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vsdvsvfhf
自动驾驶人工智能机器学习
单目3D与单目BEV全栈教程(视频答疑)多传感器标定全栈系统学习教程多传感器融合:毫米波雷达和视觉融合感知全栈教程(深度学习传统方式)多传感器融合跟踪全栈教程(视频答疑)多模态融合3D目标检测教程(视频答疑)规划控制理论&实战课程国内首个BEV感知全栈系列学习教程首个基于Transformer的分割检测视觉大模型视频课程CUDA与TensorRT部署实战课程(视频答疑)Occupancy从入门到精
- BEV (3)---DETR3d
aolaf
BEV3d深度学习机器学习
1算法简介1.1算法思想不同于LSS、BEVDepth的bottom-up式,先进行深度估计,设计2D转3D的模块。DETR3D是一种3D转2D的top-down思路。先预设一系列预测框的查询向量objectquerys,利用它们生成3Dreferencepoint,将这些3Dreferencepoint利用相机参数转换矩阵,投影回2D图像坐标,并根据他们在图像的位置去找到对应的图像特征,用图像特
- 【CV论文精读】【BEV感知】BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读3d目标检测目标跟踪
【CV论文精读】【BEV感知】BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-ViewBEVDet:鸟瞰下的高性能多摄像机三维目标检测0.论文摘要自动驾驶感知周围环境进行决策,这是视觉感知中最复杂的场景之一。范式创新在解决2D目标检测任务中的成功激励我们寻求一种优雅、可行和可扩展的范式,从根本上推动该领域的性能边界。为此
- MIT-BEVFusion系列一:初见
端木的AI探索屋
bevfusion自动驾驶算法python
零、简单了解下BEVFusionBEV与Fusion与MIT-BEVFusionBEV:Bird’s-EyeView鸟瞰图Fusion:多传感器不同模态输入,进行融合BEVFusion:使用了多个传感器特征,并统一的融合在BEV中表示的一类方法。没有特殊剧情的情况下,本文出现BEVFusion时,特指MIT的BEVFusion。MIT-BEVFusion:特指MIT提供的BEVFusion融合方案
- FB-BEV:BEV Representation from Forward-Backward View Transformations
m_buddy
BEVPerception计算机视觉
参考代码:FB-BEV动机与出发点基于几何关系的BEV投影过程,依据BEV特征获取方式进行划分:图像角度使用类似LSS方案“push”过程或者BEV特征角度使用类似FastBEV方案的“pull”过程。前者产生的BEV特征是稀疏的矩阵,后者产生的BEV特征在深度上是不可知的,也就是无法感知实际物体中的深度。对此,文章结合两种BEV投影的方法构建了一个BEV转换策略,既是首先使用“push”的方法构
- PointBeV:A Sparse Approach to BeV Predictions
m_buddy
BEVPerception计算机视觉
参考代码:PointBeV动机与出发点常见显式构建BEV特征的算法会稠密设置BEV网格,这样就会引入背景像素上的无效计算,对应内存与计算资源使用也会变大。这篇文章通过前景点筛选、由粗到精细化、窗口时序融合方式构建一种稀疏化表达的BEV特征表达。文章给出的方法自然在对应数据集下效果很好,但是在实际工程化中却需要解决如下的问题:1)前景和背景点区分在真实场景下是很难的,单纯依据阈值设置很难权衡准召2)
- 【CV论文精读】EarlyBird: Early-Fusion for Multi-View Tracking in the Bird’s Eye View
量子-Alex
CV论文阅读计算机视觉目标跟踪目标检测深度学习
【CV论文精读】EarlyBird:Early-FusionforMulti-ViewTrackingintheBird’sEyeView0.论文摘要多视图聚合有望克服多目标检测和跟踪中的遮挡和漏检挑战。多视图检测和3D对象检测中的最新方法通过将所有视图投影到地平面并在鸟瞰视图(BEV)中执行检测,实现了巨大的性能飞跃。在本文中,我们研究了BEV中的跟踪是否也能带来多目标多摄像机(MTMC)跟踪的
- 51-24 BEVFormer、BEVFormer v2,Occupancy占用网络灵感源泉 论文精读
深圳季连AIgraphX
AutoGPT自动驾驶大模型自动驾驶transformer智慧城市gpt-3计算机视觉人工智能
今天要读论文的是BEVFormer,有人说这是新一代自动驾驶感知融合的基石,有人说是后续OccupancyNetwork占用网络工作的灵感源泉。我们从题目《通过时空transformer从多摄像头图像中学习BEV表示》来看,这应该是BEV开山之作LSS论文的姊妹篇。本文以BEVFormer为主,同时介绍改进版BEVFormerv2。论文和代码地址论文题目:LearningBird's-Eye-Vi
- 51-21 LSS (Lift,Splat,Shoot) ,实现 BEV 感知的开山之作 论文精读
深圳季连AIgraphX
