助力城市部件[标石/电杆/光交箱/人井]精细化管理，基于YOLOv7【tiny/yolov7】开发构建生活场景下城市部件检测识别系统

井盖、店杆、光交箱、通信箱、标石等为城市中常见部件，在方便居民生活的同时，因为后期维护的不及时往往会出现一些“井盖吃人”、“线杆、电杆、线缆伤人”事件。造成这类问题的原因是客观的多方面的，这也是城市化进程不断发展进步的过程中难以完全避免的问题，相信随着城市化的发展完善相应的问题会得到妥善解决。本文的核心目的并不是要来深度分析此类问题形成的深度原因等，而是考虑如何从技术的角度来助力此类问题的解决，这里我们的核心思想是想要基于实况的数据集来开发构建自动化的检测识别模型，对于摄像头所能覆盖的视角内存在的对应设施部件进行关注计算，后期，在业务应用层面可以考虑设定合理的规则和预警逻辑，结合AI的自动检测识别能力来对可能出现的损坏、倒塌、折断等问题进行及时的预警，通知到相关的工程技术人员来进行维护处理，在源头端尽可能地降低可能的损害，感觉这是一个不错的技术与实际生活场景相结合的落地点。

在前文中我们已经进行了相关的项目开发实践，感兴趣的话可以自行移步阅读：

《助力城市部件[标石/电杆/光交箱/人井]精细化管理，基于DETR(DEtection TRansformer)开发构建生活场景下城市部件检测识别系统》

《助力城市部件[标石/电杆/光交箱/人井]精细化管理，基于YOLOv3开发构建生活场景下城市部件检测识别系统》

《助力城市部件[标石/电杆/光交箱/人井]精细化管理，基于YOLOv4开发构建生活场景下城市部件检测识别系统》

《助力城市部件[标石/电杆/光交箱/人井]精细化管理，基于YOLOv5全系列模型【n/s/m/l/x】开发构建生活场景下城市部件检测识别系统》

《助力城市部件[标石/电杆/光交箱/人井]精细化管理，基于YOLOv6开发构建生活场景下城市部件检测识别系统》

本文主要是选择YOLOv7-tiny和YOLOv7l来开发实现检测模型，首先看下实例效果：

YOLOv7是 YOLO 系列最新推出的YOLO 结构，在 5 帧/秒到 160 帧/秒范围内，其速度和精度都超过了大部分已知的目标检测器，在 GPU V100 已知的 30 帧/秒以上的实时目标检测器中，YOLOv7 的准确率最高。根据代码运行环境的不同(边缘 GPU、普通 GPU 和云 GPU)，YOLOv7 设置了三种基本模型，分别称为 YOLOv7-tiny、YOLOv7和 YOLOv7-W6。相比于 YOLO 系列其他网络模型，YOLOv7 的检测思路与YOLOv4、YOLOv5相似，YOLOv7 网络主要包含了 Input(输入)、Backbone(骨干网络)、Neck(颈部)、Head(头部)这四个部分。首先，图片经过输入部分数据增强等一系列操作进行预处理后，被送入主干网，主干网部分对处理后的图片提取特征；随后，提取到的特征经过 Neck 模块特征融合处理得到大、中、小三种尺寸的特征；最终，融合后的特征被送入检测头，经过检测之后输出得到结果。
YOLOv7 网络模型的主干网部分主要由卷积、E-ELAN 模块、MPConv 模块以及SPPCSPC 模块构建而成。在 Neck 模块，YOLOv7 与 YOLOv5 网络相同，也采用了传统的 PAFPN 结构。FPN是YoloV7的加强特征提取网络，在主干部分获得的三个有效特征层会在这一部分进行特征融合，特征融合的目的是结合不同尺度的特征信息。在FPN部分，已经获得的有效特征层被用于继续提取特征。在YoloV7里依然使用到了Panet的结构，我们不仅会对特征进行上采样实现特征融合，还会对特征再次进行下采样实现特征融合。Head检测头部分，YOLOv7 选用了表示大、中、小三种目标尺寸的 IDetect 检测头，RepConv模块在训练和推理时结构具有一定的区别。
简单看下实例数据情况：

这里主要是选择了yolov7-tiny、yolov7这两款不同参数量级的模型来进行开发训练，训练数据配置文件如下：

# txt path 
train: ./dataset/images/train
val: ./dataset/images/test
test: ./dataset/images/test



# number of classes
nc: 4

# class names
names: ['biaoshi', 'diangan', 'guangjiaoxiang', 'renjing']

【yolov7-tiny】模型文件如下：

# parameters
nc: 4  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
 
# anchors
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32
 
# yolov7-tiny backbone
backbone:
  # [from, number, module, args] c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True
  [[-1, 1, Conv, [32, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 0-P1/2  
  
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 1-P2/4    
   
   [-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 7
   
   [-1, 1, MP, []],  # 8-P3/8
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 14
   
   [-1, 1, MP, []],  # 15-P4/16
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 21
   
   [-1, 1, MP, []],  # 22-P5/32
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 28
  ]
 
# yolov7-tiny head
head:
  [[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, SP, [5]],
   [-2, 1, SP, [9]],
   [-3, 1, SP, [13]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -7], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 37
  
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [21, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P4
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 47
  
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [14, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P3
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 57
   
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, 47], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 65
   
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, 37], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 73
      
   [57, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [65, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [73, 1, Conv, [512, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
 
   [[74,75,76], 1, IDetect, [nc, anchors]],   # Detect(P3, P4, P5)
  ]

【yolov7】模型文件如下：

# parameters
nc: 4  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
 
# anchors
anchors:
  - [12,16, 19,36, 40,28]  # P3/8
  - [36,75, 76,55, 72,146]  # P4/16
  - [142,110, 192,243, 459,401]  # P5/32
 
# yolov7 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [32, 3, 1]],  # 0
  
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 1-P1/2      
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 3-P2/4  
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],  # 11
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 16-P3/8  
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],  # 24
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 29-P4/16  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]],  # 37
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 42-P5/32  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]],  # 50
  ]
 
# yolov7 head
head:
  [[-1, 1, SPPCSPC, [512]], # 51
  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [37, 1, Conv, [256, 1, 1]], # route backbone P4
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 63
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [24, 1, Conv, [128, 1, 1]], # route backbone P3
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]], # 75
      
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
   [[-1, -3, 63], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 88
      
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, -3, 51], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 101
   
   [75, 1, RepConv, [256, 3, 1]],
   [88, 1, RepConv, [512, 3, 1]],
   [101, 1, RepConv, [1024, 3, 1]],
 
   [[102,103,104], 1, IDetect, [nc, anchors]],   # Detect(P3, P4, P5)
  ]

在实验阶段保持完全相同的参数设置，等待全部训练完成之后来从多个指标的维度来进行综合的对比分析。

【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。

【loss曲线】

【Precision曲线】
精确率曲线（Precision-Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。

【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。

对比来看：tiny轻量级的模型并没有被yolov7拉开明显的差距，但是tiny模型在整体的推理速度上有更多的优势，如果考虑时效性还是推荐选择使用tiny的模型就行，如果更加关注结果可以使用yolov7或者是更大的x系列的模型。在实际应用开发的时候可以考虑如何更好地基于目标检测模型的检测计算结果来产生业务上的有效事件，这里大都是需要结合业务需求来设定合理有效的规则和预警逻辑的，这里暂时不是本文的重点，感兴趣的话都可以自行动手尝试下！

