- 【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式
熬夜写代码的平头哥∰
目标检测YOLO人工智能
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)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注
- 番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别
futureflsl
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)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery
- 钢筋长度超限检测检数据集VOC+YOLO格式215张1类别
futureflsl
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)：215标注数量(xml文件个数)：215标注数量(txt文件个数)：215标注类别数：1标注类别名称:["iron"]每个类别标注的框数：iron框数=215总框数：215使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进
- COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集
QYQY77
YOLOpython
"""--json_path输入的json文件路径--save_path保存的文件夹名字，默认为当前目录下的labels。"""importosimportjsonfromtqdmimporttqdmimportargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--json_path',default='./instances
- yolov5＞onnx＞ncnn＞apk
图像处理大大大大大牛啊
opencv实战代码讲解yoloonnxncnn安卓
一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面
- [数据集][目标检测]汽车头部尾部检测数据集VOC+YOLO格式5319张3类别
FL1623863129
数据集目标检测汽车YOLO
数据集制作单位：未来自主研究中心(FIRC)版权单位：未来自主研究中心(FIRC)版权声明：数据集仅仅供个人使用，不得在未授权情况下挂淘宝、咸鱼等交易网站公开售卖,由此引发的法律责任需自行承担数据集格式：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)：5319标注数量(xml文件
- 遥感图像分割系统：融合空间金字塔池化（FocalModulation)改进YOLOv8
xuehaisj
YOLO人工智能计算机视觉yolov8
1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义遥感图像分割是遥感技术领域中的一个重要研究方向，它的目标是将遥感图像中的不同地物或地物类别进行有效的分割和识别。随着遥感技术的不断发展和遥感图像数据的大规模获取，遥感图像分割在农业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。然而，由于遥感图像的特
- CV、NLP、数据控掘推荐、量化
海的那边-
AI算法自然语言处理人工智能
下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
- 如何理解深度学习的训练过程
奋斗的草莓熊
深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
- 基于YOLOV5人脸检测打上码赛克
Deep-white
YOLO人工智能深度学习
还在为自己的隐私而烦恼吗，还在为拍摄的视频因不想露脸而无法发布吗。yolov5检测人脸，并打上马赛克，保护自己的隐私。只需下载代码，解压缩后就可以传入你想要打马赛克的视频或者图片了。这个是需要你对代码有一些了解的，等我开发一下使大家都可以用。里面权重已经训练好了，也有一些人脸的数据集，数据量不多，训练完的权重不是很好，但是给自己的视频打上马赛克足够了。大家要是想去增加数据集，可以使用里面的权重利用
- yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪
cv_2025
YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理opencv
要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
- 粉尘识别数据集——工地/矿下粉尘数据识别，数据集已划分，YOLO格式-有权重，相关指数，map相当高
毕设宇航
YOLO机器学习目标跟踪
数据集名称粉尘识别数据集数据集描述这是一个专门针对工地或矿下粉尘识别设计的数据集，包含了大量的高清图像，用于识别施工或采矿环境中产生的粉尘。数据集已经按照标准的数据划分方法分为训练集、验证集和测试集，并且以YOLO格式进行了标注。此外，数据集中还包含了预训练的模型权重和相关性能指标，如mAP（MeanAveragePrecision），表明模型在粉尘识别任务上的表现优异。数据集特点高清图像：所有图
- YOLOV8改进-C2f添加Deformable Conv V2
森爱。
YOLOV8改进YOLO
目录1DeformableConvV2介绍2YOLOV8添加DeformableConvV22.1代码添加到Blocks2.1.1C2f_DCN代码2.1.2加入_all_导入2.1.3加入modules导入2.2添加至运行模块tasks2.2.1导入包2.2.2解析参数添加2.3在_init_中增加名称2.4模型配置文件yaml替换1DeformableConvV2介绍论文地址:https://
- 结合YOLOv8和OpenCV WeChat QRCode打造一款二维码识别器
搜狐技术产品小编2023
YOLOopencv微信人工智能计算机视觉
本文字数：3876字预计阅读时间：25分钟01引言二维码（QRCode）在现代生活中有广泛应用，从支付系统到信息传递，它们无处不在。本文提出了一种如何识别二维码的方法，主要贡献在于优化处理分辨率较高的图像时，由于二维码在整张图片中占据的比例较小，传统的OpenCVWeChatQRCode的识别方法表现不佳的问题。下面描述详细的优化过程。02OpenCVWeChatQRCodeWeChatQRCod
- 【目标检测数据集】番茄叶片病害数据集13940张9类VOC+YOLO格式
熬夜写代码的平头哥∰
数据集目标检测YOLO目标跟踪
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)：13946标注数量(xml文件个数)：13946标注数量(txt文件个数)：13946标注类别数：9标注类别名称:["EarlyBlight","Healthy","LateBlight","LeafMiner","Le
- YOLOv8数据增强
热心小张
研究生yolov8
1.找到augment.py（ultralytics/data/augment.py），修改对应内容#TransformsT=[A.Blur(p=0.01),A.MedianBlur(p=0.01),A.ToGray(p=0.01),A.CLAHE(p=0.01),A.RandomBrightnessContrast(p=0.0),A.RandomGamma(p=0.0),A.ImageCompr
- [数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别
FL1623863129
数据集目标检测YOLO人工智能
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)：2757标注数量(xml文件个数)：2757标注数量(txt文件个数)：2757标注类别数：4标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sicklecell"]每个类别标注的框数：Platelet
- 目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机
格图素书
数码相机目标检测人工智能
目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的，如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化，且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出
- 【小贪】项目实战——Zero-shot根据文字提示分割出图片目标掩码
贪钱算法还我头发
#DeepLearning#ComputerVisionAI目标检测深度学习python语义分割Zero-shot
目标描述给定RGB视频或图片，目标是分割出图像中的指定目标掩码。我们需要复现两个Zero-shot的开源项目，分别为IDEA研究院的GroundingDINO和Facebook的SAM。首先使用目标检测方法GroundingDINO，输入想检测目标的文字提示，可以获得目标的anchorbox。将上一步获得的box信息作为SAM的提示，分割出目标mask。具体效果如下（测试数据来自VolumeDef
- ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory:错误解决
nomoremorphine
pythonpip计算机视觉目标检测
安装yolov8时(pipinstallultralytics)报错：ERROR:CouldnotinstallpackagesduetoanOSError:[Errno2]没有那个文件或目录:‘xxxx/anaconda3/envs/v8-test/lib/python3.7/site-packages/numpy-1.21.6.dist-info/METADATA’问题原因：安装环境里对应的安
- 论文阅读笔记（十九）：YOLO9000: Better, Faster, Stronger
__Sunshine__
笔记YOLO9000detectionclassification
WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim
- Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误：/usr/bin/ld: cannot find -lcuda
徐小妞66666
一.利用GPU训练Yolov3时，首先要修改MakeFile文件，修改格式如下：GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址)二.此时make产生错误/usr/bin/ld:cannotfind-lcuda1.查看MakeFile文件找到该行代码：LDFLAGS+=-L/usr/local/cuda/lib64
- yolov5 +gui界面+单目测距 实现对图片视频摄像头的测距
毕设宇航
QQ767172261yolov5单目测距
可实现对图片，视频，摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面（GUI）以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测，并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术，系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。技术栈YOLOv5：用于目标检测的深度学习模型。OpenCV：用于图像处理和单目测距
- 目标检测-YOLOv3
wydxry
深度学习目标检测YOLO深度学习
YOLOv3介绍YOLOv3(YouOnlyLookOnce,Version3)是YOLO系列目标检测模型的第三个版本，相较于YOLOv2有了显著的改进和增强，尤其在检测速度和精度上表现优异。YOLOv3的设计目标是在保持高速的前提下提升检测的准确性和稳定性。下面是对YOLOv3改进和优势的介绍，以及YOLOv3核心部分的代码展示。相比YOLOv2的改进与优势多尺度特征金字塔YOLOv3引入了FP
- SSD目标检测系统
月见樽
首发于个人博客系统结构system.pngSSD识别系统也是一种单步物体识别系统，即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行，其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出，还来自于神经网络的中间结果。该系统分为以下几个部分：神经网络部分：用作特征提取器，提取图像特征识别器：根据神经网络提取的特征，生成包含物品位置和类别信息的候选框（使用卷积实现）后处理：对识别器提取出的候选
- 使用TensorRT对YOLOv8模型进行加速推理
fengbingchun
DeepLearningCUDA/TensorRTYOLOv8TensorRT
这里使用GitHub上shouxieai的infer框架对YOLOv8模型进行加速推理，操作过程如下所示：1.配置环境，依赖项，包括：(1).CUDA:11.8(2).cuDNN:8.7.0(3).TensorRT:8.5.3.1(4).ONNX:1.16.0(5).OpenCV:4.10.02.cloneinfer代码：https://github.com/shouxieai/infer3.使用
- 使用yolov8识别+深度相机+机械臂实现垃圾分拣机械臂（代码分享）
调包侠@
YOLO数码相机毕业设计
文章目录垃圾分拣机械臂总体介绍主要功能与特色视频演示文件目录程序主代码完整代码链接垃圾分拣机械臂总体介绍本作品将视觉识别技术部署在嵌入式设备，自动控制机械臂进行分拣任务，在我们的设计中，首先使用深度相机将图像信息发送到嵌入式设备，视觉识别算法进行分类检测，将垃圾分为感染性，损失性，病理性，药物性，化学性，并根据相机的深度值计算出目标的三维坐标，由于系统使用眼在手外的结构，根据手眼标定的结果，将坐标
- 【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数
阿_旭
AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习python行人检测行人追踪过线计数
《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
- pytorch训练后pt模型中保存内容详解(yolov8n.pt为例)
yueguang8
yolo算法pytorchYOLO人工智能
在PyTorch中，.pt模型文件通常包含以下几类数据：模型参数：存储模型的权重和偏置参数。优化器状态：包含优化器的状态信息，以便在恢复训练时能够从中断的地方继续。训练状态：一些训练过程中的信息，例如当前的epoch数和训练进度。其他元数据：包括模型的配置、训练时使用的超参数等。在讲解pytorchpt(pth)文件中保存了什么内容之前，需要先了解pt在保存时保存了那些参数。以YOLO系列pt保存
- 实训day4 yolo1代码运行
Hazelyu27
yolo1代码运行今天主要是在pycharm上运行pytorch的yolo1训练和测试代码。主要遇到的问题：1.训练文件路径的修改，开始没有找到tmp_file文件，就在该文件夹下创建了这个txt文件，但是发现：ifisinstance(list_file,list):#Catmultiplelistfilestogether.#Thisisespeciallyusefulforvoc07/voc
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化，然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化，想要人为的去阻止这些属性被序列化，就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数，分别是： escape,encodeURI,encodeURIComponent，相应3个解码函数：,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移，不过网上的都是漫游，通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍：
Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward，不会弹出成功字段，为jsp转发，页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了！ App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇，近两年新增创业者，几乎全部选择了移动互联网项目！传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计，AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了！
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 ！做个备忘！
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入：javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值，不过是有限制的，你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如：javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型，一个key对应一个value，string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法：设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录，bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可；
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时，大量的日志显示到控制台，影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上)，可以通过修改Spark的日志配置的方式，不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下，把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search，要么是冒泡排序，真的不想用写C写冒泡排序了，贴上个Haskell版的，思维简单，代码简单，下次谁要是再要我用C写冒泡排序，直接上个haskell版的，让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目，关于路径做如下笔记，有需要供参考。
取工程内的文件，一般都要用相对路径，这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式：
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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/
package design.pattern;
/*
* 个人理解：简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象，本来是由客户创建的，现在改成由工厂创建，客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功，今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤：
一、搭建好SVN环境，尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA，自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压，然后拷贝插件包下lib包里的三个jar，放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下，再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展，工作流产品的应用范围也不断的在扩展，开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了)，实时生产控制和其它比较重要的工程领域，而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具，功能强大无比，但对于复制带有缩进格式的内容时，粘贴的时候内容错位很严重，不会按照复制时的格式排版，vi能不能在粘贴时，按复制进的格式进行粘贴呢？ 答案是肯定的，vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste，则进入paste模式，这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误：/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因：windows上写的脚本，直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法：
1. 比如文件名为myshell.sh，vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式，如果显示fileformat=dos，证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了，然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的；正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享；共有
sorrow 悲哀；悲痛
adventure 冒险
error 错误；差错
closet 壁橱；储藏室
pronounce 发音；宣告
repeat 重做；重复
majority 大多数；大半
native 本国的，本地的，本国
- hibernate查询返回DTO对象，DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象；pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲：DTO起到业务数据的传递作用，pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象，因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试，接下来再看看如果测试Rest客户端，对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器，然后发送真实的请求到相应的控制器；这种方式的缺点就是速度慢；自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式，也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器，而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来，我也做推荐了3年多了，最近公司做了调整招聘了很多算法工程师，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，从实践中走过来，我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候，那时候，机器学习和大数据都是没有的概念，什么大数据处理开源软件根本不存在，我们用多台计算机web程序记录用户行为，用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑，有的属性在页面只可读，以前都是我们在页面上写死的，时间一久有时候会混乱，此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大，可以帮我们省去很多代码，让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation：@interface，以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注：兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注：需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式：
方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下：
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =
