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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
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iuerfee
python
文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析**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
- 多目标检测与跟踪技术详解
小厂程序猿
目标检测人工智能计算机视觉
导言在计算机视觉领域,多目标检测与跟踪(Multi-ObjectTracking,MOT)是一个至关重要的研究方向。它涉及到在视频序列中同时跟踪多个目标,如行人、车辆等。本文将深入探讨多目标检测与跟踪的核心算法和相关挑战。1.基于检测的跟踪算法这类算法首先进行目标检测,然后根据检测到的目标位置进行跟踪。代表性的方法包括JDE(JointDetectionandEmbedding)和SORT(Sim
- 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
Mr.D学长
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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++)
读书猿
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
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
- 吉格勒定理:你是一个有目标的人吗
Garey_8132
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
bryant_meng
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
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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
- DeepSORT算法实现车辆和行人跟踪计数和是否道路违规检测(代码+教程)
毕设阿力
算法
DeepSORT算法是一种用于目标跟踪的算法,它可以对车辆和行人进行跟踪计数,并且可以检测是否存在道路违规行为。该算法采用深度学习技术来提取特征,并使用卡尔曼滤波器来估计物体的速度和位置。DeepSORT算法通过首先使用目标检测算法来识别出场景中的车辆和行人,然后使用卷积神经网络(CNN)来提取物体的特征。接着,该算法使用余弦相似度来计算物体之间的相似度,并使用匈牙利算法来匹配跟踪器和检测器之间的
- yolov5 deepsort 行人/车辆(检测 +计数+跟踪+测距+测速)
毕设阿力
YOLO目标跟踪目标检测
YOLOv5和DeepSORT是两种常用的计算机视觉技术,它们可以结合使用以实现行人和车辆的目标检测和跟踪。这种技术在交通监控、智慧城市等领域中具有广泛的应用。YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法,它可以实现高效的目标检测和分类。与传统的目标检测算法相比,YOLOv5具有更快的检测速度和更高的准确率。而DeepSORT则是一种基于多目标跟踪的算法,它可以对相邻帧之间的目标进行跟踪,并输出目
- [MOT Challenge]官方生成多目标跟踪算法性能评价指标结果,解决test数据集没有gt文件和官网注册问题
Bartender_Jill
目标跟踪人工智能计算机视觉
文章目录⭐⭐⭐内容修正前言一、账号注册1.不要用QQ或163或gmail邮箱2.正常注册流程二、上传测试结果的流程1.使用步骤总结⭐⭐⭐内容修正我先前于2023/4/5日的时候在文章里提到:“提交到官网的文件需要包含测试后的训练集结果和测试后的测试集结果”,该结论经过测试后发现有误。个人于2023/12/8日在评论区的提醒下对MOTChallenge的内容提交进行了重新测试,发现提交到官网的文件并
- 数字信号处理7——点到向量的距离
注释远方
数字信号处理算法
目录一、前言二、点到线段的最短距离——向量法三、点到直线的最短距离——直线法四、点到直线最短距离——向量法一、前言其实在工程应用中很多情况下计算点到直线或者点到线段的距离,比如在unity3d游戏软件设计中计算任意形状路径起点和终点连线距离最远的点,比如用于雷达聚类后在多目标跟踪算法中计算哪个sensor距离track最近,另外还需要知道要计算的点位于直线的哪一侧,这些计算在游戏开发或者数字信号后
- 深度视觉目标跟踪进展综述-论文笔记
pzb19841116
计算机视觉目标跟踪人工智能计算机视觉
中科大学报上的一篇综述,总结得很详细,整理了相关笔记。1引言目标跟踪旨在基于初始帧中指定的感兴趣目标(一般用矩形框表示),在后续帧中对该目标进行持续的定位。基于深度学习的跟踪算法,采用的框架包括相关滤波器、分类式网络、双路网络等。处理跟踪任务的角度,分为基于匹配思路的双路网络和基于二分类的辨别式跟踪器。最初的深度跟踪算法聚焦于相关滤波器,通过深度学习的特征+相关滤波器实现。基于双路网络跟踪算法那,
- FastDeploy项目简介,使用其进行(图像分类、目标检测、语义分割、文本检测|orc部署)
万里鹏程转瞬至
深度学习python库使用目标检测深度学习模型部署
FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具,支持云边端部署。提供超过160+Text,Vision,Speech和跨模态模型开箱即用的部署体验,并实现端到端的推理性能优化。包括物体检测、字符识别(OCR)、人脸、人像扣图、多目标跟踪系统、NLP、StableDiffusion文图生成、TTS等几十种任务场景,满足开发者多场景、多硬件、多平台的产业部署需求。1、FastD
- 基于卡尔曼滤波的平面轨迹优化
点PY
机器人导航定位c++卡尔曼滤波
文章目录概要卡尔曼滤波代码主函数代码CMakeLists.txt概要在进行目标跟踪时,算法实时测量得到的目标平面位置,是具有误差的,连续观测,所形成的轨迹如下图所示,需要对其进行噪声滤除。这篇博客将使用卡尔曼滤波,对轨迹进行优化。优化的结果为黄色线。卡尔曼滤波代码#include
- RT-DETR原理与简介(干翻YOLO的最新目标检测项目)
毕设阿力
YOLO目标检测人工智能
RT-DETR(Real-TimeDetection,Embedding,andTracking)是一种基于Transformer的实时目标检测、嵌入和跟踪模型。它通过结合目标检测、特征嵌入和目标跟踪三个任务,实现了高效准确的实时目标识别和跟踪。RT-DETR的核心思想是将目标检测和目标跟踪这两个传统独立的任务进行统一建模,并利用Transformer网络进行特征提取和关联学习。相比于传统的两阶段
- 基于多传感器的后融合的目标跟踪如何实现?都有哪些基本流程?
自动驾驶之心
目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习
点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取讲师:Edison课程内容:基于多传感器后融合的目标跟踪(0.课前导学1.自动驾驶中的融合跟踪)笔记作者:王汝嘉0.课前导学0.1主讲人介绍0.2课程关键词0.3学习资料推荐1.自动驾驶中的融合跟踪1.1自动驾驶中的感知任务1.2多传感器融合的主要方法1.3多传感器融合跟踪的基本流程1.4多目标跟踪的数据集与性能指标以上内容均出自《
- 【目标跟踪】多相机环视跟踪
读书猿
目标跟踪人工智能自动驾驶
文章目录一、前言二、流程图三、实现原理3.1、初始化3.2、输入3.3、初始航迹3.4、航迹预测3.5、航迹匹配3.6、输出结果四、c++代码五、总结一、前言多相机目标跟踪主要是为了实现360度跟踪。单相机检测存在左右后的盲区视野。在智能驾驶领域,要想靠相机实现无人驾驶,相机必须360度无死角全覆盖。博主提供一种非深度学习方法,采用kalman滤波+匈牙利匹配方式实现环视跟踪。有兴趣可以参考往期【
- 互联网加竞赛 基于机器视觉的车道线检测
Mr.D学长
pythonjava
文章目录1前言2先上成果3车道线4问题抽象(建立模型)5帧掩码(FrameMask)6车道检测的图像预处理7图像阈值化8霍夫线变换9实现车道检测9.1帧掩码创建9.2图像预处理9.2.1图像阈值化9.2.2霍夫线变换最后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/d
- Unity之Cinemachine教程
passionyxt
Unityunity游戏引擎TimelineCinemachine相机跟随轨迹相机拍摄相机
前言Cinemachine是Unity引擎的一个高级相机系统,旨在简化和改善游戏中的相机管理。Cinemachine提供了一组强大而灵活的工具,可用于创建令人印象深刻的视觉效果,使开发人员能够更轻松地掌控游戏中的摄像机行为。主要功能和特性包括:1.虚拟摄像机系统:Cinemachine引入了虚拟摄像机的概念,允许开发人员使用相机组件的虚拟实例,而不必直接操作实际摄像机。2.目标跟踪:Cinemac
- 『论文阅读|2024 WACV 多目标跟踪Deep-EloU|纯中文版』
Dymc
论文深度学习深度学习
论文题目:IterativeScale-UpExpansionIoUandDeepFeaturesAssociationforMulti-ObjectTrackinginSports论文特点:作者提出了一种迭代扩展的ExpansionIoU和深度特征关联方法Deep-EIoU,用于体育场景中的多目标跟踪,旨在解决非线性、不规则运动、相似外观的在线短时多目标跟踪问题,实验表明,提出的方法对于提高跟踪
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla