- 基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython目标检测人工智能开发语言
引言近年来,计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用,特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的出现,极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效且准确的目标检测能力,成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中,快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
- 基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统:UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程
深度学习&目标检测实战项目
YOLO深度学习uiYOLOv5人工智能计算机视觉
随着工业自动化的发展,木材加工行业对产品质量的要求日益提高。木材表面缺陷的检测是确保产品质量的重要环节。传统的人工检测方式不仅费时费力,而且容易受到人为因素的影响。基于深度学习的目标检测技术,尤其是YOLOv5,凭借其优越的实时性和准确性,成为木材表面缺陷检测的有效工具。本博客将详细介绍如何构建一个基于YOLOv5的木材表面缺陷检测系统,包括数据集准备、模型训练、UI界面开发及完整代码实现。目录目
- 还没搞懂YOLO v7,YOLO v8已经来了!
沃恩智慧
目标检测深度学习计算机视觉
YOLO系列又双叒更新!只能说,YOLO系列发展地真快,已经有点跟不上了!YOLOv1-YOLOv8系列回顾YOLOv1:2015年JosephRedmon和AliFarhadi等人(华盛顿大学)YOLOv2:2016年JosephRedmon和AliFarhadi等人(华盛顿大学)YOLOv3:2018年JosephRedmon和AliFarhadi等人(华盛顿大学)YOLOv4:2020年Al
- 【git-hub项目:YOLOs-CPP】本地实现01:项目构建
认识祂
CV计算机视觉gitcppYOLOs-CPP模型部署人工智能
目录写在前面项目介绍最新发布说明Segmentation示例功能特点依赖项安装克隆代码仓库配置构建项目写在前面前面刚刚实现的系列文章:【Windows/C++/yolo开发部署01】【Windows/C++/yolo开发部署02】【Windows/C++/yolo开发部署03】【Windows/C++/yolo开发部署04】【Windows/C++/yolo开发部署05】必须用nividia显卡的
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-patches.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
patches.pyultralytics\utils\patches.py目录patches.py1.所需的库和模块2.defimread(filename:str,flags:int=cv2.IMREAD_COLOR):3.defimwrite(filename:str,img:np.ndarray,params=None):4.defimshow(winname:str,mat:np.nda
- 模型实战(19)之 从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -> 实现目标检测
明月醉窗台
#深度学习实战例程目标检测人工智能计算机视觉图像处理YOLO
从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理,CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码python、C++效果如下:output_video_11.搭建环境拉下官方代码根据配置下载虚拟环境所需包详细步骤如下:
- rk3588部署yolov8视频目标检测教程
今夕是何年,
视觉算法部署YOLO目标检测人工智能
目录1.环境配置1.1训练和导出onnx环境(电脑端执行)1.2导出rknn环境(电脑端执行)2.训练部分(电脑端执行)2.1训练脚本(电脑端执行)3.onnx转rknn(电脑端执行)1.环境配置1.1训练和导出onnx环境(电脑端执行)#使用conda创建一个python环境condacreate-ntorchpython=3.9#激活环境condaactivatetorch#安装yolov8p
- YOLO各版本原理和优缺点解析
Ash Butterfield
计算机视觉
YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种实时目标检测算法,以其高速度和较高精度著称。以下是各版本的详细介绍及优缺点分析:1.YOLOv1(2016年)原理:将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格,每个网格预测多个边界框和类别置信度。使用单个神经网络直接对图像进行前向传播预测边界框和类别标签。优点:速度快,适合实时应用。模型结构简单,易于实现和训练。缺点:对小目标检测效果差,容易
- 学习系列二:常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等
小啊磊_Vv
目标检测YOLO人工智能计算机视觉json
常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的txt格式三、yolo的目标检测txt格式转coco数据集标签的json格式四、xml格式转yolo数据集标签的txt格式五、根据yolo的目标检测训练的最好权重推理图片六、根据yolo
- 【目标检测】YOLO格式数据集txt标注转换为COCO格式JSON
ericdiii
目标检测目标检测YOLOjson
YOLO格式数据集:images|--train|--test|--vallabels|--train|--test|--val代码:importosimportjsonfromPILimportImage#设置数据集路径dataset_path="path/to/your/dataset"images_path=os.path.join(dataset_path,"images")labels_
- 目标检测:yolo格式txt转换成COCO格式json
詹姆斯德
格式转换目标检测YOLOjson
修改对应文件路径即可,其他根据txt或者希望生成的json做轻微调整#-*-coding:utf-8-*-importosimportjsonfromPILimportImagecoco_format_save_path="/home/admin1/data/LVIS"#要生成的标准coco格式标签所在文件夹yolo_format_classes_path="/home/admin1/data/L
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-ops.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
ops.pyultralytics\utils\ops.py目录ops.py1.所需的库和模块2.classProfile(contextlib.ContextDecorator):3.defsegment2box(segment,width=640,height=640):4.defscale_boxes(img1_shape,boxes,img0_shape,ratio_pad=None,pa
- 基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLO目标跟踪人工智能目标检测计算机视觉
1.引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在图像处理领域的应用逐渐展现出强大的能力,尤其是在目标检测任务上。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型作为一种高效的目标检测算法,以其实时性和高精度在许多领域得到了广泛应用。海洋动物的检测任务也因此受益,借助深度学习模型,我们可以实时、自动地检测海洋中的动物,有助于海洋生态研究、环境保护以及水下监测等多个领域。本文将详细介绍如何基于YOLO
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的车站行李监控系统:深度学习应用与实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLO深度学习人工智能目标检测目标跟踪
引言在现代车站,行李监控是一项至关重要的安全任务。随着交通安全要求的不断提高,尤其是在车站等人流密集的场所,及时检测和识别行李不仅有助于防止行李遗失或误取,还能有效地减少潜在的安全威胁。传统的人工检查方法已经无法满足快速响应和高精度的需求,而基于深度学习的目标检测技术,特别是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,成为了高效解决此类问题的理想选择。YOLO系列算法(包括YOLOv5、Y
- 使用yolo11x进行物体分类
欣然~
分类人工智能深度学习
利用yolo11x进行物体识别一、物品分类代码说明模型加载:加载yolo11x.pt模型,如果这个模型在物体分类上表现不佳,可以考虑使用像yolov8n.pt这类通用的预训练模型。摄像头设置:打开电脑摄像头并将帧率设置为10fps,以此减轻处理负担。FPS计算:借助time库计算每帧的处理时间,进而得到FPS值,并在画面左上角显示。物体检测与分类:运用model(frame,conf=0.5,ve
- YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构,强化小目标检测能力
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO目标检测深度学习计算机视觉
一、本文介绍本文主要利用GOLD-YOLO中的颈部结构优化YOLOv8的网络模型。GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念,通过独特的模块设计,在不显著增加延迟的情况下,高效融合不同层级的特征信息。将其应用于YOLOv8的改进过程中,能够使模型更有效地整合多尺度特征,减少信息损失,强化对不同大小目标物体的特征表达,从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。专栏
- 基于深度学习YOLOv5的火焰检测系统
