- MoveNet: PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架
侯深业Dorian
MoveNet:PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架movenet.pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/movenet.pytorchMoveNet是一个基于PyTorch的人体姿态估计算法实现,由开发者fire717贡献至GitCode平台。该项目旨在提供一个高效、易用的解决方案,用于实时处理视频或图像中的人体动作识别。通过其强大的性
- Simple Pose: Rethinking and Improving a Bottom-up Approach for Multi-Person Pose Estimation
MatthewHsw
SimplePose
arxiv:https://arxiv.org/pdf/1911.10529.pdfgithub:https://github.com/jialee93/Improved-Body-Parts原作者在知乎有讲解,链接既然是Rethinking,那么就要先只出需要rethinking的内容.文章主要针对于人体姿态估计中的bottom-up的方法,提出了关于bottom-up方法里的一些问题的思考:人
- 3D人体姿态估计(教程+代码)
毕设阿力
3d计算机视觉深度学习
3D人体姿态估计是指通过计算机视觉技术和深度学习算法,从图像或视频数据中准确地推测出人体的三维姿态信息,包括关节位置、角度和运动轨迹等。这项技术在虚拟现实、增强现实、运动分析、人体动作捕捉等领域具有广泛的应用前景。实现3D人体姿态估计的关键挑战之一是从二维图像中还原出人体的三维结构。通常,这需要使用多视角图像、深度传感器或者先进的深度学习模型来提取更丰富的信息以重建三维姿态。目前,基于深度学习的方
- 论文阅读:《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1:2D HPE
自信且放光芒66
深度学习论文阅读深度学习人工智能
目录人体姿态识别概述论文框架HPE分类人体建模模型二维单人姿态估计回归方法目前发展优化基于热图的方法基于CNN的几个网络利用身体结构信息提供构建HPE网络视频序列中的人体姿态估计2D多人姿态识别方法自上而下自下而上2DHPE总结数据集和评估指标2DHPE数据集2DHPE评价指标2DHPE方法性能的比较单人2DHPE多人2DHPE未来展望人体姿态识别概述应用模块:人机交互、运动分析、增强现实、虚拟现
- 【iOS ARKit】3D人体姿态估计实例
扬帆起航&d
ios3d
与2D人体姿态检测一样,在ARKit中,我们不必关心底层的人体骨骼关节点检测算法,也不必自己去调用这些算法,在运行使用ARBodyTrackingConfiguration配置的ARSession之后,基于摄像头图像的3D人体姿态估计任务也会启动,我们可以通过session(_session:ARSession,didUpdateanchors:[ARAnchor])代理方法直接获取检测到的ARB
- 【iOS ARKit】3D 人体姿态估计
扬帆起航&d
ios3d
与基于屏幕空间的2D人体姿态估计不同,3D人体姿态估计是尝试还原人体在三维世界中的形状与姿态,包括深度信息。绝大多数的现有3D人体姿态估计方法依赖2D人体姿态估计,通过获取2D人体姿态后再构建神经网络算法,实现从2D到3D人体姿态的映射。在ARKit中,由于是采用计算机视觉的方式估计人体姿态,与2D人体姿态估计一样,3D人体姿态估计也受到遮挡、光照、姿态、视角的影响,并且相比于2D人体姿态估计,3
- 基于 pytorch-openpose 实现 “多目标” 人体姿态估计
北桥苏
pytorch人工智能python
前言还记得上次通过MediaPipe估计人体姿态关键点驱动3D角色模型,虽然节省了动作K帧时间,但是网上还有一种似乎更方便的方法。MagicAnimate就是其一,说是只要提供一张人物图片和一段动作视频(舞蹈武术等),就可以完成图片人物转视频。于是我就去官网体验了一下,发现动作的视频长度不能超过5秒,当然,如果说要整长视频可以切多段处理再合成解决。主要的还是视频需要那种背景相对较纯的,不然提交表单
- 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用
钟的子期
深度学习lstm分类pytorch
系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part3化为己用在一个人体姿态估计的任务中,需要用深度学习模型来进行序列分类。化为己用,实现成功。文章目录系列文章目录前言一、模型训练1导入库和自用函数2导入数据集3设备部署4
- 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建
钟的子期
深度学习lstm分类pytorch
系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part3化为己用在一个人体姿态估计的任务中,需要用深度学习模型来进行序列分类。时间花费最多的是在数据集的处理上。这一节主要内容就是对数据集的处理。文章目录系列文章目录前言一、任
- OPENPOSE人体姿态估计课程设计
冰雪与岩石
python人脸识别手势识别
心路历程:拿到这个题目一脸懵,完全不知道要做什么,尽管模型不需要自己训练(模型来源),可是完全不知道怎么使用,帮助文档好长,看了好久。最后运行了demo后,也不知道这东西有什么用(应该是这东西我有什么是能做出来的。陷入无限百度…)一、模型下载下载下来的模型文件中有一个demo,在bin文件夹下,命令行下使用python是openpose的示例。(我下载的模型文件夹)此外,里面models文件夹里有
- Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计(人体关键点检测)
weixin_44079197
python开发语言
目录1、人体姿态估计简介2、人体姿态估计数据集3、OpenPose库4、实现原理5、实现神经网络6、实现代码1、人体姿态估计简介人体姿态估计(HumanPostureEstimation),是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来,从而估计人体姿态。人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节,比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等,如下图。通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算,来估计人体当前
- 第十四周周报
Joy_moon
机器学习图像处理
文章目录摘要文献阅读Openpose方法模型的任务具体工作流程模型工作流程PAF(部分亲合场)匈牙利算法数据标签的制作总结摘要上周在那篇综述文章里,分视角和单视角去实现3d人体姿态估计。我就找了一篇多视角实现的人体估计的文章。使用openpose和评估3d无标记运动捕捉,然后我看了一篇使用openpose和评估3d无标记运动捕捉。然后我实在不懂这个openpose的原理,我就又去找了openpos
- 3D人体姿态估计
从懒虫到爬虫
3d目标检测
3D人体姿态估计是指通过算法对输入的图像或视频进行分析,推断出人体的三维姿态信息。该技术可以应用于许多领域,如虚拟现实、运动分析、人机交互等。1.算法原理:3D人体姿态估计利用深度学习模型作为算法的核心,通过网络学习人体姿态的表示和映射关系。该算法有两个阶段,第一阶段是从输入的图像或视频中提取人体的二维姿态信息;第二阶段是通过三维姿态恢复算法将二维姿态信息映射到三维空间中。2.视觉特征提取:3D人
- 3D人体姿态估计(教程+代码)
阿利同学
3d3d姿态估计姿态估计手势识别姿态识别
3D人体姿态估计是指通过计算机视觉和深度学习技术,从图像或视频中推断出人体的三维姿态信息。它是计算机视觉领域的一个重要研究方向,具有广泛的应用潜力,如人机交互、运动分析、虚拟现实、增强现实等。传统的2D人体姿态估计方法主要关注通过二维图像进行姿态推断,即从图像中提取人体关键点位置信息,然后根据这些关键点的空间关系推断出人体的姿态。然而,由于2D图像投影存在深度信息的缺失和模糊,2D姿态估计往往无法
- Human3.6m数据处理(mhformer代码解读)
从月亮走向月亮7
计算机视觉
对于3d人体姿态估计任务中数据集human3.6m的处理写在最前面:这是我自己的理解,说的不一定对。human3.6m有很多格式的数据,包括视频、2dgroundtruth、3dgroundtruth,还分为xyz坐标的表示形式和旋转向量表示形式,这篇只用到2d和3dgroundtruth(坐标表示的)。这篇csdn以cvpr2022的mhformer为例,基本上videopose3d之后数据处理
- YOLOv7+Pose姿态估计+tensort部署加速
从懒虫到爬虫
YOLO
