检查PG表中行记录是否已存在，可通过发起一个select看下是否有行记录返回，但是依赖于如何做到这点，返回的结果可能比较奇怪或者不太高效。...EXISTS子查询表达式可用于明确确定另一个查询是否返回任何行，因此可以用于检测特定行是否存在： # CREATE TABLE test(id BIGSERIAL PRIMARYKEY); # INSERT
背景： 最近一段时候由于需要搭建后台测试系统，因此需要在centos系统下搭建mysql、apache、fastcgi、svn，由于网上的教程比较零散并且很多都过时，因此重新梳理整理如下 mysql
本文作者：IMWeb 莫卓颖 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 背景： 最近一段时候由于需要搭建后台测试系统，因此需要在centos系统下搭建mysql、apache、fastcgi
2.2 试图双系统 既然虚拟机装不上，那咱就装双系统呗，虽然风险大一些，但能体验原生的ubuntu系统也是个美事啊。...3.失败后重装回Win10 无奈，双系统ubuntu卸载又必须能进入至少一个系统，于是果断决定重装电脑系统。...无意中想起来其实win10也是支持ubuntu系统的，也就是在Win10系统下装Ubuntu子系统，虽然功能可能没有原生ubuntu齐全，但也算是个ubuntu，因为我以前是用的Win10家庭版，这个“...子系统功能”不能用，这次专业版可以体验一下。...教程及第三方主题网站： 如何为 Windows 10 换上更有个性的第三方主题 第三方主题网站 以上就是我的装机（踩坑）记录以及让大家的Win10更好用的操作推荐了。
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...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
return EXIT_FAILURE; } std::cout << points.size() << " points" << std::endl; //形状检测
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。...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。...在我看来，YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方，虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足，但是它们确定可以提升检测算法的性能。
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
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/107801.html原文链接：https://javaforall.cn
摘要 多系统往往是在Windows中使用的比较多，常见的组合比如 Windowsxp + Windows7、Windows7 + Windows11、Windows + Linux 这种组合，但多Linux...但往往就会有这种需求，比如博主我 部署设计 博主所说的多系统是指同一块硬盘下的情况，如果是多块硬盘多个系统则不在本次讨论范围 硬盘容量：1T 分区思路： 分区1：Linux 1 分区2：Linux...标准分区 后面的步骤跟平时安装系统一样，走到系统安装完成 重启后选择RockyLinux镜像启动，开始安装RockyLinux 到分区这里就可以看到识别到了 CentOS 系统 增加一个根分区，...格式选择 标准 在创建一个swap分区，同样格式选择 标准 后续的步骤跟正常安装系统一样，直到系统安装完成。...不出意外的话你就可以选择多个版本的系统了 ----
下面分享下升级过程： ubuntu系统升级操作： $ cat /etc/issue Ubuntu 12.04.5 LTS \n \l $ sudo apt-get update $ sudo apt-get...install -y update-manager-core $ sudo do-release-upgrade -d 此步执行后会提示升级，要下载最新系统数据，安装大概需要一个多小时。...$ sudo apt-get dist-upgrade $ apt-get install -y update-manager $ update-manager -d 此步执行后会提示升级，要下载最新系统数据...升级后，再次查看ubuntu版本，发现已是最新系统版本了： $ cat /etc/issue Ubuntu 14.04 LTS \n \l 另外注意： ubuntu系统升级是从低版本往高版本逐级升的，比如
受到启发，故做记录。 我的毕设是仿12306，所以我比较关注这方面的信息，每学到点新东西都想着加到我的毕设里面去，导致现在已经有点臃肿了。。。
作者：莫卓颖 背景： 最近一段时候由于需要搭建后台测试系统，因此需要在centos系统下搭建mysql、apache、fastcgi、svn，由于网上的教程比较零散并且很多都过时，因此重新梳理整理如下：
简介记录个人旅游动态日志的系统，也可以用来做博客系统，主页可以发布旅游日志，关注博主，给博主留言，管理评论，博文点赞，个人主页。
工装穿戴识别检测系统通过python+yolov5网络模型计算机视觉技术，工装穿戴识别检测系统对现场画面区域7*24全天候监测，当工装穿戴识别检测系统监测到现场人员未按要求穿着时，立即抓拍存档告警。...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。...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。
皮带跑偏检测系统通过Python基于YOLOv7网络架构训练模型对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测，一旦皮带跑偏检测系统YOLOv7网络架构训练模型监测到现场皮带跑偏、撕裂、堆煤、异物等异常情况时，皮带跑偏检测系统马上开展警报...图片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YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。
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。
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。...iDAQ动平衡系统具有功能强大，调整灵活，适应性强等特点。通过检测转子振动、相位和转速自动定位不平衡点和加重减重质量，实现自行校正动平衡。用于各种电机、机床、风机、汽轮机、轮胎等旋转部件的动平衡。
bytes 62348 (60.8 KiB) TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0 2.uname 用于查看系统内核与系统版本等信息...linuxprobe Desktop]# cat /etc/redhat-release Red Hat Enterprise Linux Server release 7.0 (Maipo) 3.uptime 查看系统负载信息...linuxprobe Desktop]# uptime 15:28:36 up 28 min, 2 users, load average: 0.00, 0.06, 0.11 4.free 显示当前系统中内存使用量信息...linuxprobe :0 2018-06-07 15:02 (:0) linuxprobe pts/0 2018-06-07 15:02 (:0) 6.last 用于查看所有系统登录记录...格式：last[参数] 7.history 用于显示历史执行过的命令 格式：history [-c] 8.sosreport 用于收集系统配置及架构信息并输出诊断文档 格式：sosreport
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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