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林聪木
无人机目标检测人工智能
目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一、目标跟踪的基本原理二、常用的目标跟踪算法基于YOLOv8+图像分割优化关键优化策略(基于VisDrone数据集实验验证)1.模型结构改进2.数据增强策略3.后处理优化4.训练技巧三、性能优化建议
- 目标跟踪概念、多目标跟踪算法SORT和deep SORT原理
yhwang-hub
深度学习
目录目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念欧氏距离、马氏距离、余弦距离欧氏距离马氏距离余弦距离SORT算法原理SORT算法中的匈牙利匹配算法指派问题中的匈牙利算法预测模型(卡尔曼滤波器)数据关联(匈牙利匹配)目标丢失问题的处理SORT算法过程deepSORT算法原理状态估计轨迹处理分配问题的评价指标级联匹配深度表观描述子算法总结目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念目标跟踪分为静态背景下的目标跟踪
- 计算机设计大赛 深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv
iuerfee
python
文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析**该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工
- 互联网加竞赛 多目标跟踪算法 实时检测 - opencv 深度学习 机器视觉
Mr.D学长
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文章目录0前言2先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分更多资料,项目分享:ht
- 计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)
毕设阿力
计算机视觉目标检测目标跟踪
车辆跟踪及测距该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目,主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。该项目使用了YOLOv5目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法,以及一些辅助工具和库,可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪!教程博客_传送门链接------->yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪(算法介绍和代码)-CSDN博客yolov5deepsort行人/车辆(检测+计数
- [MOT Challenge]官方生成多目标跟踪算法性能评价指标结果,解决test数据集没有gt文件和官网注册问题
Bartender_Jill
目标跟踪人工智能计算机视觉
文章目录⭐⭐⭐内容修正前言一、账号注册1.不要用QQ或163或gmail邮箱2.正常注册流程二、上传测试结果的流程1.使用步骤总结⭐⭐⭐内容修正我先前于2023/4/5日的时候在文章里提到:“提交到官网的文件需要包含测试后的训练集结果和测试后的测试集结果”,该结论经过测试后发现有误。个人于2023/12/8日在评论区的提醒下对MOTChallenge的内容提交进行了重新测试,发现提交到官网的文件并
- 数字信号处理7——点到向量的距离
注释远方
数字信号处理算法
目录一、前言二、点到线段的最短距离——向量法三、点到直线的最短距离——直线法四、点到直线最短距离——向量法一、前言其实在工程应用中很多情况下计算点到直线或者点到线段的距离,比如在unity3d游戏软件设计中计算任意形状路径起点和终点连线距离最远的点,比如用于雷达聚类后在多目标跟踪算法中计算哪个sensor距离track最近,另外还需要知道要计算的点位于直线的哪一侧,这些计算在游戏开发或者数字信号后
- 【论文阅读|2024 WACV 多目标跟踪Deep-EloU】
Dymc
深度学习python论文论文阅读深度学习人工智能
论文阅读|2024WACV多目标跟踪Deep-EloU摘要1引言(Introduction)2相关工作(RelatedWork)2.1基于卡尔曼滤波器的多目标跟踪算法(Multi-ObjectTrackingusingKalmanFilter)2.2基于定位的多目标跟踪算法(Location-basedMulti-ObjectTracking)2.3基于外观的多目标跟踪(Appearance-ba
- 基于深度学习的多目标跟踪算法
LittroInno
YOLO目标跟踪人工智能
