极市平台
极市平台

口罩识别检测开源数据集汇总

SF-MASK

数据集下载链接：http://suo.nz/2E6ADA

从监控录像中对有面具和无面具的人脸进行分类是最困难的任务之一，数据集SF-MASK来解决这些问题，该数据集适用于小尺寸人脸、部分隐藏的人脸、各种人脸方向和各种面具类型等。SF-MASK是通过收集已经发布的面具相关数据集而构建的。同时，通过分析现有数据集中缺失的数据和补充缺失的数据，使其更加完整。

口罩识别检测开源数据集汇总_第1张图片

口罩检测视频数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/2wAnAv

一个实时视频/图像数据集，其中包含在大学环境中行走的多个主题（带/不带面具）。每个带注释的帧都包含多个具有唯一标识、边界框和类/标签信息的实例（即人）。数据集和注释可用于训练、验证和测试基于深度学习和计算机视觉的口罩检测算法。以下是数据集的详细信息：视频总帧数：4357 边界框总数：21941 带遮罩的盒子 (MW)：8306 不带遮罩的盒子 (NM)：13635 图像帧：此文件夹包含 4357 个视频帧 (.png)。

口罩佩戴数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/2p4avO

该Mask Wearing数据集是戴各种口罩的人和不戴口罩的人的物体检测数据集。这些图像最初由台湾伊甸社会福利基金会的 Cheng Hsun Teng 收集，并由 Roboflow 团队重新标记。

口罩识别检测开源数据集汇总_第2张图片

口罩检测数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/2ojy0l

数据集由 2 个文件夹中的 7553 张 RGB 图像组成，分别是 with_mask 和 without_mask。图像被命名为标签 with_mask 和 without_mask。戴口罩的人脸图像为3725张，不戴口罩的人脸图像为3828张。

口罩识别检测开源数据集汇总_第3张图片

MDMFR口罩数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/2gNkVE

MDMFR 数据集由两个主要集合组成，1) 面罩检测和 2) 蒙面面部识别。我们的 MDMFR 数据集中有 6006 张图像。面罩检测集合包含两类人脸图像，即蒙面和未蒙面。检测数据库包含 3174 个带掩码和 2832 个不带掩码（未掩码）的图像。

RMFD口罩遮挡人脸数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/2ojy0v

口罩识别检测开源数据集汇总_第4张图片

你可能感兴趣的:(开源数据集汇总,计算机视觉,深度学习,人工智能,数据集,机器学习)

  • AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具 SuperAGI2025 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中，数据清洗作为数据预处理的重要环节，对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境，面临着海量数据流和多样化的数据类型，如何高效、准确地进行数据清洗，成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具，包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等，旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概
  • AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能（AI）技术的飞速发展，大规模AI模型的应用日益广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理，因此数据中心作为AI应用的基础设施，显得尤为重要。然而，随着AI模型规模的不断扩大，数据中心面临着新的挑战：数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
  • 使用LangChain与Amazon Bedrock构建JCVD风格的Chatbot scaFHIO langchainpython
    技术背景介绍在人工智能时代，构建一个智能化的聊天机器人不仅是一个趋势，更是提升与用户互动体验的关键之一。本文将向你展示如何使用LangChain和AmazonBedrock构建一个仿效让·克劳德·范·达美（JCVD）风格的聊天机器人。我们将借助于Anthropic提供的Claude模型，通过AmazonBedrock强大的基础设施来实现这一目标。核心原理解析LangChain作为一个强大的框架，简
  • 部分标签数据集生成与过滤特定标签方法 阳光明媚大男孩 机器学习人工智能
    完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习（PartialLabelLearning,PLL）框架来生成一个包含部分标签的数据集，并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数，主要分为以下几部分：数据预处理与加载：使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集，并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成：为每个样本生成多个候选标签，并模
  • Node.js技术原理分析系列6——基于 V8 封装一个自己的 JavaScript 运行时 前端node.js
    Node.js是一个开源的、跨平台的JavaScript运行时环境，它允许开发者在服务器端运行JavaScript代码。Node.js是基于ChromeV8引擎构建的，专为高性能、高并发的网络应用而设计，广泛应用于构建服务器端应用程序、网络应用、命令行工具等。本系列将分为9篇文章为大家介绍Node.js技术原理：从调试能力分析到内置模块新增，从性能分析工具perf_hooks的用法到ChromeD
  • Cursor 终极使用指南：从零开始走向AI编程 芯作者 DD：日记人工智能机器学习深度学习AI编程
    在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）已不再是遥不可及的概念，而是逐渐融入我们日常生活的方方面面。作为未来技术的核心驱动力，AI编程成为了众多开发者和技术爱好者争相探索的领域。而在这场技术革命中，Cursor——这一看似简单却功能强大的编程工具，正悄然成为连接初学者与AI编程高手的桥梁。本文将带你从零开始，逐步解锁Cursor的终极使用指南，让你在AI编程的道路上越走越远。一、初识Curso
  • 知识管理系统：构建企业智慧大脑 AI天才研究院 ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    第一部分：知识管理概述与重要性第1章：知识管理的定义与基本概念1.1.1知识管理的起源与发展知识管理（KnowledgeManagement，KM）起源于20世纪80年代，当时企业在市场竞争中逐渐意识到知识作为一种战略资源的重要性。早期的知识管理实践主要集中在知识的收集、存储和传播上。随着信息技术的发展，知识管理逐渐融入了更先进的技术手段，如数据挖掘、人工智能和大数据分析，使其成为一个跨学科、多领
  • 【DeepSeek干货总结】对不同类型学术内容进行润色的顶级提示词汇总！ AIWritePaper官方账号 DeepSeekPromptAIWritePaperAIWritePaperdeepseek深度学习人工智能AIGC论文润色
    目录1.英文润色2.中文润色3.SCI润色4.润色Prompt汇总连贯性与句子逻辑提示词多参考版本提示词语法矫正提示词润色内容定位提示词修改建议提示词大家好这里是AIWritePaper官方账号！AIWritePaper官网AIWritePaper宝子们在写学术论文的过程中要想让DeepSeek发挥出最佳效能，尤其在进行文本润色时，精确和具体的提示词至关重要。很多宝子们在请求DeepSeek文本润
  • 暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析（2023-2025） AndrewHZ 深度学习新浪潮图像处理算法动态范围计算机视觉深度学习transformer暗光增强
    一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一，近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。本文从技术研究与产业应用两个维度，系统梳理近三年（2023-2025）该领域的关键突破，并对比分析主流手机厂商的影像技术优劣势。二、暗光增强技术研究进展1.算法创新：从传统模型到深度学习（1）Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer（202
  • 5分钟科普：AI网关是什么？应用场景是什么？有没有开源的选择？ 阿里-于怀 机器学习
