- Halcon学习笔记——Region特征类算子(1)
一楼二栋
算法机器学习
Region特征类算子region_features(Regions::Features:Value)*计算区域的形状特征*输入参数:*Regions————待检测区域*Features————要检测的特征(默认值:'area',可选值见Region特征图所示)*输出参数:*Value————计算的特征*Features可以输入单个或者多个特征,例如['area','anisometry']sel
- Halcon学习笔记——Tuple类算子
一楼二栋
学习
数组运算y:=[1,2,10,5,0,10]x:=[10,10,20,0,5,-10]a:=[10.5,-10.5,0,3]b:=[3.1415,0,1.5708,0.785]c:=[2,1,-2,3,5,-10]d:=[3,-10.5,0,5]tuple_abs(a,Abs)*计算一个元组的绝对值*元组中的元素为整型,则返回绝对值也为整型,为浮点型,则返回浮点型,可以混合*[10.5,10.5,
- Halcon学习笔记——Region类算子(1)
一楼二栋
学习
connection(Region:ConnectedRegions::)*将不相连的区域都分割成单独的区域*Region:输入,ConnectedRegions:输出union1(Region:RegionUnion::)*将各自独立的区域合并成一整块区域(返回所有输入区域的并集)*Region:输入,RegionUnion:输出*与connection()相反union2(Region1,Re
- halcon学习笔记(一)毛边检测 仿射变换+标准区域登陆检测内外边缘毛边
weixin_44482092
halcon算法人工智能计算机视觉
一、中级视频教程毛刺检测:实现功能,检测突出产品外围突出的毛刺:1.先获取背景的区域,用binary_threshold()获取背景区域A;2.背景区域进行闭运算得到闭运算区域B3.用difference()算子计算AB两个区域的补集C;4.对C进行开运算,使边缘平滑。记得到边缘突出的毛刺使用到的算子:binary_threshold()自动全局阈值,得到背景获背景和前景,适合使用在背景和前景差异
- HALCON学习笔记(八)——HALCON相关实例和算法
weixin_45482443
HALCON
字符分割和识别字符识别(OCR)是在图像中识别字符的过程。主要包括在图像中的单个字符分割出来,将分割出来的字符进行分类两个部分。实例:dev_update_window('off')read_image(Image,'printer_chip/printer_chip_01')get_image_size(Image,Width,Height)dev_close_window()dev_open_
- Halcon学习笔记
诗仙&李白
机器视觉学习笔记
目录一.简介一.简介Halcon和OpenCV在工业应用中的区别:OpenCV的精度没Halcon高;OpenCV没有模板匹配,Halcon有,而且Halcon匹配的精度更高。
- halcon学习笔记-01.Halcon简介
zxmyoung
Halcon图像处理机器学习
1.概述HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包,拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境,用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。其集成开发环境HDevelop可在Windows、Linux、UNLX系统下使用。使用HDevelop进行编程的过程一般是,在HDevelop环境中编写算法部分,使用C++、C#、VB等开发应用程序,从HDevelop中导出算法代
- HalCon学习笔记6
工大陈
机器视觉halcon学习算法
halcon的数据结构之region、xld机器视觉的任务之一就是识别图像中的包含某种特性的区域,比如执行一个阈值分割处理,因此至少我们还需要一种数据结构,它可以表示一副图像中一个任意的像素子集,我们把区域定义为离散平面的任意子集使用halcon算子threshold来看看得到区域的效果,其中红色部分就是灰度值在123到255的所有像素点的集合,他们将作为一个整体作为一个区域,使用变量Region
- halcon学习笔记
Alphapeople
学习笔记
读取图片:read_image(Image,'C:/test.png')Halcon的一些基本数据结构:(1)Image:指Halcon的图像类型,由矩阵数据组成,矩阵中的每个值表示一个像素。Image中含有单通道或者多通道的颜色信息。(2)Region:指图像中的一块区域。该区域数据由点的坐标组成,表达的意义类似于一个范围。可以用Region来创建一个感兴趣区域(RegionofInterest
- Halcon学习笔记_03:Blob分析
PaQiuQiu
Halcon玩转机器视觉Blob分析
Blob分析由以下步骤组成:采集图像->提取ROI->图像或ROI对齐->修正图像->图像预处理->提取分割参数->分割图像->区域预处理->提取特征->将结果转为世界坐标->可视化显示1.修正图像图像或区域对齐问题:(SolutionGuideIII-Cinsection3.4)2.图像预处理消除噪声的相关函数:mean_image()gauss_image()相对高斯滤波速度快,效果不完美的函
- HALCON学习笔记之blob分析+特征(定位) 11
学习ing的青年
计算机视觉
blob分析+特征(定位)*采集图像dev_close_window()dev_update_off()read_image(ImageOrig,'blister/blister_reference')dev_open_window_fit_image(ImageOrig,0,0,-1,-1,WindowHandle)set_display_font(WindowHandle,14,'mono',
- HalCon学习笔记3
工大陈
机器视觉halcon学习计算机视觉图像处理
一、实例透视形变图像校正透视形变图形校正步骤如下1.读取图像,并对图像进行简单的处理,分割出目标形变区域2.获取形变区域的轮廓,并计算出顶点坐标信息3.利用上一步得出的坐标信息,计算投影变换矩阵4.进行投影变换二、实现代码1.将图像转化为灰度图像rgb1_to_gray(Image_display,GrayImage)rgb1_to_gray将RGB图像转换为灰度图像RGB图像的三个通道作为输入图
- Halcon学习笔记——条形码的定位与识别
weixin_30708329
数据结构与算法c#
一维码的原理与结构条码基本原理是利用条纹和间隔或宽窄条纹(间隔)构成二进制的”0“和”1“,反映的是某种信息。一维条码数据结构,分四个区域。组成分别为静区、起始/终止符、校验符、数据符。一维条码的意识形态结构,分三条。构成一维码的基本单元是模块,模块是指条码中最窄的条或空;构成条码的条或空称为一个单元,一个单元包含多个或单个模块;一个单元包含的模块数量由编码方式决定,即形成了不同的码制。一维码的定
- Halcon学习笔记:xyz_attrib_to_object_model_3d示例
Leon_Chan0
HALCON
Halcon学习笔记:xyz_attrib_to_object_model_3d——从X、Y和Z图像中创建3D对象模型同时附加属性xyz_attrib_to_object_model_3d.hdevThisexampleprogramshowstheusageoftheprocedurexyz_attrib_to_object_model_3d.Itcanbeusedtocreate3Dobjec
- Halcon相机标定及利用标定结果测距
Mechantronic Bao
Halcon机器视觉计算机视觉图像处理视觉检测
Halcon相机标定及导出标定板实际圆心距离(Halcon学习笔记)首先,采集一组标定板不同位姿图片,利用Halcon标定助手进行标定。在Halcon标定助手中可以通过勾选使用示例中“将测量结果变换到世界坐标系中”导出标定板其中两点中心距。以下为手工编写测两点中心距程序的流程:在此基础上,如下所示,在标定板放置平面上放置一把游标卡尺,测量卡尺上每两个1之间的实际距离:实验测量距离分别为10.118
- Halcon齿轮测量
Mechantronic Bao
Halcon机器视觉视觉检测图像处理计算机视觉
Halcon齿轮测量(Halcon学习笔记)齿轮灰度图像如下:Halcon齿轮测量设计流程首先进行阈值分割并利用面积特征选取出齿轮部分:创建圆的XLD轮廓:进行尺寸测量:生成测量结果并显示:Halcon代码如下:*ImageAcquisition01:CodegeneratedbyImageAcquisition01read_image(Image,'D:/机器视觉学习资料/Halcon学习/案例
- halcon学习笔记--图像数据结构,connection和opening算子使用注意事项
lfw2019
机器视觉halcon
一、机器视觉应用中的三种基本数据结构:1、图像2、区域3、轮廓亚像素轮廓比图像像素分辨率精度更高,亚像素数据可以通过亚像素阈值分割或亚像素边缘提取来获得二、write_image(Image::Format,FillColor,FileName:)按指定格式保存图片,可将图片保存在本地。三、write_region()将区域保存在本地四、tuple_concat(::T1,T2:Concat)将两
- Halcon学习笔记02——透视形变的车牌识别
weixin_43710224
Halcon学习笔记图像识别
1程序流程整体流程如下图所示:首先通过RGB→HSV在颜色空间进行Blob分析提取车牌区域,提取区域如下图所示:可以发现图片出现了透视变换,由于拍摄视角未正视车牌,因此矩形的车牌变成了斜四边形。因此需要对该区域进行透视变换,其核心算子如下:获取变换矩阵:hom_vector_to_proj_hom_mat2d(::Px,Py,Pw,Qx,Qy,Qw,Method:HomMat2D)其中Px,Py分
- HALCON学习笔记
工大陈
机器视觉halcon学习算法
一、第一个halcon程序初次接触视觉算法,对很多概念还是一个很模糊的状态。第一次使用halcon,根据B站联为智能教育的教学视频进行学习记录1.读取图片*Readinganimage:read_image(Image,'mreut')*Reading3imagesintoanimagearray:read_image(Images,['ic0','ic1','ic2'])HALCON算子:rea
- HalCon学习笔记
工大陈
机器视觉halcon学习c++
一、连接相机算子open_framegrabber:连接相机并设置一些基本的采集参数,如选择相机类型和指定采集设备Parameters:1.HorizontalResolution:水平相对分辨率,如果是1,说明采集的图宽度和原图一样大,是2,表示采集的图宽度是原图的两倍,默认为12.VerticalResolution:垂直相对分辨率,如果是1,说明采集的图宽度和原图一样大3.ImageWidt
- HALCON学习笔记(五)——图像分割
weixin_45482443
HALCON
图像分割:将图像中具有特殊意义的不同区域划分开来,这些区域是不交互的。一般采用的图像分割方法有阈值分割,边缘检测,区域生长,霍夫变换等。阈值分割阈值分割:按图像灰度幅度进行分割的方法,把图像的灰度分成不同的等级,然后用设置灰度阈值的方法确定有意义的区域或要分割物体的边界。难点:无法确定图像分割生成区域的数目阈值的确定(阈值选取过高,容易把大量的目标误判为背景;阈值选取过低,容易把大量的背景误判为目
- halcon学习笔记4-字符识别(包括汉字识别)
丶听涛
halcon计算机视觉图像识别ocr
本篇笔记着重写的是如何训练汉字字符,让电脑能够识别出来汉字1.使用系统训练好的文件完成车牌的识别首先我在网上随便找了一直车牌图像然后灰度化再进行阈值操作下一步连通区域后进行特征选择,因为识别中文要训练,这里就先识别英文和数字,后面会有中文的识别详解。因为这里的车牌看起来跟基本是水平的,就不用矫正了。识别前需要将灰度图反转一下(因为我选的字体’Industrial_0-9A-Z_NoRej.omc’
- halcon学习笔记
beaconlight
halcon
API:erision_circle()opening_clrcle()腐蚀命令对原图像信息的丢失比open命令更为严重select_shape()dev_close_window()dev_open_window()需要在窗口显示信息前需要进行这两部操作,获取窗口ID图片处理一般流程采集》预处理(去噪声)》特征处理API:decompose3将一张图装换成三个色域的图Convertathree-
- Halcon学习笔记之测量系列-卡尺测量
小丶锦
计算机视觉图像处理图像识别
介绍完简单的一维测量之后,下面我们来介绍下常用的卡尺测量。Halcon中的Metrology方法即为卡尺工具,可用来拟合线,圆,这种方法对于目标比背景很明显的图像尺寸测量是很方便的,不需要用blob进行边缘提取等,但缺点也很明显,需要目标的相对位置基本不变才行。大致的步骤如图所示:下面我直接用代码来演示,如何用halcon进行卡尺测量。供测量用的图像如下。代码如下:read_image(Image
- [Halcon学习笔记]标定常用的Halcon标定板规格及说明
halcon
1、介绍大多数标定的要求都是以实心圆或方格来作为标志点,所以一般的标定板为棋盘格或矩阵圆点图,高精度的相机标定过程中,大多是以比较明确的特征点来作为参考,所以通过识别标定板的圆形,拟合出精确的中心位置,然后再通过已知的标定模板参数来消除投影造成的形心误差。2、标定板规格标定板的大小要大于全视野的1/3,小于全视野,一般建议使用2/3视野大小的标定板,而且标定板要靠近视野中心,这样中心有效区域的标定
- [Halcon学习笔记]机器视觉缺陷检测常用方法对比总结
halcon
1、介绍缺陷检测时机器视觉需求中最复杂难度较大的一类需求。究其原因,主要是在项目开发过程中首先要保证检测的稳定性和精度,又要实现缺陷检测的通用性,常见的缺陷:凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、伤痕、毛刺等等类型种类繁杂,缺陷检测不同于尺寸、二维码、OCR识别等算法。后者的应用场景比较单一,基本使用一些成熟的算法实现,最多增加一些定位、图像增强的算法,应用门槛相对较低,也比较容易做成通用的产品或工具。但缺
- Halcon学习笔记之定位测量项目案例
J。in
图像处理机器视觉计算机视觉图像处理图像识别
前面我已经逐个介绍了一维测量,卡尺测量以及相关的模板匹配内容,那么这篇文章呢,我们就完整的介绍下如何去使用模板匹配和测量去完成一个简单的测量项目,这里还是只介绍像素精度的情况下的,有关相机标定的内容后面会单独讲解,话不多说了,我们直奔主题!原图如下(这也是halcon里面案例的图片集):代码如下:read_image(Image,'C:/Users/Public/Documents/MVTec/H
- Halcon学习笔记之模板匹配-基于形状的多模板匹配
小丶锦
图像处理机器视觉图像识别图像处理计算机视觉
基于形状的模板匹配在我们实际的项目中应用最广,同时在一些项目中,光是选中一个目标作为匹配的模板,效果可能还达不到我们所需要达到的要求或者我们所需要检测的目标存在多个特征需要去判别,所以这个时候可以考虑多模板匹配,以增加特征的个数来提高精度或者去得到所需要查找的多个不同特征目标。直接上原图,供创建模板的图片:代码如下:read_image(Image,'C:/Users/Administrator/
- Halcon学习笔记之模板匹配-基于形状的匹配
小丶锦
图像识别图像处理计算机视觉
上篇文章主要介绍的是基于形状的匹配的算子各个参数所具备的作用,这篇文章主要介绍下如何在halcon中去使用这些算子完成基于形状的情况下找到我们的目标,同时我们也介绍下适用于缩放的模板查找。模板图片如下:代码如下:read_image(Image,'C:/Users/Administrator/Desktop/基于形状的匹配/1.jpg')rgb1_to_gray(Image,GrayImage)d
- Halcon学习笔记之OCR系列-环形字符,斜体字
J。in
机器学习ocr
这篇文章主要是介绍下我经历的一些比较难已提取OCR部分的图片,从而介绍下一些特别的处理方式。第一种:差分高斯diff_of_gauss(近似拉普拉斯高斯)原图如下:一般的方法基本提取不出来相应的字符。那我们可以通过差分高斯这个算子直接得出很好的效果图,代码以及效果图如下:read_image(Image,'C:/Users/Administrator/Desktop/3.bmp')rgb1_to_
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多