Mrchen934
Mrchen934

vot-toolkit2015的下载和使用

1.vot-toolkit-master.zip的下

  下载地址：https://codeload.github.com/votchallenge/vot-toolkit/zip/master

2.在vot-toolkit-master文件夹下新增一个工作环境文件夹

   在解压之后的文件夹中新增一个文件夹（文件名自拟，我这里命名为了vot_space），并在vot_space文件夹下新建一个名为sequences的文件夹，用于存储图像数据。图像数据下载地址为：http://data.votchallenge.net/vot2015/vot2015.zip。将图像数据解压后放到sequences文件夹下（即使在这里不事先将数据放进去，在之后执行代码的过程中，也会自动从网上下载数据，但过程比较漫长，不如先下载好）                               vot-toolkit2015的下载和使用_第1张图片 

3.执行步骤

   a. 进去matlab，并将路径切到vot-toolkit-master文件夹下，执行toolkit_path.m文件

  b. 打开workspace文件夹下的workspace_create.m的文件，并将路径切到vot_space文件下。执行workspace_create.m文件                                                                                                                                                vot-toolkit2015的下载和使用_第2张图片选择：5                                                                                                                                                                             输入ncc                                                                                                                                                                             vot-toolkit2015的下载和使用_第3张图片选择你自己需要的语言（这里我选择python)

  c. 完成之后进入tracker_ncc.m文件进行编辑

    首先将第二行的error信息注释掉

    将第7行的信息改为  tracker_label = ['ncc'];

 将第17行信息改为tracker_command = generate_python_command('python_ncc.py', {'vot-toolkit/tracker/examples/python'});

  d. 运行run_test.m文件

     done！（其实在这个过程我的matlab报了个TraX support not detected.的错误，但其实错误并不在这里，我推荐大家去看下vot_space下的log文件，里面会有具体的错误信息。）

你可能感兴趣的:(目标追踪数据集,vot)

  • 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成：让模型学会小红书“爽感”写作，转化率提升300% AI_DL_CODE 大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
    摘要：在内容营销竞争白热化的当下，普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用，通过参数化提示向量优化，将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”，从情绪化数据集构建到爆款元素复刻，完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调，使文案点击率从2.1%提升至8.7%，爆文率提高5倍，单条文案带货超8万元。核心创新
  • Hive与Hudi集成：增量大数据处理方案 AI大数据智能洞察 大数据与AI人工智能大数据AI应用hivehadoop数据仓库ai
    Hive与Hudi集成：增量大数据处理方案关键词：Hive、Hudi、增量大数据处理、数据集成、数据湖摘要：本文主要探讨了Hive与Hudi集成的增量大数据处理方案。我们将深入了解Hive和Hudi的核心概念，剖析它们之间的关系，详细阐述集成的算法原理与操作步骤，通过实际项目案例展示如何进行开发环境搭建、代码实现与解读。同时，会介绍该集成方案的实际应用场景、相关工具和资源，探讨未来发展趋势与挑战。
  • 【免费下载】 探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破
    探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代，人工智能正逐步改变我们的生活，其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目，它提供了一个庞大的植物病害识别数据集，旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
  • 【YOLO系列】YOLOv4详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现 一碗白开水一 yolo系列助你拿捏AI算法YOLO目标跟踪人工智能目标检测计算机视觉论文阅读
    YOLOv4详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现motivationYOLO系列作者JosephRedmon与AlexeyBochkovskiy致力于解决目标检测领域的核心矛盾：精度与速度的平衡。YOLOv4的诞生源于两大需求：工业落地：在移动端/边缘设备实现实时检测（>30FPS）学术突破：无需昂贵算力（如1080Ti即可训练），在MSCOCO数据集达到SOTAmethods1.数据加载
  • JavaScript对象与Math对象完全指南 hui函数 Javascriptjavascript前端开发语言
    JavaScript对象与Math对象完全指南对象基础概念与操作对象是什么？数据集合：包含相关数据和功能的容器结构组成：属性：描述对象特征的变量（名词性）方法：对象可执行的操作（动词性，本质是函数）对象创建与访问//创建对象letperson={ //属性 name:"张三", age:28, profession:"软件工程师",  //方法 introduce(){  return`大家好，我
  • 重构数据库未来：金仓数据库，抢占 AI 原生时代先机
    7月15日，国产数据库厂商中电科金仓（北京）科技股份有限公司（以下简称“电科金仓”）在北京举行了一场技术发布会，集中发布四款核心产品：AI时代的融合数据库KESV92025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机（云数据库AI版）以及企业级智能海量数据集成平台KFSUltra，并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。如果放在过去几年，这场发布会可能被归入“信创替代”的常规范畴。但这一次，电科金
  • 基于Python的酒店订单数据分析与可视化实战 不若浮生一梦 python作业python数据分析开发语言
    本文将通过一个酒店订单数据集，展示如何使用Python进行完整的数据分析流程，包括数据清洗、特征工程、探索性分析、可视化以及业务洞察，适合数据分析初学者或想通过项目提升数据思维的开发者。一、项目背景随着旅游业的迅速发展，酒店运营者越来越依赖数据分析来提升客户体验与优化收益管理。本项目基于某国际连锁酒店集团提供的真实订单数据，包含超过10万条记录，涵盖订单类型、顾客行为、取消情况等多个维度。目标是通
  • 数据赋能（343）——数据整合——概述 lh1793 数据
    进行数据整合时，需要遵循以下原则以确保整合数据的完整性、一致性、准确性和可用性。全方位集成原则：信息整合系统既是“数据中心”也是“业务中心”，应具备界面集成、数据集成、应用迁移、业务集成等能力。全面集成原则：既要支持逻辑集成，也要支持物理集成，确保数据的全面性和完整性。集约性原则：整合后的数据库应符合数据库标准要求，避免冗余，为数据共享奠定基础。衔接性原则：在数据整合过程中，应考虑到与不同比例尺或
  • 大模型QLoRA微调——基于Qwen2-7B的自动化病历摘要生成系统
    01项目简介（1）项目背景医疗文档中包含大量的诊疗信息，例如疾病诊断、手术名称、解剖部位、药物使用以及影像和实验室检查结果。这些信息是医疗数据分析的核心，但由于医疗文本内容复杂、格式多样，提取这些关键内容具有一定挑战。为此，本项目基于Qwen-7B大语言模型，通过QLoRA微调，使其从医疗文档中识别并提取这些信息。（2）数据集介绍本项目在Yidu-S4K数据集上进行指令微调任务，该数据共计包含10
  • Python中的 filter() | 函数详解 2401_87650616 python开发语言
    目录前言一、基本概念基本语法二、使用方式1.使用lambda函数2.使用普通函数3.使用None过滤假值三、filter()与列表推导式对比1.filter()方式2.列表推导式方式3.选择建议四、常见应用场景1.过滤偶数2.过滤空字符串3.过滤None值4.过滤质数五、注意事项与最佳实践1.惰性求值：filter()返回的是迭代器，只在需要时计算，节省内存2.性能考虑：对于大数据集，filter
  • 标签助手：基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具 伏容一Julia
