当前位置：首页 > news >正文

【计算机视觉】CV实战 - 基于YOLOv5的人脸检测与关键点定位系统深度解析

news 来源：原创 2025/6/24 4:49:00

在这里插入图片描述

基于YOLOv5的人脸检测与关键点定位系统深度解析

1. 技术背景与项目意义
- - 传统方案的局限性
  - YOLOv5多任务方案的优势
2. 核心算法原理
- - 网络架构改进
  - 关键点回归分支
  - 损失函数设计
3. 实战指南：从环境搭建到模型应用
- - 环境配置
  - 数据准备
  - - 数据格式要求
    - 数据目录结构
  - 模型训练
  - - 配置文件修改
    - 启动训练
  - 模型测试与推理
  - - 单张图像测试
    - 实时视频流处理
4. 关键技术问题与解决方案
- - 1. 关键点抖动问题
  - 2. 小脸检测效果差
  - 3. 口罩人脸误检
  - 4. 常见报错处理
4. 性能优化与进阶改进
- - 1. 损失函数改进
  - 2. 模型轻量化
  - 3. 部署优化
5. 学术背景与相关研究
- 项目总结与展望

人脸检测与关键点定位是计算机视觉领域的核心任务，在面部识别、增强现实、人机交互等应用中扮演着关键角色。本文将全面剖析yolov5_face_landmark项目，这是一个基于YOLOv5改进的、同时实现人脸检测和关键点定位的高效解决方案。我们将从技术原理、实现细节、实战部署到优化方向，深入探讨这一多任务学习系统的技术精髓。

1. 技术背景与项目意义

传统方案的局限性

传统人脸关键点检测通常采用两阶段方案：

检测阶段：使用MTCNN等网络定位人脸区域
关键点阶段：在裁剪后的人脸区域应用专门的landmark检测器（如HRNet）

这种方案存在明显缺陷：

效率低下：两阶段处理导致冗余计算
误差累积：检测阶段的误差会影响关键点定位精度
实时性差：难以满足视频流实时处理需求

YOLOv5多任务方案的优势

本项目采用端到端的多任务学习框架，具有以下创新点：

统一架构：单次前向传播同时输出检测框和关键点坐标
精度提升：关键点与检测任务共享特征，相互促进
推理速度：在1080Ti上实现150FPS的实时处理能力
模型轻量：最小的yolov5s-face模型仅7.1MB

2. 核心算法原理

网络架构改进

原始YOLOv5架构扩展为多任务输出：

# yolov5/models/yolo.py 中的修改
class Detect(nn.Module):def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), landmarks=5):  # 新增landmarks参数super().__init__()self.landmarks = landmarks# 检测头保持不变self.no = nc + 5 + 2 * landmarks  # 每个anchor的输出维度变化...

关键点回归分支

关键点采用归一化坐标表示：

(x1,y1,x2,y2,conf,cls,kpt_x1,kpt_y1,...,kpt_x5,kpt_y5)

其中关键点坐标相对于图像宽高归一化到[0,1]范围

损失函数设计

在loss.py中实现多任务损失平衡：

# 修改后的损失计算
loss = (lbox + lobj + lcls + llandmark) * batch_size

其中：

lbox: 检测框回归损失（CIoU）
lobj: 目标置信度损失（BCE）
lcls: 分类损失（BCE）
llandmark: 关键点回归损失（Wing Loss）

3. 实战指南：从环境搭建到模型应用

环境配置

基础环境要求：

Python 3.8+
PyTorch 1.7+
CUDA 11.0 (GPU版本)
OpenCV 4.5+

推荐安装步骤：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/xialuxi/yolov5_face_landmark.git
cd yolov5_face_landmark# 安装依赖
pip install -r requirements.txt# 安装特殊依赖
pip install wingloss  # 关键点损失函数

数据准备

数据格式要求

# 标注文件示例（train.txt）
image_path x1,y1,x2,y2,cls_id,kpt_x1,kpt_y1,...,kpt_x5,kpt_y5

关键点坐标需归一化到[0,1]范围

数据目录结构

datasets/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/
└── data.yaml  # 数据集配置文件

模型训练

配置文件修改

# hyp.scratch.yaml 关键修改
landmark: 0.5  # 关键点损失权重
landmark_loss: 'wing'  # 使用Wing Loss

启动训练

python train.py \--data data/face.yaml \--cfg models/yolov5s-face.yaml \--weights '' \--batch-size 64 \--epochs 300 \--hyp hyp.scratch.yaml \--img-size 640

模型测试与推理

单张图像测试

python detect_one.py \--weights runs/train/exp/weights/best.pt \--source test.jpg \--conf-thres 0.5 \--kpt-thres 0.3

实时视频流处理

# 自定义视频处理脚本
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import LoadStreamsmodel = attempt_load('best.pt')
dataset = LoadStreams('0', img_size=640)  # 0表示摄像头设备for img, orig_img in dataset:pred = model(img)[0]# 后处理与可视化...

