AIHGF
AIHGF

Github 项目 - OpenPose Python API

OpenPose 的 Python 模块提供了 Python API，可以用于构建 OpenPose 类(class)，其输入是 numpy array 格式的图像，并得到 numpy array 格式的 Pose 位置估计.

该 Python API 还提供了直接从网络(network)得到的 heatmaps 作为输入，并提取出 pose 关键点(需要安装 Caffe Python接口).

现阶段，Python API 仅支持 Body 姿态估计，Hands 和 Face 将来会支持.

最近发现新近版本的 OpenPose v1.5.0 更新了 Python API 的例示.

可分别参考：

[1] - Github 项目 - OpenPose Python API - AIUAI

[2] - Github 项目 - OpenPose Python API V1.5.0 - AIUAI

你可能感兴趣的:(AIUAI,Openpose,姿态估计)

  • 深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现 ZPC8210 ROS深度学习人工智能
    如何将GraspNet等深度学习模型与6D姿态估计集成到ROS2和MoveIt中，实现高精度的机器人抓取系统。1.系统架构text[RGB-D传感器]→[物体检测与6D姿态估计]→[GraspNet抓取位姿生成]→[MoveIt运动规划]→[执行抓取]2.环境配置2.1安装依赖bash#安装PyTorch(根据CUDA版本选择)pip3installtorchtorchvisiontorchaud
  • 【图像处理基石】如何入门大规模三维重建？ 小米玄戒Andrew 图像处理基石深度学习人工智能三维重建大规模三维重建立体视觉大模型LLM
    入门大规模三维重建需要从基础理论、核心技术到实践工具逐步深入，同时需关注该领域的经典工作和前沿进展。以下是分阶段的入门路径及值得重点学习的工作：一、基础理论与前置知识大规模三维重建的核心是从海量图像或传感器数据中恢复场景的三维结构，涉及计算机视觉、摄影测量、图形学、最优化等多个领域，需先掌握以下基础：数学基础线性代数：矩阵运算、特征值分解（用于相机姿态估计）、奇异值分解（SVD，用于基础矩阵求解）
  • 计算机视觉算法实战——关键点检测
    ✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言关键点检测（KeypointDetection）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，旨在从图像或视频中检测出具有特定语义信息的关键点。这些关键点通常代表了物体的特定部位或特征，例如人体的关节、面部特征点、车辆的轮子等。关键点检测在姿态估计、动作识别、目标跟踪、三维重建等任务中
  • 人体坐姿检测系统开发实战（YOLOv8+PyTorch+可视化） Loving_enjoy 计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
    本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统，结合目标检测与姿态估计技术，实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时，不良坐姿会导致：-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态，对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案，我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
  • ComfyUI ControlNet Aux项目中的Reference ControlNet支持分析 邬群彤
    ComfyUIControlNetAux项目中的ReferenceControlNet支持分析comfyui_controlnet_aux项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/comfyui_controlnet_aux在ComfyUIControlNetAux项目中，开发者明确表示该项目专注于支持生成提示图像（如深度图、Canny边缘、OpenPose骨架
  • 【无人机/平衡车/机器人】详解STM32+MPU6050姿态解算—卡尔曼滤波+四元数法+互补滤波——附3个算法源码
    1.卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种线性最优估计方法，用于估计动态系统的状态。在姿态解算中，我们可以使用卡尔曼滤波来融合陀螺仪和加速度计的数据，以获得更稳定的姿态估计。以下是一个简单的卡尔曼滤波器实现：```c#include"kalman.h"voidKalman_Init(Kalman_TypeDef*Kalman){Kalman->P[0][0]=1;Kalman->P[1][1]=1;Kalma
  • 使用MATLAB和Simulink来构建一个基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的定位系统 xiaoheshang_123 手把手教你学MATLAB专栏MATLAB开发项目实例1000例专栏matlabsimulink
    目录一、准备工作二、步骤详解第一步：创建Simulink模型第二步：定义传感器模型第三步：设计扩展卡尔曼滤波器（EKF）第四步：实现EKF控制器第五步：整合控制系统第六步：设置参考轨迹或姿态第七步：运行仿真并分析结果注意事项结论基于多传感器融合的卡尔曼滤波定位系统仿真可以帮助我们理解如何利用不同类型的传感器数据来提高四翼无人机（Quadcopter）的位置和姿态估计精度。在这个教程中，我们将使用M
  • 实时姿态估计：MediaPipe人体关键点检测实战教程 AIGC应用创新大全 ai
    实时姿态估计：MediaPipe人体关键点检测实战教程关键词：实时姿态估计、MediaPipe、人体关键点检测、BlazePose、计算机视觉摘要：本文将带你从0到1掌握MediaPipe人体关键点检测技术。我们会用“给人体贴标记”的生活比喻解释核心概念，通过Python代码实战演示如何在5分钟内实现实时姿态估计，并结合健身动作分析、AR互动等真实场景，帮你理解这项技术的底层逻辑和应用价值。无论你
  • 基于深度学习的IMU解算 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能dnn
    基于深度学习的惯性测量单元（IMU）解算是一种利用深度学习算法处理和分析IMU数据，以提升姿态估计、运动轨迹跟踪和定位精度的方法。IMU通常由加速度计、陀螺仪和磁力计组成，广泛应用于智能手机、无人机、机器人、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等领域。以下是关于这一领域的系统介绍：1.任务和目标IMU解算的主要任务是从IMU传感器数据中准确估计物体的姿态（姿态角、姿态矩阵或四元数）、速度和位置。具体
  • 深入了解MediaPipe：谷歌开源的跨平台视觉AI框架 云探 手势识别人工智能python手势识别MediaPipe
    在计算机视觉领域，实时性、跨平台支持与开发效率一直是开发者追求的目标。Google推出的开源框架MediaPipe正是为了解决这些问题而生。无论你是从事人脸识别、姿态估计还是手势识别，MediaPipe都能为你提供高效、实时的解决方案。本文将带你全面了解MediaPipe的功能、架构、应用场景及如何快速上手使用。一、什么是MediaPipe？MediaPipe是GoogleResearch推出的一
  • 使用预训练PoseNet模型在安卓应用中进行人体关键点检测 t0_54program 大数据与人工智能android个人开发
    在当今的计算机视觉领域，姿态估计是一项关键任务，它旨在检测物体的姿态，也就是物体的方向和位置。其实现原理是通过检测一系列关键点，借此了解物体的主要部分，并估计其当前的方向。基于这些关键点，我们能够以2D或3D形式构建物体的形状。在本篇教程中，我们将利用预训练的PoseNet模型，在安卓应用里检测人体的关键点。一、基础安卓项目为节省时间，我们以TensorFlowLitePoseNet安卓演示项目为
  • Unity+MediaPipe虚拟试衣间技术实现全攻略 白木橙花 unity游戏引擎
    引言：数字时尚革命的序章在元宇宙概念席卷全球的今天，虚拟试衣技术正成为连接物理世界与数字孪生的关键桥梁。本文将深入解析基于Unity引擎结合MediaPipe姿态估计框架的虚拟试衣系统实现，涵盖从环境搭建到完整AR试穿界面开发的全流程，最终实现支持实时人体追踪、多服装物理模拟及用户反馈的完整解决方案。一、技术选型与架构设计1.1技术栈组合逻辑Unity3D引擎：跨平台渲染核心，提供物理引擎(Phy
  • [论文阅读]Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression qian9905 姿态估计论文阅读论文阅读深度学习机器学习
    该论文发表于CVPR2021Background背景该论文关注的是的是自底向上的关键点回归人体姿态估计，作者认为回归关键点坐标的特征必须集中注意到关键点周围的区域，才能够精确回归出关键点坐标。因此提出了一种名为解构式关键点回归（DEKR）的方法。这种直接回归坐标的方法超过了以前的关键点热度图检测并组合的方法，并且在COCO和CrowdPose两个数据集上达到了目前自底向上姿态检测的最好结果上图作者
  • 基于OpenCV 的人体姿态估计 欣然～ 3d
    这是一个基于OpenCV的人体姿态估计系统，能够从摄像头视频流中实时检测人体关键点，并通过简化算法重建3D姿态，最后在3D空间中进行仿真展示。系统主要包含2D姿态检测、3D姿态重建和3D仿真三个核心模块。模块导入与环境准备python运行importcv2importnumpyasnpimportosimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_too
  • nlf 2025 部署笔记 AI算法网奇 动捕人工智能
    目录jit部署测试命令nlf-pipepinenlf-pipeline依赖项：stcnbuf人体分割，没有sam2好framepump库报错：分割算法：stcn.pth相机姿态估计：jit部署测试命令python-c"importtorch;importtorchvision;torch.jit.load('/shared_disk/models/others/nlf/models/nlf_l/n
  • 建筑工地安全智能监测：基于多任务姿态估计与场景理解的联合优化方案 燃灯工作室 Ai深度学习pytorch零售神经网络
    一、技术原理与数学模型1.1姿态估计基础模型采用OpenPose架构改进方案，定义人体关节点坐标预测公式：P=f(I;θ_p)=[(x_1,y_1,c_1),...,(x_n,y_n,c_n)]其中I为输入图像，θ_p为姿态估计网络参数，c_i为置信度评分1.2场景理解图卷积网络构建场景元素关系图G=(V,E)，节点特征更新公式：h_v^{(l+1)}=σ(W^{(l)}h_v^{(l)}+∑_{
  • 计算机视觉入门到精通：从理论到实战的全面指南 qsmyhsgcs 计算机视觉人工智能图像处理神经网络深度学习图像分割OpenCV
    一、引言计算机视觉旨在让计算机能够“看”懂世界，通过对图像或视频数据的处理和分析，提取出有用的信息。随着深度学习技术的飞速发展，计算机视觉领域取得了突破性进展，许多曾经难以解决的问题如今都得到了有效解决。本文将围绕计算机视觉的核心内容，为读者提供一份全面的学习指南。二、计算机视觉基础概念1.计算机视觉的主要任务计算机视觉的主要任务包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、姿态估计和图像增强等。图
  • YOLOv8-pose+streamlit 实现人体关键点检测/姿态估计系统 Jumbuck_10 深度学习项目YOLO深度学习关键点检测计算机视觉python健身姿态估计
    人体关键点检测系统一、安装与配置1.1安装Streamlit1.2配置文件1.3运行Streamlit应用1.4找模板二、人体关键点检测算法2.1关键点序号2.2YOLOv8-pose图像推理三、将YOLOv8-pose算法内置到streamlit中3.1整体结构3.2常见问题-RGB通道颠倒-Numpy与OpenCV之间的转换四、效果展示五、源码一、安装与配置1.1安装Streamlit在命令行
  • 基于Python和PyTorch的实现示例，结合YOLOv8进行人体检测、HRNet进行姿态估计，以及LSTM进行时间序列分析。 人工智能专属驿站 计算机视觉
    视频输入：从摄像头或视频文件中读取视频流。人体检测与跟踪：使用目标检测模型（如YOLOv8、EfficientDet）检测视频帧中的人体。使用目标跟踪算法（如DeepSORT）跟踪人体，确保连续帧中的人体ID一致。姿态估计：使用姿态估计模型（如HRNet、OpenPose）提取人体的关键点（如头、肩、肘、膝、踝等）。关键点信息用于分析人体的姿态和运动。时间序列分析：使用时间序列模型（如LSTM、G
  • ROS & ROS2 机器人深度相机激光雷达多传感器标定工具箱 强化学习与机器人控制仿真 机器人数码相机人工智能深度学习计算机视觉视觉检测自动驾驶
    系列文章目录目录系列文章目录前言三、标定目标3.1使用自定义标定目标四、数据处理4.1相机数据中的标定目标检测4.2激光雷达数据中的标定目标检测输入过滤器：正常估算：区域增长：尺寸过滤器：RANSAC：4.3用于2D-3D姿态估计的透视点算法4.4用于3D-3D配准的GICP4.5误差计算和标定确定性估计五、工作区5.1机器人工作区5.1.1初始化新机器人工作区六、节点、可组合节点和小节点6.1节
  • OpenPose xiaofeilongyu
    摘要我们提出了一个的方法，它能在有多个人的图像中高效地进行2D【二维】姿势检测。该方法运用了非参数表示【non-parametricrepresentation】，我们称之为部分亲和域【PAFs】，我们用它来学习怎么将身体部分和个体联系起来。该结构编译了全局，这允许了贪婪的自底向上分解的步骤，使得不管图片中有多少人，它都可以在实现实时性的同时保持高识别准确度。我们设计的这个结构，通过相同的顺序预测
  • H36M-Toolbox 开源项目教程 章来锬
    H36M-Toolbox开源项目教程H36M-Toolbox项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/h3/H36M-Toolbox项目介绍H36M-Toolbox是一个用于处理和分析Human3.6M数据集的工具箱。Human3.6M是一个大规模的人体姿态估计数据集，包含超过300万张图像和详细的3D姿态标注。H36M-Toolbox提供了一系列工具和脚本，帮助研究
  • 基于MediaPipe的智能俯卧撑计数与姿势矫正系统 机器懒得学习 python人工智能深度学习