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为千佩蓉：为家庭放弃事业的男人没出息吗？北京朵多教育
为家庭放弃事业的男人没出息吗我们在搭档的过程中会遇到一些问题，因此要做好心理准备，这样才不会陷入抱怨或双输的局面。关键不是谁比谁能力强，而是夫妻之间如何取长补短。家庭要赢需要每个人的付出和牺牲，大家一起分担和负责，这样才能享受相爱的自由、安全和归属感。我们需要做的牺牲包括自己的时间、自己的一些爱好，甚至事业发展。为千认为做好父亲是非常重要的事，所以他不仅要出席在孩子们的生活中，还要积极地参与和带领
什么事都独自去扛的人，容易抑郁，以及单身蘑菇心理
文|实用菌01心情不好的时候，你会怎么办？我的习惯是，找个没有人打扰的角落发呆，或者睡上一觉。生活中，这样处理自己情绪问题的人，还有很多。他们安静，平和，不吵不闹，看起来很佛系，甚至还被称赞你脾气好，内心成熟，但事实，这种外在的好是以一些隐蔽的“坏”为代价的。遇到问题习惯独自去承受的人，表面看起来很坚强，但有一个弱点：在日常生活中，他们的情绪经常会莫名地低落，没来由地不高兴，而且一旦陷入这种情绪当
200719：重拾优点？问谁逝舟
小时候的哪些优点，现在想重新拾回？——题记：《惜福阅历（SisypheCalendar）》2020.01.04还是先来审题吧。这句话中的关键信息就在于“重拾小时候的优点”。小时候的优点，当然是在曾经的生活中，给我们带来过好处，有其被自己或是被社会认可的价值。而它跟“重拾”搭配在一起，就颇耐人寻味了。重拾，意味着曾经失落，也意味着它对当下还有价值。那么问题来了，既然曾经它是有价值的，既然对当下还有价
闺蜜闲聊青儿小语
今天几位闺蜜相聚。抛下家务，老公，孩子，一起来到一个山清水秀的地方，在湖边畅聊。但聊来聊去发现，我们的话题跑不出孩子和老公，除此之外就没有什么了。这是一种人到中年的悲哀吗，女人在家庭中渐渐失去了自己，所以的生活重心都不在自己这里，我们把小小我融入了大家，小家，姐妹们畅聊一番，放松自己，回去还得应对家里的鸡飞狗跳，一地鸡毛。
有一种思念叫故乡那时光
无意中翻看空间中的老照片，看到了几年前在老家拍的一组照片，不禁又勾起了关于故乡的记忆......我出生在一个小山村，东面是一座连绵的小山，西面是一条蜿蜒的小河，南面是一片开阔的田野，田野的尽头是一片小树林......这些，是我儿时趴在窗前就可以看到的风景。这山、这河、这林，承载了我童年的大部分欢乐；那田野则让我在童年过早的理解了生活的艰辛。也许正是这种反差，故乡成了我无法忘却的记忆。（一）父母都是
哪种生活容易？不过是事在人为和听天由命华板扣
提起不打卡、无考核的工作应该是非常让人羡慕吧！我已经上了三个月这样的班了，我想说自由的工作真的不那么自由，因为不打卡也就没有上下班区分，无考勤那是因为有收入，能在市场上存活下去才是这份工作的价值。不能只考虑自己的专业，因为只提专业目前并不能变成钱，可能这就是商业的残酷性。三个月前我其实并没有考虑清楚究竟是我选择了这份工作，还是这份工作选择了我，但现在我发现其实是我需要这份工作。我就像皮筋一样给了自
2021-09-21 李曼语
大脑是一片沃土，如果不长有价值的粮食，就会遍布荒草。如果不能安排好自己的生活，如何完成之前的理想，说要独立。放纵、消耗，是无底线的，生命因此而沉沦。而再想回到正轨，又得经历如何一番自我救赎，何必呢？为什么一定要走到山穷水尽，无路可退，才拿起剪刀修理自己？太不聪明，太原始。不是让自己无限空虚才能激起上进的心，勤奋和努力自会成为一种习惯，靠着巨大的惯性，推动自己身体里的一切！中秋过后，我要做个说话算数
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
生活中的很多事是既令人生气又令人伤感，但却还无可奈何城中隐士
今天一打开手机，就看到姨娘家的姐姐兰兰在抖音上发了一则信息，信息内容如下：“我绝对不是我爸妈亲生的，不知他们是从哪儿把我捡回来的”。图源网络，侵则必删今天一大早，天刚蒙蒙亮，姨父就着急莫慌给姨妈家姐姐来一电话，说是家里今天有急事，喊她赶紧回去。还没等姐姐反应过来，姨父就草草地挂断了电话。吓得姐姐立马清醒，以为家里不知出了多大的事？她赶紧从床上爬起来以最快速度第一时间从温江赶到中江。等她顶着烈日，风
《和另一个自己谈谈心》成长篇24 磷破读心理
标题:生命的存在只能“体验”到。人们常说:“艺术源于生活。”艺术代表着创造，它将生活的场景与情感进行了完美的融合。而它深层的含义是为了传递自己内心的体验。所以说，生命存在的意义在于体验。话虽如此，但体验也有好坏之分。而人的天性是只喜欢好的不喜欢坏的。于是，在面对不好的体验时，人们更愿意站在一个至高无上的位子去抱怨和评判。这样他们就可以远离身体的不舒服（包括:恐惧、无助、伤痛甚至是背叛的强烈刺激），
追逐梦想悦读山人
你要想飞翔，不必成为鸟，但一定要行动。只要你坚信自己所信奉的，自己都不知道自己会做到怎样的极致。当生活中，遇到这样的坚持，会被谓之为“犟”、“固执”、“顽固”，而当我们看到这样的坚持最终也会散发不一样的光辉时，心里就有别样的感动。看《血战钢锯岭》，被道斯和多萝西的理解和坚持所感动。戴斯蒙德·道斯拒绝携带武器上战场，从他发誓不摸枪那刻起，就真的不摸枪了，哪怕入伍、上战场。他是为救人而去，而非为杀人而
酷开科技依托酷开系统用“平台+产品+场景”塑造全屋智能生活！京创尤品科技生活
杰弗里·摩尔的“鸿沟理论”中写道：高科技企业推进产品的早期市场和产品被广泛接受的主流市场之间，存在着一条巨大的“鸿沟”。“鸿沟”，指产品吸引早期接纳者后、赢得更多客户前的那段间歇，以及其中可预知和不可预知的阻碍。多数产品或企业的失败都发生在“鸿沟期”。目前，智慧家居的发展正处在一个“鸿沟期”：势头看似迅猛，但真实用户有限。对于一些企业而言，这条巨大“鸿沟”之所以出现，在于他们对如何推进智慧家居并不
