关于字符串在JVM的哪里 字符串对象在JVM中可能有两个存放的位置：字符串常量池或堆内存。...提供了一个API, java.lang.String.intern()，这个API可以手动将一个字符串对象的值转移到字符串常量池中 JDK1.7之后虽然字符串常量池也转换到了堆中,但是其实字符串常量池是在堆中独立开辟的空间...我们创建一个普通字符串和一个字符串对象结构类似于下图 代码验证 这里其实我们可以看出一些intern()的特性了. intern源码分析 我们来看intern方法的实现，intern方法的底层是一个native方法，在Hotspot...JVM里字符串常量池它的逻辑在注释里写得很清楚....总结 在Java应用恰当得使用String.intern()方法有助于节省内存空间，但是在使用的时候，也需要注意，因为StringTable的大小是固定的，如果常量池中的字符串过多，会影响程序运行效率。
AIDE(“高级入侵检测环境”的简称)是一个开源的基于主机的入侵检测系统。...AIDE (“高级入侵检测环境”的简称)是一个开源的基于主机的入侵检测系统。...但是,不管客户是否要求,系统管理员都应该部署一个入侵检测系统,这通常是一个很好的做法。...在 CentOS或RHEL 上安装AIDE AIDE的初始安装(同时是首次运行)最好是在系统刚安装完后,并且没有任何服务暴露在互联网甚至局域网时。...事实上,这也是确保系统在AIDE构建其初始数据库时保持干净的唯一途径。
PHPIDS（PHP入侵检测系统）是由Mario Heiderich撰写的基于PHP的Web应用程序的最先进的安全层。...PHPIDS目前是目前为止最好的开源入侵检测系统。不要忘记阅读其文档，以充分利用其功能。 插件实际上是做什么的？ 此插件将监视和保护你的CakePHP免受网络攻击。...如果攻击者试图将恶意的有效载荷发送到你的站点，IDS会检测，记录并警告攻击者，提醒管理员或根据攻击的积累状态禁止攻击者的ip。还要记住，你可以轻松扩展插件，以便在收到攻击时执行其他操作。...要开始监视这个方法，你添加一行'$ this-> requestAction（“/phpids / phpids_intrusions / detect”）;' 在函数调用的开头。 ?
在Linux中，有许多命令行或基于GUI的工具就能来展示你的CPU硬件的相关具体信息。 ? 1....5. hardinfo hardinfo是一个基于GUI的系统信息工具，它能展示给你一个易于理解的CPU硬件信息的概况，也包括你的系统其它的一些硬件组成部分。 $ hardinfo ?...它能实时显示每个核心的各类信息，比如睿频加速状态、CPU频率、CPU电源状态、温度检测等等。i7z运行在基于ncurses的控制台模式或基于QT的GUI的其中之一上。 $ sudo i7z ?...不同于其它工具，lshw需要root特权才能运行，因为它是在BIOS系统里查询DMI（桌面管理接口）信息。它能报告总核心数和可用核心数，但是会遗漏掉一些信息比如L1/L2/L3缓存配置。...11. lstopo lstopo命令 (包括在 hwloc 包中) 以可视化的方式组成 CPU、缓存、内存和I/O设备的拓扑结构。这个命令用来识别处理器结构和系统的NUMA拓扑结构。
前段时间一个老朋友也联系我咨询郑州房子的事情（难道就因为我在郑州吗？）。那朋友一连串问了我好几个为题，听说郑州现在房子降价了？现在该不该买？买这个XXX楼盘合适吗？ ? 可是，我们是老朋友，你懂的。
GPS时钟服务器（北斗授时）在桥梁检测系统方案 GPS时钟服务器（北斗授时）在桥梁检测系统方案 一、系统概述 整个采集系统分散在桥梁的各个部位。...桥梁按照区域划分为若干区段，在主要几个区段中安置着信号采集机站，每组采集机站均和GPS校时器相连，GPS PPS接收器接受GPS时钟同步信号，做相应的处理得到时钟同步信号和绝对时间戳并发送给PXI采集设备...，采集设备接收处理后的GPS同步信号，达到同步整个分布式采集系统。...2.GPS PPS时钟同步技术的系统组成 该系统主要由GPS接收器和NI PXI采集设备2大部分组成。...1PPS（Pulse Per Second）信号：用于采集系统触发采集使用。
工装穿戴检测系统是根据规模性工作服图片数据信息识别学习训练，完成图片视频实时分析，着装合规检测识别系统根据人工智能算法精确分析合理的着装、工作服装色调识别；即时向上级领导以及服务平台推送违反规定时长、地址...在工业化生产和建设中，安全性一直是一个永恒的主题，工作服装在防止安全生产事故层面起到推动作用。...工作服装可穿戴检测系统自动分析和识别视频图像信息内容，不用人工控制；识别监管区工作人员工作服装，真真正正完成预警信息、正常的检测、规范化管理；降低乱报和泄露；视频录像，便捷后管理方法查看。...现阶段，优化算法已经快速更改人民的生活习惯性，工作服装识别优化算法还在静电场、施工工地、金融机构系统等安全性场地应用推广，现阶段北京、上海、深圳等一线城市已普及化，但天津、西安、大连、苏州等二线城市已经检测应用环节