    标签助手：基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具项目基础介绍标签助手（labelGo-Yolov5AutoLabelImg）是一个图形化的半自动图像注解工具，它结合了广受欢迎的图像标注工具LabelImg的力量与先进的目标检测框架YOLOv5。这个开源项目旨在简化数据集的标注过程，利用现有YOLOv5PyTorch模型实现快速的半自动化标注，极大地提高了标注效率。项目主要采用Pyt
  • SpringBoot Stream实战指南
    Stream的概念Stream（流）是计算机科学中用于处理数据序列的抽象概念，通常指按顺序读取或写入的数据集合。它可以是文件、网络连接、内存缓冲区等数据源的抽象表示，允许逐块处理数据而无需一次性加载全部内容。Stream的类型输入流（InputStream）从数据源（如文件、网络）读取数据，例如FileInputStream用于读取文件内容。输出流（OutputStream）向目标（如文件、控制台
  • 汤逊湖高分辨率矢量图Shp文件及ArcGIS应用指南 夏曦安
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本矢量图数据集针对汤逊湖地理信息，提供了精确的边界、形状及属性信息，适用于多种领域。介绍SHP文件及其相关文件格式，展示了在ArcGIS中如何进行空间分析，包括地形、缓冲区、叠加、网络分析，模拟分析，以及可视化等功能，强调其在环境科学、城市规划等领域的应用价值。1.汤逊湖矢量图数据集概述在地理信息系统（GIS）领域，准确、丰富的数据集是进行空间分析和决策支持的
  • 行业级开源无人机目标追踪，高空助力抓贼！ 阿木实验室 无人机目标跟踪
    活久见！成都一高楼惊险无人机抓小偷视频中危险动作，请勿模仿！本次实验中我们使用的是Prometheus600（P600）行业级无人机研发平台（此平台适用于无人机行业应用开发与室外环境下的无人机算法验证），搭配三轴吊舱，采用了SiamRPN框选跟踪算法，通过目标框的高度估算相机到目标的直线距离，再根据目标中心到画面中心的像素误差计算，获得目标载相机坐标系下的位置。控制节点接收到消息后，结合相机质心到
  • RK3568笔记九十三：基于RKNN Lite的YOLOv5目标检测 殷忆枫 RK3568学习笔记笔记YOLO
    若该文为原创文章，转载请注明原文出处。一、介绍Yolov5是一种目标检测算法，属于单阶段目标检测方法，是在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究，其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。最新的YOLOv5v7.0有YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x等，除了目标检测，
  • 博客摘录「 适合小白的超详细yolov8环境配置+实例运行教程，从零开始教你如何使用yolov8训练自己的数据集（Windows+conda+pycharm）」2024年3月13日
    激活虚拟环境使用condaactivate命令激活虚拟环境，激活成功的标志就是命令行前面的（base）换
  • 电科金仓全栈出击，“融合数据库平台”挑战AI时代新范式
    7月15日，国产数据库厂商中电科金仓（北京）科技股份有限公司（以下简称“电科金仓”）在北京举行了一场技术发布会，集中发布四款核心产品：AI时代的融合数据库KESV92025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机（云数据库AI版）以及企业级智能海量数据集成平台KFSUltra，并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。如果放在过去几年，这场发布会可能被归入“信创替代”的常规范畴。但这一次，电科金
  • 读心与芯：我们与机器人的无限未来05未来之路 躺柒 机器人机器人学人工智能大数据分析智能计算
    1.概念1.1.利用数据确定模式，描述数据集的某些属性，基于过去的经历判断未来可能发生什么，或基于当前发生的事情判断后果或反应1.2.机器学习(machinelearning)是人工智能的一个子集，它不需要显式编程，为系统提供自动学习和根据经验改进的能力1.2.1.机器学习算法基于样本数据（又称训练数据）构建模型，在未经显式编程的情况下对未来数据做出预测或决策1.2.2.机器学习有多种类型，包括有
  • 电科金仓“融合数据库”发布：锚定AI时代，重构国产数据库格局 可涵不会debug AI赋能数据库人工智能重构
    7月15日，国产数据库厂商中电科金仓（北京）科技股份有限公司（以下简称“电科金仓”）在北京举行了一场技术发布会，集中发布四款核心产品：AI时代的融合数据库KESV92025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机（云数据库AI版）以及企业级智能海量数据集成平台KFSUltra，并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。如果放在过去几年，这场发布会可能被归入“信创替代”的常规范畴。但这一次，电科金
  • svm支持向量机实例--线性非线性实例代码可运行
    fromsklearnimportsvmimportnumpyasnpimportsklearn#因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，所以在Python中一样可以使用支持向量机做分类#取数据集path=r'D:\svm\iris.data'#Iris.data的数据格式如下：共5列，前4列为样本特征，第5列为类别，分别有三种类别Iris-setosa，Iris-versicol
  • Python数据可视化库之autoviz使用详解
    概要在数据可视化的广阔领域中，快速且智能地将数据转化为直观图表，是数据分析师和开发者的共同需求。Python的autoviz库应运而生，它凭借“一键生成可视化”的强大功能，极大地简化了数据可视化流程。无论是处理简单数据集，还是复杂的多变量数据，autoviz都能自动分析数据特征，生成高质量可视化结果，成为提升数据分析效率的得力助手。安装与验证1、安装方法autoviz库的安装可以借助Python常
  • 【SVM】支持向量机实例合集 KENYCHEN奉孝 支持向量机算法机器学习
    基于Java的SVM（支持向量机）实例合集以下是一个基于Java的SVM（支持向量机）实例合集，包含核心代码示例和应用场景说明。这些例子基于流行的机器学习库（如LIBSVM、Weka、JSAT）实现。数据准备与加载使用LIBSVM格式加载数据集：//加载LIBSVM格式数据svm_problemprob=newsvm_problem();prob.l=dataSize;//样本数量prob.x=n
  • 数据挖掘实战-基于随机森林算法的空气质量污染预测模型 艾派森 数据挖掘实战合集信息可视化人工智能python数据挖掘随机森林
    ‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程
  • 9、LLaMA-Factory项目微调介绍 Andy_shenzl 大模型学习llamaLLaMAFactory微调大模型LoRA
    1、LLaMAFactory介绍  LLaMAFactory是一个在GitHub上开源的项目，该项目给自身的定位是：提供一个易于使用的大语言模型（LLM）微调框架，支持LLaMA、Baichuan、Qwen、ChatGLM等架构的大模型。更细致的看，该项目提供了从预训练、指令微调到RLHF阶段的开源微调解决方案。截止目前（2024年3月1日）支持约120+种不同的模型和内置了60+的数据集，同时封
  • [2025CVPR-图象合成、生成方向]ODA-GAN：由弱监督学习辅助的正交解耦比对GAN 虚拟免疫组织化学染色 清风AI 计算机视觉算法深度学习算法详解及代码复现生成对抗网络机器学习目标检测目标跟踪人工智能傅立叶分析深度学习
    目录1.背景和动机2.方法概述：ODA-GAN框架2.1弱监督分割管道2.2样本重新划分策略2.3ODA-GAN核心模块3.实验设置与结果3.1数据集和评估指标3.2性能比较3.3消融研究4.结论与贡献1.背景和动机虚拟免疫组化（IHC）染色技术旨在通过生成模型将H&E染色图像转换为IHC染色图像，从而避免繁琐的物理染色过程（如重复切片和抗体处理）。然而，现有方法面临关键挑战：染色不真实与不可靠性
  • 3D并行与4D并行
    3D并行3D并行通常指的是将以下三种并行策略结合起来：D1：数据并行（DataParallelism）D2：张量并行（TensorParallelism）D3：流水线并行（PipelineParallelism）各个“D”的含义及详细讲解1.数据并行（DataParallelism）含义：在数据并行中，每个设备（或一组设备）都持有完整的模型副本。训练数据集被分成多个批次（mini-batches）
  • 暗流涌动 创作人李新钢
    深度学习和所有机器学习方法一样，是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。要教计算机认字，差不多也是同样的道理。计算机也要先把每一个字的图案反复看很多很多遍，然后，在计算机的大脑（处理器加上存储器）里，总结出一个规律来，以后计算机再看到类似的图案，只要符合之前总结的规律，计算机就能知道这图案到底是什么字。学习的、反复看的图片叫“训练数据集”；“训练数据集”中，一
  • 详解C++中的全局算法 超级飞侠12138 C++c++开发语言c语言
    全局算法在C++中，全局算法通常指的是不依赖于特定数据结构或对象，而是可以在各种数据集合上使用的通用算法。这些算法通常定义在标准模板库（STL）中，因此可以在整个程序中重复使用，适用于多种数据类型。STL中的算法可以作用于数组、向量、列表、集合、映射等容器。使用这些算法时，通常需要包含头文件。（1）遍历算法std::for_eachstd::for_each算法用于对容器中的每个元素执行指定的函数
  • 【数据集】全球 0.5 度湿地甲烷排放与不确定性数据集 WetCHARTs WW、forever 数据集CH4
    目录数据概述v1.3.3新特性应用与验证数据下载数据文件信息模型配置说明（四位代码）空间与时间覆盖参考数据集名称：CMS:全球0.5度湿地甲烷排放与不确定性（WetCHARTsv1.3.3）数据概述数据概述-WetCHARTsv1.3.1数据概述-WetCHARTsv1.3.3此数据集提供了2001年1月1日至2022年8月31日期间，全球湿地甲烷（CH₄）排放的月度估算数据，空间分辨率为0.5x
  • Excel快速入门教程8-数据透视表 python测试开发
    有时您需要分析大量数据，成易于阅读和理解的报告。数据透视图允许我们分析此类数据并生成满足业务要求的报告。在本教程中，我们将介绍以下主题;什么是数据透视图？创建数据透视图二维数据透视图什么是数据透视图？数据透视图是大数据集的摘要，通常包括总数，平均值，最小值，最大值等。假设您有不同地区的销售数据，使用数据透视图可以按地区汇总数据并查找每个区域的平均销售额，每个区域的最大和最小销售额等。数据透视图允许
  • ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑 lijingyao8206 字节码技术jvmAOP动态代理ASM
            这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇，知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道，同ClassVisitor改变类成员一样，MethodVIsistor如果需要改变方法成员，注入逻辑，也可以
  • java编程思想 --内部类 百合不是茶 java内部类匿名内部类
    内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅   1,内部类的创建  内部类是创建在类中的 package com.wj.InsideClass; /* * 内部类的创建 */ public class CreateInsideClass { public CreateInsideClass(
  • web.xml报错 crabdave web.xml
    web.xml报错   The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-  name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
  • 泛型类的自定义 麦田的设计者 javaandroid泛型
       为什么要定义泛型类，当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。 采用泛型类，完成扩展。   例如有一个学生类     Student{ Student(){ System.out.println("I'm a student....."); } }  有一个老师类  
  • CSS清除浮动的4中方法 IT独行者 JavaScriptUIcss
    清除浮动这个问题，做前端的应该再熟悉不过了，咱是个新人，所以还是记个笔记，做个积累，努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜，大概有N多种，用过几种，说下个人感受。 1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4 .div 1 { background : #000080 ; border : 1px   s
  • Cygwin使用windows的jdk 配置方法 _wy_ jdkwindowscygwin
    1.[vim /etc/profile]    JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43"  (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)    PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"    CLAS
  • linux下安装maven 无量 mavenlinux安装
    Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网 下载安装文件，目前最新版本为3.0.3，下载文件为 apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz，下载可以使用wget命令； 2.进入下载文件夹，找到下载的文件，运行如下命令解压 tar -xvf  apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz 解压后的文件夹
  • tomcat的https 配置,syslog-ng配置 aichenglong tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
    1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置     1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)      keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
  • 关于领号活动总结 alafqq 活动
    关于某彩票活动的总结 具体需求，每个用户进活动页面，领取一个号码，1000中的一个； 活动要求 1，随机性，一定要有随机性； 2，最少中奖概率，如果注数为3200注，则最多中4注 3，效率问题，（不能每个人来都产生一个随机数，这样效率不高）； 4，支持断电（仍然从下一个开始），重启服务；（存数据库有点大材小用，因此不能存放在数据库） 解决方案 1，事先产生随机数1000个，并打
  • java数据结构 冒泡排序的遍历与排序 百合不是茶 java
    java的冒泡排序是一种简单的排序规则   冒泡排序的原理：           比较两个相邻的数，首先将最大的排在第一个，第二次比较第二个 ，此后一样；         针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个     例题；将int array[]
  • JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法 bijian1013 js
    如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法： <form method=post target="_blank"> 数字：<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br> </form>
  • Test注解的两个属性：expected和timeout bijian1013 javaJUnitexpectedtimeout
    JUnit4：Test文档中的解释： 　　The Test annotation supports two optional parameters. 　　The first, expected, declares that a test method should throw an exception. 　　If it doesn't throw an exception or if it
  • [Gson二]继承关系的POJO的反序列化 bit1129 POJO
    父类     package inheritance.test2; import java.util.Map; public class Model { private String field1; private String field2; private Map<String, String> infoMap
  • 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录 bit1129 spark
    1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的 ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功，DAGScheduler会收到通知，在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中  
  • WAS各种脚本作用大全 ronin47 WAS 脚本
    　　　http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html 　　　无意中，在WAS官网上发现的各种脚本作用，感觉很有作用，先与各位分享一下 　　　 获取下载 这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
  • java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句 bylijinnan switch
    借鉴网上的思路，用java实现： public class NoIfWhile { /** * @param args * * find x=1+2+3+....n */ public static void main(String[] args) { int n=10; int re=find(n); System.o
  • Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder bylijinnan javanetty
    Netty中传递对象的思路很直观： Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer（也就是byte[]）； 那把对象序列化为字节流，就可以在Netty中传递对象了 相应的从ChannelBuffer恢复对象，就是反序列化的过程 Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder 先看ObjectEncoder ObjectEncoder是往外发送