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLO人工智能目标跟踪目标检测
引言随着智能监控技术和深度学习的不断发展,火灾检测系统已经成为了自动化消防领域中的重要应用之一。传统的火灾报警系统往往依赖于温度传感器或烟雾探测器,但这些方法常常容易受到环境变化的影响,如高温、湿度等因素,这可能导致误报或漏报的情况。近年来,基于视觉的火灾检测系统,特别是使用深度学习进行图像处理和火焰识别,逐渐成为一种更为可靠的解决方案。本文将介绍如何基于深度学习和YOLOv5模型,构建一个火焰检
- YOLOv8改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块 解决密集图像预测问题
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测
一、本文介绍本文主要利用FreqFusion结构改进YOLOv8的目标检测网络模型。FreqFusion结构针对传统特征融合在密集图像预测中存在的问题,创新性地引入自适应低通滤波器生成器、偏移量生成器和自适应高通滤波器生成器。将FreqFusion应用于YOLOv8的改进过程中,能够使模型在处理复杂场景图像时,更精准地聚焦目标物体边界,减少背景噪声干扰,显著强化目标物体边界特征表达,进而提升模型在
- 【目标检测xml2txt】label从VOC格式xml文件转YOLO格式txt文件
zy_destiny
花式label转换目标检测xmlYOLO人工智能计算机视觉python
目录1.VOC格式xml文件2.YOLO格式txt文件3.xml2txt代码(python)整理不易,欢迎一键三连!!!送你们一条美丽的--分割线--1.VOC格式xml文件VOC数据格式是一种用于图像标注的标准格式,它用于存储图像及其相关的标注信息。在VOC格式中,每张图片的标注标签信息会被保存到一个XML文件中。XML文件的结构包括以下几个部分:annotation:这是整个XML文件的主要部
- 视频分析:基于目标检测(YOLO)实现走路看手机检测、玩手机检测、跌倒检测等
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构音视频深度学习人工智能
文章大纲背景行为检测的定义与挑战视频分析数据集目标检测数据集自制数据集思路Kaggle数据集COCO数据集OpenImagesDatasetV7人类行为视频分析yolo进行行为分析的检测看手机行为检测--方法与数据集方法数据集跌倒行为检测--方法与数据集跌倒检测-数据集跌倒检测-目标检测跌倒检测-姿态估计参考文献与学习路径背景行为检测在自动驾驶、视频监控等领域的广阔应用前景使其成为了视频分析的研究
- 基于yolo的自定义模型训练
阿拉斯攀登
图像处理机器学习YOLO计算机视觉目标检测视觉检测
YOLOv8自定义模型训练全流程指南,包含数据准备、标注、训练的详细步骤和可视化说明一、数据准备流程图graphTDA[拍摄商品照片]-->B[数据标注]B-->C[划分数据集]C-->D[配置YAML文件]D-->E[开始训练]二、详细步骤说明步骤1:采集商品图片硬件需求:智能手机(建议使用后置摄像头)简易摄影棚(可用白色纸箱+LED灯代替)拍摄要点:每个商品至少拍摄50张不同角度照片包含以下场
- 打造智能体育赛事分析:YOLO目标检测系统详解
A等天晴
计算机视觉YOLO目标检测人工智能
一、项目简介1.项目背景随着体育赛事直播和分析需求的增加,自动检测和识别体育赛事中的目标(如球员、球、裁判等)变得非常重要。深度学习技术,尤其是YOLO(YouOnlyLookOnce)模型,因其高效和准确的特性,成为目标检测领域的主流选择。2.项目目标构建一个能够自动检测体育赛事中的目标的系统实现一个用户友好的UI界面使用YOLOv8/v7/v6/v5模型进行检测提供完整的训练数据集二、环境准备
- 基于yolo的视频检测分析
阿拉斯攀登
机器学习图像处理YOLO音视频视觉检测
基于yolo的视频检测分析分步骤实现视频处理、目标检测与追踪、动作分析、计数逻辑,然后整合成API完整的解决方案,包含视频分析逻辑和API封装,使用Python、YOLOv8和FastAPI实现代码如下:python代码实现importosimportuuidimportjsonfromdatetimeimportdatetimefromfastapiimportFastAPI,UploadFil
- 行人检测系统:基于YOLOv5的行人检测与UI界面实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOuipython开发语言深度学习视觉检测计算机视觉
1.引言行人检测(PedestrianDetection)是计算机视觉中的一个重要任务,广泛应用于自动驾驶、智能安防、交通监控等领域。行人检测的目标是从图像或视频中检测出行人的位置,并标出其在图像中的边界框。随着深度学习技术的快速发展,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型在目标检测任务中表现出了极高的准确性和速度,成为了行人检测的常用工具。本文将详细介绍如何使用YOLOv5实现行人检
- 创建一个基于YOLOv8+PyQt界面的驾驶员疲劳驾驶检测系统 实现对驾驶员疲劳状态的打哈欠检测,头部下垂 疲劳眼睛检测识别
QQ_767172261
行为类别睡觉姿态课堂等YOLOpyqt
如何使用Yolov8创建一个基于YOLOv8的驾驶员疲劳驾驶检测系统文章目录1.数据集准备2.安装依赖3.创建PyQt界面4.模型训练1.数据集准备2.模型训练数据集配置文件(`data.yaml`)训练脚本(`train.py`)3.PyQt界面开发主程序(`MainProgram.py`)4.运行项目5.关键代码解释数据集配置文件(`data.yaml`)训练脚本(`train.py`)主程序
- 【Windows/C++/yolo开发部署03】将实例分割模型ONNX导出为 TensorRT 引擎:完整记录
认识祂
CV计算机视觉Ultralyticsyolo实例分割模型部署
【完整项目下载地址】:【TensorRT部署YOLO项目:实例分割+目标检测】+【C++和python两种方式】+【支持linux和windows】资源-CSDN文库目录写在前面环境准备1.使用trtexec将ONNX模型转换为TensorRT引擎2.验证TensorRT引擎2.1TensorRT版本2.2GPU信息2.3TensorRT引擎信息2.4推理请求2.5推理性能2.6警告信息2.7其他
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-dist.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
dist.pyultralytics\utils\dist.py目录dist.py1.所需的库和模块2.deffind_free_network_port()->int:3.defgenerate_ddp_file(trainer):4.defgenerate_ddp_command(world_size,trainer):5.defddp_cleanup(trainer,file):1.所需的库
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-instance.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
instance.pyultralytics\utils\instance.py目录instance.py1.所需的库和模块2.def_ntuple(n):3.classBboxes:4.classInstances:1.所需的库和模块#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/licensefromcollectionsimportab
- 渣土车检测数据集VOC+YOLO格式826张1类别
FL1623863129
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):826标注数量(xml文件个数):826标注数量(txt文件个数):826标注类别数:1标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["mucktruck"]每
- yolo目标识别数据集
无人机长了一个脑袋
YOLO
在目标识别领域,在机器学习和计算机视觉中,使用YOLO(YouOnlyLookOnce)模型进行目标检测是一种常见的方法。为了使用YOLO进行目标识别,你需要准备一个适当的数据集。以下是关于如何准备和使用YOLO目标识别数据集的步骤:1.选择或创建数据集选择数据集:如果已经有现成的数据集,如COCO、PascalVOC、ImageNet等,可以直接使用。创建数据集:如果没有合适的现成数据集,你可以
- 异常的核心类Throwable
无量
java源码异常处理exception
java异常的核心是Throwable,其他的如Error和Exception都是继承的这个类 里面有个核心参数是detailMessage,记录异常信息,getMessage核心方法,获取这个参数的值,我们可以自己定义自己的异常类,去继承这个Exception就可以了,方法基本上,用父类的构造方法就OK,所以这么看异常是不是很easy
package com.natsu;
- mongoDB 游标(cursor) 实现分页 迭代
开窍的石头
mongodb
上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数,现在我们讲mongo中如何做分页查询
如何声明一个游标
var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});
迭代显示游标数
- MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程
0624chenhong
tomcatmysql
最近mysql数据库经常死掉,用命令net stop mysql命令也无法停掉,关闭Tomcat的时候,出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下,大概就是程序没有对数据库连接释放,导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台,内部程序也不可能一下子给改掉的,就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统,用netstat -
- 剖析如何与设计人员沟通
不懂事的小屁孩
工作
最近做图烦死了,不停的改图,改图……。烦,倒不是因为改,而是反反复复的改,人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通,不明白如何使设计人员知道他所要的效果,结果只能是沟通变成了扯淡,改图变成了应付。
那应该如何与设计人员沟通呢?