    在现代健身和体能训练中，俯卧撑是最基础也是最有效的自重训练动作之一。然而，许多人在进行俯卧撑训练时常常存在姿势不正确、计数不准确等问题。本文将介绍如何利用计算机视觉和姿态估计技术，开发一个智能的俯卧撑计数与姿势矫正系统。技术背景本系统主要基于以下核心技术：MediaPipePose解决方案：Google开发的实时姿态估计框架OpenCV：计算机视觉处理库NumPy：科学计算库，用于角度计算Pand
  • Deepmotion技术浅析（四）：人体姿态估计 爱研究的小牛 AIGC—虚拟现实AIGC—视频AIGC—游戏制作人工智能深度学习机器学习AIGC
    人体姿态估计是DeepMotion动作捕捉和3D重建流程中的核心模块之一。该模块的主要任务是从输入的视频帧中检测并定位人体关键点（如关节、头部、手脚等）的位置。DeepMotion的人体姿态估计模块不仅支持2D关键点检测，还能够进行3D关键点估计，为后续的动作追踪、3D重建和动画生成提供基础数据。包括：1.2D关键点检测工作原理模型架构详解（OpenPose,HRNet）模型结构公式推导训练过程关
  • 点云数据集汇总整理（持续更新......） 点云SLAM 点云数据处理技术点云数据集点云数据模型SLAM点云识别点云分割点云配准深度数据
    点云数据集在计算机视觉和深度学习中用于各种任务，包括三维重建、物体识别、语义分割、姿态估计等。整理点云数据集时，可以根据应用场景和数据集的特性进行分类。以下是一些知名和常用的点云数据集的汇总：1.ModelNet系列ModelNet10/ModelNet40：描述：包含3DCAD模型的点云数据集，用于分类任务。ModelNet10包含10类物体，ModelNet40包含40类物体。应用：物体分类、
  • 【每日论文】DINeMo: Learning Neural Mesh Models with no 3D Annotations WHATEVER_LEO 每日论文3d人工智能计算机视觉神经网络深度学习自然语言处理
    下载PDF或查看论文，请点击：LlamaFactory-huggingfacedailypaper-每日论文解读|LlamaFactory|LlamaFactory探索LlamaFactory，为你解读AI前沿技术文章，快速掌握最新技术动态https://www.llamafactory.cn/daily-paper/detail/?id=1793摘要层级3D/6D姿态估计是实现全面3D场景理解的
  • 3d pose 指标和数据集 AI算法网奇 数据结构与算法3d
    目录3D姿态估计、3维重建指标：数据集EHF数据集SMPL-X3D姿态估计、3维重建指标：MVE、PMVE和p-MPJPE都是用于评估3D姿态估计、三维重建等任务中预测结果与真实数据之间误差的指标。MVE(MeanVertexError)：是指模型重建过程中每个顶点的预测位置与真实位置之间的平均误差。通常用于评估三维重建的精度。PMVE(Pre-matchedVertexError)：这个指标是在
  • YOLOv8目标检测算法详解 培根芝士 AIYOLO目标检测
    YOLOv8是Ultralytics公司最新推出的Yolo系列目标检测算法，建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性。它是实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择之一。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一次前向传播过程即可完成目标的位置和类别预测。它继承了YOLO系列算法的优点，如速
  • 【虚拟机】将电脑摄像头连接到虚拟机的Linux系统上 却道海棠 linux运维
    应用场景：尝试在Linux虚拟机环境中使用OpenPose，这是一个开源的实时多人系统，用于身体、面部和手部关键点检测。为了实现OpenPose的实时拍摄视频功能，需要将电脑摄像头连接到虚拟机中的Linux系统上，以便捕捉并处理实时的视频流。问题描述进入openpose目录cdopenposeopenpose目录下的build文件夹通常是在进行编译和构建openpose项目时创建的./build/
  • 【OpenPose常用命令】Linux系统中运行openpose的常用命令 却道海棠 linux运维服务器
    文章目录OpenPose简介OpenPose中一些重要的参数及其功能[模型训练与优化][网络结构的作用]OpenPose使用的网络结构【*pose_pairs】【工作原理示例】【*置信度】【置信度的决定方式】【置信度的大小及其影响】【热图峰值】【在OpenPose中的应用】【示例】[默认设置和修改方式示例]1.`net_resolution`:网络分辨率2.`number_people_max`:
  • ViewController添加button按钮解析。（翻译） 张亚雄 c
    <div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>//  ViewController.m //  Reservation software // //  Created by 张亚雄 on 15/6/2.
  • mongoDB 简单的增删改查 开窍的石头 mongodb
       在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作       在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计 下边用到的user是表明，db代表的是数据库       添加(insert):
  • log4j配置 0624chenhong log4j
    1) 新建java项目 2) 导入jar包，项目右击，properties—java build path—libraries—Add External jar，加入log4j.jar包。 3) 新建一个类com.hand.Log4jTest package com.hand; import org.apache.log4j.Logger; public class
  • 多点触摸(图片缩放为例) 不懂事的小屁孩 多点触摸
    多点触摸的事件跟单点是大同小异的，上个图片缩放的代码，供大家参考一下 import android.app.Activity; import android.os.Bundle; import android.view.MotionEvent; import android.view.View; import android.view.View.OnTouchListener
  • 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析 换个号韩国红果果 JavaScripthtml
    1 元素的 offsetWidth 包括border padding  content  整体的宽度。 clientWidth  只包括内容区 padding 不包括border。 clientLeft =  offsetWidth -clientWidth  即这个元素border的值 offsetLeft  若无已定位的包裹元素
  • 数据库产品巡礼：IBM DB2概览 蓝儿唯美 db2
    IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统，其包含了对XML，图像存储和Java脚本对象表示（JSON）的支持。DB2可被各种类型的企 业使用，它提供了一个数据平台，同时支持事务和分析操作，通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统 DB2可应用于以下三个主要的平台:   工作站，DB2可在Linus、Unix、Windo
  • java笔记5 a-john java
    控制执行流程： 1，true和false    利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例：（a==b）。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值，返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用，虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值，那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值，例如if(a!=0)。 2，if-els
  • Web开发常用手册汇总 aijuans PHP
    一门技术，如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术，非常好，却得不到普遍运用的原因。 正如我们学习一门技术，过程大概是这个样子： ①我们日常工作中，遇到了问题，困难。寻找解决方案，即寻找新的技术； ②为什么要学习这门技术？这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题，困惑。这个问题，非常重要，我们不是为了学习技术而学习技术，而是为了更好的处理我们遇到的问题，才需要学习新的
  • 今天帮助人解决的一个sql问题 asialee sql
                今天有个人问了一个问题，如下： type     AD      value          A  
  • 意图对象传递数据 百合不是茶 android意图IntentBundle对象数据的传递
    学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的       1,将下面的代码添加到main.xml中    <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http:/
  • oracle查询锁表解锁语句 bijian1013 oracleobjectsessionkill
    一.查询锁定的表 如下语句，都可以查询锁定的表 语句一： select a.sid, a.serial#, p.spid, c.object_name, b.session_id, b.oracle_username, b.os_user_name from v$process p, v$s
  • mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件［tar.gz］ 征客丶 mysqlosx
    场景：在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。 环境：mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件 步骤：[所有目录请从根“/”目录开始取，以免层级弄错导致找不到目录] 1、下载 mysql 5.6 的二进制文件，下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir； 下载地址：http://dev.mysql.com/downl
  • 分布式系统与框架 bit1129 分布式
    RPC框架 Dubbo 什么是Dubbo   Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分包含:    远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式。    集群容错: 提供基于接
  • 那些令人蛋痛的专业术语 白糖_ springWebSSOIOC
    spring 【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】： 由容器控制程序之间的关系，而非传统实现中，由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在：控制权由应用代码中转到了外部容器，控制权的转移，是所谓反转。 简单的说：对象的创建又容器(比如spring容器)来执行，程序里不直接new对象。 Web 【单点登录(SSO)】：SSO的定义是在多个应用系统中，用户
  • 《给大忙人看的java8》摘抄 braveCS java8
    函数式接口：只包含一个抽象方法的接口 lambda表达式：是一段可以传递的代码       你最好将一个lambda表达式想象成一个函数，而不是一个对象，并记住它可以被转换为一个函数式接口。 事实上，函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。   方法引用：又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了，这时可以使
  • 编程之美-计算字符串的相似度 bylijinnan java算法编程之美
