- 视频图像处理基础--运动目标检测与识别
小豆包的小朋友0217
音视频图像处理目标检测
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、视频图像处理二、运动目标检测与识别--帧差法2.1帧差法2.2算法原理2.3利用帧差法进行目标检测的方法2.4相邻帧帧间差分法的优势和不足2.5改进的帧间差分法三、运动目标检测与识别--背景减法3.1背景减法3.2算法原理3.3背景建模方法3.4背景模型更新三、运动目标检测与识别--光流场分析法3.1光流场分析3.2光流和光流场的概念3.3光流场分析法原理3
- python数字图像处理基础(十)——背景建模
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉开发语言
目录背景建模背景消除-帧差法混合高斯模型背景建模背景建模是计算机视觉和图像处理中的一项关键技术,用于提取视频中的前景对象。在视频监控、运动检测和行为分析等领域中,背景建模被广泛应用。其基本思想是通过对视频序列中的像素进行建模,找到视频中的静态背景,并将不同的像素标记为背景和前景,从而使后续的对象检测和跟踪更为可靠。前景-感兴趣的、运动的;背景-不变背景消除-帧差法由于场景中的目标在运动,目标的影像
- Moving object detection for vehicle tracking in Wide Area Motion Imagery using 4D filtering(ICPR2016
怎么全是重名
目标检测目标跟踪人工智能
文章目录-AbstractIntroduction快速图像配准方法Conclusionhh-移动目标检测(MOD)方法通常设计用于区分图像序列中相对于背景有运动变化的物体,这些方法基于帧间差异、背景建模或其他时间相关的分析来确定哪些像素或区域属于动态目标。静态目标在连续帧之间没有显著的变化,因此它们在直接应用常规MOD技术时可能不会被有效地识别出来。论文中提到能够检测到微小的瞬时运动目标(TOD)
- OpenCV | 背景建模
squirrel快乐敲码
opencv人工智能计算机视觉
背景建模逐差法:由于场景中的目标在运动,目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算,不同帧对应的像素点相减,判断灰度差的绝对值,当绝对值超过一定阈值时,即可判断为运动目标,从而实现目标的检测功能。混合高斯模型在进行前景检测前,先对背景进行训练,对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟,每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段,对新来的像素进行GMM
- 2022-04-24 背景建模和前景轮廓分析(实验)
Luo_淳
专业学习计算机视觉人工智能python
人工智能应用——背景建模和前景轮廓分析一、实验目的(1)熟悉视频前景目标提取的原理;(2)掌握背景建模方法;(3)掌握前景区域特征分析.二、实验内容与记录利用OpenCV完成帧间差分并显示结果。二帧差分法帧差图:实现统计均值背景建模和高斯混合建模,并对比背景图。均值背景建模:高斯混合建模:使用背景差分提取前景目标,参考教材12章,将轮廓信息标示。背景差分法:三、实验分析和总结帧间差分:(优点)算法
- 背景建模与前景检测 - …
拔剑
图形图像
fromwuya'sblog:http://www.cnblogs.com/xrwang/背景建模与前景检测(BackgroundGenerationAndForegroundDetection)摘要:在很多情况下,我们需要从一段视频或者一系列图片中找到感兴趣的目标,比如说当人进入已经打烊的超市时发出警报。为了达到这个目的,我们首先需要“学习”背景模型,然后将背景模型和当前图像进行比较,从而得到前
- OpenCV小例程——火焰检测(完整代码)
Nani_xiao
OpenCVOpenCV小例程(图像处理)图像处理
火焰检测小程序前几天,偶然看到了AnEarlyFire-DetectionMethodBasedonImageProcessing,TheAuthoris:Thou-Ho(Chao-Ho)Chen,Ping-HsuehWu,andYung-ChuenChiou这篇文章,参照他的颜色模型做了一个火焰检测的小程序,以此记录并与大家分享。针对视频,若是加上火焰背景建模,效果会更好。有兴趣的可以试一下。检
- 基于Python+OpenCV+PyQt5鱼群密度和速度检测系统
雅致教育
深度学习YOLO深度学习人工智能
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 基于Python+OpenCV+PyQt5的鱼群密度和速度检测系统是一种利用计算机视觉技术和图像处理算法来实现对鱼群密度和速度的自动检测和分析的系统。以下是该系统的介绍:系统流程:鱼群检测:使用OpenCV中的图像处理和计算机视觉算法,如背景建模、帧差法、轮廓检测等,对每一
- 光流法动目标检测
JulyLi2019
Opencv目标检测人工智能计算机视觉opencv动目标检测1024程序员节
目录前言一、效果展示二、光流法介绍三、代码展示总结前言动目标检测是计算机视觉领域的一个热门研究方向。传统的方法主要基于背景建模,但这些方法对于光照变化、遮挡和噪声敏感。因此,研究人员一直在寻找更加鲁棒和有效的技术来解决这一问题。光流法是一种基于运动信息的动目标检测方法,它通过分析相邻帧之间的像素位移来捕捉物体的运动。这种方法可以在不需要显式背景建模的情况下实现动目标检测。。一、效果展示二、光流法介
- 混合高斯背景建模
璨若群星
opencv视频处理
一、理论混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法,利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量、每个模式的均值和标准差)表示背景,然后使用统计差分(如3σ原则)进行目标像素判断,可以对复杂动态背景进行建模,计算量较大。在混合高斯背景模型中,认为像素之间的颜色信息互不相关,对各像素点的处理都是相互独立的。对于视频图像中的每一个像素点,其值在序列图像中的变化可看作是不断产
- 论文笔记:Continuous Trajectory Generation Based on Two-Stage GAN
UQI-LIUWJ
论文笔记生成对抗网络人工智能神经网络
2023AAAI1intro1.1背景建模人类个体移动模式并生成接近真实的轨迹在许多应用中至关重要1)生成轨迹方法能够为城市规划、流行病传播分析和交通管控等城市假设分析场景提供仿仿真数据支撑2)生成轨迹方法也是目前促进轨迹数据开源共享与解决轨迹数据隐私问题的可行解决方案在不泄漏移动轨迹数据中个人隐私的情况下实现轨迹数据的开源共享eg,某出行公司A拥有城市内的出租车轨迹数据,而某共享自行车公司B拥有
- opencv运动目标检测-背景建模
W_en丶
opencv人工智能计算机视觉
背景建模帧差法由于场景中的目标在运动,目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算,不同帧对应的像素点相减,判断灰度差的绝对值,当绝对值超过一定阈值时,即可判断为运动目标,从而实现目标的检测功能。帧差法非常简单,但是会引入噪音和空洞问题混合高斯模型在进行前景检测前,先对背景进行训练,对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟,每个背景的混合高斯的个数可以自适应。
- 传统图像算法 - 运动目标检测之KNN运动背景分割算法
zaibeijixing
算法目标检测人工智能传统图像算法
以下代码用OpenCV实现了视频中背景消除和提取的建模,涉及到KNN(K近邻算法),整体效果比较好,可以用来进行运动状态分析。原理如下:背景建模:在背景分割的开始阶段,建立背景模型。前景检测:对于每个新的视频帧中的像素,KNN背景分割器会将其与背景模型进行比较。通过计算像素与背景模型中最近的K个像素的距离(一般使用欧氏距离或其他距离度量),来对该像素进行分类。如果该像素与背景模型中的K个最近像素差
- 视频动态库测试及心得
多测师111
软件工程测试工具测试用例
视频动态库测试及心得这几天一直在弄动态库测试,h给的写好的动态库--预处理模块的库。视频处理项目一部分,需要连接实际情况测试。需求:1.把实际相机连接到,并读取实时数据流,保存到双循环链表里面;2.测试背景建模的功能效果;3.预处理四个数据(图像)显示结果;4.测试实时处理多摄像头效果显示。前几天一直写摄像头数据接受模块,写的还算顺利,因为之前做过的项目自己写过DVR多通道的接受数据,而且还单独另
- 使用安装AidLux的安卓手机,部署落地智慧社区AI应用
菜鸟的追梦旅行
智慧社区人工智能android智能手机计算机视觉
《使用安装AidLux的安卓手机,部署落地智慧社区AI应用》1.引言2.智慧社区场景1:高空抛物检测2.1高空抛物场景的背景2.2算法设计2.3算法实现2.3.1去抖动2.3.2背景建模2.3.3形态学处理2.3.4目标检测2.3.5目标追踪2.4安卓端部署2.4.1下载安装AidLux软件2.4.2上传代码到AidLux3.智慧社区场景2:车牌识别3.1车牌数据集的下载和整理3.1.1车牌检测数
- OpenCv_04——特征匹配
要什么自行车儿
#OpenCvopencv计算机视觉python
目录4.特征匹配4.1Brute-Force蛮力匹配4.2RANSAC算法4.2.1图像拼接上一篇:OpenCv_03——图像特征下一篇:OpenCv_05——背景建模4.特征匹配测试图片自取book.jpgbook1.jpgzuo.jpgyou.jpg4.1Brute-Force蛮力匹配importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%ma
- 行人检测之初识
元水1314
行人检测,现在有基于全局特征的方法,基于人体部位的,基于立体的。基于全局的是从边缘特征,形状特征,统计特征或变换特征和轮廓模板等。基于人体部位的建模是把人体分成几个部分,分成每个部分建模基于立体视觉检测,是通过多个摄像机进行图像采集,分析图像中三位信息识别行人。基于背景建模:提取出前景运动的目标,在目标区域内进行特征提取,然后利用分类器进行分类,判断是否包含行人。基于统计的学习方法:根据大量样本构
- 背景建模算法比较与ViBe算法论文解读与python代码
奔跑的Yancy
机器视觉/计算机视觉Vibe背景建模GMM
目录背景建模方法需要考虑的3个问题基于统计方法建模的缺陷其他背景建模方法的不足VIBE算法的巧妙之处VIBE算法详解初始化方法模型更新方法参考资料ViBe的Python代码在运动目标检测领域,抛开最近热火朝天的深度学习方法,最经典、可靠、传统的方法还是基于图像差分的方法。在这类方法中,往往会用到背景差分法。背景建模的优劣决定了目标检测结果的好坏,因此选择一个合适的背景建模方法非常重要。背景建模方法
- 背景建模与光流估计
ouliangliang1
OPENCV-python计算机视觉opencvpython
背景建模帧差法由于场景中的目标在运动,目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算,不同帧对应的像素点相减,判断灰度差的绝对值,当绝对值超过一定阈值时,即可判断为运动目标,从而实现目标的检测功能。帧差法非常简单,但是会引入噪音和空洞问题混合高斯模型在进行前景检测前,先对背景进行训练,对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟,每个背景的混合高斯的个数可以自适应。
- opencv 光流法的应用:车流方向计算(一)
FakeOccupational
opencvffmpegpython
在开源视频网站随便找一个测试视频,计算光流,由于flow是二维的向量,可以通过mean操作得出当前光流的方向。还可以使用FFMPEG倒放一下视频,看看计算的光流方向是否相反ffmpeg-iCar.mp4-vfreverse-afareversecar.mp4。代码带有可视化的代码#python背景建模opencvcreateBackgroundSubtractorMOG2https://blog.
- python读取摄像头 运动物体检测_OpenCV读取视频文件和运动物体检测
梦也何曾到谢桥
python读取摄像头运动物体检测
第一部分:C++与OpenCV第二部分:Python3与OpenCVC++实现:/***************************************************背景建模,运动物体检测***************************************************//********************************************
- OpenCV4中有哪些视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)算法的类,它们各自的算法原理、特点是什么,并附示例代码
昊虹AI笔记
图像处理原理工具代码背景建模前景提取背景-前景分割Backgroundforeground
关于OpenCV4中有哪些视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)算法的类,汇总如下:上面的汇总不仅显示了OpenCV4中有哪些视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)算法的类,还显示了它们的继承、派生关系。每一种具体的算法实现类都是继承于类cv::BackgroundSubtractor,而类cv::BackgroundSubtractor又继承于cv::Algorithm。接下来分别介绍:目录
- 详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::BackgroundSubtractorKNN,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取
昊虹AI笔记
图像处理原理工具代码KNN背景建模KNN前景提取
cv::BackgroundSubtractorKNN是利用K近邻(K-nearestneigbours)思想实现的背景建模。百度百科对KNN算法的概括如下:邻近算法,或者说K最邻近(KNN,K-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进
- 详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取
昊虹AI笔记
图像处理原理工具代码高斯混合模型MOGGMM背景/前景分割背景建模/前景提取
cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。具体的算法原理可以参考下面这篇论文:PakornKaewTraKulPongandRichardBowden.Animprovedadaptivebackgroundmixturemodelforreal-timetrackingwithshadowdetection.InVideo-Ba
- OpenCV3.0中有哪些视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)算法的类,它们各自的算法原理、特点是什么,并附示例代码
昊虹AI笔记
图像处理原理工具代码背景建模前景提取背景-前景分割Backgroundforeground
关于OpenCV3中有哪些视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)算法的类,汇总如下:cv::Algorithm cv::BackgroundSubtractor cv::BackgroundSubtractorKNN cv::BackgroundSubtractorMOG2 cv::cuda::BackgroundSubtractorMOG2 cv::bgsegm:
- 详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::BackgroundSubtractorMOG2,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取
昊虹AI笔记
图像处理原理工具代码MOG2高斯混合背景建模
cv::BackgroundSubtractorMOG2和cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG一样,都是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。cv::BackgroundSubtractorMOG2是对cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG的改进,经过改进,它实现了自适应高斯混合模型参数的更新,增强了复杂场景背景检测的性能。具体的算
- 计算机视觉的专家和网站
NCHFGFB
视觉跟踪综述目标跟踪是绝大多数视觉系统中不可或缺的环节。在二维视频跟踪算法中,基于目标颜色信息或基于目标运动信息等方法是常用的跟踪方法。从以往的研究中我们发现,大多数普通摄像头(彩色摄像头)下非基于背景建模的跟踪算法都极易受光照条件的影响。这是因为颜色变化在某种程度上是光学的色彩变化造成的。如基于体素和图像像素守恒假设的光流算法它也是假设一个物体的颜色在前后两帧没有巨大而明显的变化。但在特定的场景
- OpenCV CUDA对象跟踪
给算法爸爸上香
CUDAopencv计算机视觉人工智能cuda
背景差分法是在一系列视频帧中将前景对象从背景中分离出来的过程。它广泛应用于对象检测和跟踪应用中去除背景部分。背景差分法分四步进行:1.图像预处理2.背景建模3.检测前景4.数据验证图像预处理通常用于去除图像中存在的各种噪声。第二步是对背景进行建模,以便将其与前景分离。在某些应用中,视频的第一帧作为背景不更新,后面每帧和第一帧之间的绝对差被用来分离前景和背景。在其他技术中,通过对算法所看到的所有帧的
- 背景建模与前景检测(Background Generation And Foreground Detection)
jiangxinyu
C#windowsgenerationnullimagebyte算法object
背景建模与前景检测(BackgroundGenerationAndForegroundDetection)http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/21/ForegroundDetection.html作者:王先荣前言在很多情况下,我们需要从一段视频或者一系列图片中找到感兴趣的目标,比如说当人进入已经打烊的超市时发出警报。为了达到这个目的,我们首先
- 唐宇迪opencv-背景建模
lllliliha
opencv计算机视觉人工智能
参考【计算机视觉-OpenCV】唐宇迪博士教会了我大学四年没学会的OpenCVOpenCV计算机视觉实战全套课程(附带课程课件资料+课件笔记+源码)_哔哩哔哩_bilibili帧差法由于场景中的目标在移动,目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算,不同帧对应的像素点相减,判断灰度差的绝对值,当绝对值超过一定阈值时,即可判断为运动目标,从而实现目标的检测功能。帧
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
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
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,