- 目标检测新纪元:DETR到Mamba实战解析
加油吧zkf
图像处理python分类人工智能目标检测
【实战分享】目标检测的“后DEⱯ”时代:DETR/DINO/RT-DETR及新型骨干网络探索(含示例代码)目标检测从YOLO、FasterR-CNN到Transformer结构的DETR,再到DINO、RT-DETR,近两年出现了许多新趋势:更高效的端到端结构、更少的手工设计(比如不再需要NMS)、以及新型轻量化骨干网络(比如Mamba、ConvNeXt、ViT等)被引入检测任务中。作为从事目标检
- RT-DETR改进|爆改模型|涨点|使用VMamba作为骨干网络(附代码+修改教程)
爆改模型
网络深度学习人工智能计算机视觉
一、文本介绍本文修改的模型是RT-DETR,在原本的RT-DETR中,使用ResNet作为骨干网络,本文使用最新的VMamba(VisualStateSpaceModel)替换ResNet作为RT-DETR的骨干网络。VMamba是一种全新的视觉框架,VMamba结合了CNNs和ViTs的优势,同时优化了计算效率,能够在保持全局感受野的情况下实现线性复杂度。为了解决方向敏感性问题,VMamba引入
- YOLO系列对指定图片绘制模型热力图
北京地铁1号线
目标检测与图像处理YOLOpython开发语言
RTDETR系列绘制热力图指路:RT-DETR系列对指定图片绘制模型热力图-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_54708219/article/details/148657372?spm=1001.2014.3001.5502任务:实现类激活映射(ClassActivationMapping,CAM)可视化,生成热力图以展示模型在图像中关注的关键区域。核心功能:加载YO
- 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
- RT-DETR部分源码解析
明天吃香菜
python深度学习transformer
classRTDETR(Model):"""InterfaceforBaidu'sRT-DETRmodel.ThisVisionTransformer-basedobjectdetectorprovidesreal-timeperformancewithhighaccuracy.Itsupportsefficienthybridencoding,IoU-awarequeryselection,an
- RT-DETR模型源码解析
明天吃香菜
python深度学习transformer
#UltralyticsYOLO,AGPL-3.0licenseimporttorchimportinspectimportsysfrompathlibimportPathfromtypingimportUnionfromultralytics.cfgimportTASK2DATA,get_cfg,get_save_dirfromultralytics.hub.utilsimportHUB_WEB
- RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| ICLR-2023 替换骨干网络为:RevCol 一种新型神经网络设计范式
Limiiiing
RT-DETR改进专栏深度学习目标检测RT-DETR计算机视觉
一、本文介绍本文记录的是基于RevCol的RT-DETR目标检测改进方法研究。RevCol是一种新型神经网络设计范式,它由多个子网(列)及多级可逆连接构成,正向传播时特征逐渐解缠结且保持信息。可逆变换借鉴可逆神经网络思想,设计多级可逆单元用于解决模型对特征图形状的限制以及与信息瓶颈原则的冲突。本文将其应用到RT-DETR中,并配置了原论文中的revcol_tiny、revcol_small、rev
- 基于RT-DETR的YOLOv8目标检测框架优化及其应用前景
向哆哆
YOLO创新涨点系列YOLO目标检测人工智能yolov8
文章目录什么是RT-DETR?一、YOLOv8与RT-DETR检测头的结合YOLOv8架构概述代码实例:YOLOv8与RT-DETR检测头的集成1.引入必要的库2.YOLOv8Backbone(特征提取)3.RT-DETR检测头4.集成YOLOv8Backbone与RT-DETR头5.模型训练与评估二、YOLOv8与RT-DETR检测头的结合:进一步的优化与调优1.数据增强与多尺度训练数据增强技术
- RT-DETR实时端到端目标检测器
SUST小生
人工智能目标跟踪
RT-DETR(Real-TimeDEtectionTRansformer)是一种新型的实时端到端目标检测器,由百度公司的研究者提出。这项工作首次实现了在实时目标检测任务中不依赖于后处理(如非极大值抑制NMS)的端到端检测器。RT-DETR的主要特点包括:实时性能:RT-DETR能够在保持高准确性的同时,实现实时的检测速度。例如,RT-DETR-L在COCOval2017数据集上达到了53.0%的
- RT-DETR 目标检测视频推理
彭祥.
DETR系列Transformer目标检测音视频人工智能
先前介绍了RT-DETR推理单张图像的案例,今天则介绍以下如何利用RT-DETR来进行视频推理。事实上,进行视频推理的过程与单张图片的过程及其类似,就是将原本的视频切分为多帧图像后再进行推理即可。这里面涉及到Image等相关操作,今天便借此机会梳理一遍。我们的实现思路很简单,其步骤如下:将视频拆分为多帧将多帧图像依次输入RT-DETR模型中进行检测将多帧图像的检测结果合并为视频利用cv2生成视频读
- RT-DETR yaml 配置文件说明
明天吃香菜
深度学习机器学习人工智能
#UltralyticsYOLO,AGPL-3.0许可证#对于中等增强的COCO训练,默认的训练设置和超参数#YOLO任务设置,指定要执行的任务类型task:detect#(str)YOLO任务类型,例如:detect(检测)、segment(分割)、classify(分类)、pose(姿态)#YOLO模式设置,确定操作模式mode:train#(str)YOLO操作模式,例如:train(训练)
- RTDETR改进专栏(包含RTDETR、YOLOV5-DETR、YOLOV8-DETR)
魔鬼面具
人工智能深度学习RTDETR
基于Ultralytics的RT-DETR改进详细介绍目前自带的一些改进方案(持续更新)为了感谢各位对RTDETR项目的支持,本项目的赠品是yolov5-PAGCP通道剪枝算法.具体使用教程自带的一些文件说明train.py训练模型的脚本main_profile.py输出模型和模型每一层的参数,计算量的脚本(rtdetr-l和rtdetr-x因为thop库的问题,没办法正常输出每一层的参数和计算量
- ultralytics训练RT-DETR踩坑记录----yolo val/predict指令执行错误
van_xiayu
rtdetr踩坑人工智能深度学习
问题:在使用指令yolodetecttrainmodel=XXXdata=XXX训练U版rtdetr时,博主发现训练完成后进行验证时,可以正常print各项指标(P、R、map)然而,在使用指令yolodetectvalmodel=XXXdata=XXX进行验证时却出现指标全部为0的问题本菜鸡摸索了好久终于找到了解决方法:解决步骤:1、将/ultralytics/models/rtdetr/__i
- RT-DETR改进前必看 - Ultralytics调参 1:1还原RT-DETR官方版本实验环境,更方便改进
Limiiiing
RT-DETR改进专栏RT-DETR深度学习计算机视觉目标检测
前言很多读者反应,在使用Ultralytics版本的RT-DETR训练的时候,精度一直上不去且很低。而使用原版的模型进行训练比较困难,不方便后期改进。这是因为两个项目中的超参数是不一致的,本文主要讲解如何在Ultralytics中1:1对照复现RT-DETR模型环境,使模型能够有效训练,并分享了一些调参经验,方便大家更好的理解,应用。下方是调参后的结果,在个人数据集上,未调参前,变化幅度大,精度极
- RTDETR融合何凯明[CVPR2025]新作DyT结构
今天炼丹了吗
RT-DETR涨点改进专栏YOLO深度学习人工智能
RT-DETR使用教程:RT-DETR使用教程RT-DETR改进汇总贴:RT-DETR更新汇总贴《TransformerswithoutNormalization》一、模块介绍论文链接:https://arxiv.org/pdf/2503.10622代码链接:https://jiachenzhu.github.io/DyT/论文速览:归一化层在现代神经网络中无处不在,长期以来一直被认为是必不可少的
- AI:230-YOLOv8与RT-DETR的完美结合 | 重塑目标检测技术的前沿【保姆级教程】
一键难忘
精通AI实战千例专栏合集人工智能YOLO目标检测YOLOv8与RT-DETR
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中~文章目录YOLOv8与RT-DETR的完美结合|重塑目标检测
- 分布式多卡训练(DDP)踩坑
m0_54804970
面试学习路线阿里巴巴分布式
多卡训练最近在跑yolov10版本的RT-DETR,用来进行目标检测。单卡训练语句(正常运行):pythonmain.py多卡训练语句:需要通过torch.distributed.launch来启动,一般是单节点,其中CUDA_VISIBLE_DEVICES设置用的显卡编号,也可以不用,直接在main.py里面指定device也行,–nproc_pre_node每个节点的显卡数量。python-m
- 【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头,解决传统目标检测器中非极大值抑制(NMS)所带来的速度和准确性之间的平衡问题
YOLO大师
YOLO人工智能论文阅读目标检测yolov8
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要YOLO系列因其在速度和准确性之间的合理平衡,已成为实时目标检测中最受欢迎的框架。然而,我们观察到YOLO的速度和准确性受到非极大值抑制(NMS)的负面影响。最近,基于Transformer的端
- RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023,SBA(Selective Boundary Aggregation):特征融合模块,描绘物体轮廓重新校准物体位置,解决边界模糊问题
Limiiiing
RT-DETR改进专栏人工智能计算机视觉深度学习RT-DETR
一、本文介绍本文主要利用DuAT中的SBA模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。SBA模块借鉴了医疗图像分割中处理边界信息的独特思路,通过创新性的结构设计,在维持合理计算复杂度的基础上,巧妙融合浅层的边界细节特征与深层的语义信息,实现边界特征的精准提取与语义信息的有效整合。将其应用于RT-DETR的改进过程中,能够使模型着重聚焦于目标物体的边界区域,降低背景及其他无关信息的影响,强化目标物体的
- RTDETR融合[WACV 2024]的MetaSeg中的gmb模块
今天炼丹了吗
RT-DETR涨点改进专栏RT-DETR
RT-DETR使用教程:RT-DETR使用教程RT-DETR改进汇总贴:RT-DETR更新汇总贴《MetaSeg:MetaFormer-basedGlobalContexts-awareNetworkforEfficientSemanticSegmentation》一、模块介绍论文链接:https://arxiv.org/abs/2408.07576代码链接:https://github.com/
- RTDETR改进系列指南
魔鬼面具
人工智能pytorch深度学习python
