- 【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数
阿_旭
AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习python行人检测行人追踪过线计数
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
- 【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文
平安顺遂事事如意
顶刊顶会论文合集计算机视觉目标检测人工智能3d目标跟踪
整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比,脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。由于SNN的性能较差,目前的应用仅限于简单的分类任务。在这项工作中,我们专注于弥合人工神经网络和神经网络在目标检测方面的性能差距。我们的设计围绕着网络架构和尖峰神经元。当行人检测遇到多模态学习时:通才模型和基准数据集近年来,利用不同传感器模态(如RG
- 【CV论文精读】Adaptive Fusion of Multi-Scale YOLO for Pedestrian Detection基于多尺度自适应融合YOLO的行人检测
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读YOLO计算机视觉人工智能
AdaptiveFusionofMulti-ScaleYOLOforPedestrianDetection0.论文摘要和作者信息摘要虽然行人检测技术在不断改进,但由于不同规模的行人和遮挡行人模式的不确定性和多样性,行人检测仍然具有挑战性。本研究遵循单次目标检测的通用框架,提出了一种分而治之的方法来解决上述问题。该模型引入了一个分割函数,可以将一幅图像中没有重叠的行人分割成两个子图像。通过使用网络架
- HOG特征
ce0b74704937
HOG特征是在文章《HistogramsofOrientedGradientsforHumanDetection》中提出,看文章标题可知,该文章是为了行人检测提出的,不过后来也用于其它方向,比如特征点检测等。该文中行人检测大概分为以下几步:输入图像(行人的图像)采用Gamma矫正法对输入图像进行颜色空间的标准化;目的是调节图像的对比度,降低图像局部的阴影和光照所造成的影响,同时可以抑制噪声。(原文
- 【CV论文精读】Pedestrian Detection Based on YOLO Network Model 基于YOLO的行人检测
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读YOLO深度学习计算机视觉
【CV论文精读】PedestrianDetectionBasedonYOLONetworkModel0.论文摘要和作者信息摘要——经过深度网络后,会有一些行人信息的丢失,会造成梯度的消失,造成行人检测不准确。本文改进了YOLO算法的网络结构,提出了一种新的网络结构YOLO-R。首先,在原有YOLO网络的基础上增加了三个直通层。直通层由路由层和重组层组成。其作用是将浅层行人特征连接到深层行人特征,并
- 跨模态行人重识别综述 - 计算机视觉
小小猿D
笔记深度学习
跨模态行人重识别综述-计算机视觉0引言近年来,随着智能监控领域的不断发展,单纯凭借传统的人力已经很难在对复杂的监控场景做出完善详尽的处理。作为一项在大型非重叠视角多摄像机网络获取到的海量视频画面序列里找到目标行人的任务,行人重识别(PersonRe-Identification)可以被看作是多摄像头的行人检索问题。它建立在行人检测的基础之上,捕捉获取同一目标个体在不同非重叠摄像头中分布位置信息,推
- PaddleDetection学习2——使用Paddle-Lite在 Android 上实现行人检测
waf13916
paddleandroid
使用Paddle-Lite在Android上实现行人检测1.环境准备2.准备模型2.1下载模型2.2模型优化3.部署模型3.1目标检测C++代码Pipeline.hPipeline.cpppreprocess_op.hpreprocess_op.cc3.2修改配置文件3.4部署模型到移动端1.环境准备参考前一篇
- YOLOV5s行人识别改进 引入CoT模块及SIOU损失函数
deleteeee
YOLO人工智能计算机视觉神经网络python目标检测视觉检测
1.项目背景及意义近年来,深度学习算法不断取得了突破性进展,这也推动了人工智能技术的不断进步。机器视觉作为其中的重要一环,在不同领域也焕发出了强烈的生机。行人目标检测是机器视觉的一项重要课题,早就已经引起了国内外学者广泛的研究。在现实生活中,行人检测在车站、商场等场所的人流量检测、汽车的自动驾驶技术、智能交通、健身房辅助教学、电影拍摄中动作捕捉等多种场景中被广泛应用。然而,行人检测通常伴随着遮挡,
- 计算机设计大赛 交通目标检测-行人车辆检测流量计数 - 计算机设计大赛
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文章目录0前言1\.目标检测概况1.1什么是目标检测?1.2发展阶段2\.行人检测2.1行人检测简介2.2行人检测技术难点2.3行人检测实现效果2.4关键代码-训练过程最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是毕业设计交通目标检测-行人车辆检测流量计数该项目较为新颖,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
- YOLOV5单目测距+车辆检测+车道线检测+行人检测(教程-代码)
毕设阿力
YOLO目标跟踪人工智能目标检测
YOLOv5是一种高效的目标检测算法,结合其在单目测距、车辆检测、车道线检测和行人检测等领域的应用,可以实现多个重要任务的精确识别和定位。首先,YOLOv5可以用于单目测距。通过分析图像中的目标位置和尺寸信息,结合相机参数和几何关系,可以推断出目标与相机之间的距离。这对于智能驾驶、机器人导航等领域至关重要,可以帮助车辆或机器人感知周围环境的远近,并做出相应的决策。其次,YOLOv5可以用于车辆检测
- 大创项目推荐 目标检测-行人车辆检测流量计数
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文章目录前言1\.目标检测概况1.1什么是目标检测?1.2发展阶段2\.行人检测2.1行人检测简介2.2行人检测技术难点2.3行人检测实现效果2.4关键代码-训练过程最后前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是行人车辆目标检测计数系统该项目较为新颖,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/postgraduate1.目
- 使用飞浆训练目标检测模型
无忧秘书智脑
深度学习机器学习人工智能
参考链接:PP-PicoDet算法训练行人检测模型-CSDN博客文章浏览阅读306次。PP-PicoDet模型特点:方案选择PP-PicoDet轻量化模型,主要看中PP-PicoDet体积小、速度快、精度较高的优势,非常适合本项目的部署环境和性能要求。同时,飞桨提供的预训练模型也可以最大程度上提升模型的收敛速度和精度。https://blog.csdn.net/qq_45437316/articl
- LNTON人形检测、行人检测工具,支持图片、RTSP实时流、mp4文件中的行人或者人形检测,实用工具,亲测可用!
xiejiashu
视频人工智能行人检测人形检测人物监测检测人的算法羚通算法
简介LNTON_PID是一个行人检测工具,能够对图像、视频、文件夹中的多个文件或RTSP实时流进行行人检测,并支持自定义输出结果和行人区域位置的保存。该工具提供了灵活的参数配置选项以适应各种应用场景。快速开始-命令行参数格式(Linux/Unix环境)./pid_tools_gensamplesINPUT_PATHOUT_RESULT_DIR[DEFAULT:results]OUT_PATCH_D
- 智慧工地下烟火检测报警系统 建筑工地火灾监控系统
豌豆云
烟火自动识别预警和监管系统
智慧工地下烟火检测报警系统建筑工地火灾监控系统基于智能识别的人员密集场所安防预警系统或许能够帮到你。该系统利用监控系统结合模式识别,对现场视频数据进行深度挖掘,突破基于复杂背景下的烟火识别、动态场景下非配合人脸识别以及基于行人检测的越界识别等关键技术。烟感防灾报警系统,在施工现场加工区、材料堆放区、易发生火灾隐患区域安装烟感探测器,监测现场烟雾浓度。探测器内置芯片可实时上传监测数据至“智慧工地监管
- 目标检测数据集 - 人脸检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
极智视界
AI训练数据集工作室目标检测YOLO人脸检测人脸检测数据集深度学习人工智能数据集
数据集介绍:行人检测数据集,真实场景高质量图片数据,涉及场景丰富,比如校园行人、街景行人、道路行人、遮挡行人、严重遮挡行人数据;适用实际项目应用:公共场所监控场景下行人检测项目,以及作为监控场景通用行人检测数据集场景数据的补充;标注说明:采用labelimg标注软件进行标注,标注质量高,提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO(txt)三种常见目标检测数据集格式,可以直接用于如YOLO
- 目标检测数据集 - 行人检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
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- 基于YOLOv5的行人检测系统
TechMasterPlus
深度学习#目标检测游戏音视频深度学习人工智能
若需要完整工程源代码,请私信作者目标检测在计算机视觉领域中的重要性,特别是在人群流量监测方面的应用。其中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法在目标检测领域取得了显著的进展,从YOLO到YOLOv5的发展历程表明其在算法性能上的不断优化。文中提到了基于YOLOv5设计的人口密度检测系统,该系统通过深度学习算法对人群进行检测和计数,主要应用于商场、路口等需要控制人流的场所。系统通过YO
- 无人驾驶卡尔曼滤波
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Apollo机器学习人工智能
无人驾驶卡尔曼滤波(行人检测)xk=axk−1+wkx_k=ax_{k-1}+w_kxk=axk−1+wkwkw_kwk:过程噪声状态估计估计飞行器状态(高度)xk=zk−vkx_k=z_k-v_kxk=zk−vk卡尔曼滤波通过同时考虑上一状态值和当前的测量值来获得对当前状态值的估计,对状态xxx的估计:x^\hat{x}x^x^k=x^k−1+gk(zk−x^k−1)\hat{x}_k=\hat
- 大创项目推荐 深度学习实现行人重识别 - python opencv yolo Reid
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- 目标检测数据集 - 夜间行人检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
极智视界
AI训练数据集工作室目标检测YOLO人工智能夜间行人检测低光行人检测遮挡行人检测行人检测
数据集介绍:夜间、低光行人检测数据集,真实场景高质量图片数据,涉及场景丰富,比如夜间街景行人、夜间道路行人、夜间遮挡行人、夜间严重遮挡行人数据;适用实际项目应用:公共场所监控场景下夜间行人检测项目,以及作为监控场景通用行人检测数据集夜间场景数据的补充;标注说明:采用labelimg标注软件进行标注,标注质量高,提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO(txt)三种常见目标检测数据集格式
- 基于yolov2深度学习网络的车辆行人检测算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#深度学习YOLO深度学习人工智能yolov2车辆行人检测
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序..........................................................loadyolov2.mat%加载训练好的目标检测器img_size=[224,224];imgPath=
- C# OpenCvSharp DNN FreeYOLO 密集行人检测
天天代码码天天
C#人工智能实践dnn人工智能神经网络YOLO目标检测计算机视觉c#
目录效果模型信息项目代码下载C#OpenCvSharpDNNFreeYOLO密集行人检测效果模型信息Inputs-------------------------name:inputtensor:Float[1,3,192,320]---------------------------------------------------------------Outputs--------------
- 一些想法:关于行人检测与重识别
baidu_huihui
人工智能计算机视觉
本文主要是介绍我们录用于ECCV'18的一个工作:PersonSearchviaAMask-guidedTwo-streamCNNModel.这篇文章着眼于PersonSearch这个任务,即同时考虑行人检测(PedestrianDetection)与行人重识别(PersonRe-identification),简单探讨了一下行人检测与行人重识别这两个子任务之间的关联性,并尝试利用全景图像中的背景
- 智能交通技术与数据集大观:揭秘趋动云的无尽能量,引领AI发展的GPU算力及相关资源
virtaitech
人工智能gpu算力
智能交通是一种先进的交通系统,其核心目标在于通过实时数据的采集、分析以及智能决策,全面提升城市交通的效率、安全性和便捷性。该系统涵盖多项关键技术,包括行人检测、车辆检测、智能交通信号控制、智能导航和路径规划、以及安全监控等。行人检测:智能交通系统利用计算机视觉技术,通过摄像头、激光雷达等传感器对行人进行实时监测和识别。深度学习算法在处理多姿态和遮挡等复杂场景时,能够高效地检测行人的存在、位置和运动
- YOLO算法改进7【中阶改进篇】:主干网络C3替换为轻量化网络MobileNetV3
梦在黎明破晓时啊
YOLOV5中阶改进篇YOLO
解决问题:YOLOv5主干特征提取网络采用C3结构,带来较大的参数量,检测速度较慢,应用受限,在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备,如此大而复杂的模型时难以被应用的。首先是模型过于庞大,面临着内存不足的问题,其次这些场景要求低延迟,或者说响应速度要快,想象一下自动驾驶汽车的行人检测系统如果速度很慢会发生什么可怕的事情。所以,研究小而高效的CNN模型在这些场景至关重要,至少目前是这样,尽管未来硬
- Deep learning-based small object detection: A survey(2023)
怎么全是重名
论文笔记深度学习目标检测人工智能
文章目录AbstractIntroductionContributionGenericSODalgorithms提高输入特征的分辨率(MostImportant)Methods尺度感知训练Methods融合上下文信息Methods数据增强Methods其他策略Methods关键的SOD任务小人脸检测Methods小型行人检测Methods航拍图像中的SODMethodsEvaluationofSO
- 36从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --行人检测
Jachin111
行人检测基本流程在实验1到实验3中我们分别学习了滑动窗口、图像金字塔、方向梯度直方图。本节实验我们将结合这些方法来构建一个传统的行人检测算法。简单来说行人检测就是在提供的图像中,我们想要计算机分辨出哪些是人并且用矩形框标记出人出现在图片中的哪些位置。下图左上角图片中有一个人,如果我们想要用传统的目标检测方法检测到这个人的话,一般分为下面几个步骤。使用图像金字塔将图片按一定缩放比例生成不同尺寸图片(
- 深度学习模型压缩与加速:深度压缩技术
RRRRRoyal
深度学习人工智能
深度学习模型压缩与加速:深度压缩技术引言深度学习已广泛应用于移动应用和实时检测任务,例如在自动驾驶车辆中的行人检测。在这些应用中,对于推理速度和模型大小有着极高的要求。深度压缩(DeepCompression)技术旨在减小深度学习模型的大小并加速模型推理,特别适用于对延迟敏感的应用场景。下面我们将详细介绍深度压缩技术及其在实际硬件上的性能。模型压缩与量化深度压缩技术通过权重剪枝、量化等方法来减少模
- 深入探讨人工智能目标检测:算法、应用与未来趋势
鳗小鱼
资源分享(resource)人工智能人工智能目标检测算法神经网络深度学习知识图谱生成对抗网络
导言人工智能目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一,旨在使计算机系统能够自动识别并定位图像或视频中的特定目标。本文将深入研究人工智能目标检测的算法原理、广泛应用以及未来发展趋势。1.目标检测算法传统算法:基于手工设计特征和分类器的方法,如Haar级联、HOG+SVM等。深度学习算法:基于深度神经网络,如RCNN系列、YOLO系列、SSD等。2.应用领域及典型案例自动驾驶:目标检测在自动驾驶中起到关
- 分类(四)—— 支持向量机
shi_jiaye
python机器学习与数据挖掘机器学习人工智能python
主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结四、支持向量机支持向量机(SupportVetorMachine,SVM)由Vapnik等人于1995年首先提出,在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并推广到人脸识别、行人检测和文本分类等其他机器学习问题中。SVM建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上,根据有限的样本信息在模
- java短路运算符和逻辑运算符的区别
3213213333332132
java基础
/*
* 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码
* 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的
* 原理很简单,并联电路代表短路或(||),串联电路代表短路与(&&)。
*
* 并联电路两个开关只要有一个开关闭合,电路就会通。
* 类似于短路或(||),只要有其中一个为true(开关闭合)是
- Java异常那些不得不说的事
白糖_
javaexception
一、在finally块中做数据回收操作
比如数据库连接都是很宝贵的,所以最好在finally中关闭连接。
JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent();
try{
jdbc.excute("select * from ctp_log");
}catch(SQLException e){
...
}finally{
jdbc.close();
- utf-8与utf-8(无BOM)的区别
dcj3sjt126com
PHP
BOM——Byte Order Mark,就是字节序标记 在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符,它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符,所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前,先传输 字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
- JAVA Annotation之定义篇
周凡杨
java注解annotation入门注释
Annotation: 译为注释或注解
An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
- tomcat的多域名、虚拟主机配置
g21121
tomcat
众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机,而且配置起来比较简单,但是项目用到的是tomcat,配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以,下面就跟大家分享下经验。
很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置:
在Engine标签下增面积Host标签,如下:
<Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
- Linux SSH 错误解析(Capistrano 的cap 访问错误 Permission )
510888780
linuxcapistrano
1.ssh -v
[email protected] 出现
Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password).
错误
运行状况如下:
OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013
debug1: Reading configuratio
- log4j的用法
Harry642
javalog4j
一、前言: log4j 是一个开放源码项目,是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现, 当时在log4j完成时,log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类,但当时jdk1.4已接近完成,所以sun拒绝使用log4j,当在java开发中
- mysql、sqlserver、oracle分页,java分页统一接口实现
aijuans
oraclejave
定义:pageStart 起始页,pageEnd 终止页,pageSize页面容量
oracle分页:
select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart
sqlServer分页:
 
- Hessian 简单例子
antlove
javaWebservicehessian
hello.hessian.MyCar.java
package hessian.pojo;
import java.io.Serializable;
public class MyCar implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
- 数据库对象的同义词和序列
百合不是茶
sql序列同义词ORACLE权限
回顾简单的数据库权限等命令;
解锁用户和锁定用户
alter user scott account lock/unlock;
//system下查看系统中的用户
select * dba_users;
//创建用户名和密码
create user wj identified by wj;
identified by
//授予连接权和建表权
grant connect to
- 使用Powermock和mockito测试静态方法
bijian1013
持续集成单元测试mockitoPowermock
实例:
package com.bijian.study;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.io.IOException;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import or
- 精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*访问ORACLE
*/
--检索单行数据
--使用标量变量接收数据
DECLARE
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
BEGIN
select ename,sal into v_ename,v_sal
from emp where empno=&no;
dbms_output.pu
- 【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器
bit1129
nginx
Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统,通过负载均衡服务器,可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器,可以带来很多好处:
负载均衡的好处
增加可用资源
增加吞吐量
加快响应速度,降低延时
出错的重试验机制
Nginx主要支持三种均衡算法:
round-robin
l
- jquery-validation备忘
白糖_
jquerycssF#Firebug
留点学习jquery validation总结的代码:
function checkForm(){
validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID
errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误, 默认:&
- solr限制admin界面访问(端口限制和http授权限制)
ronin47
限定Ip访问
solr的管理界面可以帮助我们做很多事情,但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。
可以通过tomcat的http基本授权来做限制,也可以通过iptables防火墙来限制。
我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。
第一步: 在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户,比如:
<userusername="ad
- 多线程-用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
bylijinnan
java多线程
public class IncDecThread {
private int j=10;
/*
* 题目:用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
* 两个问题:
* 1、线程同步--synchronized
* 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类
*/
public static
- 买房历程
cfyme
2015-06-21: 万科未来城,看房子
2015-06-26: 办理贷款手续,贷款73万,贷款利率5.65=5.3675
2015-06-27: 房子首付,签完合同
2015-06-28,央行宣布降息 0.25,就2天的时间差啊,没赶上。
首付,老婆找他的小姐妹接了5万,另外几个朋友借了1-
- [军事与科技]制造大型太空战舰的前奏
comsci
制造
天气热了........空调和电扇要准备好..........
最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界..........
所以,我们不得不关
- dateformat
dai_lm
DateFormat
"Symbol Meaning Presentation Ex."
"------ ------- ------------ ----"
"G era designator (Text) AD"
"y year
- Hadoop如何实现关联计算
datamachine
mapreducehadoop关联计算
选择Hadoop,低成本和高扩展性是主要原因,但但它的开发效率实在无法让人满意。
以关联计算为例。
假设:HDFS上有2个文件,分别是客户信息和订单信息,customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算,以便将客户名称添加到订单列表中?
&nbs
- 用户模型中修改用户信息时,密码是如何处理的
dcj3sjt126com
yii
当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦,所有我想分享一下我是怎么处理的。
场景是使用的基本的那些(系统自带),你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。
面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存,但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密,这
- 中文 iOS/Mac 开发博客列表
dcj3sjt126com
Blog
本博客列表会不断更新维护,如果有推荐的博客,请到此处提交博客信息。
本博客列表涉及的文章内容支持 定制化Google搜索,特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。
本博客列表也提供同步更新的OPML文件(下载OPML文件),可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中,特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
- js去除空格,去除左右两端的空格
蕃薯耀
去除左右两端的空格js去掉所有空格js去除空格
js去除空格,去除左右两端的空格
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>&g
- SpringMVC4零配置--web.xml
hanqunfeng
springmvc4
servlet3.0+规范后,允许servlet,filter,listener不必声明在web.xml中,而是以硬编码的方式存在,实现容器的零配置。
ServletContainerInitializer:启动容器时负责加载相关配置
package javax.servlet;
import java.util.Set;
public interface ServletContainer
- 《开源框架那些事儿21》:巧借力与借巧力
j2eetop
框架UI
同样做前端UI,为什么有人花了一点力气,就可以做好?而有的人费尽全力,仍然错误百出?我们可以先看看几个故事。
故事1:巧借力,乌鸦也可以吃核桃
有一个盛产核桃的村子,每年秋末冬初,成群的乌鸦总会来到这里,到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。
核桃仁虽然美味,但是外壳那么坚硬,乌鸦怎么才能吃到呢?原来乌鸦先把核桃叼起,然后飞到高高的树枝上,再将核桃摔下去,核桃落到坚硬的地面上,被撞破了,于是,
- JQuery EasyUI 验证扩展
可怜的猫
jqueryeasyui验证
最近项目中用到了前端框架-- EasyUI,在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容,现把常用的验证方式总结出来,留待后用。
以下内容只需要在公用js中添加即可。
使用类似于如下:
<input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
- 架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类)
nannan408
1.前言.
如题.
2.代码.
/*
* Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved.
*/
package com.test.test.test.send;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream
- Jquery性能优化
r361251
JavaScriptjquery
一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字
这个不仅仅是jQuery,所有javascript开发过程中,都需要注意,请一定不要定义成如下:
$loading = $('#loading'); //这个是全局定义,不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名,就会郁闷至死的
二、请使用一个var来定义变量
如果你使用多个变量的话,请如下方式定义:
. 代码如下:
var page
- 在eclipse项目中使用maven管理依赖
tjj006
eclipsemaven
概览:
如何导入maven项目至eclipse中
建立自有Maven Java类库服务器
建立符合maven代码库标准的自定义类库
Maven在管理Java类库方面有巨大的优势,像白衣所说就是非常“环保”。
我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下,然后全部添加到ide的构建路径中,如果用了SVN/CVS,这样会很容易就 把
- 中国天气网省市级联页面
x125858805
级联
1、页面及级联js
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
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