人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术，人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集（出现拥挤情况）时，人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。...在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统如图5所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。...YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。
皮带撕裂检测系统通过Python基于YOLOv7架构模型实时监控传动现场皮带的工作状态，皮带撕裂检测系统24h全天候对皮带进行多方向实时检查，尽快发现皮带安全隐患，避免扩大损失。...图片相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS...A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。图片
在国内，我们使用mac电脑，默认都是使用中文的。如果我们想要体验一下其他语言环境下的操作系统，那么如何设置更改Mac的系统语言呢？下面小编就给大家讲解一下苹果电脑系统语言更换的设置方法。...1、首先在系统偏好设置里面找到语言与地区。2、点击左下角的+号按钮，选择添加新的语言后点击下方的添加按钮。...3、然后系统会提示需要将选择的语言设置为首选语言吗，选择是的话，系统语言就会被更改成我们选择的语言了。4、我们暂时选择不使用，回到设置页，在左边菜单栏中可以看到鼠标已经变成了小手的样子。...5、按住英文的选项，直接拖拽至顶部，那么英文就变成了首选系统语言。6、更改完毕后系统会提示重启电脑才能实现更改，但是选择不重启随后打开的应用也会变成英文。
如果我们想要体验一下其他语言环境下的操作系统，那么如何设置更改Mac的系统语言呢？下面小编就给大家讲解一下苹果电脑系统语言更换的设置方法。1、首先在系统偏好设置里面找到语言与地区。...3、然后系统会提示需要将选择的语言设置为首选语言吗，选择是的话，系统语言就会被更改成我们选择的语言了。4、我们暂时选择不使用，回到设置页，在左边菜单栏中可以看到鼠标已经变成了小手的样子。...5、按住英文的选项，直接拖拽至顶部，那么英文就变成了首选系统语言。6、更改完毕后系统会提示重启电脑才能实现更改，但是选择不重启随后打开的应用也会变成英文。
本文介绍物体检测技术以及解决此领域问题的几种不同方法，带你深入研究在Python中如何构建我们自己的对象检测系统。 引言 当有一幅图像展示在面前时，我们的大脑会立即识别出其中包含的物体。...在本文中，我们将了解物体检测技术是什么以及可以用来解决此领域问题的几种不同方法，接着深入研究在Python中如何构建我们自己的对象检测系统。...图像显示汽车在一个广场附近，有几个人正在我们的车前过马路。由于无法准确识别交通标志，汽车的行人检测系统应准确识别出人们行走的位置，以避开他们。 那么汽车系统如何确保完美避开呢？...方法5：使用深度学习进行特征选择以构建端到端方法 深度学习在物体检测领域有很大的潜力。你能否建议我们从哪里以及如何使用深度学习解决我们的问题吗？...请注意，您需要在创建物体检测模型之前设置系统。在本地系统中安装Anaconda后，即可开始执行以下步骤。 步骤1：使用python 3.6版搭建Anaconda环境。
可翻译为企业固定资产管理系统 该用CMMS系统还是EAM系统？这个争论辩论已经进行了多年。从18世纪末的第一台机械织机到20世纪的生产线，制造随着时间的推移而发展。...在过去的几十年中，制造过程(从原材料转化到成品）已得到软件系统的支持。 固定资产维保，库存管理，工作单生成和工作计划已成为制造过程中的关键组成部分。...计算机化设备维护管理系统（CMMS）和企业资产管理（EAM）是在制造业中提供面向维护解决方案的两个解决方案。通常他们被认为是一回事，而事实并非如此。...CMMS系统已经存在了35年以上。在CMMS系统之前，使用打孔卡来提醒工厂技术人员完成任务。...大型计算机和对自动化的强调引入了CMMS系统，该系统在一些核心领域（如工作单，库存控制和预防性维护）实现了手动流程的自动化。 那么，CMMS是做什么的呢？
动平衡系统通过检测旋转主轴的振动、相位和转速，告知转子不平衡点，通过加重或是减重的方式来校正动平衡。...整机动平衡：是在工作转速下直接对装在整机上的转子平衡，不需要动平衡机，仅需要动平衡检测系统，较为经济并可解决多种不平衡问题。...不同的转子系统（刚性转子、挠性转子和微速差双转子）需要有不同的动平衡检测方式： 刚性转子是工作转速远低于临界转速的转子，因其支承和转子的刚度相当大，转子在不平衡离心力的作用下所产生的动挠度(弹性变形)很小...动平衡检测系统 动平衡检测主要是通过测量转子系统的基准信号和振动信号，对这些信号进行分析，获取振动信号的峰值和相对于基准的相位，从而获取转子系统不平衡量的大小和相位信息。...该系统整个组件在5Grms随机振动和30G冲击测试下进行测试，这些测试旨在承受最极端的振动场景。iDAQ系列采用铝合金外壳，具有更好的EMC性能。
渣土车识别检测系统通过yolo网络架构对现场渣土车进行实时分析检测，一旦渣土车识别检测系统发现渣土车立即抓拍预警，提醒后台人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。...YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。...图片YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。
ERPII管理系统和电商ERP管理系统在供应链平台中最主要的区别是强调了协同商务的作用，ERPII系统的包含了6个基本特点，从供应链公司业务、应用领域、采用的技术方面来定义供应链系统平台的总体战略。...【数商云贸】通过十多年的企业供应链系统搭建经验，总结关于ERPII系统和ERP管理系统的整体区别特性，具体如下文： 1、ERPII供应链系统的作用： 从传统ERP的资源优化和业务处理扩展到利用企业间协作运营的资源信息...，并且不仅仅是电子商务模式的销售和采购； 2、ERPII管理系统应用领域： ERPII的领域已经扩展到非制造业； 3、ERPII系统功能性： 超越传统通用的制造、分销和财务部分，而扩展到那些针对特定行业或行业段业务...； 4、ERPII电商系统业务处理： 从注重企业内部流程管理发展到外部联结； 5、企业ERPII系统结构： 与单调的ERP系统结构不同，ERPII系统结构是面向Web和面向集成设计的，同时是开放的、组件化的...6、电商ERPII管理系统数据处理方式： 与ERP系统将所有数据存储在企业内部不同，ERPII面向分布在整个商业社区的业务数据进行处理。
人员跌倒识别检测系统通过Python+YOLO7网络模型算法，人员跌倒识别检测系统对现场画面中有人员倒地摔倒行为实时分析预警，人员跌倒识别检测算法模型发现则立即抓拍存档告警同步提醒后台值班人员及时处理。...YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。...此外，研究者发现使用动态标签分配技术时，具有多个输出层的模型在训练时会产生新的问题：「如何为不同分支的输出分配动态目标？」...这种复合扩展方法可以保持模型在初始设计时的特性和最佳结构。图片
水面船舶识别检测系统通过python+opencv网络模型计算机视觉技术，水面船舶识别检测算法对河道水面区域进行7*24小时实时监测，当监测到采砂船非法采砂船只时，自动抓拍违规船只存档并告警及时制止。...也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。...这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。...Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用...图片 OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术，河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测，若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。...在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP
皮带断裂识别检测系统通过通过opencv深度学习yolo计算机视觉识别技术对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测，当皮带断裂识别检测系统监测到煤矿皮带断裂撕裂时立即抓拍告警存档同步回传异常信息到后台监控平台提醒后台人员发现皮带隐患点及时检修...图片YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。...Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。图片
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