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- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
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开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- Python OpenCV教程从入门到精通的全面指南【文末送书】
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pythonopencv开发语言
文章目录PythonOpenCV从入门到精通1.安装OpenCV2.基本操作2.1读取和显示图像2.2图像基本操作3.图像处理3.1图像转换3.2图像阈值处理3.3图像平滑4.边缘检测和轮廓4.1Canny边缘检测4.2轮廓检测5.高级操作5.1特征检测5.2目标跟踪5.3深度学习与OpenCVPythonOpenCV从入门到精通【文末送书】PythonOpenCV从入门到精通OpenCV(Ope
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MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python3编程语言而设计的轻量级版本解释器。与常规Python相比,MicroPython解释器体积小(仅100KB左右),通过编译成二进制Executable文件运行,执行效率较高。它使用了轻量级的垃圾回收机制并移除了大部分Python标准库,以适应资源限制的微控制器。MicroPython主要特点包括:1、语法和功能与标准Python兼容,易学
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长尾形分布速览(60-89)这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新,LLMs在这些领域展现了卓越的性能,并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘,提高在长尾任务中的持续学
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目录一、**目标跟踪标注的四大核心挑战**二、**五阶能力培养体系**▶**阶段1:基础规则内化(1-2周)**▶**阶段2:复杂场景处理技能**▶**阶段3:专业工具mastery**▶**阶段4:领域深度专精▶**阶段5:效率突破方案三、**精度控制五大核心技术**四、**质检与错误防御体系**1.**四维质检法**:2.**高频错误防御表**:五、**持续进阶体系**1.**复杂场景专项**
- 目标跟踪领域经典论文解析
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亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、JAVA、PYTHON与SAP的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!目标跟踪是计算机视觉领域的一个
- 基于均值偏移算法的动态目标跟踪研究
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摘要:目标跟踪技术是计算机视觉领域中重要研究课题之一,在人类生活、军事侦察、工业生产、医疗诊断、交通管理等多方面,都有广泛的应用,研究目标跟踪对人类生活、工程应用等具有现实的指导意义。在基于视觉的目标跟踪算法中,经典的Mean-Shift算法以其理论科学有效、操作简单易实现,跟踪性能较好等优势,一直是众多学者研究的热点。可算法也存在着许多缺陷。例如目标模型中混有背景信息的干扰,给目标定位带来了偏差
- 目标跟踪存在问题以及解决方案
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3D跟踪一、数据特性引发的跟踪挑战1.点云稀疏性与远距离特征缺失问题表现:激光雷达点云密度随距离平方衰减(如100米外车辆点云数不足近距离的1/10),导致远距离目标几何特征(如车轮、车顶轮廓)不完整,跟踪时易因特征匹配失败导致ID丢失。典型案例:在高速公路场景中,200米外的卡车因点云稀疏(仅约50个点),跟踪算法难以区分其与大型货车的形状差异,导致轨迹跳跃或ID切换。技术方案:稀疏点云增强与特
- 多目标跟踪
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侦探联盟:多目标跟踪大作战适合对象:高中生关键点:多目标跟踪、传统方法、深度学习、卡尔曼滤波、匈牙利算法、CNN、Re-ID序章:神秘的闹市阴影夜晚的星城,一场盛大的街头音乐节即将开幕。灯光下,形形色色的人在广场上游走。人声、音乐声交织成宏大的交响。突然,警局接到一封匿名信:有人要在音乐节上搞破坏,还不止一个人。“多目标追踪联盟”火速集结:他们擅长在人群中盯梢,每一个侦探都有独特的本领。今天,他们
- 【图像处理入门】10. 计算机视觉基础:从人脸识别到文档矫正
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摘要本文聚焦计算机视觉经典应用场景,带你实现人脸识别、文档扫描矫正和目标跟踪三大项目。通过Haar级联分类器、透视变换、CamShift算法等技术,结合OpenCV实战代码,掌握从特征检测到图像几何变换的完整流程,将图像处理知识升级为计算机视觉工程能力。一、项目1:基于Haar级联的人脸识别系统1.技术原理Haar级联分类器通过级联多个简单的Haar特征强分类器,快速检测图像中的目标(如人脸)。核
- 基于YOLOv8的人脸识别与跟踪系统设计与实现
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1.项目背景与意义随着智能安防、智能监控、人机交互等领域的快速发展,人脸识别与跟踪技术受到了广泛关注。它不仅在安防监控系统中用于身份认证与异常检测,也在智能门禁、自动考勤和营销系统中发挥重要作用。传统的人脸检测多依赖Haar级联或基于特征的检测方法,准确率和鲁棒性有限。深度学习方法,尤其是YOLOv8等先进目标检测框架,实现了实时且高准确度的人脸检测。同时,结合人脸识别(身份验证)和多目标跟踪,可
- OpenCV Video 模块使用指南(Python 版)
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一、模块概述video模块是OpenCV的视频分析核心,提供以下核心功能:背景建模:运动检测(MOG2/KNN背景减除)光流法:物体运动估计(LK金字塔光流)目标跟踪:单目标/多目标跟踪(KCF、MOSSE等算法)视频分析:运动轨迹提取、异常行为检测二、核心功能详解与实战1.背景减除(运动检测)1.1算法对比算法名称特点适用场景核心参数示例代码MOG2混合高斯模型,自适应学习率室内外场景(如监控视
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多假设跟踪(MultipleHypothesisTracking,MHT)是一种强大的数据关联方法,广泛应用于目标跟踪、数据匹配等领域。它通过同时考虑多个假设来解决目标关联问题,能够有效处理目标数量变化、目标交叉、遮挡以及噪声干扰等情况。1.多假设跟踪(MHT)的基本原理1.1数据关联问题在目标跟踪和数据匹配中,数据关联是一个核心问题。简单来说,我们需要将传感器观测到的数据(如雷达回波、摄像头图像
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OC-SORT算法在实际应用中的效果可从准确性、鲁棒性、效率三个核心维度评估,其表现与传统多目标跟踪算法(如SORT、DeepSORT)相比有显著提升,尤其在复杂场景中优势突出。以下是具体分析:一、准确性:目标关联更可靠1.遮挡场景下的ID保持能力优势表现:传统算法(如SORT)依赖卡尔曼滤波预测目标位置,当目标长时间遮挡时,预测误差会累积导致轨迹丢失或ID切换。OC-SORT通过以观测为中心的恢
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目录cvpr2023多目标跟踪算法汇总:MixFormerV2ovtrack模型284MMotionTrackFocusOnDetails:OnlineMulti-objectTrackingwithDiverseFine-grainedRepresentation1、摘要2、方法Observation-CentricSORT:RethinkingSORTforRobustMulti-Object
- 毕设--基于Flask的智能个人财务管理系统
做科研的狗
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本文旨在探讨基于Flask框架的智能个人财务管理系统的设计与实现,该系统旨在帮助用户更好地管理个人财务,提供一系列便捷且实用的功能。系统的主要功能包括用户注册与登录、收支管理、预算制定与管理、财务分析与报告、资产管理、财务目标跟踪、数据导入与导出、以及管理员管理功能等。从技术层面来看,前端将采用Vue框架以提升用户界面的交互体验,后端则选用Python语言结合Flask框架进行开发,数据库方面计划
- 基于中心点预测的视觉评估与可视化流程
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目标检测+轨迹预测目标跟踪算法人工智能计算机视觉数据结构算法
基于中心点预测的视觉评估与可视化流程基于中心点预测的视觉评估与可视化流程一、脚本功能概览二、可视化与评分机制详解1.真实框解析2.调用模型处理帧3.预测中心点与真实值的对比4.打分策略5.图像可视化三、目录结构要求四、运行方式五、应用场景与拓展思路六、总结七,完整代码基于中心点预测的视觉评估与可视化流程在图像或视频目标跟踪任务中,我们经常需要评估预测中心点与真实中心点之间的差异,以衡量模型的精度和
- 基于BoxMOT的目标检测与跟踪全流程详解
Hi20240217
学习环境搭建目标检测人工智能计算机视觉
基于BoxMOT的目标检测与跟踪全流程详解一、技术背景与应用场景二、环境搭建2.1Docker容器配置2.2目录结构规划三、关键资源准备3.1数据集选择3.2模型选择3.3视频素材准备四、核心组件安装4.1基础组件安装4.2OpenCV定制编译4.3下载BoxMOT框架,配置环境变量五、目标跟踪实战演示六、性能评估七、参考链接一、技术背景与应用场景目标检测与跟踪是计算机视觉领域的核心技术,广泛应用
- KMeans, KNN, Meanshift
机器灵
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这三个玩意,因为要么带K,要么带Mean,所以吗,放在一起介绍一下:Meanshift因为我本身是图像处理出身,最早接触的是Meanshift,其经常用于图像分割,目标跟踪等方面,下面首先说一下Meanshift:算法步骤:在未被标记的数据点中随机选择一个点作为起始中心点center;找出以center为中心半径为radius的区域中出现的所有数据点,认为这些点同属于一个聚类C。同时在该聚类中记录
- 基于OpenCV的物体跟踪:CSRT算法
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opencv算法人工智能物体跟踪
文章目录引言一、系统概述二、CSRT算法简介三、核心代码解析1.初始化跟踪器和摄像头2.主循环结构3.目标选择与跟踪初始化4.目标跟踪与结果显示5.资源释放四、系统使用说明五、完整代码六、总结引言目标跟踪是计算机视觉领域的重要应用之一,广泛应用于视频监控、人机交互、增强现实等领域。本文将介绍如何使用OpenCV中的CSRT跟踪器实现一个简单的实时目标跟踪系统,通过摄像头捕获视频流并对用户选定的目标
- 粒子滤波器解读
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粒子滤波器解读引言粒子滤波器是一种强大的非线性滤波技术,用于估计动态系统的状态。与卡尔曼滤波器不同,粒子滤波器可以处理任意的非线性性和非高斯性,这使其在机器人定位、目标跟踪、计算机视觉等领域得到广泛应用。基本概念粒子滤波器的核心思想是使用一组加权样本(称为"粒子")来近似目标状态的后验概率分布。每个粒子代表状态空间中的一个可能状态,而其权重则表示该状态的可能性或概率。想象在一个迷雾中的森林里寻找宝
- opencv学习:光流估计及完整代码实现
夜清寒风
学习计算机视觉opencv人工智能
光流估计是什么?是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”,根据各个像素点的速度矢量特征,可以对图像进行动态分析,例如目标跟踪。基本原理(1)亮度恒定:同一点随着时间的变化,其亮度不会发生改变。(2)小运动:随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化,只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数。(3)空间一致:一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点,
- 无人机视觉:连接像素与现实世界 —— 像素与GPS坐标双向转换指南
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在无人机航拍应用中,一个核心的需求是将图像上的某个点与现实世界中的地理位置精确对应起来。无论是目标跟踪、地图测绘还是农情监测,理解图像像素与其对应的经纬度(GPS坐标)之间的关系至关重要。本文将详细介绍如何实现单个像素坐标到GPS坐标的双向转换,并提供基于Python的实现思路。核心问题像素坐标->GPS坐标:已知图像上一个点的像素坐标(u,v),以及拍摄时无人机的状态(位置、姿态、相机参数),如
- 深入理解与实现GM-PHD滤波算法:C++应用指南
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算法杂谈C++(C语言)算法大揭秘算法c++开发语言
前言多目标跟踪(Multi-TargetTracking,MTT)是自动驾驶、雷达系统、机器人视觉等领域中的重要技术。高斯混合概率假设密度(GaussianMixtureProbabilityHypothesisDensity,GM-PHD)滤波器作为一种有效的多目标跟踪算法,因其能够在处理杂波和新生目标时表现出色而广受关注。本文将详细介绍GM-PHD滤波算法,并通过C++代码示例展示其实现。希望
- 计算机视觉笔记 第三章:目标检测
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计算机视觉人工智能计算机视觉目标检测视觉检测
计算机视觉笔记:第一章图像分类-CSDN博客计算机视觉笔记第二章图像语义分割-CSDN博客计算机视觉笔记第三章:目标检测-CSDN博客计算机视觉第四章:图像识别、目标跟踪-CSDN博客计算机视觉第五章多目视觉(立体视觉)-CSDN博客标定图像中目标的位置,并给出目标的类别目标检测和语义分割的区别:语义分割:包含低层的像素级别的处理方法,也包含高层的语义级别的处理方法目标检测:基本都是高层的语义级别
- YOLO学习笔记 | YOLOv8与卡尔曼滤波实现目标跟踪与预测(附代码)
单北斗SLAMer
YOLO学习从零到1目标检测目标跟踪YOLOpython
YOLOv8与卡尔曼滤波实现目标跟踪与预测一、原理与公式二、分模块代码实现1.**卡尔曼滤波模块**2.**目标检测模块(YOLOv8)**3.**跟踪器模块(SORT算法)**4.**主程序流程**三、关键优化点四、匈牙利算法原理与公式五、Python代码实现1.**基础版匈牙利算法(手动实现)**2.**优化版(基于`scipy`库)**六、在目标跟踪中的应用示例1.**代价矩阵计算(IOU)
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲- 无人机平台下露天目标检测与计数
林聪木
目标检测YOLO无人机
目录知识储备基于YOLOv8改进的无人机露天目标检测与计数一、环境配置与依赖安装二、核心代码实现(带详细注释)1.改进YOLOv8模型定义(添加注意力机制)2.无人机视角数据增强(drone_augment.py)3.多目标跟踪与计数(tracking_counter.py)4.完整推理流程(main.py)三、关键技术优化点四、数据集配置示例前言目标检测算法研究现状分析基于检测方法的目标计数研究
- BoxMOT:Yolov8+多目标跟踪方案_笔记1
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视觉大模型_1YOLO
代码地址:boxmot一、安装环境1、condacreate-ntrackpython==3.10-ycondaactivatetrack二、boxmot安装安装以linux系统为例,假定该系统已经安装有python>=3.8,且建立好虚拟环境。将boxmot安装到yolo_tracking目录:gitclonehttps://github.com/mikel-brostrom/yolo_trac
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。