    public class StringDistance { /** * 编程之美 计算字符串的相似度 * 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为： * 1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）; * 2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）; * 3.删除一个字符（如把“travelling”变为“trav
  • 上传、下载压缩图片 chengxuyuancsdn 下载
    /** * * @param uploadImage --本地路径(tomacat路径) * @param serverDir --服务器路径 * @param imageType --文件或图片类型 * 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等 */ public void upload(String uploadImage,Str
  • bellman-ford(贝尔曼-福特)算法 comsci 算法F#
    Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指：给定一个加权有向图G和源点s，对于图G中的任意一点v，求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法，因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。 与迪科
  • oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数 daizj ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
    ASM_POWER_LIMIT 该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值，其数值范围为0~11，默认值为1。该初始化参数是动态参数，可以使用ALTER  SESSION或ALTER  SYSTEM命令进行修改。示例如下： SQL>ALTER  SESSION  SET   Asm_power_limit=2;
  • 高级排序:快速排序 dieslrae 快速排序
    public void quickSort(int[] array){ this.quickSort(array, 0, array.length - 1); } public void quickSort(int[] array,int left,int right){ if(right - left <= 0
  • C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节 dcj3sjt126com C语言
    # include <stdio.h> int main(void) { /* 1、一个变量的地址只用第一个字节表示 2、虽然他只使用了第一个字节表示，但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了 3、他都只存了第一个字节地址，为什么只需要存一个字节的地址，却占了4个字节，虽然只有一个字节， 但是这些字节比较多，所以编号就比较大，
  • phpize使用方法 dcj3sjt126com PHP
    phpize是用来扩展php扩展模块的，通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下 安装（fastcgi模式）的时候，常常有这样一句命令： 代码如下: /usr/local/webserver/php/bin/phpize   一、phpize是干嘛的？ phpize是什么？ phpize是用来扩展php扩展模块的，通过phpi
  • Java虚拟机学习 - 对象引用强度 shuizhaosi888 JAVA虚拟机
    本文原文链接：http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处！ 无论是通过计数算法判断对象的引用数量，还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达，判定对象是否存活都与“引用”相关。 引用主要分为 ：强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
  • .NET Framework 3.5 Service Pack 1（完整软件包）下载地址 happyqing .net下载framework
      Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1（完整软件包）  http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150 Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新，包含很多基于 .NET Framewo
  • JAVA定时器的使用 jingjing0907 javatimer线程定时器
    1、在应用开发中，经常需要一些周期性的操作，比如每5分钟执行某一操作等。 对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。 privatejava.util.Timer timer; timer = newTimer(true); timer.schedule( newjava.util.TimerTask() { public void run()
  • Webbench 流浪鱼 webbench
    首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html Webbench是知名的网站压力测试工具，它是由Lionbridge公司（http://www.lionbridge.com）开发。 Webbench能测试处在相同硬件上，不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容：每秒钟相
  • 第11章 动画效果（中） onestopweb 动画
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • windows下制作bat启动脚本. sanyecao2314 javacmd脚本bat
    java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
  • Java进行RSA加解密的例子 tomcat_oracle java
    加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文；解密是将密文转换回纯文本。 　　数据的加解密属于密码学的范畴。通常，加密和解密都需要使用一些秘密信息，这些秘密信息叫做密钥，将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 　　对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 　　非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥，两个不同的密钥的
  • Android_ViewStub 阿尔萨斯 ViewStub
    public final class ViewStub extends View java.lang.Object android.view.View android.view.ViewStub 类摘要： ViewStub 是一个隐藏的，不占用内存空间的视图对象，它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他