- vit细粒度图像分类(七)TBNet学习笔记
无妄无望
学习笔记人工智能深度学习分类
1.摘要细粒度鸟类图像识别致力于实现鸟类图像的准确分类,是机器人视觉跟踪中的一项基础性工作。鉴于濒危鸟类的监测和保护对保护濒危鸟类具有重要意义,需要采用自动化方法来促进鸟类的监测。在这项工作中,我们提出了一种新的基于机器人视觉跟踪的鸟类监视方法,该方法采用了一种名为TBNet的亲和关系感知模型,该模型结合了CNN和Transformer架构,并具有新颖的特征选择(FS)模块。具体来说,CNN是用来
- YOLOv8+DeepSORT多目标车辆跟踪(车辆检测+跟踪+车辆计数)(内附免费资源+部署讲解)
-嘟囔着拯救世界-
YOLOv8YOLOpython人工智能yolov8深度学习pytorch
目录一、前言二、开发环境(前提条件)三、环境搭建教程3.1、创建虚拟环境3.2、选择虚拟环境并安装所需要的包3.3、运行代码步骤3.3.1、克隆git储存库3.3.2、转到克隆库的文件夹下3.3.3、安装依赖项3.3.4、转到检测目录下3.3.5、用于yolov8物体检测+跟踪+车辆计数四、效果图一、前言欢迎阅读本篇博客!今天我们深入探索YOLOv8+deepsort视觉跟踪算法。结合YOLOv8
- 七轴开源协作机械臂myArm视觉跟踪技术!
大象机器人
人工智能机器人python机械臂ROS
引言ArUco标记是一种基于二维码的标记,可以被用于高效的场景识别和位置跟踪。这些标记的简单性和高效性使其成为机器视觉领域的理想选择,特别是在需要实时和高精度跟踪的场景中。结合机器学习和先进的图像处理技术,使用ArUco标记的机械臂系统可以实现更高级的自动化功能,如精确定位、导航和复杂动作的执行。本案例旨在展示结合ArUco标记和机械臂运动控制技术,实现对机械臂的高精度控制和姿态跟踪。通过分析和解
- 传输丰富的特征层次结构以实现稳健的视觉跟踪 Transferring Rich Feature Hierarchies for Robust Visual Tracking
代码的路
原文链接论文地址:https://arxiv.org/pdf/1501.04587.pdf摘要阻碍CNN应用于视觉跟踪的主要障碍是缺乏适当标记的训练数据。虽然释放CNN功率的现有应用程序通常需要大量数百万的训练数据,但是视觉跟踪应用程序通常在每个视频的第一帧中仅具有一个标记的示例。我们通过离线预培训CNN,然后将学到的丰富特征层次结构转移到在线跟踪来解决此研究问题。CNN还在在线跟踪期间进行微调,
- 【论文阅读】SPARK:针对视觉跟踪的空间感知在线增量攻击
prinTao
论文阅读spark大数据
SPARK:Spatial-AwareOnlineIncrementalAttackAgainstVisualTrackingintroduction在本文中,我们确定了视觉跟踪对抗性攻击的一个新任务:在线生成难以察觉的扰动,误导跟踪器沿着不正确的(无目标攻击,UA)或指定的轨迹(有针对性的攻击,TA)。为此,我们首先采用现有的攻击方法,即FGSM、BIM和C&W,提出了一种空间感知的基本攻击,并
- ResNet:视觉跟踪中的应用
lgdhang
SiamFC跟踪方法取得了很大的成功,同时也促进了深度学习在跟踪领域的发展。我们知道SiamFC采用的骨干网络是AlexNet,使用该网络来提取图像特征。AlexNet最早实在图像识别任务中被提出,第一次证实了卷积网络在CV领域的有效性,取得了2012年ImageNet竞赛的第一名。自此以后,许多的深度卷积网络被提出,如VGG,GoogLeNet以及ResNet等,可以看出从AlexNet到Res
- mininum_snap笔记
Xuan-ZY
路径规划算法-ros数学建模学习笔记
概念value正比正比位置速度加速度角度(旋转)jerk角速度推力(移动平缓,易于视觉跟踪)snap角加速度推力导数(节约能源)凸优化算法convexoptimization凸优化(ConvexOptimization)是数学和计算机科学领域的一个重要分支,主要研究如何有效地解决凸优化问题。凸优化问题的主要目标是找到一个函数的最小值,其中函数是凸函数,同时满足一定的约束条件,这些约束条件也必须是凸
- 【IR】什么是对抗攻击 | 视觉跟踪
ca1m4n
CV攻防目标跟踪安全
