- 数据标注师学习内容汇总
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- 【数据标注师】目标跟踪标注
试着
数据标注师目标跟踪人工智能计算机视觉数据标注师目标跟踪标注
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
♢.*
目标跟踪人工智能计算机视觉
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
Zoiny_楠
算法均值算法目标跟踪
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
选与握
#目标跟踪目标跟踪人工智能计算机视觉
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
行走的小部落
目标跟踪人工智能计算机视觉
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
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理计算机视觉人工智能CV算法opencvpython
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
YOLO实战营
YOLOui目标检测目标跟踪深度学习
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)
ice_junjun
OpenCVopencvpython人工智能
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
- 多假设跟踪关联目标进行数据匹配
ytttr873
算法
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
- 深度学习篇---OC-SORT实际应用效果
Ronin-Lotus
深度学习篇上位机知识篇深度学习pythonOC-SROT
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
- 多目标跟踪笔记2023
AI算法网奇
数据结构与算法目标跟踪笔记人工智能
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
flaskpython后端毕设毕业设计scikit-learn
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
视觉AI
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
基础算法理论KMeansKNNMeanshift
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
知舟不叙
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
DuHz
人工智能神经网络深度学习机器学习信号处理信息与通信
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
Lunar*
算法与优化无人机
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
快撑死的鱼
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
唐风绸繆
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
山山而川_R
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
- Windows下创建MOT15数据集的符号链接显示“设备不支持符号链接。”的问题
编程绿豆侠
windows深度学习目标跟踪
写在前面最近在做目标跟踪的项目,然后我想从最基本的SORT算法开始做起,在下载完项目代码,准备看看视频的跟踪效果时,发现需要下载MOT15数据集,按照官方的说明,需要在下载并解压MOT15数据集后创建一个符号链接,如下所示。上面这个是linux环境下的命令,我参考了这篇博文,尝试在Windows环境下创建符号链接,然后出现如下报错:原因我在上网查询资料的时候发现SORT算法的github中有人提出
- 【计算机视觉】CV项目实战- Florence-SAM 多模态视觉目标检测+图像分割
白熊188
计算机视觉计算机视觉目标检测人工智能
Florence-SAM多模态视觉分析系统:技术解析与实战指南一、项目架构与技术解析1.1核心模型架构1.2支持的任务模式二、环境配置与部署实战2.1本地部署指南2.2运行演示系统三、核心功能实战解析3.1图像开放词汇检测3.2视频目标跟踪四、高级应用与二次开发4.1自定义模型集成4.2生产环境部署优化五、典型问题深度解决方案5.1显存不足问题5.2视频处理中断六、项目演进方向6.1技术扩展路线6
- YOLOv5-DeepSort 项目使用教程
怀创宪
YOLOv5-DeepSort项目使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolov5-deepsort-inference1.项目介绍1.1项目概述YOLOv5-DeepSort是一个结合了YOLOv5目标检测算法和DeepSort目标跟踪算法的开源项目。该项目旨在通过YOLOv5进行目标检测,并使用DeepSort进行目标跟踪和计数。代码封装成一个
- SiamMask原理详解:从SiamFC到SiamRPN++,再到多任务分支设计
视觉AI
Siam系列网络深度解析人工智能计算机视觉目标检测目标分割
SiamMask原理详解:从SiamFC到SiamRPN++,再到多任务分支设计一、引言二、SiamFC:目标跟踪的奠基者1.SiamFC的结构2.SiamFC的局限性三、SiamRPN++:引入Anchor机制的改进1.SiamRPN的创新2.SiamRPN++的进一步优化四、SiamMask:目标跟踪与分割的完美结合1.SiamMask的多任务设计2.Mask分支的作用五、总结与展望参考文献系
- 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
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多