芦花似雪
芦花似雪

Ubuntu18.04 基于detectron2实现Faster RCNN目标检测(三)——Faster RCNN检测单张图片

1. demo.py

在图片上实现单张图片的检测可以通过以下命令实现

python3 demo.py --config-file ../configs/PascalVOC-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN.yaml \
  --input cat.jpg \
  --output result_cat_voc.jpg \
  --opts MODEL.WEIGHTS ../tools/output_bak/model_final.pth

demo.py在detectron2的demo文件夹里，
``

原始图片
Ubuntu18.04 基于detectron2实现Faster RCNN目标检测(三)——Faster RCNN检测单张图片_第1张图片
检测结果为
Ubuntu18.04 基于detectron2实现Faster RCNN目标检测(三)——Faster RCNN检测单张图片_第2张图片

你可能感兴趣的:(目标检测,深度学习,卷积神经网络)

  • 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
    数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
  • 深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnnrnn人工智能
    在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
  • 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
  • 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
  • Python Gradio：实现交互式图像编辑 PythonAI编程架构实战家 Python编程之道python开发语言ai
    PythonGradio：实现交互式图像编辑关键词：Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要：本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始，逐步介绍Gradio的核心功能，并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能，同时提供完整的项目实战案例
  • 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习ai
    如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
  • 基于深度学习的目标检测算法综述：从RCNN到YOLOv13，一文看懂十年演进！ 人工智能教程 深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
    一、引言：目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕，2014年RCNN横空出世，目标检测从此进入“深度时代”。十年间，算法从两阶段到单阶段，从Anchor-base到Anchor-free，从CNN到Transformer，从2D到3D，从监督学习到自监督学习，迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法，带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
  • Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版）
    Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版））工业相机使用YoloV8模型实现不同水果的检测识别工业相机通过YoloV8模型实现不同水果的检测识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入Yo
  • yolo 目标检测600类目标 大霸王龙 行业+领域+业务场景=定制YOLO目标检测人工智能
    1.模型架构调整类别适配：将YOLO输出层的类别节点数调整为600（如YOLOv5的detect.yaml中修改nc=600），并更新类别名称映射表（classes.txt）。骨干网络优化：若使用YOLOv5/v8，可升级骨干网络（如C3模块深度）或替换为更高性能的主干（如EfficientNet、ResNet-101），以增强复杂场景的特征提取能力。多尺度检测头：保留或扩展YOLO的多尺度输出（
  • 从零开始构建深度学习环境：基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践（适合初学者） 荣华富贵8 程序员的知识储备2程序员的知识储备3深度学习pytorch人工智能
    摘要：深度学习正在引领人工智能技术的革新，而对于初学者来说，正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程，指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN，以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正，到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程，
  • 人工智能概念之九：深度学习概述
    文章目录相关文章一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图1.2技术革命的催化剂二、深度学习的双面性：性能优势与技术挑战2.1技术优势全景扫描2.2技术挑战深度剖析三、技术演进时间轴：70年的厚积薄发四、主流框架生态对比五、未来演进方向相关文章人工智能概念之二：人工智能核心概念：网页链接一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图深度学习处于人工智能（AI）技术金字塔
  • 基于AlexNet架构的卷积神经网络模型用于对胸部X光图像进行二分类（例如，诊断肺炎）
    1.肺炎正常的胸部X线片描绘了清晰的肺部，图像中没有任何异常混浊的区域。正常的胸部X线片1.1细菌性肺炎临床表现细菌性肺炎通常由细菌引起，如肺炎链球菌、流感嗜血杆菌、肺炎克雷伯菌等。患者可能出现高热、寒战、咳嗽、咳痰（痰液可能呈脓性）、胸痛、呼吸困难等症状。影像学特征局灶性肺叶实变细菌性肺炎在影像学上常表现为肺叶或肺段的局灶性实变，即某一区域的肺组织因炎症而失去气体交换功能，呈现为高密度影。胸腔积
  • 学苑教育杂志《学苑教育》杂志社学苑教育编辑部2025年第21期目录 QQ296078736 人工智能
    专题研究推进“教-学-评”一体化，打造小学语文高效课堂刘月兰;4-6教育管理新高考制度下普通高中生涯教育课程设计的研究霍亚贞;马玲;7-9课堂教学核心素养下小学数学深度学习课堂的构建策略康贵景;10-12“双减”背景下初中英语教学的课堂模式高燕;13-15小学低年级数学说理课堂构建策略玉洁;16-18基于法治观念培育的道法课项目式教学策略许静;19-21“双师课堂”在初中语文写作教学中的实践孙巧玲
  • yolo检测常见指标 bigdata从入门到放弃 深度学习yoloYOLO目标跟踪人工智能深度学习
    YOLO（YouOnlyLookOnce）作为经典的单阶段目标检测算法，其性能评估依赖于目标检测领域的通用指标。这些指标既衡量检测精度（是否准确识别物体类别、准确定位），也衡量检测速度（是否实时）。下面用通俗的语言详细解释核心指标：一、基础：判断“预测框是否有效”——IoU（交并比）目标检测的核心是“预测框”（模型输出的矩形框）是否准确覆盖“真实框”（人工标注的物体位置）。IoU是衡量两者重叠程度
  • 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测 Clang's Blog AIpytorchpandas人工智能
    文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中，我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库，构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库，包括用于数据处理的pandas和numpy，以及用于深度学习的torch。i
  • Python_day54Inception网络及其思考 且慢.589 Python_60python开发语言
    一、inception网络介绍今天我们介绍inception，也就是GoogleNet传统计算机视觉的发展史从上面的链接，可以看到其实inceptionnet是在resnet之前的，那为什么我今天才说呢？因为他要引出我们后面的特征融合和特征并行处理这些思想。Inception网络，也被称为GoogLeNet，是Google团队在2014年提出的经典卷积神经网络架构。它的核心设计理念是“并行的多尺度
  • 使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践** qq_37836323 python语言模型开发语言
    **在人工智能技术中，大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而，由于网络限制，直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此，本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM，并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)？大型语言模型是一种深度学习模型，训练于大量文本数据上，能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
  • 【免费下载】 探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破
    探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代，人工智能正逐步改变我们的生活，其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目，它提供了一个庞大的植物病害识别数据集，旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
  • Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略：从Pandas到深度学习的异常检测进阶 程序员_CLUB Python入门到进阶python爬虫pandas
    目录背景与需求分析第一章：结构化数据清洗实战（Pandas核心技法）1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章：深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测（时序数据）2.2图神经网络异常检测（关系型数据）第三章：综合案例实战案例1：金融交易反欺诈系统案例2：工业传感器异常检测第四章：性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章：方法论总结与展望5.1方法论框架5.
  • 大模型【进阶】（一）MoE（mixture of experts）混合专家结构 ReinaXue 人工智能笔记语言模型神经网络
    什么是MoE结构？MoE（MixtureofExperts，专家混合模型）是一种深度学习模型架构，通常用于处理大规模模型和计算资源效率的挑战。在MoE结构中，模型由多个“专家”组成，每个专家处理不同的任务或输入数据的不同部分，而不是让所有专家都参与每次计算。这种方式提高了计算效率，并在某些情况下有助于增强模型的表现。MoE结构的核心思想专家：在MoE模型中，专家通常指的是网络中的子模型，每个专家具
  • 【YOLO系列】YOLOv1详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现 一碗白开水一 yolo系列助你拿捏AI算法YOLO人工智能目标检测计算机视觉
    YOLOv1（YouOnlyLookOnce）：实时目标检测的革命性突破✨motivation在目标检测领域，传统方法如R-CNN系列存在计算冗余、推理速度慢的问题。2016年提出的YOLO（YouOnlyLookOnce）首次实现端到端单阶段检测，将检测速度提升至45FPS（FasterR-CNN仅7FPS），彻底改变了实时目标检测的格局。其核心思想是将检测视为回归问题，实现"看一眼即知全貌"的
  • 【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（二）：模型结构 Coding的叶子 Python三维点云实战宝典Complex-YoloComplex-Yolov4三维目标检测目标检测python
    本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此，在完成BEV处理之后，模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov
  • YOLOv4详细介绍 不是二哈的柯基 YOLO系列深度学习pdfYOLO计算机视觉
    YOLOv4是一种目标检测算法，是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的最新版本，由AlexeyBochkovskiy、Chien-YaoWang和Hong-YuanMarkLiao共同提出。相比于之前的版本，YOLOv4在速度和精度方面都有了显著的提升。下面是YOLOv4的一些详细介绍：模型结构YOLOv4采用了一种新的模型结构，称为CSPDarknet。这个结构类似于ResNet的残
  • YOLOv4 介绍及其模型优化方法
    1、YOLOv4介绍2020年4月，YOLOv4在悄无声息中重磅发布，在目标检测领域引起广泛的讨论。在YOLO系列的原作者JosephRedmon宣布退出CV领域后，表明官方不再更新YOLOv3。但在过去的两年中，AlexeyAB继承了YOLO系列的思想和理念，在YOLOv3的基础上不断进行改进和开发，于今年4月发布YOLOv4，并得到了原作者JosephRedmon的承认。YOLOv4可以使用传
  • 【YOLO系列】YOLOv4详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现 一碗白开水一 yolo系列助你拿捏AI算法YOLO目标跟踪人工智能目标检测计算机视觉论文阅读
    YOLOv4详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现motivationYOLO系列作者JosephRedmon与AlexeyBochkovskiy致力于解决目标检测领域的核心矛盾：精度与速度的平衡。YOLOv4的诞生源于两大需求：工业落地：在移动端/边缘设备实现实时检测（>30FPS）学术突破：无需昂贵算力（如1080Ti即可训练），在MSCOCO数据集达到SOTAmethods1.数据加载
  • 基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘python目标检测
    前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌
  • OpenCV基础02_图像预处理 白槿_cha 计算机视觉基础opencv人工智能计算机视觉笔记
    图像预处理在计算机视觉和图像处理领域，图像预处理是一个重要的步骤，它能够提高后续处理（如特征提取、目标检测等）的准确性和效率。OpenCV提供了许多图像预处理的函数和方法，一些常见的图像预处理操作：图像色彩空间转换图像大小调整图像仿射变换图像翻转图像裁剪图像二值化处理图像去噪边缘检测图像平滑处理图像形态学一、图像翻转cv2.flip是OpenCV库中的一个函数，用于翻转图像。翻转可以是水平翻转、垂
  • AI人工智能领域深度学习的在线学习方法 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习学习方法ai
    AI人工智能领域深度学习的在线学习方法关键词：深度学习、在线学习、AI教育、实战项目、知识体系摘要：本文为想系统学习深度学习的初学者/转行者量身打造，通过拆解深度学习的核心概念、梳理在线学习的科学路径、提供可落地的实战案例与资源清单，帮你用“游戏通关”的思路高效掌握这门技术。无论你是学生、程序员还是跨行者，都能找到适合自己的学习节奏，避免“看视频就会，动手就废”的陷阱。背景介绍目的和范围深度学习是
  • AI人工智能深度学习的模型评估与选择 AI大模型应用之禅 人工智能深度学习ai
    AI人工智能深度学习的模型评估与选择关键词：AI、人工智能、深度学习、模型评估、模型选择摘要：本文聚焦于AI人工智能深度学习中的模型评估与选择。在深度学习迅猛发展的当下，构建一个有效的模型并非易事，而准确评估和恰当选择模型对于模型性能的发挥和应用效果至关重要。文章将详细介绍模型评估与选择的相关背景知识，深入剖析核心概念与联系，阐述核心算法原理及具体操作步骤，运用数学模型和公式进行详细讲解并举例说明
  • 破解电梯场景难题：陌讯识别算法 mAP 达 98.7% 2501_92474790 算法计算机视觉目标检测智慧城市目标跟踪
    开篇痛点：电梯间电动车识别的行业困局传统视觉算法在电梯间电动车检测场景中始终面临三重挑战：复杂光线环境下（如强光直射、夜间低照度）目标特征提取不稳定，电动车与婴儿车、行李箱等相似物体的误判率高达35%；电梯轿厢狭小空间导致目标畸变严重，小目标检测漏检率超过20%；普通模型在边缘设备部署时难以兼顾精度与速度，FPS普遍低于15帧[实测数据显示]。这些问题直接导致物业安防系统告警泛滥，真正的安全隐患却
  • java观察者模式 3213213333332132 java设计模式游戏观察者模式
    观察者模式——顾名思义，就是一个对象观察另一个对象，当被观察的对象发生变化时，观察者也会跟着变化。 在日常中，我们配java环境变量时，设置一个JAVAHOME变量,这就是被观察者，使用了JAVAHOME变量的对象都是观察者，一旦JAVAHOME的路径改动，其他的也会跟着改动。 这样的例子很多，我想用小时候玩的老鹰捉小鸡游戏来简单的描绘观察者模式。 老鹰会变成观察者，母鸡和小鸡是
  • TFS RESTful API 模拟上传测试 ronin47
           TFS RESTful API 模拟上传测试。 　　 细节参看这里：https://github.com/alibaba/nginx-tfs/blob/master/TFS_RESTful_API.markdown 模拟POST上传一个图片： curl --data-binary @/opt/tfs.png http
  • PHP常用设计模式单例, 工厂, 观察者, 责任链, 装饰, 策略,适配,桥接模式 dcj3sjt126com 设计模式PHP
    // 多态, 在JAVA中是这样用的, 其实在PHP当中可以自然消除, 因为参数是动态的, 你传什么过来都可以, 不限制类型, 直接调用类的方法 abstract class Tiger { public abstract function climb(); } class XTiger extends Tiger { public function climb()
  • hibernate 171815164 Hibernate
    main,save Configuration conf =new Configuration().configure(); SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory(); Session sess=sf.openSession(); Transaction tx=sess.beginTransaction(); News a=new
  • Ant实例分析 g21121 ant
            下面是一个Ant构建文件的实例，通过这个实例我们可以很清楚的理顺构建一个项目的顺序及依赖关系，从而编写出更加合理的构建文件。           下面是build.xml的代码： <?xml version="1
  • [简单]工作记录_接口返回405原因 53873039oycg 工作
             最近调接口时候一直报错，错误信息是:       responseCode:405 responseMsg:Method Not Allowed        接口请求方式Post.
  • 关于java.lang.ClassNotFoundException 和 java.lang.NoClassDefFoundError 的区别 程序员是怎么炼成的
       真正完成类的加载工作是通过调用 defineClass来实现的；  而启动类的加载过程是通过调用 loadClass来实现的；  就是类加载器分为加载和定义   protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundExcept
  • JDBC学习笔记-JDBC详细的操作流程 aijuans jdbc
    所有的JDBC应用程序都具有下面的基本流程：　　1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接。　　2、执行SQL语句。　　3、处理结果。　　4、从数据库断开连接释放资源。 下面我们就来仔细看一看每一个步骤： 其实按照上面所说每个阶段都可得单独拿出来写成一个独立的类方法文件。共别的应用来调用。 1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接：   Html代码  St
  • rome创建rss antonyup_2006 tomcatcmsxmlstrutsOpera
    引用 1.RSS标准 RSS标准比较混乱，主要有以下3个系列 RSS 0.9x / 2.0 : RSS技术诞生于1999年的网景公司(Netscape)，其发布了一个0.9版本的规范。2001年，RSS技术标准的发展工作被Userland Software公司的戴夫 温那(Dave Winer)所接手。陆续发布了0.9x的系列版本。当W3C小组发布RSS 1.0后，Dave W
  • html表格和表单基础 百合不是茶 html表格表单meta锚点
    第一次用html来写东西,感觉压力山大,每次看见别人发的都是比较牛逼的 再看看自己什么都还不会,   html是一种标记语言,其实很简单都是固定的格式   _----------------------------------------表格和表单 表格是html的重要组成部分,表格用在body里面的 主要用法如下; <table> &
  • ibatis如何传入完整的sql语句 bijian1013 javasqlibatis
            ibatis如何传入完整的sql语句？进一步说，String str ="select * from test_table"，我想把str传入ibatis中执行，是传递整条sql语句。         解决办法： <
  • 精通Oracle10编程SQL(14)开发动态SQL bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *开发动态SQL */ --使用EXECUTE IMMEDIATE处理DDL操作 CREATE OR REPLACE PROCEDURE drop_table(table_name varchar2) is sql_statement varchar2(100); begin sql_statement:='DROP TABLE '||table_name;
  • 【Linux命令】Linux工作中常用命令 bit1129 linux命令
    不断的总结工作中常用的Linux命令   1.查看端口被哪个进程占用   通过这个命令可以得到占用8085端口的进程号，然后通过ps -ef|grep 进程号得到进程的详细信息   netstat -anp | grep 8085   察看进程ID对应的进程占用的端口号   netstat -anp | grep 进程ID &
  • 优秀网站和文档收集 白糖_ 网站
    集成 Flex, Spring, Hibernate 构建应用程序   性能测试工具-JMeter   Hmtl5-IOCN网站   Oracle精简版教程网站   鸟哥的linux私房菜   Jetty中文文档   50个jquery必备代码片段   swfobject.js检测flash版本号工具
  • angular.extend boyitech AngularJSangular.extendAngularJS API
    angular.extend 复制src对象中的属性去dst对象中. 支持多个src对象. 如果你不想改变一个对象，你可以把dst设为空对象{}: var object = angular.extend({}, object1, object2). 注意: angular.extend不支持递归复制. 使用方法: angular.extend(dst, src); 参数:
  • java-谷歌面试题-设计方便提取中数的数据结构 bylijinnan java
    网上找了一下这道题的解答，但都是提供思路，没有提供具体实现。其中使用大小堆这个思路看似简单，但实现起来要考虑很多。 以下分别用排序数组和大小堆来实现。 使用大小堆： import java.util.Arrays; public class MedianInHeap { /** * 题目：设计方便提取中数的数据结构 * 设计一个数据结构，其中包含两个函数，1.插
  • ajaxFileUpload 针对 ie jquery 1.7+不能使用问题修复版本 Chen.H ajaxFileUploadie6ie7ie8ie9
    jQuery.extend({ handleError: function( s, xhr, status, e ) { // If a local callback was specified, fire it if ( s.error ) { s.error.call( s.context || s, xhr, status, e ); }
  • [机器人制造原则]机器人的电池和存储器必须可以替换 comsci 制造
           机器人的身体随时随地可能被外来力量所破坏,但是如果机器人的存储器和电池可以更换,那么这个机器人的思维和记忆力就可以保存下来,即使身体受到伤害,在把存储器取下来安装到一个新的身体上之后,原有的性格和能力都可以继续维持.....        另外,如果一
  • Oracle Multitable INSERT 的用法 daizj oracle
    转载Oracle笔记-Multitable INSERT 的用法 http://blog.chinaunix.net/uid-8504518-id-3310531.html 一、Insert基础用法 语法：     Insert Into 表名 (字段1,字段2,字段3...）     Values (值1,
  • 专访黑客历史学家George Dyson datamachine on
    20世纪最具威力的两项发明——核弹和计算机出自同一时代、同一群年青人。可是，与大名鼎鼎的曼哈顿计划（第二次世界大战中美国原子弹研究计划）相 比，计算机的起源显得默默无闻。出身计算机世家的历史学家George Dyson在其新书《图灵大教堂》（Turing’s Cathedral）中讲述了阿兰·图灵、约翰·冯·诺依曼等一帮子天才小子创造计算机及预见计算机未来
  • 小学6年级英语单词背诵第一课 dcj3sjt126com englishword
    always 总是 rice 水稻，米饭 before 在...之前 live 生活，居住   usual 通常的 early 早的 begin 开始 month 月份   year 年 last 最后的 east 东方的 high 高的   far 远的 window 窗户 world 世界 than 比...更  
  • 在线IT教育和在线IT高端教育 dcj3sjt126com 教育
    codecademy  http://www.codecademy.com codeschool  https://www.codeschool.com teamtreehouse  http://teamtreehouse.com lynda http://www.lynda.com/ Coursera https://www.coursera.
  • Struts2 xml校验框架所定义的校验文件 蕃薯耀 Struts2 xml校验Struts2 xml校验框架Struts2校验
      >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年7月11日 15:54:59 星期六 http://fa
  • mac下安装rar和unrar命令 hanqunfeng mac
    1.下载：http://www.rarlab.com/download.htm 选择 RAR 5.21 for Mac OS X 2.解压下载后的文件 tar -zxvf rarosx-5.2.1.tar 3.cd rar sudo install -c -o $USER unrar /bin #输入当前用户登录密码 sudo install -c -o $USER rar
  • 三种将list转换为map的方法 jackyrong list
      在本文中，介绍三种将list转换为map的方法： 1） 传统方法 假设有某个类如下    class Movie { private Integer rank; private String description; public Movie(Integer rank, String des
  • 年轻程序员需要学习的5大经验 lampcy 工作PHP程序员
    在过去的7年半时间里，我带过的软件实习生超过一打，也看到过数以百计的学生和毕业生的档案。我发现很多事情他们都需要学习。或许你会说，我说的不就是某种特定的技术、算法、数学，或者其他特定形式的知识吗？没错，这的确是需要学习的，但却并不是最重要的事情。他们需要学习的最重要的东西是“自我规范”。这些规范就是：尽可能地写出最简洁的代码；如果代码后期会因为改动而变得凌乱不堪就得重构；尽量删除没用的代码，并添加
  • 评“女孩遭野蛮引产致终身不育 60万赔偿款1分未得”医腐深入骨髓 nannan408
    先来看南方网的一则报道： 再正常不过的结婚、生子，对于29岁的郑畅来说，却是一个永远也无法实现的梦想。从2010年到2015年，从24岁到29岁，一张张新旧不一的诊断书记录了她病情的同时，也清晰地记下了她人生的悲哀。 　　粗暴手术让人发寒 　　2010年7月，在酒店做服务员的郑畅发现自己怀孕了，可男朋友却联系不上。在没有和家人商量的情况下，她决定堕胎。 　　12月5日，
  • 使用jQuery为input输入框绑定回车键事件 VS 为a标签绑定click事件 Everyday都不同 jspinput回车键绑定clickenter
    假设如题所示的事件为同一个，必须先把该js函数抽离出来，该函数定义了监听的处理：   function search() { //监听函数略...... }   为input框绑定回车事件，当用户在文本框中输入搜索关键字时，按回车键，即可触发search():   //回车绑定 $(".search").keydown(fun
  • EXT学习记录 tntxia ext
      1. 准备   （1） 官网：http://www.sencha.com/   里面有源代码和API文档下载。   EXT的域名已经从www.extjs.com改成了www.sencha.com ，但extjs这个域名会自动转到sencha上。   （2）帮助文档：   想要查看EXT的官方文档的话，可以去这里h
  • mybatis3的mapper文件报Referenced file contains errors xingguangsixian mybatis
    最近使用mybatis.3.1.0时无意中碰到一个问题： The errors below were detected when validating the file "mybatis-3-mapper.dtd" via the file "account-mapper.xml". In most cases these errors can be d
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他