- MoveNet: PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架
侯深业Dorian
MoveNet:PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架movenet.pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/movenet.pytorchMoveNet是一个基于PyTorch的人体姿态估计算法实现,由开发者fire717贡献至GitCode平台。该项目旨在提供一个高效、易用的解决方案,用于实时处理视频或图像中的人体动作识别。通过其强大的性
- python计算机视觉第四章----照相机模型与增强现实
weixin_45154388
文章目录1、针孔照相机模型1.1照相机矩阵1.2三维点的投影1.3照相机矩阵的分解1.4照相机中心2、照相机标定3、以平面和标记物进行姿态估计4、增强现实4.1PyGame和PyOpenGL4.2从照相机矩阵到OpenGL格式4.3在图像中放置物体1、针孔照相机模型针孔照相机模型(有时称为射影照相机模型)是计算机视觉中广泛使用的照相机模型。对于大多数应用来说,针孔照相机模型简单,并且具有足够的精确
- Simple Pose: Rethinking and Improving a Bottom-up Approach for Multi-Person Pose Estimation
MatthewHsw
SimplePose
arxiv:https://arxiv.org/pdf/1911.10529.pdfgithub:https://github.com/jialee93/Improved-Body-Parts原作者在知乎有讲解,链接既然是Rethinking,那么就要先只出需要rethinking的内容.文章主要针对于人体姿态估计中的bottom-up的方法,提出了关于bottom-up方法里的一些问题的思考:人
- 基于x86 平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸朝向姿态估计功能
小菜鸟学开发
图像处理相关移植及应用opencv人工智能计算机视觉
目录一、概述二、环境要求2.1硬件环境2.2软件环境三、开发流程3.1编写测试3.2配置资源文件3.2验证功能一、概述本文档是针对x86平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸朝向姿态估计功能,opencv通过摄像头采集视频图像,将采集的视频图像送给seetaface6的人脸朝向姿态估计模块从而实现人脸朝向姿态估计功能。测试结果如下图所示:人脸朝向姿态估计识别结果本编者,不好意思露脸
- 【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读
magic_ll
yolo系列深度学习相关的论文阅读论文阅读YOLO
Abstract我们介绍YOLO-pose,一种无热图联合检测的新方法,基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的,因为它们不是端到端可训练的,训练依赖于surrogateL1loss,该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度(OKS)。【ours优势:端到端训练,并优化OKS指标本身,无复杂的后处理】该模型学习了在一次前向传递中
- 3D人体姿态估计(教程+代码)
毕设阿力
3d计算机视觉深度学习
3D人体姿态估计是指通过计算机视觉技术和深度学习算法,从图像或视频数据中准确地推测出人体的三维姿态信息,包括关节位置、角度和运动轨迹等。这项技术在虚拟现实、增强现实、运动分析、人体动作捕捉等领域具有广泛的应用前景。实现3D人体姿态估计的关键挑战之一是从二维图像中还原出人体的三维结构。通常,这需要使用多视角图像、深度传感器或者先进的深度学习模型来提取更丰富的信息以重建三维姿态。目前,基于深度学习的方
- 论文阅读:《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1:2D HPE
自信且放光芒66
深度学习论文阅读深度学习人工智能
目录人体姿态识别概述论文框架HPE分类人体建模模型二维单人姿态估计回归方法目前发展优化基于热图的方法基于CNN的几个网络利用身体结构信息提供构建HPE网络视频序列中的人体姿态估计2D多人姿态识别方法自上而下自下而上2DHPE总结数据集和评估指标2DHPE数据集2DHPE评价指标2DHPE方法性能的比较单人2DHPE多人2DHPE未来展望人体姿态识别概述应用模块:人机交互、运动分析、增强现实、虚拟现
- 利用YOLOv8 pose estimation 进行 人的 头部等马赛克
shiter
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
- 论文解读《Zero-Shot Category-Level Object Pose Estimation》类别级6D位姿估计
ZYLer_
6D位姿估计人工智能计算机视觉
论文:《Zero-ShotCategory-LevelObjectPoseEstimation》该文整体感觉不难,处理流程比较新颖,可以重点参考。Code:https://github.com/applied-ai-lab/zero-shot-pose(48star)摘要:解决问题:实例级姿态估计的问题。=>**零样本(也就是预测未见过的物体(没有该实例的数据标记和CAD模型),类别级)**预测来
- 论文解读《Gen6D: Generalizable Model-Free 6-DoF Object Pose Estimation from RGB Images》 小样本6D位姿估计
ZYLer_
6D位姿估计机器学习人工智能计算机视觉3d深度学习
论文:《Gen6D:GeneralizableModel-Free6-DoFObjectPoseEstimationfromRGBImages》Code:https://github.com/liuyuan-pal/gen6d(469star)摘要:现有的可推广姿态估计器要么需要高质量的对象模型,要么在测试时需要额外的深度图或对象掩码,这大大限制了其应用范围。为了满足实际应用中的需求,我们认为姿态
- 最新姿态估计研究进展
a微风掠过
最新姿态估计研究进展自上而下:就是先检测包含人的框,即humanproposal,然后对框子中的人进行姿态估计。一般RCNN(区域CNN就是这个思路)自下而上:先检测keypoint,然后根据热力图、点与点之间连接的概率,根据图论知识,基于PAF(部分亲和字段)将关键点连接起来,将关键点分组到人。1、CMU:openpose研究多人的姿态估计运行环境:caffe自下而上,关键点被分组到人的实例时间
- 姿态估计概述
Diros1g
姿态估计
定义和优势单目摄像机拍摄的二维图像中预测行人的人体关键点坐标,为其他任务做支持如行人重识别、动作识别。目前分类两类:单人和多人基于计算机视觉的人体姿态佶计不需要额外的穿戴设备,该技术比传统的穿戴式动作捕捉技术成本更加低廉且灵活性更高人体姿态表示形式1.二位坐标关键点(人体主要关节)表达方式以二位坐标的形式(x,y),方法简洁,无序后处理2.空间热力图回归的数据是关键点落在该坐标的概率,优点定位更精
- 【iOS ARKit】3D人体姿态估计实例
扬帆起航&d
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与2D人体姿态检测一样,在ARKit中,我们不必关心底层的人体骨骼关节点检测算法,也不必自己去调用这些算法,在运行使用ARBodyTrackingConfiguration配置的ARSession之后,基于摄像头图像的3D人体姿态估计任务也会启动,我们可以通过session(_session:ARSession,didUpdateanchors:[ARAnchor])代理方法直接获取检测到的ARB
- 【iOS ARKit】3D 人体姿态估计
扬帆起航&d
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与基于屏幕空间的2D人体姿态估计不同,3D人体姿态估计是尝试还原人体在三维世界中的形状与姿态,包括深度信息。绝大多数的现有3D人体姿态估计方法依赖2D人体姿态估计,通过获取2D人体姿态后再构建神经网络算法,实现从2D到3D人体姿态的映射。在ARKit中,由于是采用计算机视觉的方式估计人体姿态,与2D人体姿态估计一样,3D人体姿态估计也受到遮挡、光照、姿态、视角的影响,并且相比于2D人体姿态估计,3
- 90+深度学习开源数据集整理|包括目标检测、工业缺陷、图像分割等多个方向...
小白学视觉
深度学习目标检测计算机视觉人工智能机器学习
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达导读本文整理汇总了90+深度学习各方向的开源数据集,包含了小目标检测、目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割、图像识别等方向。小目标检测1.AI-TOD航空图像数据集数据集下载地址:http://m6z.cn/5MjlYkAI-TOD在28,036张航拍图像中包含8个类别的700,621个对象实例。与现有航拍图像中
- 最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计,9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose
AI视觉网奇
深度学习基础姿态检测YOLO深度学习
实时多人在图像中的姿态估计面临着在速度和精度之间实现平衡的重大挑战。尽管两阶段的上下文方法在图像中人数增加时会减慢速度,但现有的单阶段方法往往无法同时实现高精度和实时性能。本文介绍了RTMO,这是一个单阶段姿态估计框架,通过在YOLO架构中使用双一维Heatmap来表示关键点,实现与自上而下方法相当的准确度,同时保持高速度。作者提出了一种动态坐标分类器和一种定制的损失函数,用于Heatmap学习,
- 论文学习笔记:PoseFix: Model-agnostic General Human Pose Refinement Network
wangyc1208
姿态估计
论文:https://arxiv.org/abs/1812.03595代码:https://github.com/mks0601/PoseFix_RELEASE—————————————————————————————————————————————————目标:多人姿态估计:本篇论文主要工作是利用一个人体姿势优化网络,从输入图像和姿势中对人体姿态进行优化。大概的效果如下图:———————————
- yolov8+多算法多目标追踪+实例分割+目标检测+姿态估计
毕设阿力
计算机视觉YOLO目标检测
YOLOv8是一种先进的目标检测算法,结合多种算法实现多目标追踪、实例分割和姿态估计功能。该算法在计算机视觉领域具有广泛的应用。首先,YOLOv8算法采用了YouOnlyLookOnce(YOLO)的思想,通过单次前向传递将目标检测问题转化为回归问题。它使用了深度卷积神经网络,能够快速而准确地检测图像中的多个目标。相比于传统的目标检测方法,YOLOv8具有更高的检测速度和更好的性能。其次,YOLO
- 多只动物3D姿态估计与行为识别系统
tzc_fly
论文阅读笔记人工智能
动物社会行为的量化是动物科学研究的重要步骤。虽然现有的深度学习方法已经实现了对常见动物的精确姿态估计、识别和行为分类,但由于缺乏注释良好的数据集,其应用依然受到挑战。因此该研究展示了一个计算框架,即社会行为图谱(SBeA,SocialBehaviorAtlas),用于克服由有限数据集引起的问题。SBeA使用数量很少的labelledframes进行多个动物的3D姿态估计,实现后续的无标签识别。SB
- 轻量级3D姿态估计
AI视觉网奇
姿态检测深度学习宝典深度学习神经网络
本文分享一款可以跑在手机上的3d姿态估计网络。效果图:算力3.92GFLOPS,而且平均每关节位置误差(MPJPE),也只有大约5厘米。用的TensorFlow平台开发,开源了onnx模型。输入是目标检测后的人体图,人体检测用的yolov5。网络结构:编码器-解码器在编码器用于全局特征提取,而解码器进行姿态估计的基础架构,研究团队对其主干网络、激活函数,以及Skipconcatenation功能都
- 基于 pytorch-openpose 实现 “多目标” 人体姿态估计
北桥苏
pytorch人工智能python
前言还记得上次通过MediaPipe估计人体姿态关键点驱动3D角色模型,虽然节省了动作K帧时间,但是网上还有一种似乎更方便的方法。MagicAnimate就是其一,说是只要提供一张人物图片和一段动作视频(舞蹈武术等),就可以完成图片人物转视频。于是我就去官网体验了一下,发现动作的视频长度不能超过5秒,当然,如果说要整长视频可以切多段处理再合成解决。主要的还是视频需要那种背景相对较纯的,不然提交表单
- 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用
钟的子期
深度学习lstm分类pytorch
系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part3化为己用在一个人体姿态估计的任务中,需要用深度学习模型来进行序列分类。化为己用,实现成功。文章目录系列文章目录前言一、模型训练1导入库和自用函数2导入数据集3设备部署4
- 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建
钟的子期
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- 最新!无需任何SFM预处理,实现精确相机姿态估计和逼真场景重建
3DCV
人工智能计算机视觉算法学习深度学习
作者:石昊|来源:3DCV在公众号「3DCV」后台,回复「原论文」可获取论文pdf从图像序列中进行相机姿态估计和新视角合成的问题。以往的方法在处理大相机运动时存在困难,或者需要非常长的训练时间。为了解决这个问题,本文提出了一种新的端到端框架,利用三维高斯点云表示场景,并结合视频流中的连续性进行相机姿态估计和新视角合成。与NeRF等方法不同,本文的方法利用显式的点云表示场景,通过利用三维高斯点云的能
- 开启虚拟人物互动新时代:探索相芯Avatar SDK驱动功能(Android)
相芯科技Faceunity
android实时音视频图像处理计算机视觉opencv
相芯SDK提供的Avatar驱动功能是一种基于人工智能技术的功能,它可以通过用户的面部表情和动作来实时驱动和控制虚拟角色或虚拟人物。这个功能可以将用户的面部表情和动作实时映射到虚拟角色身上,使得虚拟角色能够模仿和响应用户的实时表情和动作。具体来说,相芯SDK的Avatar驱动功能利用了人脸识别、人脸关键点检测、面部表情识别和姿态估计等技术。通过实时识别和分析用户的面部表情和姿态,SDK能够生成相应
- 基于YOLOv8的目标识别、计数、电子围栏的项目开发过程
挑大梁
机器视觉YOLO人工智能python算法目标检测目标跟踪pytorch
0前言用于生产环境中物体检测、识别、跟踪,人、车流量统计,越界安全识别1YOLOv8概述YOLOv8是Ultralytics的YOLO的最新版本。作为一种前沿、最先进(SOTA)的模型,YOLOv8在之前版本的成功基础上引入了新功能和改进,以提高性能、灵活性和效率。YOLOv8支持全范围的视觉AI任务,包括检测、分割,、姿态估计、跟踪和分类。这种多功能性使用户能够利用YOLOv8的功能应对多种应用
- OpenCV 新版滴 4.5.1 发布啦!
AAI机器之心
opencv人工智能计算机视觉机器学习dnnKNNcnn
发布亮点:OpenCVGithub项目终于突破50000stars!新的里程碑~这次发布的特性包括:集成更多的GSoC2020项目的结果,包括:开发了OpenCV.jsDNN模块,以方便再网页中使用,并提供了相关教程。图像分类目标检测风格迁移语义分割姿态估计OpenCV.jsWASMSIMD优化2.0,网页端调用OpenCV更快了新增文本检测和识别高级APISIFT算法优化,主要是16位整型高斯滤
- CVPR 2023: Analyzing and Diagnosing Pose Estimation With Attributions
结构化文摘
人工智能机器学习深度学习
我们从以下六个维度对论文选题进行分类:1.研究重点:姿态估计:这个类别涵盖了旨在直接预测来自各种输入(如图像或视频)的身体部位(关节、肢体)的空间配置的研究。例如,使用深度学习网络直接回归关键点坐标或生成突出显示可能的关节位置的热图的研究。可解释性方法:这个领域专注于理解姿态估计模型如何做出决策。梯度基于归因方法的技术可视化输入中影响模型预测的区域,提供其推理过程的见解。表示学习:这个研究领域围绕
- Mediapipe框架介绍及使用说明
图灵追慕者
mediapipe姿态估计音视频识别Google谷歌
介绍Mediapipe是Google开发的一款开源的跨平台框架,用于构建实时多媒体应用程序。它提供了一系列预训练的机器学习模型和工具,可以用于各种计算机视觉、音频处理和姿态估计等任务。特点Mediapipe库的主要特点包括:1.实时性能:提供高效的实时处理能力,适用于实时应用程序和流媒体处理。2.跨平台支持:支持在多个平台上运行,包括Android、iOS、Windows和Linux等。3.灵活性
- DLL:一个用于空中机器人的基于地图的定位框架
缄默0603
无人机定位机器人无人机定位Lidar点云
在没有全球定位系统(GPS)或外部定位设备(如激光反射器)的情况下,为了使无人驾驶飞行器(uav)能够有效运作,研究人员必须开发自动估计机器人姿态的技术。如果无人机运行的环境不经常变化,并且能够构建该环境的3D地图,基于地图的机器人定位技术可以相当有效。理想情况下,基于地图的姿态估计方法应该是高效、鲁棒和可靠的,因为它们应该迅速地向机器人发送它需要的信息,以计划其未来的行动和运动。3D光探测和测距
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本