- TPAMI 2025 | Glissando-Net: 基于单视图的类别级姿态估计与3D重建
小白学视觉
论文解读IEEETPAMI3d深度学习论文解读顶刊论文IEEETPAMI
论文信息Glissando-Net:DeepSinglevIewCategoryLevelPoseeStimationANd3DReconstructionGlissando-Net:基于单视图的类别级姿态估计与3D重建作者:BoSun;HaoKang;LiGuan;HaoxiangLi;PhilipposMordohai;GangHua论文创新点联合估计3D形状和6D姿态:Glissando-N
- EDPose:探讨端到端的实时多人姿态估计
烧技湾
AI&ComputerVisionHPE人体姿态估计端到端检测
作者:曾爱玲(港中文博士,现已入职腾讯)单位:IDEA(深圳数字经济研究院)源码:github/ED-Pose该篇论文取得效果如下:这篇文章的优势在于:在复杂的多人场景下能够取得不错的性能提升,虽然在COCO等数据集上的提升不明显。这种端到端的方法,优势在于检测到人体是检测到关键点的一个保证。目录摘要一、介绍二、相关工作2.1.单阶段多人姿态估计2.2检测变压器:三、重新思考单阶段多人姿态估计3.
- 【计算机视觉】手势识别
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉opencv人工智能
手势识别是计算机视觉领域中的重要方向,通过对摄像机采集的手部相关的图像序列进行分析处理,进而识别其中的手势,手势被识别后用户就可以通过手势来控制设备或者与设备交互。完整的手势识别一般有手的检测和姿态估计、手部跟踪和手势识别等。一、手掌检测importcv2importmediapipeasmp#初始化MediaPipe手部模型mp_hands=mp.solutions.handshands=mp_
- 【模块】Non-local Neural
dearr__
扒网络模块深度学习pytorchpython
论文《Non-localNeuralNetworks》作用非局部神经网络通过非局部操作捕获长距离依赖,这对于深度神经网络来说至关重要。这些操作允许模型在空间、时间或时空中的任何位置间直接计算相互作用,从而捕获长距离的交互和依赖关系。这种方法对于视频分类、对象检测/分割以及姿态估计等任务表现出了显著的改进。机制非局部操作通过在输入特征图的所有位置上计算响应的加权和来实现,其中权重由位置之间的关系(如
- YOLOv11快速上手:如何在本地使用TorchServe部署目标检测模型
SYC_MORE
YOLOv11系列教程:模型训练优化与部署全攻略TorchServeYOLOv11教程模型部署与推理TorchServe应用目标检测模型训练YOLO模型导出
引言YOLOv11是最新的目标检测模型,以其高效和准确著称,广泛应用于图像分割、姿态估计等任务。本文将详细介绍如何使用YOLOv11训练你的第一个目标检测模型,并通过TorchServe在本地进行部署,实现模型的快速推理。环境准备在开始之前,确保你的开发环境满足以下要求:Python版本:3.8或以上PyTorch:1.9或以上CUDA:如果使用GPU,加速训练和推理TorchServe:用于模型
- 在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南
机 _ 长
YOLO系列模型有效涨点改进深度学习落地实战YOLOc++开发语言
在人工智能和计算机视觉领域,人体姿态估计是一项极具挑战性的任务,它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员,以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上,使用RKNN(RockchipNeuralNetworkToolkit)框架部署YOLOv8Pose模型,并进行C++代码的编译和运行。注本文全
- YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理
い不靠譜︶朱Sir
实用项目部署YOLO人工智能pythonlinuxpip
关注微信公众号:朱sir的小站,发送202411081即可免费获取源代码下载链接一、简单介绍YOLOv8-Pose是一种基于YOLOv8架构的姿态估计模型,能够识别图像中的关键点位置,这些关键点通常表示人体的关节、特征点或其他显著位置。该模型在COCO关键点数据集上训练,适合多种姿势估计任务。二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型,下载pt模型这里给出官方的权重下载地
- 使用rknn进行yolo11-pose部署
点PY
深度学习模型部署pytorch深度学习人工智能
文章目录概要生成ONNX生成RKNN实测效果概要使用RKNN进行YOLOv11Pose部署的必要性在于,RKNN能将YOLOv11Pose模型转化为适合Rockchip硬件平台(如RV1109、RV1126)执行的格式,充分利用其AI加速功能,显著提高推理速度和效率。此外,RKNN提供模型优化(如量化)功能,有助于减少计算资源消耗,提升实时处理能力,特别适合在嵌入式设备上进行高效、低功耗的姿态估计
- ROS应用之AMCL话题与消息接口
古月居GYH
机器人人工智能ROS
AMCL话题与消息接口前言在机器人定位与导航中,AMCL(AdaptiveMonteCarloLocalization)作为自适应蒙特卡洛定位算法的核心组件,承担着位置和姿态估计的重要职责。而AMCL的功能依赖于ROS通信框架,通过订阅和发布多个话题,与其他模块高效交互,构建了完整的定位工作流。本文将从话题与消息接口的角度,深入剖析AMCL的通信机制,包括其设计理念、具体实现及优化方式。原理介绍1
- 视频分析:基于目标检测(YOLO)实现走路看手机检测、玩手机检测、跌倒检测等
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构音视频深度学习人工智能
文章大纲背景行为检测的定义与挑战视频分析数据集目标检测数据集自制数据集思路Kaggle数据集COCO数据集OpenImagesDatasetV7人类行为视频分析yolo进行行为分析的检测看手机行为检测--方法与数据集方法数据集跌倒行为检测--方法与数据集跌倒检测-数据集跌倒检测-目标检测跌倒检测-姿态估计参考文献与学习路径背景行为检测在自动驾驶、视频监控等领域的广阔应用前景使其成为了视频分析的研究
- MoveNet: PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架
侯深业Dorian
MoveNet:PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架movenet.pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/movenet.pytorchMoveNet是一个基于PyTorch的人体姿态估计算法实现,由开发者fire717贡献至GitCode平台。该项目旨在提供一个高效、易用的解决方案,用于实时处理视频或图像中的人体动作识别。通过其强大的性
- python计算机视觉第四章----照相机模型与增强现实
weixin_45154388
文章目录1、针孔照相机模型1.1照相机矩阵1.2三维点的投影1.3照相机矩阵的分解1.4照相机中心2、照相机标定3、以平面和标记物进行姿态估计4、增强现实4.1PyGame和PyOpenGL4.2从照相机矩阵到OpenGL格式4.3在图像中放置物体1、针孔照相机模型针孔照相机模型(有时称为射影照相机模型)是计算机视觉中广泛使用的照相机模型。对于大多数应用来说,针孔照相机模型简单,并且具有足够的精确
- Simple Pose: Rethinking and Improving a Bottom-up Approach for Multi-Person Pose Estimation
MatthewHsw
SimplePose
arxiv:https://arxiv.org/pdf/1911.10529.pdfgithub:https://github.com/jialee93/Improved-Body-Parts原作者在知乎有讲解,链接既然是Rethinking,那么就要先只出需要rethinking的内容.文章主要针对于人体姿态估计中的bottom-up的方法,提出了关于bottom-up方法里的一些问题的思考:人
- 基于x86 平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸朝向姿态估计功能
小菜鸟学开发
图像处理相关移植及应用opencv人工智能计算机视觉
目录一、概述二、环境要求2.1硬件环境2.2软件环境三、开发流程3.1编写测试3.2配置资源文件3.2验证功能一、概述本文档是针对x86平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸朝向姿态估计功能,opencv通过摄像头采集视频图像,将采集的视频图像送给seetaface6的人脸朝向姿态估计模块从而实现人脸朝向姿态估计功能。测试结果如下图所示:人脸朝向姿态估计识别结果本编者,不好意思露脸
- 【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读
magic_ll
yolo系列深度学习相关的论文阅读论文阅读YOLO
Abstract我们介绍YOLO-pose,一种无热图联合检测的新方法,基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的,因为它们不是端到端可训练的,训练依赖于surrogateL1loss,该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度(OKS)。【ours优势:端到端训练,并优化OKS指标本身,无复杂的后处理】该模型学习了在一次前向传递中
- 3D人体姿态估计(教程+代码)
毕设阿力
3d计算机视觉深度学习
3D人体姿态估计是指通过计算机视觉技术和深度学习算法,从图像或视频数据中准确地推测出人体的三维姿态信息,包括关节位置、角度和运动轨迹等。这项技术在虚拟现实、增强现实、运动分析、人体动作捕捉等领域具有广泛的应用前景。实现3D人体姿态估计的关键挑战之一是从二维图像中还原出人体的三维结构。通常,这需要使用多视角图像、深度传感器或者先进的深度学习模型来提取更丰富的信息以重建三维姿态。目前,基于深度学习的方
- 论文阅读:《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1:2D HPE
自信且放光芒66
深度学习论文阅读深度学习人工智能
目录人体姿态识别概述论文框架HPE分类人体建模模型二维单人姿态估计回归方法目前发展优化基于热图的方法基于CNN的几个网络利用身体结构信息提供构建HPE网络视频序列中的人体姿态估计2D多人姿态识别方法自上而下自下而上2DHPE总结数据集和评估指标2DHPE数据集2DHPE评价指标2DHPE方法性能的比较单人2DHPE多人2DHPE未来展望人体姿态识别概述应用模块:人机交互、运动分析、增强现实、虚拟现
- 利用YOLOv8 pose estimation 进行 人的 头部等马赛克
shiter
大数据+AI赋能行业助力企业数字化转型最佳实践案例YOLO
文章大纲马赛克几种OpenCV实现马赛克的方法高斯模糊poseestimation定位并模糊:三角形的外接圆与膨胀系数实现实现代码实现效果参考文献与学习路径之前写过一个文章记录,怎么对人进行目标检测后打码,但是人脸识别有个问题是,很多人的背影,或者侧面无法识别出来人脸,那么我们就可以用姿态估计中的关键点信息进行补充,对人头进行打码,从而进一步的保护隐私信息。目标跟踪与检测后进行OpenCV人脸识别
- 论文解读《Zero-Shot Category-Level Object Pose Estimation》类别级6D位姿估计
ZYLer_
6D位姿估计人工智能计算机视觉
论文:《Zero-ShotCategory-LevelObjectPoseEstimation》该文整体感觉不难,处理流程比较新颖,可以重点参考。Code:https://github.com/applied-ai-lab/zero-shot-pose(48star)摘要:解决问题:实例级姿态估计的问题。=>**零样本(也就是预测未见过的物体(没有该实例的数据标记和CAD模型),类别级)**预测来
- 论文解读《Gen6D: Generalizable Model-Free 6-DoF Object Pose Estimation from RGB Images》 小样本6D位姿估计
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6D位姿估计机器学习人工智能计算机视觉3d深度学习
论文:《Gen6D:GeneralizableModel-Free6-DoFObjectPoseEstimationfromRGBImages》Code:https://github.com/liuyuan-pal/gen6d(469star)摘要:现有的可推广姿态估计器要么需要高质量的对象模型,要么在测试时需要额外的深度图或对象掩码,这大大限制了其应用范围。为了满足实际应用中的需求,我们认为姿态
- 最新姿态估计研究进展
a微风掠过
最新姿态估计研究进展自上而下:就是先检测包含人的框,即humanproposal,然后对框子中的人进行姿态估计。一般RCNN(区域CNN就是这个思路)自下而上:先检测keypoint,然后根据热力图、点与点之间连接的概率,根据图论知识,基于PAF(部分亲和字段)将关键点连接起来,将关键点分组到人。1、CMU:openpose研究多人的姿态估计运行环境:caffe自下而上,关键点被分组到人的实例时间
- 姿态估计概述
Diros1g
姿态估计
定义和优势单目摄像机拍摄的二维图像中预测行人的人体关键点坐标,为其他任务做支持如行人重识别、动作识别。目前分类两类:单人和多人基于计算机视觉的人体姿态佶计不需要额外的穿戴设备,该技术比传统的穿戴式动作捕捉技术成本更加低廉且灵活性更高人体姿态表示形式1.二位坐标关键点(人体主要关节)表达方式以二位坐标的形式(x,y),方法简洁,无序后处理2.空间热力图回归的数据是关键点落在该坐标的概率,优点定位更精
- 【iOS ARKit】3D人体姿态估计实例
扬帆起航&d
ios3d
与2D人体姿态检测一样,在ARKit中,我们不必关心底层的人体骨骼关节点检测算法,也不必自己去调用这些算法,在运行使用ARBodyTrackingConfiguration配置的ARSession之后,基于摄像头图像的3D人体姿态估计任务也会启动,我们可以通过session(_session:ARSession,didUpdateanchors:[ARAnchor])代理方法直接获取检测到的ARB
- 【iOS ARKit】3D 人体姿态估计
扬帆起航&d
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与基于屏幕空间的2D人体姿态估计不同,3D人体姿态估计是尝试还原人体在三维世界中的形状与姿态,包括深度信息。绝大多数的现有3D人体姿态估计方法依赖2D人体姿态估计,通过获取2D人体姿态后再构建神经网络算法,实现从2D到3D人体姿态的映射。在ARKit中,由于是采用计算机视觉的方式估计人体姿态,与2D人体姿态估计一样,3D人体姿态估计也受到遮挡、光照、姿态、视角的影响,并且相比于2D人体姿态估计,3
- 90+深度学习开源数据集整理|包括目标检测、工业缺陷、图像分割等多个方向...
小白学视觉
深度学习目标检测计算机视觉人工智能机器学习
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达导读本文整理汇总了90+深度学习各方向的开源数据集,包含了小目标检测、目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割、图像识别等方向。小目标检测1.AI-TOD航空图像数据集数据集下载地址:http://m6z.cn/5MjlYkAI-TOD在28,036张航拍图像中包含8个类别的700,621个对象实例。与现有航拍图像中
- 最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计,9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose
AI视觉网奇
深度学习基础姿态检测YOLO深度学习
实时多人在图像中的姿态估计面临着在速度和精度之间实现平衡的重大挑战。尽管两阶段的上下文方法在图像中人数增加时会减慢速度,但现有的单阶段方法往往无法同时实现高精度和实时性能。本文介绍了RTMO,这是一个单阶段姿态估计框架,通过在YOLO架构中使用双一维Heatmap来表示关键点,实现与自上而下方法相当的准确度,同时保持高速度。作者提出了一种动态坐标分类器和一种定制的损失函数,用于Heatmap学习,
- 论文学习笔记:PoseFix: Model-agnostic General Human Pose Refinement Network
wangyc1208
姿态估计
论文:https://arxiv.org/abs/1812.03595代码:https://github.com/mks0601/PoseFix_RELEASE—————————————————————————————————————————————————目标:多人姿态估计:本篇论文主要工作是利用一个人体姿势优化网络,从输入图像和姿势中对人体姿态进行优化。大概的效果如下图:———————————
- yolov8+多算法多目标追踪+实例分割+目标检测+姿态估计
毕设阿力
计算机视觉YOLO目标检测
YOLOv8是一种先进的目标检测算法,结合多种算法实现多目标追踪、实例分割和姿态估计功能。该算法在计算机视觉领域具有广泛的应用。首先,YOLOv8算法采用了YouOnlyLookOnce(YOLO)的思想,通过单次前向传递将目标检测问题转化为回归问题。它使用了深度卷积神经网络,能够快速而准确地检测图像中的多个目标。相比于传统的目标检测方法,YOLOv8具有更高的检测速度和更好的性能。其次,YOLO
- 多只动物3D姿态估计与行为识别系统
tzc_fly
论文阅读笔记人工智能
动物社会行为的量化是动物科学研究的重要步骤。虽然现有的深度学习方法已经实现了对常见动物的精确姿态估计、识别和行为分类,但由于缺乏注释良好的数据集,其应用依然受到挑战。因此该研究展示了一个计算框架,即社会行为图谱(SBeA,SocialBehaviorAtlas),用于克服由有限数据集引起的问题。SBeA使用数量很少的labelledframes进行多个动物的3D姿态估计,实现后续的无标签识别。SB
- 轻量级3D姿态估计
AI视觉网奇
姿态检测深度学习宝典深度学习神经网络
本文分享一款可以跑在手机上的3d姿态估计网络。效果图:算力3.92GFLOPS,而且平均每关节位置误差(MPJPE),也只有大约5厘米。用的TensorFlow平台开发,开源了onnx模型。输入是目标检测后的人体图,人体检测用的yolov5。网络结构:编码器-解码器在编码器用于全局特征提取,而解码器进行姿态估计的基础架构,研究团队对其主干网络、激活函数,以及Skipconcatenation功能都
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数