SSD目标检测相关知识和代码整理

Python Gradio：实现交互式图像编辑 PythonAI编程架构实战家 Python编程之道 python 开发语言 ai
PythonGradio：实现交互式图像编辑关键词：Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要：本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始，逐步介绍Gradio的核心功能，并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能，同时提供完整的项目实战案例
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（
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
视觉Transformer还有哪些点可以研究？怎么应用？计算机视觉工坊 3D视觉从入门到精通学习算法开源
0.这篇文章干了啥？今天笔者为大家推荐一篇最新的综述，详细总结了Transformer的网络架构、优化策略、发展方向，还会定期更新Github，研究注意力机制的小伙伴一定不要错过。注意机制有助于人类视觉系统有效地分析和理解复杂场景，它能够聚焦于图像的关键区域，同时忽略无关紧要的部分。受此概念启发，注意机制已经被引入到计算机视觉（CV）中，以动态地为图像中的不同区域分配权重。这使得神经网络能够专注于
Python_day54Inception网络及其思考且慢.589 Python_60 python 开发语言
一、inception网络介绍今天我们介绍inception，也就是GoogleNet传统计算机视觉的发展史从上面的链接，可以看到其实inceptionnet是在resnet之前的，那为什么我今天才说呢？因为他要引出我们后面的特征融合和特征并行处理这些思想。Inception网络，也被称为GoogLeNet，是Google团队在2014年提出的经典卷积神经网络架构。它的核心设计理念是“并行的多尺度
AI 绘画 + 编程：10 分钟生成个性化艺术作品大力出奇迹985 人工智能
本文围绕Python+OpenCV实现自动人脸识别门禁系统展开，先概述系统的基本构成与作用，再从系统核心技术、开发实现步骤、功能扩展方向、实际应用场景及优化改进策略五个方面详细阐述，最后总结系统的价值与发展前景，为相关开发和应用提供全面参考。一、系统核心技术解析人脸识别技术是门禁系统的核心，其关键在于对人脸特征的精准提取与匹配。OpenCV作为开源计算机视觉库，提供了丰富的人脸检测算法，如Haar
【AI大模型：前沿】43、Mamba架构深度解析：为什么它是Transformer最强挑战者？无心水架构 transformer Mamba Mamba架构 AI大模型系统开发实战 AI大模型高手开发 AI大模型系统实战
Transformer架构自2017年诞生以来，一直是NLP、计算机视觉等领域的“统治级”模型架构。但随着序列长度需求的增长（如128K长文本处理、基因组学超长序列分析），其自注意力机制的O(n2)O(n^2)O(n2)计算复杂度成为难以逾越的瓶颈。2023年底，由AlbertGu和TriDao等人提出的Mamba架构，通过创新的“选择性状态空间模型（SelectiveSSM）”实现了线性复杂度（
【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
《揭秘AI应用架构师在智能虚拟人设计系统中的创新思维》 SuperAGI架构师的AI实验室人工智能 ai
揭秘AI应用架构师在智能虚拟人设计系统中的创新思维关键词：AI应用架构师、智能虚拟人、系统设计、创新思维、自然语言处理、计算机视觉、实时交互摘要：智能虚拟人已从科幻走进现实，无论是直播间的虚拟主播、手机里的智能助手，还是元宇宙中的数字分身，它们背后都离不开AI应用架构师的“隐形设计”。本文将以“总设计师视角”，用生活化的比喻和实例，拆解AI应用架构师在智能虚拟人系统设计中的创新思维——从“让虚拟人
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
基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘 python 目标检测
前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌
《零基础入门AI：从图像梯度到凸包特征检测（OpenCV图像特征提取）》竹子_23 OpenCV入门 opencv 人工智能计算机视觉
一、图像梯度处理：理解像素变化的本质1.1图像梯度基础图像梯度是计算机视觉中的核心概念，它描述了图像中像素强度的变化情况：梯度方向：像素值变化最剧烈的方向（垂直于边缘）梯度幅度：像素值变化的强度（值越大表示边缘越明显）物理意义：就像地形图中的等高线，梯度大的地方相当于陡坡，梯度小的地方相当于平地1.2垂直边缘提取垂直边缘是图像中物体左右边界形成的线条：特征：水平方向上像素值发生突变应用场景：文档扫
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
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
电表箱识别漏检率高？陌讯算法实测降 90%
在电力巡检领域，电表箱状态识别一直是计算机视觉技术落地的难点。传统人工巡检模式下，一个台区的200个电表箱需2名巡检员耗时1天完成，且受光线、天气影响，误判率常超过15%。而采用普通开源算法部署的自动识别系统，又面临箱体污渍遮挡、表计型号混杂、边缘计算设备算力有限等多重挑战，实际商用时mAP（平均精度）往往跌破70%，难以满足电力行业的可靠性要求技术解析：从传统方法到陌讯创新架构传统电表箱识别多采
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
以AI人工智能为核心，发展空间智能 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能 ai
以AI人工智能为核心，发展空间智能关键词：人工智能、空间智能、智能系统、机器学习、计算机视觉、物联网、自动化技术摘要：本文围绕"以AI人工智能为核心发展空间智能"这一主题，系统解析空间智能的技术架构与实现路径。通过揭示AI与空间智能的核心关联，深入探讨机器学习、计算机视觉、数字孪生等关键技术如何赋能空间数据的感知、处理与决策。结合智能建筑、智慧城市等实际场景，展示从算法原理到工程落地的完整技术链条
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
探索未来标注新纪元：AutoLabelImg 多功能自动标注工具徐耘馨
探索未来标注新纪元：AutoLabelImg多功能自动标注工具在计算机视觉领域，高质量的数据标注是模型训练的关键一步，而AutoLabelImg正是这样一个旨在提升效率的开源标注工具。它不仅继承了著名的labelImg的基础特性，还创新性地加入了多种高级功能，为开发者和研究人员提供了一个全新的标注体验。项目简介AutoLabelImg是一款强大的图像和视频标注工具，集成了自动化标注、追踪标注、放大
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
mysql主从数据同步林鹤霄 mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转) 教程开始：一、安装MySQL 说明：在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作，安装MySQL 5.5.22 二、配置MySQL主服务器（192.168.21.169）mysql -uroot -p &nb
oracle学习笔记 caoyong oracle
1、ORACLE的安装 a>、ORACLE的版本 8i,9i : i是internet 10g,11g : grid (网格) 12c : cloud (云计算) b>、10g不支持win7 &
数据库，SQL零基础入门天子之骄 sql 数据库入门基本术语
数据库，SQL零基础入门做网站肯定离不开数据库，本人之前没怎么具体接触SQL，这几天起早贪黑得各种入门，恶补脑洞。一些具体的知识点，可以让小白不再迷茫的术语，拿来与大家分享。数据库，永久数据的一个或多个大型结构化集合，通常与更新和查询数据的软件相关
pom.xml 一炮送你回车库 pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的 2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的，通常和一级元素properties一起使用，既然有继承，也肯定有一级元素modules来定义子元素 3、父项目里的一级元素<modules> <module>lcas-admin-war</module> <
sql查地区省市县 3213213333332132 sql mysql
-- db_yhm_city SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35 SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169 SELECT d1.cla
关于监听器那些让人头疼的事宝剑锋梅花香画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA，对于界面开发我只能说有点蛋疼，用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心（不使用插件，就算使用插件的话也没好多少）既然Java提供了界面开发，老师又要求做，只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方，我是上了几次课才略微搞懂了些。
JAVA的遍历MAP darkranger map
Java Map遍历方式的选择 1. 阐述　　对于Java中Map的遍历方式，很多文章都推荐使用entrySet，认为其比keySet的效率高很多。理由是：entrySet方法一次拿到所有key和value的集合；而keySet拿到的只是key的集合，针对每个key，都要去Map中额外查找一次value，从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢？　　为了解遍历性能的真实差距，包括在遍历ke
POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs aijuans 搜索
来源：http://poj.org/problem?id=2312 题意：题目背景就是小时候玩的坦克大战，求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得，E是空的，可以走，B是砖，只有打掉后才可以通过。思路：很容易看出来这是一道广搜的题目，但是因为走E和走B所需要的时间不一样，因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说，要先打掉砖才能通过，所以我们可以理解为走B需要两步，而走E是指需要1
Hibernate与Jpa的关系，终于弄懂 avords java Hibernate 数据库 jpa
我知道Jpa是一种规范，而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate，还有EclipseLink(曾经的toplink)，OpenJPA等可供选择，所以使用Jpa的一个好处是，可以更换实现而不必改动太多代码。在play中定义Model时，使用的是jpa的annotations，比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
酸爽的console.log bee1314 console
在前端的开发中，console.log那是开发必备啊，简直直观。通过写小函数，组合大功能。更容易测试。但是在打版本时，就要删除console.log，打完版本进入开发状态又要添加，真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装，方便开发和上线。 /** * log.js hufeng * The safe wrapper for `console.xxx` functions *
哈佛教授：穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质 bijian1013 时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究，结论是：穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质，即注意力被稀缺资源过分占据，引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。　　这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国，很快就如鱼得水，哈佛毕业
other operate 征客丶 OS osx
一、Mac Finder 设置排序方式，预览栏在显示－》查看显示选项中二、有时预览显示时，卡死在那，有可能是一些临时文件夹被删除了，如：/private/tmp[有待验证] -------------------------------------------------------------------- 若有其他凝问或文中有错误，请及时向我指出，我好及时改正，同时也让我们一
【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三 bit1129 scala
1. If语句作为表达式 val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) { jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties } else { // this stage will be assigned to "default" po
ZooKeeper 入门 BlueSkator 中间件 zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。值得注意的是，ZK并非天生就是为这些应用场景设计的，都是后来众多开发者根据其框架的特性，利
MySQL取得当前时间的函数是什么格式化日期的函数是什么 BreakingBad mysql Date
取得当前时间用 now() 就行。在数据库中格式化时间用DATE_FORMA T(date, format) . 根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date，返回结果串。可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值，以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值: %S, %s 两位数字形式的秒（ 00,01,
读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; abstract class Component { public abstract void printStruct(Str
4_JAVA+Oracle面试题(有答案) chenke oracle
基础测试题卷面上不能出现任何的涂写文字，所有的答案要求写在答题纸上，考卷不得带走。选择题 1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? （3） public class Static { static { int x = 5; // 在static内有效 } st
新一代工作流系统设计目标 comsci 工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求，流程系统根据需求，并结合事先输入的组织机构和权限结构，调用若干算法，在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图，然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调，直到满意为止，流程在运行过程中，系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整，包括拓扑结构的调整，权限的调整，内置脚本的调整。。。。。在这个设计中，最难的地方是系统根据什么来生成流
oracle 行链接与行迁移 daizj oracle 行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下) 第一种情况: INSERT的时候，INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks)，这种情况称为行链接(Row Chain)，一般不可避免(除非使用更大的数据
[JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现 dinguangx jshop 电子商务
前言 jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据，来提升系统的性能，但这些缓存数据全部都是存放于内存中的，无法满足特定场景的数据更新（如集群环境）。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展，提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据，通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis，memcache
初三全学年难记忆单词 dcj3sjt126com english word
several 儿子；若干 shelf 架子 knowledge 知识；学问 librarian 图书管理员 abroad 到国外，在国外 surf 冲浪 wave 浪；波浪 twice 两次；两倍 describe 描写；叙述 especially 特别；尤其 attract 吸引 prize 奖品；奖赏 competition 比赛；竞争 event 大事；事件 O
sphinx实践 dcj3sjt126com sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server yum install sphinx 如果失败的话使用下面的方式安装 wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm yum loca
JPA之JPQL（三） frank1234 orm jpa JPQL
1 什么是JPQL JPQL是Java Persistence Query Language的简称，可以看成是JPA中的HQL， JPQL支持各种复杂查询。 2 检索单个对象 @Test public void querySingleObject1() { Query query = em.createQuery("sele
Remove Duplicates from Sorted Array II hcx2013 remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice? For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3], Your function should return length
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL jinnianshilongnian spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API Spring4新
CentOS安装Mysql5.5 liuxingguome centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5 首先卸载系统自带Mysql： yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51 rm -rf /var/lib/mysql rm /etc/my.cnf 查看是否还有mysql软件： rpm -qa|grep mysql 去http://dev.mysql.c
第14章工具函数（下） onestopweb 函数
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/
POJ 1050 SaraWon 二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述，请参照 http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050 题目意思：给定包含有正负整型的二维数组，找出所有子矩阵的和的最大值。如二维数组 0 -2 -7 0 9 2 -6 2 -4 1 -4 1 -1 8 0 -2 中和最大的子矩阵是 9 2 -4 1 -1 8 且最大和是15
[5]设计模式——单例模式 tsface java 单例设计模式虚拟机
单例模式：保证一个类仅有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点安全的单例模式： /* * @(#)Singleton.java 2014-8-1 * * Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved. */ package com.fiberhome.singleton;
Java8全新打造，英语学习supertool yangshangchuan java superword 闭包 java8 函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件，主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。升学考试、工作求职、充电提高，都少不了英语的身影，英语对我们来说实在太重要

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