- 【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数
阿_旭
AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习python行人检测行人追踪过线计数
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
- 【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文
平安顺遂事事如意
顶刊顶会论文合集计算机视觉目标检测人工智能3d目标跟踪
整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比,脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。由于SNN的性能较差,目前的应用仅限于简单的分类任务。在这项工作中,我们专注于弥合人工神经网络和神经网络在目标检测方面的性能差距。我们的设计围绕着网络架构和尖峰神经元。当行人检测遇到多模态学习时:通才模型和基准数据集近年来,利用不同传感器模态(如RG
- 【CV论文精读】Adaptive Fusion of Multi-Scale YOLO for Pedestrian Detection基于多尺度自适应融合YOLO的行人检测
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读YOLO计算机视觉人工智能
AdaptiveFusionofMulti-ScaleYOLOforPedestrianDetection0.论文摘要和作者信息摘要虽然行人检测技术在不断改进,但由于不同规模的行人和遮挡行人模式的不确定性和多样性,行人检测仍然具有挑战性。本研究遵循单次目标检测的通用框架,提出了一种分而治之的方法来解决上述问题。该模型引入了一个分割函数,可以将一幅图像中没有重叠的行人分割成两个子图像。通过使用网络架
- HOG特征
ce0b74704937
HOG特征是在文章《HistogramsofOrientedGradientsforHumanDetection》中提出,看文章标题可知,该文章是为了行人检测提出的,不过后来也用于其它方向,比如特征点检测等。该文中行人检测大概分为以下几步:输入图像(行人的图像)采用Gamma矫正法对输入图像进行颜色空间的标准化;目的是调节图像的对比度,降低图像局部的阴影和光照所造成的影响,同时可以抑制噪声。(原文
- 【CV论文精读】Pedestrian Detection Based on YOLO Network Model 基于YOLO的行人检测
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读YOLO深度学习计算机视觉
【CV论文精读】PedestrianDetectionBasedonYOLONetworkModel0.论文摘要和作者信息摘要——经过深度网络后,会有一些行人信息的丢失,会造成梯度的消失,造成行人检测不准确。本文改进了YOLO算法的网络结构,提出了一种新的网络结构YOLO-R。首先,在原有YOLO网络的基础上增加了三个直通层。直通层由路由层和重组层组成。其作用是将浅层行人特征连接到深层行人特征,并
- 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
- PaddleDetection学习2——使用Paddle-Lite在 Android 上实现行人检测
waf13916
paddleandroid
使用Paddle-Lite在Android上实现行人检测1.环境准备2.准备模型2.1下载模型2.2模型优化3.部署模型3.1目标检测C++代码Pipeline.hPipeline.cpppreprocess_op.hpreprocess_op.cc3.2修改配置文件3.4部署模型到移动端1.环境准备参考前一篇
- YOLOV5s行人识别改进 引入CoT模块及SIOU损失函数
deleteeee
YOLO人工智能计算机视觉神经网络python目标检测视觉检测
1.项目背景及意义近年来,深度学习算法不断取得了突破性进展,这也推动了人工智能技术的不断进步。机器视觉作为其中的重要一环,在不同领域也焕发出了强烈的生机。行人目标检测是机器视觉的一项重要课题,早就已经引起了国内外学者广泛的研究。在现实生活中,行人检测在车站、商场等场所的人流量检测、汽车的自动驾驶技术、智能交通、健身房辅助教学、电影拍摄中动作捕捉等多种场景中被广泛应用。然而,行人检测通常伴随着遮挡,
- 计算机设计大赛 交通目标检测-行人车辆检测流量计数 - 计算机设计大赛
iuerfee
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文章目录0前言1\.目标检测概况1.1什么是目标检测?1.2发展阶段2\.行人检测2.1行人检测简介2.2行人检测技术难点2.3行人检测实现效果2.4关键代码-训练过程最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是毕业设计交通目标检测-行人车辆检测流量计数该项目较为新颖,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
- YOLOV5单目测距+车辆检测+车道线检测+行人检测(教程-代码)
毕设阿力
YOLO目标跟踪人工智能目标检测
YOLOv5是一种高效的目标检测算法,结合其在单目测距、车辆检测、车道线检测和行人检测等领域的应用,可以实现多个重要任务的精确识别和定位。首先,YOLOv5可以用于单目测距。通过分析图像中的目标位置和尺寸信息,结合相机参数和几何关系,可以推断出目标与相机之间的距离。这对于智能驾驶、机器人导航等领域至关重要,可以帮助车辆或机器人感知周围环境的远近,并做出相应的决策。其次,YOLOv5可以用于车辆检测
- 大创项目推荐 目标检测-行人车辆检测流量计数
laafeer
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文章目录前言1\.目标检测概况1.1什么是目标检测?1.2发展阶段2\.行人检测2.1行人检测简介2.2行人检测技术难点2.3行人检测实现效果2.4关键代码-训练过程最后前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是行人车辆目标检测计数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!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.目
- 使用飞浆训练目标检测模型
无忧秘书智脑
深度学习机器学习人工智能
参考链接:PP-PicoDet算法训练行人检测模型-CSDN博客文章浏览阅读306次。PP-PicoDet模型特点:方案选择PP-PicoDet轻量化模型,主要看中PP-PicoDet体积小、速度快、精度较高的优势,非常适合本项目的部署环境和性能要求。同时,飞桨提供的预训练模型也可以最大程度上提升模型的收敛速度和精度。https://blog.csdn.net/qq_45437316/articl
- LNTON人形检测、行人检测工具,支持图片、RTSP实时流、mp4文件中的行人或者人形检测,实用工具,亲测可用!
xiejiashu
视频人工智能行人检测人形检测人物监测检测人的算法羚通算法
简介LNTON_PID是一个行人检测工具,能够对图像、视频、文件夹中的多个文件或RTSP实时流进行行人检测,并支持自定义输出结果和行人区域位置的保存。该工具提供了灵活的参数配置选项以适应各种应用场景。快速开始-命令行参数格式(Linux/Unix环境)./pid_tools_gensamplesINPUT_PATHOUT_RESULT_DIR[DEFAULT:results]OUT_PATCH_D
- 智慧工地下烟火检测报警系统 建筑工地火灾监控系统
豌豆云
烟火自动识别预警和监管系统
智慧工地下烟火检测报警系统建筑工地火灾监控系统基于智能识别的人员密集场所安防预警系统或许能够帮到你。该系统利用监控系统结合模式识别,对现场视频数据进行深度挖掘,突破基于复杂背景下的烟火识别、动态场景下非配合人脸识别以及基于行人检测的越界识别等关键技术。烟感防灾报警系统,在施工现场加工区、材料堆放区、易发生火灾隐患区域安装烟感探测器,监测现场烟雾浓度。探测器内置芯片可实时上传监测数据至“智慧工地监管
- 目标检测数据集 - 人脸检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
极智视界
AI训练数据集工作室目标检测YOLO人脸检测人脸检测数据集深度学习人工智能数据集
数据集介绍:行人检测数据集,真实场景高质量图片数据,涉及场景丰富,比如校园行人、街景行人、道路行人、遮挡行人、严重遮挡行人数据;适用实际项目应用:公共场所监控场景下行人检测项目,以及作为监控场景通用行人检测数据集场景数据的补充;标注说明:采用labelimg标注软件进行标注,标注质量高,提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO(txt)三种常见目标检测数据集格式,可以直接用于如YOLO
- 目标检测数据集 - 行人检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
极智视界
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- 基于YOLOv5的行人检测系统
TechMasterPlus
深度学习#目标检测游戏音视频深度学习人工智能
若需要完整工程源代码,请私信作者目标检测在计算机视觉领域中的重要性,特别是在人群流量监测方面的应用。其中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法在目标检测领域取得了显著的进展,从YOLO到YOLOv5的发展历程表明其在算法性能上的不断优化。文中提到了基于YOLOv5设计的人口密度检测系统,该系统通过深度学习算法对人群进行检测和计数,主要应用于商场、路口等需要控制人流的场所。系统通过YO
- 无人驾驶卡尔曼滤波
meteor,across T sky
Apollo机器学习人工智能
无人驾驶卡尔曼滤波(行人检测)xk=axk−1+wkx_k=ax_{k-1}+w_kxk=axk−1+wkwkw_kwk:过程噪声状态估计估计飞行器状态(高度)xk=zk−vkx_k=z_k-v_kxk=zk−vk卡尔曼滤波通过同时考虑上一状态值和当前的测量值来获得对当前状态值的估计,对状态xxx的估计:x^\hat{x}x^x^k=x^k−1+gk(zk−x^k−1)\hat{x}_k=\hat
- 大创项目推荐 深度学习实现行人重识别 - python opencv yolo Reid
laafeer
python
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
- 目标检测数据集 - 夜间行人检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
极智视界
AI训练数据集工作室目标检测YOLO人工智能夜间行人检测低光行人检测遮挡行人检测行人检测
数据集介绍:夜间、低光行人检测数据集,真实场景高质量图片数据,涉及场景丰富,比如夜间街景行人、夜间道路行人、夜间遮挡行人、夜间严重遮挡行人数据;适用实际项目应用:公共场所监控场景下夜间行人检测项目,以及作为监控场景通用行人检测数据集夜间场景数据的补充;标注说明:采用labelimg标注软件进行标注,标注质量高,提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO(txt)三种常见目标检测数据集格式
- 基于yolov2深度学习网络的车辆行人检测算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#深度学习YOLO深度学习人工智能yolov2车辆行人检测
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序..........................................................loadyolov2.mat%加载训练好的目标检测器img_size=[224,224];imgPath=
- C# OpenCvSharp DNN FreeYOLO 密集行人检测
天天代码码天天
C#人工智能实践dnn人工智能神经网络YOLO目标检测计算机视觉c#
目录效果模型信息项目代码下载C#OpenCvSharpDNNFreeYOLO密集行人检测效果模型信息Inputs-------------------------name:inputtensor:Float[1,3,192,320]---------------------------------------------------------------Outputs--------------
- 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
- 智能交通技术与数据集大观:揭秘趋动云的无尽能量,引领AI发展的GPU算力及相关资源
virtaitech
人工智能gpu算力
智能交通是一种先进的交通系统,其核心目标在于通过实时数据的采集、分析以及智能决策,全面提升城市交通的效率、安全性和便捷性。该系统涵盖多项关键技术,包括行人检测、车辆检测、智能交通信号控制、智能导航和路径规划、以及安全监控等。行人检测:智能交通系统利用计算机视觉技术,通过摄像头、激光雷达等传感器对行人进行实时监测和识别。深度学习算法在处理多姿态和遮挡等复杂场景时,能够高效地检测行人的存在、位置和运动
- YOLO算法改进7【中阶改进篇】:主干网络C3替换为轻量化网络MobileNetV3
梦在黎明破晓时啊
YOLOV5中阶改进篇YOLO
解决问题:YOLOv5主干特征提取网络采用C3结构,带来较大的参数量,检测速度较慢,应用受限,在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备,如此大而复杂的模型时难以被应用的。首先是模型过于庞大,面临着内存不足的问题,其次这些场景要求低延迟,或者说响应速度要快,想象一下自动驾驶汽车的行人检测系统如果速度很慢会发生什么可怕的事情。所以,研究小而高效的CNN模型在这些场景至关重要,至少目前是这样,尽管未来硬
- Deep learning-based small object detection: A survey(2023)
怎么全是重名
论文笔记深度学习目标检测人工智能
文章目录AbstractIntroductionContributionGenericSODalgorithms提高输入特征的分辨率(MostImportant)Methods尺度感知训练Methods融合上下文信息Methods数据增强Methods其他策略Methods关键的SOD任务小人脸检测Methods小型行人检测Methods航拍图像中的SODMethodsEvaluationofSO
- 36从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --行人检测
Jachin111
行人检测基本流程在实验1到实验3中我们分别学习了滑动窗口、图像金字塔、方向梯度直方图。本节实验我们将结合这些方法来构建一个传统的行人检测算法。简单来说行人检测就是在提供的图像中,我们想要计算机分辨出哪些是人并且用矩形框标记出人出现在图片中的哪些位置。下图左上角图片中有一个人,如果我们想要用传统的目标检测方法检测到这个人的话,一般分为下面几个步骤。使用图像金字塔将图片按一定缩放比例生成不同尺寸图片(
- 深度学习模型压缩与加速:深度压缩技术
RRRRRoyal
深度学习人工智能
深度学习模型压缩与加速:深度压缩技术引言深度学习已广泛应用于移动应用和实时检测任务,例如在自动驾驶车辆中的行人检测。在这些应用中,对于推理速度和模型大小有着极高的要求。深度压缩(DeepCompression)技术旨在减小深度学习模型的大小并加速模型推理,特别适用于对延迟敏感的应用场景。下面我们将详细介绍深度压缩技术及其在实际硬件上的性能。模型压缩与量化深度压缩技术通过权重剪枝、量化等方法来减少模
- 分类(四)—— 支持向量机
shi_jiaye
python机器学习与数据挖掘机器学习人工智能python
主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结四、支持向量机支持向量机(SupportVetorMachine,SVM)由Vapnik等人于1995年首先提出,在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并推广到人脸识别、行人检测和文本分类等其他机器学习问题中。SVM建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上,根据有限的样本信息在模
- 基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
阿_旭
深度学习实战AI应用软件开发实战计算机视觉YOLO深度学习python车辆行人检测目标检测
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- 开发者关心的那些事
圣子足道
ios游戏编程apple支付
我要在app里添加IAP,必须要注册自己的产品标识符(product identifiers)。产品标识符是什么?
产品标识符(Product Identifiers)是一串字符串,它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息,标识符只能包含大小写字母(A-Z)、数字(0-9)、下划线(-)、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素,但我们建议你创建标识符时使用
- 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比
bijian1013
nginxF5
对于数据流量过大的网络中,往往单一设备无法承担,需要多台设备进行数据分流,而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求,如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
- LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number
Cwind
javaAlgorithm题解LeetCodeMath
原题链接:#9 Palindrome Number
要求:
判断一个整数是否是回文数,不要使用额外的存储空间
难度:简单
分析:
题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间,O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转,然后与原数字进行比较。
注:没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论,例如
- 画图板的基本实现
15700786134
画图板
要实现画图板的基本功能,除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外,还需要添加鼠标监听器,和接口实现。
首先,需要显示一个JFrame界面:
public class DrameFrame extends JFrame { //显示
- linux的ps命令
被触发
linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照,就是执行ps命令的那个时刻的那些进程,如果想要动态的显示进程信息,就可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制,首先必须要了解当前进程的情况,也就是需要查看当前进程,而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
- Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌
肆无忌惮_
android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调
player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() {
@Override
public void onCompletion(MediaPlayer mp) {
mp.reset();
Log.i("H
- java导出txt文件的例子
知了ing
javaservlet
代码很简单就一个servlet,如下:
package com.eastcom.servlet;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Resu
- Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度
矮蛋蛋
scalasbt
原文地址:
http://segmentfault.com/a/1190000002894524
sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化
下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库
wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip
解压r
- phantomjs安装(linux,附带环境变量设置) ,以及casperjs安装。
alleni123
linuxspider
1. 首先从官网
http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包,解压缩到/root/phantomjs文件夹。
2. 安装依赖
sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6
3. 配置环境变量
vi /etc/profil
- JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream,字节流的打包输出
百合不是茶
java核心思想JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中,数据的保存是基本,如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的,JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一,在保存数据中也有自己独特的一面,字节流和字符流
1,字节流是由字节构成的,字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流
类 FileInputStream
- Spring基础实例(依赖注入和控制反转)
bijian1013
spring
前提条件:在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架,并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口
package com.bijian.spring.base3;
public interface Weapon {
void kil
- HR看重的十大技能
bijian1013
提升能力HR成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度,也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标,拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是,由于经济发展前景不确定,掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 一、解决问题的能力 每天,我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
- 【Thrift一】Thrift编译安装
bit1129
thrift
什么是Thrift
The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
- 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件
bit1129
mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在)牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的(使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景),因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。
这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计,然后将计算结果
- nginx定制500,502,503,504页面
ronin47
nginx 错误显示
server {
listen 80;
error_page 500/500.html;
error_page 502/502.html;
error_page 503/503.html;
error_page 504/504.html;
location /test {return502;}}
配置很简单,和配
- java-1.二叉查找树转为双向链表
bylijinnan
二叉查找树
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BSTreeToLinkedList {
/*
把二元查找树转变成排序的双向链表
题目:
输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向。
10
/ \
6 14
/ \
- Netty源码学习-HTTP-tunnel
bylijinnan
javanetty
Netty关于HTTP tunnel的说明:
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description
这个说明有点太简略了
一个完整的例子在这里:
https://github.com/bylijinnan
- JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
coder_xpf
jqueryjsonmapval()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
数据库查询出来的map有一个字段为空
通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map): {"one":"1","two":"nul
- Hibernate缓存总结
cuishikuan
开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存?
Hibernate是一个持久层框架,经常访问物理数据库。
为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高应用程序的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
二、Hibernate缓存原理是怎样的?
Hibernate缓存包括两大类:Hib
- CentOs6
dalan_123
centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块:yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
- 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果
dcj3sjt126com
JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术,它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果,改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。
无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱:推特(twitter),后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术,于是靠滚动浏览器滚动条
- ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明
dcj3sjt126com
imagebutton
在ImageButton中载入图片后,很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观,其实解决这个问题有两种方法
一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如:android:background="@drawable/XXX"
第二种方法就是将ImageButton背景改为透明,这个方法更常用
在XML里;
<ImageBut
- JSP之c:foreach
eksliang
jspforearch
原文出自:http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html
<c:forEach>标签用于通用数据循环,它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
- Android实现主动连接蓝牙耳机
gqdy365
android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型,这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。
大致可以分三步:
一、扫描蓝牙设备:
1、注册并监听广播:
BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED
BluetoothDevice.ACTION_FOUND
BluetoothAdapter.ACTION_DIS
- android学习轨迹之四:org.json.JSONException: No value for
hyz301
json
org.json.JSONException: No value for items
在JSON解析中会遇到一种错误,很常见的错误
06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
- 干货分享:从零开始学编程 系列汇总
justjavac
编程
程序员总爱重新发明轮子,于是做了要给轮子汇总。
从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏)
从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线)
从零开始写JavaScript框架 (图灵社区)
从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 )
从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志)
从零开始编写网络游戏 
- jquery-autocomplete 使用手册
macroli
jqueryAjax脚本
jquery-autocomplete学习
一、用前必备
官方网站:http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/
当前版本:1.1
需要JQuery版本:1.2.6
二、使用
<script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
- PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改
超声波
oracleplsql
在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库,常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错,什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
- 数据仓库数据模型之:极限存储--历史拉链表
superlxw1234
极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到这样的需求:
1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址,产品的描述信息,订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息,比如,查看某一个订单在历史某一个时间点的状态, 比如,查看某一个用户在过去某一段时间内,更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大,比如,总共有10
- 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理
wiselyman
spring mvc
10.1 全局异常处理
使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理;
使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围
10.2 演示
演示控制器
package com.wisely.web;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.spring