PreCon
PreCon

Yolov2网络结构

为了便于理解Yolov2网络结构，参照AlexeyAB提供的Yolov2网络cfg文件绘制网络结构图
Yolov2代码连接：https://github.com/AlexeyAB/darknet

你可能感兴趣的:(Yolov2网络结构)

  • 知识图谱与金融——基于知识图谱的风险监控与决策支持 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介知识图谱(KG)是一种用来表示大量互相关联数据的多维网络结构，它通过三元组（subject-predicate-object）的方式来表述实体之间的关系。它经常被用在文本分析、数据挖掘、推荐系统等领域。而随着金融行业对海量信息数据的需求越来越高，知识图谱技术也越来越受到重视。实际上，知识图谱已经成为构建和处理金融知识的重要工具之一。本文将探讨知识图谱在金融中的应
  • 量化企业间合作关系、竞争关系和资源流动 Atlas Shepherd python算法人工智能
    用于计算不同类型的权重、校正度中心性以及模块增益。公式被用来量化企业间合作关系、竞争关系和资源流动的程度，并通过分析网络结构来识别产业链中的关键企业和集群合作权重（W_cooperation）公式：Wcooperation(i,j)=α⋅max(freq)freq(i,j)+β⋅max(amount)amount(i,j)+γ⋅max(duration)duration(i,j)⋅e−δ(t−tl
  • 深度学习笔记——基础部分 肆—— 深度学习深度学习笔记人工智能pythonpytorch
    深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。深度学习和机器学习的区别：在机器学习中，特征提取通常需要人工设计和选择，依赖于领域专家的知识来确定哪些特征对模型最为重要;而在深度学习中，特征提取是自动进行的，通过多层神经网络结构直接从原始数据(也可能需要初步处理)中学习复杂特征，减少了对人工干预的依赖，使得模型能够处理更加复杂的数据和任务。计算
  • 深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者 洋葱蚯蚓 机器学习深度学习机器学习人工智能经验分享个人开发数据挖掘
    深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解3.1图表与动图的辅助作用3.2直观理解的桥梁第四部分：深度与专业的对话4.1深度学习与传统机器学习的比较4.2专业性强的技术分析第五部分：数学原理的深度剖析5.1神经网络的数学表达
  • YOLOv5的Conv是什么，Conv就是卷积吗（1） hjs314159 YOLO深度学习人工智能
    不论是看YOLOv5还是最新的YOLOv12的网络结构，里面都有一个看起来雷打不动的部分，ConvConvolutionConvolution是卷积的意思，我们看一张图来简单理解一下神经网络里面的卷积的过程是什么样的。卷积一定是一个输入矩阵（特征）和一个卷积核矩阵做图中这样的计算。我们可以想象输入的就是一张单通道的黑白图像，特征矩阵的每一个数字代表了颜色的深浅（简单理解）。卷积核就相当于一个特征提
  • 【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...Squeeze Excitation（SE）网络结构详解，附代码。（二） 努力毕业的小土博^_^ AI算法题库人工智能算法深度学习神经网络cnn
    【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…SqueezeExcitation（SE）网络结构详解，附代码。（二）【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…SqueezeExcitation（SE）网络结构详解，附代码。（二）文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...SqueezeExcitation（SE）网络结构详解，附代码。（二）SqueezeExcitation（SE）网络
  • DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类 闲人编程 人工智能实战教程—论文创新点分类人工智能数据挖掘DSMNet动态稀疏熵感知自适应
    目录DynamicSparse-MobileNet(DSMNet)用于低功耗图像分类一、模型背景与动机二、模型创新点详细解析1.动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、网络结构详解1.输入层与熵估计模块2.动态稀疏卷积块3.熵感知分类头五、模型优化策略1.优化器设计——Prodigy优化器2.动态计算损失3.损失函数设计4.正则化技术5.防止过拟合六、网络结构图与
  • 神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域，神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就。然而，传统的神经网络训练方法通常依赖于人工设计的网络结构和参数初始化，这往往需要大量的经验和试错，并且难以找到最优的网络结构和参数。神经进化算法(Neuroevolutio
  • [论文阅读]DAMO-YOLO——实时目标检测设计报告 一朵小红花HH 知识蒸馏目标检测YOLO目标检测目标跟踪论文阅读人工智能
    DAMO-YOLODAMO-YOLO:AReportonReal-TimeObjectDetectionDesign实时目标检测设计报告论文网址：DAMO-YOLO简读论文这篇论文介绍了一个名为DAMO-YOLO的新型目标检测方法,相比YOLO系列的其他方法有着更好的性能。该方法的优势来自于几项新技术:使用了MAE-NAS作为骨干网络,可以自动搜索出不同延迟预算下的优化网络结构。MAE-NAS被称
  • 【复杂网络建模】真实网络数据集的读取和操作 钰云空间 复杂网络Pythonpython
    文章目录概要1.获取真实网络数据集的常用网址1.1NetworkRepository.1.2StanfordLargeNetworkDatasetCollection1.3KONCET1.4Netzschleuder2.网络分析2.1计算度中心性2.2绘制网络图小结概要在复杂网络建模中，使用真实的网络数据集是理解和分析现实世界网络结构的关键。接下来将介绍如何使用Python中的工具库（如Netwo
  • 图像识别-pytorch 星辰瑞云 机器学习cnnpytorch
    Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。模型：由层构成的网络结构，如AlexNet、VGG等。模型可以是预训练的，也可以自己搭建。损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（
  • 论文阅读笔记——Prediction with Action: Visual Policy Learning via Joint Denoising Process 寻丶幽风 论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能
    以前的method是输入视频输出视频或者输入视频和action学习action，该方法认为action，video和othercondition具有一定联系，所以一次性对所有的进行jointdenoise。网络结构采用MaskedMulti-headAttention关联不同模态，使用DiT的backbone。
  • Wireshark详解 靖节先生 wireshark测试工具网络
    Wireshark使用详解1.Wireshark简介2.下载与安装1.下载地址2.安装步骤（以Windows为例）3.界面与核心功能1.主界面布局2.常用菜单功能4.过滤功能详解1.过滤类型2.常用过滤命令5.过滤命令与网络结构对应6.使用注意事项7.案例分析TCP三次握手1.实验目标2.操作步骤3.预期结果8.扩展学习1.Wireshark简介Wireshark是一款开源的网络协议分析工具，支持
  • YOLOv11改进 | 检测头改进篇 | 利用ASFF改进YOLOv11检测头，自适应空间特征融合模块，在所有的目标检测上均有大幅度的涨点效果 Ai缝合怪YOLO涨点改进 YOLO目标检测计算机视觉深度学习YOLOv11YOLOv8YOLOv10
    YOLOv8v10v11专栏限时199元订阅链接:限时199元去b站关注：AI缝合怪订阅YOLOv8v10v11创新改进高效涨点+持续改进500多篇（订阅的小伙伴，终身免费享有后续YOLOv12或是其他版本的改进专栏）目录一、ASFF模块介绍ASFF网络结构图：ASFF的创新点主要包括：作用原理优势二、核心代码三、手把手教你添加v11Detect_ASFFHead检测头模块1.首先在ultraly
  • 神经网络参数量计算 坠金 AI科普/入门神经网络人工智能深度学习
    算一个只有两层的神经网络的参数量，我们需要考虑两层之间的连接权重和偏置项。以下是详细的计算步骤：网络结构输入层（第一层）：有2个神经元。输出层（第二层）：有3个神经元。参数计算权重参数：第一层的每个神经元都与第二层的每个神经元相连。因此，第一层的2个神经元与第二层的3个神经元之间的连接会形成权重参数。权重参数的总数量为：权重参数=第一层神经元数量×第二层神经元数量=2×3=6偏置参数：第二层的每个
  • 大模型最新面试题系列：深度学习基础（二） 人肉推土机 大模型最新面试题集锦大全AI编程人工智能pytorchpython面试
    21.解释模型容量与过拟合的关系，如何在理论上平衡两者？模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力，通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时，模型可能无法学习到数据中的复杂模式，导致欠拟合，即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加，模型能够学习到更复杂的模式，在训练集上的表现
  • 用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络 gs80140 AIpytorchtensorflow神经网络
    目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中，我们将介绍如何使用两大深度学习框架——PyTorch和TensorFlow，构建一个简单的全连接神经网络。该网络包含输入层、一个隐藏层和输出层，适合初学者理解神经网络的基本构建模块
  • 【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50 别出BUG求求了 深度学习深度学习pytorchcifar-10resnet50神经网络
    一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s
  • 第三讲-神经网络八股 loveysuxin Tensorflowtensorflow
    一、搭建神经网络六部法tf.keras搭建神经网络六部法1、import相关模块 2、train,test   #训练集、测试集3、model=tf.keras.models.Sequential #逐层搭建网络结构4、model.compile  #配置训练方法，选择训练使用的优化器、损失函数和最终评价指标5、model.fit   #执行训练过程，告知训练集和测试集的输入值和标签、每个batc
  • Transformer大模型实战 教师 学生架构 AI智能涌现深度研究 DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    Transformer大模型实战教师学生架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来近年来，随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步。其中，Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度神经网络结构，因其优越的性能和灵活的适用性，在NLP任务中得到了广泛应用。然而，Trans
  • 图解前馈神经网络（FNN） Zucker N 深度学习神经网络人工智能深度学习
    目录编辑1.前馈神经网络介绍2.网络结构3.模型工作示例4.总结1.前馈神经网络介绍前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork，FNN）是一种最简单、最经典的神经网络结构，它是人工神经网络的基础形式之一。前馈神经网络是一种信息只沿一个方向传播的神经网络。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元被组织成不同的层，包括输入层、隐藏层和输出层。信息从输入层开始，经过一层或多层隐藏
  • 单目标追踪——【Transformer】Transformer Tracking zz的大穗禾 论文阅读SOTtransformer深度学习人工智能
    目录文章侧重点网络结构上下文增强模块交叉特征增强TransT网络结构可视化结果分析n=1n=2n=3n=4Transformer这个香饽饽怎么能不用来迁移到目标追踪里呢。本篇文章分析TransT。TransformerTracking.文章侧重点这篇文章是利用Transformer设计了一个新的基于注意力的特征融合网络和一个Siamese结构的集成该融合网络的追踪方法TransT。在TransT中
  • RepVGGBlock实现 武乐乐~ 论文复现算法深度学习
    文章目录前言1、Block结构2、Block代码实现总结前言 在上一篇博文conv+bn算子融合中，介绍了conv+bn算子融合。本文将要介绍的RepVGG（Re-parameterizedConvolutionalNeuralNetwork）是一种通过重新参数化技术将复杂的神经网络结构转换为简单的卷积层的方法。这种方法可以在训练时使用复杂的多分支结构，在推理时将其简化为单一的卷积层，从而显著提高
  • RPC服务和HTTP服务对比 oo77771 程序员rpchttp网络协议
    《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》，点击传送门，即可获取！在说RPC和HTTP的区别之前，我觉的有必要了解一下OSI的七层网络结构模型（虽然实际应用中基本上都是五层），它可以分为以下几层：（从上到下）第一层：应用层。定义了用于在网络中进行通信和传输数据的接口；第二层：表示层。定义不同的系统中数据的传输格式，编码和解码规范等；第三层：会话层。管理用户的会话，
  • 【深度学习】Unet的基础介绍 牧歌悠悠 深度学习人工智能算法深度学习人工智能U-net
    U-Net是一种用于图像分割的深度学习模型，特别适合医学影像和其他需要分割细节的任务。如图：Unet论文原文为什么叫U-Net？U-Net的结构像字母“U”，所以得名。它的结构由两个主要部分组成：下采样（编码器）：图像逐渐被缩小并且提取特征。上采样（解码器）：逐渐恢复图像的尺寸，并通过“跳跃连接”将高分辨率的特征与低分辨率的特征结合，以保持细节。网络结构U-Net通常包括以下几部分：（1）下采样（
  • 关于防火墙运维面试题2 编织幻境的妖 运维网络php
    三、防火墙配置与管理类21.如何根据企业的网络安全策略，制定一套全面的防火墙规则集？需要考虑哪些关键因素？以下是根据企业网络安全策略制定全面防火墙规则集的指导，以及需要考虑的关键因素：一、关键因素（一）网络架构与拓扑了解企业的网络结构明确企业网络是简单的星型拓扑、复杂的网状拓扑还是混合拓扑等。例如，在星型拓扑中，所有设备都连接到一个中心交换机或集线器，这种结构下防火墙规则可能相对集中和简单；而在网
  • 以太网协议介绍 归宿688 软件开发自动驾驶网络协议
    目录一.以太网主要协议关系介绍二.协议介绍及帧结构2.1媒体访问控制子层协议MAC2.2地址解析协议ARP2.2.1ARP帧结构2.2.2ARP协议工作原理2.3网际互连协议IP2.3.1IP协议帧2.3.2IP数据报分片重组2.4互联网控制消息协议ICMP2.5用户数据报协议UDP2.6传输控制协议TCP一.以太网主要协议关系介绍  网络结构可以分为五层，自底向上依次为：物理层、数据链路层、网络
  • 模型保存、训练与验证 钰见梵星 小土堆PyTorch深度学习深度学习人工智能
    模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中，模型的保存与加载有两种主要方式：保存&加载完整模型（包括网络结构和参数）只保存&加载模型参数（推荐方式）可以直接跳过看最后几行。PyTorch提供torch.save()方法来保存模型，可以选择保存整个模型结构或只保存参数。保存整个模型importtorchfromtorchvisionimportmodels#加载VGG16模型（未使用
  • PyTorch使用教程(10)-torchinfo.summary网络结构可视化详细说明 深图智能 深度学习教程深度学习pythonpytorch人工智能
    1、基本介绍torchinfo是一个为PyTorch用户量身定做的开源工具，其核心功能之一是summary函数。这个函数旨在简化模型的开发与调试流程，让模型架构一目了然。通过torchinfo的summary函数，用户可以快速获取模型的详细结构和统计信息，如模型的层次结构、输入/输出维度、参数数量、多加操作(Mult-Adds)等关键信息。2、安装首先，你需要安装torchinfo库。可以通过pi
  • LVS 负载均衡-DR模式 敢敢936 lvs负载均衡服务器
    一.DR模式直接路由：1.介绍：直接路由（DirectRouting）：简称DR模式，采用半开放式的网络结构，与TUN模式的结构类似，但各节点并不是分散在各地，而是与调度器位于同一个物理网络。负载调度器与各节点服务器通过本地网络连接，不需要建立专用的IP隧道。直接路由，LVS默认模式,应用最广泛,通过请求报文重新封装一个MAC首部进行转发，源MAC是DIP所在的接口的MAC，目标MAC是某挑选出的
  • 对于规范和实现，你会混淆吗？ yangshangchuan HotSpot
    昨晚和朋友聊天，喝了点咖啡，由于我经常喝茶，很长时间没喝咖啡了，所以失眠了，于是起床读JVM规范，读完后在朋友圈发了一条信息： JVM Run-Time Data Areas：The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
  • android 网络 百合不是茶 网络
    android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来  方便查找   ,  服务器使用的是TomCat   服务器代码;  servlet的使用需要在xml中注册 package servlet; import java.io.IOException; import java.util.Arr
  • [读书笔记]读法拉第传 comsci 读书笔记
          1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的...       要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成       但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
  • 随机数的产生 沐刃青蛟 随机数
    c++中阐述随机数的方法有两种：   一是产生假随机数（不管操作多少次，所产生的数都不会改变）          这类随机数是使用了默认的种子值产生的，所以每次都是一样的。   //默认种子 for (int i = 0; i < 5; i++) { cout<<
  • PHP检测函数所在的文件名 IT独行者 PHP函数
    很简单的功能，用到PHP中的反射机制，具体使用的是ReflectionFunction类，可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。 创建引用脚本。 代码：   [php]   view plain copy // Filename: functions.php    <?php&nbs
  • 银行各系统功能简介 文强chu 金融
    银行各系统功能简介 　 业务系统 核心业务系统 业务功能包括：总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等 清分清算系统 以清算日期为准，将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用，按费用类型计算应收、应付金额，经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程 国际结算系
  • Python学习1(pip django 安装以及第一个project) 小桔子 pythondjangopip
        最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大，安装了它，在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了，按照别人给的教程开始安装，奶奶的怎么也安装不上！ 第一步：官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy! 第二部：解压这个压缩文件，会看到一个setup.p
  • php 数组 aichenglong PHP排序数组循环多维数组
    1 php中的创建数组 $product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不  是函数 2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中，可以使用range()函数来自动创建数组 $numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 $numbers=range(1,10,
  • 安装python2.7 AILIKES python
    安装python2.7 1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz 2、复制解压 #mkdir -p /opt/usr/python #cp  /opt/soft/Python-2
  • java异常的处理探讨 百合不是茶 JAVA异常
    //java异常  /* 1，了解java 中的异常处理机制，有三种操作 a,声明异常  b,抛出异常  c,捕获异常 2，学会使用try-catch-finally来处理异常 3，学会如何声明异常和抛出异常 4，学会创建自己的异常   */   //2，学会使用try-catch-finally来处理异常  
  • getElementsByName实例 bijian1013 element
    实例1： <!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/x
  • 探索JUnit4扩展：Runner bijian1013 java单元测试JUnit
            参加敏捷培训时，教练提到Junit4的Runner和Rule，于是特上网查一下，发现很多都讲的太理论，或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下，搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。         文章地址：http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
  • [MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集 bit1129 mongodb
    1. 副本集的特性   1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary)   2)Primary挂了之后，从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器，继续工作，这就解决了单点故障，因此，在这种情况下，MongoDB集群能够继续工作   3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来   2
  • 【Spark八十一】Hive in the spark assembly bit1129 assembly
    Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners: 1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
  • Nginx问题定位之监控进程异常退出 ronin47
    nginx在运行过程中是否稳定，是否有异常退出过？这里总结几项平时会用到的小技巧。 1. 在error.log中查看是否有signal项，如果有，看看signal是多少。 比如，这是一个异常退出的情况： $grep signal error.log 2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
  • No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法 byalias xml
    方法一：常用方法   关闭XML验证 工具栏：windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。 方法二：（个人推荐） 添加 内容如下 <?xml version=
  • Netty源码学习-DefaultChannelPipeline bylijinnan netty
    package com.ljn.channel; /** * ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式 * 但由于用到两个双向链表和内部类，这个模式看起来不是那么明显，需要仔细查看调用过程才发现 * * 下面对ChannelPipeline作一个模拟，只模拟关键代码： */ public class Pipeline {
  • MYSQL数据库常用备份及恢复语句 chicony mysql
    备份MySQL数据库的命令，可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。 mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库名 > 文件 备份MySQL数据库为带删除表的格式，能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。 mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