我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说,整天玩的都是点、线、面、配色,哪种构图看起来协调;哪种配色看起来合理心里跟明镜似的,
- qq空间刷评论工具
换个号韩国红果果
JavaScript
var a=document.getElementsByClassName('textinput');
var b=[];
for(var m=0;m<a.length;m++){
if(a[m].getAttribute('placeholder')!=null)
b.push(a[m])
}
var l
- S2SH整合之session
灵静志远
springAOPstrutssession
错误信息:
Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
- xmp标签
a-john
标签
今天在处理数据的显示上遇到一个问题:
var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user
+ '</span>' + text + '</div></li>';
ulComme
- Ajax的常用技巧(2)---实现Web页面中的级联菜单
aijuans
Ajax
在网络上显示数据,往往只显示数据中的一部分信息,如文章标题,产品名称等。如果浏览器要查看所有信息,只需点击相关链接即可。在web技术中,可以采用级联菜单完成上述操作。根据用户的选择,动态展开,并显示出对应选项子菜单的内容。 在传统的web实现方式中,一般是在页面初始化时动态获取到服务端数据库中对应的所有子菜单中的信息,放置到页面中对应的位置,然后再结合CSS层叠样式表动态控制对应子菜单的显示或者隐
- 天-安-门,好高
atongyeye
情感
我是85后,北漂一族,之前房租1100,因为租房合同到期,再续,房租就要涨150。最近网上新闻,地铁也要涨价。算了一下,涨价之后,每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用,一个月就要涨200。内心苦痛。
晚上躺在床上一个人想了很久,很久。
我生在农
- android 动画
百合不是茶
android透明度平移缩放旋转
android的动画有两种 tween动画和Frame动画
tween动画;,透明度,缩放,旋转,平移效果
Animation 动画
AlphaAnimation 渐变透明度
RotateAnimation 画面旋转
ScaleAnimation 渐变尺寸缩放
TranslateAnimation 位置移动
Animation
- 查看本机网络信息的cmd脚本
bijian1013
cmd
@echo 您的用户名是:%USERDOMAIN%\%username%>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo 您的机器名是:%COMPUTERNAME%>>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo ___________________>>"%userprofile%\
- plsql 清除登录过的用户
征客丶
plsql
tools---preferences----logon history---history 把你想要删除的删除
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一起进步。
email : binary_spac
- 【Pig一】Pig入门
bit1129
pig
Pig安装
1.下载pig
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.14.0/pig-0.14.0.tar.gz
2. 解压配置环境变量
如果Pig使用Map/Reduce模式,那么需要在环境变量中,配置HADOOP_HOME环境变量
expor
- Java 线程同步几种方式
BlueSkator
volatilesynchronizedThredLocalReenTranLockConcurrent
为何要使用同步? java允许多线程并发控制,当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时(如数据的增删改查), 将会导致数据不准确,相互之间产生冲突,因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前,被其他线程的调用, 从而保证了该变量的唯一性和准确性。 1.同步方法&
- StringUtils判断字符串是否为空的方法(转帖)
BreakingBad
nullStringUtils“”
转帖地址:http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/4313111.html
public static boolean isEmpty(String str)
判断某字符串是否为空,为空的标准是 str==
null
或 str.length()==
0
- 编程之美-分层遍历二叉树
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
public class LevelTraverseBinaryTree {
/**
* 编程之美 分层遍历二叉树
* 之前已经用队列实现过二叉树的层次遍历,但这次要求输出换行,因此要
- jquery取值和ajax提交复习记录
chengxuyuancsdn
jquery取值ajax提交
// 取值
// alert($("input[name='username']").val());
// alert($("input[name='password']").val());
// alert($("input[name='sex']:checked").val());
// alert($("
- 推荐国产工作流引擎嵌入式公式语法解析器-IK Expression
comsci
java应用服务器工作Excel嵌入式
这个开源软件包是国内的一位高手自行研制开发的,正如他所说的一样,我觉得它可以使一个工作流引擎上一个台阶。。。。。。欢迎大家使用,并提出意见和建议。。。
----------转帖---------------------------------------------------
IK Expression是一个开源的(OpenSource),可扩展的(Extensible),基于java语言
- 关于系统中使用多个PropertyPlaceholderConfigurer的配置及PropertyOverrideConfigurer
daizj
spring
1、PropertyPlaceholderConfigurer
Spring中PropertyPlaceholderConfigurer这个类,它是用来解析Java Properties属性文件值,并提供在spring配置期间替换使用属性值。接下来让我们逐渐的深入其配置。
基本的使用方法是:(1)
<bean id="propertyConfigurerForWZ&q
- 二叉树:二叉搜索树
dieslrae
二叉树
所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表.
tree代码:
- C语言字符串函数大全
dcj3sjt126com
cfunction
C语言字符串函数大全
函数名: stpcpy
功 能: 拷贝一个字符串到另一个
用 法: char *stpcpy(char *destin, char *source);
程序例:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main
- 友盟统计页面技巧
dcj3sjt126com
技巧
在基类调用就可以了, 基类ViewController示例代码
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
{
[super viewWillAppear:animated];
[MobClick beginLogPageView:[NSString stringWithFormat:@"%@",self.class]];
- window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
flyvszhb
javajdk
window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
本机已经安装了jdk1.7,而比较早期的项目需要依赖jdk1.6,于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7.
安装jdk1.6前,执行java -version得到
C:\Users\liuxiang2>java -version
java version "1.7.0_21&quo
- Java在创建子类对象的同时会不会创建父类对象
happyqing
java创建子类对象父类对象
1.在thingking in java 的第四版第六章中明确的说了,子类对象中封装了父类对象,
2."When you create an object of the derived class, it contains within it a subobject of the base class. This subobject is the sam
- 跟我学spring3 目录贴及电子书下载
jinnianshilongnian
spring
一、《跟我学spring3》电子书下载地址:
《跟我学spring3》 (1-7 和 8-13) http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/pdf
跟我学spring3系列 word原版 下载
二、
源代码下载
最新依
- 第12章 Ajax(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BI and EIM 4.0 at a glance
blueoxygen
BO
http://www.sap.com/corporate-en/press.epx?PressID=14787
有机会研究下EIM家族的两个新产品~~~~
New features of the 4.0 releases of BI and EIM solutions include:
Real-time in-memory computing –
- Java线程中yield与join方法的区别
tomcat_oracle
java
长期以来,多线程问题颇为受到面试官的青睐。虽然我个人认为我们当中很少有人能真正获得机会开发复杂的多线程应用(在过去的七年中,我得到了一个机会),但是理解多线程对增加你的信心很有用。之前,我讨论了一个wait()和sleep()方法区别的问题,这一次,我将会讨论join()和yield()方法的区别。坦白的说,实际上我并没有用过其中任何一个方法,所以,如果你感觉有不恰当的地方,请提出讨论。
&nb
- android Manifest.xml选项
阿尔萨斯
Manifest
结构
继承关系
public final class Manifest extends Objectjava.lang.Objectandroid.Manifest
内部类
class Manifest.permission权限
class Manifest.permission_group权限组
构造函数
public Manifest () 详细 androi
- Oracle实现类split函数的方
zhaoshijie
oracle
关键字:Oracle实现类split函数的方
项目里需要保存结构数据,批量传到后他进行保存,为了减小数据量,子集拼装的格式,使用存储过程进行保存。保存的过程中需要对数据解析。但是oracle没有Java中split类似的函数。从网上找了一个,也补全了一下。
CREATE OR REPLACE TYPE t_split_100 IS TABLE OF VARCHAR2(100);
cr