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村北头的码农
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weixin_40003512
python网格
本文主要是Automatizedatadownloadautomating-gis-processes.github.io中栅格图像处理的学习笔记,分享给大家,同时也便于自己记忆以及查看,节省时间。数据准备如果手头有数据,可以跳过该步骤,如果没有,可以按照原文提供的下载链接,保存数据。importosimporturllibdefget_filename(url):"""Parsesfilenam
- 临床报告深度学习总结
Trank-Lw
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你对深度学习模型训练有哪些优化策略?在深度学习模型训练中,优化策略是提升模型性能和效率的关键。以下是一些常见的优化策略:1.数据优化数据预处理:对数据进行清洗、归一化、标准化等操作,以减少噪声并提高模型的收敛速度。数据增强:通过旋转、裁剪、翻转等方式增加数据多样性,尤其在图像处理中效果显著。数据采样:采用过采样或欠采样技术解决数据不平衡问题。2.模型优化模型架构选择:根据任务需求选择合适的模型架构
- Stable Diffusion进行图像生成
月月猿java
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使用StableDiffusion进行图像生成通常涉及以下步骤:安装依赖库:首先,你需要安装必要的Python库,如PyTorch、torchvision、diffusers和transformers等。这些库将为你提供深度学习框架、图像处理工具和StableDiffusion模型的接口。获取预训练模型:StableDiffusion模型通常很大,因此你需要从可靠的来源下载预训练模型。Huggin
- 一键浪漫的回忆:微软开源的修复工具!
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项目介绍“Bringing-Old-Photos-Back-to-Life”是一款由微软开发的创新软件解决方案,它利用人工智能技术来修复和增强老旧照片的质量。这款工具可以解决老旧照片中常见的问题,如褪色、低分辨率以及物理损坏(如划痕和撕裂)。通过采用先进的图像处理技术,“Bringing-Old-Photos-Back-to-Life”能够显著改善这些照片的整体外观,使其看起来几乎就像是用现代设备
- Photoshop(PS )CS6 - 2025 软件安装包+安装教程
初心领域
win软件photoshop平面设计
软件名称:Photoshop界面语言:简体中文运行系统:Win7及以上版本运行环境:64位硬件要求:CPU@2.0GHz内存@4G(或更高)软件简介:AdobePhotoshop,简称“PS”和“Ps”,是由AdobeSystems开发和发行的图像处理软件。Photoshop主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具,可以有效地进行图片编辑和创造工作。PS有很多功能,在图像、图形、
- Python在图像处理领域的第三方库支持(三)
赛博AI Lewis
python人工智能python图像处理开发语言
Python在图像处理领域的强大能力离不开丰富的第三方库支持。以下是一些常用且功能强大的库,覆盖从基础操作到高级AI视觉任务的各类需求,结合最新技术动态为你深度解析:一、基础图像处理库Pillow(PIL)功能:图像读写、格式转换、尺寸调整、滤镜应用特点:简单易用,适合基础操作示例:fromPILimportImageimg=Image.open('input.jpg')img=img.resiz
- 使用OpenCV将BMP图像转为8位灰度图 | 原理详解与代码实战
小乌龟登顶记
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一、BMP图像格式科普1.1什么是BMP格式?BMP(Bitmap)是Windows系统的标准位图格式,采用无压缩方式存储像素数据,支持1/4/8/24/32位色深。其特点包括:结构清晰:包含文件头、信息头、调色板(可选)和像素数据兼容性强:几乎被所有图像处理软件支持体积较大:适合保存高质量图像但占用空间大1.2BMP文件结构结构名称大小(字节)说明文件头14包含文件类型、大小等元信息信息头40存
- opencv-python图像增强一:传统图像去噪方法整理
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一、简介:在数字图像处理领域,噪声一直是影响图像质量的重要因素。无论是拍摄过程中的环境干扰,还是传输过程中的信号失真,噪声都可能导致图像模糊、细节丢失,甚至影响后续的图像分析和应用。为了提高图像的视觉效果和使用价值,图像去噪技术应运而生,成为图像预处理环节中不可或缺的一环。在本文中介绍几个常用的传统图像去噪的方法以及其应用情景。文章目录一、简介:二:常用的去噪方法梳理:三:简述与实现方法:3.1均
- 从小白到大神,有这些python库就够了,盘点python18个顶级第三方库。
欧子有话说
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前言作为一名Python开发者,你是否曾被庞大的项目需求压得喘不过气?亦或是需要解决一些高难度问题,却不知道该如何下手?不用担心,Python生态中琳琅满目的第三方库正是你的救星!Python的强大之处在于其生态系统——成千上万的库覆盖了Web开发、数据分析、图像处理、机器学习等各个领域。作为新入行的你,哪些库最值得使用呢?本文将详细介绍各领域的顶级库,并结合实际示例,帮助你快速上手。包含编程资料
- 探索CF-Loss:视网膜多类血管分割与测量的新视角
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探索CF-Loss:视网膜多类血管分割与测量的新视角引言在医学图像处理领域,精确的图像分割和特征测量对于准确诊断和治疗方案制定至关重要。特别是在糖尿病视网膜病变等疾病的早期检测中,如何有效分割血管并准确测量其特征,成为了研究人员关注的重点。今天,我们将深入探索一种创新性的损失函数——CF-Loss(Clinically-relevantfeatureoptimisedlossfunction)。这
- 使用卷积神经网络对图像处理
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- Python图像处理PIL库安装与使用
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安装和使用Pillow库(PIL的现代版本)进行图像处理非常简单。下面我将详细介绍如何安装Pillow库以及提供一些基本的图像处理示例。安装Pillow打开命令提示符或终端。运行以下命令来安装Pillow库:pipinstallPillow基本用法安装完成后,你可以在Python脚本中导入并使用Pillow。以下是一些常见的图像处理操作示例:1.打开、显示和保存图像fromPILimportIma
- 农业无人机:无人机图像处理_(5).无人机图像在精准农业中的应用
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无人机图像在精准农业中的应用1.引言在精准农业中,无人机图像处理技术发挥着重要作用。通过无人机采集的高分辨率图像,农民和农业研究人员可以实时监测作物生长情况、土壤湿度、病虫害状况等,从而实现精准管理。本节将详细介绍无人机图像在精准农业中的应用,包括图像采集、图像预处理、图像分析和数据可视化等环节。2.无人机图像采集无人机图像采集是精准农业图像处理的第一步。无人机配备有高分辨率相机,可以在空中对农田
- OpenCV 基础全方位剖析:夯实计算机视觉开发根基
2201_75491841
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在计算机视觉的广袤领域中,OpenCV是一座极为关键的里程碑。无论是在前沿的学术研究,还是在蓬勃发展的工业界,OpenCV凭借其强大的功能与高效的性能,为开发者提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,助力无数项目落地。本文将深入探讨OpenCV的基础知识,包括其核心概念、安装配置、常用操作以及实际应用,希望能帮助读者全面掌握OpenCV,为后续的计算机视觉开发筑牢根基。1.OpenCV是什么?Ope
- Illustrator(AI)CS6 - 2025 软件安装包+安装教程
初心领域
win软件illustrator软件需求平面设计
软件名称:Illustrator界面语言:简体中文运行系统:Win7及以上版本运行环境:64位硬件要求:CPU@2.0GHz内存@4G(或更高)软件简介:AdobeIllustrator,简称Ai,是一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件。该软件主要应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等,也可以为线稿提供较高的精度和控制,适合生产任何小型设计到
- opencv二值化详解
菩提本无树007
opencv计算机视觉图像处理
大家好,今天来跟大家讲讲opencv二值化。先从一个比较经典的方法开始讲解,看opencv官方文档:二值化(binary)的定义:在一个输入图像中,将其一个像素点设置为0,将其两个像素点设置为1。二值化可以使图像中的每个像素值都被指定为0或1。在二值化之前,每个像素都是灰度的。二值化是图像处理中最常用的方法之一,它的目的是将一个像素点从灰度图像转变成彩色图像。可以说二值化是一种常用的图像处理技术。
- 纯VM一些让操作 解放自己
虚假程序设计
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首先:这篇是集前面好几条文章的总结.包含内容:1.纯VM获取到自己的程序运行位置和程序名.2.通过自己运行位置获取程序同级目录.3.在同级目录下创建和程序名相同后面外加几个字符的文件夹.(方便配置文件和存图放在该位置)4.图像处理的结果统筹脚本.5.运行计数.(输入总OK/NG可以输出运行计数,OK计数/NG计数/良品率).6.路径计算,输入OK/NG可以输出文件路径和文件名.配置文件夹下以年月日
- 一个简单的人脸识别demo
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使用face_recognition和OpenCV库完成人脸检测和识别任务:#导入必要的库importcv2#OpenCV库,用于图像处理importface_recognition#人脸识别库importnumpyasnp#数值计算库#步骤1:加载已知人脸的图片并编码#加载乔布斯的图片并编码jobs_image=face_recognition.load_image_file("known_pe
- MATLAB图像处理:64级小波变换与边缘检测实战
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:小波变换是数字信号处理中强大的工具,特别适用于图像分析和处理。本资料包着重探讨如何利用MATLAB进行64级小波变换以实现图像的方向性和边缘检测。通过分析小波变换的多分辨率特性以及其在提取图像细节和边缘信息中的优势,本课程将指导学生通过实际操作步骤,包括图像加载、小波分解、边缘定位及图像重构,来掌握小波变换和边缘检测算法。学生将学习如何使用MATLAB中的wa