YOLOv7是一种基于深度学习的目标检测算法,它能够在图像中准确识别出不同目标的位置和分类。而姿态估计pose和tensort则是一种用于实现人体姿态估计的算法,可以对人体的关节位置和方向进行精准的检测和跟踪。下面我将分点阐述YOLOv7姿态估计pose+tensort部署加速的相关内容:1.YOLOv7的特点和优势YOLOv7是目前比较流行的目标检测算法之一,它具有以下特点和优势:(1)快速高效
- 2D行人姿态估计和跟踪:*Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking
AIRV_Gao
论文笔记算法计算机视觉深度学习
2D行人姿态估计和跟踪:SimpleBaselinesforHumanPoseEstimationandTracking论文网址:https://arxiv.org/abs/1804.06208论文代码:https://github.com/Microsoft/human-pose-estimation.pytorch论文类型:2018ECCV1.简介本论文介绍了人体姿态估计和跟踪方法。虽然目前在
- 人体姿态估计:BlazePose
AIRV_Gao
论文笔记
BlazePose:On-deviceReal-timeBodyPosetracking解析1.概述2.模型构架和pipeline设计2.1推理流程(Inferencepipeline)2.2Persondetector2.3拓扑结构(Topology)2.4数据集2.5网络结构2.6对齐和遮挡增强3.实验论文连接:https://arxiv.org/pdf/2006.10204.pdf论文代码:
- 视频姿态估计:DeciWatch
AIRV_Gao
论文笔记姿态估计transformer
DeciWatch:ASimpleBaselinefor10×Efficient2Dand3DPoseEstimation解析摘要1.简介2.RelatedWork2.1高效的人体姿态估计2.2MotionCompletion(运动补全)3.Method3.1问题定义和概述3.2获取采样姿势3.3DenoisingtheSampledPoses(去噪采样的姿态)3.4RecoveringtheSa
- 2023 英特尔On技术创新大会直播 |探索视觉AI的无限可能
以山河作礼。
活动文章人工智能
2023英特尔On技术创新大会直播|探索视觉AI的无限可能前言一·未来的AI:释放视觉AI真正潜力二·AI技术突破、视觉Al挑战及前沿研究创新三·全尺度视觉学习全尺度视觉学习示例1.GridConv实现三维人体姿态估计更高准确率2.KW预训练及迁移模型性能3.无数据增强稠密对比知识蒸馏(Af-DCD)4.全扩展视觉AI-OSVAlModelLearnerZoo四·沟建AI技术闭环、释放视觉AI真正
- YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI:全面解决方案,涵盖目标检测、跟踪和人体姿态估计
从懒虫到爬虫
YOLOpyqt目标检测
YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI是一个多功能图形用户界面,旨在充分发挥YOLOv8在目标检测/跟踪和人体姿态估计/跟踪方面的能力,与图像、视频或实时摄像头流进行无缝集成。支持该应用的Python脚本使用ONNX格式的YOLOv8模型,确保各种人工智能(AI)任务的高效和准确执行。全面的AI任务该应用支持一系列AI任务,包括:目标检测:使用YOLOv8模型在图像或
- 人体姿态估计算法
Jiaxxxxxx
计算机视觉算法计算机视觉
人体姿态估计算法1什么是人体姿态估计2基于经典传统和基于深度学习的方法2.1基于经典传统的人体姿态估计算法2.2基于深度学习的人体姿态估计算法OpenPoseAlphaPose(RMPE)3算法应用4Paper人体姿态估计在现实中的应用场景很丰富,如下动作捕捉:三维特效场景人机交互:动作控制、手势控制VR,AR:元宇宙数字人、抖音尬舞机、3D试衣、虚拟主播肢体语言理解:机场、交警警察手势翻译、手语
- YOLOv8界面-目标检测+语义分割+追踪+姿态识别(姿态估计)+界面DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI
阿利同学
YOLO目标检测pyqtyolov8界面姿态估计语义分割实例分割
YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI:全面解决方案,涵盖目标检测、跟踪和人体姿态估计YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI是一个多功能图形用户界面,旨在充分发挥YOLOv8在目标检测/跟踪和人体姿态估计/跟踪方面的能力,与图像、视频或实时摄像头流进行无缝集成。支持该应用的Python脚本使用ONNX格式的YOLOv8模型,确保各种人工智