    AI网关的功能及其定义AI网关位于企业应用与内外部大模型调用的交汇点，能够灵活地将请求转发给内部自建模型或外部大模型服务提供商，甚至海外的服务商。它管理着企业所有的AI出口流量，为企业内的不同团队提供了多方面的优势。对于开发团队而言，AI网关简化了模型的选择和使用过程，让他们可以专注于产品的快速迭代而无需担心成本控制或复杂的申请流程。针对安全和治理方面的团队而言，AI网关通过实施访问控制、加密传输
  • 金融风控算法透明度与可解释性优化 智能计算研究中心 其他
    内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用，算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发，结合特征工程优化与超参数调整技术，系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响，并提出基于注意力机制的特征权重可视
  • 下一代模型技术演进与场景应用突破 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面，边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式，联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力，通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略，显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通
  • H800核心性能优化技术 智能计算研究中心 其他
    内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体，H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计，实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强，以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比，更通过精细化任务调度机制，解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
  • Goose开源程序本地机上 AI 代理，能够从头到尾自动执行复杂的开发任务。Goose 不仅可以提供代码建议，还可以自主构建整个项目、编写和执行代码、调试故障、编排工作流程以及与外部 API 交互 struggle2025 策略模式人工智能交互
    一、软件下载文末提供程序和源码下载Goose是您的机上AI代理，能够从头到尾自动执行复杂的开发任务。Goose不仅可以提供代码建议，还可以自主构建整个项目、编写和执行代码、调试故障、编排工作流程以及与外部API交互。无论您是在构建想法原型、优化现有代码，还是管理复杂的工程管道，goose都能适应您的工作流程并精确执行任务。goose专为实现最大的灵活性而设计，可与任何LLMAPI配合使用，并与支持
  • 人工智能知识架构详解 CodeJourney. 数据库人工智能算法架构
    人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一，正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融投资，人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能，构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学（一）线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如，在图
  • ROS导航栈中的move_base模块详解：架构、组件关系与数据流 YRr YRr 架构rosmove_base
    ROS导航栈中的move_base模块详解：架构、组件关系与数据流摘要RobotOperatingSystem（ROS）作为广泛应用于机器人开发的开源框架，其导航栈中的move_base模块是实现机器人自主导航的核心组件。本文将深入解析move_base模块的整体架构，详述其主要组成部分及相互关系，探讨节点、话题与传感器数据的流向，并通过实例说明这些组件如何协同工作以实现高效、稳定的自主导航功能。
  • Golang | 每日一练 (6) 张胤尘 Golang每日一练golang后端面试
    欢迎来到张胤尘的技术站技术如江河，汇聚众志成。代码似星辰，照亮行征程。开源精神长，传承永不忘。携手共前行，未来更辉煌文章目录Golang|每日一练(6)题目参考答案什么是内存逃逸？内存逃逸对程序有什么样的影响？如何避免？Golang|每日一练(6)题目什么是内存逃逸？内存逃逸对程序有什么样的影响？如何避免？参考答案什么是内存逃逸？内存逃逸是指在函数内部创建的变量或对象，在函数结束后仍然被其他部分引
  • TikTokenizer 项目常见问题解决方案 齐飞锴Timothea
    TikTokenizer项目常见问题解决方案tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目基础介绍TikTokenizer是一个开源项目，主要用于文本处理，特别是将文本转化为可用于深度学习的格式。该项目是基于TensorFlow和Keras开发
  • TypeScript语言的计算机视觉 苏墨瀚 包罗万象golang开发语言后端
    使用TypeScript进行计算机视觉：一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）成为了一个极具活力的研究领域。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和“理解”数字图像或视频中的内容。近年来，TypeScript作为一种现代化的编程语言，因其类型安全和更好的开发体验，逐渐在前端和后端开发中得到了广泛应用。本文将探讨如何使用TypeScript进行计算
  • MDX语言的软件工程 苏墨瀚 包罗万象golang开发语言后端
    MDX语言的软件工程引言在现代软件开发中，技术的进步不断推动着开发流程的变化与优化。MDX（MultidimensionalExpressions）语言作为一种用于查询和操作多维数据集的表达式语言，已在数据分析、商业智能等领域得到了广泛应用。本文将探讨MDX语言在软件工程中的应用，包括其基本概念、工作原理、最佳实践以及在数据分析系统中的具体案例。1.MDX语言概述MDX最初由微软开发，通常用于访问
