- 计算机设计大赛 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python
iuerfee
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文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习行人重识别(personreid)系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分更多资料,项目分享:https:
- 行人重识别
NineDays66
人工智能
在人的感知系统所获得的信息中,视觉信息大约占到80%~85%。行人重识别(personre-identification)是近几年智能视频分析领域兴起的一项新技术,属于在复杂视频环境下的图像处理和分析范畴,是许多监控和安防应用中的主要任务,并且在计算机视觉领域获得了越来越多的关注。下面我们就仔细来聊聊行人重识别(ReID)。1.什么是行人重识别行人重识别(PersonRe-identificat
- 跨模态行人重识别:Cross-Modality Person Re-Identification with Generative Adversarial Training 学习记录笔记
深度学不会习
深度学习
目录摘要方法cmGANGeneratorDiscriminatorTrainingAlgorithmExperiments论文链接:https://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0094.pdf摘要(1)提出一种新的跨模态生成对抗网络(称为cmGAN)。为了解决鉴别信息不足的问题,设计了一种基于生成对抗训练的鉴别器,从不同的模式中学习鉴别特征表示。(2)为了解决大规
- 跨模态行人重识别:Discover Cross-Modality Nuances for Visible-Infrared Person Re-Identification学习记录笔记
深度学不会习
学习
目录摘要网络结构具体方法MAMPAM模态分类损失共享特征ID损失中心簇损失总损失试验注意模式可视化分布结果原文链接:DiscoverCross-ModalityNuancesforVisible-InfraredPersonRe-Identification摘要提出了一种联合模态和模式对齐网络(MPANet)来发现可见红外人Re-ID不同模式中的跨模态细微差别,它引入了模态缓解模块和模式对齐模块来共
- 跨模态行人重识别:Dynamic Dual-Attentive Aggregation Learningfor Visible-Infrared Person Re-Identification学习笔记
深度学不会习
学习
目录摘要方法模态内加权聚合(IWPA)跨模态图结构化注意力(CGSA)GraphConstructionGraphAttention动态对偶聚合学习试验论文链接:DynamicDual-AttentiveAggregationLearningforVisible-InfraredPersonRe-Identification摘要通过挖掘VI-ReID的模态内部分级和跨模态图级上下文线索,提出了一种新
- 跨模态行人重识别:Modality Synergy Complement Learning withCascaded Aggregation for Visible-InfraredPerson 笔记
深度学不会习
深度学习python
目录简述贡献MSCLNet方法模态协同模块模态补充模块级联聚合策略子类级聚合类内聚合类间级上的聚合目标函数基于级联聚合的模态协同互补学习在可见光-红外人员识别中的应用简述级联聚合的模态协同互补学习网络(MSCLNET)。基本思想是协同两个模态来构造不同的身份鉴别语义和较少噪声的表示。然后,在这两种模式的优点下对协同表征进行了补充。此外,提出了级联聚合策略,用于细粒度的特征分布优化,该策略将子类、类
- 行人重识别(二)跨模态的行人重识别
石头儿啊
行人重识别计算机视觉人工智能
感谢前辈总结的论文列表,为了方便自己以后翻阅,链接搁这儿1.背景在我们现实生活中,可见光条件下的摄像机拍到的图像,往往会包含行人的大部分外观信息,然而现实中并不只需要在可视条件极佳的条件下进行监控,在夜晚或者可视条件极差的场景中也有监控的需要,这个时候,红外相机拍摄的图像便可用于行人的再识别。据我所知,现阶段大部分ReID工作都聚焦在RGB图像这种单一模态上,而基于RGB-IR的跨模态ReID工作
- 使用中间X模态的跨模态行人重识别
小小猿D
笔记
引入X模态作为辅助,将红外线--可见光跨模态学习转化为X-IR-V三模态学习,提出了一个X-红外-可见光(XIV)ReID跨模态学习框架。首先X模态由轻量型网络生成,其次,在xiv框架下,跨模态学习由一个精心设计的模态间隙约束引导,信息交换跨越可见、x和红外模态。基于红外图像的图像主要包括结构和形状信息X模态是一种伴随辅助模态,用于协调红外和可见光。一个轻量级X模态生成器和一个权重共享XIV跨模态
