hnsdgxylh
hnsdgxylh

海洋鱼类检测7种YOLOV8NANO

【免费】海洋鱼类检测，7种类型，YOLOV8训练，转换成ONNX，OPENCV调用资源-CSDN文库

海洋鱼类检测7种YOLOV8NANO_第1张图片

采用YOLOV8NANO训练模型，得到PT模型，然后转换成ONNX，供OPENCV的DNN调用，摆脱PYTORCH依赖，支持C++/PYTHON/ANDROID

你可能感兴趣的:(计算机视觉,YOLO)

  • OpenCV（一个C++人工智能领域重要开源基础库） 简介 愚梦者 OpenCV人工智能人工智能opencvc++图像处理计算机视觉开源
    返回：OpenCV系列文章目录（持续更新中......）上一篇：OpenCV4.9.0配置选项参考下一篇：OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库，可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发。该库由英特尔公司于1999年开始开发，最初是为了加速处理器
  • 神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数） MarkHD 深度学习神经网络计算机视觉
    神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接，并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习：深度学习是神经网络的一个子领域，主要关注于构建和训练深度神经网络（即具有多个隐藏层的神经网络）。通
  • 什么是特征检测和描述，OpenCV中常见的特征检测算法有哪些？ -Max-静- #opencv学习opencv算法人工智能
    特征检测和描述是计算机视觉中的基本概念，它们在图像识别、对象跟踪、图像拼接等多种任务中发挥着至关重要的作用。特征检测是指识别图像中重要的特定点、区域或结构，这些特征通常具有独特性、可重复性以及对光照变化、旋转和比例变换等变化的鲁棒性。这些特征点可以用作进一步分析的参考。特征描述是基于一定的几何或者颜色信息生成特征点的特征描述符，这种描述应满足欧式空间的仿射不变性和噪声鲁棒性，并且不同特征点的特征描
  • YOLOv5 | 源码解析 | 计算损失loss原理——独家原创注释 kay_545 YOLOv8改进有效涨点Yolov5改进YOLOpython开发语言
    ⭐欢迎大家订阅我的专栏一起学习⭐订阅专栏，更新及时查看不迷路YOLOv5涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/D9kR0YOLOv8涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/5hNr8YOLOv7专栏：http://t.csdnimg.cn/hJsf1魔改网络、复现论文、优化创新各位订阅YOLOv8专栏读者，非常抱歉，这篇文章加错专栏了，但是因为是订阅的，所以不能删除或者移动这
  • torch报错：[winerror 126] 找不到指定的模块torch_python.dll“ or one of its dependencies. LightningJie 深度学习pythonpytorch
    [winerror126]找不到指定的模块。errorloading"d:\miniconda\envs\action_env\lib\site-packages\torch\lib\torch_python.dll"oroneofitsdependencies.在使用这个yolov5模块的时候发现了这个错误，错误原因是因为python版本和torch版本冲突。本人安装torch的python版本
  • YOLOv9改进 添加可变形注意力机制DAttention 学yolo的小白 UPgradeYOLOv9YOLOpython目标检测pytorch
    一、DeformableAttentionTransformer论文论文地址：arxiv.org/pdf/2201.00520.pdf二、DeformableAttentionTransformer注意力结构DeformableAttentionTransformer包含可变形注意力机制，允许模型根据输入的内容动态调整注意力权重。在传统的Transformer中，注意力是通过对查询和键向量之间的点
  • opendronemap集群搭建 Robber2000 云计算容器运维云原生
    需求OpenDroneMap（ODM）是一个开源项目，旨在利用无人机采集的图像数据生成地图、模型和其他地理空间数据。它主要解决以下问题：航空摄影数据处理：ODM可以处理无人机拍摄的大量航空图像数据，通过图像处理和计算机视觉技术生成高质量的地图和模型。地图制作与更新：利用ODM，用户可以快速、成本效益地生成地图，并及时更新地理空间数据，有助于城市规划、灾害监测等领域的应用。三维建模：ODM可以生成精
  • Canny详解 kxg916361108 计算机视觉图像处理人工智能
    Canny边缘检测是一种经典的图像处理技术，被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。它由JohnF.Canny在1986年提出，是一种多阶段的边缘检测算法，具有高精度和低错误率的特点。Canny边缘检测的步骤：高斯滤波（GaussianBlur）：Canny边缘检测首先对图像进行高斯平滑处理，以减少图像中的噪声。高斯滤波器将图像中的每个像素与周围像素进行加权平均，从而模糊图像并减少噪声。计算图像梯度
  • [数据集][目标检测]垃圾检测数据集VOC+YOLO格式6004张18类别垃圾 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)：6004标注数量(xml文件个数)：6004标注数量(txt文件个数)：6004标注类别数：18标注类别名称:["bottle_cap","bottle","cup","unlabeled_litter","straw"
  • 图像算法实习生--面经1 小豆包的小朋友0217 算法
    系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？三、transformer相关问题四、介绍一下胶囊网络的动态路由五、yolo系列出到v9了，介绍一下你最熟悉的yolo算法六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别？七、讲一下剪枝八、讲一下PTQandQAT量化的区别九、
  • 计算机设计大赛 深度学习驾驶行为状态检测系统(疲劳 抽烟 喝水 玩手机) - opencv python iuerfee python