  • DeepSeek混合专家架构赋能智能创作 智能计算研究中心 其他
    内容概要在人工智能技术加速迭代的当下，DeepSeek混合专家架构（MixtureofExperts）通过670亿参数的动态路由机制，实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合，构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度：精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能，将学术论文写作效率提升40%以上；
  • RocketMQ 和 Kafka 重生之我在成电转码 rocketmqKafkajava消息队列
    ✅RocketMQ和Kafka是两种非常流行的分布式消息队列系统，它们广泛用于大规模、高并发的消息传递和事件驱动架构中。虽然它们都属于消息队列，但在设计理念、特性和应用场景上有一些差异。接下来，我们来深入分析这两者的区别与优缺点。一、Kafka和RocketMQ的概述✅1️⃣KafkaKafka是一个分布式的流处理平台，由Apache软件基金会开发，最初由LinkedIn开发并开源。Kafka主要
  • @GitHub 送了我这个礼物 - Github 星星奖???? krishnaik06 gitAIGCgithub人工智能开发语言
    这位博主收到了GitHub颁发的“GitHubStarAwards”奖品，并进行了开箱视频。他表示，这些奖品是由于他在2021年对GitHub开源项目的持续贡献而获得的，包括上传项目、解决问题等。开箱视频展示了奖品内容，包括：一张感谢信，感谢博主在社区中的贡献。一只毛绒玩具熊。一顶GitHub帽子。一件GitHubT恤。一件GitHub连帽衫。一个麦克风和一个防喷罩。一个GitHub马克杯。一堆G
  • Dify 项目开源大模型应用开发平台 魔王阿卡纳兹 IT杂谈开源项目观察开源difLLM开发平台
    Dify是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化生成式AI应用的创建、部署和持续优化流程。以下从多个维度对该项目进行详细介绍：一、项目定义与核心功能Dify的核心定位是结合后端即服务（BaaS）和LLMOps理念，为开发者提供从原型到生产的全生命周期支持。其核心功能包括：可视化工作流构建通过可视化画布（如ReactFlow）编排AI工作流，支持多步骤任务处理，例如文档解析、模型推理和
  • 【玩转google云】在 Google Cloud 和 AWS 之间创建高可用性 VPN 连接（二） Coder加油! 手把手教学玩转google云aws云计算devops客户网关虚拟网关
    目录1、安装AWSCLI2、配置AWSCLI3、AWS命令创建两个客户网关4、创建虚拟网关并将其挂接到您的VPC网络5、创建采用动态路由的VPN连接上一篇我们讲到了怎么在在GoogleCloud上创建高可用性VPN网关和路由器，这一篇我们将介绍怎么在AWS上面创建网关和VPN连接。AWS命令行界面(AWSCLI)是一种开源工具，允许您使用命令行操作AWS服务。您可以使用AWSCLI自动化任务、管理
  • AI推动地理信息系统（GIS）软件的创新发展与应用拓展 酥脆可口 facebook
    摘要地理信息系统（GIS）软件作为空间数据处理与分析的核心工具，在城市规划、资源管理、环境监测等领域发挥着关键作用。本文深入探讨人工智能（AI）如何推动GIS软件的创新发展，分析AI技术在提升空间数据分析能力、优化地图制图、拓展应用场景等方面的重要作用，剖析面临的挑战，并对未来发展趋势进行展望，旨在为GIS行业借助AI实现升级提供理论与实践参考。一、引言传统GIS软件主要依赖基于规则的分析方法和人
  • springboot日志可视化_使用 SpringBoot Admin 监控你的 SpringBoot 程序 weixin_39622568 springboot日志可视化
    1.SpringBootAdmin是什么SpringBootAdmin是由codecentric组织开发的开源项目，使用SpringBootAdmin可以管理和监控你的SpringBoot项目。它分为客户端和服务端两部分，客户端添加到你的SpringBoot应用增加暴漏相关信息的HTTP接口，然后注册到SpringBootAdmin服务端，这一步骤可以直接向服务端注册，也可以通过Eureka或者C
  • laravel 对 数据库 json 字段的查询方式汇总 王大爷~ laravel数据库json
    1:查询json字段,多层级publicstaticfunctionformRoleDelCheck($params){$user=Auth::user();$check=WorkorderSet::whereRaw('JSON_CONTAINS(auto_assign_rule,?)',[json_encode(['rules'=>[['type'=>'field','field_key'=>"
  • 人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用 每天五分钟玩转人工智能 机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
    本文重点数学是人工智能技术发展的基础，它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法，包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，
  • 人工智能之数学基础：线性子空间 每天五分钟玩转人工智能 机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习线性代数线性子空间线性空间
    本文重点在前面的课程中，我们学习了线性空间，本文我们我们在此基础上学习线性子空间。在应用中，线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分，它需要满足下面的性质：设V是数域F上的线性空间，W是V的一个非空子集。如果W对于V中的加法运算和数乘运算也构成F上的一个线性空间，则称W为V的线性子空间（或称向量子空间）。具体来说，设V是一个线性空间，W是
  • 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 =       "Jamey&#52828;&#01;&#02;&#209;&#1282
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他