weixin_39972567
weixin_39972567

粒子追踪 matlab,用粒子滤波器实现的多目标跟踪代码

用粒子滤波器实现的多目标跟踪代码(matlab)

BPF

BPF

@MColorHistogramHSV

Contents.m

MColorHistogramHSV.m

demo.m

display.m

get.m

gethistogram.m

private

approxeq.m

computeCache.m

computeIndexImage.m

displayProperties.m

generateWindows.m

gethistogram_builtin.m

gethistogram_local.m

makeStochastic.m

normalise.m

process_options.m

setimage.m

set.m

test.m

visualize.m

@MImage

Contents.m

MImage.m

convert2gray.m

demo.m

display.m

fliplr.m

flipud.m

gaussblur.m

get.m

imadjust.m

imgradient.m

imread.m

private

displayProperties.m

moon.tif

peppers.png

process_options.m

trees.tif

rot90.m

set.m

subimage.m

threshold.m

visualize.m

@MIntegralHistogram

#gethistogram.c#

Contents.m

MIntegralHistogram.m

demo.m

display.m

get.m

gethistogram.m

private

computeIntegralHistogram.m

makeStochastic.m

normalise.m

setindeximage.m

setnbins.m

setweightimage.m

testMat.mat

set.m

@MIntegralImage

Contents.m

MIntegralImage.m

demo.m

display.m

get.m

getregion.cpp

getregion.dll.old

getregion.m

getregion.mexglx

getregion.mexsol

getregion.mexw32

private

#computeIntegralImage.c#

approxeq.m

computeIntegralImage.m

setdata.m

set.m

test.m

@MVisualizable

Contents.m

MVisualizable.m

display.m

get.m

private

centerFigure.m

figwait.m

set.m

visualize.m

@TrackerBPF

TrackerBPF.m

demo.m

display.m

get.m

initialize.m

private

add_targets.m

centerFigure.m

checkstatus.m

computeAdaBoostConf.mexglx

computeAdaBoostConf.mexw32

compute_HSVhist.m

compute_bhat.m

compute_conf.m

deterministicR.m

drawConfMap.m

drawDetections.m

drawParticles.m

drawTargets.m

hockey_detector.mexglx

hockey_detector.mexw32

init_options.m

locate_frame.m

merge_targets.m

propagate_particles.m

read_detections.m

remove_targets.m

update_importance_weights.m

update_model.m

update_obsv_lkhds.m

update_trans_prior.m

write_detections.m

set.m

test.m

update.m

COPYING.txt

ChangeLog.txt

README.txt

data

h0700.jpg

h0701.jpg

h0702.jpg

h0703.jpg

h0704.jpg

h0705.jpg

h0706.jpg

h0707.jpg

h0708.jpg

h0709.jpg

h0710.jpg

h0711.jpg

h0712.jpg

h0713.jpg

h0714.jpg

h0715.jpg

h0716.jpg

h0717.jpg

h0718.jpg

h0719.jpg

h0720.jpg

h0721.jpg

h0722.jpg

h0723.jpg

h0724.jpg

h0725.jpg

h0726.jpg

h0727.jpg

h0728.jpg

h0729.jpg

h0730.jpg

h0731.jpg

h0732.jpg

h0733.jpg

h0734.jpg

h0735.jpg

h0736.jpg

h0737.jpg

h0738.jpg

h0739.jpg

h0740.jpg

h0741.jpg

h0742.jpg

h0743.jpg

h0744.jpg

h0745.jpg

h0746.jpg

h0747.jpg

h0748.jpg

h0749.jpg

h0750.jpg

h0751.jpg

h0752.jpg

h0753.jpg

h0754.jpg

h0755.jpg

h0756.jpg

h0757.jpg

h0758.jpg

h0759.jpg

h0760.jpg

h0761.jpg

h0762.jpg

h0763.jpg

h0764.jpg

h0765.jpg

h0766.jpg

h0767.jpg

h0768.jpg

h0769.jpg

h0770.jpg

h0771.jpg

h0772.jpg

h0773.jpg

h0774.jpg

h0775.jpg

h0776.jpg

h0777.jpg

h0778.jpg

h0779.jpg

h0780.jpg

h0781.jpg

h0782.jpg

h0783.jpg

h0784.jpg

h0785.jpg

h0786.jpg

h0787.jpg

h0788.jpg

h0789.jpg

h0790.jpg

h0791.jpg

h0792.jpg

h0793.jpg

h0794.jpg

h0795.jpg

h0796.jpg

h0797.jpg

h0798.jpg

h0799.jpg

h0800.jpg

detections.txt

external

KPMtools

Kfold.m

README.txt

approx_unique.m

approxeq.m

argmax.m

argmin.m

arrangefigs.m

asdemo.html

asdemo.m

asort.m

assert.m

assignEdgeNums.m

assign_cols.m

axis_pct.m

bipartiteMatchingDemo.m

bipartiteMatchingDemoPlot.m

bipartiteMatchingHungarian.m

bipartiteMatchingIntProg.m

blktridiag.m

block.m

boxplotKPM.m

cell2matPad.m

cell2num.m

centeringMatrix.m

checkgrad.m

checkpsd.m

chi2inv.m

choose.m

collapse_mog.m

colmult.c

colmult.mexglx

computeROC.m

compute_counts.m

conf2mahal.m

cross_entropy.m

dirKPM.m

dispTable.m

dispcpt.m

div.m

drawGraph.m

drawGraphDemo.m

draw_circle.m

draw_ellipse.m

draw_ellipse_axes.m

em_converged.m

entropy.m

exportfig.m

extend_domain_table.m

factorial.m

filepartsLast.m

find_equiv_posns.m

findrows.m

flattenTable.m

foptions.m

freezeColors.README.txt

freezeColors.m

fullfileKPM.m

genBits.m

genpathKPM.m

hash_add.m

hash_del.m

hash_lookup.m

hsvKPM.m

hungarian.m

image_rgb.m

img2eps.m

imresizeAspect.m

ind2subv.c

ind2subv.m

initFigures.m

installC_KPMtools.m

is_psd.m

is_stochastic.m

isemptycell.m

isposdef.m

isscalarKPM.m

isvectorKPM.m

junk.c

loadcell.m

log0.m

logb.m

logdet.m

logsum.m

logsum_simple

你可能感兴趣的:(粒子追踪,matlab)

  • Python爱心光波
    系列文章序号直达链接Tkinter1Python李峋同款可写字版跳动的爱心2Python跳动的双爱心3Python蓝色跳动的爱心4Python动漫烟花5Python粒子烟花Turtle1Python满屏飘字2Python蓝色流星雨3Python金色流星雨4Python漂浮爱心5Python爱心光波①6Python爱心光波②7Python满天繁星8Python五彩气球9Python白色飘雪10Pyt
  • Python七彩花朵 Want595 python开发语言
    系列文章序号直达链接Tkinter1Python李峋同款可写字版跳动的爱心2Python跳动的双爱心3Python蓝色跳动的爱心4Python动漫烟花5Python粒子烟花Turtle1Python满屏飘字2Python蓝色流星雨3Python金色流星雨4Python漂浮爱心5Python爱心光波①6Python爱心光波②7Python满天繁星8Python五彩气球9Python白色飘雪10Pyt
  • matlab卷积矩阵绝对值,MATLAB矩阵分析和计算 weixin_39928736 matlab卷积矩阵绝对值
    MATLAB矩阵分析和计算编辑锁定讨论上传视频本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！《MATLAB矩阵分析和计算》是清华大学出版社出版的一本图书。[1]书名MATLAB矩阵分析和计算作者杜树春出版社清华大学出版社出版时间2019年6月1日定价59元ISBN9787302524816印次1-1印刷日期2019.04.23MATLAB矩阵分析和计算图书内容编辑本书侧重
  • 不同行业的 AI 数据安全与合规实践：7 大核心要点全解析 观熵 人工智能DeepSeek私有化部署
    不同行业的AI数据安全与合规实践：7大核心要点全解析关键词AI数据安全、行业合规、私有化部署、数据分类分级、国产大模型、隐私保护、DeepSeek部署摘要随着国产大模型在金融、医疗、政务、教育等关键领域的深入部署，AI系统对数据安全与行业合规提出了更高要求。本文结合DeepSeek私有化部署实战，系统梳理当前各行业主流的数据安全合规标准与落地策略，从数据分类分级、访问控制、审计追踪到敏感信息识别与
  • Docker高级管理 --Dockerfile镜像制作 牛爷爷敲代码 docker容器LNMPdockerfile镜像制作
    Docker高级管理--Dockerfile镜像制作一、Dockerfile基础概念1.定义与作用定义：Dockerfile是一个包含创建Docker镜像所需指令的文本文件。作用：自动化镜像构建流程，避免手动配置的繁琐和不一致性。版本控制：Dockerfile可纳入代码仓库，便于团队协作和追踪变更。可重复性：相同的Dockerfile构建出的镜像内容完全一致。2.核心组件指令（Instructio
  • Matlab裁剪降水数据：1km掩膜制作实战 咋（za）说 matlab降水数据处理裁剪掩膜制作降水数据裁剪China_Pre
    1km降水数据处理-制作数据裁剪掩膜1.数据概述2掩膜文件制作示例2.1数据准备2.2matlab掩膜制作示例代码3结语  中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）是高精度、长时间序列的气候数据产品，广泛应用于水文、生态、农业等领域的研究。本篇基于应用需要，以该数据集为输入，结合研究区shp边界文件，制作用于数据提取/裁剪的掩膜文件。下面为具体内容。1.数据概述  中国1km分辨率逐
  • SpringAOP中的JointPoint和ProceedingJoinPoint使用详解（附带详细示例） 如何在5年薪百万 springboot
    概念JointPointJointPoint是程序运行过程中可识别的点，这个点可以用来作为AOP切入点。JointPoint对象则包含了和切入相关的很多信息。比如切入点的对象，方法，属性等。我们可以通过反射的方式获取这些点的状态和信息，用于追踪tracing和记录logging应用信息。Pointcutpointcut是一种程序结构和规则，它用于选取joinpoint并收集这些point的上下文信
  • 【前端】接口日志追踪 毕业茄 前端
    1.问题描述场景：前端提交数据后，接口回调再次添加参数，但页面跳转/刷新导致之前的console.log数据丢失。影响：无法追踪完整的请求流程，调试困难。2.环境信息项目说明浏览器GoogleChrome120+开发者工具ChromeDevTools技术栈前端：Vue/React/其他接口类型RESTfulAPI/GraphQL3.解决方案3.1保留控制台日志（推荐）步骤：打开Chrome开发者工
  • MATLAB实现快速非局部均值图像去噪方法 一只爪子
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：非局部均值滤波是一种先进的图像去噪技术，与传统方法相比，它利用图像的全局信息来去除噪声，同时保持图像细节。该算法通过搜索和利用整个图像中相似的像素块，对每个像素点进行去噪处理。本文提供的MATLAB代码FAST_NLM_II.m实现此算法，并包含必要的参数设置、相似性计算、加权平均和图像更新步骤。了解并应用此代码是学习和进一步改进非局部均值滤波技术的基础。1.
  • Windows 10_11 隐私设置指南：保护你的个人数据 操作系统内核探秘 操作系统内核揭秘windowsai
    Windows10/11隐私设置指南：保护你的个人数据关键词：Windows10隐私设置、Windows11隐私保护、个人数据安全、系统权限管理、数据追踪控制、应用隐私策略、注册表优化摘要：本文系统解析Windows10/11隐私保护体系，通过分步拆解系统级隐私设置、应用权限管理、网络数据防护等核心模块，结合注册表深度优化与组策略高级配置，帮助用户构建多层次数据保护体系。涵盖从基础界面操作到企业级
  • OpenCV图片操作100例：从入门到精通指南（3） 总有刁民想爱朕ha opencv人工智能计算机视觉
    高效学习路径：1️⃣分阶段学习：入门：1-20例（基础操作）进阶：21-50例（图像处理）高级：51-100例（计算机视觉）2️⃣项目驱动学习：证件照背景替换（1-15例）停车场车位检测（30-45例）视频运动追踪（70-85例）3️⃣性能优化技巧：#使用UMat加速图像处理umat_img=cv2.UMat(img)processed=cv2.GaussianBlur(umat_img,(5,5
  • SkyWalking实现微服务链路追踪的埋点方案 MenzilBiz 服务器运维微服务skywalking
    SkyWalking实现微服务链路追踪的埋点方案一、SkyWalking简介SkyWalking是一款开源的APM(应用性能监控)系统，特别为微服务、云原生架构和容器化(Docker/Kubernetes)应用而设计。它主要功能包括分布式追踪、服务网格遥测分析、指标聚合和可视化等。SkyWalking支持多种语言（Java、Go、Python等）和协议（HTTP、gRPC等），能够提供端到端的调用
  • matlab画信号图方法,献给初学者：手把手教你绘制信号通路图
    信号通路是指能将细胞外的分子信号经细胞膜传入细胞内发挥效应的一系列酶促反应通路。细胞信号通路图是科研研究过程中最常见也是最常用到的，如何绘制适合我们自己科研课题的信号通路图呢？可以试试pathwaybuildertool软件。这款软件简单易学，即便是零基础的同学，也可以做出漂亮的信号通路。1.首先，打开PathwayBuilderTool2.0软件，软件自带分子生物学会用到的基本元素，如不同的细胞
  • 【论文复现】Taylor算法用于TOA（到达时间）的三维标签位置解算，360个标签、12个基站的环境作为验证，附MATLAB例程 MATLAB卡尔曼 论文复现算法matlab开发语言
    本文给出论文《基于Taylor-Chan算法的改进UWB室内三维定位方法》中的Taylor算法来解算TOA的复现程序（MATLAB）。使用论文中给定的12个锚点/360个测试的标签用来测试算法性能文章目录运行结果程序介绍核心功能概述结果输出应用场景MATLAB源代码运行结果误差输出：程序介绍本程序基于Taylor迭代算法，实现了对三维空间内360个目标点的TOA（TimeofArrival）定位解
  • matlab计算转子系统的固有频率、振型、不平衡响应
    可以计算转子系统的固有频率、振型、不平衡响应MatrixRiccati/code/Dichotomy_1(2).m,2210MatrixRiccati/code/Dichotomy_1.m,2210MatrixRiccati/code/RiccatiSY_1.m,2756MatrixRiccati/code/Trans1x(2).m,451MatrixRiccati/code/Trans1x.m,
  • 基于MATLAB的语音信号预处理
    3.1.语音信号的预加重处理对语音的的高频部分进行加重以去除口唇部分的影响，就必须要对输入的数字语音信号进行预加重处理，以此来增加语音的高频分辨率。通常通过传递函数为的一阶FIR高通数字滤波器来实现预加重，其中为预加重系数，0.9<<1.0。设n时刻的语音采样值为X(n),经过预加重处理的结果为，这里取=0.98。图3.1为该高通滤波器的幅频特性及相频特性。图3.2中分别给出了预加重前和预加重后的
  • 定制化CRM---基于odoo17开发的道与术 花好月圆春祺夏安 crmerpodoo17定制化
    引言：在比特与原子间架起桥梁——制造业CRM的破局之道客户关系管理（CRM），这个诞生于信息时代的词汇，长久以来似乎与车间轰鸣、元件流转的制造业保持着一种微妙的距离。传统的CRM软件，擅长管理销售漏斗、追踪客户互动，但在面对制造业盘根错节的业务流程——从新品研发、客户准入、多维度报价，到复杂的信用控制、订单交付和跨系统协同——时，往往显得力不从心，如同一件剪裁精美的西装，却穿在了需要挥汗如雨的工程
  • 机器学习与光子学的融合正重塑光学器件设计范式 m0_75133639 光电智能电视二维材料电子半导体人工智能顶刊nature
    Nature/Science最新研究表明，该交叉领域聚焦六大前沿方向：光子器件逆向设计、超构材料智能优化、光子神经网络加速器、非线性光学芯片开发、多任务协同优化及光谱智能预测。系统掌握该领域需构建四维知识体系：1、基础融合——从空间/集成光学系统切入，解析机器学习赋能光学的理论必然性，涵盖光学神经网络构建原理2、逆向设计革命——通过AnsysOptics实战，掌握FDTD算法与粒子群/拓扑优化技术
  • SkyWalking + Logstash全链路追踪系统详细实施方案 @淡 定 skywalking
    SkyWalking+Logstash全链路追踪系统详细实施方案一、系统架构与数据流向核心流程：数据采集：SkyWalkingAgent埋点收集调用链路数据日志增强：应用程序通过MDC注入TraceID日志收集：Logstash采集应用日志并发送至Elasticsearch数据存储：SkyWalking指标数据与日志数据分别存储可视化分析：SkyWalkingUI展示链路追踪，Kibana分析日志
  • 新型BERT勒索软件肆虐：多线程攻击同时针对Windows、Linux及ESXi系统
    趋势科技安全分析师发现，一个代号为BERT（内部追踪名WaterPombero）的新型勒索软件组织正在亚洲、欧洲和美国展开多线程攻击。该组织主要针对医疗保健、科技和会展服务行业，其活动范围显示其正成为勒索软件生态中的新兴威胁力量。攻击技术分析在Windows系统中，BERT通过PowerShell加载器（start.ps1）实施攻击，该脚本会执行以下操作：禁用WindowsDefender防火墙和
  • 海岛分布式能源系统调度 粒子群算法优化 hie98894 能源
    海岛分布式能源系统调度粒子群算法优化PSO_0810/avgfitness_gen.xlsx,168268PSO_0810/fit_gen.xlsx,57153PSO_0810/myfunc_fit1.m,246PSO_0810/myfunc_fit2.m,1499PSO_0810/myfunc_fit3.m,499PSO_0810/PSO_0804.m,4468PSO_0810/PSO_0804
  • 冷冻电镜重构的GPU加速破局：从Relion到CryoSPARC的并行重构算法 九章云极AladdinEdu 人工智能pytorch架构gpu算力机器学习自然语言处理深度学习
    点击“AladdinEdu，同学们用得起的【H卡】算力平台”，H卡级别算力，按量计费，灵活弹性，顶级配置，学生专属优惠。一、冷冻电镜重构的算力困局随着单粒子冷冻电镜（cryo-EM）分辨率突破原子级别（<3Å），重构算法计算复杂度呈指数级增长。传统CPU集群处理百万级粒子数据集需数周时间，成为结构生物学研究的关键瓶颈。本文重点分析Relion和CryoSPARC两大主流软件在GPU并行化方面的技术
  • 【大数据】FP-growth算法 大雨淅淅 大数据算法人工智能大数据
    目录一、FP-growth算法概述二、FP-growth算法代码实现2.1FP-growth算法matlab实现2.2FP-growth算法python实现三、FP-growth算法应用四、FP-growth算法发展趋势一、FP-growth算法概述FP-growth算法是一种用于发现数据集中频繁项集的高效算法。它由JiaweiHan等人提出，旨在解决Apriori算法在大数据集上效率低下的问题。
  • OpenWebUI(8)源码学习-后端utils/telemetry追踪遥测模块
    目录目录结构说明`constants.py`核心作用：主要功能：示例代码片段：`exporters.py`核心作用：主要类：`LazyBatchSpanProcessor`特点：技术亮点：`instrumentors.py`核心作用：插桩对象包括：钩子函数（Hooks）：Instrumentor类：插桩流程：`setup.py`核心作用：主要功能：典型调用方式：✨总体架构与价值技术亮点总结✅开发建
  • AI+区块链：代购系统如何破解碳足迹追踪“数据黑箱”？
    绿色电商趋势：代购系统如何实现碳足迹追踪与可持续物流？在全球气候危机与可持续发展目标的双重驱动下，绿色电商正从概念走向实践。作为跨境电商的核心环节，代购系统如何通过技术创新实现碳足迹追踪与可持续物流，成为行业突破增长瓶颈、构建差异化竞争力的关键。本文结合技术架构、行业实践与未来趋势，解析代购系统在绿色转型中的路径选择。一、碳足迹追踪：从数据孤岛到全链路透明1.技术架构：区块链+IoT构建可信数据链
  • 《论三生原理》如何与量子计算对话？ 葫三生 三生学派量子计算
    AI辅助创作：《论三生原理》与量子计算的对话体现为哲学思想、数学工具与物理机制的三重耦合，其核心关联如下：一、哲学基础的重构性映射‌‌动态生成论与量子叠加的对应‌将《道德经》“三生万物”的生成逻辑映射为量子态演化模型：“道生一”对应量子真空涨落（虚粒子对涌现），“二生三”类比纠缠光子对的自旋关联态，“三生万物”诠释量子比特叠加态的指数级演化空间。量子纠缠中“整体性优先个体”的特性与三生原理“关系先
  • MATLAB随机模拟技术在气候模型中的应用
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：MATLAB是科学研究和工程领域中广泛使用的一款数学计算与编程软件，尤其在气象学和气候模拟方面有着重要的应用。’Fletcher_2019_Learning_Climate’项目通过MATLAB实现的随机模拟方法帮助理解气候变化。本文将详细探讨该项目的关键内容，包括气候模型的构成、随机过程与统计方法的运用、MATLAB编程技能、气候数据处理与分析、结果可视化以
  • Kafka的优势有哪些？经常应用在哪些场景？
    Kafka的优势有哪些？经常应用在哪些场景？Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！一、Kafka的优势有哪些？1.多生产者可以无缝地支持多个生产者，不论客户端在使用单个主题还是多个主题。2.多消费者支持多个消费者从
  • JavaWeb（苍穹外卖）--学习笔记03（登录生成令牌） 老虎0627 JavaWeb（苍穹外卖）学习笔记java
    前言本片文章是学习B站黑马程序员苍穹外卖的学习笔记。在Day01（如果学到登录界面这里卡住了，可以看看这篇文章），登陆界面的后端实现大致可以分为两部分登录功能和登录校验，其中登陆校验的实现是基于令牌JWT技术来实现会话追踪（校验部分还有拦截器Interceptor这个我没太学懂视频也没提，以后在更）JWT令牌基本概念JWT是一种在Web应用程序，简单且安全地处理用户身份验证和信息交换的技术，首先我
  • Python 爬虫实战：京东商品数据采集（登录态验证 + 价格监控系统） Python核芯 Python爬虫实战项目python爬虫开发语言
    一、引言在电商飞速发展的当下，京东作为国内头部电商平台之一，拥有海量商品数据。对于商家而言，精准掌握这些数据能助力优化定价策略、洞察市场动态；对消费者来说，追踪商品价格走势有助于把握最佳购买时机。本文将深入剖析如何借助Python爬虫技术实现京东商品数据采集，包括突破登录态验证以及搭建价格监控系统，为读者呈上一份实用的电商数据挖掘指南。二、环境搭建安装Python库：执行以下命令安装所需的库：pi
  • Linux的Initrd机制 被触发 linux
    Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
  • maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
    默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法：     1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml     2.找到        
  • XSD和XML中的命名空间 darrenzhu xmlxsdschemanamespace命名空间
    http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
  • Java 求素数运算 周凡杨 java算法素数
    网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。 第一种：   原理: 6N(+-)1法         任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)   
  • java 单例模式 g21121 java
    想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式：   class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
  • Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
    1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录       解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：           
  • 32位和64位操作系统 墙头上一根草 32位和64位操作系统
    32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
  • 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
    一、问题提问：     → 请简单介绍一下什么是轻量级？     轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。  
  • mongodb 环境搭建及简单CURD antlove WebInstallcurdNoSQLmongo
    一 搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
  • 数据字典和动态视图 百合不是茶 oracle数据字典动态视图系统和对象权限
    数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭   数据字典中包含   数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
  • 多线程编程一般规则 bijian1013 javathread多线程java多线程
           如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。        不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
  • 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linuxunixscp
    一.功能说明        scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下：        scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
  • 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
    以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。   示例数据：   地址表：   CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
  • cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter formcgi
    先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题） 问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
  • 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
    一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
  • java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
    public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
  • 看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
       以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:    职业规划:    http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua      android学习:    1.http://byandby.i
  • [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
        我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误      在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
  • JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
    事件 描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
  • 正则表达式验证日期格式 dashuaifu 正则表达式IT其它java其它
    正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
  • Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证 dcj3sjt126com yii
    public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
  • UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0 dcj3sjt126com ios
    In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0." Ins
  • 判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Mathpython
    质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。 判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
  • SpringSecurity工作原理小解读 坏我一锅粥 SpringSecurity
      SecurityContextPersistenceFilter   ConcurrentSessionFilter   WebAsyncManagerIntegrationFilter   HeaderWriterFilter   CsrfFilter   LogoutFilter   Use
  • JS实现自适应宽度的Tag切换 ini JavaScripthtmlWebcsshtml5
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/js/3.htm   该效果使用纯JavaScript代码，实现TAB页切换效果，TAB标签根据内容自适应宽度，点击TAB标签切换内容页。 HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
  • Hbase Rest API : 数据查询 kane_xie RESThbase
    hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。   启动命令：./bin/hbase rest s
  • JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释） 明子健 jqueryjs源码拖动鼠标
    欢迎讨论指正！   print.html代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8"> <title>发票打印</title> &l
  • Postgresql 连表更新字段语法 update qifeifei PostgreSQL
    下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
  • 将redis,memcache结合使用的方案? tcrct rediscache
    公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
  • 开发中遇到的诡异的bug wudixiaotie bug
    今天我们服务器组遇到个问题： 我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他