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【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 YOLO python YOLO python 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 YOLO rnn lstm tensorflow
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） github YOLOv11
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
对于规范和实现，你会混淆吗？ yangshangchuan HotSpot
昨晚和朋友聊天，喝了点咖啡，由于我经常喝茶，很长时间没喝咖啡了，所以失眠了，于是起床读JVM规范，读完后在朋友圈发了一条信息： JVM Run-Time Data Areas：The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
android 网络百合不是茶网络
android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来方便查找 , 服务器使用的是TomCat 服务器代码; servlet的使用需要在xml中注册 package servlet; import java.io.IOException; import java.util.Arr
[读书笔记]读法拉第传 comsci 读书笔记
1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的... 要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
随机数的产生沐刃青蛟随机数
c++中阐述随机数的方法有两种：一是产生假随机数（不管操作多少次，所产生的数都不会改变）这类随机数是使用了默认的种子值产生的，所以每次都是一样的。 //默认种子 for (int i = 0; i < 5; i++) { cout<<
PHP检测函数所在的文件名 IT独行者 PHP 函数
很简单的功能，用到PHP中的反射机制，具体使用的是ReflectionFunction类，可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。创建引用脚本。代码： [php] view plain copy // Filename: functions.php <?php&nbs
银行各系统功能简介文强chu 金融
银行各系统功能简介　业务系统核心业务系统业务功能包括：总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等清分清算系统以清算日期为准，将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用，按费用类型计算应收、应付金额，经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程国际结算系
Python学习1(pip django 安装以及第一个project) 小桔子 python django pip
最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大，安装了它，在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了，按照别人给的教程开始安装，奶奶的怎么也安装不上！第一步：官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy! 第二部：解压这个压缩文件，会看到一个setup.p
php 数组 aichenglong PHP 排序数组循环多维数组
1 php中的创建数组 $product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不是函数 2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中，可以使用range()函数来自动创建数组 $numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 $numbers=range(1,10,
安装python2.7 AILIKES python
安装python2.7 1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz 2、复制解压 #mkdir -p /opt/usr/python #cp /opt/soft/Python-2
java异常的处理探讨百合不是茶 JAVA异常
//java异常 /* 1，了解java 中的异常处理机制，有三种操作 a,声明异常 b,抛出异常 c,捕获异常 2，学会使用try-catch-finally来处理异常 3，学会如何声明异常和抛出异常 4，学会创建自己的异常 */ //2，学会使用try-catch-finally来处理异常
getElementsByName实例 bijian1013 element
实例1： <!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/1999/x
探索JUnit4扩展：Runner bijian1013 java 单元测试 JUnit
参加敏捷培训时，教练提到Junit4的Runner和Rule，于是特上网查一下，发现很多都讲的太理论，或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下，搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。文章地址：http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
[MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集 bit1129 mongodb
1. 副本集的特性 1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary) 2)Primary挂了之后，从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器，继续工作，这就解决了单点故障，因此，在这种情况下，MongoDB集群能够继续工作 3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来 2
【Spark八十一】Hive in the spark assembly bit1129 assembly
Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners: 1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
Nginx问题定位之监控进程异常退出 ronin47
nginx在运行过程中是否稳定，是否有异常退出过？这里总结几项平时会用到的小技巧。 1. 在error.log中查看是否有signal项，如果有，看看signal是多少。比如，这是一个异常退出的情况： $grep signal error.log 2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法 byalias xml
方法一：常用方法关闭XML验证工具栏：windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。方法二：（个人推荐）添加内容如下 <?xml version=
Netty源码学习-DefaultChannelPipeline bylijinnan netty
package com.ljn.channel; /** * ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式 * 但由于用到两个双向链表和内部类，这个模式看起来不是那么明显，需要仔细查看调用过程才发现 * * 下面对ChannelPipeline作一个模拟，只模拟关键代码： */ public class Pipeline {
MYSQL数据库常用备份及恢复语句 chicony mysql
备份MySQL数据库的命令，可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。 mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码数据库名 > 文件备份MySQL数据库为带删除表的格式，能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。 mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
小白谈谈云计算--基于Google三大论文 CrazyMizzz Google 云计算 GFS
之前在没有接触到云计算之前，只是对云计算有一点点模糊的概念，觉得这是一个很高大上的东西，似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧，并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解，至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。我先说说GFS &n
hadoop 平衡空间设置方法 daizj hadoop balancer
在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽，默认只有1M： <property> <name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name> <value>10485760</value> <description&g
Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 dcj3sjt126com 编程
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。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，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得
Android学习之路 dcj3sjt126com Android学习
转自：http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459 以前有J2EE基础，接触JAVA也有两三年的时间了，上手Android并不困难，思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目，现今体验移动终端项目，让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。下面说说我学习Android的感受，我学Android首先是看MARS的视
java 遍历Map的四种方法 eksliang java HashMap java 遍历Map的四种方法
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最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js，使用这个插件就很容易实现了。核心代码 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
ViewPager刷新单个页面的方法 lovelease android viewpager tag 刷新
使用ViewPager做滑动切换图片的效果时，如果图片是从网络下载的，那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程，然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新，但是viewpager不同于listview，你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
利用按位取反（~）从复合枚举值里清除枚举值草料场 enum
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Linux系统新手学习的11点建议刘星宇编程工作 linux 脚本
　　随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux，根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉：不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。　　一、从基础开始：常常有些朋友在Linux论坛问一些问题，不过，其中大多数的问题都是很基础的。例如：为什么我使用一个命令的时候，系统告诉我找不到该目录，我要如何限制使用者的权限等问题，这些问题其实都不是很难的，只要了解了 Linu
hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装 wangzhezichuan DAO Hibernate
/** * 方法描述:sql语句查询返回List<Class> * 方法备注: Class 只能是自定义类 * @param calzz * @param sql * @return * 创建人：王川 * 创建时间：Jul

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1.问题

2. 解决办法

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