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原创 最新推荐文章于 2025-12-15 20:16:51 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
OSGI之Debug Equinox “工欲善其事,必先利其器”，我相信这个信条。理论和实践是两个学习现有知识的方式，对于开源项目，我更喜欢把代码下下来，调试起来，当成手册。OSGi之旅，从Equinox源代码开始。从eclipse官方的cvs库获取代码。:pserver:anonymous@dev.eclipse.org:/cvsroot/rt/org.eclipse.equinox/framework framwork是O 阅读详情

sourceforge.net

appache.org

http://savannah.nongnu.org/

http://developer.berlios.de/
http://www.tigris.org/
http://forge.objectweb.org/
http://www.handhelds.org/

上面几个都是自己找到的，下面的是其他朋友告诉的。
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www.opensource.org
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codehaus.org
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www.jfree.org
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www.codeproject.net
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www.theserverside.com
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www.java-source.net
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www.eclipse.com
www.hibernate.org
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www.dev.com
www.asp.net
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www.devx.com
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www.asptoday.com
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http://www.opensymphony.com/
---------------------------------------------------------------
www.javaworld.com
---------------------------------------------------------------
http://www.javasight.com
---------------------------------------------------------------
推荐：国内：www.huihoo.com
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freshmeat.net

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
近4000张真实城市场景行人数据集：YOLO训练实战指南 行人检测是计算机视觉在智能驾驶与机器人感知中的基础任务，其核心挑战在于模型对真实道路场景的鲁棒性——尤其在小目标、遮挡、光照变化及中国特有交通参与者（如外卖骑手、接娃家长）下的泛化能力。本文围绕轻量化、高覆盖、强落地性的近4000张实采图像，系统阐释如何构建面向YOLO系列模型的高质量训练数据集：从四维场景采样策略（光照-遮挡-尺度-姿态）出发，解析标注规范对检测精度的关键影响，并说明数据增强需服务于真实干扰源（雨痕、动态模糊、对比度衰减），而非盲目堆叠。该数据集专为已掌握YOLO训练流程的算法工程师、嵌入 阅读详情

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日积跬步，以致千里 570
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