【深度学习】Yolov8 区域计数

深度学习笔记——模型部署好评笔记深度学习笔记深度学习笔记人工智能 transformer 模型部署大模型部署大模型
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文简要概括模型部署的知识点，包括步骤和部署方式。文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务。模型部署的流程涉及模型的封装、部署环境的选择、部
基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用 KY_chenzhao python 机器学习深度学习气象
1.背景与目标ENSO（ElNiño-SouthernOscillation）是全球气候系统中最显著的年际变率现象之一，对全球气候、农业、渔业等有着深远的影响。准确预测ENSO事件的发生和发展对于减灾防灾具有重要意义。近年来，深度学习技术在气象领域得到了广泛应用，其中长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据方面的优势，被广泛用于ENSO预测。2.数据准备数据来源包括NOAA（美国国家海洋和
基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南：基于MetNet 模型 AI_DL_CODE 深度学习人工智能 MetNet 天气预测 python
摘要：本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测，重点介绍了MetNet模型。首先，文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。接着，详细介绍了MetNet模型的基本架构、特点以及与其他气象预测模型的对比。然后，通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用，包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后，文章总结了MetNet模型的优势与挑战，并展望了深度学习在气象领域
国自然青年项目｜基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究｜基金申请·25-01-20 罗小罗同学基金申请医学人工智能人工智能国自然
小罗碎碎念今天和大家分享一份国自然青年项目，项目执行期为2021-2023年，直接费用为24万。项目聚焦乳腺癌分子分型预测，综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。通过提出一系列创新算法，如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等，实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测，并开发
使用 PyTorch 从头开始构建您自己的 Llama 3 架构子然在打码 pytorch llama 人工智能
https://www.aisolink.com/build-your-own-llama-3-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南，介绍如何使用PyTorch从头开始构建Llama3模型的完整架构，并对自定义数据集进行训练和推理。文章涵盖了构建输入块、解码器块和输出块的步骤，并提供了相应的代码示例。最终目标是构建一个功能齐
深度学习乐园智能零售柜商品识别 Java先进事迹深度学习零售人工智能
1.项目简介本项目专注于智能零售柜商品识别，是为第六届信也科技杯图像算法大赛设计的方案。其核心目标是利用深度学习技术，实现对顾客选购商品的精准识别和自动化结算。当商品被放置在指定区域时，系统应自动检测并识别每件商品，生成购物清单并计算总价格，提升零售柜的自动化与便利性。此类智能系统在不需要售货员的情况下即可进行商品识别和结算，相较于传统的硬件分隔、重量判断、顾客行为监测、或射频识别技术，这种方法不
YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等挂科边缘 YOLOv8改进 YOLO 目标检测人工智能计算机视觉深度学习
摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块（DiverseBranchBlock，DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化，从而增强单个卷积的表示能力。在训练后，DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同，DBB在保持宏观架构的
YOLOv10改进，YOLOv10改进主干网络为GhostNetV3(2024年华为的轻量化架构，全网首发)，助力涨点挂科边缘 YOLOv10改进 YOLO 计算机视觉目标检测人工智能 python 深度学习
摘要GhostNetV3是由华为诺亚方舟实验室的团队发布的，于2024年4月发布。摘要：紧凑型神经网络专为边缘设备上的应用设计，具备更快的推理速度，但性能相对适中。然而，紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型，这忽略了它们在模型容量上的差异，可能阻碍紧凑型模型的性能提升。在本文中，通过系统地研究不同训练成分的影响，我们介绍了一种用于紧凑型模型的强大训练策略。我们发现，适当的重参数化和知识蒸馏设计对
【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码) YOLO大师 YOLO 论文阅读
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络（CNNs）由于有限的内存和计算资源而变得困难。特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性，但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块，
快速上手：C OpenCvSharp Yolov8 人脸关键点检测工具卢枫岱
快速上手：C#OpenCvSharpYolov8人脸关键点检测工具COpenCvSharpYolov8FaceLandmarks.rar项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/4d2a0项目介绍在当今的数字化时代，人脸识别和关键点检测技术已经成为许多应用的核心组成部分。无论是安防监控、人机交互还是虚拟现实，准确且高效的人脸关键点检测都是不可或缺的。
在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？ cda2024 pytorch 人工智能 python
在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题，并提供多种解决方案，帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集，被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中，D
wandb 羊羊12312额3 python
PSE:\GitHub\yolov5-6.0>wandbinitLet'ssetupthisdirectoryforW&B!wandb:Networkerror(ProxyError),enteringretryloop.Aborted!PSE:\GitHub\yolov5-6.0>wandbinitLet'ssetupthisdirectoryforW&B!wandb:Networkerror(
YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-model.py 红色的山茶花 YOLO 笔记深度学习
model.pyultralytics\engine\model.py目录model.py1.所需的库和模块2.classModel(nn.Module):1.所需的库和模块#UltralyticsYOLO,AGPL-3.0licenseimportinspectimportsysfrompathlibimportPathfromtypingimportUnionimportnumpyasnpim
ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星郎轶诺
ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术。然而，传统的固定大小的卷积核无法灵活适应不同区域的信息密度。针对这一问题，ACNet（AdaptiveConvolutionNetwork）项目应运而生，它引入了一种新型的自适应卷积层，旨在
自适应神经网络架构：原理解析与代码示例 chian-ocean 机器学习神经网络人工智能深度学习
个人主页：chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构：深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展，传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应，导致了过拟合或欠拟合的问题。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks,ANN）为此提供了一种新的解决方案，它可以根据数据特征和训练情况自动调整网络结构，从
全面解析NVIDIA显卡：从入门级到旗舰级显卡详解花千树-010 大模型人工智能算法智能电视
在选择显卡时，了解不同显卡的性能和适用场景是非常重要的。无论你是预算有限的入门用户，还是追求极致性能的游戏玩家，亦或是专业的内容创作者和深度学习研究人员，NVIDIA都有适合你的显卡。本篇博文将详细列举NVIDIA显卡的各项配置，从低到高逐一整理，并给出适用的使用场景。入门级显卡NVIDIAGeForceGT1030CUDA核心数:384基础频率:1227MHz加速频率:1468MHz显存:2GB
直播预告丨精度优于AlphaFold，基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测
「MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳，来自学术界的反超：基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测」。蛋白质的功能取决于其独特的三维结构，近年来，基于深度学习等人工智能技术的蛋白质结构预测发展迅猛，AlphaFold甚至获得了2024年诺贝尔化学奖
AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命前端
近年来，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的进展，特别是以大型语言模型为代表的AI技术，在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。然而，深度学习先驱杨立昆（YannLeCun）却对现有的AI系统提出了尖锐的批评，他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”，缺乏对真实世界的理解和常识。这引发了人们对AI未来发展方向的思考，也为我们探讨AI代码生成工具，以及AI技术对人类社会的影响提供了新的视角。
AscendC从入门到精通系列（四）使用Pybind调用AscendC算子人工智能深度学习
如果已经通过AscendC编程语言实现了算子，那该如何通过pybind进行调用呢？1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。对于自定义算子工程，需要使用PyTorchAscendAdapter中的OP-Plugin算子插件对功能进行扩展，让torch可以直接调用自定义算子包中的算子，详细内容可以参考PyTo
【TVM 教程】内联及数学函数
ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：TianqiChen尽管TVM支持基本的算术运算，但很多时候，也需要复杂的内置函数，例如exp取指函数。这些函数是依赖target系统的，并且在不同target平台中可能具有不同的名称。本教程会学习到如何调用这些target-spe
YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务挂科边缘 YOLOv9改进目标检测人工智能计算机视觉 YOLO
摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享
YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等挂科边缘 YOLOv8改进 YOLO 目标检测人工智能计算机视觉深度学习
摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享
yoloV8训练标注数据生成模型安陆米香目标检测计算机视觉 YOLO 目标检测计算机视觉
1、标注工具：vott2、yoloV82.1仓库地址https://github.com/ultralytics/ultralytics2.2参考教程文档文档地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics/wiki3、数据集|标注数据格式3.1数据集格式【coco128】3.1.1下载地址：https://cocodataset.org/#downloa
YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-loaders.py 红色的山茶花 YOLO 笔记深度学习
loaders.pyultralytics\data\loaders.py目录loaders.py1.所需的库和模块2.classSourceTypes:3.classLoadStreams:4.classLoadScreenshots:5.classLoadImagesAndVideos:6.classLoadPilAndNumpy:7.classLoadTensor:8.defautocast
基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用 2025年数学建模美赛 YOLO 深度学习人工智能目标跟踪目标检测
引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中，商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术，售货机可以在商品售出后自动更新库存，并提供准确的商品信息反馈。然而，在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题，尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模
【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用丶2136 AI 分类人工智能损失函数
引言在深度学习中的分类问题中，类别不平衡问题是常见的挑战之一。尤其在面部表情分类任务中，不同表情类别的样本数量可能差异较大，比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。为了有效解决类别不平衡问题，Class-balancedExponentialFocalLoss(CEFL)和Class-balancedExponen
水稻穗检测数据集VOC+YOLO格式6038张1类别 FL1623863129 数据集 YOLO 深度学习机器学习
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)：6038标注数量(xml文件个数)：6038标注数量(txt文件个数)：6038标注类别数：1标注类别名称:["daosui"]每个类别标注的框数：daosui框数=117696总框数：117696使用标注工具：labe
torch.utils.data.Dataset()和torch.utils.data.DataLoader() 我叫罗泽南深度学习 python
torch.utils.data.Dataset()和torch.utils.data.DataLoader()是Pytorch中处理数据集和批量加载数据的重要工具。下面将详细介绍它们的作用、用法，并通过一个简单的例子来演示如何使用它们。torch.utils.data.Dataset()Dataset是Pytorch数据加载的基类，用于表示一个数据集。用户可以继承Dataset类并实现其两个方法
交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）我叫罗泽南深度学习人工智能
原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下：CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代和老莫一起学AI 人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景，展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策，并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗：精准辅助，提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析，能够协助医生进行更为精准的诊断。例如，百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
apache 安装linux windows 墙头上一根草 apache inux windows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装，另外一种就是通过yum 安装，此中安装方式，需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre 1，安装 apr 下载地址：htt
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别 Cb123456 match_parent fill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别: 1）fill_parent 设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展，以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。 2） wrap_conte
网页自适应设计天子之骄 html css 响应式设计页面自适应
网页自适应设计网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起，更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小，需要设计几套css样式，用js脚本判断窗口大小，选择加载。结构臃肿，加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习，有所心得，故分享于此，加强交流，共同进步。同时希望对大家有所
[sql server] 分组取最大最小常用sql 一炮送你回车库 SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
ImageIO写图片输出到硬盘 3213213333332132 java image
package awt; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imagei
自己的String动态数组宝剑锋梅花香 java 动态数组数组
数组还是好说，学过一两门编程语言的就知道，需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来，比如声明一个字符串类型的数组：String str[]=new String[10]; 但是问题就来了，每次都是大小确定的数组，我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢？动态数组就这样应运而生，龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组，并非用的ArrayList 看看字符
pinyin4j工具类 darkranger .net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号：大中小引入pinyin4j-2.5.0.jar包: pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包，主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音，功能强悍，下面看看如何使用pinyin4j。本人以前用AscII编码提取工具，效果不理想，现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美，
StarUML学习笔记----基本概念 aijuans UML建模
介绍StarUML的基本概念，这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。模型、视与图（Model, View and Diagram） &
Activiti最终总结 avords Activiti id 工作流
1、流程定义ID：ProcessDefinitionId，当定义一个流程就会产生。 2、流程实例ID：ProcessInstanceId，当开始一个具体的流程时就会产生，也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。 3、TaskId，每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。 4、TaskDefinitionKey和（ActivityImpl activityId
从省市区多重级联想到的，react和jquery的差别 bee1314 jquery UI react
在我们的前端项目里经常会用到级联的select，比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省，点击省加载市，点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。针对这种场景，如果我们使用jquery来实现，要考虑很多的问题，数据部分，以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区，这时候我切换省，要把市重新初始化数据，然后区域的部分要从页面
Eclipse快捷键大全 bijian1013 java eclipse 快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
js 笔记函数征客丶 JavaScript
一、函数的使用 1.1、定义函数变量 var vName = funcation(params){ } 1.2、函数的调用函数变量的调用： vName(params); 函数定义时自发调用：(function(params){})(params); 1.3、函数中变量赋值 var a = 'a'; var ff
【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二 bit1129 scala
1. Some操作在下面的代码中，使用了Some操作：if (self.partitioner == Some(partitioner))，那么Some(partitioner)表示什么含义？首先partitioner是方法combineByKey传入的变量， Some的文档说明： /** Class `Some[A]` represents existin
java 匿名内部类 BlueSkator java匿名内部类
组合优先于继承 Java的匿名类，就是提供了一个快捷方便的手段，令继承关系可以方便地变成组合关系继承只有一个时候才能用，当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。内部类不是很好理解，但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成，而内部类相
盗版win装在MAC有害发热，苹果的东西不值得买，win应该不用 ljy325 游戏 apple windows XP OS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688 Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题: 1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序！貌似显卡跑游戏发热一样，按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响! 2.反观安装了Mac os的展示机，发热量很小，运行了1天温度也没有那么高 &nbs
读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder 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/ /** * 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示（GoF） * 个人理解： * 构建一个复杂的对象，对于创建者（Builder）来说，一是要有数据来源(rawData)，二是要返回构
JIRA与SVN插件安装 chenyu19891124 SVN jira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上，这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。 1.下载svn与jira插件安装包，解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1) 2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
常用数学思想方法 comsci 工作
对于搞工程和技术的朋友来讲，在工作中常常遇到一些实际问题，而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题，那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具，而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法，仅供学习和参考函数思想　　把某一数学问题用函数表示出来，并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
pl/sql集合类型 daizj oracle 集合 type pl/sql
--集合类型 /* 单行单列的数据，使用标量变量单行多列数据，使用记录单列多行数据，使用集合（。。。） *集合：类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表（pl/sql table）、嵌套表（Nested Table）、变长数组（VARRAY）等 */ /* --集合方法 &n
[Ofbiz]ofbiz初用 dinguangx 电商 ofbiz
从github下载最新的ofbiz（截止2015-7-13），从源码进行ofbiz的试用 1. 加载测试库 ofbiz内置derby，通过下面的命令初始化测试库 ./ant load-demo (与load-seed有一些区别) 2. 启动内置tomcat ./ant start 或 ./startofbiz.sh 或 java -jar ofbiz.jar &
结构体中最后一个元素是长度为0的数组 dcj3sjt126com c gcc
在Linux源代码中，有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组，如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体： struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
Linux cp 实现强行覆盖 dcj3sjt126com linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest，即使加了-f也是不能强行覆盖的，这时怎么回事的呢？一两个文件还好说，就输几个yes吧，但是要是n多文件怎么办，那还不输死人呢？下面提供三种解决办法。方法一我们输入alias命令，看看系统给cp起了一个什么别名。 [root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
Memcached(一)、HelloWorld frank1234 memcached
一、简介高性能的架构离不开缓存，分布式缓存中的佼佼者当属memcached，它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中，而获取的时候也到相同的服务器中获取，由于不需要做集群同步，也就省去了集群间同步的开销和延迟，所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用，具有更强的横向伸缩能力。二、客户端选择一个memcached客户端，我这里用的是memc
Search in Rotated Sorted Array II hcx2013 search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed? Would this affect the run-time complexity? How and why? Write a function to determine if a given ta
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API jinnianshilongnian spring4 generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API Spring4新
CentOS安装JDK liuxingguome centos
1、行卸载原来的： [root@localhost opt]# rpm -qa | grep java tzdata-java-2014g-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64 java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64 [root@localhost
二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素 OpenMind 二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。用数学语言描述如下：p满足 (1),对任意的x1，x2，y，如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y); (2),对任意的x，y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2); 2,问题：给定满足1的数组p和一个整数k，求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k? 3,算法分析： (
java 随机数 Math与Random SaraWon java Math Random
今天需要在程序中产生随机数，知道有两种方法可以使用，但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚，看到一篇文章是关于的，觉得写的还挺不错的，原文地址是 http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers 产生1到10之间的随机数的两种实现方式： //Math Math.roun
oracle创建表空间 tugn oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf' size 32m autoextend on next 32m maxsize 2048m extent m
使用Java8实现自己的个性化搜索引擎 yangshangchuan java superword 搜索引擎 java8 全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号

【深度学习】Yolov8 区域计数

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