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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 YOLO python 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
开发者关心的那些事圣子足道 ios 游戏编程 apple 支付
我要在app里添加IAP，必须要注册自己的产品标识符（product identifiers）。产品标识符是什么？产品标识符（Product Identifiers）是一串字符串，它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息，标识符只能包含大小写字母（A-Z）、数字（0-9）、下划线（-）、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素，但我们建议你创建标识符时使用
负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比 bijian1013 nginx F5
对于数据流量过大的网络中，往往单一设备无法承担，需要多台设备进行数据分流，而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求，如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number Cwind java Algorithm 题解 LeetCode Math
原题链接：#9 Palindrome Number 要求：判断一个整数是否是回文数，不要使用额外的存储空间难度：简单分析：题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间，O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转，然后与原数字进行比较。注：没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论，例如
画图板的基本实现 15700786134 画图板
要实现画图板的基本功能，除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外，还需要添加鼠标监听器，和接口实现。首先，需要显示一个JFrame界面： public class DrameFrame extends JFrame { //显示
linux的ps命令被触发 linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照，就是执行ps命令的那个时刻的那些进程，如果想要动态的显示进程信息，就可以使用top命令。要对进程进行监测和控制，首先必须要了解当前进程的情况，也就是需要查看当前进程，而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
Android 音乐播放器下一曲连续跳几首歌肆无忌惮_ android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调 player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() { @Override public void onCompletion(MediaPlayer mp) { mp.reset(); Log.i("H
java导出txt文件的例子知了ing java servlet
代码很简单就一个servlet,如下： package com.eastcom.servlet; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URLEncoder; import java.sql.Connection; import java.sql.Resu
Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度矮蛋蛋 scala sbt
原文地址： http://segmentfault.com/a/1190000002894524 sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库 wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip 解压r
phantomjs安装(linux，附带环境变量设置) ，以及casperjs安装。 alleni123 linux spider
1. 首先从官网 http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包，解压缩到/root/phantomjs文件夹。 2. 安装依赖 sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6 3. 配置环境变量 vi /etc/profil
JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream，字节流的打包输出百合不是茶 java核心思想 JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中，数据的保存是基本，如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的，JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一，在保存数据中也有自己独特的一面，字节流和字符流 1，字节流是由字节构成的，字符流是由字符构成的字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流类 FileInputStream
Spring基础实例（依赖注入和控制反转） bijian1013 spring
前提条件：在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架，并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口 package com.bijian.spring.base3; public interface Weapon { void kil
HR看重的十大技能 bijian1013 提升能力 HR 成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度，也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标，拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是，由于经济发展前景不确定，掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。　　一、解决问题的能力　　每天，我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
【Thrift一】Thrift编译安装 bit1129 thrift
什么是Thrift The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件 bit1129 mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在）牵头开发的。开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的（使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景）,因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计，然后将计算结果
nginx定制500，502，503，504页面 ronin47 nginx　错误显示
server { listen 80; error_page 500/500.html; error_page 502/502.html; error_page 503/503.html; error_page 504/504.html; location /test {return502;}} 配置很简单，和配
java-1.二叉查找树转为双向链表 bylijinnan 二叉查找树
import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class BSTreeToLinkedList { /* 把二元查找树转变成排序的双向链表题目：输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。 10 / \ 6 14 / \
Netty源码学习-HTTP-tunnel bylijinnan java netty
Netty关于HTTP tunnel的说明： http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description 这个说明有点太简略了一个完整的例子在这里： https://github.com/bylijinnan
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别 coder_xpf jquery json map val()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别数据库查询出来的map有一个字段为空通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map)： {"one":"1","two":"nul
Hibernate缓存总结 cuishikuan 开源 ssh javaweb hibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存？ Hibernate是一个持久层框架，经常访问物理数据库。为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高应用程序的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。二、Hibernate缓存原理是怎样的？ Hibernate缓存包括两大类：Hib
CentOs6 dalan_123 centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块：yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果 dcj3sjt126com JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术，它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果，改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱：推特(twitter)，后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术，于是靠滚动浏览器滚动条
ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明 dcj3sjt126com imagebutton
在ImageButton中载入图片后，很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观，其实解决这个问题有两种方法一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如：android:background="@drawable/XXX" 第二种方法就是将ImageButton背景改为透明，这个方法更常用在XML里； <ImageBut
JSP之c:foreach eksliang jsp forearch
原文出自：http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html <c:forEach>标签用于通用数据循环，它有以下属性属性描述是否必须缺省值 items 进行循环的项目否无 begin 开始条件否 0 end 结束条件否集合中的最后一个项目 step 步长否 1
Android实现主动连接蓝牙耳机 gqdy365 android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型，这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。大致可以分三步：一、扫描蓝牙设备： 1、注册并监听广播： BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED BluetoothDevice.ACTION_FOUND BluetoothAdapter.ACTION_DIS
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程序员总爱重新发明轮子，于是做了要给轮子汇总。从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏) 从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线) 从零开始写JavaScript框架 (图灵社区) 从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 ) 从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志) 从零开始编写网络游戏
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jquery-autocomplete学习一、用前必备官方网站：http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/ 当前版本：1.1 需要JQuery版本：1.2.6 二、使用 <script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改超声波 oracle plsql
　　在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库，常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错，什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
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10.1 全局异常处理使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理; 使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围 10.2 演示演示控制器 package com.wisely.web; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.spring

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