pl9632008
pl9632008

自己编译ncnn,yolov3示例，cmake

cmake_minimum_required(VERSION 3.0)
project(yolov3)
aux_source_directory(. SRC_LIST)

set(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/)

find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

include_directories(/home/gear/big_disk_c/wangjd/ncnn/build/install/include/ncnn)


set(ncnn_DIR "/home/gear/big_disk_c/wangjd/ncnn/build/install/lib/cmake/ncnn" CACHE PATH "Directory that contains ncnnConfig.cmake")
find_package(ncnn REQUIRED)

add_executable(yolov3 ${SRC_LIST})

target_link_libraries(yolov3 ${OpenCV_LIBS} ncnn )

基本上两点，导入opencv和ncnn的头文件，链接opencv和ncnn的动态库

自己编译ncnn,yolov3示例，cmake_第1张图片
自己编译ncnn,yolov3示例，cmake_第2张图片
在这里插入图片描述

你可能感兴趣的:(opencv,计算机视觉)

  • ORB-SLAM3源码的学习：GeometricTools文件 PaLu-LvL 计算机视觉#ORB-SLAM3c++计算机视觉ubuntu人工智能学习
    前言GeometricTools提供了两种几何计算功能：1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了，这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外，头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵，第二个函数用于比较两个
  • 计算机视觉中图像的基础认知 全栈你个大西瓜 人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性RGB三通道彩色单通道灰度图像OpenCVMatplotlib
    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神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中，图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度（W）和高度（H）定义了图像的像素分辨率，单位通常是像素。例如，一张1920x1080的图像有1920列（
  • 【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络） IT古董 深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
    ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1
  • 基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码） 人工智能_SYBH 深度学习YOLO人工智能目标检测python
    引言：在现代制造业中，电子元件和PCB（印刷电路板）是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查，这不仅效率低，而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其高速和高精度的优势，成为了目标检测领域的佼佼者。本文
  • OpenCV：人脸检测与Haar级联分类器（十三） WHCIS opencvopencv数学建模人工智能计算机视觉音视频算法
    一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征，其数学形式可扩展为四元组表示：特征定义：Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中：ttt表示特征类型（共14种基础变体）(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h
  • Python 爬虫验证码识别 acheding pythonpython爬虫ocr
    在我们进行爬虫的过程中，经常会碰到有些网站会时不时弹出来验证码识别。我们该如何解决呢？这里分享2种我尝试过的方法。0.验证码示例1.OpenCV+pytesseract使用Python中的OpenCV库进行图像预处理（边缘保留滤波、灰度化、二值化、形态学操作和逻辑运算），然后结合pytesseract进行文字识别。pytesseract需要配合安装在本地的tesseract-ocr.exe文件一起
  • 景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务 景联文科技 人工智能科技计算机视觉
    图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环，它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置，可以是二维或三维形式。分割标注：包括语义分割（同一类别的所有实例被视为整体）和实例分割（每
  • 三种方式实现人车流统计（yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou） Jayson God 人工智能c++yolov5opencv算法人工智能
    一、运行环境1、项目运行环境如下2、CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++，使用的第三方库，onnxruntime-linux-x64-1.12.1，opencv-4.6.0opencv官方地址Releases-OpenCVopencvgithub地址https://github.com/opencv/opencv/tr
  • 从养殖场到科技前沿：YOLOv11+OpenCV精准计数鸡蛋与鸡 星际编程喵 Python探索之旅YOLOopencv人工智能python目标检测计算机视觉
    前言谁能想到，鸡蛋和鸡的计数居然能变成一项高科技活儿？想象一下，早上去市场，卖家把鸡蛋摔得稀巴烂，结果鸡蛋滚得到处都是——难道你就得一个个捡回来数？还得小心别弄错？可是，你又不是超人！别担心，科技来帮忙！今天的主角是YOLOv11和OpenCV，它们是计算机视觉领域的两位大佬，专门为你解决这一难题。无论是鸡蛋还是鸡，它们都能精准识别，数得清清楚楚。不信？那我们就一起去看看怎么用这对“黄金搭档”解决
  • opencv全面详解教程 听忆. 机器学习深度学习计算机视觉人工智能
    opencv全面详解教程1.OpenCV简介2.安装OpenCV2.1使用pip安装（适用于Python）2.2通过conda安装2.3从源码编译（高级）3.OpenCV基本操作3.1读取和显示图像3.2保存图像3.3视频处理4.图像处理操作4.1调整大小和裁剪4.2颜色空间转换4.3图像平滑（滤波）4.4边缘检测5.形态学操作6.特征检测与匹配6.1角点检测（Harris）6.2SIFT、SUR
  • OpenCV及基本用法 m0_74823683 opencv人工智能计算机视觉
    一.OpenCV介绍1.OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary，是一个开放源代码的计算机视觉库。OpenCV是最初由英特尔公司发起并开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用，现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，目前在工业界以及科研领域广泛采用。
  • 计算机视觉：COCO数据集 00&00 计算机视觉深度学习人工智能计算机视觉人工智能
    COCO（CommonObjectsinContext）是一个广泛使用的计算机视觉数据集，主要用于图像识别、物体检测、分割和关键点检测等任务。以下是对COCO数据集的详细介绍，包括其特点、组成部分以及在计算机视觉中的应用。一、COCO数据集的特点1.规模庞大COCO数据集包含超过30万张图像，其中超过20万张图像有注释。这些图像来自不同的场景和对象，使得数据集具有广泛的代表性。2.丰富的标注信息物
  • 2025年大模型与Transformer架构：技术前沿与未来趋势报告 和老莫一起学AI transformer架构深度学习人工智能产品经理学习大模型
    _“欧米伽未来研究所”关注科技未来发展趋势，研究人类向欧米伽点演化过程中面临的重大机遇与挑战。将不定期推荐和发布世界范围重要科技研究进展和未来趋势研究。在人工智能的宏大版图中，Transformer架构无疑是一颗璀璨的明星。它的出现，彻底改变了自然语言处理、计算机视觉等诸多领域的发展轨迹。《2025年大模型与Transformer架构：技术前沿与未来趋势报告》深入剖析了Transformer架构的
  • AI 大模型创业：如何利用市场优势？ SuperAGI2025 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    AI大模型创业：如何利用市场优势？1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，大模型（LargeModels）在商业化应用中日益受到关注。大模型是指在特定领域中应用广泛、参数量巨大的神经网络模型，如BERT、GPT-3、DALL-E等。这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练，具备强大的泛化能力和适应性，能够广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、生成对抗网络（GAN）等多个领域。然而，
  • 人工智能推理模型（S1-32B）超越DeepSeek？ deepdata_cn 垂域模型人工智能人工智能大语言模型
    S1模型是由斯坦福大学和华盛顿大学的研究团队在李飞飞教授的领衔下开发的人工智能推理模型。从2000年李飞飞进入加州理工学院攻读研究生起，就一直从事人工智能研究，在计算机视觉领域创立了拥有1500万张图片的ImageNet数据库，为人工智能计算机视觉研究奠定了基础，也积累了深厚的人工智能技术理论和实践经验。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2501.19393一、发展过程模型采用
  • 土壤分析：土壤养分分析_（14）.土壤养分与植物生长的关系 zhubeibei168 农业检测opencv人工智能计算机视觉无人机图像处理农业检测
    土壤养分与植物生长的关系引言土壤养分是植物生长发育的必要条件之一。植物通过根系从土壤中吸收养分，这些养分对于植物的光合作用、细胞分裂、蛋白质合成等生理过程至关重要。因此，了解土壤养分与植物生长的关系对于提高作物产量、优化土壤管理具有重要意义。本节将详细介绍土壤养分的主要成分、植物对这些养分的需求以及如何通过计算机视觉技术来分析土壤养分与植物生长的关系。土壤养分的主要成分土壤养分主要包括以下几类：宏
  • Python实战：解析labelme标注数据——如何将数据转换为COCO格式 程序员杨弋 Python全栈工程师学习指南python开发语言
    在计算机视觉中，标注数据是非常重要的，而Labelme是一个简单易用的自由标注工具，被广泛应用于图像语义分割、目标检测、实例分割等领域，然而标注数据并不总是以我们需要的格式存在，因此需要进行适当的转换，本文将详细介绍如何将Labelme标注数据转换为COCO格式。首先需要安装相关的Python库，包括labelme、numpy、matplotlib、pillow等，在安装完成后设置数据路径，并读取
  • AI：276-在OpenCV开发中有效利用Notebook与IDE环境选择与最佳实践 一键难忘 精通AI实战千例专栏合集opencvide人工智能
    本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~在OpenCV开发中有效利用Notebook与IDE环境选择
  • 【人工智能在制造业的具体应用案例-质量控制】 局外人_Jia 深度学习大数据人工智能c#
    首先，我需要明确质量控制的关键点。质量控制通常涉及产品检测、缺陷识别、数据分析等。可能用到的技术包括图像处理、机器学习模型、实时监控和数据收集等。我们已经了解预测性维护的步骤，所以需要类比但调整到质量控制上。比如数据采集可能不再是传感器数据，而是图像或视觉数据。需要思考如何用C#处理图像，是否有合适的库，比如OpenCV的.NET版本EmguCV。接下来，数据处理部分可能需要特征提取，比如从图像中
  • 【图像处理】使用Python进行实时人脸检测和识别 无水先生 AI原理和python实现深度学习和计算机视觉人工智能综合人工智能
    一、说明你有没有想过用Python构建一个面部识别系统？不要再看了！在本教程中，我们将使用face_recognition库来检测和识别视频流、图像甚至使用网络摄像头实时检测和识别人脸。二、基本概念人脸识别和人脸检测是计算机视觉领域的两个独立任务。人脸检测是在照片或视频中自动定位人脸的过程。它通常涉及查找面部关键点的位置，例如嘴角和眼睛，并使用这些点来确定面部的位置、大小和方向。另一方面，人脸识别
  • 基于OpenCV的单目测距 _老码 项目实战opencv人工智能计算机视觉
    随着计算机视觉技术的发展，单目测距作为一种重要的视觉测量手段，在众多领域得到了广泛的应用。本文将探讨基于OpenCV的单目测距原理、局限性、实际应用场景以及一些优化方案。单目测距的原理单目测距是指利用一台摄像机拍摄到的单一图像来进行距离测量的技术。与双目测距相比，单目测距不需要复杂的立体匹配算法，因此具有计算量小、实现简单的特点。然而，单目测距也面临着许多挑战，如尺度模糊性、深度信息缺乏等问题。单
  • Python在DevOps中的应用：自动化CI/CD管道的实现 蒙娜丽宁 Python杂谈pythonjavascript开发语言
    《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界在现代软件开发中，DevOps理念的引入极大地提升了开发与运维的协作效率，而持续集成（CI）与持续部署（CD）则是其核心实践之一。Python作为一种简洁高效的编程语言，凭借其丰富的库和灵活性，成为实现自动化CI/CD管道的理想选择。本文深入探讨了如何利
  • 数字人技术在短视频中的应用 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    数字人、短视频、人工智能、计算机视觉、自然语言处理、虚拟主播、内容创作1.背景介绍短视频作为一种新兴的传播媒介，其内容形式丰富、传播速度快、用户粘性强，已成为当今互联网领域最热门的应用之一。随着技术的不断发展，数字人技术逐渐成熟，并开始在短视频领域得到广泛应用。数字人是指利用计算机技术模拟真实人类形象和行为的虚拟角色，其具备逼真的外形、流畅的肢体动作和自然的语言表达能力。数字人技术在短视频领域的应
  • 自制本地影音播放器（python） 席子哥哥的代码库 pythonpython开发语言
    需要安装：pipinstallopencv-pythonpygamepillownumpy技术参数|特性|说明||分辨率支持|最高4KHDR||采样率|44.1kHz-192kHz||位深|16bit/24bit/32bit||声道配置|立体声/5.1/7.1环绕||字幕支持|SRT/ASS外挂字幕||色彩空间|RGB/YUV4:4:4/4:2:2/4:2:0|核心功能1.多格式支持音频：MP3/
  • OpenCV开发笔记（八十一）：通过棋盘格使用鱼眼方式标定相机内参矩阵矫正摄像头图像 长沙红胖子Qt（技术Q群4597637） Qt开发图形图像处理OpenCV图像处理opencv鱼眼畸变矫正鱼眼摄像头标定
    若该文为原创文章，转载请注明原文出处本文章博客地址：https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/142614975长沙红胖子Qt（长沙创微智科）博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬结合等等）持续更新中…OpenCV开发专栏（点击传送门）上一篇：《OpenCV开发笔记（八十）
  • 【OpenCV-Python】——哈里斯/Shi-Tomas角检测&FAST/SIFT/ORB特征点检测&暴力/FLANN匹配器&对象查找 柯宝最帅 OpenCV学习计算机视觉人工智能
    目录前言：1、角检测1.1哈里斯角检测1.2优化哈里斯角1.3Shi-Tomasi角检测2、特征点检测2.1FAST特征点检测2.2SIFT特征检测2.3ORB特征检测3、特征匹配3.1暴力匹配器3.2FLANN匹配器4、对象查找总结：前言：图像的特征是指图像中具有独特性和易识别性的区域，如角和边缘等。提取特征并对其进行描述，便于图像匹配和搜索。1、角检测1.1哈里斯角检测cv2.conerHar
  • 计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法 -shiba- 计算机视觉算法sift算法
    计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法1.基本介绍1.1算法特点1.2检测步骤2.基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数2.4.1DOG函数的2.5关键点描述及匹配3.实验以及总结3.1实验数据集3.2提取图片SIFT特征，并展示特征点3.2.1代码3.2.2结果展示(选取)3.3计算两张图片SIFT特征匹配结果3
  • Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习 matlabgoodboy 计算机视觉python深度学习
    了解您的需求，您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务，特别是在目标检测、自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测：目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的特定对象，并确定它们的位置。Python中的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和计算机视觉
  • 基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码） 深度学习&目标检测实战项目 深度学习YOLOpython人工智能目标跟踪计算机视觉开发语言
    一、前言随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）已广泛应用于各种实际场景中，特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用，已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来，随着深度学习的突破，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确、实时的特点，广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中，活体人脸检测
  • 【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-SSD（Single Shot MultiBox Detector）—— 单次检测多框检测器 IT古董 深度学习人工智能计算机视觉深度学习目标检测
    SSD（SingleShotMultiBoxDetector）——单次检测多框检测器1️⃣什么是SSD？SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是一种用于目标检测（ObjectDetection）的深度学习模型，由WeiLiu等人在2016年提出。它采用单阶段（SingleStage）方法，能够直接从图像中检测多个对象，并输出类别和边界框，比传统的两阶段方法（如FasterR
  • Java序列化进阶篇 g21121 java序列化
            1.transient         类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化，然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化，想要人为的去阻止这些属性被序列化，就需要用到transient 关键字。
  • escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解 aigo JavaScriptWeb
    原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html   JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数，分别是： escape,encodeURI,encodeURIComponent，相应3个解码函数：,decodeURI,decodeURIComponent 。 下面简单介绍一下它们的区别 1 escape()函
  • ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移 Cb123456 添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
    ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:  个人觉得是平移，不过网上的都是漫游，通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.  具体实现: 一、引入命名空间    using ESRI.ArcGIS.Geometry;    using ESRI.ArcGIS.Controls; 二、代码实现.
  • Java集合框架概述 天子之骄 Java集合框架概述
       集合框架 集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。 从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。   简单介绍：   Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
  • 旗正4.0页面跳转传值问题 何必如此 javajsp
    跳转和成功提示 a)        成功字段非空forward 成功字段非空forward，不会弹出成功字段，为jsp转发，页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
  • 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程 cocos2d-x小菜 web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
        移动互联网时代来了！     App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇，近两年新增创业者，几乎全部选择了移动互联网项目！传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计，AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
  • Log4J通用配置|注意问题 笔记 7454103 DAOapachetomcatlog4jWeb
    关于日志的等级 那些去 百度就知道了！ 这几天 要搭个新框架  配置了 日志 记下来 ！做个备忘！ #这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~! log4j.rootLogger=INFO,allLog # DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件 log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
  • SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager darkranger sqlcwindowsSQL ServerXP
    当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动.. 发现需要启动客户端协议 : TCP/IP  需要打开 SQL Server Configuration Manager... 却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..?? 解决方法:  C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
  • [置顶] 做有中国特色的程序员 aijuans 程序员
    从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有些技术书读得可
  • document.domain 跨域问题 avords document
    document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入：javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值，不过是有限制的，你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如：javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
  • 关于管理软件的一些思考 houxinyou 管理
    工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱. 在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下. 做为管理软件,就像现在讲究MVC这
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一.Redis的数据类型 1.String类型及操作         String是最简单的类型，一个key对应一个value，string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象。         Set方法：设置key对应的值为string类型的value
  • Tomcat 一些技巧 征客丶 javatomcatdos
    以下操作都是在windows 环境下 一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME 在 tomcat 安装目录，bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加 set JAVA_HOME=JAVA 安装目录 set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre 即可； 二、查看Tomcat 版本 在 tomcat 安装目
  • 【Spark七十二】Spark的日志配置 bit1129 spark
    在测试Spark Streaming时，大量的日志显示到控制台，影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上)，可以通过修改Spark的日志配置的方式，不让Spark Streaming把它的日志显示在console   在Spark的conf目录下，把log4j.properties.template修改为log4j.p
  • Haskell版冒泡排序 bookjovi 冒泡排序haskell
    面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search，要么是冒泡排序，真的不想用写C写冒泡排序了，贴上个Haskell版的，思维简单，代码简单，下次谁要是再要我用C写冒泡排序，直接上个haskell版的，让他自己去理解吧。     sort [] = [] sort [x] = [x] sort (x:x1:xs) | x>x1 = x1:so
  • java 路径 配置文件读取 bro_feng java
    这几天做一个项目，关于路径做如下笔记，有需要供参考。 取工程内的文件，一般都要用相对路径，这个自然不用多说。 在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。 读取文件使用方式： 1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties") 2. properties.load(MyTest.
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式 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/ package design.pattern; /* * 个人理解：简单工厂模式就是IOC; * 客户端要用到某一对象，本来是由客户创建的，现在改成由工厂创建，客户直接取就好了 */ interface IProduct {
