- yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪
cv_2025
YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理opencv
要在YOLOv5中添加测距和测速功能,您需要了解以下两个部分的原理:单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法(如立体匹配)和基于深度学习的方法(如神经网络)。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络(CNN)来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换,代码如下:defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
- PaddleDetection多目标跟踪报错MCMOTEvaluator is not exist, so the MOTA will be -INF
ATM006
目标检测
ppdet.metrics.mcmot_metricsWARNING:gt_filename'{}'ofMCMOTEvaluatorisnotexist,sotheMOTAwillbe-INFPaddleDetection/ppdet/metrics/mcmot_metrics.pyclassMCMOTEvaluator(object):def__init__(self,data_root,seq
- 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
- 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
- 【目标跟踪】提供一种简单跟踪测距方法(c++)
读书猿
目标跟踪c++人工智能
文章目录一、前言二、c++代码2.1、Tracking2.2、KalmanTracking2.3、Hungarian2.4、TrackingInfo三、调用示例四、结果一、前言在许多目标检测应用场景中,完完全全依赖目标检测对下游是很难做出有效判断,如漏检。检测后都会加入跟踪进行一些判断或者说补偿。而在智能驾驶中,还需要目标位置信息,所以还需要测距。往期博客介绍了许多处理复杂问题的,而大部分时候我们
- 利用YOLOv8 pose estimation 进行 人的 头部等马赛克
shiter
大数据+AI赋能行业助力企业数字化转型最佳实践案例YOLO
文章大纲马赛克几种OpenCV实现马赛克的方法高斯模糊poseestimation定位并模糊:三角形的外接圆与膨胀系数实现实现代码实现效果参考文献与学习路径之前写过一个文章记录,怎么对人进行目标检测后打码,但是人脸识别有个问题是,很多人的背影,或者侧面无法识别出来人脸,那么我们就可以用姿态估计中的关键点信息进行补充,对人头进行打码,从而进一步的保护隐私信息。目标跟踪与检测后进行OpenCV人脸识别
- 吉格勒定理:你是一个有目标的人吗
Garey_8132
心理学家对哈佛大学的一批毕业生进行过一次人生目标跟踪调查。在调查中,研究人员发现:这些毕业生中有3%的人曾经确立了远大的目标;有10%的人有明确的短期目标;有60%的人目标不清晰,只求过好眼下的生活;还有27%的人几乎没有目标,完全是随遇而安。20年后,研究人员惊奇地发现:曾经树立过远大目标的3%的人,大都完成了自己的既定目标,事业有成;那10%的人虽没有卓尔不群,但也是社会中的上层人士;那60%
- 互联网加竞赛 基于深度学习的视频多目标跟踪实现
Mr.D学长
pythonjava
文章目录1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1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习的视频多目标跟踪实现该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postg
- 第九篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV技术点案例示例:目标跟踪
传奇开心果编程
Python库OpenCV技术点案例示例短博文pythonopencv目标跟踪
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录前言二、常用的目标跟踪功能、高级功能和增强跟踪技术介绍三、常用的目标跟踪功能示例代码四、OpenCV高级功能示例代码五、OpenCV跟踪目标增强技术示例代码六、归纳总结系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录前言目标跟踪:包括多目标跟踪、运动目标跟踪等功能。OpenCV是一个流行的计
- 【Visual Object Tracking】Learning notes
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CNN/Transformer读书笔记深度学习人工智能单目标跟踪VOT
DenseOpticalTracking:ConnectingtheDots参考学习来自:单目标跟踪Siamese系列网络:SiamFC、SiamRPN、one-shot跟踪、one-shotting单样本学习、DaSiamRPN、SiamRPN++、SiamMask单目标跟踪:跟踪效果/单目标跟踪:数据集处理/单目标跟踪:模型搭建/单目标跟踪:模型训练/单目标跟踪:模型测试单目标跟踪SiamMa
- 开源计算机视觉库OpenCV详解和实际运用案例
黑夜照亮前行的路
计算机视觉
开源计算机视觉库OpenCV是一个功能强大的工具,广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它包含许多优化算法,涵盖了图像处理、特征检测、目标跟踪等多个方面的功能。以下是对OpenCV的详细解释和一些实际应用案例。一、OpenCV的模块和功能OpenCV主要包含以下几个模块:核心功能模块:包含基本的图像处理和计算机视觉功能,如图像读取、显示、保存、变换等。图像处理模块:提供一系列图像处理算法,如滤波、边
- 室内定位系列
_49_
室内定位系列(一)——WiFi位置指纹(译)室内定位系列(二)——仿真获取RSS数据室内定位系列(三)——位置指纹法的实现(KNN)室内定位系列(四)——位置指纹法的实现(测试各种机器学习分类器)室内定位系列(五)——目标跟踪(卡尔曼滤波)室内定位系列(六)——目标跟踪(粒子滤波)
- 【目标跟踪】相机运动补偿
读书猿
目标跟踪自动驾驶目标检测
文章目录一、前言二、简介三、改进思路3.1、状态定义3.2、相机运动补偿3.3、iou和ReID融合3.4、改进总结四、相机运动补偿一、前言目前MOT(MultipleObjectTracking)最有效的方法仍然是Tracking-by-detection。今天给大家分享一篇论文BoT-SORT。论文地址,论文声称很牛*,各种屠榜,今天我们就来一探究竟。主要是分享论文提出的改进点以及分享在自己的
- 计算机视觉中的目标跟踪
小北的北
计算机视觉目标跟踪人工智能机器学习
从保护我们城市的监控系统到自动驾驶车辆在道路上行驶,目标跟踪已经成为计算机视觉中的一项基础技术。本文深入探讨了目标跟踪,探索了其基本原理、多样化的方法以及在现实世界中的应用。什么是目标跟踪?目标跟踪是深度学习在计算机视觉中广泛应用的重要应用之一。它指的是在动态环境中通过分析轨迹自动识别和跟踪物体,一旦初始位置已知。目标跟踪隐式地使用技术来识别和分类帧中的对象,并为每个对象关联一个唯一的标识。通常,
- 计算机视觉实战项目4(单目测距与测速+摔倒检测+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+行人车辆计数+动物识别等)
阿利同学
计算机视觉目标检测单目测距目标跟踪姿态识别实力分割摔倒检测
基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统摘要:无人机技术的快速发展和广泛应用给社会带来了巨大的便利,但也带来了一系列的安全隐患。为了实现对无人机的有效管理和监控,本文提出了一种基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统。该系统通过使用YOLOv5目标检测算法,能够准确地检测无人机,并实时计数其数量,提供给用户可视化的监控界面。原文链接:https://blog.csdn.net/ALiLiLiY
- 【目标跟踪】3D点云跟踪
读书猿
目标跟踪3d人工智能
文章目录一、前言二、代码目录三、代码解读3.1、文件描述3.2、代码框架四、关联矩阵计算4.1、ComputeLocationDistance4.2、ComputeDirectionDistance4.3、ComputeBboxSizeDistance4.4、ComputePointNumDistance4.5、ComputePointNumDistance4.6、result_distance五
- 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
- DeepSORT算法实现车辆和行人跟踪计数和是否道路违规检测(代码+教程)
毕设阿力
算法
DeepSORT算法是一种用于目标跟踪的算法,它可以对车辆和行人进行跟踪计数,并且可以检测是否存在道路违规行为。该算法采用深度学习技术来提取特征,并使用卡尔曼滤波器来估计物体的速度和位置。DeepSORT算法通过首先使用目标检测算法来识别出场景中的车辆和行人,然后使用卷积神经网络(CNN)来提取物体的特征。接着,该算法使用余弦相似度来计算物体之间的相似度,并使用匈牙利算法来匹配跟踪器和检测器之间的
- yolov5 deepsort 行人/车辆(检测 +计数+跟踪+测距+测速)
毕设阿力
YOLO目标跟踪目标检测
YOLOv5和DeepSORT是两种常用的计算机视觉技术,它们可以结合使用以实现行人和车辆的目标检测和跟踪。这种技术在交通监控、智慧城市等领域中具有广泛的应用。YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法,它可以实现高效的目标检测和分类。与传统的目标检测算法相比,YOLOv5具有更快的检测速度和更高的准确率。而DeepSORT则是一种基于多目标跟踪的算法,它可以对相邻帧之间的目标进行跟踪,并输出目
- [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
- 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,
- FastDeploy项目简介,使用其进行(图像分类、目标检测、语义分割、文本检测|orc部署)
万里鹏程转瞬至
深度学习python库使用目标检测深度学习模型部署
FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具,支持云边端部署。提供超过160+Text,Vision,Speech和跨模态模型开箱即用的部署体验,并实现端到端的推理性能优化。包括物体检测、字符识别(OCR)、人脸、人像扣图、多目标跟踪系统、NLP、StableDiffusion文图生成、TTS等几十种任务场景,满足开发者多场景、多硬件、多平台的产业部署需求。1、FastD
- 基于卡尔曼滤波的平面轨迹优化
点PY
机器人导航定位c++卡尔曼滤波
文章目录概要卡尔曼滤波代码主函数代码CMakeLists.txt概要在进行目标跟踪时,算法实时测量得到的目标平面位置,是具有误差的,连续观测,所形成的轨迹如下图所示,需要对其进行噪声滤除。这篇博客将使用卡尔曼滤波,对轨迹进行优化。优化的结果为黄色线。卡尔曼滤波代码#include
- RT-DETR原理与简介(干翻YOLO的最新目标检测项目)
毕设阿力
YOLO目标检测人工智能
RT-DETR(Real-TimeDetection,Embedding,andTracking)是一种基于Transformer的实时目标检测、嵌入和跟踪模型。它通过结合目标检测、特征嵌入和目标跟踪三个任务,实现了高效准确的实时目标识别和跟踪。RT-DETR的核心思想是将目标检测和目标跟踪这两个传统独立的任务进行统一建模,并利用Transformer网络进行特征提取和关联学习。相比于传统的两阶段
- 基于多传感器的后融合的目标跟踪如何实现?都有哪些基本流程?
自动驾驶之心
目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习
点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取讲师:Edison课程内容:基于多传感器后融合的目标跟踪(0.课前导学1.自动驾驶中的融合跟踪)笔记作者:王汝嘉0.课前导学0.1主讲人介绍0.2课程关键词0.3学习资料推荐1.自动驾驶中的融合跟踪1.1自动驾驶中的感知任务1.2多传感器融合的主要方法1.3多传感器融合跟踪的基本流程1.4多目标跟踪的数据集与性能指标以上内容均出自《
- 【目标跟踪】多相机环视跟踪
读书猿
目标跟踪人工智能自动驾驶
文章目录一、前言二、流程图三、实现原理3.1、初始化3.2、输入3.3、初始航迹3.4、航迹预测3.5、航迹匹配3.6、输出结果四、c++代码五、总结一、前言多相机目标跟踪主要是为了实现360度跟踪。单相机检测存在左右后的盲区视野。在智能驾驶领域,要想靠相机实现无人驾驶,相机必须360度无死角全覆盖。博主提供一种非深度学习方法,采用kalman滤波+匈牙利匹配方式实现环视跟踪。有兴趣可以参考往期【
- 互联网加竞赛 基于机器视觉的车道线检测
Mr.D学长
pythonjava
文章目录1前言2先上成果3车道线4问题抽象(建立模型)5帧掩码(FrameMask)6车道检测的图像预处理7图像阈值化8霍夫线变换9实现车道检测9.1帧掩码创建9.2图像预处理9.2.1图像阈值化9.2.2霍夫线变换最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习的视频多目标跟踪实现该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/d
- Unity之Cinemachine教程
passionyxt
Unityunity游戏引擎TimelineCinemachine相机跟随轨迹相机拍摄相机
前言Cinemachine是Unity引擎的一个高级相机系统,旨在简化和改善游戏中的相机管理。Cinemachine提供了一组强大而灵活的工具,可用于创建令人印象深刻的视觉效果,使开发人员能够更轻松地掌控游戏中的摄像机行为。主要功能和特性包括:1.虚拟摄像机系统:Cinemachine引入了虚拟摄像机的概念,允许开发人员使用相机组件的虚拟实例,而不必直接操作实际摄像机。2.目标跟踪:Cinemac
- 『论文阅读|2024 WACV 多目标跟踪Deep-EloU|纯中文版』
Dymc
论文深度学习深度学习
论文题目:IterativeScale-UpExpansionIoUandDeepFeaturesAssociationforMulti-ObjectTrackinginSports论文特点:作者提出了一种迭代扩展的ExpansionIoU和深度特征关联方法Deep-EIoU,用于体育场景中的多目标跟踪,旨在解决非线性、不规则运动、相似外观的在线短时多目标跟踪问题,实验表明,提出的方法对于提高跟踪
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本