- PaddleDetection多目标跟踪报错MCMOTEvaluator is not exist, so the MOTA will be -INF
ATM006
目标检测
ppdet.metrics.mcmot_metricsWARNING:gt_filename'{}'ofMCMOTEvaluatorisnotexist,sotheMOTAwillbe-INFPaddleDetection/ppdet/metrics/mcmot_metrics.pyclassMCMOTEvaluator(object):def__init__(self,data_root,seq
- 计算机设计大赛 深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv
iuerfee
python
文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析**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
- 互联网加竞赛 多目标跟踪算法 实时检测 - opencv 深度学习 机器视觉
Mr.D学长
pythonjava
文章目录0前言2先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖,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,项目分享:ht
- 【目标跟踪】提供一种简单跟踪测距方法(c++)
读书猿
目标跟踪c++人工智能
文章目录一、前言二、c++代码2.1、Tracking2.2、KalmanTracking2.3、Hungarian2.4、TrackingInfo三、调用示例四、结果一、前言在许多目标检测应用场景中,完完全全依赖目标检测对下游是很难做出有效判断,如漏检。检测后都会加入跟踪进行一些判断或者说补偿。而在智能驾驶中,还需要目标位置信息,所以还需要测距。往期博客介绍了许多处理复杂问题的,而大部分时候我们
- 利用YOLOv8 pose estimation 进行 人的 头部等马赛克
shiter
大数据+AI赋能行业助力企业数字化转型最佳实践案例YOLO
文章大纲马赛克几种OpenCV实现马赛克的方法高斯模糊poseestimation定位并模糊:三角形的外接圆与膨胀系数实现实现代码实现效果参考文献与学习路径之前写过一个文章记录,怎么对人进行目标检测后打码,但是人脸识别有个问题是,很多人的背影,或者侧面无法识别出来人脸,那么我们就可以用姿态估计中的关键点信息进行补充,对人头进行打码,从而进一步的保护隐私信息。目标跟踪与检测后进行OpenCV人脸识别
- 吉格勒定理:你是一个有目标的人吗
Garey_8132
心理学家对哈佛大学的一批毕业生进行过一次人生目标跟踪调查。在调查中,研究人员发现:这些毕业生中有3%的人曾经确立了远大的目标;有10%的人有明确的短期目标;有60%的人目标不清晰,只求过好眼下的生活;还有27%的人几乎没有目标,完全是随遇而安。20年后,研究人员惊奇地发现:曾经树立过远大目标的3%的人,大都完成了自己的既定目标,事业有成;那10%的人虽没有卓尔不群,但也是社会中的上层人士;那60%
- 互联网加竞赛 基于深度学习的视频多目标跟踪实现
Mr.D学长
pythonjava
文章目录1前言2先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习的视频多目标跟踪实现该项目较为新颖,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/postg
- 第九篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV技术点案例示例:目标跟踪
传奇开心果编程
Python库OpenCV技术点案例示例短博文pythonopencv目标跟踪
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录前言二、常用的目标跟踪功能、高级功能和增强跟踪技术介绍三、常用的目标跟踪功能示例代码四、OpenCV高级功能示例代码五、OpenCV跟踪目标增强技术示例代码六、归纳总结系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录前言目标跟踪:包括多目标跟踪、运动目标跟踪等功能。OpenCV是一个流行的计
- 【Visual Object Tracking】Learning notes
bryant_meng
CNN/Transformer读书笔记深度学习人工智能单目标跟踪VOT
DenseOpticalTracking:ConnectingtheDots参考学习来自:单目标跟踪Siamese系列网络:SiamFC、SiamRPN、one-shot跟踪、one-shotting单样本学习、DaSiamRPN、SiamRPN++、SiamMask单目标跟踪:跟踪效果/单目标跟踪:数据集处理/单目标跟踪:模型搭建/单目标跟踪:模型训练/单目标跟踪:模型测试单目标跟踪SiamMa
- 开源计算机视觉库OpenCV详解和实际运用案例
黑夜照亮前行的路
计算机视觉
开源计算机视觉库OpenCV是一个功能强大的工具,广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它包含许多优化算法,涵盖了图像处理、特征检测、目标跟踪等多个方面的功能。以下是对OpenCV的详细解释和一些实际应用案例。一、OpenCV的模块和功能OpenCV主要包含以下几个模块:核心功能模块:包含基本的图像处理和计算机视觉功能,如图像读取、显示、保存、变换等。图像处理模块:提供一系列图像处理算法,如滤波、边
- 室内定位系列
_49_
室内定位系列(一)——WiFi位置指纹(译)室内定位系列(二)——仿真获取RSS数据室内定位系列(三)——位置指纹法的实现(KNN)室内定位系列(四)——位置指纹法的实现(测试各种机器学习分类器)室内定位系列(五)——目标跟踪(卡尔曼滤波)室内定位系列(六)——目标跟踪(粒子滤波)
- 【目标跟踪】相机运动补偿
读书猿
目标跟踪自动驾驶目标检测
文章目录一、前言二、简介三、改进思路3.1、状态定义3.2、相机运动补偿3.3、iou和ReID融合3.4、改进总结四、相机运动补偿一、前言目前MOT(MultipleObjectTracking)最有效的方法仍然是Tracking-by-detection。今天给大家分享一篇论文BoT-SORT。论文地址,论文声称很牛*,各种屠榜,今天我们就来一探究竟。主要是分享论文提出的改进点以及分享在自己的
- 计算机视觉中的目标跟踪
小北的北
计算机视觉目标跟踪人工智能机器学习
从保护我们城市的监控系统到自动驾驶车辆在道路上行驶,目标跟踪已经成为计算机视觉中的一项基础技术。本文深入探讨了目标跟踪,探索了其基本原理、多样化的方法以及在现实世界中的应用。什么是目标跟踪?目标跟踪是深度学习在计算机视觉中广泛应用的重要应用之一。它指的是在动态环境中通过分析轨迹自动识别和跟踪物体,一旦初始位置已知。目标跟踪隐式地使用技术来识别和分类帧中的对象,并为每个对象关联一个唯一的标识。通常,
- 计算机视觉实战项目4(单目测距与测速+摔倒检测+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+行人车辆计数+动物识别等)
阿利同学
计算机视觉目标检测单目测距目标跟踪姿态识别实力分割摔倒检测
基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统摘要:无人机技术的快速发展和广泛应用给社会带来了巨大的便利,但也带来了一系列的安全隐患。为了实现对无人机的有效管理和监控,本文提出了一种基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统。该系统通过使用YOLOv5目标检测算法,能够准确地检测无人机,并实时计数其数量,提供给用户可视化的监控界面。原文链接:https://blog.csdn.net/ALiLiLiY
- 【目标跟踪】3D点云跟踪
读书猿
目标跟踪3d人工智能
文章目录一、前言二、代码目录三、代码解读3.1、文件描述3.2、代码框架四、关联矩阵计算4.1、ComputeLocationDistance4.2、ComputeDirectionDistance4.3、ComputeBboxSizeDistance4.4、ComputePointNumDistance4.5、ComputePointNumDistance4.6、result_distance五
- 计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)
毕设阿力
计算机视觉目标检测目标跟踪
车辆跟踪及测距该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目,主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。该项目使用了YOLOv5目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法,以及一些辅助工具和库,可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪!教程博客_传送门链接------->yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪(算法介绍和代码)-CSDN博客yolov5deepsort行人/车辆(检测+计数
- DeepSORT算法实现车辆和行人跟踪计数和是否道路违规检测(代码+教程)
毕设阿力
算法
DeepSORT算法是一种用于目标跟踪的算法,它可以对车辆和行人进行跟踪计数,并且可以检测是否存在道路违规行为。该算法采用深度学习技术来提取特征,并使用卡尔曼滤波器来估计物体的速度和位置。DeepSORT算法通过首先使用目标检测算法来识别出场景中的车辆和行人,然后使用卷积神经网络(CNN)来提取物体的特征。接着,该算法使用余弦相似度来计算物体之间的相似度,并使用匈牙利算法来匹配跟踪器和检测器之间的
- yolov5 deepsort 行人/车辆(检测 +计数+跟踪+测距+测速)
毕设阿力
YOLO目标跟踪目标检测
YOLOv5和DeepSORT是两种常用的计算机视觉技术,它们可以结合使用以实现行人和车辆的目标检测和跟踪。这种技术在交通监控、智慧城市等领域中具有广泛的应用。YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法,它可以实现高效的目标检测和分类。与传统的目标检测算法相比,YOLOv5具有更快的检测速度和更高的准确率。而DeepSORT则是一种基于多目标跟踪的算法,它可以对相邻帧之间的目标进行跟踪,并输出目
- [MOT Challenge]官方生成多目标跟踪算法性能评价指标结果,解决test数据集没有gt文件和官网注册问题
Bartender_Jill
目标跟踪人工智能计算机视觉
文章目录⭐⭐⭐内容修正前言一、账号注册1.不要用QQ或163或gmail邮箱2.正常注册流程二、上传测试结果的流程1.使用步骤总结⭐⭐⭐内容修正我先前于2023/4/5日的时候在文章里提到:“提交到官网的文件需要包含测试后的训练集结果和测试后的测试集结果”,该结论经过测试后发现有误。个人于2023/12/8日在评论区的提醒下对MOTChallenge的内容提交进行了重新测试,发现提交到官网的文件并
- 数字信号处理7——点到向量的距离
注释远方
数字信号处理算法
目录一、前言二、点到线段的最短距离——向量法三、点到直线的最短距离——直线法四、点到直线最短距离——向量法一、前言其实在工程应用中很多情况下计算点到直线或者点到线段的距离,比如在unity3d游戏软件设计中计算任意形状路径起点和终点连线距离最远的点,比如用于雷达聚类后在多目标跟踪算法中计算哪个sensor距离track最近,另外还需要知道要计算的点位于直线的哪一侧,这些计算在游戏开发或者数字信号后
- 深度视觉目标跟踪进展综述-论文笔记
pzb19841116
计算机视觉目标跟踪人工智能计算机视觉
中科大学报上的一篇综述,总结得很详细,整理了相关笔记。1引言目标跟踪旨在基于初始帧中指定的感兴趣目标(一般用矩形框表示),在后续帧中对该目标进行持续的定位。基于深度学习的跟踪算法,采用的框架包括相关滤波器、分类式网络、双路网络等。处理跟踪任务的角度,分为基于匹配思路的双路网络和基于二分类的辨别式跟踪器。最初的深度跟踪算法聚焦于相关滤波器,通过深度学习的特征+相关滤波器实现。基于双路网络跟踪算法那,
- FastDeploy项目简介,使用其进行(图像分类、目标检测、语义分割、文本检测|orc部署)
万里鹏程转瞬至
深度学习python库使用目标检测深度学习模型部署
FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具,支持云边端部署。提供超过160+Text,Vision,Speech和跨模态模型开箱即用的部署体验,并实现端到端的推理性能优化。包括物体检测、字符识别(OCR)、人脸、人像扣图、多目标跟踪系统、NLP、StableDiffusion文图生成、TTS等几十种任务场景,满足开发者多场景、多硬件、多平台的产业部署需求。1、FastD
- 基于卡尔曼滤波的平面轨迹优化
点PY
机器人导航定位c++卡尔曼滤波
文章目录概要卡尔曼滤波代码主函数代码CMakeLists.txt概要在进行目标跟踪时,算法实时测量得到的目标平面位置,是具有误差的,连续观测,所形成的轨迹如下图所示,需要对其进行噪声滤除。这篇博客将使用卡尔曼滤波,对轨迹进行优化。优化的结果为黄色线。卡尔曼滤波代码#include
- RT-DETR原理与简介(干翻YOLO的最新目标检测项目)
毕设阿力
YOLO目标检测人工智能
RT-DETR(Real-TimeDetection,Embedding,andTracking)是一种基于Transformer的实时目标检测、嵌入和跟踪模型。它通过结合目标检测、特征嵌入和目标跟踪三个任务,实现了高效准确的实时目标识别和跟踪。RT-DETR的核心思想是将目标检测和目标跟踪这两个传统独立的任务进行统一建模,并利用Transformer网络进行特征提取和关联学习。相比于传统的两阶段
- 基于多传感器的后融合的目标跟踪如何实现?都有哪些基本流程?
自动驾驶之心
目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习
点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取讲师:Edison课程内容:基于多传感器后融合的目标跟踪(0.课前导学1.自动驾驶中的融合跟踪)笔记作者:王汝嘉0.课前导学0.1主讲人介绍0.2课程关键词0.3学习资料推荐1.自动驾驶中的融合跟踪1.1自动驾驶中的感知任务1.2多传感器融合的主要方法1.3多传感器融合跟踪的基本流程1.4多目标跟踪的数据集与性能指标以上内容均出自《
- 【目标跟踪】多相机环视跟踪
读书猿
目标跟踪人工智能自动驾驶
文章目录一、前言二、流程图三、实现原理3.1、初始化3.2、输入3.3、初始航迹3.4、航迹预测3.5、航迹匹配3.6、输出结果四、c++代码五、总结一、前言多相机目标跟踪主要是为了实现360度跟踪。单相机检测存在左右后的盲区视野。在智能驾驶领域,要想靠相机实现无人驾驶,相机必须360度无死角全覆盖。博主提供一种非深度学习方法,采用kalman滤波+匈牙利匹配方式实现环视跟踪。有兴趣可以参考往期【
- 互联网加竞赛 基于机器视觉的车道线检测
Mr.D学长
pythonjava
文章目录1前言2先上成果3车道线4问题抽象(建立模型)5帧掩码(FrameMask)6车道检测的图像预处理7图像阈值化8霍夫线变换9实现车道检测9.1帧掩码创建9.2图像预处理9.2.1图像阈值化9.2.2霍夫线变换最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习的视频多目标跟踪实现该项目较为新颖,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/d
- Unity之Cinemachine教程
passionyxt
Unityunity游戏引擎TimelineCinemachine相机跟随轨迹相机拍摄相机
前言Cinemachine是Unity引擎的一个高级相机系统,旨在简化和改善游戏中的相机管理。Cinemachine提供了一组强大而灵活的工具,可用于创建令人印象深刻的视觉效果,使开发人员能够更轻松地掌控游戏中的摄像机行为。主要功能和特性包括:1.虚拟摄像机系统:Cinemachine引入了虚拟摄像机的概念,允许开发人员使用相机组件的虚拟实例,而不必直接操作实际摄像机。2.目标跟踪:Cinemac
- 『论文阅读|2024 WACV 多目标跟踪Deep-EloU|纯中文版』
Dymc
论文深度学习深度学习
论文题目:IterativeScale-UpExpansionIoUandDeepFeaturesAssociationforMulti-ObjectTrackinginSports论文特点:作者提出了一种迭代扩展的ExpansionIoU和深度特征关联方法Deep-EIoU,用于体育场景中的多目标跟踪,旨在解决非线性、不规则运动、相似外观的在线短时多目标跟踪问题,实验表明,提出的方法对于提高跟踪
- 【论文阅读|2024 WACV 多目标跟踪Deep-EloU】
Dymc
深度学习python论文论文阅读深度学习人工智能
论文阅读|2024WACV多目标跟踪Deep-EloU摘要1引言(Introduction)2相关工作(RelatedWork)2.1基于卡尔曼滤波器的多目标跟踪算法(Multi-ObjectTrackingusingKalmanFilter)2.2基于定位的多目标跟踪算法(Location-basedMulti-ObjectTracking)2.3基于外观的多目标跟踪(Appearance-ba
- 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