  • 小白谈谈云计算--基于Google三大论文 CrazyMizzz Google云计算GFS
        之前在没有接触到云计算之前，只是对云计算有一点点模糊的概念，觉得这是一个很高大上的东西，似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧，并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解，至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。     我先说说GFS   &n
  • hadoop 平衡空间设置方法 daizj hadoopbalancer
    在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽，默认只有1M： <property>   <name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>     <value>10485760</value>     <description&g
  • Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 dcj3sjt126com 编程
      判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评 《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个 程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。  程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得
  • Android学习之路 dcj3sjt126com Android学习
    转自：http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459 以前有J2EE基础，接触JAVA也有两三年的时间了，上手Android并不困难，思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目，现今体验移动终端项目，让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。 下面说说我学习Android的感受，我学Android首先是看MARS的视
  • java 遍历Map的四种方法 eksliang javaHashMapjava 遍历Map的四种方法
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2059996 package com.ickes; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; /** * 遍历Map的四种方式
  • 【精典】数据库相关相关 gengzg 数据库
    package C3P0; import java.sql.Connection; import java.sql.SQLException; import java.beans.PropertyVetoException; import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource; public class DBPool{
  • 自动补全 huyana_town 自动补全
    <!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&quo
  • jquery在线预览PDF文件，打开PDF文件 天梯梦 jquery
    最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js，使用这个插件就很容易实现了。   核心代码 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
  • ViewPager刷新单个页面的方法 lovelease androidviewpagertag刷新
      使用ViewPager做滑动切换图片的效果时，如果图片是从网络下载的，那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程，然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新，但是viewpager不同于listview，你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
  • 利用按位取反（~）从复合枚举值里清除枚举值 草料场 enum
    以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。   如果需要同时有多种效果， 如：“粗体”和“下划线”的效果，可以用按位或（|） FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline;   如果需要去除 style 里的某一种效果，
  • Linux系统新手学习的11点建议 刘星宇 编程工作linux脚本
    　　随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux，根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉：不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。 　　一、从基础开始：常常有些朋友在Linux论坛问一些问题，不过，其中大多数的问题都是很基础的。例如：为什么我使用一个命令的时候，系统告诉我找不到该目录，我要如何限制使用者的权限等问题，这些问题其实都不是很难的，只要了解了 Linu
  • hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装 wangzhezichuan DAOHibernate
    /** * <p>方法描述:sql语句查询 返回List<Class> </p> * <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p> * @param calzz * @param sql * @return * <p>创建人：王川</p> * <p>创建时间：Jul
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他