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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 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（
2025毫米波雷达技术白皮书：智能汽车与物联网的感知核心
随着人工智能、物联网（IoT）和智能汽车产业的迅猛发展，毫米波雷达技术正成为感知领域的核心驱动力。毫米波雷达凭借其高精度、全天候和强抗干扰能力，广泛应用于智能汽车的自动驾驶、物联网的环境感知以及工业自动化。2025年，毫米波雷达技术在性能、应用场景和市场规模上都达到了一个全新的高度。本白皮书将深入探讨毫米波雷达技术的核心优势、发展趋势及其在智能汽车与物联网中的应用前景，同时推荐各大品牌的领先产品方
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
边缘计算与云计算协同：未来架构的黄金组合大力出奇迹985 边缘计算云计算架构
边缘计算与云计算的协同融合，正成为支撑未来智能社会的核心架构。本文从技术互补性、应用场景拓展、架构安全保障、性能优化路径和未来发展趋势五个维度，系统剖析二者协同的底层逻辑与实践价值。通过分析边缘节点的实时处理能力与云端的全局算力优势如何形成合力，探讨该架构在工业互联网、自动驾驶、智慧城市等领域的创新应用，并针对安全防护、资源调度等关键问题提出解决方案，最终总结其对数字经济发展的战略意义。一、技术互
【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-Yolo Complex-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 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
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
AI人工智能为空间智能领域带来的科技革新 AI云原生与云计算技术学院 AI云原生与云计算人工智能科技 ai
AI人工智能为空间智能领域带来的科技革新关键词：人工智能、空间智能、计算机视觉、SLAM、空间计算、增强现实、自动驾驶摘要：本文将深入探讨人工智能如何革新空间智能领域。我们将从基本概念出发，逐步分析AI在空间感知、理解和交互方面的突破性进展，包括SLAM技术、3D重建、空间计算等核心应用。通过生动的比喻和实际案例，揭示AI如何赋予机器"空间思维"能力，并展望这一技术融合的未来发展趋势。背景介绍目的
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
研讨会预告：基于 NVIDIA Omniverse 构建 Physical AI 应用，解锁 Physical AI 的落地路径 CSDN资讯人工智能
在生成式AI持续革新虚拟内容生产的同时，一种面向现实世界的AI正悄然兴起——物理AI(PhysicalAI)。它赋能机器人、自动驾驶等自主系统在三维空间中完成感知、理解与互动，让AI走出屏幕，触碰现实。借助NVIDIAOmniverse、Cosmos、IsaacSim等平台，开发者正在加速构建真实可用的物理智能体。加入本期精讲堂，探索如何利用端到端工具链快速推进AI与物理世界的深度融合。基于NVI
2024智能交通趋势：提示工程架构师用AI提示词引领技术变革 AIGC应用创新大全人工智能 ai
2024智能交通趋势：提示工程架构师用AI提示词引领技术变革副标题：从自动驾驶决策到城市交通大脑——大语言模型提示工程实战指南摘要/引言问题陈述：智能交通系统正面临前所未有的复杂性挑战——自动驾驶车辆需要实时处理多源异构数据，城市交通管理需平衡效率与安全，出行服务平台要满足个性化需求。传统AI开发模式依赖大量标注数据和专业领域知识，导致系统迭代缓慢、场景适应性差。当大语言模型(LLM)成为通用人工
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 2501_92474779 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
[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伏容一Julia
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
端到端-未来还是现实 Monkey PilotX 自动驾驶人工智能自动驾驶计算机视觉
自动驾驶的“终极梦想”是什么？“自动驾驶不是拼积木，而是教会一台机器像人一样开车。”过去几年，自动驾驶技术在公众视野中经历了从“热血科幻”到“冷静现实”的转变。你可能听过各种术语：L2、L3、NOA、城市领航、BEV感知……但最近，一个词越来越频繁地出现在技术圈和发布会上——端到端（End-to-End）自动驾驶。它听起来像是某种“黑科技”，但又让人摸不着头脑。它到底是什么？和传统的自动驾驶系统有
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 OpenCV opencv 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
2025中国自动智能驾驶企业排行：最好的自动驾驶是哪家？潮湿的心情自动驾驶人工智能机器学习
在智能驾驶技术加速落地的2025年，中国智能驾驶行业竞争格局迎来新变革。数据驱动的创新模式与全栈技术的深度整合成为核心竞争力，头部企业在技术壁垒、商业化速度与成本控制的多维较量中展现出不同的发展路径。以下为中国智能驾驶五强企业排行，聚焦Momenta、华为、比亚迪、百度Apollo等企业的突破性表现。第一名：Momenta作为国内首个基于一段式端到端大模型实现规模化量产的智能驾驶供应商，Momen
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
Pytorch实现目标检测
importosimportrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.fun
开发者关心的那些事圣子足道 ios 游戏编程 apple 支付
我要在app里添加IAP，必须要注册自己的产品标识符（product identifiers）。产品标识符是什么？产品标识符（Product Identifiers）是一串字符串，它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息，标识符只能包含大小写字母（A-Z）、数字（0-9）、下划线（-）、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素，但我们建议你创建标识符时使用
负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比 bijian1013 nginx F5
对于数据流量过大的网络中，往往单一设备无法承担，需要多台设备进行数据分流，而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求，如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number Cwind java Algorithm 题解 LeetCode Math
原题链接：#9 Palindrome Number 要求：判断一个整数是否是回文数，不要使用额外的存储空间难度：简单分析：题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间，O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转，然后与原数字进行比较。注：没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论，例如
画图板的基本实现 15700786134 画图板
要实现画图板的基本功能，除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外，还需要添加鼠标监听器，和接口实现。首先，需要显示一个JFrame界面： public class DrameFrame extends JFrame { //显示
linux的ps命令被触发 linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照，就是执行ps命令的那个时刻的那些进程，如果想要动态的显示进程信息，就可以使用top命令。要对进程进行监测和控制，首先必须要了解当前进程的情况，也就是需要查看当前进程，而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
Android 音乐播放器下一曲连续跳几首歌肆无忌惮_ android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调 player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() { @Override public void onCompletion(MediaPlayer mp) { mp.reset(); Log.i("H
java导出txt文件的例子知了ing java servlet
代码很简单就一个servlet,如下： package com.eastcom.servlet; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URLEncoder; import java.sql.Connection; import java.sql.Resu
Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度矮蛋蛋 scala sbt
原文地址： http://segmentfault.com/a/1190000002894524 sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库 wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip 解压r
phantomjs安装(linux，附带环境变量设置) ，以及casperjs安装。 alleni123 linux spider
1. 首先从官网 http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包，解压缩到/root/phantomjs文件夹。 2. 安装依赖 sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6 3. 配置环境变量 vi /etc/profil
JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream，字节流的打包输出百合不是茶 java核心思想 JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中，数据的保存是基本，如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的，JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一，在保存数据中也有自己独特的一面，字节流和字符流 1，字节流是由字节构成的，字符流是由字符构成的字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流类 FileInputStream
Spring基础实例（依赖注入和控制反转） bijian1013 spring
前提条件：在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架，并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口 package com.bijian.spring.base3; public interface Weapon { void kil
HR看重的十大技能 bijian1013 提升能力 HR 成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度，也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标，拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是，由于经济发展前景不确定，掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。　　一、解决问题的能力　　每天，我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
【Thrift一】Thrift编译安装 bit1129 thrift
什么是Thrift The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件 bit1129 mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在）牵头开发的。开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的（使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景）,因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计，然后将计算结果
nginx定制500，502，503，504页面 ronin47 nginx　错误显示
server { listen 80; error_page 500/500.html; error_page 502/502.html; error_page 503/503.html; error_page 504/504.html; location /test {return502;}} 配置很简单，和配
java-1.二叉查找树转为双向链表 bylijinnan 二叉查找树
import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class BSTreeToLinkedList { /* 把二元查找树转变成排序的双向链表题目：输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。 10 / \ 6 14 / \
Netty源码学习-HTTP-tunnel bylijinnan java netty
Netty关于HTTP tunnel的说明： http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description 这个说明有点太简略了一个完整的例子在这里： https://github.com/bylijinnan
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别 coder_xpf jquery json map val()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别数据库查询出来的map有一个字段为空通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map)： {"one":"1","two":"nul
Hibernate缓存总结 cuishikuan 开源 ssh javaweb hibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存？ Hibernate是一个持久层框架，经常访问物理数据库。为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高应用程序的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。二、Hibernate缓存原理是怎样的？ Hibernate缓存包括两大类：Hib
CentOs6 dalan_123 centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块：yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果 dcj3sjt126com JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术，它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果，改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱：推特(twitter)，后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术，于是靠滚动浏览器滚动条
ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明 dcj3sjt126com imagebutton
在ImageButton中载入图片后，很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观，其实解决这个问题有两种方法一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如：android:background="@drawable/XXX" 第二种方法就是将ImageButton背景改为透明，这个方法更常用在XML里； <ImageBut
JSP之c:foreach eksliang jsp forearch
原文出自：http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html <c:forEach>标签用于通用数据循环，它有以下属性属性描述是否必须缺省值 items 进行循环的项目否无 begin 开始条件否 0 end 结束条件否集合中的最后一个项目 step 步长否 1
Android实现主动连接蓝牙耳机 gqdy365 android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型，这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。大致可以分三步：一、扫描蓝牙设备： 1、注册并监听广播： BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED BluetoothDevice.ACTION_FOUND BluetoothAdapter.ACTION_DIS
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程序员总爱重新发明轮子，于是做了要给轮子汇总。从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏) 从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线) 从零开始写JavaScript框架 (图灵社区) 从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 ) 从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志) 从零开始编写网络游戏
jquery-autocomplete 使用手册 macroli jquery Ajax 脚本
jquery-autocomplete学习一、用前必备官方网站：http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/ 当前版本：1.1 需要JQuery版本：1.2.6 二、使用 <script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改超声波 oracle plsql
　　在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库，常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错，什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
数据仓库数据模型之：极限存储--历史拉链表 superlxw1234 极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求： 1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态，比如，查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大，比如，总共有10
10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理 wiselyman spring mvc
10.1 全局异常处理使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理; 使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围 10.2 演示演示控制器 package com.wisely.web; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.spring

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