- 高铁站违规撑伞识别误检率↓79%:陌讯多模态融合算法实战解析
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算法人工智能目标检测计算机视觉目标跟踪
原创声明本文为原创技术解析,核心技术参数与架构参考自《陌讯技术白皮书》,禁止未经授权的转载与改编。一、行业痛点:密集场景下的违规撑伞识别难题在高铁站、地铁站等交通枢纽,违规撑伞(如非雨天在站台、通道内持伞)可能引发客流拥堵、设备刮擦等安全隐患。然而,传统视觉识别方案面临三大核心挑战:环境干扰大:进出站口光线突变(正午强光/夜间弱光)导致伞面特征提取不稳定,某枢纽站点实测数据显示,阴雨天违规撑伞识别
- 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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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
- 【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
- 打电话识别误报率↓82%:陌讯轻量化部署算法实战解析
2501_92474790
人工智能算法智慧城市计算机视觉目标检测目标跟踪
原创声明:本文内容基于独立技术解析,部分数据引用自“陌讯技术白皮书”,严禁未经授权转载。摘要:针对边缘计算优化和复杂场景鲁棒性挑战,本文解析陌讯视觉算法在打电话识别中的轻量化部署方案。实测显示,该方案在误报率指标上较基线提升显著,适用于安防监控等场景。一、行业痛点打电话识别在安防监控中面临严峻挑战。行业报告显示,公共场所有效行为识别误报率超35%(来源:2024年《智能安防白皮书》)。具体难点包括
- 电线杆鸟巢识别误报率↓72%:陌讯多模态融合算法实战解析
2501_92474779
算法人工智能目标跟踪计算机视觉机器学习
原创声明本文为原创技术解析文章,核心技术参数与架构描述参考自《陌讯技术白皮书》,转载请注明来源。一、行业痛点:电线杆鸟巢识别的现实挑战电力巡检领域中,电线杆鸟巢被列为重要安全隐患之一。据电力行业运维报告显示,传统机器视觉系统在该场景下存在三大核心问题:复杂背景干扰:鸟巢与枯枝、塑料杂物的视觉特征高度相似,导致误报率超35%环境适应性差:逆光、阴雨等天气下识别准确率骤降40%以上边缘部署瓶颈:变电站
- 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
- 岸边垃圾识别准确率↑32%:陌讯多模态融合算法实战解析
2501_92474745
深度学习人工智能算法目标检测计算机视觉视觉检测
原创声明本文为原创技术解析,核心技术参数与架构设计引用自《陌讯技术白皮书》,转载请注明来源。一、行业痛点:岸边垃圾识别的三大技术瓶颈岸边垃圾监测是水环境治理的重要环节,但传统视觉方案始终面临难以突破的技术壁垒:复杂背景干扰:岸边植被、岩石、水面反光等与垃圾目标特征高度相似,某环保机构报告显示,传统模型误将水草识别为塑料袋的概率超35%;动态环境鲁棒性不足:早晚光照差异(逆光场景亮度差可达2000l
- 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
- 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
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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
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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))
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题,一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的,突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多,起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交,较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ,发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl,复制一份,重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式,保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本,是我在这几年开发中的总结,今天把他放出来,也算是一种分享吧,现在在我的项目中也在用!包括日期验证、比较,非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI(4)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果:
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系,一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q:ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大,属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的,但如果不进行分表数据太多,执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具:linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理:使用一个和原表数据结构一样的表,替换原表。
linux shell内容如下:
=======================开始 
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一,也是从事的咱们现在最流行的专业(计算机)。本科三流学校,为了能有个更好的跳板,进入了考研大军,非常有幸能进入研究生的行业(具体学校就不说了,怕把学校的名誉给损了)。
先说一下自身的条件,本科专业软件工程。主要学习就是软件开发,几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流,也就是让老师带着学生学点东西,然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个,并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字,又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的,working memory则是线程的工作内存,它保存有部分main memory变量的拷贝,对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度,注意不是上限,是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下:http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统,虽然也自己一直学习技术,但是感觉还是有所欠缺,准备花几个月的时间,把互联网的东西,以及一些基础更加的深入透析,结果这次比较意外,有点突然,下面分享一下感受吧!
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架,以Junit4为核心,
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架,应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下,有关itest的具体使用如下:
1.在Maven中引入itest框架:
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况,于是在网上找到了pinyin4j这个工具包,非常有用,别的不说了,直接下代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集(Disjoint-set)-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件,发现PrintWriter输出后文件存在乱码,解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件:
BufferedReader
从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小,或者可使用默认的大小。大多数情况下,默认值就足够大了。
通常,Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时,排序语句必须放在最后面才正确,如下:
只能在union的最后一个子查询中使用order by,而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So:
如果unoin的几个子查询列名不同,如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法:
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
&n
- Ehcache(06)——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种,监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中,Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中,如果是chrome 34,则不能打开该设计器,其他浏览器可以,
经证实为bug,参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为,找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口,总是不成功,折腾了好几天,实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来,希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用,让后面进来的开发者能快速的接入,而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天,甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了,本人还算文明。
如果你能搜到本贴,说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话,有些猎头比较专业,但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了,自然也了解了他们的工作,包括操作手法,总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐,以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人,根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业,企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘,通常是需要用人的部门提出招聘条件,由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO(desktop/minimal)、Cloud(AWS/阿里云)、Virtualization(VMWare、VirtualBox)
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验,当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件:
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S