- 【三维目标检测】Complex-Yolov4详解(二):模型结构
Coding的叶子
Python三维点云实战宝典Complex-YoloComplex-Yolov4三维目标检测目标检测python
本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章,地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此,在完成BEV处理之后,模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov
- 端到端-未来还是现实
Monkey PilotX
自动驾驶人工智能自动驾驶计算机视觉
自动驾驶的“终极梦想”是什么?“自动驾驶不是拼积木,而是教会一台机器像人一样开车。”过去几年,自动驾驶技术在公众视野中经历了从“热血科幻”到“冷静现实”的转变。你可能听过各种术语:L2、L3、NOA、城市领航、BEV感知……但最近,一个词越来越频繁地出现在技术圈和发布会上——端到端(End-to-End)自动驾驶。它听起来像是某种“黑科技”,但又让人摸不着头脑。它到底是什么?和传统的自动驾驶系统有
- Linux指令&&ros学习&&python深度学习&&bug学习笔记
起个别名
LinuxROSPython
##这个文件是关于ros、linux指令,pytorch、python、onnx和相关problem的一些笔记###ROS&&linux**find:在当前路径或指定的路径下递归地搜索文件或目录,并可以根据不同的条件进行过滤和匹配。**```find-name*.pyfind/home/dai/bev_lane_det-main-namemodelsfind/home/dai/bev_lane_d
- BEV+Transformer
Monkey PilotX
自动驾驶transformer深度学习人工智能
在自动驾驶系统中,BEV(Bird’sEyeView)+Transformer主要应用于感知与环境建图(Perception&SceneUnderstanding)环节,尤其是在多传感器融合、目标检测、语义分割、轨迹预测等任务中。在自动驾驶中的关键应用场景应用环节BEV+Transformer的作用感知(Perception)多摄像头图像融合成BEV视角,进行目标检测、语义分割预测(Predict
- BEV开山之作Lift-Splat-Shot (LSS) 深度详解
shuaishuaideyuzi
3D视觉入门人工智能pythonpytorch3d计算机视觉
在自动驾驶感知系统中,将多视角图像转换为鸟瞰图(BEV)是一个关键步骤。Lift-Splat-Shot(LSS)是一种高效的视角转换方法,能够将透视视图特征转换为BEV空间,从而实现更准确的3D物体检测。本文将详细解析LSS的工作原理、技术细节及其应用场景。一、LSS概述LSS(Lift-Splat-Shot)是由PhilippHenzler等人于2021年提出的一种用于自动驾驶感知系统的视角转换
- 【自动驾驶】经典LSS算法解析——深度估计
IRevers
个人学习笔记自动驾驶算法人工智能深度学习python机器学习
LSS-Lift.Splat,Shoot论文题目:Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesFromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D代码:https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot概括:先做深度估计和特征融合,然后投影到BEV视图中,在BEV视图中做特征融合,在融合后的特
- BEV感知算法:自动驾驶的“上帝视角“革命
fmvrj34202
算法
在自动驾驶技术快速发展的今天,BEV(Bird'sEyeView,鸟瞰图)感知算法正成为行业关注的焦点。这项突破性技术通过将多传感器数据统一映射到鸟瞰视角,为自动驾驶系统构建了前所未有的全局环境认知能力,堪称自动驾驶领域的"上帝视角"革命。BEV的核心技术原理BEV感知算法的核心在于将来自摄像头、激光雷达等不同传感器的异构数据,通过深度学习网络统一转换到俯视坐标系。这一过程主要依靠三大关键技术:多
- 【论文笔记】GaussianFusion: Gaussian-Based Multi-Sensor Fusion for End-to-End Autonomous Driving
原文链接:https://arxiv.org/abs/2506.00034v1简介:现有的多传感器融合方法多使用基于注意力的拉直(flatten)融合或通过几何变换的BEV融合,但前者可解释性差,后者计算开销大(如下图(a)(b)所示)。本文提出GaussianFusion(下图(c)),一种基于高斯的多传感器融合框架,用于端到端自动驾驶。使用直观而紧凑的高斯表达,聚合不同传感器的信息。具体来说,
- FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation
justtoomuchforyou
智驾
NVidia,CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper:https://arxiv.org/pdf/2307.1492code:https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H,1B外部数据集预训练:object365nuscenes:有点云label,强化网络
- BEV-Fusion环境配置(RTX4090)
BEV-Fusion环境配置(RTX4090)SystemVersionSystemVer.Ubuntu22.04.5LTSKernelVer.6.8.0-57-genericGPU:RTX4090CudaVersionin/usr/local/cudanvcc:NVIDIA(R)CudacompilerdriverCopyright(c)2005-2022NVIDIACorporationBui
- 视觉感知BEV算法学习路线
LQS2020
计算机视觉
学习视觉感知BEV(Bird’sEyeView)算法涉及多个方面的知识和技能。以下是一个系统化的学习路线图,可以帮助你逐步掌握BEV算法。1.基础知识学习1.1计算机视觉基础图像处理:了解图像的基本操作,如滤波、边缘检测、特征提取。推荐书籍:《DigitalImageProcessing》byRafaelC.GonzalezandRichardE.Woods特征提取和描述:学习SIFT、SURF、
- 自动驾驶---感知模型之BEVFormer
智能汽车人
聊聊自动驾驶技术自动驾驶人工智能机器学习
1前言在自动驾驶领域,传统的感知方法通常基于图像或点云的局部视角,这会导致信息的遮挡和理解的局限性。而鸟瞰图(BEV)视角可以提供全局的场景信息,更适合于自动驾驶中的目标检测、轨迹预测等任务。然而,将不同视角的传感器数据转换到BEV空间并进行有效融合是一个挑战。BEVFormer的提出旨在解决这一问题,通过Transformer架构实现高效的多传感器数据融合和BEV特征表示学习。BEVFormer
- 通过 BEV 世界模型进行在线轨迹评估的端到端驾驶
一点.点
#LLME2EVLAVLM等自动驾驶相关论文阅读自动驾驶人工智能
End-to-EndDrivingwithOnlineTrajectoryEvaluationviaBEVWorldModel25年4月来自中科院自动化所和中科院大学端到端自动驾驶通过将感知、预测和规划整合到一个完全可微分的框架中取得了显著进展。然而,为了充分发挥其潜力,有效的在线轨迹评估对于确保安全是必不可少的。通过预测给定轨迹的未来结果,轨迹评估变得更加有效。通过采用世界模型来捕捉环境动态并预
- 【AI】智驾地图在不同自动驾驶等级中的作用演变
giszz
GIS人工智能人工智能自动驾驶机器学习
一、功能价值动态模型:基于自动驾驶等级的权重迁移功能演变四阶段:█辅助阶段(L2):单功能补足→█拓展阶段(L2+NOA):多模态增强→█融合阶段(L3):系统安全基座→█重构阶段(L4):云端协同范式二、核心功能演变深度解析功能模块L2级辅助驾驶L3级有条件自动L4级高度自动技术驱动因素产业案例感知补充几何数据★语义数据★★★动态语义★★BEV+Transformer感知模型崛起TeslaOcc
- 【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】CVPR 2024中与目标检测相关的论文
平安顺遂事事如意
计算机视觉目标检测目标跟踪pytorch机器学习人工智能python
3D目标检测UniMODE:统一的单目3D对象检测实现包括室内和室外场景的统一单目3D对象检测在机器人导航等应用中具有重要意义。然而,涉及数据的各种场景来训练模型会带来挑战,因为它们具有显著不同的特性,例如不同的几何特性和异构的域分布。为了解决这些挑战,我们构建了一种基于鸟瞰图(BEV)检测范式的检测器。LaneCPP:使用物理优先级的连续3D车道检测单目3D车道检测已成为自动驾驶领域的一个基本问
- 论文阅读《BEVFormer v2》
YMWM_
论文论文阅读
BEVFormerv2:AdaptingModernImageBackbonestoBird’s-Eye-ViewRecognitionviaPerspectiveSupervision目录摘要1介绍2相关工作2.1BEV三维目标检测器摘要我们提出了一种具有透视监督的新型鸟瞰图(BEV)检测器,其收敛速度更快并且更适合现代图像主干。现有的最先进的BEV检测器通常与某些深度预训练主干网络(如VoVN
- BEV车道线标注方法详解:4种主流技术对比
_Itachi__
自动驾驶人工智能计算机视觉算法
BEV车道线标注方法详解:4种主流技术对比在自动驾驶领域,鸟瞰图(Bird’sEyeView,BEV)的车道线标注是环境感知的核心任务之一。BEV视角能直观展示车辆周围的道路结构,但如何高效、精确地生成BEV车道线标注仍是一个技术难点。本文将从实际应用出发,详细介绍4种主流的BEV车道线标注方法,并分析其优缺点与适用场景。1.2D标注+点云深度投影方法概述该方法结合2D图像标注与点云深度信息,通过
- Fast-BEV:A Fast and Strong Bird’s-Eye View Perception Baseline——论文笔记
m_buddy
BEVPerception论文阅读人工智能深度学习
参考代码:Fast-BEV一稿多投的另一篇:Fast-BEV:TowardsReal-timeOn-vehicleBird’s-EyeViewPerception1.概述介绍:这篇文章提供了一种可实际部署的BEV感知方案,能够在当今车端主流计算单元上(NvidiaOrin)实现不错的帧率。从camera到BEV的转换思想来自于M2BEV,但是对这个转换方法中使用查找表和映射方法改进,使得整体视角转
- SparseDrive---论文阅读
SLAM必须dunk
多模态大模型:算法微调应用论文阅读人工智能目标跟踪计算机视觉深度学习
纯视觉下的稀疏场景表示算法动机&开创性思路算法动机:依赖于计算成本高昂的鸟瞰图(BEV)特征表示。预测和规划的设计过于直接,没有充分利用周围代理和自我车辆之间的高阶和双向交互。场景信息是在agent周围提取,没有考虑到自我车辆对周围代理的影响,忽略了自我车辆在运动预测和规划中的作用。运动预测和规划都被视为多模态问题,但现有方法只预测确定性的轨迹,没有考虑到内在的不确定性。开创性思路:为了解决以上问
- Sparse4D: Multi-view 3D Object Detection with Sparse Spatial-Temporal Fusion论文解析
butterfly won't love flowers
稀疏检测任务目标检测人工智能计算机视觉
一、背景对于基于多视角图像的3D目标检测,现有的工作有两个方向,分别是稀疏检测与基于BEV的检测方法。其中BEV方法是将多视图的图像特征转到BEV空间上执行下游任务,但是它的缺点是BEV特征图的构建需要从各个视角特征图进行稠密的采样工作,BEV构建复杂且资源需求高;并且感知范围受BEV特征图尺度的限制,因此需要在感知范围、效率与准确度间权;此外就是BEV特征图将高度维度压缩,导致其对于一些在高度层
- BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View
butterfly won't love flowers
BEV目标检测
背景在自动驾驶场景下,以往工作是目标检测任务用图像视角做,语义分割用BEV视角做。本文提出了BEVDet,实现了一个统一的框架,它模块化设计分为图像编码器,视角转换器,BEV编码器以及BEV空间的3D检测头。然而框架定下来不代表性能好了,BEVDet在BEV空间上过拟合了,这需要在图像空间增加数据增强,但只有在没有BEVEncoder时才会有正效果。此外,由于图像空间到BEV空间是像素级联系的,图
- BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-View 3D Object Detection
butterfly won't love flowers
BEV3d目标检测php
背景基于多视角图片的3D感知被LSS证明是可行的,它使用估计的深度将图像特征转化为3D视椎,再将其压缩到BEV平面上。对于这个得到的BEV特征图,它支持端到端训练以及各种下游任务。但是对于深度估计这一块学习的深度质量如何,到目前为止没有相关工作研究。贡献本文的贡献如下:提出了使用点云深度信息显示监督深度预测,提高了深度预测质量将相机参数加入网络中,能够实现camera-aware功能。提出了深度优
- BEVDet4D: Exploit Temporal Cues in Multi-camera 3D Object Detection
butterfly won't love flowers
BEV3d目标检测人工智能
背景对于现有的BEVDet方法,它对于速度的预测误差要高于基于点云的方法,对于像速度这种与时间有关的属性,仅靠单帧数据很难预测好。因此本文提出了BEVDet4D,旨在获取时间维度上的丰富信息。它是在BEVDet的基础上进行拓展,保留了之前帧的BEV特征,并将其进行空间对齐后与当前帧对应BEV特征连接。在nuscenes数据集上证明其可行性发现,不仅速度误差mAVE从0.909降低到0.337,在其
- 【端到端】端到端自动驾驶依赖Occupancy进行运动规划?还是可以具有生成局部地图来规划?
Hali_Botebie
端到端自动驾驶人工智能机器学习
端到端自动驾驶系统的架构设计,目前主流做法实际上已经出现两种路径,我们来拆解一下:一、Occupancy是否用于运动规划?一种趋势是使用Occupancy表示作为中间表征,用于:运动规划:表示可通行区域、障碍物几何形状可行驶空间建模:比BEV更精细地表达边界和障碍物体积不依赖精确物体检测:可以以“可通行/不可通行”为标准做规划典型工作:Wayve(英国自动驾驶公司)的OccupancyMap-ba
- 地平线 LiDAR-Camera 融合多任务 BEVFusion 参考算法-V1.0
算法自动驾驶
该示例为参考算法,仅作为在征程6上模型部署的设计参考,非量产算法。1.简介激光雷达天然地具有深度信息,摄像头可以提供丰富的语义信息,它们是车载视觉感知系统中两个最关键的传感器。但是,如果激光雷达或者摄像头发生故障,则整个感知框架不能做出任何预测,这在根本上限制了实际自动驾驶场景的部署能力。目前主流的感知架构选择在特征层面进行多传感器融合,即中融合,其中比较有代表性的路线就是BEV范式。BEVFus
- BEV感知中如何使用相机内外参?
luoganttcc
机器视觉数码相机
在BEV(Bird's-EyeView)感知中,相机的内参和外参是核心先验知识,用于将2D图像特征精确投影到3D空间并构建俯视视角下的环境表示。以下是相机内外参在BEV感知中的具体应用流程和技术细节:1.核心作用:从图像到BEV空间的几何映射相机的内参和外参共同定义了图像像素与真实世界3D坐标之间的几何关系,通过以下步骤完成BEV投影:(1)图像去畸变(依赖内参)输入:原始图像(含
- C++ C语言Socket库Libevent的粘包处理
面向对象World
C++
voidMDVRConnectClient::on_read(structbufferevent*bev,void*user_data){//获取输入缓冲区中的数据(数据未移走)structevbuffer*input=bufferevent_get_input(bev);size_tcontent_size=evbuffer_get_length(input);if(content_size>0
- 深度学习基础-onnxruntime推理模型
yuweififi
深度学习人工智能
以下是一个完整的示例,展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理:importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/your/bev_head.onnx"#加载模型session=onnxruntime.InferenceSession(bev_head_onnx_path)#获取模型元信息model_meta=
- 自动驾驶---Perception之大模型应用
智能汽车人
自动驾驶人工智能机器学习
1背景自动驾驶感知(Perception)模块在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色,它负责收集、处理并理解车辆周围的环境信息。随着深度学习技术的快速发展,大模型也逐渐在自动驾驶感知模块中得到了广泛应用。本篇博客主要介绍大模型在感知模块的应用。前面也介绍过如下几篇Perception相关的文章,有兴趣的读者可以了解相关内容:《自动驾驶---Perception之IPM图和BEV图》《自动驾驶---P
- 51-29 CVPR 2024 | BEV-Planner:开环端到端自动驾驶中自车状态是你所需要的一切吗?
深圳季连AIgraphX
aiXpilot智驾大模型1自动驾驶人工智能机器学习智慧城市计算机视觉AIGC
本论文是南京大学、英伟达最新CVPR2024工作。蛮幸运的,该论文提出了很多思考,证明了很多最优Paper在落地上车方面的无效性。咱们对待新方法能否成为自动驾驶的最佳实践要审慎。论文名称:IsEgoStatusAllYouNeedforOpen-LoopEnd-to-EndAutonomousDriving?论文链接:https://arxiv.org/abs/2312.03031.代码链接:ht
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一