- 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
- 第三讲 隐语架构
huang8666
人工智能
第三讲隐语架构产品层白屏黑屏两大模块通过可视化产品,降低终端用户的体验和演示成本通过模块化API降低技术集成商的研发成本隐语产品SecretPad:轻量化安装快速验证POC可定制集成SecretNote:Notebook形式交互式建模多节点一站式管理和交互运行状态跟踪算法层PSI/PIR、DataAnalysis、FederatedLearningPSI(PrivateSetIntesection
- 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
- 路径跟踪算法Stanley 实现 c++
Big David
决策规划控制c++自动驾驶算法matplotlibStanley
参考博客:【自动驾驶】Stanley(前轮反馈)实现轨迹跟踪|python实现|c++实现Stanley前轮反馈控制(Frontwheelfeedback),又称Stanley控制。核心思想:基于前轮中心的路径跟踪偏差量对方向盘转向控制量进行计算(PurePursuit是基于后轮中心)。前轮转角控制量:δ=θφ+θy\large\delta=\theta_{\varphi}+\theta_{y}δ
- 多目标检测与跟踪技术详解
小厂程序猿
目标检测人工智能计算机视觉
导言在计算机视觉领域,多目标检测与跟踪(Multi-ObjectTracking,MOT)是一个至关重要的研究方向。它涉及到在视频序列中同时跟踪多个目标,如行人、车辆等。本文将深入探讨多目标检测与跟踪的核心算法和相关挑战。1.基于检测的跟踪算法这类算法首先进行目标检测,然后根据检测到的目标位置进行跟踪。代表性的方法包括JDE(JointDetectionandEmbedding)和SORT(Sim
- 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
pythonjava
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
- Autonomous_Exploration_Development_Environment的PathFollower学习笔记
qq_35971623
学习笔记机器人
1.PathFollow算法简介:PathFollow算法是路径跟踪算法,是在得到由localplanner算法发布的无碰撞路径话题”/path”中的路径数据start_path(相对于车体坐标系的一系列路径点(101个点)),根据车体与目标之间的角度和距离,控制车辆的速度和角速度,使车辆精准按照路径到达目标点。通过输入rqt_graph可看到各话题间的关系,Pathfollow算法接收1.来自l
- 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
- stanley 轨迹跟踪算法
”悟道“
控制人工智能
一:简单了解简介:Stanley是一种轨迹跟踪算法;Stanleycontrollow:ComputerControlcmd函数,根据Stanley算法的公式进行代码的编写,所以需要调用接下来的误差计算函数,然后整个前轮转角控制命令分为两部分,分别是由航向误差和由横向误差引起的转角。需要注意的是:1.计算反正切函数值时,建议使用atan2函数,其返回值为点和原点连线与x轴正方向的夹角,值域对应为-
- 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
- 深度视觉目标跟踪进展综述-论文笔记
pzb19841116
计算机视觉目标跟踪人工智能计算机视觉
中科大学报上的一篇综述,总结得很详细,整理了相关笔记。1引言目标跟踪旨在基于初始帧中指定的感兴趣目标(一般用矩形框表示),在后续帧中对该目标进行持续的定位。基于深度学习的跟踪算法,采用的框架包括相关滤波器、分类式网络、双路网络等。处理跟踪任务的角度,分为基于匹配思路的双路网络和基于二分类的辨别式跟踪器。最初的深度跟踪算法聚焦于相关滤波器,通过深度学习的特征+相关滤波器实现。基于双路网络跟踪算法那,
- 【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
- [C#]winform部署官方yolov8-rtdetr目标检测的onnx模型
FL1623863129
C#YOLO目标检测人工智能
【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】RTDETR,全称“Real-TimeDetectionwithTransformerforObjectTrackingandDetection”,是一种基于Transformer结构的实时目标检测和跟踪算法。它在目标检测和跟踪领域中具有广泛的应用,尤其是在需要实时处理和高准确率的场景中
- 竞赛保研 多目标跟踪算法 实时检测 - opencv 深度学习 机器视觉
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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
- MOOSE相关滤波跟踪算法(个人学习笔记)
CHEN7_98
算法学习笔记
MOOSE论文标题“VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters”原文地址用滤波器对目标外观进行建模,并通过卷积操作来执行跟踪。参考阅读:目标跟踪经典算法——MOSSE(MinimumOutputSumSquareError)目标跟踪整理(1)之MOSSE相关滤波跟踪原理基于以初始帧中给定的boundingbox来选择目标,并基于示例图像上
- 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(
- weak_ptr如何能做到解决循环引用又能传递参数呢?
qq_42987967
编程语言学习笔记C#开发语言C#c++垃圾回收
引子:今天在看CLRviaC#的时候看到C#的垃圾回收算法--引用跟踪算法的时候想到以下几个问题。一、引用计数法存在的问题一般引用计数法存在的问题就是不好处理循环引用的问题,但是C++不是有weak_ptr吗?这个引用跟踪的垃圾回收算法看起来还蛮复杂的,跟引用计数法比起来性能消耗估计得大的更多。难不成是引用计数法还有解决不了的问题?于是便用C++的智能指针想出了一种场景:就是既有循环又得传递参数的
- pursuit 纯轨迹跟踪算法
Vieta_Qiu人工智障
https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/80555174
- 目标跟踪算法个人理解-SeqTrack篇
update-forever
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
AAI机器之心
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
- 基于深度学习的视觉目标跟踪进展综述
pzb19841116
人工智能计算机视觉论文解读目标跟踪人工智能计算机视觉
1引言目标跟踪旨在基于初始帧中指定的感兴趣目标(一般用矩形框表示),在后续帧中对该目标进行持续的定位。基于深度学习的跟踪算法,采用的框架包括相关滤波器、分类式网络、双路网络等。处理跟踪任务的角度,分为基于匹配思路的双路网络和基于二分类的辨别式跟踪器。最初的深度跟踪算法聚焦于相关滤波器,通过深度学习的特征+相关滤波器实现。基于双路网络跟踪算法那,将跟踪视为模板匹配,抗干扰能力较差。近期基于Trans
- 大创项目推荐 深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv
laafeer
python
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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:
- YOLOv8+DeepSORT多目标车辆跟踪(车辆检测+跟踪+车辆计数)(内附免费资源+部署讲解)
-嘟囔着拯救世界-
YOLOv8YOLOpython人工智能yolov8深度学习pytorch
目录一、前言二、开发环境(前提条件)三、环境搭建教程3.1、创建虚拟环境3.2、选择虚拟环境并安装所需要的包3.3、运行代码步骤3.3.1、克隆git储存库3.3.2、转到克隆库的文件夹下3.3.3、安装依赖项3.3.4、转到检测目录下3.3.5、用于yolov8物体检测+跟踪+车辆计数四、效果图一、前言欢迎阅读本篇博客!今天我们深入探索YOLOv8+deepsort视觉跟踪算法。结合YOLOv8
- 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.
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多