- 多目标跟踪
行走的小部落
目标跟踪人工智能计算机视觉
侦探联盟:多目标跟踪大作战适合对象:高中生关键点:多目标跟踪、传统方法、深度学习、卡尔曼滤波、匈牙利算法、CNN、Re-ID序章:神秘的闹市阴影夜晚的星城,一场盛大的街头音乐节即将开幕。灯光下,形形色色的人在广场上游走。人声、音乐声交织成宏大的交响。突然,警局接到一封匿名信:有人要在音乐节上搞破坏,还不止一个人。“多目标追踪联盟”火速集结:他们擅长在人群中盯梢,每一个侦探都有独特的本领。今天,他们
- 【图像处理入门】10. 计算机视觉基础:从人脸识别到文档矫正
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理计算机视觉人工智能CV算法opencvpython
摘要本文聚焦计算机视觉经典应用场景,带你实现人脸识别、文档扫描矫正和目标跟踪三大项目。通过Haar级联分类器、透视变换、CamShift算法等技术,结合OpenCV实战代码,掌握从特征检测到图像几何变换的完整流程,将图像处理知识升级为计算机视觉工程能力。一、项目1:基于Haar级联的人脸识别系统1.技术原理Haar级联分类器通过级联多个简单的Haar特征强分类器,快速检测图像中的目标(如人脸)。核
- 基于YOLOv8的人脸识别与跟踪系统设计与实现
YOLO实战营
YOLOui目标检测目标跟踪深度学习
1.项目背景与意义随着智能安防、智能监控、人机交互等领域的快速发展,人脸识别与跟踪技术受到了广泛关注。它不仅在安防监控系统中用于身份认证与异常检测,也在智能门禁、自动考勤和营销系统中发挥重要作用。传统的人脸检测多依赖Haar级联或基于特征的检测方法,准确率和鲁棒性有限。深度学习方法,尤其是YOLOv8等先进目标检测框架,实现了实时且高准确度的人脸检测。同时,结合人脸识别(身份验证)和多目标跟踪,可
- OpenCV Video 模块使用指南(Python 版)
ice_junjun
OpenCVopencvpython人工智能
一、模块概述video模块是OpenCV的视频分析核心,提供以下核心功能:背景建模:运动检测(MOG2/KNN背景减除)光流法:物体运动估计(LK金字塔光流)目标跟踪:单目标/多目标跟踪(KCF、MOSSE等算法)视频分析:运动轨迹提取、异常行为检测二、核心功能详解与实战1.背景减除(运动检测)1.1算法对比算法名称特点适用场景核心参数示例代码MOG2混合高斯模型,自适应学习率室内外场景(如监控视
- 多假设跟踪关联目标进行数据匹配
ytttr873
算法
多假设跟踪(MultipleHypothesisTracking,MHT)是一种强大的数据关联方法,广泛应用于目标跟踪、数据匹配等领域。它通过同时考虑多个假设来解决目标关联问题,能够有效处理目标数量变化、目标交叉、遮挡以及噪声干扰等情况。1.多假设跟踪(MHT)的基本原理1.1数据关联问题在目标跟踪和数据匹配中,数据关联是一个核心问题。简单来说,我们需要将传感器观测到的数据(如雷达回波、摄像头图像
- 深度学习篇---OC-SORT实际应用效果
Ronin-Lotus
深度学习篇上位机知识篇深度学习pythonOC-SROT
OC-SORT算法在实际应用中的效果可从准确性、鲁棒性、效率三个核心维度评估,其表现与传统多目标跟踪算法(如SORT、DeepSORT)相比有显著提升,尤其在复杂场景中优势突出。以下是具体分析:一、准确性:目标关联更可靠1.遮挡场景下的ID保持能力优势表现:传统算法(如SORT)依赖卡尔曼滤波预测目标位置,当目标长时间遮挡时,预测误差会累积导致轨迹丢失或ID切换。OC-SORT通过以观测为中心的恢
- 多目标跟踪笔记2023
AI算法网奇
数据结构与算法目标跟踪笔记人工智能
目录cvpr2023多目标跟踪算法汇总:MixFormerV2ovtrack模型284MMotionTrackFocusOnDetails:OnlineMulti-objectTrackingwithDiverseFine-grainedRepresentation1、摘要2、方法Observation-CentricSORT:RethinkingSORTforRobustMulti-Object
- 毕设--基于Flask的智能个人财务管理系统
做科研的狗
flaskpython后端毕设毕业设计scikit-learn
本文旨在探讨基于Flask框架的智能个人财务管理系统的设计与实现,该系统旨在帮助用户更好地管理个人财务,提供一系列便捷且实用的功能。系统的主要功能包括用户注册与登录、收支管理、预算制定与管理、财务分析与报告、资产管理、财务目标跟踪、数据导入与导出、以及管理员管理功能等。从技术层面来看,前端将采用Vue框架以提升用户界面的交互体验,后端则选用Python语言结合Flask框架进行开发,数据库方面计划
- 基于中心点预测的视觉评估与可视化流程
视觉AI
目标检测+轨迹预测目标跟踪算法人工智能计算机视觉数据结构算法
基于中心点预测的视觉评估与可视化流程基于中心点预测的视觉评估与可视化流程一、脚本功能概览二、可视化与评分机制详解1.真实框解析2.调用模型处理帧3.预测中心点与真实值的对比4.打分策略5.图像可视化三、目录结构要求四、运行方式五、应用场景与拓展思路六、总结七,完整代码基于中心点预测的视觉评估与可视化流程在图像或视频目标跟踪任务中,我们经常需要评估预测中心点与真实中心点之间的差异,以衡量模型的精度和
- 基于BoxMOT的目标检测与跟踪全流程详解
Hi20240217
学习环境搭建目标检测人工智能计算机视觉
基于BoxMOT的目标检测与跟踪全流程详解一、技术背景与应用场景二、环境搭建2.1Docker容器配置2.2目录结构规划三、关键资源准备3.1数据集选择3.2模型选择3.3视频素材准备四、核心组件安装4.1基础组件安装4.2OpenCV定制编译4.3下载BoxMOT框架,配置环境变量五、目标跟踪实战演示六、性能评估七、参考链接一、技术背景与应用场景目标检测与跟踪是计算机视觉领域的核心技术,广泛应用
- KMeans, KNN, Meanshift
机器灵
基础算法理论KMeansKNNMeanshift
这三个玩意,因为要么带K,要么带Mean,所以吗,放在一起介绍一下:Meanshift因为我本身是图像处理出身,最早接触的是Meanshift,其经常用于图像分割,目标跟踪等方面,下面首先说一下Meanshift:算法步骤:在未被标记的数据点中随机选择一个点作为起始中心点center;找出以center为中心半径为radius的区域中出现的所有数据点,认为这些点同属于一个聚类C。同时在该聚类中记录
- 基于OpenCV的物体跟踪:CSRT算法
知舟不叙
opencv算法人工智能物体跟踪
文章目录引言一、系统概述二、CSRT算法简介三、核心代码解析1.初始化跟踪器和摄像头2.主循环结构3.目标选择与跟踪初始化4.目标跟踪与结果显示5.资源释放四、系统使用说明五、完整代码六、总结引言目标跟踪是计算机视觉领域的重要应用之一,广泛应用于视频监控、人机交互、增强现实等领域。本文将介绍如何使用OpenCV中的CSRT跟踪器实现一个简单的实时目标跟踪系统,通过摄像头捕获视频流并对用户选定的目标
- 粒子滤波器解读
DuHz
人工智能神经网络深度学习机器学习信号处理信息与通信
粒子滤波器解读引言粒子滤波器是一种强大的非线性滤波技术,用于估计动态系统的状态。与卡尔曼滤波器不同,粒子滤波器可以处理任意的非线性性和非高斯性,这使其在机器人定位、目标跟踪、计算机视觉等领域得到广泛应用。基本概念粒子滤波器的核心思想是使用一组加权样本(称为"粒子")来近似目标状态的后验概率分布。每个粒子代表状态空间中的一个可能状态,而其权重则表示该状态的可能性或概率。想象在一个迷雾中的森林里寻找宝
- opencv学习:光流估计及完整代码实现
夜清寒风
学习计算机视觉opencv人工智能
光流估计是什么?是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”,根据各个像素点的速度矢量特征,可以对图像进行动态分析,例如目标跟踪。基本原理(1)亮度恒定:同一点随着时间的变化,其亮度不会发生改变。(2)小运动:随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化,只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数。(3)空间一致:一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点,
- 无人机视觉:连接像素与现实世界 —— 像素与GPS坐标双向转换指南
Lunar*
算法与优化无人机
在无人机航拍应用中,一个核心的需求是将图像上的某个点与现实世界中的地理位置精确对应起来。无论是目标跟踪、地图测绘还是农情监测,理解图像像素与其对应的经纬度(GPS坐标)之间的关系至关重要。本文将详细介绍如何实现单个像素坐标到GPS坐标的双向转换,并提供基于Python的实现思路。核心问题像素坐标->GPS坐标:已知图像上一个点的像素坐标(u,v),以及拍摄时无人机的状态(位置、姿态、相机参数),如
- 深入理解与实现GM-PHD滤波算法:C++应用指南
快撑死的鱼
算法杂谈C++(C语言)算法大揭秘算法c++开发语言
前言多目标跟踪(Multi-TargetTracking,MTT)是自动驾驶、雷达系统、机器人视觉等领域中的重要技术。高斯混合概率假设密度(GaussianMixtureProbabilityHypothesisDensity,GM-PHD)滤波器作为一种有效的多目标跟踪算法,因其能够在处理杂波和新生目标时表现出色而广受关注。本文将详细介绍GM-PHD滤波算法,并通过C++代码示例展示其实现。希望
- 计算机视觉笔记 第三章:目标检测
唐风绸繆
计算机视觉人工智能计算机视觉目标检测视觉检测
计算机视觉笔记:第一章图像分类-CSDN博客计算机视觉笔记第二章图像语义分割-CSDN博客计算机视觉笔记第三章:目标检测-CSDN博客计算机视觉第四章:图像识别、目标跟踪-CSDN博客计算机视觉第五章多目视觉(立体视觉)-CSDN博客标定图像中目标的位置,并给出目标的类别目标检测和语义分割的区别:语义分割:包含低层的像素级别的处理方法,也包含高层的语义级别的处理方法目标检测:基本都是高层的语义级别
- YOLO学习笔记 | YOLOv8与卡尔曼滤波实现目标跟踪与预测(附代码)
单北斗SLAMer
YOLO学习从零到1目标检测目标跟踪YOLOpython
YOLOv8与卡尔曼滤波实现目标跟踪与预测一、原理与公式二、分模块代码实现1.**卡尔曼滤波模块**2.**目标检测模块(YOLOv8)**3.**跟踪器模块(SORT算法)**4.**主程序流程**三、关键优化点四、匈牙利算法原理与公式五、Python代码实现1.**基础版匈牙利算法(手动实现)**2.**优化版(基于`scipy`库)**六、在目标跟踪中的应用示例1.**代价矩阵计算(IOU)
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲- 无人机平台下露天目标检测与计数
林聪木
目标检测YOLO无人机
目录知识储备基于YOLOv8改进的无人机露天目标检测与计数一、环境配置与依赖安装二、核心代码实现(带详细注释)1.改进YOLOv8模型定义(添加注意力机制)2.无人机视角数据增强(drone_augment.py)3.多目标跟踪与计数(tracking_counter.py)4.完整推理流程(main.py)三、关键技术优化点四、数据集配置示例前言目标检测算法研究现状分析基于检测方法的目标计数研究
- BoxMOT:Yolov8+多目标跟踪方案_笔记1
山山而川_R
视觉大模型_1YOLO
代码地址:boxmot一、安装环境1、condacreate-ntrackpython==3.10-ycondaactivatetrack二、boxmot安装安装以linux系统为例,假定该系统已经安装有python>=3.8,且建立好虚拟环境。将boxmot安装到yolo_tracking目录:gitclonehttps://github.com/mikel-brostrom/yolo_trac
- Windows下创建MOT15数据集的符号链接显示“设备不支持符号链接。”的问题
编程绿豆侠
windows深度学习目标跟踪
写在前面最近在做目标跟踪的项目,然后我想从最基本的SORT算法开始做起,在下载完项目代码,准备看看视频的跟踪效果时,发现需要下载MOT15数据集,按照官方的说明,需要在下载并解压MOT15数据集后创建一个符号链接,如下所示。上面这个是linux环境下的命令,我参考了这篇博文,尝试在Windows环境下创建符号链接,然后出现如下报错:原因我在上网查询资料的时候发现SORT算法的github中有人提出
- 【计算机视觉】CV项目实战- Florence-SAM 多模态视觉目标检测+图像分割
白熊188
计算机视觉计算机视觉目标检测人工智能
Florence-SAM多模态视觉分析系统:技术解析与实战指南一、项目架构与技术解析1.1核心模型架构1.2支持的任务模式二、环境配置与部署实战2.1本地部署指南2.2运行演示系统三、核心功能实战解析3.1图像开放词汇检测3.2视频目标跟踪四、高级应用与二次开发4.1自定义模型集成4.2生产环境部署优化五、典型问题深度解决方案5.1显存不足问题5.2视频处理中断六、项目演进方向6.1技术扩展路线6
- YOLOv5-DeepSort 项目使用教程
怀创宪
YOLOv5-DeepSort项目使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolov5-deepsort-inference1.项目介绍1.1项目概述YOLOv5-DeepSort是一个结合了YOLOv5目标检测算法和DeepSort目标跟踪算法的开源项目。该项目旨在通过YOLOv5进行目标检测,并使用DeepSort进行目标跟踪和计数。代码封装成一个
- SiamMask原理详解:从SiamFC到SiamRPN++,再到多任务分支设计
视觉AI
Siam系列网络深度解析人工智能计算机视觉目标检测目标分割
SiamMask原理详解:从SiamFC到SiamRPN++,再到多任务分支设计一、引言二、SiamFC:目标跟踪的奠基者1.SiamFC的结构2.SiamFC的局限性三、SiamRPN++:引入Anchor机制的改进1.SiamRPN的创新2.SiamRPN++的进一步优化四、SiamMask:目标跟踪与分割的完美结合1.SiamMask的多任务设计2.Mask分支的作用五、总结与展望参考文献系
- 基于Python和PyTorch的实现示例,结合YOLOv8进行人体检测、HRNet进行姿态估计,以及LSTM进行时间序列分析。
人工智能专属驿站
计算机视觉
视频输入:从摄像头或视频文件中读取视频流。人体检测与跟踪:使用目标检测模型(如YOLOv8、EfficientDet)检测视频帧中的人体。使用目标跟踪算法(如DeepSORT)跟踪人体,确保连续帧中的人体ID一致。姿态估计:使用姿态估计模型(如HRNet、OpenPose)提取人体的关键点(如头、肩、肘、膝、踝等)。关键点信息用于分析人体的姿态和运动。时间序列分析:使用时间序列模型(如LSTM、G
- 【光流(Optical Flow)估计】
XTX_AI
神经网络与深度学习计算机视觉人工智能
光流(OpticalFlow)光流(OpticalFlow)是计算机视觉中的一种技术,用于估计图像中每个像素点在连续帧之间的运动情况。光流算法的目标是找到在两个相邻帧之间从一个位置移动到另一个位置的图像中的每个像素的位移向量。光流通常用于运动估计、目标跟踪和视频压缩等领域。原理:光流算法基于一个假设:相邻帧中的相同物体在图像中的运动应该是连续的。光流算法根据这一假设,在图像中搜索每个像素的运动向量
- 模型预测控制(MPC):原理、应用与实践
爱科技Ai
工具人工智能
1.引言在工业控制领域,**模型预测控制(MPC)**是一种先进的控制策略,因其在多变量和复杂系统中的卓越表现而备受关注。相比传统的控制方法,MPC通过预测未来系统行为并优化控制输入,能够实现目标跟踪、约束满足和性能最优。本文将深入探讨MPC的原理、实战应用及其缺点,并以一个详细示例阐释其控制循环,最后简要对比MPC与PID的差异。2.MPC的核心概念MPC是一种基于数学模型的优化控制方法,其核心
- 【课题推荐】多速率自适应卡尔曼滤波(MRAKF)用于目标跟踪
MATLAB卡尔曼
免费的小例程课题推荐与讲解目标跟踪人工智能计算机视觉
多速率自适应卡尔曼滤波(Multi-RateAdaptiveKalmanFilter,MRAKF)是一种针对多传感器异步数据融合的滤波算法,适用于传感器采样率不同、噪声特性时变的目标跟踪场景。本文给出一个多速率自适应卡尔曼滤波框架,以无人机跟踪场景为例,融合IMU和GPS数据文章目录背景多速率自适应卡尔曼滤波(MRAKF)简介应用背景代码样例代码运行结果代码介绍关键特性总结背景多速率自适应卡尔曼滤
- 目标跟踪中的 CV、CA、CT 模型:运动建模核心理论解析
温文尔雅透你娘
目标跟踪与自动驾驶目标跟踪人工智能计算机视觉自动驾驶机器学习
一、运动模型:目标跟踪的“动力学引擎”在目标跟踪领域,准确描述目标运动规律是实现精准跟踪的前提。CV(匀速)、CA(匀加速)、CT(协调转弯)模型作为最基础的运动模型,通过对目标加速度、角速度等动力学特性的假设,构建了状态空间的数学表达,是卡尔曼滤波、粒子滤波等算法的核心输入。其核心价值在于:适配不同运动场景:从直线匀速到复杂机动的全覆盖降低状态空间维度:通过先验假设简化动力学方程支撑最优估计:为
- Deepsort目标跟踪代码
小阿技术
目标跟踪人工智能计算机视觉
importargparseimportosimportplatformimportshutilimporttimefrompathlibimportPathimportcv2importnumpyasnpimporttorchimporttorch.backends.cudnnascudnnfromultralytics.utils.downloadsimportattempt_download
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分