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贫僧这就还俗、
c++xml
记录一下(每次用到的时候还得去找...):网上c++生成xml的方法有很多,这里简单介绍以下opencv自带的FileStorage函数使用方法,1、生成xml文件:#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;voidimg_save_xml(Stringimg_path,Stringxml_name){FileStoragefile_st
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华东算法王-opencvopencv矩阵人工智能
外参矩阵与内参矩阵在计算机视觉、相机标定和三维重建等领域,内参矩阵和外参矩阵是描述相机如何将三维世界映射到二维图像的重要工具。它们分别描述了相机的内部特性和外部位置,是相机标定的核心组成部分。1.内参矩阵(IntrinsicMatrix)内参矩阵描述了相机内部的几何特性,主要涉及焦距、光心和像素的比例等参数。它通常是一个3x3的矩阵,用来将相机的归一化坐标系转换为像素坐标系。1.1内参矩阵的组成内
- 关于CMAKE中查找自定义路径OpenCV的问题
gxsHeeN
opencvopencvcmake多版本
关于CMAKE中查找自定义路径OpenCV的问题前段时间在机器上(ubuntu16.04)安装了ROS_kinetic,因此机器上散布着opencv2.4.9、opencv3.0.0以及ros引入的opencv3.2.0。删掉机器上的opencv2.4.9之后,发现使用cmake编译opencv程序时,总是找到3.2.0的opencv,而不能找到3.0.0(opencv3.0.0make时的CMA
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痛点目前,常用的人脸识别算法大多基于Python开发,因为Python对深度学习框架的支持较好,且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而,对于Java开发者来说,这种情况并不十分友好。传统上,Java开发的人脸识别算法主要依赖OpenCV,但与基于深度学习的算法相比,OpenCV的精度相对较低。此外,若Java开发者希望使用Python实现的算法,还需要安装Python环境,并且熟
- OpenCV计算摄影学(2)图像去噪函数denoise_TVL1()
村北头的码农
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述原始-对偶算法是用于解决特定类型变分问题(即,寻找一个函数以最小化某个泛函)的算法。特别地,图像去噪可以被视为一种变分问题,因此可以使用原始-对偶算法来进行去噪,这正是这里实现的内容。需要注意的是,此实现取自2013年7月的一篇博客文章[194],该文章还包含了(
- Opencv之图像SIFT 特征检测与Harris角点检测
是十一月末
opencvopencv计算机视觉人工智能python特征检测
图像SIFT特征检测与Harris角点检测目录图像SIFT特征检测与Harris角点检测1SIFT特征检测1.1概念1.2主要步骤1.3优缺点1.4函数及参数2Harris角点检测2.1概念2.2**算法思想**2.3特点2.4函数及参数3角点、特征检测3.1焦点、特征检测代码及结果1SIFT特征检测1.1概念SIFT(尺度不变特征变换)是一种用于图像处理中检测和描述图像中局部结构的算法。它是由D
- kitti数据集【图片、点云、IMU、GPS】话题发布(kitti2bag方式+python源码方式)
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kitti数据集传感器话题发布一、前期准备工作kitti数据集转bag安装vscode新建工作环境安装opencv-python二、发布图片三、发布点云数据四、整理前两次的代码五、添加汽车图片和摄像头视角常规写法优化写法六、发布IMU七、发布GPS一、前期准备工作kitti数据集转bag如果只是想把kitti数据集转成bag,直接用kiiti2bag指令就可以完成,教程在下面链接中。后文是详细的代
- QT开发技术 【opencv图片裁剪,平均哈希相似度判断,以及获取游戏窗口图片】
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一、图片裁剪intCJSAutoWidget::GetHouseNo(cv::MatmatMap){cv::imwrite(m_strPath+"/Data/map.png",matMap);for(inti=0;i(i);uchar*data2=matDst2.ptr(i);intnTmp=i*8;for(intj=0;j=nAvg1)?1:0;nArr2[i]=(nArr2[i]>=nAvg2
- [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型
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yolov12官方框架:sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而,你可以通过一些间接的方法来实现这一目标,比如将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV的DNN
- 基于Python+OpenCV校园人脸采集和人脸识别系统
2301_79809972
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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 一、项目背景与意义随着科技的发展和校园安全管理的需求增加,人脸识别技术逐渐被引入到校园安全管理中。人脸识别技术可以实现对校园内人员的快速、准确识别,提高校园安全管理水平。本项目旨在利用Python和OpenCV库,开发一个校园人脸采集和人脸识别系统,实现对校园内人员的人脸信
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halcon前端数据库
一、条形码函数介绍create_bar_code_model*1.创建条码读取器的模板*参数一:通用参数的名称,针对条形码模型进行调整。默认值为空*参数二:针对条形码模型进行调整*参数三:条形码模型的句柄。create_bar_code_model([],[],BarCodeHandle)set_bar_code_param*参数一:条形码模型的句柄。*参数二:通用参数的名称,针对查找和解码条形码
- 使用 Python 和 OpenCV 检测人体皮肤颜色变化计算心率
爱搬砖的程序猿.
