- 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
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
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推荐两个代理IP网站:
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag