FL1623863129
FL1623863129

[数据集][目标检测]昆虫数据集VOC+YOLO格式1938张7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)：1938
标注数量(xml文件个数)：1938
标注数量(txt文件个数)：1938
标注类别数：7
标注类别名称:["Leconte","Boerner","linnaeus","armandi","coleoptera","acuminatus","Linnaeus"]
每个类别标注的框数：
Boerner 框数 = 1913
Leconte 框数 = 2810
Linnaeus 框数 = 1110
acuminatus 框数 = 1188
armandi 框数 = 1996
coleoptera 框数 = 2277
linnaeus 框数 = 909
总框数：12203
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

你可能感兴趣的:(数据集,目标检测,YOLO,人工智能)

  • matlab按行读取txt文件数据集 地上悬河 matlab开发语言
    功能：使用Matlab按行读取txt文件，按照特定符号进行分割后加入数组中fid=fopen('coordinate.txt');%首先打开文本文件coordinate.txttemp=[]while~feof(fid)%while循环表示文件指针没到达末尾，则继续%每次读取一行,str是字符串格式str=fgetl(fid);%以','作为分割数据的字符,结果为cell数组s=regexp(st
  • C#中的PLINQ和LINQ的效率对比 搬砖的诗人Z C#c#linq开发语言
    PLINQ（ParallelLINQ）和LINQ（LanguageIntegratedQuery）都是.NET框架中的功能，用于对集合进行查询和操作。它们之间的主要区别在于并行处理能力。LINQ:LINQ是一种用于在.NET应用程序中进行数据查询和操作的语言集成功能。它提供了一种统一的方式来查询各种数据源，如集合、数组、XML、数据库等。LINQ是在单线程环境中执行查询操作的，因此对于大型数据集或
  • Ai插件脚本合集安装包，免费教程视频网盘分享 全网优惠分享君
    随着人工智能技术的不断发展，越来越多的插件脚本涌现出来，为我们的生活和工作带来了便利。然而，如何快速、方便地获取和使用这些插件脚本呢？今天，我将为大家分享一个非常实用的资源——AI插件脚本合集安装包，以及免费教程视频网盘分享。首先，让我们来了解一下这个AI插件脚本合集安装包。它是一个集合了众多AI插件脚本的资源包，涵盖了各种领域，如数据分析、自动化办公、智能客服等等。通过这个安装包，用户可以轻松地
  • 过去一年，这16本好书不容错过 m0_54050778 perl
    编者按：2023年在动荡与希望中收尾，2023年注定会被载入史册。疫情寒冬结束，ChatGPT横空出世，带动了人工智能技术的飞速发展；淄博烧烤、天津大爷、尔滨之旅等充满感动与幸福。但与此同时，2023年又是动荡与不安的一年，俄乌冲突的延宕，新一轮的巴以冲突，极端天气频发。在这个大环境下，有一些经典的书籍著作诞生。本文将分享2023年最值得一读的16本书籍，文章来自翻译，希望对你有所启示。关于202
  • [数据集][图像分类]河道污染分类数据集1923张4类别 FL1623863129 数据集分类数据挖掘人工智能
    数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：1922分类类别数：4类别名称:["lianghao","qingwei","yanzhong","zhongdu"]每个类别图片数：lianghao图片数：435qingwei图片数：423yanzhong图片数：577zhongdu图片数：487重要说明
  • Apache Kafka的伸缩性探究：实现高性能、弹性扩展的关键 i289292951 kafkakafka
    引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一，以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域，Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性，以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区（Partitioning）与水平扩展Kafk
  • 自动化测试 —— Pytest fixture及conftest详解 咖啡加剁椒③ 软件测试pytest功能测试软件测试自动化测试程序人生职场和发展
    前言fixture是在测试函数运行前后，由pytest执行的外壳函数。fixture中的代码可以定制，满足多变的测试需求，包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。fixture是pytest的精髓所在，类似unittest中setup/teardown，但是比它们要强大、灵活很多，它的优势是可以跨文件共享。一、Pytestfixture1.pytestfix
  • ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界 2401_83550420 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步，开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，已经成为许多开发者的新宠。在本文中，我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧，探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它
  • ChatGPT：AI合作伙伴助你成为论文写作高手 2401_83550420 chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达摘要：本文将介绍ChatGPT3.5Turbo（以下简称ChatGPT），一款强大的AI合作伙伴，能够助你成为一名论文写作高手。我们将深入探讨ChatGPT的特点、优势，并提供多个示例，展示ChatGPT在论文写作中的应用。无论是开展研究、撰写论文、还是与ChatGPT进行互动交流，都能够帮助你提升写作效率和质量。引言：随着人工智能的发展，聊天型语言模型在各个领域都
  • AI大模型学习：开启智能时代的新篇章 游向大厂的咸鱼 人工智能学习
    随着人工智能技术的不断发展，AI大模型已经成为当今领先的技术之一，引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而，这些模型的背后是一系列复杂的学习过程，深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先，AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
  • RNA-seq数据分析_未完成 子诚之 组学数据分析数据分析
    目录基础分析1.质控（reads）2.比对3.质控（alignment）4.定量5.样本合并差异表达1.质控（cohort）2.差异分析3.可视化（差异）富集分析肿瘤免疫1.免疫组库2.免疫浸润3.免疫响应4.新抗原预测微生物组参考本文主要覆盖了肿瘤样本bulkRNA-seq数据常见的分析步骤，并从实践角度出发，较为具体地介绍了每一步骤依赖的工具和数据集。另外，尽管本文适用于肿瘤样本，但其中的一些
  • 【HBZ分享】ES的聚合函数汇总 hbz- elasticsearchjavalinux
    聚合分类指标聚合：对数据集求最大、最小、和、平均值等指标的聚合，称为指标聚合metric格式：GET/index/_search{"size":0,"aggs":{"aggregation_name":{"aggregation_type":{"aggregation_field":"field_name"//可选参数}}//可以添加更多的聚合}}#解析-index：要执行聚合查询的索引名称。-s
  • OpenCV（一个C++人工智能领域重要开源基础库） 简介 愚梦者 OpenCV人工智能人工智能opencvc++图像处理计算机视觉开源
    返回：OpenCV系列文章目录（持续更新中......）上一篇：OpenCV4.9.0配置选项参考下一篇：OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库，可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发。该库由英特尔公司于1999年开始开发，最初是为了加速处理器
  • 零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估 一只特立独行猪 机器学习机器学习线性回归人工智能
    文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价
  • ChatGPT：智能论文写作指南，让您成为写作高手 AI臻蚌 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达写作是学术研究中不可或缺的一环，然而，对于许多人来说，写作往往是一项艰巨而费时的任务。但是，现在有了ChatGPT，您将能够以前所未有的速度和准确性编写高质量的论文。本文将向您介绍如何利用ChatGPT的强大功能成为写作高手，并为您提供一些示例，展示其在不同领域的应用。1.简介ChatGPT是一种基于人工智能的语言模型，它可以理解并生成人类语言。通过训练大量的语料库
  • ChatGPT神技：AI成为你的编程良友 2401_83481083 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT神技：AI成为你的编程良友近年来，人工智能技术的发展迅猛，ChatGPT作为其中一项创新技术，正逐渐走进我们的生活。在编程领域，AI不仅可以助力我们提高效率，还能成为我们的良友，帮助解决各种编程难题。一、ChatGPT简介ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型，它能够生成类人对话。ChatGPT通过深度学习模型，能够理解输入的文本并生成
  • 数字逻辑不可能涌现出智能 dog250 人工智能
    先看一系列竖式乘法的步骤：相乘的两个数数位越大，步骤越多。如果不纠结数制，二进制运算也是这回事，把单个步骤用一个晶体管表达(其实一个步骤不止一个晶体管)，数位越大，所需的晶体管越多。先说结论，所有基于n进制的逻辑运算都不可扩展。硅基时序电路可如此巧妙完成精确计算，开启了数字化时代，人们试图将AI构建在这二进制世界。但若二进制运算不可扩展，基于数字逻辑的人工智能就不可能。前面提到过，二进制运算本质上
  • 关于HDP的20道高级运维面试题 编织幻境的妖 运维
    1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP（HortonworksDataPlatform）的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具，如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述：Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用Java语言编写，用于存储和处理大规模数据集。它广义
  • Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding 小蜗子 知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
    摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上，张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样，值得注意的是，基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
  • c#IQueryable和IEnumberable的区别 彭小彭~ c#基础c#
    IQueryable和IEnumerable是C#中处理集合的两个重要接口，常用于LINQ查询。它们有一些关键区别，适用于不同的场景：1.执行查询的位置IEnumerable:当你对一个IEnumerable序列使用LINQ操作时，这些操作是在本地内存中执行的。如果IEnumerable表示数据库中的数据（例如，使用EntityFramework时），那么整个数据集首先会被加载到内存中，然后再应用
  • 让数据说话：人工智能与六西格玛的完美结合 张驰课堂 人工智能六西格玛
    当人工智能与六西格玛结合，企业可以充分利用人工智能技术的数据处理、预测分析和智能决策支持能力，实现数据驱动的决策、质量控制和流程优化，从而提高企业的效率和竞争力。下面张驰咨询给大家具体的介绍：1、数据驱动决策六西格玛侧重于数据分析和决策制定，而人工智能可以提供更强大的数据处理和分析能力。通过人工智能技术，可以自动收集和整理大量的数据，并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项
