- 大模型专栏博文汇总和索引
Donvink
大模型transformer深度学习人工智能语言模型
大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记,主要包括以下几个子专栏:DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文,目前暂时先按照不同的技术领域划分子专栏,子专栏之间的内容可能会有交集,不完全是独立的。为了方便查阅相关模块的内容,故以此文章进行汇总与索引。一、DeepS
- 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
- ASFF改进YOLOv8检测头:提升目标检测精度与效率的创新方法【YOLOv8】
步入烟尘
YOLO系列创新涨点超专栏YOLO目标检测目标跟踪ASFFYOLOv8
本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术,带你从入门到精通!后续更有实战项目,助你轻松应对面试挑战!立即订阅,开启你的YOLOv8之旅!专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录ASFF改进YOLOv8检测头:提升目标检测精度与效率的创新方法【YOLOv8】1.背景介绍1.1Y
- AWS Security Finding Format (ASFF) 与 yolov3 with mobilenet v2 的集成教程
侯忱励
AWSSecurityFindingFormat(ASFF)与yolov3withmobilenetv2的集成教程ASFFyolov3withmobilenetv2andASFF项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/as/ASFF1.项目介绍ASFF,全称是AWSSecurityFindingFormat,是由AWS设计的一种标准安全发现格式,用于在Securit
- 实现红外触感按键扫描函数
平凡灵感码头
stm32项目实现stm32
函数目标检测GPIOC第8号引脚的电平状态(假设低电平触发),实现按键消抖和状态锁定,返回键值5表示按键被按下,未按下时返回0xff。代码逐行解析1.变量定义u8ir_value=0xff;//默认返回未按下状态(0xff)staticu8ir_flag=1;//状态锁存标志,初始为1(允许检测)ir_value:存储按键返回值,初始化0xff表示未按下。ir_flag:静态变量(保持状态跨函数调
- yolo格式
ZHOU_WUYI
ultralyticsYOLO人工智能
目录yolo格式yolo格式与coco格式的区别1.数据结构2.标注内容3.文件格式4.扩展性5.应用场景总结:yolo格式YOLO(YouOnlyLookOnce)格式通常用于目标检测任务中的标注数据格式。YOLO的标注格式包括每个目标的类别和其在图像中的位置(boundingbox)。YOLO格式的标注文件是一个文本文件,每一行表示一个目标,内容包括目标类别的编号和该目标在图像中的位置(相对于
- 【保姆级视频教程(二)】YOLOv12训练数据集构建:标签格式转换-划分-YAML 配置 避坑指南 | 小白也能轻松玩转目标检测!
一只云卷云舒
YOLOv12保姆级通关教程YOLO目标检测人工智能Ultralytics数据集YOLOv12小白教程
【2025全站首发】YOLOv12训练数据集构建:标签格式转换-划分-YAML配置避坑指南|小白也能轻松玩转目标检测!文章目录1.数据集准备1.1标签格式转换1.2数据集划分1.3yaml配置文件创建2.训练验证1.数据集准备示例数据集下载链接:PKU-Market-PCB数据集1.1标签格式转换cursorprompt请撰写一个py脚本。将@Annotations文件夹下的所有类别的xml格式的
- DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法目标检测
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- DeepSeek全栈接入指南:从零到生产环境的深度实践
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DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能深度学习机器学习
第一章:DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台,构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在:1.1.1多模态智能引擎自然语言处理:支持文本生成(NLG)、语义理解(NLU)、情感分析等计算机视觉:提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互:包含语音识别(ASR)、语音合成(TTS)及声纹识别
- VIT(Vision Transformer)【超详细 pytorch实现
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CNN的局限性:传统的CNN通过局部卷积核提取特征,虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野,但仍然依赖于局部信息的逐步聚合,难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势:ViT使用自注意力机制(Self-Attention),能够直接捕捉图像中所有patch(图像块)之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务(如图像分类、目标检测)时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化,如(224
- 基于matlab的帧间差法进行视频目标检测系统
挂科边缘
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文章目录前言一、理论基础1.帧间差分法2.背景差分法3.光流法二、程序实现总结源码下载前言运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪的技术。基于视频序列的运动目标检测,一直以来都是机器视觉、智能监控系统、视频跟踪系统等领域的研究重点,是整个计算机视觉的研究难点之一。运动目标检测的结果正确性对后续的图像处理、图像理解等工作的顺利开展具有决定性的作用,所以能否将运动物体从视频序列中准确地检
- 计算机视觉:经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能数据标注目标检测COCO
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- 【目标检测JP】番茄植株叶片病害数据集4280张8类病害YOLO+VOC(含增强)
不会仰游的河马君
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【目标检测JP】番茄植株叶片病害数据集4280张8类病害YOLO+VOC(含增强)数据集格式:VOC格式+YOLO格式压缩包内含:3个文件夹,分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计:4280Annotations文件夹中xml文件总计:4280labels文件夹中txt文件总计:4280标签种类数:8标签名称:["BacterialSpot","EarlyBli
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pk_xz123456
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- 机器学习安全核心算法全景解析
金外飞176
网络空间安全机器学习安全算法
机器学习安全核心算法全景解析引言机器学习系统的脆弱性正成为安全攻防的新战场。从数据投毒到模型窃取,攻击者不断突破传统防御边界。本文系统性梳理ML安全关键技术图谱,重点解析12类核心算法及其防御价值。一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入
- 动态视觉SLAM的亿点点思考(含20项最新开源代码链接)[上篇]
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通人工智能
作者:泡椒味的口香糖|来源:3D视觉工坊添加微信:dddvisiona,备注:SLAM,拉你入群。文末附行业细分群。0.笔者个人体会动态环境下的视觉SLAM一直都是研究的重点和难点,但最近动态SLAM的paper越来越少,感觉主要原因是动态SLAM的框架已经固化,很难做出大的创新。现有的模板基本就是使用目标检测或者语义分割网络剔除动态特征点,然后用几何一致性做进一步的验证。笔者最近也在思考突破口,
- 基于深度学习的行人跌倒检测系统:UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解
深度学习&目标检测实战项目
深度学习uiYOLO目标检测人工智能
引言随着人口老龄化的加剧,老年人的安全问题日益引起重视,跌倒事故是导致老年人伤亡的重要原因之一。为了降低跌倒事故的发生率和伤害程度,行人跌倒检测系统的研究变得愈加重要。本文将详细介绍如何基于YOLOv5构建一个行人跌倒检测系统,并设计相应的用户界面,结合深度学习技术实现实时检测。目录引言系统设计概述数据集准备数据集选择数据预处理data.yaml文件模型选择与训练YOLOv5介绍模型训练步骤用户界
- [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型
FL1623863129
深度学习c++opencvYOLO
yolov12官方框架:sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而,你可以通过一些间接的方法来实现这一目标,比如将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV的DNN
- yolov5转onnx模型,onnx转rknn模型部署在rk3588平台上
wtqpshhh
YOLOpython
安装python等环境,以及相关依赖库,然后克隆YOLOv5仓库的源码。#安装anaconda参考前面环境搭建教程,然后使用conda命令创建环境condacreate-nyolov5python=3.9condaactivateyolov5#拉取最新的yolov5(教程测试时是v7.0),可以指定下版本分支#gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov
- 目标检测进化史:从R-CNN到YOLOv11,技术的狂飙之路
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法#深度学习深度学习计算机视觉python目标检测YOLOcnn人工智能
一、引言在计算机视觉领域中,目标检测是一项至关重要的任务,它旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体,并确定它们的位置。目标检测技术的应用广泛,涵盖了自动驾驶、安防监控、智能机器人、图像编辑等多个领域。随着深度学习技术的飞速发展,目标检测算法也取得了巨大的突破,从最初的R-CNN到如今的YOLOv11,每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。回顾目标检测的发展历程,R-CNN作为第一个将深度
- 图像配准的方法
wangtaohappy
迄今为止,在国内外的图像处理研究领域,已经报道了相当多的图像配准研究工作,产生了不少图像配准方法。总的来说,各种方法都是面向一定范围的应用领域,也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配,依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位,根据其所采用的算法称之为图像相关等等。图像配准的方式可以概括为相对配准和绝对配准两种:相对配准是指选择多图像中的一张图像作为参考图像,将其
- 高压输电线故障检测数据集 YOLO 格式
幽络源小助理
幽络源资料分享人工智能机器学习深度学习
数据集介绍高压输电线故障检测数据集是一个专为电力行业AI模型训练设计的高质量数据集,支持YOLO格式的方框标注,适用于目标检测任务。数据集特点图像数量:1912张高质量图像,涵盖多种场景和光照条件。标注类别:6个类别,包括正常高压线、故障高压线、正常绝缘子、故障绝缘子等。格式支持:支持YOLOv5、YOLOv8等多种YOLO格式,方便直接用于模型训练。数据划分:训练集(1794张)、验证集(77张
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
那雨倾城
PiscTraceYOLO机器学习目标检测深度学习图像处理
YOLOv12是YOLO系列中的最新版本,它引入了一种以注意力为中心的架构,旨在进一步提升物体检测的精度和速度。相比以往的YOLO模型,YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络(CNN)的结构,采用了全新的方法,融合了自注意力机制和高效的网络架构优化,提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。1.主要功能YOLOv12在多个关键点进行了优化和创新,以下是它的主要功能:1.1区域注意机制(Regi
- cap4:YoloV5的TensorRT部署指南(python版)
我是一个对称矩阵
TensorRT全流程部署指南YOLOpython人工智能TensorRT模型部署
《TensorRT全流程部署指南》专栏文章目录:《TensorRT全流程部署指南》专栏主页cap1:TensorRT介绍及CUDA环境安装cap2:1000分类的ResNet的TensorRT部署指南(python版)cap3:自定义数据集训练ResNet的TensorRT部署指南(python版)cap4:YoloV5目标检测任务的TensorRT部署指南(python版)cap5:YoloV5
- 在 Centos7 上部署 ASP.NET 8.0 + YOLOv11 的踩坑实录
桑榆肖物
ASP.NET运维asp.netYOLO后端
本文将详细记录我在CentOS7上部署ASP.NET8.0结合YOLOv11目标检测项目过程中遇到的问题及解决方案,旨在为有类似需求的开发者提供参考。1.背景随着人工智能技术的迅猛发展,目标检测成为了众多应用场景中的核心技术之一。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列作为实时目标检测领域的代表,已经发展到了YOLOv11版本。同时,.NET平台也在不断迭代升级,最新版本已发布至.NET9。
- 基于YOLOv5、FaceNet与KNN的人脸识别系统
reset2021
人脸识别系统YOLOfacenetknn人脸检测
步骤1:环境配置安装依赖库:安装Python3.x安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库获取数据集:收集训练用的多个人脸图像(每个用户至少几十张)将图像按用户分类存放在data/train/user1,user2等文件夹中步骤2:训练YOLO模型配置YOLO数据集:创建一个data.yaml文件,配置您的数据集路径和标签train:./data/train/images/v
- Deepseek在【python】三帧差法实现运动目标检测
百态老人
python目标检测目标跟踪
deepseek在【python】三帧差法实现运动目标检测一、三帧差法原理三帧差法是一种改进的帧差法,通过比较连续的三帧图像来检测运动目标。具体来说,它首先计算前两帧图像之间的差值,再计算后两帧图像之间的差值,最后将这两个差值图像进行“与”运算,以确定运动目标的变化部分。这种方法能够更好地消除“双影”现象,提高目标检测的准确性。二、实现步骤读取视频帧:使用OpenCV库读取视频序列中的连续三帧图像
- 【python】三帧差法实现运动目标检测
Jackilina_Stone
#python计算机视觉python运动目标检测OD
三帧差法是一种常用的运动目标检测方法,它通过比较连续三帧图像之间的差异来检测运动物体。这种方法尤其适用于背景变化较小的场景。目录1方案2实践①代码②效果图1方案具体步骤如下:①读取视频流:使用cv2.VideoCapture()读取视频文件。②灰度化:将彩色图像转换为灰度图,简化后续计算。③帧间差分:计算连续三帧之间的差分,absdiff函数计算两个灰度图像的绝对差值。然后,将两帧差相加。④阈值处
- YOLOv8与DAttention机制的融合:复杂场景下目标检测性能的增强
向哆哆
YOLO目标检测目标跟踪yolov8
文章目录1.YOLOv8简介2.DAttention(DAT)注意力机制概述2.1DAttention机制的工作原理3.YOLOv8与DAttention(DAT)的结合3.1引入DAT的动机3.2集成方法3.3代码实现4.实验与结果分析4.1实验设置4.2结果分析推理速度性能对比5.深度分析:DAttention在YOLOv8中的作用5.1DAttention的有效性5.2适用于小物体检测5.3
- 生成对抗网络(GAN):从概念到代码实践(附代码)
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉人工智能GAN网络对抗学习手势识别生成器与鉴别器生成对抗网络
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- mongodb3.03开启认证
21jhf
mongodb
下载了最新mongodb3.03版本,当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题,现总结如下:
(百度上搜到的基本都是老版本的,看到db.addUser的就是,请忽略)
Windows下我做了一个bat文件,用来启动mongodb,命令行如下:
mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
- 【Spark103】Task not serializable
bit1129
Serializable
Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一,这里记录下出现这个问题的两个实例,一个是自己遇到的,另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在,至少目前阶段碰到此类问题,没有什么章法
1.
package spark.exampl
- 你所熟知的 LRU(最近最少使用)
dalan_123
java
关于LRU这个名词在很多地方或听说,或使用,接下来看下lru缓存回收的实现
1、大体的想法
a、查询出最近最晚使用的项
b、给最近的使用的项做标记
通过使用链表就可以完成这两个操作,关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部;标记最近使用的项,只需要将该项移除并放置到头部,那么难点就出现 你如何能够快速在链表定位对应的该项?
这时候多
- Javascript 跨域
周凡杨
JavaScriptjsonp跨域cross-domain
- linux下安装apache服务器
g21121
apache
安装apache
下载windows版本apache,下载地址:http://httpd.apache.org/download.cgi
1.windows下安装apache
Windows下安装apache比较简单,注意选择路径和端口即可,这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache:
下载之后上传到linux的相关目录,这里指定为/home/apach
- FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介
老A不折腾
finereportweb报表报表软件语法总结
JS编辑框:
1.FineReport的js。
作为一款BS产品,browser端的JavaScript是必不可少的。
FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。
大家知道,预览报表时,报表servlet会将cpt模板转为html,在这个html的head头部中会引入FineReport的js,这个finereport.js中包含了许多内置的fun
- 根据STATUS信息对MySQL进行优化
墙头上一根草
status
mysql 查看当前正在执行的操作,即正在执行的sql语句的方法为:
show processlist 命令
mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值,我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
- 我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名
aijuans
Spring 3
本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名?
原始的
<bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business">
<property name="writer">
<ref b
- 高性能mysql 之 性能剖析
annan211
性能mysqlmysql 性能剖析剖析
1 定义性能优化
mysql服务器性能,此处定义为 响应时间。
在解释性能优化之前,先来消除一个误解,很多人认为,性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。
这是一个陷阱。
资源时用来消耗并用来工作的,所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度,保持cpu忙绿,这是必要的。很多时候发现
编译进了新版本的InnoDB之后,cpu利用率上升的很厉害,这并不
- 主外键和索引唯一性约束
百合不是茶
索引唯一性约束主外键约束联机删除
目标;第一步;创建两张表 用户表和文章表
第二步;发表文章
1,建表;
---用户表 BlogUsers
--userID唯一的
--userName
--pwd
--sex
create
- 线程的调度
bijian1013
java多线程thread线程的调度java多线程
1. Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。
2. 多数线程的调度是抢占式的(即我想中断程序运行就中断,不需要和将被中断的程序协商)
a)
- 查看日志常用命令
bijian1013
linux命令unix
一.日志查找方法,可以用通配符查某台主机上的所有服务器grep "关键字" /wls/applogs/custom-*/error.log
二.查看日志常用命令1.grep '关键字' error.log:在error.log中搜索'关键字'2.grep -C10 '关键字' error.log:显示关键字前后10行记录3.grep '关键字' error.l
- 【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld
bit1129
helloworld
MyBatis这个系列的文章,主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。
样例数据
本文以MySQL数据库为例,建立一个STUDENTS表,插入两条数据,然后进行单表的增删改查
CREATE TABLE STUDENTS
(
stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- 【Hadoop十五】Hadoop Counter
bit1129
hadoop
1. 只有Map任务的Map Reduce Job
File System Counters
FILE: Number of bytes read=3629530
FILE: Number of bytes written=98312
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of lar
- 解决Tomcat数据连接池无法释放
ronin47
tomcat 连接池 优化
近段时间,公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我,说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上 有Jboss集群的测试工作,发现用户不能登录时,都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了,不过只是治标而已,因为大概几个小时之后又会 再次出现无法登录的情况。
今天上午,开发人员小毛又找到我,要我协助将这个问题根治一下,拖太久用户难保不投诉。
简单分析了一
- java-75-二叉树两结点的最低共同父结点
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import ljn.help.*;
public class BTreeLowestParentOfTwoNodes {
public static void main(String[] args) {
/*
* node data is stored in
- 行业垂直搜索引擎网页抓取项目
carlwu
LuceneNutchHeritrixSolr
公司有一个搜索引擎项目,希望各路高人有空来帮忙指导,谢谢!
这是详细需求:
(1) 通过提供的网站地址(大概100-200个网站),网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件(如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型),并且程序能够根据事先提供的规则,过滤掉不相干的下载内容。
(2) 程序能够搜索这些抓取的内容,并能对这些抓取文件按照油田名进行分类,然后放到服务器不同的目录中。
- [通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费
comsci
资源
降低通讯服务资费,就意味着有更多的用户进入,就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户,在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下,这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降,而享受到的服务质量也在下降,这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。
&nbs
- Java时区转换及时间格式
Cwind
java
本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用,以及不同时区时间相互转化的方法和原理。
问题描述:
向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如,服务器位于东八区(北京时间,GMT+8:00),而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
- readonly,只读,不可用
dashuaifu
jsjspdisablereadOnlyreadOnly
readOnly 和 readonly 不同,在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告!!!我就经历过这么一件事:
使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能,有的就不行,而且函数readOnly有黄线警告!!!就这样被折磨了不短时间!!!(期间使用过disable函数,但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据!!!)
- LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍
dcj3sjt126com
jsWeb
LABjs 的核心是 LAB(Loading and Blocking):Loading 指异步并行加载,Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法(script 和 wait)实现了这两大特性,核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器,倡导的是一种模块化开发理念,核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
- [应用结构]入口脚本
dcj3sjt126com
PHPyii2
入口脚本
入口脚本是应用启动流程中的第一环,一个应用(不管是网页应用还是控制台应用)只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。
Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下,通常命名为 index.php,也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。
控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii(后缀为.php),该文
- haoop shell命令
eksliang
hadoophadoop shell
cat
chgrp
chmod
chown
copyFromLocal
copyToLocal
cp
du
dus
expunge
get
getmerge
ls
lsr
mkdir
movefromLocal
mv
put
rm
rmr
setrep
stat
tail
test
text
- MultiStateView不同的状态下显示不同的界面
gundumw100
android
只要将指定的view放在该控件里面,可以该view在不同的状态下显示不同的界面,这对ListView很有用,比如加载界面,空白界面,错误界面。而且这些见面由你指定布局,非常灵活。
PS:ListView虽然可以设置一个EmptyView,但使用起来不方便,不灵活,有点累赘。
<com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
- jQuery实现页面内锚点平滑跳转
ini
JavaScripthtmljqueryhtml5css
平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做,刷的一下就直接跳到内容了,没有一丝的滚动效果,而且 url 链接最后会有“小尾巴”,就像#keleyi,今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效,既可以设置滚动速度,又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码:
&
- kafka offset迁移
kane_xie
kafka
在早前的kafka版本中(0.8.0),offset是被存储在zookeeper中的。
到当前版本(0.8.2)为止,kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager(broker)中。
从官方的说明来看,未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话,可以考虑在合适
- android > 搭建 cordova 环境
mft8899
android
1 , 安装 node.js
http://nodejs.org
node -v 查看版本
2, 安装 npm
可以先从 https://github.com/isaacs/npm/tags 下载 源码 解压到
- java封装的比较器,比较是否全相同,获取不同字段名字
qifeifei
非常实用的java比较器,贴上代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;
import net.sf.json.JsonConfig;
i
- 记录一些函数用法
.Aky.
位运算PHP数据库函数IP
高手们照旧忽略。
想弄个全天朝IP段数据库,找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段,copy到文件,用文件函数,字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件,直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。(生命在于折腾,也许你们觉得我傻X,直接下载人家弄好的导入不就可以,做自己的菜鸟,让别人去说吧)
当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
- sublime text 3 rust
wudixiaotie
Sublime Text
1.sublime text 3 => install package => Rust
2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages
3.mkdir rust
4.git clone https://github.com/sp0/rust-style
5.cd rust-style
6.cargo build --release
7.ctrl