基于深度学习的多目标跟踪(MOT,Multi-ObjectTracking)算法在近年来取得了显著的进步。这些算法主要利用深度学习模型对视频中的多个目标进行检测和跟踪。在介绍一些常见的深度学习多目标跟踪算法之前,我们首先了解一下其基本概念和挑战:目标检测:首先识别视频帧中的目标(如人、车辆等)。数据关联:将连续帧中的检测结果关联起来,形成目标的轨迹。状态估计:估计目标在视频帧中的位置和其他属性(如
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- 目前目标跟踪算法研究202308
爱吃油淋鸡的莫何
目标跟踪算法人工智能
目标跟踪算法综述——附各算法源码和论文概述TBD(two-shot):SORT、DeepSORT、StrongSORT、ByteTrack、OC-SORTJDE(one-shot):BoT-SORT、0MutiSORT(多目标跟踪策略)0.1track+detection训练一个网络使它最小化类内误差,最大化类间误差。1DeepSORT1.1原理1.1.1SORT(2016)SORT论文:SIMP
- 深度学习目标跟踪简述
LittroInno
深度学习目标跟踪人工智能
深度学习目标跟踪是一个活跃的研究领域,它涉及使用深度学习技术来跟踪视频或实时摄像头中的对象。这个领域通常包括以下几个关键方面:目标检测:在开始跟踪前,首先需要在视频的初始帧中检测到目标。这通常是通过卷积神经网络(CNN)来实现的。特征提取:提取目标的特征,这样算法就能在后续的帧中识别它。这些特征可能包括颜色、形状、纹理等。目标跟踪算法:有多种算法可用于目标跟踪,如Siamese网络、循环神经网络(
- 目标跟踪算法个人理解-SeqTrack篇
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算法目标跟踪python人工智能计算机视觉
系列文章目录目标跟踪算法个人理解-KeepTrack篇目标跟踪算法个人理解-GRM篇文章目录前言一、SeqTrack简介二、方法1.Overview2.ImageandSequenceRepresentation3.ModelArchitecture4.TrainingandInference三、实验State-of-the-artcomparisonsonfourlarge-scalebench
- 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
- 目标跟踪算法中的卡尔曼滤波学习
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目标跟踪算法学习人工智能深度学习计算机视觉pytorch
在使用多目标跟踪算法时,接触到卡尔曼滤波,一直没时间总结下,现在来填坑。1.背景知识在理解卡尔曼滤波前,有几个概念值得考虑下:时序序列模型,滤波,线性动态系统1.时间序列模型时间序列模型都可以用如下示意图表示:这个模型包含两个序列,一个是黄色部分的状态序列,用X表示,一个是绿色部分的观测序列(又叫测量序列、证据序列、观察序列,不同的书籍有不同的叫法,在这里统一叫观测序列。)用Y表示。状态序列反应了
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- 雷达目标跟踪算法流程(最全讲解 & 按步骤即可实现)
深耕智能驾驶
目标跟踪系列目标跟踪算法人工智能
雷达目标跟踪算法流程(最全讲解&按步骤即可实现)本文详细介绍了基于毫米波雷达点云数据的目标跟踪过程及算法。1.目标跟踪的算法框架如下图所示2.具体实现内容2.1点云数据处理雷达目标点云包含的目标信息有:距离、方位角、俯仰角、速度、幅度等,详细特征可参考我的另一篇文章:点云特征有哪些&特征含义&统计算方法(1)坐标转换点云信息从雷达极坐标转换到直角坐标系:x=R×sin(θ)sin(ɸ),y=R×c
- 多目标跟踪算法原理(Sort&DeepSort&ByteTrack)
幸运的的飞起
目标跟踪算法人工智能
目录前言:主要步骤:一、Sort算法流程图:算法步骤:知识掌握:IOU匹配:卡尔曼滤波算法:匈牙利算法:具体流程:算法步骤(假设矩阵为NxN方阵):举个实例:假设有3个工人和3个任务,每个工人可以完成每项任务的不同工作量。我们的目标是将工人分配到任务上,使得总工作量最小。二、DeepSort算法流程图:算法步骤:必备知识:级联匹配:三、ByteTrack算法主要思想:BYTE流程图:BYTE步骤:
- DeepSORT(特点和核心)
New___dream
深度学习YOLOYOLO笔记python
DeepSORT是一种基于深度学习的目标跟踪算法,它结合了卡尔曼滤波和匈牙利算法,可以在视频中对目标进行跟踪。DeepSORT的主要优点是可以在多个帧之间跟踪目标,即使目标在某些帧中消失或重新出现。它还可以处理多个目标之间的交叉和遮挡。以下是DeepSORT的一些关键特点:1.使用卷积神经网络(CNN)进行目标检测,以识别视频帧中的目标。2.使用卡尔曼滤波进行目标跟踪,以预测目标的位置和速度。3.
