- 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
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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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目标检测python深度学习linux目标检测
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
- 征程 6 工具链 BEVPoolV2 算子使用教程 1 - BEVPoolV2 算子详解
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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
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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
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- 利用MMDetection进行模型微调和权重初始化
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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
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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
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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
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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
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
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