AutoGPT自动驾驶大模型人工智能transformer自动驾驶智慧城市目标跟踪gpt-3计算机视觉
这以后阅读的论文逐渐靠近自动驾驶实用领域,本文要讲的是Bird's-Eye-View,BEV开山之作,来自Nvidia的LSS论文。LSS核心动机:2D-->3D,构建BEV空间。LSS核心结构首先是利用Lift模块进行深度分布学习,将二维图像特征生成3D特征,其次利用Splat模块做特征映射,把3D特征拍扁得到BEV特征图,最后利用Shoot模块在BEV特征图上进行相关任务操作。论文和代码地址论
- GEDepth:Ground Embedding for Monocular Depth Estimation
m_buddy
#DepthEstimation计算机视觉
参考代码:gedepth出发点与动机相机的外参告诉了相机在世界坐标系下的位置信息,那么可以用这个外参构建一个地面基础深度作为先验,后续只需要在这个地面基础深度先验基础上添加offset就可以得到结果深度,这样可以极大简化深度估计网络学习的难度,自然深度估计的性能就上去了。先不说这个深度估计的实际效果如何,但是这个将复杂的问题简单化的思路是可以借鉴的。但是这个鲁棒性如何就需要打问号了,BEV感知中外
- 榜单!高阶智驾冲刺10%搭载率,哪些玩家占据自研感知「高地」
高工智能汽车
人工智能
得「感知」者,是智能化尤其是智能驾驶技术变革快速演进期的受益者。尤其是对于车企来说,规控自研易,感知自研难。尤其是过去几年时间,基于机器学习和深度学习,Transformer+BEV技术进一步提高对异常行为的预测准确性,为实现最终的端到端自动驾驶落地,奠定了坚实的基础。众所周知,传统的智能驾驶技术主要依靠的是分析表达式和二进制编码交通规则算法来感知环境、规划轨迹和控制车辆,但这些方法在处理动态目标
- 智驾感知迈入新时代,谁在引领摄像头的技术升级?
高工智能汽车
自动驾驶
当前,各大主机厂都在推动NOA(从高速到城区)的规模化量产,BEV融合感知成功上位,由此推动了车载摄像头的加速放量。高工智能汽车研究院监测数据显示,2023年1-6月中国市场(不含进出口)乘用车前装标配前向ADAS摄像头589.23万颗,同比增长29.29%;侧视ADAS摄像头225.64万颗,同比增长107.13%。伴随而来的还有,车载摄像头的功能也开始发生了“质”的转变,不再只是作为单一图像输
- 四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVFormer实战
爱听歌的周童鞋
BEV感知自动驾驶BEVFormer实战
目录前言1.BEVFormer实战前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》,链接。记录下个人学习笔记,仅供自己参考本次课程我们来学习下课程第四章——基于环视Camera的BEV感知算法,一起去学习下BEVFormer的相关代码课程大纲可以看下面的思维导图1.BEVFormer实战占个坑先,这几天光顾着玩了Tobecontinue…
- 四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVDistill
爱听歌的周童鞋
BEV感知自动驾驶BEVDistill
目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构3.损失函数4.性能对比总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》,链接。记录下个人学习笔记,仅供自己参考本次课程我们来学习下课程第四章——基于环视Camera的BEV感知算法,一起去学习下BEVDistill感知算法课程大纲可以看下面的思维导图0.简述本次课程是我们BEV算法讲解部分最后一个论文框架,我们这篇文
- Nuscenes 超强先验
_cv_
nuscenes
别人论文实现的distributionofobjectlocalization统计结果自己统计的所有标注目标在bev下的投影结果。plt的保存格式导致图像的反转。打榜的人有福了,哈哈哈
- 51-16 FusionAD 用于自动驾驶预测与规划任务的多模态融合论文精读
深圳季连AIgraphX
自动驾驶智慧城市transformergpt-3迁移学习人工智能
今天要分享的是基于BEV的多模态、多任务、端到端自动驾驶模型FusionAD,其专注于自动驾驶预测和规划任务。这项工作首次发表于2023年8月2日,性能超越了2023CVPR最佳论文UniAD模型。论文题目是FusionAD:Multi-modalityFusionforPredictionandPlanningTasksofAutonomousDriving,主要作者来自Udeer.ai、西湖大
- FB-BEV:从前后视图变化看BEV表示法
深蓝学院
数码相机
论文标题:FB-BEV:BEVRepresentationfromForward-BackwardViewTransformations论文作者:ZhiqiLi,ZhidingYu,WenhaiWang,AnimaAnandkumar,TongLu,JoseM.Alvarez导读:本文弥补前向投影和后向投影的不足,提出了前后视图转换模块。多视图图像和BEV表示之间的关键,即为视图转换模块。该模块使
- 自动驾驶的未来:BEV与Occupancy网络全景解析与实战揭秘!
3DCV
自动驾驶人工智能计算机视觉深度学习算法
自动驾驶领域中,什么是BEV?什么是Occupancy?作者:小柠檬|来源:公众号「3DCV」BEV是Bird’sEyeView的缩写,意为鸟瞰视图。在自动驾驶领域,BEV是指从车辆上方俯瞰的场景视图。BEV图像可以提供车辆周围环境的完整视图,包括车辆前方、后方、两侧和顶部。BEV图像可以通过多种方式生成,包括:使用激光雷达:激光雷达可以直接测量物体在三维空间中的位置,然后将这些数据转换为BEV图
- 面向自动驾驶领域的BEV与Occupancy网络的全景解析与实战
3DCV
自动驾驶人工智能机器学习计算机视觉深度学习
2022CVPR上,特斯拉宣布将在其自动驾驶车辆中发布一种全新的算法,这个算法被命名为OccupancyNetworks,之前以object为中心的技术在目标的形状或外观不明确的开放世界交通场景中可能会失败。任务的提出是认为此前的3D目标检测所检测出的3D目标框,不足以描述一般物体(数据集中没有的物体),在此任务中,则把物体切分成体素进行表达,要求网络可以在3D体素空间中,预测每个体素的类别,可以
- 用BEVformer来卷自动驾驶-3
周博洋K
自动驾驶深度学习机器学习
书接前文前文链接:用BEVformer来卷自动驾驶-2(qq.com)上文书基本把BEV的概念捋清楚了,也对标准BEV可能存在的计算和显存的压力做了一番分析这篇就是介绍BEVformer是个啥先给个定义,BEVformer就是个基本框架:1-通过多个摄像头来进行特征融合,纯视觉方案2-通过特征对齐,将attention应用于时间与空间维度3-Attention也是极简attention,抛弃多余的
- BEV+Transformer感知架构共识下,传感器「火药味」再升级
高工智能汽车
transformer架构深度学习
高阶智能驾驶战火愈演愈烈,正带动感知方案卷入新一轮军备竞赛。根据高工智能汽车研究院最新发布数据显示,2023年1-9月,中国市场(不含进出口)乘用车前装标配(软硬件)NOA交付新车37.73万辆,同比上年同期增长151.20%。未来几年内,NOA(从高速到城区)的普及化将是高阶智能驾驶市场的主旋律。叠加技术、市场和政策等多方因素,智能驾驶质变加速。大模型算法的应用,不断突破自动驾驶ODD的上限,从
- BEVFormer | ECCV2022
HHHHGitttt
目标跟踪3d计算机视觉深度学习
转载自:万字长文理解纯视觉感知算法——BEVFormer-知乎BEVFormer的PipelineBackbone+Neck(ResNet-101-DCN+FPN)提取环视图像的多尺度特征;论文提出的Encoder模块(包括TemporalSelf-Attention模块和SpatialCross-Attention模块)完成环视图像特征向BEV特征的建模;类似DeformableDETR的Dec
- 多传感器融合学习笔记
AI视觉网奇
3D视觉学习笔记
目录BevFusionBEVFormer(ECCV2022)eagerMOT利用2D+3D数据多目标跟踪Download3Dand2Ddetections,whichonestodownloaddependsonwhatyouwanttorun:BevFusion最小的模型530多mBevFusion是一种多传感器融合技术,它可以将来自不同传感器(如LiDAR和相机)的数据融合到一个统一的BEV表
- 2019.12.27新能源汽车-小鹏汽车参访
Roy罗恩
今天参访了一家新能源汽车,在智能工厂感受全流程机器人生产。其中还试驾了新车,特斯拉和小鹏汽车的对比。图片发自App引导员教我们怎么驾驶。总部位于广州,工厂在肇庆。小鹏汽车更注重性价比,更侧重于家用,并且很有可能往网约车方向发展,而蔚来汽车更注重商务,消费群体瞄准中高端群体。图片发自App查了一下,新能源汽车包括四大类型混合动力电动汽车(HEV)、纯电动汽车(BEV,包括太阳能汽车)、燃料电池电动汽
