助力智能人群检测计数,基于YOLOv5全系列模型【n/s/m/l/x】开发构建通用场景下人群检测计数识别系统

在一些人流量比较大的场合,或者是一些特殊时刻、时段、节假日等特殊时期下,密切关注当前系统所承载的人流量是十分必要的,对于超出系统负荷容量的情况做到及时预警对于管理团队来说是保障人员安全的重要手段,本文的主要目的是想要基于通用的数据开发构建用于通用场景下的人群检测计数系统。

前文我们基于比较经典的YOLOv3开发实现了检测计数系统,感兴趣的话可以自行移步阅读即可:
《助力智能人群检测计数,基于YOLOv3开发构建通用场景下人群检测计数识别系统》

首先看下实例效果:

简单看下我们从网络源获取的数据集:

本文是选择的是YOLOv5算法模型来完成本文项目的开发构建。相较于前两代的算法模型,YOLOv5可谓是集大成者,达到了SOTA的水平,下面简单对v3-v5系列模型的演变进行简单介绍总结方便对比分析学习:
【YOLOv3】
YOLOv3(You Only Look Once version 3)是一种基于深度学习的快速目标检测算法,由Joseph Redmon等人于2018年提出。它的核心技术原理和亮点如下:
技术原理:
YOLOv3采用单个神经网络模型来完成目标检测任务。与传统的目标检测方法不同,YOLOv3将目标检测问题转化为一个回归问题,通过卷积神经网络输出图像中存在的目标的边界框坐标和类别概率。
YOLOv3使用Darknet-53作为骨干网络,用来提取图像特征。检测头(detection head)负责将提取的特征映射到目标边界框和类别预测。
亮点:
YOLOv3在保持较高的检测精度的同时,能够实现非常快的检测速度。相较于一些基于候选区域的目标检测算法(如Faster R-CNN、SSD等),YOLOv3具有更高的实时性能。
YOLOv3对小目标和密集目标的检测效果较好,同时在大目标的检测精度上也有不错的表现。
YOLOv3具有较好的通用性和适应性,适用于各种目标检测任务,包括车辆检测、行人检测等。
【YOLOv4】
YOLOv4是一种实时目标检测模型,它在速度和准确度上都有显著的提高。相比于其前一代模型YOLOv3,YOLOv4在保持较高的检测精度的同时,还提高了检测速度。这主要得益于其采用的CSPDarknet53网络结构,主要有三个方面的优点:增强CNN的学习能力,使得在轻量化的同时保持准确性;降低计算瓶颈;降低内存成本。YOLOv4的目标检测策略采用的是“分而治之”的策略,将一张图片平均分成7×7个网格,每个网格分别负责预测中心点落在该网格内的目标。这种方法不需要额外再设计一个区域提议网络(RPN),从而减少了训练的负担。然而,尽管YOLOv4在许多方面都表现出色,但它仍然存在一些不足。例如,小目标检测效果较差。此外,当需要在资源受限的设备上部署像YOLOv4这样的大模型时,模型压缩是研究人员重新调整较大模型所需资源消耗的有用工具。
优点:
速度:YOLOv4 保持了 YOLO 算法一贯的实时性,能够在检测速度和精度之间实现良好的平衡。
精度:YOLOv4 采用了 CSPDarknet 和 PANet 两种先进的技术,提高了检测精度,特别是在检测小型物体方面有显著提升。
通用性:YOLOv4 适用于多种任务,如行人检测、车辆检测、人脸检测等,具有较高的通用性。
模块化设计:YOLOv4 中的组件可以方便地更换和扩展,便于进一步优化和适应不同场景。
缺点:
内存占用:YOLOv4 模型参数较多,因此需要较大的内存来存储和运行模型,这对于部分硬件设备来说可能是一个限制因素。
训练成本:YOLOv4 模型需要大量的训练数据和计算资源才能达到理想的性能,这可能导致训练成本较高。
精确度与速度的权衡:虽然 YOLOv4 在速度和精度之间取得了较好的平衡,但在极端情况下,例如检测高速移动的物体或复杂背景下的物体时,性能可能会受到影响。
误检和漏检:由于 YOLOv4 采用单一网络对整个图像进行预测,可能会导致一些误检和漏检现象。

【YOLOv5】
YOLOv5是一种快速、准确的目标检测模型,由Glen Darby于2020年提出。相较于前两代模型,YOLOv5集成了众多的tricks达到了性能的SOTA:
技术原理:
YOLOv5同样采用单个神经网络模型来完成目标检测任务,但采用了新的神经网络架构,融合了领先的轻量级模型设计理念。YOLOv5使用较小的骨干网络和新的检测头设计,以实现更快的推断速度,并在不降低精度的前提下提高目标检测的准确性。
亮点:
YOLOv5在模型结构上进行了改进,引入了更先进的轻量级网络架构,因此在速度和精度上都有所提升。
YOLOv5支持更灵活的模型大小和预训练选项,可以根据任务需求选择不同大小的模型,同时提供丰富的数据增强扩展、模型集成等方法来提高检测精度。YOLOv5通过使用更简洁的代码实现,提高了模型的易用性和可扩展性。

训练数据配置文件如下:

# Dataset
path: ./dataset
train:- images/train
val:- images/test
test:- images/test# Classes
names:0: person

实验截止目前,本文将YOLOv5系列五款不同参数量级的模型均进行了开发评测,接下来依次看下模型详情:

【yolov5n】

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 1  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.25  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

【yolov5s】

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 1  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32#Backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]#Head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

【yolov5m】

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 1  # number of classes
depth_multiple: 0.67  # model depth multiple
width_multiple: 0.75  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

【yolov5l】

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 1  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

【yolov5x】

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 1  # number of classes
depth_multiple: 1.33  # model depth multiple
width_multiple: 1.25  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

在实验训练开发阶段,所有的模型均保持完全相同的参数设置,等待训练完成后,来整体进行评测对比分析。

【Precision曲线】
精确率曲线(Precision-Recall Curve)是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
精确率(Precision)是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率(Recall)是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
绘制精确率曲线的步骤如下:
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常,当预测概率大于阈值时,样本被分类为正例,否则分类为负例。
对于每个阈值,计算相应的精确率和召回率。
将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上,形成精确率曲线。
根据精确率曲线的形状和变化趋势,可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察精确率曲线,我们可以根据需求确定最佳的阈值,以平衡精确率和召回率。较高的精确率意味着较少的误报,而较高的召回率则表示较少的漏报。根据具体的业务需求和成本权衡,可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
精确率曲线通常与召回率曲线(Recall Curve)一起使用,以提供更全面的分类器性能分析,并帮助评估和比较不同模型的性能。

【Recall曲线】
召回率曲线(Recall Curve)是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
召回率(Recall)是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度(Sensitivity)或真正例率(True Positive Rate)。
绘制召回率曲线的步骤如下:
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常,当预测概率大于阈值时,样本被分类为正例,否则分类为负例。
对于每个阈值,计算相应的召回率和对应的精确率。
将每个阈值下的召回率和精确率绘制在同一个图表上,形成召回率曲线。
根据召回率曲线的形状和变化趋势,可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察召回率曲线,我们可以根据需求确定最佳的阈值,以平衡召回率和精确率。较高的召回率表示较少的漏报,而较高的精确率意味着较少的误报。根据具体的业务需求和成本权衡,可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
召回率曲线通常与精确率曲线(Precision Curve)一起使用,以提供更全面的分类器性能分析,并帮助评估和比较不同模型的性能。

【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。
F1分数是精确率和召回率的调和平均值,它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点,以选择最佳的阈值。
绘制F1值曲线的步骤如下:
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常,当预测概率大于阈值时,样本被分类为正例,否则分类为负例。
对于每个阈值,计算相应的精确率、召回率和F1分数。
将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上,形成F1值曲线。
根据F1值曲线的形状和变化趋势,可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
F1值曲线通常与接收者操作特征曲线(ROC曲线)一起使用,以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析,可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。

【loss对比曲线】

整体对比分析不难发现:在本文我们自主构建的数据集上五款不同参数量级的模型没有呈现出来断崖式的性能差异,纵向对比来看:n系列的模型性能最差,s系列次之,而m、l和x三个系列的模型则达到了相近的水平,结合推理速度来考虑的话实际项目中更加倾向于优先选择使用m系列的模型。

感兴趣的话都可以自行动手尝试下!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/229994.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringIOC之作用域Scope

博主介绍:✌全网粉丝5W+,全栈开发工程师,从事多年软件开发,在大厂呆过。持有软件中级、六级等证书。可提供微服务项目搭建与毕业项目实战,博主也曾写过优秀论文,查重率极低,在这方面有丰富的经验✌ 博主作品:《Java项目案例》主要基于SpringBoot+MyBatis/MyBatis-plus+…

设计模式之创建型设计模式(一):单例模式 原型模式

单例模式 Singleton 1、什么是单例模式 在软件设计中,单例模式是一种创建型设计模式,其主要目的是确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。 这意味着无论何时需要该类的实例,都可以获得相同的实例,而不会创建…

使用VBA快速统计词组词频(多单词组合)(2/2)

实例需求:产品清单如A列所示,现在如下统计多单词组合词组词频。 在上一篇博客中《使用VBA快速统计词组词频(多单词组合)(1/2)》讲解了如何实现双词的词频统计。 本文将讲解如何实现3词的词频统计,掌握实现方法之后&a…

前端Vue必问面试题

1,Vue3.0 为什么要使用 proxy 在 Vue2 中, 0bject.defineProperty 会改变原始数据,而 Proxy 是创建对象的虚拟表示,并提供 set 、get 和 deleteProperty 等处理器,这些处理器可在访问或修改原始对象上的属性时进行拦截,有以下特点∶ 不需用使用 Vue. s e t 或 V u e . s…

硬件编程语言

硬件画板说白了就是电气的连接,相较于PCB连接在2.5D中完成(有些大佬们是直接3D设计)考虑的东西会更多,原理图的抽象使得硬件思路更加简单。 就算是这样, 增加到上千门器件后的大工程是非常难以进行的编辑和检查的&…

Mac如何安装stable diffusion

今天跟大家一起在Mac电脑上安装下stable diffusion,在midjourney等模型收费的情况下如何用自己的电脑算力用上免费的画图大模型呢?来吧一起实操起来 一、安装homebrew 官网地址:Homebrew — The Missing Package Manager for macOS (or Lin…

认识Trino

认识Trino 一、Trino二、结构三、集群四、coordinator五、Worker六、数据源七、连接器八、目录九、架构十、表十一、查询执行模型十二、陈述十三、查询十四、阶段十五、任务十六、分隔十七、Driver十八、Operator十九、Exchange 一、Trino Trino(前身为PrestoSQL&a…

conda和pip配置国内镜像源

1、conda配置镜像源: 使用conda进行安装时,访问的是国外的网络,所以下载和安装包时会特别慢。我们需要更换到国内镜像源地址,这里我更换到国内的清华大学地址。(永久添加镜像) Windows和Linux 对于conda修…

SQL进阶理论篇(十):数据库中的锁

文章目录 简介按照锁的粒度进行划分从数据库管理的角度进行划分从程序员的角度进行划分为什么共享锁会发生死锁?参考文献 简介 索引和锁,是数据库中的两个核心知识点。 索引的相关知识点,在之前的几章里我们已经介绍的差不多了。接下来我们…

[pasecactf_2019]flask_ssti proc ssti config

其实这个很简单 Linux的/proc/self/学习-CSDN博客 首先ssti 直接fenjing一把锁了 这里被加密后 存储在 config中了 然后我们去config中查看即可 {{config}} 可以获取到flag的值 -M7\x10wd94\x02!-\x0eL\x0c;\x07(DKO\r\x17!2R4\x02\rO\x0bsT#-\x1cZ\x1dG然后就可以写代码解…

MNIST内置手写数字数据集的实现

torchvision库 torchivision库是PyTorch中用来处理图像和视频的一个辅助库,接下来我们就会使用torchvision库加载内置的数据集进行分类模型的演示 为了统一数据加载和处理代码,PyTorch提供了两个类用于处理数据加载,他们分别是torch.utils.…

leetcode:641. 设计循环双端队列

设计循环双端队列 实现 MyCircularDeque 类: MyCircularDeque(int k) :构造函数,双端队列最大为 k 。 boolean insertFront():将一个元素添加到双端队列头部。 如果操作成功返回 true ,否则返回 false 。 boolean insertLast() :…

机器视觉技术与应用实战(开运算、闭运算、细化)

开运算和闭运算的基础是膨胀和腐蚀,可以在看本文章前先阅读这篇文章机器视觉技术与应用实战(Chapter Two-04)-CSDN博客 开运算:先腐蚀后膨胀。开运算可以使图像的轮廓变得光滑,具有断开狭窄的间断和消除细小突出物的作…

饥荒Mod 开发(十五):小地图显示物品

饥荒Mod 开发(十四):制作屏幕弹窗 本篇源码 饥荒中按下Tab键可以显示地图,刚开始进入游戏的时候地图是未探索状态,所以我们并不知道地图上面的物品分布情况。并且地图上只会显示很少一部分的物品,比如树枝,草&#xf…

C++二维数组(4)

蛇形遍历 题目描述:用数字1,2,3,4,...,n*n这n2个数蛇形填充规模为n*n的方阵。 蛇形填充方法为: 对于每一条左下-右上的斜线,从左上到右下依次编号1,2,...,2n-1;按编号从小到大的顺序,将数字从小到大填入各 条斜线&…

【Linux】操作文件和目录

简介 常见的一些对文件和目录操作的命令如下: cp:复制文件和目录。mv:移动/重命名文件和目录。mkdir:创建目录。rm:删除文件和目录。ln:创建硬链接和符号链接。 用图形文件管理器来完成一些由这些命令执…

Debezium发布历史11

原文地址: https://debezium.io/blog/2016/10/25/Debezium-0-3-4-Released/ Debezium 0.3.4 发布 2016 年 10 月 25 日 作者: Randall Hauch 发布 mysql docker 欢迎关注留言,我是收集整理小能手,工具翻译,仅供参考&…

链表基础知识(二、双向链表头插、尾插、头删、尾删、查找、删除、插入)

目录 一、双向链表的概念 二、 双向链表的优缺点分析​与对比 2.1双向链表特点: 2.2双链表的优劣: 2.3循环链表的优劣 2.4 顺序表和双向链表的优缺点分析​ 三、带头双向循环链表增删改查实现 3.1SList.c 3.2创建一个新节点、头节点 3.3头插 3.…

C# WPF上位机开发(知识产权ip保护)

【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing 163.com】 上位机软件如果是和硬件模块搭配开发,这个时候大部分上位机基本上都是白送的,不会收取相关的费用。但是,如果上…

计算机网络基础——以太网类型,常见标准和架构

一、标准以太网 标准以太网(10Mbit/s)通常只定位在网络的接入层,新一代多媒体、影像和数据库产品很容易将10Mbit/s运行的以太网的带宽吞没。10Mbit/s 的以太网可以实现100m距离的连接。 二、快速以太网 数据传输速率为100Mbps 的快速以太网…