qq_42025376
qq_42025376

多目标跟踪 MOT

SORT and DeepSORT

多目标跟踪（MOT）入门

SORT

流程
1、第一帧和第二针检测出物体
2、跟踪：
找第一帧和第二帧物体的对应关系
关联：匈牙利算法

代价矩阵：在IOU矩阵外加负号；
输出的是对应的索引

3、

所涉及方法：卡尔曼滤波（优化），匈牙利算法做匹配

你可能感兴趣的:(论文解读)

  • 【笔记】扩散模型（七）：Latent Diffusion Models（Stable Diffusion）论文解读与代码实现 LittleNyima DiffusionModels笔记stablediffusionAIGC人工智能
    论文链接：High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels官方实现：CompVis/latent-diffusion、CompVis/stable-diffusion这一篇文章的内容是LatentDiffusionModels（LDM），也就是大名鼎鼎的StableDiffusion。先前的扩散模型一直面临的比较大的问题是采样空间太大，学
  • 《深入浅出多模态》（九）多模态经典模型：MiniGPT-v2、MiniGPT5 GoAI 深入浅出多模态深入浅出AI多模态vllmLLM大模型stablediffusion
    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、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介绍：</
  • 人脸识别算法MTCNN论文解读 纸上得来终觉浅～ 图像处理paper阅读人脸识别mtcnn
    论文名称：JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks论文地址：https://www.lao-wang.com/wp-content/uploads/2017/07/1604.02878.pdf1、MTCNN原理MTCNN，Multi-taskconvolutionalneuralnetwor
  • NL2SQL进阶系列(5)：论文解读业界前沿方案（DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL、SQL-PaLM）、新一代数据集BIRD-SQL解读 汀、人工智能 LLM工业级落地实践copilot人工智能NL2SQLLLM自然语言处理NL2DSLText2SQL
    NL2SQL进阶系列(5)：论文解读业界前沿方案（DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL）、新一代数据集BIRD-SQL解读NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理NL2SQ
  • 图形学论文笔记 Jozky86 图形学图形学笔记
    文章目录PBD：XPBD：shapematchingPBD：【深入浅出NvidiaFleX】(1)PositionBasedDynamics最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码XPBD：基于XPBD的物理模拟一条龙：公式推导+代码+文字讲解（纯自制）【论文精读】XPBD基于位置的动力学XPBD论文解读(
  • 【论文解读】Macroblock Level Rate Control for Low Delay H.264/AVC based Video Communication Codec Conductor 论文解读#x264h.264x264音视频码率控制视频编解码AVC
    级别：IEEE时间：2015作者：MinGao等机构：哈尔滨工业大学下载：MacroblockLevelRateControlforLowDelayH.264/AVCbasedVideoCommunication摘要算法目的：提出了一种针对低延迟H.264/AVC视频通信的宏块（MB）级别速率控制算法。算法基础：基于ρ域速率模型，该模型涉及量化后零变换系数的百分比（ρ）。关键技术：使用指数模型来描
  • 论文解读：从Dijkstra的On-the-Fly到Go的三色标记算法，并行垃圾回收的起源 liuwill 计算机科学算法后端论文阅读
    我们经常听到关于垃圾回收的说法是，某种垃圾回收算法是一种特定语言特有的，容易理解成，垃圾回收的算法跟特定编程语言是绑定的，但是仔细想想，垃圾回收器是一种分配和管理内存的机制或者程序，内存管理跟语言本身是没有必然联系的，只是语言运行时实现时的一种策略选择。更严格来说的，其实不仅仅是垃圾回收策略，一些语言的语法特性，也不是某种语言专属，语言的实现者完全可以通过组合，自己选择自己偏好的策略，发明更多的语
  • 机器人建图算法2.1从栅格占据地图到ESDF地图 RuiH.AI 机器人建图算法学习算法
    机器人建图算法2.1从栅格占据地图到ESDF地图前言论文解读示意图说明伪代码说明算法流程总结前言最基础的地图是占据栅格地图Occupancymap，每个格子标明了该位置是否被物体占据。然而对于规划和避障而言，地图中的占据信息是不够的，还需要障碍距离、方向等信息。TSDF和ESDF地图弥补了这个缺陷。IROS2010:ImprovedupdatingofEuclideandistancemapsan
  • 知识图谱最新权威综述论文解读：实体发现 ngl567
    上期我们介绍了2020年知识图谱最新权威综述论文《ASurveyonKnowledgeGraphs:Representation,AcquisitionandApplications》的知识图谱补全部分，本期我们将一起学习这篇论文的实体发现部分。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.00388.pdfarxiv.org1实体发现本节将基于实体的知识获取区分为若干细分任务，
  • 这个论文解读 agent 比GPT-4 还要牛！强烈推荐！ 夕小瑶 人工智能自然语言处理transformerchatgpt深度学习神经网络
    已经2024年了，该出现一个论文解读AIAgent了。但是目前市面上哪怕最强的GPT-4来做论文解读也是不行，所以我们顺手做了这样一个agent，因为——我们公司的算法同学也需要刷论文啊喂=，=而且我们也经常人工写论文解读嘛，所以干脆就顺手做一个得了，不求赚钱，但求有点用。真正尝试过用gpt去刷论文、写论文解读的小伙伴，一定深有体验——费劲。其他agents也没有能搞定的，所以我们就索性做了个，传
  • 《生产调度优化》专栏导读 Lins号丹 生产调度优化生产调度优化
    文章分类生产调度优化问题入门相关问题求解调度问题求解效率探讨相关论文解读生产调度优化问题入门文章包含重点简述生产车间调度优化问题两种常用的FJSP模型解析FJSP问题的标准测试数据集的Python代码解析FJSP标准测试数据代码相关问题求解文章求解器问题类型【作业车间调度JSP】通过python调用PuLP线性规划库求解PuLP（开源）作业车间调度JSP【作业车间调度JSP】通过PuLP调用COP
