FL1623863129
FL1623863129

[数据集][目标检测]道路坑洞目标检测数据集VOC+YOLO格式665张1类别

数据集格式：Pascal VOC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)：665
标注数量(xml文件个数)：665
标注数量(txt文件个数)：665
标注类别数：1
标注类别名称:["pothole"]
每个类别标注的框数：
pothole 框数 = 1740
总框数：1740
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：暂无
特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

下载地址：

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88627157

你可能感兴趣的:(数据集,目标检测,YOLO,目标跟踪)

  • 【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models Bosenya12 论文阅读
    从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先，扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着，模型生成一个增强的数据集，并进一步优化以提高保真度。最后，这些合成数据与少量样本训练数据集结合，用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色，这表明模型与真实数据更加吻合，如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff（Bi-GuidedDiffusion）
  • 【AI论文】FineWeb2：一个管道，规模适配所有语言——使预训练数据处理适应每一种语言 东临碣石82 人工智能深度学习机器学习
    摘要：预训练最先进的大型语言模型（LLMs）需要大量干净且多样的文本数据。尽管近期在开放开发大型高质量英文预训练数据集方面取得了显著进展，但训练性能出色的多语言大型语言模型仍面临挑战，这很大程度上是因为难以针对大量语言定制过滤和去重流程。在本研究中，我们基于FineWeb引入了一种全新的预训练数据集整理流程，该流程可自动适配任意语言。我们通过一组涵盖九种不同语言的实验，对流程设计进行了广泛消融研究
  • Day 16: 列表推导式与生成器表达式：优雅的代码捷径 杨小扩 python
    1.引言各位老朋友，我是阿扩。在过去的编程旅程中，我们经常需要基于一个已有的数据集合，来创建一个新的集合。比如，给你一个数字列表，让你计算出每个数字的平方，组成一个新列表。按照我们已经学过的知识，你会怎么做？你可能会很自然地写出这样的“三部曲”：先准备一个空荡荡的“篮子”（一个新的空列表）。然后，像一个勤劳的工人，一个一个地从旧列表中取出数字（for循环）。对每个数字进行加工（计算平方），然后把加
  • 深度 |AI高质量数据集交易爆发式增长 数智前沿 数字化转型人工智能数据集
    AI产业从通用模型向行业垂直应用快速融合下沉的阶段演进，人工智能三大基本要素之一数据，面临的高质量数据不足问题却凸显。财联社记者最新从业内获悉，目前各大模型企业迫切希望获得更多更好的高质量数据集，需求集中于头部企业行业知识底座构建，人工智能高质量数据集的需求量、交易量激增，已成为数据流通最活跃的领域。不过，高质量数据集的建设、流通环节均面临诸多问题，目前数据交易所并非模型语料最主要的采购途径。需求
  • 5.31.15 使用图像到图像转换和 YOLO 技术对先前的乳房 X 光检查结果中的异常进行早期检测和分类 托比-马奎尔 深度学习基础知识YOLO
    在本研究中，我们研究了基于You-Only-Look-Once(YOLO)架构的端到端融合模型的有效性，该模型可同时检测和分类数字乳房X光检查中的可疑乳腺病变。包括四类病例：肿块、钙化、结构扭曲和正常，这些病例来自包含413个病例的私人数字乳房X光检查数据库。对于所有病例，先前的乳房X光检查（通常是1年前扫描的）均报告为正常，而当前的乳房X光检查被诊断为癌变（经活检证实）或健康。方法：建议将基于Y
  • MongoDB数据库备份及恢复策略详解 魑魅丶小鬼
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：MongoDB，作为流行的开源NoSQL数据库，提供灵活、高性能和易用性的特点。为了保证数据安全和业务连续性，进行有效的备份和恢复策略至关重要。本文将介绍MongoDB的备份工具和方法，包括mongodump和mongorestore命令行工具，以及更复杂的云备份解决方案。同时，将通过一个中等规模的数据集实例来详细说明备份流程，强调备份前停止写入、执行备份、检
  • yolov5训练失败总结 BTU_YC 深度学习pythonpytorch
    yolov5训练失败总结版本原因：在进行训练时，出现如下报错：UserWarning:Detectedcalloflr_scheduler.step()beforeoptimizer.step().InPyTorch1.1.0andlater,youshouldcallthemintheoppositeorder:optimizer.step()beforelr_scheduler.step().
  • 使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测
    1、FirstofAll:ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#生成数据集np.random.seed(42)x=np.random.r
  • 医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析 Unacandoit stata单因素方差分析
    单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.准备工作（1）导入数据集：webusesystolic,clear（2）检验是否存在异常值：方法一：图形——箱线图——在变量中选择systolic——确定方法二：grahboxsystolic,ov
  • 两步移动搜索法（2SFCA）python 我在北京coding pythonpython开发语言
    实现两步移动搜索法（Two-StepFloatingCatchmentAreaMethod,2SFCA）是一种广泛应用于地理信息系统（GIS）领域的方法，用于评估设施的空间可达性。以下是基于Python和GeoPandas的一种实现方式。准备工作为了实现2SFCA方法，需要准备以下数据集：供给点：表示服务提供方的位置及其服务能力。需求点：表示潜在使用者的位置及其需求量。距离矩阵：描述供给点与需求点
  • 【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......
    博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
  • 行业锦标赛激励数据集（2008-2023） 数据皮皮侠AI 人工智能大数据物联网矩阵动态规划
    1771行业锦标赛激励数据集（2008-2023）数据简介坚持创新驱动发展，要强化企业创新主体地位，发挥企业家在技术创新中的重要作用。作为企业组织内部最具有影响力的角色，高级管理人员拥有企业经营管理的自由裁量权，对企业战略决策及由此产生的经营绩效具有举足轻重的影响。合理的薪酬契约安排是促进员工努力工作并提高企业绩效的重要手段。效率视角下的锦标赛理论主要关注企业内部薪酬差距的激励效应，但随着信息技术
  • Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证
    前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。1、原始数据原始数据分为训练集和验证集，其中训练集用于模型的构建和内部验证，验证集用于外部验证。两个数据集都包含5列，且列名相同。组别Group为因变量，1代表阳性结局，0代表阴性结局。自变量1和4为连续性变量，自变量2和3为二分类变量。2、安装所需要的R包
  • 银行金融的数据大集中和灾难备份技术 dsg_gulibin 【业内灾备技术/方案】金融oracle数据备份存储网络服务器
    9．1数据大集中技术数据大集中是当前银行信息化的热点之一。本节将叙述数据大集中的含义、必要性及大集中的三种模式，最后介绍国内银行数据大集中的成功案例。9.1.1数据大集中的含义银行系统中的数据“大集中”是一种通俗、形象的说法，旨在与过去的“数据分散”和“有限集中”的模式相区别，实际上，银行数据大集中可以的内涵可以用八个字来概括，即：数据集中、系统整合。集中是数据的“相对”集中，不是绝对集中；整合是
  • 大模型RLHF强化学习笔记（二）：强化学习基础梳理Part2 Gravity! 大模型笔记大模型LLM强化学习人工智能
    【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.4强化学习分类根据数据来源划分Online：智能体与环境实时交互，如Q-Learning、SARSA、Actor-CriticOffline：智能体使用预先收集的数据集进行学习根据策略更新划分On-Policy：学习和行为策略是相同的，数据是按照当前策略生成的，如SARSAOff-Policy：学习策
  • Python 数据分析实践：车辆行驶数据处理心得 lzzy-lt-0415 python数据分析开发语言
    在数据驱动决策的大趋势下，Python凭借其丰富的数据分析库，成为处理各类数据的得力工具。近期我围绕车辆行驶数据展开分析，过程中收获诸多实战经验，在此分享用Python进行数据处理与分析的心得，也结合代码讲讲实际运用思路。一、数据导入与初步探索：开启分析第一步importpandasaspd#导入数据df=pd.read_excel(r'../../数据层/数据集合/车辆行驶记录表单2.xlsx'
  • PiX4Dmatic1.76 摄影测量建模软件 查尔斯编程 摄影测量软件工程
    PIX4Dmatic摄影测量软件是一款非常不错的摄影测量软件，这款软件用于廊道和大比例尺测绘的下一代摄影测量软件，PIX4Dmatic也支持常用的垂直坐标系及其相应的大地水准面。PIX4Dmatic(摄影测量软件)是一款非常不错的摄影测量软件，这款软件用于廊道和大比例尺测绘的下一代摄影测量软件，PIX4Dmatic也支持，常用的垂直坐标系及其相应的大地水准面。功能介绍1、更大的数据集，准确的结果P
  • SFT（监督微调）详解：零基础入门到精通，一篇详细的入门教程！ AGI大模型老王 人工智能程序员大模型学习AI大模型大模型微调SFT
    文章目录具体步骤如下：应用场景优点举例步骤1：预训练模型的选择步骤2：数据收集与标注步骤3：数据预处理步骤4：数据集划分步骤5：加载预训练模型步骤6：数据编码步骤7：创建数据加载器步骤8：定义训练过程步骤9：模型评估步骤10：模型保存零基础入门AI大模型一、全套AGI大模型学习路线二、640套AI大模型报告合集三、AI大模型经典PDF籍四、AI大模型商业化落地方案学习计划：资料领取SFT（监督微调
  • 使用 Bank Churn 数据集进行二元分类
    一、前言分类任务：预测客户是继续使用其帐户还是关闭帐户（例如，流失）项目地址：https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e1二、具体步骤（一）数据导入与预览importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportseabornassnsfromsklearn
  • Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比（逻辑回归 vs 决策树） 蓝婷儿 pythonpython数据分析逻辑回归
    ✅今日目标回顾整个本周数据分析&建模流程学会训练第二种模型：决策树（DecisionTree）掌握多模型对比评估的方法与实践输出综合对比报告：准确率、精确率、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作（索引、透视、变形）第2天缺失值和异常值处理第3天多表合并与连接第4天特征工程（编码、归一化、时间）第5天数据集拆分（训练集/测试集）第6天逻辑回归模
  • OpenGL ES 纹理(7) 起司锅仔 OpenGLOpenGL安卓android
    OpenGLES纹理(7)简述通过前面几章的学习，我们已经可以绘制渲染我们想要的逻辑图形了，但是如果我们想要渲染一张本地图片，这就需要纹理了。纹理其实是一个可以用于采样的数据集，比较典型的就是图片了，我们知道我们的片段着色器会对每一个像素都执行一次来计算，该像素应该渲染什么颜色，纹理就是一个数据集，比如想要渲染一个图片，我们就是用图片的所有像素信息作为总数据集，然后片段着色器计算的时候就根据像素坐
  • 【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-CAM 机器人目标跟踪 驴友花雕 机器人目标跟踪人工智能嵌入式硬件pythonMicroPythonESP32-CAM
    MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python3编程语言而设计的轻量级版本解释器。与常规Python相比，MicroPython解释器体积小(仅100KB左右)，通过编译成二进制Executable文件运行，执行效率较高。它使用了轻量级的垃圾回收机制并移除了大部分Python标准库，以适应资源限制的微控制器。MicroPython主要特点包括:1、语法和功能与标准Python兼容,易学
  • 深度学习篇---简单果实分类网络
    下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程，包括数据准备、模型构建、训练和部署，不依赖任何深度学习框架，仅使用NumPy进行数值计算。1.数据准备与预处理首先需要准备果实图像数据集，将其分为好果和坏果两类，并进行预处理：importosimportnumpyasnpfromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain_
  • YOLO学习笔记 ｜ 从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进 北斗猿 YOLO学习从零到1YOLO目标检测算法python计算机视觉
    从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测算法自2016年诞生以来，凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能，持续引领着计算机视觉领域的技术革新。从JosephRedmon的初代YOLO到AlexeyBochkovskiy的YOLOv4，再到Ultralytics团队的YOLOv5及后续系列，这一算法家族
  • 文末含资料链接！YOLOv11性能飞跃：深度融合iRMB注意力机制，实战教程助你突破检测极限！ 博导ai君 深度学习教学-附源码YOLO
    文章目录1.介绍：揭秘iRMB——轻量化与高性能的完美融合1.1摘要：洞察iRMB的设计哲学与卓越表现1.2简单描述：深入剖析iRMB的构造与工作原理核心灵感：CNN与Transformer的珠联璧合iRMB的核心结构：短距离与长距离的协同设计理念：实用、统一、有效、高效1.3模块结构：iRMB的内部构造图（概念描述）2.代码解析：逐行揭秘iRMB的魔法2.1`LayerNorm2d`：为2D数据
  • mediapipe流水线分析 三 江太翁 AndroidNDK人工智能mediapipeandroid
    目标检测Graph一流水线上游输入处理1TfLiteConverterCalculator将输入的数据转换成tensorflowapi支持的TensorTfLiteTensor并初始化相关输入输出节点，该类的业务主要通过interpreterstd::unique_ptrtflite::Interpreterinterpreter_=nullptr;实现类完成数据在cpu/gpu上的推理1.1Tf
  • 【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等 十小大 超分辨率重建（理论+实战科研+应用）超分辨率重建人工智能图像处理深度学习计算机视觉图像超分pytorch
    文章目录专栏简介专栏亮点适配人群相关说明关于答疑环境配置超分理解实现流程文章目录基础知识三个常用的SR框架数据集相关可解释性（论文中的可视化说明）图像超分（ImageSuper-Resolution）经典超分（ClassicalSR）任意尺度超分（Arbitrary-ScaleSR）高效/轻量化超分（Efficient/LightweightSR，ESR）盲超分/真实世界图像超分辨率（Blind/
  • 【图像超分】论文复现：密集残差链接Transformer！DRCT的Pytorch源码复现，跑通超分源码，获得指标、模型复杂度、结果可视化，核心模块拆解与源码对应，注释详细！ 十小大 超分辨率重建（理论+实战科研+应用）pytorch深度学习超分辨率重建图像处理计算机视觉pythontransformer
    请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通DRCT源码，获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果，修正论文中FLOPs的计
  • 数据权属界定面临的问题困境与破解思路 唐名威 大数据人工智能xhtml数据分析区块链
    点击上方蓝字关注我们数据权属界定面临的问题困境与破解思路何波中国信息通信研究院，北京100191摘要：随着数据成为关键生产要素，如何界定数据权属成为各方高度关注的重要问题。首先分析数据权属界定不明带来的国家、企业和个人层面诸多亟待解决的问题，包括国家数据主权和数字治理的挑战，企业数据集中和无序竞争难题，以及个人数据保护问题；然后指出数据权属界定也面临理论和实践的双重困境；最后提出在坚持发展和规范并
  • 机器学习宝典——第6章 爱看烟花的码农 机器学习人工智能
    第6章：聚类算法(Clustering)你好，同学！欢迎来到无监督学习的世界。与监督学习不同，这里的我们没有“标准答案”（标签），我们的目标是在数据中发现隐藏的、内在的结构。聚类算法就是实现这一目标的核心工具，它试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，我们称之为“簇”(cluster)。本章我们将深入探讨三种最具代表性的聚类算法：K-均值(K-Means)、层次聚类(Hierarchical
  • 数据采集高并发的架构应用 3golden .net
    问题的出发点：          最近公司为了发展需要，要扩大对用户的信息采集，每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话，将会大量照成采集量成3W倍的增长，但是又要满足日常业务需要，特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。       &n
  • 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式 brotherlamp linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
    现在生产环境MySQL数据库是一主一从，由于业务量访问不断增大，故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用，也就是说不能重启MySQL服务，为了避免出现其他情况，选择在网站访问量低峰期时间段操作。  一般在线增加从库有两种方式，一种是通过mysqldump备份主库，恢复到从库，mysqldump是逻辑备份，数据量大时，备份速度会很慢，锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
  • Quartz——SimpleTrigger触发器 eksliang SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述 SimpleTrigger触发器，当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行；   二.SimpleTrigger的构造函数 SimpleTrigger(String name, String group)：通过该构造函数指定Trigger所属组和名称； Simpl
  • Informatica应用（1） 18289753290 sqlworkflowlookup组件Informatica
    1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件，在里面设置shell的路径；调度wf可以右键出现schedule，现在用的是HP的tidal调度wf的执行。 2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast（多播组件）;Reset_Workflow_Var：参数重置 （比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
  • python 获取图片验证码中文字 酷的飞上天空 python
    根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写 在window上用easy_install安装不上  看了下源码发现代码很少  于是就想自己改写一下   添加支持网络图片的直接解析   #coding:utf-8 #import sys #reload(sys) #sys.s
  • AJAX 永夜-极光 Ajax
    1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担   2.代码结构:    <html> <head> <script type="text/javascript"> function loadXMLDoc() { .... AJAX script goes here ...
  • 创业OR读研 随便小屋 创业
            现在研一，有种想创业的想法，不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的，可能就是鱼与熊掌不能兼得。                研一的生活刚刚过去两个月，我们学校主要的是
  • 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量 aijuans IT 生活
            这个故事还得从去年换工作的事情说起，由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司，专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发，从此苦逼的日子开始了。        系统背景：五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份，后续几个月也完
  • 如何定义和区分高级软件开发工程师 aoyouzi
    在软件开发领域，高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置，但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为，单纯使用年限来划分开发人员存在问题，两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日，他发表了一篇博文，根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。 　　初
  • Servlet的请求与响应 百合不是茶 servletget提交java处理post提交
      Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介     1,Http的请求方式(get  ,post);   客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法,  http的get方式 servlet就是都doGet(
  • web.xml配置详解之listener bijian1013 javaweb.xmllistener
    一.定义 <listener> <listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class> </listener>   二.作用        该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
  • Web页面性能优化（yahoo技术） Bill_chen JavaScriptAjaxWebcssYahoo
    1.尽可能的减少HTTP请求数 content 2.使用CDN server 3.添加Expires头(或者 Cache-control) server 4.Gzip 组件 server 5.把CSS样式放在页面的上方。 css 6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript 7.避免在CSS中使用Expressions css 8.将javascript和css独立成外部文
  • 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序 bit1129 mongodb
    游标   游标，简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象，使用它是包括 声明 打开 循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完 关闭游标   游标的基本用法，类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档)，在获取一个文档集时，可以提供一个类似JDBC的FetchSize
  • ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法 白糖_ ORA-12514
    今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”，遂在网上找到了解决方案： ①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件，你会看到如下信息：   # listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
  • Eclipse 问题 A resource exists with a different case bozch eclipse
    在使用Eclipse进行开发的时候，出现了如下的问题： Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
  • 编程之美-小飞的电梯调度算法 bylijinnan 编程之美
    public class AptElevator { /** * 编程之美 小飞 电梯调度算法 * 在繁忙的时间，每次电梯从一层往上走时，我们只允许电梯停在其中的某一层。 * 所有乘客都从一楼上电梯，到达某层楼后，电梯听下来，所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。 * 在一楼时，每个乘客选择自己的目的层，电梯则自动计算出应停的楼层。 * 问：电梯停在哪
  • SQL注入相关概念 chenbowen00 sqlWeb安全
    SQL Injection：就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。 具体来说，它是利用现有应用程序，将（恶意）的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力，它可以通过在Web表单中输入（恶意）SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库，而不是按照设计者意图去执行SQL语句。 首先让我们了解什么时候可能发生SQ
  • [光与电]光子信号战防御原理 comsci 原理
          无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?       我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下       根据光
  • oracle 11g新特性:Pending Statistics daizj oracledbms_stats
    oracle 11g新特性:Pending Statistics 转 从11g开始，表与索引的统计信息收集完毕后，可以选择收集的统信息立即发布，也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态，待确定处于pending状态的统计信息是安全的，再使处于pending状态的统计信息发布，这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。 在 11g 之前的版本中，D
  • 快速理解RequireJs dengkane jqueryrequirejs
    RequireJs已经流行很久了，我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能： 声明不同js文件之间的依赖 可以按需、并行、延时载入js库 可以让我们的代码以模块化的方式组织 初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs 在HTML中，添加这样的 <script> 标签： <script src="/path/to
  • C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int main(void) { int i, j; scanf("%d %d", &i, &j); if (i > j) printf("i大于j\n"); else printf("i小于j\n"); retu
  • dictionary的使用要注意 dcj3sjt126com IO
    NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys: user.user_id , @"id", user.username , @"username",
  • Android 中的资源访问(Resource) finally_m xmlandroidStringdrawablecolor
    简单的说，Android中的资源是指非代码部分。例如，在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面，要使用一些音频文件来设置铃声，要使用一些动画来显示特效，要使用一些字符串来显示提示信息。那么，这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。 在Eclipse创建的工程中，我们可以看到res和assets两个文件夹，是用来保存资源文件的，在assets中保存的一般是原生
  • Spring使用Cache、整合Ehcache 234390216 springcacheehcache@Cacheable
    Spring使用Cache            从3.1开始，Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的，其核心思想是这样的：当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中，等到下次利用同样的
  • 当druid遇上oracle blob(clob) jackyrong oracle
    http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371 众所周知，Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。 在使用Druid做数据库连接池后，其实偶尔也会碰到小坑，这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品，那就不是坑，而是陷阱了，你都不知道怎么去填坑】 用Druid连接池，通过JDBC往Oracle数据库的
  • easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息 ldzyz007
    var grid = $('#datagrid');  var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;  var curr = options.pageNumber;  var total = options.total;  var max =
  • 浅析awk里的数组 nigelzeng 二维数组array数组awk
    awk绝对是文本处理中的神器，它本身也是一门编程语言，还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论，如何利用数组来帮助完成文本分析。   有这么一组数据：   abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00 case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00 case_a,136#23#2012-12-31 1
  • 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC rensanning centos
    安装GNOME桌面环境 # yum groupinstall "X Window System" "Desktop" 安装TigerVNC # yum -y install tigervnc-server tigervnc 启动VNC服务 # /etc/init.d/vncserver restart # vncser
  • Spring 数据库连接整理 tomcat_oracle springbeanjdbc
    1、数据库连接jdbc.properties配置详解 　　jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb 　　jdbc.username=sa 　　jdbc.password= 　　jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动，此处不一一列举 　　接下来，详细配置代码如下： 　　 Spring连接池    
  • Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常 xp9802
    用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错      异常栈：java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常       导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决; &nb
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他