- 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实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi