- 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
- 几款免费的时序数据库对比
易道合之逍遥峰
时序数据库数据库
InfluxDB、TDengine、OpenTSDB、QuestDB都是当前主流的时序数据库,它们在性能、功能、适用场景等方面各有特点。下面将从多个维度对这四个数据库进行对比分析:一、性能InfluxDB:高效的时间序列数据写入性能,自定义TSM引擎,快速数据写入和高效数据压缩。排名在DB-EnginesRanking时序型数据库排行榜上常常名列前茅,具有极高的性能优势。TDengine:高性能、
- 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
Kwanvin
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
行者2022
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
Diros1g
姿态估计
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
夏迪End
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
陌然_5236
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
- 《Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks》算法详解
ce0b74704937
论文:LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks官方代码(caffe):http://vlg.cs.dartmouth.edu/c3d/由Facebook和Dartmouth学院提出被ICCV2015收录一、核心创新网络全部使用3D卷积和3D池化方便在不同的任务中使用,如动作识别、相同动作判断、动态场景识别等网络简单且高效二、
- 基于TriDet的时序动作检测算法训练自己的slowfast数据
骑走的小木马
动作识别算法pytorch计算机视觉python
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
地理探险家
用于深度学习的数据集行为动作人类数据集图像深度学习
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】
新缸中之脑
音视频
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
坐望云起
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)
AllYoung_362
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
- 【无标题】
新缸中之脑
动作识别
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
- 有点离谱!T1 CEO直播爆料:LPL曾给Faker开出一年1.3亿的合同
游戏酱park
本赛季春季赛,Faker率领的T1以全胜的记录拿下lck联赛春季赛冠军。然而在S11休赛期,Faker并没有立马和T1续约,一度让人以为Faker会离开T1。当时有流言称,Faker将会加入TSM。近日,T1CEOJoeMarsh与Doublelift以及主播LS一起连麦直播,在交谈中JoeMarsh表明签下Faker很难,但也很值得。直播部分内容如下:大师兄Doublelift问:应该每年都会有
- 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
- IBM TS4500磁带库更换LCC及Driver驱动器后TSM中重新匹配带库及驱动器
avenjan
存储网络数据库运维TSM磁带库TS4500
摘要:本文记录由于TS4500更换(初始化)LCC控制器后由于驱动器PWWN改变,需要在CiscoSAN交换机(MDS9710)替换新的驱动器PWWN,以及TSMServer(tivoli)中重新匹配磁带库Library及驱动器Driver和激活Path路径的操作步骤。环境:TS4500带库4个Driver8条路径分别连接至2台CiscoMDS9710TSMServer的2条FC链路分别连接2台C
- 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
- yolov8-pose姿势估计,站立识别
柏常青
YOLOpython
系列文章目录基于yolov8-pose的姿势估计模式,实现站姿,坐姿,伏案睡姿识别,姿态动作识别接口逻辑作参考。本文以学习交流,分享,欢迎留言讨论优化。yoloPose-姿势动作识别系列文章目录前言一、环境安装二、使用yolov8-pose1.导入模型,预测图像三.姿势动作识别之站立总结前言算法基础:yolov8-pose:https://docs.ultralytics.com/tasks/po
- influxdb无法查询tag_InfluxDB 学习笔记
weixin_39861627
influxdb无法查询tag
InfluxDB是什么InfluxDB是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库,无需外部依赖。InfluxDB在DB-Engines的时序数据库类别里排名第一。重要特性极简架构:单机版的InfluxDB只需要安装一个binary,即可运行使用,完全没有任何的外部依赖。极强的写入能力:底层采用自研的TSM存储引擎,TSM也是基于LSM的思想,提供极强的写能力以及高压缩率。高效查询:对T
- influxdb和MySQL语法区别_InfluxDB 学习笔记
蓝狍
InfluxDB是什么InfluxDB是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库,无需外部依赖。InfluxDB在DB-Engines的时序数据库类别里排名第一。重要特性极简架构:单机版的InfluxDB只需要安装一个binary,即可运行使用,完全没有任何的外部依赖。极强的写入能力:底层采用自研的TSM存储引擎,TSM也是基于LSM的思想,提供极强的写能力以及高压缩率。高效查询:对T
- ESXi6.7-7.0 安装补丁
晋维鸿科技
ubuntulinux服务器
ESXi6.7-7.0Ubuntu下Nvidia显卡直通教程0️⃣在服务器上硬件上正确安装显卡1️⃣ESXi6.7-7.0安装补丁如果你的ESXi的系统不是最新的,一般是无法识别RTX之类的显卡的,所以需要先下载补丁更新。在VMwarePatch下载补丁,比如我的系统是ESXi6.7,直接搜索即可,然后下载搜索结果第一个;在ESXi6.7通过文件管理,上传此文件;在管理—>服务—>TSM-SSH,
- 自动驾驶场景下预测行人轨迹 论文笔记
Abalizzw
深度学习CV行为检测深度学习自动驾驶神经网络
Paper链接LookingAhead:AnticipatingPedestriansCrossingwithFutureFramesPrediction1.Intro:contribute1.我们提出了未来的视频帧预测编码器/解码器网络,该网络以自监督的方式运行,以使用N个初始帧来预测视频的N个未来帧。2.我们提出了一种端到端模型,该模型可以预测未来的视频帧,并将预测的帧用作监督动作识别网络的输
- AlphaPose-RKNN-rk3588
呆呆珝
深度学习人工智能
1.AlphaPose背景介绍AlphaPose是一个用于人体姿态估计的开源工具。人体姿态估计在计算机视觉中是一个核心问题,它旨在定位并识别图像或视频中的人体关键点和骨骼结构。在许多应用中,如动作识别、行为分析、虚拟现实和增强现实,人体姿态估计都发挥着重要作用。2.基本思路姿态估计有自顶向下(top-down)和自底向上(bottom-up)的两种策略。其中:自顶向下策略首先检测图像中的人物实例,
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s