- 深度视觉目标跟踪进展综述-论文笔记
pzb19841116
计算机视觉目标跟踪人工智能计算机视觉
中科大学报上的一篇综述,总结得很详细,整理了相关笔记。1引言目标跟踪旨在基于初始帧中指定的感兴趣目标(一般用矩形框表示),在后续帧中对该目标进行持续的定位。基于深度学习的跟踪算法,采用的框架包括相关滤波器、分类式网络、双路网络等。处理跟踪任务的角度,分为基于匹配思路的双路网络和基于二分类的辨别式跟踪器。最初的深度跟踪算法聚焦于相关滤波器,通过深度学习的特征+相关滤波器实现。基于双路网络跟踪算法那,
- 相关滤波
AI视觉网奇
视觉相关
https://zhuanlan.zhihu.com/p/39923038相关滤波的本质就是一个尺寸特别大(跟patch一样大)的cnn卷积核。所以kcf不仅可以用闭式解求解,也可以用梯度下降求解。kcf中α迭代也是用0.05的系数,很类似学习率这个东西。kcf本身的所谓缺点:边缘效应完全是由于求解需要用傅立叶变换才导致的。原因是如果不用傅立叶变换求解,而采用梯度下降求解,就不需要使得w的尺寸和图
- MOOSE相关滤波跟踪算法(个人学习笔记)
CHEN7_98
算法学习笔记
MOOSE论文标题“VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters”原文地址用滤波器对目标外观进行建模,并通过卷积操作来执行跟踪。参考阅读:目标跟踪经典算法——MOSSE(MinimumOutputSumSquareError)目标跟踪整理(1)之MOSSE相关滤波跟踪原理基于以初始帧中给定的boundingbox来选择目标,并基于示例图像上
- 单目标跟踪算法SiamRPN
AAI机器之心
目标跟踪算法人工智能YOLO计算机视觉机器学习深度学习
目标跟踪算法包括单目标跟踪和多目标跟踪,单目标跟踪在每张图片中只跟踪一个目标。目前单目标跟踪的主要方法分为两大类,基于相关滤波(correlationfilter)的跟踪算法,如CSK,KCF,DCF,SRDCF等;基于深度学习的跟踪算法,如SiamFC,SiamRPN,SiamRPN++等。相比之下,相关滤波的速度更快,深度学习的准确性更高。跟踪相关算法如下:这里主要记录下对SIamRPN跟踪算
- 基于深度学习的视觉目标跟踪进展综述
pzb19841116
人工智能计算机视觉论文解读目标跟踪人工智能计算机视觉
1引言目标跟踪旨在基于初始帧中指定的感兴趣目标(一般用矩形框表示),在后续帧中对该目标进行持续的定位。基于深度学习的跟踪算法,采用的框架包括相关滤波器、分类式网络、双路网络等。处理跟踪任务的角度,分为基于匹配思路的双路网络和基于二分类的辨别式跟踪器。最初的深度跟踪算法聚焦于相关滤波器,通过深度学习的特征+相关滤波器实现。基于双路网络跟踪算法那,将跟踪视为模板匹配,抗干扰能力较差。近期基于Trans
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:频域滤波
leafpipi
ITK学习计算机视觉算法图像处理c++
目录1、itkFFTConvolutionImageFilter快速傅里叶变换计算2、扩展:itkConvolutionImageFilter.h3、itkFFTShiftImageFilter频率转移滤波器4、itkFFTNormalizedCorrelationImageFilterFFT实现的归一化相关滤波器1、itkFFTConvolutionImageFilter快速傅里叶变换计算该类使
- DCFnet - Discrimitive Correlation Filters Network for Visual Tracking 笔记
橙子潘潘
摘要基于判别相关滤波器(DCF)的方法现在成为在线对象跟踪的主要方法。在本文工作中,提出一个轻量级的端到端训练的网络,DCFnet,同时学习深度特征和执行滤波过程。体来说,作者将DCF视为在Siamese网络中添加的特殊相关滤波器层,并通过将网络输出定义为对象位置的概率热图来仔细地通过它来推导反向传播。因为推导仍然在傅里叶域内进行,所以保留了DCF高效的特性。在测试时,文中的tracker能达到6
- 【跟踪器攻击】IOU Attack 代码解读
prinTao
计算机视觉深度学习人工智能
简介提出了IoU攻击,它根据当前帧和历史帧的预测IoU分数顺序生成扰动。通过降低IoU分数,所提出的攻击方法相应地降低了时间相干边界框(即对象运动)的准确性。此外,我们将学习到的扰动转移到接下来的几帧以初始化时间运动攻击。我们在最先进的深度跟踪器(即基于检测、基于相关滤波器和长期跟踪器)上验证了提议的IoU攻击。对基准数据集的大量实验表明了所提出的IoU攻击方法的有效性。源代码可在此httpsUR
- 【目标跟踪】ECO算法论文阅读:ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking
ctrl A_ctrl C_ctrl V
#目标检测目标跟踪算法论文阅读
文章目录1.论文概要2.研究背景和动机3.相关滤波用于目标跟踪的原理4.ECO算法流程5.ECO算法创新点5.1特征降维:PCA5.2训练集简化:GMM5.3模型更新策略:间歇更新1.论文概要论文下载地址:ECO:EfficientConvolutionOperatorsforTracking发表时间:CVPR2017作者:MartinDanelljan(瑞典),目标跟踪领域的大牛官方代码:htt
- 自相关函数与互相关函数
starmier
最近做相关滤波追踪的时候,遇到了瓶颈,所以想从头到尾理一理基础知识。1、概念相关函数是描述信号X(s),Y(t)(这两个信号可以是随机的,也可以是确定的)在任意两个不同时刻s、t的取值之间的相关程度。两个信号之间的相似性大小用相关系数来衡量。定义:image.png称为变量X和Y的相关系数。若相关系数=0,则称X与Y不相关。相关系数越大,相关性越大,但肯定小于或者等于1.。相关函数分为自相关和互相
- SRDCF
aqiangdeba
完全参考知乎大佬YaqiLYU的专栏https://zhuanlan.zhihu.com/p/26417182总体来说,相关滤波类方法对快速变形和快速运动情况的跟踪效果不好。快速变形主要因为CF是模板类方法。容易跟丢这个比较好理解,前面分析了相关滤波是模板类方法,如果目标快速变形,那基于HOG的梯度模板肯定就跟不上了,如果快速变色,那基于CN的颜色模板肯定也就跟不上了。这个还和模型更新策略与更新速
- 目标跟踪检测算法(三)——相关滤波与深度学习应用
xwqh
姓名:刘帆;学号:20021210609;学院:电子工程学院转载于:https://blog.csdn.net/qq_34919792/article/details/89893433【嵌牛导读】基于相关滤波的跟踪算法,提出了与深度学习相关的应用【嵌牛鼻子】相关滤波,深度学习应用【嵌牛提问】什么是相关滤波?基于深度学习的跟踪算法有哪些?深度学习和相关滤波如何结合?【嵌牛正文】第三阶段(2012年~
- opencv跟踪学习之KCF
味千爱拉面
opencvKCF基本原理跟踪
KCF全称为KernelCorrelationFilter核相关滤波算法。相关滤波算法算是判别式跟踪,主要是通过核相关滤波器使用给出的样本去训练一个判别分类器,判断跟踪到的是目标还是周围的背景信息。主要使用轮转矩阵对样本进行采集,使用快速傅里叶变化对算法进行加速计算。相关滤波器是根据之前的MOSSE算法改进的,可以说是后来CSK、STC、ColorAttributes等tracker的鼻祖。Cor
- 【Opencv】视频跟踪算法KCF
颢师傅
c++计算机视觉opencv音视频算法
目录KCF算法简介opencv实现代码c++opencv实现代码pythonKCF算法简介KCF(KernelizedCorrelationFilter)是一种基于核相关滤波器的目标跟踪算法。它通过学习目标的外观特征和使用核相关滤波器进行目标定位。KCF属于传统算法的单目标跟踪器。下面是对KCF跟踪算法的介绍:目标特征提取:KCF算法使用HOG(HistogramofOrientedGradien
- 传统计算机视觉
Debroon
#机器学习计算机视觉人工智能
传统计算机视觉计算机视觉难点图像分割基于主动轮廓的图像分割基于水平集的图像分割交互式图像分割基于模型的运动分割目标跟踪基于光流的点目标跟踪基于均值漂移的块目标跟踪基于粒子滤波的目标跟踪基于核相关滤波的目标跟踪目标检测一般目标检测识别之特征一般目标检测识别之分类器基于模型拟合的目标检测,i]k8+=<*I计算机视觉难点图像分割基于主动轮廓的图像分割基于水平集的图像分割交互式图像分割基于模型的运动分割
- 【学习笔记】视频检测方法调研
8倍
学习笔记汇总学习笔记
目录1引言2方法2.1视频目标跟踪2.1.1生成式模型方法2.1.2判别式模型方法2.1.2.1基于相关滤波跟踪2.1.2.2基于深度学习跟踪2.2视频异常检测2.2.1基于重构方法2.2.2基于预测方法2.2.3基于分类方法2.2.4基于回归方法2.3深度伪造人脸视频检测2.3.1基于RNN时空融合特征检测2.3.2基于卷积时空融合特征检测2.3.3基于像素位移时空融合特征检测2.4异常行为识别
