- 无人机动态追踪技术难点与距离分析!
云卓SKYDROID
无人机人工智能云卓科技智能跟踪吊舱
一、技术难点概述目标识别与跟踪算法的鲁棒性复杂场景适应性**:在动态背景(如人群、森林)或光照变化(逆光、夜间)下,算法需精准区分目标与干扰物。传统计算机视觉方法(如光流法、卡尔曼滤波)易受干扰,需结合深度学习(如YOLO、SiamRPN++)提升抗干扰能力。多目标跟踪与遮挡处理**:目标被遮挡或短暂消失时,需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪,对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**:算法需
- 基于 MATLAB仿真卡尔曼滤波原理及应用
资深码侬
matlabmatlab开发语言
基于MATLAB仿真卡尔曼滤波原理及应用简介:《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》主要介绍数字信号处理中的卡尔曼(Kalman)滤波算法及在相关领域应用。《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波,并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法
- Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南
万事可爱^
机器学习修仙之旅#无监督学习算法聚类数据挖掘MeanShift均值漂移聚类均值算法
一、算法全景视角MeanShift(均值漂移)是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法,无需预设聚类数量,通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用,尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计,高斯核函数为:K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向无人机图像的小目标检测
林聪木
无人机目标检测人工智能
目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一、目标跟踪的基本原理二、常用的目标跟踪算法基于YOLOv8+图像分割优化关键优化策略(基于VisDrone数据集实验验证)1.模型结构改进2.数据增强策略3.后处理优化4.训练技巧三、性能优化建议
- 大模型专栏博文汇总和索引
Donvink
大模型transformer深度学习人工智能语言模型
大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记,主要包括以下几个子专栏:DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文,目前暂时先按照不同的技术领域划分子专栏,子专栏之间的内容可能会有交集,不完全是独立的。为了方便查阅相关模块的内容,故以此文章进行汇总与索引。一、DeepS
- 25/2/18 <算法笔记> ByteTrack
青椒大仙KI11
笔记
ByteTrack(发表在2021年)是一种高效且精确的**多目标跟踪(Multi-ObjectTracking,MOT)**算法。它属于目标跟踪领域中基于检测的类别(trackingbydetection),核心思想是利用目标检测器的高置信度和低置信度检测结果,通过简单的后处理策略实现高效和准确的目标跟踪。多目标跟踪(MOT)的主要目的是对视频或帧序列中的多个对象进行检测和跟踪。在MOT方法中通
- 仿生机器人核心技术与大小脑
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人工智能具身智能硬件设备机器人人工智能具身智能
以下是针对仿生机器人核心技术的结构化总结,涵盖通用核心技术与**“大脑-小脑”专用架构**两大方向:一、机器人通用核心技术这些技术是仿生机器人实现功能的基础,与生物体的“身体能力”对应:1.感知与交互技术多模态传感器融合视觉:3D视觉(如RGB-D相机)、动态目标跟踪(如光流算法)。触觉:柔性电子皮肤、分布式压力传感器(模仿人类皮肤)。听觉:声源定位、噪声抑制(如麦克风阵列)。环境感知:激光雷达(
- 轻量化网络模型调研报告
云雨、
网络人工智能深度学习
一、轻量化网络的为何诞生 深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测,目标跟踪等计算机视觉任务中,并取得了巨大成功。随着时代发展,人们更加关注深度神经网络的实际应用性能,人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型,并能在真实场景中实时(>30帧)运行,如移动端/嵌入式设备,这些平台的特点是内存资源少,处理器性能不高,功耗受限,这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行
- 解锁业务增长密钥:目标跟踪指标实战指南
团队协作工具
GoalTrackingMetric(目标跟踪指标)是营销、数据分析及业务管理领域中用于衡量特定业务或营销目标实现情况的一系列关键绩效指标(KPIs)。这些指标帮助企业或组织明确其业务目标,跟踪并评估其营销活动或业务策略的有效性,以及识别潜在的改进机会。目标跟踪指标通常基于企业或组织的长期战略目标和短期业务目标来设定。它们可能涉及多个方面,包括但不限于:●网站和应用程序性能:如网站转化率、用户参与
- CVPR‘24开源 | ADA-Track:端到端3D多目标跟踪最新SOTA!
计算机视觉工坊
3D视觉从入门到精通3d目标跟踪人工智能
编辑:计算机视觉工坊添加小助理:dddvision,备注:方向+学校/公司+昵称,拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码,加入3D视觉知识星球,星球内凝聚了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:近20门视频课程(星球成员免费学习)、最新顶会论文、3DGS系列、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,欢迎扫码加入!
- 【计算机视觉】目标跟踪应用
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉目标跟踪人工智能
一、简介目标跟踪是指根据目标物体在视频当前帧图像中的位置,估计其在下一帧图像中的位置。视频帧由t到t+1的检测,虽然也可以使用目标检测获取,但实际应用中往往是不可行的,原因如下:目标跟踪的目的是根据目标在当前视频帧图像中的位置,预测其在下一帧图像中的位置。然而,使用目标检测直接获取目标位置的方式在实际应用中存在一些限制,主要原因如下:1.实时性问题频繁检测开销大:目标检测通常需要对每一帧的整个图像
- 目标跟踪概念、多目标跟踪算法SORT和deep SORT原理
yhwang-hub
深度学习
目录目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念欧氏距离、马氏距离、余弦距离欧氏距离马氏距离余弦距离SORT算法原理SORT算法中的匈牙利匹配算法指派问题中的匈牙利算法预测模型(卡尔曼滤波器)数据关联(匈牙利匹配)目标丢失问题的处理SORT算法过程deepSORT算法原理状态估计轨迹处理分配问题的评价指标级联匹配深度表观描述子算法总结目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念目标跟踪分为静态背景下的目标跟踪
- 【视觉算法—视频目标跟踪】基于camshift实现视频目标实时追踪
明月下
视觉算法opencvpython音视频
本文代码功能:1.获取摄像头,实时显示2.鼠标获取第一帧中的目标roi区域3.在视频中实时对目标进行追踪。4.两种目标追踪的方式:‘meanshift’,‘camshift’5.保存视频代码准备新建test.py,复制以下代码:importcv2ascvimportnumpyasnpglobalmin_y,height,min_x,width#1代表打开外置摄像头,外置多个摄像头可依此枚举0,1,
- yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪
cv_2025
YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理opencv
要在YOLOv5中添加测距和测速功能,您需要了解以下两个部分的原理:单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法(如立体匹配)和基于深度学习的方法(如神经网络)。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络(CNN)来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换,代码如下:defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
- PaddleDetection多目标跟踪报错MCMOTEvaluator is not exist, so the MOTA will be -INF
ATM006
目标检测
ppdet.metrics.mcmot_metricsWARNING:gt_filename'{}'ofMCMOTEvaluatorisnotexist,sotheMOTAwillbe-INFPaddleDetection/ppdet/metrics/mcmot_metrics.pyclassMCMOTEvaluator(object):def__init__(self,data_root,seq
- 计算机设计大赛 深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv
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- 互联网加竞赛 多目标跟踪算法 实时检测 - opencv 深度学习 机器视觉
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文章目录0前言2先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖,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,项目分享:ht
- 【目标跟踪】提供一种简单跟踪测距方法(c++)
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目标跟踪c++人工智能
文章目录一、前言二、c++代码2.1、Tracking2.2、KalmanTracking2.3、Hungarian2.4、TrackingInfo三、调用示例四、结果一、前言在许多目标检测应用场景中,完完全全依赖目标检测对下游是很难做出有效判断,如漏检。检测后都会加入跟踪进行一些判断或者说补偿。而在智能驾驶中,还需要目标位置信息,所以还需要测距。往期博客介绍了许多处理复杂问题的,而大部分时候我们
- 利用YOLOv8 pose estimation 进行 人的 头部等马赛克
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大数据+AI赋能行业助力企业数字化转型最佳实践案例YOLO
文章大纲马赛克几种OpenCV实现马赛克的方法高斯模糊poseestimation定位并模糊:三角形的外接圆与膨胀系数实现实现代码实现效果参考文献与学习路径之前写过一个文章记录,怎么对人进行目标检测后打码,但是人脸识别有个问题是,很多人的背影,或者侧面无法识别出来人脸,那么我们就可以用姿态估计中的关键点信息进行补充,对人头进行打码,从而进一步的保护隐私信息。目标跟踪与检测后进行OpenCV人脸识别
- 吉格勒定理:你是一个有目标的人吗
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心理学家对哈佛大学的一批毕业生进行过一次人生目标跟踪调查。在调查中,研究人员发现:这些毕业生中有3%的人曾经确立了远大的目标;有10%的人有明确的短期目标;有60%的人目标不清晰,只求过好眼下的生活;还有27%的人几乎没有目标,完全是随遇而安。20年后,研究人员惊奇地发现:曾经树立过远大目标的3%的人,大都完成了自己的既定目标,事业有成;那10%的人虽没有卓尔不群,但也是社会中的上层人士;那60%
- 互联网加竞赛 基于深度学习的视频多目标跟踪实现
Mr.D学长
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文章目录1前言2先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习的视频多目标跟踪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!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postg
- 第九篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV技术点案例示例:目标跟踪
传奇开心果编程
Python库OpenCV技术点案例示例短博文pythonopencv目标跟踪
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录前言二、常用的目标跟踪功能、高级功能和增强跟踪技术介绍三、常用的目标跟踪功能示例代码四、OpenCV高级功能示例代码五、OpenCV跟踪目标增强技术示例代码六、归纳总结系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录前言目标跟踪:包括多目标跟踪、运动目标跟踪等功能。OpenCV是一个流行的计
- 【Visual Object Tracking】Learning notes
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CNN/Transformer读书笔记深度学习人工智能单目标跟踪VOT
DenseOpticalTracking:ConnectingtheDots参考学习来自:单目标跟踪Siamese系列网络:SiamFC、SiamRPN、one-shot跟踪、one-shotting单样本学习、DaSiamRPN、SiamRPN++、SiamMask单目标跟踪:跟踪效果/单目标跟踪:数据集处理/单目标跟踪:模型搭建/单目标跟踪:模型训练/单目标跟踪:模型测试单目标跟踪SiamMa
- 开源计算机视觉库OpenCV详解和实际运用案例
黑夜照亮前行的路
计算机视觉
开源计算机视觉库OpenCV是一个功能强大的工具,广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它包含许多优化算法,涵盖了图像处理、特征检测、目标跟踪等多个方面的功能。以下是对OpenCV的详细解释和一些实际应用案例。一、OpenCV的模块和功能OpenCV主要包含以下几个模块:核心功能模块:包含基本的图像处理和计算机视觉功能,如图像读取、显示、保存、变换等。图像处理模块:提供一系列图像处理算法,如滤波、边
- 室内定位系列
_49_
室内定位系列(一)——WiFi位置指纹(译)室内定位系列(二)——仿真获取RSS数据室内定位系列(三)——位置指纹法的实现(KNN)室内定位系列(四)——位置指纹法的实现(测试各种机器学习分类器)室内定位系列(五)——目标跟踪(卡尔曼滤波)室内定位系列(六)——目标跟踪(粒子滤波)
- 【目标跟踪】相机运动补偿
读书猿
目标跟踪自动驾驶目标检测
文章目录一、前言二、简介三、改进思路3.1、状态定义3.2、相机运动补偿3.3、iou和ReID融合3.4、改进总结四、相机运动补偿一、前言目前MOT(MultipleObjectTracking)最有效的方法仍然是Tracking-by-detection。今天给大家分享一篇论文BoT-SORT。论文地址,论文声称很牛*,各种屠榜,今天我们就来一探究竟。主要是分享论文提出的改进点以及分享在自己的
- 计算机视觉中的目标跟踪
小北的北
计算机视觉目标跟踪人工智能机器学习
从保护我们城市的监控系统到自动驾驶车辆在道路上行驶,目标跟踪已经成为计算机视觉中的一项基础技术。本文深入探讨了目标跟踪,探索了其基本原理、多样化的方法以及在现实世界中的应用。什么是目标跟踪?目标跟踪是深度学习在计算机视觉中广泛应用的重要应用之一。它指的是在动态环境中通过分析轨迹自动识别和跟踪物体,一旦初始位置已知。目标跟踪隐式地使用技术来识别和分类帧中的对象,并为每个对象关联一个唯一的标识。通常,
- 计算机视觉实战项目4(单目测距与测速+摔倒检测+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+行人车辆计数+动物识别等)
阿利同学
计算机视觉目标检测单目测距目标跟踪姿态识别实力分割摔倒检测
基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统摘要:无人机技术的快速发展和广泛应用给社会带来了巨大的便利,但也带来了一系列的安全隐患。为了实现对无人机的有效管理和监控,本文提出了一种基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统。该系统通过使用YOLOv5目标检测算法,能够准确地检测无人机,并实时计数其数量,提供给用户可视化的监控界面。原文链接:https://blog.csdn.net/ALiLiLiY
- 【目标跟踪】3D点云跟踪
读书猿
目标跟踪3d人工智能
文章目录一、前言二、代码目录三、代码解读3.1、文件描述3.2、代码框架四、关联矩阵计算4.1、ComputeLocationDistance4.2、ComputeDirectionDistance4.3、ComputeBboxSizeDistance4.4、ComputePointNumDistance4.5、ComputePointNumDistance4.6、result_distance五
- 计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)
毕设阿力
计算机视觉目标检测目标跟踪
车辆跟踪及测距该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目,主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。该项目使用了YOLOv5目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法,以及一些辅助工具和库,可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪!教程博客_传送门链接------->yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪(算法介绍和代码)-CSDN博客yolov5deepsort行人/车辆(检测+计数
- 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?
comsci
拓扑
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
dalan_123
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
dcj3sjt126com
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
iamzhongyong
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
justjavac
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
wiselyman
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。