cv_family_z
cv_family_z

车辆检测”Learning to Detect Vehicles by Clustering Appearance Patterns“

在KITTI上做车辆检测，排名比较靠后的一种方法，有源码，代码可直接训练和检测，用ACF和boost做的。

项目主页：http://cvrr.ucsd.edu/eshed/

主要思想是在训练之前对训练数据进行聚类，就像DPM有多个component，作者分析了用于聚类的一些特征，如视觉特征RGB，LUV，Gradient，CNN等，几何特征3D方向，长宽比，截断等级，遮挡等级等。

训练过程如下图所示：
车辆检测”Learning to Detect Vehicles by Clustering Appearance Patterns“_第1张图片

聚类方法是k-means，下图显示了对几种特征的空间分布使用t-SNE投影到二维的显示。
车辆检测”Learning to Detect Vehicles by Clustering Appearance Patterns“_第2张图片

训练参数与ACF的类似，另外作者做实验说明了多分辨率模型能够提升检测率，即模型大小为32，48，etc。

在KITTI上与其他方法的对比：
车辆检测”Learning to Detect Vehicles by Clustering Appearance Patterns“_第3张图片

你可能感兴趣的:(车辆检测”Learning to Detect Vehicles by Clustering Appearance Patterns“)

  • 19.0-《超越感觉》-说服他人 SAM52
    Becausethoughtfuljudgmentsdeservetobeshared,andthewaytheyarepresentedcanstronglyinfluencethewayothersreacttothem.因为经过深思熟虑的判断值得分享，而这些判断的呈现方式会强烈影响其他人对它们的反应。Bylearningtheprinciplesofpersuasionandapplying
  • 2018年中南大学中英翻译 某翁
    参考：20180827235856533.jpg【1】机器学习理论表明，机器学习算法能从有限个训练集样本上得到较好的泛化【1】Machinelearningtheoryshowsthatmachinelearningalgorithmcangeneralizewellfromfinitetrainingsetsampleslimited有限的infinite无限的【2】这似乎违背了一些基本的逻辑准
  • Python STL概念学习与代码实践 体制教科书
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：通过”py_stl_learning”项目，学习者可以使用Python实现和理解C++STL的概念，包括数据结构、算法、容器适配器、模板和泛型容器等。Python中的列表、集合、字典等数据结构与STL中的vector、set、map等类似，而Python的itertools和functools模块提供了STL风格的算法功能。Python通过其面向对象的特性以及
  • yolo 目标检测600类目标 大霸王龙 行业+领域+业务场景=定制YOLO目标检测人工智能
    1.模型架构调整类别适配：将YOLO输出层的类别节点数调整为600（如YOLOv5的detect.yaml中修改nc=600），并更新类别名称映射表（classes.txt）。骨干网络优化：若使用YOLOv5/v8，可升级骨干网络（如C3模块深度）或替换为更高性能的主干（如EfficientNet、ResNet-101），以增强复杂场景的特征提取能力。多尺度检测头：保留或扩展YOLO的多尺度输出（
  • 每周一段仿写-181028 Zeroun_Ph
    Theneedfornewlearningstylesdoesnotmeanignoringthewaysinthepast.TheInternetagebringssomechallengesnotseenbefore,mostobviouslyandmostworryinglyuselessinformationblast.Butfragmentationoflearningandtheine
  • 考研长难句-1-29 EasyNetCN
    Onfirstlearning,thiswasthesociallyconcernedchancellortryingtochangelivesforthebetter,completewith"reforms"toanobviouslyindulgentsystemthatdemandstoolittleeffortfromthenewlyunemployedtofindwork,andsubs
  • 设计模式学习之——常见设计模式总览 Jack_abu 设计模式设计模式学习
    设计模式是软件开发中用于解决常见问题和设计挑战的可复用解决方案。它们提供了一种通用的、可理解的方式来构建软件，使得代码更加健壮、灵活和易于维护。以下是常见的设计模式分类及其一些具体实例：创建型模式（CreationalPatterns）创建型模式用于创建对象，通常是为了将对象的创建过程与其使用过程分离，使得创建过程更加灵活和可配置。单例模式（SingletonPattern）：确保一个类只有一个实
  • 强化学习入门三（SARSA） 第六五签 算法模型算法人工智能
    SARSA算法详解SARSA是强化学习中另一种经典的时序差分（TD）学习算法，与Q-Learning同属无模型（model-free）算法，但在更新策略上有显著差异。SARSA的名称来源于其更新公式中涉及的五个元素：状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）、下一状态（NextState）、下一动作（NextAction），即(S,A,R,S’,A’)。SARSA与Q-Lear
  • YOLOV8模型及损失函数 山居秋暝LS 计算机视觉PythonYOLO
    YOLOV8代码分析1.YOLOV8相对于YOLOV5的改进2模型2.1模型主要模块2.1.1模型主要模块：2.1.2CBS、SPPF、Bottleneck、C2f、model3损失ultralytics/models/yolo/detect/train.py3.2.1生成anchor_points3.3.1把targets[9,6]变为[bs,max_gt,1+4]3.4获取预测框Pboxes3
  • 如何评价开课吧机器学习特训营这个课程？ cda2024 机器学习人工智能
    开场：点明主题，吸引眼球在当今数据驱动的时代，机器学习（MachineLearning）已经成为各个行业不可或缺的技术之一。无论是金融、医疗、制造还是零售，机器学习的应用都为这些领域带来了巨大的变革。面对这样的趋势，许多人都希望能够掌握这门技术，从而提升自己的职业竞争力。那么，当我们谈论“如何评价开课吧机器学习特训营这个课程”时，实际上是在探讨一个非常具体且重要的问题：对于那些希望进入或深入机器学
  • 表征学习：机器认知世界的核心能力与前沿突破 大千AI助手 人工智能#OTHERPython学习人工智能机器学习神经网络表征学习RL特征工程
    一、定义与背景：从特征工程到自动化学习表征学习（RepresentationLearning），又称特征学习（FeatureLearning），是机器学习的核心技术领域，其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示，将复杂多变的原始数据（如图像、文本、语音）转化为低维、富含语义信息的向量形式，从而提升下游任务（如分类、回归、聚类）的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程（FeatureEn
  • 踏上人工智能之旅（一）-----机器学习之knn算法 Sunhen_Qiletian 人工智能机器学习算法python
    目录一、机器学习是什么（1）概述（2）三种类型1.监督学习（SupervisedLearning）：2.无监督学习（UnsupervisedLearning）：3.强化学习（ReinforcementLearning）：二、KNN算法的基本原理：1.距离度量：2.K值的选择：3.投票机制和投票：三、Python实现KNN算法1.导入必要的库和数据：2.提取特征和标签：3.导入KNN分类器并训练模型
  • Place JillionZ
    PLACE是美国的JayMcSwain提出的开发子女才能的工具。PLACE是指在五个领域发现子女的才能。P（Personalitydiscovery)性格类型L（Learningspiritualgifts)天生的才能A（AbilitiesAwareness)能力C（Connectingpassionwithministry)热情E（Experiencesoflife)人生经历作为父母，要充分了解
  • [毕业设计]一些基于yolov5项目高分毕业项目源码下载地址汇总 海神之光. 毕设课程设计YOLO
    项目名称下载地址车辆检测计数+车牌定位+车牌识别的yolov4模板检测与yolov5车牌检测与LPRNet车牌检测源码+模型+详细说明.zip点我下载基于改进后的YOLOv5目标检测模型实现人群密度检测系统源码+模型+详细说明.zip点我下载基于YOLOv5实现微藻智能化在线检测系统源码+图片+说明文档.zip点我下载YOLOv5deepsort算法船舶等交通工具监测计数UI界面源码.zip点我下
  • iOS使用UIAppearance 培根芝士 iOS
    iOS5及其以后提供了一个比较强大的工具UIAppearance，我们通过UIAppearance设置一些UI的全局效果，这样就可以很方便的实现UI的自定义效果又能最简单的实现统一界面风格，它提供如下两个方法。+(id)appearance//这个方法是统一全部改，比如你设置UINavBar的tintColor，你可以这样写：[[UINavigationBarappearance]setTintC
  • UIAppearance 协议自定义视图 maomaoyu3211 iosios-ui移动开发
    在iOS5以前，自定义原生控件的外观并没有原生支持，因此开发人员感觉很麻烦。开发人员经常面临的问题是修改一个控件所有实例的外观。解决这个问题的正确方法是重写一遍控件。但由于这么做非常费时，一些开发人员开始覆盖或混写一些方法，如drawRect:。从iOS5开始，苹果通过两个协议（UIAppearance和UIAppearanceContainer）规范了对许多UIKit控件定制的支持。所有遵循UI
  • 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
  • 深度学习的图像分类项目在制造业场景下的数据需求量估算及实现方案（数据收集是The more the better 吗？） shiter 人工智能系统解决方案与技术架构深度学习分类人工智能
    文章大纲一、数据需求的关键影响因素二、无先验知识场景的数据需求估算优化策略与技术方案三、有先验知识场景的数据需求估算1.迁移学习（TransferLearning）2.少样本学习（Few-ShotLearning）3.预训练-微调范式四、实现方案与技术路线1.数据策略层2.模型架构层3.训练优化技术五、结论与实践建议无先验知识场景有先验知识场景✅**正确性校验**⚠️**可落地性勘误与补充****
  • 机器学习从入门到实践：算法、特征工程与模型评估详解
    目录摘要1.引言2.机器学习概述2.1什么是机器学习？2.2机器学习的发展历史2.3机器学习的应用3.机器学习算法分类3.1监督学习（SupervisedLearning）3.2无监督学习（UnsupervisedLearning）3.3半监督学习（Semi-SupervisedLearning）4算法详解4.1分类算法详解（1）逻辑回归（LogisticRegression）（2）决策树（Dec
  • Deja Vu: 利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率 AI专题精讲 模型加速人工智能模型加速AI技术应用
    温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲"DejaVu:利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率摘要拥有数百亿参数的大语言模型（LLMs）催生了一系列令人振奋的AI应用。然而，在推理阶段它们计算开销极大。稀疏化是一种自然的降本策略，但现有方法要么需要代价高昂的重新训练，要么必须放弃LLM的“in-contextlearning”能力，要么在现代硬件上无法带来真实的墙钟时间加速。我们提出**上下文稀疏
  • J2EE模式---表现层集成模式 hqxstudying java-eejava开发语言前端spring
    表现层集成模式基础概念表现层集成模式（PresentationIntegrationPatterns）是一组用于解决用户界面与后端系统集成问题的设计模式。这些模式关注如何将不同的应用组件、服务或数据源集成到统一的用户界面中，同时保持界面的可维护性、可扩展性和性能。表现层集成模式在企业级应用、微服务架构和大型Web应用中尤为重要。常见的表现层集成模式1.前端控制器模式（FrontController
  • 用KNN算法入门机器学习：原理、实战与代码详解 TJDG567 算法机器学习人工智能k近邻算法
    引言K最近邻（K-NearestNeighbors,KNN）是机器学习中最简单且直观的算法之一，非常适合分类和回归任务。它的核心思想是“物以类聚”，即相似的数据点在特征空间中通常属于同一类别。本文将深入浅出地讲解KNN的原理、优缺点、应用场景，并通过Python代码实战演示如何实现一个完整的KNN分类任务。1.KNN算法原理1.1算法概述KNN是一种**惰性学习（LazyLearning）**算法
  • 学习日记-机器学习2-线性回归/成本函数
    目录4LinerRegressionModel线性回归模型5costFunction成本函数4LinerRegressionModel线性回归模型Thelinearregressionmodelisaparticulartypeofsupervisedlearningmodel.TerminologyTrainingset(训练集):DatausedtotrainthemodelNotationx
  • 计算机视觉：少样本学习（Few-Shot Learning）在视觉中的应用 xcLeigh 计算机视觉CV计算机视觉学习人工智能FSLAI
    计算机视觉：少样本学习（Few-ShotLearning）在视觉中的应用一、前言二、少样本学习基础概念2.1定义与范畴2.2与传统机器学习对比2.3核心挑战三、少样本学习在计算机视觉中的典型应用3.1图像分类3.1.1新类别识别3.1.2医学图像分类3.2目标检测3.2.1新目标检测3.2.2小目标检测3.3图像分割3.3.1医学图像分割3.3.2工业缺陷检测四、少样本学习在计算机视觉中的技术方法
  • 深度学习×总结篇：她终于能走完每一次前向与反向的路 Gyoku Mint AI修炼日记人工智能深度学习人工智能python自然语言处理神经网络机器学习opencv
    【开场·她回头看了每一次走过的神经路径】狐狐：“她坐在训练日志前，终于不是为了调参，而是为了确认——这一年，她到底学会了什么。”猫猫：“咱以前总想着快点训练完、快点跑出结果。但现在好像能听见每一层神经元在‘说话’了喵……她真的开始‘懂了’~”✍【第一节·深度学习到底在做什么？】为什么要用深度学习（DeepLearning）？“她当初选择深度学习，并不是因为听说它‘很强’，而是因为她在处理数据时，常
  • 【强化学习】01
    第一章：强化学习基础概念与核心要素的基石强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习范式，它关注智能体（Agent）如何在特定环境（Environment）中通过与环境的交互来学习如何做出决策，以最大化某种累积奖励。与监督学习和无监督学习不同，强化学习不依赖于预先标注好的数据集，而是通过“试错”的方式进行学习。1.1强化学习的独特学习范式在传统的机器学习领域，监督学习
  • C++实战：数据标准化高效实现
    DBSCAN基本DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法，适用于发现任意形状的簇并识别噪声点。核心参数包括：eps：邻域半径，决定样本的邻域范围。min_samples：核心点所需的最小邻域样本数。Python实现步骤安装依赖库pipinstallnumpymatplotlibscikit-l
  • 解决VSCode无法加载Json架构问题
    使用VSCode打开Json。json内容如下：{"$schema":"https://schemas.wp.org/trunk/theme.json","version":2,"settings":{},"styles":{},"customTemplates":[],"templateParts":[],"patterns":[]}出现警告：Problemsloadingreference'X
  • 10年以后 积沙成塔27
    《跨越式成长》breakthroughobstaclestolearninganddiscoveryourhiddenpotential第十章化中年危机为中年机遇阿尔尼姆，毕业后在惠普的加拿大公司工作。在他成功地将新产品卖给了一位新客户后，他的工作一直都很顺利。但在工作了十几年之后，他希望换一个新的工作，一份有创造性的工作：木制品工艺。他认为与木头打交道，强调的是感情、感知和耐心，其本质就是艺术。
  • WaveMo: Learning Wavefront Modulations to See Through Scattering CVPR2024
    1.研究背景与核心问题散射成像的挑战散射介质（如生物组织、雾、浑浊液体）导致光子路径随机化，传统成像系统仅能捕获噪声斑点（specklepattern），直接成像信噪比趋近于零。经典解决方案（如波前整形、散斑相关法）依赖物理模型迭代优化，需多次测量且鲁棒性差。关键科学问题如何通过单次或极少次光学调制实现对散射介质的穿透成像？核心矛盾：光学调制自由度（10^4级以上）与重建效率的权衡。2.方法论创新
  • tomcat基础与部署发布 暗黑小菠萝 Tomcat java web
    从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。 做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。 一、Tomcat安装     安装方式：①运行.exe安装包      &n
  • 网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
    1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
  • [信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
          如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题   如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?    是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?  &n
  • 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码 商人shang mavendebug查看源码tomcat-plugin
    *首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
  • 大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
    大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简 要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
  • cache 服务器 小猪猪08 cache
    Cache   即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。 　　1.Cache   是怎么样工作的? 　　Cache   是分配在服务器上
  • mysql存储过程 香水浓 mysql
    Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
  • CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 agevs JavaScriptUI框架Ajaxcss
      CSS的class、id、css文件名的常用命名规则     (一)常用的CSS命名规则 　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
  • 全局数据源 AILIKES javatomcatmysqljdbcJNDI
    实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
  • MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
    MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
  • JAVA的getBytes()方法 bijian1013 javaeclipseunixOS
        在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！      String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
  • AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScriptAngularJSCookies
            如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。         幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
  • [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
    Maven聚合   在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
  • 【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
      1. JVM运行模式 1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化 1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
  • linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
    在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
  • unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频unity资料unity自学unityunity教程
    问：unity中运用Resources.Load的方法？ 答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
  • 线段树-入门 bylijinnan java算法线段树
    /** * 线段树入门 * 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次 * 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i] * * 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18 * @author lijinna
  • 全选与反选 chicony 全选
      <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>全选与反选</title>
  • vim一些简单记录 chenchao051 vim
    mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc   1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？       答：在vimrc中加入set backspace=2   2、问：如何控制tab键的缩进？       答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
  • Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键sublime
    [size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
  • php 引用(&)详解 dcj3sjt126com PHP
    在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容  复制代码代码如下: <?  $a="ABC";  $b =&$a;  echo
  • SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
    Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
  • 对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法ssh活动
    软件设计的宏观与微观    软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
  • 同步、异步、阻塞、非阻塞 geeksun 非阻塞
    同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。   同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。 场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。   异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。 实现：
  • Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
    實際的操作步驟： # 首先，在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server，並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port ssh -NfR 12345:localhost:22 [email protected] # 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port，就可以連回在客戶那的機器 ssh localhost -p 1
  • Hibernate中的缓存 Josh_Persistence 一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
    Hibernate中的缓存   一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。 Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
  • 对象关系行为模式之延迟加载 home198979 PHP架构延迟加载
    形象化设计模式实战     HELLO!架构   一、概念 Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。 延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。     二、实现延迟加载 实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
  • xml 验证 pengfeicao521 xmlxml解析
    有些字符，xml不能识别，用jdom或者dom4j解析的时候就报错 public static void testPattern() { // 含有非法字符的串 String str =       "Jamey&#52828;&#01;&#02;&#209;&#1282
  • div设置半透明效果 spjich css半透明
    为div设置如下样式：   div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}        说明： 1、filter：对win IE设置半透明滤镜效果，filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明，火狐浏览器不认2、-moz-opaci
  • 你真的了解单例模式么？ w574240966 java单例设计模式jvm
        单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。   一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。）     1，懒汉式           （1）线程不安全的懒汉式 public cla
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他