- 长尾形分布论文速览三十篇【60-89】
木木阳
Long-tailed人工智能
长尾形分布速览(60-89)这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新,LLMs在这些领域展现了卓越的性能,并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘,提高在长尾任务中的持续学
- 数据标注师学习内容汇总
试着
数据标注师学习数据标注师
目录文本标注图像标注语音标注文本标注词性标注1词性标注2实体标注关系标注事件标注1事件标注2意图标注关键词标注分类标注问答标注对话标注图像标注拉框标注关键点标注2D标注3D标注线标注目标跟踪标注OCR标注图像分类标注语音标注语音切割转写语音校对标注拼音和停顿标注
- 【数据标注师】目标跟踪标注
试着
数据标注师目标跟踪人工智能计算机视觉数据标注师目标跟踪标注
目录一、**目标跟踪标注的四大核心挑战**二、**五阶能力培养体系**▶**阶段1:基础规则内化(1-2周)**▶**阶段2:复杂场景处理技能**▶**阶段3:专业工具mastery**▶**阶段4:领域深度专精▶**阶段5:效率突破方案三、**精度控制五大核心技术**四、**质检与错误防御体系**1.**四维质检法**:2.**高频错误防御表**:五、**持续进阶体系**1.**复杂场景专项**
- 目标跟踪领域经典论文解析
♢.*
目标跟踪人工智能计算机视觉
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、JAVA、PYTHON与SAP的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!目标跟踪是计算机视觉领域的一个
- 基于均值偏移算法的动态目标跟踪研究
Zoiny_楠
算法均值算法目标跟踪
摘要:目标跟踪技术是计算机视觉领域中重要研究课题之一,在人类生活、军事侦察、工业生产、医疗诊断、交通管理等多方面,都有广泛的应用,研究目标跟踪对人类生活、工程应用等具有现实的指导意义。在基于视觉的目标跟踪算法中,经典的Mean-Shift算法以其理论科学有效、操作简单易实现,跟踪性能较好等优势,一直是众多学者研究的热点。可算法也存在着许多缺陷。例如目标模型中混有背景信息的干扰,给目标定位带来了偏差
- 目标跟踪存在问题以及解决方案
选与握
#目标跟踪目标跟踪人工智能计算机视觉
3D跟踪一、数据特性引发的跟踪挑战1.点云稀疏性与远距离特征缺失问题表现:激光雷达点云密度随距离平方衰减(如100米外车辆点云数不足近距离的1/10),导致远距离目标几何特征(如车轮、车顶轮廓)不完整,跟踪时易因特征匹配失败导致ID丢失。典型案例:在高速公路场景中,200米外的卡车因点云稀疏(仅约50个点),跟踪算法难以区分其与大型货车的形状差异,导致轨迹跳跃或ID切换。技术方案:稀疏点云增强与特
- 多目标跟踪
行走的小部落
目标跟踪人工智能计算机视觉
侦探联盟:多目标跟踪大作战适合对象:高中生关键点:多目标跟踪、传统方法、深度学习、卡尔曼滤波、匈牙利算法、CNN、Re-ID序章:神秘的闹市阴影夜晚的星城,一场盛大的街头音乐节即将开幕。灯光下,形形色色的人在广场上游走。人声、音乐声交织成宏大的交响。突然,警局接到一封匿名信:有人要在音乐节上搞破坏,还不止一个人。“多目标追踪联盟”火速集结:他们擅长在人群中盯梢,每一个侦探都有独特的本领。今天,他们
- 【图像处理入门】10. 计算机视觉基础:从人脸识别到文档矫正
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理计算机视觉人工智能CV算法opencvpython
摘要本文聚焦计算机视觉经典应用场景,带你实现人脸识别、文档扫描矫正和目标跟踪三大项目。通过Haar级联分类器、透视变换、CamShift算法等技术,结合OpenCV实战代码,掌握从特征检测到图像几何变换的完整流程,将图像处理知识升级为计算机视觉工程能力。一、项目1:基于Haar级联的人脸识别系统1.技术原理Haar级联分类器通过级联多个简单的Haar特征强分类器,快速检测图像中的目标(如人脸)。核
- 基于YOLOv8的人脸识别与跟踪系统设计与实现
YOLO实战营
YOLOui目标检测目标跟踪深度学习
1.项目背景与意义随着智能安防、智能监控、人机交互等领域的快速发展,人脸识别与跟踪技术受到了广泛关注。它不仅在安防监控系统中用于身份认证与异常检测,也在智能门禁、自动考勤和营销系统中发挥重要作用。传统的人脸检测多依赖Haar级联或基于特征的检测方法,准确率和鲁棒性有限。深度学习方法,尤其是YOLOv8等先进目标检测框架,实现了实时且高准确度的人脸检测。同时,结合人脸识别(身份验证)和多目标跟踪,可
- OpenCV Video 模块使用指南(Python 版)
ice_junjun
OpenCVopencvpython人工智能
一、模块概述video模块是OpenCV的视频分析核心,提供以下核心功能:背景建模:运动检测(MOG2/KNN背景减除)光流法:物体运动估计(LK金字塔光流)目标跟踪:单目标/多目标跟踪(KCF、MOSSE等算法)视频分析:运动轨迹提取、异常行为检测二、核心功能详解与实战1.背景减除(运动检测)1.1算法对比算法名称特点适用场景核心参数示例代码MOG2混合高斯模型,自适应学习率室内外场景(如监控视
- 多假设跟踪关联目标进行数据匹配
ytttr873
算法
多假设跟踪(MultipleHypothesisTracking,MHT)是一种强大的数据关联方法,广泛应用于目标跟踪、数据匹配等领域。它通过同时考虑多个假设来解决目标关联问题,能够有效处理目标数量变化、目标交叉、遮挡以及噪声干扰等情况。1.多假设跟踪(MHT)的基本原理1.1数据关联问题在目标跟踪和数据匹配中,数据关联是一个核心问题。简单来说,我们需要将传感器观测到的数据(如雷达回波、摄像头图像
- 深度学习篇---OC-SORT实际应用效果
Ronin-Lotus
深度学习篇上位机知识篇深度学习pythonOC-SROT
OC-SORT算法在实际应用中的效果可从准确性、鲁棒性、效率三个核心维度评估,其表现与传统多目标跟踪算法(如SORT、DeepSORT)相比有显著提升,尤其在复杂场景中优势突出。以下是具体分析:一、准确性:目标关联更可靠1.遮挡场景下的ID保持能力优势表现:传统算法(如SORT)依赖卡尔曼滤波预测目标位置,当目标长时间遮挡时,预测误差会累积导致轨迹丢失或ID切换。OC-SORT通过以观测为中心的恢
- 多目标跟踪笔记2023
AI算法网奇
数据结构与算法目标跟踪笔记人工智能
目录cvpr2023多目标跟踪算法汇总:MixFormerV2ovtrack模型284MMotionTrackFocusOnDetails:OnlineMulti-objectTrackingwithDiverseFine-grainedRepresentation1、摘要2、方法Observation-CentricSORT:RethinkingSORTforRobustMulti-Object
- 毕设--基于Flask的智能个人财务管理系统
做科研的狗
flaskpython后端毕设毕业设计scikit-learn
本文旨在探讨基于Flask框架的智能个人财务管理系统的设计与实现,该系统旨在帮助用户更好地管理个人财务,提供一系列便捷且实用的功能。系统的主要功能包括用户注册与登录、收支管理、预算制定与管理、财务分析与报告、资产管理、财务目标跟踪、数据导入与导出、以及管理员管理功能等。从技术层面来看,前端将采用Vue框架以提升用户界面的交互体验,后端则选用Python语言结合Flask框架进行开发,数据库方面计划
- 基于中心点预测的视觉评估与可视化流程
视觉AI
目标检测+轨迹预测目标跟踪算法人工智能计算机视觉数据结构算法
基于中心点预测的视觉评估与可视化流程基于中心点预测的视觉评估与可视化流程一、脚本功能概览二、可视化与评分机制详解1.真实框解析2.调用模型处理帧3.预测中心点与真实值的对比4.打分策略5.图像可视化三、目录结构要求四、运行方式五、应用场景与拓展思路六、总结七,完整代码基于中心点预测的视觉评估与可视化流程在图像或视频目标跟踪任务中,我们经常需要评估预测中心点与真实中心点之间的差异,以衡量模型的精度和
- 基于BoxMOT的目标检测与跟踪全流程详解
Hi20240217
学习环境搭建目标检测人工智能计算机视觉
基于BoxMOT的目标检测与跟踪全流程详解一、技术背景与应用场景二、环境搭建2.1Docker容器配置2.2目录结构规划三、关键资源准备3.1数据集选择3.2模型选择3.3视频素材准备四、核心组件安装4.1基础组件安装4.2OpenCV定制编译4.3下载BoxMOT框架,配置环境变量五、目标跟踪实战演示六、性能评估七、参考链接一、技术背景与应用场景目标检测与跟踪是计算机视觉领域的核心技术,广泛应用
- KMeans, KNN, Meanshift
机器灵
基础算法理论KMeansKNNMeanshift
这三个玩意,因为要么带K,要么带Mean,所以吗,放在一起介绍一下:Meanshift因为我本身是图像处理出身,最早接触的是Meanshift,其经常用于图像分割,目标跟踪等方面,下面首先说一下Meanshift:算法步骤:在未被标记的数据点中随机选择一个点作为起始中心点center;找出以center为中心半径为radius的区域中出现的所有数据点,认为这些点同属于一个聚类C。同时在该聚类中记录
- 基于OpenCV的物体跟踪:CSRT算法
知舟不叙
opencv算法人工智能物体跟踪
文章目录引言一、系统概述二、CSRT算法简介三、核心代码解析1.初始化跟踪器和摄像头2.主循环结构3.目标选择与跟踪初始化4.目标跟踪与结果显示5.资源释放四、系统使用说明五、完整代码六、总结引言目标跟踪是计算机视觉领域的重要应用之一,广泛应用于视频监控、人机交互、增强现实等领域。本文将介绍如何使用OpenCV中的CSRT跟踪器实现一个简单的实时目标跟踪系统,通过摄像头捕获视频流并对用户选定的目标
- 粒子滤波器解读
DuHz
人工智能神经网络深度学习机器学习信号处理信息与通信
粒子滤波器解读引言粒子滤波器是一种强大的非线性滤波技术,用于估计动态系统的状态。与卡尔曼滤波器不同,粒子滤波器可以处理任意的非线性性和非高斯性,这使其在机器人定位、目标跟踪、计算机视觉等领域得到广泛应用。基本概念粒子滤波器的核心思想是使用一组加权样本(称为"粒子")来近似目标状态的后验概率分布。每个粒子代表状态空间中的一个可能状态,而其权重则表示该状态的可能性或概率。想象在一个迷雾中的森林里寻找宝
- opencv学习:光流估计及完整代码实现
夜清寒风
学习计算机视觉opencv人工智能
光流估计是什么?是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”,根据各个像素点的速度矢量特征,可以对图像进行动态分析,例如目标跟踪。基本原理(1)亮度恒定:同一点随着时间的变化,其亮度不会发生改变。(2)小运动:随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化,只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数。(3)空间一致:一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点,
- 无人机视觉:连接像素与现实世界 —— 像素与GPS坐标双向转换指南
Lunar*
算法与优化无人机
在无人机航拍应用中,一个核心的需求是将图像上的某个点与现实世界中的地理位置精确对应起来。无论是目标跟踪、地图测绘还是农情监测,理解图像像素与其对应的经纬度(GPS坐标)之间的关系至关重要。本文将详细介绍如何实现单个像素坐标到GPS坐标的双向转换,并提供基于Python的实现思路。核心问题像素坐标->GPS坐标:已知图像上一个点的像素坐标(u,v),以及拍摄时无人机的状态(位置、姿态、相机参数),如
- 深入理解与实现GM-PHD滤波算法:C++应用指南
快撑死的鱼
算法杂谈C++(C语言)算法大揭秘算法c++开发语言
前言多目标跟踪(Multi-TargetTracking,MTT)是自动驾驶、雷达系统、机器人视觉等领域中的重要技术。高斯混合概率假设密度(GaussianMixtureProbabilityHypothesisDensity,GM-PHD)滤波器作为一种有效的多目标跟踪算法,因其能够在处理杂波和新生目标时表现出色而广受关注。本文将详细介绍GM-PHD滤波算法,并通过C++代码示例展示其实现。希望
- 计算机视觉笔记 第三章:目标检测
唐风绸繆
计算机视觉人工智能计算机视觉目标检测视觉检测
计算机视觉笔记:第一章图像分类-CSDN博客计算机视觉笔记第二章图像语义分割-CSDN博客计算机视觉笔记第三章:目标检测-CSDN博客计算机视觉第四章:图像识别、目标跟踪-CSDN博客计算机视觉第五章多目视觉(立体视觉)-CSDN博客标定图像中目标的位置,并给出目标的类别目标检测和语义分割的区别:语义分割:包含低层的像素级别的处理方法,也包含高层的语义级别的处理方法目标检测:基本都是高层的语义级别
- YOLO学习笔记 | YOLOv8与卡尔曼滤波实现目标跟踪与预测(附代码)
单北斗SLAMer
YOLO学习从零到1目标检测目标跟踪YOLOpython
YOLOv8与卡尔曼滤波实现目标跟踪与预测一、原理与公式二、分模块代码实现1.**卡尔曼滤波模块**2.**目标检测模块(YOLOv8)**3.**跟踪器模块(SORT算法)**4.**主程序流程**三、关键优化点四、匈牙利算法原理与公式五、Python代码实现1.**基础版匈牙利算法(手动实现)**2.**优化版(基于`scipy`库)**六、在目标跟踪中的应用示例1.**代价矩阵计算(IOU)
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲- 无人机平台下露天目标检测与计数
林聪木
目标检测YOLO无人机
目录知识储备基于YOLOv8改进的无人机露天目标检测与计数一、环境配置与依赖安装二、核心代码实现(带详细注释)1.改进YOLOv8模型定义(添加注意力机制)2.无人机视角数据增强(drone_augment.py)3.多目标跟踪与计数(tracking_counter.py)4.完整推理流程(main.py)三、关键技术优化点四、数据集配置示例前言目标检测算法研究现状分析基于检测方法的目标计数研究
- BoxMOT:Yolov8+多目标跟踪方案_笔记1
山山而川_R
视觉大模型_1YOLO
代码地址:boxmot一、安装环境1、condacreate-ntrackpython==3.10-ycondaactivatetrack二、boxmot安装安装以linux系统为例,假定该系统已经安装有python>=3.8,且建立好虚拟环境。将boxmot安装到yolo_tracking目录:gitclonehttps://github.com/mikel-brostrom/yolo_trac
- Windows下创建MOT15数据集的符号链接显示“设备不支持符号链接。”的问题
编程绿豆侠
windows深度学习目标跟踪
写在前面最近在做目标跟踪的项目,然后我想从最基本的SORT算法开始做起,在下载完项目代码,准备看看视频的跟踪效果时,发现需要下载MOT15数据集,按照官方的说明,需要在下载并解压MOT15数据集后创建一个符号链接,如下所示。上面这个是linux环境下的命令,我参考了这篇博文,尝试在Windows环境下创建符号链接,然后出现如下报错:原因我在上网查询资料的时候发现SORT算法的github中有人提出
- 【计算机视觉】CV项目实战- Florence-SAM 多模态视觉目标检测+图像分割
白熊188
计算机视觉计算机视觉目标检测人工智能
Florence-SAM多模态视觉分析系统:技术解析与实战指南一、项目架构与技术解析1.1核心模型架构1.2支持的任务模式二、环境配置与部署实战2.1本地部署指南2.2运行演示系统三、核心功能实战解析3.1图像开放词汇检测3.2视频目标跟踪四、高级应用与二次开发4.1自定义模型集成4.2生产环境部署优化五、典型问题深度解决方案5.1显存不足问题5.2视频处理中断六、项目演进方向6.1技术扩展路线6
- YOLOv5-DeepSort 项目使用教程
怀创宪
YOLOv5-DeepSort项目使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolov5-deepsort-inference1.项目介绍1.1项目概述YOLOv5-DeepSort是一个结合了YOLOv5目标检测算法和DeepSort目标跟踪算法的开源项目。该项目旨在通过YOLOv5进行目标检测,并使用DeepSort进行目标跟踪和计数。代码封装成一个
- SiamMask原理详解:从SiamFC到SiamRPN++,再到多任务分支设计
视觉AI
Siam系列网络深度解析人工智能计算机视觉目标检测目标分割
SiamMask原理详解:从SiamFC到SiamRPN++,再到多任务分支设计一、引言二、SiamFC:目标跟踪的奠基者1.SiamFC的结构2.SiamFC的局限性三、SiamRPN++:引入Anchor机制的改进1.SiamRPN的创新2.SiamRPN++的进一步优化四、SiamMask:目标跟踪与分割的完美结合1.SiamMask的多任务设计2.Mask分支的作用五、总结与展望参考文献系
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite