- 使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现
神经网络15044
算法python分类矩阵人工智能数据挖掘深度学习
使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言1.1研究背景实例分割是计算机视觉领域的重要任务,它要求模型不仅要检测图像中的对象,还要精确地分割出每个对象的像素级掩码。近年来,基于Transformer的模型在实例分割任务上取得
- bash方式启动模型训练
BILLY BILLY
深度学习基础开发必备工具自动驾驶
export\PATHPYTHONPATH=/workspace/mmlab/mmdetection/:/workspace/mmlab/mmsegmentation/:/workspace/mmlab/mmdeploy/:${env:PYTHONPATH}\CUDA_VISIBLE_DEVICES=0\DATA_ROOT_1=/mnt/data/…/\DATA_ROOT_2=/mnt/data/
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
2501_92473147
算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- mot数据集_MOT数据集转化成VOC格式脚本(mot2voc)
飞啦不休
mot数据集
使用mmdetection检测框架进行相关的训练,由于MOT的数据集标注格式和检测常用的VOC以及COCO格式有很大的差距,因此用于检测任务的时候,需要将mot格式的数据集转化成VOC格式用于检测任务的训练,评估。HUST小菜鸡:将MOT17-Det数据集转成VOC格式zhuanlan.zhihu.com之前我写过一篇将MOT17转化成VOC格式的文章,但是该方法是一个分布的步骤,而且在实际操作过
- 深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置【详细、可运行】
nomoremorphine
深度学习计算机视觉开源
OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置OpenMMLab简介优势:一、Windows/Linux下环境配置(以mmsegmentationv1.2.2(最新版)为例)0.确认安装版本信息1)确认电脑显卡版本2)确认mmcv对应版本3)确认版本1.安装CUDA和cuDNN2.创建conda环境,下载pytorch3.安装mmcv4.安装MMS
- mmdetection3d系列--(1)安装步骤(无坑版)
h i i l
mmdetection3d目标检测计算机视觉自动驾驶深度学习pytorch
最近在看一些基于点云3d目标检测的文章,需要复现甚至修改一些算法,就找到了mmlab开源的mmdetection3d目标检测框架,方便后续学习。在安装的时候遇到一点坑,比如环境问题,安装完能跑demo但是不能跑训练测试问题等。在解决问题后还是完成了安装。在这里记录一下正确的安装流程,已备再次查阅,也给大家提供一点参考。首先建环境,最好是新建一个环境condacreate-ndetpython=3.
- Ubuntu20.04LTS 安装 mmdetection 全记录
Ubuntu20.04LTS安装mmdetection全记录环境需求准备工作anaconda安装gcc/g++安装安装nvidia显卡驱动安装CUDA正式安装mmdetection创建一个conda虚拟环境安装PyTorch和Torchvision安装mmcvmmdetection安装后记环境需求Requirements:·Linux(Windowsisnotofficiallysupported
- MMDet实例分割loss_rpn_bbox为nan但其它loss正常的解决
MWHLS
pythonpythonpytorch深度学习人工智能
文章首发见博客:https://mwhls.top/4901.html。无图/格式错误/后续更新请见首发页。更多更新请到mwhls.top查看欢迎留言提问或批评建议,私信不回。昨天还以为这个月无活可整,没想到第二天就来事了,下个月还好久,留到下月发也不大好(º﹃º)。问题描述使用MMDetection训练实例分割,训练可执行,测试可执行,但loss_rpn_bbox为nan,loss_bbox却有
- 使用 MMDetection 实现 Pascal VOC 数据集的目标检测项目练习(一) 开端
深蓝海拓
PascalVOC图像集的练习项目目标检测人工智能计算机视觉pytorch深度学习
一、背景知识PascalVOCPascalVOC(PatternAnalysis,StaticalModelingandComputationalLearning和VisualObjectClasses)是一个知名的计算机视觉数据集,专注于目标检测、图像分割等任务。它包含20个不同物体类别的图像注释,如人、动物、交通工具等。PascalVOC挑战赛自2005年至2012年每年举办,其中VOC200
- error: subprocess-exited-with-error【已解决】
AI浩
疑难问题chrome前端
问题详述安装mmdetection的时候出现了如下错误:(mmdet)[root@localhostmmdetection]#Usingpip25.1.1from/root/mmdet/lib64/python3.9/site-packages/pip(python3.9)-bash:syntaxerrornearunexpectedtoken`('(mmdet)[root@localhostmm
- vscode调试常用选项
不要绝望总会慢慢变强
视觉大作战vscode
在vscode调试过程中,存在一个文件来控制调试的相关选项,位置为mmdetection/.vscode/launch.json{//UseIntelliSensetolearnaboutpossibleattributes.//Hovertoviewdescriptionsofexistingattributes.//Formoreinformation,visit:https://go.mic
- mmdeploy 转换torch为onnx
选与握
#openmmlabmmdeploy
安装mmdeploy以前已经安装了相关的mmsegment、mmcv和mmdetection等库方式安装mmdeploy:pipinstallmmdeploy或者,也可以从源代码安装,注意分支版本:gitclonehttps://github.com/open-mmlab/mmdeploy.gitcdmmdeploypipinstall-e.应用torch转onnx使用MMDeploy中的工具to
- 装饰器在Python中的作用及在PyTorchMMDetection中的实战应用
_Itachi__
pythonpython开发语言
装饰器在Python中的作用1.装饰器是什么?为什么它很重要?装饰器(Decorator)是Python中的一种高级语法,用于在不修改原函数代码的情况下,动态增强函数的功能。它的核心思想是**"装饰"现有函数**,类似于给手机套壳——手机本身功能不变,但多了保护或附加功能。1.1装饰器的核心作用代码复用:避免重复写相同的逻辑(如日志、计时、权限检查)非侵入式扩展:不改动原函数代码就能添加功能提高可
- 【BUG】mmdetection ValueError: need at least one array to concatenate
何如千泷
BUGbugmmdetection
问题:使用mmdetection框架使用COCO格式训练自定义数据集时出现如下错误:ValueError:needatleastonearraytoconcatenate解决方法:修改mmdet/datasets/coco.py文件,将CocoDataset类中的METAINFO修改为自己数据集的类别信息,具体如下:#METAINFO={#'classes':#('person','bicycle
- MMdetection-教程5:自定义运行设置
闰土_RUNTU
目标检测MMdetectionpytorch深度学习人工智能
目录自定义优化设置自定义pytorch支持的优化器自定义自主实现的优化器1.定义一个新的优化器2.添加优化器到注册表3.在配置文件中指定优化器自定义优化器构造函数(optimizerconstructor)其他设置自定义训练策略(trainingschedules)自定义工作流(workflow)自定义钩子(hooks)定义自主实现的钩子使用MMCV实现的钩子修改默认的runtime钩子自定义优化
- MMDetection3D的安装问题,报错缺失libtorch_cuda_cu.so文件
V10LET_Yan
BEVformerpythonubuntu计算机视觉目标检测机器学习神经网络深度学习
前言这个系列是记录我个人在学习过程中,遇到的一些问题,并记录我成功的方法,真实有效MMDetecion3D本身的安装文档非常不利好于新人,所以在此记录了我遇到的坑与解决办法使用平台i7-12700k4070tiubuntu20.04conda虚拟环境中,python=3.8遇到的问题根据官方文档操作,前面全部安装成功,包括MMDetction3D也显示安装成功,但是仍然在运行他给出的demo:py
- 深度学习项目十一:mmdetection训练自己的数据集
小啊磊_Vv
深度学习和视觉项目实战目标跟踪人工智能计算机视觉python深度学习
mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一:环境搭建二:数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式yolo转coco数据集格式的代码三:训练dataset数据文件配置configs1.在configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r101_fpn_1x_coco.py
- MMDetection实用工具详解(上):日志分析、结果分析、混淆矩阵
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实用工具目录一、日志分析使用方法实际案例二、结果分析pkl结果文件生成使用方法实际案例三、混淆矩阵使用方法实际案例遇到的UserWarning解决方案MMDetection官方除了训练和测试脚本,他们还在mmdetection/tools/目录下提供了许多有用的工具。本帖先为大家重点介绍其中三个简单而实用的工具:日志分析、结果分析、混淆矩阵。一、日志分析tools/analysis_tools/a
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1.引言当前,地平线征程6工具链已经全面支持了BEVPoolingV2算子,并与mmdetection3d的实现完成了精准对齐。然而,需要注意的是,此算子因其内在的复杂性以及相关使用示例的稀缺,致使部分用户在实际运用过程中遭遇了与预期不符的诸多问题。在这样的背景下,本文首先会对BEVPoolingV2的实现进行全方位、细致入微的剖析讲解,,让复杂的原理变得清晰易懂。随后,还会通过代表性的示例,来进
- 记一次pytorch训练loss异常的问题
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记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时,某项loss出现异常大的值,比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。解决方法在确认target和predction没有问题后,发现是在dataset中的数据处理出现了问题。在dataset中的__getitem__函数中,对数据进行了处理,但是在处理时,将数据转换为了num
- 基于Kitti数据集实现MMDetection3D点云物体检测训练
Xian-HHappy
技术知识点kitti三维点云无人驾驶MMDetection3D人工智能计算机视觉目标检测
DataBall助力快速掌握数据集的信息和使用方式,会员享有百种数据集,持续增加中。需要更多数据资源和技术解决方案,知识星球:“DataBall-X数据球(free)”贵在坚持!-----------------------------------------------------------------------------------------------MMDetection3D环境安
- 利用MMDetection进行模型微调和权重初始化
MickeyCV
目标检测深度学习目标检测计算机视觉python
目录模型微调修改第一处:更少的训练回合Epoch修改第二处:更小的学习率LearningRate修改第三处:使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection官方文档,对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。模型微调在COCO数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。微调超参数与默认的训练策略不同。它通常需要更小的学习率和
- MMDetection3D v1.4.0安装教程
Ly.Leo
激光雷达神经网络点云3d激光雷达目标检测
安装MMDetection3Dv1.4.01.系统环境2.安装2.1基本环境安装2.2调整具体版本2.3验证2.3安装MinkowskiEngine和TorchSparse3.最终环境配置5.附加库根据v1.4.0版本官方手册测试后的安装配置,亲测可行。1.系统环境项目版本日期Ubuntu18.04.06LTS-显卡RTX2070-显卡驱动525.105.17-2.安装MMDetection3D的
- MIT-BEVFusion系列五--Nuscenes数据集详细介绍,有下载好的图片
端木的AI探索屋
bevfusion自动驾驶算法python人工智能目标检测
一、数据集部分mmdetection官方对Nuscenes的中文解释地址:https://mmdetection3d.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_guides/datasets/nuscenes.htmlhttps://www.nuscenes.org/nuscenes#data-format1.1数据集概述 nuScenes数据集(pronou
- qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin “xcb“ in
zisuina_2
pytorch深度学习qtpython
在运行mmdetection的时候发现qt5里面缺了啥qt.qpa.plugin:CouldnotloadtheQtplatformplugin“xcb”in“…”卸载了好多Qt5重新安装,都没有用尝试1:sudogedit~/.bashrc最后一行加上exportQT_DEBUG_PLUGINS=1对于我来说,没有效果尝试2:卸载qt5,重新安装,没啥用解决方案在虚拟环境中重新装opencv,对
- 【深度学习】:滴滴出行-交通场景目标检测
X.AI666
深度学习目标跟踪人工智能计算机视觉
清华大学驭风计划课程链接学堂在线-精品在线课程学习平台(xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现(实验满分),只展示主要任务实验结果,如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主,接实验技术指导1对1有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~案例5:滴滴出行-交通场景目标检测相关知识点:目标检测、开源框架的配置和使用(mmdetection,mmcv)1任务和数据简介
- 安装使用MMDeploy(Python版)
*Major*
人工智能python
安装使用MMDeploy(Python版)一安装MMDeploypythonmmdeploy-main/tools/deploy.pymmdeploy-main/configs/mmdet/detection/detection_tensorrt_dynamic-320x320-1344x1344.pymmdetection/configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r50_
- mmdetection模型转onnx和tensorrt实战
dream_home8407
python深度学习人工智能
一,说明1.本次实战使用的是mmdetection算法框架中的Cascase-Rcnn训练的模型;2.模型转换时,运行环境中各种工具的版本要保持一致;3.TensorRT我一直装不上,我用的是镜像环境.参考链接:link二,使用Docker镜像1.0,镜像基础环境构建exportTAG=openmmlab/mmdeploy:ubuntu20.04-cuda11.8-mmdeploydockerpu
- mmdetection使用自己的voc数据集训练模型实战
dream_home8407
人工智能深度学习python
一.自己数据集整理将labelimg格式数据集进行整理1.1.更换图片后缀为jpgimportosimportshutilroot_path='/media/ai-developer/img'file=os.listdir(root_path)forimginfile:ifimg.endswith('jpeg')orimg.endswith('JPG')orimg.endswith('png'):
- AI 实战训练营(Class 1)OpenMMLab 概述
Zhangdd1208
MMLab实战训练营人工智能深度学习计算机视觉
AI实战训练营(Class1)OpenMMLab概述OpenMMLab概述OpenMMLab各开源算法库详细介绍明星算法库:MMDetectionMMYOLOMMOCRMMDetection3DMMRotateMMSegmentationMMpretrainMMposeMMHuman3DMMAction2MMagicMMDeployPlaygroundOpenMMLab开源生态OpenMMLab概
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
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C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
wiselyman
spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本