- labelme汉化以及打包为.exe
xxbghh
python开发语言后端
刚接触python,记录一下自己的安装过程以及遇到的问题。一,安装labelme下载anaconda一直点击下一步安装,安装完成后在开始菜单找到AnacondaPrompt(anaconda3)并打开,运行下列代码condacreate-nlabelme_py27python=2.7condaactivatelabelme_py27condainstallpyqtpipinstalllabelme
- win11 labelme 汉化菜单
不喝可乐_
python开发语言
替换app.py,再重启#labelme汉化菜单#-*-coding:utf-8-*-importfunctoolsimportosimportos.pathasospimportreimportwebbrowserimportimgvizfromqtpyimportQtCorefromqtpy.QtCoreimportQtfromqtpyimportQtGuifromqtpyimportQtWi
- 建筑物损坏程度分割数据集labelme格式2816张5类别
FL1623863129
数据集深度学习
数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数):2816标注数量(json文件个数):2816标注类别数:5标注类别名称:["minor-damage","destroyed","un-classified","major-damage","no-damage"]每个类别标注的框数:minor-damagecount=1371
- Python实战:解析labelme标注数据——如何将数据转换为COCO格式
程序员杨弋
Python全栈工程师学习指南python开发语言
在计算机视觉中,标注数据是非常重要的,而Labelme是一个简单易用的自由标注工具,被广泛应用于图像语义分割、目标检测、实例分割等领域,然而标注数据并不总是以我们需要的格式存在,因此需要进行适当的转换,本文将详细介绍如何将Labelme标注数据转换为COCO格式。首先需要安装相关的Python库,包括labelme、numpy、matplotlib、pillow等,在安装完成后设置数据路径,并读取
- labelme转YOLOv8、YOLOv5 标签格式 标注数据
一颗小树x
YOLO目标检测实践应用labelmeYOLOv8YOLOv5标签格式标注数据
前言本文分析将labelme的标签,转为YOLOv8、YOLOv5的格式,实现模型训练。首先了解YOLOv8和YOLOv5标签格式,然后了解labelme标签格式,最近实现数据格式转换。1、YOLOv8和YOLOv5标签格式YOLOv8的标签格式与YOLOv5基本相同,使用一种简单的txt文本格式,来存储每个图像的标注数据。每个图像对应一个文本文件,这些文本文件与图像文件位于同一目录并且具有相同的
- 智慧交通道路路面状态干燥潮湿分割数据集labelme格式1115张7类别
FL1623863129
数据集深度学习
数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数):1115标注数量(json文件个数):1115标注类别数:7标注类别名称:["plate","wet","humid","slush","snow","face","dry"]每个类别标注的框数:platecount=205wetcount=667humidcount=634sl
- 使用 Python 和 LabelMe 实现图片验证码的自动标注
XMYX-0
python开发语言
文章目录使用Python和LabelMe实现图片验证码的自动标注环境准备必备工具安装依赖实现自动标注核心代码实现核心逻辑解析图像预处理OCR识别生成标注文件运行结果扩展与优化模型适配批量处理标注类型扩展总结测试使用Python和LabelMe实现图片验证码的自动标注在处理图片验证码时,手动标注是一项耗时且枯燥的工作。本文将介绍如何使用Python和LabelMe实现图片验证码的自动标注。通过结合P
- 学习系列二:常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等
小啊磊_Vv
目标检测YOLO人工智能计算机视觉json
常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的txt格式三、yolo的目标检测txt格式转coco数据集标签的json格式四、xml格式转yolo数据集标签的txt格式五、根据yolo的目标检测训练的最好权重推理图片六、根据yolo
- python工具方法 19 语义分割结果转labelme标注(可用于大图裁剪)
万里鹏程转瞬至
python工具方法labelme语义分割opencvpng转labelme标注
