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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
yolo检测常见指标 bigdata从入门到放弃深度学习yolo YOLO 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
YOLOv4详细介绍不是二哈的柯基 YOLO系列深度学习 pdf YOLO 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
漏检率骤升20%的安防困局：陌讯动态剪枝技术如何破局 2501_92473199 人工智能机器学习算法目标检测计算机视觉视觉检测
1.开篇痛点：安防监控的夜间困局传统目标检测算法在复杂安防场景中面临三重挑战：光照敏感：低光环境下行人检测mAP暴跌至65%以下，夜间误报率高达40%目标遮挡：密集场景（如校园周界）漏检率超25%，某园区因货柜遮挡漏检损失超万元/次算力瓶颈：边缘设备（如JetsonXavier）运行YOLOv5仅12FPS，响应延迟>200ms某安防厂商反馈：40%误报率迫使每2小时人工复核，运维成本激增37%2
RK3568笔记九十三：基于RKNN Lite的YOLOv5目标检测殷忆枫 RK3568学习笔记笔记 YOLO
若该文为原创文章，转载请注明原文出处。一、介绍Yolov5是一种目标检测算法，属于单阶段目标检测方法，是在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究，其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。最新的YOLOv5v7.0有YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x等，除了目标检测，
YOLOv8实现手写数字识别系统：从MNIST到实时摄像头检测
在深度学习领域，手写数字识别是一个经典问题，也是入门计算机视觉的重要案例。本文将介绍一个基于YOLOv8和MNIST数据集的手写数字识别系统，该系统不仅能识别静态图像中的数字，还能通过摄像头实时检测手写数字。个人博客：YOLOv8实现手写数字识别系统：从MNIST到实时摄像头检测-iDing's博客项目概述这个项目结合了传统的MNIST数据集和现代的目标检测算法YOLOv8，实现了以下功能：将MN
监控漏检率 30%？陌讯多模态算法实测优化
破解智慧城市视觉算法困境：陌讯多模态融合技术实战解析在智慧城市建设中，视觉算法作为感知层核心技术，正面临着日益严峻的挑战。传统目标检测算法在暴雨、逆光、遮挡等复杂环境下，漏检率常高达25%-40%，直接导致交通违章误判、异常事件漏报等问题。某新一线城市交管部门曾反馈，现有系统对无牌车的识别准确率不足65%，严重影响执法效率[实测数据来源]。这些痛点的核心在于传统单模态算法难以应对城市环境的动态变化
NanoDet 深度学习物料自动分类系统 YOLO实战营深度学习分类人工智能数据挖掘 NanoDet
引言随着工业自动化和物料管理的不断发展，物料的自动分类在仓储、物流、生产线等场景中的应用越来越广泛。传统的物料分类方式往往依赖人工操作，效率低下且容易出错，而基于深度学习的自动分类系统能够大大提高工作效率、降低错误率并实现高效管理。在众多深度学习技术中，物体检测算法被广泛应用于自动分类系统。NanoDet作为一款轻量级的目标检测算法，凭借其出色的速度与准确性，成为解决物料自动分类问题的一种理想选择
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）林聪木目标检测 YOLO 深度学习
目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
YOLO学习笔记｜从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进北斗猿 YOLO学习从零到1 YOLO 目标检测算法 python 计算机视觉
从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测算法自2016年诞生以来，凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能，持续引领着计算机视觉领域的技术革新。从JosephRedmon的初代YOLO到AlexeyBochkovskiy的YOLOv4，再到Ultralytics团队的YOLOv5及后续系列，这一算法家族
红外小目标检测算法RIPI hie98894 目标检测目标跟踪机器学习
红外小目标检测算法RIPI，基于红外块图像，张量加权，PCADENTIST-master/algorithms/detection/NIPPS/demo_generate_nipps_data.m,1244DENTIST-master/algorithms/detection/NIPPS/nipps.m,2649DENTIST-master/algorithms/detection/NIPPS/R
yolov算法详解_yolo 目标检测算法个人总结（yolov1） CHAO JIANG yolov算法详解
yolo目标检测算法个人总结目前yolo目标检测有两个版本，分别为v1和v2。因工作需要用yolo算法检测人物，所以这段时间重点看了这两篇论文，并实现了对应的tensorflow代码。这里记录下在论文阅读过程中的一些细节信息，留给自己，同时也希望各位能指出本人理解错误的地方，谢谢！一：yolov1关于yolov1算法的详解在网上已经非常多了，在这里我大概叙述下算法的流程，以及在开发过程中遇到的一些
Python编程：使用 YOLO 目标检测倔强老吕 python 开发语言
YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年首次提出。与传统的两阶段目标检测方法（如R-CNN系列）不同，YOLO将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接在图像上进行一次推理即可预测边界框和类别概率。YOLO的核心思想单次前向传播（SingleShotDetection）：YOLO只需对输入图像进行一次神经网络推理，就
基于YOLOv8和Faster R-CNN的输电线路异物目标检测项目检测输电线异物数据集输电线缺陷数据集绝缘子如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集 QQ67658008 YOLO r语言 cnn 输电线路绝缘子线路异物目标检测
电力篇-输电线路缺陷数据集输电线路异物目标检测数据集16000张5种检测目标：‘burst’-爆裂‘defect’-缺陷‘foreign_obj’-异物‘insulator’-绝缘体‘nest’-窝（巢）带标注-YOLO格式可直接用于YOLO系列目标检测算法模型训练如何使用YOLOv8和FasterR-CNN训练输电线路异物目标检测数据集的详细步骤和代码。假设数据集包含16000张图片和5种检测目
基于YOLOv11的手势控制轮椅系统：从数据集构建到实时部署 YOLO实战营 YOLO python 计算机视觉人工智能目标跟踪目标检测 ui
1.引言手势控制技术为人机交互提供了自然直观的交互方式，在辅助医疗领域具有重要应用价值。本文详细介绍如何利用YOLOv11目标检测算法构建一套完整的手势控制轮椅系统，包含数据集构建、模型训练、系统集成和用户界面开发的全流程实现。该系统能够识别用户特定手势指令，转化为轮椅控制信号，为行动不便人士提供更便捷的移动解决方案。2.手势数据集构建2.1公开数据集资源HaGRID(HandGestureRec
江大白 | 目标检测YOLOv12算法来袭，更高性能、更快速度！（附论文及源码）双木的木深度学习拓展阅读 CV-目标检测专栏 YOLO 人工智能计算机视觉 python 目标检测学习算法
本文来源公众号“江大白”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：目标检测YOLOv12算法来袭，更高性能、更快速度！（附论文及源码）导读目标检测是CV领域最常用的算法应用，而Yolo是目标检测算法非常经典的算法模型，近日Yolov12算法正式开源，提出区域注意力模块，残差高效层聚合网络，性能更好，速度更快，希望对大家学习理解有帮助！论文：https://arxiv.org/abs/2502.
深度学习之目标检测YOLO简介和YOLO v1模型算法流程详解说明（超详细理论篇） Studying 开龙wu 深度学习理论（图像分类目标检测）深度学习目标检测 YOLO
1.YOLO（YouOnlyLookOnce）2.onestage和twostage含义和区别3.YOLOv1论文背景4.YOLOv1算法流程5.YOLOv1创新点一、YOLO（YouOnlyLookOnce） YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种开创性的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2015年提出。核心思想是将目标检测任务转化为单次前向传播的回归问题，通过单个神
Python OpenCV 4.10 库详解 yz123lucky python opencv 开发语言
PythonOpenCV4.10库详解文档核心模块覆盖：Core模块：基本数据结构、矩阵操作、数学运算ImgProc模块：图像处理的核心功能，包括颜色转换、几何变换、滤波、边缘检测VideoIO模块：视频和摄像头操作HighGUI模块：用户界面功能，窗口管理、事件处理Features2D模块：特征检测和匹配（SIFT、ORB等）ObjDetect模块：目标检测算法DNN模块：深度学习模型集成Vid
基于YOLOv8的导弹发射检测系统：定制卫星图像数据集、模型训练与交互式UI实现 YOLO实战营 YOLO ui 深度学习人工智能目标检测计算机视觉
1.研究背景与意义导弹发射检测作为战略情报监控领域的重要任务，对国家安全和防御体系具有重要意义。传统依赖人工分析卫星图像，不仅耗时耗力，且准确性难以保障。利用深度学习技术，特别是先进目标检测算法YOLOv8，实现自动、快速、准确的导弹发射目标检测，极大提升监控效率和响应速度。2.导弹发射检测的挑战高分辨率卫星图像处理难度大：图像尺寸巨大，细节复杂。导弹发射目标体积小且易受遮挡：目标尺寸小，相邻背景
目标检测算法——YOLO-Word——算法详解 TigerZ* AIGC算法深度学习算法目标检测算法 YOLO AIGC
一、概述1、是什么是一个目标检测器，通过结合CLIP文本编码器，拥有了开放检测（推理时识别训练时没有的目标）的能力。作者实验证明ap指标上zeroshot能力YOLO-worldL接近专门训练过的YOLOv6-8S模型的能力，finetune后YOLO-world均能提升8个点左右。2、亮点将文章的提到亮点按照逻辑重新组合后：1）介绍了YOLO-World，这是一个前沿的开集目标检测器，它具有高效
【凌智视觉模块】RV1106上部署YOLOv5目标检测及量化原理简介位东风视觉模型部署实践 YOLO 目标检测人工智能嵌入式硬件计算机视觉
目标检测简介目标检测是计算机视觉中的一个重要领域，它不仅要求模型能够识别图像中出现的对象属于哪一类（分类问题），还要求确定这些对象在图像中的具体位置（通常通过边界框来表示）。目标检测可以应用于多种场景，如自动驾驶、安防监控、医学影像分析等。YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种流行的目标检测算法系列，而YOLOv5是其中的一个版本。YOLOv5由Ultralytics公司开发，并不是正式
YOLO 十年进化史：从 v1 到 v11 的技术跃迁与应用全景从零开始学习人工智能 YOLO 目标跟踪人工智能
一、引言：实时目标检测的十年革命1.1什么是目标检测？目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它的目标是在图像或视频中找到特定物体的位置，并识别出这些物体是什么。想象一下，你在玩捉迷藏游戏，你需要找到你的朋友藏在哪里，这就是目标检测的工作。1.2YOLO是什么？YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种非常厉害的目标检测算法。它的名字的意思是“只看一次”，因为它只需要看图像一次，就能找出图像中
基于RT-DETR算法的夜间交通车辆与行人目标检测野马算法创新算法目标检测人工智能 RT-DETR 计算机视觉小论文
基于RT-DETR算法的夜间交通车辆与行人目标检测：智能交通的未来文末有完整代码数据集获取方式随着智能交通系统（ITS）的发展，实时、高效的交通监控成为了城市安全管理的重要一环。尤其是在夜间，低光照、复杂天气条件等因素使得传统的目标检测算法面临巨大的挑战，如何在夜间环境中准确地识别车辆和行人，成为智能交通系统中亟待解决的痛点。痛点：夜间检测困难，传统方法效率低在夜间，交通监控摄像头拍摄的图像普遍存
目标检测基础概念解析：任务、挑战与算法分类青柚MATLAB学习目标检测目标检测分类计算机视觉 two -stage算法 one -stage算法
摘要本文详细解析计算机视觉中目标检测的核心概念，对比分类、定位、检测和分割任务的差异，阐述目标检测需解决的目标位置、大小、形状多样性挑战。重点介绍基于深度学习的两类目标检测算法——two-stage与one-stage的原理及流程，并列举其代表性算法。最后说明目标检测在人脸、安防等领域的应用及常用数据集。关键词：目标检测；计算机视觉；two-stage算法；one-stage算法；应用领域一、目标
目标检测我来惹1 R-CNN 吧啦吧啦吡叭卜机器学习目标检测
目标检测算法：识别图像中有哪些物体和位置目标检测算法原理：记住算法的识别流程、解决问题用到的关键技术目标检测算法分类：两阶段：先区域推荐ROI，再目标分类regionproposal+CNN提取分类的目标检测框架RCNNFASTERRCNN端到端：一个网络，输入到输出：类别加位置yoloSSD目标检测的任务：分类原理：得到每个类别的概率，取最大概率CNN--卷积神经网络输入层+卷积、激活、池化+全
基于深度学习YOLOv8的番茄成熟度检测系统（Python + PySide6界面 + 训练代码） YOLO实战营深度学习 YOLO python 人工智能 ui 开发语言
引言随着深度学习技术的飞速发展，计算机视觉已经成为了现代农业中的一个重要应用领域。在农业生产中，番茄等果实的成熟度检测对收获时间、品质评估以及市场需求预测等方面有着至关重要的作用。传统的人工检测方法不仅耗时，而且容易受到主观因素的影响，因此，基于深度学习的成熟度检测方法在农业领域逐渐得到广泛应用。YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种非常流行的目标检测算法，其优点是能够在保证高精度的同时
目标检测算法之RT-DETR 碌碌无为的小张目标检测算法人工智能 transformer
RT-DETR算法理解BackgroundModelArchitectureEfficientHybridEncoderUncertainty-minimalQuerySelection总结BackgroundReal-timeDetectionTransformer（RT-DETR）是一个基于tranformer的实时推理目标检测模型。RT-DETR是2023年百度发布的一个新目标检测模型，它兼
Transformer目标检测 | DETR论文解读 DeepDriving 自动驾驶与深度学习 transformer 目标检测深度学习
0.前言DETR是首个将Transformer应用到2D目标检测任务中的算法，由Facebook于2020年在论文《End-to-EndObjectDetectionwithTransformers》中提出。与传统目标检测算法不同的是，DETR将目标检测任务视为一个直接的集合预测问题，采用基于集合的全局损失通过二分匹配实现一对一的预测输出，不需要非极大值抑制（NMS）和手工设计Anchor这些操作
目标检测领域最新突破：2025年你必须掌握的5大创新方向！附教程！学算法的程霖目标检测人工智能计算机视觉机器学习深度学习自然语言处理大模型
目标检测是计算机视觉的核心任务之一，涉及算法学习、应用场景优化和学术创新三个关键方向。以下是系统的总结和建议：一、目标检测算法学习方向1.基础理论核心任务：定位（BoundingBox）+分类（Class）。关键概念：IoU（交并比）、NMS（非极大值抑制）、Anchor机制。损失函数：分类损失（Cross-Entropy）、回归损失（SmoothL1、GIoU）。必学经典模型：Two-Stage
YOLOv5 详解：从原理到实战的全方位解析 2201_75491841 计算机视觉 YOLO 目标检测人工智能深度学习
在计算机视觉领域，目标检测作为核心任务之一，始终吸引着众多研究者和开发者的目光。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其高效、准确的特点，在目标检测领域占据重要地位。而YOLOv5作为YOLO系列算法的重要成员，更是以其卓越的性能，成为当下目标检测任务的热门选择。本文将从原理、技术细节、实际应用等方面对YOLOv5进行详细介绍，带你全面认识这一强大的目标检测算法。一、YOLOv5概
对于规范和实现，你会混淆吗？ yangshangchuan HotSpot
昨晚和朋友聊天，喝了点咖啡，由于我经常喝茶，很长时间没喝咖啡了，所以失眠了，于是起床读JVM规范，读完后在朋友圈发了一条信息： JVM Run-Time Data Areas：The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
android 网络百合不是茶网络
android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来方便查找 , 服务器使用的是TomCat 服务器代码; servlet的使用需要在xml中注册 package servlet; import java.io.IOException; import java.util.Arr
[读书笔记]读法拉第传 comsci 读书笔记
1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的... 要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
随机数的产生沐刃青蛟随机数
c++中阐述随机数的方法有两种：一是产生假随机数（不管操作多少次，所产生的数都不会改变）这类随机数是使用了默认的种子值产生的，所以每次都是一样的。 //默认种子 for (int i = 0; i < 5; i++) { cout<<
PHP检测函数所在的文件名 IT独行者 PHP 函数
很简单的功能，用到PHP中的反射机制，具体使用的是ReflectionFunction类，可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。创建引用脚本。代码： [php] view plain copy // Filename: functions.php <?php&nbs
银行各系统功能简介文强chu 金融
银行各系统功能简介　业务系统核心业务系统业务功能包括：总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等清分清算系统以清算日期为准，将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用，按费用类型计算应收、应付金额，经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程国际结算系
Python学习1(pip django 安装以及第一个project) 小桔子 python django pip
最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大，安装了它，在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了，按照别人给的教程开始安装，奶奶的怎么也安装不上！第一步：官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy! 第二部：解压这个压缩文件，会看到一个setup.p
php 数组 aichenglong PHP 排序数组循环多维数组
1 php中的创建数组 $product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不是函数 2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中，可以使用range()函数来自动创建数组 $numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 $numbers=range(1,10,
安装python2.7 AILIKES python
安装python2.7 1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz 2、复制解压 #mkdir -p /opt/usr/python #cp /opt/soft/Python-2
java异常的处理探讨百合不是茶 JAVA异常
//java异常 /* 1，了解java 中的异常处理机制，有三种操作 a,声明异常 b,抛出异常 c,捕获异常 2，学会使用try-catch-finally来处理异常 3，学会如何声明异常和抛出异常 4，学会创建自己的异常 */ //2，学会使用try-catch-finally来处理异常
