- 【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
- 论文:SOLO: Segmenting Objects by Locations
小仙女呀灬
图像分割计算机视觉机器学习人工智能
作者摘要我们提出了一种新的、非常简单的实例分割方法。与许多其他密集预测任务(例如语义分割)相比,任意数量的实例使实例分割更具挑战性。为了预测每个实例的掩码,主流方法要么遵循“先检测后分割”策略(例如,MaskR-CNN),要么先预测嵌入向量,然后使用聚类技术将像素分组到单个实例中。我们通过引入“实例类别”的概念,从全新的角度看待实例分割的任务,它根据实例的位置和大小为实例中的每个像素分配类别,从而
- 深度学习在环境感知中的应用:案例与代码实现
让机器学会“看”世界:深度学习如何赋能环境感知?关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人,到智能机器人避开障碍物,再到城市监控系统检测异常,所有智能系统都需要先“理解”环境,才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取,难以应对复杂场景;而深度学习通过数据驱动的方式,让机器从大量数据中自动
- BEV+Transformer
Monkey PilotX
自动驾驶transformer深度学习人工智能
在自动驾驶系统中,BEV(Bird’sEyeView)+Transformer主要应用于感知与环境建图(Perception&SceneUnderstanding)环节,尤其是在多传感器融合、目标检测、语义分割、轨迹预测等任务中。在自动驾驶中的关键应用场景应用环节BEV+Transformer的作用感知(Perception)多摄像头图像融合成BEV视角,进行目标检测、语义分割预测(Predict
- RAG实战指南 Day 11:文本分块策略与最佳实践
在未来等你
RAG实战指南RAG检索增强生成文本分块语义分割文档处理NLP人工智能
【RAG实战指南Day11】文本分块策略与最佳实践文章标签RAG,检索增强生成,文本分块,语义分割,文档处理,NLP,人工智能,大语言模型文章简述文本分块是RAG系统构建中的关键环节,直接影响检索准确率。本文深入解析5种主流分块技术:1)固定大小分块的实现与调优技巧;2)基于语义的递归分割算法;3)文档结构感知的分块策略;4)LLM增强的智能分块方法;5)多模态混合内容处理方案。通过电商知识库和科
- 语义分割模型的轻量化与准确率提升研究
pk_xz123456
仿真模型深度学习算法transformer深度学习人工智能算法数据结构
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一,它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展,语义分割模型在多个领域得到了广泛应用,如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而,现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战:模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上,以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
- 初始CNN(卷积神经网络)
超龄超能程序猿
机器学习cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)作为深度学习的重要分支,在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁,还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别,背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前,传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征,例如使用SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)等算法。这些
- ConvNeXT:面向 2020 年代的卷积神经网络
摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer(ViT)的引入,ViT很快取代了ConvNet,成为图像分类任务中的最新最强模型。然而,vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer(如SwinTransformer)重新引入了若干ConvNet的先验知识,使Transformer成为实用的通用视觉
- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
小白熊XBX
机器学习机器学习python逻辑回归
Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
[email protected]科研辅导、知识付费答疑、个性化定制
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- 【深度学习加速探秘】Winograd 卷积算法:让计算效率 “飞” 起来
heimeiyingwang
算法深度学习算法人工智能
一、为什么需要Winograd卷积算法?从“卷积计算瓶颈”说起在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。然而,卷积操作作为CNN的核心计算单元,其计算量巨大,消耗大量的时间和计算资源。随着模型规模不断增大,传统卷积算法的计算效率成为限制深度学习发展的一大瓶颈。Winograd卷积算法的出现,犹如一把利刃,直击传统卷积计算的痛点。它通过巧妙的数学变换,大幅
- 基于深度学习的智能图像语义分割系统:技术与实践
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习人工智能python分类音视频机器学习sklearn
前言图像语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务,其目标是将图像中的每个像素分配到预定义的语义类别中。这一技术在自动驾驶、医学影像分析、机器人视觉等多个领域有着广泛的应用。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)及其变体,为图像语义分割带来了显著的改进。本文将详细介绍基于深度学习的智能图像语义分割系统的原理、实现方法以及实际应用案例。一、图像语义分割的基本概念1.1什么是图像语义分割?图
- [论文阅读]PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers
颜笑晏晏
论文阅读
1.摘要双分支网络结构已显示出其对实时语义分割任务的效率性和有效性。然而,低级细节和高级语义的直接融合将导致细节特征容易被周围上下文信息淹没,即本文中的超调(overshoot),这限制了现有两个分支模型的准确性的提高。在本文中,我们在卷积神经网络(CNN)和比例积分微分(PID)控制器之间架起了桥梁,并揭示了双分支网络只是一个比例积分(PI)控制器,当然也会存在类似的超调问题。为了解决这个问题,
- 【GitHub开源项目实战】DINOv2 自监督视觉模型深度解构:多任务零微调性能与多分辨率表征架构解析
观熵
GitHub开源项目实战github开源架构人工智能
DINOv2自监督视觉模型深度解构:多任务零微调性能与多分辨率表征架构解析关键词DINOv2、自监督视觉模型、ViT、多分辨率表示、语义分割、深度估计、Zero-shot、图像表示学习、OpenCLIP替代、MetaAI摘要DINOv2是由MetaAIResearch推出的下一代自监督视觉基础模型,在保持不依赖人工标签的前提下,显著提升了多任务性能,尤其在语义分割、图像分类、深度估计等下游任务中超
- python批量修改xml文件
爱上答复
xml
计算机视觉领域是当下比教热门的一个研究领域,包括目标检测,实例分割,语义分割等,不可避免会涉及到xml文件的修改,如果一两个文件的话,修改起来还算简答,但是实际情况中,远不止一个文件,且一个文件中也会包含多组属性。所以直接上代码,我习惯用pycharm编辑器来实现。importxml.dom.minidomforiinrange(0,100,5):path1="xxx"+str(i)+".xml"
- 鸿蒙开发实战之Image Kit重构美颜相机图像处理管线
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一、核心能力突破通过ImageKit实现三大技术革新:硬件加速处理4K图像处理延迟降至16ms(NPU+GPU协同)支持10bitHDR管线(BT.2020色域)AI增强算法实时皮肤质感分析(98%毛孔保留率)智能背景重构(语义分割精度±1像素)跨平台一致性相同算法在麒麟/骁龙平台输出差异{updatePreview(result);});//超分辨率重建image.superResolution
- 【语义分割专栏】3:Segnet原理篇
fouen
语义分割人工智能计算机视觉深度学习神经网络pytorch
文章目录前言背景介绍Segnet核心剖析池化索引(poolingIndices)其他细节编码器解码器的对称结构Segnet模型代码结语参考资料前言本篇文章收录于语义分割专栏,如果对语义分割领域感兴趣的,可以去看看专栏,会对经典的模型以及代码进行详细的讲解哦!其中会包含可复现的代码!带大家深入语义分割的领域,将从原理,代码深入讲解,希望大家能从中有所收获,其中很多内容都包含着自己的一些想法以及理解,
- COCO-Stuff数据集:基于YOLOv5的多类别目标检测与分割实现
YOLO实战营
深度学习YOLO实战项目YOLO目标检测人工智能无人机计算机视觉数据挖掘ui
一、引言随着计算机视觉领域的不断发展,目标检测和语义分割已经成为深度学习中的两个关键任务。COCO-Stuff是一个包含多达172个类别的大型数据集,用于训练和评估计算机视觉算法。与传统的COCO数据集不同,COCO-Stuff不仅包含常见的物体检测任务,还增加了诸如“天空”、“树木”和“路面”等场景理解任务。通过对这个数据集的处理与利用,我们可以构建一个更加丰富的目标检测与语义分割系统。本博客将
- 深度学习之路——CNN卷积神经网络详解
DeepLinkDeepLink
Ai深度学习cnn人工智能
深度学习之路——CNN卷积神经网络详解前言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)作为深度学习领域的基础模型,推动了人工智能在图像、视频等方向的爆炸式发展。无论是图像分类、目标检测,还是语义分割、自动驾驶,CNN几乎无处不在。本文将带你系统了解CNN的基本原理、结构组成、常用网络、应用场景及简单代码实现。1.什么是CNN?CNN是一类专门处理类似网格结构数据(如
- 【仿生系统】qwen的仿生机器人解决方案
DFminer
机器人
收到完整需求后,我将从系统架构设计、算法实现路径、训练方法三个维度为您构建完整的仿生机器人解决方案。以下是分阶段实施方案:一、核心系统架构设计(模块化可进化架构)1.多模态感知引擎-视觉子系统:YOLOv8+SAM组合实现实时物体检测+场景语义分割-听觉子系统:Whisper+SpeakerEmbedding+情感识别三重处理-语言理解:基于LLaMA3的增量式语义解析(IncrementalPa
- 相机--RGB相机
猿饵块
数码相机
教程RGB--深度相机--激光雷达RGB相机原理:仅捕获红(R)、绿(G)、蓝(B)三通道的彩色图像,输出2D像素矩阵,无深度信息。核心作用:2D视觉任务:目标检测、图像分类、语义分割(如YOLO、ResNet)。优点:成本低:单传感器,硬件简单(如普通手机摄像头)。缺点:无深度信息:需额外算法或传感器获取3D数据。RGB相机和单目相机定义区别名称定义角度典型输出是否包含深度信息RGB相机数据格式
- 自动驾驶可行驶区域划分综述
吃旺旺雪饼的小男孩
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
可行使区域划分1.数据采集与融合的深度解析1.1传感器类型与数据特性1.2多传感器融合方法2.环境感知与特征提取的细节2.1车道线检测技术2.2道路边界识别2.3障碍物检测与区域划分3.可行驶区域划分的实现3.1语义分割与几何建模3.2动态场景处理4.路径规划与决策的细节4.1局部路径规划4.2全局路径规划5.关键技术挑战的深入分析5.1复杂场景处理5.2实时性与计算优化5.3安全与冗余设计6.典
- 深度学习在建筑物提取中的应用综述
一瞬祈望
数据集深度学习人工智能
深度学习在建筑物提取中的应用综述目录深度学习在建筑物提取中的应用综述@[toc](目录)深度学习在建筑物提取中的应用综述一、建筑物提取简介二、深度学习方法分类1.语义分割(SemanticSegmentation)2.实例分割(InstanceSegmentation)3.边界感知分割(Boundary-awareSegmentation)4.多模态融合方法三、主流建筑物提取公开数据集及分析四、数
- 使用paddleX进行目标检测详解
狸不凡
机器学习深度学习神经网络
前言使用百度开源的paddleX工具,我们可以很容易快速训练出使用我们自己标注的数据的目标检测,图像分类,实例分割,语义分割的深度网络模型,本文,主要记录如何全流程使用pddleX来训练一个简单用于检测猫狗ppyolo_tiny模型。(一)数据准备这里的图片,我们直接在百度图片上搜索“猫狗”,随机下载10张图片,存到“JPEGImages文件夹”里。(二)使用labelme标注工具进行标注(1)l
- 高精地图与SLAM:依赖停车场高精地图提供结构信息,结合SLAM(同步定位与地图构建)技术实现实时定位与导航
百态老人
人工智能机器学习算法
基于现有资料,截至2025年3月1日,高精地图与SLAM技术在停车场场景中的结合应用主要体现在以下几个方面:1.SLAM的实时定位与增量地图构建SLAM技术通过激光雷达、摄像头、IMU等传感器实时采集环境特征(如停车场内的柱子、停车线、减速带等),并利用算法(如GraphSLAM、EKF、视觉语义分割)进行匹配定位,同时构建增量式地图。这种能力使得车辆即使初次进入未知停车场,也能在无GNSS信号的
- PaddleX 使用案例
非小号
AIscikit-learnpytorch人工智能python机器学习
以下是PaddleX的典型使用案例,涵盖图像分类、目标检测和语义分割三大场景,展示其从数据准备到模型部署的全流程:案例1:图像分类-垃圾分类识别场景:识别可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾四类图片。步骤1:数据准备与标注#1.创建项目目录mkdirgarbage_classification&&cdgarbage_classification#2.下载示例数据集(约2000张图片,4分类)w
- 飞桨(PaddlePaddle)在机器学习全流程(数据采集、处理、标注、建模、分析、优化)
非小号
AIpaddlepaddle机器学习人工智能
以下是飞桨(PaddlePaddle)在机器学习全流程(数据采集、处理、标注、建模、分析、优化)中常用的模型、函数及工具链,结合其生态特点分类说明:一、数据采集与标注1.数据采集工具PaddleX(图像/视频场景)功能:支持图像分类、目标检测、语义分割任务的数据标注,集成标注工具(如矩形框、多边形标注)。官网工具:PaddleX数据标注工具用法:通过图形化界面或命令行启动标注工具,输出标准VOC/
- 基于RGB与多光谱图像的农田语义分割技术研究及应用
中达瑞和-高光谱·多光谱
相机
随着智慧农业的发展,精准监测农田环境与作物生长状态成为关键需求。传统遥感技术受限于光谱分辨率与成像条件,难以满足精细化管理要求。本文以无人机搭载中达瑞和S810多光谱相机为技术载体,结合深度学习算法,提出单模态与多模态融合的农田语义分割方法。通过构建专用数据集与创新网络架构,显著提升了复杂场景下的分割精度与环境适应性,为精准农业提供了高效解决方案。一、研究背景与技术挑战农业生产的数字化监测依赖高精
- 动态神经网络(Dynamic NN)在边缘设备的算力分配策略:MoE架构实战分析
学术猿之吻
神经网络架构人工智能算法量子计算深度学习机器学习
一、边缘计算场景的算力困境在NVIDIAJetsonOrinNX(64TOPSINT8)平台上部署视频分析任务时,开发者面临三重挑战:动态负载波动视频流分辨率从480p到4K实时变化,帧率波动范围20-60FPS能效约束设备功耗需控制在15W以内(被动散热)多任务耦合典型场景需同步处理:目标检测(YOLOv8s)行为识别(SlowFast)语义分割(DeepLabv3)二、MoE架构的核心技术解析
- 助力移动机器人下游任务!Mobile-Seed:联合语义分割和边缘检测
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通计算机视觉
点击下方卡片,关注「3D视觉工坊」公众号选择星标,干货第一时间送达来源:3D视觉工坊添加小助理:dddvision,备注:语义分割,拉你入群。文末附行业细分群0.写在前面移动机器人经常需要定位语义目标和目标边缘,但大多数研究只集中在语义分割的部署上。今天笔者为大家推荐一篇开源工作,实现了语义分割和边缘检测的联合学习。下面一起来阅读一下这项工作~1.论文信息标题:Mobile-Seed:JointS
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默