时不间断实时监测。该系统的出现，有助于提高工作效率，确保工作秩序的正常运行，同时也能有效避免值班人员脱岗、懈怠等现象的发生。该系统的工作原理是通过高清摄像头捕捉实时画面，然后利用AI视频智能分析技术对画面进行实时分析，识别出是否有人脱岗、懈怠或者有其他异常情况发生。当
- YOLOv5改进策略|YOLOv5 ⾃主检查和跟踪相关的任务|基于视觉的⽆⼈⽔⾯舰艇⾃主导航 极端海洋条件
斌擎人工智能官方账号
YOLO人工智能YOLOv5目标检测计算机视觉深度学习自主导航
目录介绍解决方案目标检测的视觉结论视觉感知是无人水面舰艇(USV)自主导航的重要组成部分，特别是与自主检查和跟踪相关的任务。这些任务涉及基于视觉的导航技术来识别导航目标。海洋环境中极端天气条件下的能⻅度降低使得基于视觉的方法难以正常工作。为了克服这些问题，本文提出了一种基于视觉的自主导航框架，用于在极端海洋条件下跟踪目标物体。所提出的框架由一个集成感知管道组成，该管道使用生成对抗网络(GAN)来消
- 雨天障碍物漏检？陌讯多模态算法实测 98% 准确率
2501_92474711
算法目标跟踪人工智能计算机视觉
开篇痛点：自动驾驶视觉系统的“暗礁”在自动驾驶感知层，路面障碍物识别堪称“生命线工程”。传统视觉算法在复杂场景下常面临三重困境：雨天水雾导致特征模糊时漏检率高达25%，逆光环境下小目标（如碎石、井盖）检出率不足60%，而追求高精度又会导致帧率跌破20FPS，难以满足实时性要求[1]。某车企实测数据显示，传统YOLOv8在城郊混合路况中，因障碍物识别延迟引发的决策偏差占测试事故的37%，这些问题成为
- 监控漏检频发？陌讯YOLOv7实时优化方案召回率提升25%
2501_92489016
目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测智慧城市
一、开篇痛点在安防监控领域，传统目标检测模型面临三重困境：实时性差：1080P视频流处理普遍低于20FPS（VGG16仅15FPS）漏检率高：密集场景下小目标召回率常低于60%（COCO-val实测数据）部署成本高：ResNet-101需8GB显存，难以边缘化部署某智慧园区项目显示：夜间误报率高达34%，运维成本激增300%二、技术解析：陌讯SlimYOLO架构创新针对上述痛点，陌讯视觉算法提出三
- 头盔识别误报率高？陌讯YOLOv7优化方案实测准确率达99%！
开篇痛点：算法失效的致命时刻在智慧交通领域，电动车头盔识别长期面临三大痛点：漏检危机：行人遮挡、雨天反光导致传统算法漏检率高达15%（某头部车企实测数据）误报泛滥：相似物体（背包、安全帽）误识别率超20%实时性缺陷：开源模型在1080P视频流中处理延时＞200ms，无法满足实时预警需求技术解析：陌讯算法三重创新架构graphTDA[双路输入]-->B[多尺度特征融合模块]B-->C[空间注意力机制
- 智慧城管新突破：陌讯动态量化技术实现端侧模型压缩20倍
2501_92487735
目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测边缘计算
开篇痛点深夜暴雨中的违规占道经营检测误报率超60%，光照反射干扰导致传统YOLOv5召回率暴跌——这是某省会城市智慧城管项目的真实困境。当算法工程师面对复杂城市场景时，环境干扰、小目标密集、实时性要求构成三重技术难关。技术解析：陌讯自适应多模态架构传统单阶段检测器在雨天场景失效的核心原因，在于固定感受野难以适应尺度突变目标。陌讯算法引入动态梯度调制机制，通过特征金字塔的跨层权重自适应调整，显著提升
- 基于YOLOv8的火灾智能检测系统设计与实现
斟的是酒中桃
深度学习人工智能pyqtyolo
在各类安全事故中，火灾因其突发性强、破坏力大，一直是威胁人们生命财产安全的重大隐患。传统的火灾检测方式多依赖烟雾传感器、温度传感器等，存在响应滞后、易受环境干扰等问题。随着深度学习技术的飞速发展，基于计算机视觉的火灾检测方法凭借其实时性强、检测范围广等优势，逐渐成为研究热点。本文将简单介绍一款基于深度学习的火灾智能检测系统的设计与实现过程。一、系统整体设计本火灾智能检测系统旨在通过深度学习技术实现
- DETR革命：目标检测的Transformer时代
加油吧zkf
目标检测YOLOpython开发语言人工智能图像处理
《DETR从0到1：目标检测Transformer的崛起》为什么会有DETR？在深度学习目标检测发展史上，2014~2019年几乎被基于卷积神经网络（CNN）的检测器统治：两阶段：FasterR-CNN、MaskR-CNN单阶段：YOLO、SSD、RetinaNet这些检测器虽然效果强大，但背后依赖：✅Anchor（先验框）✅NMS（非极大值抑制）✅特征金字塔、手工设计问题：结构复杂、调参困难、不
- yolov5推理简单代码（网上找了好多，最终找到了）
a2488220557
YOLO计算机视觉opencv
#yolov5#导包importtorchimportcv2frommultiprocessingimportProcess,Manager,Value#下面两个是yolov5文件夹里面的代码fromutils.generalimportnon_max_suppressionfrommodels.experimentalimportattempt_load#确保在进行对象检测时，边界框的位置可以与
- 手绘电路图的节点和端点检测一个简化版的算法实现框架
zhangfeng1133
算法
于论文描述，我将提供一个简化版的算法实现框架，用于手绘电路图的节点和端点检测，并整合生成电路原理图。以下代码结合了YOLOv5目标检测和传统图像处理技术，符合论文中提到的98.2%mAP和92%节点识别准确率的关键指标。核心算法实现（Python+OpenCV+YOLOv5）importcv2importnumpyasnpimporttorchfromyolov5importYOLOv5#需要安装
- 目标检测-YOLOv5
wydxry
深度学习目标检测YOLO人工智能深度学习
YOLOv5介绍YOLOv5是YOLO系列的第五个版本，由Ultralytics团队发布。虽然YOLOv5并非JosephRedmon原团队发布，但它在YOLOv4的基础上进行了重要的优化和改进，成为了深度学习目标检测领域中的热门模型之一。YOLOv5的优势不仅体现在其性能上，还包括其简洁易用、部署便捷的特点。相较于YOLOv4，YOLOv5对于代码框架的重构、推理速度的提升，以及模型的轻量化等方
- 仓库货物检测：基于YOLOv5的深度学习应用与UI界面开发
YOLO实战营
YOLO深度学习ui目标跟踪目标检测人工智能
一、引言随着电商和物流行业的快速发展，仓库货物管理已经成为企业运营中至关重要的环节。为了提高仓库管理的效率和准确性，越来越多的企业开始应用自动化技术来完成货物的盘点、分类、分拣等任务。传统的货物管理方式通常依赖人工检查，不仅效率低下，而且容易出现误差。为了克服这些问题，利用计算机视觉和深度学习技术来实现仓库货物的自动化检测成为了一种有效的解决方案。本博客将介绍如何使用YOLOv5进行仓库货物检测，
- 深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例
你喜欢喝可乐吗？
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深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。YOLOv11作为新一代目标检测模型，不仅延续了YOLO系列的高效实时性能，还在检测精度和泛化能力上取得显著突破，使其成为工业质检、安防监控、自动驾驶等领域的理想选择。本文将详细阐述这一完整流程，并结合YOLOv11的具体实现，提
- 工服误检率高达40%？陌讯改进YOLOv7实战降噪50%
2501_92487859
YOLO算法视觉检测目标检测计算机视觉
开篇痛点：工业场景的视觉检测困境在工地、化工厂等高危场景，传统视觉算法面临三重挑战：环境干扰：强光/阴影导致工服颜色失真目标微小：安全帽反光标识仅占图像0.1%像素遮挡密集：工人簇拥时漏检率超35%（数据来源：CVPR2023工业检测白皮书）行业真相：某安监部门实测显示，开源YOLOv5在雾天场景误报率高达41%技术解析：陌讯算法的三大创新设计1.多模态特征融合架构#伪代码示例：可见光+红外特征融
- 考场/工厂违规用机难捕捉？3维度优化方案部署成本直降40%
2501_92487762
视觉检测计算机视觉算法目标检测
开篇痛点工业场景中传统玩手机识别面临三重挑战：小目标检测（手机平均像素占比<0.5%）、遮挡干扰（人手/物体遮挡率超60%）、实时性要求（需200ms内响应）。某安检企业反馈，开源YOLOv5在车间场景误报率高达34%。技术解析：双流特征融合架构陌讯算法创新性融合双路径特征（图1）：#陌讯核心代码逻辑（简化版）defdual_path_fusion(backbone):shallow_path=C
- 【目标检测】机场内部目标检测数据集4106张YOLO+VOC格式
数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：4106Annotations文件夹中xml文件总计：4106labels文件夹中txt文件总计：4106标签种类数：7标签名称:["Ground_vehicles","Horizontal_sign","Runaway_limit","Taxiway","Ver
- 传统检测响应慢？陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
2501_92473147
算法计算机视觉目标检测
开篇痛点：实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域，实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而，传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点：误报率高（复杂光照或遮挡场景下检测不稳定）和响应延迟（高分辨率视频流处理FPS低于30）。实测数据显示，城市交通监控系统误报率达15%，导致安保资源浪费；客户反馈表明，延迟超100ms时，目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- 模型训练与部署注意事项篇---resize
Atticus-Orion
图像处理篇深度学习篇模型训练与部署注意事项篇深度学习计算机视觉人工智能
图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中，图像大小的选择是影响模型性能（精度、速度、泛化能力）的关键因素之一。两者的关系既相互关联，又存在一定的灵活性，具体可从以下几个方面详细分析：一、核心关系：训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型（如YOLOv5、v7、v8等）的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸”**为核心关联，即训练时设定的图像尺寸会作为模型设计的基础，而推理
- 将多个小型YOLO数据集合并为一个大型数据集
梦实学习室
YOLOpythonYOLOpython机器学习
一、将多个小型YOLO数据集合并为一个大型数据集importosimportshutilimportargparsedefmerge_data(source_dir,target_dir,images_dir,labels_dir):images_target=os.path.join(target_dir,images_dir)labels_target=os.path.join(target_
- 目标检测中的NMS算法详解
好的，我们来详细解释一下目标检测中非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）的相关概念和计算过程。1.为什么需要NMS？问题：目标检测模型（如FasterR-CNN,YOLO,SSD等）在推理时，对于同一个目标物体，通常会预测出多个重叠的、不同置信度（confidencescore）的候选边界框（BoundingBoxes）。直接输出所有这些框会导致：结果冗余：同一个物体
- 电梯开关状态人员进出检测数据集VOC+YOLO格式2220张4类别
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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)：2220标注数量(xml文件个数)：2220标注数量(txt文件个数)：2220标注类别数：4标注类别名称:["CloseElevator","People-in-elevator","The-elevator-was-
- YOLOv11 技术详解：架构优化与性能提升
代码老y
YOLO架构目标跟踪
YOLOv11是目标检测领域中一个备受瞩目的新版本，它在保持实时性的同时，显著提升了检测的准确性和效率。本文将深入探讨YOLOv11的架构改进、性能优化以及它在不同应用场景中的表现。一、架构改进（一）C3K2块YOLOv11引入了C3K2块，这是对之前版本中CSP（CrossStagePartial）块的增强。C3K2块使用不同的核大小（例如3x3或5x5）和通道分离策略来优化更复杂特征的提取。这
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景：
用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。
问题：
如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。
解决：
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name
android：text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式：@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下：
一：线性数据结构
(1)：列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn（一针见血）
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后，还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中
第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。
相关新闻：
（1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法：
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync：yum install rsync
2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析：
yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc
开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]：
建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构
造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有：
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是：
- Java 定时任务总结一
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javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式： 1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明： java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：
1、注册多个账号（一般10个以上）。
2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
