- 基于CLIP视觉语言大模型的行人重识别方法的简单框架设计
max500600
开发语言算法开发工具视觉语言clip
以下是一个基于CLIP视觉语言大模型的行人重识别方法的简单框架设计,用于数据集测试。我们将使用torch和clip库,假设数据集是一个包含行人图像的文件夹结构,每个子文件夹代表一个行人身份。步骤概述安装必要的库加载CLIP模型定义数据集类提取图像特征进行重识别测试代码实现importosimporttorchimportclipfromtorch.utils.dataimportDataset,D
- 计算机设计大赛 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python
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python
文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码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行人重识别(personreid)系统该项目较为新颖,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:5分更多资料,项目分享:https:
- 行人重识别
NineDays66
人工智能
在人的感知系统所获得的信息中,视觉信息大约占到80%~85%。行人重识别(personre-identification)是近几年智能视频分析领域兴起的一项新技术,属于在复杂视频环境下的图像处理和分析范畴,是许多监控和安防应用中的主要任务,并且在计算机视觉领域获得了越来越多的关注。下面我们就仔细来聊聊行人重识别(ReID)。1.什么是行人重识别行人重识别(PersonRe-identificat
- 跨模态行人重识别:Cross-Modality Person Re-Identification with Generative Adversarial Training 学习记录笔记
深度学不会习
深度学习
目录摘要方法cmGANGeneratorDiscriminatorTrainingAlgorithmExperiments论文链接:https://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0094.pdf摘要(1)提出一种新的跨模态生成对抗网络(称为cmGAN)。为了解决鉴别信息不足的问题,设计了一种基于生成对抗训练的鉴别器,从不同的模式中学习鉴别特征表示。(2)为了解决大规
- 跨模态行人重识别:Discover Cross-Modality Nuances for Visible-Infrared Person Re-Identification学习记录笔记
深度学不会习
学习
目录摘要网络结构具体方法MAMPAM模态分类损失共享特征ID损失中心簇损失总损失试验注意模式可视化分布结果原文链接:DiscoverCross-ModalityNuancesforVisible-InfraredPersonRe-Identification摘要提出了一种联合模态和模式对齐网络(MPANet)来发现可见红外人Re-ID不同模式中的跨模态细微差别,它引入了模态缓解模块和模式对齐模块来共
- 跨模态行人重识别:Dynamic Dual-Attentive Aggregation Learningfor Visible-Infrared Person Re-Identification学习笔记
深度学不会习
学习
目录摘要方法模态内加权聚合(IWPA)跨模态图结构化注意力(CGSA)GraphConstructionGraphAttention动态对偶聚合学习试验论文链接:DynamicDual-AttentiveAggregationLearningforVisible-InfraredPersonRe-Identification摘要通过挖掘VI-ReID的模态内部分级和跨模态图级上下文线索,提出了一种新
- 跨模态行人重识别:Modality Synergy Complement Learning withCascaded Aggregation for Visible-InfraredPerson 笔记
深度学不会习
深度学习python
目录简述贡献MSCLNet方法模态协同模块模态补充模块级联聚合策略子类级聚合类内聚合类间级上的聚合目标函数基于级联聚合的模态协同互补学习在可见光-红外人员识别中的应用简述级联聚合的模态协同互补学习网络(MSCLNET)。基本思想是协同两个模态来构造不同的身份鉴别语义和较少噪声的表示。然后,在这两种模式的优点下对协同表征进行了补充。此外,提出了级联聚合策略,用于细粒度的特征分布优化,该策略将子类、类
- 行人重识别(二)跨模态的行人重识别
石头儿啊
行人重识别计算机视觉人工智能
感谢前辈总结的论文列表,为了方便自己以后翻阅,链接搁这儿1.背景在我们现实生活中,可见光条件下的摄像机拍到的图像,往往会包含行人的大部分外观信息,然而现实中并不只需要在可视条件极佳的条件下进行监控,在夜晚或者可视条件极差的场景中也有监控的需要,这个时候,红外相机拍摄的图像便可用于行人的再识别。据我所知,现阶段大部分ReID工作都聚焦在RGB图像这种单一模态上,而基于RGB-IR的跨模态ReID工作
- 使用中间X模态的跨模态行人重识别
小小猿D
笔记
引入X模态作为辅助,将红外线--可见光跨模态学习转化为X-IR-V三模态学习,提出了一个X-红外-可见光(XIV)ReID跨模态学习框架。首先X模态由轻量型网络生成,其次,在xiv框架下,跨模态学习由一个精心设计的模态间隙约束引导,信息交换跨越可见、x和红外模态。基于红外图像的图像主要包括结构和形状信息X模态是一种伴随辅助模态,用于协调红外和可见光。一个轻量级X模态生成器和一个权重共享XIV跨模态
- 【跨模态行人重识别】RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification(ICCV2017)
渺渺404
跨模态行人重识别计算机视觉人工智能深度学习
文章目录摘要1介绍2SYSU-MM01数据集2.1数据集描述2.2评估标准3跨模态模型的网络结构比较3.1常见的深度模型网络结构3.2网络结构分析单流结构和双流结构在特殊情况下的联系(双流网络可以用单流网络表示)一般情况下的单流结构分析4深度零填充4.1零填充作为网络输入的分析(梯度分析)4.2RGB-IR应用深度零填充4.3跨模态学习的比较5实验5.1比较的模型5.2模型比较与分析6总结摘要行人
- 跨模态行人重识别综述 - 计算机视觉
小小猿D
笔记深度学习
跨模态行人重识别综述-计算机视觉0引言近年来,随着智能监控领域的不断发展,单纯凭借传统的人力已经很难在对复杂的监控场景做出完善详尽的处理。作为一项在大型非重叠视角多摄像机网络获取到的海量视频画面序列里找到目标行人的任务,行人重识别(PersonRe-Identification)可以被看作是多摄像头的行人检索问题。它建立在行人检测的基础之上,捕捉获取同一目标个体在不同非重叠摄像头中分布位置信息,推
- 跨模态行人重识别都需要学什么
ALGORITHM LOL
人工智能
跨模态行人重识别(Cross-ModalityPersonRe-identification,简称Cross-ModalityRe-ID)是计算机视觉领域的一项挑战性任务,旨在跨越不同模态之间(例如,可见光与红外线图像)识别同一行人。该任务涉及图像处理、特征提取、模态转换、深度学习等多个方面。1.基础知识计算机视觉与图像处理:理解图像基础(如像素、色彩空间)、图像变换、图像增强技术。机器学习基础:
- 基于深度学习的行人重识别(person reid) 计算机竞赛
Mr.D学长
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- 互联网加竞赛 基于深度学习的行人重识别(person reid)
Mr.D学长
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- 姿态估计概述
Diros1g
姿态估计
定义和优势单目摄像机拍摄的二维图像中预测行人的人体关键点坐标,为其他任务做支持如行人重识别、动作识别。目前分类两类:单人和多人基于计算机视觉的人体姿态佶计不需要额外的穿戴设备,该技术比传统的穿戴式动作捕捉技术成本更加低廉且灵活性更高人体姿态表示形式1.二位坐标关键点(人体主要关节)表达方式以二位坐标的形式(x,y),方法简洁,无序后处理2.空间热力图回归的数据是关键点落在该坐标的概率,优点定位更精
- 大创项目推荐 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python
laafeer
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- 竞赛保研 基于深度学习的行人重识别(person reid)
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- 大创项目推荐 深度学习实现行人重识别 - python opencv yolo Reid
laafeer
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文章目录0前言1课题背景2效果展示3行人检测4行人重识别5其他工具6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于深度学习的行人重识别算法研究与实现**该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!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:5分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate
- 一些想法:关于行人检测与重识别
baidu_huihui
人工智能计算机视觉
本文主要是介绍我们录用于ECCV'18的一个工作:PersonSearchviaAMask-guidedTwo-streamCNNModel.这篇文章着眼于PersonSearch这个任务,即同时考虑行人检测(PedestrianDetection)与行人重识别(PersonRe-identification),简单探讨了一下行人检测与行人重识别这两个子任务之间的关联性,并尝试利用全景图像中的背景
- 论文阅读: AAAI 2022行人重识别方向论文-PFD_Net
菜鸟的追梦旅行
ReIDReID行人重识别深度学习
本篇博客用于记录一篇行人重识别方向的论文所提出的优化方法《Pose-GuidedFeatureDisentanglingforOccludedPersonRe-identificationBasedonTransformer》,论文中提出的PDF_Net模型的backbone是采用《TransReID:Transformer-basedObjectRe-Identification》的主干网络Tr
- 【2024 行人重识别最新进展】ReID3D:首个关注激光雷达行人 ReID 的工作!
BIT可达鸭
3d人工智能3维重建计算机视觉行人重识别
【2024行人重识别最新进展】ReID3D:首个关注激光雷达行人ReID的工作!摘要:数据集:方法模型:多任务预训练:ReIDNetwork:实验结果:结论:来源:Arxiv2023机构:清华大学&北京理工大学论文题目:LiDAR-basedPersonRe-identification本文是首个基于激光雷达的人ReID的工作,展示了在具有挑战现实世界的户外场景中,利用激光雷达进行的行人ReID的
- 行人Reid半自动化标注
贝猫说python
1、检测跟踪的方法得到一个视频的行人idid会有重叠的行人,一个人的多张图片变成多个id,针对这个问题,采用人脸的聚类方法,重新生成聚类后的id参考:半自动的行人重识别数据标注算法Tracking+infomap
- 浅析行人重识别
Shirleybebe
行人重识别在此先给出官方解释: 行人重识别(Personre-identification)也称行人再识别,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补固定的摄像头的视觉局限,并可与行人检测/行人跟踪技术相结合,可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。给定一个监控行人图像:给定一个希
- 论文阅读17 | Cross-modality Person re-identification with Shared-Specific Feature Transfer
Hygge MrYang
跨模态行人重识别网络机器学习
论文:Cross-modalityPersonre-identificationwithShared-SpecificFeatureTransfer(基于共享特征和具体特征转移的跨模态行人重识别)出处:CVPR2020文章目录1.motivation2.proposedmethod2.1Two-streamfeatureextractor2.2Shared-SpecificTransferNetw
- 行人重识别RE-ID 琐碎知识点总结
xuluohongshang
行人重识别行人重识别Re-ID知识总结琐碎要点re-ID笔记
1.singleshot和mutishot前者是指gallery中每个人的图像为一张(N=1),而后者是指gallery中每个人的图像为N>1张图像,同样的Rank-1下,一般N越大,得到的识别率越高。2.gallery、probe和CMCgallery是候选行人库,probe是待查询输入,也叫查询图像(query),CMC是一种reid的性能评价方法,即CumulativeMatchCharac
- 行人重识别-REID
椒椒。
计算机视觉深度学习人工智能
行人重识别-REID一、REID二、为什么使用REID三、REID应用场景四、REID研究形式五、REID存在的挑战一、REID行人重识别-REID(personre-identification)也叫做行人再识别技术。利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像。如下图所示:一个区域有多个摄像头拍
- 【毕业设计】深度学习行人重识别系统 - person reid
caxiou
毕业设计大数据深度学习人工智能计算机视觉行人重识别personreid
文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言Hi,大家好,这里是丹成学长的毕设系列文章!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始,各个学校对毕设的要求越来越高,难度也越来越大…毕业设计耗费时间,耗费精力,甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间,所以一旦发现问题,一定要提
- 竞赛选题 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python
laafeer
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- 人工智能 迁移学习
人工智能技术与咨询
深度学习机器学习人工智能
1.深入了解神经网络的组成、训练和实现,掌握深度空间特征分布等关键概念;2.掌握迁移学习的思想与基本形式,了解传统迁移学习的基本方法,对比各种方法的优缺点;3.握深度迁移学习的思想与组成模块,学习深度迁移学习的各种方法;4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法,了解迁移学习在PDA、Source-FreeDA上的应用;5.掌握深度迁移学习在语义分割、目标检测、行人重识别等任务中的
- 深度学习行人重识别综述与展望,TPAMI 2021 最新文章
小白学视觉
编程语言python计算机视觉机器学习人工智能
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达作者|叶茫武汉大学编辑|CV君转自|我爱计算机视觉(微信id:aicvml)摘要:行人重识别(PersonRe-Identification,简称Re-ID),是一种利用计算机视觉技术来检索图像或者视频序列中是否存在特定行人的AI技术,在智慧城市等监控场景中具有重要的应用意义和前景。本文介绍我们最新的IEEETPAMI综述论文《
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。