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林聪木
目标检测YOLO深度学习
目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
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Loving_enjoy
计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统,结合目标检测与姿态估计技术,实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时,不良坐姿会导致:-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态,对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案,我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
- YOLOv11 | SAConv与C3k2融合架构技术详解,替换传统下采样Conv
wei子
技术杂谈YOLO人工智能
YOLOv11|SAConv与C3k2融合架构技术详解,替换传统下采样Conv1.核心创新与技术价值1.1突破性设计理念本文提出的SAConv(SwitchableAtrousConvolution)可切换空洞卷积结合C3k2二次创新模块,在YOLOv11中实现了三大突破:动态感受野调节:支持[1,2,3]三种空洞率的实时切换多尺度特征融合:跨层级特征的无损传递计算效率优化:相比传统空洞卷积节省3
- 煤炭传送带YOLOv8异物检测系统介绍
qq1309399183
计算机视觉实战项目集合YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉传送带识别异物识别
传送带YOLOv8异物检测系统介绍随着工业自动化水平的不断提高,传送带系统在矿山、食品加工、制造业等领域的应用日益广泛。然而,传送带在运行过程中常常会混入各种异物,如金属零件、石块、木块等,这些异物不仅会影响产品质量,还可能损坏设备甚至危及人员安全。基于YOLOv8算法的传送带异物检测系统应运而生,为解决这一问题提供了智能化解决方案。系统概述YOLOv8(YouOnlyLookOnceversio
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- 基于YOLOv8深度学习架构的智能农业巡检小车系统—面向农作物与杂草实时精准识别的创新实践
1.科技赋能智慧农业随着全球人口的持续增长和农业生产面临的挑战,精准农业已成为现代农业发展的必然趋势。其中,农作物与杂草的精准识别是实现自动化、智能化管理的关键一环。传统的人工除草效率低下,化学除草则可能带来环境问题。因此,开发高效、精准、环保的智能农业系统迫在眉睫。本文将深入探讨一款基于深度学习和智能硬件集成的农田作业智能小车系统。我们将重点聚焦于其硬件系统设计、软件系统架构、核心算法创新(特别
- YOLOv11模型轻量化挑战的技术
黑客飓风
YOLO目标跟踪人工智能
YOLOv11模型轻量化挑战的技术文章大纲背景与意义YOLOv11在目标检测领域的地位与优势轻量化需求的实际应用场景(移动端、嵌入式设备等)轻量化面临的挑战:精度与速度的权衡YOLOv11模型结构分析整体架构设计特点(如主干网络、特征融合模块等)参数量与计算量分布的关键瓶颈现有轻量化改进的局限性轻量化技术路线网络结构优化深度可分离卷积替代传统卷积注意力机制的高效嵌入设计冗余模块的剪枝与删除量化与压
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YOLO中的Confidence与ClassProbability区别详解1.Confidence(置信度)定义:某个预测框包含目标的概率×预测框与真实框的IOU(重合程度)公式:Confidence=Pr(object)×IOUpred,truth\text{Confidence}=\Pr(\text{object})\times\text{IOU}_{\text{pred,truth}}Co
- 5.31.15 使用图像到图像转换和 YOLO 技术对先前的乳房 X 光检查结果中的异常进行早期检测和分类
托比-马奎尔
深度学习基础知识YOLO
在本研究中,我们研究了基于You-Only-Look-Once(YOLO)架构的端到端融合模型的有效性,该模型可同时检测和分类数字乳房X光检查中的可疑乳腺病变。包括四类病例:肿块、钙化、结构扭曲和正常,这些病例来自包含413个病例的私人数字乳房X光检查数据库。对于所有病例,先前的乳房X光检查(通常是1年前扫描的)均报告为正常,而当前的乳房X光检查被诊断为癌变(经活检证实)或健康。方法:建议将基于Y
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yolov5训练失败总结版本原因:在进行训练时,出现如下报错:UserWarning:Detectedcalloflr_scheduler.step()beforeoptimizer.step().InPyTorch1.1.0andlater,youshouldcallthemintheoppositeorder:optimizer.step()beforelr_scheduler.step().
- YOLO学习笔记 | 从YOLOv5到YOLOv11:技术演进与核心改进
北斗猿
YOLO学习从零到1YOLO目标检测算法python计算机视觉
从YOLOv5到YOLOv11:技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO(YouOnlyLookOnce)目标检测算法自2016年诞生以来,凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能,持续引领着计算机视觉领域的技术革新。从JosephRedmon的初代YOLO到AlexeyBochkovskiy的YOLOv4,再到Ultralytics团队的YOLOv5及后续系列,这一算法家族
- 文末含资料链接!YOLOv11性能飞跃:深度融合iRMB注意力机制,实战教程助你突破检测极限!
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深度学习教学-附源码YOLO
文章目录1.介绍:揭秘iRMB——轻量化与高性能的完美融合1.1摘要:洞察iRMB的设计哲学与卓越表现1.2简单描述:深入剖析iRMB的构造与工作原理核心灵感:CNN与Transformer的珠联璧合iRMB的核心结构:短距离与长距离的协同设计理念:实用、统一、有效、高效1.3模块结构:iRMB的内部构造图(概念描述)2.代码解析:逐行揭秘iRMB的魔法2.1`LayerNorm2d`:为2D数据
- 2020-10-30
Victor Zhong
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极片缺陷检测模型验证报告:1:数据准备训练集:326张验证集:81张2:模型准备模型:yolov33:训练参数设置epochs:4603batch_size:8device:RTX2080Ticfg:yolov3-spp-jp4:验证结果5:检测结果部分检测结果图,全部结果图见文件夹result:6:结果分析a.训练数据中,某一类缺陷标注数量相对较少,影响检测该类的目标;可以通过数据增强的方法或增
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YOLOv11与自研模型专栏YOLO
YOLOv11v10v8使用教程:YOLOv11入门到入土使用教程YOLOv11改进汇总贴:YOLOv11及自研模型更新汇总《HyperSINet:ASynergeticInteractionNetworkCombinedWithConvolutionandTransformerforHyperspectralImageClassification》一、模块介绍论文链接:https://ieeex
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深度学习环境配置YOLO目标检测人工智能深度学习condapycharm
一、所需环境配置1.1.虚拟环境创建首先,打开AnacondaPrompt命令窗口,创建一个新的虚拟环境,后面的包都在这个环境中安装。创建命令是:我的习惯是使用3.8版本的python,你也可以换成更高版本;condacreate-nyolopython=3.8输入命令后,运行结果如下:输入y即可;1.2.激活虚拟环境安装完成后,即可激活虚拟环境,输入以下命令即可;condaactivateyol
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YOLOv11改进策略|GFPN:超越BiFPN,跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔!介绍颈部网络(Neck)在目标检测任务中扮演着至关重要的角色,它负责有效地融合来自骨干网络(Backbone)不同层级的特征图,为检测头部(Head)提供包含丰富语义和空间信息的多尺度特征。FPN、PANet和BiFPN等结构是特征金字塔融合的代表。BiFPN作为其中的佼佼者,通过双向连接和加权融合取得了优异的性能。
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因为yolo的检测/分割/姿态/旋转/分类模型的环境配置、训练、推理预测等命令非常类似,这里不再详细叙述,主要参考**【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】**,下面有相关链接,这里主要针对数据标注、格式转换、模型部署等不同细节部分;【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】超详细yolo8/11-detect目标检测全流程概述:配置环境、数据标注、训练、验证/预测、o
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文章目录创新引入HAttention模块:提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】引言1.YOLOv8模型概述1.1YOLOv8架构1.2YOLOv8小目标检测的挑战2.HAttention模块:原理与设计2.1HAttention模块的动机2.2HAttention模块的结构3.HAttention模块在YOLOv8中的应用3.1引入HAttention模块3.2YOLOv8架构修改3.3
- YOLOv11深度解析:Ultralytics新一代目标检测架构创新与实战指南
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2024年Ultralytics重磅推出YOLOv11**:在精度与速度的平衡木上再进一步,参数减少22%,推理速度提升2%,多任务支持全面升级!一、YOLOv11核心创新:轻量化与注意力机制的完美融合YOLOv11并非颠覆性重构,而是通过模块级优化实现“少参数、高精度、快推理”的目标。其三大创新点如下:1.1C3k2模块:动态卷积核的灵活设计取代YOLOv8的C2f模块,C3k2通过参数c3k动
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【实战分享】目标检测的“后DEⱯ”时代:DETR/DINO/RT-DETR及新型骨干网络探索(含示例代码)目标检测从YOLO、FasterR-CNN到Transformer结构的DETR,再到DINO、RT-DETR,近两年出现了许多新趋势:更高效的端到端结构、更少的手工设计(比如不再需要NMS)、以及新型轻量化骨干网络(比如Mamba、ConvNeXt、ViT等)被引入检测任务中。作为从事目标检