- 深度学习多目标跟踪算法综述
ZwdvIot
深度学习目标跟踪算法
多目标跟踪是计算机视觉领域中一个重要的任务,旨在从视频序列中准确地检测和跟踪多个目标。近年来,随着深度学习技术的快速发展,深度多目标跟踪算法在提高准确性和鲁棒性方面取得了显著的进展。本文将综述当前流行的深度多目标跟踪算法,并提供相应的源代码示例。一、基于深度学习的多目标跟踪算法简介单阶段多目标跟踪算法单阶段多目标跟踪算法将目标检测和目标跟踪任务融合在一起,通过单个神经网络模型实现端到端的目标跟踪。
- 基于深度学习的典型目标跟踪算法
LittroInno
目标跟踪人工智能计算机视觉yolov8深度学习
目标跟踪是计算机视觉领域中一个重要的任务,它涉及在视频序列中持续地定位和追踪目标对象。以下是一些常见的深度学习目标跟踪算法:SiameseNetwork:Siamese网络是一种孪生网络结构,它通过将目标图像与周围环境进行对比,学习目标的特征表示。其中,有著名的算法如SiamFC(FullyConvolutional)和SiamRPN(RegionProposalNetwork)。Correlat
- OpenCV快速入门:移动物体检测和目标跟踪
92岁高龄码农
#OpenCVopencv目标跟踪人工智能
文章目录前言一、移动物体检测和目标跟踪简介1.1移动物体检测的基本概念1.2移动物体检测算法的类型1.3目标跟踪的基本概念1.4目标跟踪算法的类型二、差值法检测移动物体2.1差值法原理2.2差值法公式2.3代码实现2.3.1视频或摄像头检测移动物体2.3.2随机动画生成的移动物体检测三、基于模板的跟踪3.1模板跟踪原理3.2模板跟踪公式3.3代码实现3.3.1视频或摄像头中的目标跟踪3.3.2随机
- TLD——资料分享
William.csj
项目跟踪SOTTLD
TLD单目标跟踪算法程序详解–OpenTLDCode详解TLD(Tracking-Learning-Detection)学习与源码理解
- 深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv 计算机竞赛
Mr.D学长
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- Deepsort从入门到精通
code2035
Deepsortyolo从入门到精通机器视觉从入门到精通YOLO人工智能深度学习deepsort
1,sort和Deepsort算法在目标检测领域,sort(SimpleOnlineandRealtimeTracking)算法和DeepSORT(DeepLearningforMulti-ObjectTracking)算法是两种常用的目标追踪算法,它们通常与目标检测器结合使用,用于在视频中跟踪和识别目标。SORT算法:SORT算法是一种简单高效的多目标跟踪算法,其主要思想是通过关联检测框和已知轨
- 基于yolov8的检测分割跟踪软件系统(含Pyqt界面,附下载链接和演示视频,集成四种多目标跟踪算法,模型已训好)
智科帮AI
计算机视觉项目实战目标跟踪YOLOpyqt
1、前言本文重点介绍了基于YOLOv8目标检测分割跟踪系统的代码实现,用于智能检测物体种类并记录和保存结果,对各种物体检测结果可视化,提高目标识别的便捷性和准确性。数据集采用COCO,即可针对COCO的80类目标进行检测分割跟踪。本文详细阐述了目标检测分割跟踪系统的原理,并给出python的实现代码、训练模型,以及GUI界面设计。基于YOLOv8目标检测分割跟踪算法,在界面中可以选择各种图片、视频
- DeepSORT算法代码解析(全)
和风细动帘帷暖
算法目标跟踪计算机视觉
DeepSORT多目标跟踪算法代码解析DeepSORT是多目标跟踪(Multi-ObjectTracking)中常用到的一种算法,是一个DetectionBasedTracking的方法。这个算法工业界关注度非常高,在知乎上有很多文章都是使用了DeepSORT进行工程部署。笔者将参考前辈的博客,结合自己的实践(理论&代码)对DeepSORT算法进行代码层面的解析。在之前笔者写的一篇DeepSORT
- 基于FPGA的模板匹配红外目标跟踪算法设计
战斗的青春岁月
FPGA学习fpga开发
为什么要写这篇文章我写这篇文章的原因是一天在B站看到了一个大神发的视频是关于跟踪一个无人机的,看到作者跟网友的回复说是用的图像匹配算法,我就在网上搜索相关资料,最终找到一篇文献。文献中对该算法的评价很高,满足制导系统的实时性要求,用FPGA实现该算法具有运算速度快,可靠性高,功耗低等优势。鉴于文献对FPGA实现该算法的评价这么高,作为一名FPGA工程师肯定要把它搞出来。我花费了一些时间学习相关资料
- 目标跟踪(DeepSORT)
code2035
单目目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习Deepsort
本文首先将介绍在目标跟踪任务中常用的匈牙利算法(HungarianAlgorithm)和卡尔曼滤波(KalmanFilter),然后介绍经典算法DeepSORT的工作流程以及对相关源码进行解析。目前主流的目标跟踪算法都是基于Tracking-by-Detecton策略,即基于目标检测的结果来进行目标跟踪。DeepSORT运用的就是这个策略,上面的视频是DeepSORT对人群进行跟踪的结果,每个bb
- 多目标跟踪算法 实时检测 - opencv 深度学习 机器视觉 计算机竞赛
Mr.D学长
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- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
╔-----------------------------------╗┆
- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
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一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
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oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
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J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
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public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
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- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
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气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
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oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
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技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
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资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
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February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
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basket 蓝子
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head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
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OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S