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- 基于YOLOv5、FaceNet与KNN的人脸识别系统
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步骤1:环境配置安装依赖库:安装Python3.x安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库获取数据集:收集训练用的多个人脸图像(每个用户至少几十张)将图像按用户分类存放在data/train/user1,user2等文件夹中步骤2:训练YOLO模型配置YOLO数据集:创建一个data.yaml文件,配置您的数据集路径和标签train:./data/train/images/v
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嘿,小伙伴们!今天我们要一起动手实现一个简单的离线人脸识别系统。想象一下,你的应用程序能够识别用户面部并进行身份验证,是不是超酷的?别急,让我们借助OpenCvSharp和EmguCV这两个强大的计算机视觉库,一步一步实现这一目标!引言在现代应用中,人脸识别技术越来越普及,从智能手机解锁到门禁系统,再到安全监控。然而,许多应用场景需要离线处理以保护隐私和减少延迟。今天,我们将使用C#结合OpenC
- [15] 使用Opencv_CUDA 模块实现基本计算机视觉程序
明月醉窗台
CUDA-Opencv计算机视觉opencv人工智能图像处理CUDA
使用Opencv_CUDA模块实现基本计算机视觉程序CUDA提供了出色的接口,发挥GPU的并行计算能力来加速复杂的计算应用程序利用CUDA和Opencv的功能实现计算机视觉应用1.对图像的算术和逻辑运算两个图像相加#include#include"opencv2/opencv.hpp"#include
- 全面列举OpenCV 各模块中常见的算子
搬码驿站
《OpenCV学习笔记》opencv人工智能计算机视觉图像处理
专栏地址:《OpenCV功能使用详解200篇》《OpenCV算子使用详解300篇》《Halcon算子使用详解300篇》内容持续更新,欢迎点击订阅OpenCVSharp是OpenCV的.NET封装,几乎涵盖了OpenCV的所有功能。OpenCV本身包含了大量的模块(或称子模块),每个模块都包含了不同的算子和功能。下面是OpenCVSharp中所有模块的详细列举,并描述了各模块中常见的算子(函数)。此
- OpenCV每日函数 图像过滤模块 (3) boxFilter函数
坐望云起
深度学习从入门到精通OpenCV从入门到精通opencv计算机视觉人工智能
一、概述使用箱形滤镜模糊图像,该函数使用内核平滑图像:其中非归一化箱形滤波器可用于计算每个像素邻域上的各种积分特征,例如图像导数的协方差矩阵(用于密集光流算法等)。如果您需要计算可变大小窗口上的像素和,请使用积分图。二、boxFilter函数1、函数原型cv::boxFilter(InputArraysrc,OutputArraydst,intddepth,Sizeksize,Pointancho
- OpenCV-Python实战(4)——OpenCV常见图像处理技术_opencv图像处理实战简答
2401_84281648
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OpenCV-Python实战(4)——OpenCV常见图像处理技术0.前言1.拆分与合并通道2.图像的几何变换2.1缩放图像2.2平移图像2.3旋转图像2.4图像的仿射变换2.5图像的透视变换2.6裁剪图像3.图像滤波如何自学黑客&网络安全黑客零基础入门学习路线&规划初级黑客1、网络安全理论知识(2天)①了解行业相关背景,前景,确定发展方向。②学习网络安全相关法律法规。③网络安全运营的概念。④等
- 【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类
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OpenCV4Net.net技术opencv分类人工智能
OpenCV的最新版本包含了500多个算子,这些算子覆盖了图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、视频分析等多个领域。为了方便使用,OpenCV将这些算子分为多个模块,每个模块承担特定的功能。以下是OpenCV中各模块及其算子的详细分类:1.核心模块(Core)功能:提供基础数据结构(如Mat)、数学运算、内存管理、输入输出等基本操作。常用算子:数学运算:cv::add,cv::subtract
- 从底层驱动到 OpenCV:深入解析 Linux 摄像头完整技术栈
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两个文件的主要目的是通过Selenium、ChromeDriver和OpenCV来实现自动化解决滑块验证码的问题。滑块验证码通常要求用户拖动一个滑块到正确的位置,以验证用户是否为真人。下面我将详细讲解这两个文件的工作流程和具体功能的原理。1.cvdemo.java文件这个文件主要包含了一个使用OpenCV进行图像处理的方法getPos,用于检测滑块图像中目标区域的位置。1.1工作流程加载OpenC
