- 博客摘录「 yolo 11从原理、创新点、训练到部署(yolov11代码+教程)」2025年4月28日
G.547
笔记
2.1新的Backbone设计YOLOv11引入了一个改进的Backbone网络架构,采用了CSPNet(CrossStagePartialNetwork)的升级版。CSPNet的引入使得YOLOv11在计算量相对较低的情况下能够更有效地提取深度特征,从而提高模型的表达能力。具体来说,CSPNet通过将特征图进行部分跨层连接,减少了冗余梯度信息,提高了模型的学习效率和泛化能力。2.2SPPF(Sp
- 【语义分割专栏】4:deeplab系列实战篇(附上完整可运行的代码pytorch)
fouen
语义分割pytorch人工智能python计算机视觉深度学习
文章目录前言Deeplab系列全流程代码模型搭建(model)backbone的搭建Deeplabv1Deeplabv2Deeplabv3Deeplabv3+数据处理(dataloader)评价指标(metric)训练流程(train)模型测试(test)效果图结语前言Deeplab系列原理篇讲解:【语义分割专栏】4:deeplab系列原理篇_deeplab系列详解-CSDN博客代码地址,下载可复
- 考场/工厂违规用机难捕捉?3维度优化方案部署成本直降40%
2501_92487762
视觉检测计算机视觉算法目标检测
开篇痛点工业场景中传统玩手机识别面临三重挑战:小目标检测(手机平均像素占比<0.5%)、遮挡干扰(人手/物体遮挡率超60%)、实时性要求(需200ms内响应)。某安检企业反馈,开源YOLOv5在车间场景误报率高达34%。技术解析:双流特征融合架构陌讯算法创新性融合双路径特征(图1):#陌讯核心代码逻辑(简化版)defdual_path_fusion(backbone):shallow_path=C
- 安防监控漏报频发?陌讯实时检测算法实测召回率98%
2501_92487721
目标跟踪计算机视觉人工智能算法
一、开篇痛点:安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下,传统YOLO系列算法常出现漏检(FN)和误检(FP)。某安防厂商测试数据显示:当目标像素<50×50时,开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析:陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性:动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积(DeformableConv),公式表示为:y(p)=
- 万字长文详解YOLOv8 yaml 文件,结合模型输出的网络结构图分析Parameters /backbone/head以及三者的数学关联
YOLO大师
YOLO论文阅读
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO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:YOLO基础解析+创新改进+实战案例之前写过一篇YOLOv8yaml配置文件逐层的解析:结合YOLOv8源码逐层解读yaml文件的配置,本文主要从整体的角度去解析yaml。YOLOv8模型YOLOv8提供了非常多的模型,详见:https:
- 万字长文带你搞懂yolov5和yolov8以及目标检测相关面试
起个别名
C++YOLO目标检测目标跟踪
一、与yoloV4相比,yoloV5的改进输入端:在模型训练阶段,使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络:使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络:在Backbone和最后的Head输出层之间插入FPN_PAN结构Head输出层:训练时的损失函数GIOU_Loss,预测筛选框的DIOU_nms二、yolov5网络结构预处理在模型预处理阶段,使用了Mosaic数据增强
- 《中国电信运营商骨干网:历史、现状与未来演进》系列 第一篇:中国骨干网全景图:一级运营商与专用网络的演进
老马爱知
通信网络#电信运营商网络骨干网电信运营商网络架构数字基础设施互联网科普
一、引言:骨干网——国家“信息大动脉”在当今数字经济蓬勃发展的时代,信息网络已成为国家基础设施的核心组成部分。而在这张错综复杂的信息大网中,骨干网(BackboneNetwork)扮演着“
- YOLOv11 改进策略 | GFPN:超越 BiFPN,跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔
YOLOv11改进策略|GFPN:超越BiFPN,跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔!介绍颈部网络(Neck)在目标检测任务中扮演着至关重要的角色,它负责有效地融合来自骨干网络(Backbone)不同层级的特征图,为检测头部(Head)提供包含丰富语义和空间信息的多尺度特征。FPN、PANet和BiFPN等结构是特征金字塔融合的代表。BiFPN作为其中的佼佼者,通过双向连接和加权融合取得了优异的性能。
- 【2024 CVPR-Backbone】RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective
无敌悦悦王
文献阅读cnn人工智能神经网络计算机视觉图像处理python深度学习
摘要近期,轻量级视觉Transformer(ViT)在资源受限的移动设备上表现出比轻量级卷积神经网络(CNN)更优异的性能和更低的延迟。研究人员已发现轻量级ViT与轻量级CNN之间存在许多结构关联,但二者在模块结构、宏观和微观设计上的显著架构差异尚未得到充分研究。本研究从ViT视角重新审视轻量级CNN的高效设计,并强调其在移动设备上的应用前景。具体而言,我们通过整合轻量级ViT的高效架构设计,逐步
- 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
- Odoo OWL 框架深度研究(VIP10万字版)
源力祁老师
odoo开发实践学习方法开发语言前端
一、核心理念、架构定位与实践价值前言:为什么需要一份新的前端框架?在Odoo的漫长发展历程中,其前端部分长期依赖于一个基于Backbone.js的自定义Widget系统。这个系统在当时是有效的,但随着前端技术的飞速发展(以React,Vue,Svelte等框架为代表),其固有的命令式编程、手动DOM操作和复杂的继承体系等问题,逐渐成为制约开发效率和应用性能的瓶颈。为了彻底解决这些历史遗留问题,并拥
- 人像抠图学习笔记
AI算法网奇
人脸识别深度学习宝典深度学习神经网络自动驾驶
目录RobustVideoMatting实时视频抠图Modnet预测脚本人脸分割BiseNetV2MODNetu2net:MODNet方法RobustVideoMatting实时视频抠图Modnet预测脚本Modnet效果有时比RobustVideoMatting好,在衣服分割时,backbone是mobilev2gpu512*512速度22ms。importosimportsysimportar
- 目标检测neck经典算法之FPN的源码实现
ZzzZ31415926
目标检测算法人工智能图像处理计算机视觉深度学习python
┌────────────────────────────────────────────────────┐│初始化构造(__init__)│└────────────────────────────────────────────────────┘↓【1】参数保存+基础配置断言↓【2】判断使用哪些backbone层(start→end)↓【3】判断是否添加额外输出(extraconv)↓【4】构
- YOLOV8模型优化-选择性视角类别整合模块(SPCI):遥感目标检测的注意力增强模型详解
清风AI
YOLO算法魔改系列深度学习算法详解及代码复现计算机视觉算法目标跟踪人工智能计算机视觉YOLOpython目标检测深度学习
一、研究背景与挑战随着卫星和无人机技术的普及,高分辨率遥感影像为城市规划、灾害监测等领域提供了海量数据。然而,遥感目标检测面临三大难题:尺度剧变:目标尺寸从几米到几百米不等(如飞机vs油罐)密集分布:港口/机场等场景存在大量密集目标背景干扰:自然/人造景观交织导致语义混淆现有方法如YOLOv8虽在通用目标检测表现优异,但在遥感场景存在以下局限:Backbone缺乏显式的多尺度特征融合机制传统注意力
- YOLOv5 模型结构详解
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习
✅YOLOv5模型结构详解以下是以YOLOv5的最小版本yolov5s为例的模型结构(来自Ultralytics/yolov5官方实现):输入图像大小:640×640×3YOLOv5s的完整模型结构(来自models/yolov5s.yaml)#YOLOv5smodelbackbone:#[from,number,module,args][[-1,1,'Conv',[64,6,2,2]],#0-P
- 深度学习 backbone,neck,head网络关键组成
SLAM必须dunk
深度学习人工智能
在深度学习,尤其是计算机视觉任务中,backbone(骨干网络),neck(颈部),head(头部)是网络的关键组成部分,各自承担了不同的功能:1,总署:Backbone,译作骨干网络,主要指用于特征提取的,已在大型数据集(例如ImageNet|COCO等)上完成预训练,拥有预训练参数的卷积神经网络,例如:ResNet-50、Darknet53等;Head,译作检测头,主要用于预测目标的种类和位置
- YOLOv12改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块 对A2C2f进行二次创新
Limiiiing
YOLOv12改进专栏YOLOv12深度学习目标检测计算机视觉
一、本文介绍本文记录的是利用空间自适应特征调制模块SAFM优化YOLOv12的目标检测方法研究。SAFM通过更好地利用特征信息来实现模型性能和效率的平衡。本文通过二次创新A2C2f,能够动态选择代表性特征,并结合局部上下文信息,提升模型的检测精度。专栏目录: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专栏地址:YOLOv
- YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块 对 C2fCIB 、PSA 进行二次创新
Limiiiing
YOLOv10改进专栏YOLO深度学习目标检测计算机视觉
一、本文介绍本文记录的是利用空间自适应特征调制模块SAFM优化YOLOv10的目标检测方法研究。SAFM通过更好地利用特征信息来实现模型性能和效率的平衡。本文通过二次创新C2fCIB、PSA,能够动态选择代表性特征,并结合局部上下文信息,提升模型的检测精度。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、Neck、检测头等全方位改进专栏地址:
- 2015-5-10分享的PDF
qq2011705918
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
- YOLOv12改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO
Limiiiing
YOLOv12改进专栏YOLO目标检测深度学习计算机视觉
一、本文介绍Hyper-YOLO是一种创新的目标检测模型,将超图计算集成到YOLO架构中,以捕捉视觉特征之间复杂的高阶相关性,从而提升目标检测性能。本文记录如何将Hyper-YOLO模型与YOLOv12结合。专栏目录: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专栏地址:YOLOv12改进专栏——以发表论文的角度,快速准
- YOLOv10改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO
Limiiiing
YOLOv10改进专栏YOLO计算机视觉目标检测深度学习
一、本文介绍Hyper-YOLO是一种创新的目标检测模型,将超图计算集成到YOLO架构中,以捕捉视觉特征之间复杂的高阶相关性,从而提升目标检测性能。本文记录如何将Hyper-YOLO模型与YOLOv10结合。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、Neck、检测头等全方位改进专栏地址:YOLOv10改进专栏——以发表论文的角度,快速准
- 【目标检测】backbone究竟有何关键作用?
猫天意
目标检测目标检测人工智能计算机视觉CV
backbone的核心在于能为检测提供若干种感受野大小和中心步长的组合,以满足对不同尺度和类别的目标检测。
- 目标检测模型的主要组成部分
asdfg1258963
目标检测_ai目标检测人工智能计算机视觉
目标检测模型通常由以下几个主要部分组成:1.主干网络(Backbone)主干网络是目标检测模型的核心部分,负责从输入图像中提取特征。常见的主干网络包括:卷积神经网络(CNN):如ResNet、VGG、MobileNet等。它们通过多层卷积操作提取图像的多层次特征。Transformer架构:如VisionTransformer(ViT)及其变体,通过自注意力机制提取全局特征。主干网络的输出是一个特
- 【目标检测】检测网络中neck的核心作用
猫天意
目标检测人工智能计算机视觉CV基础
1.neck最主要的作用就是特征融合,融合就是将具有不同大小感受野的特征图进行了耦合,从而增强了特征图的表达能力。2.neck决定了head的数量,进而潜在决定了不同尺度样本如何分配到不同的head,这一点可以看做是将整个网络的多尺度目标学习的负担,分散到了多个层级的特征图上。3.neck将来自于backbone上的多个层级的特征图进行融合加工,增强其表达能力的同时,输出加工后并具有相同宽度的特征
- 目标检测:Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection【方法解读】
沉浸式AI
《AI与SLAM论文解析》目标检测人工智能计算机视觉深度学习算法论文解读
可以查看B站视频(讲的很详细,对照下文内容进行视频观看,效果更佳):(1)DeformableDETR|1、Abstract算法概述(2)DeformableDETR|2、backbone、MultiHeadAttention公式讲解(3)DeformableDETR|3、DeformableAttention、MSDeformAttention、流程讲解摘要DETR最近被提出以消除许多手工设计的
- RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| ICLR-2023 替换骨干网络为:RevCol 一种新型神经网络设计范式
Limiiiing
RT-DETR改进专栏深度学习目标检测RT-DETR计算机视觉
一、本文介绍本文记录的是基于RevCol的RT-DETR目标检测改进方法研究。RevCol是一种新型神经网络设计范式,它由多个子网(列)及多级可逆连接构成,正向传播时特征逐渐解缠结且保持信息。可逆变换借鉴可逆神经网络思想,设计多级可逆单元用于解决模型对特征图形状的限制以及与信息瓶颈原则的冲突。本文将其应用到RT-DETR中,并配置了原论文中的revcol_tiny、revcol_small、rev
- YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制
Limiiiing
YOLOv9改进专栏计算机视觉深度学习YOLO目标检测
一、本文介绍本文记录的是基于CAA注意力模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。在远程遥感图像或其他大尺度变化的图像中目标检测任务中,为准确提取其长距离上下文信息,需要解决大目标尺度变化和多样上下文信息时的不足的问题。CAA能够有效捕捉长距离依赖,并且参数量和计算量更少。专栏目录:YOLOv9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
- 2、YOLOv12架构解析:速度与精度的艺术
进取星辰
YOLO
前言:拆解YOLO的"超级大脑"还记得我们上篇文章用5行代码实现的物品检测吗?今天我要带你走进YOLOv12的"大脑",看看这个闪电侠是如何思考的!想象一下:当你走进一家咖啡馆时,你的大脑会:快速扫描整个场景(Backbone)注意到重要区域:柜台、座位区(Neck)精确识别:拿铁咖啡、巧克力蛋糕(Head)YOLOv12的工作方式惊人地相似!下面我们就来拆解这套视觉感知系统:1.整体架构:从三明
- 探秘BERT与VITS2的完美融合:Bert-VITS2,跨语言语音合成新纪元
郑微殉
探秘BERT与VITS2的完美融合:Bert-VITS2,跨语言语音合成新纪元Bert-VITS2vits2backbonewithmultilingual-bert项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/Bert-VITS2一、项目介绍Bert-VITS2,如其名,是一个融合了多语言预训练模型——BERT与新一代文本到语音(Text-to-Speech,TT
- 基于RT-DETR的YOLOv8目标检测框架优化及其应用前景
向哆哆
YOLO创新涨点系列YOLO目标检测人工智能yolov8
文章目录什么是RT-DETR?一、YOLOv8与RT-DETR检测头的结合YOLOv8架构概述代码实例:YOLOv8与RT-DETR检测头的集成1.引入必要的库2.YOLOv8Backbone(特征提取)3.RT-DETR检测头4.集成YOLOv8Backbone与RT-DETR头5.模型训练与评估二、YOLOv8与RT-DETR检测头的结合:进一步的优化与调优1.数据增强与多尺度训练数据增强技术
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l