将语义分割结果进行转换为labelme标注后,可用再次进行调整,然后重新生成标注数据。此外,对于一些实例分割的coco数据,也可以将img和mask裁剪成小图后,重新利用这份代码重新生成标签绘图,然后再转coco数据。语义分割结果转labelme标注,本质上是利用opencv的多边形拟合功能,在进行拟合时发现对于中空图形的孔洞区域会拟合出背景区域的多边形,因此需要对背景区域进行计算区分,此代码生成
- yolov5 实例分割:从原理、构建数据集到训练部署
外卖猿
AI实战yolov5实例分割c++部署opencv自定义数据集
yolov5实例分割:从原理、构建数据集到训练部署1.模型介绍1.1YOLOv5结构1.2YOLOv5推理时间2.构建数据集2.1使用labelme标注数据集2.2生成coco格式label2.3coco格式转yolo格式3.训练3.1整理数据集3.2修改配置文件3.3执行代码进行训练4.使用OpenCV进行c++部署5.使用openvino进行c++部署参考文献1.模型介绍1.1YOLOv5结构
- labelme_json_to_dataset ValueError: path is on mount ‘D:‘,start on C
广药门徒
json
这是你的labelme运行时label照片的盘和保存目的地址的盘不同都值得报错labelme_json_to_datasetValueError:pathisonmount'D:',startonC只需要放一个盘但可以不放一个目录
- 遥感图像建筑房屋树木水体分割数据集labelme格式2026张5类别
FL1623863129
数据集计算机视觉人工智能深度学习
数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数):2026标注数量(json文件个数):2026标注类别数:5标注类别名称:["Tree","building","Tin_Shade","farmland","water"]每个类别标注的框数:Treecount=64782buildingcount=52980Tin_Shade
- 【手把手教你】训练YOLOv8分割模型
是啊洋呀
YOLO
1.下载文件在github上下载YOLOV8模型的文件,搜索yolov8,star最多这个就是2.准备环境环境要求python>=3.8,PyTorch>=1.8,自行安装ptyorch环境即可2.制作数据集制作数据集,需要使用labelme这个包,安装命令为pipinstalllabelme-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple然后启动labelme
- labelImg和labelme区别
FL1623863129
Pythonpython
LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具,用于创建标注数据集以供机器学习和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标,即方便用户进行图像标注,但在某些方面存在一些区别。下面将介绍LabelImg和LabelMe的区别及联系,同时提供一些关于它们的详细信息。LabelImgLabelImg是一个开源的图像标注工具,专门用于创建2D边界框标注,常用于目标检测项目。它基于Python和Qt
- 二、yolov8图像标注和模型训练
Dakchueng
win10+yolov8分割C++TRT和vino部署人工智能深度学习YOLO
图像标注1、按照以下的格式,将图片放入images中。(不限制文件夹路径)2、然后下载labelme标注工具,链接;按照我之前写的这篇博客进行操作,链接,如果没有下载到,可以联系我发给你。jsons转txt格式1、将以下代码用pycharm打开,修改输入路径、输出路径和classList列表。(classList就是标注的时候定义的类别)//importjsonimportosimportglob
- labelme批量转换工具labem_json_to_datset批量转换器
未来自主研究中心
labelme批量转换工具是全球首款可视化工具,可以快速将json文件转为5个文件,看下图软件界面使用步骤:(1)选择文件夹或者选择多个文件可以自动导入列表,如果嫌麻烦可以直接拖拽到列表框即可(2)点击开始转换等待完成即可注意:json里面存储的图片越大,转换越慢,因为json图片的数据是base64格式需要反转为图片,所以耗时看json里面图片的大小数据参考资料来源:FIRC官网:https:/
- yolov8之训练、验证、预测、导出
Jumy_S
YOLO
yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出链接:https://pan.baidu.com/s/1_9hI8ZshNCJSMJVXNTVxbQ?pwd=1234提取码:1234一YoloV8数据集制作1.labelme的使用2.数据集转为yolo格式二使用yolov8进行训练、验证、预测、导出1.图像分类2.图像检测3.实例分割1.
- YoloV8之labelme数据集转为yolo格式
Jumy_S
YOLO
YoloV8之数据集转为yolo格式1.分类数据集制作2.检测数据集制作3.分割数据集制作1.分类数据集制作1.1首先创建存放分类数据的文件夹-my_dataset1.2然后在其文件夹分别创建train、val两个子文件夹1.3train和val文件夹下存放各个类别的缺陷图像2.检测数据集制作path:D:\BaiduPan\labelmeCatAndDogtrain:images/trainva
- 关节点检测
Array902
深度学习YOLO
https://www.bilibili.com/video/BV19g4y1777q/?p=2&spm_id_from=pageDriver关节点检测全流程YOLO:单阶段,快;MMPose:双阶段,准;标注工具Labelme用Labelme标注样本数据集
- 数据集标注工具anylabeling解析
交换喜悲
深度学习基础知识人工智能数据库深度学习图像处理
最近帮助其他课题组的学姐标注数据集,课题组使用的是anylabeling软件,相比于其他数据标注软件,例如labelme等,anylabeling软件使用时可以选择不同的模型,可以做到在图片上点几个点的轮廓,模型将自动识别出大致轮廓,可以大大节省时间,提高效率。视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1mN411C7SC/?spm_id_from=333.788
- 老版本labelme如何不保存imagedata
Diros1g
labelme标注语义3分割
我的版本是3.16,默认英文且不带取消保存imagedata的选项。最简单粗暴的方法就是在·json文件保存时把传递过来的imagedata数据设定为None,方法如下:找到labelme的源文件,例如:D:\conda\envs\deeplab\Lib\site-packages\labelme输出json的文件为label_file.py160行改成如下形式即可
- labelme之批量生成掩码图(复制代码直接可用)
黑夜寻白天
跑模型可能会用到的就方便找语义分割python图像处理
前言当你看到这篇文章的时候,说明你在面临着标数据,这个巨烦的工作啦,我表示我懂,很难受。然后labelme又不支持批量转换的,看网上的教程好多说要找到labelme的某个文件呀,然后在复制粘贴上去呀,在用命令行生成json文件夹的,老麻烦了,虽然我以前就是这么干的,但是干着干着就想偷懒了,所以自己翻看了labelme的代码,抽取出来用,自己用程序一步到位。批量转换代码代码是从labelme中抽取出
- 分离image和txt json等
翟羽嚄
工具类jsonpython前端
Labelme这个垃圾软件会把图像和标签放到一个文件夹,十分不方便。需要分离一下#分离jpgtxt和json文件importos.pathimportxml.etree.ElementTreeasETfromxml.dom.minidomimportDocumentimportosimportos.pathfromPILimportImageimportosimportshutilclass_na
- yolov8训练自己的关键点检测模型
翟羽嚄
深度学习YOLO
参考:https://blog.csdn.net/weixin_38807927/article/details/135036450标注数据集安装labelmepipinstalllabelme-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果报错$labelme2024-01-3103:16:20,636[INFO]__init__:get_config:6
- 基于PaddleDetection目标检测labelme标注自动获取
Dandelion_2
深度学习目标检测python人工智能
在百度的PaddleDetection项目的基础上实现目标检测labelme标注的自动获取,需要先训练一个模型,然后通过这个模型去标注,最后用labelme进行微调from__future__importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_functionimportosimportsysimpo
- 关键点标注 labelme 修改失败
AI视觉网奇
python基础人工智能
竟然没有发现好用的人体关键点2d标注工具,准备尝试修改labelme没改成功,以下是调研的结果:调用:labelme/shape.pydefpaint(self,painter):划线的代码:painter.drawPath(line_path)不重要painter.fillPath(vrtx_path,self._vertex_fill_color)画顶点:line_path.moveTo(se
- [自用代码]labelme--人脸关键点标注--json转xml--xml转txt
deyiwang89
自用代码jsonxmlpython
文章目录1.labelme标注人脸:2解析json文件3.xml转换成txt1.labelme标注人脸:(翻个白眼先)用“Createrectangle”和“CreatePoint”,类别分别为“face,le,re,no,lm,rm”(脸,左眼,右眼,鼻子,左嘴角,右嘴角);标注好后会生成json文件内容具体如下:{"version":"5.3.1","flags":{},"shapes":[{
- [GDMEC-无人机遥感研究小组]无人机遥感小组-000-数据集制备
deyiwang89
GDMEC-无人机遥感研究小组无人机
基于labelme的无人机语义分割数据集制备文章目录基于labelme的无人机语义分割数据集制备1.数据获取2.安装labelme3.利用labelme进行标注1.数据获取数据集制备需要利用无人机飞行并采集标注。使用录制模式,镜头垂直向下进行拍摄,得到DJI_XXXX.MP4文件,利用如下代码,可以按照如下代码得到对应的图片(注,本代码来自另一博主,非本人原创)importcv2importos#
- 语义分割 | 基于 VGG16 预训练网络和 Segnet 架构实现迁移学习
源于花海
深度学习迁移学习深度学习人工智能
Hi,大家好,我是源于花海。本文主要使用数据标注工具Labelme对猫(cat)和狗(dog)这两种训练样本进行标注,使用预训练模型VGG16作为卷积基,并在其之上添加了全连接层。基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力以及Segnet架构,训练自己构建的语义分割网络,从而实现迁移学习。目录一、导入必要库二、数据集准备2.1JSON转换成PNG2.2生成JPG图片和mask标签的名称文本2.3
- labelme读取文件顺序
huahuahuahhhh
python
labelme版本4.5.10labelme的目录结构labelme通过在__main__.py中调用app.py,启动程序读取文件列表的部分在app.py的imageList函数中defimageList(self):lst=[]foriinrange(self.fileListWidget.count()):item=self.fileListWidget.item(i)lst.append(
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st