- 人体姿态估计 - Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression(DEKR)
tang-0203
关键点检测人体姿态估计
B站:https://www.bilibili.com/video/BV1ky4y1s76X?spm_id_from=333.999.0.0人体姿态估计方法分类Top-Downpipeline:图片->检测器->多个行人->forpersonindetectedpersons,单独做关键点检测优点:精度高缺点:计算量大,耗时高Bottom-Uppipeline:图片->关键点回归(heatmap估
- AlphaPose-RKNN-rk3588
呆呆珝
深度学习人工智能
1.AlphaPose背景介绍AlphaPose是一个用于人体姿态估计的开源工具。人体姿态估计在计算机视觉中是一个核心问题,它旨在定位并识别图像或视频中的人体关键点和骨骼结构。在许多应用中,如动作识别、行为分析、虚拟现实和增强现实,人体姿态估计都发挥着重要作用。2.基本思路姿态估计有自顶向下(top-down)和自底向上(bottom-up)的两种策略。其中:自顶向下策略首先检测图像中的人物实例,
- 极智AI | Realtime Multi-Person人体姿态估计之OpenPose
极智视界
极智AIopenpose人体姿态估计姿态识别关键点检测深度学习人工智能
欢迎关注我的公众号[极智视界],获取我的更多经验分享大家好,我是极智视界,本文来介绍一下RealtimeMulti-Person人体姿态估计之OpenPose。邀您加入我的知识星球「极智视界」,星球内有超多好玩的项目实战源码下载,链接:https://t.zsxq.com/0aiNxERDqOpenPose主要是采用一个叫做PAF(PartAffinityFields,翻译过来是叫部件亲和场)来预
- (论文阅读32/100)Flowing convnets for human pose estimation in videos
朽月初二
论文阅读
32.文献阅读笔记简介题目Flowingconvnetsforhumanposeestimationinvideos作者TomasPfister,JamesCharles,andAndrewZisserman,ICCV,2015.原文链接https://arxiv.org/pdf/1506.02897.pdf关键词HumanPoseEstimationinVideos研究问题视频中的人体姿态估计研
- 【CV with Pytorch】第 6 章 :姿态估计
Sonhhxg_柒
使用PyTorch的计算机视觉项目pytorch人工智能python
人体姿势估计(HPE)是一项计算机视觉任务,它通过估计给定帧/视频中的主要关键点(例如眼睛、耳朵、手和腿)来检测人体姿势。图6-1显示了人体姿态估计的一个例子。图6-1HPE示例人体姿势检测有助于跟踪人体部位和关节。在人体中识别的一些关键点是手臂、腿、眼睛、耳朵、鼻子等,它们可以帮助我们跟踪运动。HPE主要广泛应用于机器人、理解人类活动和行为、运动分析等领域。深度学习概念,尤其是CNN架构,专为H
- python3跑通smpl模型_SMPL模型学习
助手的小跟班
python3跑通smpl模型
动画制作相关术语Vertex(顶点):动画模型可以看成多个小三角形(四边形)组成,每个小三角形就可以看成一个顶点。顶点越多,动画模型越精细。骨骼点:人体的一些关节点,类似于人体姿态估计的关键点。每个骨骼点都由一个三元组作为参数去控制(可以查看欧拉角,四元数相关概念)蒙皮:将模型从一个姿态转变为另一个姿态,使用的转换矩阵叫做蒙皮矩阵。骨骼蒙皮(Rig):建立骨骼点和顶点的关联关系。每个骨骼点会关联许
- (论文阅读28/100 人体姿态估计)Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
朽月初二
论文阅读计算机视觉人工智能
28.文献阅读笔记简介题目RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields作者ZheCao,TomasSimon,Shih-EnWei,andYaserSheikh,CVPR,2017.原文链接arxiv.org/pdf/1611.08050.pdf【人体姿态估计2】Real-timeMulti-person2dposeesti
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l