- Centos6.x/7.x yum安装LNMP
oldartist
1、Centos6系统库中默认是没有nginx的rpn包的,所以我们需要先更新下rpm依赖库(1):使用yum安装nginx,安装nginx库Centos6.x:rpm-Uvhhttp://nginx.org/packages/centos/6/noarch/RPMS/nginx-release-centos-6-0.el6.ngx.noarch.rpmCentos7.x:http://nginx
- 深度学习知识点汇总-目标检测(1)
深度学习模型优化
8.1R-FCNR-FCN属于two-stage的目标检测算法。backbone部分RPN,这里使用ResNet。head部分R-FCN,使用全连接网络。其中ResNet-101+R-FCN的方法在PASCALVOC2007测试数据集的mmAP达到83.6%。图1人脸检测R-FCN的核心思想得到目标多个特征。假设我们只有一个特征图用来检测右眼。那么我们可以使用它定位人脸吗?应该可以。因为右眼应该在
- RFCN 精简讲解
KyleLou
一、前言之前的FasterRCNN对FastRCNN产生regionporposal的问题给出了解决方案,并且在RPN和FastRCNN网络中实现了卷积层共享。但是这种共享仅仅停留在第一卷积部分,RoIpooling及之后的部分没有实现完全共享,可以当做是一种“部分共享”,这导致两个损失:1.信息损失,精度下降。2.由于后续网络部分不共享,导致重复计算全连接层等参数,时间代价过高。(另外还需要多说
- 汪都能理解的逆波兰计算器(C++实现)
vernzhao
简介EXPLANATION逆波兰表示法(ReversePolishnotation,RPN)也称作后缀表示法,与之对应的是波兰表示法(Polishnotation),也就是前缀表示法。之所以使用“波兰”来命名,是因为发明者的名字太难发音logicianJanŁukasiewicz,只好以国籍来命名。实际意义由于逆波兰表达式在计算时不需要将表达式括起来,进行计算时输入较少。此外,用户在使用时也可以更
- Faster R-CNN
圆圆栗子君
cnn人工智能神经网络目标检测深度学习
1FasterR-CNN的改进RPN实际上是FasterR-CNN中的一个小的神经网络,通过这个网络来生成候选区域框ROI;集成RegionProposalNetwork(RPN)网络:1FasterR-CNN=FastR-CNN+RPN2使用RPN网络取代SelectiveSearch模块解决FastR-CNN的性能瓶颈3候选框生成网络RPN和检测网络FastR-CNN共享卷积层计算4Regio
- 波兰表达式 & 逆波兰表达式
夕阳枫
JavaScriptjavascript
1、概述1.1、什么是波兰表达式先来看看维基百科对于波兰表达式和逆波兰表单的解释:波兰表示法(Polishnotation,或波兰记法),是一种逻辑、算术和代数表示方法,其特点是操作符置于操作数的前面,因此也称做前缀表示法。如果操作符的元数(arity)是固定的,则语法上不需要括号仍然能被无歧义地解析。逆波兰表示法(ReversePolishnotation,RPN,或逆波兰记法),是一种是由波兰
- 3.2 ThunderNet思考
深度学习模型优化
1设计思想ThunderNet的优化目标是二阶段检测器中计算开销大的结构。在backbone部分,设计了轻量级网络SNet;在detection部分,借鉴Light-HeadR-CNN的思路,并进一步压缩RPN和R-CNN子网络。为了避免性能的衰退,设计了2个高效的结构CEM和SAM来改善性能。2网络架构图1ThunderNet网络架构ThunderNet的输入是分辨率的图像。Backbone部分
- 目标检测基础-RCNN系列模型
Hzt_dreamer
深度学习机器学习计算机视觉图像处理目标检测
开头先感谢可爱的小姐姐的细心讲解,视频网址如下:目标检测基础——RCNN系列模型(理论和代码复现)_哔哩哔哩_bilibili目录RCNN过程非极大值抑制(NMS)Bounding-boxregressionRCNN对语义分割的尝试:语义分割的简史:SPPnet简介Fast-RCNNFast-RCNN训练过程Fast-RCNN的优缺点:Faster-RCNNFasterRCNN网络结构RPN部分A
- 有效防错 Effective Error-Proofing-4(零缺陷与Poka Yoke的关联)
LLL777
PokaYoke与零缺陷概念区分:PokaYoke是零缺陷目标下RPN下降以及内部缺陷降低的方法之一POKAYOKEPokaYoke与缺陷预防如何实现零缺陷PokaYoke与质量管理
- 海思SD3403,SS928/926,hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov7,yolov8(9)
LittroInno
YOLOyolov8图像处理深度学习hi3516DV500hi3519dv500
上一节yolov8的训练已经完成了,现在要开始做模型的转换了,这里和yolov7方式相似,但是有一些差异,尤其是yolov7的不带NMS部分的输出顺序和yolov8的输出顺序与格式是有差异的。首先还是要自己手动加入rpn_op,这里包含了filter,sort,nms部分。我们一个一个看,首先filter.py里要先增加个Filter的自定义层。op_source="""#includetorch
- Faster R-CNN
DQ小恐龙
cnn人工智能神经网络
FasterR-CNN流程图相较于R-CNN与FastR-CNN而言,其采用了RPN去代替之前的SS算法去生成候选区域。当生成候选区域后进行的仍然和FastR-CNN一样的操作(Rolpooling->FC->softmax&边界框预测)。RPN在特征图上采用3x3卷积,padding=1,dilation=1这里clslayer是进行的卷积,2k个大小1x1的卷积核进行处理,reglayer则是
- R-C3D论文详解
ce0b74704937
论文链接:R-C3D:RegionConvolutional3DNetworkforTemporalActivityDetection代码地址(论文提供地址):http://ai.bu.edu/r-c3d/该论文借鉴图像物体检测中的Faster-RCNN的思想,文章采用3D卷积来获取视频的时序信息,然后通过类似Faster-RCNN的rpn层和roi层输出时间维度的boundingbox,也就是视
- [YOLO] YOLO介绍,YOLOv1~YOLOv8版本变更,每个版本的特点介绍
老狼IT工作室
YOLOYOLOYOLOv8
什么是YOLO?YOLO之前,双阶段(two-stage)的R-CNN系列算法,在目标检测领域独占鳌头。先利用RPN网络进行感兴趣区域的生成,再对该区域进行分类与位置的回归。R-CNN优缺点:提升了精度,但限制了检测速度。AlexeyBochkovskiy和JosephRedmon于2016年提出YOLO(YouOnlyLookOnce)算法,YOLO是一种实时目标检测算法,它利用CNN卷积神经网
- 在目标检测中,Anchor的庞大数量使得存在严重的不平衡问题。这里的不平衡指的是什么。
神笔馬良
目标检测目标跟踪人工智能
问题描述:在目标检测中,Anchor的庞大数量使得存在严重的不平衡问题。这里的不平衡指的是什么。问题解答:在目标检测任务中,Anchor指的是一组预定义的边界框或候选框,这些框以多个尺度和宽高比例组合而成。Anchor的作用是在输入图像上生成多个建议框,以便用于目标检测中的区域建议网络(RegionProposalNetwork,简称RPN)或者其他类似的任务。不平衡问题是指在目标检测任务中,正例
- Faster rcnn通过区域建议网络产生的proposal,这里的proposal是什么意思。
神笔馬良
深度学习人工智能
问题描述:Fasterrcnn通过区域建议网络产生的proposal,这里的proposal是什么意思。问题解答:在FasterR-CNN(Region-basedConvolutionalNeuralNetwork)中,"proposal"(建议框)指的是通过区域建议网络(RegionProposalNetwork,简称RPN)生成的潜在对象边界框的候选集合。这些建议框被用作后续目标检测任务的候
- NeRF-RPN: A general framework for object detection in NeRFs 全文翻译
HHHHGitttt
目标跟踪人工智能计算机视觉3d
摘要Abstract本文提出了第一个重要的物体检测框架NeRF-RPN,它直接在NeRF上运行。给定一个预先训练好的NeRF模型,NeRF-RPN的目标是检测场景中所有物体的边界框。通过利用包含多尺度三维神经体积特征的新颖体素表示法,我们证明可以直接回归NeRF中物体的三维边界框,而无需在任何视角下渲染NeRF。NeRF-RPN是一个通用框架,可用于检测无类别标签的物体。我们用不同的主干架构、RP
- 深度学习-模型转换_所需算力相关
warren@伟_
深度学习人工智能服务器神经网络cnn
模型转换相关tensflow转onnxpython-mtf2onnx.convert\--graphdef/root/autodl-tmp/warren/text-detection-ctpn/data/ctpn.pb\--output./model.onnx--inputsPlaceholder:0--outputsReshape_2:0,rpn_bbox_pred/Reshape_1:0pyt
- 小秋SLAM入门实战深度学习所有文章汇总
小秋SLAM入门实战
深度学习深度学习
caffe源码解读系列Python中的异常处理精确率、精度(Precision)召回率(recall)你真的理解吗?Python字符串处理的七种技巧如何直观的理解机器学习过拟合和欠拟合?如何直观的理解机器学习PR曲线和ROC曲线?深度学习开源网络RPN算法解析源码解读numpy下hstack()和vstack()的用法python下classself的用法python计算时间差divmod()da
- 目标检测-One Stage-YOLOv1
学海一叶
目标检测目标检测YOLO人工智能计算机视觉算法
文章目录前言一、YOLOv1的网络结构和流程二、YOLOv1的损失函数三、YOLOv1的创新点总结前言前文目标检测-TwoStage-MaskRCNN提到了TwoStage算法的局限性:速度上并不能满足实时的要求因此出现了新的OneStage算法簇,YOLOv1是目标检测中OneStage方法的开山之作,不同于TwoStage需要先通过RPN网络得到候选区域的方法,YOLOv1将检测建模为一个回归
- Faster R-CNN 笔记
yanghedada
概述:一些基本概念(IOU,NMS)等请看这里。摘要:算法主要解决两个问题:1、提出区域建议网络RPN,快速生成候选区域;2、通过交替训练,使RPN和Fast-RCNN网络共享参数。RPN是FasterR-CNN提出来的,是为了进行最后的box预测的预先粗选框架。在虚线之上是基础网络类似VGG16,ZF网络。这里的target是背景。首先是3x3的卷积(图中有256个输出),然后通过1x1卷积输出
- FSOD论文翻译
莫里衰
image.png图4.我们的网络架构使用ResNet-50作为骨干。支持图像(绿色)和查询图像(蓝色)被送入重量共享的主干。RPN使用关注特征,该特征由紧凑1×1×C支持特征和H×W×C查询特征之间的深度互相关生成。将由补丁关系头(顶部头),全局关系头(中间头)和局部相关头(下头)生成的类得分相加,作为最终匹配得分,并生成边界框预测通过补丁关系头。InanR-CNNframework,anRPN
- RPN网络在图像处理中的应用
LittroInno
图像处理人工智能深度学习
RPN(RegionProposalNetwork,区域建议网络)是深度学习中用于目标检测的关键组件之一,它通常与后续的目标检测网络(如FastR-CNN、FasterR-CNN等)结合使用。RPN的主要作用是生成候选目标区域,从而在后续的网络中进行目标检测。RPN(RegionProposalNetwork,区域建议网络)是FasterR-CNN(Region-basedConvolutiona
- import yaml ImportError: No module named yaml等问题解决
cv.exp
DeepLearning
转载请注明:http://blog.csdn.net/forest_world1、问题:'TEST':{'BBOX_REG':True,'HAS_RPN':True,'MAX_SIZE':1000,'NMS':0.3,'PROPOSAL_METHOD':'selective_search','RPN_MIN_SIZE':16,'RPN_NMS_THRESH':0.7,'RPN_POST_NMS_T
- QTNet:Query-based Temporal Fusion with Explicit Motion for 3D Object Detection
m_buddy
BEVPerception目标检测人工智能计算机视觉
参考代码:QTNet动机和出发点自动驾驶中时序信息对感知性能具有较大影响,如在感知稳定性维度上。对于常见的时序融合多是在feature的维度上做,这个维度的融合主要分为如下两个方案:1)BEV-based方案:将之前帧的结果按照ego-motion进行warp之后再叠加融合,这样的操作简单,但低效且引入较多无关噪声2)Proposal-based方案:将目标做RPN,然后再将多帧RPN之后的特征融
- 计算机视觉中的细节问题(五)
Wanderer001
计算机视觉计算机视觉深度学习机器学习
参考计算机视觉中的细节问题(五)-云+社区-腾讯云目录(1)、训练集与测试集的标准定义(2)anchor_scales、anchor_ratios、anchor_strides的含义?(3)、残差网络ResNet的原理(4)、BatchNormalization(批归一化)(5)、Bottleneck的含义(6)、Dropout(7)、RPN的原理(8)、FastR-CNN的多任务损失:(9)、目
- C语言中缀表达式转后缀表达式
西邮郭富城
C语言学习c语言
一.基本概念:逆波兰式(ReversePolishnotation,RPN,或逆波兰记法),也叫后缀表达式(将运算符写在操作数之后)。将中缀表达式转化为后缀表达式的原因:原因就在于这个简单是相对人类的思维结构来说的,对计算机而言中序表达式是非常复杂的结构。相对的,逆波兰式在计算机看来却是比较简单易懂的结构。因为计算机普遍采用的内存结构是栈式结构,它执行先进后出的顺序。二.算法思路:首先设置一个操作
- 3D目标检测VoexlNet
'十月'
目标检测3d计算机视觉
3D目标检测VoexlNet模型构建博客参考:论文阅读:VoxelNet(3D-detection)+代码复现_手写代码3ddetection_Little_sky_jty的博客-CSDN博客Voxelnet模型构建1,init方法初始化模型,包括多级体素特征编码模块,3D卷积特征提取模块,RPN检测头回归分类模块2,forward方法训练模型,传入参数:sparse_features(k,t,7
- 区域生成网络---RPN(Region Proposal Network)
gyqJulius_Caesar
Python&深度学习目标检测计算机视觉深度学习
https://blog.csdn.net/tony_vip/article/details/108827910
- 三维目标检测----CT3D论文分享
twn29004
论文阅读3d深度学习transformer
代码链接paper链接论文总结本文提出了一种目前二阶段的目标检测算法不能很好的提取proposal中的特征。本文提出了一种基于通道层面的self-attention结构来提高网络对于proposal中点的特征的提取能力。下面简单介绍一下网络的处理流程:与传统的二阶段目标检测器一样,首先使用一个backbone提取点样场景的特征,然后使用RPN网络生成proposal。注意,这里生成的proposa
- Faster R-CNN详解
zhangyuexiang123
#目标物体检测
目录1前言1.1图1展示了FasterRCNN的4个主要内容1.2图2展示了基于VGG16模型的网络结构1.3FasterRCNN目标1.4新出炉的pytorch官方FasterRCNN代码导读2Convlayers3RegionProposalNetworks(RPN)3.1RPN整体介绍3.2RPN模块介绍3.3单通道与多通道图像卷积基础知识介绍以及1×1卷积核介绍单通道多通道1×1卷积3.4
- 矩阵求逆(JAVA)利用伴随矩阵
qiuwanchi
利用伴随矩阵求逆矩阵
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(利用伴随矩阵)
* @author 邱万迟
- 单例(Singleton)模式
aoyouzi
单例模式Singleton
3.1 概述 如果要保证系统里一个类最多只能存在一个实例时,我们就需要单例模式。这种情况在我们应用中经常碰到,例如缓存池,数据库连接池,线程池,一些应用服务实例等。在多线程环境中,为了保证实例的唯一性其实并不简单,这章将和读者一起探讨如何实现单例模式。 3.2
- [开源与自主研发]就算可以轻易获得外部技术支持,自己也必须研发
comsci
开源
现在国内有大量的信息技术产品,都是通过盗版,免费下载,开源,附送等方式从国外的开发者那里获得的。。。。。。
虽然这种情况带来了国内信息产业的短暂繁荣,也促进了电子商务和互联网产业的快速发展,但是实际上,我们应该清醒的看到,这些产业的核心力量是被国外的
- 页面有两个frame,怎样点击一个的链接改变另一个的内容
Array_06
UIXHTML
<a src="地址" targets="这里写你要操作的Frame的名字" />搜索
然后你点击连接以后你的新页面就会显示在你设置的Frame名字的框那里
targerts="",就是你要填写目标的显示页面位置
=====================
例如:
<frame src=&
- Struts2实现单个/多个文件上传和下载
oloz
文件上传struts
struts2单文件上传:
步骤01:jsp页面
<!--在进行文件上传时,表单提交方式一定要是post的方式,因为文件上传时二进制文件可能会很大,还有就是enctype属性,这个属性一定要写成multipart/form-data,不然就会以二进制文本上传到服务器端-->
<form action="fileUplo
- 推荐10个在线logo设计网站
362217990
logo
在线设计Logo网站。
1、http://flickr.nosv.org(这个太简单)
2、http://www.logomaker.com/?source=1.5770.1
3、http://www.simwebsol.com/ImageTool
4、http://www.logogenerator.com/logo.php?nal=1&tpl_catlist[]=2
5、ht
- jsp上传文件
香水浓
jspfileupload
1. jsp上传
Notice:
1. form表单 method 属性必须设置为 POST 方法 ,不能使用 GET 方法
2. form表单 enctype 属性需要设置为 multipart/form-data
3. form表单 action 属性需要设置为提交到后台处理文件上传的jsp文件地址或者servlet地址。例如 uploadFile.jsp 程序文件用来处理上传的文
- 我的架构经验系列文章 - 前端架构
agevs
JavaScriptWeb框架UIjQuer
框架层面:近几年前端发展很快,前端之所以叫前端因为前端是已经可以独立成为一种职业了,js也不再是十年前的玩具了,以前富客户端RIA的应用可能会用flash/flex或是silverlight,现在可以使用js来完成大部分的功能,因此js作为一门前端的支撑语言也不仅仅是进行的简单的编码,越来越多框架性的东西出现了。越来越多的开发模式转变为后端只是吐json的数据源,而前端做所有UI的事情。MVCMV
- android ksoap2 中把XML(DataSet) 当做参数传递
aijuans
android
我的android app中需要发送webservice ,于是我使用了 ksop2 进行发送,在测试过程中不是很顺利,不能正常工作.我的web service 请求格式如下
[html]
view plain
copy
<Envelope xmlns="http://schemas.
- 使用Spring进行统一日志管理 + 统一异常管理
baalwolf
spring
统一日志和异常管理配置好后,SSH项目中,代码以往散落的log.info() 和 try..catch..finally 再也不见踪影!
