YOLOv8添加mAP75

onnx-web + yolov8n 在视频流里做推理 CHEN_RUI_2200 人工智能 YOLO
顺着我上一篇文章使用onnxruntime-web运行yolov8-nano推理继续说，有朋友在问能不能接入视频流动，实时去识别物品。首先使用getUserMedia获取摄像头视频流getUserMediaAPI可以访问设备的摄像头和麦克风。你可以使用这个API获取视频流，并将其显示在页面上的标签中。注意事项：浏览器支持：getUserMedia被现代浏览器大多数支持，但在一些旧版浏览器上可能不兼
使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE: 全栈式对象检测应用的构建与部署
使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE:全栈式对象检测应用的构建与部署去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域，实时对象检测是一个至关重要的任务。是一个开源项目，它将流行的YOLOv5对象检测模型集成到ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)中，并通过PyQT构建了一个可执行的应用程序，使得非开发人员也能轻松地进行对象检测。项目简
基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统，支持图片、视频、摄像头输入，PyQt5界面检测。识别并分类桃子的成熟度（未熟、半熟、成熟） QQ67658008 YOLO 音视频 qt 桃子成熟水果成熟度检测系统
基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统，支持图片、视频、摄像头输入，PyQt5界面检测。识别并分类桃子的成熟度（未熟、半熟、成熟）文章目录调用示例加载预训练模型开始训练加载训练好的模型在验证集上评估加载训练好的模型文字及代码仅供参考。桃子成熟度分类检测数据集，主要用于桃子成熟度分类检测应用任务数据背景：模拟实际田间条件，涵盖多种可能影响桃子检测准确性的因素，如变化的自然光照强度、多果粘连现象以及由枝
YOLOv5-7.0解决报错 wandb: Network error (TransientError), entering retry loop. Paper Clouds Yolo目标检测 YOLO 人工智能机器学习 python pytorch 深度学习目标检测
前言最近在复习yolov5目标检测代码时用了yolov5的最新7.0版本，之前用的是5.0版本，这一新版本相对于之前做了一些提升，对于package的兼容也要好了很多，但也不是说下载了直接就能运行，实际使用过程中还是遇到了许多新的问题，下面就我自己碰到的问题提出解决方法。问题wandb是非常好用的可视化工具，但是国内的话，使用时常常会无法同步数据，需要借助魔法来连接服务器，而yolov5的源码恰恰
基于 opencv+yolov8+easyocr的车牌追踪识别（ECUT）Edward-tan 人工智能--CV python进阶全栈开发 opencv yolov8 ocr python
（本项目所有代码打包至我的资源中，大家可在我的文章底部选择下载）目录需求实现效果学习视频大致思路代码实现资源下载需求通过车辆识别技术，识别视频中每个车辆及其车牌号，车辆应进行追踪，避免重复计数量。实现效果车牌识别学习视频使用Python、Yolov8和EasyOCR自动识别车牌计算机视觉教程_哔哩哔哩_bilibili大致思路通过opencv将视频转换为帧，对帧应用车辆识别模型，并使用model.
深度学习应用于情感识别：利用YOLOv8进行AffectNet情感分类 YOLO实战营深度学习 YOLO 分类人工智能目标检测目标跟踪数据挖掘
引言情感识别（EmotionRecognition）是计算机视觉和自然语言处理中的一个重要研究方向，广泛应用于人机交互、智能客服、心理健康监测、视频分析等领域。随着深度学习技术的发展，情感识别取得了显著进展，特别是在面部表情识别方面。面部表情作为人类情感的自然表现之一，能在很大程度上反映个体的情感状态。AffectNet数据集是一个广泛使用的情感识别数据集，它包含了大量带有标注情感标签的面部表情图
如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用计算机C9硕士_算法工程师 YOLO 深度学习人工智能
如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用文章目录遥感图像滑坡-泥石流分割数据集情况数据集概述类别统计总体统计注意事项✅一、安装CUDA驱动（Linux示例）✅二、安装Anaconda（Linux示例）✅三、创建Python虚拟环境并安装依赖✅四、数据集结构示例（遥感图像滑坡-泥石流分割）✅五、创建data.yaml文件（用于训练）✅六、
深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集，从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化计算机C9硕士_算法工程师深度学习目标检测 YOLO
深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集，从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化文章目录1.环境设置2.数据准备3.模型训练4.推理与结果可视化推理代码示例5.构建可视化界面PyQt5GUI代码示例总结以下文字及代码仅供参考。树冠检测数据集的训练及推理1使用YOLOv8训练树冠检测数据集，从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化等方面进行详细介绍。1.环境设置首先确保
Python 人工智能Ai视觉模型 YOLOv8 GHY云端大师 python AI 大模型视觉训练人工智能 YOLO
YOLOv8简介：Python中的高效AI视觉模型YOLOv8是Ultralytics公司开发的最新目标检测模型，属于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的最新版本，以其高效和准确著称。核心特点高性能：在速度和精度之间取得了更好的平衡多功能：支持目标检测、实例分割和图像分类用户友好：简化了API设计，更易于使用可扩展性：支持从移动端到云端的多种部署场景主要改进更高的检测精度更快的推理速度
Yolov5 ONNX Runtime 的 Python 部署爱钓鱼的歪猴 #目标检测模型部署 YOLO
这里使用的yolov56.2，使用export.py很方便地得到onnx格式的模型。然后用onnxruntime推理框架在Python上进行部署。主要是为了测试模型的准确，模型部署的最终是用C++部署，从而部署在嵌入式设备等。整个代码分为四个部分：1、对输入进行预处理；2、onnxruntime推理得到输出；3、对输出进行后处理4、画预测框代码的难点是nms处理。代码尚存在的缺陷是，将输入图像处理
一[3.0]、 yolov8 工作原理他人是一面镜子，保持谦虚的态度车道检测研究 YOLO
目录YOLOv8简介什么是YOLOv8？yaml配置文件解析YOLOv8架构图Yolov8有什么新功能？YOLO模型彻底改变了计算机视觉领域。识别物体是计算机视觉中的一项关键任务，可应用于机器人、医学成像、监控系统和自动驾驶汽车等多个领域。YOLO模型的最新版本YOLOv8是一种先进的实时物体检测框架，引起了研究界的关注。在所有流行的物体识别机器学习模型（如FasterR-CNN、SSD和Reti
轻量化与性能双提升：YOLOv8中的Slim-Neck特征融合创新【YOLOv8】程序员Gloria YOLO 目标跟踪 YOLOv8
本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录轻量化与性能双提升：YOLOv8中的Slim-Neck特征融合创新YOLOv8的Neck结构Slim
AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用 AI大模型应用之禅人工智能目标检测计算机视觉 ai
AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用关键词：目标检测、计算机视觉、深度学习、体育分析、YOLO、运动员追踪、比赛统计摘要：本文深入探讨了AI目标检测技术在体育赛事中的创新应用。我们将从计算机视觉基础出发，详细分析目标检测的核心算法原理，特别是YOLO系列模型在运动员和球类追踪中的实现方式。文章包含完整的数学模型解释、Python实战项目演示，以及在实际体育场景中的应用案例分析。最后，我们展望了这
【推理加速】TensorRT C++ 部署YOLO11全系模型 gloomyfish c++开发语言
YOLO11YOLO11C++推理YOLO11是Ultralytics最新发布的目标检测、实例分割、姿态评估的系列模型视觉轻量化框架，基于前代YOLO8版本进行了多项改进和优化。YOLO11在特征提取、效率和速度、准确性以及环境适应性方面都有显著提升，达到SOTA。TensorRTC++SDK最新版本的TensorRT10.x版本已经修改了推理的接口函数与查询输入输出层的函数，其中以YOLO11对
YOLO + OpenVINO 在英特尔平台部署实战：性能调优与跨架构加速全流程指南
YOLO+OpenVINO在英特尔平台部署实战：性能调优与跨架构加速全流程指南关键词：YOLOv5、YOLOv8、OpenVINO、英特尔部署、IR模型、异构加速、CPU推理、VPU、GPU、多设备调度、边缘计算摘要：本篇文章聚焦如何使用OpenVINO在英特尔平台高效部署YOLO系列目标检测模型，结合当前主流的YOLOv5与YOLOv8架构，详解模型格式转换、推理接口调用、多设备异构调度与性能优
深度解析YOLOv8：CSPHet卷积结构如何实现极致轻量化向哆哆 YOLO创新涨点系列 YOLO yolov8 架构目标检测机器学习
文章目录一、背景介绍1.1YOLOv8的现状1.2降参数的必要性二、相关技术介绍2.1Dual思想2.2HetConv三、CSPHet结构设计3.1CSP模块的改进3.2结合HetConv3.3参数量的下降四、CSPHet的代码实现五、实验结果六、总结与展望在目标检测领域，YOLO系列算法一直以其卓越的速度和准确率受到广泛关注。随着深度学习技术的不断发展，研究人员不断探索如何进一步优化YOLO算法
深入研究YOLO算法改进中的注意力机制周立-ric
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：YOLO算法因其高效和准确而在实时目标检测领域备受青睐。注意力机制的引入对YOLO算法的性能提升起到了关键作用，尤其是通过关注图像关键区域来提高检测精度。注意力机制可以细分为通道注意力、空间注意力、自注意力、多尺度注意力和位置感知注意力等类型，每种类型的注意力机制都旨在优化模型对图像特征的理解和处理。本文档提供了一个包含实现这些注意力机制的代码的压缩包，并介绍
YOLO11改进|注意力机制篇|引入注意力机制Shuffle Attention 如果能为勤奋颁奖 YOLO11改进专栏 YOLO
目录一、【ShuffleAttention】注意力机制1.1【ShuffleAttention】注意力介绍1.2【ShuffleAttention】核心代码二、添加【ShuffleAttention】注意力机制2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP4三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图一、【ShuffleAttention】注意力机制1.1【Shuff
yolov11转ncnn model2005 YOLO ncnn
yolo模型pt格式文件转ncnn，以适用于移动端的部署。原先要经过onnx，onnxsim等转换，cmake编译，现直接可生成(如何从YOLO11导出到NCNN以便顺利部署)。fromultralyticsimportYOLO#LoadtheYOLO11modelmodel=YOLO("yolo11s.pt")#ExportthemodeltoNCNNformatmodel.export(for
目标检测——YOLOX算法解读
论文：YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021(2021.7.18)作者：ZhengGe,SongtaoLiu,FengWang,ZemingLi,JianSun链接：https://arxiv.org/abs/2107.08430代码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXYOLO系列算法解读：YOLOv1通俗易懂版解读、
目标检测——YOLO11算法解读 lishanlu136 #目标检测目标检测 YOLO11 YOLO系列算法解读
作者：Ultralytics公司代码：https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLO系列算法解读：YOLOv1通俗易懂版解读、SSD算法解读、YOLOv2算法解读、YOLOv3算法解读、YOLOv4算法解读、YOLOv5算法解读、YOLOR算法解读、YOLOX算法解读、YOLOv6算法解读、YOLOv7算法解读、
（二十一）YOLO 全解析：从实时目标检测到多任务视觉智能只有左边一个小酒窝深度学习 YOLO 目标检测人工智能深度学习计算机视觉
1YOLO的发展脉络与技术定位1.1发展脉络YOLOv1（2015年）：将目标检测重新定义为单一回归问题，把输入图像划分为S×S网格，每个网格单元负责预测固定数量的边界框及对应的类别概率，直接从像素回归预测物体的边界框坐标和类别概率。但存在小目标检测能力弱、定位精度不足等局限。YOLOv2（2016年）：引入批量归一化、锚框、维度集群等技术，还提出了高分辨率分类器、直接位置预测、细粒度特征融合、多
使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南马里马里奥- YOLO 目标跟踪人工智能
使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南引言在目标检测领域，迁移学习已成为提升模型性能的关键技术。本文将详细介绍如何利用预训练权重在YOLO（YouOnlyLookOnce）框架上训练自定义数据集，帮助您节省训练时间并提高检测精度。为什么使用预训练权重？加速收敛：预训练模型已学习通用特征，训练时间可缩短30%−70%30\%-70\%30%−70%小样本适配：在数据量有限时（n<100
解决YOLO模型从Python迁移到C++时目标漏检问题——跨语言部署中的关键陷阱与解决方案马里马里奥- YOLO python c++
问题背景当我们将Python训练的YOLO模型部署到C++环境时，常遇到部分目标漏检问题。这通常源于预处理/后处理差异、数据类型隐式转换或模型转换误差。本文通过完整案例解析核心问题并提供可落地的解决方案。一、常见原因分析预处理不一致Python常用OpenCV（BGR通道，归一化[0,1][0,1][0,1]）C++可能误用其他库（如RGB通道，归一化[−1,1][-1,1][−1,1]）差异值=
C++、OpenVINO部署YOLOv5模型的指南（Windows）马里马里奥- c++openvino opencv
C++、OpenVINO部署YOLOv5模型的指南（Windows）一、环境准备硬件要求软件配置二、模型转换流程1.导出ONNX模型2.转换为OpenVINOIR格式三、C++推理实现核心代码结构后处理关键算法四、性能优化技巧五、常见问题解答1:输出形状不匹配2:推理速度不达标六、部署效果展示七、结语一、环境准备硬件要求Intel第6代以上CPU16GB内存50GB可用磁盘空间软件配置Visual
YOLO理论知识简单了解老农民编程视觉与YoLo模型认知 YOLO
目录前言一、YOLO是什么？以及核心思想？1、目标检测的本质与分类2、YOLO核心思想二、为什么使用YOLO，优势是什么？三、怎么使用YOLO模型？总结前言对YOLO模型的简单理解，对其进行记录。一、YOLO是什么？以及核心思想？YOLO（YouOnlyLookOnce）模型是一种用于实时目标检测的深度学习模型，所以首先需了解目标检测的概念。1、目标检测的本质与分类1.目标检测本质：目标在哪里：检
yolov5 yolov8 yolov10 Ultralytics 奇奇怪怪的错误汇总:【版本兼容，模型训练，数据加载，模型加速】 shiter 人工智能系统解决方案与技术架构深度学习 python pytorch yolov5
文章大纲ultralyticsYOLO最新版本问题Numpyisnotavailable不同小版本的网络不兼容问题RuntimeError:Theexpandedsizeofthetensor(1)mustmatch...RuntimeError:torch.cat():Sizesoftensorsmustmatchexceptindimension1.Got24and23indimension2
YOLOv12：以注意力为中心的物体检测发呆小天才O.o 计算机视觉深度学习计算机视觉目标检测 YOLOv12
1.概述实时目标检测已成为许多实际应用的关键，而Ultralytics的YOLO（YouOnlyLookOnce）系列一直是最先进的模型系列，在速度和准确率之间实现了稳健的平衡。注意力机制的低效性阻碍了其在YOLO等高速系统中的应用。YOLOv12旨在通过将注意力机制集成到YOLO框架中来改变这一现状。由于注意力机制效率低下，且计算复杂度高达平方级，内存访问操作效率低下，因此大多数目标检测架构传统
【Datawhale组队学习202506】YOLO-Master task02 YOLO系列发展线来两个炸鸡腿 Datawhale组队学习学习 YOLO python 深度学习
系列文章目录`文章目录系列文章目录前言V1-2015-JosephRedmonV2-2016-JosephRedmonV3-2018-JosephRedmonYOLO之父的退出V4-202004-Chien-YaoWangV5-20200609-Ultralytics公司V6-20220623-美团V7-2022-Chien-YaoWangV8-20230110-Ultralytics公司V9-2
基于YOLOv11的实时人脸表情识别系统（附完整资源 + PyQt5界面 + 训练代码）霜天红叶 YOLO python pycharm 人工智能算法 cnn
引言在人机交互和情感计算领域，人脸表情识别一直是一个备受关注的研究方向。随着深度学习技术的快速发展，特别是目标检测和图像分类算法的进步，实时、高精度的人脸表情识别系统已经成为可能。本文将详细介绍一个基于YOLOv11的人脸表情识别系统，该系统不仅能够实现实时人脸检测，还能准确识别多种表情状态，具有广泛的应用前景。GitHub地址项目地址：https://github.com/AND-Q/Facia
Java序列化进阶篇 g21121 java序列化
1.transient 类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化，然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化，想要人为的去阻止这些属性被序列化，就需要用到transient 关键字。
escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解 aigo JavaScript Web
原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数，分别是： escape,encodeURI,encodeURIComponent，相应3个解码函数：,decodeURI,decodeURIComponent 。下面简单介绍一下它们的区别 1 escape()函
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移 Cb123456 添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移 Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移: 个人觉得是平移，不过网上的都是漫游，通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧. 具体实现: 一、引入命名空间 using ESRI.ArcGIS.Geometry; using ESRI.ArcGIS.Controls; 二、代码实现.
Java集合框架概述天子之骄 Java集合框架概述
集合框架集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。简单介绍： Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
旗正4.0页面跳转传值问题何必如此 java jsp
跳转和成功提示 a) 成功字段非空forward 成功字段非空forward，不会弹出成功字段，为jsp转发，页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
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移动互联网时代来了！ App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇，近两年新增创业者，几乎全部选择了移动互联网项目！传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计，AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
Log4J通用配置|注意问题笔记 7454103 DAO apache tomcat log4j Web
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SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager darkranger sql c windows SQL Server XP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动.. 发现需要启动客户端协议 : TCP/IP 需要打开 SQL Server Configuration Manager... 却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..?? 解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
[置顶] 做有中国特色的程序员 aijuans 程序员
从出版业说起网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有些技术书读得可
document.domain 跨域问题 avords document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入：javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值，不过是有限制的，你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如：javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
关于管理软件的一些思考 houxinyou 管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱. 在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下. 做为管理软件,就像现在讲究MVC这
NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
一.Redis的数据类型 1.String类型及操作 String是最简单的类型，一个key对应一个value，string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象。 Set方法：设置key对应的值为string类型的value
Tomcat 一些技巧征客丶 java tomcat dos
以下操作都是在windows 环境下一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME 在 tomcat 安装目录，bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加 set JAVA_HOME=JAVA 安装目录 set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre 即可；二、查看Tomcat 版本在 tomcat 安装目
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在测试Spark Streaming时，大量的日志显示到控制台，影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上)，可以通过修改Spark的日志配置的方式，不让Spark Streaming把它的日志显示在console 在Spark的conf目录下，把log4j.properties.template修改为log4j.p
Haskell版冒泡排序 bookjovi 冒泡排序 haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search，要么是冒泡排序，真的不想用写C写冒泡排序了，贴上个Haskell版的，思维简单，代码简单，下次谁要是再要我用C写冒泡排序，直接上个haskell版的，让他自己去理解吧。 sort [] = [] sort [x] = [x] sort (x:x1:xs) | x>x1 = x1:so
java 路径配置文件读取 bro_feng java
这几天做一个项目，关于路径做如下笔记，有需要供参考。取工程内的文件，一般都要用相对路径，这个自然不用多说。在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。读取文件使用方式： 1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties") 2. properties.load(MyTest.
读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式 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/ package design.pattern; /* * 个人理解：简单工厂模式就是IOC; * 客户端要用到某一对象，本来是由客户创建的，现在改成由工厂创建，客户直接取就好了 */ interface IProduct {
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SVN与JIRA的关联一直都没能装成功，今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤：一、搭建好SVN环境，尤其是要把SVN的服务注册成系统服务二、装好JIRA，自己用是jira-4.3.4破解版三、下载SVN与JIRA的插件并解压，然后拷贝插件包下lib包里的三个jar，放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下，再
JWFDv0.96 最新设计思路 comsci 数据结构算法工作企业应用公告
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vi是linux中非常好用的文本编辑工具，功能强大无比，但对于复制带有缩进格式的内容时，粘贴的时候内容错位很严重，不会按照复制时的格式排版，vi能不能在粘贴时，按复制进的格式进行粘贴呢？答案是肯定的，vi有一个很强大的命令可以实现此功能。在命令模式输入:set paste，则进入paste模式，这样再进行粘贴时
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高一上学期难记忆单词 dcj3sjt126com word english
honest 诚实的；正直的 argue 争论 classical 古典的 hammer 锤子 share 分享；共有 sorrow 悲哀；悲痛 adventure 冒险 error 错误；差错 closet 壁橱；储藏室 pronounce 发音；宣告 repeat 重做；重复 majority 大多数；大半 native 本国的，本地的，本国
hibernate查询返回DTO对象，DTO封装了多个pojo对象的属性 frankco POJO hibernate查询 DTO
DTO-数据传输对象；pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。简单讲：DTO起到业务数据的传递作用，pojo则与持久层数据库打交道。有时候我们需要查询返回DTO对象，因为DTO
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