- 博客摘录「 yolo 11从原理、创新点、训练到部署(yolov11代码+教程)」2025年4月28日
G.547
笔记
2.1新的Backbone设计YOLOv11引入了一个改进的Backbone网络架构,采用了CSPNet(CrossStagePartialNetwork)的升级版。CSPNet的引入使得YOLOv11在计算量相对较低的情况下能够更有效地提取深度特征,从而提高模型的表达能力。具体来说,CSPNet通过将特征图进行部分跨层连接,减少了冗余梯度信息,提高了模型的学习效率和泛化能力。2.2SPPF(Sp
- 【语义分割专栏】4:deeplab系列实战篇(附上完整可运行的代码pytorch)
fouen
语义分割pytorch人工智能python计算机视觉深度学习
文章目录前言Deeplab系列全流程代码模型搭建(model)backbone的搭建Deeplabv1Deeplabv2Deeplabv3Deeplabv3+数据处理(dataloader)评价指标(metric)训练流程(train)模型测试(test)效果图结语前言Deeplab系列原理篇讲解:【语义分割专栏】4:deeplab系列原理篇_deeplab系列详解-CSDN博客代码地址,下载可复
- 考场/工厂违规用机难捕捉?3维度优化方案部署成本直降40%
2501_92487762
视觉检测计算机视觉算法目标检测
开篇痛点工业场景中传统玩手机识别面临三重挑战:小目标检测(手机平均像素占比<0.5%)、遮挡干扰(人手/物体遮挡率超60%)、实时性要求(需200ms内响应)。某安检企业反馈,开源YOLOv5在车间场景误报率高达34%。技术解析:双流特征融合架构陌讯算法创新性融合双路径特征(图1):#陌讯核心代码逻辑(简化版)defdual_path_fusion(backbone):shallow_path=C
- 安防监控漏报频发?陌讯实时检测算法实测召回率98%
2501_92487721
目标跟踪计算机视觉人工智能算法
一、开篇痛点:安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下,传统YOLO系列算法常出现漏检(FN)和误检(FP)。某安防厂商测试数据显示:当目标像素<50×50时,开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析:陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性:动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积(DeformableConv),公式表示为:y(p)=
- 万字长文详解YOLOv8 yaml 文件,结合模型输出的网络结构图分析Parameters /backbone/head以及三者的数学关联
YOLO大师
YOLO论文阅读
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+实战案例之前写过一篇YOLOv8yaml配置文件逐层的解析:结合YOLOv8源码逐层解读yaml文件的配置,本文主要从整体的角度去解析yaml。YOLOv8模型YOLOv8提供了非常多的模型,详见:https:
- 万字长文带你搞懂yolov5和yolov8以及目标检测相关面试
起个别名
C++YOLO目标检测目标跟踪
一、与yoloV4相比,yoloV5的改进输入端:在模型训练阶段,使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络:使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络:在Backbone和最后的Head输出层之间插入FPN_PAN结构Head输出层:训练时的损失函数GIOU_Loss,预测筛选框的DIOU_nms二、yolov5网络结构预处理在模型预处理阶段,使用了Mosaic数据增强
- 《中国电信运营商骨干网:历史、现状与未来演进》系列 第一篇:中国骨干网全景图:一级运营商与专用网络的演进
老马爱知
通信网络#电信运营商网络骨干网电信运营商网络架构数字基础设施互联网科普
一、引言:骨干网——国家“信息大动脉”在当今数字经济蓬勃发展的时代,信息网络已成为国家基础设施的核心组成部分。而在这张错综复杂的信息大网中,骨干网(BackboneNetwork)扮演着“
- YOLOv11 改进策略 | GFPN:超越 BiFPN,跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔
YOLOv11改进策略|GFPN:超越BiFPN,跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔!介绍颈部网络(Neck)在目标检测任务中扮演着至关重要的角色,它负责有效地融合来自骨干网络(Backbone)不同层级的特征图,为检测头部(Head)提供包含丰富语义和空间信息的多尺度特征。FPN、PANet和BiFPN等结构是特征金字塔融合的代表。BiFPN作为其中的佼佼者,通过双向连接和加权融合取得了优异的性能。
- 【2024 CVPR-Backbone】RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective
无敌悦悦王
文献阅读cnn人工智能神经网络计算机视觉图像处理python深度学习
摘要近期,轻量级视觉Transformer(ViT)在资源受限的移动设备上表现出比轻量级卷积神经网络(CNN)更优异的性能和更低的延迟。研究人员已发现轻量级ViT与轻量级CNN之间存在许多结构关联,但二者在模块结构、宏观和微观设计上的显著架构差异尚未得到充分研究。本研究从ViT视角重新审视轻量级CNN的高效设计,并强调其在移动设备上的应用前景。具体而言,我们通过整合轻量级ViT的高效架构设计,逐步
- FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation
justtoomuchforyou
智驾
NVidia,CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper:https://arxiv.org/pdf/2307.1492code:https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H,1B外部数据集预训练:object365nuscenes:有点云label,强化网络
- Odoo OWL 框架深度研究(VIP10万字版)
源力祁老师
odoo开发实践学习方法开发语言前端
一、核心理念、架构定位与实践价值前言:为什么需要一份新的前端框架?在Odoo的漫长发展历程中,其前端部分长期依赖于一个基于Backbone.js的自定义Widget系统。这个系统在当时是有效的,但随着前端技术的飞速发展(以React,Vue,Svelte等框架为代表),其固有的命令式编程、手动DOM操作和复杂的继承体系等问题,逐渐成为制约开发效率和应用性能的瓶颈。为了彻底解决这些历史遗留问题,并拥
- 人像抠图学习笔记
AI算法网奇
人脸识别深度学习宝典深度学习神经网络自动驾驶
目录RobustVideoMatting实时视频抠图Modnet预测脚本人脸分割BiseNetV2MODNetu2net:MODNet方法RobustVideoMatting实时视频抠图Modnet预测脚本Modnet效果有时比RobustVideoMatting好,在衣服分割时,backbone是mobilev2gpu512*512速度22ms。importosimportsysimportar
- 目标检测neck经典算法之FPN的源码实现
ZzzZ31415926
目标检测算法人工智能图像处理计算机视觉深度学习python
┌────────────────────────────────────────────────────┐│初始化构造(__init__)│└────────────────────────────────────────────────────┘↓【1】参数保存+基础配置断言↓【2】判断使用哪些backbone层(start→end)↓【3】判断是否添加额外输出(extraconv)↓【4】构
- YOLOV8模型优化-选择性视角类别整合模块(SPCI):遥感目标检测的注意力增强模型详解
清风AI
YOLO算法魔改系列深度学习算法详解及代码复现计算机视觉算法目标跟踪人工智能计算机视觉YOLOpython目标检测深度学习
一、研究背景与挑战随着卫星和无人机技术的普及,高分辨率遥感影像为城市规划、灾害监测等领域提供了海量数据。然而,遥感目标检测面临三大难题:尺度剧变:目标尺寸从几米到几百米不等(如飞机vs油罐)密集分布:港口/机场等场景存在大量密集目标背景干扰:自然/人造景观交织导致语义混淆现有方法如YOLOv8虽在通用目标检测表现优异,但在遥感场景存在以下局限:Backbone缺乏显式的多尺度特征融合机制传统注意力
- YOLOv5 模型结构详解
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习
✅YOLOv5模型结构详解以下是以YOLOv5的最小版本yolov5s为例的模型结构(来自Ultralytics/yolov5官方实现):输入图像大小:640×640×3YOLOv5s的完整模型结构(来自models/yolov5s.yaml)#YOLOv5smodelbackbone:#[from,number,module,args][[-1,1,'Conv',[64,6,2,2]],#0-P
- 深度学习 backbone,neck,head网络关键组成
SLAM必须dunk
深度学习人工智能
在深度学习,尤其是计算机视觉任务中,backbone(骨干网络),neck(颈部),head(头部)是网络的关键组成部分,各自承担了不同的功能:1,总署:Backbone,译作骨干网络,主要指用于特征提取的,已在大型数据集(例如ImageNet|COCO等)上完成预训练,拥有预训练参数的卷积神经网络,例如:ResNet-50、Darknet53等;Head,译作检测头,主要用于预测目标的种类和位置
- YOLOv12改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块 对A2C2f进行二次创新
Limiiiing
YOLOv12改进专栏YOLOv12深度学习目标检测计算机视觉
一、本文介绍本文记录的是利用空间自适应特征调制模块SAFM优化YOLOv12的目标检测方法研究。SAFM通过更好地利用特征信息来实现模型性能和效率的平衡。本文通过二次创新A2C2f,能够动态选择代表性特征,并结合局部上下文信息,提升模型的检测精度。专栏目录:YOLOv12改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址:YOLOv
- YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块 对 C2fCIB 、PSA 进行二次创新
Limiiiing
YOLOv10改进专栏YOLO深度学习目标检测计算机视觉
一、本文介绍本文记录的是利用空间自适应特征调制模块SAFM优化YOLOv10的目标检测方法研究。SAFM通过更好地利用特征信息来实现模型性能和效率的平衡。本文通过二次创新C2fCIB、PSA,能够动态选择代表性特征,并结合局部上下文信息,提升模型的检测精度。专栏目录:YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址:
- 2015-5-10分享的PDF
qq2011705918
iOS传感器应用开发最佳实践_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1dDtSP2LNode应用程序构建使用MongoDB和Backbone_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1c04KnNMPhoneGap移动应用开发手册_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1mgssE
- YOLOv12改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO
Limiiiing
YOLOv12改进专栏YOLO目标检测深度学习计算机视觉
一、本文介绍Hyper-YOLO是一种创新的目标检测模型,将超图计算集成到YOLO架构中,以捕捉视觉特征之间复杂的高阶相关性,从而提升目标检测性能。本文记录如何将Hyper-YOLO模型与YOLOv12结合。专栏目录:YOLOv12改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址:YOLOv12改进专栏——以发表论文的角度,快速准
- YOLOv10改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO
Limiiiing
YOLOv10改进专栏YOLO计算机视觉目标检测深度学习
一、本文介绍Hyper-YOLO是一种创新的目标检测模型,将超图计算集成到YOLO架构中,以捕捉视觉特征之间复杂的高阶相关性,从而提升目标检测性能。本文记录如何将Hyper-YOLO模型与YOLOv10结合。专栏目录:YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址:YOLOv10改进专栏——以发表论文的角度,快速准
- 【目标检测】backbone究竟有何关键作用?
猫天意
目标检测目标检测人工智能计算机视觉CV
backbone的核心在于能为检测提供若干种感受野大小和中心步长的组合,以满足对不同尺度和类别的目标检测。
- 目标检测模型的主要组成部分
asdfg1258963
目标检测_ai目标检测人工智能计算机视觉
目标检测模型通常由以下几个主要部分组成:1.主干网络(Backbone)主干网络是目标检测模型的核心部分,负责从输入图像中提取特征。常见的主干网络包括:卷积神经网络(CNN):如ResNet、VGG、MobileNet等。它们通过多层卷积操作提取图像的多层次特征。Transformer架构:如VisionTransformer(ViT)及其变体,通过自注意力机制提取全局特征。主干网络的输出是一个特
- 【目标检测】检测网络中neck的核心作用
猫天意
目标检测人工智能计算机视觉CV基础
1.neck最主要的作用就是特征融合,融合就是将具有不同大小感受野的特征图进行了耦合,从而增强了特征图的表达能力。2.neck决定了head的数量,进而潜在决定了不同尺度样本如何分配到不同的head,这一点可以看做是将整个网络的多尺度目标学习的负担,分散到了多个层级的特征图上。3.neck将来自于backbone上的多个层级的特征图进行融合加工,增强其表达能力的同时,输出加工后并具有相同宽度的特征
- 目标检测:Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection【方法解读】
沉浸式AI
《AI与SLAM论文解析》目标检测人工智能计算机视觉深度学习算法论文解读
可以查看B站视频(讲的很详细,对照下文内容进行视频观看,效果更佳):(1)DeformableDETR|1、Abstract算法概述(2)DeformableDETR|2、backbone、MultiHeadAttention公式讲解(3)DeformableDETR|3、DeformableAttention、MSDeformAttention、流程讲解摘要DETR最近被提出以消除许多手工设计的
- 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
- YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制
Limiiiing
YOLOv9改进专栏计算机视觉深度学习YOLO目标检测
一、本文介绍本文记录的是基于CAA注意力模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。在远程遥感图像或其他大尺度变化的图像中目标检测任务中,为准确提取其长距离上下文信息,需要解决大目标尺度变化和多样上下文信息时的不足的问题。CAA能够有效捕捉长距离依赖,并且参数量和计算量更少。专栏目录:YOLOv9改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改
- 2、YOLOv12架构解析:速度与精度的艺术
进取星辰
YOLO
前言:拆解YOLO的"超级大脑"还记得我们上篇文章用5行代码实现的物品检测吗?今天我要带你走进YOLOv12的"大脑",看看这个闪电侠是如何思考的!想象一下:当你走进一家咖啡馆时,你的大脑会:快速扫描整个场景(Backbone)注意到重要区域:柜台、座位区(Neck)精确识别:拿铁咖啡、巧克力蛋糕(Head)YOLOv12的工作方式惊人地相似!下面我们就来拆解这套视觉感知系统:1.整体架构:从三明
- 探秘BERT与VITS2的完美融合:Bert-VITS2,跨语言语音合成新纪元
郑微殉
探秘BERT与VITS2的完美融合:Bert-VITS2,跨语言语音合成新纪元Bert-VITS2vits2backbonewithmultilingual-bert项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/Bert-VITS2一、项目介绍Bert-VITS2,如其名,是一个融合了多语言预训练模型——BERT与新一代文本到语音(Text-to-Speech,TT
- 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
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默