DQ小恐龙
DQ小恐龙

PASCAL VOC数据集

官方页面：

PASCAL VOC数据集_第1张图片

官方网址：

The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2012 (VOC2012) (ox.ac.uk)

数据集下载：

PASCAL VOC数据集_第2张图片

PASCAL VOC数据集_第3张图片

类别：

PASCAL VOC数据集_第4张图片

数据集结构：voc2012   test数据集不公开

PASCAL VOC数据集_第5张图片

标注自己的目标检测数据集：

Make Senseicon-default.png?t=N7T8https://www.makesense.ai/

      labelImg

HumanSignal/labelImg: LabelImg is now part of the Label Studio community. The popular image annotation tool created by Tzutalin is no longer actively being developed, but you can check out Label Studio, the open source data labeling tool for images, text, hypertext, audio, video and time-series data. (github.com)icon-default.png?t=N7T8https://github.com/HumanSignal/labelImg     labelImg使用教程：
PASCAL VOC2012数据集讲解与制作自己的数据集_哔哩哔哩_bilibiliicon-default.png?t=N7T8https://www.bilibili.com/video/BV1kV411k7D8/?vd_source=1725e809d8e377d338983260db118e77

      

你可能感兴趣的:(目标检测)

  • 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
  • 【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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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 OpenCVopencv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
  • 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
  • 手把手教你用YOLOv10打造智能垃圾检测系统
    无需编程基础！手把手教你用YOLOv10打造智能垃圾检测系统垃圾分类不再难，AI助手秒识别你是否曾站在分类垃圾桶前犹豫不决？塑料瓶是可回收还是其他垃圾？外卖餐盒到底该丢哪里？随着垃圾分类政策推广，这样的困惑成为许多人的日常。今天，我将教你用当前最先进的目标检测技术YOLOv10，从零开始搭建一个智能垃圾识别系统！一、为什么选择YOLOv10做垃圾检测？YOLOv10作为目标检测领域的最新成果，在速
  • 人形机器人指南（七）视觉 妫以明 机器人人形机器人机器视觉指南
    七、机器视觉与人形机器人——空间认知的智能之眼机器视觉系统是人形机器人感知物理世界的核心感官通道，其重要性如同视觉之于人类。它不仅负责环境信息的采集，更是赋予机器人空间理解力、交互智能和操作精度的神经中枢。本章将深入解析目标识别、空间建图、场景理解、手眼协调及人际交互五大视觉能力的技术原理及其在人形平台上的独特实现挑战。7.1目标检测与识别：动态场景中的感知基石人形机器人的目标检测需在复杂动态环境
  • 【目标检测】刺猬数据集3238张YOLO+VOC格式 不会仰游的河马君 数据集目标检测YOLO人工智能刺猬
    【目标检测】刺猬数据集3238张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：3238Annotations文件夹中xml文件总计：3238labels文件夹中txt文件总计：3238标签种类数：1标签名称:["hedgehog"]每个标签的框数（注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以
  • 【目标检测】二维码数据集3045张YOLO+VOC格式 不会仰游的河马君 数据集目标检测YOLO人工智能二维码
    【目标检测】二维码数据集3045张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：3045Annotations文件夹中xml文件总计：3045labels文件夹中txt文件总计：3045标签种类数：1标签名称:["0"]每个标签的框数（注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels
  • 目标检测：AI人工智能推动金融科技发展 AI应用开发实战派 人工智能目标检测金融ai
    目标检测：AI人工智能推动金融科技发展关键词：目标检测、金融科技、人工智能、计算机视觉、深度学习、YOLO、金融风控摘要：本文深入探讨了目标检测技术在金融科技领域的创新应用。我们将从计算机视觉基础原理出发，详细分析目标检测的核心算法和数学模型，并通过实际金融场景案例展示其应用价值。文章不仅包含技术实现细节，还提供了完整的开发环境搭建指南和代码示例，最后展望了该技术在金融科技领域的未来发展趋势和挑战
  • 计算机视觉：少样本学习（Few-Shot Learning）在视觉中的应用 xcLeigh 计算机视觉CV计算机视觉学习人工智能FSLAI
    计算机视觉：少样本学习（Few-ShotLearning）在视觉中的应用一、前言二、少样本学习基础概念2.1定义与范畴2.2与传统机器学习对比2.3核心挑战三、少样本学习在计算机视觉中的典型应用3.1图像分类3.1.1新类别识别3.1.2医学图像分类3.2目标检测3.2.1新目标检测3.2.2小目标检测3.3图像分割3.3.1医学图像分割3.3.2工业缺陷检测四、少样本学习在计算机视觉中的技术方法
  • OpenCV图像预处理
    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，以下是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、
  • java短路运算符和逻辑运算符的区别 3213213333332132 java基础
    /* * 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码 * 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的 * 原理很简单，并联电路代表短路或（||），串联电路代表短路与（&&）。 * * 并联电路两个开关只要有一个开关闭合，电路就会通。 * 类似于短路或（||），只要有其中一个为true（开关闭合）是
  • Java异常那些不得不说的事 白糖_ javaexception
    一、在finally块中做数据回收操作 比如数据库连接都是很宝贵的，所以最好在finally中关闭连接。 JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent(); try{ jdbc.excute("select * from ctp_log"); }catch(SQLException e){ ... }finally{ jdbc.close();
  • utf-8与utf-8(无BOM)的区别 dcj3sjt126com PHP
    BOM——Byte Order Mark，就是字节序标记   在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符，它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符，所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前，先传输 字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
  • JAVA Annotation之定义篇 周凡杨 java注解annotation入门注释
        Annotation: 译为注释或注解 An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
  • tomcat的多域名、虚拟主机配置 g21121 tomcat
    众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机，而且配置起来比较简单，但是项目用到的是tomcat，配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以，下面就跟大家分享下经验。 很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置： 在Engine标签下增面积Host标签，如下： <Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
  • Linux SSH 错误解析（Capistrano 的cap 访问错误 Permission ） 510888780 linuxcapistrano
    1.ssh -v [email protected] 出现 Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password). 错误 运行状况如下： OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013 debug1: Reading configuratio
  • log4j的用法 Harry642 javalog4j
    一、前言：     log4j 是一个开放源码项目，是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现，     当时在log4j完成时，log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类，但当时jdk1.4已接近完成，所以sun拒绝使用log4j，当在java开发中
  • mysql、sqlserver、oracle分页，java分页统一接口实现 aijuans oraclejave
    定义：pageStart 起始页，pageEnd 终止页,pageSize页面容量 oracle分页： 　　　　select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart sqlServer分页：  
  • Hessian 简单例子 antlove javaWebservicehessian
    hello.hessian.MyCar.java package hessian.pojo; import java.io.Serializable; public class MyCar implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
  • 数据库对象的同义词和序列 百合不是茶 sql序列同义词ORACLE权限
    回顾简单的数据库权限等命令; 解锁用户和锁定用户 alter user scott account lock/unlock; //system下查看系统中的用户 select * dba_users; //创建用户名和密码 create user wj identified by wj; identified by //授予连接权和建表权 grant connect to
  • 使用Powermock和mockito测试静态方法 bijian1013 持续集成单元测试mockitoPowermock
            实例： package com.bijian.study; import static org.junit.Assert.assertEquals; import java.io.IOException; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import or
  • 精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *访问ORACLE */ --检索单行数据 --使用标量变量接收数据 DECLARE v_ename emp.ename%TYPE; v_sal emp.sal%TYPE; BEGIN select ename,sal into v_ename,v_sal from emp where empno=&no; dbms_output.pu
  • 【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器 bit1129 nginx
     Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统，通过负载均衡服务器，可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器，可以带来很多好处：   负载均衡的好处 增加可用资源 增加吞吐量 加快响应速度，降低延时 出错的重试验机制 Nginx主要支持三种均衡算法： round-robin l
  • jquery-validation备忘 白糖_ jquerycssF#Firebug
    留点学习jquery validation总结的代码：   function checkForm(){ validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误， 默认:&
  • solr限制admin界面访问（端口限制和http授权限制） ronin47 限定Ip访问
    solr的管理界面可以帮助我们做很多事情，但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。 可以通过tomcat的http基本授权来做限制，也可以通过iptables防火墙来限制。 我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。 第一步： 在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户，比如： <userusername="ad
  • 多线程-用JAVA写一个多线程程序，写四个线程，其中二个对一个变量加1，另外二个对一个变量减1 bylijinnan java多线程
    public class IncDecThread { private int j=10; /* * 题目:用JAVA写一个多线程程序，写四个线程，其中二个对一个变量加1，另外二个对一个变量减1 * 两个问题： * 1、线程同步--synchronized * 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类 */ public static
  • 买房历程 cfyme
        2015-06-21: 万科未来城，看房子   2015-06-26: 办理贷款手续，贷款73万，贷款利率5.65=5.3675   2015-06-27: 房子首付,签完合同   2015-06-28，央行宣布降息 0.25，就2天的时间差啊，没赶上。   首付，老婆找他的小姐妹接了5万，另外几个朋友借了1-
  • [军事与科技]制造大型太空战舰的前奏 comsci 制造
           天气热了........空调和电扇要准备好..........        最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界..........        所以,我们不得不关
  • dateformat dai_lm DateFormat
    "Symbol Meaning Presentation Ex." "------ ------- ------------ ----" "G era designator (Text) AD" "y year
  • Hadoop如何实现关联计算 datamachine mapreducehadoop关联计算
        选择Hadoop，低成本和高扩展性是主要原因，但但它的开发效率实在无法让人满意。     以关联计算为例。     假设：HDFS上有2个文件，分别是客户信息和订单信息，customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算，以便将客户名称添加到订单列表中？   &nbs
  • 用户模型中修改用户信息时，密码是如何处理的 dcj3sjt126com yii
    当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦，所有我想分享一下我是怎么处理的。 场景是使用的基本的那些(系统自带)，你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。 面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存，但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密，这
  • 中文 iOS/Mac 开发博客列表 dcj3sjt126com Blog
      本博客列表会不断更新维护，如果有推荐的博客，请到此处提交博客信息。 本博客列表涉及的文章内容支持 定制化Google搜索，特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。 本博客列表也提供同步更新的OPML文件（下载OPML文件），可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中，特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
  • js去除空格，去除左右两端的空格 蕃薯耀 去除左右两端的空格js去掉所有空格js去除空格
    js去除空格，去除左右两端的空格 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>&g
  • SpringMVC4零配置--web.xml hanqunfeng springmvc4
    servlet3.0+规范后，允许servlet，filter，listener不必声明在web.xml中，而是以硬编码的方式存在，实现容器的零配置。 ServletContainerInitializer：启动容器时负责加载相关配置 package javax.servlet; import java.util.Set; public interface ServletContainer
  • 《开源框架那些事儿21》：巧借力与借巧力 j2eetop 框架UI
    同样做前端UI，为什么有人花了一点力气，就可以做好？而有的人费尽全力，仍然错误百出？我们可以先看看几个故事。 故事1：巧借力，乌鸦也可以吃核桃 有一个盛产核桃的村子，每年秋末冬初，成群的乌鸦总会来到这里，到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。 核桃仁虽然美味，但是外壳那么坚硬，乌鸦怎么才能吃到呢？原来乌鸦先把核桃叼起，然后飞到高高的树枝上，再将核桃摔下去，核桃落到坚硬的地面上，被撞破了，于是，
  • JQuery EasyUI 验证扩展 可怜的猫 jqueryeasyui验证
      最近项目中用到了前端框架-- EasyUI，在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容，现把常用的验证方式总结出来，留待后用。   以下内容只需要在公用js中添加即可。   使用类似于如下： <input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
  • 架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类) nannan408
    1.前言.    如题. 2.代码. /* * Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved. */ package com.test.test.test.send; import java.io.IOException; import java.io.InputStream
  • Jquery性能优化 r361251 JavaScriptjquery
    一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字 这个不仅仅是jQuery，所有javascript开发过程中，都需要注意，请一定不要定义成如下： $loading = $('#loading'); //这个是全局定义，不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名，就会郁闷至死的 二、请使用一个var来定义变量 如果你使用多个变量的话，请如下方式定义： . 代码如下: var page
  • 在eclipse项目中使用maven管理依赖 tjj006 eclipsemaven
    概览: 如何导入maven项目至eclipse中 建立自有Maven  Java类库服务器 建立符合maven代码库标准的自定义类库 Maven在管理Java类库方面有巨大的优势，像白衣所说就是非常“环保”。 我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下，然后全部添加到ide的构建路径中，如果用了SVN/CVS，这样会很容易就 把
  • 中国天气网省市级联页面 x125858805 级联
    1、页面及级联js <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> &l
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他