- 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
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别(C#代码,UI界面版)
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别(C#代码,UI界面版))工业相机使用YoloV8模型实现不同水果的检测识别工业相机通过YoloV8模型实现不同水果的检测识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入Yo
- 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(
- 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
- Linux驱动开发学习笔记-设备树
1、设备树1)将描述板级硬件信息的内容都从Linux内中分离开来,用一个专属的文件格式来描述,这个专属的文件就叫做设备树,文件扩展名为.dts。一个SOC可以作出很多不同的板子,这些不同的板子肯定是有共同的信息,将这些共同的信息提取出来作为一个通用的文件,其他的.dts文件直接引用这个通用文件即可,这个通用文件就是.dtsi文件,类似于C语言中的头文件。.dts描述板级信息(也就是开发板上有哪些I
- 王爷放手吧(林雪儿李云)免费阅读全文_免费小说在哪看王爷放手吧(林雪儿李云)
小文文斋
《王爷放手吧》主角:林雪儿李云简介:怀有身孕的侧妃被蛇咬了。端王李云为了惩罚我这个毒妇,将我关进阁楼,扔进去了几十条毒蛇后,将门窗封死。“茶茶受过的苦,你要千倍万倍来偿还。”我被蛇吓的瑟瑟发抖,跪在角落里,满脸泪水的求他放过我。可是话音未落,一个白瓷瓶就重重的砸在了我的嘴角上。“不好好受罚怎么能长记性,里面是解药,三天一粒,你最好快点给本王学乖。”阁楼的最后一块板子被钉上时,几十条手腕粗细的毒蛇,
- RK3568笔记九十二:QT使用Opencv显示摄像头
殷忆枫
RK3568学习笔记笔记
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。测试使用QT调用Opencv的API显示摄像头,板子为正点原子的RK3568,最终想实现的是在RK3568平台上使用Qt框架进行部署,利用NPU推理加速视频目标识别。此篇为测试功能代码为正点原子提供的代码,直接用来测试,在未看代码时一直不明白怎么添加opencv的库,后面明白了,只增加了下面的两行:CONFIG+=link_pkgconfigPKGCONFIG
- 【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
- YOLOV8模型及损失函数
山居秋暝LS
计算机视觉PythonYOLO
YOLOV8代码分析1.YOLOV8相对于YOLOV5的改进2模型2.1模型主要模块2.1.1模型主要模块:2.1.2CBS、SPPF、Bottleneck、C2f、model3损失ultralytics/models/yolo/detect/train.py3.2.1生成anchor_points3.3.1把targets[9,6]变为[bs,max_gt,1+4]3.4获取预测框Pboxes3
- 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
- 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
- 工业检测漏检率高?陌讯多模态算法降损 40%
2501_92473287
算法目标检测人工智能机器学习计算机视觉
开篇:工业检测的“隐形损耗”难题在汽车零部件、电子制造等精密工业场景中,传统视觉检测系统正面临严峻挑战:复杂光照下金属表面缺陷漏检率超15%,多类瑕疵并存时算法误判率高达20%,生产线因人工复检导致的停机损失年均超百万[1]。某新能源电池厂商曾反馈,基于开源YOLOv5的检测方案在极耳缺陷检测中,因无法区分“褶皱”与“裂纹”,导致合格产品误判率达8%,直接造成每月30万元物料浪费。这些问题的核心在
- 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
- YOLOv5激活函数替换与模型变体实验实战教程
机 _ 长
YOLO极致优化实战YOLO深度学习算法
YOLOv5激活函数替换与模型变体实验实战教程本教程面向已具备YOLOv5训练经验的开发者,系统讲解如何在YOLOv5中替换激活函数、构建模型变体,并结合本项目实际文件和命令,突出实用性和可操作性。内容涵盖激活函数原理、替换方法、配置文件讲解、训练实操、源码解读、实验对比与常见问题排查。完整代码见文末1.激活函数原理简介激活函数是深度神经网络中非线性建模的关键组件。常见激活函数包括:ReLU:简单
- [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
- 12月16日工作总结
21d6864d4a89
天气阴转小雨1.早上去工厂给设计师梳理了一下订单,以及对接的流程,卫生值日,及工作总结的安排。2.去冠亚星城801复核厨房尺寸及客户沟通。3.去新东方对接工地事宜。4.去泰和花园看工地出现的问题及相应的解决方案,和为什么会出现问题。5.去工厂送回泰和花园的调整板子及设计订单的梳理和督促设计师值日及总结。图片发自App明天工作计划:1.去工厂开设计部早例会2.去交莒县工地柜子首付款,对接生产。3.去
- 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
- 基于Jetson Nano与PyTorch的无人机实时目标跟踪系统搭建指南
引言:边缘计算赋能智能监控在AIoT时代,将深度学习模型部署到嵌入式设备已成为行业刚需。本文将手把手指导读者在NVIDIAJetsonNano(4GB版本)开发板上,构建基于YOLOv5+SORT算法的实时目标跟踪系统,集成无人机控制与地面站监控界面,最终打造低功耗智能监控设备。通过本项目,读者将掌握:嵌入式端模型优化与部署技巧;多目标跟踪算法工程化实现;无人机-地面站协同控制架构;边缘计算场景下
- sahi+yolov8实现图像切片推理
文章目录前言一、SAHI介绍切片推理兼容性设计二、使用步骤图像切片推理与结果融合代码示例结果对比总结前言本文记录项目中涉及到了无人机正射图像的推理(通常8000像素*8000像素以上),由于模型推理尺寸是640*640的,如果直接整图送入模型推理,推理效果极差,可以考虑采用多个切片进行分别进行推理,最后合并推理结果的方式。一、SAHI介绍SAHI(SlicingAidedHyperInferenc
- yolov8seg如何获取每个结果的mask,不是一整个的mask
boss-dog
视觉算法开发yolov8rk3588
使用rk3588开发板对yolov8-seg进行推理时,瑞芯微官方代码中对推理的结果进行了封装,返回的分割结果是所有目标的mask,而不是单个目标的mask。yolov8seg怎么获得每个结果的mask,不是一整个的mask:https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo/issues/175解决postprocess.h中关于检测结果的结构体解析type
- 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
- 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,
- 博客摘录「 适合小白的超详细yolov8环境配置+实例运行教程,从零开始教你如何使用yolov8训练自己的数据集(Windows+conda+pycharm)」2024年3月13日
激活虚拟环境使用condaactivate命令激活虚拟环境,激活成功的标志就是命令行前面的(base)换
- 博客摘录「 yolov8改进-添加Wise-IoU,soft-nms」2023年12月18日
Exodu
笔记
(1.0-iou[0])*iou[1].detach()iou*torch.exp((rho2/c2))
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分