Windows下VideoPose3D 环境搭建搭建

人体坐姿检测系统开发实战（YOLOv8+PyTorch+可视化） Loving_enjoy 计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统，结合目标检测与姿态估计技术，实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时，不良坐姿会导致：-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态，对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案，我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
【无人机/平衡车/机器人】详解STM32+MPU6050姿态解算—卡尔曼滤波+四元数法+互补滤波——附3个算法源码
1.卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种线性最优估计方法，用于估计动态系统的状态。在姿态解算中，我们可以使用卡尔曼滤波来融合陀螺仪和加速度计的数据，以获得更稳定的姿态估计。以下是一个简单的卡尔曼滤波器实现：```c#include"kalman.h"voidKalman_Init(Kalman_TypeDef*Kalman){Kalman->P[0][0]=1;Kalman->P[1][1]=1;Kalma
使用MATLAB和Simulink来构建一个基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的定位系统 xiaoheshang_123 手把手教你学 MATLAB 专栏 MATLAB 开发项目实例 1000 例专栏 matlab simulink
目录一、准备工作二、步骤详解第一步：创建Simulink模型第二步：定义传感器模型第三步：设计扩展卡尔曼滤波器（EKF）第四步：实现EKF控制器第五步：整合控制系统第六步：设置参考轨迹或姿态第七步：运行仿真并分析结果注意事项结论基于多传感器融合的卡尔曼滤波定位系统仿真可以帮助我们理解如何利用不同类型的传感器数据来提高四翼无人机（Quadcopter）的位置和姿态估计精度。在这个教程中，我们将使用M
实时姿态估计：MediaPipe人体关键点检测实战教程 AIGC应用创新大全 ai
实时姿态估计：MediaPipe人体关键点检测实战教程关键词：实时姿态估计、MediaPipe、人体关键点检测、BlazePose、计算机视觉摘要：本文将带你从0到1掌握MediaPipe人体关键点检测技术。我们会用“给人体贴标记”的生活比喻解释核心概念，通过Python代码实战演示如何在5分钟内实现实时姿态估计，并结合健身动作分析、AR互动等真实场景，帮你理解这项技术的底层逻辑和应用价值。无论你
基于深度学习的IMU解算 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能 dnn
基于深度学习的惯性测量单元（IMU）解算是一种利用深度学习算法处理和分析IMU数据，以提升姿态估计、运动轨迹跟踪和定位精度的方法。IMU通常由加速度计、陀螺仪和磁力计组成，广泛应用于智能手机、无人机、机器人、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等领域。以下是关于这一领域的系统介绍：1.任务和目标IMU解算的主要任务是从IMU传感器数据中准确估计物体的姿态（姿态角、姿态矩阵或四元数）、速度和位置。具体
深入了解MediaPipe：谷歌开源的跨平台视觉AI框架云探手势识别人工智能 python 手势识别 MediaPipe
在计算机视觉领域，实时性、跨平台支持与开发效率一直是开发者追求的目标。Google推出的开源框架MediaPipe正是为了解决这些问题而生。无论你是从事人脸识别、姿态估计还是手势识别，MediaPipe都能为你提供高效、实时的解决方案。本文将带你全面了解MediaPipe的功能、架构、应用场景及如何快速上手使用。一、什么是MediaPipe？MediaPipe是GoogleResearch推出的一
使用预训练PoseNet模型在安卓应用中进行人体关键点检测 t0_54program 大数据与人工智能 android 个人开发
在当今的计算机视觉领域，姿态估计是一项关键任务，它旨在检测物体的姿态，也就是物体的方向和位置。其实现原理是通过检测一系列关键点，借此了解物体的主要部分，并估计其当前的方向。基于这些关键点，我们能够以2D或3D形式构建物体的形状。在本篇教程中，我们将利用预训练的PoseNet模型，在安卓应用里检测人体的关键点。一、基础安卓项目为节省时间，我们以TensorFlowLitePoseNet安卓演示项目为
Unity+MediaPipe虚拟试衣间技术实现全攻略白木橙花 unity 游戏引擎
引言：数字时尚革命的序章在元宇宙概念席卷全球的今天，虚拟试衣技术正成为连接物理世界与数字孪生的关键桥梁。本文将深入解析基于Unity引擎结合MediaPipe姿态估计框架的虚拟试衣系统实现，涵盖从环境搭建到完整AR试穿界面开发的全流程，最终实现支持实时人体追踪、多服装物理模拟及用户反馈的完整解决方案。一、技术选型与架构设计1.1技术栈组合逻辑Unity3D引擎：跨平台渲染核心，提供物理引擎(Phy
[论文阅读]Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression qian9905 姿态估计论文阅读论文阅读深度学习机器学习
该论文发表于CVPR2021Background背景该论文关注的是的是自底向上的关键点回归人体姿态估计，作者认为回归关键点坐标的特征必须集中注意到关键点周围的区域，才能够精确回归出关键点坐标。因此提出了一种名为解构式关键点回归（DEKR）的方法。这种直接回归坐标的方法超过了以前的关键点热度图检测并组合的方法，并且在COCO和CrowdPose两个数据集上达到了目前自底向上姿态检测的最好结果上图作者
基于OpenCV 的人体姿态估计欣然～ 3d
这是一个基于OpenCV的人体姿态估计系统，能够从摄像头视频流中实时检测人体关键点，并通过简化算法重建3D姿态，最后在3D空间中进行仿真展示。系统主要包含2D姿态检测、3D姿态重建和3D仿真三个核心模块。模块导入与环境准备python运行importcv2importnumpyasnpimportosimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_too
nlf 2025 部署笔记 AI算法网奇动捕人工智能
目录jit部署测试命令nlf-pipepinenlf-pipeline依赖项：stcnbuf人体分割，没有sam2好framepump库报错：分割算法：stcn.pth相机姿态估计：jit部署测试命令python-c"importtorch;importtorchvision;torch.jit.load('/shared_disk/models/others/nlf/models/nlf_l/n
建筑工地安全智能监测：基于多任务姿态估计与场景理解的联合优化方案燃灯工作室 Ai 深度学习 pytorch 零售神经网络
一、技术原理与数学模型1.1姿态估计基础模型采用OpenPose架构改进方案，定义人体关节点坐标预测公式：P=f(I;θ_p)=[(x_1,y_1,c_1),...,(x_n,y_n,c_n)]其中I为输入图像，θ_p为姿态估计网络参数，c_i为置信度评分1.2场景理解图卷积网络构建场景元素关系图G=(V,E)，节点特征更新公式：h_v^{(l+1)}=σ(W^{(l)}h_v^{(l)}+∑_{
计算机视觉入门到精通：从理论到实战的全面指南 qsmyhsgcs 计算机视觉人工智能图像处理神经网络深度学习图像分割 OpenCV
一、引言计算机视觉旨在让计算机能够“看”懂世界，通过对图像或视频数据的处理和分析，提取出有用的信息。随着深度学习技术的飞速发展，计算机视觉领域取得了突破性进展，许多曾经难以解决的问题如今都得到了有效解决。本文将围绕计算机视觉的核心内容，为读者提供一份全面的学习指南。二、计算机视觉基础概念1.计算机视觉的主要任务计算机视觉的主要任务包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、姿态估计和图像增强等。图
YOLOv8-pose+streamlit 实现人体关键点检测/姿态估计系统 Jumbuck_10 深度学习项目 YOLO 深度学习关键点检测计算机视觉 python 健身姿态估计
人体关键点检测系统一、安装与配置1.1安装Streamlit1.2配置文件1.3运行Streamlit应用1.4找模板二、人体关键点检测算法2.1关键点序号2.2YOLOv8-pose图像推理三、将YOLOv8-pose算法内置到streamlit中3.1整体结构3.2常见问题-RGB通道颠倒-Numpy与OpenCV之间的转换四、效果展示五、源码一、安装与配置1.1安装Streamlit在命令行
基于Python和PyTorch的实现示例，结合YOLOv8进行人体检测、HRNet进行姿态估计，以及LSTM进行时间序列分析。人工智能专属驿站计算机视觉
视频输入：从摄像头或视频文件中读取视频流。人体检测与跟踪：使用目标检测模型（如YOLOv8、EfficientDet）检测视频帧中的人体。使用目标跟踪算法（如DeepSORT）跟踪人体，确保连续帧中的人体ID一致。姿态估计：使用姿态估计模型（如HRNet、OpenPose）提取人体的关键点（如头、肩、肘、膝、踝等）。关键点信息用于分析人体的姿态和运动。时间序列分析：使用时间序列模型（如LSTM、G
ROS & ROS2 机器人深度相机激光雷达多传感器标定工具箱强化学习与机器人控制仿真机器人数码相机人工智能深度学习计算机视觉视觉检测自动驾驶
系列文章目录目录系列文章目录前言三、标定目标3.1使用自定义标定目标四、数据处理4.1相机数据中的标定目标检测4.2激光雷达数据中的标定目标检测输入过滤器：正常估算：区域增长：尺寸过滤器：RANSAC：4.3用于2D-3D姿态估计的透视点算法4.4用于3D-3D配准的GICP4.5误差计算和标定确定性估计五、工作区5.1机器人工作区5.1.1初始化新机器人工作区六、节点、可组合节点和小节点6.1节
H36M-Toolbox 开源项目教程章来锬
H36M-Toolbox开源项目教程H36M-Toolbox项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/h3/H36M-Toolbox项目介绍H36M-Toolbox是一个用于处理和分析Human3.6M数据集的工具箱。Human3.6M是一个大规模的人体姿态估计数据集，包含超过300万张图像和详细的3D姿态标注。H36M-Toolbox提供了一系列工具和脚本，帮助研究
基于MediaPipe的智能俯卧撑计数与姿势矫正系统机器懒得学习 python 人工智能深度学习
在现代健身和体能训练中，俯卧撑是最基础也是最有效的自重训练动作之一。然而，许多人在进行俯卧撑训练时常常存在姿势不正确、计数不准确等问题。本文将介绍如何利用计算机视觉和姿态估计技术，开发一个智能的俯卧撑计数与姿势矫正系统。技术背景本系统主要基于以下核心技术：MediaPipePose解决方案：Google开发的实时姿态估计框架OpenCV：计算机视觉处理库NumPy：科学计算库，用于角度计算Pand
