- 论文鉴赏:孙等人采用基于MR(Manifoldranking,流行排序)的视觉显著性目标检测方法对绿色苹果图像进行处理并生成显著图,然后通过形态学处理和边缘检测等操作实现了果实的识别。
神笔馬良
mr计算机视觉人工智能
问题描述:孙等人采用基于MR(Manifoldranking,流行排序)的视觉显著性目标检测方法对绿色苹果图像进行处理并生成显著图,然后通过形态学处理和边缘检测等操作实现了果实的识别。请问这句话中的流行排序是什么,原理是什么,干什么用的。显著图是什么结果,可以用来干什么?问题解答:"流行排序"(ManifoldRanking,简称MR)是一种用于图像处理和计算机视觉中的视觉显著性检测方法。它基于图
- BASNet:Boundary-aware salient object detection
Kun Li
应用算法目标检测计算机视觉
CVPR2019开源论文|BASNet:关注边界的显著性检测本文提出一种基于深度监督学习的前景提取构架BASNet,其在边缘感知上有优异的表现。https://mp.weixin.qq.com/s/fjq4UyDMN9Z9lvNZ7aNLWABASNet:Boundary-AwareSalientObjectDetection论文学习_basnet:boundary-awaresalientobj
- 实现稳定的联合显著性检测和联合目标分割
umbrellazg
算法python
1TitleTowardStableCo-SaliencyDetectionandObjectCo-Segmentation(BoLi;LvTang;SenyunKuang;MofeiSong;ShouhongDing)【IEEETransactionsonImageProcessing2022】2ConclusionThispaperpresentanovelmodelforsimultaneo
- 2024年显著性检测论文及代码汇总(1)
学不动了躺叭
深度学习目标检测计算机视觉
ACMMMDistortion-awareTransformerin360°SalientObjectDetectioncodeAbstacrt:现有的方法无法处理二维等矩投影引起的畸变。本文提出了一个基于Transformer的模型,即DATFormer。首先,引入两个畸变自适应模块。其一是畸变映射模块,预处理全局畸变特征;其二是畸变自适应注意力块,减少多尺度特征的局部畸变。然后,为利用360°
- 静态背景下运动目标检测 matlab_干货 | 视频显著性目标检测(文末附有完整源码)...
weixin_39747049
静态背景下运动目标检测matlab
显著性检测近年来引起了广泛的研究兴趣。这种日益流行的原因在于在各种视觉任务(如图像分割、目标检测、视频摘要和压缩等)中有效地使用了这些模型。显著性模型大致可分为两类:人眼注视预测和显著目标检测。根据输入类型,可进一步分为静态显著性模型和动态显著性模型。背景将CNN应用于视频显著性的第一个问题是缺乏足够大、标记密集的视频训练数据。据我所知,CNN在计算机视觉方面的成功在很大程度上归功于大规模标注图像
- 四元傅里叶显著性图-四元数-Matlab编程
zxchz
四元数四元傅里叶变换Matlab
3.基于四元傅里叶变换的显著性检测(Spatio-temporalSaliencyDetectionUsingPhaseSpectrumofQuaternionFourierTransform)定义t时刻的输入图像F(t)(t=1,2,...,T,T表示输入视频的总帧数),r(t)、g(t)、b(t)分别表示F(t)的红、绿、蓝三通道,则其独立的颜色通道R(红)G(绿)B(蓝)Y(黄)分别定义为:
- 图像分割实战-系列教程11:U2NET显著性检测实战3
机器学习杨卓越
图像分割实战计算机视觉人工智能语义分割图像分割unet
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U2NET显著性检测实战1U2NET显著性检测实战2U2NET显著性检测实战36、上采样操作与REBNCONVdef_upsample_like(src,tar):src=F.upsample(src,size=tar.shape[2:],mode='bilinear')
- 图像分割实战-系列教程10:U2NET显著性检测实战2
机器学习杨卓越
图像分割实战计算机视觉语义分割实例分割人工智能图像分割
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U2NET显著性检测实战1U2NET显著性检测实战2U2NET显著性检测实战35、残差Unet模块classRSU7(nn.Module):#UNet07DRES(nn.Module):def__init__(self,in_ch=3,mid_ch=12,out_ch=3
- 显著性检测算法学习阶段论文总结(1)
SH-ZZB
图像处理算法值得参考的显著性算法
因为本人研究方向是显著性检测,也就看了不少的显著性方面的文献。这篇博客是我对之前所看论文中一些较为经典,具有较大参考价值的论文的一个集中整理,也算是对自己学习过程的一个总结。1.GlobalContrastbasedSalientRegionDetection,Ming-mingCheng(CVPR2011)程明明的这篇基于全局颜色对比的显著性检测的论文我在上篇博客中详细介绍过,文中主要阐述了两种
- python opencv 显著图转热力图并叠加到原始图
Dr. DW
计算机视觉opencvcv深度学习图像识别
pythonopencv显著图转热力图并叠加到原始图图像分割、显著性检测通常会生成二值图或者灰度图像(mask),为了直观展示分割检测效果,通常最直接的方法就是将生成的mask基于一定透明度叠加到原始图像。本文通过pythonopencv来实现显著图转热力图并叠加到原始图,具体操作如下:1.读入分割图片和原始图片importcv2importnumpyasnpgray_img=cv2.imread
- 卷积神经网络(CNN)详解与代码实现
从0到1透视卷积神经网络的原理和应用
cnn深度学习人工智能
1.应用场景卷积神经网络的应用不可谓不广泛,主要有两大类,数据预测和图片处理。数据预测自然不需要多说,图片处理主要包含有图像分类,检测,识别,以及分割方面的应用。图像分类:场景分类,目标分类图像检测:显著性检测,物体检测,语义检测等等图像识别:人脸识别,字符识别,车牌识别,行为识别,步态识别等等图像分割:前景分割,语义分割2.卷积神经网络结构卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全
- 计算机视觉
给点.
计算机视觉人工智能
目录一、图像处理maindenoise二、Harris角点检测三、Hough变换直线检测四、直方图显著性检测五、人脸识别六、kmeansimport函数kmeanstext七、神经网络常用函数:imread----------读取图像imshow---------显示图像rgb2hsv---------RGB转HSVhsv2rgb---------HSV转RGBimhist-----------显
- 2023年显著性检测论文及代码汇总(4)
看到我请叫我去学java吖
计算机视觉人工智能深度学习机器学习
ACMMMPartitionedSaliencyRankingwithDensePyramidTransformerscodeAbstacrt:显著性排序,其重点是评估实例级别的显著性程度。本文提出分区排序范式,该范式将无序的显著性实例分区,然后根据分区之间的相关性对其进行排序。分区排序范式减轻了排序的模糊性,提高了显著性排序模型的性能。除此之外,本文引入密集金字塔Transformer,实现全局
- 2018 VALSE 视觉盛宴-总结笔记
墨三
PixelLevelImageUnderstandingQuestion:1getrideofuserannotationprocess;2learnfromweb.category-agnosticcues:1显著性检测;2边缘检测;3over-segmentation,无语义标签,类似超像素,将图像分成多个区域,区域数目不固定。(关于Deepembeddinglearning《DeepEmbe
- 【CV计算机视觉深度学习】图像分类、多目标追踪、目标检测、旋转框检测、显著性检测、姿态估计、图像超分辨等等!精度评估指标解读大全(包括含义、计算、源码等,超详细~)
weixin_46031746
ML计算机视觉深度学习人工智能python目标跟踪目标检测机器学习
文章目录CV模型们的量化评估指标图像分类/ImageClassificationTop-1和Top-5多目标追踪/Multi-trackMOT精度指标的特性MOTAMOTPIDF1MT&ML&IDs举例说明目标追踪OPE:PrecisionPlot&SuccessPlotPrecisionPlotSuccessPlot鲁棒性评估TemporalRobustnessEvaluationSpatial
- 图像显著性目标检测
天马行空工作坊
图像显著性检测图像处理目标检测
一、概述1、定义图像显著性检测(SaliencyDetection,SD),指通过智能算法模拟人的视觉系统特点,预测人类的视觉凝视点和眼动,提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域),可以广泛用于目标识别、图像编辑以及图像检索等领域,是计算机视觉领域关键的图像分析技术。示例如图所示,左图为原图,右图为经过显著性检测算法的结果图2、方法分类显著性目标检测主要可以分为两个阶段,分别是传统尺度空间手工特
- U2NET目标显著性检测,抠图去背景效果倍儿棒
fahaihappy
计算机视觉人工智能深度学习图像识别3d
点击上方“AI搞事情”关注我们❝论文:U^2-Net:GoingDeeperwithNestedU-StructureforSalientObjectDetectionGIT:https://github.com/NathanUA/U-2-Net❞U2Net用于显著目标检测(SalientObjectDetection,SOD),目的是分割出图像中最具吸引力的目标。不同于图像识别,SOD更注重局部
- 论文阅读——Pyramid Grafting Network for One-Stage High Resolution Saliency Detection
醋酸洋红就是我
论文阅读
目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构CMGM模块解答为什么要用这两个编码器进行编码另一个写的好的参考基本信息期刊CVPR年份2022论文地址https://arxiv.org/pdf/2204.05041.pdf代码地址https://github.com/iCVTEAM/PGNet标题金字塔嫁接网络的一级高分辨率显著性检测目前存在的问题cosod用于低分辨率图片下表现良好,高分辨率下(10
- 2023年显著性检测论文及代码汇总
看到我请叫我去学java吖
计算机视觉人工智能深度学习
AAAILeNo:AdversarialRobustSalientObjectDetectionNetworkswithLearnableNoiseAbstacrt:目前很少有SOD模型对人类视觉注意力难以察觉的对抗性攻击具有鲁棒性。先前的鲁棒显著性ROSA对预分割的超像素进行重组,通过密集连接的条件随机场CRF对粗糙的显著性图进行细化。与先前工作中依赖预处理和后处理的ROSA不同,本文提出一种轻
- 2023年显著性检测论文及代码汇总(2)
看到我请叫我去学java吖
目标检测计算机视觉机器学习
ACMMMRecurrentMulti-scaleTransformerforHigh-ResolutionSalientObjectDetectioncodeAbstacrt:现有的HRSOD方法没有足够大规模的数据集用于训练和评估,且会产生不完整的目标区域和不规则的目标边界。本文提出了一个新的HRS10K数据集,包含10500个2K-8K分辨率的高质量标注图像。同时,本文提出一个新的循环多尺度
- 2023年显著性检测论文及代码汇总(3)
看到我请叫我去学java吖
计算机视觉人工智能机器学习
ACMMMPoint-awareInteractionandCNN-inducedRefinementNetworkforRGB-DSalientObjectDetectioncodeAbstacrt:近年来,CNN在特征提取和跨模态交互中得到了充分的利用,但在自模态和跨模态的全局远程依赖关系建模方面仍存在不足。因此,本文引入了CNN辅助的Transformer架构,并提出了点感知交互和CNN诱导
- 使用显著性检测的可见光和红外图像的两尺度图像融合(Matlab代码实现)
长安程序猿
matlab计算机视觉人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及文献1概述文献:军事、导航和隐藏武器探测需要不同的成像模式,如可见光和红外光,以监测目标场景。这些方式提供了补充信息。为了更好地感知态势,必须将这些图像的补充信息集成到单个图像中。图像融合是将互补的源信息集成到合成图像中的
- 显著性检测数据集—学习笔记
studyeboy
显著性检测数据集
文章目录DUT-OMRONDUTSHKU-ISECSSD/CSSDSODPASCAL-S参考资料DUT-OMRON数据集包含5168张图像,最大边长为400像素,数据集中具有一个或多个显著对象和相对复杂的背景,具有眼睛固定、边界框和像素方面的大规模真实标注的数据集。论文:C.Yang,L.Zhang,H.Lu,X.Ruan,andM.-H.Yang,"Saliencydetectionviagra
- 第六章:Learning to Detect Salient Objects with Image-level Supervision——学习使用图像级监督来检测显著对象
Joney Feng
学习深度学习机器学习人工智能原型模式transformer
0.摘要深度神经网络(DNN)显著改进了显著目标检测的最新技术。然而,训练DNN需要昂贵的像素级注释。在本文中,我们利用图像级标签提供的重要线索来开发一种仅使用图像级标签进行显著性检测的弱监督学习方法。为了应对这一具有挑战性的任务,我们引入了前景推理网络(FIN)。在我们的训练方法的第一阶段,FIN与全卷积网络(FCN)一起进行图像级标签预测的联合训练。我们提出了全局平滑池化层,使得FCN能够为相
- Transformer网络学习记录——基于空间约束自注意力和Transformer的RGB-D显著性检测方法研究
fenghx258
深度学习transformer学习
基于图半监督学习和图卷积的目标分割与跟踪算法研究(wanfangdata.com.cn)只能说看不懂,记录是为了有耐心慢消化原文:网络整体为通用的编码器-解码器架构,总体上由骨干编码器、交互编码器、RGB解码器、深度解码器组成。具体来说,采用ResNet50作为骨干网络。给定一对RGB模态和Depth模态的输入图像,分别得到不同尺度的特征。为了减少参数和提高网络的性能,采用1×1卷积对降维到64。
- 显著性检测saliency detection代码实现
FrenchOldDriver
图像处理深度学习算法pythonnumpy深度学习
数学原理不具体展开直接上代码importcv2importmatplotlib.pyplotaspltsaliency=cv2.saliency.StaticSaliencyFineGrained_create()(_,sm)=saliency.computeSaliency(img)plt.imshow(sm,cmap=plt.cm.hot)就可以实现如下效果的变换也可以利用预训练模型生成mod
- 图像分割(上)
姜茶无糖
显著性检测显著性物体分割:最能引起人的视觉注意的物体区域注视点预测:通过对眼动的预测和探究探索人类视觉注意机制俩种策略的视觉注意机制:自底而上基于数据驱动的注意机制:从数据出发,与周边有较强对比度或差异,颜色,亮度,边缘等特征自上而下基于任务驱动的目标注意机制:从认知因素出发,如知识,语气,兴趣等DNN模型:由VGG网络修改而成DNN模型物体分割前景背景分割前景一般包含物体,需要交互提供初始标记G
- 【视频显著性检测】Video Salient Object Detection via Fully Convolutional Networks【论文笔记】
千草幽幽
SVideoSaliency
论文链接这篇论文非常有意思,不仅仅在于显著性,而在于数据集的生成。本文主要内容:一、提出使用神经网络做动态视觉显著性检测二、提出一种人工合成视频数据的方法。★★★★★三、在数据集上state-of-the-art,且速度更快。网络结构网络结构如图,输入单张图片经过全卷积网络输出得到静态显著性检测图,然后与下一帧的帧对结合,输入动态的全卷积网络得到最终的显著性检测图。网络结构非常清晰。视频数据的合成
- 显著性检测之Semi-Supervised Video Salient Object Detection Using Pseudo-Labels
有为少年
深度学习#显著性检测#半监督深度学习显著性检测半监督伪标签
Semi-SupervisedVideoSalientObjectDetectionUsingPseudo-Labels文章目录Semi-SupervisedVideoSalientObjectDetectionUsingPseudo-Labels主要工作主要结构Flow-GuidedPseudo-LabelGenerationModel(FGPLG)Videosalientobjectdetec
- 视频显著性检测(Video Salient Object Detection)部分论文汇总
xiongxyowo
划水
本文不保证时效性覆盖性CVPR[link][code][SLT-Net][22]ImplicitMotionHandlingforVideoCamouflagedObjectDetection[link][code][DAVSOD][19]ShiftingMoreAttentiontoVideoSalientObjectDetection[link][code][FGRNE][18]FlowGui
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu