- 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
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- 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
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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
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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
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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
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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%
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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
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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
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- [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
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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
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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
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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
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(1.0-iou[0])*iou[1].detach()iou*torch.exp((rho2/c2))
- 博客摘录「 Yolov8 源码解析(三十八)」2024年9月29日
starAI_2025
笔记
数列表格式defstore_track_info(self,track_id,box):"""存储跟踪数据。Args:track_id(int):对象的跟踪ID。box(list):对象边界框数据。Returns:(list):给定track_id的更新跟踪历史记录。"""#获取当前跟踪ID对应的历史跟踪数据track=self.trk_history[track_id]#计算边界框中心点坐标bb
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- 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
- 【目标检测】刺猬数据集3238张YOLO+VOC格式
不会仰游的河马君
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【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
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo