- [数据集][图像分类]河道污染分类数据集1923张4类别
FL1623863129
数据集分类数据挖掘人工智能
数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数):1922分类类别数:4类别名称:["lianghao","qingwei","yanzhong","zhongdu"]每个类别图片数:lianghao图片数:435qingwei图片数:423yanzhong图片数:577zhongdu图片数:487重要说明
- 目标检测——摩托车头盔检测数据集
钓了猫的鱼儿
目标检测数据集目标检测摩托车头盔检测数据集
一、简介首先,摩托车作为一种交通工具,具有高速、开放和稳定性差的特点,其事故发生率高,伤亡率排在机动车辆损伤的首位。因此,摩托车乘员头盔对于保护驾乘人员头部安全至关重要。在驾乘突发状况、人体受冲击时,头盔能够吸收碰撞能量,减轻伤害。研究摩托车头盔检测,能够确保头盔的质量和安全性能,从而更有效地保护驾乘人员的生命安全。其次,随着科技的发展,人们对于交通安全和生命安全的重视程度日益提高。摩托车头盔作为
- 高质量 Git 仓库汇总(持续更新,方便查看)
Nice_cool.
学习
Leetcodehttps://github.com/kamyu104/LeetCode-SolutionsCmakehttps://github.com/viva64/pvs-studio-cmake-examples3D目标检测Awesome-3D-Object-DetectionAwesome-3D-Object-Detection-for-Autonomous-DrivingCudaCod
- [数据集][目标检测]垃圾检测数据集VOC+YOLO格式6004张18类别垃圾
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):6004标注数量(xml文件个数):6004标注数量(txt文件个数):6004标注类别数:18标注类别名称:["bottle_cap","bottle","cup","unlabeled_litter","straw"
- 图像算法实习生--面经1
小豆包的小朋友0217
算法
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好?三、transformer相关问题四、介绍一下胶囊网络的动态路由五、yolo系列出到v9了,介绍一下你最熟悉的yolo算法六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别?七、讲一下剪枝八、讲一下PTQandQAT量化的区别九、
- [数据集][目标检测]光伏板太阳能版缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2400张3类别
FL1623863129
数据集目标检测人工智能深度学习
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):2400标注数量(xml文件个数):2400标注数量(txt文件个数):2400标注类别数:3标注类别名称:["crack","grid","spot"]每个类别标注的框数:crack框数=892grid框数=884sp
- 显著性目标检测评价指标Smeasure, wFmeasure, MAE, adpEm, meanEm, maxFm
一只懒洋洋
人工智能机器学习
一、评价指标:Smeasure(StructureMeasure)结构度量是一种综合评估指标,用于评估预测的分割结果与真实分割之间的结构相似性。它考虑了分割结果的边缘连通性、区域完整性和边界偏移等因素,值越接近1表示分割结果与真实分割结构越相似。wFmeasure(WeightedF-measure)加权F-measure是精度和召回率的加权平均值,其中精度衡量了分割结果中正确分类的像素数量,而召
- 【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备(RCNN~YOLOv5)
旅途中的宽~
计算机视觉面经总结计算机视觉深度学习目标检测YOLORCNN
文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5
- ChatGPT聊YOLO
AIWalker-Happy
YOLOchatgptYOLO
最近ChatGPT大伙,其概括摘要能力非常强。YOLO系列算法也是目标检测领域非常重要的一个研究路线,那么ChatGPT是如何看待各个YOLO算法的呢?那我们去问问它如何看待各个版本的YOLO。截止到2021年9月,YOLOv6尚未发布。因此,无法对其进行价值和贡献的评价。在这之前,最新的YOLO系列算法是YOLOv5。如果有关于YOLOv5或者其他目标检测算法的问题,欢迎随时提问。----Cha
- C# Onnx GroundingDINO 开放世界目标检测
乱蜂朝王
人工智能c#目标检测开发语言
目录介绍效果模型信息项目代码下载介绍地址:https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINOOfficialimplementationofthepaper"GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection"效果在运行程序时,要注意输入的提示词的格式,类
- 互联网加竞赛 机器视觉目标检测 - opencv 深度学习
Mr.D学长
pythonjava
文章目录0前言2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是机器视觉opencv深度学习目标检测该项目较为新颖,适合作为竞赛课题
- 专利:基于2D工业相机的工件目标检测及三维姿态
Ailsa-ycc
文献解读数码相机目标检测人工智能
本发明公开了一种基于2D工业相机的工件目标检测及三维姿态判定方法,首先根据待生产或是待加工工件目标搭建其三维几何模型,并标记该几何模型制定特征点,然后对通过两个2D工业相机分别获得的现场工件目标图像进行目标检测及特征识别,通过该特征与几何模型中特征点的匹配对比,从而获取工件目标空间姿态信息。相较于采用3D相机或多个(3个以上)2D工业相机获取目标特征点的方法,降低了成本。
- [数据集][图像分类]鲜花分类数据集5735张102类别
FL1623863129
数据集计算机视觉
数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数):5735分类类别数:102类别名称:["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23",
- [数据集][目标检测]鸟类检测数据集VOC+YOLO格式11758张200类别
FL1623863129
数据集目标检测人工智能计算机视觉
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):11758标注数量(xml文件个数):11758标注数量(txt文件个数):11758标注类别数:200标注类别名称:["Black_footed_Albatross","Laysan_Albatross","Sooty
- [C++]使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测
FL1623863129
C/C++目标检测人工智能计算机视觉
部署YOLOv9的TensorRT模型进行目标检测是一个涉及多个步骤的过程,主要包括准备环境、模型转换、编写代码和模型推理。首先,确保你的开发环境已安装了NVIDIA的TensorRT。TensorRT是一个用于高效推理的SDK,它能对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行优化,从而加速模型在NVIDIAGPU上的运行速度。接下来,你需要将YOLOv9的模型转换为TensorRT
- 【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例:深入探索图像分类、目标检测和情感分析
prince_zxill
Python实战教程人工智能与机器学习教程pytorch分类目标检测
【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例:深入探索图像分类、目标检测和情感分析PyTorch实战项目示例:深入探索图像分类、目标检测和情感分析项目一:图像分类数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目二:目标检测数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目三:情感分析数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测
- YOLO v5项目实战 P5 解决运行detect文件时设置了--view-img但是显示不出来的问题
Bold!
目标检测YOLO深度学习
up主讲的实时显示目标检测后的图片的两种方法:(1)在下面的Terminal中输入下列命令:pythondetect.py--view-img(2)点击进入右上方的detect的EditConfigurations然后在这个参数这里输入--viewimg点击apply-->OK最后运行此文件即可。遇到的问题:图片显示不出来。(前提:自己安装的Pycharm是社区版本的)解决方法:(1)创建虚拟环境
- 【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读
magic_ll
yolo系列深度学习相关的论文阅读论文阅读YOLO
Abstract我们介绍YOLO-pose,一种无热图联合检测的新方法,基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的,因为它们不是端到端可训练的,训练依赖于surrogateL1loss,该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度(OKS)。【ours优势:端到端训练,并优化OKS指标本身,无复杂的后处理】该模型学习了在一次前向传递中
- 【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】
有情怀的机械男
面试offer面经
目录笔试HR面专业面——60多分钟主管面反问:笔试8道题——简答题+1道编程苹果、香蕉、梨、菠萝,彩色图像如何进行分类?一辆带车牌的汽车,图像亮度整体呈现偏亮状态,如何去提高图像的清晰度?并设计一个准确定位车牌位置的方案。训练集和测试集各5000张,进行目标检测,写出选择的模型以及设计方案?样本量不足怎么去提高检测的准确性?数据增强梯度下降法的优化算法有哪些,各有什么优缺点?损失函数有哪些?优缺点
- YoloV8 +可视化界面+GUI+交互式界面目标检测与跟踪
阿利同学
YOLO目标检测人工智能目标检测可视化界面yolo界面制作交互
YoloV8可视化界面GUI本项目旨在基于YoloV8目标检测算法开发一个直观的可视化界面,使用户能够轻松上传图像或视频,并对其进行目标检测。通过图形用户界面,用户可以方便地调整检测参数、查看检测结果,并将结果保存或导出。同时,该界面还将提供实时目标检测功能,让用户能够在视频流中实时观察目标的检测情况。这个项目将结合YoloV8强大的检测能力和直观的用户交互,为用户提供一种全新的目标检测体验。如何
- 33从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --图像金字塔
Jachin111
图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图,最左边的图片是原始图片,然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值,这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸,不会有比这更小尺寸的图片了,像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔,每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标(物体、动物等)。im
- 计算机设计大赛 深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv
iuerfee
python
文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析**该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工
- python快速检测视频跳过帧_教程 | 深度学习 + OpenCV,Python实现实时视频目标检测...
weixin_39575047
python快速检测视频跳过帧
原标题:教程|深度学习+OpenCV,Python实现实时视频目标检测选自PyimageSearch参与:路雪、李泽南使用OpenCV和Python对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能。在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和OpenCV将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过Vide
- [OPENCV]009.目标检测
酷咪哥
OPENCV目标检测计算机视觉opencv
1.级联分类器在这里,我们学习如何使用objdetect来寻找我们的图像或视频中的对象在本教程中,我们将学习Haar级联目标检测的工作原理。我们将看到使用基于Haar特征的级联分类器进行人脸检测和眼睛检测的基础知识我们将使用cv::CascadeClassifier类来检测视频流中的对象。特别地,我们将使用以下功能:cv::CascadeClassifier::load加载一个.xml分类器文件。
- 目标检测教程视频指南大全
魔鬼面具
目标检测音视频人工智能
魔鬼面具-哔哩哔哩视频指南必看干货系列(建议搞深度学习的小伙伴都看看,特别是图像相关)深度学习常见实验问题与实验技巧(适用于所有模型,小白初学者必看!)还在迷茫深度学习中的改进实验应该从哪里开始改起的同学,一定要进来看看了!用自身经验给你推荐实验顺序!探究深度学习中预训练权重对改进和精度的影响!什么?你说你不会画模型结构图?行吧,那你进来看看吧,手把手教你画YAML结构图!探究深度学习中训练中的可
- 目标检测算法之YOLOv5的应用实例(零售业库存管理、无人机航拍分析、工业自动化领域应用的详解)
小嘤嘤怪学
目标检测算法YOLOYOLOv5深度学习
1.YOLOv5在"零售业库存管理"领域的应用在零售业库存管理中,YOLOv5可以帮助自动化商品识别和库存盘点过程。通过使用深度学习模型来实时识别货架上的商品,零售商可以更高效地管理库存,减少人工盘点的时间和成本。以下是一个使用YOLOv5进行商品识别的Python脚本示例:importcv2importyolov5#初始化YOLOv5模型model=yolov5.YOLOv5(weights="
- 【保姆级教程|YOLOv8改进】【6】快速涨点,SPD-Conv助力低分辨率与小目标检测
阿_旭
YOLOv8网络结构改进YOLO目标检测人工智能YOLOv8改进
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
- 基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪
阿_旭
深度学习实战AI应用软件开发实战计算机视觉python行人车辆追踪目标追踪YOLOv8深度学习
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
- 基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
阿_旭
深度学习实战AI应用软件开发实战计算机视觉深度学习pythonYOLOv8中草药识别深度学习实战
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
- 多目标检测与跟踪技术详解
小厂程序猿
目标检测人工智能计算机视觉
导言在计算机视觉领域,多目标检测与跟踪(Multi-ObjectTracking,MOT)是一个至关重要的研究方向。它涉及到在视频序列中同时跟踪多个目标,如行人、车辆等。本文将深入探讨多目标检测与跟踪的核心算法和相关挑战。1.基于检测的跟踪算法这类算法首先进行目标检测,然后根据检测到的目标位置进行跟踪。代表性的方法包括JDE(JointDetectionandEmbedding)和SORT(Sim
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
4
0 0 4
Comment添加评论关注(2)
3个答案 按时间排序 按投票排序
0
0
最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
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;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发