- Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用
mosquito_lover1
python深度学习pytorchcnn
人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的生物识别技术,其核心原理包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、身份识别。一、应用场景安防:门禁、监控。金融:刷脸支付、身份验证。社交:自动标注、美颜。医疗:患者身份确认、情绪分析。二、关键技术深度学习:CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据:大规模数据集(如LFW、MegaFace)提升模型泛化能力。硬件加速:GPU、TPU等加速计算,提升实
- 人脸识别的经典深度学习方法
明初啥都能学会
深度学习人工智能
人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络(CNN)1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析(PCA)3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
- MTCNN人脸检测算法
samuelwang_ccnu
深度学习
人脸检测是指识别数字图像中的人脸。人脸检测可以视为目标检测的一种特殊情况。在目标检测中,任务是查找图像中特定类的所有对象的位置和大小。例如行人和汽车。在人脸检测中应用较广的算法就是MTCNN(Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks的缩写)。MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法,它可以同时完成人脸检测和人脸对齐的任务,相比于传统的算法,它的
- 人脸识别基本流程
佛系调参
人工智能深度学习
人脸识别一般包括:人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取和人脸比对四个步骤人脸检测:检测到人脸的位置人脸对齐:同一个人采集到的不同图像可能呈现出不同的姿态和表情等,这种情况是不利于人脸特征提取的。所以有必要将人脸图像都变换到一个统一的角度或姿态,这就是人脸对齐。具体的是首先进行人脸检测(图1(a)),然后进行人脸关键点检测(图1(b)),最后利用这些对应的关键点通过相似变换(SimilarityTran
- 人脸识别 基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法(MTCNN代码复现)
郭庆汝
MTCNN人脸识别
人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法(MTCNN代码复现)论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二:阶段三卷积网络设计层面Loss损失函数的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位L2范数在线困难挖掘论文实验数据集网络模块代码实现激活函数P-Net模块代码R-Net模块代码O-Net图像处理过程中图像金字塔MTCNN项目代码实现关于训练流程
- python 人脸识别项目insightface
何时摆脱命运的束缚
人脸识别python人工智能深度学习
一、项目简介InsightFace是一个用于2D和3D人脸分析的集成Python库。InsightFace有效地实现了各种最先进的人脸识别、人脸检测和人脸对齐算法,并针对训练和部署进行了优化。项目地址:https://github.com/deepinsight/insightface截止本博文发布日,项目Star数达20k。二、项目安装环境:ubuntu18cuda11.71、安装insight
- 优化的实时换脸项目——DeepFaceLive
m1chiru
python
DeepFaceLive是一款基于人工智能技术的换脸工具,可以实现实时面部捕捉和换脸效果。它利用深度学习和计算机视觉算法,能够以惊人的准确度和速度将脸部特征无缝地映射到任何人的脸上。DeepFaceLive的特点是可以实时换脸,让用户通过网络摄像头应用面部过滤器,与大多数基于视频的流媒体和信息服务结合使用。同时,它也支持人脸检测、人脸对齐、人脸标记等功能,可以应用于预先录制的视频。DeepFace
- 【数据集处理】FFHQ如何进行人脸对齐,Aligned and cropped images at 1024×1024
XD742971636
深度学习机器学习大数据人工智能人脸对齐FFHQ
什么是人脸对齐?人脸对齐是一种图像处理技术,旨在将图像中的人脸部分对齐到一个标准位置或形状。在许多情况下,这通常涉及将眼睛、鼻子和嘴巴等关键点对齐到特定的位置。通过这种方式,所有的人脸图像可以有一个一致的方向和尺寸,从而方便后续的处理和分析。人脸对齐用来做什么?标准化:通过对齐,可以使所有的人脸图像具有相同的方向、尺寸和比例,这有助于后续的分析任务,如人脸识别、表情识别等。增强特征:对齐可以使得图
- 【 人脸关键点检测评价指标:NME】
冰雪storm
人工智能python深度学习机器学习
人脸关键点检测评价指标:NMENME(NormalizationMeanError),通常用于评估人脸对齐算法的质量。每个图像的NME定义为:所有预测点与ground-truth之间的L2Norm,除以(关键点个数*两只眼睛之间的距离),具体计算公式如下:NME(P,P^)=1M∑i=1M∣∣pi−p^i∣∣2dNME(P,\hatP)=\frac{1}{M}\sum_{i=1}^{M}\frac
- Python-dlib实现人脸提取和分割
even蛋黄酱
python开发语言
效果→参考资料和资源GitHub-Onwaier/SegfaceAndAlignByDlib:用dlib实现脸部分割和人脸对齐shape_predictor_68_face_landmarks.dat下载地址_shape_predictor_68_face_landmarks.dat下载-CSDN博客未运行的参考资料dlib实现脸部分割与人脸对齐-知乎单图片读取并另存人脸图"""代码功能:1.用d
- 基于关键点的人脸对齐方法
菜鸟的追梦旅行
目标检测深度学习人脸识别
人脸旋转校正的一般步骤:1.人脸检测:首先使用人脸检测算法来检测图像中的人脸位置。2.人脸关键点检测:对于每张检测到的人脸,使用人脸关键点检测算法来检测人脸中的关键点,如眼睛、鼻子、嘴巴等。(项目中可以使用yolopose检测的人脸区域关键点来替代上面2步)3.计算旋转角度:根据检测到的关键点位置,计算人脸的旋转角度。常见的方法是通过计算眼睛关键点的斜率来确定人脸的倾斜角度。可以使用反正切函数来计
- 基于Python+OpenCV+dlib+Tensorflow深度学习的人脸表情识别系统
雅致教育
pythonyolo计算机毕业设计python深度学习opencv
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 人脸表情识别是一种重要的计算机视觉任务,它涉及到对人脸图像中的表情进行分类和理解。在这个系统中,我们将使用Python、OpenCV、dlib和Tensorflow来实现深度学习模型,以识别人脸表情。一、系统概述人脸表情识别系统主要分为以下几个部分:人脸检测、人脸对齐、特征
- 人脸对齐-综述——Face Alignment In-the-Wild: A Survey
米个蛋
计算机视觉
本文主要是这篇文章的翻译,后面增加具体的算法理解。FaceAlignmentIn-the-Wild:ASurveyComputerVisionandImageUnderstandingVolume162,September2017,Pages1-22https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1077314217301455--------
- 基于人脸5个关键点的人脸对齐(人脸纠正)
傲笑风
pytorchpytorchpython深度学习人脸识别
摘要:人脸检测模型输出人脸目标框坐标和5个人脸关键点,在进行人脸比对前,需要对检测得到的人脸框进行对齐(纠正),本文将通过5个人脸关键点信息对人脸就行对齐(纠正)。一、输入图像就行人脸检测:人脸检测模型输出每个人脸的目标框坐标以及5个关键点坐标。二、利用5个特征点进行人脸对齐(纠正)人脸1:人脸1纠正结果:人脸2:人脸2纠正后结果:人脸3:人脸3纠正后结果:三、人脸对齐(纠正)代码示例:impor
- A Deep Regression Architecture with Two-Stage Re-initialization for High Performance Facial Landmark
易大飞
CV人脸对齐人脸检测人脸对齐
这是一篇2017年的cvpr上关于人脸对齐的文章。这篇文章整体上思路比较清晰,图1的流程比较简明,整个图就能够表明整个核心算法一切。
- 人脸识别的三部曲
AI剑客
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人脸识别三部曲:一,人脸检测-确认图片及影像是否包含人脸实现:传统的算法,深度学习算法二,人脸特征点检测(也称为人脸对齐操作)最关的一步,不同的公司有不同的特征点集合,有68点,也有100多点的,越多越精细,人脸识别的准确度越高,错误识别率越低。三,人脸识别根据人脸特征检测,建立人脸特征数据库。人脸识别其实就是人脸特征比对,找到最相似的(透过欧氏距离等),且相似度大于设定阈值的。
- 7k字综述常见人脸recognition方法及系统(科普版)
猛码Memmat
#detection算法人脸识别识别
文章目录0.导读1.人脸识别的目标2.人脸识别的流程3.人脸检测4.人脸检测的评价指标4.1速度4.1.1速度是指定分辨率下的检测速度4.1.2速度是否受统一个画面中的人脸个数影响4.2精度4.2.1ACC精度4.2.2ROC受试者工作特征曲线5.人脸对齐6.人脸特征提取算法7.人脸特征点提取的评价指标7.1精度8.人脸比对8.1目的8.2难点9.人脸比对的方法9.1传统方法9.2深度方法10.人
- 人脸识别中的深度学习
-小透明-
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深度学习在人脸识别中的应用人脸识别的过程包括:人脸检测人脸对齐特征提取(在数学上,实质上是:空间变换)特征度量其中,特征提取与度量,是人脸识别问题中的关键问题,也是相关研究的难点之一。传统方法在人脸识别中的弱点传统人脸识别方法,主要利用了手工特征对面部信息进行归纳提取,将人脸图像变换到新的空间进行辨识比对。而实际场景中人脸的多样性(妆容、光照、角度、配饰、表情、年龄变化等)信息,导致了手工特征无法
- 程序员教你用python替代繁琐复杂的ps步骤实现图片合成换脸
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具体过程分为以下四步面部标志提取dlib提供了实现面部特征提取的接口:get_landmarks用于检测面部关键特征点的坐标普式分析法(ProcrustesAnalysis)计算人脸对齐映射矩阵仿射变换向量的平移放缩及旋转变换图像的平移放缩及旋转都是原始图像的坐标进行计算。怎么找到映射矩阵M便是普式分析法输出是矩阵Mtransformation_from_points()利用opencv及计算得到
- 17.2.21 人脸识别中68个特征点的检测顺序
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对于一些常用的人脸库常常会提供对应的人脸框的位置以及人脸的特征点的坐标。虽然往往会有68个特征点的坐标,但是如果是用于人脸对齐,并不需要用到所有的点坐标。所以知道特征点的检测顺序能够帮助我们很快的找到我们所需要的特定点坐标。如图1所示,图中将68个特征点的检测顺序一次标注了出来。(图片摘自http://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/53454071)当
- python+TensorFlow实现人脸识别智能小程序的项目(包含TensorFlow版本与Pytorch版本)(二)
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python+TensorFlow实现人脸识别智能小程序的项目(包含TensorFlow版本与Pytorch版本)(二)1、人脸业务流程1、人脸检测(FaceDetection)问题2、人脸对齐(FaceAlignment)问题3、人脸属性(FaceAttribute)问题4、人脸比对(FaceCompare)问题2、人脸识别相关数据集3、人脸检测1、人脸检测需要解决的问题2、小人脸检测问题4、人
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```bash简单换脸、人脸对齐、关键点定位与画图有人将其进行中文翻译也有将其进行一定改编有以下两个案例:1.《川普撞脸希拉里(基于OpenCV的面部特征交换)-2》变脸变脸贴图:从这张:这里写图片描述变为这张:这里写图片描述因为原文里面内容丰富,我觉得可以提取出很多有用的小模块,于是乎:.提取一:关键点定位与画图importcv2importdlibimportnumpyimportsysimp
- 基于开源模型搭建实时人脸识别系统(三):人脸关键点、对齐模型概览与模型选型
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人脸识别深度学习人工智能python计算机视觉
续基于开源模型搭建实时人脸识别系统(二):人脸检测概览与模型选型_CodingInCV的博客-CSDN博客摘要人脸对齐(facealignment)或者人脸关键点(facealignment)是定位人脸上的关键点,是很多基于人脸的任务的前置步骤,比如人脸识别、表情分析、人脸变装(makeup)等。人脸对齐有2D和3D对齐,本篇主要讲2D对齐。人脸姿态对齐:人脸识别等算法都需要对人脸的姿态进行对齐从
- 二、Face Alignment in Full Pose Range: A 3D Total Solution(3DDFA)
:)年生
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这篇论文是关于人脸对齐的文章,但是在文章中作者也进行了三维人脸重建的任务,而且之后关于人脸重建的论文也大部分都引用了这篇文章,所以来学习一下这篇论文。1.1阅读时间:2023.4.2-4.101.2背景:在过去的20年里,一系列有效的框架被提出。最近,随着级联回归和卷积神经网络的引入,人脸对齐的准确性有了显著提高。然而,大多数现有的方法是为中等姿态设计的,假设偏航角小于45◦和所有地标可见。当偏航
- 人工智能系列:以图搜图,可用于安防人像搜索
Calvin.AIAS
AIAS人工智能图像识别java
图像搜索平台介绍人像高精度搜索:人脸特征提取(使用人脸特征模型提取512维特征)前先做-人脸检测,人脸关键点提取,人脸对齐主要特性底层使用特征向量相似度搜索单台服务器十亿级数据的毫秒级搜索近实时搜索,支持分布式部署随时对数据进行插入、删除、搜索、更新等操作支持在线用户管理与服务器性能监控,支持限制单用户登录系统功能搜索管理:提供通用图像搜索,人像搜索,图像信息查看存储管理:提供图像压缩包(zip格
- AI人工智能一键图片/视频换脸-Roop
A雄
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软件介绍Roop换脸技术是一种基于深度学习的人脸图像处理技术。技术原理Roop换脸技术的实现主要分为两个步骤:人脸检测与对齐、特征融合与生成。1.人脸检测与对齐在Roop换脸技术中,首先需要对输入的图像进行人脸检测与对齐。这一步骤的目的是确保输入的两张图像中的人脸位置和角度相似,以便后续的特征融合和生成。人脸检测使用了深度学习算法,通过训练一个人脸检测器,可以自动识别图像中的人脸位置。而人脸对齐则
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人脸对齐的概念1查找人脸我们可以使用dlib来查找人脸,也就是所谓的侦测人脸,可以从下面github的地址去拿到models:人脸查找的modelsdnnFaceDetector=dlib.cnn_face_detection_model_v1("./mmod_human_face_detector.dat")faceRects=dnnFaceDetector(frameDlibHogSmall,
- 智慧工地解决方案,让工地进入智慧时代
英码科技
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“深元”智慧工地解决方案,为工地的安全生产和管理提供了全面、高效、智能的监管手段,涵盖以下功能模块:智慧工地实名制出入管理人脸识别和智能识别:快速检测人脸并标记出人脸坐标,提取包括脸颊、眉、眼、口、鼻等人脸五官的关键点进行人脸对齐,根据AI算法计算出人脸特征与人脸相关的属性分析,进行人脸图像特征提取。支持在各种复杂场景和不同光源的环境下,以人脸特征进行提取分析,准确完成高效、精确、稳定的人脸检测功
- C# DlibDotNet 人脸识别、人脸68特征点识别、人脸5特征点识别、人脸对齐,三角剖分,人脸特征比对
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AIDlibC#人工智能C#Dlib人脸识别C#三角剖分C#人脸特征比对C#人脸68特征点识别
人脸识别人脸68特征点识别人脸5特征点识别人脸对齐三角剖分人脸特征比对项目VS2022+.net4.8+OpenCvSharp4+DlibDotNetDemo下载代码usingDlibDotNet.Extensions;usingDlibDotNet;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel;usi
- OpenCV/Dlib/face_recognition 人脸检测及人脸对齐
frostxxx
opencv计算机视觉深度学习
一、结果展示OpenCVDlib+face_recognitionDlib二、过程实现安装opencv在终端直接安装,清华源更快点,pipinstallopencv-python也行pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleopencv-pythonopencv人脸检测确定python路径(终端输入wherepython3.9)/Use
- Algorithm
香水浓
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
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mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
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Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
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设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
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1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
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for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
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return 0;
}
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- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
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自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
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-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D