- 【视频编码\VVC】变换编码基础知识及标准设计相关参数
鴒凰
视频编码音视频视频编解码视频编码h.266VVC笔记
变化编码的基础知识定义:变换编码是将以空间域像素形式描述的图像转换至变换域,以变换系数的形式加以表示。大部分图像都包含较多平坦区域和内容变化缓慢的区域,使得图像能量在空间域的分散转换为变换域的相对集中分布,从而达到空间去冗余的目的。变换概述选用DCT变换的原因:DCT形式与输入信号无关并且存在快速实现算法,并且性能接近K-L变换。H.264第一次使用了整数DCTH.265沿用了整数DCT,进行了不
- 视频编码结构
一箭辰空
音视频
VVCVVC标准对应的参考软件平台是VTM(VVCTestModel)两个基本目标1.高压缩性能,定义一套视频编码技术,其压缩性能要远优于以往的同类标准。2.宽应用领域,能够有效地用于比先前标准更广阔的范围。编码过程图像分块、预测、变换、量化、熵编码、环路滤波1.图像分块如图1所示,VVC在编码原理和基本结构方面没有突破,仍沿用从H.261就开始的基于块的混合视频编码框架,即预测加变换的分块编码方
- H266/VVC多样化视频编码工具概述
DogDaoDao
H266(VVC)标准H266VVC全景视频编码视频编解码屏幕内容编码
全景视频编码全景视频:具有360度全包围视角的球面视频。全景视频编码:包括H266在内的视频编码算法都是以平面视频为对象的,为了采用传统的视频编码编码算法,全景视频需要转换为平面视频,其中经纬图等角映射(ERP)、立方体映射(CMP)是常用的格式。水平环绕运动补偿:普通平面视频编码算法的运动补偿中,当运动矢量指向参考图像边界区域外的像素时,会对参考图像边界进行填充以获取参考像素值,填充方法是用距离
- H266/VVC率失真优化与速率控制概述
DogDaoDao
H266(VVC)标准H266VVC率失真视频编解码实时音视频拉格朗日
率失真优化技术率失真优化:视频编码的主要目的是在保证一定视频质量的条件下尽量降低视频的编码比特率,或者在一定编码比特率限制条件下尽量地减小编码失真。在固定的编码框架下,为了应对不同的视频内容,往往有多种候选的编码方式,编码器的一个主要工作就是在某种策略选择最优的编码参数,以实现最优的编码性能。基于率失真理论的编码参数优化被称为率失真优化,率失真优化技术是保证编码器效率的主要手段。率失真理论:在允许
- H266/VVC环路滤波技术概述
DogDaoDao
H266(VVC)标准H266VVC环路滤波SAO编码失真视频编解码音视频
环路滤波环路滤波:是提高编码视频主客观质量的有效工具,不同于图像增强处理中的滤波技术,环路滤波是在视频编码过程进行滤波,滤波后的图像用于后续图像的编码,即位于“环路”中。环路滤波的作用:一方面提高了编码图像的质量,一方面为后续编码图像提供了高质量的参考图像。常见的编码失真:方块效应、振铃效应、颜色偏差、图像模糊等常见编码失真效应。H266环路滤波技术:如下图,H266标准的环路滤波技术包括亮度映射
- H266/VVC网络适配层概述
DogDaoDao
H266(VVC)标准H266视频编解码NALUVVC网络适配层实时音视频
视频编码标准的分层结构视频数据分层的必要性:网络类型的多样性、不同的应用场景对视频有不同的需求。编码标准的分层结构:为了适应不同网络和应用需求,视频编码数据根据其内容特性被分成若干NAL单元(NALUnit,NALU),并对NALU的内容特性进行标识。网络只需要根据NALU及其标识就可以优化视频传输性能,不再需要亲自分析视频数据的内容特性。如下图就是典型的分层结构。H266中NAL的作用机制:原始
- H.266/VVC帧间预测技术学习:几何划分模式(Geometric partitioning mode, GPM)
涵小呆
VVC/H.266视频编码H.266/VVC
几何划分模式(Geometricpartitioningmode,GPM)原理针对图像中运动物体的边界部分,VVC采用了几何划分模式进行帧间预测。如下图所示,GPM模式在运动物体的边界处进行了更精细的划分。划分类型使用GPM模式时,通过几何定位的直线将CU划分为两部分(下图所示)。分割线的位置从数学上是根据特定分区的角度参数φ和偏移参数ρ得出的,如下图所示。VVC标准中的GPM规定将360°不等间
- H266/VVC变换编码技术概述
DogDaoDao
H266(VVC)标准人工智能机器学习H266VVC变换编码视频编解码DCT
视频变换编码变换编码:是指将以空间域像素形式描述的图像转换至变换域。以变换系数的形式加以表示。适当的变换可使图像能量在空间域的分散分布转换为在变换域的相对集中分布,从而达到去除空间冗余的目的。DCT:离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)与去相关性性能最优的K-L变换相比,与输入信号无关且存在快速实现算法,性能接近K-L变换,广泛应用在图像视频编码中。H264首次使
- CompressAI:深度学习与传统图像压缩
qq_41627642
深度学习多模态深度学习人工智能
1、图像压缩算法原理传统的有损图像压缩方法,如JPEG,JPEG2000,HEVC或AV1或VVC,在类似的编码方案上进行了迭代改进:将图像划分为像素块,使用变换域通过线性变换(例如:DCT或DWT)去相关空间频率,基于相邻值执行一些预测,量化转换系数,最后使用有效的熵编码器(例如:CABAC[11])将量化值和预测侧信息编码成比特流。另一方面,基于人工神经网络的编解码器主要依赖于学习分析和综合非
- H266/VVC帧间预测编码技术概述
DogDaoDao
H266(VVC)标准人工智能视频编解码H266VVC深度学习预测编码实时音视频
帧间预测编码简述帧间预测利用视频时间域的相关性,使用邻近已编码图像像素值预测当前图像的像素值,能有效去除视频时域冗余。目前主要的视频编码标准中,帧间预测都采用基于块的运动补偿技术,不同的编码标准有不同的分块方式。为当前图像的每个像素块在之前已编码图像找到一个最佳匹配块,这个寻找过程就称为运动估计(MotionEstimation,ME)。用于预测的图像被称为参考图像或参考帧(ReferencePi
- H266/VVC帧内预测编码
DogDaoDao
H266(VVC)标准H266VVC帧内预测预测编码视频编解码实时音视频深度学习
预测编码技术预测编码(PredictionCoding)是指利用已编码的一个或多个样本值,根据某种模型或方法,对当前的样本值进行预测,并对样本真实值和预测值之间的差值进行编码。视频中的每个像素看成一个信源符号,它通常与空域上或时域上邻近的像素具有较强的相关性,因此视频是一种有记忆信源。预测编码技术通过预测模型消除像素间的相关性,得到的差值信号可以认为没有相关性,或者相关性很小,因此可以作为无记忆信
- Windows11编译VTM源码生成Visual Studio 工程
DogDaoDao
#VTMvisualstudioVTMH266VVC视频编解码WindowsVS2022
VTM介绍VTM作为H266/VVC标准的官方参考软件,一直用作H266/VVC标准的研究和迭代。关于H2666/VVC标准的介绍、代码、提案、文档等,可以参考H266/VVC编码标准介绍。官方代码地址:https://vcgit.hhi.fraunhofer.de/jvet/VVCSoftware_VTM(最新)git镜像地址:https://github.com/yanceyxin/VVCSo
- DCC2023:基于梯度线性模型的帧内色度预测
Dillon2015
H.266/VVC视频编码CCLMVVC
本来自DCC2023文章《GradientLinearModelforChromaIntraPrediction》在VVC中引入了CCLM工具,CCLM用于帧内预测,它根据一个线性模型通过亮度像素重建值获得色度像素的预测值。对于YUV420格式的视频,需要先将亮度分量使用低通滤波器下采样到和色度分量同样的分辨率,然后使用线性模型计算色度的预测值。然而下采样过程会丢失空域信息(例如边界、梯度),为了
- 【论文解读】Comparing VVC, HEVC and AV1 using Objective and Subjective Assessments
DogDaoDao
论文解读AV1VVCHEVC视频编解码HMVTMAOM
时间:2020级别:IEEE机构:IEEE组织摘要:对3种最新的视频编码标准HEVC(HighEfficiencyvideoCoding)测试模型HM(HighEfficiencyvideoCoding)、amediavideo1(AV1)和VersatilevideoCoding测试模型(VTM)进行了客观和主观质量评价。通过精细化选择9个源序列,使其具有多样性和代表性,并在预定义的目标码率下对
- H266/VVC标准的编码结构介绍
DogDaoDao
H266(VVC)标准H266VVC视频编解码实时音视频VTM
概述CVS:H266的编码码流包含一个或多个编码视频序列(CodedVideoSwquence,CVS),每个CVS以帧内随机接入点(IntraRandomAccessPoint,IRAP)或逐渐解码刷新(GradualDecodingRefresh,GDR)图像开始。CVS是时域独立可解码的基本单元。CLVS:编码视频序列层,当编码码流只包含一层时,CVS与CLVS一致。AU:访问单元PU:图像
- H266/VVC编码标准介绍
DogDaoDao
H266(VVC)标准VVCH266视频编解码实时音视频VTM
视频编码标准多样的视频应用催生了多种的视频编码方法。为了使编码后的码流能够在大范围内通用和规范,从20世纪80年代开始,国际组织就开始对视频编码建立国际标准。什么是视频编码标准:视频编码标准只规定了码流的语法语义和解码器,只要求视频编码后的码流符合标准的语法结构,解码器就可以根据码流的语法语义进行正常解码。因此,符合某个解码标准的编码器是有很大的自由度的,只要编码后的码流符合标准规定即可。编码器输
- 屏幕内容编码:HEVC SCC、VVC、AVS3、AV1和EVC
若忘即安
VVC/H.266音频编码解码
近年来,随着许多相关应用变得非常流行,包括计算机生成的文本、图形和动画在内的屏幕内容视频引起了比以往更多的关注。然而,传统的视频编解码器通常被设计成处理摄像机捕获的自然视频。另一方面,屏幕内容视频表现出不同的信号特征和人类对失真的视觉敏感度的不同水平。为了解决对这种内容进行高效编码的需要,已经专门开发了许多编码工具,并且在编码效率方面取得了巨大进步。所有最近开发的视频编码标准都包含屏幕内容编码(S
- H.266/VVC的关键编码技术(五):AI, RA, LD三种编码结构
若忘即安
VVC/H.266视频处理音频编码解码
AI,RA,LD三种编码结构VVC中采用三种编码结构:全帧内(AI,A11lntra)、低延迟(LD,LowDelay),随机接入(RA,RandomAccess),分别用于满足不同场景下的编码需求。AI编码在全帧内编码结构下,序列中每一帧图像均采用帧内编码,具有各自独立的上图所示,I帧不需要参考其他帧的像素信息,可独立的进行编解码,且每一帧的量化参数都保持一致,AI编码结构适合信道环境较差,容易
- H.266/VVC的编码框架
若忘即安
VVC/H.266视频处理音频编码解码
VVC编码框架VVC仍沿用从H.261开始使用的基于块的混合视频编码框架,包括帧内预测、帧间预测、变换、量化、环路滤波、嫡编码等。基本流程是首先利用帧内/帧间预测编码消除空域/时域冗余,接着对预测残差进行变换量化编码消除残差数据间的空域冗余,最后通过嫡编码消除经变换和量化后的残差数据中的信息嫡冗余。在VVC中,视频进入编码器后,每帧图像首先被划分为互不重叠的图像块,称之为编码树单元(CodingT
- H.266VVC的关键编码技术(一):帧内预测
若忘即安
VVC/H.266视频处理音频编码解码调制与编码策略
1.帧内预测帧内预测是指利用视频中相邻像素之间的相似性或者关联性,使用当前图像己编码的相邻像素预测当前像素,从而达到去除空间冗余的口的,得到的预测残差将经过后续的变换、量化和嫡编码等模块进一步处理生成最终的码流。(1)帧内预测模式为了捕捉自然视频中任意的边缘方向,VVC中的帧内预测模式从HEVC中使用的33种扩展到65种。红色虚线表示了VVC中新出现的帧内角度预测模式,黑色为HEVC原有的帧内预测
- AVC、HEVC、VVC帧间预测技术
傻不拉几的程序员
工作学习编解码AVCHEVCVVC
帧间预测总体思路:帧间预测主要的工作是运动估计与运动补偿。所谓运动估计简单说就是在参考帧中找到当前块的最优参考块,用运动向量(MV)表示参考块与当前块的位置关系。所谓运动补偿简单说就是对参考块与当前块求差值得到残差用于传输。总的过程:通过搜索算法找到最优的参考块,计算MV,计算残差,MV提供位置信息,残差提供值的信息。========================================
- AOMedia发布免版税沉浸音频规范IAMF
LiveVideoStack_
音视频
11月10日,开放媒体联盟(AOMedia)发布了旗下首个沉浸式音频规范IAMF(https://aomediacodec.github.io/iamf/),IAMF是一种编解码器无关的容器规范,可以携带回放时间渲染算法和音频混音的信息,而且和旗下的AV1视频标准一样为免版税。从AV1开始,AOMedia就在用开放来对抗老牌的标准组织ITU与ISO/IEC的HEVC、VVC等标准。目前,AV1已经
- 编解码再进化:Ali266与下一代视频技术
LiveVideoStack_
音视频
过去的一年见证了人类百年不遇的大事记,也见证了多种视频应用的厚积薄发。而因此所带来的视频数据量的爆发式增长更加加剧了对高效编解码这样的底层硬核技术的急迫需求。正是在这样的大环境下,在ITU-TVCEG和ISO/IECMPEG两大标准组织再次联手推出的最新视频编解码标准VVC定稿不久之后,阿里巴巴的视频团队开始全力投入开展VVC软件编解码的开发工作。本次LiveVideoStackCon2021北京
- 阿里云视频云发布实时高清VVC编码器Ali266,真正开启VVC商用之路
阿里云视频云
阿里云视频云阿里云视频处理视频编码编码器视频云
基于新一代国际视频编解码标准H.266/VVC,阿里云视频云近日发布了实时高清编码器Ali266,有力推动H.266/VVC标准应用的落地,真正开启H.266/VVC的商用之路,并强力赋能超高清4K、8K、以及AR/VR等应用的真实普及。编码器Ali266=实时+高清+超压缩阿里云视频云于7月中发布了实时高清VVC编码器Ali266首个版本,从已公开的资料可知,这是目前全世界最快的VVC编码器。具
- AVS3:双向光流BIO
Dillon2015
AVS3视频编码avs3双向光流BIOBDOF1024程序员节
AVS3引入了双向光流(BI-directionalOpticalflow,BIO)技术,和H.266/VVC中的BDOF类似,BIO用于解决基于块的预测会存在块内某些区域仍会有偏差的现象导致需要划分更小的块。通过补偿小的像素区域的位移,BIO可以使用更大的块来编码从而节省码率,达到像素级预测的效果。如图1,左侧是双向光流补偿前的预测结果,右侧是补偿后的预测结果。图1补偿前后的预测传统的双向预测对
- AVS3:跨分量预测TSCPM
Dillon2015
AVS3视频编码avs3TSCPMCCLM
TSCPM两步跨分量预测模式(TSCPM,TwoStepCross-componentPredictionMode)通过探索不同分量之间的线性关系去除分量间冗余。TSCPM分为两个步骤执行,首先使用Co-locatedluma块通过参数α和β生成尺寸相同的临时预测块,第二步再进行下采样,得到色度分量的预测值,如图1。图1TSCPMAVS3的TSCPM仅用于intra模式中,类似于VVC中的CCLM
- 帧间快速算法论文阅读
什么都不懂的小青蛙
智能视频编码算法论文阅读视频编解码机器学习深度学习人工智能
LowcomplexityintercodingschemeforVersatileVideoCoding(VVC)通过分析相邻CU的编码区域,预测当前CU的编码区域,以终止不必要的分割模式。1、2、3、4表示当前CU(CU0)的相邻CU。根据空间相关性,当前CU的面积预测为wiw_iwi的值分别为0.3,0.2,0.3,0.2。(考虑到水平方向和垂直方向的相关性大于对角线方向的相关性)当预测面积
- VVC中图片的划分
Ginkgo
在VVC中,输入的视频首先被划为为相等大小的块(最大支持划分为128×128大小的块,虽然VVC支持的变换的块最大尺寸为64×64),这些等大的块成为CTUs(codingtreeunits),每一个CTU都有Y、Cb、Cr三个等大的CU。图1混合编码框架把输入的图像划分为CTUs之后,再对CTUs进行进一步的归类。在HEVC中,可以把CTUs分为Slice和Tile,其中Slice可以进一步划分
- 多维评测指标解读第17届MSU世界编码器大赛全高清10bit赛道结果
阿里云视频云
硬核干货云计算视频云
超高清视频纤毫毕现的关键一环。01主要指标多项第一,带宽节省48%近日,第17届MSU世界编码器大赛全高清10bit赛道成绩揭晓,阿里自研的H.266/VVC编码器Ali266在该赛道最高效的1fps档次上获得两项冠军,相较大赛基准编码器x265可节省48%的带宽,有效降低超高清视频门槛,推动其普及。MSU世界编码器大赛是指由莫斯科国立大学(LomonosovMoscowStateUniversi
- AVS3:DMVR
Dillon2015
AVS3视频编码avs3DMVR
AVS3中引入了解码端运动矢量修正(DMVR,DecodersideMotionVectorRefinement)技术,AVS3中的DMVR技术和G.266/VVC类似,它可以在解码端生成运动参数从而减少传输运动参数的码率开销。它的基本思想是将skip/direct模式生成的前后向mv作为初始mv,然后使用双向匹配修正初始mv。修正过程又分为整像素搜索和分像素搜索两个部分。DMVRavs3中DMV
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C