基于Ultralytics的RT-DETR改进项目.(89.9¥)为了感谢各位对RTDETR项目的支持,本项目的赠品是yolov5-PAGCP通道剪枝算法.具体使用教程自带的一些文件说明train.py训练模型的脚本main_profile.py输出模型和模型每一层的参数,计算量的脚本(rtdetr-l和rtdetr-x因为thop库的问题,没办法正常输出每一层的参数和计算量和时间)val.py使
- 【RT-DETR进阶实战】利用RT-DETR进行视频划定区域目标统计计数
Snu77
RT-DETR有效改进专栏YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉pythonRT-DETR
欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR一、本文介绍Hello,各位读者,最近会给大家发一些进阶实战的讲解,如何利用RT-DETR现有的一些功能进行一些实战,让我们不仅会改进RT-DETR,也能够利用RT-DETR去做一些简单的小工作,后面我也会将这些功能利用PyQt或者是pyside2做一些小的界面给大家使用。在开始之前给大家推荐一下我的专栏,本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制|包括二次创新
- 【RT-DETR有效改进】计算训练好权重文件对应的FPS、推理每张图片的平均时间(科研必备)
Snu77
RT-DETR有效改进专栏深度学习人工智能YOLO目标检测计算机视觉pythonRT-DETR
欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用我们训练好的权重文件计算FPS,同时打印每张图片所利用的平均时间,模型大小(以MB为单位),同时支持batch_size功能的选择,对于轻量化模型的读者来说,本文的内容对你一定有帮助,可以清晰帮你展示出模型速度性能的提升以及轻量化的效果(模型大小),对于以提高精度为目的的读者本文也能够帮助大家展示出现阶段的模型速度
- RT-DETR个人整理向理解
深度瞎学
深度学习学习笔记深度学习自动驾驶transformer边缘计算
一、前言在开始介绍RT-DETR这个网络之前,我们首先需要先了解DETR这个系列的网络与我们常提及的anchor-base以及anchor-free存在着何种差异。首先我们先简单讨论一下anchor-base以及anchor-free两者的差异与共性:1、两者差异:顾名思义,这两者一个显而易见的差别就是有无anchor,anchor-base是需要手工选取不同比例大小的anchor来得到propo
- YOLO终结者?百度最新RT-DETR:114FPS实现54.8AP,远超YOLOv8!
自动驾驶之心
YOLO深度学习人工智能计算机视觉机器学习
作者|Kissrabbit编辑|汽车人原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/626659049点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群后台回复【2D检测综述】获取鱼眼检测、实时检测、通用2D检测等近5年内所有综述!一、序言转眼间,自DETR被提出已经过去了2年了,如今又迎来了2023年,可以说,这是
- 【RT-DETR有效改进】利用SENetV2重构化网络结构 (ILSVRC冠军得主,全网独家首发)
Snu77
RT-DETR有效改进专栏YOLO人工智能深度学习计算机视觉目标检测pythonRT-DETR
欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENetV2,其是2023.11月的最新机制(所以大家想要发论文的可以在上面下点功夫),其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型,而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制但是相对于SENetV1来说V2又在全局的角度进行了考虑)
- RT-DETR算法优化改进:上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample,效果秒杀CAFFE,助力小目标检测
AI小怪兽
RT-DETR魔术师算法caffe目标检测YOLO深度学习人工智能
本文独家改进:一种超轻量高效动态上采样DySample,具有更少的参数、FLOPs,效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点,尤其在小目标检测领域涨点显著。RT-DETR魔术师专栏介绍:https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR引入前沿顶会创新(CVPR
- 【RT-DETR有效改进】利用SENetV1重构化网络结构 (ILSVRC冠军得主)
Snu77
RT-DETR有效改进专栏YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉RT-DETRpython
欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENet(Squeeze-and-ExcitationNetworks)其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型,而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制)。在SENet中,所谓的挤压和激励(Squeeze-and-Excita
- 【RT-DETR有效改进】利用YOLO-MS的MSBlock模块改进ResNet中的Bottleneck(RT-DETR深度改进)
Snu77
RT-DETR有效改进专栏YOLO深度学习目标检测人工智能计算机视觉pythonRT-DETR
欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块),我们将其用于替换我们ResNet中Basic组合出一种新的结构,来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用,我将其用于我的数据集上实验,其在轻量网络结构的同时,却能够提高一定的mAP精度,所以这是一种
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
index.html
<!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/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多