- SpringBoot中运行Yolov5程序
eqa11
springbootYOLO后端
文章目录SpringBoot中运行Yolov5程序一、引言二、环境搭建1、SpringBoot项目创建2、YOLOv5环境配置三、SpringBoot与YOLOv5集成1、创建Python服务2、SpringBoot调用Python服务四、使用示例1、创建控制器五、总结SpringBoot中运行Yolov5程序一、引言在人工智能领域,目标检测是一个热门且实用的技术。YOLOv5作为目标检测算法中的
- YOLO 目标检测编程详解
不知名靓仔
YOLO目标检测人工智能
引言目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,它旨在识别图像中的对象并定位这些对象的位置。YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的目标检测算法,因其速度快且准确度高而广受好评。本文将深入探讨YOLO的原理及其实现方法,并提供一个使用Python和PyTorch的示例代码。项目源码见最下方1.YOLO算法简介YOLO算法的核心思想是将目标检测视为回归问题,而不是传统的分类加定位的两阶段方法
- Python实现YOLO目标检测
我专门写bug
PYTHONpythonYOLO目标检测
#-*-coding:utf-8-*-#载入所需库importcv2importnumpyasnpimportosimporttimedefyolo_detect(pathIn='',pathOut=None,confidence_thre=0.5,nms_thre=0.3,jpg_quality=80):#pathIn:原始图片的路径#pathOut:结果图片的路径#label_path:类别标
- 【yolo目标检测】交通标志检测
鱼弦
【HOT】技术热谈YOLO目标检测人工智能
鱼弦:CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的实时目标检测算法,可用于交通标志检测。以下是关于YOLO目标检测的原理详细解释、使用场景解释以及相关文献材料的链接:原理详细解释:YOLO目标检测
- 【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+MobileNetV2(2018): 相比于 MobileNetV1 而言准确率更高,模型更小;
算法conv_er
YOLOv11目标检测改进YOLO网络cnn深度学习机器学习目标检测人工智能
YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏目录YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏本文介绍1.完整代码获取2.MobileNetv2介绍摘要亮点优势3.MobileNetv2网络结构图4.yolov11-MobileNetv2yaml文件5.MobileNetv2代码实现6.MobileNetv2添加方式论文地址:MobileNetV2:InvertedResidua
- 【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+TransNext特征提取网络(CVPR2024): 基于YOLOv11的主干网络改进超轻量;
算法conv_er
YOLOv11目标检测改进YOLO网络人工智能深度学习机器学习目标检测
YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏目录YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏本文介绍1.完整代码获取2.TransNext介绍摘要亮点优势3.TransNext网络结构图4.yolov11-transNextyaml文件5.TransNext代码实现6.TransNext添加方式论文地址:http://arxiv.org/pdf/2311.17132http:/
- 【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+SCSA注意力机制(2024): 最新空间和通道协同注意力,助力YOLOv11有效涨点;包含二次创新
算法conv_er
YOLOv11目标检测改进YOLO深度学习人工智能目标检测计算机视觉机器学习
YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址:YOLOv11目标检测改进专栏,包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等;本文介绍本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中添加SCSA注意力机制,助力有效涨点。作者提出了一种新的空间与通道协同注意模块(SCSA),该模块涉及在多个语义层面上对空间注意力和通道注意力之间协同关系的研究。SCSA由两部分组成:可共
- YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 (附网络详解和完整配置步骤)
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测
一、本文介绍本文记录的是将ConvNeXtV2应用到YOLOv8中的改进方法研究。本文将ConvNeXtV2应用于YOLOv8,一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习,减少模型对大规模标注数据的依赖;另一方面,通过全局响应归一化层增强特征竞争,缓解特征坍塌问题,提高特征多样性。本文在YOLOv8的基础上配置了原论文中convnextv2_atto,convnextv2_femto,co
- Python 中 ssl 模块所使用的 OpenSSL 版本(1.0.2k-fips)和系统中 openssl 命令所使用的 OpenSSL 版本(1.1.1u)不一致(已解决)
Future_yzx
pythonssl开发语言
在使用Linux中配置yolov5环境时遇到问题:[root@iZ2ze9bdu1sca12rizazfkZqcby-project]#python3-c"importssl;print(ssl.OPENSSL_VERSION)"OpenSSL1.0.2k-fips 26Jan2017[root@iZ2ze9bdu1sca12rizazfkZqcby-project]#opensslversion
- 单目测距(yolo-目标检测+标定+深度学习目标检测_测距)
计算机C9硕士_算法工程师
