- 计算机视觉:COCO数据集
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计算机视觉深度学习人工智能计算机视觉人工智能
COCO(CommonObjectsinContext)是一个广泛使用的计算机视觉数据集,主要用于图像识别、物体检测、分割和关键点检测等任务。以下是对COCO数据集的详细介绍,包括其特点、组成部分以及在计算机视觉中的应用。一、COCO数据集的特点1.规模庞大COCO数据集包含超过30万张图像,其中超过20万张图像有注释。这些图像来自不同的场景和对象,使得数据集具有广泛的代表性。2.丰富的标注信息物
- AI:236-基于RCS-OSA的YOLOv8改进 | 增强空间对象注意力实现小物体检测精度提升
一键难忘
精通AI实战千例专栏合集人工智能YOLO目标跟踪RCS-OSA
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中~文章目录1.通过RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点2.理论
- 基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统(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人工智能目标跟踪计算机视觉开发语言
一、前言随着人工智能技术的快速发展,计算机视觉(ComputerVision)已广泛应用于各种实际场景中,特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用,已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来,随着深度学习的突破,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其高效、准确、实时的特点,广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中,活体人脸检测
- Python知识点:基于Python技术,如何使用YOLO进行实时物体检测
超哥同学
Python系列pythonYOLO开发语言面试编程
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!使用YOLO进行实时物体检测的Python技术详解实时物体检测是计算机视觉中的一个关键任务,它要求算法能够快速且准确地识别和定位图像或视频流中的物体。YOLO(YouOnlyLookOnce)算法因其速度快、性能高而受到广泛关注。在本文中,我们将详细介绍如何使用Python和YOLO
- COCO数据集
是小果果蛋儿啊
机器学习算法计算机视觉人工智能深度学习
官网地址:http://cocodataset.org/#downloadCOCO是一个大规模的物体检测、分割和描述数据集。COCO具有以下特点:物体分割上下文识别超像素材质分割33万张图片(超过20万张有标注)150万个物体实例80个物体类别91个材质类别每张图片有5个描述25万人的关键点COCO数据集是一个多用途的计算机视觉数据集,它支持多种任务,包括但不限于:物体检测(ObjectDetec
- 定了,2025年数据库运维就这样干
我科绝伦(Huanhuan Zhou)
mysqloracle数据库运维oracle
在数字化浪潮中,数据库作为企业数据资产的核心载体,其稳定运行与高效管理至关重要。新的一年,为应对日益增长的数据量和业务复杂度,我们为数据库运维制定了一系列全面且细致的计划,旨在提升数据库性能、保障数据安全,为企业业务发展筑牢坚实基础。一、强化巡检,防患未然数据库的稳定运行离不开日常的精心呵护。2025年,我们将进一步加强巡检工作,利用专业工具和自主研发的系统,对数据库进行全面“体检”。不仅关注数据
- 【FAQ】HarmonyOS SDK 闭源开放能力 — IAP Kit(4)
harmonyos-next
1.问题描述:发布了一个订阅,看日志显示订阅发布成功了,但是在消费的时候没有值,这个是什么原因?人脸活体检测返回上一页App由沉浸式变为非沉浸式多了上下安全区域。解决方案:对于公共事件来说就是提供这个能力,需要调用方保证时序,订阅成功之后再发广播才能收到。2.问题描述:微信支付,支付宝支付,银联支付SDK是否已经支持?解决方案:1、支付宝:鸿蒙支付SDK获取链接:https://opendocs.
- 基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)
埃菲尔铁塔_CV算法
深度学习人工智能神经网络opencv计算机视觉python
摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
- 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
- 轻量化网络模型调研报告
云雨、
网络人工智能深度学习
一、轻量化网络的为何诞生 深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测,目标跟踪等计算机视觉任务中,并取得了巨大成功。随着时代发展,人们更加关注深度神经网络的实际应用性能,人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型,并能在真实场景中实时(>30帧)运行,如移动端/嵌入式设备,这些平台的特点是内存资源少,处理器性能不高,功耗受限,这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行
- 深度学习的一些方向
xinpao
深度学习人工智能
深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取(featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计(depthestimation)2.图像分类(imageclassification)3.图片分割(ImageSegmentation)4.图像转图像(imagetoimage)5.物体检测(objectdetection)6.视频分类(V
- 6个最佳实体检测API,可准确返回实体的名称
程序员后端
命名实体识别(NamedEntityRecognition)也称作实体检测(EntityDetection),是NLP技术手册中的一个重要工具。在高级深度学习和机器学习模型的支持下,命名实体识别技术正被产品经理用来创建人工智能支持的工具,并将其应用到各行各业的智能平台中。在本文中,我们将介绍命名实体识别技术的具体内容、工作原理、一些热门用例以及执行实体检测的最佳API。什么是命名实体识别或实体检测
- 基于YOLOv11的目标检测系统
夜思、晨
YOLO目标检测人工智能
基于YOLOv11的目标检测系统前言YOLO11是UltralyticsYOLO是实时物体检测器系列中的最新产品,以最先进的精度、速度和效率重新定义了可能实现的目标。在之前YOLO版本令人印象深刻的进步基础上,YOLO11在架构和训练方法上进行了重大改进,使其成为广泛的计算机视觉任务的多功能选择。YOLOv11在COCO数据集的表现如下图:一、软件简介这款软件是一种基于最新YOLOv11算法的目标
- 项目十二:智能门禁系统
相醉为友
单片机作业windows
所需功能:硬件设置:使用51单片机连接人体红外传感器、液晶显示器(LCD)、蜂鸣器和电磁锁。人体检测:实时监测门口的人体活动。LCD显示:在LCD上显示门禁状态和欢迎词。门禁控制:通过蜂鸣器和电磁锁实现门禁控制。实现步骤:初始化设备:连接51单片机、人体红外传感器、LCD、蜂鸣器和电磁锁。设置传感器和执行器的驱动和接口。2.人体检测和数据处理:if((mode==0)&&(Series==1)){
- 《DNK210使用指南 -CanMV版 V1.0》第四十一章 YOLO2物体检测实验
硬件嵌入式程序员人工智能开源
第四十一章YOLO2物体检测实验1)实验平台:正点原子DNK210开发板2)章节摘自【正点原子】DNK210使用指南-CanMV版V1.03)购买链接:https://detail.tmall.com/item.htm?&id=7828013987504)全套实验源码+手册+视频下载地址:http://www.openedv.com/docs/boards/k210/ATK-DNK210.html
- 基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现
鱼弦
人工智能时代fpga开发cnn人工智能
基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络(CNN)是一种强大的深度学习架构,广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。FPGA以其并行处理能力、低延迟和灵活性,是加速CNN推理的理想硬件平台。通过在FPGA上实现CNN,可以显著提高实时应用中的推理效率。应用使用场景实时图像识别:如智能手机摄像头中的面部识别。自动驾驶:环境感知和障碍物检测。医疗影像分析:快速处理MRI或X-R
- 计算机视觉领域的轻量化模型——GhostNet 模型
DuHz
边缘计算轻量化模型计算机视觉人工智能算法深度学习神经网络边缘计算网络
GhostNet模型详解GhostNet是一个高效的轻量化卷积神经网络模型,专为资源受限的设备(如移动设备和嵌入式系统)设计。它的核心创新是Ghost模块,该模块通过生成更多的特征图来减少计算资源消耗。GhostNet适用于实时计算任务,如图像分类和物体检测,同时在保持较高准确率的基础上,优化了计算效率。目录GhostNet背景Ghost模块概述GhostNet网络架构Ghost模块的数学原理Gh
- 【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法
BILLY BILLY
YOLOv8系列3d目标检测YOLO
参考文档:https://ruhyadi.github.io/project/computer-vision/yolo3d/代码:https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开:物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算1.物体检测模型中的算法选择物体检测(ObjectDetect
- python运动物体检测_安全检查中...
weixin_39976748
python运动物体检测
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- Python-OpenCV实现运动物体检测
HackDyno
pythonopencv开发语言Python
Python-OpenCV实现运动物体检测运动物体检测是计算机视觉领域中的一个重要任务,它可以帮助我们识别并跟踪视频中的运动物体。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现基于帧差法的运动物体检测。导入库首先,我们需要导入所需的库:OpenCV和NumPy。importcv2importnumpyasnp读取视频我们将从视频文件中读取帧数据。可以使用cv2.VideoCapture函数打开
- 深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用
eso1983
深度学习汽车自动驾驶
汽车自动驾驶是一个高度复杂的系统,深度学习和计算技术在其中扮演核心角色。今天简单介绍一下自动驾驶领域常用的深度学习模型及其计算原理的解析。1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN(卷积神经网络)应用:图像分类、物体检测(车辆、行人、交通标志)、语义分割(道路、车道线)。典型模型:YOLO:实时目标检测,低延迟特性适合自动驾驶。MaskR-CNN:结合检测与像素级分割,用于精确场景理解
- 【趣学SQL】第八章:SQL 实战案例 8.2 SQL 性能监控与调优——给数据库装上“心电图仪“的硬核指南
精通代码大仙
数据库数据库sql
第八章:SQL最佳实践8.2SQL性能监控与调优——给数据库装上"心电图仪"的硬核指南欢迎来到「数据库急诊监护室」!今天我们将化身"SQL性能侦探",用一家日活百万的虚拟吃瓜论坛"瓜田社"的崩库案例,教你如何用监控工具抓住"性能杀手",让数据库从"垂死挣扎"变"生龙活虎"。8.2.1常见的监控工具——数据库的"健康手环"全家桶工具1:Prometheus+Grafana(豪华体检套餐)#prome
- 《极速优化工具,全面保护您的电脑系统》
風落
软件需求软件工程电脑
球领先的系统优化工具,为您提供全面的电脑维护解决方案。这款软件集成了电脑体检、系统清理、系统优化、隐私保护和系统监视等多功能,旨在精简系统、管理启动项、优化及清理注册表,同时清理个人隐私数据,确保您的个人信息安全。核心功能概览:注册表与磁盘清理:高效清除无效注册表项和冗余文件,释放宝贵的磁盘空间。隐私保护:严密维护您的个人隐私记录,防止未授权程序篡改注册表,保障您的隐私安全。系统优化:深度优化系统
- Python基于YOLOv8和OpenCV实现车道线和车辆检测
old_power
计算机视觉YOLOopencv计算机视觉python
使用YOLOv8(YouOnlyLookOnce)和OpenCV实现车道线和车辆检测,目标是创建一个可以检测道路上的车道并识别车辆的系统,并估计它们与摄像头的距离。该项目结合了计算机视觉技术和深度学习物体检测。1、系统主要功能车道检测:使用边缘检测和霍夫线变换检测道路车道。汽车检测:使用YOLOv8模型识别汽车并在汽车周围绘制边界框。距离估计:使用边界框大小计算检测到的汽车与摄像头的距离。2、环境
- Q1营收稳健增长,云从科技如何在“百模大战”的险中求稳?
huaxinjiayou
java
找实习伙伴有没有51后入职或者已经在职的在北京字节实习的牛友啊,找个搭子[牛泪][牛泪]神仙外企英伟达值得一试优点是提供了丰厚的薪资待遇和福利保障,月薪20k-70k,而且员工可以享受到补充商业保险、年度体检、题解|#自动售卖机#`timescale1ns/1nsmodulesale(input题解|#进制转换##includeusingnamespacestd;i求职经历分享本人双非本,24届,
- 119:虚惊一场
追梦的小蚂蚁
医院体检结果出来了。老a被通知再次去复查,又复查了一遍,结果还是不理想。老a心里有点不痛快了,难不成饭吃到头了?这人生最悲剧的事情就是人没了,钱还没花完。我从明天开始想吃的想喝的一毛都不省,天天抽华子。上班期间,老a掏出华子给人散。老c:“这发什么横财了?都整上了华子了?”老a:“别tm废话,抽不?不抽我装上了!”老c:“哥哥,肯定抽啊,拿来。”老a:“就凭这个哥哥,以后给你天天发华子!”老c:“
- #开始记日记#1235 胃口不好吃饺子
董克平日记
2020/06/24星期三北京吃个醋拌茄子消暑珠珠送了一个父亲节礼物,要我陪她一起去体检。这些年身上多了许多毛病,血压、血脂、血糖都需要吃药维持了,上一次体检知道血糖已经到了临界点,可是也没有予以重视,继续大吃大喝少锻炼,结果可想而知,现在是每一餐都离不开二甲双胍了。不过我还是不愿意去体检,总觉得体检没什么用,身体有毛病就去看医生,体检又不治病。我对体检的看法是“小病不用治,大病治不了”,通过体检
- Cut, Paste and Learn方法解读
wangxinwei2000
深度学习人工智能
Abstract问题背景:标注数据的缺乏:在实例检测任务中,部署物体检测模型的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如,在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。每当面对新的环境和新的物体实例时,都需要进行昂贵的数据收集和标注工作。研究贡献:解决方法:本文提出了一种简单的方法,可以以最小的努力生成大量标注的实例数据集。关键洞察:研究者的关键洞察是,仅仅确保“局部真实感”(patc
- 淋巴结肿大会导致癌症吗?引起淋巴结肿大的原因,早知道早预防
20a6fc3e70ac
作为医生,在接诊过程中我经常会碰见这样的患者,体检中发现淋巴结肿大或者是感冒发热,在消炎治疗的过程中突然发现颈部两侧淋巴结肿大,以至于会变得越来越大。淋巴结是人体重要的免疫器官之一,但是淋巴结肿大是一种非常常见的疾病,淋巴结的肿大分为局部淋巴结肿大和全身淋巴结肿大,意义各不一样,一般局部淋巴结肿大都代表局部有炎症或者非特异性淋巴结炎,以及有癌转移等疾病。如果是两个区域以上淋巴结肿大就称为全身淋巴结
- 公务员入职路上,那些温暖的时刻
就上岸
个人简介:职场辣妈,在职带娃考公,成功上岸。如果你正在迷茫是否考公务员,或者在备考的过程中有困惑,都欢迎找我交流。能够一路顺顺利利的走过公务员考试的笔试、面试、体检、政审,上岸成功。我觉得,自己是一个幸运的人。幸运一,一个已经上岸的朋友,毫无保留的教给我他的申论心得,助我找到了申论的突破点。幸运二,一起的复习的小伙伴,真诚的帮助彼此。幸运三,在上午的行测考试结束,感觉极其挫败的情况下,没有任性的放
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>