  • 【ChatIE】论文解读：Zero-Shot Information Extraction via Chatting with ChatGPT Bigcrab__ 神经网络Tensorflowchatgpt人工智能深度学习
    文章目录介绍ChatIEEntity-RelationTripleExtration(RE)NamedEntityRecognition(NER)EventExtraction(EE)实验结果结论论文：Zero-ShotInformationExtractionviaChattingwithChatGPT作者：XiangWei,XingyuCui,NingCheng,XiaobinWang,Xin
  • FaE：基于符号知识的适应性和可解释的神经记忆 NLP论文解读
    ©原创作者|朱林论文解读：FactsasExperts:AdaptableandInterpretableNeuralMemoryoverSymbolicKnowledge论文作者：GoogleResearch论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.00849收录会议：NAACL202101介绍大规模语言模型，如BERT、Transformer等是现代自然语言建模的核心，其
  • 论文解读：知识图谱融入预训练模型 NLP论文解读 深度学习机器学习人工智能自然语言处理知识图谱
    ©NLP论文解读原创•作者|疯狂的Max背景及动机以BERT为基础的预训练模型在各项NLP任务获得巨大的成功，与此同时，如何在泛化的预训练模型基础上融入某些特定领域的知识图谱以获得在特定领域内让模型有更优秀的表现，这一课题也一直备受关注。然而大部分之前的将知识图谱融入预训练模型的工作都是将知识图谱的知识转化为知识导向的训练任务，通过更新整个模型的参数来进行训练，来实现知识图谱的融入。这种方法虽然可
  • 知识增广的预训练语言模型K-BERT：将知识图谱作为训练语料 NLP论文解读 知识图谱语言模型bert
    ©原创作者|杨健论文标题：K-BERT:EnablingLanguageRepresentationwithKnowledgeGraph收录会议：AAAI论文链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5681项目地址：https://github.com/autoliuweijie/K-BERT01背景论述笔者在前面的论文解读中提到过E
  • HybridA* 论文解读 Big David 自动驾驶规划系列论文阅读笔记HybridA*论文阅读混合Astar
    本文旨在对原论文进行翻译，对混合A*有一个大概的理解论文题目：PracticalSearchTechniquesinPathPlanningforAutonomousDriving1摘要本文描述了一个实用的路径规划算法，无人驾驶汽车在未知的环境中，障碍物通过机器人的传感器实时检测产生平滑的路径。这项工作的动机和实验验证了在2007年DARPA城市挑战赛，机器人必须在停车场自主导航。本文的方法有两个
  • 论文解读《Zero-Shot Category-Level Object Pose Estimation》类别级6D位姿估计 ZYLer_ 6D位姿估计人工智能计算机视觉
    论文：《Zero-ShotCategory-LevelObjectPoseEstimation》该文整体感觉不难，处理流程比较新颖，可以重点参考。Code：https://github.com/applied-ai-lab/zero-shot-pose（48star）摘要：解决问题：实例级姿态估计的问题。=>**零样本（也就是预测未见过的物体（没有该实例的数据标记和CAD模型），类别级）**预测来
  • 论文解读《Gen6D: Generalizable Model-Free 6-DoF Object Pose Estimation from RGB Images》 小样本6D位姿估计 ZYLer_ 6D位姿估计机器学习人工智能计算机视觉3d深度学习
    论文：《Gen6D:GeneralizableModel-Free6-DoFObjectPoseEstimationfromRGBImages》Code：https://github.com/liuyuan-pal/gen6d（469star）摘要：现有的可推广姿态估计器要么需要高质量的对象模型，要么在测试时需要额外的深度图或对象掩码，这大大限制了其应用范围。为了满足实际应用中的需求，我们认为姿态
  • 论文解读《EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose 》 ZYLer_ 6D位姿估计计算机视觉人工智能3d
    论文：《EPro-PnP:GeneralizedEnd-to-EndProbabilisticPerspective-n-PointsforMonocularObjectPoseEstimation》Code：https://github.com/tjiiv-cprg/epro-pnp（909star）作者的视频简单介绍：https://www.bilibili.com/video/BV13T41
  • VLM 系列——Llava1.6——论文解读 TigerZ* AIGC算法人工智能AIGC深度学习计算机视觉
    一、概述1、是什么Llava1.6是llava1.5的升级暂时还没有论文等，是一个多模态视觉-文本大语言模型，可以完成：图像描述、视觉问答、根据图片写代码（HTML、JS、CSS），潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别（问答、描述）。支持单幅图片输入（可以作为第一个或第二个输入），多轮文本对话。本文基于CLIP的视觉编码器，以及多个版本语言解码器，使用最简单的两层FC构成MLP映射视觉特
  • VLM （MLLM）系列——论文解读总结 TigerZ* AIGC算法深度学习人工智能计算机视觉AIGC图像处理算法
    建议以下几篇都看一下吧，因为这几篇相对出发点都有新意，并且也都在同期的思南评测中有排名。CLIP*数据：用了4亿的互联网自有图文对数据。*模型：由一个视觉编码器、一个文本编码器*训练：一阶段预训练，在32768的batchsize下做的对比学习。中文CLIP*数据：由LAION5B等构成一个2亿的图文对数据。*模型：整体和CLIP类似，由一个视觉编码器、一个文本编码器。*训练：两阶段预训练，权重来
  • VLM 系列——MoE-LLaVa——论文解读 TigerZ* AIGC算法深度学习人工智能AIGC计算机视觉transformer
    一、概述1、是什么moe-Llava是Llava1.5的改进全称《MoE-LLaVA:MixtureofExpertsforLargeVision-LanguageModels》，是一个多模态视觉-文本大语言模型，可以完成：图像描述、视觉问答，潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别（问答、描述），未知是否能偶根据图片写代码（HTML、JS、CSS）。支持单幅图片输入（可以作为第一个或第二个
  • VLM 系列——LLaVA-MoLE——论文解读 TigerZ* AIGC算法深度学习人工智能AIGCtransformer计算机视觉
    一、概述1、是什么Llava-MoLE是Llava1.5的改进全称《LLaVA-MoLE:SparseMixtureofLoRAExpertsforMitigatingDataConflictsinInstructionFinetuningMLLMs》，是一个多模态视觉-文本大语言模型，可以完成：图像描述、视觉问答，潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别（问答、描述），未知是否能偶根据图片
  • 【论文解读】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation Queen_sy 深度学习人工智能
    目录1Introduction1Docre任务比句子级任务更具挑战性：2现有的Docre方法：3现有的Docre方法存在三个局限性2Methodology1使用轴向注意力模块作为特征提取器：2第二，提出适应性焦距损失3第三用知识蒸馏相关知识类别不平衡问题长尾类分布交叉熵损失和二元交叉熵损失二元交叉熵损失定义为知识蒸馏全文翻译https://baijiahao.baidu.com/s?id=1737
  • 知识增强的预训练模型简介 NLP论文解读
    ©NLP论文解读原创•作者|杨健专栏系列概览该专栏主要介绍自然语言处理领域目前比较前沿的领域—知识增强的预训练语言模型。通过解读该主题具备代表性的论文以及对应的代码，为大家揭示当前最新的发展状况。为了能够和大家更好的分享自己的收获，笔者将遵循下面几个原则。1、理论讲解尽量深入浅出，通过举例子或者大白话讲解论文，而非仅针对原文翻译。2、针对论文中一些重要的术语，适时的做出解释。3、理论和实践相结合，
  • AAAI 2020「自然语言处理（NLP）论文解读」文本简化要素分析 Shu灬下雨天
    来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-2-17TILE:DiscourseLevelFactorsforSentenceDeletioninTextSimplification.Contributor:俄亥俄州立大学Paper:https://arxiv.org/abs/1911.10384v1Code:None文章摘要    文本简化需要对相关的句子
  • 论文笔记-Generative Adversarial Nets 升不上三段的大鱼
    论文链接：https://papers.nips.cc/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf论文解读：https://www.bilibili.com/video/BV1rb4y187vD?share_source=copy_web一句话总结：提出了生成模型框架GAN，包括一个生成模型G和一个判别模型D，用有监督的损失
  • 「论文搬运」王亦洲课题组 CVPR 2021 入选论文解读：时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型 Sternstunden 论文计算机视觉人工智能深度学习cvpr
    本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议CVPR2021的论文“CausalHiddenMarkovModelforTimeSeriesDiseaseForecasting（时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型）”的解读。该论文由北京大学王亦洲课题组与深睿医疗等单位合作，针对时间序列疾病预测的问题，提出了因果隐马尔可夫模型描述疾病的动态发展过程，并使用基于VAE的变分框架进行学习。通过对图
  • EMNLP 2023精选：Text-to-SQL任务的前沿进展（下篇）——Findings论文解读 Q同学的nlp笔记 sql人工智能nlp自然语言处理深度学习语言模型论文阅读
    导语本文记录了今年的自然语言处理国际顶级会议EMNLP2023中接收的所有与Text-to-SQL相关（通过搜索标题关键词查找得到，可能不全）的论文，共计12篇，包含5篇正会论文和7篇Findings论文，以下是对这些论文的略读，某几篇也有详细的笔记（见链接）。由于篇数过多，分为两篇博客记录，本篇为第二篇，主要记录Findings论文：序号类型标题1MainBenchmarkingandImpro
  • 2018年美国大学生数学建模竞赛B题优秀论文解读 校苑数模
    2018年美赛B题优秀论文解读校苑数模校苑数模今天2018年美赛B题赛题2018MCMProblemB:HowManyLanguages?Background:Therearecurrentlyabout6,900languagesspokenonEarth.Abouthalftheworld’spopulationclaimoneofthefollowingtenlanguages(inorde
  • Spring4.1新特性——Spring MVC增强 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • mysql 性能查询优化 annan211 javasql优化mysql应用服务器
    1 时间到底花在哪了？ mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务，这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段，这其中包含了大量为了 检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理，包括排序、分组等。在完成这些任务的时候，查询需要在不同的地方 花费时间，包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
  • windows系统配置 cherishLC windows
    删除Hiberfil.sys ：使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可： http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html 类似的还有pagefile.sys msconfig 配置启动项 shutdown 定时关机 ipconfig 查看网络配置 ipconfig /flushdns
  • 人体的排毒时间 Array_06 工作
    ======================== ||  人体的排毒时间是什么时候？|| ======================== 转载于： http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
  • ZooKeeper cugfy zookeeper
    Zookeeper是一个高性能，分布式的，开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能，分布式应用可以基于它实现更高级的服务，比如同步， 配置管理，集群管理，名空间。它被设计为易于编程，使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上，提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现，是高有效和可靠的协同工作系统，Zookeeper能够用来lea
  • 网络爬虫的乱码处理 随意而生 爬虫网络
    下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意，这里不仅是中文乱码，还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理，因为他们的解决方式 是一致的，故在此统一说明。     网络爬虫，有两种选择，一是选择nutch、hetriex，二是自写爬虫，两者在处理乱码时，原理是一致的，但前者处理乱码时，要看懂源码后进行修改才可以，所以要废劲一些；而后者更自由方便，可以在编码处理
  • Xcode常用快捷键 张亚雄 xcode
    一、总结的常用命令：     隐藏xcode command+h     退出xcode command+q     关闭窗口 command+w     关闭所有窗口 command+option+w     关闭当前
  • mongoDB索引操作 adminjun mongodb索引
    一、索引基础：    MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样，这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令：    > db.test.ensureIndex({"username":1})    可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立： &nbs
  • 成都软件园实习那些话 aijuans 成都 软件园 实习
    无聊之中，翻了一下日志，发现上一篇经历是很久以前的事了，悔过~~ 　　断断续续离开了学校快一年了，习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境，到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好，那是刚到这里时的想法，现在感觉在这挺好，不管怎么样，最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会，在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。 　　都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难，因为在外面每个人都
  • Linux下FTP服务器安装及配置 ayaoxinchao linuxFTP服务器vsftp
    检测是否安装了FTP [root@localhost ~]# rpm -q vsftpd 如果未安装：package vsftpd is not installed  安装了则显示：vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息   安装FTP 运行yum install vsftpd命令，如[root@localhost ~]# yum install vsf
  • 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档 BigBird2012 driver
    注：本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。   在MongoDB中，一个集合（collection）在概念上就类似我们SQL数据库中的表（Table），这个集合包含了一系列文档（document）。一个DBObject对象表示我们想添加到集合（collection）中的一个文档（document），MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id，这个id在
  • JSONObject以及json串 bijian1013 jsonJSONObject
    一.JAR包简介     要使程序可以运行必须引入JSON-lib包，JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包：     1.commons-lang-2.0.jar     2.commons-beanutils-1.7.0.jar     3.commons-collections-3.1.jar &n
  • [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性 bit1129 zookeeper
    为了说明问题，看个简单的代码，   import org.apache.zookeeper.*; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.ThreadLocal
  • 【Scala十二】Scala核心六：Trait bit1129 scala
    Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
  • weblogic version 10.3破解 ronin47 weblogic
    版本：WebLogic Server 10.3 说明：%DOMAIN_HOME%：指WebLogic Server 域(Domain）目录 例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain 1.为了保证操作安全，备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
  • 求第n个斐波那契数 BrokenDreams
            今天看到群友发的一个问题：写一个小程序打印第n个斐波那契数。         自己试了下，搞了好久。。。基础要加强了。           &nbs
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; interface IVisitor { //第二次分派，Visitor调用Element void visitConcret
  • MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式 cherishLC matlab
    MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包，可以使用GPU。 主页： http://www.vlfeat.org/matconvnet/ 教程： http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html 注意：需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet： http
  • ZK Timeout再讨论 chenchao051 zookeepertimeouthbase
    http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题，但是又出现了一个问题，我把min和max都设置成了180000，但是仍然出现了以下的异常信息： Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
  • CASE WHEN 用法介绍 daizj sqlgroup bycase when
    CASE WHEN 用法介绍 1. CASE WHEN 表达式有两种形式 --简单Case函数  CASE sex  WHEN '1' THEN '男'  WHEN '2' THEN '女'  ELSE '其他' END  --Case搜索函数  CASE WHEN sex = '1' THEN
  • PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 dcj3sjt126com PHP
    PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧　　用单引号代替双引号来包含字符串，这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量，　　单引号则不会，注意：只有echo能这么做，它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注：　　PHP手册中说echo是语言结构，不是真正的函数，故把函数加上了双引号)。　　1、如果能将类的方法定义成static，就尽量定义成static，它的速度会提升将近4倍
  • Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例 dcj3sjt126com yii
    CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。 表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。　　CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。 实例代码如下：
  • Maven项目打包成可执行Jar文件 dyy_gusi assembly
    Maven项目打包成可执行Jar文件 在使用Maven完成项目以后，如果是需要打包成可执行的Jar文件，我们通过eclipse的导出很麻烦，还得指定入口文件的位置，还得说明依赖的jar包，既然都使用Maven了，很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作，使用assembly插件。具体使用方式如下： 1、在项目中加入插件的依赖： <plugin>
  • php常见错误 geeksun PHP
    1.  kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
  • 修改linux的用户名 hongtoushizi linuxchange password
    Change Linux Username 更改Linux用户名，需要修改4个系统的文件： /etc/passwd /etc/shadow /etc/group /etc/gshadow 古老/传统的方法是使用vi去直接修改，但是这有安全隐患（具体可自己搜一下），所以后来改成使用这些命令去代替： vipw vipw -s vigr vigr -s   具体的操作顺
  • 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端 jinnianshilongnian nginxlua
    对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发，而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。 一些常见的Lua库可以在github上搜索，https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。   Redis客户端 lua-resty-r
  • zkClient 监控机制实现 liyonghui160com zkClient 监控机制实现
             直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss，session expire等异常，在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的，如果要基于wather实现发布/订阅模式，还要自己包装一下，将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能，比如分布式锁，leader选举
  • 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句 pda158 mysql
    在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句： 　　方法一：SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name'; 　　方法二：SELECT column_name from information_schema.colum
  • 程序员对英语的依赖 Smile.zeng 英语程序猿
    1、程序员最基本的技能，至少要能写得出代码，当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候，英语与别人的差距就直接表现出来咯。 2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词，不然怎么知道使用这些开发工具。 3、进阶一点，就是能读懂别人的代码，有利于我们学习人家的思路和技术。 4、写的程序至少能有一定的可读性，至少要人别人能懂吧... 以上一些问题，充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
  • Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器 vipbooks oraclesql编程活动Access
        时间过得真快啊，转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了，通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧，这东东如果一段时间不用很快就会忘记了，所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记，用到的时候可以随时查找，马上上手！希望这些笔记能对大家有些帮助！     这是第八章的学习笔记，学习完第七章的子程序和包之后
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他