- torchvision官方Mask RCNN 转ONNX
qizhen816
Torch==1.4Torchvision==0.5.0版本的官方MaskRCNN已经可以转ONNX了,https://github.com/pytorch/vision/blob/7b60f4db9707d7afdbb87fd4e8ef6906ca014720/test/test_onnx.py#L31在onnxruntime上有些操作还不支持,速度不是特别快。importonnximportt
- 图像分割实战-系列教程18:MaskRCNN项目介绍与配置
机器学习杨卓越
图像分割实战深度学习pytorch计算机视觉图像分割MaskRCNN
图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传MaskR-CNNforObjectDetectionandSegmentationMaskRCNN是一个通用的物体检测框架,不仅仅有检测,还有分类,是一个在计算机视觉中非常重要、非常有意义、非常有趣的一个项目或者论文。即便相同的都是车,也用了不同颜色来区分,因为这里做了
- 目标检测系列——Faster R-CNN原理详解
AI小白龙*
目标检测r语言cnn机器学习人工智能计算机视觉jupyter
目标检测系列——FasterR-CNN原理详解写在前面前文我已经介绍过R-CNN、FastR-CNN的原理,具体内容可以点击下面链接阅读。【注:阅读此篇之前建议对R-CNN和FastR-CNN有一定的了解】FasterR-CNN算是这个目标检测系列的最后一篇了,在速度和准确率上也相对达到了比较好的效果,所以还是非常重要的。后面可能会更新语义分割MaskRCNN,当然这都是后话啦。现在就和我一起来学
- 深度学习-标注文件处理(txt批量转换为json文件)
交换喜悲
深度学习基础知识深度学习YOLOjson图像处理人工智能计算机视觉目标检测
接上篇,根据脚本可将coco128的128张图片,按照比例划分成训练集、测试集、验证集,同时生成相应的标注的labels文件夹,最近再看实例分离比较火的maskrcnn模型,准备进行调试但由于实验室算力不足,网上自己租的2080ti马,传整个coco2017实在是太慢了,检索了一下没有开源的部分coco2017数据集,于是我想到将coco128的数据转化成json文件,便于新手进行debug,节约
- 实例分割模型Mask2Former解析
交换喜悲
mdetection系列目标检测人工智能深度学习transformer计算机视觉
Masked2Former是在maskrcnn基础上改进的一个实例分割模型,参考了一些经典模型的思想,如DETR,实验表明效果很好。论文:《Masked-attentionMaskTransformerforUniversalImageSegmentation》https://arxiv.org/abs/2112.01527代码地址:https://github.com/facebookresea
- 如何标注mask用于图像分割模型训练(VIA标注semantic segmentation数据集的mask)
dvlee1024
近几年深度学习发展非常迅猛,深度学习用于图像识别、分割等方面效果非常好,像maskrcnn这类网络已经可以做到对象分割了(instancesegmentation)。再不跟进就落伍了!!下图直观的区分了这四种不同处理任务的效果。Instancesegmentation的任务不单把cube这个物体找到了,还要分割出不同cube对象。在这里插入图片描述网上看别人的研究成果都觉得效果很好,实践起来到底怎
- labelme 标注的数据集转化为Mask-Rcnn适用的数据集
小龙Guo
python开发语言数据集
labelme标注的数据集转化为Mask-Rcnn适用的数据集食用步骤1.labelme标注数据时,将生成的json文件和原图保存在一起2.只需提供labelme生成的数据的文件夹,和maskrcnn的数据集文件夹,运行代码就会自动进行处理3.代码会在提供的maskrcnn数据集文件夹下生成’cv2_mask’,‘json’,‘label’,‘pic’,‘yaml’,'pic_and_mask’这
- 图像分割实战-系列教程2:Unet系列算法(Unet、Unet++、Unet+++、网络架构、损失计算方法)
机器学习杨卓越
图像分割实战计算机视觉
图像分割实战-系列教程总目录语义分割与实例分割概述Unet系列算法1、Unet网络1.1概述整体结构:概述就是编码解码过程简单但是很实用,应用广起初是做医学方向,现在也是虽然用的不是很多,在16年特别火,在医学领域、小目标领域做分割,其实到现在为止也还在用,因为在深度学习中网络越简单越好,这篇内容也会介绍Unet++版和Unet最新版相比于yolo、maskrcnn、fastrcnn这些,Unet
- 目标检测-Two Stage-Mask RCNN
学海一叶
目标检测目标检测目标跟踪人工智能计算机视觉算法
文章目录前言一、MaskRCNN的网络结构和流程二、MaskRCNN的创新点总结前言前文目标检测-TwoStage-FasterRCNN提到了FasterRCNN主要缺点是:ROIPooling有两次量化操作,会引入误差影响精度MaskRCNN针对这一缺点做了改进,此外MaskRCNN还添加了全卷积网络的分支,拓展了网络的应用范围,使其可用于多种视觉任务:包括目标分类、目标检测、语义分割、实例分割
- 目标检测-One Stage-YOLOv1
学海一叶
目标检测目标检测YOLO人工智能计算机视觉算法
文章目录前言一、YOLOv1的网络结构和流程二、YOLOv1的损失函数三、YOLOv1的创新点总结前言前文目标检测-TwoStage-MaskRCNN提到了TwoStage算法的局限性:速度上并不能满足实时的要求因此出现了新的OneStage算法簇,YOLOv1是目标检测中OneStage方法的开山之作,不同于TwoStage需要先通过RPN网络得到候选区域的方法,YOLOv1将检测建模为一个回归
- 移动端unet人像分割模型--1
xiexiecn
移动端神经网络深度学习mxnetncnnunet
个人对移动端神经网络开发一直饶有兴致。去年腾讯开源了NCNN框架之后,一直都在关注。近期成功利用别人训练好的mtcnn和mobilefacenet模型制作了一个ios版本人脸识别swift版本demo。希望maskrcnn移植到ncnn,在手机端实现一些有趣的应用。因为unet模型比较简单,干脆就从这个入手。基本的网络基于keras版本:https://github.com/TianzhongSo
- IDA-3D技术细节分析
MezereonXP
图像处理深度学习机器学习深度学习算法cuda人工智能python
IDA-3D技术细节分析这里主要针对其实例视差深度估计,InstanceDisparityDepthEstimation进行分析如上图所示,其流程为:输入左右眼的图片分别通过StereoRCNN的StereoRPN得到一堆Anchors,分为两支:利用MaskRCNN的ROIAlign,之后过网络进行多个变量的回归,包括(2Dbox,偏转角度,长宽高,2D的x和y坐标)通过IDA模块,即实例深度注
- mmdetection训练自己的maskrcnn记录
7zuper
笔记深度学习计算机视觉人工智能
1.训练语句pythontools/train.pyconfig2.训练后的模型在work_dir中,我选取了其中一个epoch.pth文件,这个pth和一般的pth文件不同,他需要用torch.load导入,3.模型导入后以dict形式访问一些变量,model=torch.load('**/epoch_6.pth')后,model中有以下keys:dict_keys(['meta','state
- MASK-RCNN 三种基础结构
樨潮
目标检测
MaskXRCnn俨然成为一个现阶段最成功的图像检测分割网络,关于MaskXRCnn的介绍,需要从MaskRCNN看起。当然一个煽情的介绍可见:何恺明团队推出Mask^XR-CNN,将实例分割扩展到3000类。MaskRCnn取得的精细结果有三个主要技术构架:DeepMask、SharpMask、MultiPathNet。MaskRCNN与普通FNN的典型不同之处,重要两点为添加了SharpMas
- Faster-RCNN and Mask-RCNN框架解析
nice-wyh
pytorch目标检测深度学习机器学习
由于本人记忆力实在太差,每次学完一个框架没过多久就会忘,而且码文能力不行,人又懒,所以看到了其他人写的不错的两篇框架解析的博文,先来记录一下,就当是我写的喽Faster-rcnn详解_fasterr-cnn-CSDN博客MaskR-CNN详解_maskrcnn-CSDN博客
- 文本图像数据集合、打标工具
Mr_不想起床
NLP深度学习
集大家之所长汇集于此,希望对有需要的你能有所帮助。一、打标签工具(1)labelimg/labelme这两款工具简便易行,前者主要用于对目标进行大致的标定,用于常见的框选标定,后者主要用于较为细致的轮廓标定,多用于maskrcnn等。安装也是很方便的,直接在终端下用pipinstalllabelimg即可(至于labelme,需要先安装pyqt,所以先pipinstallpython-qt5,然后
- 基于深度学习的番茄识别与实例分割
宋罗世家技术屋
智能化软件系统建设方案专栏深度学习人工智能机器学习
摘要目前番茄采摘主要依靠人工,实现番茄产业机械化和智能化刻不容缓,而番茄检测是最基础也最重要的一步。针对该问题,提出一种基于改进MaskRCNN的番茄检测算法。该算法选择ResNet50和FPN作为主干网络,提出一种新型RoI提取器,并在算法模型中使用空洞卷积(Atrous)。通过Labelme自制番茄数据集,将改进算法在自制数据集上进行训练和测试。结果表明,与FasterRCNN和MaskRCN
- labelme maskrcnn 批量_用自己的数据集训练Mask-RCNN实现过程中的坑
出迷佬
labelmemaskrcnn批量
原标题:用自己的数据集训练Mask-RCNN实现过程中的坑图片源自:unsplash作者蹦跶的小羊羔如需转载,请联系原作者授权。本文仅仅是自己实现过程的笔记记录,仅仅用来交流的。在网上大量搜集资料后,实现Mask-RCNN,但是过程中还是出现了很多很多的问题,所以将过程记录如下,方便日后学习。一、实验前准备1.COCO数据集COCO的全称是CommonObjectsinCOntext,是微软团队提
- MaskRCNN踩坑记---环境搭建--Using TensorFlow backend
start_continue
图像处理tensorflowpython人工智能
使用jupyternotebook跑MaskRCNN时报错C:\Users\fff\AppData\Local\conda\conda\envs\MaskRCNN\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:493:FutureWarning:Passing(type,1)or'1type'asasynonymoftypeisde
- mmdetection 使用maskrcnn训练自己的coco数据集实现目标检测【过程记录】更新中
ZZZZ_Y_
目标检测人工智能计算机视觉
搭建环境搭建mmdetection环境:http://t.csdnimg.cn/LClEa数据集将数据集放在detection-master/data/coco下配置文件config设置看到网上有很多方法是直接修改的官方的模型院配置文件,但是我不太想修改原文件,一是麻烦,得改很多文件,二是担心越改越乱容易出问题,于是选择配置自己的config文件,训练时直接调用自己的config文件,不修改官方提
- mmdetection 中 Mask Rcnn检测结果可视化(DICE计算、PR曲线绘制等)
PandAiTech_Seven
mmlab学习系列人工智能深度学习计算机视觉
mmdetection中的MaskRcnn是一个很不错的检测网络,既可以实现目标检测,也可以实现语义分割。官方也有很详细的doc指导,但是对新手来说并不友好,刚好之前笔者写的mmlab系列里面关于可视化都还没有一个详细的文档,也在此一并介绍。具体怎么制作自己的数据集和训练自己的模型教程如下:mmdetect2d训练自己的数据集(一)——labelme数据处理mmdetect2d训练自己的数据集(二
- MaskRcnn训练自己的数据集
猿代码_xiao
人工智能python开发语言
(二)﹔标注数据1.使用labelme得到json,标注文件2.使用命令labelme_json_to_dataset1.json得到json文件夹3.也可以用批处理脚本得到所有json文件夹4.得到4个文件夹标注信息涉及的一些安装脚本:pipinstalllabelmepipinstallpyqt5pipinstallpillowlabelme_json_to_dataset1.json@ech
- 利用标签生成maskrcnn训练所用的JSON文件(image_label to Json)
SatVision炼金士
目标检测json人工智能
文章目录前言二、代码结构总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:maskrcnn首次将目标检测与语义分割任务结合起来,我们将目标检测划分为定位任务;将语义分割划分为逐像素的定位与分类任务;本文介绍了如何将像素级的图像标注转换为JSON标注文件并套用maskrcnn网络进行训练.在创建文件过程中要注意annotationid与imageid,每张影像中都会对应一个图像标注,但每个图像标注中会
- mask-R-CNN
Tian-Feng
深度学习YOLOr语言cnn开发语言
前言代码论文#Mask-rcnn算法在torchvision中有直接实现,可以直接引用使用在自己的工作中。importtorchvisionmodel=torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(weights=MaskRCNN_ResNet50_FPN_Weights.DEFAULT)MaskR-CNN(MaskRegion-basedC
- 利用maskrcnn来实现目标检测与追踪
Helloorld_1
目标检测人工智能计算机视觉
首先下载源代码仓库,链接地址如下:maskrcnn能够实现的效果如图所示:该存储库包括:基于FPN和ResNet101构建的MaskR-CNN的源代码。MSCOCO的训练代码MSCOCO的预训练砝码Jupyter笔记本,用于可视化每一步的检测管道用于多GPU训练的并行模型类对MSCOCO指标(AP)的评估在自己的数据集上进行训练的示例下载代码仓库,进行解压后的目录如下:可以使用下面:pipinst
- device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/THCReduceAll.cuh:327
ChrisPaul333
pytorch深度学习机器学习计算机视觉
关于device-sideasserttriggeredat/pytorch/aten/src/THC/THCReduceAll.cuh:327主要是因为交叉熵损失函数的labels出现了越界,labels的值只能为[0,n_class-1]。之前更改了Maskrcnn的数据集后类的个数应该为50个,但是数据处理的时候直接设置到了50所以一直报错!将label的tensor-1就完美解决了!如下代
- maskrcnn训练自己的数据集
L_YXDE
目标检测深度学习计算机视觉python
一、搭建环境代码地址:https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark1、创建环境我选择的是pthon=3.8,当低于3.8时,opencv将不满足安装条件condacreate-namemaskrcnnpython=3.82、激活环境condaactivatemaskrcnn3、thisinstallstherightpipanddep
- 基于MASK RCNN算法实现瑕疵图像识别(准备数据)
李京_2934
下面要谈谈这个版本的MaskRCNN使用的MSCOCO数据集了,这也是我遇到最多坑的地方。希望后来的朋友能绕过去。MSCOCO数据集是微软搞的一个号称拥有最多图片数量的数据集,http://cocodataset.org/#home官方网址访问是比较困难的,需要翻一下。这个数据集的标注组织形式是训练集用train文件夹存放,验证集用val文件夹存放,而图像标注是一个图像集内只有一个json文件内存
- maskrcnn_benchmark 代码详解之 modeling/roi_heads/box_heads/loss.py
leijieZhang
maskrcnnbenchmarkloss.py对应gt筛选边框代码详解
前言:本文详解的是在maskrcnn_benchmark代码中,RoI层中的边框预测模块的损失函数计算代码。在本文详解的loss.py覆盖了预测边框筛选函数,通过该函数可以排除出原预测边框中不符合标准的边框,重新选择背景边框和目标边框,并使用这个边框构成的新预测边框来计算loss值。其代码详解为:#Copyright(c)Facebook,Inc.anditsaffiliates.AllRight
- maskrcnn_benchmark 代码详解之 modeling/rpn/loss.py
leijieZhang
maskrcnnbenchmarkloss.pyobjectivenessboxregression损失函数计算
前言:在maskrcnn_benchmark的RPN层,选取预测边框(proposal)的过程和计算边框目标得分(objectiveness)以及边框回归(boxregression)的损失值的过程不是同步的,过程也有偏差。选取边框(proposal)是从多个特征层分别选取若干个目标得分高的边框,然后再从这些边框里选出若干预测边框(proposal)或者单个特征层(非FPN)提取目标得分(obje
- xml解析
小猪猪08
xml
1、DOM解析的步奏
准备工作:
1.创建DocumentBuilderFactory的对象
2.创建DocumentBuilder对象
3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件
4.通过Document的getElem
- 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧
brotherlamp
linuxlinux视频linux教程linux自学linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷,比如说它们是应用到表上面的,但有的时候你可能希望指定一条约束,而它只在特定条件下才生效。
使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点,至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式:
CREATE TABLE books (
id &
- Quartz——CronTrigger触发器
eksliang
quartzCronTrigger
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述
CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案,调度规则基于 Cron 表达式,CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔(比如每月第一个周一执行),而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1)Cron表达式规则表
Quartz
- Informatica基础
18289753290
InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
1.
1)PowerCenter Designer:设计开发环境,定义源及目标数据结构;设计转换规则,生成ETL映射。
2)Workflow Manager:合理地实现复杂的ETL工作流,基于时间,事件的作业调度
3)Workflow Monitor:监控Workflow和Session运行情况,生成日志和报告
4)Repository Manager:
- linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例
酷的飞上天空
scrapy
对于一些未提供service管理的程序 每次启动和关闭都要加上全部路径,想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件
下面以scrapy启动server为例,文件名为run.sh:
#端口号,根据此端口号确定PID
PORT=6800
#启动命令所在目录
HOME='/home/jmscra/scrapy/'
#查询出监听了PORT端口
- 人--自私与无私
永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?
从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
- Ubuntu安装NS-3 环境脚本
随便小屋
ubuntu
将附件下载下来之后解压,将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下(其实放在哪里都可以,就是为了和我下面的命令相统一)。输入命令:
sudo ./ns3environment.sh >>result
这样系统就自动安装ns3的环境,运行的结果在result文件中,如果提示
com
- 创业的简单感受
aijuans
创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习,2012年4月26日,我离开a公司,开始自己的创业之旅。
今天是2012年5月30日,我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。
当初离开边锋时,我就对自己说:“自己选择的路,就是跪着也要把他走完”,我也做好了心理准备,准备迎接一次次的困难。我这次走出来,不管成败
- 如何经营自己的独立人脉
aoyouzi
如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉,而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线,钓大鱼”,先行投入才能产生后续产出。 现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例,需要拉储户,而其本质就是社会人脉,就是社交!很多人都说,人脉我不行,因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行,怎么能建立人脉?我这里说的人脉,是你的独立人脉。 以一个普通的银行柜员
- JSP基础
百合不是茶
jsp注释隐式对象
1,JSP语句的声明
<%! 声明 %> 声明:这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。
表达式 <%= 表达式 %> 这个相当于赋值,可以在页面上显示表达式的结果,
程序代码段/小型指令 <% 程序代码片段 %>
2,JSP的注释
<!-- -->
- web.xml之session-config、mime-mapping
bijian1013
javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
session-config
1.定义:
<session-config>
<session-timeout>20</session-timeout>
</session-config>
2.作用:用于定义整个WEB站点session的有效期限,单位是分钟。
mime-mapping
1.定义:
<mime-m
- 互联网开放平台(1)
Bill_chen
互联网qq新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用,互联网的开放技术欣欣向荣,自己总结如下:
1.淘宝开放平台(TOP)
网址:http://open.taobao.com/
依赖淘宝强大的电子商务数据,将淘宝内部业务数据作为API开放出去,同时将外部ISV的应用引入进来。
目前TOP的三条主线:
TOP访问网站:open.taobao.com
ISV后台:my.open.ta
- 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引
bit1129
mongodb
索引
可以在任意列上建立索引
索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb
使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能
内嵌文档照样可以建立使用索引
测试数据
var p1 = {
"name":"Jack",
"age&q
- JDBC常用API之外的总结
白糖_
jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了,像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦,我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了,在这我介绍一些写框架时常用的API,大家共同学习吧。
ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
- apache VelocityEngine使用记录
bozch
VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎,能够基于模板生成指定的文件代码。
使用方法如下:
VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎
Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
- 编程之美-快速找出故障机器
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
public class TheLostID {
/*编程之美
假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录,假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数,假设每份数据保存两个备份,这样就有两个机器存储了同样的数据。
1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表,是
- 关于Java中redirect与forward的区别
chenbowen00
javaservlet
在Servlet中两种实现:
forward方式:request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response);
redirect方式:response.sendRedirect(“/somePage.jsp”);
forward是服务器内部重定向,程序收到请求后重新定向到另一个程序,客户机并不知
- [信号与系统]人体最关键的两个信号节点
comsci
系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门
如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
- oracle 存储过程执行权限
daizj
oracle存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器,存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了,说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能,其中涉及到判断一张表是否已经建立,没有建立就由存储过程来建立这张表。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc
IS
fla
- 为mysql数据库建立索引
dengkane
mysql性能索引
前些时候,一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引,令我感到十分的惊奇,我想这绝不会是沧海一粟,因为有成千上万的开发者(可能大部分是使用MySQL的)都没有受过有关数据库的正规培训,尽管他们都为客户做过一些开发,但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少,因此我起了写一篇相关文章的念头。 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。
- 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例
dcj3sjt126com
c算法
如果看懂一个程序,分三步
1、流程
2、每个语句的功能
3、试数
如何学习一些小算法的程序
尝试自己去编程解决它,大部分人都自己无法解决
如果解决不了就看答案
关键是把答案看懂,这个是要花很大的精力,也是我们学习的重点
看懂之后尝试自己去修改程序,并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义
照着答案去敲
调试错误
- centos6.3安装php5.4报错
dcj3sjt126com
centos6
报错内容如下:
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed
--> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
- JSONP请求
flyer0126
jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。
It is not possible to make a JSONP POST request.
JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
- Spring Security(03)——核心类简介
234390216
Authentication
核心类简介
目录
1.1 Authentication
1.2 SecurityContextHolder
1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider
1.3.1 &nb
- 在CentOS上部署JAVA服务
java--hhf
javajdkcentosJava服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务,其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行
第一步:卸载旧Linux自带的JDK
①查看本机JDK版本
java -version
结果如下
java version "1.6.0"
- oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date]
ldzyz007
oraclemysqlSQL Server
oracle &n
- 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015
ningandjin
protocolWWDC 2015Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候,我是拒绝的,因为觉得苹果就是在炒冷饭, 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲,看完整个Session之后呢,虽然还是觉得在炒冷饭,但是毕竟还是加了蛋的,有些东西还是值得说说的。
通常谈到面向接口编程,其主要作用是把系统设计和具体实现分离开,让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下,改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
- 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS
rensanning
keepalived
(一)Keepalived
(1)安装
# cd /usr/local/src
# wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz
# tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz
# cd keepalived-1.2.15
# ./configure
# make &a
- ORACLE数据库SCN和时间的互相转换
tomcat_oracle
oraclesql
SCN(System Change Number 简称 SCN)是当Oracle数据库更新后,由DBMS自动维护去累积递增的一个数字,可以理解成ORACLE数据库的时间戳,从ORACLE 10G开始,提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换;
用途:在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时,进行SCN和时间的转换就变的非常必要了;
操作方法: 1、通过dbms_f
- Spring MVC 方法注解拦截器
xp9802
spring mvc
应用场景,在方法级别对本次调用进行鉴权,如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器,获得本次请求的用户,存放到request或者session域。
python中,之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理,进行权限处理
先看一个实例,使用@access_required拦截:
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