- [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
- 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
- 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
- 在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南
机 _ 长
YOLO系列模型有效涨点改进深度学习落地实战YOLOc++开发语言
在人工智能和计算机视觉领域,人体姿态估计是一项极具挑战性的任务,它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员,以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上,使用RKNN(RockchipNeuralNetworkToolkit)框架部署YOLOv8Pose模型,并进行C++代码的编译和运行。注本文全
- MoveNet: PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架
侯深业Dorian
MoveNet:PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架movenet.pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/movenet.pytorchMoveNet是一个基于PyTorch的人体姿态估计算法实现,由开发者fire717贡献至GitCode平台。该项目旨在提供一个高效、易用的解决方案,用于实时处理视频或图像中的人体动作识别。通过其强大的性
- Simple Pose: Rethinking and Improving a Bottom-up Approach for Multi-Person Pose Estimation
MatthewHsw
SimplePose
arxiv:https://arxiv.org/pdf/1911.10529.pdfgithub:https://github.com/jialee93/Improved-Body-Parts原作者在知乎有讲解,链接既然是Rethinking,那么就要先只出需要rethinking的内容.文章主要针对于人体姿态估计中的bottom-up的方法,提出了关于bottom-up方法里的一些问题的思考:人
- 3D人体姿态估计(教程+代码)
毕设阿力
3d计算机视觉深度学习
3D人体姿态估计是指通过计算机视觉技术和深度学习算法,从图像或视频数据中准确地推测出人体的三维姿态信息,包括关节位置、角度和运动轨迹等。这项技术在虚拟现实、增强现实、运动分析、人体动作捕捉等领域具有广泛的应用前景。实现3D人体姿态估计的关键挑战之一是从二维图像中还原出人体的三维结构。通常,这需要使用多视角图像、深度传感器或者先进的深度学习模型来提取更丰富的信息以重建三维姿态。目前,基于深度学习的方
- 论文阅读:《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1:2D HPE
自信且放光芒66
深度学习论文阅读深度学习人工智能
目录人体姿态识别概述论文框架HPE分类人体建模模型二维单人姿态估计回归方法目前发展优化基于热图的方法基于CNN的几个网络利用身体结构信息提供构建HPE网络视频序列中的人体姿态估计2D多人姿态识别方法自上而下自下而上2DHPE总结数据集和评估指标2DHPE数据集2DHPE评价指标2DHPE方法性能的比较单人2DHPE多人2DHPE未来展望人体姿态识别概述应用模块:人机交互、运动分析、增强现实、虚拟现
- 【iOS ARKit】3D人体姿态估计实例
扬帆起航&d
ios3d
与2D人体姿态检测一样,在ARKit中,我们不必关心底层的人体骨骼关节点检测算法,也不必自己去调用这些算法,在运行使用ARBodyTrackingConfiguration配置的ARSession之后,基于摄像头图像的3D人体姿态估计任务也会启动,我们可以通过session(_session:ARSession,didUpdateanchors:[ARAnchor])代理方法直接获取检测到的ARB
- 【iOS ARKit】3D 人体姿态估计
扬帆起航&d
ios3d
与基于屏幕空间的2D人体姿态估计不同,3D人体姿态估计是尝试还原人体在三维世界中的形状与姿态,包括深度信息。绝大多数的现有3D人体姿态估计方法依赖2D人体姿态估计,通过获取2D人体姿态后再构建神经网络算法,实现从2D到3D人体姿态的映射。在ARKit中,由于是采用计算机视觉的方式估计人体姿态,与2D人体姿态估计一样,3D人体姿态估计也受到遮挡、光照、姿态、视角的影响,并且相比于2D人体姿态估计,3
- 基于 pytorch-openpose 实现 “多目标” 人体姿态估计
北桥苏
pytorch人工智能python
前言还记得上次通过MediaPipe估计人体姿态关键点驱动3D角色模型,虽然节省了动作K帧时间,但是网上还有一种似乎更方便的方法。MagicAnimate就是其一,说是只要提供一张人物图片和一段动作视频(舞蹈武术等),就可以完成图片人物转视频。于是我就去官网体验了一下,发现动作的视频长度不能超过5秒,当然,如果说要整长视频可以切多段处理再合成解决。主要的还是视频需要那种背景相对较纯的,不然提交表单
- 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用
钟的子期
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系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part3化为己用在一个人体姿态估计的任务中,需要用深度学习模型来进行序列分类。化为己用,实现成功。文章目录系列文章目录前言一、模型训练1导入库和自用函数2导入数据集3设备部署4
- 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建
钟的子期
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系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part3化为己用在一个人体姿态估计的任务中,需要用深度学习模型来进行序列分类。时间花费最多的是在数据集的处理上。这一节主要内容就是对数据集的处理。文章目录系列文章目录前言一、任
- OPENPOSE人体姿态估计课程设计
冰雪与岩石
python人脸识别手势识别
心路历程:拿到这个题目一脸懵,完全不知道要做什么,尽管模型不需要自己训练(模型来源),可是完全不知道怎么使用,帮助文档好长,看了好久。最后运行了demo后,也不知道这东西有什么用(应该是这东西我有什么是能做出来的。陷入无限百度…)一、模型下载下载下来的模型文件中有一个demo,在bin文件夹下,命令行下使用python是openpose的示例。(我下载的模型文件夹)此外,里面models文件夹里有
- Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计(人体关键点检测)
weixin_44079197
python开发语言
目录1、人体姿态估计简介2、人体姿态估计数据集3、OpenPose库4、实现原理5、实现神经网络6、实现代码1、人体姿态估计简介人体姿态估计(HumanPostureEstimation),是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来,从而估计人体姿态。人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节,比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等,如下图。通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算,来估计人体当前
- 第十四周周报
Joy_moon
机器学习图像处理
文章目录摘要文献阅读Openpose方法模型的任务具体工作流程模型工作流程PAF(部分亲合场)匈牙利算法数据标签的制作总结摘要上周在那篇综述文章里,分视角和单视角去实现3d人体姿态估计。我就找了一篇多视角实现的人体估计的文章。使用openpose和评估3d无标记运动捕捉,然后我看了一篇使用openpose和评估3d无标记运动捕捉。然后我实在不懂这个openpose的原理,我就又去找了openpos
- 3D人体姿态估计
从懒虫到爬虫
3d目标检测
3D人体姿态估计是指通过算法对输入的图像或视频进行分析,推断出人体的三维姿态信息。该技术可以应用于许多领域,如虚拟现实、运动分析、人机交互等。1.算法原理:3D人体姿态估计利用深度学习模型作为算法的核心,通过网络学习人体姿态的表示和映射关系。该算法有两个阶段,第一阶段是从输入的图像或视频中提取人体的二维姿态信息;第二阶段是通过三维姿态恢复算法将二维姿态信息映射到三维空间中。2.视觉特征提取:3D人
- 3D人体姿态估计(教程+代码)
阿利同学
3d3d姿态估计姿态估计手势识别姿态识别
3D人体姿态估计是指通过计算机视觉和深度学习技术,从图像或视频中推断出人体的三维姿态信息。它是计算机视觉领域的一个重要研究方向,具有广泛的应用潜力,如人机交互、运动分析、虚拟现实、增强现实等。传统的2D人体姿态估计方法主要关注通过二维图像进行姿态推断,即从图像中提取人体关键点位置信息,然后根据这些关键点的空间关系推断出人体的姿态。然而,由于2D图像投影存在深度信息的缺失和模糊,2D姿态估计往往无法
- Human3.6m数据处理(mhformer代码解读)
从月亮走向月亮7
计算机视觉
对于3d人体姿态估计任务中数据集human3.6m的处理写在最前面:这是我自己的理解,说的不一定对。human3.6m有很多格式的数据,包括视频、2dgroundtruth、3dgroundtruth,还分为xyz坐标的表示形式和旋转向量表示形式,这篇只用到2d和3dgroundtruth(坐标表示的)。这篇csdn以cvpr2022的mhformer为例,基本上videopose3d之后数据处理
- YOLOv7+Pose姿态估计+tensort部署加速
从懒虫到爬虫
YOLO
YOLOv7是一种基于深度学习的目标检测算法,它能够在图像中准确识别出不同目标的位置和分类。而姿态估计pose和tensort则是一种用于实现人体姿态估计的算法,可以对人体的关节位置和方向进行精准的检测和跟踪。下面我将分点阐述YOLOv7姿态估计pose+tensort部署加速的相关内容:1.YOLOv7的特点和优势YOLOv7是目前比较流行的目标检测算法之一,它具有以下特点和优势:(1)快速高效
- 2D行人姿态估计和跟踪:*Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking
AIRV_Gao
论文笔记算法计算机视觉深度学习
2D行人姿态估计和跟踪:SimpleBaselinesforHumanPoseEstimationandTracking论文网址:https://arxiv.org/abs/1804.06208论文代码:https://github.com/Microsoft/human-pose-estimation.pytorch论文类型:2018ECCV1.简介本论文介绍了人体姿态估计和跟踪方法。虽然目前在
- 人体姿态估计:BlazePose
AIRV_Gao
论文笔记
BlazePose:On-deviceReal-timeBodyPosetracking解析1.概述2.模型构架和pipeline设计2.1推理流程(Inferencepipeline)2.2Persondetector2.3拓扑结构(Topology)2.4数据集2.5网络结构2.6对齐和遮挡增强3.实验论文连接:https://arxiv.org/pdf/2006.10204.pdf论文代码:
- 视频姿态估计:DeciWatch
AIRV_Gao
论文笔记姿态估计transformer
DeciWatch:ASimpleBaselinefor10×Efficient2Dand3DPoseEstimation解析摘要1.简介2.RelatedWork2.1高效的人体姿态估计2.2MotionCompletion(运动补全)3.Method3.1问题定义和概述3.2获取采样姿势3.3DenoisingtheSampledPoses(去噪采样的姿态)3.4RecoveringtheSa
- 2023 英特尔On技术创新大会直播 |探索视觉AI的无限可能
以山河作礼。
活动文章人工智能
2023英特尔On技术创新大会直播|探索视觉AI的无限可能前言一·未来的AI:释放视觉AI真正潜力二·AI技术突破、视觉Al挑战及前沿研究创新三·全尺度视觉学习全尺度视觉学习示例1.GridConv实现三维人体姿态估计更高准确率2.KW预训练及迁移模型性能3.无数据增强稠密对比知识蒸馏(Af-DCD)4.全扩展视觉AI-OSVAlModelLearnerZoo四·沟建AI技术闭环、释放视觉AI真正
- YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI:全面解决方案,涵盖目标检测、跟踪和人体姿态估计
从懒虫到爬虫
YOLOpyqt目标检测
YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI是一个多功能图形用户界面,旨在充分发挥YOLOv8在目标检测/跟踪和人体姿态估计/跟踪方面的能力,与图像、视频或实时摄像头流进行无缝集成。支持该应用的Python脚本使用ONNX格式的YOLOv8模型,确保各种人工智能(AI)任务的高效和准确执行。全面的AI任务该应用支持一系列AI任务,包括:目标检测:使用YOLOv8模型在图像或
- 人体姿态估计算法
Jiaxxxxxx
计算机视觉算法计算机视觉
人体姿态估计算法1什么是人体姿态估计2基于经典传统和基于深度学习的方法2.1基于经典传统的人体姿态估计算法2.2基于深度学习的人体姿态估计算法OpenPoseAlphaPose(RMPE)3算法应用4Paper人体姿态估计在现实中的应用场景很丰富,如下动作捕捉:三维特效场景人机交互:动作控制、手势控制VR,AR:元宇宙数字人、抖音尬舞机、3D试衣、虚拟主播肢体语言理解:机场、交警警察手势翻译、手语
- YOLOv8界面-目标检测+语义分割+追踪+姿态识别(姿态估计)+界面DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI
阿利同学
YOLO目标检测pyqtyolov8界面姿态估计语义分割实例分割
YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI:全面解决方案,涵盖目标检测、跟踪和人体姿态估计YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI是一个多功能图形用户界面,旨在充分发挥YOLOv8在目标检测/跟踪和人体姿态估计/跟踪方面的能力,与图像、视频或实时摄像头流进行无缝集成。支持该应用的Python脚本使用ONNX格式的YOLOv8模型,确保各种人工智
- 人体姿态估计 - Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression(DEKR)
tang-0203
关键点检测人体姿态估计
B站:https://www.bilibili.com/video/BV1ky4y1s76X?spm_id_from=333.999.0.0人体姿态估计方法分类Top-Downpipeline:图片->检测器->多个行人->forpersonindetectedpersons,单独做关键点检测优点:精度高缺点:计算量大,耗时高Bottom-Uppipeline:图片->关键点回归(heatmap估
- AlphaPose-RKNN-rk3588
呆呆珝
深度学习人工智能
1.AlphaPose背景介绍AlphaPose是一个用于人体姿态估计的开源工具。人体姿态估计在计算机视觉中是一个核心问题,它旨在定位并识别图像或视频中的人体关键点和骨骼结构。在许多应用中,如动作识别、行为分析、虚拟现实和增强现实,人体姿态估计都发挥着重要作用。2.基本思路姿态估计有自顶向下(top-down)和自底向上(bottom-up)的两种策略。其中:自顶向下策略首先检测图像中的人物实例,
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_