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2025最新Python机器视觉实战:基于OpenCV与YOLOv8的实时目标检测与跟踪(附完整代码)摘要:本文基于OpenCV与YOLOv8模型,实现实时目标检测与跟踪功能,支持多类别目标识别与运动轨迹绘制。代码兼容Python3.7+,步骤清晰且经过稳定性测试,适合中高级开发者参考。所有依赖库均为最新版本,确保运行流畅。一、环境准备安装依赖库pipinstallopencv-python==4
- C语言图像处理技术:从基础到高级应用
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:C语言在图像处理领域拥有丰富的应用,涉及计算机视觉和数字信号处理。本课程深入探讨C语言进行图像处理的各项核心技术,包括像素操作、色彩模型理解、滤波算法、色彩空间转换、边缘检测、以及图像变换等。通过详细解析,学习者将掌握如何使用C语言和OpenCV库来实现高效的图像处理,并能够解决实际问题。1.像素操作与图像基本组成数字图像处理是现代计算机视觉和图像理解的基础,
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一、导出onnx模型yoloexportmodel=xx\xx\best.ptformat=onnx二、qt加载onnx模型,推理显示std::stringfileName=QCoreApplication::applicationDirPath().toStdString()+"/Model/best.onnx";cv::dnn::Netnet=cv::dnn::readNetFromONNX(
- OpenCV4.7版二维码检测识别代码比较与整理
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引言最近有机会测试了一下4.7版opencvcontrib下的二维码识别接口,只测了一张最基本的图像。结论是效果没有微信开源的好微信二维码识别模型下载地址:WeChatCV安装pipinstallopencv_contrib_python测试图像可自行去找一个带有二维码的图像,我尝试放,总是违规。。。。官方benchmark地址:qr_codes相关测试文章:OpenCV4.7QR码检测解码性能提
- 在centos上安装miniconda、创建python环境并安装运行opencv
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centospythonlinux
1基础环境centos7.9镜像,自带python2,以及基本的开发工具2安装miniconda参考:在CentOS上的安装miniconda切换目录cd/data安装wgetyuminstallwget-y下载minicondawgethttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh安装minicondas
- 机器学习库
Welosthesightof
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机器学习一個很棒的機器學習框架、庫和軟件的精選列表(按語言)。靈感來自於awesome-php。计算机视觉Scikit-Image-Python中图像处理算法的集合。Scikit-Opt-Python中的群智能(Python中的遗传算法、粒子群优化、模拟退火、蚁群算法、免疫算法、人工鱼群算法)SimpleCV-一个开源计算机视觉框架,可以访问多个高性能计算机视觉库,例如OpenCV。用Python
- Python-OpenCV的单目视觉测距_python opencv 单目测距
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已知物体的测量方法是指在已知物体信息的条件下利用摄像机获得的目标图片得到深度信息。此类方法主要应用于单目视觉进行导航和定位,该类方法的缺点是利用单个特征点进行测量,容易因特征点提取的不准确性,产生误差。我们采用摄像头采集图片,将三维场景投影到摄像机二维像平面上。对于测量地球坐标系中的物体而言,小孔成像模型(也称为线性摄像机模型)基本可以满足测量的要求,即任意点p1在图像中的投影位置p2为光心Oc与
- 2025最新Python机器视觉实战:基于OpenCV与深度学习的多功能工业视觉检测系统(附完整代码)
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2025最新Python机器视觉实战:基于OpenCV与深度学习的多功能工业视觉检测系统(附完整代码)摘要:本文基于OpenCV与深度学习模型,实现一个多功能工业视觉检测系统,包含缺陷检测、尺寸测量、颜色识别、OCR文本识别、目标分类与数据可视化等功能。代码兼容Python3.7+,功能丰富且经过稳定性测试,适合工业场景应用。所有依赖库均为最新版本,确保运行流畅。一、环境准备安装依赖库pipins
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
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
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_