HulkyBanny
HulkyBanny

机器学习模型评价指标(目标检测)

目标检测 = 寻找目标位置 + 分类

也就是,目标检测算法实际上就是一个寻找目标位置, 然后对该目标进行分类的过程

我们来评价一个目标检测模型的时候, 基本是用mAP的. 而对于mAP来说IOU是必不可少的. 下面先从IOU喀什介绍:

1. IoU(Intersection over Union)

    IoU是针对目标位置而设定的一个指标. 在检测值(四边形坐标)与ground truth(四边形坐标)值都存在的时候, 用检测值与ground truth重叠的面积占两个值全部面积的比例来计算IoU.


红色部分的比例为IoU

    IoU通常作为评价的一个阙值来计算mAP. 比如说, 如果检测边框的IoU在0.5以下, 则被认为是检测失败. 不参与mAP计算. 因此IoU可以作为一个很好的指标来测量目标检测中的第一步,位置检测的准确度.

2. mAP(mean Average Precision)

    mAP则是在一定的IoU阙值下, 所有类别的AP的平均数. 平均非常好理解. AP的计算需要看上一篇, 分类的部分. 

    在tf中, 如果是用model_main进行模型训练, 没有特别设置的话, tensorboard默认是使用coco mAP. 第一个scalar就会显示在IoU0.5:0.95的mAP值, 也就是从0.5 IOU到0.95 IOU每0.05作为一个step的mAP平均值.

你可能感兴趣的:(机器学习模型评价指标(目标检测))

  • YOLOv13_SSOD：基于超图关联增强的半监督目标检测框架（原创创新算法）
    YOLOv13_SSOD：基于超图关联增强的半监督目标检测框架项目背景随着深度学习技术的快速发展，目标检测在各个领域都取得了显著的进展。然而，现有的监督学习方法在实际应用中面临着标注数据稀缺、泛化能力不足等挑战。特别是在火灾烟雾检测、工业质检等特定场景中，获取大量高质量标注数据的成本极高。为了解决这一问题，本项目基于最新发布的YOLOv13架构，结合EfficientTeacher半监督学习框架，
  • 爆改YOLOv8 | 利用AFPN增加小目标检测层(替换小目标检测头）
    1，本文介绍这篇文章的改进机制是利用新推出的渐近特征金字塔网络（AFPN）来优化yolov8的检测头，AFPN的核心是引入一种渐近的特征融合策略，将底层和高层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距，提高特征融合效果，使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。关于AFPN的详细介绍可以看论文：https://arxiv.org/pdf/2306.15988.p
  • YOLO目标检测模型优化技术全景解析
    YOLO目标检测模型优化技术全景解析作为实时目标检测领域的标杆算法，YOLO系列模型通过持续的技术革新不断提升性能边界。本文将从模型架构设计、数据优化、注意力机制融合、后处理策略及训练方法等维度，系统剖析YOLO优化领域的关键技术与最新进展。一、模型架构优化：突破性能瓶颈的核心路径多尺度检测层增强针对小目标检测难题，主流方案通过增加浅层检测通道优化特征提取。例如在YOLOv5中引入160×160特
  • YOLO 目标检测的改进方法
    YOLO目标检测的改进方法可以从模型架构、训练策略、损失函数等多个方面入手，以下是一些常见的改进方法方向及参考文献：模型架构改进骨干网络替换：使用更轻量或更强大的网络替换原始骨干网络。轻量级网络如MobileNetV3、ShuffleNetV2等适合移动端部署，可提高推理速度；高性能网络如ConvNeXt、SwinTransformer等能提取更丰富的语义特征，提升检测精度。还可添加CBAM、SE
  • 开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-玩转ollama（一） 开源技术探险家 开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型
    一、前言在AI大模型百花齐放的时代，很多人都对新兴技术充满了热情，都想尝试一下。然而，实际上要入门AI技术的门槛非常高。除了需要高端设备，还需要面临复杂的部署和安装过程，这让很多人望而却步。在这样的背景下，Ollama的出现为广大开发者和爱好者提供了一条便捷的道路，极大地降低了应用机器学习的门槛。Ollama的优势在于其极致的简化。通过这个平台，用户可以轻松下载、运行和管理各种机器学习模型，而无需
  • 商汤科技视觉算法面试30问全景精解
    商汤科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能视觉×产业创新：商汤科技视觉算法面试核心考点全览前言商汤科技（SenseTime）作为全球领先的人工智能平台公司，专注于计算机视觉、深度学习和智慧城市、智能汽车、智能医疗等领域，推动人脸识别、目标检测、视频分析、自动驾驶等前沿技术的产业化落地。商汤视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在大规模安防、自动驾驶、智慧医疗等复
  • 旷视科技视觉算法面试30问全景精解 机 ＿ 长 科技算法面试深度学习YOLO
    旷视科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能安防×视觉创新：旷视科技视觉算法面试核心考点全览前言旷视科技（Megvii）作为全球领先的人工智能公司，专注于计算机视觉、深度学习和智能安防等领域，推动人脸识别、目标检测、视频分析、工业视觉等前沿技术的产业化落地。旷视视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在大规模安防、工业检测、智慧城市等复杂场景下的创新与工程能力。本文
  • 深度学习在环境感知中的应用：案例与代码实现
    让机器学会“看”世界：深度学习如何赋能环境感知？关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人，到智能机器人避开障碍物，再到城市监控系统检测异常，所有智能系统都需要先“理解”环境，才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取，难以应对复杂场景；而深度学习通过数据驱动的方式，让机器从大量数据中自动
  • 基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现 YOLO实战营 YOLO前端目标检测人工智能ui目标跟踪计算机视觉
    1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的快速发展，YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统，包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能：基于YOLOv8的高效目标检测
  • Embedding与向量数据库 玖月初玖 大模型应用开发基础人工智能embedding数据库
    1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型，它的核心任务是将离散的、高维的符号（如单词、句子、图片、用户、商品等）转换成连续的、低维的向量（称为“嵌入”或“向量表示”），并且这个向量能有效地捕捉原始符号的语义、关系或特征。1.1通俗理解EmbeddingModel是让计算机“理解”世界的核心工具，把“文字、图片、音频”等信息变成一串有意义的数字我们称之为“向量”。类
  • 智能喷洒机器人目标识别系统：基于NanoDet的目标检测与UI界面实现 YOLO实战营 机器人目标检测uiNanoDet计算机视觉目标跟踪深度学习
    在现代农业生产中，自动化喷洒系统是实现精准农业的重要组成部分。智能喷洒机器人通过图像识别和自动控制技术，能够高效识别并精确喷洒农药、肥料等，提高农业生产效率，降低化学品使用量，减少环境污染。目标识别是智能喷洒机器人中至关重要的部分，它涉及到精准的作物和病虫害识别，确保喷洒操作的准确性。在本篇博客中，我们将构建一个基于NanoDet深度学习目标检测模型的智能喷洒机器人目标识别系统。我们将介绍如何使用
  • 横幅检测数据集-1500张图片 智慧城市管理 活动现场管理 商业广告分析
    横幅检测数据集-1500张图片已发布目标检测数据集合集（持续更新）️横幅检测数据集介绍数据集概览检测目标类型应用场景数据样本展示使用建议1.数据预处理优化2.模型训练策略3.实际部署考虑4.应用场景适配5.性能优化建议数据集特色商业价值技术实现路径模型选择建议特殊技术考虑集成方案建议应用效果评估性能指标建议业务价值指标YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.
  • 【三维感知目标检测论文阅读】《Point RCNN: An Angle-Free Framework for Rotated Object Detection》
    今天给大家带来的论文是2019年的《PointRCNN:AnAngle-FreeFrameworkforRotatedObjectDetection》。尽管这是一篇较早的纯点云检测论文，但我把它放在了最后来讲。因为在了解了各类主流方法后，再回过头来阅读它会有更深的理解。PointRCNN采用自底向上的方式直接从点云生成高质量的3D候选框，其对于旋转框的无角度（Angle-Free）处理方式，对于理
  • 旋转目标检测：Deep Spatial Feature Transformation for Oriented Aerial Object Detection【方法解析】 沉浸式AI 《AI与SLAM论文解析》人工智能计算机视觉旋转目标检测
    DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection目录DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection摘要关键词引言相关工作旋转对齐模块特征对齐方法旋转对齐模块特征选择模块摘要航空图像中的目标检测在计算机视觉领域引起了广泛关注。不同于自然图像
  • 万字长文，解读大模型技术原理（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
    大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的发展历程出发，对大模型领域的各个技术细节进行详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。一、大模型的定义大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在训练数据集广，模型参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，并且有更好的泛化能力。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设
  • 基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】
    金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容：金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
  • 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
  • 通俗易懂：什么是决策树？ 淦暴尼 算法python决策树算法机器学习
    1.引言：决策树就像“选择题”你是否曾经在生活中做过“选择题”？比如：今天要不要带伞？晚饭吃什么？该不该买那件心仪已久的商品？其实，我们的大脑经常会像“决策树”一样，通过一连串问题和判断，逐步缩小选择范围，最终做出决定。**决策树（DecisionTree）**就是这样一种模拟人类决策过程的机器学习模型。它通过“提问-分支-决策”的方式，把复杂问题拆解成一系列简单的判断，广泛应用于分类（如判断邮件
  • 机器学习中的数据预处理：从入门到实践 耐思nice～ 机器学习由浅入深-吴恩达机器学习人工智能
    在当今的智能时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面。比如我们常用的推荐系统，它能根据我们的浏览记录精准推送喜欢的商品或视频，这背后就离不开机器学习的支撑。而一个优秀的机器学习模型，离不开高质量的数据，数据预处理正是保证数据质量的关键环节，它就像烹饪前的食材处理，直接影响着最终“菜品”的口感，也就是模型的性能。今天，我们就来全面学习机器学习中数据预处理的关键步骤。一、数据预处理的重要性数据预处理
  • Protein FID：AI蛋白质结构生成模型评估新指标
    一、引言：蛋白质生成模型面临的评估挑战近年来，AI驱动的蛋白质结构生成模型取得了令人瞩目的进展，但如何有效评估这些模型的质量却一直是一个悬而未决的问题。虽然实验验证仍然是金标准，但计算机模拟评估对于快速开发和比较机器学习模型至关重要。然而，尽管最先进的模型在当前评估指标上表现卓越，但它们在实际设计应用中的成功率仍然相对有限。例如，有研究报告显示生成结构的实验成功率仅为3%，而计算机模拟评分却远高于
  • 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
  • 3步实现安防高精度检测：陌讯算法夜间监控落地实战 2501_92474745 目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测
    开篇痛点：安防监控系统在实时目标检测中常面临严峻挑战。实测数据显示，传统算法在低光、遮挡或动态场景下，泛化能力不足，导致平均误报率高达15%（数据来源：安防行业报告）。尤其在夜间或拥挤环境下，系统卡顿、漏检频发，不仅降低响应效率，还增加安全隐患。例如，某城市交通监控中心反馈，其开源模型在高密度人流中出现每秒帧率（FPS）骤降至20帧以下，引发报警延迟问题。这些问题根源在于算法鲁棒性和实时性不足，亟
  • 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
  • 监控漏检率 30%？陌讯多模态算法实测优化
    破解智慧城市视觉算法困境：陌讯多模态融合技术实战解析在智慧城市建设中，视觉算法作为感知层核心技术，正面临着日益严峻的挑战。传统目标检测算法在暴雨、逆光、遮挡等复杂环境下，漏检率常高达25%-40%，直接导致交通违章误判、异常事件漏报等问题。某新一线城市交管部门曾反馈，现有系统对无牌车的识别准确率不足65%，严重影响执法效率[实测数据来源]。这些痛点的核心在于传统单模态算法难以应对城市环境的动态变化
  • 河道污染难溯源？3步搭建陌讯实时目标检测系统 2501_92472966 目标检测人工智能计算机视觉算法视觉检测
    开篇痛点「凌晨3点水泵房渗漏报警，运维人员冒雨排查却是一场误判」——这是某水务企业技术总监向我吐槽的真实案例。在智慧水务场景中，传统视觉算法面临三大死穴：水体反光干扰、微小目标漏检、边缘设备算力受限。尤其当暴雨导致水体浑浊时，OpenCV边缘检测的误报率可达35%以上。技术解析：陌讯多模态融合架构为解决复杂环境泛化问题，陌讯视觉算法提出FMT-Net（FusionMultimodalTransfo
  • 基于深度学习的目标检测：从基础到实践 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习目标检测人工智能音视频语音识别计算机视觉机器学习
    前言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念（一）目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
  • “显著性”（Saliency）是计算机视觉中的一个重要概念，主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象 步步咏凉天 计算机视觉人工智能
    “显著性”（Saliency）是计算机视觉中的一个重要概念，主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象。它模拟的是人类视觉系统对视觉场景中“显著”区域的感知能力。显著性可以用于图像理解、目标检测、图像压缩、图像分割等多个任务。下面是对显著性在计算机视觉中的几个关键方面的解释：一、显著性检测（SaliencyDetection）显著性检测的目标是预测图像中最能吸引人注意的区域，通常输出一个与输
  • 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
  • 基于NanoDet的健身姿势纠正系统开发 YOLO实战营 人工智能NanoDet深度学习计算机视觉ui
    1.引言在现代健身行业中，正确的运动姿势至关重要，不仅能提升训练效果，还能预防运动损伤。尤其是在进行一些高强度的力量训练时，如深蹲、俯卧撑等，错误的姿势可能导致肌肉不平衡或关节损伤。传统的健身姿势纠正方式依赖教练的人工指导，但随着人工智能技术的发展，使用计算机视觉和深度学习技术来进行姿势纠正，逐渐成为一种高效且可扩展的解决方案。本文将详细介绍如何基于NanoDet（一个轻量化目标检测模型）开发一个
  • Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用 青云交 大数据新视界Java大视界java大数据机器学习情绪分析智能投资多源数据
    Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用）引言：正文：一、金融情绪数据的立体化采集与治理1.1多模态数据采集架构1.2数据治理与特征工程二、Java机器学习模型的工程化实践2.1情感分析模型的深度优化2.2强化学习驱动的动态投资策略三、顶级机构实战：Java系统的金融炼金术四、技术前沿：Java与金融科技的未来融合4.1量子机器学习集成4.2联邦学习在合
  • java短路运算符和逻辑运算符的区别 3213213333332132 java基础
    /* * 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码 * 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的 * 原理很简单，并联电路代表短路或（||），串联电路代表短路与（&&）。 * * 并联电路两个开关只要有一个开关闭合，电路就会通。 * 类似于短路或（||），只要有其中一个为true（开关闭合）是
  • Java异常那些不得不说的事 白糖_ javaexception
    一、在finally块中做数据回收操作 比如数据库连接都是很宝贵的，所以最好在finally中关闭连接。 JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent(); try{ jdbc.excute("select * from ctp_log"); }catch(SQLException e){ ... }finally{ jdbc.close();
  • utf-8与utf-8(无BOM)的区别 dcj3sjt126com PHP
    BOM——Byte Order Mark，就是字节序标记   在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符，它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符，所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前，先传输 字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
  • JAVA Annotation之定义篇 周凡杨 java注解annotation入门注释
        Annotation: 译为注释或注解 An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
  • tomcat的多域名、虚拟主机配置 g21121 tomcat
    众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机，而且配置起来比较简单，但是项目用到的是tomcat，配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以，下面就跟大家分享下经验。 很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置： 在Engine标签下增面积Host标签，如下： <Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
  • Linux SSH 错误解析（Capistrano 的cap 访问错误 Permission ） 510888780 linuxcapistrano
    1.ssh -v [email protected] 出现 Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password). 错误 运行状况如下： OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013 debug1: Reading configuratio
  • log4j的用法 Harry642 javalog4j
    一、前言：     log4j 是一个开放源码项目，是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现，     当时在log4j完成时，log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类，但当时jdk1.4已接近完成，所以sun拒绝使用log4j，当在java开发中
  • mysql、sqlserver、oracle分页，java分页统一接口实现 aijuans oraclejave
    定义：pageStart 起始页，pageEnd 终止页,pageSize页面容量 oracle分页： 　　　　select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart sqlServer分页：  
  • Hessian 简单例子 antlove javaWebservicehessian
    hello.hessian.MyCar.java package hessian.pojo; import java.io.Serializable; public class MyCar implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
  • 数据库对象的同义词和序列 百合不是茶 sql序列同义词ORACLE权限
    回顾简单的数据库权限等命令; 解锁用户和锁定用户 alter user scott account lock/unlock; //system下查看系统中的用户 select * dba_users; //创建用户名和密码 create user wj identified by wj; identified by //授予连接权和建表权 grant connect to
  • 使用Powermock和mockito测试静态方法 bijian1013 持续集成单元测试mockitoPowermock
            实例： package com.bijian.study; import static org.junit.Assert.assertEquals; import java.io.IOException; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import or
  • 精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *访问ORACLE */ --检索单行数据 --使用标量变量接收数据 DECLARE v_ename emp.ename%TYPE; v_sal emp.sal%TYPE; BEGIN select ename,sal into v_ename,v_sal from emp where empno=&no; dbms_output.pu
  • 【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器 bit1129 nginx
     Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统，通过负载均衡服务器，可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器，可以带来很多好处：   负载均衡的好处 增加可用资源 增加吞吐量 加快响应速度，降低延时 出错的重试验机制 Nginx主要支持三种均衡算法： round-robin l
  • jquery-validation备忘 白糖_ jquerycssF#Firebug
    留点学习jquery validation总结的代码：   function checkForm(){ validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误， 默认:&
  • solr限制admin界面访问（端口限制和http授权限制） ronin47 限定Ip访问
    solr的管理界面可以帮助我们做很多事情，但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。 可以通过tomcat的http基本授权来做限制，也可以通过iptables防火墙来限制。 我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。 第一步： 在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户，比如： <userusername="ad
  • 多线程-用JAVA写一个多线程程序，写四个线程，其中二个对一个变量加1，另外二个对一个变量减1 bylijinnan java多线程
    public class IncDecThread { private int j=10; /* * 题目:用JAVA写一个多线程程序，写四个线程，其中二个对一个变量加1，另外二个对一个变量减1 * 两个问题： * 1、线程同步--synchronized * 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类 */ public static
  • 买房历程 cfyme
        2015-06-21: 万科未来城，看房子   2015-06-26: 办理贷款手续，贷款73万，贷款利率5.65=5.3675   2015-06-27: 房子首付,签完合同   2015-06-28，央行宣布降息 0.25，就2天的时间差啊，没赶上。   首付，老婆找他的小姐妹接了5万，另外几个朋友借了1-
  • [军事与科技]制造大型太空战舰的前奏 comsci 制造
           天气热了........空调和电扇要准备好..........        最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界..........        所以,我们不得不关
  • dateformat dai_lm DateFormat
    "Symbol Meaning Presentation Ex." "------ ------- ------------ ----" "G era designator (Text) AD" "y year
  • Hadoop如何实现关联计算 datamachine mapreducehadoop关联计算
        选择Hadoop，低成本和高扩展性是主要原因，但但它的开发效率实在无法让人满意。     以关联计算为例。     假设：HDFS上有2个文件，分别是客户信息和订单信息，customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算，以便将客户名称添加到订单列表中？   &nbs
  • 用户模型中修改用户信息时，密码是如何处理的 dcj3sjt126com yii
    当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦，所有我想分享一下我是怎么处理的。 场景是使用的基本的那些(系统自带)，你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。 面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存，但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密，这
  • 中文 iOS/Mac 开发博客列表 dcj3sjt126com Blog
      本博客列表会不断更新维护，如果有推荐的博客，请到此处提交博客信息。 本博客列表涉及的文章内容支持 定制化Google搜索，特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。 本博客列表也提供同步更新的OPML文件（下载OPML文件），可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中，特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
  • js去除空格，去除左右两端的空格 蕃薯耀 去除左右两端的空格js去掉所有空格js去除空格
    js去除空格，去除左右两端的空格 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>&g
  • SpringMVC4零配置--web.xml hanqunfeng springmvc4
    servlet3.0+规范后，允许servlet，filter，listener不必声明在web.xml中，而是以硬编码的方式存在，实现容器的零配置。 ServletContainerInitializer：启动容器时负责加载相关配置 package javax.servlet; import java.util.Set; public interface ServletContainer
  • 《开源框架那些事儿21》：巧借力与借巧力 j2eetop 框架UI
    同样做前端UI，为什么有人花了一点力气，就可以做好？而有的人费尽全力，仍然错误百出？我们可以先看看几个故事。 故事1：巧借力，乌鸦也可以吃核桃 有一个盛产核桃的村子，每年秋末冬初，成群的乌鸦总会来到这里，到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。 核桃仁虽然美味，但是外壳那么坚硬，乌鸦怎么才能吃到呢？原来乌鸦先把核桃叼起，然后飞到高高的树枝上，再将核桃摔下去，核桃落到坚硬的地面上，被撞破了，于是，
  • JQuery EasyUI 验证扩展 可怜的猫 jqueryeasyui验证
      最近项目中用到了前端框架-- EasyUI，在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容，现把常用的验证方式总结出来，留待后用。   以下内容只需要在公用js中添加即可。   使用类似于如下： <input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
  • 架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类) nannan408
    1.前言.    如题. 2.代码. /* * Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved. */ package com.test.test.test.send; import java.io.IOException; import java.io.InputStream
  • Jquery性能优化 r361251 JavaScriptjquery
    一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字 这个不仅仅是jQuery，所有javascript开发过程中，都需要注意，请一定不要定义成如下： $loading = $('#loading'); //这个是全局定义，不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名，就会郁闷至死的 二、请使用一个var来定义变量 如果你使用多个变量的话，请如下方式定义： . 代码如下: var page
  • 在eclipse项目中使用maven管理依赖 tjj006 eclipsemaven
    概览: 如何导入maven项目至eclipse中 建立自有Maven  Java类库服务器 建立符合maven代码库标准的自定义类库 Maven在管理Java类库方面有巨大的优势，像白衣所说就是非常“环保”。 我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下，然后全部添加到ide的构建路径中，如果用了SVN/CVS，这样会很容易就 把
  • 中国天气网省市级联页面 x125858805 级联
    1、页面及级联js <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> &l
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他