4. 关键技术问题与解决方案

1. 关键点抖动问题

现象：视频流中关键点位置不稳定
解决方案：

# 添加卡尔曼滤波
from filterpy.kalman import KalmanFilterkf = KalmanFilter(dim_x=10, dim_z=5)  # 5个关键点
for kpt in keypoints:kf.predict()kf.update(kpt)smoothed_kpt = kf.x

2. 小脸检测效果差

优化策略：

修改anchor设置适应小脸：

# models/yolov5s-face.yaml
anchors:- [5,6, 8,14, 15,11]  # 更小的anchor尺寸

使用多尺度训练：

python train.py --multi-scale

3. 口罩人脸误检

改进方案：

# 在关键点分支添加口罩分类
class Detect(nn.Module):def __init__(self, ...):self.mask_branch = nn.Linear(2*landmarks, 2)  # 新增口罩分类头def forward(self, x):...mask_conf = self.mask_branch(kpts)  # [0,1]表示戴口罩概率

4. 常见报错处理

错误1：AttributeError: 'Detect' object has no attribute 'landmarks'
原因：模型定义与权重不匹配
解决：

# 加载模型时指定landmarks参数
model = attempt_load('best.pt', landmarks=5)

错误2：RuntimeError: shape mismatch in wingloss
排查：

print(kpt_pred.shape, kpt_true.shape)  # 应同为[batch, num_kpt*2]

4. 性能优化与进阶改进

1. 损失函数改进

Wing Loss公式：

\text{Wing}(x) = \left\{
\begin{array}{ll}
w \ln(1 + |x|/\epsilon) & \text{if } |x| < w \\
|x| - C & \text{otherwise}
\end{array}
\right.

其中：

$w$ : 非线性区域宽度（通常取10）
$\epsilon$ : 平滑参数（通常取2）
$\ln(1 + w/\epsilon)$

代码实现：

class WingLoss(nn.Module):def __init__(self, w=10, e=2):super().__init__()self.w = wself.e = eself.C = w - w * math.log(1 + w/e)def forward(self, pred, target):x = (target - pred).abs()loss = torch.where(x < self.w,self.w * torch.log(1 + x/self.e),x - self.C)return loss.mean()

2. 模型轻量化

通道剪枝方案：

python prune.py \--weights runs/train/exp/weights/best.pt \--percent 0.3 \--img-size 640 \--batch-size 32

3. 部署优化

TensorRT加速：

python export.py \--weights best.pt \--include onnx \--img 640 \--batch 1trtexec --onnx=best.onnx \--saveEngine=best.engine \--fp16

5. 学术背景与相关研究

基础论文：
- 《YOLOv5: A New State-of-the-Art in Real-Time Object Detection》(2021)
- 《Wing Loss for Robust Facial Landmark Localisation with Convolutional Neural Networks》(CVPR 2018)
扩展阅读：
- 《RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild》(CVPR 2020)
- 《Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design》(CVPR 2021)
最新进展：
- 《YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications》(2022)
- 《YOLO-FaceV2: A Scale and Occlusion Aware Face Detector》(2023)

项目总结与展望

本项目通过巧妙改造YOLOv5架构，实现了高效准确的人脸检测与关键点定位一体化方案。其核心价值在于：

工程实践性：
- 提供完整的训练-评估-部署流程
- 兼容原始YOLOv5生态
- 支持多种损失函数选择
技术创新点：
- 多任务学习的优雅实现
- 关键点回归与检测的协同优化
- 针对人脸场景的专用改进

未来发展方向：

增加3D关键点预测能力
集成人脸属性分析（年龄/性别/表情）
开发移动端优化版本
探索自监督预训练范式

通过本项目，开发者可以深入理解多任务学习在计算机视觉中的应用，掌握工业级人脸分析系统的开发方法，为后续开展相关研究和产品开发奠定坚实基础。

【计算机视觉】CV实战 - 基于YOLOv5的人脸检测与关键点定位系统深度解析

基于YOLOv5的人脸检测与关键点定位系统深度解析 1. 技术背景与项目意义传统方案的局限性YOLOv5多任务方案的优势 2. 核心算法原理网络架构改进关键点回归分支损失函数设计 3. 实战指南：从环境搭建到模型应用环境配置数据准备数据格式要求数据目录结构模型训练配置文…...

编程日记 2025/6/24 4:49:00

HTML word属性

介绍 CSS word-spacing 属性，用于指定段字之间的空间，例如： p {word-spacing:30px; }word-spacing属性增加或减少字与字之间的空白。注意： 负值是允许的。浏览器支持表格中的数字表示支持该属性的第一个浏览器版本号。属…...

编程日记 2025/6/1 10:43:57

Java—ThreadLocal底层实现原理

首先，ThreadLocal 本身并不提供存储数据的功能，当我们操作 ThreadLocal 的时候，实际上操作线程对象的一个名为 threadLocals 成员变量。这个成员变量的类型是 ThreadLocal 的一个内部类 ThreadLocalMap，它是真正用来存储数据的容器…...

编程日记 2025/6/23 19:05:12

GTSRB德国交通标志数据集下载以及训练集划分

GTSRB德国交通标志数据集下载以及训练集划分一、数据集下载二、数据集划分一、数据集下载官网地址：附含数据集说明文档点击下载：训练数据集点击下载：测试数据集二、数据集划分在模型训练时，将训练数据集分成训练集和验证集&…...

编程日记 2025/5/31 13:35:26

python 实现客户端软件许可证书签名授权 cryptography

目录 1.需求 2.cryptography介绍 3.实际代码 4.结束语 1.需求采用pyside6开发了一款客户端软件, 为保护核心算法源码, 采用Nuitka打包python代码，这仅仅保护了核心算法代码，不能限制用户使用软件，因此需要软件许可授权签名证书&#xff…...

编程日记 2025/6/23 1:46:05

明远智睿SD2351核心板：以48元撬动AI视觉产业革命的“硬核引擎”

在人工智能浪潮席卷全球的今天，AI视觉作为连接虚拟与现实的“智慧之眼”，正以惊人的速度重塑着产业格局。从智慧城市中的安防监控到自动驾驶汽车的“视觉神经”，从工业产线的缺陷检测到家庭场景的智能管家，AI视觉技术的每一次突破…...

编程日记 2025/5/31 22:08:15

【C语言】全局变量、静态本地变量

在C语言中，变量是存储数据的基本单元。不同类型的变量有着不同的特性和用途，其中全局变量和本地变量是比较特殊且重要的两类变量。一、全部变量 1.1 全局变量的作用域和生存期全局变量是在函数外部定义的变量，其作用域从定义的位置开始&…...

编程日记 2025/6/23 12:16:00

32.768kHz晶振详解：作用、特性及与其他晶振的区别

一、32.768kHz晶振的核心作用实时时钟（RTC）驱动： 提供精确的1Hz时钟信号，用于计时功能（如电子表、计算机CMOS时钟）。分频公式： 1Hz 32.768kHz / 2^15（通过15级二分频实现&#x…...

编程日记 2025/6/22 13:57:17

classfinal 修改过源码，支持jdk17 + spring boot 3.2.8

先贴图使用 classfinal 修改过源码支持jdk17 spring boot 3.3.0 使用方式： 1、springboot的jar加密 java -jar classfinal-fatjar-1.2.1.jar -file MySpringBoot.jar -libjars my-common.jar -packages cn.com.cmd -pwd 123456 -Y 得到： MySpri…...

编程日记 2025/6/2 3:26:17

算法训练营 Day1

努力追上那个曾经被寄予厚望的自己 —— 25.4.25 一、LeetCode_26 删除有序数组中的重复项给你⼀个升序排列的数组 nums ，请你原地删除重复出现的元素，使每个元素只出现⼀次 ，返回删除后数组的新⻓度。元素的相对顺序应该保持⼀致 …...

编程日记 2025/6/22 15:13:41

4/25 研0学习日志

Python学习 python 4个常用的数据容器 list dict tuple set list 列表中数据类型可以不一样构造方式 mylist["xxx","xxxx"] 获取数据方式 mylist[1] mylist[:4] mylist[-1:] 添加数据 mylist.append() mylist.extern(["aaa","aaaa&…...