Deepmotion技术浅析（四）：人体姿态估计爱研究的小牛 AIGC—虚拟现实 AIGC—视频 AIGC—游戏制作人工智能深度学习机器学习 AIGC
人体姿态估计是DeepMotion动作捕捉和3D重建流程中的核心模块之一。该模块的主要任务是从输入的视频帧中检测并定位人体关键点（如关节、头部、手脚等）的位置。DeepMotion的人体姿态估计模块不仅支持2D关键点检测，还能够进行3D关键点估计，为后续的动作追踪、3D重建和动画生成提供基础数据。包括：1.2D关键点检测工作原理模型架构详解（OpenPose,HRNet）模型结构公式推导训练过程关
点云数据集汇总整理（持续更新......）点云SLAM 点云数据处理技术点云数据集点云数据模型 SLAM 点云识别点云分割点云配准深度数据
点云数据集在计算机视觉和深度学习中用于各种任务，包括三维重建、物体识别、语义分割、姿态估计等。整理点云数据集时，可以根据应用场景和数据集的特性进行分类。以下是一些知名和常用的点云数据集的汇总：1.ModelNet系列ModelNet10/ModelNet40：描述：包含3DCAD模型的点云数据集，用于分类任务。ModelNet10包含10类物体，ModelNet40包含40类物体。应用：物体分类、
【每日论文】DINeMo: Learning Neural Mesh Models with no 3D Annotations WHATEVER_LEO 每日论文 3d 人工智能计算机视觉神经网络深度学习自然语言处理
下载PDF或查看论文，请点击：LlamaFactory-huggingfacedailypaper-每日论文解读|LlamaFactory|LlamaFactory探索LlamaFactory，为你解读AI前沿技术文章，快速掌握最新技术动态https://www.llamafactory.cn/daily-paper/detail/?id=1793摘要层级3D/6D姿态估计是实现全面3D场景理解的
3d pose 指标和数据集 AI算法网奇数据结构与算法 3d
目录3D姿态估计、3维重建指标：数据集EHF数据集SMPL-X3D姿态估计、3维重建指标：MVE、PMVE和p-MPJPE都是用于评估3D姿态估计、三维重建等任务中预测结果与真实数据之间误差的指标。MVE(MeanVertexError)：是指模型重建过程中每个顶点的预测位置与真实位置之间的平均误差。通常用于评估三维重建的精度。PMVE(Pre-matchedVertexError)：这个指标是在
YOLOv8目标检测算法详解培根芝士 AI YOLO 目标检测
YOLOv8是Ultralytics公司最新推出的Yolo系列目标检测算法，建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性。它是实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择之一。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一次前向传播过程即可完成目标的位置和类别预测。它继承了YOLO系列算法的优点，如速
Python 的 ultralytics 库详解白.夜人工智能
ultralytics是一个专注于计算机视觉任务的Python库，尤其以YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型为核心，提供了简单易用的接口，支持目标检测、实例分割、姿态估计等任务。本文将详细介绍ultralytics库的功能、安装方法、核心模块以及使用示例。1.ultralytics库简介ultralytics库由Ultralytics团队开发，旨在为YOLO系列模型提供高效、灵活且易
TPAMI 2025 | Glissando-Net: 基于单视图的类别级姿态估计与3D重建小白学视觉论文解读 IEEE TPAMI 3d 深度学习论文解读顶刊论文 IEEE TPAMI
论文信息Glissando-Net:DeepSinglevIewCategoryLevelPoseeStimationANd3DReconstructionGlissando-Net:基于单视图的类别级姿态估计与3D重建作者：BoSun;HaoKang;LiGuan;HaoxiangLi;PhilipposMordohai;GangHua论文创新点联合估计3D形状和6D姿态：Glissando-N
EDPose：探讨端到端的实时多人姿态估计烧技湾 AI &Computer Vision HPE 人体姿态估计端到端检测
作者：曾爱玲（港中文博士，现已入职腾讯）单位：IDEA（深圳数字经济研究院）源码：github/ED-Pose该篇论文取得效果如下：这篇文章的优势在于：在复杂的多人场景下能够取得不错的性能提升，虽然在COCO等数据集上的提升不明显。这种端到端的方法，优势在于检测到人体是检测到关键点的一个保证。目录摘要一、介绍二、相关工作2.1.单阶段多人姿态估计2.2检测变压器：三、重新思考单阶段多人姿态估计3.
【计算机视觉】手势识别油泼辣子多加计算机视觉计算机视觉 opencv 人工智能
手势识别是计算机视觉领域中的重要方向，通过对摄像机采集的手部相关的图像序列进行分析处理，进而识别其中的手势，手势被识别后用户就可以通过手势来控制设备或者与设备交互。完整的手势识别一般有手的检测和姿态估计、手部跟踪和手势识别等。一、手掌检测importcv2importmediapipeasmp#初始化MediaPipe手部模型mp_hands=mp.solutions.handshands=mp_
【模块】Non-local Neural dearr__ 扒网络模块深度学习 pytorch python
论文《Non-localNeuralNetworks》作用非局部神经网络通过非局部操作捕获长距离依赖，这对于深度神经网络来说至关重要。这些操作允许模型在空间、时间或时空中的任何位置间直接计算相互作用，从而捕获长距离的交互和依赖关系。这种方法对于视频分类、对象检测/分割以及姿态估计等任务表现出了显著的改进。机制非局部操作通过在输入特征图的所有位置上计算响应的加权和来实现，其中权重由位置之间的关系（如
YOLOv11快速上手：如何在本地使用TorchServe部署目标检测模型 SYC_MORE YOLOv11 系列教程：模型训练优化与部署全攻略 TorchServe YOLOv11教程模型部署与推理 TorchServe应用目标检测模型训练 YOLO模型导出
引言YOLOv11是最新的目标检测模型，以其高效和准确著称，广泛应用于图像分割、姿态估计等任务。本文将详细介绍如何使用YOLOv11训练你的第一个目标检测模型，并通过TorchServe在本地进行部署，实现模型的快速推理。环境准备在开始之前，确保你的开发环境满足以下要求：Python版本：3.8或以上PyTorch：1.9或以上CUDA：如果使用GPU，加速训练和推理TorchServe：用于模型
在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南机＿长 YOLO系列模型有效涨点改进深度学习落地实战 YOLO c++开发语言
在人工智能和计算机视觉领域，人体姿态估计是一项极具挑战性的任务，它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员，以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上，使用RKNN（RockchipNeuralNetworkToolkit）框架部署YOLOv8Pose模型，并进行C++代码的编译和运行。注本文全
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
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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
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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 java spring Hibernate xml cache
．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
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让sqlmap文件 "继承" 起来 bijian1013 java ibatis sqlmap
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
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/* *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
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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_ spring Web 框架 webservice servlet
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 AngularJS AngularJS API AnguarJS 中文API angular.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 linux fastDFS 分布式文件系统
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[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
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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
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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
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Web开发技术十年发展历程 lampcy android Web 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 oracle session Lock
[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
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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
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