- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- 向量数据库milvus中文全文检索取不到数据的处理办法
--勇
数据库milvus全文检索
检查中文分词配置Milvus2.5+支持原生中文全文检索,但需显式配置中文分词器:创建集合时指定分词器类型为chinesepythonschema.add_field(field_name="text",datatype=DataType.VARCHAR,max_length=65535,enable_analyzer=True,analyzer_params={"type":"chinese"}
- YOLOv5-7.0解决报错 wandb: Network error (TransientError), entering retry loop.
Paper Clouds
Yolo目标检测YOLO人工智能机器学习pythonpytorch深度学习目标检测
前言最近在复习yolov5目标检测代码时用了yolov5的最新7.0版本,之前用的是5.0版本,这一新版本相对于之前做了一些提升,对于package的兼容也要好了很多,但也不是说下载了直接就能运行,实际使用过程中还是遇到了许多新的问题,下面就我自己碰到的问题提出解决方法。问题wandb是非常好用的可视化工具,但是国内的话,使用时常常会无法同步数据,需要借助魔法来连接服务器,而yolov5的源码恰恰
- C++ OpenCV4 实现鱼眼镜头矫正
朝风工作室
c++开发语言
一、为什么需要鱼眼镜头矫正?鱼眼镜头通过特殊的光学设计实现180°甚至更广的视野,广泛应用于全景相机、自动驾驶、安防监控等领域。但这种广角特性会引入严重的桶形畸变:直线边缘会向内弯曲(如图像边缘的门框变成弧线),物体尺寸在边缘区域会被拉伸。矫正的核心目标:将鱼眼镜头拍摄的畸变图像还原为接近人眼视觉的正常图像,便于后续的目标检测、图像拼接等处理。矫正前后效果对比(此处可插入图片)矫正前图像(鱼眼畸变
- 使用随机森林实现目标检测
司南锤
python基础学习AI随机森林
核心实现思路滑动窗口策略:在图像上滑动固定大小的窗口,对每个窗口进行分类多维特征提取:结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类:训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化:使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性LBP纹理特征:捕捉局部纹理模式灰度共生矩阵:描述纹理的统计特性边缘密度:反映目标边界信息形状描述符:圆形度、面积比等几何特征实际应用建议数据收集:收集大量正负样本进行
- 深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集,从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化
计算机C9硕士_算法工程师
深度学习目标检测YOLO
深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集,从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化文章目录1.环境设置2.数据准备3.模型训练4.推理与结果可视化推理代码示例5.构建可视化界面PyQt5GUI代码示例总结以下文字及代码仅供参考。树冠检测数据集的训练及推理1使用YOLOv8训练树冠检测数据集,从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化等方面进行详细介绍。1.环境设置首先确保
- 学习昇腾开发的第8天
派晟电子工作室
学习昇腾
1、目标检测样例:MindXSDK应用开发入门-Atlas200IDKA2开发者套件23.0.RC3-昇腾社区配置环境变量。:./usr/local/Ascend/mxVision/set_env.sh2、修改IP地址:以root用户名登录开发者套件。打开配置文件。Ubuntu操作系统:执行cd/etc/netplan命令进入“netplan”目录,执行ll命令查看目录下是否有类似“xxxx-ne
- DFT ATPG中core chain 和wrap chain区别
芯作者
DFT技术分享智能硬件硬件工程
在DFT(可测试性设计)中,CoreChain(核心扫描链)和WrapChain(封装扫描链)是两种不同的扫描链结构,分别服务于内部逻辑测试(Intest)和互连测试(Extest)。它们的核心区别如下:一、本质区别特性CoreChain(核心扫描链)WrapChain(封装扫描链)作用对象芯片内部逻辑单元(如寄存器、组合逻辑)芯片I/O端口(输入/输出引脚)测试目标检测内部故障(Stuck-At
- Python 人工智能Ai视觉模型 YOLOv8
GHY云端大师
pythonAI大模型视觉训练人工智能YOLO
YOLOv8简介:Python中的高效AI视觉模型YOLOv8是Ultralytics公司开发的最新目标检测模型,属于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的最新版本,以其高效和准确著称。核心特点高性能:在速度和精度之间取得了更好的平衡多功能:支持目标检测、实例分割和图像分类用户友好:简化了API设计,更易于使用可扩展性:支持从移动端到云端的多种部署场景主要改进更高的检测精度更快的推理速度
- AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用
AI大模型应用之禅
人工智能目标检测计算机视觉ai
AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用关键词:目标检测、计算机视觉、深度学习、体育分析、YOLO、运动员追踪、比赛统计摘要:本文深入探讨了AI目标检测技术在体育赛事中的创新应用。我们将从计算机视觉基础出发,详细分析目标检测的核心算法原理,特别是YOLO系列模型在运动员和球类追踪中的实现方式。文章包含完整的数学模型解释、Python实战项目演示,以及在实际体育场景中的应用案例分析。最后,我们展望了这
- 【推理加速】TensorRT C++ 部署YOLO11全系模型
gloomyfish
c++开发语言
YOLO11YOLO11C++推理YOLO11是Ultralytics最新发布的目标检测、实例分割、姿态评估的系列模型视觉轻量化框架,基于前代YOLO8版本进行了多项改进和优化。YOLO11在特征提取、效率和速度、准确性以及环境适应性方面都有显著提升,达到SOTA。TensorRTC++SDK最新版本的TensorRT10.x版本已经修改了推理的接口函数与查询输入输出层的函数,其中以YOLO11对
- YOLO + OpenVINO 在英特尔平台部署实战:性能调优与跨架构加速全流程指南
YOLO+OpenVINO在英特尔平台部署实战:性能调优与跨架构加速全流程指南关键词:YOLOv5、YOLOv8、OpenVINO、英特尔部署、IR模型、异构加速、CPU推理、VPU、GPU、多设备调度、边缘计算摘要:本篇文章聚焦如何使用OpenVINO在英特尔平台高效部署YOLO系列目标检测模型,结合当前主流的YOLOv5与YOLOv8架构,详解模型格式转换、推理接口调用、多设备异构调度与性能优
- 深度解析YOLOv8:CSPHet卷积结构如何实现极致轻量化
向哆哆
YOLO创新涨点系列YOLOyolov8架构目标检测机器学习
文章目录一、背景介绍1.1YOLOv8的现状1.2降参数的必要性二、相关技术介绍2.1Dual思想2.2HetConv三、CSPHet结构设计3.1CSP模块的改进3.2结合HetConv3.3参数量的下降四、CSPHet的代码实现五、实验结果六、总结与展望在目标检测领域,YOLO系列算法一直以其卓越的速度和准确率受到广泛关注。随着深度学习技术的不断发展,研究人员不断探索如何进一步优化YOLO算法
- 【深度学习加速探秘】Winograd 卷积算法:让计算效率 “飞” 起来
heimeiyingwang
算法深度学习算法人工智能
一、为什么需要Winograd卷积算法?从“卷积计算瓶颈”说起在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。然而,卷积操作作为CNN的核心计算单元,其计算量巨大,消耗大量的时间和计算资源。随着模型规模不断增大,传统卷积算法的计算效率成为限制深度学习发展的一大瓶颈。Winograd卷积算法的出现,犹如一把利刃,直击传统卷积计算的痛点。它通过巧妙的数学变换,大幅
- 深入研究YOLO算法改进中的注意力机制
周立-ric
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:YOLO算法因其高效和准确而在实时目标检测领域备受青睐。注意力机制的引入对YOLO算法的性能提升起到了关键作用,尤其是通过关注图像关键区域来提高检测精度。注意力机制可以细分为通道注意力、空间注意力、自注意力、多尺度注意力和位置感知注意力等类型,每种类型的注意力机制都旨在优化模型对图像特征的理解和处理。本文档提供了一个包含实现这些注意力机制的代码的压缩包,并介绍
- 目标检测——YOLOX算法解读
论文:YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021(2021.7.18)作者:ZhengGe,SongtaoLiu,FengWang,ZemingLi,JianSun链接:https://arxiv.org/abs/2107.08430代码:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXYOLO系列算法解读:YOLOv1通俗易懂版解读、
- 目标检测——YOLO11算法解读
lishanlu136
#目标检测目标检测YOLO11YOLO系列算法解读
作者:Ultralytics公司代码:https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLO系列算法解读:YOLOv1通俗易懂版解读、SSD算法解读、YOLOv2算法解读、YOLOv3算法解读、YOLOv4算法解读、YOLOv5算法解读、YOLOR算法解读、YOLOX算法解读、YOLOv6算法解读、YOLOv7算法解读、
- 数据库存储文件的实现方式
张太行_
数据库
现代数据库不仅可以存储结构化数据(如Excel表格),还能直接存储文件、图片、视频等二进制数据,甚至支持全文检索和版本管理。以下是具体实现方式和应用场景的详解:一、数据库存储文件的3种核心方式1.BLOB类型直接存储(适合小文件)原理:使用BLOB(BinaryLargeObject)或LONGBLOB(MySQL)/VARBINARY(SQLServer)字段直接存储文件二进制内容。示例:--M
- (二十一)YOLO 全解析:从实时目标检测到多任务视觉智能
只有左边一个小酒窝
深度学习YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
1YOLO的发展脉络与技术定位1.1发展脉络YOLOv1(2015年):将目标检测重新定义为单一回归问题,把输入图像划分为S×S网格,每个网格单元负责预测固定数量的边界框及对应的类别概率,直接从像素回归预测物体的边界框坐标和类别概率。但存在小目标检测能力弱、定位精度不足等局限。YOLOv2(2016年):引入批量归一化、锚框、维度集群等技术,还提出了高分辨率分类器、直接位置预测、细粒度特征融合、多
- 使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南
马里马里奥-
YOLO目标跟踪人工智能
使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南引言在目标检测领域,迁移学习已成为提升模型性能的关键技术。本文将详细介绍如何利用预训练权重在YOLO(YouOnlyLookOnce)框架上训练自定义数据集,帮助您节省训练时间并提高检测精度。为什么使用预训练权重?加速收敛:预训练模型已学习通用特征,训练时间可缩短30%−70%30\%-70\%30%−70%小样本适配:在数据量有限时(n<100
- Python与C++检测框过滤差异分析
马里马里奥-
pythonc++开发语言人工智能
Python与C++检测框过滤差异分析在目标检测任务中,检测框过滤是后处理的关键环节。本文将从实现方式、性能表现和适用场景三个维度,对比分析Python与C++在检测框过滤中的差异。检测框过滤基本原理检测框过滤的核心是非极大值抑制(NMS)算法,其数学表达式为:NMS(B,S,θ)={bi∣∀bj,area(bi∩bj)area(bi∪bj)0:i=order[0]keep.append(i)xx
- YOLO理论知识简单了解
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视觉与YoLo模型认知YOLO
目录前言一、YOLO是什么?以及核心思想?1、目标检测的本质与分类2、YOLO核心思想二、为什么使用YOLO,优势是什么?三、怎么使用YOLO模型?总结前言对YOLO模型的简单理解,对其进行记录。一、YOLO是什么?以及核心思想?YOLO(YouOnlyLookOnce)模型是一种用于实时目标检测的深度学习模型,所以首先需了解目标检测的概念。1、目标检测的本质与分类1.目标检测本质:目标在哪里:检
- Spring Boot 集成 Elasticsearch(含 ElasticsearchRestTemplate 示例)
超级小忍
SpringBootspringbootelasticsearch
Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索服务器,具有高效的全文检索能力。在现代应用中,尤其是需要强大搜索功能的系统中,Elasticsearch被广泛使用。SpringBoot提供了对Elasticsearch的集成支持,使得开发者可以轻松地将Elasticsearch集成到SpringBoot应用中,实现高效的搜索、分析等功能。本文将详细介绍如何在SpringBoot中集成E
- 甜菜杂草目标检测数据集(猫脸码客第278期)
公众号:猫脸码客
开源数据集猫脸码客开源数据集甜菜杂草目标检测数据集
甜菜杂草检测一、甜菜田杂草种类甜菜田中常见多种杂草,以下为你详细介绍几种典型杂草:稗草植物属性:一年生草本植物,外形与稻子极为相似。形态特征:秆直立,表面光滑无毛。圆锥花序主轴带有角棱,质地粗糙;小穗密集生长在穗轴的一侧,几乎无柄或仅有极短柄。生长习性:花果期在7-10月,常生长于稻田、沼泽、沟渠旁以及低洼荒地等区域。狗尾草别称:又叫莠,因其穗形酷似狗尾巴而得名。形态特征:秆疏丛生,直立或者基部膝
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
发呆小天才O.o
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1.概述实时目标检测已成为许多实际应用的关键,而Ultralytics的YOLO(YouOnlyLookOnce)系列一直是最先进的模型系列,在速度和准确率之间实现了稳健的平衡。注意力机制的低效性阻碍了其在YOLO等高速系统中的应用。YOLOv12旨在通过将注意力机制集成到YOLO框架中来改变这一现状。由于注意力机制效率低下,且计算复杂度高达平方级,内存访问操作效率低下,因此大多数目标检测架构传统
- 计算机视觉入门:OpenCV 人脸识别与手势控制系统全解析
高山仰星
计算机视觉opencv人工智能
1.引言计算机视觉(ComputerVision)是人工智能的重要领域,而OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是最常用的开源计算机视觉库。它广泛用于图像处理、人脸识别、目标检测、手势识别等多个应用场景。本教程将详细介绍OpenCV的核心概念,并通过人脸识别的门禁系统和手势识别的智能控制系统这两个案例,帮助你掌握OpenCV的实际应用。2.OpenCV介绍与
- 基于YOLOv11的实时人脸表情识别系统(附完整资源 + PyQt5界面 + 训练代码)
霜天红叶
YOLOpythonpycharm人工智能算法cnn
引言在人机交互和情感计算领域,人脸表情识别一直是一个备受关注的研究方向。随着深度学习技术的快速发展,特别是目标检测和图像分类算法的进步,实时、高精度的人脸表情识别系统已经成为可能。本文将详细介绍一个基于YOLOv11的人脸表情识别系统,该系统不仅能够实现实时人脸检测,还能准确识别多种表情状态,具有广泛的应用前景。GitHub地址项目地址:https://github.com/AND-Q/Facia
- 计算机视觉与深度学习实战:以Python为工具,基于深度学习的汽车目标检测
好知识传播者
Python实例开发实战计算机视觉深度学习python基于深度学习的汽车目标检测
随着人工智能技术的飞速发展,计算机视觉与深度学习已经成为当今科技领域的热点。其中,汽车目标检测作为自动驾驶、智能交通等系统的核心技术,受到了广泛关注。本文将以Python为工具,探讨基于深度学习的汽车目标检测方法及其实战应用。一、计算机视觉与深度学习基础计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。深度学习则是一种模拟人脑神经网络的机器学习技术,通过构建深层神经网络
- 声波下的眼睛:用Python打造水下目标检测模型实战指南
Echo_Wish
Python算法Python笔记从零开始学Python人工智能python目标检测开发语言
友友们好!我是Echo_Wish,我的的新专栏《Python进阶》以及《Python!实战!》正式启动啦!这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
- YOLOv10改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块(多尺度自适应空间注意门):动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度
Limiiiing
YOLOv10改进专栏YOLO目标检测计算机视觉深度学习
一、本文介绍本文主要利用MSA2NetMSA^{2}NetMSA2Net中的MASAG模块优化YOLOv10的目标检测网络模型。MASAG(Multi-ScaleAdaptiveSpatialAttentionGate)模块通过动态调制空间注意力权重与多尺度感受野,实现了对跨层级特征图中局部细节与全局语义的智能聚合。将其应用于YOLOv10的改进过程中,针对目标
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
android
我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
1.安装的地方:$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录:${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自:
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同,使用upstart完成系统的启动,但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam