林聪木
林聪木

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv4的车牌识别（下）

目录

2.5实验验证

2.5.1实验数据采集及前期准备

2.5.2实验及结果分析

基于YOLOv4-SFA的目标检测算法

你可能感兴趣的:(目标检测,YOLO,人工智能)

  • 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例 @我们的天空 人工智能技术机器学习算法人工智能自然语言处理金融pythonsklearn
    一、机器学习的基本概念定义：机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型：监督学习：在这种类型的学习中，算法通过已知输入输出数据对进行训练，学习映射函数，以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。无监督学习：无监督学习的任务是发现数据中的结构或模
  • 从零开始设计一款全新GPU jack_201316888 GPUAI大模型渲染GPUGPGPU
    （提纲：：）设计一款全新的GPU（图形处理单元）是一项复杂且多方面的工程工作，涉及到硬件架构、软件编程模型、性能优化、功耗管理等多个领域。以下是从零到一设计一款全新GPU的基本步骤和关键考虑因素。1.定义需求和目标1.1应用场景首先，需要明确GPU的应用场景。这可以是图形渲染（如游戏、电影制作）、通用计算（如科学计算、人工智能训练）、嵌入式系统（如移动设备、汽车电子）等。1.2性能目标根据应用场景
  • 深度学习目标检测入门COCO数据集 日暮途远z 深度学习目标检测人工智能
    常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
  • 【专题】2024年中国AI人工智能基础数据服务研究报告合集PDF分享（附原数据表） 拓端研究室 人工智能
    原文链接：https://tecdat.cn/?p=37516随着人工智能技术的迅猛发展，AI基础数据服务行业迎来了前所未有的发展机遇。报告合集显示，2023年中国AI基础数据服务市场规模达到45亿元，且未来五年复合增长率有望达到30.4%。多模态大模型、长文本处理能力提升以及大模型小型化技术成为AI领域热点研究方向，从而推动了对高质量数据的大量需求。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末403
  • 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用 @我们的天空 人工智能技术nlp人工智能深度学习python机器学习自然语言处理scikit-learn
    自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科，致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支，旨在缩小人与机器之间的交流障碍，使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务：文本分类：将文本划分为预定义的类别，如情感分析、主题分类等
  • 大模型落地指南：从下载到本地化部署全流程解析 网安猫叔 人工智能自然语言处理语言模型AIGC深度学习
    一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而，如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中，仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南，从模型的下载、文件结构的解析，到本地化部署的具体步骤，全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手，还是希望深入了解部署细节的资深开发者，
  • ChatGPT在环境科学领域的应用前沿分享 树谷-胡老师 科研会议chatgpt
    ChatGPT在环境科学领域的应用前沿在党的二十届三中全会上，明确要求健全因地制宜的发展新质生产力体制机制。新质生产力通过创新驱动，以高科技、高效能、高质量为特征，旨在摆脱传统经济增长方式和生产力发展路径，符合新发展理念。环境科学的新质生产力主要体现在基础数据、数据管理和数据分析三方面。通过增加数据覆盖率、提升数据管理自动化水平和利用人工智能（AI）进行数据分析，实现环境质量的实时监控和管理，为环
  • 如何在5个步骤中编写更好的ChatGPT提示 AI脑极体 chatgpt人工智能
    ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西，但是通过精心设计提示，可以确保获得最佳结果。在这篇文章中，我们将探讨如何做到这一点。在本文中，我将向你展示如何编写提示，激励驱动ChatGPT的大语言模型（LLM）提供最佳答案。另请参阅:自从ChatGPT问世以来，我测试了几十个AI聊天机器人。这里是我最新的首选编写有效提示，通常被称为提示工程，已经成为一个高薪职
  • 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO python人工智能算法自然语言处理机器人人工智能AIGCchatgptgptai
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序，本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
  • OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现 dzend aigcpython开发语言ai
    OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个非常重要的研究方向。近年来，OPENAI发布了许多创新的NLP模型，其中之一就是RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法，可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理，并提供使用Python
  • 大语言模型的上下文窗口（Context Windows）：对人工智能应用的影响 澳鹏Appen 生成式AI人工智能与机器学习RAG人工智能语言模型自然语言处理
    大语言模型（LLMs）极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。我将深入探讨上下文窗口是什么、它们对人工智能应用的影响以及组织在利用大语言模型时的一些考量。澳鹏在提升大语言模型开发方面处于领先地位，提供一系列对超越当前性能基准至关重要的服务。我们专注于大语言模型创建的复杂细节，包括上下
  • 全能型AI与专业型AI：多样性与精专性的博弈 wangzaojun 人工智能
    随着人工智能技术的不断进步，AI的应用已经从单一领域扩展到几乎所有行业。近日，OpenAI宣布将在秋季推出代号为“草莓”的全新AI模型，这款全能型AI能够从复杂的数学计算到主观的营销策划，展现出令人惊叹的多样性。这一消息引发了广泛讨论：全能型AI是否会成为未来AI产品的发展方向？相比之下，专业型AI能否继续保持其不可替代的市场地位？本文将探讨全能型AI与专业型AI的优劣势，并分析其未来发展潜力。一
  • [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
  • 多模态视野：探索Qwen-VL的70亿参数世界 努力犯错 人工智能计算机视觉深度学习gpt-3语言模型
    引言在人工智能的迅猛发展中，多模态大模型成为了新的研究热点。阿里云推出的Qwen-VL模型，就是在这一领域的重要突破。作为一款基于70亿参数的通义千问模型Qwen-7B开发的多模态视觉语言模型，Qwen-VL不仅在技术上实现了创新，更在多模态任务评测中展现出卓越的性能。官网demo技术特点Qwen-VL模型的核心在于其多模态理解能力。它能够同时处理图像和文本信息，实现更加全面和深入的数据解析。这一
  • 倒计时5天！“SMP-智谱AI大模型交叉学科基金”第二期持续申报中！数百万元现金或等额赞助支持... AITIME论道 人工智能
    点击蓝字关注我们AITIME欢迎每一位AI爱好者的加入！|本基金申报截止时间为2024年9月8日。随着人工智能和大模型技术的飞速发展，大模型技术在各个学科领域的应用已经展现出巨大的潜力和影响力。中国中文信息学会社会媒体处理专委会（http://www.cips-smp.org）联合北京智谱华章科技有限公司（以下简称“智谱AI”），共同推出“SMP-智谱AI大模型交叉学科基金”第二期。SMP-智谱A
  • 第十一届国际分子模拟与人工智能应用学术会议 （2023-ICMS&AI） zzl18864612032 人工智能大数据算法云计算
    作为国内历史悠久、分子模拟领域公认的高水平国际学术会议，国际分子模拟与人工智能应用学术会议重磅回归。经过两年的精心筹备，本次会议将于2023年5月6日-7日在成都隆重举行，本次大会将为国内外从事分子模拟人工智能应用和研发创新数字化转型的企业、高校、科研机构的专家与学者，提供最为广泛的交流与合作平台。本届大会主题：洞悉微观，预见未来。会议概况——人工智能、分子模拟赋能科技研发创新过去20年，以计算化
  • 开源项目的认识理解 禁默 话题探讨开源程序人生
    目录开源项目有哪些机遇与挑战？1.开源项目的发展趋势2.开源的经验分享（向大佬请教与上网查询）3.开源项目的挑战开源项目有哪些机遇与挑战？1.开源项目的发展趋势1.持续增长与普及-开源项目将继续增长，特别是在云计算、大数据、人工智能等领域。-开源软件在企业中的应用将更加普及，成为企业IT战略的一部分。2.企业的参与-企业将继续增加对开源项目的投资，通过赞助、捐赠或直接参与开发来推动开源项目的发展。
  • 理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见 「已注销」
    来源：雷锋网作者：杨晓凡本文共3484字，建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按：上个月，全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见，是年度行业发展的风向
  • 2021-01-02随笔 0清婉0
    人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值，人工成本也是越来越高，所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别，这将是作为前端人员的我，在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍，作为参考书籍学习：1.《跟着迪哥学Python
  • AI科学家：从理论到实践的科研自动化革命 海森大数据 人工智能自动化运维
    在人工智能(AI)领域，每一次突破都预示着技术与创意的新纪元。近日，SakanaAI公司，由Transformer架构的创造者之一LlionJones创立，宣布了一项令人震惊的进展——首个完全自动化的科研平台，名为“TheAIScientist”。这一平台不仅能够独立完成从研究构想到论文发表的全过程，更开创性地引入了AI审稿人，实现了科研流程的自我完善与迭代。AI科学家的诞生SakanaAI在成立
  • 跌倒识别：守护公共安全的AI技术应用场景-免费API调用 思通数科x 人工智能
    随着科技的不断进步，人工智能在各个领域的应用日益广泛，其中在公共安全领域，智能跌倒识别系统正逐渐成为守护人们安全的重要工具。本文将分享智能跌倒识别系统在不同场景下的应用及其重要性。产品在线体验地址-API调用或本地化部署AI算法模型人体跌倒识别-微信扫码立刻-在线体验公安行业：提升应急响应速度在公安行业中，智能跌倒识别系统可以快速识别出在地铁站、交通枢纽等人流密集区域发生的跌倒事件。系统通过实时监
  • 基于深度学习的对抗样本生成与防御 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁，因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类：基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息，通过细微的扰动来生成对抗样本，迫
  • 谭晓生解读：AI如何重塑网络安全的未来？ 腾讯云开发者 搜索引擎
    导语|当前，对网络安全而言，每一次新的信息技术浪潮都蕴含着巨大机会，同时也意味着巨大的挑战。大模型的发展，是带来了更大的AI安全风险，还是将赋能提升网络安全呢？网络安全正在迎来一场重大范式转移，“AIForSecurity和SecurityForAI”正成为网络安全的主战场。今天，我们特邀了北京赛博英杰科技有限公司创始人谭晓生老师，深谙安全之道的他将为我们深入解读人工智能时代下网络安全的发展趋势。
  • AIGC行业：机遇与挑战并存 吗喽一只 AIGC
    AIGC行业，即人工智能生成内容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent)的领域，近年来在全球范围内呈现出快速发展的态势。随着技术的进步和应用场景的拓展，AIGC行业为有志之士提供了丰富的机遇，但同时也伴随着一定的挑战。那么，AIGC行业现在是否适合进入呢？本文将从行业前景、市场需求、挑战与机遇等方面进行分析，为大家提供参考。一、行业前景展望AIGC（人工智能
  • 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
  • AI 时代风暴：程序员的核心竞争力大揭秘 青云交 人工智能AIGCAI人工智能chatgptAIGCAIAI辅助编程工具程序员提高核心竞争力的方法程序员应重点发展的核心能力
    引言：在当今科技浪潮以排山倒海之势汹涌澎湃之际，人工智能宛如璀璨星辰般不断涌现，AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型如雨后春笋般破土而出，AI辅助编程工具更是以风驰电掣之速迅速席卷编程领域的每一个角落。程序员，这群数字世界的缔造者，此刻正伫立在时代的十字路口。在AI所引发的这场变革风暴中，他们该如何坚守阵地，又该如何开拓崭新的疆土？现在，就让我们一同踏上这场
  • 引领AI PC浪潮，Arm人工智能创新应用大赛火热报名中 高校俱乐部 人工智能qtarm开发
    AIPC，即搭载人工智能技术的个人电脑，正成为个人电脑市场的新宠儿。而正在如火如荼进行中的Arm人工智能创新应用大赛，则为敏锐的开发者探索AIPC应用开发掘金之路提供了平台。点击报名挑战10万奖金池AIPC增长强劲，年出货量有望破亿得益于生成式人工智能技术的高歌猛进和应用场景的不断拓展，AIPC在工作、学习和生活娱乐等场景中提供个性化、智能化服务的价值越来越受到重视，正逐渐成为推动智能生活和工业自
  • 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
  • 垂类大模型：领域专家参与的重要性 澳鹏Appen 生成式AI人工智能与机器学习人工智能AI生成式AI
    随着人工智能（AI）的不断发展，训练数据的完整性和质量至关重要。早期的AI模型专注于处理和分析任务，如图像识别、语音识别和情感分析。这些模型通常是在大型数据集上训练的，标注任务多可以由具有一般技能的人类执行，早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。然而近年，AI领域经历了重大变革。当代模型被设计用于更复杂的功能，如推理和总结，旨在处理需要更高认知参与的复杂和多样化场景。这些先进模型不仅需要原始
  • Spring中@Value注解，需要注意的地方 无量 springbean@Valuexml
    Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值，简化了读取配置文件的复杂操作 1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件 <bean id="appProperty" class="org.springframework.beans.fac
  • mongoDB 分片 开窍的石头 mongodb
        mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上，configsvr上边放的是metar信息，指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard（片）信息。     第一步启动两台以上的mongo服务 &nb
  • OVER(PARTITION BY)函数用法 0624chenhong oracle
    这篇写得很好，引自 http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html OVER(PARTITION BY)函数用法 2010年10月26日 OVER(PARTITION BY)函数介绍 开窗函数        &nb
  • Android开发中，ADB server didn't ACK 解决方法 一炮送你回车库 Android开发
    首先通知：凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载，然后再尝试。   一直没搞明白这个问题咋出现的，但今天看到一个方法，搞定了！原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。 参见原文章：一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题 简单来讲，首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉，如果还是不行，再继续按下列步骤排查。 &nb
  • canvas中的像素绘制问题 换个号韩国红果果 JavaScriptcanvas
    pixl的绘制，1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线，绘制x像素的线宽，则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素，如果x/2是整数，则刚好填满x个像素，如果是小数，则先把整数格填满，再去绘制剩下的小数部分，绘制时，是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度，颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话（即绘制点正处于相邻像素交叉线时），线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。 2.如果绘制点为一个像素的
  • 编码乱码问题 灵静志远 javajvmjsp编码
    1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关，而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式；2、对于单个字符：ISO-8859-1单字节编码，GBK双字节编码，UTF-8三字节编码；因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节，而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。 3、getBytes()、getByte
  • java 求几个月后的日期 darkranger calendargetinstance
    Date plandate = planDate.toDate(); SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Calendar cal = Calendar.getInstance(); cal.setTime(plandate); // 取得三个月后时间 cal.add(Calendar.M
  • 数据库设计的三大范式（通俗易懂） aijuans 数据库复习
    关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式，才能设计出高效率、优雅的数据库，否则可能会设计出错误的数据库. 目前，主要有六种范式：第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式，简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式，简称2NF。其余依此类推。
  • 想学工作流怎么入手 atongyeye jbpm
    工作流在工作中变得越来越重要，很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点，那了解一点，既不系统，也容易半途而废。好比学武功，最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白，则犹如打通任督二脉。 系统学习工作流，很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。 本人苦苦学习两个月，基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路，有兴趣的朋友可以参考下。 1  首先要
  • Context和SQLiteOpenHelper创建数据库 百合不是茶 androidContext创建数据库
           一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper     一:SQLiteOpenHelper创建数据库:   1,SQLi
  • 浅谈group by和distinct bijian1013 oracle数据库group bydistinct
            group by和distinct只了去重意义一样，但是group by应用范围更广泛些，如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。         譬如：统计每id数并且只显示数大于3 select id ,count(id) from ta
  • vi opertion 征客丶 macoprationvi
    进入 command mode （命令行模式） 按 esc 键 再按 shift + 冒号 注：以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】，不带 $ 【在非命令行模式下进行】 一、文件操作 1.1、强制退出不保存 $ q! 1.2、保存 $ w 1.3、保存并退出 $ wq 1.4、刷新或重新加载已打开的文件 $ e 二、光标移动 2.1、跳到指定行 数字
  • 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API bit1129 spark
      对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义？   val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5)) rdd.reduceByKey(_+_).collect  reduceByKey在这里的操作，是把
  • java类加载机制 BlueSkator java虚拟机
    java类加载机制 1.java类加载器的树状结构 引导类加载器 ^ | 扩展类加载器 ^ | 系统类加载器 java使用代理模式来完成类加载，java的类加载器也有类似于继承的关系，引导类是最顶层的加载器，它是所有类的根加载器，它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时，通常会代理给父类加载器，若已经是根加载器了，就自己完成加载。 虚拟机区分一个Cla
  • 动态添加文本框 BreakingBad 文本框
      <script>     var num=1; function AddInput() {      var str="";     str+="<input 
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式 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/ public class Singleton { } /* * 懒汉模式。注意，getInstance如果在多线程环境中调用，需要加上synchronized，否则存在线程不安全问题 */ class LazySingleton
  • iOS应用打包发布常见问题 chenhbc iosiOS发布iOS上传iOS打包
    这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发，由于急着用，我先发布一个版本，由于第一次发布iOS应用，期间出了不少问题，记录于此。   1、使用Application Loader 发布时报错：Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
  • 工作流复杂拓扑结构处理新思路 comsci 设计模式工作算法企业应用OO
    我们走的设计路线和国外的产品不太一样，不一样在哪里呢？  国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多，仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法)，从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题，而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性，这样一来，在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
  • oracle 11g新特性Flashback data archive daizj oracle
    1. 什么是flashback data archive Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象，用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象，概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
  • 多叉树:2-3-4树 dieslrae 树
        平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:     1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)     2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
  • C语言学习七动态分配 malloc的使用 dcj3sjt126com clanguagemalloc
    /* 2013年3月15日15:16:24 malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写 本程序没有实际含义，只是理解使用 */ # include <stdio.h> # include <malloc.h> int main(void) { int i = 5; //分配了4个字节 静态分配 int * p
  • Objective-C编码规范[译] dcj3sjt126com 代码规范
      原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide 原文作者 : raywenderlich.com Team 译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范 译者 : Sam Lau
  • 0.性能优化-目录 frank1234 性能优化
    从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章，主要是对自己前段时间学习的总结，由于水平有限，性能测试领域很深，本人理解的也比较浅，欢迎各位大咖批评指正。 主要内容包括： 一、性能测试指标 吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间 http://frank1234.iteye.com/blog/2180305 二、性能测试策略 生产环境相同 基准测试 预热等 htt
  • Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型 happyqing java泛型父类子类Class
      import java.lang.reflect.ParameterizedType; import java.lang.reflect.Type; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void getType() { //Class<E> clazz =
  • 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载 jinnianshilongnian springMVC
      ----广告-------------------------------------------------------------- 网站核心商详页开发 掌握Java技术，掌握并发/异步工具使用，熟悉spring、ibatis框架； 掌握数据库技术，表设计和索引优化，分库分表/读写分离； 了解缓存技术，熟练使用如Redis/Memcached等主流技术； 了解Ngin
  • the HTTP rewrite module requires the PCRE library 流浪鱼 rewrite
    ./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library. 模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包 1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ ) 2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ ) 3. s
  • 第12章 Ajax（中） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence blueoxygen BO
    http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence and a very straightfoward video http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
  • Java开发者写SQL时常犯的10个错误 tomcat_oracle javasql
    1、不用PreparedStatements 　　有意思的是，在JDBC出现了许多年后的今天，这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中，即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个： 　　他们对PreparedStatements不了解 　　他们认为使用PreparedStatements太慢了 　　他们认为写Prepar
  • 世纪互联与结盟有感 阿尔萨斯
    10月10日，世纪互联与（Foxcon）签约成立合资公司，有感。 全球电子制造业巨头（全球500强企业）与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间，双方迅速果断出手，在资本层面上达成合作，此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任，另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。 众所周知，精于电子产品制造（世界第一），对于世纪互联而言，能够与结盟
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他