backbone 采坑

如何测试模型的推理速度想要躺平的一枚 AI图像算法计算机视觉
前言模型的推理速度测试有两种方式：一种是使用python的时间戳time函数来记录，另一种是使用Pytorch里的Event。同时，在进行GPU测试时，为减少冷启动的状态影响，可以先进行预热。代码如下（示例）：if__name__=="__main__":model=BiSeNet(backbone='STDCNet813',n_classes=2,export=True)model.cuda()
《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践 Jagua YOLO
YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，其模型架构细节包括骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）三大部分。一、骨干网络（Backbone）Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。YOLOv8的Backbone参考了CSPDarkNet结构，的增强版本，并结合了其
backbone和head分开转onnx的优势 yuweififi 人工智能深度学习机器学习
模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征。head是模型的输出部分，负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果（例如分类、检测、分割等）。将模型分成两部分可以实现模块化设计，便于在不同任务中复用backbone或head。例如
YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新） Limiiiing YOLOv8改进专栏 YOLO 计算机视觉深度学习目标检测
一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。在改进YOLOv8的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力，能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。专栏目录：YOLOv8改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Ne
YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进 Limiiiing YOLOv12改进专栏 YOLOv12 目标检测深度学习计算机视觉
必读内容船新的YOLOv12改进专栏~1️⃣什么！不知道如何改进模型⁉️本专栏所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行，性价比极高。2️⃣找不到合适的模块⁉️所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到YOLOv12中，并进行二次创新，新颖度高，创新度高，能够适应不同的任务场景。3️⃣不确定自己改进的步
基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化和模型压缩实现踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。 pytorch量化感知训练稀疏训练模型剪枝学习教程剪枝 python 深度学习
基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化实现支持：VGG、MobileNet、Resnet、ShuffleNet等模型。代码下载地址：下载BackBonePrunerPruneRatioOriginal/Pruned/FinetunedAccuracyFLOPs(M)Params(M)MobileV2L1-Norm0.60.937/0.100/0.84
2015-4-26分享的pdf qq2011705918 IT
iOS传感器应用开发最佳实践_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1dDtSP2LNode应用程序构建使用MongoDB和Backbone_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1c04KnNMPhoneGap移动应用开发手册_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1mgssE
VoVNet（2019 CVPR）刘若里论文阅读人工智能计算机视觉学习笔记网络
论文标题AnEnergyandGPU-ComputationEfficientBackboneNetworkforReal-TimeObjectDetection论文作者YoungwanLee,Joong-wonHwang,SangrokLee,YuseokBae,JongyoulPark发表日期2019年04月22日GB引用>LeeYoungwan,HwangJoong-won,LeeSangr
论文阅读笔记——Prediction with Action: Visual Policy Learning via Joint Denoising Process 寻丶幽风论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能
以前的method是输入视频输出视频或者输入视频和action学习action，该方法认为action，video和othercondition具有一定联系，所以一次性对所有的进行jointdenoise。网络结构采用MaskedMulti-headAttention关联不同模态，使用DiT的backbone。
自动驾驶之BEVDet maxruan BEV 自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
BEVDet主要分为4个模块：1、图像视图编码器（Image-viewEncoder）:就是一个图像特征提取的网络，由主干网络backbone+颈部网络neck构成。经典主干网络比如resnet,SwinTransformer等。neck有==FPN==,PAFPN等。例如输入环视图像，记作Tensor([bs,N,3,H,W])，提取多尺度特征；其中bs=batchsize，N=环视图像的个数，
业务线接入前端异常监控sentry weixin_33711647
1.前端异常处理的框架对比是否开源收费语言监控范围sentry是自己搭建服务器（免费）价格英文Angular、AngularJs、Backbone、Ember、JavaScript、React、Vue......fundebug否收费（708一年，本地版：12万一年）中文Angular、AngularJs、Backbone、Ember、JavaScript、React、Vue、微信小程序等等...
Luca.js 开源项目教程史奔一
Luca.js开源项目教程lucaAUI/ComponentFrameworkandApplicationArchitectureforBackbone.jswhichusestwitter'sbootstrapforstyling项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lu/luca1.项目介绍Luca.js是一个基于Backbone.js的UI组件框架和应用架构
开源项目推荐：Luca - 构建高效Backbone.js应用的架构框架余媛奕Lowell
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OSPF基础知识总结 Rebesa 智能路由器网络网络协议网络安全
基本概念协议类型：链路状态型IGP（内部网关协议），基于Dijkstra算法计算最短路径树。协议号：IP层协议，协议号89。特点：支持分层设计（区域划分）、快速收敛、无环路、支持VLSM/CIDR。区域（Area）骨干区域（BackboneArea）：Area0，所有非骨干区域必须直接或通过虚链路连接到Area0。区域边界路由器（ABR）：连接不同区域的路由器，汇总区域间路由。自治系统边界路由器（
【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+CSWinTransformer: 交叉窗口注意力Transformer助力YOLOv11有效涨点；算法conv_er YOLOv11目标检测改进 YOLO 目标跟踪人工智能目标检测深度学习 transformer 计算机视觉
YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等本文介绍发paper，毕业皆可使用。本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中更换主干网络为CSWinTransformer，助力YOLOv11有效涨点，通过创新性地开发了十字形窗口自注意力机制。该机制通过将输入特征分割为等宽条纹，在水平与
YOLOv8中Bottleneck模块详解王了了哇 YOLO 计算机视觉深度学习 pytorch python
1.Bottleneck模块介绍Bottleneck模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强，是网络中的核心构建模块之一。它的主要功能是通过卷积操作来处理输入特征图，并在适当情况下应用残差连接，使得信息能够有效地通过网络层进行传播。2.Bottleneck模块的位置和作用在YOLOv8的网络结构中，Bottleneck模块被多次使用，主要出现在以下几个部分：Backbone部分：在多个层次上
【YOLO11改进 - Backbone主干】LSKNet：旋转目标检测新网络,通过DW卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野 YOLO大师目标检测网络人工智能 yolov11 YOLO python 计算机视觉
YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏文章目录：YOLOv11创新改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv11目标检测创新改进与实战案例文章目录YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏介绍摘要创新点文章链接基本原理**LSKNet的结构**3.2大核卷积3.3空间核选择核心代码YOLO11引入代码tasks注册步骤1
YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新） Limiiiing YOLOv10改进专栏 YOLO 目标跟踪计算机视觉深度学习
一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv10目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。在改进YOLOv10的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力，能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。专栏目录：YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF
【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+SCSA注意力机制（2024）: 最新空间和通道协同注意力,助力YOLOv11有效涨点；包含二次创新算法conv_er YOLOv11目标检测改进 YOLO 深度学习人工智能目标检测计算机视觉机器学习
YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等；本文介绍本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中添加SCSA注意力机制，助力有效涨点。作者提出了一种新的空间与通道协同注意模块（SCSA），该模块涉及在多个语义层面上对空间注意力和通道注意力之间协同关系的研究。SCSA由两部分组成：可共
YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤） Limiiiing YOLOv8改进专栏 YOLO 深度学习计算机视觉目标检测
一、本文介绍本文记录的是将ConvNeXtV2应用到YOLOv8中的改进方法研究。本文将ConvNeXtV2应用于YOLOv8，一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习，减少模型对大规模标注数据的依赖；另一方面，通过全局响应归一化层增强特征竞争，缓解特征坍塌问题，提高特征多样性。本文在YOLOv8的基础上配置了原论文中convnextv2_atto,convnextv2_femto,co
单目测距（yolo-目标检测+标定+深度学习目标检测_测距）计算机C9硕士_算法工程师 YOLO 目标检测深度学习
YOLOv5模型介绍YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一，在多个数据集上取得了优秀的表现。相较于YOLOv4，YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像，以提高检测精度和速度。单目测距实现方法在目标检测的基础上，我们可以通过计算物体在图像中的像素大小来估计其距离。具体方法是，首先确定某个物体的实际尺寸，然后根据该物体在图像中的像素大小计算其距离。这个方法可以应用于各种
YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet，解决大核 ConvNets 难题 Limiiiing YOLOv8改进专栏 YOLO 网络目标检测深度学习计算机视觉
一、本文介绍本文记录的是基于UniRepLKNet的YOLOv8骨干网络改进方法研究。UniRepLKNet提出了独特的大核设计能有效捕捉图像特征，在多模态任务中展现出强大的通用感知能力。将UniRepLKNet应用到YOLOv8的骨干网络中，提升YOLOv8在目标检测任务中的精度和效率。本文在YOLOv8的基础上配置了原论文中unireplknet_a,unireplknet_f,unirepl
清华大学提出Pointformer：基于Transformer的3D目标检测 Amusi（CVer）计算机视觉论文速递 Transformer 3D目标检测深度学习计算机视觉机器学习人工智能自动驾驶
没错！Transformer的"魔爪"已经伸向3D目标检测了。Pointformer：用于3D点云的特征学习backbone，可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能，如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。注：文末附【Transformer】和【3D目标检测】学习交流群Transformer最近在3D点云方向应用的工作可以看一下：牛津大学等提出：PointTransformer清华大
提升YOLOv8性能：用Swin Transformer替换Backbone的详细实现与分析【YOLOv8】步入烟尘 YOLO系列创新涨点超专栏 YOLOv8 YOLO 目标跟踪
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YOLOv8改进|主干篇|SwinTransformer替换Backbone（附代码+详细修改步骤+
《多模态语言模型：一个开放探索的技术新领域》 XianxinMao 语言模型人工智能算法
核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法：后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定，成本可控早期融合(EarlyFusion)从多模态数据集预训练效果尚不明显需要更大规模计算资源开放和透明的重要性促进知识累积和技术迭代降低技术准入门槛避免技术垄断便于安全性审计主要挑战技术层面数据
【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！ YOLO大师 YOLO 网络 cnn 目标检测论文阅读 yolov8
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络（ConvNets）成为最先进的图像分类模型。然而，普通的ViT在应用于诸
深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解肥猪猪爸 #深度学习深度学习算法人工智能数据结构神经网络计算机视觉机器学习
深度学习已经成为图像识别领域的核心技术，特别是在目标检测、图像分割等任务中，深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中，通常可以分为三个主要部分：Backbone、Neck和Head。这些部分在整个网络中扮演着至关重要的角色，它们各自处理不同的任务，从特征提取到最终的预测输出，形成了一个完整的图像处理流程。本文将详细介绍这三部分的作用以及它们在目标检测和图像分割中的应用，帮助大家更好
YOLOV8涨点技巧之MCA多维协作注意力模块呆头鹅AI工作室深度学习算法详解及代码复现 YOLO 深度学习人工智能计算机视觉 python conda
1.算法设计：基于MCA的YOLOv8优化1.1总体架构YOLOv8的优化算法在原有架构的基础上，引入了MCA模块，以增强特征提取能力和目标定位精度。MCA模块被嵌入到YOLOv8的主干网络（Backbone）和特征金字塔网络（FPN）中，用于捕捉多维度的上下文信息。1.2MCA模块设计MCA模块的核心思想是通过多维度的注意力机制（如通道注意力、空间注意力和尺度注意力）来增强特征表示。其结构如下：
pytorch实现单机多卡训练 *Major* pytorch 人工智能 python
pytorch实现单机多卡训练fromtorch.nn.parallelimportDataParallel#单机多卡的分布式训练（数据并行）模型训练加速'''三构建模型'''model=build_model(CFG.backbone,CFG.num_classes,CFG.device)model.load_state_dict(torch.load("best_epoch.bin"))mod
目标检测-YOLOv4 wydxry 深度学习目标检测 YOLO 目标跟踪
YOLOv4介绍YOLOv4是YOLO系列的第四个版本，继承了YOLOv3的高效性，并通过大量优化和改进，在目标检测任务中实现了更高的精度和速度。相比YOLOv3，YOLOv4在框架设计、特征提取、训练策略等方面进行了全面升级。它在保持实时检测的同时，显著提升了检测性能，尤其在复杂场景中的表现尤为出色。相比YOLOv3的改进与优势改进的Backbone(CSPDarknet-53)YOLOv4使用
knob UI插件使用换个号韩国红果果 JavaScript jsonp knob
图形是用canvas绘制的 js代码 var paras = { max:800, min:100, skin:'tron',//button type thickness:.3,//button width width:'200',//define canvas width.,canvas height displayInput:'tr
Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库白糖_ JQuery Mobile
目录导航 SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库，目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好，很容易使用，很小，高效而且可靠。因为Android已经集成了SQLite，所以开发人员无需引入任何JAR包，而且Android也针对SQLite封装了专属的API，调用起来非常快捷方便。我也是第一次接触S
impala-2.1.2-CDH5.3.2 dayutianfei impala
最近在整理impala编译的东西，简单记录几个要点：根据官网的信息（https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala）： 1. 首次编译impala，推荐使用命令： ${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format 2.仅编译BE ${I
求二进制数中1的个数周凡杨 java 算法二进制
解法一：对于一个正整数如果是偶数，该数的二进制数的最后一位是 0 ，反之若是奇数，则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此，可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。 public int bitCount(int x){ int count = 0; while(x!=0){ if(x%2!=0){ /
spring中hibernate及事务配置 g21121 Hibernate
hibernate的sessionFactory配置：  <bean id="sessionFactory" class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean"> <
log4j.properties 使用 510888780 log4j
log4j.properties 使用一.参数意义说明输出级别的种类 ERROR、WARN、INFO、DEBUG ERROR 为严重错误主要是程序的错误 WARN 为一般警告，比如session丢失 INFO 为一般要显示的信息，比如登录登出 DEBUG 为程序的调试信息配置日志信息输出目的地 log4j.appender.appenderName = fully.qua
Spring mvc-jfreeChart柱图（2）布衣凌宇 jfreechart
上一篇中生成的图是静态的，这篇将按条件进行搜索，并统计成图表，左面为统计图，右面显示搜索出的结果。第一步：导包第二步；配置web.xml(上一篇有代码) 建BarRenderer类用于柱子颜色 import java.awt.Color; import java.awt.Paint; import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer aijuans Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。 PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java
maven 之 cobertura 简单使用 antlove maven test unit cobertura report
1. 创建一个maven项目 2. 创建com.CoberturaStart.java package com; public class CoberturaStart { public void helloEveryone(){ System.out.println("=================================================
程序的执行顺序百合不是茶 JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧代码如下; 经典的程序执行面试题 //关于程序执行的顺序 //例如： //定义一个基类 public class A(){ public A(
设置session失效的几种方法 bijian1013 web.xml session失效监听器
在系统登录后，都会设置一个当前session失效的时间，以确保在用户长时间不与服务器交互，自动退出登录，销毁session。具体设置很简单，方法有三种：（1）在主页面或者公共页面中加入：session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒，即在没有活动15分钟后，session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的，而不是客户端。所
java jvm常用命令工具 bijian1013 java jvm
一.概述程序运行中经常会遇到各种问题，定位问题时通常需要综合各种信息，如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据，进而提高问题解决速度。本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法，主要包含以下工具: &nbs
【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解 bit1129 Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后，对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态，写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个： Autowired Resource Component Service Controller Transactional 根据它们的功能、目的，可以分为三组，Autow
mysql 操作遇到safe update mode问题 bitray update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全. 在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行 SET
nginx_perl试用 ronin47 nginx_perl试用
因为空闲时间比较多，所以在CPAN上乱翻，看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine)，现在托管在github.com上。地址见：https://github.com/zzzcpan/nginx-perl 这个模块的目的，是在nginx内置官方perl模块的基础上，实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能（这里
java-63-在字符串中删除特定的字符 bylijinnan java
public class DeleteSpecificChars { /** * Q 63 在字符串中删除特定的字符 * 输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。 * 例如，输入”They are students.”和”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.” */ public static voi
EffectiveJava--创建和销毁对象 ccii 创建和销毁对象
本章内容： 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器 2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器（Builder模式） 3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性 4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力 5. 避免创建不必要的对象 6. 消除过期的对象引用 7. 避免使用终结方法 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器类可以通过
[宇宙时代]四边形理论与光速飞行 comsci
从四边形理论来推论为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行？一组星体组成星座向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带，按照四边形-频率假说一组频率就代表一个时空的入口那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道，该时空通道在三维空间的投影是一
ubuntu server下python脚本迁移数据 cywhoyi python Kettle pymysql cx_Oracle ubuntu server
因为是在Ubuntu下，所以安装python、pip、pymysql等都极其方便，sudo apt-get install pymysql，但是在安装cx_Oracle（连接oracle的模块）出现许多问题，查阅相关资料，发现这边文章能够帮我解决，希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602 1.安装python 2.安装pip、pymysql
Ajax正确但是请求不到值解决方案 dashuaifu Ajax async
Ajax正确但是请求不到值解决方案解决方案：1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法！！！！！！！例如： $.ajax({ &
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iOS开发学习路径的一些建议 dcj3sjt126com ios
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Javascript闭包概念 fanfanlovey JavaScript 闭包
1.参考资料 http://www.jb51.net/article/24101.htm http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462 2.内容概述要理解闭包，首先需要理解变量作用域问题内部函数可以饮用外面全局变量 var n=999; 　　functio
yum安装mysql5.6 haisheng mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm 2、yum install mysql 3、yum install mysql-server 4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
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设计模式的分类：一、设计模式总体分为三大类： 1、创建型模式（5种）：工厂方法模式，抽象工厂模式，单例模式，建造者模式，原型模式。 2、结构型模式（7种）：适配器模式，装饰器模式，代理模式，外观模式，桥接模式，组合模式，享元模式。 3、行为型模式（11种）：策略模式，模版方法模式，观察者模式，迭代子模式，责任链模式，命令模式，备忘录模式，状态模式，访问者
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身为软件开发者，有什么是一定得投资的？ Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资，第一项就是身体健康，英文与数学也都是必备能力吗？来看看他怎么说。（以下文字以作者第一人称撰写））你的健康无疑地，软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。每天连坐八到十六小时，休息时间只有一点点，绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险，
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