现在有机会接触一下针对深度学习神经网络的对抗攻击,并做整理如下对于CV攻防,其实去年12月组会听完就浏览过相关文章面向目标检测的对抗样本综述+后门防御,NIPS2022adversarialattackfortrackingCVPR2021|IoUAttack导读方法结果相关工作CVPR2020|CSA摘要方法结果CVPR2021|IoUAttackIoUAttack:TowardsTempora
- AI项目八:yolo5+Deepsort实现目标检测与跟踪(CPU版)
殷忆枫
AI计算机视觉人工智能目标检测计算机视觉
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。一、DeepSORT简介DeepSORT是一种计算机视觉跟踪算法,用于在为每个对象分配ID的同时跟踪对象。DeepSORT是SORT(简单在线实时跟踪)算法的扩展。DeepSORT将深度学习引入到SORT算法中,通过添加外观描述符来减少身份切换,从而提高跟踪效率。这是提供两个demo,一是跟踪计数人员;二是车辆计数跟踪;二、环境搭建本人没有GPU的电脑,所以修
- 用于视觉跟踪的在线特征选择研究(Matlab代码实现)
程序猿鑫
matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述视觉跟踪是计算机视觉中的重要任务之一,它涉及在视频序列中准确地跟踪目标物体。在线特征选择是一种针对视觉跟踪的方法,通过动态地选择和更新跟踪目标的特征,以提高跟踪性能和鲁棒性。以下是一些可能的研究方向和方法:1.特征
- SeqTrack: Sequence to Sequence Learning for Visual Object Tracking
Sky_codes
论文阅读人工智能深度学习transformerVIT目标跟踪
摘要在本文中,我们提出了一种新的序列到序列学习框架的视觉跟踪,称为SeqTrack。它将视觉跟踪转换为一个序列生成问题,它以自回归的方式预测对象边界盒。这与之前的Siamese跟踪器和transformer跟踪器不同,它们依赖于设计复杂的磁头网络,如分类和回归头。SeqTrack只采用了一个简单的编解码器变压器架构。编码器使用bidirectionaltransformer提取视觉特征,而解码器使
- 基于CW32的K210二维舵机视觉跟踪物体
蓝色无际
pythonc语言
前言最近想要做一个项目是涉及用国产MCU--CW32配合K210控制舵机实现跟踪物体的目的,我想要实现一个功能就是识别到目标并且把目标的坐标信息通过串口传输给单片机,单片机控制舵机进行控制,那么视觉方面目前我认为最好的选择就是使用k210了,它不仅成本低,性能好,而且基于MicroPython的开发极易上手,单片机选用的是武汉芯源半导体公司的国产芯片CW32.什么是CW32CW32是武汉芯源半导体
- 用于视觉跟踪的在线特征选择研究(Matlab代码实现)
数学建模与科研
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述视觉跟踪是计算机视觉中的重要任务之一,它涉及在视频序列中准确地跟踪目标物体。在线特征选择是一种针对视觉跟踪的方法,通过动态地选择和更新跟踪目标的特征,以提高跟踪性能和鲁棒性。以下是一些可能的研究方向和方法:1.特征
- ICCV2013 录用论文(目标跟踪相关部分)
简单生活FF
计算机视觉ICCVvisualtrackingComputerVisionVisualTrackingICCV2013
ICCV13,所有论文下载地址,请猛戳目前(截止9月11日晚)官网上只有录用论文的ID,但是在KyrosKutulakos主页上放出了所有收录论文的title和作者。现在只待各作者主页上放出draft了。以下将列出视觉跟踪方面的收录的几篇论文(以下大多只列出第一作者,这种字体的是Oral):单目标(表观模型):1.SeunghoonHong,BohyungHan.OrderlessTracking
- 基于对抗式深度学习和往复式深度学习的视觉目标跟踪
Donations
valse2019多目标跟踪深度学习在线
valse2019会议的workshop9《在线视觉跟踪》中上海交通大学的马超老师分享的题目是《基于对抗式深度学习和往复式深度学习的视觉目标跟踪》,本次分享主要是基于《VITAL:VisualTrackingviaAdversarialLearning》和《DeepAttentiveTrackingViaReciprocativeLearning》这两篇分别发表在CVPR2018和NIPS2018
- SwinTrack: A Simple and Strong Baseline for Transformer Tracking(NIPS2022)
写进メ诗的结尾。
单目标跟踪transformer深度学习人工智能目标跟踪计算机视觉
SwinTrack摘要介绍相关工作方法实验摘要近期,Transformer在视觉跟踪方面进行了深入探索,并展示了显著的潜力。然而,现有的基于Transformer的跟踪器主要将Transformer用于融合和增强由卷积神经网络提取的特征,Transformer在表征学习中的潜力仍未被发掘。在本文中,提出了一个建立在经典孪生框架基础之上的简单而高效的基于全注意力的Transformer跟踪器(Swi
- SiamGAT:Graph Attention Tracking
小左先生
目标跟踪孪生网络计算机视觉python人工智能深度学习
Abstract基于孪生网络的跟踪器将视觉跟踪任务描述为相似度匹配问题。几乎所有流行的孪生跟踪器都是通过目标分支和搜索分支之间的卷积特征互相关来实现相似学习的。然而,由于需要预先确定目标特征区域的大小,这些基于互相关的方法要么保留了大量的不利背景信息,要么丢失了大量的前景信息。此外,目标与搜索区域之间的全局匹配也在很大程度上忽略了目标的结构和部分信息。为了解决该问题,本文提出了一种简单的目标感知S
- SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking
小左先生
SiamCAR孪生网络目标跟踪深度学习pytorch机器学习神经网络
本译文为了方便自我阅读,有能力请阅读原版:https://arxiv.org/abs/1911.07241摘要通过将视觉跟踪任务分解为两个子问题,分别是像素类别的分类和该像素处对象边界框的回归,提出了一种新的全卷积孪生网络,以逐像素的方式解决端到端的视觉跟踪问题。该框架由两个简单的子网组成:一个用于特征提取的孪生子网和一个用于边界框预测的分类回归子网。SiamCAR采用在线训练和离线跟踪的策略,在
- OpenCV实战(16)——角点检测详解
盼小辉丶
opencv计算机视觉人工智能
OpenCV实战(16)——角点检测详解0.前言1.Harris特征检测器1.1检测Harris角点1.2cv::cornerHarris函数参数2.可追踪的良好特征3.特征检测器的通用接口4.完整代码小结系列链接0.前言在计算机视觉中,兴趣点(interestpoints)也称为关键点(keypoints)或特征点(featurepoints),广泛用于解决对象识别、图像匹配、视觉跟踪、3D重建
- 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
- 连通区域
算法小妖
1概要连通区域(ConnectedComponent)一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域,连通区域分析是指将图像中的各个连通区域找出并标记。连通区域分析是一种在CV和图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本的方法。例如:OCR识别中字符分割提取(车牌识别、文本识别、字幕识别等)、视觉跟踪中的运动前景目标分割与提取(行人入侵检测、遗留物体检测、基于视觉的车辆检测与跟踪
- OpenCV实战(10)——积分图像详解
盼小辉丶
opencv计算机视觉图像处理
OpenCV实战(10)——积分图像详解0.前言1.积分图像计算2.自适应阈值2.1固定阈值的缺陷2.2使用自适应阈值2.3其它自适应阈值计算方法2.4完整代码3.使用直方图进行视觉跟踪3.1查找目标对象3.2完整代码小结系列链接0.前言我们知道直方图是通过遍历图像的所有像素并累积每个强度值在该图像中出现的频率来计算的。有时,我们只对计算图像某些区域的直方图感兴趣,在许多计算机视觉算法中,累积图像
- 目标跟踪总结
zbxzc
计算机视觉跟踪
最简单的目标跟踪(模版匹配)matchTemplateVisualTracking领域最新paper与codeTLDTracking-Learning-Detection原理分析TLD(Tracking-Learning-Detection)学习与源码理解之(一)TLD算法TLD视觉跟踪技术解析再谈PN学习庖丁解牛TLD比微软kinect更强的视频跟踪算法--TLD跟踪算法介绍1算法概述2runt
- 【论文阅读】Online Decision Based Visual Tracking via Reinforcement Learning
叶柖
论文笔记论文阅读计算机视觉人工智能强化学习
OnlineDecisionBasedVisualTrackingviaReinforcementLearning概述本文2020年发布于NeurIPS(CCF-A)。视觉跟踪通常基于目标检测或者模板区配,但它们都只适用于特定的场景或对象。因为它们遵循不同的跟踪原则,直接将它们融合在一起是不明智的。本文主要提出了一种新的视觉跟踪集成框架DTNet,它基于层次强化学习(HRL)的决策机制。该框架提供
- 【开源】Transformer 在CV领域全面开花:新出跟踪、分割、配准等总结
我爱计算机视觉
计算机视觉机器学习人工智能深度学习大数据
本文收录5月以来值得关注的Transformer相关开源论文,包括基于Transformer的自监督学习方法在CV任务中应用、视觉跟踪、视频预测、语义分割、图像配准,以及1篇针对Transformer风格的网络中,“attentionlayer”是否是必要的技术报告。01Self-SupervisedLearningwithSwinTransformers来自清华&西安交通大学&微软亚洲研究提出以
- Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos学习笔记
WaitPX
强化学习目标跟踪深度学习计算机视觉
DeepReinforcementLearningforVisualObjectTrackinginVideos学习笔记1.主要贡献(1)我们提出并开发了一种新的用于视觉跟踪的卷积循环神经网络模型。该方法直接利用深度学习模型的能力自动学习空间和时间约束。(2)我们的框架是使用深度RL算法进行端到端训练的,在这种算法中,模型经过优化,以在长期内最大限度地提高跟踪性能。(3)我们的模型是完全离线训练的
- 《Siam R-CNN: Visual Tracking by Re-Detection》------文献翻译
听我的错不了
目标跟踪文献翻译
SiamR-CNN:VisualTrackingbyRe-Detection(SiamR-CNN:通过重新检测进行视觉跟踪)解读:https://www.bilibili.com/read/cv4690157https://blog.csdn.net/qq_33012833/article/details/105802190?ops_request_misc=&request_id=&biz_id
- Siam R-CNN: 通过重检测进行视觉跟踪
AiCharm
#目标检测篇深度学习人工智能计算机视觉目标检测
SiamR-CNN:通过重检测进行视觉跟踪SiamR-CNN:VisualTrackingbyRe-DetectionContributionsMethodSiamRCNNVideoHardExampleMiningTrackletDynamicProgrammingAlgorithm实验总结更多Ai资讯:公主号AiCharmSiamR-CNN:VisualTrackingbyRe-Detecti
- Opencv学习之角点检测
~晓广~
opencvc++opencv
Opencv学习之角点检测角点检测在图像处理和计算机视觉领域,兴趣点(interestpoints),也被称作关键点(keypoints)、特征点(feturepoints)。它被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题,如果能检测到足够多特殊的点,同时它们的区分度很高,并且可以精确定位稳定的特征,那么这个方法就具有使用价值。图像特征类型被分为以下三种:(1)边缘
- 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
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(