  • spring 定时任务中cronExpression表达式含义 chicony cronExpression
    一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素，各个元素之间是以空格分隔的，从左至右，这些元素的含义如下表所示： 代表含义            是否必须 允许的取值范围         &nb
  • Nutz配置Jndi ctrain JNDI
    1、使用JNDI获取指定资源： var ioc = { dao : { type :"org.nutz.dao.impl.NutDao", args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ] } } 以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
  • 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory daizj shell
    在Linux中执行.sh脚本，异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。   分析：这是不同系统编码格式引起的：在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符，所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。 解决： 1）在windows下转换： 利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
  • [转]for 循环为何可恨？ dcj3sjt126com 程序员读书
      Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案，要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而，提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。 不久前，出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨？”[http://ju
  • Android实用小技巧 dcj3sjt126com android
    1、去掉所有Activity界面的标题栏 　　修改AndroidManifest.xml 　　在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"   2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar  　　修改AndroidManifes
  • Oracle 复习笔记之序列 eksliang Oracle 序列sequenceOracle sequence
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098859 1.序列的作用 序列是用于生成唯一、连续序号的对象 一般用序列来充当数据库表的主键值 2.创建序列语法如下：   create sequence s_emp start with 1 --开始值 increment by 1 --増长值 maxval
  • 有“品”的程序员 gongmeitao 工作
    完美程序员的10种品质　　   完美程序员的每种品质都有一个范围，这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的   完美程序员（至少在我们这个星球上），并且对于特定问题，完美程序员应该具有以下品质： 　　1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强   （范围：用简单方式解决复杂问题）　　
  • 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询 hvt sql.netC#asp.nethovertree
    本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询，支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码：http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
  • SVG 教程 （三）圆形，椭圆，直线 天梯梦 svg
    SVG <circle> SVG 圆形 - <circle> <circle> 标签可用来创建一个圆： 下面是SVG代码： <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1"> <circle cx="100" c
  • 链表栈 luyulong java数据结构
    public class Node { private Object object; private Node next; public Node() { this.next = null; this.object = null; } public Object getObject() { return object; } public
  • 基础数据结构和算法十：2-3 search tree sunwinner Algorithm2-3 search tree
      Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
  • spring配置定时任务 stunizhengjia springtimer
    最近因工作的需要，用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下，以便以后用到：     //------------------------定时任务调用的方法------------------------------ /** * 存储过程定时器 */ publi
  • ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动
    ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 8月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2102830 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）： 《跨终端Web》 gleams：http
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他