- 【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
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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
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- 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
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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
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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
- 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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- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_