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视频内容理解与分析视频内容理解与分析是视频摘要生成的关键步骤之一。这一节将详细介绍如何通过计算机视觉技术对视频内容进行理解和分析,包括视频分割、目标检测、动作识别、场景理解等多个方面。这些技术的结合使用,可以为后续的视频摘要生成提供丰富的信息和结构化的数据。视频分割视频分割是指将视频分成多个有意义的片段或场景。这一步骤有助于减少后续处理的复杂度,并提高视频内容的可解释性。视频分割的方法可以分为基于
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视频理解作为机器学习的核心领域,为动作识别、视频摘要和监控等应用提供了技术基础。本教程将详细介绍如何利用PyTorchVideo和PyTorchLightning两个强大框架,构建基于Kinetics数据集训练的3DResNet模型,实现高效的视频分类流程。PyTorchVideo与PyTorchLightning的技术优势PyTorchVideo提供了视频处理专用的预构建模型、数据集和增强功能,
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以下是智能健身评分系统的技术方案设计,涵盖人体关键点识别、动作识别与评分计数功能,可应用于智能硬件、健身APP或在线课程平台:一、系统架构设计二、核心技术选型1.人体关键点检测算法选择:PP-TinyPose:百度飞桨轻量化模型,FP16精度下实现122FPS检测速度,COCO数据集AP达51.8%。MoveNetThunder:Google轻量级模型,支持移动端实时推理,关键点检测精度80.6%
- Move AI技术浅析(五):动作识别与分类
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AIGC—虚拟现实AIGC—游戏制作AIGC—深度伪造人工智能分类大数据AIGC深度学习
一、动作识别与分类模块概述动作识别与分类的主要任务是从提取到的运动特征中,识别出具体的动作类型,并对动作进行分类。该模块包括动作识别和动作分类。动作识别:从运动特征中识别出具体的动作类型,如走路、跑步、跳跃等。动作分类:对识别出的动作进行更细致的分类,如区分不同的舞蹈动作或不同的运动项目。二、动作识别详解2.1动作识别步骤详解2.1.1特征提取动作识别的第一步是从视频帧中提取出有意义的运动特征。特
- 行为识别的方法
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深度学习
行为识别主要有以下几大类方法,每类方法各有特点及典型算法:传统方法特点:利用手工设计特征对行为进行表征,再用统计学习的分类方法进行识别。需一定专业知识设计特征,耗费人力物力,对复杂场景、遮挡等适应性差,但对简单背景、规则动作识别效果尚可。典型算法:时空关键点(Space-TimeInterestPoints):基于视频图像中的关键点在时空维度上的变化来提取动作特征,但可能忽略视频细节,泛化能力较弱
- 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
- 仿华为车机功能之--修改Launcher3,增加横向滑动桌面空白处切换壁纸的功能
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AndroidLauncher3深度定制开发华为javaandroid
本功能基于Android13Launcher3需求:模仿华为问界车机,实现横向滑动桌面空白处,切换壁纸功能(本质只是切换背景,没有切换壁纸)。实现效果:实现思路:第一步首先得增加手势识别第二步切换底图,不切换壁纸是因为切换壁纸动作太大,需要调用到WallpaperManager,耗时且会触发应用activity重启原生系统有识别上滑与下滑的动作,那我们应该增加一个左滑和右滑的动作识别禁止上滑出所有
- 三件好事0512
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第一件好事:“吸”就是胸部打开,空气进入,能量跟着往上。“呼”就是胸部收紧,空气呼出,身体放松。昨天做呼吸的舞动学习,呼吸特别棒,开始分别从动作表达情感的空间、力量、时间纬度体验了呼吸的感受,让我真正体验到了呼吸的过程。然后又从动作识别人人格的“吮吸”“咬”、“扭”“压”、“流动”“中断”、“摇”“分娩”、“激情”“爆发”五种状态,去深度体验了呼吸,感觉非常棒,很滋养,等与呼吸建立深度关系,深度连
- 姿态估计概述
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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
- [文献翻译]Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets
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摘要:深度卷积网络已经在静态图像目标识别中取得了了的巨大成功。但是,对于视频的动作识别,深度卷积网络的改进不是那么明显。我们认为这样子的结果可能有两个原因。首先,与图像中非常深的模型(例如VGGNet[13],GoogLeNet[15])相比,当前的网络体系结构(例如,双流ConvNets[12])相对较浅,因此它们的建模能力受到其深度的限制。其次,更重要的可能是,动作识别的训练数据集与Image
- 一文读懂:图卷积在基于骨架的动作识别中的应用
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姓名:张璐学号:19021210845转载自:https://new.qq.com/omn/20191208/20191208A09M4G00.html【嵌牛导读】基于骨架的动作识别(skeleton-basedactionrecognition)一直是计算机视觉领域中的一个研究热点,在计算机视觉的各大顶会AAAI、CVPR、NeurIPS等会议中都能见到它的身影。【嵌牛鼻子】动作识别、深度传感器
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最近一直在研究时序动作识别和检测,也一直关注着目前的最新进展,有好的算法,我都会在我自己的数据集上运行看看,一方面是为自己累积相关算法,另一方面也是想看看,目前最新的算法是否可以应用到一些项目上。这次我运行2023年新出来的算法-时序动作检测TriDet。算法的论文地址和github地址如下:论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.07347.pdfGitHub地址:htt
- 人类行为动作数据集大合集
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最近收集了一大波关于人类行为动作的数据集,主要包括:动作识别、行为识别、活动预测、动作行为分类等数据集。废话不多说,接下来就给大家介绍这些数据集!!1、用于自动视频编辑的视频Blooper数据集用于自动视频编辑的视频Blooper数据集数据说明:根据网上的消息,基本的视频编辑每分钟需要30分钟到一个小时。这就不鼓励用户制作周期性的内容。目前,自动视频编辑仅限于视频增强和简单的机制,如沉默或鼓掌检测
- 视频动作识别终极指南【2024】
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让我们从尝试构建问题开始。但是,我会马上说,在一般情况下,这是不可能的。什么是动作(action)?如果我们看一下研究任务动作识别(actionrecognition),这里也没有达成共识。第一个最受欢迎的学术数据集包含2-20秒涉及人员的情况片段:CRCV|CenterforResearchinComputerVisionattheUniversityofCentralFlorida第二个最受欢
- 机器学习笔记 - 基于自定义数据集 + 3D CNN进行视频分类
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深度学习从入门到精通机器学习深度学习3DCNN视频分类动作识别
一、简述这里主要介绍了基于自定义动作识别数据集训练用于视频分类的3D卷积神经网络(CNN)。3DCNN使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动,而在2DCNN中它可以在二维上滑动。这里的模型主要基于D.Tran等人2017年的论文“动作识别的时空卷积研究”。https://arxiv.org/abs/1711.11248v3https://arxiv.org/abs/1711.11248
- 大模型学习与实践笔记(十)
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学习笔记人工智能langchainAIGCllama
一、模型测评的意义二、如何对模型进行测评三、OpenCompass评测流水线设计四、大模型评测带来的挑战五、OpenCompass评测示例1.多模态优势:1.基于感知与推理,将评估维度逐级细分2.约3000道单选题,覆盖目标检测,文本识别,动作识别,图像理解,关系推理等20个细粒度评估维度2.法律优势:1.三级认知维度(法律知识理解,法律知识记忆,法律知识应用)2.20个法律任务,10000到测评
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在本博客中,我们将使用UCF101数据集深入探索动作识别的迷人世界。动作识别是计算机视觉中的一项关键任务,其应用范围从监视到人机交互。UCF101数据集是我们进行此探索的游乐场。我们的目标是建立一个结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的动作识别模型,以取得令人印象深刻的结果。NSDT工具推荐:Three.jsAI纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模
- 商务沟通(十六)小动作识别法
做最完美的小开心
第18个商务沟通技巧叫做小动作识别法小动作学问大,小动作代表客户身心分离,要引导客户安定情绪,创造客户身心合一的安全感,这样的话才能加速客户购买的意愿。细心观察客户的身心情绪秘密,拨弄鼻子是有压力的行为,摸头发是不专心听讲的行为,他有不同的意见,看手表是不想听这个东西,起身接电话也是没有专心听讲,他如果开始打歌并不是消化不良,而是跟自己的情绪有关是不想听了,讲话的时候声音提得很高就说明他很激动,如
- YOLOv7姿态估计pose estimation(姿态估计-目标检测-跟踪)
毕设阿力
YOLO目标检测目标跟踪
YOLOv7姿态估计(poseestimation)是一种基于YOLOv7算法的姿态估计方法。该算法使用深度学习技术,通过分析图像中的人体关键点位置,实现对人体姿态的准确估计。姿态估计是计算机视觉领域的重要任务,它可以识别人体的关节位置和姿势,从而为人体行为分析、动作识别、运动捕捉等应用提供基础支持。YOLOv7姿态估计算法通过端到端的训练和推理过程,能够快速、准确地检测和估计人体的姿态信息。YO
- 基于 Python+Django 构建智能互动拍照系统
Python数据开发
学习笔记python开发语言算法AI计算机视觉
本系统旨在探索先进的计算机视觉算法在大熊猫主题的互动拍照场景上的应用。系统结合人脸及人体关键点识别,人像分割,目标检测,图像风格迁移,以及自己设计实现的熊猫分割PandaSeg,动作识别PoseRecognition等算法,依托Django框架搭建的Web应用,在服务器端使用tensorflow、pytorch等深度学习框架搭建的智能图像处理模块处理前端通过单目相机捕获的图片并实时返回处理结果,目
- 一种安防场景下融合注意力机制和时空图卷积神经网络的人体动作识别方法与流程
baidu_huihui
cnn人工智能神经网络
本发明涉及模式识别与计算机视觉领域,尤其涉及一种安防场景下融合注意力机制和时空图卷积神经网络的人体动作识别方法。背景技术:视觉一直是人类获取外界信息的最重要、最直观的途径,据有关统计,人类获取信息的80%都是通过视觉。随着摄像头等图像传感器的质量不断上升,同时价格的不断下降,图像传感器得到大规模的部署和应用,每天都会因此产生海量的信息。单纯地依靠眼睛去获取所需要的信息已经不能满足人们对与新信息、新
- STM32 手势识别传感器模块(PAJ7620)学习
三马分享家
STM32与模块stm32学习单片机
目录模块介绍:基本部分:引脚配置:工作原理:展示部分:代码部分展示(在正点的基础上加了一个读手势去控制舵机):视频展示:模块介绍:基本部分:手势模块搭载的芯片是PAJ7620,无论是正点原子的还是别的手势模块的底层是一致的,甚至代码也是通用的。芯片内部集成了光学数组式传感器,以使复杂的手势和光标模式输出,自带九种手势识别,支持上、下、左、右、前、后、顺时针旋转、逆时针旋转和挥动的手势动作识别,有效
- 基于骨骼的动作识别:DD-Net
AIRV_Gao
论文笔记计算机视觉动态手势识别
MakeSkeleton-basedActionRecognitionModelSmaller,FasterandBetter论文解读概述1.简介2.relatedworks3.方法2.1基于关节的位置视点不变特征建模集合的距离(JointCollectionDistances(JCD))2.2用双尺度建模全局尺度不变运动运动特性2.3基于嵌入的关节关联建模3.实验3.1实验数据集3.2评价设置3
- 综述:基于骨骼(skeleton)的动作识别方法
AIRV_Gao
论文笔记人工智能计算机视觉深度学习
Deeplearning‐basedactionrecognitionwith3Dskeleton:Asurvey1.简介1.13DSkeleton‐basedActionRecognition1.简介1.13DSkeleton‐basedActionRecognition用途:基于骨骼的人体动作识别是计算机视觉领域的一个热门研究课题,已广泛应用于视频理解、视频监控、人机交互、机器人视觉、自动驾驶
- 深度学习在人体动作识别领域的应用:开源工具、数据集资源及趋动云GPU算力不可或缺
virtaitech
gpu计算机视觉深度学习
人体动作识别检测是一种通过使用计算机视觉和深度学习技术,对人体姿态和动作进行实时监测和分析的技术。该技术旨在从图像或视频中提取有关人体姿态、动作和行为的信息,以便更深入地识别和理解人的活动。人体动作识别检测的基本步骤包括:数据采集:收集包含人体动作的图像或视频数据,这可以通过摄像头、深度传感器或其他传感器来完成。预处理:对采集到的数据进行预处理,包括图像去噪、颜色调整等,以确保输入数据质量。特征提
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分