编程日记 2025/6/22 5:23:00

手机打电话时电脑坐席同时收听对方说话并插入IVR预录声音片段

手机打电话时电脑坐席同时收听对方说话并插入IVR预录声音片段 --本地AI电话机器人前言书接上一篇，《手机打电话通话时如何向对方播放录制的IVR引导词声音》中介绍了【蓝牙电话SDK示例App】可以实现手机app在电话通话过程中插播预先录制的开场白等语音片段的功能。…...

编程日记 2025/6/23 8:51:52

汽车零配件供应商如何通过EDI与主机厂生产采购流程结合

当前，全球汽车产业正经历深刻的数字化转型，供应链协同模式迎来全新变革。作为产业链核心环节，汽车零部件供应商与主机厂的高效对接已成为企业发展的战略要务。然而，面对主机厂日益严格的数字化采购要求，许多供应商在ED…...

编程日记 2025/6/1 18:48:50

sql server 开启cdc报事务正在执行

今天开启数据库cdc 功能的时候提示：一个dbrole 的存储过程，rolemember cdc db_ower, ，有事务正在进行，执行失败。执行多次仍然如此，开启cdc的存储过程是sys.sp_cdc_enable_db;查询了一下网络，给出的方…...

编程日记 2025/6/19 17:46:37

03实战篇Redis02(优惠卷秒杀、分布式锁）

3、优惠卷秒杀 3.1 -全局唯一ID 每个店铺都可以发布优惠券： 当用户抢购时，就会生成订单并保存到tb_voucher_order这张表中，而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题： id的规律性太明显受单表数据量的限制场景分析&…...

编程日记 2025/6/23 18:51:50

ECharts 地图开发入门

一、准备工作：环境搭建与数据准备 1. 引入 ECharts 库 TypeScript 取消自动换行复制  <script src"https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts5.4.0/dist/echarts.min.js"></script> <!-…...

编程日记 2025/6/3 7:30:12

机器学习基础 - 回归模型之线性回归

机器学习：线性回归文章目录机器学习：线性回归1. 线性回归1. 简介2. 线性回归如何训练？1. 损失函数2. 正规方程3. 梯度下降法4. 两种方法的比较2. 岭回归岭回归与线性回归3. Lasso 回归4. ElasticNet 回归LWR - 局部加权回归QA1. 最小二乘法估计2. 最小二乘法的几何解释3…...

编程日记 2025/6/4 8:32:05

《解锁LLMs from scratch：开启大语言模型的探索之旅》

《解锁LLMs from scratch：开启大语言模型的探索之旅》 GitHub - datawhalechina/llms-from-scratch-cn: 仅需Python基础，从0构建大语言模型；从0逐步构建GLM4\Llama3\RWKV6，深入理解大模型原理项目首页 - LLMs-from-scratch:从零开始逐步指导开发者构建自己的大型语言模型…...

编程日记 2025/6/1 11:47:11

嵌入式 C 语言面试核心知识点全面解析：基础语法、运算符与实战技巧

在嵌入式面试中，C 语言基础是重中之重。本文针对经典面试题进行详细解析，帮助新手系统掌握知识点，提升面试应对能力。一、数据结构逻辑分类题目在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分为（ ）。 A、动态…...

编程日记 2025/6/22 12:09:44

pyqt中以鼠标所在位置为锚点缩放图片

在编写涉及到图片缩放的pyqt程序时，如果以鼠标为锚点缩放图片，图片上处于鼠标所在位置的点（通常也是用户关注的图片上的点）不会移动，更不会消失在图片显示区域之外，可以提高用户体验，是一个值得…...

编程日记 2025/6/20 15:33:51

登高架设作业证考试的实操项目有哪些？

登高架设作业证考试的实操项目分为 4 个科目，包括安全防护用品使用、作业现场安全隐患排除、安全操作技术、作业现场应急处置，具体内容如下： 科目一：安全防护用品使用（K1） 考试项目：安全帽、安全…...

编程日记 2025/5/22 8:55:33

闻性与空性：从耳根圆通到究竟解脱的禅修路径

一、闻性之不动：超越动静的觉性本质在《楞严经》中，佛陀以钟声为喻揭示闻性的奥秘：钟声起时，闻性显现；钟声歇时，闻性不灭。此“不动”并非如磐石般凝固，而是指觉性本身超越生灭、来去的绝对性…...

编程日记 2025/6/2 22:42:41

404了怎么办快把路由给我断掉（React配置路由）

路由基础概念什么是前端路由？ 核心作用：管理单页面应用的页面切换主要功能： 根据URL显示对应组件保持浏览器历史记录实现页面间导航不刷新 React Router 包含三个主要包： react-router：核心逻辑react-router-d…...

编程日记 2025/6/21 14:33:46

React类组件与React Hooks写法对比

React 类组件 vs Hooks 写法对比分类类组件（Class Components）函数组件 Hooks组件定义class Component extends React.Componentconst Component () > {}状态管理this.state this.setState()useState()生命周期componentDidMount, componentDidU…...

编程日记 2025/6/1 3:51:20

Tailwind CSS实战：快速构建定制化UI的新思路

引言在当今快节奏的前端开发环境中，开发者不断寻找能够提高效率并保持灵活性的工具。Tailwind CSS作为一个功能型优先的CSS框架，正在改变开发者构建用户界面的方式。与Bootstrap和Material UI等传统组件库不同，Tailwind不提供预设组件&…...

编程日记 2025/6/22 14:27:26

告别手动映射：在 Spring Boot 3 中优雅集成 MapStruct

在日常的后端开发中，我们经常需要在不同的对象之间进行数据转换，例如将数据库实体（Entity）转换为数据传输对象（DTO）发送给前端，或者将接收到的 DTO 转换为实体进行业务处理或持久化。手动进行这…...

编程日记 2025/6/23 23:13:40

JavaScript学习教程，从入门到精通，Ajax数据交换格式与跨域处理（26）

Ajax数据交换格式与跨域处理一、Ajax数据交换格式 1. XML (eXtensible Markup Language) XML是一种标记语言，类似于HTML但更加灵活，允许用户自定义标签。特点： 可扩展性强结构清晰数据与表现分离文件体积相对较大示例代码&#xff1…...

编程日记 2025/6/21 20:37:32

抖音IP属地跟无线网有关系吗？一文解析

在抖音等社交平台上，IP属地显示功能让许多用户感到好奇——为什么自己的位置信息有时准确，有时却显示在其他城市？这时，用户会疑惑：抖音IP属地跟无线网有关系吗？本文将详细解析‌IP属地‌和‌无线网‌的概念…...

编程日记 2025/6/2 20:24:23

RDK X3新玩法:超沉浸下棋机器人开发日记

一、项目介绍产品中文名：超沉浸式智能移动下棋机器人产品英文名：Hackathon-TTT 产品概念：本项目研发的下棋机器人，是一款能自主移动、具备语音交互并能和玩家在真实的棋盘上进行“人机博弈”的移动下棋平台，能够带给…...

编程日记 2025/6/19 19:51:58

Trae 实测：AI 助力前端开发，替代工具还远吗？

Trae 实测：AI 助力前端开发，替代工具还远吗？ 字节上线了一款 AI 新产品，名叫 Trae 。这是一款 IDE 工具，中文意思是「集成开发环境」，做技术的读者对此应该很熟悉。简单理解，就是程序员用来写代…...

编程日记 2025/6/2 4:28:21

SpringCloud基于Eureka和Feign实现一个微服务系统

Spring Cloud 是基于 Spring Boot 的 ‌微服务开发全栈解决方案‌，通过集成多种开源组件，提供分布式系统构建所需的服务治理、配置管理、容错机制‌等核心能力，简化微服务架构的复杂性。其核心目标是实现服务间的高效协同与弹性伸缩，支撑企业级云原生应用开发。Spring Clou…...

编程日记 2025/6/21 18:31:43

nacos设置权重进行负载均衡不生效

nacos设置权重进行负载均衡不生效，必须在启动类下加上这个bean Beanpublic IRule nacosRule(){return new NacosRule();}如下图所示...

编程日记 2025/6/20 9:21:01

Flowable7.x学习笔记（十四）查看部署流程Bpmn2.0-xml

前言 Flowable 在其前端 Modeler 中，采用 BPMN 2.0 标准将流程中的任务、网关、事件等元素以 XML 形式存储，并附带图形互换（Diagram Interchange，DI）数据，以保证在前端与后端都能精准重建可视化流程图。生…...

编程日记 2025/6/22 20:42:46

大模型应用中Agent2Agent(A2A)的应用场景，以及A2A与MCP的区别和适用场景

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型应用中Agent2Agent（A2A）的应用场景，以及A2A与MCP的区别和适用场景。文章目录一、引言二、Agent2Agent（A2A）协议原理2.1 核心架构2.2 基础框架与依…...

编程日记 2025/6/23 20:05:50

Windows server:

企鹅裙：429603659 域搭建 (细节上的问题) 1.将IP地址修改为静态IP，搭建完后设置DNS为本身(在搭建完域服务器后设置DNS) 2.配置之前需将计算机名更改为后面题目中所要求的. 3．一些版本之中比如Windows Server2012之中搭建域之后重启会显示…...

编程日记 2025/6/4 1:51:05

Python 3.14：探索新版本的魅力与革新

在Python编程语言的不断演进中，Python 3.14作为又一重要里程碑，承载着开发者们的期待与热情，悄然走进了我们的视野。尽管在撰写本文时，Python 3.14可能尚未正式成为主流版本（注：实际发布情况需根据最新信息…...

编程日记 2025/6/20 23:45:50

LabVIEW基于VI Server的控件引用操作

本 VI 通过展示控件引用（Control References）的使用，借助 VI Server 实现对前面板对象的编程操作。详细说明隐式属性节点（Implicitly Linked Property Node）：通过右键单击控件（或其控件终…...

编程日记 2025/6/21 6:47:53

【不同名字的yolo的yaml文件名是什么意思】

以下是这些 YOLO 系列配置文件的详细解析，按版本和功能分类说明： 一、YOLOv3 系列文件名核心特性适用场景yolov3.yaml原始 YOLOv3 结构，3 尺度预测（13x13,26x26,52x52）通用目标检测yolov3-spp.yaml增加 SPP&#xff…...

编程日记 2025/6/20 5:13:36

《100天精通Python——基础篇 2025 第3天：变量与数据类型全面解析，掌握Python核心语法》

目录一、Python变量的定义和使用二、Python整数类型（int）详解三、Python小数/浮点数（float）类型详解四、Python复数类型(complex)详解---了解五、Python字符串详解(包含长字符串和原始字符串)5.1 处理字符串中的引号5.2 字符串的…...

编程日记 2025/6/2 21:48:51

精益数据分析（24/126）：聚焦第一关键指标，驱动创业成功

精益数据分析（24/126）：聚焦第一关键指标，驱动创业成功在创业和数据分析的探索之旅中，我们都在不断寻找能够助力成功的关键因素。今天，我依旧带着与大家共同进步的初心，深入解读《精益数据分析…...

编程日记 2025/6/23 18:02:15

【刷题Day26】Linux命令、分段分页和中断（浅）

说下你常用的 Linux 命令？ 文件与目录操作： ls：列出当前目录的文件和子目录，常用参数如-l（详细信息）、-a（包括隐藏文件）cd：切换目录，用于在文件系统中导航m…...

编程日记 2025/6/1 15:42:11

互联网实验室的质量管控痛点质检LIMS系统在互联网企业的应用

在互联网行业流量红利消退与用户体验至上的时代背景下，产品迭代速度与质量稳定性成为企业核心竞争力的分水岭。传统测试实验室依赖人工操作、碎片化工具与线下沟通的管理模式，已难以应对敏捷开发、多端适配、数据安全等复合型挑战。一、互联网实验室的…...

编程日记 2025/6/24 1:48:52

VScode远程连接服务器（免密登录）

一、本机生成密钥对本地终端输入ssh-keygen，生成公钥（id_rsa.pub）和私钥（id_rsa） 二、在远程服务器根目录的.ssh文件夹的authorized_keys中输入id_rsa的内容三、修改vscode的config文件.ssh/config，加…...

编程日记 2025/6/1 10:44:02

【Go语言】RPC 使用指南（初学者版）

RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）是一种计算机通信协议，允许程序调用另一台计算机上的子程序，就像调用本地程序一样。Go 语言内置了 RPC 支持，下面我会详细介绍如何使用。一、基本概念在 Go 中&…...

编程日记 2025/6/23 5:30:55

安卓四大组件之ContentProvider

目录实现步骤代码分析 onCreate insert query ContextHolder Cursor 作用与用法基本步骤： 可能的面试题：为什么使用Cursor？ 为什么使用Cursor 使用Cursor的好处静态内部类实现单例模式 AnndroidManifest.xml配置信息注释的…...

编程日记 2025/6/23 23:25:44