YOLO目标检测深度学习
YOLOv5模型介绍YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一,在多个数据集上取得了优秀的表现。相较于YOLOv4,YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像,以提高检测精度和速度。单目测距实现方法在目标检测的基础上,我们可以通过计算物体在图像中的像素大小来估计其距离。具体方法是,首先确定某个物体的实际尺寸,然后根据该物体在图像中的像素大小计算其距离。这个方法可以应用于各种
- YOLOv10涨点改进:特征融合创新 | 多层次特征融合(SDI),小目标涨点明显,| UNet v2,比UNet显存占用更少、参数更少
AI小怪兽
YOLOv10魔术师YOLO目标检测算法人工智能目标跟踪
本文独家改进:多层次特征融合(SDI),能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLOv10:1)替代原始的Concat;改进结构图如下:《YOLOv10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】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】订阅者通过添加WX:AI_C
- YOLO11涨点优化:特征融合创新 | 多层次特征融合(SDI),小目标涨点明显| UNet v2,比UNet显存占用更少、参数更少
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YOLO11魔术师深度学习目标检测计算机视觉目标跟踪神经网络python
本文独家改进:多层次特征融合(SDI),能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11:1)替代原始的Concat;改进结构图如下:《YOLOv11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】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】订阅者通过添加WX:AI_CV
- bash: /home/xxx/anaconda3/bin/conda: No such file or directory
鲤鱼不懂
bugbashconda开发语言
一背景最近把conda移动后,出现了一堆bug,目前pip不能使用,在此记录一下解决方案。二报错信息bash:/home/xxx/anaconda3/envs/yolov10/bin/pip3/home/xxx/.conda/envs/yolov10/bin/python:badinterpreter:NosuchfileordirectoryNosuchfileordirectory错误说明是p
- ultralytics 是什么?
博刻
AI学习笔记python
ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库,专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么?YOLO是一种流行的目标检测算法,以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
CHEN_RUI_2200
机器学习YOLO
ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型,为了让这个推理更直观,我选择了试验下yolov8识别预览图片:1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型,如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
- json格式的标记文件转yolo格式(txt)的标记文件
帅气的亮
jsonYOLOpython
背景我在使用anylabeling标记软件时发现导出的标记文件格式只能是json格式,而我yolov8训练模型的标记文件需要时txt格式的,所以我需要写一个转换脚本脚本1.脚本1这个脚本是针对于矩形框标记的转换,也就是目标检测importjsonimportosdefconvert_json_to_yolo(json_file_path,output_dir,class_mapping):"""将
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-transformer.py
红色的山茶花
YOLO笔记transformer深度学习
transformer.pyultralytics\nn\modules\transformer.py目录transformer.py1.所需的库和模块2.classTransformerEncoderLayer(nn.Module):3.classAIFI(TransformerEncoderLayer):4.classTransformerLayer(nn.Module):5.classTra
- 基于YOLOv8+PyQt5的密集人群计数检测系统
人工智能教学实践
YOLOqt目标检测
基于YOLOv8+PyQt5的密集人群计数检测系统是一个结合了目标检测算法与图形用户界面的项目,以下是相关介绍:【毕业设计参考】基于yolov8+pyqt5的密集人群计数检测系统.zip资源-CSDN文库系统概述该系统旨在实时分析某一区域内的人群数量与分布情况,将YOLOv8算法的高效目标检测能力与PyQt5框架的简洁直观界面相结合,能够实时捕获视频流,通过YOLOv8进行人群检测,并在用户界面中
- YOLOv9改进,YOLOv9检测头融合ASFF(自适应空间特征融合),全网首发
挂科边缘
YOLOv9改进YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略,称为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法,从而提高了特征的尺度不变性,并引入了几乎免费的推理开销。#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时,常采用特征金字塔结构。然而,这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题,即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突,导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适
- 深度学习之基于Django+YOLOv5商标识别
Q1744828575
pythonplotlypython
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景在数字化时代,商标作为企业的重要资产,其保护和管理显得尤为重要。然而,传统的商标识别方法往往依赖于人工审查,效率低下且容易出错。随着深度学习技术的不断发展,尤其是目标检测领域的进步,自动化、高精度的商标识别成为可能。本项目旨在利用DjangoWeb框架和YOLO
- YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet,解决大核 ConvNets 难题
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO网络目标检测深度学习计算机视觉
一、本文介绍本文记录的是基于UniRepLKNet的YOLOv8骨干网络改进方法研究。UniRepLKNet提出了独特的大核设计能有效捕捉图像特征,在多模态任务中展现出强大的通用感知能力。将UniRepLKNet应用到YOLOv8的骨干网络中,提升YOLOv8在目标检测任务中的精度和效率。本文在YOLOv8的基础上配置了原论文中unireplknet_a,unireplknet_f,unirepl
- yolov5 解决:Traceback (most recent call last)
南商
YOLO深度学习
运行train.py程序后训练之后,到最后验证的那一步报一个线程异常的错误原因:pillow版本太高了,把pillow降级就行了pillow官网上的python对应版本在conda中,您可以安装pillow的任何可用版本。要查看可用的pillow版本,您可以使用以下命令:condasearchpillow这将列出所有可用的pillow版本。然后,您可以使用以下命令安装您选择的版本:condains
- yolo系列训练从本机挪到服务器中的报错:modulenotfounderror:numpy._core
m0_57663261
YOLO服务器运维
记录一下就是我本身在本机跑起来能训练了,把文件拷贝到服务器中环境跑的时候,出现了报错modulenotfounderror:numpy._core我上网搜的好些说numpy有问题需要重新下载因为本机和服务器已有环境中的numpy版本不同,所以出现此报错但或许不用!我借鉴了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘numpy._core‘_modulenotfounderr
- YOLOv9-0.1部分代码阅读笔记-train.py
红色的山茶花
笔记YOLO深度学习
train.pytrain.py目录train.py1.所需的库和模块2.deftrain(hyp,opt,device,callbacks):3.defparse_opt(known=False):4.defmain(opt,callbacks=Callbacks()):5.defrun(**kwargs):6.if__name__=="__main__":1.所需的库和模块importargp
- 使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机
QQ_1309399183
无人机类YOLO无人机深度学习
使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集,yolo格式种类为uav,一共近5w张图片,如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
- YOLO到XML:轻松转换标注文件,助力计算机视觉项目
m0_69670384
YOLOxml计算机视觉
YOLO到XML:轻松转换标注文件,助力计算机视觉项目在计算机视觉项目中,数据标注是至关重要的一步。不同的算法和框架可能需要不同格式的标注文件。YOLO(YouOnlyLookOnce)格式因其简洁和高效,在目标检测任务中备受欢迎。然而,有时我们可能需要将YOLO格式的标注文件转换为XML格式,以便与其他工具或框架兼容。本文将详细介绍如何将YOLO格式的标注文件批量转换为XML格式,助力你的计算机
- 目标检测算法以及常用库概述
YOLO大师
目标检测算法人工智能
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+实战案例目标检测是在图像中发现并识别物体的过程,它是深度学习和图像处理领域的重要成果之一。在创建物体定位时,识别物体时,常见的一种方法是使用边界框。这种方法具有很高的通用,可以训练目标检测模型来识别和检测多个特
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-conv.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
conv.pyultralytics\nn\modules\conv.py目录conv.py1.所需的库和模块2.defautopad(k,p=None,d=1):3.classConv(nn.Module):4.classConv2(Conv):5.classLightConv(nn.Module):6.classDWConv(Conv):7.classDWConvTranspose2d(nn.
- 使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机
QQ_767172261
无人及视角YOLO无人机深度学习
使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集,yolo格式种类为uav,一共近5w张图片,如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
- 【YOLO日志文件】读取和可视化events.out.tfevents文件
我是瓦力
其他YOLO目标检测人工智能计算机视觉pytorch视觉检测
文章目录前言方法读取数据可视化数据总结前言目的:读取和可视化events.out.tfevents文件问题:yolo官方程序默认出的图样式和数据不够详细,如何提取出相应数据,方便自己查看详细和处理数据方法:通过tensorboardX和tensorboard库读取数据,再通过matplotlib进行可视化例如yolo结果数据都是固定样式图,不能方便查看其中每个点的具体数值。方法读取数据为了读取.t
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro