FL1623863129
FL1623863129

[数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068张3类别

数据集格式：Pascal VOC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)：8068
标注数量(xml文件个数)：8068
标注数量(txt文件个数)：8068
标注类别数：3
标注类别名称:["face_with_mask","face_without_mask","mask"]
每个类别标注的框数：
face_with_mask 框数 = 4429
face_without_mask 框数 = 4537
mask 框数 = 1
总框数：8967
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：暂无
特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

图片预览：

标注例子：

[数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068张3类别_第1张图片

下载地址：https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89718846

你可能感兴趣的:(数据集,目标检测,YOLO,目标跟踪)

  • 【甲烷数据集】Sentinel-5P 卫星获取的全球甲烷数据集-TROPOMI L2 CH₄ WW、forever 数据集sentinel
    目录数据概述传感器&卫星信息监测目标：甲烷（CH₄）数据产品内容空间与时间覆盖云筛选与协同观测技术文档资源数据下载Python代码绘制CH4数据参考数据概述Sentinel-5PrecursorLevel2Methane(TROPOMIL2CH₄)数据集是由欧洲哥白尼计划的Sentinel-5P卫星获取的，用于监测大气中的甲烷浓度。数据集名称：Sentinel-5PrecursorLevel2Me
  • WPF——为ListBox的Items设置布局面板 Paddi_z WPFC#wpfc#xamllistbox
    自定义ListBox的控件面板在默认情况下，ListBox的子项目显示类似于默认的StackPanel，在水平方向为Strench垂直方向进行堆叠.而有时候，为了控制子元素的布局方式，需要自定义ListBox的内部面板，例如为了实现下面的效果可以看到，上面采用的是双列布局，实际上用的是UniformGrid控件作为ListBox的内部面板，因此，对于绑定的数据集合，就相当于是在一个UniformG
  • 智能喷洒机器人目标识别系统：基于NanoDet的目标检测与UI界面实现 YOLO实战营 机器人目标检测uiNanoDet计算机视觉目标跟踪深度学习
    在现代农业生产中，自动化喷洒系统是实现精准农业的重要组成部分。智能喷洒机器人通过图像识别和自动控制技术，能够高效识别并精确喷洒农药、肥料等，提高农业生产效率，降低化学品使用量，减少环境污染。目标识别是智能喷洒机器人中至关重要的部分，它涉及到精准的作物和病虫害识别，确保喷洒操作的准确性。在本篇博客中，我们将构建一个基于NanoDet深度学习目标检测模型的智能喷洒机器人目标识别系统。我们将介绍如何使用
  • 横幅检测数据集-1500张图片 智慧城市管理 活动现场管理 商业广告分析
    横幅检测数据集-1500张图片已发布目标检测数据集合集（持续更新）️横幅检测数据集介绍数据集概览检测目标类型应用场景数据样本展示使用建议1.数据预处理优化2.模型训练策略3.实际部署考虑4.应用场景适配5.性能优化建议数据集特色商业价值技术实现路径模型选择建议特殊技术考虑集成方案建议应用效果评估性能指标建议业务价值指标YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.
  • YOLO11-obb使用C++及trt进行推理（详细版） 范男 c++目标检测计算机视觉YOLO图像处理
    针对YOLO的使用.engine权重及C++代码进行推理使用TensorRT-YOLO项目网站是：https://github.com/laugh12321/TensorRT-YOLO可以直接选择git或者下载下来gitclonehttps://github.com/laugh12321/TensorRT-YOLOcdTensorRT-YOLO1.编译主程序教程网址是：https://github
  • 【三维感知目标检测论文阅读】《Point RCNN: An Angle-Free Framework for Rotated Object Detection》
    今天给大家带来的论文是2019年的《PointRCNN:AnAngle-FreeFrameworkforRotatedObjectDetection》。尽管这是一篇较早的纯点云检测论文，但我把它放在了最后来讲。因为在了解了各类主流方法后，再回过头来阅读它会有更深的理解。PointRCNN采用自底向上的方式直接从点云生成高质量的3D候选框，其对于旋转框的无角度（Angle-Free）处理方式，对于理
  • 旋转目标检测：Deep Spatial Feature Transformation for Oriented Aerial Object Detection【方法解析】 沉浸式AI 《AI与SLAM论文解析》人工智能计算机视觉旋转目标检测
    DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection目录DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection摘要关键词引言相关工作旋转对齐模块特征对齐方法旋转对齐模块特征选择模块摘要航空图像中的目标检测在计算机视觉领域引起了广泛关注。不同于自然图像
  • 大数据集群运维常见的一些问题以及处理方式
    态）；若为YARN节点，重启NodeManager后手动将其加入集群。若为节点整体宕机：排查电源和网络，重启节点后，依次启动HDFS、YARN等服务进程，确认数据块完整性（避免因节点宕机导致副本不足）。2.网络问题现象：节点间通信超时（如HDFS心跳超时、YARN任务调度延迟）、数据传输卡顿。可能原因：交换机故障、网线松动、网络带宽过载、防火墙规则拦截。处理方式：用ping、traceroute检
  • 进程线程，并发并行的基本概念以及线程的初步使用 还得是乖乖 java服务器jvm
    今天分享一个关于线程的编写以及制作一个简单的小动态。首先了解并区分一下进程/线程并发/并行这几个概念：进程：在操作系统中，进程是程序的一次动态执行过程。它不仅仅是一个静态的程序代码，还包括程序在执行时所涉及的数据和资源。更精确地说，进程是一个具有独立功能的程序在一个数据集合上运行的过程，它是系统进行资源分配和调度的独立单位。线程：线程是操作系统中程序执行的基本单位，是进程内部的独立执行路径。每个进
  • 万字长文，解读大模型技术原理（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
    大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的发展历程出发，对大模型领域的各个技术细节进行详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。一、大模型的定义大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在训练数据集广，模型参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，并且有更好的泛化能力。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设
  • Real-World Blur Dataset for Learning and Benchmarking Deblurring Algorithms 钟屿 深度学习
    用于学习和评估去模糊算法的真实世界模糊数据集摘要近年来，针对相机抖动和物体运动模糊的单幅图像去模糊提出了许多基于学习的方法。为了将这些方法推广到真实世界的模糊场景，包含大量真实模糊图像及其对应的清晰真实图像（groundtruth）的数据集至关重要。然而，目前尚不存在这样的数据集，因此所有现有方法都依赖于合成数据集，这导致它们无法有效去除真实世界图像的模糊。在本工作中，我们提出了一个用于学习和评估
  • Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读 钟屿 论文阅读计算机视觉人工智能
    用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题，因为模糊不仅来源于多个物体运动，还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊，传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设，例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外，最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
  • 吴恩达 机器学习cs229-学习笔记-更新中 是娜个二叉树！ 机器学习学习笔记
    吴恩达机器学习cs22901基础概念语言：Matlab/python监督学习定义：获取一组数据集拟合数据从X到Y的映射回归问题：预测的Y是连续的，Y是实数分类问题：分类指的是Y取离散值，输出是离散的两组，正示例和负示例，把所有样本推到这条直线上，用0，1，标识逻辑回归算法，拟合直线区分正，负示例处理相对大量特征的回归算法或者分类算法支持向量机算法：它使用的不是1,2,3,10个输入特征，而是使用无
  • YOLOv8实现手写数字识别系统：从MNIST到实时摄像头检测
    在深度学习领域，手写数字识别是一个经典问题，也是入门计算机视觉的重要案例。本文将介绍一个基于YOLOv8和MNIST数据集的手写数字识别系统，该系统不仅能识别静态图像中的数字，还能通过摄像头实时检测手写数字。个人博客：YOLOv8实现手写数字识别系统：从MNIST到实时摄像头检测-iDing's博客项目概述这个项目结合了传统的MNIST数据集和现代的目标检测算法YOLOv8，实现了以下功能：将MN
  • python学习打卡：DAY 18 推断聚类后簇的类型 西西西仓鼠 python训练营python学习聚类
    @浙大疏锦行聚类后的分析：推断簇的类型知识点回顾：推断簇含义的2个思路：先选特征和后选特征通过可视化图形借助ai定义簇的含义科研逻辑闭环:通过精度判断特征工程价值作业：参考示例代码对心脏病数据集采取类似操作，并且评估特征工程后模型效果有无提升。在聚类分析中，推断簇的类型是理解数据内在结构和业务意义的关键步骤。以下是系统化的推断方法及常见簇类型的总结：一、簇的基本类型明显分离的簇特征：不同簇中任意两
  • 掌握 RAG：使用 Langchain 和 Ollama 创建本地智能应用程序 知世不是芝士 langchain人工智能ai大模型大语言模型ollama本地部署大模型大模型技术
    引言随着大型语言模型（LLMs）的兴起，我们见证了一种新的工具类别的诞生。然而，LLMs也存在局限性，尤其是当面对需要最新信息或专有数据的商业用例时。本文将介绍如何通过微调和RAG来解决这些问题。LLMs的局限性传统LLMs训练成本高昂，且只能访问公共信息。对于商业用途，需要模型能够提供基于内部知识的最新回应。文章介绍了两种解决这一问题的方法：微调和RAG。微调微调是针对特定数据集进一步训练预训练
  • 基于深度学习的手写数字和符号识别系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成 YOLO实战营 深度学习YOLOui人工智能目标检测计算机视觉
    1.引言随着人工智能和深度学习技术的发展，手写数字和符号识别已经成为计算机视觉领域的重要研究方向。手写识别在很多实际应用中扮演着关键角色，例如邮政编码识别、表单自动处理和智能教育系统等。传统的手写识别方法通常依赖于复杂的特征工程，而深度学习则能够自动从数据中学习到特征，极大地提高了识别精度和速度。本文将介绍如何构建一个基于YOLO系列模型（YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、Y
  • YOLO V8+Python训练手写数字识别 yuanpan YOLOpython开发语言
    以下是针对Windows11+Python环境的详细步骤说明，从数据集整理到模型训练，全部适配YOLOv8流程。1.数据集整理（MNIST→YOLO格式）1.1下载MNIST数据集MNIST数据集可通过Python直接下载（无需手动下载）：python复制fromtorchvision.datasetsimportMNISTimportos#自动下载MNIST数据集（图片和标签）train_dat
  • 中国区域连续逐月的陆地水储量数据（2002.04-2023.02） 做科研的周师兄 遥感数据集数据集分享性能优化数据分析大数据
    时间分辨率：月空间分辨率：0.5°-1°共享方式：开放获取数据大小：20.45MB数据时间范围：2002-04-01—2023-02-28元数据更新时间：2023-11-23数据集摘要陆地储水（TWS）作为水循环的主要组成部分，对于水资源管理、灾害监测和农业生产等领域的应用具有重要意义。自2002年4月以来，重力恢复和气候实验卫星(GRACE)及其后续卫星（GRACE-FO）提供了月尺度TWS数据
  • SinoLC-1:中国首幅1米分辨率土地覆盖图 做科研的周师兄 遥感数据集数据集分享数据库数据分析
    时间分辨率：年空间分辨率：<=1m共享方式：开放获取数据大小：146.42GB数据时间范围：2002-12-01—2021-12-01元数据更新时间：2023-09-25数据集摘要SinoLC-1：中国1米分辨率土地覆盖图为首个具有中国国家尺度覆盖，空间分辨率1米的土地覆盖专题图。针对大范围高分辨率土地覆盖制图中地物复杂多样、高精度训练样本缺乏、制图方法区域迁移性要求高等关键难题，中国地质大学（武
  • 【乳腺超声、乳腺钼靶、宫颈癌、CT骨折】等项目数据调研，及相关参考内容整理汇总 钱多多先森 人工智能（AI）医学影像深度学习乳腺钼靶乳腺超声宫颈癌
    文章目录一、乳腺超声内容整理1.1、数据集1.2、可以参考的论文1.3、可以参考的GitHub代码1.4、可以参考的博客1.5、简单任务需求二、宫颈癌风险智能诊断2.1、数据集2.2、KFB读取文件显示三、乳腺钼靶3.1、数据集3.2、拍摄方式：3.3、拍摄和观察视图3.4、DDSM标注文件解析四、CT骨折4.1、数据集五、总结本博客是一个笔记类的记录文档，主要是记录了在调研各个项目的过程中，遇到
  • 老码农和你一起学AI：Python系列-Pandas大数据处理 chilavert318 熬之滴水穿石pandaspython
    今天开始梳理一下pandas的大数据处理，在数据处理领域，Pandas凭借简洁的API和强大的功能成为Python开发者的首选工具。但当面对GB级甚至更大的数据集时，直接读取数据往往会触发“内存不足”的错误——这是因为Pandas默认将数据全部加载到内存中进行处理。此时，分块处理（Out-of-Core）技术就成为解决问题的关键。它通过将大文件拆分为小块，逐块加载并处理，最终整合结果，实现“用有限
  • 一个例子带你入门机器学习
    目录1.为建模选择数据2.选择预测目标3.选择“特征”4.构建您的模型（这篇文章将使用经典墨尔本房价数据集作为例子，引导机器学习的流程，数据集为melb_data.csv，请在csdn的下载区自行下载，运行代码时需要将数据集下载在同个目录下）1.为建模选择数据数据集有太多的变量，多到难以理解，甚至无法很好地打印出来。如何将这海量的数据削减为能够理解的内容？我们将首先凭借直觉选择几个变量。后续将介绍
  • Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现打架检测（C#代码，UI界面版） 格林威 工业相机机器视觉数码相机YOLO深度学习计算机视觉人工智能
    Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现打架检测（C#代码，UI界面版）工业相机使用YoloV8模型实现打架检测工业相机通过YoloV8模型实现打架检测的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代码代码实现
  • Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人脸识别检测（C#代码，UI界面版） 格林威 机器视觉工业相机数码相机YOLO深度学习人工智能视觉检测c#
    Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人脸识别检测（C#代码，UI界面版）工业相机使用YoloV8模型实现人脸的检测工业相机通过YoloV8模型实现人脸识别检测的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代
  • Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人物识别（C#代码，UI界面版） 格林威 工业相机机器视觉数码相机YOLOc#人工智能计算机视觉开发语言
    Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人物识别（C#代码，UI界面版）工业相机使用YoloV8模型实现人物识别工业相机实现YoloV8模型实现人物识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代码代码实现
  • Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现动物分类（C#源码，UI界面版） 格林威 机器视觉工业相机数码相机YOLO深度学习计算机视觉人工智能视觉检测c#
    Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现动物分类（C#源码，UI界面版））工业相机使用YoloV8模型实现动物分类工业相机实现YoloV8模型实现动物分类的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代码代码实
  • opencv、torch、torchvision、tensorflow的区别
    一、框架定位与核心差异PyTorch动态计算图：实时构建计算图支持Python原生控制流（如循环/条件），调试便捷。学术主导：2025年工业部署份额24%，适合快速原型开发（如无人机自动驾驶、情绪识别）。TensorFlow静态计算图优化：预编译图结构提升部署效率支持动态图（Eager模式）兼顾灵活性。工业部署首选：市场份额38%，擅长边缘计算（YOLO部署）和大规模项目（工业自动化）-59）。O
  • PyTorch笔记6----------神经网络案例 HuashuiMu花水木 PyTorch笔记pytorch笔记
    1.回归网络波士顿房价预测模型搭建波士顿房价数据集下载链接：百度网盘请输入提取码提取码:5279导入所需包importtorchimportnumpyasnpimportre读取数据ff=open('housing.data').readlines()data=[]foriteminff:out=re.sub(r"\s{2,}","",item).strip()#通过正则表达式去除所有空格data
  • 脱岗离岗逃岗监测识别软件系统平台 标检测算法#YOLO
    值班脱岗智能监测识别系统是一种利用AI视频智能分析技术的智能化系统，能够对办公工作岗位区域、岗亭、值班室、生产线岗位等进行7*24小时不间断实时监测。该系统的出现，有助于提高工作效率，确保工作秩序的正常运行，同时也能有效避免值班人员脱岗、懈怠等现象的发生。该系统的工作原理是通过高清摄像头捕捉实时画面，然后利用AI视频智能分析技术对画面进行实时分析，识别出是否有人脱岗、懈怠或者有其他异常情况发生。当
  • apache 安装linux windows 墙头上一根草 apacheinuxwindows
    linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装，另外一种就是通过yum 安装，此中安装方式，需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式     通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre  1，安装 apr        下载地址：htt
  • fill_parent、wrap_content和match_parent的区别 Cb123456 match_parentfill_parent
    fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:   1）fill_parent   设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展，以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。 2） wrap_conte
  • 网页自适应设计 天子之骄 htmlcss响应式设计页面自适应
    网页自适应设计        网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起，更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小，需要设计几套css样式，用js脚本判断窗口大小，选择加载。结构臃肿，加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习，有所心得，故分享于此，加强交流，共同进步。同时希望对大家有所
  • [sql server] 分组取最大最小常用sql 一炮送你回车库 SQL Server
    --分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
  • ImageIO写图片输出到硬盘 3213213333332132 javaimage
    package awt; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imagei
  • 自己的String动态数组 宝剑锋梅花香 java动态数组数组
    数组还是好说，学过一两门编程语言的就知道，需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来，比如声明一个字符串类型的数组：String str[]=new String[10];    但是问题就来了，每次都是大小确定的数组，我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢？  动态数组就这样应运而生，龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组，并非用的ArrayList 看看字符
  • pinyin4j工具类 darkranger .net
    pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号：大中小 引入pinyin4j-2.5.0.jar包: pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包，主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音，功能强悍，下面看看如何使用pinyin4j。 本人以前用AscII编码提取工具，效果不理想，现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美，
  • StarUML学习笔记----基本概念 aijuans UML建模
    介绍StarUML的基本概念，这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。         模型、视与图（Model, View and Diagram）        &
  • Activiti最终总结 avords Activiti id 工作流
    1、流程定义ID：ProcessDefinitionId，当定义一个流程就会产生。 2、流程实例ID：ProcessInstanceId，当开始一个具体的流程时就会产生，也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。 3、TaskId，每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。 4、TaskDefinitionKey和（ActivityImpl activityId
  • 从省市区多重级联想到的，react和jquery的差别 bee1314 jqueryUIreact
    在我们的前端项目里经常会用到级联的select，比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省，点击省加载市，点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。   针对这种场景，如果我们使用jquery来实现，要考虑很多的问题，数据部分，以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区，这时候我切换省，要把市重新初始化数据，然后区域的部分要从页面
  • Eclipse快捷键大全 bijian1013 javaeclipse快捷键
    Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
  • js 笔记 函数 征客丶 JavaScript
    一、函数的使用 1.1、定义函数变量 var vName = funcation(params){ } 1.2、函数的调用 函数变量的调用：      vName(params); 函数定义时自发调用：(function(params){})(params); 1.3、函数中变量赋值 var a = 'a'; var ff
  • 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二 bit1129 scala
    1. Some操作   在下面的代码中，使用了Some操作：if (self.partitioner == Some(partitioner))，那么Some(partitioner)表示什么含义？首先partitioner是方法combineByKey传入的变量， Some的文档说明：   /** Class `Some[A]` represents existin
  • java 匿名内部类 BlueSkator java匿名内部类
    组合优先于继承 Java的匿名类，就是提供了一个快捷方便的手段，令继承关系可以方便地变成组合关系 继承只有一个时候才能用，当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。   在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。 内部类不是很好理解，但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成，而内部类相
  • 盗版win装在MAC有害发热，苹果的东西不值得买，win应该不用 ljy325 游戏applewindowsXPOS
    Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688   Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:   1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序！貌似显卡跑游戏发热一样，按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!   2.反观安装了Mac os的展示机，发热量很小，运行了1天温度也没有那么高 &nbs
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder 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/ /** * 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示（GoF） * 个人理解： * 构建一个复杂的对象，对于创建者（Builder）来说，一是要有数据来源(rawData)，二是要返回构
  • JIRA与SVN插件安装 chenyu19891124 SVNjira
    JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上，这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。 1.下载svn与jira插件安装包，解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1) 2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
  • 常用数学思想方法 comsci 工作
      对于搞工程和技术的朋友来讲，在工作中常常遇到一些实际问题，而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题，那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具，而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法，仅供学习和参考   函数思想 　　把某一数学问题用函数表示出来，并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
  • pl/sql集合类型 daizj oracle集合typepl/sql
    --集合类型 /*   单行单列的数据，使用标量变量   单行多列数据，使用记录   单列多行数据，使用集合（。。。）   *集合：类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表（pl/sql table）、嵌套表（Nested Table）、变长数组（VARRAY）等 */ /*     --集合方法 &n
  • [Ofbiz]ofbiz初用 dinguangx 电商ofbiz
    从github下载最新的ofbiz（截止2015-7-13），从源码进行ofbiz的试用 1. 加载测试库 ofbiz内置derby，通过下面的命令初始化测试库 ./ant load-demo (与load-seed有一些区别)   2. 启动内置tomcat ./ant start 或 ./startofbiz.sh 或 java -jar ofbiz.jar &
  • 结构体中最后一个元素是长度为0的数组 dcj3sjt126com cgcc
    在Linux源代码中，有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组，如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体： struct pppoe_tag {     __u16 tag_type;     __u16 tag_len;   &n
  • Linux cp 实现强行覆盖 dcj3sjt126com linux
    发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest，即使加了-f也是不能强行覆盖的，这时怎么回事的呢？一两个文件还好说，就输几个yes吧，但是要是n多文件怎么办，那还不输死人呢？下面提供三种解决办法。 方法一 我们输入alias命令，看看系统给cp起了一个什么别名。 [root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
  • Memcached(一)、HelloWorld frank1234 memcached
    一、简介 高性能的架构离不开缓存，分布式缓存中的佼佼者当属memcached，它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中，而获取的时候也到相同的服务器中获取，由于不需要做集群同步，也就省去了集群间同步的开销和延迟，所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用，具有更强的横向伸缩能力。 二、客户端 选择一个memcached客户端，我这里用的是memc
  • Search in Rotated Sorted Array II hcx2013 search
    Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed? Would this affect the run-time complexity? How and why? Write a function to determine if a given ta
  • Spring4新特性——更好的Java泛型操作API jinnianshilongnian spring4generic type
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • CentOS安装JDK liuxingguome centos
    1、行卸载原来的： [root@localhost opt]# rpm -qa | grep java tzdata-java-2014g-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64 java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64 [root@localhost
  • 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素 OpenMind 二维数组算法二分搜索
    1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。 用数学语言描述如下：p满足 (1),对任意的x1，x2，y，如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y); (2),对任意的x，y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2); 2,问题： 给定满足1的数组p和一个整数k，求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k? 3,算法分析： (
  • java 随机数 Math与Random SaraWon javaMathRandom
    今天需要在程序中产生随机数，知道有两种方法可以使用，但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚，看到一篇文章是关于的，觉得写的还挺不错的，原文地址是 http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers 产生1到10之间的随机数的两种实现方式： //Math Math.roun
  • oracle创建表空间 tugn oracle
    create temporary tablespace TXSJ_TEMP   tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'   size 32m   autoextend on   next 32m maxsize 2048m   extent m
  • 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎 yangshangchuan javasuperword搜索引擎java8全文检索
    需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他