    文章目录1前言1课题背景2相关技术2.1Dlib人脸识别库2.2疲劳检测算法2.3YOLOV5算法3效果展示3.1眨眼3.2打哈欠3.3使用手机检测3.4抽烟检测3.5喝水检测4最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的驾驶行为状态检测系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分更多资料,项目
  • MATLAB图像拼接算法及实现 程序员小溪 算法matlab计算机视觉MATLAB人工智能
    图像拼接算法及实现（一）论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像
  • [数据集][目标检测]光伏板太阳能版缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2400张3类别 FL1623863129 数据集目标检测人工智能深度学习
    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)：2400标注数量(xml文件个数)：2400标注数量(txt文件个数)：2400标注类别数：3标注类别名称:["crack","grid","spot"]每个类别标注的框数：crack框数=892grid框数=884sp
  • AI图像识别算法助力安全生产*提升风险监测效率---豌豆云 豌豆云 人工智能安全
    2024年开年来安全生产事故频发，工厂爆炸、工程坍陷等重大安全生产事故的发生再次为我们敲响了警钟。安全生产是企业发展的生命线，而传统的安全监测手段存在盲区和延迟，难以及时发现和应对潜在风险。AI图像识别算法通过利用先进的计算机视觉和深度学习技术，能够有效提高风险监测效率，保障企业的安全生产。AI图像识别算法助力安全生产AI图像识别算法通常部署在本地服务器或边缘服务器，通过分析前端监控摄像头、无人机
  • 计算机设计大赛 深度学习YOLO抽烟行为检测 - python opencv iuerfee python
    文章目录1前言1课题背景2实现效果3Yolov5算法3.1简介3.2相关技术4数据集处理及实验5部分核心代码6最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习YOLO抽烟行为检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senio
  • 深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能 仰望大佬007 图像处理opencv计算机视觉c#
    深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能前言1.图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习13.高级图像处理算法14.GPU加速与并行计算前言OpenCVSharp是C#语言中用于图像处理和计算机视觉的开源库，它提供了
  • 【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备（RCNN~YOLOv5） 旅途中的宽~ 计算机视觉面经总结计算机视觉深度学习目标检测YOLORCNN
    文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5
  • ChatGPT聊YOLO AIWalker-Happy YOLOchatgptYOLO
    最近ChatGPT大伙，其概括摘要能力非常强。YOLO系列算法也是目标检测领域非常重要的一个研究路线，那么ChatGPT是如何看待各个YOLO算法的呢？那我们去问问它如何看待各个版本的YOLO。截止到2021年9月，YOLOv6尚未发布。因此，无法对其进行价值和贡献的评价。在这之前，最新的YOLO系列算法是YOLOv5。如果有关于YOLOv5或者其他目标检测算法的问题，欢迎随时提问。----Cha
  • OpenCV：开源计算机视觉的魔力之门 mikes zhang 计算机视觉
    在当今这个信息爆炸的时代，图像和视频已经成为我们获取和传递信息的主要方式之一。从社交媒体上的照片分享，到安防监控、自动驾驶等领域的图像识别与处理，计算机视觉技术正日益改变着我们的生活。而在这场技术革命中，OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）这一开源计算机视觉库扮演着举足轻重的角色。本文将带你走进OpenCV的世界，一探其究竟。一、OpenCV简介OpenC
  • 互联网加竞赛 机器视觉目标检测 - opencv 深度学习 Mr.D学长 pythonjava
    文章目录0前言2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器视觉opencv深度学习目标检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题
  • [数据集][目标检测]鸟类检测数据集VOC+YOLO格式11758张200类别 FL1623863129 数据集目标检测人工智能计算机视觉
    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)：11758标注数量(xml文件个数)：11758标注数量(txt文件个数)：11758标注类别数：200标注类别名称:["Black_footed_Albatross","Laysan_Albatross","Sooty
  • [C++]使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测 FL1623863129 C/C++目标检测人工智能计算机视觉
    部署YOLOv9的TensorRT模型进行目标检测是一个涉及多个步骤的过程，主要包括准备环境、模型转换、编写代码和模型推理。首先，确保你的开发环境已安装了NVIDIA的TensorRT。TensorRT是一个用于高效推理的SDK，它能对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行优化，从而加速模型在NVIDIAGPU上的运行速度。接下来，你需要将YOLOv9的模型转换为TensorRT
  • C# OpenVino Yolov8 Pose 姿态识别 乱蜂朝王 人工智能c#openvinoYOLO
    目录效果模型信息项目代码下载效果模型信息ModelProperties-------------------------date：2023-09-07T17:11:43.091306description：UltralyticsYOLOv8n-posemodeltrainedon/usr/src/app/ultralytics/datasets/coco-pose.yamlauthor：Ultra
  • 情感计算 - 情感模型 无脑敲代码，bug漫天飞 情感计算人工智能
    1基本情感论模型--离散状态1Tomkins面部表情惩罚或奖励的反馈结果八类：基本情感2Izard具有动机的特征10中基本情感状态（言语内容表情等）神经系统电化学自主，遗传决定情感面部姿势活动情感活动输出决定脑区的反馈信息情感活动输出产生3Ekman美国心理学家早期的情感模型都是他提出的面部表情中应用广泛1972年六类情感状态90年代扩充更多的维度对于计算机视觉研究起到了推动作用泛文化意义历史进化
  • 【人脸识别系列】从知名DeepFace人脸识别库入手详解人脸识别---第三部分DeepFace库使用介绍之人脸检测模型介绍 Hello_WOAIAI CV人脸识别目标检测计算机视觉视觉检测图像处理YOLOopencv
    【人脸识别系列】从知名DeepFace人脸识别库入手详解人脸识别---第三部分DeepFace库使用介绍之人脸检测器介绍前言DeepFace库人脸检测器OpenCV人脸检测器RetinaFace人脸检测器mtcnn人脸检测器sdd人脸检测器dlib人脸检测器mediapipe人脸检测器yolov8人脸检测器人脸识别系列其他文章【人脸识别系列】从知名DeepFace人脸识别库入手详解人脸识别—第一部
  • 深度学习的进展 CuiXg 深度学习人工智能
    深度学习的进展深度学习作为人工智能领域的重要分支之一，利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过数据训练模型以自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得显著进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等方面实现了突破性进展。方向一：深度学习的基本原理和算法深度学习基于神经网络概念，涉及反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等算法。这些算法模拟人脑神经元间的
  • YOLO v5项目实战 P5 解决运行detect文件时设置了--view-img但是显示不出来的问题 Bold! 目标检测YOLO深度学习
    up主讲的实时显示目标检测后的图片的两种方法：（1）在下面的Terminal中输入下列命令：pythondetect.py--view-img（2）点击进入右上方的detect的EditConfigurations然后在这个参数这里输入--viewimg点击apply-->OK最后运行此文件即可。遇到的问题：图片显示不出来。（前提：自己安装的Pycharm是社区版本的）解决方法：（1）创建虚拟环境
  • YOLO训练自定义数据集常见报错汇总 东东不熬夜 机器人#YOLOv8YOLO人工智能python
    YOLO训练自定义数据集常见报错汇总1、报错一解决方法2、报错二解决方法3、报错三解决方法4、报错四解决方法5、报错五解决方法1、报错一SyntaxError:Non-UTF-8codestartingwith'\xb5'infileE:\Robot\YOLO\camera.pyonline1,butnoencodingdeclared;这个错误通常表示Python解释器在尝试解析文件时遇到了非U
  • 05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法 机器不会学习CSJ cnn支持向量机分类人工智能
    CNN原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征，从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
  • PyCharm - Script parameters (脚本参数) Yongqiang Cheng PyCharmPyCharmScript脚本参数
    PyCharm-Scriptparameters[脚本参数]ReferencesRun->EditConfigurations…->Run/DebugConfigurations->Configuration->Scriptparameters命令行：pythondisplay_yolo_log.py./person_training_log/person_train_log_DIMM40_std
  • 多线程编程之join()方法 周凡杨 javaJOIN多线程编程线程
    现实生活中，有些工作是需要团队中成员依次完成的，这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人，如何保证T2在T1执行完后执行，T3在T2执行完后执行？问题分析：首先问题中有三个实体，T1、T2、T3， 因为是多线程编程，所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢？   Java实现过程如下： public class T1 implements Runnabl
  • java中switch的使用 bingyingao javaenumbreakcontinue
    java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。 用enum的时候，不能直接写下列形式。 switch (timeType) { case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY: break; default: br
  • hive having count 不能去重 daizj hive去重having count计数
    hive在使用having count()是，不支持去重计数   hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;  FAILED: SemanticExcep
  • WebSphere对JSP的缓存 周凡杨 WAS JSP 缓存
          对于线网上的工程，更新JSP到WebSphere后，有时会出现修改的jsp没有起作用，特别是改变了某jsp的样式后，在页面中没看到效果，这主要就是由于websphere中缓存的缘故，这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存，就要找到WAS安装后的根目录。        现服务
  • 设计模式总结 朱辉辉33 java设计模式
    1.工厂模式   1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)      1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)      1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)      1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法) &n
  • 实例：供应商管理报表需求调研报告 老A不折腾 finereport报表系统报表软件信息化选型
    引言 随着企业集团的生产规模扩张，为支撑全球供应链管理，对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理，目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行，而各个数据源都独立存在，无法提供统一的数据支持；因此，为了实现对于数据分析以提供采购决策，建立报表体系成为必须。 业务目标 1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑 2、对供应商进行综合评估以及管理，合理管理和
  • mysql 林鹤霄
    转载源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html mysql -uroot -p ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)   [root@centos var]# service mysql
  • Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack) aigo linux
    原文：http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364   1. pstree pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552)  &n
  • html input与textarea 值改变事件 alxw4616 JavaScript
    // 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件 // onpropertychange(IE) oninput(w3c) $('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {      console.log($(this).val()) });  
  • String类的基本用法 百合不是茶 String
      字符串的用法;     // 根据字节数组创建字符串 byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' }; String newByteString = new String(by);         1,length()  获取字符串的长度     &nbs
  • JDK1.5 Semaphore实例 bijian1013 javathreadjava多线程Semaphore
    Semaphore类        一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集合。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。 S
  • 使用GZip来压缩传输量 bijian1013 javaGZip
            启动GZip压缩要用到一个开源的Filter：PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0，因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。         PJL Compressi
  • 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符 bit1129 java
        定义如下一个简单的范型类，   package com.tom.lang.generics; public class Generics<T> { private T value; public Generics(T value) { this.value = value; } }
  • 【Hadoop十二】HDFS常用命令 bit1129 hadoop
    1. 修改日志文件查看器   hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml cat edits.xml   修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件，其中每条RECORD就是一个操作事务日志   2. fsimage查看HDFS中的块信息等 &nb
  • 怎样区别nginx中rewrite时break和last ronin47
    在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作，换成break就可以，其中的原理是对于根目录的理解有所区别，按我的测试结果大致是这样的。 location /    {         proxy_pass http://test; 
  • java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class CombinationToSum { /* 第21 题 2010 年中兴面试题 编程求解： 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等
  • eclipse svn 帐号密码修改问题 开窍的石头 eclipseSVNsvn帐号密码修改
    问题描述：      Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好，在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止，该插件对svn用户的概念极为淡薄，不但不能方便地切换用户，而且一旦用户的帐号、密码保存之后，就无法再变更了。 解决思路：      删除subclipse记录的帐号、密码信息，重新输入
  • [电子商务]传统商务活动与互联网的结合 comsci 电子商务
          某一个传统名牌产品，过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层，现在进入互联网之后，用户的数量群突然扩大了无数倍，但是，这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍，这种销售利润与经营风险同步放大的效应，在最近几年将会频繁出现。。。。        如何避免销售量和利润率增加的
  • java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径 cuityang javaproperties
    #mq xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618; import java.io.IOException; import java.util.Properties; public class Test { String conf = "log4j.properties"; private static final
  • Java核心问题集锦 darrenzhu java基础核心难点
    注意，这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码 1)ConcurrentModificationException 当你用for each遍历一个list时，如果你在循环主体代码中修改list中的元素，将会得到这个Exception，解决的办法是： 1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素， 2)不用listIterator, new一个
  • 1分钟学会Markdown语法 dcj3sjt126com markdown
    markdown 简明语法 基本符号 *,-,+ 3个符号效果都一样，这3个符号被称为 Markdown符号 空白行表示另起一个段落 `是表示inline代码，tab是用来标记 代码段，分别对应html的code，pre标签 换行 单一段落( <p>) 用一个空白行 连续两个空格 会变成一个 <br> 连续3个符号，然后是空行
  • Gson使用二（GsonBuilder） eksliang jsongsonGsonBuilder
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述     GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式   二.基本使用 实体测试类： 温馨提示：默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
  • 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList gundumw100 android
    有一个工程，本来运行是正常的，我想把它移植到另一台PC上，结果报： java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
  • JavaWeb之JSP指令 ihuning javaweb
      要点   JSP指令简介  page指令  include指令    JSP指令简介    JSP指令（directive）是为JSP引擎而设计的，它们并不直接产生任何可见输出，而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。 JSP指令的基本语法格式： <%@ 指令 属性名="
  • mac上编译FFmpeg跑ios 啸笑天 ffmpeg
    1、下载文件：https://github.com/libav/gas-preprocessor， 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下， 修改文件权限：chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl 2、安装yasm-1.2.0 curl http://www.tortall.net/projects/yasm
  • sql mysql oracle中字符串连接 macroli oraclesqlmysqlSQL Server
    有的时候，我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的： MySQL: CONCAT() Oracle: CONCAT(), || SQL Server: + CONCAT() 的语法如下： Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3，等字串连在一起。 请注意，Oracle的CON
  • Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
    // 报错如下： $ git pull origin master fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate   // 原因： 由于git最新版默认使用ssl安全验证，但是我们是使用的git未设
  • windows命令行设置wifi surfingll windowswifi笔记本wifi
    还没有讨厌无线wifi的无尽广告么，还在耐心等待它慢慢启动么 教你命令行设置 笔记本电脑wifi： 1、开启wifi命令 netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456 netsh wlan start hostednetwork pause 其中pause是等待输入，可以去掉 2、
  • Linux（Ubuntu）下安装sysv-rc-conf wmlJava linuxubuntusysv-rc-conf
    安装：sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用：sudo sysv-rc-conf 操作界面十分简洁，你可以用鼠标点击，也可以用键盘方向键定位，用空格键选择，用Ctrl+N翻下一页，用Ctrl+P翻上一页，用Q退出。     背景知识 sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序，群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
  • svn切换环境，重发布应用多了javaee标签前缀 zengshaotao javaee
    更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。   然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。   检出
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他