- 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
- 【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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
- Python 的 ultralytics 库详解
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ultralytics是一个专注于计算机视觉任务的Python库,尤其以YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型为核心,提供了简单易用的接口,支持目标检测、实例分割、姿态估计等任务。本文将详细介绍ultralytics库的功能、安装方法、核心模块以及使用示例。1.ultralytics库简介ultralytics库由Ultralytics团队开发,旨在为YOLO系列模型提供高效、灵活且易
- TPAMI 2025 | Glissando-Net: 基于单视图的类别级姿态估计与3D重建
小白学视觉
论文解读IEEETPAMI3d深度学习论文解读顶刊论文IEEETPAMI
论文信息Glissando-Net:DeepSinglevIewCategoryLevelPoseeStimationANd3DReconstructionGlissando-Net:基于单视图的类别级姿态估计与3D重建作者:BoSun;HaoKang;LiGuan;HaoxiangLi;PhilipposMordohai;GangHua论文创新点联合估计3D形状和6D姿态:Glissando-N
- EDPose:探讨端到端的实时多人姿态估计
烧技湾
AI&ComputerVisionHPE人体姿态估计端到端检测
作者:曾爱玲(港中文博士,现已入职腾讯)单位:IDEA(深圳数字经济研究院)源码:github/ED-Pose该篇论文取得效果如下:这篇文章的优势在于:在复杂的多人场景下能够取得不错的性能提升,虽然在COCO等数据集上的提升不明显。这种端到端的方法,优势在于检测到人体是检测到关键点的一个保证。目录摘要一、介绍二、相关工作2.1.单阶段多人姿态估计2.2检测变压器:三、重新思考单阶段多人姿态估计3.
- 【计算机视觉】手势识别
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉opencv人工智能
手势识别是计算机视觉领域中的重要方向,通过对摄像机采集的手部相关的图像序列进行分析处理,进而识别其中的手势,手势被识别后用户就可以通过手势来控制设备或者与设备交互。完整的手势识别一般有手的检测和姿态估计、手部跟踪和手势识别等。一、手掌检测importcv2importmediapipeasmp#初始化MediaPipe手部模型mp_hands=mp.solutions.handshands=mp_
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
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