KCF在VOT的配置问题

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 opencv python
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 YOLO ui 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 OpenCV opencv python 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 python OC-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 flask python 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 KMeans KNN Meanshift
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 YOLO python
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_1 YOLO
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
【光流（Optical Flow）估计】 XTX_AI 神经网络与深度学习计算机视觉人工智能
光流（OpticalFlow）光流（OpticalFlow）是计算机视觉中的一种技术，用于估计图像中每个像素点在连续帧之间的运动情况。光流算法的目标是找到在两个相邻帧之间从一个位置移动到另一个位置的图像中的每个像素的位移向量。光流通常用于运动估计、目标跟踪和视频压缩等领域。原理：光流算法基于一个假设：相邻帧中的相同物体在图像中的运动应该是连续的。光流算法根据这一假设，在图像中搜索每个像素的运动向量
模型预测控制（MPC）：原理、应用与实践爱科技Ai 工具人工智能
1.引言在工业控制领域，**模型预测控制（MPC）**是一种先进的控制策略，因其在多变量和复杂系统中的卓越表现而备受关注。相比传统的控制方法，MPC通过预测未来系统行为并优化控制输入，能够实现目标跟踪、约束满足和性能最优。本文将深入探讨MPC的原理、实战应用及其缺点，并以一个详细示例阐释其控制循环，最后简要对比MPC与PID的差异。2.MPC的核心概念MPC是一种基于数学模型的优化控制方法，其核心
【课题推荐】多速率自适应卡尔曼滤波（MRAKF）用于目标跟踪 MATLAB卡尔曼免费的小例程课题推荐与讲解目标跟踪人工智能计算机视觉
多速率自适应卡尔曼滤波（Multi-RateAdaptiveKalmanFilter,MRAKF）是一种针对多传感器异步数据融合的滤波算法，适用于传感器采样率不同、噪声特性时变的目标跟踪场景。本文给出一个多速率自适应卡尔曼滤波框架，以无人机跟踪场景为例，融合IMU和GPS数据文章目录背景多速率自适应卡尔曼滤波（MRAKF）简介应用背景代码样例代码运行结果代码介绍关键特性总结背景多速率自适应卡尔曼滤
目标跟踪中的 CV、CA、CT 模型：运动建模核心理论解析温文尔雅透你娘目标跟踪与自动驾驶目标跟踪人工智能计算机视觉自动驾驶机器学习
一、运动模型：目标跟踪的“动力学引擎”在目标跟踪领域，准确描述目标运动规律是实现精准跟踪的前提。CV（匀速）、CA（匀加速）、CT（协调转弯）模型作为最基础的运动模型，通过对目标加速度、角速度等动力学特性的假设，构建了状态空间的数学表达，是卡尔曼滤波、粒子滤波等算法的核心输入。其核心价值在于：适配不同运动场景：从直线匀速到复杂机动的全覆盖降低状态空间维度：通过先验假设简化动力学方程支撑最优估计：为
Deepsort目标跟踪代码小阿技术目标跟踪人工智能计算机视觉
importargparseimportosimportplatformimportshutilimporttimefrompathlibimportPathimportcv2importnumpyasnpimporttorchimporttorch.backends.cudnnascudnnfromultralytics.utils.downloadsimportattempt_download
jquery实现的jsonp掉java后台知了ing java jsonp jquery
什么是JSONP？先说说JSONP是怎么产生的：其实网上关于JSONP的讲解有很多，但却千篇一律，而且云里雾里，对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难，小可不才，试着用自己的方式来阐释一下这个问题，看看是否有帮助。 1、一个众所周知的问题，Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题，甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF，只要是跨域请求，一律不准； 2、
Struts2学习笔记 caoyong struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate 三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller) 分层原则:单向依赖，接口耦合 1、Struts2 = Struts + Webwork 2、搭建struts2开发环境 a>、到www.apac
SpringMVC学习之后台往前台传值方法满城风雨近重阳 springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种： 1.ModelAndView 通过往ModelAndView中存放viewName：目标地址和attribute参数来实现传参： ModelAndView mv=new ModelAndView(); mv.setViewName="success
WebService存在的必要性？一炮送你回车库 webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久，Axis Xfire Axis2 CXF ，他们只有一个功能，发布HTTP服务然后用XML做数据传输。是的，他们就做了两个功能，发布一个http服务让客户端或者浏览器连接，接收xml参数并发送xml结果。当在不同的平台间传输数据时，就需要一个都能解析的数据格式。但是为什么要使用xml呢？不能使json或者其他通用数据
js年份下拉框 3213213333332132 java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试 //年份 <select id="year"></select> <script type="text/javascript"> window.onload =
简单链式调用的实现技术归来朝歌方法调用链式反应编程思想
在编程中，我们可以经常遇到这样一种场景：一个实例不断调用它自身的方法，像一条链条一样进行调用这样的调用你可能在Ajax中，在页面中添加标签： $("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result"); 也可能在HQ
JAVA调用.net 发布的webservice 接口 darkranger webservice
/** * @Title: callInvoke * @Description: TODO(调用接口公共方法) * @param @param url 地址 * @param @param method 方法 * @param @param pama 参数 * @param @return * @param @throws BusinessException
Javascript模糊查找 | 第一章循环不能不重视。 aijuans Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序，里面要有可展开的大纲，模糊查找等功能。我这个人说实在的懒，本来是不愿意的，但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系，再加上这也可以巩固自己的js技术，于是就开始开发这个程序，没想到却出了点小问题，我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下： function search(){ var arr=new Array("my
狼和羊，该怎么抉择 atongyeye 工作
狼和羊，该怎么抉择在做一个链家的小项目，只有我和另外一个同事两个人负责，各负责一部分接口，我的接口写完，并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的，工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点，协助他完成一些业务型不强的工作。今天早上到公司没多久，领导就在QQ上给我发信息，让我多协助同事测试，让我积极主动些，有点责任心等等，我听了这话，心里面立马凉半截，首先一个领导轻易说
读取android系统的联系人拨号百合不是茶 android sqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢关键代码: 1, 使用javabean操作存储读取到的数据 package com.example.bean; /** * * @author Admini
ORACLE自定义异常 bijian1013 数据库自定义异常
实例： CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception ( ParameterA IN varchar2, ParameterB IN varchar2, ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码 ) AS /*以下是一些变量的定义*/ V1 NUMBER; V2 nvarc
查看端号使用情况征客丶 windows
一、查看端口在windows命令行窗口下执行： >netstat -aon|findstr "8080" 显示结果： TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例 bit1129 wordcount
Spark Streaming简介 NetworkWordCount代码 /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
Struts2 与 SpringMVC的比较 BlueSkator struts2 spring mvc
1. 机制：spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter，这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能：spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计，而sturts是基于类，每次发一次请求都会实例一个action，每个action都会被注入属性，而spring基于方法，粒度更细，但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
Hibernate在更新时，是可以不用session的update方法的(转帖） BreakingBad Hibernate update
地址：http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459 public void synDevNameWithItil() {Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Observable; import java.util.Observer; /** * “观
重置MySQL密码 chenhbc mysql 重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘，把MySQL的密码搞忘记了，经过下面几个步骤就可以重置了（以Windows为例，Linux/Unix类似）： 1、关闭MySQL服务 2、打开CMD，进入MySQL安装目录的bin目录下，以跳过权限检查的方式启动MySQL mysqld --skip-grant-tables 3、新开一个CMD窗口，进入MySQL mysql -uroot
再谈系统论，控制论和信息论 comsci 设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论，控制论和信息论偶然看
oracle moving window size与 AWR retention period关系 daizj oracle
转自： http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147 晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程. SQL> select * from v$version; BANNER -------------------
Python版B树 dieslrae python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树... 首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value class Entity(object): '''数据实体''' def __init__(self,key,value)
C语言冒泡排序 dcj3sjt126com 算法
代码示例： # include <stdio.h> //冒泡排序 void sort(int * a, int len) { int i, j, t; for (i=0; i<len-1; i++) { for (j=0; j<len-1-i; j++) { if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
自定义导航栏样式 dcj3sjt126com 自定义
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11.性能优化-优化-JVM参数总结 frank1234 jvm参数性能优化
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nginx日志分割 for linux HarborChung nginx linux 脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下，nginx是不分割访问日志的，久而久之，网站的日志文件将会越来越大，占用空间不说，如果有问题要查看网站的日志的话，庞大的文件也将很难打开，于是便有了下面的脚本使用方法，先将以下脚本保存为 cutlog.sh，放在/root 目录下，然后给予此脚本执行的权限复制代码代码如下: chmo
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 jinnianshilongnian spring spring4 泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API Spring4新
centOS安装GCC和G++ liuxihope centos gcc
Centos支持yum安装，安装软件一般格式为yum install .......，注意安装时要先成为root用户。按照这个思路，我想安装过程如下：安装gcc：yum install gcc 安装g++： yum install g++ 实际操作过程发现，只能有gcc安装成功，而g++安装失败，提示g++ command not found。上网查了一下，正确安装应该
第13章 Ajax进阶（上） onestopweb Ajax
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Oracle里的自增字段设置 tomcat_oracle oracle
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Spring Security（01）——初体验博客分类： spring Security Spring Security入门安全认证首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件，该文件就专门用来作为Spring Security的配置

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KCF-vot版本下载

参考博客

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