- 小米汽车的占用网络是什么
董董灿是个攻城狮
汽车
大家好啊,我是董董灿。昨天小米汽车开了发布会,一下子喜提十几个热搜。就在人们纷纷猜测,小米汽车的定价会不会延续小米极致性价比风格时。雷总的一句"电池成本都不下于十几万",瞬间把人们对于小米汽车定价的幻想拉高到了30-40万的数量级。如此看来,小米SU7汽车,妥妥的中高端车型。这篇文章,我们不去揣测小米汽车的价格,而是想简单聊一下,在发布会中雷总提到的"transformer+BEV+占用网络"的智
- 高精度定位赛道爆发前夜 谁在强势崛起?|高工微报告
高工智能汽车
汽车
伴随着以NOA为代表的高阶智驾功能加速渗透,高精度定位赛道正进入快速增长通道。整体技术链路上,高精度定位为高阶智驾的刚需:在“重地图、轻感知”阶段,其结合高精地图发挥作用;在“轻地图、重感知”阶段,其在匹配使用adas地图、提升BEV算法效果(从而具备车端SLAM建图能力、感知样本真值标注能力)提供底层支撑。市场正在快速扩张。高工智能汽车研究院监测数据显示,2023年1-9月,国内新车高精度定位系
- 三. LiDAR和Camera融合的BEV感知算法-BEVFusion
爱听歌的周童鞋
BEV感知自动驾驶BEVFusion
目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构2.1相机支路2.2点云支路2.3Fusion3.损失函数4.性能对比总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》,链接。记录下个人学习笔记,仅供自己参考本次课程我们来学习下课程第三章——LiDAR和Camera融合的BEV感知算法,一起去学习下BEVFusion感知算法课程大纲可看下面的思维导图0.简述本次课程来
- Segment Anything--SAM自动标注(一)
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深度学习python
文章目录开场白基本组件搞事情从来不是一帆风顺复旦方案分支回归主线开场白老样子先说一下为什么我会看到这篇文章。答案是“自动标注”。这个事情是这样,自动驾驶不光需要做目标检测任务也需要语义分割的信息给到后处理。当然现在做自动驾驶都在往BEV方案上靠了,但是传统的后融合方案还是有在做的。所以我们需要对一些目标检测和语义分割模型进行训练,就我知道的几家公司还是用yolo5或者其他版本,主要还是yolo,t
- 万字长文谈自动驾驶bev感知(一)
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自动驾驶人工智能机器学习
文章目录prologuepaperlistcamerabev:1.Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D2.M2BEV:Multi-CameraJoint3DDetectionandSegmentationwithUnifiedBird's-EyeViewRepresent
- 【三维目标检测】【自动驾驶】IA-BEV:基于结构先验和自增强学习的实例感知三维目标检测(AAAI 2024)
杀生丸学AI
目标检测自动驾驶学习
系列文章目录论文:Instance-awareMulti-Camera3DObjectDetectionwithStructuralPriorsMiningandSelf-BoostingLearning地址:https://arxiv.org/pdf/2312.08004.pdf来源:复旦大学英特尔ShanghaiKeyLab/美团文章目录系列文章目录摘要一、前言二、提出解决方案三、主要方法3.
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一