Yolo v1论文学习笔记

机器学习(Machine Learning) 七指琴魔御清绝大数据学习
原文链接：http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/42921187希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada
Spike Neural Network Introduction and Research Directions Debug_Snail SNN Neuralnetwork 人工智能 AIGC
1.SNNs是一类神经网络,其中的神经元通过脉冲(spikes)来传递信息,而不是像传统的人工神经网络中那样使用实数值激活。SNNs更接近生物学上的神经系统,因为生物神经元也是通过电信号脉冲来传递信息的。与传统神经网络相比,SNNs具有以下几个特点:更低的功耗-因为只在发生脉冲时才激活神经元,所以整体功耗会比传统神经网络低很多。这使得SNNs很适合应用在对功耗要求非常严格的场景,如边缘计算。时序编
SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language UnknownBody LLM Daily Multimodal 语言模型人工智能自然语言处理
摘要深度学习的最新进展给地震监测带来了革命性变化，但开发一个能在多个复杂任务中表现出色的基础模型仍然充满挑战，尤其是在处理信号退化或数据稀缺的情况时。本文提出SeisMoLLM，这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型，它无需在地震数据集上进行直接预训练，就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。通过精心设计的波形标记化处理和对预训练GPT-2模型的微调，SeisMoLLM在DiTing和
目标检测项目 sho_re 神经网络人工智能 pytorch 目标检测
·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集：PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses)是一个世界级的计算机视觉挑战赛。4大类，20小类VOC2007：9963图片/24640目标VOC2012：23080图片/54900目标·COCO数据集：起源于微软2014
如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制金枝玉叶9 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 深度学习人工智能
如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战。传统的故障诊断方法依赖于预设规则和人工干预，难以应对复杂多变的故障场景。本文提出了一种基于深度学习的故障诊断与恢复机制，通过对大量历史日志、监控数据和故障
成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？ Altair澳汰尔 PhysicsAI 仿真 AI 机器学习 HyperWorks 数据分析
案例简介PhysicsAI™助力HEROMOTOCORP实现设计效率提升99%印度领先的跨国摩托车和踏板车制造商HeroMotoCorpLtd.（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
关于两次项目的学习感悟罗婕斯特大数据
经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。这种模块化的思维方式不仅适用于编程，也可以应用于解决复杂问题时的结构化思考。2.细节决定成败：代码中涉及了许多细节，如数据预处理、学习率调整、损失函数的选择等。这些细节对模型的最终性能有着重要影响。这提醒我们，在解决实际问题时，细节往往决定成败，需要耐心和
Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框 CHERISH_KDX python YOLO 人工智能
使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。美化识别结果中的检测框：在一些目标检测场景中，YOLO检测算法原始的检测框绘制会导致重叠、颜色冲突、字体过大等问题。可以使用该工具进行修改。代码importosimportcv2classcheck_label:def__init__(self,c
大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构 AI智能涌现深度研究 AI大语言模型和知识图谱融合 Python入门实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现，大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的
Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务 AGI大模型与大数据研究院程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法，如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而，这些方法难以处理复杂的语言现象，翻译质量参差不齐。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq
Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密程之编 Python全栈通关秘籍 python 神经网络青少年编程
本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max
【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码云博士的AI课堂大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发大模型微调 deepseek deepspeed python 人工智能 pytorch
深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。其核心目标是提供高吞吐、低内存占用、低成本的分布式训练方案，让数千亿甚至万亿级参数模型的训练成为可能。本文将从DeepSpeed的核心原理、关键组件、代码示例及实现过程详解等方面做详细阐述，帮助读者更好地理解并使用Deep
一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习小圆圆666 深度学习迁移学习人工智能卷积神经网络
文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（
YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt） Sir小珂 YOLO python 深度学习人工智能
1.数据准备首先对原始数据集进行整理，将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中，同时额外新建两个文件夹，用于存放转换完的标签与划分后的数据集。1.1将json格式文件转换为txt格式新建json2txt.py文件，将代码中的文件路径修改为自己的路径。❗❗❗代码中第43行的classes中存放的是自己数据集的分类标签，记得修改成自己的。importjsonimportosfromtqdmimport
基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2 Wis4e 深度学习 pytorch 人工智能
torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常
基于PyTorch的深度学习——机器学习3 Wis4e 深度学习机器学习 pytorch
激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1
深度学习与普通神经网络有何区别？是理不是里深度学习神经网络人工智能
深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。深度学习：强调通过5层以上的深度架构逐级抽象数据特征，包含多层神经网络，层数可能达到几十层甚至上百层。例如，ResNet（2015）包含152个卷积层。二、特征学习方式普通神经网络：特征提取通常依赖人工设计，需要领域专家的经验。这意味着在处
神经网络中梯度计算求和公式求导问题 serve the people 日常琐问神经网络机器学习算法
以下是公式一推导出公式二的过程。表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw_{jk}}=-2(t_k-o_k)\cdot\text{sigmoid}\left(\sum_jw_{jk}\cdoto_j\right)\cdot(1-\tex
AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行小赖同学啊人工智能低空经济人工智能自动化运维
将AI技术引入RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行，从而提高系统的精度、效率和可靠性。以下是AI技术在RTK系统中的应用实例：一、AI技术在RTK系统中的应用场景1.整周模糊度快速解算问题：RTK的核心是解算载波相位的整周模糊度，传统方法耗时较长。AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A
AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路綦枫Maple AI+软件测试人工智能自动化运维
引言：软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天，软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式，已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径，结合技术原理、工具实践与行业趋势，为读者呈现一幅
使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储 dgay_hua 深度学习人工智能 python
技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。ActiveloopDeepLake是专为深度学习设计的数据仓库，可以作为向量存储使用，支持多模态数据的存储和处理，并且可以直接用于细调大型语言模型（LLMs）。此外，它还提供自动版本控制，无需依赖其他服务，兼容主要云服务提供商
基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测机器学习和优化算法多头注意力机制深度学习神经网络人工智能机器学习单变量时序预测 BiLSTM 多头注意力机制
目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！2.需要其他算法的都可以定制！注：1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】2️⃣、评价指标包括:R
大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇 AI大模型应用之禅 DeepSeek R1 &AI大模型与大数据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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）是近年来人工智能领域的一个重要突破。它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。1.1大语言模型的起源大语言模型的起源可以追溯到早期的统计语言
3.10 项目总结不要不开心了 pyqt 深度学习机器学习数据挖掘人工智能
今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例，旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。2.步骤：-数据加载和预处理。-构建神经网络模型。-定义损失函数和优化器。-训练模型并评估其性能。-可视化训练结果。内容分析1.数据加载和预处理：-使用`torchvision.datasets`加载MN
《深度解析DeepSeek-M8：量子经典融合，重塑计算能效格局》程序猿阿伟量子计算
在科技飞速发展的今天，量子计算与经典算法的融合成为了前沿领域的焦点。DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”，宛如一把钥匙，开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门，为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。量子计算，基于量子力学的奇妙特性，如量子比特的叠加与纠缠，展现出了超越经典计算的潜力。量子比特能够同时处于多个状态，实现并行计算，这使得量子计算机在处理某些特定问题时，具备指数级加速
DeepSeek源码解析（2）白鹭凡 deepseek ai
Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。在大模型（如深度学习模型）中，张量扮演着核心角色，具体来说：数据表示：张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。例如，在图像处理中，一张图片可以被表示为一个三维张量（高度、宽度、颜色通道数），而在自然语言处理中，一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量（句子长度、词向量维度
点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练完美代码 3d neo4j 点云
点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。PointNet++是一种流行的深度学习方法，可用于处理点云数据，并在各种任务中取得了良好的性能。在本文中，我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练，并提供相应的源代码。数据集介绍S3DIS数据集是一个常用的用于室内场
PointNet、PointNet++ 基于深度学习的3D点云分类和分割一颗小树x 人工智能感知算法自动驾驶深度学习机器学习 3D点云 PointNet
前言PointNet是直接对点云进行处理的，它对输入点云中的每一个点，学习其对应的空间编码，之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任务，但局部特征提取能力较差，这使得它很难对复杂场景进行分析。PointNet++核心是提出了多层次特征提取结构，有效提取局部特征提取，和全局特征。目录一、PointNet1.1PointNet思路流程1.2Poi
基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现深度学习&目标检测实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪
1.引言烟雾是火灾发生的一个重要早期信号。烟雾检测能够在火灾初期及时识别并报警，为火灾的扑灭争取宝贵的时间。因此，烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。在这篇博客中，我们将介绍如何使用YOLOv5模型进行烟雾检测
计算机视觉｜3D 点云处理黑科技：PointNet++ 原理剖析与实战指南紫雾凌寒 AI 炼金厂 #深度学习 #计算机视觉深度学习计算机视觉 3d cnn PointNet++3d云 3d云数据
一、引言在当今数字化与智能化快速发展的时代，3D点云处理技术在多个前沿领域中发挥着重要作用。特别是在自动驾驶和机器人视觉等领域，这项技术已成为实现智能化的关键支撑。以自动驾驶为例，车辆需要实时感知周围复杂的环境信息，包括行人、车辆、交通标志和路况等。3D点云数据能够提供高精度的三维空间信息，使自动驾驶车辆更准确地识别和定位周围物体，从而做出安全、合理的行驶决策。在城市街道上，自动驾驶车辆通过3D点
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mysql高级特性之数据分区 annan211 java 数据结构 mongodb 分区 mysql
mysql高级特性 1 以存储引擎的角度分析，分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。 2 分区的原理分区表由多个相关的底层表实现，这些底层表也是由句柄对象表示，所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎)，分区表的索引只是
JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数 chiangfai js 地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){ var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)"); var r = window.location.search.substr(1).match(reg); if(r!=null
怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表) Array_06 powerDesigner
================================================== 1、打开PowerDesigner12，在菜单中按照如下方式进行操作 file->Reverse Engineer->DataBase 点击后，弹出 New Physical Data Model 的对话框 2、在General选项卡中 Model name:模板名字，自
logbackのhelloworld 飞翔的马甲日志 logback
一、概述 1.日志是啥？当我是个逗比的时候我是这么理解的：log.debug()代替了system.out.print(); 当我项目工作时，以为是一堆得.log文件。这两天项目发布新版本，比较轻松，决定好好地研究下日志以及logback。传送门1：日志的作用与方法： http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log 上面的作
新浪微博爬虫模拟登陆随意而生新浪微博
转载自：http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235 近来由于毕设需要，重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲，希望下边的总结能够帮助后来的同学们。现行版的模拟登陆与以前相比，最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
synchronized 香水浓 java thread
Java语言的关键字，可用来给对象和方法或者代码块加锁，当它锁定一个方法或者一个代码块的时候，同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时，一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而，当一个线程访问object的一个加锁代码块时，另一个线程仍然
maven 简单实用教程 AdyZhang maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9，注意maven2和maven1有很大区别，阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源见官方网站；The 5 minute test，官方简易入门文档；Getting Started Tutorial，官方入门文档；Build Coo
Android 通过 intent传值获得null aijuans android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错，空指针,我是getMap方法进行传值，代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9 public void getMap(View view){ Intent i =
apache 做代理报如下错误：The proxy server received an invalid response from an upstream baalwolf response
网站配置是apache＋tomcat,tomcat没有报错，apache报错是： The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
Tomcat6 内存和线程配置 BigBird2012 tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区（在windows server 2008 下时间少了8个小时）在Tomcat上运行j2ee项目代码时，经常会出现内存溢出的情况，解决办法是在系统参数中增加系统参数： window下，在catalina.bat最前面 set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
Karam与TDD bijian1013 Karam TDD
一.TDD 测试驱动开发（Test-Driven Development,TDD）是一种敏捷（AGILE）开发方法论，它把开发流程倒转了过来，在进行代码实现之前，首先保证编写测试用例，从而用测试来驱动开发（而不是把测试作为一项验证工具来使用）。 TDD的原则很简单： a.只有当某个
[Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States bit1129 zookeeper
public enum States { CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用，客户端处于尝试链接状态 ASSOCIATING, //？？？ CONNECTED, //链接建立，可以与Zookeeper服务器正常通信 CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态，只读模式可以在
【Scala十四】Scala核心八：闭包 bit1129 scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
android发送json并解析返回json ronin47 android
package com.http.test; import org.apache.http.HttpResponse; import org.apache.http.HttpStatus; import org.apache.http.client.HttpClient; import org.apache.http.client.methods.HttpGet; import
一份IT实习生的总结 brotherlamp PHP php资料 php教程 php培训 php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了，现在可能不算是真正意义上的实习吧，因为现在自己才大三，在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是，我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么，这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把，让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1，3，9。。。3^N。将重物放到天平左侧，问在两边如何添加砝码 bylijinnan java
public class ScalesBalance { /** * 题目： * 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1，3，9。。。3^N。（假设N无限大，但一种重量的砝码只有一个） * 将重物放到天平左侧，问在两边如何添加砝码使两边平衡 * * 分析： * 三进制 * 我们约定括号表示里面的数是三进制，例如 47=(1202
dom4j最常用最简单的方法 chiangfai dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip 解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
简单HBase笔记 chenchao051 hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求描述：可以缓存客户端的请求，以此来减少RPC的次数，但是缓存只是被存在一个ArrayList中，所以多线程访问时不安全的。可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。默认关闭。二、Scan的Caching 描述： next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES daizj mysql mysqdump 导数据
　　执行　mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql　导出表时，会报 mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES 解决
CSS渲染原理 dcj3sjt126com Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多，有的人也许不知道css是怎么去工作的，写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢？当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时，是否应该多了解一下呢？一、浏览器的发展与CSS
《阿甘正传》台词 dcj3sjt126com
Part Ⅰ: 《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白 Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
Java处理JSON dyy_gusi json
Json在数据传输中很好用，原因是JSON 比 XML 更小、更快，更易解析。在Java程序中，如何使用处理JSON，现在有很多工具可以处理，比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson，具体使用如下： 1、读取json然后处理 class ReadJSON { public static void main(String[] args)
win7下nginx和php的配置 geeksun nginx
1. 安装包准备 nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip php：从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip， php是免安装文件。 RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口 2. 配置 # java用8080端口做应用服务器，nginx反向代理到这个端口即可 p
基于2.8版本redis配置文件中文解释 hongtoushizi redis
转载自： http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167 在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
第五章常用Lua开发库3-模板渲染 jinnianshilongnian nginx lua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景，比如像京东商品详情页，其页面逻辑是非常复杂的，需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎，如目前我在使用的lua-resty-template，可以渲染很复杂的页面，借助LuaJIT其性能也是可以接受的。如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话，应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行；而lua-r
JZSearch大数据搜索引擎颠覆者 JavaScript
系统简介：大数据的特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。大数据搜索引
10招让你成为杰出的Java程序员 pda158 java 编程框架
如果你是一个热衷于技术的 Java 程序员，那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。　　 1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则　　对于 Java 程序员，深刻理解 Object Oriented Programming（面向对象编程）这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础，就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
tomcat之oracle连接池配置小网客 oracle
tomcat版本7.0 配置oracle连接池方式：修改tomcat的server.xml配置文件： <GlobalNamingResources> <Resource name="utermdatasource" auth="Container" type="javax.sql.DataSou
Oracle 分页算法汇总 vipbooks oracle sql 算法 .net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法，大家那里还有没有其他好的算法没？我们大家一起分享一下！ -- Oracle 分页算法一 select * from ( select page.*,rownum rn from (select * from help) page -- 20 = (currentPag

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