getElementsByName实例 bijian1013 element
实例1： <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/x
探索JUnit4扩展：Runner bijian1013 java 单元测试 JUnit
参加敏捷培训时，教练提到Junit4的Runner和Rule，于是特上网查一下，发现很多都讲的太理论，或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下，搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。文章地址：http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
[MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集 bit1129 mongodb
1. 副本集的特性 1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary) 2)Primary挂了之后，从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器，继续工作，这就解决了单点故障，因此，在这种情况下，MongoDB集群能够继续工作 3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来 2
【Spark八十一】Hive in the spark assembly bit1129 assembly
Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners: 1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
Nginx问题定位之监控进程异常退出 ronin47
nginx在运行过程中是否稳定，是否有异常退出过？这里总结几项平时会用到的小技巧。 1. 在error.log中查看是否有signal项，如果有，看看signal是多少。比如，这是一个异常退出的情况： $grep signal error.log 2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法 byalias xml
方法一：常用方法关闭XML验证工具栏：windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。方法二：（个人推荐）添加内容如下 <?xml version=
Netty源码学习-DefaultChannelPipeline bylijinnan netty
package com.ljn.channel; /** * ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式 * 但由于用到两个双向链表和内部类，这个模式看起来不是那么明显，需要仔细查看调用过程才发现 * * 下面对ChannelPipeline作一个模拟，只模拟关键代码： */ public class Pipeline {
MYSQL数据库常用备份及恢复语句 chicony mysql
备份MySQL数据库的命令，可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。 mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码数据库名 > 文件备份MySQL数据库为带删除表的格式，能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。 mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
小白谈谈云计算--基于Google三大论文 CrazyMizzz Google 云计算 GFS
之前在没有接触到云计算之前，只是对云计算有一点点模糊的概念，觉得这是一个很高大上的东西，似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧，并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解，至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。我先说说GFS &n
hadoop 平衡空间设置方法 daizj hadoop balancer
在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽，默认只有1M： <property> <name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name> <value>10485760</value> <description&g
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Android学习之路 dcj3sjt126com Android学习
转自：http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459 以前有J2EE基础，接触JAVA也有两三年的时间了，上手Android并不困难，思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目，现今体验移动终端项目，让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。下面说说我学习Android的感受，我学Android首先是看MARS的视
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　　随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux，根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉：不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。　　一、从基础开始：常常有些朋友在Linux论坛问一些问题，不过，其中大多数的问题都是很基础的。例如：为什么我使用一个命令的时候，系统告诉我找不到该目录，我要如何限制使用者的权限等问题，这些问题其实都不是很难的，只要了解了 Linu
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