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一、检测模型1.脚本路径:D:/ultralytics-main/examples/YOLOv8-ONNXRuntime/main.py2.使用案例下载好onnx模型保存至D:/ultralytics-main/models目录下,没有该目录则新建打开终端,进入虚拟环境以yolov8n.onnx模型为例,输入以下指令即可pythonD:/ultralytics-main/examples/YOLO
- 《YOLO11的ONNX推理部署:多语言多架构实践指南》
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YOLO人工智能深度学习目标跟踪人工智能计算机视觉YOLO
引言:YOLO11与ONNX的相遇在计算机视觉的广袤星空中,目标检测始终是一颗耀眼的明星,其在自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等诸多领域都有着举足轻重的应用。想象一下,自动驾驶汽车需要实时准确地检测出道路上的车辆、行人、交通标志;智能安防系统要快速识别出监控画面中的异常行为和可疑人员;工业生产线上,需要精准检测产品的缺陷;医疗影像分析中,辅助医生检测病变区域。这些场景都对目标检测技术的准
- YOLOv5Lite模型量化与TFLite转换全流程指南
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YOLOv5Lite模型量化与TFLite转换全流程指南1.引言在边缘计算和移动设备上部署目标检测模型时,模型大小和推理速度是关键考量因素。YOLOv5Lite作为YOLO系列的轻量级变种,专为资源受限环境设计。然而,要进一步优化模型性能,量化(Quantization)和转换为TFLite格式是必不可少的步骤。本文将详细介绍从训练好的YOLOv5Lite模型到量化TFLite模型的完整转换流程,
- YOLOv7 技术详解(Real-Time Dynamic Label Assignment + Model Scaling)
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✅YOLOv7技术详解(Real-TimeDynamicLabelAssignment+ModelScaling)一、前言YOLOv7是AlexeyBochkovskiy团队后续维护者提出的一种高性能目标检测模型,在YOLOv5基础上引入了多项结构优化和训练策略改进:✅模型集成(ModelIntegration)✅动态标签分配(ExtendAssigner)✅支持重参数化模块(ReparamBlo
- YOLO 推理部署全方案」:一文掌握部署方式与性能对比!
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO目标跟踪计算机视觉目标检测人工智能
YOLO的推理部署方法全景指南YOLO系列模型经过训练后,通常需要部署到线上环境中进行推理(inference)。下面是常见的YOLO推理部署方式:1️⃣PyTorch原生部署使用原始PyTorch模型.pt文件直接调用model(input)进行推理✅优点:简单、灵活、易于调试❌缺点:推理速度较慢,不适合生产环境2️⃣ONNX导出+推理将YOLO模型导出为.onnx格式使用ONNXRuntime
- YOLO 中的三大框类型全解析:Ground Truth、Anchor、Bounding Box 有何区别?
1.GroundTruthBox(真值框)数据集中人工标注的真实目标位置。•是“答案”,模型训练的目标。•标注格式通常是[x,y,w,h,class_id]•比如一张猫的图,它的真实框就是groundtruthbox。⸻2.AnchorBox(锚框)预设的一些模板框,模型学习时的“参考基准”。•是一些固定的宽高组合(比如[10×13]、[16×30]等),•每个gridcell会分配若干ancho
- 大棚番茄西红柿果实成熟度检测数据集YOLO格式279张3类别已划分训练验证集
数据集格式:YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):279标注数量(xml文件个数):279标注数量(txt文件个数):279标注类别数:3所在仓库:firc-dataset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):["unripe","semi-ripe","
- Mamba-YOLOv8深度解析:基于状态空间模型的下一代目标检测架构(含完整代码与实战部署)文末含资料链接!
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深度学习教学-附源码YOLO目标检测架构
文章目录前言一、技术背景与动机1.1传统架构的局限性1.2Mamba的创新优势二、Mamba-YOLOv8架构详解2.1整体架构设计2.2核心模块:VSSblock2.3SS2D模块工作原理三、完整实现流程3.1环境配置3.2代码集成步骤3.3训练与微调四、性能分析与优化4.1精度提升策略4.2推理加速方案4.3硬件适配技巧五、实战案例:无人机航拍检测5.1数据集准备5.2模型训练与评估六、未来研
- 目标检测在国防和政府的应用实例
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计算机视觉目标检测人工智能计算机视觉
一、目标检测技术概述目标检测是计算机视觉的核心任务,通过算法对图像/视频中的物体进行识别与定位,当前主流技术包括:经典算法:YOLO系列(实时性强)、FasterR-CNN(精度高)、SSD(平衡速度与精度)技术升级:结合深度学习(CNN、Transformer)、多模态融合(视觉+红外+雷达)、边缘计算实时处理二、国防领域核心应用实例(一)军事侦察与监控系统无人机侦察与目标识别应用场景:战术无人
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少