生活简笔几许浅唱
忽而来的一场雨，打乱了我的思绪。很喜欢躺在床上听着窗外淅淅沥沥下雨的感觉，让人感觉很惬意，舒心。这种舒心的感觉是很难得的。在这个快节奏的生活中，本来不想加班的自己，慢慢的却为了生活而不得不加班。愁绪很多，却不知道该怎么来诉说。今天的雨，让人不禁想起很多的事情。躺在床上听到的雨是温柔的。就像那时候的誓言，是甜蜜的。一个人成长了，却不知道该如何去接受别人的喜欢，然而却更加过分的要求别人要按照自己的信条
『阅读•思考•灵性新苑‖第九辑/358/1001』《冥想》2作者：[印]斯瓦米·拉玛（Swami Rama）译者：刘海凝景熙惟
部分节选当我们仔细审视生活，就会意识到：从幼年开始，我们接受的教育就仅仅止于观察和了解外部世界。从来没人教导过我们，应当如何向内看、发现和了解内在。因此我们在渴望了解别人的同时，对自己而言却依然是一个陌生人。由于缺乏自我了解，我们的人际关系并不那么称心如意，生活中也常常充满了困惑与失望。事实上，常规教育体系只开发了我们大脑的一小部分。而另外负责做梦、睡眠以及用于存储所有经历的无意识领域，仍不为人知
如何成为思维的高手？明安包装闫慧玲
六项精进训练营Day2复盘20210112湖北荆州学习靠氛围，成长靠圈子1.关于金钱认知金句：1.当今世界，非钱不行2.有钱能使鬼推磨3.金钱是万恶之本4.时间就是金钱5.金钱不是万能的，但是没有钱是万万不能的6.谈钱伤感情，谈感情伤钱道德系统→好人→美德→回流利益系统→好好生活天下熙熙皆为利来，天下攘攘皆为利往出自西汉著名史学家、文学家司马迁《史记》的第一百二十九章“货殖列传”。这句话意思是说天
十分钟自由写作知意zy
主题：我缺乏的东西自从加入2022年弘丹写作学院，感觉每天的生活都忙碌了起来，我要上班，要学习。所以我每天都必须拼尽全力向前奔跑，才追得上小伙伴们的脚步。在写作学院，我学会了反省自己的不足，我的想法多，缺乏的东西也太多。比如：写作的文笔，写作逻辑，底层自信心……看到社群里那么多优秀的小伙伴，我感觉自己越来越自卑，我这么一个平庸的人，会完成今年的写作目标吗？我开始不停怀疑自己是否能坚持下去。而弘丹老
信马由缰悦久悦迷人
那是表面的安静随和乖巧懂事，事实上我也真的安于生活的祥和宁静，唯有自己明白，我接受现实不代表我表里如一！哈哈行走在风里，梦见自己随风而起，遇见战马，和英雄一起仗剑走天涯，穿过黑夜，披着风霜，内心的满足就是在路上，不要安居，有臂膀就足够美满！幸好没生个女儿
忙忙碌碌才是生活北渔说
观海年后上班，因为项目接近尾声甚是消闲。说是消闲，其实身消闲，心不消闲。都说当下社会是焦虑的社会，因为人们普遍焦虑。上班已有半月，想想这好像是上班几年来最空闲的一段时间了。空闲的主要原因是工作处在了瓶颈期，心有余而力不足。因为有一颗力求完美的心，但却没有力求完美的能力，所以徒有焦虑。不知道大家有没有这种感觉，在高压学习或工作一段时间之后，突然闲下来就会茫然无措。有时候读一本长篇，好不容易结束本来应
为求学母亲忍辱带我向亲戚借钱，学成后，我：舅舅恩情大于怨木子瑾橙
18年前，我去了省城的一所培训学校。临行前，我找舅舅借了500块钱生活费，舅舅一家拒绝了我。前几天，舅舅的小孙子因为心脏病，需要两万元做手术。我舅一家来我家借钱，我直接给了他三万。一瞬间，舅妈即感动又尴尬，泪流满面。我的所作所为让我妻子觉得特别不能理解。我流着泪告诉她，我和舅舅保守了21年的秘密...我出生在鄂西北的一个山村。我家世世代代都是农民。2003年，我高中毕业，没能考上大学，但我绝对不能
2020-04-09 柠_fc84
我和清新冥想的相伴之旅我是来自大二的学生，一名性格活泼的女学生。平时没事喜欢看看书，做做运动，同时也是一名英语爱好者。因一次机遇结识了潘多拉口语课，在此获益良多，但这单单是满足不了我的，也是因为随着现在课程的开展，生活烦心事的增加，情绪波动大，使我紧绷。于是我和清新冥想课程英文版相遇啦。它带给我不一样的体验，使我的心情越来越轻松，那些不好的情绪也愈见愈远，我刚开始接触的时候是好奇，本来加上我对英语
791 | 以待流年：懂得是生命中最厚重的底色。【2020.10.22】邓越_越越安
图、文/越享生活馆Part1关键词：懂得、得体、大方在知乎上看到过一句话：即使你躺倒让别人踩在你身上走，别人还是会抱怨你踩着不够舒服。的确如此，大千世界，众口难调。你不可能让所有人喜欢你。所以，不用试图让所有人开心，不用为别人的目光所累，过好自己的生活吧。不懂你的人，即使你再小心翼翼，一再讨巧，也无法交心、长存。而懂你的人，即使距离遥远，也会因为内心深处的相知，彼此相惜。就像魏晋时代的竹林七贤中，
外卖大额优惠券领取方式!你知道在哪可以方便快捷的领取大额外卖氧惠爱高省
你是否厌倦了日常生活中的琐事，渴望享受一顿简单而美味的外卖？那么，今天我要为你揭秘一个秘密，让你在享受美食的同时，也能省下一些钱。氧惠APP（带货领导者）——是与以往完全不同的抖客+淘客app！2023全新模式，我的直推也会放到你下面。主打：带货高补贴，深受各位带货团队长喜爱（每天出单带货几十万单）。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。送万元推广大礼包，教你如何1年做到百万团队。你知道吗？
观《叫我第一名》有感客星卿月
在最近一节心理课上，老师给我们看了一场电影。看到影片名称叫我第一名就知道这应该是一部励志片。虽然看过不少励志片，但是这部电影还是以它紧凑独特的情节和幽默感人的细节深深地打动了我，也让我在日益趋于平淡的大学生活当中感受到了久违的冲动与激情。图片发自App这部影片讲述的是一个根据真人真事改编的励志故事，它主要叙述了患有妥瑞氏症的布莱德克服病症并且努力完成了成为老师的梦想。虽然只是一个大概情节简单地可以
人生最美两年汉子娃娃
宝贝儿，妈妈觉得人生中最完美的时间就是从你出生，有你和外婆相伴的两年，那种美好是同时处于两种身份的交融，一边厢我是一位母亲，一边厢我亦是一个女儿，跟外婆的相处模式也由曾经的母女，升级为朋友、闺蜜，那种感觉真的很好！对了，你是不是有个疑问，觉得妈妈的字里行间都没怎么出现过你爸爸这个称呼？不要意外，因为妈妈跟你爸爸当初在一起就不是一个幸福的开始，生活在一起时就总是争吵不断，两个都是火爆脾气，在一起自然
遗落的光阴古诗风光
第七篇，小明的学生时代。小明和他的同桌的共听一首歌的行为已经实现了。所以每次没事就和他的同桌一起畅听音乐，这也导致了一些场面都发生，一就是她的隔壁同桌时不时的鄙夷的眼光，二是他进一步加聚了他同桌对他的态度，他的同桌除了平时的听音乐交流之外，还增加了与他的交流。其中最关键的就是，因为他的同桌没事就与他的进行生活的交流。其中最关键的就是在一个不上课的周末小明独自一人回到了宿舍进行学习。而这时他的同桌带
eclipse maven IXHONG eclipse
eclipse中使用maven插件的时候，运行run as maven build的时候报错 -Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match. 可以设一个环境变量M2_HOME指
timer cancel方法的一个小实例 alleni123 多线程 timer
package com.lj.timer; import java.util.Date; import java.util.Timer; import java.util.TimerTask; public class MyTimer extends TimerTask { private int a; private Timer timer; pub
MySQL数据库在Linux下的安装 ducklsl mysql
1.建好一个专门放置MySQL的目录 /mysql/db数据库目录 /mysql/data数据库数据文件目录 2.配置用户，添加专门的MySQL管理用户 >groupadd mysql ----添加用户组 >useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户 3.配置，生成并安装MySQL >cmake -D
spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element Array_06 spring bean
将-------- <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3
maven发布第三方jar的一些问题 cugfy maven
maven中发布第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令有许多参数，具体可查看 http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html 以下是一个例子： mvn deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
MYSQL下载及安装 357029540 mysql
好久没有去安装过MYSQL，今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题，因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24，所以下载的文件夹里没有my.ini文件，所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题，最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍，按照其步骤也完成了安装，在这里给大家分享下这个链接的地址
ios TableView cell的布局张亚雄 tableview
cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]]; CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50); &nbs
Java编码转义 adminjun java 编码转义
import java.io.UnsupportedEncodingException; /** * 转换字符串的编码 */ public class ChangeCharset { /** 7位ASCII字符，也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */ public static final Strin
Tomcat 配置和spring aijuans spring
简介 Tomcat启动时，先找系统变量CATALINA_BASE，如果没有，则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹，从中读取配置文件。最重要的配置文件：server.xml 。要配置tomcat，基本上了解server.xml，context.xml和web.xml。 Server.xml -- tomcat主
Java打印当前目录下的所有子目录和文件 ayaoxinchao 递归 File
其实这个没啥技术含量，大湿们不要操笑哦，只是做一个简单的记录，简单用了一下递归算法。 import java.io.File; /** * @author Perlin * @date 2014-6-30 */ public class PrintDirectory { public static void printDirectory(File f
linux安装mysql出现libs报冲突解决 BigBird2012 linux
linux安装mysql出现libs报冲突解决安装mysql出现 file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686
jedis连接池使用实例 bijian1013 redis jedis连接池 jedis
实例代码： package com.bijian.study; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoo
关于朋友 bingyingao 朋友兴趣爱好维持
成为朋友的必要条件：志相同，道不合，可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人，一个是影星，可谓道不同，但都很有梦想，都要在各自领域里做到最好，当他们遇到一起，互相欣赏，可以畅谈两个小时。志不同，道相合，也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一，一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同，但他
【Spark七十九】Spark RDD API一 bit1129 spark
aggregate package spark.examples.rddapi import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //测试RDD的aggregate方法 object AggregateTest { def main(args: Array[String]) { val conf = new Spar
ktap 0.1 released bookjovi kernel tracing
Dear, I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official release of ktap project, it is expected that this release is not fully functional or very stable and we welcome bu
能保存Properties文件注释的Properties工具类 BrokenDreams properties
今天遇到一个小需求：由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释，当写回去的时候，注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下，但修改了之后注释全没了，可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。 &nb
读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* * 百度百科的定义： * Facade（外观）模式为子系统中的各类（或结构与方法）提供一个简明一致的界面， * 隐藏子系统的复杂性，使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面 * * 可简单地
After Effects教程收集 cherishLC After Effects
1、中文入门 http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009 2、videocopilot英文入门教程（中文字幕） http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html 英文原址： http://www.videocopilot.net/basic/ 素
Linux Apache 安装过程 crabdave apache
Linux Apache 安装过程下载新版本： apr-1.4.2.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） apr-util-1.3.9.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） httpd-2.2.15.tar.gz（下载网站：http://httpd.apac
Shell学习之变量赋值和引用 daizj shell 变量引用赋值
本文转自：http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html Shell编程中，使用变量无需事先声明，同时变量名的命名须遵循如下规则：首个字符必须为字母（a-z，A-Z）中间不能有空格，可以使用下划线（_）不能使用标点符号不能使用bash里的关键字（可用help命令查看保留关键字）需要给变量赋值时，可以这么写：
Java SE 第一讲（Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行） dcj3sjt126com java jdk