  • SVN与JIRA的关联 chenyu19891124 SVN
    SVN与JIRA的关联一直都没能装成功，今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤： 一、搭建好SVN环境，尤其是要把SVN的服务注册成系统服务 二、装好JIRA，自己用是jira-4.3.4破解版 三、下载SVN与JIRA的插件并解压，然后拷贝插件包下lib包里的三个jar，放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下，再
  • JWFDv0.96 最新设计思路 comsci 数据结构算法工作企业应用公告
                       随着工作流技术的发展，工作流产品的应用范围也不断的在扩展，开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了)，实时生产控制和其它比较重要的工程领域，而
  • vi 保存复制内容格式粘贴 daizj vi粘贴复制保存原格式不变形
        vi是linux中非常好用的文本编辑工具，功能强大无比，但对于复制带有缩进格式的内容时，粘贴的时候内容错位很严重，不会按照复制时的格式排版，vi能不能在粘贴时，按复制进的格式进行粘贴呢？ 答案是肯定的，vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。     在命令模式输入:set paste，则进入paste模式，这样再进行粘贴时
  • shell脚本运行时报错误：/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法 dongwei_6688 shell脚本
    出现原因：windows上写的脚本，直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致 解决办法： 1. 比如文件名为myshell.sh，vim myshell.sh 2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式，如果显示fileformat=dos，证明文件格式有问题 3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了，然后:w
  • 高一上学期难记忆单词 dcj3sjt126com wordenglish
    honest 诚实的；正直的 argue 争论 classical 古典的 hammer 锤子 share  分享；共有 sorrow 悲哀；悲痛 adventure 冒险 error 错误；差错 closet 壁橱；储藏室 pronounce 发音；宣告 repeat 重做；重复 majority 大多数；大半   native 本国的，本地的，本国
  • hibernate查询返回DTO对象，DTO封装了多个pojo对象的属性 frankco POJOhibernate查询DTO
          DTO-数据传输对象；pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。       简单讲：DTO起到业务数据的传递作用，pojo则与持久层数据库打交道。         有时候我们需要查询返回DTO对象，因为DTO
  • Partition List hcx2013 partition
    Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x. You should preserve the original relative order of th
  • Spring MVC测试框架详解——客户端测试 jinnianshilongnian
    上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试，接下来再看看如果测试Rest客户端，对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器，然后发送真实的请求到相应的控制器；这种方式的缺点就是速度慢；自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式，也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器，而是模拟一
  • 关于推荐个人观点 liyonghui160com 推荐系统关于推荐个人观点
        回想起来，我也做推荐了3年多了，最近公司做了调整招聘了很多算法工程师，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，从实践中走过来，我只想说【不是这样的】     第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候，那时候，机器学习和大数据都是没有的概念，什么大数据处理开源软件根本不存在，我们用多台计算机web程序记录用户行为，用.net的w
  • 不间断旋转的动画 pangyulei 动画
    CABasicAnimation* rotationAnimation; rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"]; rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
  • 自定义annotation sha1064616837 javaenumannotationreflect
    对象有的属性在页面上可编辑，有的属性在页面只可读，以前都是我们在页面上写死的，时间一久有时候会混乱，此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大，可以帮我们省去很多代码，让代码看上去简洁。 下面这个例子 主要用到了 1.自定义annotation：@interface，以及几个配合着自定义注解使用的几个注解 2.简单的反射 3.枚举
  • Spring 源码 up2pu spring
    1.Spring源代码 https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x 注：兼容svn检出 2.运行脚本 import-into-eclipse.bat 注：需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7 build.gradle compileJava { sourceCompatibilit
  • 利用word分词来计算文本相似度 yangshangchuan wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
    word分词提供了多种文本相似度计算方式： 方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度 实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity 用法如下： String text1 = "我爱购物"; String text2 = "我爱读书"; String text3 =
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他