- 射频通信接收机设计的主要结构
32RayZer
网络
【导读】在一个射频通信系统中,噪声,尤其是信噪比(SNR),是无线接收机中的一个基本问题。高噪声电平会限制系统的容量、覆盖范围,以及许多对系统运营商和终端用户都有重大影响的相关特性。射频通信接收机是射频电路中比较重要的一部分,射它能在频信号经天线接收后,经过相关滤波器和放大器,将射频信号进行一系列的频率变化,最终将信号调节成所需要的调制信号。在一个射频通信系统中,噪声,尤其是信噪比(SNR),是无
- Sallen-Key低通滤波器设计
32RayZer
社交电子
01Sallen-Key滤波器一、背景介绍近期由于需要测试所搭建的高阻抗信号源放大电路,其中包括有低通滤波器,所以研究了Sallen-Keytopology[1]相关滤波电路电路。如下是KennthA.Kuhn在2016给出的Sallen-KeyLow-PassFilter[2]设想步骤;2002年TI给出的AnalysisoftheSallen-KeyArchitecture[3]应用报告,给出
- 计算某一时间段内采样信号最小值、最大值、平均值(梯形图+SCL代码)
RXXW_Dor
经典控制工程应用算法PLC自动控制闭环控制
信号采样和平均值滤波相关内容请参看下面博客文章:S7-200SMARTPLC信号处理系列之滑动平均值滤波FB_西门子200smart写fb_RXXW_Dor的博客-CSDN博客PLC相关滤波算法,专栏有很多详细讲解这里不再赘述。滑动平均值滤波和算术平均值滤波专栏也有文章讲解,大家可以查看相应文章。关于SMARTPLC的指针应用可以查看下面这篇博客:SMARTPLC指针_RXXW_Dor的博客-CS
- 【深度学习知识点】常见目标跟踪算法及实现代码
CODER8R
深度学习计算机视觉算法深度学习目标跟踪计算机视觉目标检测
目标跟踪算法是人工智能领域中的重要研究方向之一。目标跟踪算法可以通过分析视频或图像中的物体运动,实现对物体的跟踪和识别。这种技术被广泛应用于视频监控、自动驾驶、无人机、物体检测、人脸识别等领域。目标跟踪算法可以分为基于传统机器学习的算法和基于深度学习的算法两种类型。本文将介绍基于传统机器学习的目标跟踪算法中的KCF算法。KCF算法是一种使用核函数的基于相关滤波器的目标跟踪算法。KCF算法的核心思想
- opencv 中如何对多个运动目标进行跟踪及统计?
爱吃饼干的熊猫
opencv计算机视觉人工智能
OpenCV中提供了多种多目标跟踪算法的实现,包括以下几种:1.KCF(KernelizedCorrelationFilters)跟踪算法:基于核相关滤波(CorrelationFilter)的目标跟踪算法,具有快速、准确、鲁棒的特点。2.MOSSE(MinimumOutputSumofSquaredError)跟踪算法:也是基于核相关滤波的目标跟踪算法,与KCF算法类似,但是计算速度更快。3.C
- C++实现三种滤波算法(过程详细)
星如雪_梭如月
c++开发语言pythonstm32算法
目录1写在前面2数据导入(c++)3滤波处理3.1处理前准备3.2均值滤波3.3中值滤波3.4一阶高斯滤波4导出数据5滤波效果展示5.1原数据成像5.2均值滤波5.3中值滤波5.4一阶高斯滤波1写在前面由于本人并未了解过代码优化相关知识,因此本文代码仅是能够实现滤波算法的功能,可能效率会低一点,效果验证通过Python语言。代码根据相关滤波算法定义而写。2数据导入(c++)数据为csv文件(三轴加
- (SPBACF)Robust Scalable Part-Based Visual Tracking for UAV with Background-Aware Correlation Filter
fjswcjswzy
目标跟踪计算机视觉目标跟踪相关滤波
文章目录1主要贡献2公式分析原文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/8665251原文代码:https://github.com/vision4robotics/SPBACF-Tracker1主要贡献该算法将要跟踪的对象最初划分成多个部分,并且不同的背景感知相关滤波器分别应用于这些划分的对象部分。提出了一种有效的具有结构比较和贝叶斯推断的从粗到细策略,用
- Deep Learning for Visual Tracking: AComprehensive Survey基于深度学习的视觉跟踪
嗯呢嗯呢
深度学习pythonpytorch深度学习
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1912.00535.pdf摘要研究当前基于深度学习的可视化跟踪方法、基准数据集和评价指标。从9个关键方面总结了基于深度学习方法的基本特征、主要动机和贡献:网络架构、网络开发、视觉跟踪的网络训练、网络目标、网络输出、相关滤波器开发、鸟瞰跟踪、长期跟踪、在线跟踪。引言视觉跟踪:由目标初始状态估计未知的视觉目标的轨迹。应用自动驾驶汽车[1],自主机
- 相关滤波的视觉目标跟踪算法学习
qq_38269141
视觉计算机视觉目标跟踪算法
相关滤波的视觉目标跟踪算法学习内容1.视觉目标跟踪的难点:①训练数据有限。通用目标跟踪任务中,目标先验知识缺乏,仅有目标初始位置信息。②目标不确定性。跟踪过程中,随着目标尺寸、形状以及姿态等变化,其外观模型存在明显差异;多目标跟踪任务中,当目标进出视野或者完全遮挡时,目标数量存在不确定性。③场景复杂性。在实际场景中存在光照变化、背景杂乱、遮挡以及图像分辨率低等挑战2.视觉目标跟踪算法主体框架:①运
- 商汤科技 & 中科院自动化所:视觉跟踪之端到端的光流相关滤波 | CVPR 2018
PaperWeekly
作者丨朱政学校丨中科院自动化所博士生单位丨商汤科技研究方向丨视觉目标跟踪及其在机器人中的应用本文主要介绍我们发表于CVPR2018上的一篇文章:一种端到端的光流相关滤波跟踪算法。据我们所知,这是第一篇把Flow提取和tracking任务统一在一个网络里面的工作。■论文|End-to-endFlowCorrelationTrackingwithSpatial-temporalAttention■链接
- 2021-07-06 win10下Anaconda+VScode+pytorch环境搭建
weixin_42113506
vscodepytorchide
一、前言 说来惭愧,作为一个985研究生,居然到了研三才开始接触基于深度学习tracking,之前一直在弄相关滤波,玩是玩明白了,就是没弄出个名堂。眼瞅着要毕业了,这不上点深度学习,到时候又要被扣一个创新性不足的帽子。那就从现在开始,记录一下自己的学习历程吧。二、正文 师兄留下的机器是linux的,但自己习惯了win10,为了看代码方便,还是得在自己的电脑上搭个环境。用的是VScode+Pytor
- SiamRPN论文学习笔记(上)
forever compass
学习计算机视觉深度学习
SiamRPN论文学习笔记(上)引言SiamRPN的网络结构孪生子网络部分区域候选子网络部分RPN的诞生区域候选子网络训练阶段两阶段训练anchors尺寸设置分类分支中anchors正负例选取策略损失函数的选取将单目标检测策略应用到跟踪中引言在目标跟踪领域,孪生网络方法与相关滤波方法是最重要、应用最多的两类方法。在我的上一篇文章中,对孪生网络系列开山之作——SiamFC论文中的主要理论知识进行了简
- 面向无人机的视觉目标跟踪算法:综述与展望
米朵儿技术屋
数字化转型及信息化建设专栏算法目标跟踪人工智能
摘要:近年来,无人机因其小巧灵活、智能自主等特点被广泛应用于民用和军事等领域中,特别是搜索侦察过程中首要的目标跟踪任务。无人机视觉目标跟踪场景的复杂性和运动目标的多变性,使得目标特征提取及模型建立困难,对目标跟踪性能带来巨大的挑战。本文首先介绍了无人机视觉目标跟踪的研究现状,梳理了经典和最新的目标跟踪算法,特别是基于相关滤波的跟踪算法和基于深度学习的跟踪算法,并对比了不同算法的优缺点。其次,归纳了
- 目标跟踪综述
嗯呢嗯呢
深度学习pytorch深度学习神经网络
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1912.00535.pdf摘要研究当前基于深度学习的可视化跟踪方法、基准数据集和评价指标。从9个关键方面总结了基于深度学习方法的基本特征、主要动机和贡献:网络架构、网络开发、视觉跟踪的网络训练、网络目标、网络输出、相关滤波器开发、鸟瞰跟踪、长期跟踪、在线跟踪。引言视觉跟踪:由目标初始状态估计未知的视觉目标的轨迹。应用自动驾驶汽车[1],自主机
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
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- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option