- 百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署(python)
代码能跑就可以
百度目标检测python学习计算机视觉笔记
部署目标检测模型前,需要配置好paddlepaddle的环境:开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同,如下(直接放置部署和测试代码):importpaddle.inferenceimportcv2importnumpyasnpimporttimefrompaddle.inferenceimportConfig
- [数据集][目标检测]安检x光危险物品识别检测数据集VOC+YOLO格式9551张12类别
FL1623863129
数据集目标检测YOLO深度学习
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):9551标注数量(xml文件个数):9551标注数量(txt文件个数):9551标注类别数:12标注类别名称:[“Cans”,“CartonDrinks”,“GlassBottle”,“PlasticBottle”,“S
- 基于yolov8的玉米病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的玉米病害检测系统是一款利用前沿深度学习技术开发的智能农业工具。该系统以YOLOv8为核心算法,通过大量玉米病害图片的训练,能够精准识别玉米害虫病害。该系统具备高效、准确的检测能力,支持图片、批量图片、视频以及实时摄像头等多种输入方式,为农户提供了极大的便利。用户只需简单操作,即可快速获取病害识别结果及相应的防治建议,有助于及时采取措施,有效控制病害扩散,提升农业生产的
- Datawhale AI夏令营第五期CV Task02
m0_60530253
人工智能深度学习
一、yolo模型介绍YOLO,全称为"YouOnlyLookOnce",是一种流行的实时目标检测算法,由JosephRedmon等人于2015年首次提出。YOLO的核心思想是将目标检测任务视为一个单一的回归问题,直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。这种设计使得YOLO能够以非常快的速度进行目标检测,同时保持较高的精度,特别适合需要实时处理的应用场景。YOLO算法的一个显著特点是它在单个网络
- Datawhale AI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记--初识yolo模型
切记 我是一个 温柔的 刀客
YOLO目标检测机器学习
DatawhaleAI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记–初识yolo模型作者:福州大学我是一个温柔的刀客2024/8/221.赛题简介本赛题最终目标是开发一套智能识别系统,能够自动检测和分类城市管理中的违规行为。该系统应利用先进的图像处理和计算机视觉技术,通过对摄像头捕获的视频进行分析,自动准确识别违规行为,并及时向管理部门发出告警,以实现更高效的城市管理。本质上是属于CV中的目标检测
- YOLOv8改进 | 主干篇 | YOLOv8引入MobileNetV4
小李学AI
YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测人工智能机器学习神经网络
1.MobileNetV4介绍1.1摘要:我们推出了最新一代的MobileNet,称为MobileNetV4(MNv4),具有适用于移动设备的通用高效架构设计。在其核心,我们引入了通用倒瓶颈(UIB)搜索块,这是一种统一且灵活的结构,融合了倒瓶颈(IB)、ConvNext、前馈网络(FFN)和新颖的额外深度(ExtraDW)变体。除了UIB之外,我们还推出了MobileMQA,这是一个专为移动加速
- 【目标检测数据集】塑料瓶玻璃瓶检测数据集5378张2类VOC+YOLO格式
国产bug零零柒
数据集目标检测YOLO塑料瓶数据集玻璃瓶
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):5378标注数量(xml文件个数):5378标注数量(txt文件个数):5378标注类别数:2标注类别名称:["glass-bottle","plastic-bottle"]每个类别标注的框数:glass-bottle框
- YOLOv8中的C2f模块代码详解
王了了哇
YOLO计算机视觉
C2f模块代码详解1.C2f模块组成2.C2f模块作用3.具体流程4.代码实现5.关键组件和参数说明6.运行流程7.输入输出示例 在YOLOv8网络结构中,C2F模块(CSPBottleneckwith2Convolutions)是一个关键组件,用于实现跨阶段部分聚合(CrossStagePartialFusion)。 YOLOv8整体网络结构图: 其中C2f的模块结构如下图所示: Bot
- Official pytorch implementation of “Mamba-YOLO:SSMs-based for Object Detection”
weixin_42918943
pytorchYOLO目标检测
#pipinstallrequiredpackagescondacreate-nmambayolo-ypython=3.11condaactivatemambayolopip3installtorch===2.3.0torchvisiontorchaudiopipinstallseabornthoptimmeinopscdselective_scan&&pipinstall.&&cd..pipin
- 【小本本笔记】yolov8跑模型缓慢,内存提示不足?
hhhhhhkkkyyy
笔记人工智能深度学习
GPU-mem=0跑模型跑的慢,gpu-mem=0是什么意思。说明没有在gpu上面跑,解决方法:GPU内存不足,可以去扩大虚拟内存,在控制面板/系统和安全/系统/高级系统设置/在性能的设置里面去增加虚拟内存来解决(我是通过这个解决了)减小batch-size减少对gpu的负载降低图片分辨率减少对gpu内存负载使用更小的模型升级gpu,使用更高端的gpuopencv内存不足解决OpenCVError
- 【论文笔记】:LAYN:用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络
hhhhhhkkkyyy
论文阅读目标检测YOLO
背景针对嵌入式设备对目标检测算法的需求,大多数主流目标检测框架目前缺乏针对小目标的具体改进,然后提出的一种轻量级多尺度注意力YOLOv8小目标检测算法。小目标检测精度低的原因随着网络在训练过程中的加深,检测到的目标容易丢失边缘信息和灰度信息等。获得高级语义信息也较少,图像中可能存在一些噪声信息,误导训练网络学习不正确的特征。映射到原始图像的感受野的大小。当感受野相对较小时,空间结构特征保留较多,但
- 【目标检测数据集】家禽家畜检测数据集25234张7类VOC+YOLO格式(鸡鸭鹅牛羊猪狗数据集)
熬夜写代码的平头哥∰
数据集目标检测YOLO人工智能
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):25234标注数量(xml文件个数):25234标注数量(txt文件个数):25234标注类别数:7标注类别名称:["cattle","chicken","dog","duck","goat","goose","pig"
- 基于yolov8的课堂行为检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的课堂行为检测系统是现代教育技术的创新应用,该系统利用YOLOv8这一先进的深度学习算法,实现了对学生课堂行为的自动、高效和精准监测。YOLOv8在目标检测领域以其卓越的性能和速度著称,通过对学生上课视频或实时摄像头的输入进行深度分析,系统能够准确识别学生的多种行为,如举手、阅读、写作、使用手机、低头等。该系统不仅提高了课堂监测的效率和准确性,还具备实时反馈功能,帮助教
- YOLOv9独家改进:一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer
AI小怪兽
YOLOv9魔术师YOLOtransformer深度学习开发语言人工智能python
本文独家改进:轻量化改进之高效移动应用的卷积加性自注意VisionTransformer,构建了一个新颖且高效实现方式——卷积加性相似度函数,并提出了一种名为卷积加性标记混合器(CATM)的简化方法来降低计算开销《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【SPPEL
- 设备仪器仪表盘读数识别系统 YOLOv5
燧机科技SuiJi
YOLO机器学习人工智能深度学习
设备仪器仪表盘读数识别系统基于YoLov8网络模型智能视觉分析技术,设备仪器仪表盘读数识别系统自动识别指针型仪表读数。设备仪器仪表盘读数识别系统对工业仪表盘数据进行实时读取,不需人为干预当监测到指针仪表读数数据异常时,立即自动抓拍告警提醒后台值班管理人员及时处理,避免意外的发生。设备仪器仪表盘读数识别系统主要适用于油田、工厂等场景需要值班人员及时统计指针仪表读数信息。设备仪器仪表盘读数识别系统通过
- 宇宙公民第13期高效阅读蜕变营作业打卡第一天
_郡主_
第一课建立全新的高效阅读态度一、想成为精英,要先有精英的模样(一)精英的态度积极主动《高效能人士的七个习惯》你的人生你才是百分百的负责人。给予他人0期待。不要情绪内耗。勇敢谈钱。你想要什么样人生,你先成为那个人。(二)精英的方法持续思考、说、写不要无效的努力:光听不说不输出(三)精英的语言多用WOW!哇哦!(四)精英的标准积极给予答案设立2mm的精英全新标准Yolo!Youon
- YoloV8改进策略:主干网络改进|使用YoloV8实现多任务检测|基于MobileNetV4实时与通用多任务检测模型的改进
AI智韵
YOLO网络
摘要在自动驾驶领域,高精度、轻量级和实时响应是三个至关重要的要求。本文介绍了一种基于MobileNetV4的改进版A-YOLOM(AdaptiveYOLOMulti-task)模型,该模型旨在进一步提升实时性能,同时保持对目标检测、可行驶区域分割和车道线分割任务的高精度处理能力。通过替换原A-YOLOM模型中的YOLOv8骨干网络为MobileNetV4,我们成功降低了模型复杂度,显著提升了推理速
- yolov7的参数量、计算量、 parameters、 parameters网络结构怎么查看
qhchao
YOLO
一、首先找到YOLOv7的models文件夹,找到yolo脚本,点击它。2.将yolo脚本点开后,拉倒最下面。将cfg后面的·参数更改一下,运行yolo.py脚本,就可以看到参数量和计算量等参数啦
- DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)
吾名招财
人工智能MFC界面应用dnnopencv神经网络
DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)前言相关介绍1,登录界面:2,主界面:3,部分功能演示如下(1)识别网络图片(2)GoogleNet分类(3)人脸识别(4)SSD目标检测(5)FasterRCNN目标检测资源链接(含源码)前言 还记得上学那会儿刚学完几个深度学习模型的C++简单部署应用,当时特别兴奋,外加那会儿还能自己写界面生成应用程序了,就想着做一个
- 基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿深度学习与计算机视觉技术的智能监控系统。该系统利用YOLOv8这一尖端的目标检测模型,结合云计算与自动化图像处理技术,实现对工地、化工厂、煤矿等高风险作业区域工作人员安全装备穿戴情况的实时监控。该系统能够无死角地检测工作人员是否按规定佩戴安全帽、反光衣及护目镜,有效提高了安全管理的效率和准确性。一旦系统识别到未按规定穿戴安
- YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入SimAM注意力机制
小李学AI
YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测人工智能机器学习神经网络
1.SimAM介绍1.1摘要:在本文中,我们提出了一个概念上简单但非常有效的卷积神经网络(ConvNets)注意力模块。与现有的通道和空间注意力模块相比,我们的模块为层中的特征图推断3D注意力权重,而不向原始网络添加参数。具体来说,我们基于一些著名的神经科学理论,提出优化能量函数来找到每个神经元的重要性。我们进一步推导了能量函数的快速封闭式解决方案,并表明该解决方案可以用不到十行代码来实现。该模块
- Datawhale AI夏令营
于弋gg
人工智能计算机视觉python
一、分析CV识别任务任务分析自己研究生期间做过的大多是无监督任务,监督任务做的很少。比如,之前用过yolov5做过滑动验证码的识别,给滑动验证码的缺口打标签是项耗时费力的工作。本次任务相同,是给非机动车、机动车打标签。frame_id:不同帧event_id:一帧里面出现的不同车辆idbbox:车辆位置模型输入输出猜测1)如果识别车辆很容易,那么输入原始音频x,标出每帧的位置作为输出,记为y。放进
- 基于深度学习的金属锈蚀检测系统详细实施指南
A等天晴
计算机视觉深度学习人工智能
1.项目背景与目标设定金属锈蚀是工业领域面临的一个普遍问题,它可能导致结构失效、安全隐患和巨大的经济损失。传统的锈蚀检测方法通常依赖人工视觉检查,这种方法不仅耗时耗力,而且容易受到人为因素的影响,导致检测结果不一致或遗漏重要的锈蚀区域。随着深度学习技术的快速发展,特别是在计算机视觉领域的突破,我们现在有能力开发出更加高效、准确的自动化锈蚀检测系统。这个项目的主要目标是构建一个基于最新YOLO(Yo
- Yolov8和杂草检测
Diros1g
YOLO
1.网址收集Yolov8官方网站:Train-UltralyticsYOLODocsgithub非官方介绍教程网站:【YOLOv8系列】(二)YOLOv8环境配置,手把手嘴对嘴保姆教学-CSDN博客【YOLOv8系列】(三)YOLOv8应用实践:从识别到分类再到分割的全方位视觉解决方案-CSDN博客【YOLOv8系列】(四)YOLOv8使用自己的数据集进行模型训练,成就感满满_yolov8训练自己
- 基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO人工智能
【算法介绍】基于YOLOv8的脑肿瘤检测系统是一项前沿的医疗应用,该系统利用YOLOv8这一高效的目标检测算法,实现对脑肿瘤病灶的快速、准确识别。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,不仅继承了前代版本在速度和精度上的优势,还通过改进的网络结构和优化策略,进一步提升了模型性能。在脑肿瘤检测中,YOLOv8通过深度学习技术,自动从脑部图像中提取特征,并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
- DataWhale AI夏令营 2024大运河杯-数据开发应用创新赛-task2
十分钟ll
DataWhaleAI夏令营人工智能目标跟踪计算机视觉DataWhale竞赛大运河杯机器学习
DataWhaleAI夏令营2024大运河杯-数据开发应用创新赛YOLO(YouOnlyLookOnce)上分心得分享YOLO(YouOnlyLookOnce)YOLO算的上是近几年最火的目标检测模型了,被广泛的应用在工业、学术等领域。YOLOv1(YouOnlyLookOnce第一版)于2016年由JosephRedmon等人在其论文《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-T
- [数据集][目标检测]电力场景输电线均压环歪斜检测数据集VOC+YOLO格式303张2类别
FL1623863129
数据集目标检测YOLO人工智能
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):303标注数量(xml文件个数):303标注数量(txt文件个数):303标注类别数:2标注类别名称:["normal","skew"]每个类别标注的框数:normal框数=161skew框数=305总框数:466使用标
- 太阳能电池板缺陷数据集
计算机视觉从业者
数据集计算机视觉太阳能电池板数据集QQ767172261
太阳能电池板缺陷数据集,4500张,包含txt和xml两种格式。yolov5yolov7yolov8可直接训练太阳能电池板电致发光数据集PVEL-AD数据集,其中,包含36,543张具有各种内部缺陷和异构背景的近红外图像,其中包含1类无异常图像和具有12个不同类别的异常缺陷图像,例如裂纹(线状和星状)、断栅、黑芯、未对准、粗线、划痕、碎片、断角和材料缺陷。此外,为12种类型的缺陷提供了4500张图
- 工地工程车分类检测数据集 6300张 带标注 voc yol
计算机视觉从业者
数据集分类人工智能机器学习工地工程车汽车
数据集特点类型:工地工程车分类检测数据集。格式:VOC和YOLO格式,适用于训练目标检测模型。规模:共包含6300张图像。标注:使用.xml(VOC格式)和.txt(YOLO格式)文件进行标注,每个文件对应一张图像,标注格式分别为VOC和YOLO格式。类别:包含多种工地工程车辆类别。质量:数据集标注准确,涵盖了多种工地环境下的工程车辆。数据集组成训练集:用于训练模型,包含约5000张图像。验证集:
- Yololov5+Pyqt5+Opencv 实时城市积水报警系统
机器懒得学习
opencv人工智能计算机视觉
在现代城市生活中,积水问题不仅影响交通和人们的日常生活,还可能对城市基础设施造成潜在的威胁。为了快速、准确地识别和应对积水问题,使用计算机视觉技术进行智能积水检测成为一个重要的解决方案。在这篇博客中,我将带你一步步实现一个基于YOLOv5的积水检测系统,帮助你轻松应对城市积水挑战。完整代码:PyQt5+YoloV5实现积水检测系统目录积水检测的挑战使用YOLOv5的解决方案代码实现:从加载模型到检
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found