- 【目标检测】机场内部目标检测数据集4106张YOLO+VOC格式
数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：4106Annotations文件夹中xml文件总计：4106labels文件夹中txt文件总计：4106标签种类数：7标签名称:["Ground_vehicles","Horizontal_sign","Runaway_limit","Taxiway","Ver
- 传统检测响应慢？陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
2501_92473147
算法计算机视觉目标检测
开篇痛点：实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域，实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而，传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点：误报率高（复杂光照或遮挡场景下检测不稳定）和响应延迟（高分辨率视频流处理FPS低于30）。实测数据显示，城市交通监控系统误报率达15%，导致安保资源浪费；客户反馈表明，延迟超100ms时，目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- 模型训练与部署注意事项篇---resize
Atticus-Orion
图像处理篇深度学习篇模型训练与部署注意事项篇深度学习计算机视觉人工智能
图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中，图像大小的选择是影响模型性能（精度、速度、泛化能力）的关键因素之一。两者的关系既相互关联，又存在一定的灵活性，具体可从以下几个方面详细分析：一、核心关系：训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型（如YOLOv5、v7、v8等）的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸”**为核心关联，即训练时设定的图像尺寸会作为模型设计的基础，而推理
- 将多个小型YOLO数据集合并为一个大型数据集
梦实学习室
YOLOpythonYOLOpython机器学习
一、将多个小型YOLO数据集合并为一个大型数据集importosimportshutilimportargparsedefmerge_data(source_dir,target_dir,images_dir,labels_dir):images_target=os.path.join(target_dir,images_dir)labels_target=os.path.join(target_
- 目标检测中的NMS算法详解
好的，我们来详细解释一下目标检测中非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）的相关概念和计算过程。1.为什么需要NMS？问题：目标检测模型（如FasterR-CNN,YOLO,SSD等）在推理时，对于同一个目标物体，通常会预测出多个重叠的、不同置信度（confidencescore）的候选边界框（BoundingBoxes）。直接输出所有这些框会导致：结果冗余：同一个物体
- 电梯开关状态人员进出检测数据集VOC+YOLO格式2220张4类别
fl176831
数据集YOLO深度学习机器学习
数据集格式：PascalVOC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)：2220标注数量(xml文件个数)：2220标注数量(txt文件个数)：2220标注类别数：4标注类别名称:["CloseElevator","People-in-elevator","The-elevator-was-
- YOLOv11 技术详解：架构优化与性能提升
代码老y
YOLO架构目标跟踪
YOLOv11是目标检测领域中一个备受瞩目的新版本，它在保持实时性的同时，显著提升了检测的准确性和效率。本文将深入探讨YOLOv11的架构改进、性能优化以及它在不同应用场景中的表现。一、架构改进（一）C3K2块YOLOv11引入了C3K2块，这是对之前版本中CSP（CrossStagePartial）块的增强。C3K2块使用不同的核大小（例如3x3或5x5）和通道分离策略来优化更复杂特征的提取。这
- Yolov5-obb(旋转目标poly_nms_cuda.cu编译bug记录及解决方案)
关于在执行pythonsetup.pydevelop#or"pipinstall-v-e."时poly_nms_cuda.cu报错问题。前面步骤严格按照install.md环境1.pytorch版本较低时（我的是1.10）：poly_nms_cuda.cu文件添加”#defineeps1e-8“，删除“constdoubleeps=1E-8;”这句2.pytorch版本较高时（我用的是1.27）h
- YOLO11 目标检测从安装到实战
前言YOLO（YouOnlyLookOnce）系列是目标检测领域的经典算法，凭借速度快、精度高的特点被广泛应用。最新的YOLO11在模型结构和性能上进一步优化，本文将从环境搭建到实战应用，详细讲解YOLO11的使用方法，适合新手快速上手。一、环境准备1.系统要求操作系统：Windows10/11、Ubuntu20.04+、欧拉系统等硬件：CPU可运行，GPU（NVIDIA）可加速（推荐，需支持CU
- 街道垃圾识别难？陌讯视觉算法实测准确率突破95%
2501_92487900
算法边缘计算目标检测视觉检测计算机视觉
开篇痛点：街道垃圾识别的技术挑战在智慧城市和环保监管场景中，街道垃圾的实时检测一直是个难题。传统视觉算法（如YOLOv5、FasterR-CNN）在复杂街道场景下表现不佳，主要面临以下问题：光照干扰：早晚光线变化导致误检（如阴影被识别为垃圾）小目标漏检：饮料瓶、烟头等小物体在640x640输入下仅占10x10像素遮挡问题：垃圾桶周边堆积物造成特征混淆某环保科技公司实测数据显示，开源模型在真实场景中
- 占道识别漏检率 30%？陌讯多模态算法实测优化
2501_92487926
算法ai计算机视觉视觉检测
开篇：占道经营识别的三大技术痛点在城市管理智能化进程中，占道经营自动识别系统常面临三大核心难题：一是早晚光线剧变导致传统模型mAP骤降15-20%；二是流动摊贩与行人的特征混淆，误判率高达28%；三是密集场景下检测速度跌破15FPS，无法满足实时性要求[1]。某一线城市试点数据显示，基于开源YOLOv5的识别系统日均漏检事件超300起，人工复核成本占总投入的42%。这些问题的根源在于传统算法采用单
- YOLOv8 环境监测五大场景 —— 二、 森林火灾早期预警 之无人机巡逻监测 详细解释及代码完整示例
路飞VS草帽
YOLOv8原理与源代码讲解---六大章YOLOv各版本的应用详细说明及代码示例环境监测五大场景YOLO无人机环境监测森林火灾早期预警无人机巡逻监测YOLOv8
YOLOv8无人机森林火灾巡逻监测系统系统架构设计无人机火灾监测系统组成：1.飞行平台-多旋翼无人机(续航≥60分钟)-双光吊舱(可见光+红外)-RTK高精度定位-4G/5G数据链2.机载计算单元-JetsonOrinNX(AI加速)-轻量化YOLOv8模型-实时火情分析3.地面控制站-飞行路径规划-实时视频监控-火情预警系统4.云端协同-多机任务分配-火势扩散预测-应急资源调度完整代码实现1.无
- 安防监控漏报频发？陌讯实时检测算法实测召回率98%
2501_92487721
目标跟踪计算机视觉人工智能算法
一、开篇痛点：安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下，传统YOLO系列算法常出现漏检（FN）和误检（FP）。某安防厂商测试数据显示：当目标像素<50×50时，开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析：陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性：动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积（DeformableConv），公式表示为：y(p)=
- 重型机械识别漏检率高？陌讯算法实测降 35%
在重型机械作业场景中，传统视觉识别系统常面临三大痛点：大型设备遮挡严重导致漏检率超20%、金属表面反光使特征提取失效、多机型混合作业时模型泛化能力不足。某港口集团曾反馈，其基于开源YOLOv5部署的机械监控系统，在暴雨天气下误报率飙升至37%，直接影响作业调度效率[实测数据来源：某港口2024年Q1运维报告]。技术解析：陌讯算法的三重突破陌讯视觉算法针对重型机械识别的特殊性，采用了创新的"动态注意
- 模型实战（21）之 C++ - tensorRT部署yolov8-det 目标检测
明月醉窗台
#深度学习实战例程人工智能c++YOLO目标检测计算机视觉人工智能
C++-tensorRT部署yolov8-det目标检测python环境下如何直接调用推理模型转换并导出：pt->onnx->.engineC++tensorrt部署检测模型不写废话了，直接上具体实现过程+all代码1.Python环境下推理直接命令行推理，巨简单yolodetectpredictmodel=yolov8n.ptsource='https
- 【零基础学AI】第31讲：目标检测 - YOLO算法
1989
0基础学AI人工智能目标检测YOLOrnnlstmtensorflow
本节课你将学到YOLO算法的核心思想和工作原理如何使用YOLO进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求：推荐使用GPU（非必须）前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络（CNN）的基本概念（第24讲内容）核心概念什么是目标检测？目标检测就像教计算机"看"图片中的物体。它不仅要
- 如何使用目标检测深度学习框架yolov8训练钢管管道表面缺陷VOC+YOLO格式1159张3类别的检测数据集步骤和流程
FL1623863129
深度学习目标检测深度学习YOLO
【数据集介绍】数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：PascalVOC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)：1159标注数量(xml文件个数)：1159标注数量(txt文件个数)：1159标注类别数：3所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yo
- 钢管管道表面缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1159张3类别
FL1623863129
数据集YOLO深度学习机器学习
数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：PascalVOC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)：1159标注数量(xml文件个数)：1159标注数量(txt文件个数)：1159标注类别数：3所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yolo格式类别顺
- YOLOv5基础 | 万字长文带你深度解析yolov5s.yaml配置文件
小哥谈
YOLO算法：基础+进阶+改进YOLO人工智能目标检测机器学习计算机视觉深度学习
前言：Hello大家好，我是小哥谈。配置文件yolov5s.yaml在YOLOv5模型训练过程中发挥着至关重要的作用，属于初学者必知必会的文件！在YOLOv5-6.0版本源码中，配置了5种不同大小的网络模型，分别是YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，其中YOLOv5n是网络深度和宽度最小但检测速度最快的模型，其他4种模型都是在YOLOv5n的基础上不断加
- 万字长文详解YOLOv8 yaml 文件，结合模型输出的网络结构图分析Parameters /backbone/head以及三者的数学关联
YOLO大师
YOLO论文阅读
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+实战案例之前写过一篇YOLOv8yaml配置文件逐层的解析：结合YOLOv8源码逐层解读yaml文件的配置，本文主要从整体的角度去解析yaml。YOLOv8模型YOLOv8提供了非常多的模型，详见：https:
- 万字长文带你搞懂yolov5和yolov8以及目标检测相关面试
起个别名
C++YOLO目标检测目标跟踪
一、与yoloV4相比，yoloV5的改进输入端：在模型训练阶段，使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络：使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络：在Backbone和最后的Head输出层之间插入FPN_PAN结构Head输出层：训练时的损失函数GIOU_Loss，预测筛选框的DIOU_nms二、yolov5网络结构预处理在模型预处理阶段，使用了Mosaic数据增强
- YOLOv11模型轻量化挑战技术文章大纲
程序猿全栈の董（董翔）
githubYOLOv11
模型轻量化的背景与意义目标检测模型YOLOv11的性能与应用场景轻量化的必要性：边缘设备部署、实时性需求、计算资源限制轻量化面临的挑战：精度与速度的权衡、模型压缩方法的选择YOLOv11的轻量化技术方向网络结构优化：深度可分离卷积、分组卷积、瓶颈设计模型剪枝：结构化剪枝与非结构化剪枝策略知识蒸馏：教师-学生模型框架与特征匹配方法量化与低比特压缩：FP16/INT8量化与二值化网络轻量化实现的具体方
- 【目标检测】Yolov7 的 ELAN 和 E-ELAN 模块演进（涉及到分组卷积，cardinality，梯度路径）
Jiangnan_Cai
深度学习目标检测YOLO人工智能
感觉从YOLOv6开始，YOLOv6系列感觉优化点都着重于推理速度上面，YOLOv6的RepBlock重参数化，给我的感觉就是算子融合进行加速。而YOLOv7，为了在各种架构的边缘设备上获得极致的推理速度。YOLOv7的工作：新的bagoffreebies（有效的训练技巧，不会增加推理的计算量）有规划的重参数化模型（不同边缘设备架构，不同的重参数化方法）新的动态标签分配方法为了更好的理解YOLOv
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）
林聪木
目标检测YOLO深度学习
目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
- 人体坐姿检测系统开发实战（YOLOv8+PyTorch+可视化）
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统，结合目标检测与姿态估计技术，实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时，不良坐姿会导致：-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态，对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案，我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
- YOLOv11 | SAConv与C3k2融合架构技术详解，替换传统下采样Conv
wei子
技术杂谈YOLO人工智能
YOLOv11|SAConv与C3k2融合架构技术详解，替换传统下采样Conv1.核心创新与技术价值1.1突破性设计理念本文提出的SAConv（SwitchableAtrousConvolution）可切换空洞卷积结合C3k2二次创新模块，在YOLOv11中实现了三大突破：动态感受野调节：支持[1,2,3]三种空洞率的实时切换多尺度特征融合：跨层级特征的无损传递计算效率优化：相比传统空洞卷积节省3
- 煤炭传送带YOLOv8异物检测系统介绍
qq1309399183
计算机视觉实战项目集合YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉传送带识别异物识别
传送带YOLOv8异物检测系统介绍随着工业自动化水平的不断提高，传送带系统在矿山、食品加工、制造业等领域的应用日益广泛。然而，传送带在运行过程中常常会混入各种异物，如金属零件、石块、木块等，这些异物不仅会影响产品质量，还可能损坏设备甚至危及人员安全。基于YOLOv8算法的传送带异物检测系统应运而生，为解决这一问题提供了智能化解决方案。系统概述YOLOv8(YouOnlyLookOnceversio
- Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升以下能力：①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOL
- 基于YOLOv8深度学习架构的智能农业巡检小车系统—面向农作物与杂草实时精准识别的创新实践
1.科技赋能智慧农业随着全球人口的持续增长和农业生产面临的挑战，精准农业已成为现代农业发展的必然趋势。其中，农作物与杂草的精准识别是实现自动化、智能化管理的关键一环。传统的人工除草效率低下，化学除草则可能带来环境问题。因此，开发高效、精准、环保的智能农业系统迫在眉睫。本文将深入探讨一款基于深度学习和智能硬件集成的农田作业智能小车系统。我们将重点聚焦于其硬件系统设计、软件系统架构、核心算法创新(特别
- YOLOv11模型轻量化挑战的技术
黑客飓风
YOLO目标跟踪人工智能
YOLOv11模型轻量化挑战的技术文章大纲背景与意义YOLOv11在目标检测领域的地位与优势轻量化需求的实际应用场景（移动端、嵌入式设备等）轻量化面临的挑战：精度与速度的权衡YOLOv11模型结构分析整体架构设计特点（如主干网络、特征融合模块等）参数量与计算量分布的关键瓶颈现有轻量化改进的局限性轻量化技术路线网络结构优化深度可分离卷积替代传统卷积注意力机制的高效嵌入设计冗余模块的剪枝与删除量化与压
- java短路运算符和逻辑运算符的区别
3213213333332132
java基础
/*
* 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码
* 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的
* 原理很简单，并联电路代表短路或（||），串联电路代表短路与（&&）。
*
* 并联电路两个开关只要有一个开关闭合，电路就会通。
* 类似于短路或（||），只要有其中一个为true（开关闭合）是
- Java异常那些不得不说的事
白糖_
javaexception
一、在finally块中做数据回收操作
比如数据库连接都是很宝贵的，所以最好在finally中关闭连接。
JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent();
try{
jdbc.excute("select * from ctp_log");
}catch(SQLException e){
...
}finally{
jdbc.close();
- utf-8与utf-8(无BOM)的区别
dcj3sjt126com
PHP
BOM——Byte Order Mark，就是字节序标记 在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符，它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符，所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前，先传输 字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
- JAVA Annotation之定义篇
周凡杨
java注解annotation入门注释
Annotation: 译为注释或注解
An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
- tomcat的多域名、虚拟主机配置
g21121
tomcat
众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机，而且配置起来比较简单，但是项目用到的是tomcat，配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以，下面就跟大家分享下经验。
很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置：
在Engine标签下增面积Host标签，如下：
<Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
- Linux SSH 错误解析（Capistrano 的cap 访问错误 Permission ）
510888780
linuxcapistrano
1.ssh -v
[email protected] 出现
Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password).
错误
运行状况如下：
OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013
debug1: Reading configuratio
- log4j的用法
Harry642
javalog4j
一、前言： log4j 是一个开放源码项目，是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现， 当时在log4j完成时，log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类，但当时jdk1.4已接近完成，所以sun拒绝使用log4j，当在java开发中
- mysql、sqlserver、oracle分页，java分页统一接口实现
aijuans
oraclejave
定义：pageStart 起始页，pageEnd 终止页,pageSize页面容量
oracle分页：
select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart
sqlServer分页：
- Hessian 简单例子
antlove
javaWebservicehessian
hello.hessian.MyCar.java
package hessian.pojo;
import java.io.Serializable;
public class MyCar implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
- 数据库对象的同义词和序列
百合不是茶
sql序列同义词ORACLE权限
回顾简单的数据库权限等命令;
解锁用户和锁定用户
alter user scott account lock/unlock;
//system下查看系统中的用户
select * dba_users;
//创建用户名和密码
create user wj identified by wj;
identified by
//授予连接权和建表权
grant connect to
- 使用Powermock和mockito测试静态方法
bijian1013
持续集成单元测试mockitoPowermock
实例：
package com.bijian.study;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.io.IOException;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import or
- 精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*访问ORACLE
*/
--检索单行数据
--使用标量变量接收数据
DECLARE
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
BEGIN
select ename,sal into v_ename,v_sal
from emp where empno=&no;
dbms_output.pu
- 【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器
bit1129
nginx
Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统，通过负载均衡服务器，可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器，可以带来很多好处：
负载均衡的好处
增加可用资源
增加吞吐量
加快响应速度，降低延时
出错的重试验机制
Nginx主要支持三种均衡算法：
round-robin
l
- jquery-validation备忘
白糖_
jquerycssF#Firebug
留点学习jquery validation总结的代码：
function checkForm(){
validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID
errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误， 默认:&
- solr限制admin界面访问（端口限制和http授权限制）
ronin47
限定Ip访问
solr的管理界面可以帮助我们做很多事情，但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。
可以通过tomcat的http基本授权来做限制，也可以通过iptables防火墙来限制。
我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。
第一步： 在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户，比如：
<userusername="ad
- 多线程-用JAVA写一个多线程程序，写四个线程，其中二个对一个变量加1，另外二个对一个变量减1
bylijinnan
java多线程
public class IncDecThread {
private int j=10;
/*
* 题目:用JAVA写一个多线程程序，写四个线程，其中二个对一个变量加1，另外二个对一个变量减1
* 两个问题：
* 1、线程同步--synchronized
* 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类
*/
public static
- 买房历程
cfyme
2015-06-21: 万科未来城，看房子
2015-06-26: 办理贷款手续，贷款73万，贷款利率5.65=5.3675
2015-06-27: 房子首付,签完合同
2015-06-28，央行宣布降息 0.25，就2天的时间差啊，没赶上。
首付，老婆找他的小姐妹接了5万，另外几个朋友借了1-
- [军事与科技]制造大型太空战舰的前奏
comsci
制造
天气热了........空调和电扇要准备好..........
最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界..........
所以,我们不得不关
- dateformat
dai_lm
DateFormat
"Symbol Meaning Presentation Ex."
"------ ------- ------------ ----"
"G era designator (Text) AD"
"y year
- Hadoop如何实现关联计算
datamachine
mapreducehadoop关联计算
选择Hadoop，低成本和高扩展性是主要原因，但但它的开发效率实在无法让人满意。
以关联计算为例。
假设：HDFS上有2个文件，分别是客户信息和订单信息，customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算，以便将客户名称添加到订单列表中？
&nbs
- 用户模型中修改用户信息时，密码是如何处理的
dcj3sjt126com
yii
当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦，所有我想分享一下我是怎么处理的。
场景是使用的基本的那些(系统自带)，你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。
面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存，但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密，这
- 中文 iOS/Mac 开发博客列表
dcj3sjt126com
Blog
本博客列表会不断更新维护，如果有推荐的博客，请到此处提交博客信息。
本博客列表涉及的文章内容支持 定制化Google搜索，特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。
本博客列表也提供同步更新的OPML文件（下载OPML文件），可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中，特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
- js去除空格，去除左右两端的空格
蕃薯耀
去除左右两端的空格js去掉所有空格js去除空格
js去除空格，去除左右两端的空格
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>&g
- SpringMVC4零配置--web.xml
hanqunfeng
springmvc4
servlet3.0+规范后，允许servlet，filter，listener不必声明在web.xml中，而是以硬编码的方式存在，实现容器的零配置。
ServletContainerInitializer：启动容器时负责加载相关配置
package javax.servlet;
import java.util.Set;
public interface ServletContainer
- 《开源框架那些事儿21》：巧借力与借巧力
j2eetop
框架UI
同样做前端UI，为什么有人花了一点力气，就可以做好？而有的人费尽全力，仍然错误百出？我们可以先看看几个故事。
故事1：巧借力，乌鸦也可以吃核桃
有一个盛产核桃的村子，每年秋末冬初，成群的乌鸦总会来到这里，到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。
核桃仁虽然美味，但是外壳那么坚硬，乌鸦怎么才能吃到呢？原来乌鸦先把核桃叼起，然后飞到高高的树枝上，再将核桃摔下去，核桃落到坚硬的地面上，被撞破了，于是，
- JQuery EasyUI 验证扩展
可怜的猫
jqueryeasyui验证
最近项目中用到了前端框架-- EasyUI，在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容，现把常用的验证方式总结出来，留待后用。
以下内容只需要在公用js中添加即可。
使用类似于如下：
<input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
- 架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类)
nannan408
1.前言.
如题.
2.代码.
/*
* Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved.
*/
package com.test.test.test.send;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream
- Jquery性能优化
r361251
JavaScriptjquery
一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字
这个不仅仅是jQuery，所有javascript开发过程中，都需要注意，请一定不要定义成如下：
$loading = $('#loading'); //这个是全局定义，不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名，就会郁闷至死的
二、请使用一个var来定义变量
如果你使用多个变量的话，请如下方式定义：
. 代码如下:
var page
- 在eclipse项目中使用maven管理依赖
tjj006
eclipsemaven
概览:
如何导入maven项目至eclipse中
建立自有Maven Java类库服务器
建立符合maven代码库标准的自定义类库
Maven在管理Java类库方面有巨大的优势，像白衣所说就是非常“环保”。
我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下，然后全部添加到ide的构建路径中，如果用了SVN/CVS，这样会很容易就 把
- 中国天气网省市级联页面
x125858805
级联
1、页面及级联js
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
&l
