- 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 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（
- [0524]基于JAVA的农业科普宣传智慧管理系统的设计与实现
阿鑫学长【毕设工场】
java开发语言毕业设计课程设计
毕业设计（论文）开题报告表姓名学院专业班级题目基于JAVA的农业科普宣传智慧管理系统的设计与实现指导老师（一）选题的背景和意义开题报告背景与意义：随着我国农业现代化进程的不断推进，以及信息技术在各领域的广泛应用，构建基于Java的农业科普宣传智慧管理系统具有极其重要的理论价值和现实意义。当前，我国农业正面临转型升级的关键阶段，信息不对称、管理效率低下、科普宣传不足等问题制约了农业产业的健康发展。尤
- 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
- 毕业设计-宿舍管理系统
拜托了学长
前言本期项目是宿舍管理系统，主要包括数据监控大盘、宿舍楼管理、宿舍管理、宿舍成员管理、借用管理、卫生管理、缴费管理、保修管理、日志管理、用户管理、角色管理以及各个模块的导出功能。以企业级的开发标准来完成整个前后端代码，无论是用来作为毕业设计还是拿来学习，相信对初学者都会有很大帮助。（想要源码和视频教程的同学私信我~~~）工程架构应用分层image-20201226111957265上面的分层架构摘
- 【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
- 声纹识别系统（MFCC特征+DTW/SVM分类）
佩爷0107
支持向量机分类算法梅尔频率倒谱系数动态时间规整
摘要本毕业设计实现了一个完整的声纹识别系统，采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为声学特征提取方法，结合动态时间规整(DTW)和支持向量机(SVM)两种分类算法进行说话人识别。系统包含语音预处理、特征提取、模型训练和识别测试等完整流程，并通过实验对比两种分类算法的性能。第一章绪论1.1研究背景与意义声纹识别(SpeakerRecognition)是生物特征识别技术的一种，通过分析语音信号中包含的说话
- 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
- 数独求解器与生成器（回溯算法实现）
佩爷0107
算法MATLAB技术图形用户界面数独谜题求解器与生成器
摘要本毕业设计旨在利用MATLAB技术实现一个基于回溯算法的数独求解器与生成器。通过深入分析数独游戏的规则和回溯算法的原理，设计并实现了数独求解的核心算法，同时开发了数独生成功能，能够生成符合规则的有效数独谜题。系统采用MATLAB图形用户界面（GUI）进行设计，提供了友好的交互界面，方便用户输入数独谜题、求解数独以及生成新的数独谜题。经过测试，该系统能够高效准确地求解和生成数独，具有较高的实用性
- SSM+Vue共享充电宝管理系统 充电宝投放管理系统 共享充电宝维护管理系统Java
计算机程序老哥
作者主页：计算机毕业设计老哥有问题可以主页问我一、开发介绍1.1开发环境开发语言：Java数据库：MySQL系统架构：B/S后端：SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)前端：Vue工具：IDEA或者Eclipse，JDK1.8，Maven二、系统介绍2.1图片展示注册登录页面：登陆前端页面功能：首页、合作商户、充电宝投放、公告栏、个人中心、后台管理首页.png充电宝投放.png
- 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
- 夜间监控模糊不清？陌讯低光目标检测方案解读
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目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测
开篇痛点：安防监控的检测困局在智慧城市建设浪潮下，安防监控面临核心矛盾：复杂场景中传统算法的泛化性短板日益凸显。某市级公安部门数据显示，夜间监控的误报率高达34%，雨雾天气下漏检率超40%。更严峻的是，密集人流场景中YOLOv5的ID丢失率达28%，实时预警几乎瘫痪——这恰是陌讯视觉算法v3.2的破局切入点。技术解析：三阶时空融合架构传统单帧检测在遮挡场景易失效，陌讯的创新在于时空联合建模：#陌讯
- 实时检测延迟超200ms？陌讯新框架FPS提速50%揭晓
2501_92474779
目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习算法视觉检测
开篇痛点在现代安防监控场景中，实时目标检测（Real-timeObjectDetection）至关重要，但传统算法如FasterR-CNN或YOLOv5往往面临严峻挑战。实测数据显示：复杂环境下（如夜间低光照、人群密集区），漏检率（MissRate）高达15-20%，导致安全隐患；同时，检测延迟（Latency）常超过200ms，影响应急响应。例如，某城市交通监控系统报告，在雨雾天气中的车辆误报率
- 智慧零售 AI 卡顿？陌讯轻量化方案 FPS 升 40%
2501_92722744
零售人工智能目标跟踪计算机视觉目标检测算法
一、开篇痛点：智慧零售视觉算法的三大行业困境在智慧零售场景中，传统视觉算法正面临着难以突破的技术瓶颈。自助结算台的商品误识别率常高达12%-18%，导致消费者频繁触发人工核验；复杂货架场景下，商品重叠、光照变化和包装相似性问题，使得目标检测漏检率超过20%；而边缘设备的算力限制，又让实时推理帧率（FPS）普遍低于25，无法满足流畅交互需求[1]。这些问题直接造成商超运营成本增加30%以上，严重制约
- 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
- 简约时装网店网站开发#网页制作 #网页设计 #网站建设
黄菊华老师
网页模板简约时装网店
博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注网站制作、小程序开发、软件开发和大学生毕业设计教育、辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩，提供核心代码讲解，答辩指导。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT等，提供毕业设计论文辅导。项目都录了发布和功能操作演示视频
- [毕业设计]一些基于yolov5项目高分毕业项目源码下载地址汇总
海神之光.
毕设课程设计YOLO
项目名称下载地址车辆检测计数+车牌定位+车牌识别的yolov4模板检测与yolov5车牌检测与LPRNet车牌检测源码+模型+详细说明.zip点我下载基于改进后的YOLOv5目标检测模型实现人群密度检测系统源码+模型+详细说明.zip点我下载基于YOLOv5实现微藻智能化在线检测系统源码+图片+说明文档.zip点我下载YOLOv5deepsort算法船舶等交通工具监测计数UI界面源码.zip点我下
- 基于YOLOv5+pyQT6的目标检测系统通用项目模板
本项目开发基于YOLOv5+pyQT6的目标检测项目，用来集成YOLO的目标检测系统，作为该类系统的开发模板，旨在通过替换模型文件即可进行照片、视频、摄像视频流的检测，设置日志系统，记录系统的每一步操作，并集成其他功能作为该模板的辅助功能。具体效果如下：yolo目标检测系统模板1.概述智能目标检测系统V2.1是一款基于PyQt6和YOLOv5模型开发的桌面应用程序。它提供了一个现代化、直观且功能丰
- 标签助手：基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具
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标签助手：基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具项目基础介绍标签助手（labelGo-Yolov5AutoLabelImg）是一个图形化的半自动图像注解工具，它结合了广受欢迎的图像标注工具LabelImg的力量与先进的目标检测框架YOLOv5。这个开源项目旨在简化数据集的标注过程，利用现有YOLOv5PyTorch模型实现快速的半自动化标注，极大地提高了标注效率。项目主要采用Pyt
- YOLO13：基于超图增强自适应视觉感知的实时目标检测
alpszero
YOLO计算机视觉应用目标检测人工智能计算机视觉YOLO13
YOLO13：基于超图增强自适应视觉感知的实时目标检测论文：YOLOv13:Real-TimeObjectDetectionwithHypergraph-EnhancedAdaptiveVisualPerception代码：https://github.com/iMoonLab/yolov13YOLOv13主要技术YOLOv13新一代实时检测器，集卓越性能与效率于一身。YOLOv13系列包含四种变
- 【计算机本科毕业论文鸿蒙系统选题】最新颖的鸿蒙系统毕业设计选题汇总100套易过的精品毕设项目分享(建议收藏)✅
文章目录前言最新毕设选题（建议收藏起来）最新颖的鸿蒙系统毕业设计选题汇总100套易过的精品毕设项目分享毕设作品推荐文未可免费咨询毕设相关问题，点赞留言可送系统源码前言2025全新毕业设计项目博主介绍：✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫
- 计算机毕业设计之SpringBoot+Vue.js互动课堂小程序 作业管理系统 作业管理小程序 在线考试小程序
计算机毕业设计大全
功能1.微信小程序。老师和学生可通过微信端注册用户。老师：新建班级->新建课程（添加现有的班级）->老师分享班级二维码可邀请学生加入班级。学生通过二维码加入班级，课堂讨论、做试卷。2.PC后台系统。老师可以管理自己学生信息、管理班级信息、上传课件、查看作业。学生登录可以上传作业。开发技术springbootvue.jsmysql运行截图互动课堂小程序互动课堂小程序互动课堂小程序互动课堂小程序互动课
- 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，
- opencv-day2-图像预处理1
谢眠
OpenCVopencv计算机视觉
图像预处理在计算机视觉和图像处理领域，图像预处理能够提高后续处理（如特征提取、目标检测等）的准确性和效率。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、垂直翻转或同时水平和垂直翻转。这个函数接受两个参数：要翻转的图像和一个指定翻
- 【2025目标检测】最新论文
weixin_37763484
计算机视觉人工智能计算机视觉目标检测
2025目标检测最新进展第一章开放世界范式：统一已知与未知对象的检测在推动人工智能系统走向真实、动态环境的过程中，使其具备检测超出预定义训练类别范围之外物体的能力至关重要。2025年的研究显著地体现了这一“开放世界”范式的成熟，其标志是从解决孤立问题（如零样本、少样本或开集检测）转向构建能够处理不同程度“开放性”的统一框架。这一转变的核心在于，研究界正在从证明特定开放世界任务的可行性，转向开发更具
- 使用PyTorch实现目标检测与跟踪
认真写代码i
pytorch目标检测人工智能Python
目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的重要任务，它可以帮助我们在图像或视频中准确地定位和跟踪特定物体。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了强大的工具和库，可以用于目标检测与跟踪的实现。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现目标检测与跟踪，并提供相应的源代码。安装PyTorch和相关依赖首先，我们需要安装PyTorch和其他必要的依赖项。你可以通过以下命令使用pip安装PyTorch：pip
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件：HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件，本身并不包含爬虫功能，但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的，采用主从架构，主节点负责维护抽取规则，从节点向主节点请求抽取规则，当抽取规则发生变化，主节点主动通知从节点，从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中（接口的实现也包括在这里）。父类：人 子类：男人向上转型： Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型： Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO，并且，日志文件是根据worker号来进行区分的，这样，同一个log文件中的信息不一定是一个业务的，这样就会有以下两个需求出现：
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕，不要烦恼，其实Storm已经提供了这样的支持，可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据，往往会出现http 415，400,500等错误，总结一下需要使用ajax提交json数据才行，ajax提交使用proxy，参数为jsonData，不能为params；另外，需要设置Content-type属性为json，代码如下：
（由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了！老大怎么回事，怎么做项目评估的？只会说相信你可以做的，试一下，有的是时间！
用java开发一个图文处理工具，类似word，任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等，数据保存数据库，其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦，
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性，其 检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如：
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化，只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践（二）
bijian1013
javaTDD
实践题目：分解质因数
Step1：
单元测试：
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库，主要原因是1.基于副本集的数据备份， 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题，切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上，MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式，在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中，只有一台作为主服务器，另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式，需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后，计划获取如下内容： 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中，常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件，这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况，常用的做法如下：
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名，这样不管如何部署，所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度：用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由，我认为其中最重要的理由是：
如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常，所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时，已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程，于是做了一个线程弹球的小游戏，不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息：
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数，参数：背景图，水印图，位置，前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习：UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站：
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 ：
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 ：
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹，chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹，chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例，如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器， 跨平台(html5, mobile)，flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 ！
天梯梦
mobile
CKplayer，其全称为超酷flv播放器，它是一款用于网页上播放视频的软件，支持的格式有：http协议上的flv,f4v,mp4格式，同时支持rtmp视频流格 式播放，此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格，诸如播放/暂停按钮，静音按钮，全屏按钮都是以外部图片接口形式调用，用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了，
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式（Simple Factory Pattern）属于类的创新型模式，又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式，可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段：
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译：
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为，即跳过编译，又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性：
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi
