BackBone简介

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 YOLO python 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
书其实只有三类西蜀石兰类
一个人一辈子其实只读三种书，知识类、技能类、修心类。知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍，我一直不太乐意去读，因为单纯的知识是没法做事的，就像知道地球转速是多少一样（我肯定不知道），这种所谓的知识，除非用到，普通人掌握了完全是一种负担，维基百科能找到的东西，为什么去记忆？知识类的书，每个方面都涉及些，让自己显得不那么没文化，仅此而已。社会认为的学识渊博，肯定不是站在
《TCP/IP 详解，卷1：协议》学习笔记、吐槽及其他 bylijinnan tcp
《TCP/IP 详解，卷1：协议》是经典，但不适合初学者。它更像是一本字典，适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好： http://pcvr.nl/tcpip/ 下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正： 1.
Linux—— 静态IP跟动态IP设置 eksliang linux IP
一.在终端输入 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 静态ip模板如下： DEVICE="eth0" #网卡名称 BOOTPROTO="static" #静态IP（必须） HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址 IPV6INIT=&q
Informatica update strategy transformation 18289753290
更新策略组件：标记你的数据进入target里面做什么操作，一般会和lookup配合使用，有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中，rejected row是输出在错误文件里，不想看到reject输出，将错误输出到文件，因为有时候数据库原因导致某些column不能update，reject就会output到错误文件里面供查看，在workflow的
使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载，造成假死状态酷的飞上天空 request
现象就是：程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix 连接地址如下http://twistedmatrix.
利用预测分析技术来进行辅助医疗蓝儿唯美医疗
2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着什么。克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
java 线程(一)：基础篇 DavidIsOK java 多线程线程
&nbs
Tomcat服务器框架之Servlet开发分析 aijuans servlet
最近使用Tomcat做web服务器，使用Servlet技术做开发时，对Tomcat的框架的简易分析：疑问：为什么我们在继承HttpServlet类之后，覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后，该方法会自动被Tomcat服务器调用，doGet方法的参数有谁传递过来？怎样传递？分析之我见： doGet方法的
揭秘玖富的粉丝营销之谜与小米粉丝社区类似 aoyouzi 揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。　　近日，一直坚持微信粉丝营销
Java web的会话跟踪技术百合不是茶 url会话 Cookie会话 Seession会话 Java Web 隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点会话:多次请求与响应的过程 1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术格式:传一个参数的 url?名=值传两个参数的 url?名=值 &名=值关键代码
web.xml之Servlet配置 bijian1013 java web.xml Servlet配置
定义： <servlet> <servlet-name>myservlet</servlet-name> <servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class> <init-param> <param-name>
利用svnsync实现SVN同步备份 sunjing SVN 同步 E000022 svnsync 镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库 svnadmin create test 2. 创建pre-revprop-change文件 cd test/hooks/ cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change 3. 修改pre-revprop-
【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性 bit1129 mongodb
本系列文章结合MongoDB，探讨分布式数据库的数据一致性，这个系列文章包括：数据一致性概述与CAP 最终一致性(Eventually Consistency) 网络分裂(Network Partition)问题多数据中心(Multi Data Center) 多个写者(Multi Writer)最终一致性一致性图表(Consistency Chart) 数据
Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法白糖_ Flash
问题背景：项目使用的是Anychart图表组件，渲染出来的图是Flash的，往往一个页面有时候会有多个flash图，而需求是让我们做一个打印预览和打印功能，让多个Flash图在一个页面上打印出来。那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素，然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果，结果让人大跌眼镜：Flash是
Window 80端口被占用 WHY? bozch 端口占用 window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候，会提示80端口已经被其他软件占用，那一般又会有那些软件占用这些端口呢？下面坐下总结： 1、web服务器是最经常见的占用80端口的，例如：tomcat , apache , IIS , Php等等； 2
编程之美-数组的最大值和最小值-分治法（两种形式） bylijinnan 编程之美
import java.util.Arrays; public class MinMaxInArray { /** * 编程之美数组的最大值和最小值分治法 * 两种形式 */ public static void main(String[] args) { int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23}; int[]
Perl正则表达式 chenbowen00 正则表达式 perl
首先我们应该知道 Perl 程序中，正则表达式有三种存在形式，他们分别是：匹配：m/<regexp>;/ （还可以简写为 /<regexp>;/ ，略去 m）替换：s/<pattern>;/<replacement>;/ 转化：tr/<pattern>;/<replacemnt>;
[宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢? comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........ &
Oracle Profile 使用详解 daizj oracle profile 资源限制
Oracle Profile 使用详解转一、目的： Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制，使用Create Profile命令创建一个Profile，用它来实现对数据库资源的限制使用，如果把该profile分配给用户，则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。二、条件：创建profile必须要有CREATE PROFIL
How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis dengkane elasticsearch Lucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams. HipChat started in an unusual space, one you might not
循环小示例，菲波拉契序列，循环解一元二次方程以及switch示例程序 dcj3sjt126com c 算法
# include <stdio.h> int main(void) { int n; int i; int f1, f2, f3; f1 = 1; f2 = 1; printf("请输入您需要求的想的序列："); scanf("%d", &n); for (i=3; i<n; i
macbook的lamp环境 dcj3sjt126com lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf /Library/WebServer/Documents 是默认的网站根目录重启Mac上的Apache服务这个命令很早以前就查过了，但是每次使用的时候还是要在网上查：停止服务：sudo /usr/sbin/apachectl stop 开启服务：s
java ArrayList源码下 shuizhaosi888 ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64 JavaSE7 ArrayList源码上：http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890 /** * 从这个列表中移除所有c中包含元素 */ public boolean removeAll(Collection<?> c) {
Spring Security（08）——intercept-url配置 234390216 Spring Security intercept-url 访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置目录 1.1 指定拦截的url 1.2 指定访问权限 1.3 指定访问协议 1.4 指定请求方法 1.1 &n
Linux环境下的oracle安装 jayung oracle
linux系统下的oracle安装本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production)，本文基于各种网络资料精心整理而成，共享给有需要的朋友。如有问题可联系：QQ：52-7
hotspot虚拟机 leichenlei java HotSpot jvm 虚拟机文档
JVM参数 http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html JVM工具 http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html JVM垃圾回收 http://www.oracle.com
读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活” noaighost Web node.js
读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活” 眼里的Node.JS 初初接触node是一年前的事，那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序，想必每个码农都会经历这个月经性的问题：微信用什么语言写的？facebook为什么推荐系统这么智能，用什么语言写的？dota2的外挂这么牛逼，用什么语言写的？……用什么语言写这句话，困扰人也是阻碍
快速开发Android应用 rensanning android
Android应用开发过程中，经常会遇到很多常见的类似问题，解决这些问题需要花时间，其实很多问题已经有了成熟的解决方案，比如很多第三方的开源lib，参考 Android Libraries 和 Android UI/UX Libraries。编码越少，Bug越少，效率自然会高。但可能由于根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因，这些成熟的解决
理解Java中的弱引用 tomcat_oracle java 工作面试
　不久之前，我面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说，“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗？”，如果面试者这样说，“嗯，是不是垃圾回收有关的？”，我就会基本满意了，我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。　　然而事与愿违，我很吃惊的发现，在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中，居然只有两个人知道弱引用的存在，但是在这两个人之中只有一个人真正了
标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签 xshdch jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202 关于<c:out value=""/>标签的使用，其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符，直接显示不在浏览器上面进行解析)，当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml，这样就能在浏览器上解析html标签， &nb

BackBone简介

你可能感兴趣的:(BackBone)