- 目标跟踪存在问题以及解决方案
选与握
#目标跟踪目标跟踪人工智能计算机视觉
3D跟踪一、数据特性引发的跟踪挑战1.点云稀疏性与远距离特征缺失问题表现:激光雷达点云密度随距离平方衰减(如100米外车辆点云数不足近距离的1/10),导致远距离目标几何特征(如车轮、车顶轮廓)不完整,跟踪时易因特征匹配失败导致ID丢失。典型案例:在高速公路场景中,200米外的卡车因点云稀疏(仅约50个点),跟踪算法难以区分其与大型货车的形状差异,导致轨迹跳跃或ID切换。技术方案:稀疏点云增强与特
- CVPR 2024 3D方向总汇包含(3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等)
1、3D方向Rapid3DModelGenerationwithIntuitive3DInputInstantaneousPerceptionofMovingObjectsin3DNEAT:Distilling3DWireframesfromNeuralAttractionFields⭐codeSculptingHolistic3DRepresentationinContrastiveLangua
- OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算
OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算【下载地址】OpenCV双目视觉棋盘格标定特征匹配及三维坐标计算OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算本资源库提供了基于OpenCV的双目视觉系统标定和三维重建基础教程,专注于利用棋盘格作为特征目标进行相机校准,特征点匹配以及随后的三维坐标计算项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolki
- 【python实用小脚本-109】人脸识别系统实战:从基础实现到性能优化
Kyln.Wu
Pythonpython开发语言opencv
一、代码功能解析1.核心功能概述本代码实现了一个基于face_recognition库的人脸识别系统,能够从已知人脸库中识别出输入图像中的人物身份,主要功能包括:已知人脸特征编码存储未知图像人脸检测与编码人脸特征匹配与身份识别结果可视化展示2.关键模块深度解析(1)已知人脸编码模块defget_encoded_faces():encoded={}fordirpath,dnames,fnamesin
- SIFT 全面解析:原理、实现与应用
Hello.Reader
算法其他算法
1.引言1.1什么是SIFT?SIFT,全称为Scale-InvariantFeatureTransform(尺度不变特征变换),是一种用于图像特征检测和描述的经典算法。它通过提取图像中的局部关键点,并为每个关键点生成具有尺度和旋转不变性的描述子,使其能够在不同的图像中进行特征匹配。SIFT算法尤其适合处理视角变化、尺度变换、部分遮挡和光照变化的问题,因此被广泛应用于计算机视觉领域。1.2SIFT
- 基于 SIFT 对图像进行局部特征匹配附Matlab代码
Matlab科研工作室
matlab计算机视觉开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍图像匹配是计算机视觉领域的一项基础且关键的技术,它旨在寻找不同图像之间的对应关系,进而为物体识别、三维重建、图像拼接等高级应用提供坚实的基础。在众多的图像匹配方法中,局部特征
- godwork_ AT 5.2 摄影测量空三数据处理软件。
软件逆向001
软件需求
1.平差技术,平差模块不依赖PATB、Bingo等国外技术2.采用特征匹配,对国内无人机数据具有很强的适应性,对测区大小、形状、重叠度没有严格限制,适用于大偏角影像、大高差地区。3.对飞行方向没有要求,无需旋转影像等预处理过程,可直接进行空三处理4.空三和DEM生成一体化,所有点(每片像点5千~2万个)参与光束法平差,空三结果直接生成DEM5.智能化畸变改正,可处理不同类型的无人机畸变参数,最大程
- Camera相机人脸识别系列专题分析之一:人脸识别系列专题SOP及理论知识介绍
一起搞IT吧
人工智能图像处理android数码相机
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:内存泄漏和内存占用拆解系列专题这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之一:人脸识别系列专题SOP及理论知识介绍目录一、人脸识别系列专题SOPSOP构思初步计划:二、:人脸识别2.1:人脸识别概念2.2:人脸识别概述2.3:人脸识别概述历史2.4:人脸识别技术几何特征匹配模板匹配机器学习方法深度学习在人脸识别中的应用2.5:
- 点云的配准算法
太极幻宇
算法
点云的配准算法是将多个点云数据集对齐以便进行后续分析和处理的关键技术。以下是一些常见的点云配准算法:一、粗配准算法粗配准是在点云相对位姿完全未知的情况下进行的初步配准,目的是为精配准提供良好的初始值。常见的粗配准算法有:基于特征匹配的配准算法:如SAC-IA(SampleConsensusInitialAlignment)采样一致性初始配准算法,它基于FPFH(FastPointFeatureHi
- 广告推荐原理分析
惜之惜之
人工智能
推荐算法的核心技术主要基于用户行为分析、数据建模和多维度特征匹配,其核心逻辑是通过对用户显性/隐性反馈数据的深度挖掘,结合机器学习模型实现精准预测。以下从推荐机制原理和语音监听争议两个维度进行解析:一、推荐算法识别用户喜好的核心技术1行为数据建模-显性反馈:通过用户主动行为(如点赞、收藏、购买)直接获取偏好数据。例如用户在短视频平台的点赞行为会被记录为正向反馈-隐性反馈:分析停留时长、重复播放、滑
- 【SLAM中的点云处理:从基础到实战】
Unpredictable222
SLAM算法自动驾驶自主导航算法自动驾驶ubuntuc++笔记
最近一直在学SLAM算法,发现点云处理是非常非常重要的,我就再认真学了一遍关于点云处理的内容(看了高翔老师的一本书——《自动驾驶与机器人中的SLAM技术:从理论到实践》,写得非常好,还有配套的代码),这篇博客就作为我的点云处理学习笔记,分享给大家!1.引言点云在SLAM中的核心作用:激光雷达SLAM(如LOAM)、三维重建、自动驾驶感知。四大基础任务:最近邻搜索(数据关联、特征匹配)。几何拟合(平
- 高翔《视觉SLAM十四讲》第七章视觉里程计3d-2d位姿估计代码详解与理论解析
xMathematics
3d视觉slam机器人无人驾驶无人机人工智能
高翔《视觉SLAM十四讲》第七章代码详解与理论解析一、三维空间位姿估计核心算法实现在视觉SLAM领域,3D-2D位姿估计是确定相机在三维空间中位置和姿态的关键技术。本部分将详细解析其工程实现框架,同时说明代码模块的划分逻辑。代码整体结构清晰,各模块分工明确,主要包含特征匹配、3D点构建、PnP问题求解以及位姿优化等部分。算法流程从读取两幅图像和对应的深度图开始,通过特征匹配模块找出两幅图像中的匹配
- 四. 以Annoy算法建树的方式聚类清洗图像数据集,一次建树,无限次聚类搜索,提升聚类搜索效率。(附完整代码)
BB_CC_DD
高效清洗数据集算法聚类深度学习
文章内容结构:一.先介绍什么是Annoy算法。二.用Annoy算法建树的完整代码。三.用Annoy建树后的树特征匹配聚类归类图像。一.先介绍什么是Annoy算法下面的文章链接将Annoy算法讲解的很详细,这里就不再做过多原理的分析了,想详细了解的可以看看这篇文章内容。https://zhuanlan.zhihu.com/p/148819536总的来说:(1)通过多次递归迭代,建立一个二叉树,以二叉
- colmap参数调优
我要喝可乐!
pythonc++
colmap中进行三角化的时候,一些参数存在与IncrementalPipelineOptions结构体中,影响重建精度的参数主要涉及:特征匹配、BA(BundleAdjustment捆绑调整)、初始化、相机参数优化、并行计算等。关键参数优化(1)影响特征匹配的参数参数默认值推荐优化作用min_num_matches1530过滤低质量的特征匹配init_num_trials200500选取初始帧对
- CLIPGaze: Zero-Shot Goal-Directed ScanpathPrediction Using CLIP
小周爱学习€
计算机视觉深度学习人工智能
摘要目标导向的扫描路径预测旨在预测人们在搜索视觉场景中的目标时的视线移动路径。大多数现有的目标导向扫描路径预测方法在面对训练过程中未出现的目标类别时,泛化能力较差。此外,它们通常采用不同的预训练模型分别提取目标提示和图像的特征,导致两者之间存在较大的特征差异,使得后续的特征匹配和融合变得困难。为了解决上述问题,我们提出了一种新颖的零样本目标导向扫描路径预测模型,命名为CLIPGaze。我们利用CL
- opencv学习:FLANN匹配器算法实现指纹验证与指纹识别
夜清寒风
opencv学习人工智能计算机视觉
概念FLANN(FastLibraryforApproximateNearestNeighbors)是一个开源的C++库,用于在高维空间中进行近似最近邻搜索。它被广泛用于计算机视觉和机器学习领域,特别是在处理具有大量特征点的图像匹配问题时。FLANN旨在提供一个快速且灵活的近似最近邻搜索解决方案。最近邻搜索:给定一个查询点,最近邻搜索的目标是找到一个数据点,使得与查询点之间的距离最小。在特征匹配中
- opencv指纹匹配
进来有惊喜
opencv人工智能计算机视觉
一、指纹匹配概述指纹匹配是指通过比较两个指纹图像的特征,判断它们是否来自同一手指的过程。在实际应用中,如门禁系统、考勤系统、刑侦鉴定等领域,指纹匹配技术发挥着重要作用。OpenCV作为强大的计算机视觉库,为指纹匹配提供了丰富的工具和方法,一般可借助特征提取、特征匹配等步骤实现指纹匹配。二、指纹匹配的基本原理指纹匹配的核心目标是判断两个指纹图像是否来自同一手指。其基本原理是通过提取指纹图像的特征,然
- 【秣厉科技】LabVIEW工具包——OpenCV 教程(16):图像缝合
秣厉科技
秣厉科技-LabVIEW-OpenCV科技labviewopencv
文章目录前言stitching模块图像缝合总结前言需要下载安装OpenCV工具包的朋友,请前往此处;系统要求:Windows系统,LabVIEW>=2018,兼容32位和64位。stitching模块stitching模块是OpenCV中用于图像拼接的一个核心模块。该功能主要通过Stitcher类实现,该类封装了图像拼接的各个步骤,包括特征点检测、特征匹配、图像配准、图像投影和融合等。deta
- DeepSORT 目标追踪算法详解
reset2021
目标追踪目标跟踪计算机视觉人工智能
DeepSORT(DeepSimpleOnlineandRealtimeTracking)是多目标追踪(MOT)领域的经典算法,通过结合目标检测、运动预测和外观特征匹配,实现了高效、稳定的实时追踪。其核心思想是通过检测驱动追踪(Tracking-by-Detection),在目标检测的基础上,利用卡尔曼滤波预测目标运动轨迹,并通过Re-ID特征解决遮挡和ID切换问题。一、DeepSORT核心组件1
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- 利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测
欣然~
opencv人工智能计算机视觉
一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧,将其与预先加载的参考图像进行特征匹配,从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。二、环境依赖OpenCV:用于图像处理、特征提取和匹配等操作。NumPy:用于数值计算,OpenCV依赖于NumPy进行数组操作。可以使用以下命令安装所需库:bashpipinstallopencv-pythonn
- 无人机动态追踪技术难点与距离分析!
云卓SKYDROID
无人机人工智能云卓科技智能跟踪吊舱
一、技术难点概述目标识别与跟踪算法的鲁棒性复杂场景适应性**:在动态背景(如人群、森林)或光照变化(逆光、夜间)下,算法需精准区分目标与干扰物。传统计算机视觉方法(如光流法、卡尔曼滤波)易受干扰,需结合深度学习(如YOLO、SiamRPN++)提升抗干扰能力。多目标跟踪与遮挡处理**:目标被遮挡或短暂消失时,需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪,对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**:算法需
- Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用
mosquito_lover1
python深度学习pytorchcnn
人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的生物识别技术,其核心原理包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、身份识别。一、应用场景安防:门禁、监控。金融:刷脸支付、身份验证。社交:自动标注、美颜。医疗:患者身份确认、情绪分析。二、关键技术深度学习:CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据:大规模数据集(如LFW、MegaFace)提升模型泛化能力。硬件加速:GPU、TPU等加速计算,提升实
- 【OpenCV-Python】——哈里斯/Shi-Tomas角检测&FAST/SIFT/ORB特征点检测&暴力/FLANN匹配器&对象查找
柯宝最帅
OpenCV学习计算机视觉人工智能
目录前言:1、角检测1.1哈里斯角检测1.2优化哈里斯角1.3Shi-Tomasi角检测2、特征点检测2.1FAST特征点检测2.2SIFT特征检测2.3ORB特征检测3、特征匹配3.1暴力匹配器3.2FLANN匹配器4、对象查找总结:前言:图像的特征是指图像中具有独特性和易识别性的区域,如角和边缘等。提取特征并对其进行描述,便于图像匹配和搜索。1、角检测1.1哈里斯角检测cv2.conerHar
- 计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法
-shiba-
计算机视觉算法sift算法
计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法1.基本介绍1.1算法特点1.2检测步骤2.基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数2.4.1DOG函数的2.5关键点描述及匹配3.实验以及总结3.1实验数据集3.2提取图片SIFT特征,并展示特征点3.2.1代码3.2.2结果展示(选取)3.3计算两张图片SIFT特征匹配结果3
- 3dgs 2025 学习笔记
AI算法网奇
3d渲染学习笔记
CVPR20243D方向总汇包含(3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等)_cvpr2024-structure-awaresparse-viewx-ray3dreconstr-CSDN博客https://github.com/apple/ml-hugs3DGSCOLMAP-Free3DGaussianSplatting⭐codeprojectFeature3DGS
- DeepSeek 与网络安全:AI 驱动的智能防御
一ge科研小菜鸡
人工智能运维网络
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能(AI)的快速发展,深度学习技术正渗透到多个领域,从医疗诊断到自动驾驶,再到金融风险控制,AI以其强大的计算能力和数据分析能力改变着传统行业。而在网络安全领域,面对日益复杂和高频率的网络攻击,传统的防御体系正遭遇前所未有的挑战。攻击者利用自动化工具、社会工程学和新型攻击策略,使得传统基于规则和特征匹配的安全手段逐渐失效。在这样
- Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型
失去对象的野指针
colmap计算机视觉
Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型1.创建稀疏模型工作文件夹2.命令行执行稀疏重建2.1提取图像特征点2.2手动导入相机内参2.3特征匹配2.4三角测量官方文档:https://colmap.github.io/faq.html#reconstruct-sparse-dense-model-from-known-camera-poses参考博客:http://www.mamicode.com
- 双目视觉之获取三维坐标(立体校正、Q矩阵与三角测量原理)
乐平要加油啊
YOLO+双目视觉计算机视觉opencv
前言双目视觉是一种模拟人类立体视觉的计算机视觉技术,它通过两个相机从不同的角度拍摄同一个场景,然后利用三角测量原理,计算出场景中物体的三维坐标信息。这种技术在机器人导航、自动驾驶、物体跟踪、三维重建等领域有广泛的应用。获取三维坐标是双目视觉的核心任务之一。通过对左右相机拍摄的图像进行特征匹配和视差计算,我们可以得到场景中每个像素点的视差值。视差值表示了同一个物体在左右图像中的位置差异,它与物体距离
- 图像匹配---(Python)
阳光下的Smiles
Python图像处理
图像匹配---(Python)图像匹配分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配:(1)灰度匹配是基于像素的匹配。灰度匹配通过利用某种相似性度量,如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值,判定两幅图像中的对应关系。(2)特征匹配则是基于区域的匹配。基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等1、差分矩阵求和差分矩阵=图像A矩阵数据-图像B矩阵
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多