  • 智合同如何助力建筑行业合同智能化管理 智合同（小智） 合同智能应用AI技术降本增效提质人工智能自然语言处理知识图谱深度学习大数据
    #建筑行业#人工智能#AI#合同智能应用#深度学习#自然语言处理技术#知识图谱智合同-采用深度学习、自然语言处理技术、知识图谱等人工智能技术，为企业提供专业的合同相关的智能服务。其主要服务包含：合同智能审查、合同要素智能提取、合同版本对比、合同智能起草、ICR智能识别、合同履约追踪、文本一致性对比、广告审查、合同范本库等服务。智合同在助力建筑行业合同智能化管理方面具有显著的优势。首先，智合同利用A
  • AI原生安全 亚信安全首个“人工智能安全实用手册”开放阅览 亚信安全官方账号 安全网络web安全人工智能大数据
    不断涌现的AI技术新应用和大模型技术革新，让我们感叹从没有像今天这样，离人工智能的未来如此之近。追逐AI原生？企业组织基于并利用大模型技术探索和开发AI应用的无限可能，迎接生产与业务模式的全面的革新。我们更应关心AI安全原生。实施人工智能是一项复杂又长远的任务，任何希望利用大模型的组织在设计之初，都必须将安全打入地基，安全一定是AI技术发展的核心要素。针对人工智能和大模型面临的威胁与攻击模式，亚信
  • 开发chrome扩展（ 禁止指定域名使用插件） 徐同保 chrome前端
    mainfest.json:{"manifest_version":3,"name":"ChatGPT学习","version":"0.0.2","description":"ChatGPT,GPT-4,Claude3,Midjourney,StableDiffusion,AI,人工智能,AI","icons":{"16":"./images/logo.png","48":"./images/lo
  • YOLOv5 | 源码解析 | 计算损失loss原理——独家原创注释 kay_545 YOLOv8改进有效涨点Yolov5改进YOLOpython开发语言
    ⭐欢迎大家订阅我的专栏一起学习⭐订阅专栏，更新及时查看不迷路YOLOv5涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/D9kR0YOLOv8涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/5hNr8YOLOv7专栏：http://t.csdnimg.cn/hJsf1魔改网络、复现论文、优化创新各位订阅YOLOv8专栏读者，非常抱歉，这篇文章加错专栏了，但是因为是订阅的，所以不能删除或者移动这
  • ai智能语音机器人的出现未来电销行业会如何发展？ VO_794632978 WX-794632978语音机器人人工智能机器人交互语音识别大数据
    人工智能和移动互联网技术的发展，对于很多行业都产生了颠覆性的影响。而对于电销这一重复度较高的行业来说，也是产生了巨大的推动作用。对于传统电销人来说，电销机器人可以帮助你提高销售效率，提高影响客户的能力和转化率，将你过去繁琐简单无效的需要个人做的工作，都交给机器，让你的时间和精力，放在重要的客户和有创造性的事情上。我们一起来看看都有哪些发展。自动化程度提高：AI机器人能够不间断地工作，自动拨打电话、
  • 目标检测——摩托车头盔检测数据集 钓了猫的鱼儿 目标检测数据集目标检测摩托车头盔检测数据集
    一、简介首先，摩托车作为一种交通工具，具有高速、开放和稳定性差的特点，其事故发生率高，伤亡率排在机动车辆损伤的首位。因此，摩托车乘员头盔对于保护驾乘人员头部安全至关重要。在驾乘突发状况、人体受冲击时，头盔能够吸收碰撞能量，减轻伤害。研究摩托车头盔检测，能够确保头盔的质量和安全性能，从而更有效地保护驾乘人员的生命安全。其次，随着科技的发展，人们对于交通安全和生命安全的重视程度日益提高。摩托车头盔作为
  • 请介绍一下大数据主要是干什么的？决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施 盛溪的猫猫 感悟大数据英语加拿大
    目录请介绍一下大数据主要是干什么的？决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施国际化学生生活大语言模型目前的问题卡尔加里经济地理和气候文化和活动教育交通绿色城市AVL树的旋转单右旋（LL旋转）单左旋（RR旋转）左右旋（LR旋转）右左旋（RL旋转）请介绍一下大数据主要是干什么的？大数据是一个涉及从极其庞大和复杂的数据集中提
  • 生成式AI竞赛：开源还是闭源，谁将主宰未来？ 新加坡内哥谈技术 人工智能
    每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/对于一些行业观察家来说，这场战斗似乎还没开始就已结束。当ChatGPT成为有史以来增长最
  • 【划分数据集】stratifiedShuffleSplit分层抽样 芜湖xin python
    importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit#分出10%作为独立测试集ss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.1,random_state=42)data=pd.read_csv("F:\\PaperCode\\Mypaper_python_c
  • java线程Thread和Runnable区别和联系 zx_code javajvmthread多线程Runnable
    我们都晓得java实现线程2种方式，一个是继承Thread，另一个是实现Runnable。 模拟窗口买票，第一例子继承thread，代码如下 package thread; public class ThreadTest { public static void main(String[] args) { Thread1 t1 = new Thread1(
  • 【转】JSON与XML的区别比较 丁_新 jsonxml
    1.定义介绍 (1).XML定义 扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。 XML是标
  • c++ 实现五种基础的排序算法 CrazyMizzz C++c算法
    #include<iostream> using namespace std; //辅助函数，交换两数之值 template<class T> void mySwap(T &x, T &y){ T temp = x; x = y; y = temp; } const int size = 10; //一、用直接插入排
  • 我的软件 麦田的设计者 我的软件音乐类娱乐放松
         这是我写的一款app软件，耗时三个月，是一个根据央视节目开门大吉改变的，提供音调，猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP，同意权限，安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。（同时软件自动播放背景音乐）。3、用户登录到主页后，会有五个模块。a、点击不胫而走，用户得到开门大吉首页部分新闻，点击进入有新闻详情。b、
  • linux awk命令详解 被触发 linux awk
    awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息 awk处理过程: 依次对每一行进行处理，然后输出 awk命令形式: awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file [-F|-f|-v]大参数，-F指定分隔符，-f调用脚本，-v定义变量 var=val
  • 各种语言比较 _wy_ 编程语言
                        Java Ruby PHP 擅长领域                  
  • oracle 中数据类型为clob的编辑 知了ing oracle clob
    public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){ Connection dbc=null; Statement stmt=null; PreparedStatement ps=null; try { dbc = new DBConn().getNewConnection(); //stmt = db
  • 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据 矮蛋蛋 zookeeper
    原文地址： http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ 安装和配置详解 本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两
  • tomcat数据源 alafqq tomcat
    数据库 JNDI(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。 没有使用JNDI时我用要这样连接数据库： 03.  Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");  04.  conn
  • 遍历的方法 百合不是茶 遍历
                                                          遍历 在java的泛
  • linux查看硬件信息的命令 bijian1013 linux
    linux查看硬件信息的命令 一.查看CPU： cat /proc/cpuinfo   二.查看内存： free   三.查看硬盘： df   linux下查看硬件信息 1、lspci 列出所有PCI 设备； lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备（声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
  • java常见的ClassNotFoundException bijian1013 java
    1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory   添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization    
  • 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化 bit1129 反序列化
    对日期类型的数据进行序列化和反序列化时，需要考虑如下问题：   1. 序列化时，Date对象序列化的字符串日期格式如何 2. 反序列化时，把日期字符串序列化为Date对象，也需要考虑日期格式问题 3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals   默认序列化和反序列化     import com
  • 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream bit1129 Stream
      1. DStream的类说明文档：   /** * A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous * sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
  • 通过nginx获取header信息 ronin47 nginx header
    1. 提取整个的Cookies内容到一个变量，然后可以在需要时引用，比如记录到日志里面， if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {         set $all_cookie $1; }     变量$all_cookie就获得了cookie的值，可以用于运算了
  • java-65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 bylijinnan java
    参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984 写了个java版的： public class Print_1_To_NDigit { /** * Q65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 * 1.使用字符串
  • Netty源码学习-ReplayingDecoder bylijinnan javanetty
    ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类，不熟悉FrameDecoder的，可以先看看 http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618 API说，ReplayingDecoder简化了操作，比如： FrameDecoder在decode时，需要判断数据是否接收完全： public class IntegerH
  • js特殊字符过滤 cngolon js特殊字符js特殊字符过滤
    1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) {    var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）&mdash;—|{}【】‘；：”“'。，、？]"
  • hibernate使用sql查询 ctrain Hibernate
    import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.hibernate.Hibernate; import org.hibernate.SQLQuery; import org.hibernate.Session; import org.hibernate.Transa
  • linux shell脚本中切换用户执行命令方法 daizj linuxshell命令切换用户
    经常在写shell脚本时，会碰到要以另外一个用户来执行相关命令，其方法简单记下：   1、执行单个命令：su - user -c "command" 如：下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录 [root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
  • 好的代码里只要一个 return 语句 dcj3sjt126com return
    别再这样写了：public boolean foo() {    if (true) {         return true;     } else {          return false;    
  • Android动画效果学习 dcj3sjt126com android
    1、透明动画效果 方法一：代码实现 public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState) { View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
  • linux复习笔记之bash shell (4)管道命令 eksliang linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105461     bash命令执行的完毕以后，通常这个命令都会有返回结果，怎么对这个返回的结果做一些操作呢？那就得用管道命令‘|’。     上面那段话，简单说了下管道命令的作用，那什么事管道命令呢？     答：非常的经典的一句话，记住了，何为管
  • Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件 gqdy365 android
    在项目中碰到这样的问题： 由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键，此时需要在APP层对按键事件（keyevent）做分解处理，模拟Android系统做法，把keyevent分解成： 1、单击事件：就是普通key的单击； 2、双击事件：500ms内同一按键单击两次； 3、长按事件：同一按键长按超过1000ms（系统中长按事件为500ms）； 4、组合按键：两个以上按键同时按住；
  • asp.net获取站点根目录下子目录的名称 hvt .netC#asp.nethovertreeWeb Forms
    使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms)，例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下： <asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />   那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下： string[] m_sub
  • Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 justjavac javaeclipse快捷键ide
      判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。   曾有人在豆瓣评 《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个 程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。  写道 程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可
  • c++编程随记 lx.asymmetric C++笔记
     为了字体更好看，改变了格式……   &&运算符：   #include<iostream> using namespace std; int main(){      int a=-1,b=4,k;      k=(++a<0)&&!(b--
  • linux标准IO缓冲机制研究 音频数据 linux
    一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中，操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区，
  • 随想 生活 暗黑小菠萝 生活
    其实账户之前就申请了，但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的，但是有多大的进步可能只有我自己知道。   毕业的时候班里12个女生，真正最后做到软件开发的只要两个包括我，PS：我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作，考研失败，我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术，增强自己的实战能力，以至于后来找工作比较费劲。我
  • 我认为POJO是一个错误的概念 windshome javaPOJO编程J2EE设计
                  这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。    &
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他