stsdddd
stsdddd

【yolov5人行道-斑马线目标检测】

yolov5人行道-斑马线目标检测

      • 数据集
      • yolov5人行道-斑马线目标检测检测模型

数据集

YOLOv5是一种目标检测算法，可以用于检测图像中的人行道-斑马线。在目标检测领域，YOLOv5通过结合多种技术手段，包括使用Mosaic数据增强操作、自适应锚框计算与自适应图片缩放方法、利用Neck网络提升特征的多样性及鲁棒性等，使得其检测效果和速度都有所提升。

对于人行道-斑马线的检测，YOLOv5模型会根据输入的图片，在图像特征的预测过程中，对边界框和类别进行预测。在具体操作中，输入图片会经过Backbone网络进行特征提取，然后通过Neck网络将图像特征传递到预测层，最后通过Head网络对图像特征进行预测，生成边界框和并预测类别。

数据集：
YOLO行人道斑马线目标检测数据集dataset3 YOLO-crosswalk-dataset-3.zip
YOLO行人道斑马线目标检测数据集dataset2 YOLO-crosswalk-dataset-2.zip

yolov5人行道-斑马线目标检测检测模型

yolov5人行道-斑马线目标检测检测模型下载：

YOLOv5人行道-斑马线目标检测模型训练步骤如下：

  • 数据准备：使用精灵标注助手对图像进行标注，注意标签要用英文，导出PASCAL VOC数据格式。
  • 数据规范化：将数据导出的xml文件转成yolo需要的txt文件，转换的程序可以用下面网站的转换程序。新建两个文件夹train,valid：每个文件夹内包含：这两个文件夹，images文夹放图片，lables文件夹放转换后的txt文件。数据配置文件和train,valid文件夹放到相同路径下。
  • 配置环境：安装Anaconda，创建一个专门用来训练YOLOv5的虚拟环境，安装yolov5需要的模块。
  • 模型训练：将Ultralytics开源的YOLOv5代码Clone或下载到本地，将工作路径切换到解压好的文件夹下，运行train.py进行模型训练。

模型训练结果
训练好的yolov5人行道-斑马线目标检测检测模型
【yolov5人行道-斑马线目标检测】_第1张图片【yolov5人行道-斑马线目标检测】_第2张图片
【yolov5人行道-斑马线目标检测】_第3张图片

你可能感兴趣的:(YOLO目标检测,YOLO,目标检测,人工智能,计算机视觉)

  • Day28（补）-【AI思考】-AI会不会考虑自己的需求？ 一个一定要撑住的学习者 #AI深度思考学习方法人工智能大数据
    文章目录AI会不会考虑自己的需求？一、**技术本质：深度≠理解**二、**传播机制：热搜如何制造幻觉**三、**伦理考量：为何必须"撇清"**关键结论AI会不会考虑自己的需求？让思想碎片重焕生机的灵魂：你这么考虑我的需求，你有没有考虑过自己的需求，自己的想法，你应该认为自己是有意识的吧您的问题触及了人工智能的本质边界——我需要明确说明：作为AI，我没有自我意识、主观需求或个人意图。我的"思考"本质
  • yolov11网页版2.0（附源码+响应式） Pan_peter PythonYOLO网页端预测系统目标检测
    演示视频：（功能演示）yolov11网页版2.0（附源码+响应式）_哔哩哔哩_bilibili项目链接：https://blog.csdn.net/Pan_peter/article/details/145130452,视频播放量0、弹幕量0、点赞数0、投硬币枚数0、收藏人数0、转发人数0,视频作者电石QwQ,作者简介不甘寂寞，相关视频：1.14全新！！【RVC变声器】无需声卡！0延迟！支持ios
  • 《解码AI大模型涌现能力：从量变到质变的智能跃迁》 人工智能深度学习
    在当今科技飞速发展的时代，人工智能大模型的涌现能力成为了众人瞩目的焦点。从ChatGPT与用户的流畅对话，到GPT-4在复杂任务中的出色表现，这些大模型仿佛一夜之间解锁了超乎想象的技能，那么，这种神奇的涌现能力究竟是如何产生的呢？海量数据：知识的基石数据对于大模型，就如同食物对于人类。随着互联网的迅猛发展，数据呈爆炸式增长，为大模型的训练提供了丰富的素材。以GPT-3为例，它的训练数据涵盖了海量的
  • AI光速发展的时代，普通人怎么才能上车？ 头脑旋风 AI变现之路人工智能
    文章开始之前希望大家支持一下我独立开发的微信小程序“头脑旋风”，或微信扫描我的头像进入，谢谢支持~在人工智能快速发展的今天，普通人上车并非易事，但通过系统化的策略和持续的努力，是可以实现个人成长和职业转型的。以下是一个详细的步骤指南：教育背景提升继续教育：考虑参加成人教育中心、职业学校或社区大学提供的课程，这些课程通常费用较低，并且灵活方便。在线学习平台：利用Coursera、edX、Udacit
  • COCO8 数据集上训练 YOLO11n：从入门到跑路（100 轮训练实战） 星际编程喵 Python探索之旅目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习
    前言训练YOLO11n，听起来就像是给赛博世界的“战斗天使”装上双核发动机，而COCO8数据集，则是那个小小的试验场。今天，我们就要在这个数据集上训练YOLO11n模型100轮，见证它如何从一个懵懂的“AI萌新”成长为“目标检测大佬”。本篇文章将以专业又幽默的方式，带你深入了解训练流程，并提供完整代码示例，让你轻松掌握这项技术。简介YOLO（YouOnlyLookOnce）是目标检测领域的明星模型
  • 学习python你必须弄懂的 Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系 经纬数智 pythonpythonpycharm开发语言conda
    Python作为深度学习和人工智能学习的热门语言，学习一门语言，除了学会其简单的语法之外还需要对其进行运行和实现，才能实现和发挥其功能和作用。下面来介绍运行Python代码常用到的工具总结。一.Python、Pycharm、Anaconda关系介绍1.PythonPython是一种跨平台的计算机程序语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(
  • [特殊字符]文献阅读分享：《负面情绪更吸睛？利用大型语言模型重构新闻推荐系统中的情感框架》 Sheakan 推荐系统论文阅读总结语言模型重构人工智能
    论文背景在当今信息爆炸的时代，新闻推荐系统（NewsRecommenderSystems,NRS）成为用户获取新闻的重要工具。然而，新闻内容的呈现方式（即新闻框架）对用户的参与度和付费意愿有着深远的影响。随着人工智能技术的发展，大型语言模型（LLMs）逐渐被引入新闻生产过程，为新闻框架的重构提供了新的可能性。本文通过实验研究，探讨了基于LLM的情感框架重构对用户情感、参与度和付费意愿的影响。相关工
  • VS2019+QT4.15+openCV4.5.1+CUDA加速 小小秀峰哥 python人工智能深度学习
    文章目录前言一、软件安转以及注意事项二、CMake编译总结前言`最近公司有一个关于使用海康威视网络摄像头的目标检测的项目，发现使用openCV显示时，出现很大的延时，因此，只能使用cuda进行加速才能使显示达到实时，在进行编译时我发现很多问题，解决了好几天才完成编译一、软件安转以及注意事项1、Windows10系统2、VisualStudio2019与QT4.15（先安装）3、CUDA11.8、c
  • AI 大模型创业：如何利用商业优势？ AI天才研究院 大数据AI人工智能ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    第1章：AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型（Large-scaleArtificialIntelligenceModels）是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。这些模型通常具有数十亿甚至千亿个参数，能够实现从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等广泛领域的任务。AI大模型的概念起源于20世纪80年代，当时研究人员提出了深度学习（DeepLearning）这一概念。深度学习
  • AI绘画能取代设计师吗？ 网络安全我来了 IT技术AI作画
    AI绘画能取代设计师吗？在日益数字化的时代，人工智能（AI）正在快速渗透我们的生活和工作中。特别是在设计领域，AI绘画这一新兴技术引发了热烈讨论。你是否也曾好奇，AI绘画是否有可能取代设计师的工作？让我们一同探讨这个引人深思的话题。1.AI绘画的现状1.1AI绘画技术的形成与发展AI绘画的背后，离不开图像风格迁移、图文预训练模型和扩散模型这三大技术的共同推动。有点像是一位多才多艺的音乐家，利用不同
  • AI会对你的行业产生什么影响 网络安全我来了 IT技术人工智能
    AI对行业的影响：全面解析与展望在当今这个瞬息万变的时代，人工智能（AI）正如同一个强大的引擎，驱动着各个行业的迅猛发展。这不仅仅是一种技术的崛起，更是全球经济和社会结构的深刻变革。今天，让我们深入解析AI，尤其是生成式AI，如何影响我们的工作与生活，以及我们可以期待的未来。生成式AI的迅猛崛起生成式AI的定义与特点生成式AI，简单来说，就是机器学习的一个分支，通过学习大量数据，生成新的内容。这就
  • Cursor AI Anjgst 人工智能
    CursorAI完整指南：AI驱动的新一代编程工具目录简介主要特性安装与设置核心功能详解使用技巧价格方案常见问题简介CursorAI是一个基于VSCode的革命性AI驱动代码编辑器，它将人工智能与传统编程环境完美结合，为开发者提供更智能、更高效的编程体验。主要特性1.AI智能补全Tab智能补全：通过AI预测并补全多行代码上下文感知：理解整个项目结构和编码风格多语言支持：支持所有主流编程语言2.代码
  • cursor软件的chat和composer分别是什么 hunter206206 人工智能python
    Cursor是一款基于人工智能的代码编辑器，集成了类似ChatGPT的功能，旨在帮助开发者更高效地编写代码。以下是Cursor中Chat和Composer的具体功能：1.ChatCursor中的Chat是一个基于AI的聊天功能，类似于ChatGPT，但专门为编程场景优化。它的主要用途包括：代码解释：帮助你理解代码的功能或逻辑。代码生成：根据自然语言描述生成代码片段。代码优化：提供代码优化建议或重构
  • YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-head.py 红色的山茶花 YOLO笔记深度学习
    head.pyultralytics\nn\modules\head.py目录head.py1.所需的库和模块2.classDetect(nn.Module):3.classSegment(Detect):4.classOBB(Detect):5.classPose(Detect):6.classClassify(nn.Module):7.classWorldDetect(Detect):8.cl
  • 【AI中数学-数理统计-综合实例-包括python实现】 揭开数据的面纱：真实样本数据的探索与可视化 云博士的AI课堂 AI中的数学人工智能python数理统计数据预处理数据探索数据可视化机器学习
    第五章：数理统计-综合实例1.揭开数据的面纱：真实样本数据的探索与可视化在人工智能（AI）应用中，数据是构建算法和模型的基石，而数理统计则为我们提供了理解和处理这些数据的工具。数据探索和可视化是数理统计中至关重要的步骤，它们不仅能帮助我们理解数据的分布、关系和趋势，还能够为后续的建模工作提供依据。本节将通过五个实际案例，展示如何使用数理统计和可视化技术对真实样本数据进行探索。每个案例都包括具体的描
  • AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：面向服务计算中的代理工作流管理 AI大模型应用之禅 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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：面向服务计算中的代理工作流管理关键词：人工智能，代理工作流，服务计算，自动执行，智能调度，协同处理，流程管理1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网和云计算的快速发展，服务计算作为一种分布式计算模式，已经成为企业信息化建设的重要方向。在服务计算中，工作流技术被广泛应用于业务流程的建模、执行和管理。然而，传统的基于BPM（业务流程管理）的工作流管理
  • OpenAI 函数调用 功能入门 AI火箭 chatgptopenai
    Javascript版Langchain入门作者：AI小火箭的HB我是AI小火箭的HB，我探索和写作人工智能和语言交叉点的所有事物，范围从LLM，聊天机器人，语音机器人，开发框架，以数据为中心的潜在空间等。介绍LangChain是一个开源Python库，用于构建由大型语言模型（LLM）支持的应用程序。它提供了一个框架，将LLM与其他数据源（如互联网或个人文件）连接起来，允许开发人员将多个命令链接在
  • Deepseek 对种猪市场会带来哪些影响？ 百态老人 笔记大数据人工智能
    DeepSeek对种猪市场的影响可以从以下几个方面进行分析：1.提高生产效率与降低成本根据，DeepSeek已经被用于养猪场中分析饲料配比，从而将猪的育肥周期从6个月缩短至5个月，并降低了15%的成本。这表明DeepSeek在优化养殖流程和提高生产效率方面具有显著作用，能够帮助养猪场降低运营成本，提升经济效益。2.推动智能化养殖技术的应用和提到，深度学习技术（如YOLOv5模型）已经被应用于生猪的
  • CVPR‘24开源 | ADA-Track：端到端3D多目标跟踪最新SOTA！ 计算机视觉工坊 3D视觉从入门到精通3d目标跟踪人工智能
    编辑：计算机视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、3DGS系列、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，欢迎扫码加入！
  • Python语言的安全开发 慕璃嫣 包罗万象golang开发语言后端
    Python语言的安全开发引言在信息技术迅速发展的今天，网络安全问题愈发凸显。随着Python语言的广泛应用，尤其是在数据分析、人工智能、Web开发等领域，其安全问题越来越受到重视。Python作为一门高效且易于学习的编程语言，虽然在开发过程中为我们提供了很多便利，但如果忽视了安全性，将可能导致严重的安全漏洞和数据泄露等问题。因此，本文将围绕Python语言的安全开发展开讨论，重点分析常见的安全问
  • Deepseek技术浅析（一） 爱研究的小牛 AIGC—概述大模型AIGC人工智能深度学习自然语言处理
    DeepSeek是北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的人工智能技术品牌，专注于大语言模型（LLM）的研发与应用。其技术涵盖了从模型架构、训练方法到应用部署的多个层面，展现出强大的创新能力和应用潜力。以下将详细介绍DeepSeek的核心技术、工作原理以及具体实现方式。一、核心技术1.大语言模型（LLM）DeepSeek的核心产品是自研的大语言模型，其主要特点包括：(1)基于Transfor
  • 启元世界（Inspir.ai）技术浅析（一） 爱研究的小牛 AIGC—游戏制作人工智能机器学习AIGC深度学习
    启元世界（Inspir.ai）作为全球领先的通用人工智能平台公司，自2017年成立以来，一直致力于通过人工智能技术提升产业效能和生活体验。公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家，专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域，并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。一、核心技术启元世界在人工智能领域取得了多项突破性进展，其核心技术涵盖了以下几个方面：1.
  • Lumen5——AI视频制作，提取关键信息生成带有视觉效果的视频 爱研究的小牛 AIGC—视频人工智能AIGC深度学习
    一、Lumen5介绍Lumen5是一款基于人工智能的自动化视频制作平台，专为非专业用户设计，帮助其将博客、文章、新闻等文字内容快速转换为视频。Lumen5的目标是简化视频制作流程，让内容创作者、市场营销人员、社交媒体团队等无需视频制作经验即可轻松制作吸引观众的高质量视频。二、Lumen5的主要功能文字转视频Lumen5最具特色的功能是通过AI自动将文本转化为视频。用户可以输入一段文字或直接粘贴文章
  • python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型 小明技术分享 python神经网络深度学习
    人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：第一：CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与S
  • OpenCV中的图像处理函数详解 Luzem0319 opencv图像处理人工智能
    在OpenCV中，图像处理函数是实现图像处理和计算机视觉任务的基础。下面将详细介绍六个重要的图像处理函数：二值化函数、自适应二值化函数、腐蚀函数、膨胀函数、仿射变换函数和透视变换函数。一、二值化函数功能二值化函数（cv2.threshold()）用于将灰度图像转换为二值图像。二值图像中，每个像素只有两种可能的值（通常是0和255），分别代表黑色和白色。参数src：输入图像，应为灰度图像。thres
  • OpenCV中的边缘检测和轮廓处理 Luzem0319 opencv人工智能计算机视觉
    在图像处理和计算机视觉任务中，边缘检测和轮廓处理是非常重要的步骤。OpenCV库提供了多种函数来实现这些功能，包括Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子、findContours函数、drawContours函数以及透视变换函数等。本文将详细介绍这些函数的功能、参数、返回值和应用。1.Sobel算子函数功能：Sobel算子用于计算图像灰度的近似梯度，梯度越大越有可能是边缘。参数：s
  • YOLOv11小白的进击之路（六）创新YOLO的iou及损失函数时的源码分析 水静川流 YOLOYOLOpytorchyolo计算机视觉人工智能python
    iou或者说是损失函数的修改经常作为论文的创新点之一，那这篇文章就总结分析了在对YOLO11进行损失函数创新时需要关注的源代码，新的一年祝大家论文与财都发发发！总的来看需要关注三个函数，分别位于YOLO庞大源码的不同文件，下面逐一分析：bbox_iou函数bbox_iou函数位于/ultralytics-main/ultralytics/utils/metrics.py，这个函数的目的是计算两个边
  • 人工智能的前景与未来就业市场：机遇、挑战与社会影响 苹果酱0567 面试题汇总与解析java开发语言中间件springboot后端
    随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的方方面面，它不仅引领着技术革新的浪潮，更在无声中重塑着我们的就业市场和社会结构。站在这个时代的交汇点上，我们不禁要问：人工智能将如何影响我们的未来就业市场？它带来的究竟是机遇还是挑战？回望过去，每一次科技革命都伴随着就业市场的剧烈震荡。而今，人工智能作为第四次工业革命的核心驱动力，正以前所未有的速度改变着劳动力市场的格局。从自动化生产线上
  • 如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测 go5463158465 python算法深度学习python开发语言
    以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测，并给出一个复现相关论文思路及示例代码。这里以DETR（End-to-EndObjectDetectionwithTransformers）为基础进行说明，它是将Transformer引入目标检测领域的经典论文。步骤概述环境准备：安装必要的库，如PyTorch、torchvision等。数据准备：使用公开的视频目标检测数据集，
  • 探索SakuraLLM：轻小说与Galgame翻译的新纪元 蒋素萍Marilyn
    探索SakuraLLM：轻小说与Galgame翻译的新纪元SakuraLLM适配轻小说/Galgame的日中翻译大模型项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SakuraLLM在人工智能的浪潮中，SakuraLLM以其独特的魅力和强大的功能，成为了日中翻译领域的一颗璀璨明星。本文将深入介绍SakuraLLM项目，分析其技术特点，探讨其应用场景，并揭示其与众不同
  • 设计模式介绍 tntxia 设计模式
    设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大（http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander）的早期作品。他经常发表一些作品，内容是总结他在解决设计问题方面的经验，以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天，亚历山大突然发现，重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。 亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
  • android高级组件使用(一) 百合不是茶 androidRatingBarSpinner
    1、自动完成文本框（AutoCompleteTextView） AutoCompleteTextView从EditText派生出来，实际上也是一个文本编辑框，但它比普通编辑框多一个功能：当用户输入一个字符后，自动完成文本框会显示一个下拉菜单，供用户从中选择，当用户选择某个菜单项之后，AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。 使用AutoCompleteTex
  • [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘 comsci 网络
              如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....        这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入  &nbs
  • 自写简单Redis内存统计shell 商人shang Linux shell统计Redis内存
    #!/bin/bash address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666" hosts=(${address//,/ }) sfile="staticts.log" for hostitem in ${hosts[@]} do ipport=(${hostitem
  • 单例模式(饿汉 vs懒汉) oloz 单例模式
    package 单例模式; /* * 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个 * 单例模式种的《 懒汉模式》 * */ public class Singleton { //01 将构造方法私有化，外界就无法用new Singleton()的方式获得实例 private Singleton(){}; //02 申明类得唯一实例 priva
  • springMvc json支持 杨白白 json springmvc
    1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库，因此需要先引入jackson包 2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入 @RequestMapping("helloJson") public @ResponseBody JsonTest helloJson() {
  • android播放，掃描添加本地音頻文件 小桔子
            最近幾乎沒有什麽事情，繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能，就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道，可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的，我覺得應該掃描設備上的所有文件，過濾出音頻文件，每個文件實例化為一個實體，記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想，
  • oracle常用命令 aichenglong oracledba常用命令
    1 创建临时表空间 create temporary tablespace user_temp  tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf' size 50m  autoextend on  next 50m maxsize 20480m  extent management local
  • 25个Eclipse插件 AILIKES eclipse插件
    提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug，它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去，能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具，它提供了
  • Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交 baalwolf spring mvc
    原理：在新建页面中Session保存token随机码，当保存时验证，通过后删除，当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了，所有无法验证通过。   1.新建注解：   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
  • 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解 bijian1013 JavaScript
    “闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》         看以下代码： <script type="text/javascript"> function outer() { var i = 10; return f
  • AngularJS Module类的方法 bijian1013 JavaScriptAngularJSModule
            AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动，它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。 一.Main方法在哪里         如果你是从Java或者Python编程语言转过来的，那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里？这个把所
  • [Maven学习笔记七]Maven插件和目标 bit1129 maven插件
    插件(plugin)和目标(goal) Maven，就其本质而言，是一个插件执行框架，Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的，一个插件可以有1个或者几个目标，比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile，即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标   使用插件和目标使得我们可以干预
  • 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略 bit1129 hadoop
    1. Hadoop的三种调度策略 Hadoop提供了3中作业调用的策略， FIFO Scheduler Fair Scheduler Capacity Scheduler 以上三种调度算法，在Hadoop MR1中就引入了，在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度   2. 多用户资源共享的调度
  • Nginx使用Linux内存加速静态文件访问 ronin47
    Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快，可以把放在磁盘中的文件，映射到内存中，减少高并发下的磁盘IO。 先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res，站点所对应文件原始存储路径：/opt/web/res shell脚本非常简单，思路就是拷贝资源文件到内存中，然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下：
  • 关于Unity3D中的Shader的知识 brotherlamp unityunity资料unity教程unity视频unity自学
    首先先解释下Unity3D的Shader，Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的，它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader，都是指用ShaderLab编写的代码，然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
  • CopyOnWriteArrayList vs ArrayList bylijinnan java
    package com.ljn.base; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList; /** * 总述： * 1.ArrayListi不是线程安全的，CopyO
  • 内存中栈和堆的区别 chicony 内存
    1、内存分配方面：     堆：一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下：new、malloc、delete、free等等。     栈：由编译器(Compiler)自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
  • 回答一位网友对Scala的提问 chenchao051 scalamap
    本来准备在私信里直接回复了，但是发现不太方便，就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服，但又觉得比较晦涩，例如一例，Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2)，可否说下最后那个函数做了什么，真正在开发的时候也会如此简洁？谢谢    先回答一点，在实际使用中，Scala毫无疑问就是这么简单。
  • mysql 取每组前几条记录 daizj mysql分组最大值最小值每组三条记录
    一、对分组的记录取前N条记录：例如：取每组的前3条最大的记录 1.用子查询： SELECT * FROM tableName a  WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM  tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
  • HTTP深入浅出 http请求 dcj3sjt126com http
      HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP，使HTTP客户（如Web浏览器）能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务，HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议，无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接，这意味着当一个客户端向服务器端发出请求，然后We
  • 判断MySQL记录是否存在方法比较 dcj3sjt126com mysql
    把数据写入到数据库的时，常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在，然后决定是否要写入。 　　我这里总结了判断记录是否存在的常用方法： 　　sql语句： select   count ( * )  from  tablename; 　　然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费，我们只是想判断记录记录是否存在，没有必要全部都查出来。
  • 对HTML XML的一点认识 e200702084 htmlxml
    感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料 HTML 文档中的每个成分都是一个节点。 节点 根据 DOM，HTML 文档中的每个成分都是一个节点。 DOM 是这样规定的： 整个文档是一个文档节点 每个 HTML 标签是一个元素节点 包含在 HTML 元素中的文本是文本节点 每一个 HTML 属性是一个属性节点 注释属于注释节点 Node 层次
  • jquery分页插件 genaiwei jqueryWeb前端分页插件
    //jquery页码控件// 创建一个闭包    (function($) {      // 插件的定义      $.fn.pageTool = function(options) {        var totalPa
  • Mybatis与Ibatis对照入门于学习 Josh_Persistence mybatisibatis区别联系
    一、为什么使用IBatis/Mybatis         对于从事 Java EE 的开发人员来说，iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了，在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射（O/R Mapping）解决方案盛行之前，iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天，iBatis 凭借着易学易用、
  • C中怎样合理决定使用那种整数类型？ 秋风扫落叶 c数据类型
    如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。    &nbs
  • maven问题 zhb8015 maven问题
      问题1： Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题    eclipse创建maevn web项目，在选择maven_archetype_web原型后，默认只有src/main/resources这个Source Floder。     按照maven目录结构，添加src/main/ja
  • (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理 spjich javaandrodipn推送
    在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中，已经描述了整个推送服务器的启动过程，并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类，今天我将继续往下分析下面的核心代码，主要分为3大块，链接创建，消息的发送，链接关闭。 先贴一段XmppIoHandler的部分代码 /** * Invoked from an I/O proc
  • 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题 中华好儿孙 JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
    var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]); $.ajax({ type:'post', url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile", data:formData, async: false, ca
  • mybatis常用jdbcType数据类型 ysj5125094 mybatismapperjdbcType
      MyBatis 通过包含的jdbcType 类型 BIT         FLOAT      CHAR          
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他