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MIT-BEVFusion系列八--onnx导出1 综述及相机网络导出端木的AI探索屋 bevfusion onnx 量化自动驾驶 bevfusion
目录综述export-camera.py加载模型加载数据生成需要导出成onnx的模块Backbone模块VTransform模块生成onnx使用pytorch原生的伪量化计算方法导出camera.backbone.onnx导出camera.vtransform.onnx综述bevfusion的各个部分的实现有着鲜明的特点，并且相互独立，特别是考虑到后续部署的需要，这里将整个网络，分成多个部分，分别
挑战杯 YOLOv7 目标检测网络解读 laafeer python
文章目录0前言1yolov7的整体结构2关键点-backbone关键点-head3训练4使用效果5最后0前言世界变化太快，YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了，如果有同学的毕设项目想用上最新的技术，不妨看看学长的这篇文章，学长带大家简单的解读yolov7，目的是对yolov7有个基础的理解。从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、
Transformer实战-系列教程17：DETR 源码解读4（Joiner类/PositionEmbeddingSine类/位置编码/backbone）机器学习杨卓越 Transformer实战 transformer 深度学习人工智能计算机视觉 pytorch DETR
Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码DETR算法解读DETR源码解读1（项目配置/CocoDetection类）DETR源码解读2（ConvertCocoPolysToMask类）DETR源码解读3（DETR类）DETR源码解读4（Joiner类/PositionEmbedding
MIT-BEVFusion系列七--量化2_Camera、Fuser、Decoder网络的量化端木的AI探索屋自动驾驶算法 python 人工智能网络
目录Camera量化CameraBackbone(Resnet50)量化替换量化层，增加residual_quantizer，修改bottleneck的前向对Add操作进行量化CameraNeck(GeneralizedLSSFPN)量化将Conv2d模块替换为QuantConv2d模块CameraNeck中添加对拼接操作的量化替换CameraNeck中的ForwardCameraVTransfo
MIT-BEVFusion系列七--量化1_公共部分和激光雷达网络的量化端木的AI探索屋 bevfusion 自动驾驶算法 python 人工智能
目录官方readme的Notesptq.py量化模块初始化解析命令行参数加载配置信息创建dataset和dataloader构建模型模型量化Lidarbackbone量化稀疏卷积模块量化量化完的效果加法模块量化本文是Nvidia的英伟达发布的部署MIT-BEVFusion的方案官方readme的Notes这是是官方提到的量化时需要注意的三个方面：1）在模型进行前向时，使用融合BN层可以为模型带来更
Unet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割听风吹等浪起图像分割深度学习人工智能机器学习
1.介绍之前写了篇二值图像分割的项目，支持多尺度训练，网络采用backbone为vgg的unet网络。缺点就是没法实现多类别的分割，具体可以参考：二值图像分割统一项目本章只对增加的代码进行介绍，其余的参考上述链接博文本章实现的unet网络的多类别分割，也就是分割可以是两个类别，也可以是多个类别。训练过程仍然采用多尺度训练，即网络会随机将图片缩放到设定尺寸的0.5-1.5倍之间文件目录如下：2.实现
Unet+ResNet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割听风吹等浪起图像分割人工智能计算机视觉
1.介绍传统的Unet网络，特征提取的backbone采用的是vgg模型，vgg的相关介绍和实战参考以前的博文：pytorch搭建VGG网络VGG的特征提取能力其实是不弱的，但网络较为臃肿，容易产生梯度消失或者梯度爆炸的问题。而Resnet可以解决这一问题，参考：ResNet训练CIFAR10数据集，并做图片分类本章在之前文章的基础上，只是将Unet的backbone进行替换，将vgg换成了res
LLM之LangChain（七）| 使用LangChain，LangSmith实现Prompt工程ToT wshzd LangChain 笔记 langchain prompt
如下图所示，LLM仍然是自治代理的backbone，可以通过给LLM增加以下模块来增强LLM功能:PrompterAgentCheckerModuleMemorymoduleToTcontroller当解决具体问题时，这些模块与LLM进行多轮对话。这是基于LLM的自治代理的典型情况，其中动态创建链并按顺序执行，同时多次轮询LLM。下图是LangSmith[1]的界面，从图中可以看到使用的token
大模型实践笔记（2）——Clip改进：通过文本检索视频帧不会写代码！！人工智能 LLM Python学习深度学习大数据
目录超参数设置配置LLM-clip的backbone文本编码抽取视频帧并编码视频帧匹配保存结果帧工程流全是干货超参数设置#超参数设置PARAMS={"clip_model":"openai/clip-vit-base-patch32",#推理模型名称"video_folder":"./video_test",#视频文件夹路径"text_description":"Aphotoofapersonwe
ODOO--OWL简介姜振建 15954039008 odoo javascript 前端前端框架
1.什么是OWLOWL是Odoo创建的前端开发框架。这是他们在最新版本的Odoo（版本14）中引入的一个框架，以使前端代码更好一些。如果您熟悉其他前端框架，如React、Vue、Angular、Backbone等，那么您将很快了解OWL。它遵循许多相同的模式和想法。如果您不熟悉前端框架的概念，那么最近的框架都围绕着消除过去通常使用javascript完成的琐碎事务性工作的想法展开。我相信您熟悉数百
YOLOv8算法改进【NO.91】引入RCS-YOLO算法模块人工智能算法研究院首发创新改进方法 YOLO算法改进系列 YOLO 算法 transformer
前言YOLO算法改进系列出到这，很多朋友问改进如何选择是最佳的，下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看，按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通：第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接将Backbone替换掉，理由是这种改进如果有效果，那么改进点就很值得写，不算是堆积木那种，
深度学习知识点汇总-目标检测（1）深度学习模型优化
8.1R-FCNR-FCN属于two-stage的目标检测算法。backbone部分RPN，这里使用ResNet。head部分R-FCN，使用全连接网络。其中ResNet-101+R-FCN的方法在PASCALVOC2007测试数据集的mmAP达到83.6%。图1人脸检测R-FCN的核心思想得到目标多个特征。假设我们只有一个特征图用来检测右眼。那么我们可以使用它定位人脸吗？应该可以。因为右眼应该在
YOLOv8 : 网络结构赛先生.AI YOLOv8 YOLO 计算机视觉目标检测
一.YOLOv8网络结构1.BackboneYOLOv8的Backbone同样参考了CSPDarkNet-53网络，我们可以称之为CSPDarkNet结构吧，与YOLOv5不同的是，YOLOv8使用C2f(CSPLayer_2Conv)代替了C3模块(如果你比较熟悉YOLOv5的网络结构，那YOLOv8的网络结构理解起来就easy了)。如图1所示为YOLOv8网络结构图(引用自MMYOLO)，对比
点云transformer算法: FlatFormer 论文阅读笔记 zhaoyqcsdn 深度学习 transformer 算法论文阅读
代码：https://github.com/mit-han-lab/flatformer论文：https://arxiv.org/abs/2301.08739[FlatFormer.pdf]Flatformer是对点云检测中的backbone3d部分的改进工作，主要在探究怎么高效的对点云应用transformer具体的工作如下：一个缩写：**PCTs即pointcloudtransformers*
最新模型VMamba：颠覆视觉Transformer，下一代主流Backbone？深蓝学院计算机视觉 CNN
论文标题：VMamba:VisualStateSpaceModel论文作者：YueLiu,YunjieTian,YuzhongZhao,HongtianYu,LingxiXie,YaoweiWang,QixiangYe,YunfanLiu1.摘要卷积神经网络（CNN）与视觉Transformer（ViT）是目前最流行的两种视觉表征基础模型。CNN在线性复杂度下，具有惊人的可扩展性。ViTs在性能方
Transformer实战-系列教程7：SwinTransformer 算法原理 1 机器学习杨卓越 Transformer实战人工智能深度学习 Transformer 计算机视觉图像分割 swinTransformer
Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、SwinTransformerSwinTransformer可以看作为一个backbone用来做分类、检测、分割都是非常好的也可以直接套用在下游任务中不仅源码公开了，预训练模型也公开了预训练模型提供大中小三个版本图像中的像素点太多了，如果需要更多的特征就
【DeepLearning-10】yolo.py文件关键代码parse_model(d, ch)函数风筝超冷 YOLO
这段代码功能是根据提供的配置字典（d）和输入通道列表（ch）来解析并构建一个YOLOv5模型。函数的核心工作是遍历模型的每一层，并根据配置创建相应的神经网络层。我们可以在函数中为新增模块配置构造参数设置。函数中fori,(f,n,m,args)inenumerate(d['backbone']+d['head']):#from,number,module,args这一部分对应yolo.yaml文件
YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读 Prime's Blog 深度学习深度学习训练营 YOLO
YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言二、我的环境三、yolov5s.yaml源文件内容四、Parameters五、anchors配置六、backbone七、head八、总结OLOv5-第Y2周：训练自己的数据集)YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言本文为365天深度学习
目标检测任务的调研与概述 Alexa2077 目标检测目标跟踪人工智能
目标检测任务的调研与概述0FQA1目标检测任务基本知识：1.1什么是目标检测？1.2目标检测的损失函数都有那些？1.2.1类别损失：1.2.2位置损失：1.3目标检测的评价指标都有那些？1.4目标检测有那些常见的数据集？2目标检测的进阶知识：2.1经典的backbone：2.2目标检测器-传统的检测方法2.3目标检测器-两阶段的检测方法：2.3.1R-CNN开山之作2.3.2SPP-Net2.3.
【计算机视觉 | 目标检测】DETR风格的目标检测框架解读旅途中的宽~ 目标检测经典论文导读计算机视觉开放域目标检测计算机视觉目标检测深度学习 DETR
文章目录一、前言二、理解2.1DETR的理解2.2DETR的细致理解2.2.1Backbone2.2.2Transformerencoder2.2.3Transformerdecoder2.2.4Predictionfeed-forwardnetworks(FFNs)2.2.5Auxiliarydecodinglosses2.3更具体的结构2.4编码器的原理和作用2.5解码器的原理和作用三、注意力
CS455 Computer Communications and Networking zhuyu0206girl 网络
Answerthefollowingquestions[100pt]1.[18pt]Thefollowingfigureshows7interconnectedASes:A,B,C,V,W,XandY.ASA,BandCareprovidednetworks(e.g.,backboneASes)andV,W,XandYaretheircustomernetworks(e.g.,accessnetw
简单了解YOLOv8 望外追晚 YOLO
简单介绍YOLOv8这里主要关注模型的backbone和后处理的过程，并通过对比YOLOv5的架构来更深入的了解YOLOv8。模型框架YOLOv5中的C3替换为更精简的C2f，即增加了更多的跳跃连接和split操作；Backbone中C2f的block数从3-6-9-3改成了3-6-6-3；耦合头变成了解耦头，分类和回归分为两个分支分别进行；数据前处理1、letterbox缩放：yolov8的输入
《RT-DETR魔术师》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战 & 专栏目录 AI小怪兽 RT-DETR魔术师人工智能计算机视觉算法 pytorch 开发语言 python 深度学习
RT-DETR魔术师专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR引入前沿顶会创新（CVPR2023，ICCV2023等），助力RT-DETR基于ultralytics优化，与YOLO完美结合重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detec
《YOLO小目标检测》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录 AI小怪兽 YOLO小目标检测目标跟踪算法人工智能目标检测 YOLO 深度学习计算机视觉
Yolo小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，带你轻松实现小目标检测涨点重点：通过本专栏的阅读，后续你可以结合自己的小目标检测数据集，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现小目标涨点和创新！！！专栏介绍：✨✨✨解决小目标检测难点并提升小目标检测性能；小目标、遮挡
《YOLOv8魔术师》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录 AI小怪兽 YOLOv8魔术师 YOLO 算法人工智能深度学习目标检测
Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），持续更新，适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！专栏介绍：✨✨✨原创魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新小目标、遮挡物、难样本性能提升持
《YOLOv5/YOLOv7魔术师》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录 AI小怪兽 YOLO 计算机视觉机器学习深度学习人工智能
YOLOv5/YOLOv7魔术师，独家首发创新（原创），持续更新，适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！专栏介绍：✨✨✨原创魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新小目标、遮挡物、难
Electron教程翻译5：创建UI iLester
在Electron应用中，我们使用HTML、CSS和JS来创建用户界面（UserInterface,UI）,因此前端开发的一切技术在这里都可以用上，例如我们可以使用Angular、Backbone、React、Bootstrap和Foundation等来构建应用。你可以使用Bower来管理这些前端开发依赖库，可以用以下命令来安装bower：$npminstall-gbower现在就可以用它来安装前
Backbone.js源码探究 AmazRan
前言你没有看错，的确是backbone。首先谈一谈为什么要在9102年做这个事情？Backbone作为几年前热门的前端MV*框架的老前辈，现在早已被淘汰。但是不妨站在未来回到过去那个时候看一看，以前的编码思路，找一找哪些依然是值得借鉴学习的点，哪些在后来有了新的代替方案，或者说以前没有解决的一些问题现在的流行框架是否已经有了完善解决方案，以一个发展的角度去看事物更替是一件很有意思的事。官网介绍Ba
轻量化分割模型-LEDNet 孤独患者_d589
LEDNet发表于2019年5月，LEDNet采用的是非对称结构的网络来实现实时的语义分割。在编码阶段，编码器采用了resnet作为backbone，每个resnetblock利用通道分离和shuffle操作来降低计算量的同时保证了准确率，另一方面，在解码阶段，采用注意力金字塔网络(APN)来进一步的降低整个网络的复杂性。编码器的核心单元是一个新颖的残差模块(如图1.d所示。模块取名SS-bnt)
机器学习复习（3）——分类神经网络与drop out 不会写代码！！人工智能机器学习复习机器学习算法机器学习神经网络深度学习
完整的神经网络以分类任务为例，神经网络一般包括backbone和head（计算机视觉领域）下面的BasicBlock不是一个标准的backbone,标准的应该是复杂的CNNs构成的Classfier是一个标准的head,其中output_dim表示分类类别，一般写作num_classesimporttorch#导入torch库importtorch.nnasnn#导入torch的神经网络模块imp
开发者关心的那些事圣子足道 ios 游戏编程 apple 支付
我要在app里添加IAP，必须要注册自己的产品标识符（product identifiers）。产品标识符是什么？产品标识符（Product Identifiers）是一串字符串，它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息，标识符只能包含大小写字母（A-Z）、数字（0-9）、下划线（-）、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素，但我们建议你创建标识符时使用
负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比 bijian1013 nginx F5
对于数据流量过大的网络中，往往单一设备无法承担，需要多台设备进行数据分流，而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求，如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number Cwind java Algorithm 题解 LeetCode Math
原题链接：#9 Palindrome Number 要求：判断一个整数是否是回文数，不要使用额外的存储空间难度：简单分析：题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间，O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转，然后与原数字进行比较。注：没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论，例如
画图板的基本实现 15700786134 画图板
要实现画图板的基本功能，除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外，还需要添加鼠标监听器，和接口实现。首先，需要显示一个JFrame界面： public class DrameFrame extends JFrame { //显示
linux的ps命令被触发 linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照，就是执行ps命令的那个时刻的那些进程，如果想要动态的显示进程信息，就可以使用top命令。要对进程进行监测和控制，首先必须要了解当前进程的情况，也就是需要查看当前进程，而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
Android 音乐播放器下一曲连续跳几首歌肆无忌惮_ android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调 player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() { @Override public void onCompletion(MediaPlayer mp) { mp.reset(); Log.i("H
java导出txt文件的例子知了ing java servlet
代码很简单就一个servlet,如下： package com.eastcom.servlet; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URLEncoder; import java.sql.Connection; import java.sql.Resu
Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度矮蛋蛋 scala sbt
原文地址： http://segmentfault.com/a/1190000002894524 sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库 wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip 解压r
phantomjs安装(linux，附带环境变量设置) ，以及casperjs安装。 alleni123 linux spider
1. 首先从官网 http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包，解压缩到/root/phantomjs文件夹。 2. 安装依赖 sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6 3. 配置环境变量 vi /etc/profil
JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream，字节流的打包输出百合不是茶 java核心思想 JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中，数据的保存是基本，如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的，JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一，在保存数据中也有自己独特的一面，字节流和字符流 1，字节流是由字节构成的，字符流是由字符构成的字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流类 FileInputStream
Spring基础实例（依赖注入和控制反转） bijian1013 spring
前提条件：在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架，并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口 package com.bijian.spring.base3; public interface Weapon { void kil
HR看重的十大技能 bijian1013 提升能力 HR 成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度，也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标，拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是，由于经济发展前景不确定，掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。　　一、解决问题的能力　　每天，我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
【Thrift一】Thrift编译安装 bit1129 thrift
什么是Thrift The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件 bit1129 mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在）牵头开发的。开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的（使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景）,因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计，然后将计算结果
nginx定制500，502，503，504页面 ronin47 nginx　错误显示
server { listen 80; error_page 500/500.html; error_page 502/502.html; error_page 503/503.html; error_page 504/504.html; location /test {return502;}} 配置很简单，和配
java-1.二叉查找树转为双向链表 bylijinnan 二叉查找树
import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class BSTreeToLinkedList { /* 把二元查找树转变成排序的双向链表题目：输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。 10 / \ 6 14 / \
Netty源码学习-HTTP-tunnel bylijinnan java netty
Netty关于HTTP tunnel的说明： http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description 这个说明有点太简略了一个完整的例子在这里： https://github.com/bylijinnan
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别 coder_xpf jquery json map val()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别数据库查询出来的map有一个字段为空通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map)： {"one":"1","two":"nul
Hibernate缓存总结 cuishikuan 开源 ssh javaweb hibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存？ Hibernate是一个持久层框架，经常访问物理数据库。为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高应用程序的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。二、Hibernate缓存原理是怎样的？ Hibernate缓存包括两大类：Hib
CentOs6 dalan_123 centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块：yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果 dcj3sjt126com JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术，它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果，改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱：推特(twitter)，后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术，于是靠滚动浏览器滚动条
ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明 dcj3sjt126com imagebutton
在ImageButton中载入图片后，很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观，其实解决这个问题有两种方法一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如：android:background="@drawable/XXX" 第二种方法就是将ImageButton背景改为透明，这个方法更常用在XML里； <ImageBut
JSP之c:foreach eksliang jsp forearch
原文出自：http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html <c:forEach>标签用于通用数据循环，它有以下属性属性描述是否必须缺省值 items 进行循环的项目否无 begin 开始条件否 0 end 结束条件否集合中的最后一个项目 step 步长否 1
Android实现主动连接蓝牙耳机 gqdy365 android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型，这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。大致可以分三步：一、扫描蓝牙设备： 1、注册并监听广播： BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED BluetoothDevice.ACTION_FOUND BluetoothAdapter.ACTION_DIS
android学习轨迹之四：org.json.JSONException: No value for hyz301 json
org.json.JSONException: No value for items 在JSON解析中会遇到一种错误，很常见的错误 06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
干货分享：从零开始学编程系列汇总 justjavac 编程
程序员总爱重新发明轮子，于是做了要给轮子汇总。从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏) 从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线) 从零开始写JavaScript框架 (图灵社区) 从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 ) 从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志) 从零开始编写网络游戏
jquery-autocomplete 使用手册 macroli jquery Ajax 脚本
jquery-autocomplete学习一、用前必备官方网站：http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/ 当前版本：1.1 需要JQuery版本：1.2.6 二、使用 <script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改超声波 oracle plsql
　　在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库，常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错，什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
数据仓库数据模型之：极限存储--历史拉链表 superlxw1234 极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求： 1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态，比如，查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大，比如，总共有10
10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理 wiselyman spring mvc
10.1 全局异常处理使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理; 使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围 10.2 演示演示控制器 package com.wisely.web; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.spring

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