- 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
- 【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
ios3d
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
- 基于 pytorch-openpose 实现 “多目标” 人体姿态估计
北桥苏
pytorch人工智能python
前言还记得上次通过MediaPipe估计人体姿态关键点驱动3D角色模型,虽然节省了动作K帧时间,但是网上还有一种似乎更方便的方法。MagicAnimate就是其一,说是只要提供一张人物图片和一段动作视频(舞蹈武术等),就可以完成图片人物转视频。于是我就去官网体验了一下,发现动作的视频长度不能超过5秒,当然,如果说要整长视频可以切多段处理再合成解决。主要的还是视频需要那种背景相对较纯的,不然提交表单
- 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用
钟的子期
深度学习lstm分类pytorch
系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part3化为己用在一个人体姿态估计的任务中,需要用深度学习模型来进行序列分类。化为己用,实现成功。文章目录系列文章目录前言一、模型训练1导入库和自用函数2导入数据集3设备部署4
- 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建
钟的子期
深度学习lstm分类pytorch
系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part3化为己用在一个人体姿态估计的任务中,需要用深度学习模型来进行序列分类。时间花费最多的是在数据集的处理上。这一节主要内容就是对数据集的处理。文章目录系列文章目录前言一、任
- OPENPOSE人体姿态估计课程设计
冰雪与岩石
python人脸识别手势识别
心路历程:拿到这个题目一脸懵,完全不知道要做什么,尽管模型不需要自己训练(模型来源),可是完全不知道怎么使用,帮助文档好长,看了好久。最后运行了demo后,也不知道这东西有什么用(应该是这东西我有什么是能做出来的。陷入无限百度…)一、模型下载下载下来的模型文件中有一个demo,在bin文件夹下,命令行下使用python是openpose的示例。(我下载的模型文件夹)此外,里面models文件夹里有
- Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计(人体关键点检测)
weixin_44079197
python开发语言
目录1、人体姿态估计简介2、人体姿态估计数据集3、OpenPose库4、实现原理5、实现神经网络6、实现代码1、人体姿态估计简介人体姿态估计(HumanPostureEstimation),是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来,从而估计人体姿态。人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节,比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等,如下图。通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算,来估计人体当前
- 第十四周周报
Joy_moon
机器学习图像处理
文章目录摘要文献阅读Openpose方法模型的任务具体工作流程模型工作流程PAF(部分亲合场)匈牙利算法数据标签的制作总结摘要上周在那篇综述文章里,分视角和单视角去实现3d人体姿态估计。我就找了一篇多视角实现的人体估计的文章。使用openpose和评估3d无标记运动捕捉,然后我看了一篇使用openpose和评估3d无标记运动捕捉。然后我实在不懂这个openpose的原理,我就又去找了openpos
- 3D人体姿态估计
从懒虫到爬虫
3d目标检测
3D人体姿态估计是指通过算法对输入的图像或视频进行分析,推断出人体的三维姿态信息。该技术可以应用于许多领域,如虚拟现实、运动分析、人机交互等。1.算法原理:3D人体姿态估计利用深度学习模型作为算法的核心,通过网络学习人体姿态的表示和映射关系。该算法有两个阶段,第一阶段是从输入的图像或视频中提取人体的二维姿态信息;第二阶段是通过三维姿态恢复算法将二维姿态信息映射到三维空间中。2.视觉特征提取:3D人
- 3D人体姿态估计(教程+代码)
阿利同学
3d3d姿态估计姿态估计手势识别姿态识别
3D人体姿态估计是指通过计算机视觉和深度学习技术,从图像或视频中推断出人体的三维姿态信息。它是计算机视觉领域的一个重要研究方向,具有广泛的应用潜力,如人机交互、运动分析、虚拟现实、增强现实等。传统的2D人体姿态估计方法主要关注通过二维图像进行姿态推断,即从图像中提取人体关键点位置信息,然后根据这些关键点的空间关系推断出人体的姿态。然而,由于2D图像投影存在深度信息的缺失和模糊,2D姿态估计往往无法
- Human3.6m数据处理(mhformer代码解读)
从月亮走向月亮7
计算机视觉
对于3d人体姿态估计任务中数据集human3.6m的处理写在最前面:这是我自己的理解,说的不一定对。human3.6m有很多格式的数据,包括视频、2dgroundtruth、3dgroundtruth,还分为xyz坐标的表示形式和旋转向量表示形式,这篇只用到2d和3dgroundtruth(坐标表示的)。这篇csdn以cvpr2022的mhformer为例,基本上videopose3d之后数据处理
- YOLOv7+Pose姿态估计+tensort部署加速
从懒虫到爬虫
YOLO
YOLOv7是一种基于深度学习的目标检测算法,它能够在图像中准确识别出不同目标的位置和分类。而姿态估计pose和tensort则是一种用于实现人体姿态估计的算法,可以对人体的关节位置和方向进行精准的检测和跟踪。下面我将分点阐述YOLOv7姿态估计pose+tensort部署加速的相关内容:1.YOLOv7的特点和优势YOLOv7是目前比较流行的目标检测算法之一,它具有以下特点和优势:(1)快速高效
- 2D行人姿态估计和跟踪:*Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking
AIRV_Gao
论文笔记算法计算机视觉深度学习
2D行人姿态估计和跟踪:SimpleBaselinesforHumanPoseEstimationandTracking论文网址:https://arxiv.org/abs/1804.06208论文代码:https://github.com/Microsoft/human-pose-estimation.pytorch论文类型:2018ECCV1.简介本论文介绍了人体姿态估计和跟踪方法。虽然目前在
- 人体姿态估计:BlazePose
AIRV_Gao
论文笔记
BlazePose:On-deviceReal-timeBodyPosetracking解析1.概述2.模型构架和pipeline设计2.1推理流程(Inferencepipeline)2.2Persondetector2.3拓扑结构(Topology)2.4数据集2.5网络结构2.6对齐和遮挡增强3.实验论文连接:https://arxiv.org/pdf/2006.10204.pdf论文代码:
- 视频姿态估计:DeciWatch
AIRV_Gao
论文笔记姿态估计transformer
DeciWatch:ASimpleBaselinefor10×Efficient2Dand3DPoseEstimation解析摘要1.简介2.RelatedWork2.1高效的人体姿态估计2.2MotionCompletion(运动补全)3.Method3.1问题定义和概述3.2获取采样姿势3.3DenoisingtheSampledPoses(去噪采样的姿态)3.4RecoveringtheSa
- 2023 英特尔On技术创新大会直播 |探索视觉AI的无限可能
以山河作礼。
活动文章人工智能
2023英特尔On技术创新大会直播|探索视觉AI的无限可能前言一·未来的AI:释放视觉AI真正潜力二·AI技术突破、视觉Al挑战及前沿研究创新三·全尺度视觉学习全尺度视觉学习示例1.GridConv实现三维人体姿态估计更高准确率2.KW预训练及迁移模型性能3.无数据增强稠密对比知识蒸馏(Af-DCD)4.全扩展视觉AI-OSVAlModelLearnerZoo四·沟建AI技术闭环、释放视觉AI真正
- YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI:全面解决方案,涵盖目标检测、跟踪和人体姿态估计
从懒虫到爬虫
YOLOpyqt目标检测
YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI是一个多功能图形用户界面,旨在充分发挥YOLOv8在目标检测/跟踪和人体姿态估计/跟踪方面的能力,与图像、视频或实时摄像头流进行无缝集成。支持该应用的Python脚本使用ONNX格式的YOLOv8模型,确保各种人工智能(AI)任务的高效和准确执行。全面的AI任务该应用支持一系列AI任务,包括:目标检测:使用YOLOv8模型在图像或
- 人体姿态估计算法
Jiaxxxxxx
计算机视觉算法计算机视觉
人体姿态估计算法1什么是人体姿态估计2基于经典传统和基于深度学习的方法2.1基于经典传统的人体姿态估计算法2.2基于深度学习的人体姿态估计算法OpenPoseAlphaPose(RMPE)3算法应用4Paper人体姿态估计在现实中的应用场景很丰富,如下动作捕捉:三维特效场景人机交互:动作控制、手势控制VR,AR:元宇宙数字人、抖音尬舞机、3D试衣、虚拟主播肢体语言理解:机场、交警警察手势翻译、手语
- YOLOv8界面-目标检测+语义分割+追踪+姿态识别(姿态估计)+界面DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI
阿利同学
YOLO目标检测pyqtyolov8界面姿态估计语义分割实例分割
YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI:全面解决方案,涵盖目标检测、跟踪和人体姿态估计YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI是一个多功能图形用户界面,旨在充分发挥YOLOv8在目标检测/跟踪和人体姿态估计/跟踪方面的能力,与图像、视频或实时摄像头流进行无缝集成。支持该应用的Python脚本使用ONNX格式的YOLOv8模型,确保各种人工智
- 人体姿态估计 - Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression(DEKR)
tang-0203
关键点检测人体姿态估计
B站:https://www.bilibili.com/video/BV1ky4y1s76X?spm_id_from=333.999.0.0人体姿态估计方法分类Top-Downpipeline:图片->检测器->多个行人->forpersonindetectedpersons,单独做关键点检测优点:精度高缺点:计算量大,耗时高Bottom-Uppipeline:图片->关键点回归(heatmap估
- AlphaPose-RKNN-rk3588
呆呆珝
深度学习人工智能
1.AlphaPose背景介绍AlphaPose是一个用于人体姿态估计的开源工具。人体姿态估计在计算机视觉中是一个核心问题,它旨在定位并识别图像或视频中的人体关键点和骨骼结构。在许多应用中,如动作识别、行为分析、虚拟现实和增强现实,人体姿态估计都发挥着重要作用。2.基本思路姿态估计有自顶向下(top-down)和自底向上(bottom-up)的两种策略。其中:自顶向下策略首先检测图像中的人物实例,
- 极智AI | Realtime Multi-Person人体姿态估计之OpenPose
极智视界
极智AIopenpose人体姿态估计姿态识别关键点检测深度学习人工智能
欢迎关注我的公众号[极智视界],获取我的更多经验分享大家好,我是极智视界,本文来介绍一下RealtimeMulti-Person人体姿态估计之OpenPose。邀您加入我的知识星球「极智视界」,星球内有超多好玩的项目实战源码下载,链接:https://t.zsxq.com/0aiNxERDqOpenPose主要是采用一个叫做PAF(PartAffinityFields,翻译过来是叫部件亲和场)来预
- (论文阅读32/100)Flowing convnets for human pose estimation in videos
朽月初二
论文阅读
32.文献阅读笔记简介题目Flowingconvnetsforhumanposeestimationinvideos作者TomasPfister,JamesCharles,andAndrewZisserman,ICCV,2015.原文链接https://arxiv.org/pdf/1506.02897.pdf关键词HumanPoseEstimationinVideos研究问题视频中的人体姿态估计研
- 【CV with Pytorch】第 6 章 :姿态估计
Sonhhxg_柒
使用PyTorch的计算机视觉项目pytorch人工智能python
人体姿势估计(HPE)是一项计算机视觉任务,它通过估计给定帧/视频中的主要关键点(例如眼睛、耳朵、手和腿)来检测人体姿势。图6-1显示了人体姿态估计的一个例子。图6-1HPE示例人体姿势检测有助于跟踪人体部位和关节。在人体中识别的一些关键点是手臂、腿、眼睛、耳朵、鼻子等,它们可以帮助我们跟踪运动。HPE主要广泛应用于机器人、理解人类活动和行为、运动分析等领域。深度学习概念,尤其是CNN架构,专为H
- python3跑通smpl模型_SMPL模型学习
助手的小跟班
python3跑通smpl模型
动画制作相关术语Vertex(顶点):动画模型可以看成多个小三角形(四边形)组成,每个小三角形就可以看成一个顶点。顶点越多,动画模型越精细。骨骼点:人体的一些关节点,类似于人体姿态估计的关键点。每个骨骼点都由一个三元组作为参数去控制(可以查看欧拉角,四元数相关概念)蒙皮:将模型从一个姿态转变为另一个姿态,使用的转换矩阵叫做蒙皮矩阵。骨骼蒙皮(Rig):建立骨骼点和顶点的关联关系。每个骨骼点会关联许
- (论文阅读28/100 人体姿态估计)Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
朽月初二
论文阅读计算机视觉人工智能
28.文献阅读笔记简介题目RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields作者ZheCao,TomasSimon,Shih-EnWei,andYaserSheikh,CVPR,2017.原文链接arxiv.org/pdf/1611.08050.pdf【人体姿态估计2】Real-timeMulti-person2dposeesti
- (论文阅读29/100 人体姿态估计)
朽月初二
论文阅读计算机视觉笔记学习
29.文献阅读笔记简介题目DeepCut:JointSubsetPartitionandLabelingforMultiPersonPoseEstimation作者LeonidPishchulin,EldarInsafutdinov,SiyuTang,BjoernAndres,MykhayloAndriluka,PeterGehler,andBerntSchiele,CVPR,2016.原文链接h
- 深度学习之人体姿态估计在医疗领域的作用
一个编程的菜鸡
论文深度学习人工智能机器学习
深度学习之人体姿态估计在医疗中的应用摘要目前基于深度学习的人体姿态估计的方法在一定的训练集上都取得不错的效果,将人体姿态估计应用于医疗当中有利于目前医疗体系的进步和医疗手段的改进。本文将介绍人体姿态估计技术以及在相关医疗领域的具体应用。关键词:深度学习;人体姿态估计;医疗引言目前在医疗当中,患者的相关影像检查经常需要人工引导病人进行检查人体相关的部位;患者手术后的康复训练没有一定的指导性动作等等。
- 多线程编程之理财
周凡杨
java多线程生产者消费者理财
现实生活中,我们一边工作,一边消费,正常情况下会把多余的钱存起来,比如存到余额宝,还可以多挣点钱,现在就有这个情况:我每月可以发工资20000万元 (暂定每月的1号),每月消费5000(租房+生活费)元(暂定每月的1号),其中租金是大头占90%,交房租的方式可以选择(一月一交,两月一交、三月一交),理财:1万元存余额宝一天可以赚1元钱,
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper会话超时机制
bit1129
zookeeper
首先,会话超时是由Zookeeper服务端通知客户端会话已经超时,客户端不能自行决定会话已经超时,不过客户端可以通过调用Zookeeper.close()主动的发起会话结束请求,如下的代码输出内容
Created /zoo-739160015
CONNECTEDCONNECTED
.............CONNECTEDCONNECTED
CONNECTEDCLOSEDCLOSED
- SecureCRT快捷键
daizj
secureCRT快捷键
ctrl + a : 移动光标到行首ctrl + e :移动光标到行尾crtl + b: 光标前移1个字符crtl + f: 光标后移1个字符crtl + h : 删除光标之前的一个字符ctrl + d :删除光标之后的一个字符crtl + k :删除光标到行尾所有字符crtl + u : 删除光标至行首所有字符crtl + w: 删除光标至行首
- Java 子类与父类这间的转换
周凡杨
java 父类与子类的转换
最近同事调的一个服务报错,查看后是日期之间转换出的问题。代码里是把 java.sql.Date 类型的对象 强制转换为 java.sql.Timestamp 类型的对象。报java.lang.ClassCastException。
代码:
- 可视化swing界面编辑
朱辉辉33
eclipseswing
今天发现了一个WindowBuilder插件,功能好强大,啊哈哈,从此告别手动编辑swing界面代码,直接像VB那样编辑界面,代码会自动生成。
首先在Eclipse中点击help,选择Install New Software,然后在Work with中输入WindowBui
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(文本函数)
老A不折腾
finereportweb报表工具报表软件java报表
文本函数
CHAR
CHAR(number):根据指定数字返回对应的字符。CHAR函数可将计算机其他类型的数字代码转换为字符。
Number:用于指定字符的数字,介于1Number:用于指定字符的数字,介于165535之间(包括1和65535)。
示例:
CHAR(88)等于“X”。
CHAR(45)等于“-”。
CODE
CODE(text):计算文本串中第一个字
- mysql安装出错
林鹤霄
mysql安装
[root@localhost ~]# rpm -ivh MySQL-server-5.5.24-1.linux2.6.x86_64.rpm Preparing... #####################
- linux下编译libuv
aigo
libuv
下载最新版本的libuv源码,解压后执行:
./autogen.sh
这时会提醒找不到automake命令,通过一下命令执行安装(redhat系用yum,Debian系用apt-get):
# yum -y install automake
# yum -y install libtool
如果提示错误:make: *** No targe
- 中国行政区数据及三级联动菜单
alxw4616
近期做项目需要三级联动菜单,上网查了半天竟然没有发现一个能直接用的!
呵呵,都要自己填数据....我了个去这东西麻烦就麻烦的数据上.
哎,自己没办法动手写吧.
现将这些数据共享出了,以方便大家.嗯,代码也可以直接使用
文件说明
lib\area.sql -- 县及县以上行政区划分代码(截止2013年8月31日)来源:国家统计局 发布时间:2014-01-17 15:0
- 哈夫曼加密文件
百合不是茶
哈夫曼压缩哈夫曼加密二叉树
在上一篇介绍过哈夫曼编码的基础知识,下面就直接介绍使用哈夫曼编码怎么来做文件加密或者压缩与解压的软件,对于新手来是有点难度的,主要还是要理清楚步骤;
加密步骤:
1,统计文件中字节出现的次数,作为权值
2,创建节点和哈夫曼树
3,得到每个子节点01串
4,使用哈夫曼编码表示每个字节
- JDK1.5 Cyclicbarrier实例
bijian1013
javathreadjava多线程Cyclicbarrier
CyclicBarrier类
一个同步辅助类,它允许一组线程互相等待,直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程的程序中,这些线程必须不时地互相等待,此时 CyclicBarrier 很有用。因为该 barrier 在释放等待线程后可以重用,所以称它为循环的 barrier。
CyclicBarrier支持一个可选的 Runnable 命令,
- 九项重要的职业规划
bijian1013
工作学习
一. 学习的步伐不停止 古人说,活到老,学到老。终身学习应该是您的座右铭。 世界在不断变化,每个人都在寻找各自的事业途径。 您只有保证了足够的技能储
- 【Java范型四】范型方法
bit1129
java
范型参数不仅仅可以用于类型的声明上,例如
package com.tom.lang.generics;
import java.util.List;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value =
- 【Hadoop十三】HDFS Java API基本操作
bit1129
hadoop
package com.examples.hadoop;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoo
- ua实现split字符串分隔
ronin47
lua split
LUA并不象其它许多"大而全"的语言那样,包括很多功能,比如网络通讯、图形界面等。但是LUA可以很容易地被扩展:由宿主语言(通常是C或 C++)提供这些功能,LUA可以使用它们,就像是本来就内置的功能一样。LUA只包括一个精简的核心和最基本的库。这使得LUA体积小、启动速度快,从 而适合嵌入在别的程序里。因此在lua中并没有其他语言那样多的系统函数。习惯了其他语言的字符串分割函
- java-从先序遍历和中序遍历重建二叉树
bylijinnan
java
public class BuildTreePreOrderInOrder {
/**
* Build Binary Tree from PreOrder and InOrder
* _______7______
/ \
__10__ ___2
/ \ /
4
- openfire开发指南《连接和登陆》
开窍的石头
openfire开发指南smack
第一步
官网下载smack.jar包
下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp#smack
第二步
把smack里边的jar导入你新建的java项目中
开始编写smack连接openfire代码
p
- [移动通讯]手机后盖应该按需要能够随时开启
comsci
移动
看到新的手机,很多由金属材质做的外壳,内存和闪存容量越来越大,CPU速度越来越快,对于这些改进,我们非常高兴,也非常欢迎
但是,对于手机的新设计,有几点我们也要注意
第一:手机的后盖应该能够被用户自行取下来,手机的电池的可更换性应该是必须保留的设计,
- 20款国外知名的php开源cms系统
cuiyadll
cms
内容管理系统,简称CMS,是一种简易的发布和管理新闻的程序。用户可以在后端管理系统中发布,编辑和删除文章,即使您不需要懂得HTML和其他脚本语言,这就是CMS的优点。
在这里我决定介绍20款目前国外市面上最流行的开源的PHP内容管理系统,以便没有PHP知识的读者也可以通过国外内容管理系统建立自己的网站。
1. Wordpress
WordPress的是一个功能强大且易于使用的内容管
- Java生成全局唯一标识符
darrenzhu
javauuiduniqueidentifierid
How to generate a globally unique identifier in Java
http://stackoverflow.com/questions/21536572/generate-unique-id-in-java-to-label-groups-of-related-entries-in-a-log
http://stackoverflow
- php安装模块检测是否已安装过, 使用的SQL语句
dcj3sjt126com
sql
SHOW [FULL] TABLES [FROM db_name] [LIKE 'pattern']
SHOW TABLES列举了给定数据库中的非TEMPORARY表。您也可以使用mysqlshow db_name命令得到此清单。
本命令也列举数据库中的其它视图。支持FULL修改符,这样SHOW FULL TABLES就可以显示第二个输出列。对于一个表,第二列的值为BASE T
- 5天学会一种 web 开发框架
dcj3sjt126com
Web框架framework
web framework层出不穷,特别是ruby/python,各有10+个,php/java也是一大堆 根据我自己的经验写了一个to do list,按照这个清单,一条一条的学习,事半功倍,很快就能掌握 一共25条,即便很磨蹭,2小时也能搞定一条,25*2=50。只需要50小时就能掌握任意一种web框架
各类web框架大同小异:现代web开发框架的6大元素,把握主线,就不会迷路
建议把本文
- Gson使用三(Map集合的处理,一对多处理)
eksliang
jsongsonGson mapGson 集合处理
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175532 一、概述
Map保存的是键值对的形式,Json的格式也是键值对的,所以正常情况下,map跟json之间的转换应当是理所当然的事情。 二、Map参考实例
package com.ickes.json;
import java.lang.refl
- cordova实现“再点击一次退出”效果
gundumw100
android
基本的写法如下:
document.addEventListener("deviceready", onDeviceReady, false);
function onDeviceReady() {
//navigator.splashscreen.hide();
document.addEventListener("b
- openldap configuration leaning note
iwindyforest
configuration
hostname // to display the computer name
hostname <changed name> // to change
go to: /etc/sysconfig/network, add/modify HOSTNAME=NEWNAME to change permenately
dont forget to change /etc/hosts
- Nullability and Objective-C
啸笑天
Objective-C
https://developer.apple.com/swift/blog/?id=25
http://www.cocoachina.com/ios/20150601/11989.html
http://blog.csdn.net/zhangao0086/article/details/44409913
http://blog.sunnyxx
- jsp中实现参数隐藏的两种方法
macroli
JavaScriptjsp
在一个JSP页面有一个链接,//确定是一个链接?点击弹出一个页面,需要传给这个页面一些参数。//正常的方法是设置弹出页面的src="***.do?p1=aaa&p2=bbb&p3=ccc"//确定目标URL是Action来处理?但是这样会在页面上看到传过来的参数,可能会不安全。要求实现src="***.do",参数通过其他方法传!//////
- Bootstrap A标签关闭modal并打开新的链接解决方案
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
Bootstrap里面的js modal控件使用起来很方便,关闭也很简单。只需添加标签 data-dismiss="modal" 即可。
可是偏偏有时候需要a标签既要关闭modal,有要打开新的链接,尝试多种方法未果。只好使用原始js来控制。
<a href="#/group-buy" class="btn bt
- 二维数组在Java和C中的区别
流淚的芥末
javac二维数组数组
Java代码:
public class test03 {
public static void main(String[] args) {
int[][] a = {{1},{2,3},{4,5,6}};
System.out.println(a[0][1]);
}
}
运行结果:
Exception in thread "mai
- systemctl命令用法
wmlJava
linuxsystemctl
对比表,以 apache / httpd 为例 任务 旧指令 新指令 使某服务自动启动 chkconfig --level 3 httpd on systemctl enable httpd.service 使某服务不自动启动 chkconfig --level 3 httpd off systemctl disable httpd.service 检查服务状态 service h