FL1623863129
FL1623863129

[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4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)：2757
标注数量(xml文件个数)：2757
标注数量(txt文件个数)：2757
标注类别数：4
标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sickle cell"]
每个类别标注的框数：
Platelets 框数 = 2235
RBC 框数 = 39206
WBC 框数 = 2285
sickle cell 框数 = 2417
总框数：46143
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]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别_第1张图片

下载地址：

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89725754

你可能感兴趣的:(数据集,目标检测,YOLO,人工智能)

  • DAY 43 复习日 yizhimie37 python训练营打卡笔记深度学习
    @浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710第一步：寻找并准备图像数据集在Kaggle等平台上，你可以找到大量用于图像分类任务的数据集，例如英特尔图像分类数据集(IntelImageClassification)或手写数字识别数据集(DigitRecognizer)。对于初学者，一个更便捷的选择是使用像TensorFlow或PyTorch这样深度学习框架内
  • Bagel: 开源协作式AI数据管理平台的使用指南 llzwxh888 人工智能python
    Bagel:开源协作式AI数据管理平台的使用指南引言在人工智能和机器学习领域，高质量的数据集对于模型训练和推理至关重要。Bagel作为一个开源的协作式AI数据管理平台，为开发者和研究人员提供了一个强大的工具，用于创建、共享和管理推理数据集。本文将深入探讨Bagel的特性、安装方法以及如何使用它来处理和管理向量数据。Bagel简介Bagel（OpenInferenceplatformforAI）可以
  • CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络 struggle2025 神经网络
    一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架，主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型，并提供高级Python接口（类似于keras、pytorch等）。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器，用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
  • SQLite 数据库在大数据分析中的应用潜力 数据库管理艺术 数据库sqlite数据分析ai
    SQLite数据库在大数据分析中的应用潜力关键词：SQLite、大数据分析、轻量级数据库、嵌入式数据库、数据仓库、OLAP、性能优化摘要：本文深入探讨了SQLite这一轻量级嵌入式数据库在大数据分析领域的应用潜力。我们将从SQLite的核心架构出发，分析其在大数据场景下的优势和限制，并通过实际案例展示如何通过优化策略和扩展技术使SQLite能够处理大规模数据集。文章包含性能对比测试、优化技巧和实际
  • 使用LangChain构建智能应用：从入门到实战 afTFODguAKBF langchainpython
    引言在当今的人工智能时代，构建智能应用程序已经成为越来越多开发者的目标。LangChain是一个强大的工具，可以帮助我们快速开发基于大型语言模型（LLM）的应用。本篇文章将带你了解如何从零开始使用LangChain，构建一个简单的LLM应用程序，并逐步探索更复杂的功能。主要内容构建简单的LLM应用使用LangChain，我们可以快速构建一个简单的LLM应用程序。接下来，我将带你一步步实现。什么是L
  • 端侧开发详解 初赛收官盛宴 | 2025高通边缘智能创新应用大赛第九场公开课来袭！ 阿加犀智能 人工智能智能硬件
    各位开发者、技术爱好者，2025高通边缘智能创新应用大赛即将迎来初赛阶段的最后一堂重磅公开课！诚邀大家于7月3日（星期四）晚8点，准时收看由瑞莎的嵌入式开发工程师张子烽（Morgan）带来的专题分享，共同探索端侧智能应用开发的创新技术路径。聚焦前沿平台掌握端侧智能开发流程本次课程将聚焦基于瑞莎DragonQ6A开发板的端侧人工智能应用开发。该开发板搭载高通跃龙™QCS6490平台（由阿加犀提供开发
  • 道路交通标志检测数据集-智能地图与导航 交通监控与执法 智慧城市交通管理-2,000 张图像 cver123 数据集智慧城市人工智能目标跟踪计算机视觉目标检测
    道路交通标志检测数据集已发布目标检测数据集合集（持续更新）道路交通标志检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式（YOLO）2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明：4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参数详解常用可选参数典型输出指标4.
  • SpringBoot生态全景图：从SpringCloud到云原生技术栈演进 fanxbl957 Webspringbootspringcloud云原生
    博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人SpringBoot生态全景图：从S
  • 干货！大模型时代一定要收藏的 20 个LLM 中文数据集 OpenBayes 资源上新人工智能语言模型数据库机器学习
    自ChatGPT重磅推出以来，大语言模型(largelanguageModel,LLM)以其卓越的学习能力在各个领域引起轰动。大模型的训练和调优离不开优质庞大的数据支撑，精心构建的数据集不仅为大模型提供了充分的燃料，还为大模型在垂直领域的应用和性能提升提供了可能。本文整理了一些适用于大模型训练调优的热门中文公开数据集（按照首字母A-Z顺序排列），以供大家了解和使用。温馨提示：本文列举的所有数据集，
  • Ehcache、Caffeine、Spring Cache、Redis、J2Cache、Memcached 和 Guava Cache 的主要区别 MonkeyKing.sun springredismemcached
    主流缓存技术Ehcache、Caffeine、SpringCache、Redis、J2Cache、Memcached和GuavaCache的主要区别，涵盖其架构、功能、适用场景和优缺点等方面：Ehcache类型:本地缓存（JVM内存缓存）特点:轻量级，运行在JVM内部，易于集成到Java应用中。支持堆内、堆外和磁盘缓存，适合处理中小型数据集。提供丰富的缓存配置，如TTL（生存时间）、TTI（空闲时
  • DAY 10 机器学习建模与评估 心落薄荷糖 Python训练营机器学习人工智能
    知识点：1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多，但是难度不大，仔细看看示例代码，好好理解下这几个评估指标。作业：尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算，提供了高效的数组操作。impor
  • 基于迁移学习的ResNet50模型实现石榴病害数据集多分类图片预测 深度学习乐园 深度学习实战项目迁移学习分类人工智能
    完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！番石榴病害数据集背景描述番石榴（Psidiumguajava）是南亚的主要作物，尤其是在孟加拉国。它富含维生素C和纤维，支持区域经济和营养。不幸的是，番石榴生产受到降低产量的疾病的威胁。该数据集旨在帮助开发用于番石榴果实早期病害检测的机器学习模型，帮助保护收成并减少经济损失。数据说明该数据集包括473张番石榴果实的注释图像，分为三类。图像经过预处理步骤，例如钝
  • 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型 深度学习乐园 深度学习实战项目机器学习分类人工智能
    完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中，传统分类算法模型数量众多，适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标（示例）本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle，该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集，包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集，搭建相应的传统机器
  • Densenet模型花卉图像分类 深度学习乐园 分类数据挖掘人工智能
    项目源码获取方式见文章末尾！600多个深度学习项目资料，快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
  • 基于AFM注意因子分解机的推荐算法 深度学习乐园 深度学习实战项目深度学习科研项目推荐算法算法机器学习
    关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有：中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等，曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝，拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色：深度实战算法创新获取全部完整项目数据集、代码、视频教程，请进入官网：zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑，v：zzgcz_com1.项目简介项目A033基于A
  • Tair向量数据库：阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案 mmlihaio 数据库云原生python
    Tair向量数据库：阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案1.引言在当今的人工智能和大数据时代，高效的向量检索已成为许多应用场景的关键需求。Tair作为阿里云开发的云原生内存数据库服务，不仅提供了丰富的数据模型和企业级能力，还引入了基于非易失性内存(NVM)存储介质的持久内存优化实例。本文将深入探讨如何利用Tair向量数据库功能，实现高性能的向量存储和检索。2.Tair向量数据库概述Ta
  • 阿里云魔搭社区AIGC专区：中国AI创作的革命性平台 Liudef06小白 阿里云AIGC人工智能
    在生成式人工智能重塑全球数字创作版图的浪潮中，中国首个一站式AIGC开发平台——阿里云魔搭社区AIGC专区于2024年9月杭州云栖大会正式亮相。这一突破性进展不仅填补了国内全流程AI创作工具的空白，更以157款多模态开源模型和全免费GPU算力的开放姿态，为超过690万开发者提供了从模型调用到应用落地的完整生态支持。一、魔搭社区：中国AI模型生态的奠基者魔搭社区（ModelScope）作为阿里云在2
  • 探秘阿里云Tair KVCache：大模型推理的加速引擎 云资源服务商 阿里云云计算人工智能
    一、引言近年来，人工智能领域发展迅猛，大语言模型（LLM）不断取得突破，其应用场景也日益广泛。从智能客服到内容生成，从智能写作到智能翻译，大语言模型正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着模型规模的不断扩大和推理需求的日益增长，大模型推理过程中的显存瓶颈问题逐渐凸显，成为制约其发展和应用的关键因素。在大模型推理中，KVCache技术作为一种优化手段，通过缓存历史Token的Key/Value向量
  • AI正在偷偷取代这10种职业，你的工作安全吗？
    近年来，人工智能（AI）的飞速发展正在悄然改变我们的工作方式。从自动化客服到AI生成内容，许多传统职业正面临被取代的风险。虽然AI带来了更高的效率和便利，但也让不少人开始担忧：我的工作会被AI抢走吗？今天，我们就来盘点10种最容易被AI取代的职业，并探讨如何在这个AI时代保持竞争力。1.客服代表取代指数：★★★★★AI驱动的聊天机器人（如ChatGPT、GoogleBard）已经能够处理大部分基础
  • 直播预告！探讨生成模型中的极简概念擦除 青稞社区. 青稞Talk人工智能图像处理
    主页：http://qingkeai.online/原文：https://mp.weixin.qq.com/s/yc4whKbnVY8ho1w7rgFVGg6月16日20:00，青稞Talk第55期，新加坡国立大学博士生张扬，将直播分享《生成模型中的极简概念擦除》。分享嘉宾张扬，慕尼黑工业大学计算机专业硕士，新加坡国立大学人工智能专业博士。曾于牛津大学进行学术访问，并在微软亚洲研究院及美国运通新加
  • NL2SQL进阶系列(1)：DB-GPT-Hub、SQLcoder、Text2SQL开源应用实践详解 汀、人工智能 LLM工业级落地实践人工智能LLM自然语言处理NL2SQL大模型应用Text2SQLgpt
    NL2SQL进阶系列(1)：DB-GPT-Hub、SQLcoder、Text2SQL开源应用实践详解NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理1.MindSQL(库)MindSQL是一
  • 【DeepSeek实战】3、Ollama实战指南：LobeChat+多网关架构打造高可用大模型集群 无心水 Ollama实战指南LobeChat实战DeepSeek实战DeepSeek全栈应用开发AI入门大模型CSDN技术干货
    一、企业级大模型集群架构全景解析在人工智能落地应用的过程中，大模型服务的高可用性、成本控制和灵活扩展能力成为企业关注的核心痛点。本方案通过LobeChat前端、AI网关层和Ollama模型集群的三层架构设计，实现了无需复杂运维即可部署的生产级大模型服务体系。该架构不仅支持负载均衡、故障转移和模型热切换等企业级特性。还通过量化技术将硬件成本降低60%以上，为中小企业提供了与商业云服务相当的性能体验。
  • 生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN） 盼小辉丶 生成式人工智能实战150讲人工智能生成对抗网络神经网络
    生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
  • 2024年AI 智能助手（大模型）产品市场分析｜商派 徐礼昭｜商派软件市场负责人 人工智能
    一、引言人工智能的浪潮不断向前推进，智能助手作为其中的重要应用，已经逐渐渗透到我们生活的各个方面。它们以其便捷性和个性化的特点，改变了我们与世界的互动方式。本报告将对AI智能助手进行全面的行业分析，包括行业概况、主要玩家、用户数据、发展要素以及未来趋势等方面，并通过具体案例分享，帮助读者深入了解这一领域的现状和未来发展潜力。二、行业概览（一）智能助手的定义和发展阶段智能助手是利用人工智能技术为用户
  • 高通 QCS8550 大模型性能深度解析：从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark 伊利丹~怒风 Qualcomm人工智能AI编程pythonarm自然语言处理
    前言在人工智能技术狂飙突进的时代，大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态，从智能客服到多模态交互，从边缘推理到端侧部署，其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后，离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台，凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎，在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算，还通过软硬件协同优化
  • 从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术 AI天才研究院 AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
    从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术关键词：零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要：本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念，通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理，结合Python代码进行详细说明，同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分，带领
  • ResNet（Residual Network） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
    ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍：一、核心思想ResNet的核心创新是
  • FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation justtoomuchforyou 智驾
    NVidia，CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper：https://arxiv.org/pdf/2307.1492code：https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H，1B外部数据集预训练：object365nuscenes：有点云label，强化网络
  • [Python]-基础篇1- 从零开始的Python入门指南 踏雪无痕老爷子 Pythonpython开发语言
    无论你是尚未接触编程的新手，还是想从其他语言转向Python的开发者，这篇文章都是你的入门课。一、Python是什么？Python是一种解释型、高级、通用型编程语言，以简洁明了、简单易用着称。它可以应用于网站开发、自动化脚本、数据分析、人工智能、系统操作等多种场景。二、如何安装Python步骤：访问Python官方网站选择目前最新的Python3.x版本下载Windows用户请务必勾选“AddPy
  • 【机器学习&深度学习】反向传播机制
    目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要？四、用生活例子解释：神经网络=烹饪机器人4.1第一步：尝一口（前向传播）4.2第二步：倒着推原因（反向传播）五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比：找山顶（最优参数）七、总结一句人话八、PyTorch代码示例：亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播（Backpropagation）是神经网络中训练过程的核心机制，它就像“
  • SQL的各种连接查询 xieke90 UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
    一、内连接   概念：内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。                 内连接（join 或者inner join ）       SQL语法：       select * fron
  • java编程思想--复用类 百合不是茶 java继承代理组合final类
          复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书   一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可     代码:     package com.wj.reuse; /** * * @author Administrator 组
  • [开源与生态系统]国产CPU的生态系统 comsci cpu
          计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....       要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....       投入一些资金和资源,人力和政策,让游
  • JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen，Perm Gen解释 商人shang jvm内存
    jvm区域总体分两类，heap区和非heap区。heap区又分：Eden Space（伊甸园）、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen（老年代-养老区）。 非heap区又分：Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen（永久代）、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。 HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
  • 页面上调用 QQ oloz qq
    <A href="tencent://message/?uin=707321921&amp;Site=有事Q我&amp;Menu=yes">   <img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
  • 一些问题 文强chu 问题
    1.eclipse 导出 doc  出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 ..... SQL:3.mysql  * 必须得放前面 否则  select&nbs
  • 生活没有安全感 小桔子 生活孤独安全感
           圈子好小，身边朋友没几个，交心的更是少之又少。在深圳，除了男朋友，没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠，毫不夸张的说，业余生活的全部。现在感情好，也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛，不发生什么大家都乐融融，发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何)，生活难免变化很大，在深圳，我没交心的朋友。明
  • php 基础语法 aichenglong php 基本语法
    1 .1 php变量必须以$开头 <?php $a=” b”; echo ?> 1 .2 php基本数据库类型 Integer  float/double Boolean string 1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object 1 .4 特殊数据类型  null 资源类型(resource)    $co
  • mybatis tools 配置详解 AILIKES mybatis
    MyBatis Generator中文文档 MyBatis Generator中文文档地址： http://generator.sturgeon.mopaas.com/ 该中文文档由于尽可能和原文内容一致，所以有些地方如果不熟悉，看中文版的文档的也会有一定的障碍，所以本章根据该中文文档以及实际应用，使用通俗的语言来讲解详细的配置。 本文使用Markdown进行编辑，但是博客显示效
  • 继承与多态的探讨 百合不是茶 JAVA面向对象 继承 对象
    继承 extends   多态 继承是面向对象最经常使用的特征之一：继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类，这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字：     在A类中定义属性和方法； class A{ //定义属性 int age； //定义方法 public void go
  • JS的undefined与null的实例 bijian1013 JavaScriptJavaScript
    <form name="theform" id="theform"> </form> <script language="javascript"> var a alert(typeof(b)); //这里提示undefined if(theform.datas
  • TDD实践（一） bijian1013 java敏捷TDD
    一.TDD概述         TDD：测试驱动开发，它的基本思想就是在开发功能代码之前，先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后，首先思考如何对这个功能进行测试，并完成测试代码的编写，然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能，直到完全部功能的开发。     
  • [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器 bit1129 maven
    什么是Maven Profile Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制，可以在不同的环境上选择相应的配置，例如DB信息，可以根据是为开发环境编译打包，还是为生产环境编译打包，动态的选择正确的DB配置信息   Profile的激活机制 1.Profile可以手工激活，比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
  • 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF) bit1129 hive
    1. 什么是UDTF   UDTF，是User Defined Table-Generating Functions，一眼看上去，貌似是用户自定义生成表函数，这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table， 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集   2. 如何实现UDTF 继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
  • tfs restful api 加auth 2.0认计 ronin47
    　　目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点： 　　一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。 　　二是基于OAuth2.0认证，这个需要lua，实现起来相对于一来说，有些难度。 　　现在重点介绍第二种方法实现思路。 　　 前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGe
  • jdk环境变量配置 byalias javajdk
    进行java开发，首先要安装jdk，安装了jdk后还要进行环境变量配置： 1、下载jdk（http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp），我下载的版本是：jdk-7u79-windows-x64.exe 2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe 3、配置环境变量：右击"计算机"-->&quo
  • 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2 bylijinnan java
    package com.ljn.base; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.uti
  • SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位 chicony 四舍五入
    1.round() 函数是四舍五入用，第一个参数是我们要被操作的数据，第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。 2.numeric 函数的2个参数，第一个表示数据长度，第二个参数表示小数点后位数。 例如： 　　select   cast(round(12.5,2)   as   numeric(5,2))  
  • c++运算符重载 CrazyMizzz C++
    一、加+，减-，乘*，除/ 的运算符重载 Rational operator*(const Rational &x) const{ return Rational(x.a * this->a); } 在这里只写乘法的，加减除的写法类似 二、<<输出,>>输入的运算符重载      &nb
  • hive DDL语法汇总 daizj hive修改列DDL修改表
    hive DDL语法汇总 １、对表重命名 hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;   2、修改表备注 hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
  • jbox使用说明 dcj3sjt126com Web
    参考网址：http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [ 点击下载]  技术交流QQGroup：172543951 100521167 [2011-11-11] jBox v2.3 正式版 - [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
  • UISegmentedControl 开发笔记 dcj3sjt126com
      //    typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {     //        UISegmentedControlStylePlain,     // large plain   &
  • Slick生成表映射文件 ekian scala
    Scala添加SLICK进行数据库操作，需在sbt文件上添加slick-codegen包 "com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion 因为我是连接SQL Server数据库，还需添加slick-extensions，jtds包 "com.typesa
  • ES-TEST gengzg test
    package com.MarkNum; import java.io.IOException; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation
  • 为何外键不再推荐使用 hugh.wang mysqlDB
    表的关联，是一种逻辑关系，并不需要进行物理上的“硬关联”，而且你所期望的关联，其实只是其数据上存在一定的联系而已，而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。 在业务代码中实现的时候，只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可，并不需要在数据库层面进行“硬关联”，因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”，会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验，即使很多时候我们并不
  • 领域驱动设计 julyflame VODAO设计模式DTOpo
    概念： VO（View Object）：视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。 DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
  • 单例设计模式 hm4123660 javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
           单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。      &nb
  • logback zhb8015 loglogback
    一、logback的介绍      Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块：logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
  • 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
    作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
  • spring-master-slave-commondao 王新春 DAOspringdataSourceslavemaster
    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他