m_buddy
m_buddy

GEDepth：Ground Embedding for Monocular Depth Estimation

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感知中外参的变化带来的问题依然很头疼。

方法设计
文章的核心内容部分在左上部分，也就是如何去构建地面基础深度，文中给出了两种地面深度生成的方法：内外参映射、地面坡度加内外参，自然第二种的精度更高。这个基础深度再同你过一个学习到的加权参数 M a t t e n M_{atten} Matten​去调和基础深度和网络本身预测的深度
GEDepth：Ground Embedding for Monocular Depth Estimation_第1张图片

单纯由内外参估计地面深度
这个借助内外参可以在平直路面实现基础地面深度估计，什么路面坡度、障碍物什么的都不考虑，单纯计算地面的深度。其计算出来的效果如下
GEDepth：Ground Embedding for Monocular Depth Estimation_第2张图片

借助地面坡度预测细化地面基础深度
单纯依靠内外参得到的地面基础深度是相当粗糙的，完全不能用，那么可以借用下图定义的路面坡度 α \alpha α来细化路面的实际情况，这个坡度的计算自然也需要预先通过真值计算得到，相当于是对真值在不同的维度做了监督
GEDepth：Ground Embedding for Monocular Depth Estimation_第3张图片

实验结果
KITTI上的性能比较：
GEDepth：Ground Embedding for Monocular Depth Estimation_第4张图片

DDAD数据集：
GEDepth：Ground Embedding for Monocular Depth Estimation_第5张图片

你可能感兴趣的:(#,Depth,Estimation,计算机视觉)

  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
    在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
  • OpenCV图像处理技术（Python）——入门 森屿_ opencv
    ©FuXianjun.AllRightsReserved.OpenCV入门图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息的重要手段，OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，它包括几百个易用的图像成像和视觉函数，既可以用于学术研究，也可用于工业邻域，它于1999年由因特尔的GaryBradski启动，OpenCV库主要由C和C++语言编写，它可以在多个操作系统上运行。1.1图像处理基本操作
  • 探索创新科技： Lite-Mono - 简约高效的小型化Mono框架 杭律沛Meris
    探索创新科技：Lite-Mono-简约高效的小型化Mono框架Lite-Mono[CVPR2023]Lite-Mono:ALightweightCNNandTransformerArchitectureforSelf-SupervisedMonocularDepthEstimation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Lite-Mono如果你在寻找一个轻
  • CV、NLP、数据控掘推荐、量化 海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
    下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
  • Linux磁盘空间清理 veggend
    1、df-h参数-h表示使用「Human-readable」的输出，也就是在档案系统大小使用GB、MB等易读的格式2、du-h–max-depth=1寻找当前目录，哪个文件夹占用空间最大
  • Python计算机视觉编程 第三章 图像到图像的映射 一只小小程序猿 计算机视觉pythonopencv
    目录单应性变换直接线性变换算法仿射变换图像扭曲图像中的图像分段仿射扭曲创建全景图RANSAC拼接图像单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里，平面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性，比如图像配准、图像纠正和纹理扭曲，以及创建全景图像。单应性变换本质上是一种二维到二维的映射，可以将一个平面内的点映射到另一个平面上的对应点。代码如下：impo
  • DIODE：超高分辨率室内室外数据集（猫脸码客 第186期） 猫脸码客: catCode2024 开源数据集猫脸码客开源数据集超高分辨率室内室外数据集
    亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。在计算机视觉和深度学习领域，深度信息作为三维空间感知的重要组成部分，对于实现高级视觉任务如场景理解、机器人导航、增强现实等具有至关重要的作用。然而，获取准确且密集的深度数据一直是一个挑战，尤其是在同时涵盖室内和室
  • 深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别 AI_Guru人工智能 深度学习pytorch人工智能
    深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为
  • Git报错（一）fatal: Could not read from remote repository. librarycode
    解决方案来自CSDN：https://blog.csdn.net/cxwtsh123/article/details/79194263?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.control&dist_request_id=&depth_1-utm_source=distr
  • 数组扁平化  javascript开发语言ecmascript
    什么是扁平化定义:扁平化就是将多维数组变成一维数组,不存在数组的嵌套实现扁平化的方法封装flatten1.ES6flatflat(depth)方法会按照一个可指定的深度递归遍历数组，并将所有元素与遍历到的子数组中的元素合并为一个新数组返回。参数:depth(可选)指定要提取嵌套数组的结构深度,默认值为1返回值:返回一个新数组,包含数组与提取嵌套数组的所有元素的新数组使用Infinity，可展开任意
  • OpenCV高阶操作 富士达幸运星 opencv人工智能计算机视觉
    在图像处理与计算机视觉领域，OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下，采样下采样（Downsampling）下采样通常用于减小图像的尺寸，从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现，但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数（在OpenCV中）或其他类似的滤波器（如平均池化、最
  • 深入掌握大模型精髓：《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发！ 努力的光头强 人工智能langchainprompttransformer深度学习
    今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。AI大模型
  • 计算机视觉—照相机（下） zidea
    封面焦距(FieldofView)同一位置相机用不同焦距，28mmFieldofView就变小，85mm时候的Fieldofview也就是只有28度视野，每一个物体在通常尺寸的胶片上像素也就是越多，chromaticAberration焦距和是波长相关，不同颜色光聚焦在不同位置。这种现象在物体边缘尤为明显。颜色颜色说简单也简单，说复杂也复杂，我们在高中物理已经知道可见光是电磁波，不同颜色对应不同波
  • Python OpenCV精讲系列 - 高级图像处理技术（五） 极客代码 PythonOpenCV精讲pythonopencv图像处理开发语言人工智能计算机视觉
    ⚡️⚡️专栏：PythonOpenCV精讲⚡️⚡️本专栏聚焦于Python结合OpenCV库进行计算机视觉开发的专业教程。通过系统化的课程设计，从基础概念入手，逐步深入到图像处理、特征检测、物体识别等多个领域。适合希望在计算机视觉方向上建立坚实基础的技术人员及研究者。每一课不仅包含理论讲解，更有实战代码示例，助力读者快速将所学应用于实际项目中，提升解决复杂视觉问题的能力。无论是入门者还是寻求技能进
  • 计算机视觉中的数据增强方法总结 CV技术指南(公众号) CV技术总结计算机视觉深度学习卷积神经网络
    前言：在计算机视觉方向，数据增强的本质是人为地引入人视觉上的先验知识，可以很好地提升模型的性能，目前基本成为模型的标配。最近几年逐渐出了很多新的数据增强方法，在本文将对数据增强做一个总结。本文介绍了数据增强的作用，数据增强的分类，数据增强的常用方法，一些特殊的方法，如Cutout，RandomErasing，Mixup，Hide-and-Seek，CutMix，GridMask，FenceMask
  • 计算机视觉中，什么是Hide-and-Seek？ Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
    是的，Hide-and-Seek技术主要是在弱监督学习领域中使用的，它的核心思想是通过随机遮掩输入图像的一部分，强迫模型学习更全面的特征，而不是仅仅依赖显著的局部信息。由于弱监督场景下的监督信号有限，例如只有少量的点标注、粗略标注或没有任何标注，模型容易过度依赖于图像中最显著的部分，而忽略其他信息。这种现象会导致模型只关注容易识别的局部特征，而无法理解物体的整体结构或捕捉更多的背景信息。1.Hid
  • 【CSS in Depth 2 精译_027】4.4 Flexbox 元素对齐、间距等细节处理（下）+ 4.5 本章小结 安冬的码畜日常 CSSinDepth2css前端css3html5flexboxcss布局
    当前内容所在位置（可进入专栏查看其他译好的章节内容）第一章层叠、优先级与继承（已完结）1.1层叠1.2继承1.3特殊值1.4简写属性1.5CSS渐进式增强技术1.6本章小结第二章相对单位（已完结）2.1相对单位的威力2.2em与rem2.3告别像素思维2.4视口的相对单位2.5无单位的数值与行高2.6自定义属性2.7本章小结第三章文档流与盒模型（已完结）3.1常规文档流3.2盒模型3.3元素的高度
  • mixture_of_depths 道真人 深度学习人工智能
    mixture_of_depths是一种用于处理不同深度模型组合的技术或机制，通常用于模型的加载和推理过程中。它涉及将模型的不同层次或深度进行组合或切换，以提高模型的灵活性和性能。mixture_of_depths的具体含义模型组合策略：mixture_of_depths可能涉及在不同的模型深度（即层数）之间进行切换或组合，可能是为了在推理时选择合适的深度，以平衡计算资源和模型性能。这在需要对性能
  • 计算机视觉——第三章 图像拼接 JMU15980999055 python计算机视觉人工智能
    计算机视觉——第三章图像拼接1.图像全景拼接的原理和过程的简要介绍1.1特征点提取和匹配1.2图像配准1.3图像拼接2.实现多图像拼接2.1图片集说明2.2实验代码2.3实验结果及其分析3.两张不同角度的图像拼接3.1图片集说明3.2实验代码3.3实验结果及其分析总结1.图像全景拼接的原理和过程的简要介绍在同一位置拍摄的两幅或者多幅图片是单应性相关的，我们经常使用该约束将很多图像缝补起来，拼成一个
  • 计算机视觉学习路线 不会代码的小林 计算机视觉
    计算机视觉学习路线是一个系统而全面的过程，涵盖了从基础知识到高级应用的多个方面。以下是一个详细的计算机视觉学习路线，供您参考：一、基础知识学习编程语言与基础库学习Python语言，掌握基础语法、函数、面向对象编程等概念。Python是计算机视觉领域广泛使用的编程语言，因其简洁易读和丰富的库支持而受到青睐。学习Numpy库，用于科学计算和多维数组操作，这是计算机视觉中数据处理的基础。学习OpenCV
  • 【Python第三方库】OpenCV库实用指南 墨辰JC Pythonopencvpython人工智能学习
    文章目录前言安装OpenCV读取图像图像基本操作获取图像信息裁剪图像图像缩放图像转换为灰度图图像模糊处理边缘检测图像翻转图像保存视频相关操作方法讲解读取视频从摄像头读取视频前言OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）作为一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，尤其在图像识别、对象检测、视频分析等领域有着广泛的应用。本文将带领读者使用Pyt
  • ESRGAN——老旧照片、视频帧的修复和增强，提高图像的分辨率 爱研究的小牛 AIGC——图像AIGC—视频AIGC人工智能深度学习音视频自动化
    ESRGAN（EnhancedSuper-ResolutionGAN）：用于提高图像的分辨率，将低质量图像升级为高分辨率版本，常用于老旧照片、视频帧的修复和增强。一、ESRGAN介绍1.1背景超分辨率问题是计算机视觉中的一个重要研究领域，其目标是通过增加像素数量来提高图像的分辨率，恢复出更加细腻的图像。传统的算法（如双三次插值）通常导致放大后的图像模糊、不自然。而深度学习特别是**生成对抗网络（G
  • 计算机视觉之旅-进阶-图像滤波处理 撸码猿 计算机视觉图像处理人工智能
    1.基本概念1.1.数字图像图像处理的对象是数字图像,它是由像素点阵列表示的图像。需要了解像素、图像分辨率、灰度级、RBG等图像表示方法。用numpy数组表示,每个元素为像素值。例如RGB图像 importnumpyasnp img=np.array([[[255,0,0],[0,255,0]],[[0,0,255],[255,255,255]]]) 1.2.采样和量化数字图像是通过采样和量化得到
  • 探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器 鲍凯印Fox
    探秘3DUNet-PyTorch：高效三维图像分割利器在医学影像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域，三维图像的理解与分析至关重要。而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节，应用场景及特性，以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展，其结构保持了卷积神经网络的对称性，采用跳跃连接的方式保留了不同尺度
  • 论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model Wils0nEdwards 学习笔记
    概览这篇论文的动机源于在计算机视觉领域设计计算高效的网络架构的持续需求。当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。特别是，ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势，但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此，研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度，并提高视觉任务的效率。现
  • 深度学习计算机视觉中 feature modulation 操作是什么？ Wils0nEdwards 深度学习计算机视觉人工智能
    什么是特征调制（FeatureModulation）？在深度学习与计算机视觉领域，特征调制（FeatureModulation）是一种用于增强模型灵活性和表达能力的技术，尤其是最近几年，它在许多任务中变得越来越重要。特征调制通过动态调整神经网络中间层的特征，使模型能够根据不同的上下文、输入或任务自适应地调整自身的行为。特征调制的核心概念特征调制的基本思想是通过某种形式的参数调节来改变特征表示的性质
  • 计算机视觉中，如何理解自适应和注意力机制的关系？ Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
    自适应和注意力机制之间的关系密切相关，注意力机制本质上是一种自适应的计算方法，它能够根据输入数据的不同特点，自主选择和聚焦于输入的某些部分或特征。以下是两者之间的具体关系和如何理解它们：1.注意力机制的自适应特性注意力机制的核心功能是为不同输入元素（如特征、位置、通道等）分配不同的权重。这些权重是通过学习动态生成的，表示模型对不同输入元素的关注程度。由于这些权重是根据具体的输入数据动态计算的，因此
  • 解锁Python中的人脸识别：Face Recognition库详解与应用 码上飞扬 Recognition人脸识别
    在当今的人工智能时代，人脸识别技术已经成为了计算机视觉领域的一项重要应用。无论是在安全监控、社交媒体还是智能设备中，人脸识别都扮演着不可或缺的角色。在众多的人脸识别工具和库中，Python的FaceRecognition库以其简单易用和高效性而备受青睐。本文将深入探讨FaceRecognition库的使用方法、工作原理及其应用场景，帮助你快速掌握这一强大的工具。一、什么是FaceRecogniti
  • JAVA中的Enum 周凡杨 javaenum枚举
    Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中，有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。     例如，一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义： public String monday; public String tuesday; public String wensday; public String thursday
  • 赶集网mysql开发36条军规 Bill_chen mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
    (一)核心军规 (1)不在数据库做运算    cpu计算务必移至业务层； (2)控制单表数据量    int型不超过1000w，含char则不超过500w；    合理分表；    限制单库表数量在300以内； (3)控制列数量    字段少而精，字段数建议在20以内
  • Shell test命令 daizj shell字符串test数字文件比较
    Shell test命令 Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立，它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真 实例演示： num1=100 num2=100if test $[num1]
  • XFire框架实现WebService(二) 周凡杨 javawebservice
       有了XFire框架实现WebService(一)，就可以继续开发WebService的简单应用。 Webservice的服务端(WEB工程)： 两个java bean类： Course.java    package cn.com.bean; public class Course {     private
  • 重绘之画图板 朱辉辉33 画图板
           上次博客讲的五子棋重绘比较简单，因为只要在重写系统重绘方法paint（）时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。        画图板重绘难在需要重绘的类型很多，比如说里面有矩形，园，直线之类的，所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中，这样在重绘时就
  • Java的IO流 西蜀石兰 java
    刚学Java的IO流时，被各种inputStream流弄的很迷糊，看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道，当初听时觉得自己很明白，可到自己用时，有不知道怎么代码了。。。 每当遇到这种问题时，我习惯性的从头开始理逻辑，会问自己一些很简单的问题，把这些简单的问题想明白了，再看代码时才不会迷糊。 IO流作用是什么？ 答：实现对文件的读写，这里的文件是广义的； Java如何实现程序到文件
  • No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither 林鹤霄
    java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!   网上找了好多的资料没能解决，后来发现：项目中使用的是xml配置的方式配置事务，但是
  • Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB aigo column
    原文：http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large   异常信息： Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
  • JS 格式化时间 alxw4616 JavaScript
    /** * 格式化时间 2013/6/13 by 半仙 [email protected] * 需要 pad 函数 * 接收可用的时间值. * 返回替换时间占位符后的字符串 * * 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数 * 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p> * MM DD hh mm
  • 队列中数据的移除问题 百合不是茶 队列移除
         队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除,  代码如下;      // package com.Thread0715.com; import java.util.ArrayList; public class Threa
  • Runnable接口使用实例 bijian1013 javathreadRunnablejava多线程
    Runnable接口 a.       该接口只有一个方法：public void run(); b.       实现该接口的类必须覆盖该run方法 c.       实现了Runnable接口的类并不具有任何天
  • oracle里的extend详解 bijian1013 oracle数据库extend
    扩展已知的数组空间，例： DECLARE TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10); courses CourseList; BEGIN -- 初始化数组元素，大小为3 courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 '); --
  • 【httpclient】httpclient发送表单POST请求 bit1129 httpclient
    浏览器Form Post请求 浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求，这种形式的POST请求不同于一般的POST请求 1. 一般的POST请求，将请求数据放置于请求体中，服务器端以二进制流的方式读取数据，HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求，比如请求数据是字符串或者是二进制数据 2. Form
  • 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据 bit1129 hive
     1. 原始数据 hive> select * from word; OK 1 MSN 10 QQ 100 Gtalk 1000 Skype      2. 创建avro格式的数据表   hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
  • nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP ronin47
    在站点遇到攻击且无明显攻击特征，造成站点访问慢，nginx不断返回502等错误时，可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内，若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁，nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。 一、安装环境： CentOS x64 release 6.4(Fin
  • java-二叉树的遍历-先序、中序、后序（递归和非递归）、层次遍历 bylijinnan java
    import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class BinTreeTraverse { //private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 }; private int[] array={ 10,6,
  • Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析 bylijinnan javaspringIOC
    以FileSystemXmlApplicationContext为例，把Spring IoC容器的初始化流程走一遍： ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext ("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
  • [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程 comsci 企业
         军事科研工程和项目 并非要用最先进，最时髦的技术，而是要做到“万无一失”    而民营科技企业在搞科技创新工程的时候，往往考虑的是技术的先进性，而对先进技术带来的风险考虑得不够，在今天提倡军民融合发展的大环境下，这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前，对
  • spring 定时器-两种方式 cuityang springquartz定时器
    方式一： 间隔一定时间 运行 <bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" /> <bean id="updateSessionIdSchedule
  • 简述一下关于BroadView站点的相关设计 damoqiongqiu view
    终于弄上线了，累趴，戳这里http://www.broadview.com.cn   简述一下相关的技术点   前端：jQuery+BootStrap3.2+HandleBars，全站Ajax（貌似对SEO的影响很大啊！怎么破？），用Grunt对全部JS做了压缩处理，对部分JS和CSS做了合并（模块间存在很多依赖，全部合并比较繁琐，待完善）。   后端：U
  • 运维 PHP问题汇总 dcj3sjt126com windows2003
    1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页 解决方法： 后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换（是/否），这里选择“是”。 后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字，这里选择“是”。   2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足 网站是用PHP168做的，反映使用管理员在后台无法
  • mac 下 安装php扩展 - mcrypt dcj3sjt126com PHP
    MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库，它包括有22种算法，phpMyAdmin依赖这个PHP扩展，具体如下： 下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。 在终端执行如下命令： tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
  • MongoDB更新文档 [四] eksliang mongodbMongodb更新文档
    MongoDB更新文档 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174104 MongoDB对文档的CURD，前面的博客简单介绍了，但是对文档更新篇幅比较大，所以这里单独拿出来。 语法结构如下： db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi) 参数含义 参数   
  • Linux下的解压，移除，复制，查看tomcat命令 y806839048 tomcat
    重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的，干净 1、先切换到：cd usr/local/tomcat5/logs 2、tail -f catalina.out 3、这样运行时就可以实时查看运行日志了 Ctrl+c 是退出tail命令。 有问题不明的先注掉   cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
  • Spring之使用事务缘由(3-XML实现) ihuning spring
      用事务通知声明式地管理事务   事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理，可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知，为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后，就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
  • GCD使用经验与技巧浅谈 啸笑天 GC
    前言 GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”，本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。 dispatch_once_t必须是全局或static变量 这一条算是“老生常谈”了，但我认为还是有必要强调一次，毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug，正确的如下： 1
  • linux（Ubuntu）下常用命令备忘录1 macroli linux工作ubuntu
    在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表：ls ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容，但这样直接运行所得到的信息也是比较少的，通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息：  ls / 显示/.下的所有文件和目录  ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息 ls -a 显示所有文件，包括隐藏文
  • nodejs同步操作mysql qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
    // db-util.js var mysql = require('mysql'); var pool = mysql.createPool({ connectionLimit : 10, host: 'localhost', user: 'root', password: '', database: 'test', port: 3306 });
  • 一起学Hive系列文章 superlxw1234 hiveHive入门
      [一起学Hive]系列文章 目录贴，入门Hive，持续更新中。   [一起学Hive]之一—Hive概述，Hive是什么 [一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版 [一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table) [一起学Hive]之四-Hive的安装配置 [一起学Hive]之五-Hive的视图和分区 [一起学Hive
  • Spring开发利器：Spring Tool Suite 3.7.0 发布 wiselyman spring
    Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse，专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。   在3.7.0版本主要做了如下的更新：   将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者，推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他