Java SE 第一讲： Java SE：Java Standard Edition Java ME: Java Mobile Edition Java EE：Java Enterprise Edition Java是由Sun公司推出的（今年初被Oracle公司收购）。收购价格：74亿美金 J2SE、J2ME、J2EE JDK：Java Development
YII给用户登录加上验证码 dcj3sjt126com yii
1、在SiteController中添加如下代码： /** * Declares class-based actions. */ public function actions() { return array( // captcha action renders the CAPTCHA image displ
Lucene使用说明 dyy_gusi Lucene search 分词器
Lucene使用说明 1、lucene简介 1.1、什么是lucene Lucene是一个全文搜索框架，而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。 1.2、lucene能做什么要回答这个问题，先要了解lucene的本质。实际
学习编程并不难,做到以下几点即可! gcq511120594 数据结构编程算法
不论你是想自己设计游戏，还是开发iPhone或安卓手机上的应用，还是仅仅为了娱乐，学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多，用途各异，然而一旦掌握其中之一，其他的也就迎刃而解。作为初学者，你可能要先从Java或HTML开始学，一旦掌握了一门编程语言，你就发挥无穷的想象，开发各种神奇的软件啦。 1、确定目标学习编程语言既充满乐趣，又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
Java面试十问之三：Java与C++内存回收机制的差别 HNUlanwei java C++finalize()堆栈内存回收
大家知道， Java 除了那 8 种基本类型以外，其他都是对象类型（又称为引用类型）的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中，那什么又是堆空间呢？其实，堆（ Heap）是一个运行时的数据存储区，从它可以分配大小各异的空间。一般，运行时的数据存储区有堆（ Heap）和堆栈（ Stack），所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体，然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说，栈中存放的
第二章 Nginx+Lua开发入门 jinnianshilongnian nginx lua
Nginx入门本文目的是学习Nginx+Lua开发，对于Nginx基本知识可以参考如下文章： nginx启动、关闭、重启 http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html agentzh 的 Nginx 教程 http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
MongoDB windows安装基本命令 liyonghui160com
windows安装安装目录： D:\MongoDB\ 新建目录 D:\MongoDB\data\db 4.启动进城： cd D:\MongoDB\bin mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db &n
Linux下通过源码编译安装程序 pda158 linux
一、程序的组成部分　　Linux下程序大都是由以下几部分组成：　　二进制文件：也就是可以运行的程序文件　　库文件：就是通常我们见到的lib目录下的文件　　配置文件：这个不必多说，都知道　　帮助文档：通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档　　二、linux下程序的存放目录　　linux程序的存放目录大致有三个地方：　　/etc, /b
WEB开发编程的职业生涯４个阶段 shw3588 编程 Web 工作生活
觉得自己什么都会 2007年从学校毕业，凭借自己原创的ASP毕业设计，以为自己很厉害似的，信心满满去东莞找工作，找面试成功率确实很高，只是工资不高，但依旧无法磨灭那过分的自信，那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP，什么都觉得有信心，这样的生涯大概持续了约一年。根本不是自己想的那样 2008年开始接触很多工作相关的东西，发现太多东西自己根本不会，都需要去学，不管是asp还是js，
遭遇jsonp同域下变作post请求的坑 vb2005xu jsonp 同域post
今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段 $mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id '])); $mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv '])); 贴出我前端代码片段: $.aj

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