- OpenCV 基础模块 Python 版
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OpenCV基础模块权威指南(Python版)一、模块全景图plaintextOpenCV架构(v4.x+)├─核心层│├─core:基础数据结构与操作(Mat/Scalar/Point)│└─imgproc:图像处理流水线(滤波→变换→检测)├─交互层│├─highgui:GUI与媒体I/O(显示/捕获/交互)│└─video:视频分析(运动检测/目标跟踪)├─3D视觉层│└─calib3d:相
- 目前常用的机器视觉工具库总结,选一个适合自己的机器视觉库才是最好的。
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计算机视觉图像处理aiAI编程
以下是常用机器视觉工具的总结,包括它们的特点、优点、缺点和是否付费:1.Halcon特点:由MVTec公司开发,专注于工业机器视觉。提供强大的图像处理、模式匹配、OCR和3D视觉功能。优点:高性能,适合复杂的工业应用。提供图形化编程界面(HDevelop),用户友好。支持多种硬件设备(如相机、采集卡)。缺点:付费:价格较高,适合企业级用户。开放性较低,定制化能力有限。学习曲线较高,文档复杂。是否付
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
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深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南
土城三富
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库,包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块(opencv_contrib),版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能,有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库,并提
- opencv对图像处理
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图像处理opencv计算机视觉
形态学转换:基于图像形状的操作,通常在二进制图像上执行。腐蚀、膨胀:腐蚀:求局部最小值,原图高亮部分被蚕食膨胀:求局部最大值,原图高亮部分部分扩张img=cv.imread(path)kenel=np.ones((5,5),np.uint8)#创建核结构img2=cv.erode(img,kenel)#腐蚀去噪img1=cv.dilate(img,kenel)#膨胀目标增大,填充孔洞图像平滑(去噪
- OpenCV图像处理基础2
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OpenCVopencv图像处理计算机视觉
接着上一篇OpenCV图像处理基础1继续说。图像阈值处理1、简单阈值处理ret,thresholded_image=cv2.threshold(image,thresh,maxval,cv2.THRESH_BINARY)thresh是阈值,maxval是最大值。2、自适应阈值处理thresholded_image=cv2.adaptiveThreshold(image,maxval,cv2.ADA
- 初始OpenCV
指尖下的技术
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库,它为开发人员提供了丰富的工具和算法,可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展,OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具,广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识,OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
- 【2017-2025】Adobe Photoshop【PS】软件下载安装
adkjcbqvblq
adobephotoshopui
获取安装包https://pan.baidu.com/s/1NLUthiAyC2chlSEwbf1LRQ?pwd=4ppq1.起源与发展1.1初试啼声AdobePhotoshop的历史可以追溯到1987年,当时由托马斯·诺尔(ThomasKnoll)和他的兄弟约翰·诺尔(JohnKnoll)共同开发。托马斯在父亲的帮助下,开始了图像处理的编程尝试。他们的初始产品是一个用于Mac系统的程序,最初名为
- GStreamer —— 3.2、Qt+GStreamer+OpenCV制作图像处理播放器(对每帧图像处理),支持本地mp4文件、rtsp流、usb摄像头等(可跨平台,附源码)
信必诺
GStreamerQtGStreamerQt
运行效果 介绍 本项目是一个结合了Qt、GStreamer和OpenCV的跨平台图像处理播放器项目。该
- 人脸识别的一些代码
饿了就干饭
CV相关人脸识别
1、cv2入门函数imread及其相关操作2、(详解)opencv里的cv2.resize改变图片大小Python3、机器学习之人脸识别face_recognition使用4、使用face_recognition进行人脸校准5、简单的人脸识别通用流程示意图(这个看着写的挺好的)6、face_recognition和图像处理中left、top、right、bottom解释7、使用pillow库对图片
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc