jacksls
jacksls

阿里云AI训练营_视觉生产技术

探索和应用

一、 视觉生产

  1. 定义：通过一个/一系列视觉过程，产出新的视觉表达
    （1） 产出:人或机器能够感知的图像视频，而不是标签或特征；
    （2） 要求:新的，和输入不一样的
  2. 分类
    （1） 生成:从0到1
    （2） 拓展:从1到N
    （3） 摘要:从N到1
    （4） 升维:从An到An+ 1
    （5） 增强/变换:从A到B
    （6） 插入/合成: A+B=C
    （7） 擦除: A-B=C
  3. 通用基础框架
    阿里云AI训练营_视觉生产技术_第1张图片
  4. 五个关键维度
    （1） 可看
    （2） 合理
    （3） 多样
    （4） 可控
    （5） 可用
    二、 精细理解
  5. 分割抠图
    （1） 识别
    （2） 检测
    （3） 分割
    难点：复杂背景、遮挡、发丝精抠、边缘反色、透明材质、多尺度/目标，数据严重不足，标注成本高
  6. 模型框架
    阿里云AI训练营_视觉生产技术_第2张图片
    三、 视觉生成
  7. 鹿班
  8. 视频生成
    四、 视觉编辑
  9. 视频植入
    阿里云AI训练营_视觉生产技术_第3张图片
  10. 植入位检测与定位
    （1） 空白区域自动检测
    （2） 遮挡、移出屏幕等复杂情况跟踪
  11. 视频内容擦除
    阿里云AI训练营_视觉生产技术_第4张图片
  12. 文字擦除
  13. Logo擦除
  14. 画幅变化
  15. 图像尺寸变化
    五、 视觉增强——修旧如新
  16. 人脸修复增强
  17. 渲染图超分
  18. 视频插帧
  19. 风格迁移
    阿里云AI训练营_视觉生产技术_第5张图片
  20. 颜色拓展
    六、 视觉制造
  21. 核心逻辑
  22. 包装几何生成
  23. 材质工艺
  24. 视觉迁移及融合
  25. 多样性拓展
  26. 2D3D融合
    七、 视觉智能开放平台

你可能感兴趣的:(视觉生产技术)

  • UI前端与大数据的深度融合：打造智慧应用的新生态 前端开发与ui设计的老司机 ui前端大数据
    hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!在数字化转型的浪潮中，UI前端与大数据正逐渐成为推动智慧应用发展的核心力量。UI前端作为用户与应用程序交互的直接界面，负责提供直观、便捷且吸引人的用户体验；而大数据则凭借其强大的数据收集、分析和预测能力，为应用程序
  • Python从0到100完整学习指南（必看导航） 是Dream呀 Pythonpython人工智能爬虫web神经网络算法深度学习
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和工作就业的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前1000名享9.9元优惠•订阅量破10
  • 前沿技术推动机器人的智能化升级 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据机器人ai
    前沿技术推动机器人的智能化升级关键词：机器人智能化、人工智能、机器学习、计算机视觉、自主导航、人机交互、边缘计算摘要：本文深入探讨了前沿技术如何推动机器人从传统自动化向智能化升级的演进过程。文章首先分析了机器人技术发展的历史脉络和当前挑战，然后详细阐述了人工智能、机器学习、计算机视觉等关键技术如何赋能机器人智能化。通过算法原理分析、数学模型构建和实际项目案例，展示了智能机器人的核心技术实现路径。最
  • 第八章：LeRobot摄像头配置与应用指南 贾全 实战具身智能机器人深度学习人工智能算法机器学习机器人
    引言在机器人学习系统中，视觉感知是至关重要的组成部分。摄像头作为机器人的"眼睛"，为系统提供环境信息，使机器人能够理解周围世界并做出相应的决策。LeRobot作为一个完整的机器人学习框架，提供了灵活且强大的摄像头支持系统，能够适配多种类型的摄像头设备。本章将详细介绍LeRobot的摄像头配置和使用方法，帮助读者掌握如何在机器人学习项目中有效地集成和使用视觉系统。8.1LeRobot摄像头系统架构L
  • 集装箱智慧通关系统如何用AI技术重塑物流效率？
    在全球贸易和物流高速发展的今天，港口、物流园区及企业的闸口管理面临巨大挑战——如何提升通关效率、保障货物安全并降低运营成本？集装箱智慧通关系统依托先进的AI视觉识别、物联网及大数据技术，为行业提供了智能化解决方案。核心技术：AI视觉+物联网赋能传统闸口依赖人工核验集装箱号、车辆信息，效率低且易出错。而智慧通关系统通过高精度摄像头+AI算法，可自动识别集装箱编号、货车车牌、货物类型等关键信息，准确率
  • Qt：QCustomPlot库的QCPAxis 十秒耿直拆包选手 CandC++QtandPysideQCustomPlotupqtQCustomPlotc++
    在QCustomPlot中，QCPAxis是图表坐标系的核心组件，负责管理坐标轴的所有视觉和功能特性。它提供了丰富的定制选项，使开发者能够创建高度专业化的数据可视化图表。核心功能概述功能类别关键特性相关方法基本结构坐标轴位置、方向axisType(),setVisible()范围控制数据范围设置setRange(),setRangeReversed()刻度系统主/副刻度、格式setTicker()
  • OpenCV让Python实现人脸特征点检测 Python编程之道 Python编程之道opencvpython人工智能ai
    OpenCV让Python实现人脸特征点检测关键词：OpenCV、Python、人脸检测、特征点定位、计算机视觉、Dlib、深度学习摘要：本文将深入探讨如何使用OpenCV和Python实现人脸特征点检测。我们将从基础概念开始，逐步介绍人脸检测和特征点定位的核心算法原理，包括传统的Haar级联检测器和基于深度学习的Dlib面部特征点检测器。文章将提供详细的代码实现和数学原理讲解，并通过实际项目案例
  • 使用 C++ 和 OpenCV 构建驾驶员疲劳检测软件 whoarethenext c++opencv开发语言
    使用C++和OpenCV构建驾驶员疲劳检测软件重要声明：本文所描述的软件是一个概念验证的原型，绝对不能用作现实世界中的安全系统。真正的车载安全系统需要经过大量的测试、具备冗余设计并通过专业认证，以确保其绝对可靠。驾驶疲劳是全球范围内引发交通事故的主要原因之一。当驾驶员感到困倦时，他们的反应时间会变慢，决策能力会下降，而在方向盘后睡着的风险则会急剧增加。为了解决这一关键问题，计算机视觉技术提供了一个
  • 设计模式 | 装饰器模式
    装饰器模式（DecoratorPattern）是结构型设计模式中的功能扩展大师，它允许在不修改现有对象结构的情况下动态地添加新功能。本文将深入探索装饰器模式的核心思想、实现技巧以及在C++中的高效实践，解决对象功能扩展的灵活性问题。为什么需要装饰器模式？在软件开发中，我们经常面临功能扩展的需求：为GUI控件添加边框、阴影等视觉效果为数据流添加加密、压缩等处理功能为网络请求添加日志、缓存等辅助功能为
  • 用户留存低？支付宝小程序优化这样做才有效 Ciling710 小程序
    当支付宝小程序出现用户留存低的问题，需系统性地从界面体验、服务价值、用户互动等多方面深入优化，构建起能让用户持续驻足的强吸引力生态。优化界面体验是提升用户留存的基础。界面布局要简洁直观，将用户常用功能置于显眼位置，避免过多层级跳转与复杂操作路径，让用户能以最少操作成本达成目标。注重视觉设计的统一性与美观性，采用符合支付宝平台风格与用户审美的配色、图标，增强视觉舒适度。同时，确保小程序在不同设备上的
  • AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用
    AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词：LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要：本文将深入探讨LSTM（长短期记忆网络）在视频行为识别领域的应用。我们将从基础概念出发，逐步讲解LSTM如何解决视频时序建模的挑战，分析其核心算法原理，并通过实际代码示例展示LSTM在行为识别中的具体实现。文章还将探讨当前的应用场景、工具资源以及未来发展趋势，为读者提供
  • 最新人工智能硬件培训AI基础入门学习课程参考2025版（离线AI语音视觉识别篇） 聆思科技AI芯片 聆思大模型开发板实践分享语音识别人机交互人工智能视觉检测嵌入式硬件mcuAI编程
    前言端侧离线AI智能硬件作为AI技术的重要载体之一，凭借其无需依赖网络即可实现智能功能的特性，在一些网络条件受限或对数据隐私有较高要求的场景中，发挥着不可或缺的作用。本章基于CSK6大模型语音视觉开发板开箱即用的离线AI能力，分类列出学习课程知识点和实操参考，希望能够帮助大家快速掌握离线AI智能硬件的基础知识与实战技能，同时了解相关AI技术在实际场景的应用情况。正文按入下框架展开，相关理论和实操除
  • 自动驾驶：特斯拉 Model Y全自动驾驶交付的技术原理 InnoLink_1024 自动驾驶人工智能自动驾驶人工智能机器学习
    特斯拉ModelY首次实现全程无人控制的全自动驾驶交付，依赖于其先进的FSD（FullSelf-Driving）系统，结合强大的硬件和软件架构。以下从自动驾驶技术的角度，详细介绍其工作原理：1.硬件架构：HW5.0感知与计算平台特斯拉ModelY的全自动驾驶交付基于最新的**HW5.0（Hardware5.0）**平台，其核心硬件包括：传感器套件：12个高清摄像头：提供360°视觉覆盖，分辨率高达
  • 最新人工智能硬件培训AI 基础入门学习课程参考2025版（大模型篇） 聆思科技AI芯片 聆思大模型开发板实践分享大模型语音交互人工智能语音识别视觉检测AI编程人机交互
    前言在人工智能大模型重塑教育与社会发展的当下，无论是探索未来职业方向，还是更新技术储备，掌握大模型知识都已成为新时代的必修课。从职场上辅助工作的智能助手，到课堂用于学术研究的智能工具，大模型正在工作生活教育等领域发挥着越来越重要的作用。针对日前前来咨询的广大客户对面向大模型智能硬件的学习需求，我们根据CSK6大模型语音视觉开发板已有功能，整理了一份适合基于本开发板进行教学活动的学习课程参考给大家备
  • 学习以任务为中心的潜动作，随地采取行动 三谷秋水 计算机视觉智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能深度学习
    25年5月来自香港大学、OpenDriveLab和智元机器人的论文“LearningtoActAnywherewithTask-centricLatentActions”。通用机器人应该在各种环境中高效运行。然而，大多数现有方法严重依赖于扩展动作标注数据来增强其能力。因此，它们通常局限于单一的物理规范，难以学习跨不同具身和环境的可迁移知识。为了突破这些限制，UniVLA，是一个用于学习跨具身视觉-
  • 【Transformer论文】通过蒙面多模态聚类预测学习视听语音表示 Wwwilling 推荐系统论文阅读Transformer系列论文transformer聚类多模态
    文献题目：LEARNINGAUDIO-VISUALSPEECHREPRESENTATIONBYMASKEDMULTIMODALCLUSTERPREDICTION发表时间：2022发表期刊：ICLR摘要语音的视频记录包含相关的音频和视觉信息，为从说话者的嘴唇运动和产生的声音中学习语音表示提供了强大的信号。我们介绍了视听隐藏单元BERT(AV-HuBERT)，这是一种用于视听语音的自我监督表示学习框架
  • 【VR光照优化】VR中光照与天空盒模糊问题分析与优化：闪烁、色带与清晰度的全面解决方案 EQ-雪梨蛋花汤 Unity笔记我的XR开发记录vr
    VR中光照与天空盒模糊问题分析与优化：闪烁、色带与清晰度的全面解决方案本文将全面分析和解决在VR开发中常见的两类问题：多光源导致物体闪烁模糊，以及天空盒颜色不清、颜色渐变带状等问题。针对这些视觉质量问题，本文将提供详实的原因剖析、Unity设置优化建议以及兼顾性能的实战解决方案，适用于MetaQuest、Pico、SteamVR等主流平台。一、VR中光源过多导致的闪烁与模糊现象1.1问题描述在VR
  • 利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架 三谷秋水 智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能计算机视觉机器学习
    25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要，但由于演示收集和高维控制的挑战，其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈，但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数，这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
  • 高性能AI核心板Z3588CV1：基于瑞芯微RK3588的旗舰级解决方案——8K视觉处理 · 6TOPS NPU算力 · 多场景边缘计算 九鼎创展科技 嵌入式硬件边缘计算arm开发android
    RK3588处理器技术细节计算单元CPU：4×[email protected]（大核集群）4×[email protected]（能效集群）支持ARMDynamIQ混合架构，可实现任务智能调度GPU：Mali-G610MP4，支持OpenGLES3.2/2.0/1.1、Vulkan1.28KVPU视频编解码：H.265/H.264/AV1格式，支持60fps实时处理NPU：6TOPS算力（INT
  • 创客匠人解析：身心灵赛道创始人 IP 打造核心策略 创小匠 tcp/ip网络协议网络
    在当代社会焦虑情绪蔓延的背景下，身心灵赛道正以万亿级市场规模成为知识变现的新蓝海。作为知识变现领域的重要参与者，创客匠人通过服务超5W+知识博主的实践经验，揭示了该赛道中创始人IP打造的底层逻辑——IP不仅是形象符号，更是连接用户情绪价值与商业价值的核心纽带。一、IP形象的「能量化」构建：从外在到内在的信任锚点身心灵赛道的IP形象绝非单纯的视觉包装，而是「平和感」与「专业度」的融合体。创客匠人在服
  • 面经总结系列（十六）： 元象科技大模型推理优化工程师 GoAI AI面经总结机器学习算法人工智能大模型机器学习深度学习
    ‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。✨公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享宝藏资料，关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
  • 【EI会议征稿】2025年第四届计算机视觉与模式分析国际学术大会（ICCPA 2025）
    重要信息2025年5月16-18日|中国·鞍山大会官网：www.iccpa.org会议主页：2025年第五届计算机视觉与模式分析国际学术大会（ICCPA2025）_艾思科蓝_学术一站式服务平台接收/拒稿通知：投稿后1周内收录检索：EICompendex，Scopus主办单位辽宁科技大学往届历史ICCPA前四届均已成功举办，并完成EI、Scopus检索（高录用，稳定检索）
  • 【EI会议征稿】东北大学主办第三届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议（MVIPIT 2025） 诗远Yolanda 图像处理计算机视觉考研视频机器学习论文阅读
    一、会议信息大会官网：www.mvipit.org官方邮箱：[email protected]会议地点：辽宁沈阳主办单位：东北大学会议时间：2025年9月27日-9月29日二、征稿主题集中但不限于“机器视觉、图像处理与影像技术”等其他相关主题。机器视觉：视觉中的统计机器学习；立体视觉标定；几何建模与处理；人脸识别与手势识别；早期视觉和生物学启发的视觉；光流法和运动追踪；图像分割和图像分类；基于模型的视觉
  • （全网最全，打光测试解决高反光产品）在机器视觉2D中，遇到高反光产品打光测试怎么办？ 苏州大视通机器视觉 杂说科技人工智能计算机视觉opencv
    关键原则：优先从物理层面消除反光（光源/光学），算法作为补充。偏振方案成本通常低于更换光源，且效果显著，建议优先尝试。在机器视觉打光测试中出现反光问题会严重影响图像质量，导致特征模糊、边缘丢失或检测失败。以下是系统性的解决方案，可根据实际情况组合应用：一、调整光源方案改变光源角度斜射照明：避免光源直射反光区域（如30°-60°环光、条形光侧打）。同轴光优化：对镜面物体改用低角度环形光（如<15°）
  • YOLOv11革命性升级：基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构，实现移动端推理性能飞跃 博导ai君 深度学习教学-附源码YOLO重构
    引言与背景概述在当今人工智能飞速发展的时代，目标检测技术已成为计算机视觉领域的核心技术之一。从自动驾驶汽车到智能安防系统，从移动端AR应用到工业质检，目标检测无处不在。然而，随着应用场景的多样化，特别是移动端和边缘设备的普及，对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法作为目标检测领域的领军者，一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YO
  • 使用Ultralytics YOLO进行数据增强 alpszero YOLO计算机视觉应用YOLO人工智能机器学习
    概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术，它通过对现有图像进行各种转换，人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中，数据增强具有多种重要作用：扩展数据集：通过创建现有图像的变体，可以有效增加训练数据集的规模，而无需收集新数据。提高泛化能力：模型学会在各种条件下识别物体，使其在实际应用中更加稳健。
  • 2025年最值得关注的十大OCR模型，技术进化与应用突破全面解析！ 蜗牛沐雨 ocr自动化
    光学字符识别（OCR）技术已经完成了从“慢、误差高、功能单一”的旧时代，向“快速、精准、多场景全覆盖”的新纪元转变。今天，OCR不再是简单的图像转文本工具，而是支撑智能办公、文档自动化、跨语言内容处理以及视觉理解的核心技术。尤其在2025年，技术格局发生了显著变化：模型更轻量，支持更复杂的文本结构识别，具备强大的多语言和多模态处理能力，能应对实时场景识别甚至复杂的工业图像分析。本文整合了GitHu
  • 鸿蒙应用AR开发：增强现实技术实现方案 操作系统内核探秘 操作系统内核揭秘OSharmonyosar华为ai
    鸿蒙应用AR开发：增强现实技术实现方案关键词：鸿蒙系统、AR开发、增强现实、ARKit、ARCore、3D渲染、计算机视觉摘要：本文将深入探讨如何在鸿蒙操作系统上开发增强现实(AR)应用。我们将从AR技术的基本原理讲起，逐步深入到鸿蒙AR开发框架的具体实现，包括3D模型渲染、空间定位、手势识别等核心技术。文章将提供完整的代码示例和实战项目，帮助开发者快速掌握鸿蒙AR应用开发的核心技能。背景介绍目的
  • Ultralytics YOLO 库介绍与使用指南 东北豆子哥 人工智能/机器学习YOLO
    文章目录UltralyticsYOLO库介绍与使用指南主要特点安装基本使用1.使用预训练模型进行推理2.训练自定义模型3.验证模型4.导出模型高级功能1.使用不同任务模型2.使用自定义数据集3.跟踪对象(结合ByteTrack)常见问题解决性能优化技巧UltralyticsYOLO库介绍与使用指南UltralyticsYOLO是一个流行的计算机视觉库，专注于实现和优化YOLO(YouOnlyLoo
  • KITTI数据集可视化实用教程及源码解析 国营窝窝乡蛮大人
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文详细介绍如何使用源码实现KITTI数据集的可视化，强调数据集可视化在计算机视觉领域的关键作用。重点介绍如何加载、处理和融合KITTI数据集中的图像和激光雷达数据，并通过可视化手段分析结果，包括图像点云投影、坐标转换、颜色映射等技术。读者将通过学习源码深入理解数据结构、文件格式，并定制化工具以满足特定项目需求。1.计算机视觉数据集可视化的重要性在计算机视觉领
  • 枚举的构造函数中抛出异常会怎样 bylijinnan javaenum单例
    首先从使用enum实现单例说起。 为什么要用enum来实现单例？ 这篇文章（ http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html）阐述了三个理由： 1.enum单例简单、容易，只需几行代码： public enum Singleton { INSTANCE;
  • CMake 教程 aigo C++
    转自：http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/   CMake是一个跨平台的程序构建工具，比如起自己编写Makefile方便很多。 介绍：http://baike.baidu.com/view/1126160.htm 本文件不介绍CMake的基本语法，下面是篇不错的入门教程： http:
  • cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Cb123456 springWebgis
      cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character     Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
  • jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容 120153216 jquery
    <script language="javascript"> $(function (){ var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){ //滚动条到网页头部的 高度，兼容ie,ff,chrome var top = document.documentElement.s
  • 将数据库中的数据转换成dbs文件 何必如此 sqldbs
    旗正规则引擎通过数据库配置器（DataBuilder）来管理数据库，无论是Oracle，还是其他主流的数据都支持，操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据，并且可以执行SQL 语句，主要功能如下。 1)数据库生成表结构信息：         主要生成数据库配置文件(.conf文
  • 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式 357029540 ibatis
    在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时，我们一定会遇到通过IN查询的地方，在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数：String和List。具体使用方式如下： 1.String:定义一个String的参数userIds，把这个参数传入IBATIS的sql配置文件，sql语句就可以这样写： <select id="getForms" param
  • Spring3 MVC 笔记（一） 7454103 springmvcbeanRESTJSF
             自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X  struts2.X   jsf 。。。。。 这个view 层的技术一个接一个！ 都用过！不敢说哪个绝对的强悍！ 要看业务，和整体的设计！      最近公司要求开发个新系统！
  • Timer与Spring Quartz 定时执行程序 darkranger springbean工作quartz
    有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3，java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用，很简单： 1、第一步，我们需要建立一项任务，我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
  • 大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 aijuans C语言相关
    大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32  字节序 http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html         小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
  • Nginx负载均衡配置实例详解 avords
    [导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡，单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。 负载均衡 先来简单了解一下什么是负载均衡
  • 乱说的 houxinyou 框架敏捷开发软件测试
    从很久以前，大家就研究框架，开发方法，软件工程，好多！反正我是搞不明白！ 这两天看好多人研究敏捷模型，瀑布模型！也没太搞明白. 不过感觉和程序开发语言差不多， 瀑布就是顺序，敏捷就是循环. 瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环，第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。 也可以把软件开发理
  • 欣赏的价值——一个小故事 bijian1013 有效辅导欣赏欣赏的价值
    　　第一次参加家长会，幼儿园的老师说："您的儿子有多动症，在板凳上连三分钟都坐不了，你最好带他去医院看一看。"　　回家的路上，儿子问她老师都说了些什么，她鼻子一酸，差点流下泪来。因为全班30位小朋友，惟有他表现最差；惟有对他，老师表现出不屑，然而她还在告诉她的儿子："老师表扬你了，说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟，现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈，因为全班只有宝宝
  • 包冲突问题的解决方法 bingyingao eclipsemavenexclusions包冲突
    包冲突是开发过程中很常见的问题： 其表现有： 1.明明在eclipse中能够索引到某个类，运行时却报出找不到类。 2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法，运行时却报出找不到方法。 3.类及方法都有，以正确编译成了.class文件，在本机跑的好好的，发到测试或者正式环境就 抛如下异常： java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
  • 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j bit1129 Stream
    先来一段废话： 实际工作中，业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的，问题的关键之处在于业务日志的格式混乱，这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难，或者说，基本上无法进行分析，每个人写日志的习惯不同，导致日志行的格式五花八门，最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围，但是在集群环境下，每个机器去grep一遍，分析一遍，这个效率如何可想之二，大好光阴都浪费在这上面了
  • sudoku solver in Haskell bookjovi sudokuhaskell
    这几天没太多的事做，想着用函数式语言来写点实用的程序，像fib和prime之类的就不想提了（就一行代码的事），写什么程序呢？在网上闲逛时发现sudoku游戏，sudoku十几年前就知道了，学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解，但到最后往往没写成，主要是用C/Java写的话会很麻烦。   现在写程序，本人总是有一种思维惯性，总是想把程序写的更紧凑，更精致，代码行数最少，所以现
  • java apache ftpClient bro_feng java
    最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载，遇见几个问题，做如下总结。 1. 上传阻塞，一连串的上传，其中一个就阻塞了，或是用storeFile上传时返回false。查了点资料，说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。 看了网上相关介绍，对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊，不太了解被动模
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式 bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 工厂方法模式：使一个类的实例化延迟到子类 * 某次，我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式（称为模板方法模式更恰当。2012-10-29）： * 有很多不同的产品，它
  • 面试记录语 chenyu19891124 招聘
    或许真的在一个平台上成长成什么样，都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示，就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人，感觉有点小紧张，说话有点打结。在面试完后写面试情况表，下笔真的好难，尤其是要对面试人的情况说明真的好难。 今天面试的是自己同事的同事，现在的这个同事要离职了，介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理，期初看了简历觉得应该很适合做配置管理，但是今天面
  • Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 comsci 工作workflowGoogle
    Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈.... 官方网站是 http://www.fireflow.org 经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 正式版主要变化: 1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由 2、增加IT
  • Python向脚本传参 daizj python脚本传参
    如果想对python脚本传参数，python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢？ 需要模块：sys 参数个数：len(sys.argv) 脚本名：    sys.argv[0] 参数1：     sys.argv[1] 参数2：     sys.argv[
  • 管理用户分组的命令gpasswd dongwei_6688 passwd
    NAME： gpasswd - administer the /etc/group file SYNOPSIS： gpasswd group gpasswd -a user group gpasswd -d user group gpasswd -R group gpasswd -r group gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
  • 郝斌老师数据结构课程笔记 dcj3sjt126com 数据结构与算法
    <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
  • yii2 cgridview加上选择框进行操作 dcj3sjt126com GridView
    页面代码 <?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?> <?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
  • linux mysql fypop linux
    enquiry mysql version in centos linux yum list installed | grep mysql yum -y remove mysql-libs.x86_64 enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql* install mysq
  • Scramble String hcx2013 String
    Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. Below is one possible representation of s1 = "great":
  • 跟我学Shiro目录贴 jinnianshilongnian 跟我学shiro
    历经三个月左右时间，《跟我学Shiro》系列教程已经完结，暂时没有需要补充的内容，因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧，没有时间解答一些疑问，暂时无法回复一些问题，很抱歉，不过可以加群（334194438/348194195）一起讨论问题。     ----广告-----------------------------------------------------
  • nginx日志切割并使用flume-ng收集日志 liyonghui160com
         nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理，日志文件将变得越来越大，还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件，不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前，nginx还是会向你重命名的文件写日志，linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
  • Oracle死锁解决方法 pda158 oracle
    　select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
  • java之List排序 shiguanghui list排序
       在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector，ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而，它们并没有内置的元素排序支持。 　　你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
  • servlet单例多线程 utopialxw 单例多线程servlet
    转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html 和   http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html Servlet 单例多线程 Servlet如何处理多个请求访问？Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的：1.当web服务器启动的
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他