- 【跨模态行人重识别】RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification(ICCV2017)
渺渺404
跨模态行人重识别计算机视觉人工智能深度学习
文章目录摘要1介绍2SYSU-MM01数据集2.1数据集描述2.2评估标准3跨模态模型的网络结构比较3.1常见的深度模型网络结构3.2网络结构分析单流结构和双流结构在特殊情况下的联系(双流网络可以用单流网络表示)一般情况下的单流结构分析4深度零填充4.1零填充作为网络输入的分析(梯度分析)4.2RGB-IR应用深度零填充4.3跨模态学习的比较5实验5.1比较的模型5.2模型比较与分析6总结摘要行人
- 跨模态行人重识别综述 - 计算机视觉
小小猿D
笔记深度学习
跨模态行人重识别综述-计算机视觉0引言近年来,随着智能监控领域的不断发展,单纯凭借传统的人力已经很难在对复杂的监控场景做出完善详尽的处理。作为一项在大型非重叠视角多摄像机网络获取到的海量视频画面序列里找到目标行人的任务,行人重识别(PersonRe-Identification)可以被看作是多摄像头的行人检索问题。它建立在行人检测的基础之上,捕捉获取同一目标个体在不同非重叠摄像头中分布位置信息,推
- 跨模态行人重识别都需要学什么
ALGORITHM LOL
人工智能
跨模态行人重识别(Cross-ModalityPersonRe-identification,简称Cross-ModalityRe-ID)是计算机视觉领域的一项挑战性任务,旨在跨越不同模态之间(例如,可见光与红外线图像)识别同一行人。该任务涉及图像处理、特征提取、模态转换、深度学习等多个方面。1.基础知识计算机视觉与图像处理:理解图像基础(如像素、色彩空间)、图像变换、图像增强技术。机器学习基础:
- 基于深度学习的行人重识别(person reid) 计算机竞赛
Mr.D学长
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- 互联网加竞赛 基于深度学习的行人重识别(person reid)
Mr.D学长
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- 姿态估计概述
Diros1g
姿态估计
定义和优势单目摄像机拍摄的二维图像中预测行人的人体关键点坐标,为其他任务做支持如行人重识别、动作识别。目前分类两类:单人和多人基于计算机视觉的人体姿态佶计不需要额外的穿戴设备,该技术比传统的穿戴式动作捕捉技术成本更加低廉且灵活性更高人体姿态表示形式1.二位坐标关键点(人体主要关节)表达方式以二位坐标的形式(x,y),方法简洁,无序后处理2.空间热力图回归的数据是关键点落在该坐标的概率,优点定位更精
- 大创项目推荐 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python
laafeer
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- 竞赛保研 基于深度学习的行人重识别(person reid)
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- 大创项目推荐 深度学习实现行人重识别 - python opencv yolo Reid
laafeer
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文章目录0前言1课题背景2效果展示3行人检测4行人重识别5其他工具6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于深度学习的行人重识别算法研究与实现**该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate
- 一些想法:关于行人检测与重识别
baidu_huihui
人工智能计算机视觉
本文主要是介绍我们录用于ECCV'18的一个工作:PersonSearchviaAMask-guidedTwo-streamCNNModel.这篇文章着眼于PersonSearch这个任务,即同时考虑行人检测(PedestrianDetection)与行人重识别(PersonRe-identification),简单探讨了一下行人检测与行人重识别这两个子任务之间的关联性,并尝试利用全景图像中的背景
- 论文阅读: AAAI 2022行人重识别方向论文-PFD_Net
菜鸟的追梦旅行
ReIDReID行人重识别深度学习
本篇博客用于记录一篇行人重识别方向的论文所提出的优化方法《Pose-GuidedFeatureDisentanglingforOccludedPersonRe-identificationBasedonTransformer》,论文中提出的PDF_Net模型的backbone是采用《TransReID:Transformer-basedObjectRe-Identification》的主干网络Tr
- 【2024 行人重识别最新进展】ReID3D:首个关注激光雷达行人 ReID 的工作!
BIT可达鸭
3d人工智能3维重建计算机视觉行人重识别
【2024行人重识别最新进展】ReID3D:首个关注激光雷达行人ReID的工作!摘要:数据集:方法模型:多任务预训练:ReIDNetwork:实验结果:结论:来源:Arxiv2023机构:清华大学&北京理工大学论文题目:LiDAR-basedPersonRe-identification本文是首个基于激光雷达的人ReID的工作,展示了在具有挑战现实世界的户外场景中,利用激光雷达进行的行人ReID的
- 行人Reid半自动化标注
贝猫说python
1、检测跟踪的方法得到一个视频的行人idid会有重叠的行人,一个人的多张图片变成多个id,针对这个问题,采用人脸的聚类方法,重新生成聚类后的id参考:半自动的行人重识别数据标注算法Tracking+infomap
- 浅析行人重识别
Shirleybebe
行人重识别在此先给出官方解释: 行人重识别(Personre-identification)也称行人再识别,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补固定的摄像头的视觉局限,并可与行人检测/行人跟踪技术相结合,可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。给定一个监控行人图像:给定一个希
- 论文阅读17 | Cross-modality Person re-identification with Shared-Specific Feature Transfer
Hygge MrYang
跨模态行人重识别网络机器学习
论文:Cross-modalityPersonre-identificationwithShared-SpecificFeatureTransfer(基于共享特征和具体特征转移的跨模态行人重识别)出处:CVPR2020文章目录1.motivation2.proposedmethod2.1Two-streamfeatureextractor2.2Shared-SpecificTransferNetw
- 行人重识别RE-ID 琐碎知识点总结
xuluohongshang
行人重识别行人重识别Re-ID知识总结琐碎要点re-ID笔记
1.singleshot和mutishot前者是指gallery中每个人的图像为一张(N=1),而后者是指gallery中每个人的图像为N>1张图像,同样的Rank-1下,一般N越大,得到的识别率越高。2.gallery、probe和CMCgallery是候选行人库,probe是待查询输入,也叫查询图像(query),CMC是一种reid的性能评价方法,即CumulativeMatchCharac
- 行人重识别-REID
椒椒。
计算机视觉深度学习人工智能
行人重识别-REID一、REID二、为什么使用REID三、REID应用场景四、REID研究形式五、REID存在的挑战一、REID行人重识别-REID(personre-identification)也叫做行人再识别技术。利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像。如下图所示:一个区域有多个摄像头拍
- 【毕业设计】深度学习行人重识别系统 - person reid
caxiou
毕业设计大数据深度学习人工智能计算机视觉行人重识别personreid
文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言Hi,大家好,这里是丹成学长的毕设系列文章!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始,各个学校对毕设的要求越来越高,难度也越来越大…毕业设计耗费时间,耗费精力,甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间,所以一旦发现问题,一定要提
- 竞赛选题 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python
laafeer
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- 人工智能 迁移学习
人工智能技术与咨询
深度学习机器学习人工智能
1.深入了解神经网络的组成、训练和实现,掌握深度空间特征分布等关键概念;2.掌握迁移学习的思想与基本形式,了解传统迁移学习的基本方法,对比各种方法的优缺点;3.握深度迁移学习的思想与组成模块,学习深度迁移学习的各种方法;4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法,了解迁移学习在PDA、Source-FreeDA上的应用;5.掌握深度迁移学习在语义分割、目标检测、行人重识别等任务中的
- 深度学习行人重识别综述与展望,TPAMI 2021 最新文章
小白学视觉
编程语言python计算机视觉机器学习人工智能
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达作者|叶茫武汉大学编辑|CV君转自|我爱计算机视觉(微信id:aicvml)摘要:行人重识别(PersonRe-Identification,简称Re-ID),是一种利用计算机视觉技术来检索图像或者视频序列中是否存在特定行人的AI技术,在智慧城市等监控场景中具有重要的应用意义和前景。本文介绍我们最新的IEEETPAMI综述论文《
- 毕业设计 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python
DanCheng-studio
毕业设计系列计算机专业大数据python深度学习毕业设计opencv行人重识别
文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2行人检测3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen