- 深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现
ZPC8210
ROS深度学习人工智能
如何将GraspNet等深度学习模型与6D姿态估计集成到ROS2和MoveIt中,实现高精度的机器人抓取系统。1.系统架构text[RGB-D传感器]→[物体检测与6D姿态估计]→[GraspNet抓取位姿生成]→[MoveIt运动规划]→[执行抓取]2.环境配置2.1安装依赖bash#安装PyTorch(根据CUDA版本选择)pip3installtorchtorchvisiontorchaud
- 【图像处理基石】如何入门大规模三维重建?
小米玄戒Andrew
图像处理基石深度学习人工智能三维重建大规模三维重建立体视觉大模型LLM
入门大规模三维重建需要从基础理论、核心技术到实践工具逐步深入,同时需关注该领域的经典工作和前沿进展。以下是分阶段的入门路径及值得重点学习的工作:一、基础理论与前置知识大规模三维重建的核心是从海量图像或传感器数据中恢复场景的三维结构,涉及计算机视觉、摄影测量、图形学、最优化等多个领域,需先掌握以下基础:数学基础线性代数:矩阵运算、特征值分解(用于相机姿态估计)、奇异值分解(SVD,用于基础矩阵求解)
- 计算机视觉算法实战——关键点检测
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言关键点检测(KeypointDetection)是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,旨在从图像或视频中检测出具有特定语义信息的关键点。这些关键点通常代表了物体的特定部位或特征,例如人体的关节、面部特征点、车辆的轮子等。关键点检测在姿态估计、动作识别、目标跟踪、三维重建等任务中
- 人体坐姿检测系统开发实战(YOLOv8+PyTorch+可视化)
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统,结合目标检测与姿态估计技术,实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时,不良坐姿会导致:-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态,对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案,我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
- 【无人机/平衡车/机器人】详解STM32+MPU6050姿态解算—卡尔曼滤波+四元数法+互补滤波——附3个算法源码
1.卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种线性最优估计方法,用于估计动态系统的状态。在姿态解算中,我们可以使用卡尔曼滤波来融合陀螺仪和加速度计的数据,以获得更稳定的姿态估计。以下是一个简单的卡尔曼滤波器实现:```c#include"kalman.h"voidKalman_Init(Kalman_TypeDef*Kalman){Kalman->P[0][0]=1;Kalman->P[1][1]=1;Kalma
- 使用MATLAB和Simulink来构建一个基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的定位系统
xiaoheshang_123
手把手教你学MATLAB专栏MATLAB开发项目实例1000例专栏matlabsimulink
目录一、准备工作二、步骤详解第一步:创建Simulink模型第二步:定义传感器模型第三步:设计扩展卡尔曼滤波器(EKF)第四步:实现EKF控制器第五步:整合控制系统第六步:设置参考轨迹或姿态第七步:运行仿真并分析结果注意事项结论基于多传感器融合的卡尔曼滤波定位系统仿真可以帮助我们理解如何利用不同类型的传感器数据来提高四翼无人机(Quadcopter)的位置和姿态估计精度。在这个教程中,我们将使用M
- 实时姿态估计:MediaPipe人体关键点检测实战教程
AIGC应用创新大全
ai
实时姿态估计:MediaPipe人体关键点检测实战教程关键词:实时姿态估计、MediaPipe、人体关键点检测、BlazePose、计算机视觉摘要:本文将带你从0到1掌握MediaPipe人体关键点检测技术。我们会用“给人体贴标记”的生活比喻解释核心概念,通过Python代码实战演示如何在5分钟内实现实时姿态估计,并结合健身动作分析、AR互动等真实场景,帮你理解这项技术的底层逻辑和应用价值。无论你
- 基于深度学习的IMU解算
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的惯性测量单元(IMU)解算是一种利用深度学习算法处理和分析IMU数据,以提升姿态估计、运动轨迹跟踪和定位精度的方法。IMU通常由加速度计、陀螺仪和磁力计组成,广泛应用于智能手机、无人机、机器人、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等领域。以下是关于这一领域的系统介绍:1.任务和目标IMU解算的主要任务是从IMU传感器数据中准确估计物体的姿态(姿态角、姿态矩阵或四元数)、速度和位置。具体
- 深入了解MediaPipe:谷歌开源的跨平台视觉AI框架
云探
手势识别人工智能python手势识别MediaPipe
在计算机视觉领域,实时性、跨平台支持与开发效率一直是开发者追求的目标。Google推出的开源框架MediaPipe正是为了解决这些问题而生。无论你是从事人脸识别、姿态估计还是手势识别,MediaPipe都能为你提供高效、实时的解决方案。本文将带你全面了解MediaPipe的功能、架构、应用场景及如何快速上手使用。一、什么是MediaPipe?MediaPipe是GoogleResearch推出的一
- 使用预训练PoseNet模型在安卓应用中进行人体关键点检测
t0_54program
大数据与人工智能android个人开发
在当今的计算机视觉领域,姿态估计是一项关键任务,它旨在检测物体的姿态,也就是物体的方向和位置。其实现原理是通过检测一系列关键点,借此了解物体的主要部分,并估计其当前的方向。基于这些关键点,我们能够以2D或3D形式构建物体的形状。在本篇教程中,我们将利用预训练的PoseNet模型,在安卓应用里检测人体的关键点。一、基础安卓项目为节省时间,我们以TensorFlowLitePoseNet安卓演示项目为
- Unity+MediaPipe虚拟试衣间技术实现全攻略
白木橙花
unity游戏引擎
引言:数字时尚革命的序章在元宇宙概念席卷全球的今天,虚拟试衣技术正成为连接物理世界与数字孪生的关键桥梁。本文将深入解析基于Unity引擎结合MediaPipe姿态估计框架的虚拟试衣系统实现,涵盖从环境搭建到完整AR试穿界面开发的全流程,最终实现支持实时人体追踪、多服装物理模拟及用户反馈的完整解决方案。一、技术选型与架构设计1.1技术栈组合逻辑Unity3D引擎:跨平台渲染核心,提供物理引擎(Phy
- [论文阅读]Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression
qian9905
姿态估计论文阅读论文阅读深度学习机器学习
该论文发表于CVPR2021Background背景该论文关注的是的是自底向上的关键点回归人体姿态估计,作者认为回归关键点坐标的特征必须集中注意到关键点周围的区域,才能够精确回归出关键点坐标。因此提出了一种名为解构式关键点回归(DEKR)的方法。这种直接回归坐标的方法超过了以前的关键点热度图检测并组合的方法,并且在COCO和CrowdPose两个数据集上达到了目前自底向上姿态检测的最好结果上图作者
- 基于OpenCV 的人体姿态估计
欣然~
3d
这是一个基于OpenCV的人体姿态估计系统,能够从摄像头视频流中实时检测人体关键点,并通过简化算法重建3D姿态,最后在3D空间中进行仿真展示。系统主要包含2D姿态检测、3D姿态重建和3D仿真三个核心模块。模块导入与环境准备python运行importcv2importnumpyasnpimportosimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_too
- nlf 2025 部署笔记
AI算法网奇
动捕人工智能
目录jit部署测试命令nlf-pipepinenlf-pipeline依赖项:stcnbuf人体分割,没有sam2好framepump库报错:分割算法:stcn.pth相机姿态估计:jit部署测试命令python-c"importtorch;importtorchvision;torch.jit.load('/shared_disk/models/others/nlf/models/nlf_l/n
- 建筑工地安全智能监测:基于多任务姿态估计与场景理解的联合优化方案
燃灯工作室
Ai深度学习pytorch零售神经网络
一、技术原理与数学模型1.1姿态估计基础模型采用OpenPose架构改进方案,定义人体关节点坐标预测公式:P=f(I;θ_p)=[(x_1,y_1,c_1),...,(x_n,y_n,c_n)]其中I为输入图像,θ_p为姿态估计网络参数,c_i为置信度评分1.2场景理解图卷积网络构建场景元素关系图G=(V,E),节点特征更新公式:h_v^{(l+1)}=σ(W^{(l)}h_v^{(l)}+∑_{
- 计算机视觉入门到精通:从理论到实战的全面指南
qsmyhsgcs
计算机视觉人工智能图像处理神经网络深度学习图像分割OpenCV
一、引言计算机视觉旨在让计算机能够“看”懂世界,通过对图像或视频数据的处理和分析,提取出有用的信息。随着深度学习技术的飞速发展,计算机视觉领域取得了突破性进展,许多曾经难以解决的问题如今都得到了有效解决。本文将围绕计算机视觉的核心内容,为读者提供一份全面的学习指南。二、计算机视觉基础概念1.计算机视觉的主要任务计算机视觉的主要任务包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、姿态估计和图像增强等。图
- YOLOv8-pose+streamlit 实现人体关键点检测/姿态估计系统
Jumbuck_10
深度学习项目YOLO深度学习关键点检测计算机视觉python健身姿态估计
人体关键点检测系统一、安装与配置1.1安装Streamlit1.2配置文件1.3运行Streamlit应用1.4找模板二、人体关键点检测算法2.1关键点序号2.2YOLOv8-pose图像推理三、将YOLOv8-pose算法内置到streamlit中3.1整体结构3.2常见问题-RGB通道颠倒-Numpy与OpenCV之间的转换四、效果展示五、源码一、安装与配置1.1安装Streamlit在命令行
- 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
- ROS & ROS2 机器人深度相机激光雷达多传感器标定工具箱
强化学习与机器人控制仿真
机器人数码相机人工智能深度学习计算机视觉视觉检测自动驾驶
系列文章目录目录系列文章目录前言三、标定目标3.1使用自定义标定目标四、数据处理4.1相机数据中的标定目标检测4.2激光雷达数据中的标定目标检测输入过滤器:正常估算:区域增长:尺寸过滤器:RANSAC:4.3用于2D-3D姿态估计的透视点算法4.4用于3D-3D配准的GICP4.5误差计算和标定确定性估计五、工作区5.1机器人工作区5.1.1初始化新机器人工作区六、节点、可组合节点和小节点6.1节
- H36M-Toolbox 开源项目教程
章来锬
H36M-Toolbox开源项目教程H36M-Toolbox项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/h3/H36M-Toolbox项目介绍H36M-Toolbox是一个用于处理和分析Human3.6M数据集的工具箱。Human3.6M是一个大规模的人体姿态估计数据集,包含超过300万张图像和详细的3D姿态标注。H36M-Toolbox提供了一系列工具和脚本,帮助研究
- 基于MediaPipe的智能俯卧撑计数与姿势矫正系统
机器懒得学习
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在现代健身和体能训练中,俯卧撑是最基础也是最有效的自重训练动作之一。然而,许多人在进行俯卧撑训练时常常存在姿势不正确、计数不准确等问题。本文将介绍如何利用计算机视觉和姿态估计技术,开发一个智能的俯卧撑计数与姿势矫正系统。技术背景本系统主要基于以下核心技术:MediaPipePose解决方案:Google开发的实时姿态估计框架OpenCV:计算机视觉处理库NumPy:科学计算库,用于角度计算Pand
- Deepmotion技术浅析(四):人体姿态估计
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AIGC—虚拟现实AIGC—视频AIGC—游戏制作人工智能深度学习机器学习AIGC
人体姿态估计是DeepMotion动作捕捉和3D重建流程中的核心模块之一。该模块的主要任务是从输入的视频帧中检测并定位人体关键点(如关节、头部、手脚等)的位置。DeepMotion的人体姿态估计模块不仅支持2D关键点检测,还能够进行3D关键点估计,为后续的动作追踪、3D重建和动画生成提供基础数据。包括:1.2D关键点检测工作原理模型架构详解(OpenPose,HRNet)模型结构公式推导训练过程关
- 点云数据集汇总整理(持续更新......)
点云SLAM
点云数据处理技术点云数据集点云数据模型SLAM点云识别点云分割点云配准深度数据
点云数据集在计算机视觉和深度学习中用于各种任务,包括三维重建、物体识别、语义分割、姿态估计等。整理点云数据集时,可以根据应用场景和数据集的特性进行分类。以下是一些知名和常用的点云数据集的汇总:1.ModelNet系列ModelNet10/ModelNet40:描述:包含3DCAD模型的点云数据集,用于分类任务。ModelNet10包含10类物体,ModelNet40包含40类物体。应用:物体分类、
- 【每日论文】DINeMo: Learning Neural Mesh Models with no 3D Annotations
WHATEVER_LEO
每日论文3d人工智能计算机视觉神经网络深度学习自然语言处理
下载PDF或查看论文,请点击:LlamaFactory-huggingfacedailypaper-每日论文解读|LlamaFactory|LlamaFactory探索LlamaFactory,为你解读AI前沿技术文章,快速掌握最新技术动态https://www.llamafactory.cn/daily-paper/detail/?id=1793摘要层级3D/6D姿态估计是实现全面3D场景理解的
- 3d pose 指标和数据集
AI算法网奇
数据结构与算法3d
目录3D姿态估计、3维重建指标:数据集EHF数据集SMPL-X3D姿态估计、3维重建指标:MVE、PMVE和p-MPJPE都是用于评估3D姿态估计、三维重建等任务中预测结果与真实数据之间误差的指标。MVE(MeanVertexError):是指模型重建过程中每个顶点的预测位置与真实位置之间的平均误差。通常用于评估三维重建的精度。PMVE(Pre-matchedVertexError):这个指标是在
- YOLOv8目标检测算法详解
培根芝士
AIYOLO目标检测
YOLOv8是Ultralytics公司最新推出的Yolo系列目标检测算法,建立在Yolo系列历史版本的基础上,并引入了新的功能和改进点,以进一步提升性能和灵活性。它是实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择之一。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法,其核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一次前向传播过程即可完成目标的位置和类别预测。它继承了YOLO系列算法的优点,如速
- Python 的 ultralytics 库详解
白.夜
人工智能
ultralytics是一个专注于计算机视觉任务的Python库,尤其以YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型为核心,提供了简单易用的接口,支持目标检测、实例分割、姿态估计等任务。本文将详细介绍ultralytics库的功能、安装方法、核心模块以及使用示例。1.ultralytics库简介ultralytics库由Ultralytics团队开发,旨在为YOLO系列模型提供高效、灵活且易
- 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_
- 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