统一日志异常实现类:
[java]
view plain
copy
package com.pilelot.web.util;
impor
- Android SDK 国内镜像
BigBird2012
android sdk
一、镜像地址:
1、东软信息学院的 Android SDK 镜像,比配置代理下载快多了。
配置地址, http://mirrors.neusoft.edu.cn/configurations.we#android
2、北京化工大学的:
IPV4:ubuntu.buct.edu.cn
IPV4:ubuntu.buct.cn
IPV6:ubuntu.buct6.edu.cn
- HTML无害化和Sanitize模块
bijian1013
JavaScriptAngularJSLinkySanitize
一.ng-bind-html、ng-bind-html-unsafe
AngularJS非常注重安全方面的问题,它会尽一切可能把大多数攻击手段最小化。其中一个攻击手段是向你的web页面里注入不安全的HTML,然后利用它触发跨站攻击或者注入攻击。
考虑这样一个例子,假设我们有一个变量存
- [Maven学习笔记二]Maven命令
bit1129
maven
mvn compile
compile编译命令将src/main/java和src/main/resources中的代码和配置文件编译到target/classes中,不会对src/test/java中的测试类进行编译
MVN编译使用
maven-resources-plugin:2.6:resources
maven-compiler-plugin:2.5.1:compile
&nbs
- 【Java命令二】jhat
bit1129
Java命令
jhat用于分析使用jmap dump的文件,,可以将堆中的对象以html的形式显示出来,包括对象的数量,大小等等,并支持对象查询语言。 jhat默认开启监听端口7000的HTTP服务,jhat是Java Heap Analysis Tool的缩写
1. 用法:
[hadoop@hadoop bin]$ jhat -help
Usage: jhat [-stack <bool&g
- JBoss 5.1.0 GA:Error installing to Instantiated: name=AttachmentStore state=Desc
ronin47
进到类似目录 server/default/conf/bootstrap,打开文件 profile.xml找到: Xml代码<bean
name="AttachmentStore"
class="org.jboss.system.server.profileservice.repository.AbstractAtta
- 写给初学者的6条网页设计安全配色指南
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
网页设计中最基本的原则之一是,不管你花多长时间创造一个华丽的设计,其最终的角色都是这场秀中真正的明星——内容的衬托
我仍然清楚地记得我最早的一次美术课,那时我还是一个小小的、对凡事都充满渴望的孩子,我摆放出一大堆漂亮的彩色颜料。我仍然记得当我第一次看到原色与另一种颜色混合变成第二种颜色时的那种兴奋,并且我想,既然两种颜色能创造出一种全新的美丽色彩,那所有颜色
- 有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。写一个函数实现。复杂度是什么。
bylijinnan
java算法面试
import java.util.Random;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* http://weibo.com/1915548291/z7HtOF4sx
* #面试题#有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。
* 写一个函数实现。复杂度是什么
- struts2获得request、session、application方式
chiangfai
application
1、与Servlet API解耦的访问方式。
a.Struts2对HttpServletRequest、HttpSession、ServletContext进行了封装,构造了三个Map对象来替代这三种对象要获取这三个Map对象,使用ActionContext类。
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package pro.action;
import java.util.Map;
imp
- 改变python的默认语言设置
chenchao051
python
import sys
sys.getdefaultencoding()
可以测试出默认语言,要改变的话,需要在python lib的site-packages文件夹下新建:
sitecustomize.py, 这个文件比较特殊,会在python启动时来加载,所以就可以在里面写上:
import sys
sys.setdefaultencoding('utf-8')
&n
- mysql导入数据load data infile用法
daizj
mysql导入数据
我们常常导入数据!mysql有一个高效导入方法,那就是load data infile 下面来看案例说明
基本语法:
load data [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore]
into table tbl_name
[fields
[terminated by't']
[OPTI
- phpexcel导入excel表到数据库简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcel
跟导出相对应的,同一个数据表,也是将phpexcel类放在class目录下,将Excel表格中的内容读取出来放到数据库中
<?php
error_reporting(E_ALL);
set_time_limit(0);
?>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type"
- 22岁到72岁的男人对女人的要求
dcj3sjt126com
22岁男人对女人的要求是:一,美丽,二,性感,三,有份具品味的职业,四,极有耐性,善解人意,五,该聪明的时候聪明,六,作小鸟依人状时尽量自然,七,怎样穿都好看,八,懂得适当地撒娇,九,虽作惊喜反应,但看起来自然,十,上了床就是个无条件荡妇。 32岁的男人对女人的要求,略作修定,是:一,入得厨房,进得睡房,二,不必服侍皇太后,三,不介意浪漫蜡烛配盒饭,四,听多过说,五,不再傻笑,六,懂得独
- Spring和HIbernate对DDM设计的支持
e200702084
DAO设计模式springHibernate领域模型
A:数据访问对象
DAO和资源库在领域驱动设计中都很重要。DAO是关系型数据库和应用之间的契约。它封装了Web应用中的数据库CRUD操作细节。另一方面,资源库是一个独立的抽象,它与DAO进行交互,并提供到领域模型的“业务接口”。
资源库使用领域的通用语言,处理所有必要的DAO,并使用领域理解的语言提供对领域模型的数据访问服务。
- NoSql 数据库的特性比较
geeksun
NoSQL
Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。目前由VMware主持开发工作。
1. 数据模型
作为Key-value型数据库,Redis也提供了键(Key)和值(Value)的映射关系。除了常规的数值或字符串,Redis的键值还可以是以下形式之一:
Lists (列表)
Sets
- 使用 Nginx Upload Module 实现上传文件功能
hongtoushizi
nginx
转载自: http://www.tuicool.com/wx/aUrAzm
普通网站在实现文件上传功能的时候,一般是使用Python,Java等后端程序实现,比较麻烦。Nginx有一个Upload模块,可以非常简单的实现文件上传功能。此模块的原理是先把用户上传的文件保存到临时文件,然后在交由后台页面处理,并且把文件的原名,上传后的名称,文件类型,文件大小set到页面。下
- spring-boot-web-ui及thymeleaf基本使用
jishiweili
springthymeleaf
视图控制层代码demo如下:
@Controller
@RequestMapping("/")
public class MessageController {
private final MessageRepository messageRepository;
@Autowired
public MessageController(Mes
- 数据源架构模式之活动记录
home198979
PHP架构活动记录数据映射
hello!架构
一、概念
活动记录(Active Record):一个对象,它包装数据库表或视图中某一行,封装数据库访问,并在这些数据上增加了领域逻辑。
对象既有数据又有行为。活动记录使用直截了当的方法,把数据访问逻辑置于领域对象中。
二、实现简单活动记录
活动记录在php许多框架中都有应用,如cakephp。
<?php
/**
* 行数据入口类
*
- Linux Shell脚本之自动修改IP
pda158
linuxcentosDebian脚本
作为一名
Linux SA,日常运维中很多地方都会用到脚本,而服务器的ip一般采用静态ip或者MAC绑定,当然后者比较操作起来相对繁琐,而前者我们可以设置主机名、ip信息、网关等配置。修改成特定的主机名在维护和管理方面也比较方便。如下脚本用途为:修改ip和主机名等相关信息,可以根据实际需求修改,举一反三!
#!/bin/sh
#auto Change ip netmask ga
- 开发环境搭建
独浮云
eclipsejdktomcat
最近在开发过程中,经常出现MyEclipse内存溢出等错误,需要重启的情况,好麻烦。对于一般的JAVA+TOMCAT项目开发,其实没有必要使用重量级的MyEclipse,使用eclipse就足够了。尤其是开发机器硬件配置一般的人。
&n
- 操作日期和时间的工具类
vipbooks
工具类
大家好啊,好久没有来这里发文章了,今天来逛逛,分享一篇刚写不久的操作日期和时间的工具类,希望对大家有所帮助。
/*
* @(#)DataFormatUtils.java 2010-10-10
*
* Copyright 2010 BianJing,All rights reserved.
*/
package test;
impor