- 基于FPGA的数字图像处理【1.5】
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FPGA图像处理fpga开发FPGA与图像处理FPGA技术优势硬件工程dsp开发射频工程驱动开发
第2章FPGA与图像处理随着图像分辨率的大幅度提升和图像处理算法复杂度的提升,传统的串行处理器已经越来越不能满足图像处理的实时性需求。多核结构处理、GPU处理及FPGA很快在实时性图像处理领域得到了迅速的发展。本章将重点介绍基于FPGA的实时性图像处理。FPGA通过为每个功能建立单独的硬件来实现整个应用程序所需要的逻辑功能,这使其很适合图像处理,尤其是采用流水线来处理视频流,可以在同一个时刻进行多
- Python编程:图像增强
倔强老吕
C++与python交互编程pythonopencv计算机视觉图像增强
图像增强图像增强是数字图像处理中的重要技术,旨在改善图像质量或突出图像中的有用信息,为后续的分析和处理提供更好的基础。空间域图像增强灰度变换定义灰度变换是一种点处理(pointprocessing)操作,可表示为:s=T(r)其中:r:输入图像像素的原始灰度值(通常范围[0,L-1],如8位图像为[0,255])s:变换后的输出灰度值T:灰度变换函数核心特性单像素操作:输出值仅取决于对应位置的输入
- OpenCV C++ 边缘检测与图像分割
achene_ql
opencvc++计算机视觉人工智能
一、边缘检测在数字图像处理领域,边缘检测是一项至关重要的基础技术。它如同为图像赋予“骨架”,帮助计算机快速识别图像中的物体轮廓、形状与结构,广泛应用于目标识别、图像分割、图像配准等多个领域。1.1概念边缘检测的核心目标是找出图像中像素灰度发生剧烈变化的区域边界。这些边界往往对应着图像中物体的轮廓、不同物体的交界处或纹理变化明显的地方。通过提取这些边缘信息,可以有效减少图像数据量,同时保留图像中最关
- Visual C++数字图像处理算法与实战教程
咸鱼豆腐
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本教程面向初学者,涵盖数字图像处理核心概念和技术,包括灰度转换、图像滤波和旋转等基本操作。通过VisualStudio(VS)环境和实例实践,学习者将掌握如何利用C++进行图像处理编程。本教程还介绍了VisualStudio集成开发环境(IDE)的使用,以及如何利用OpenCV等第三方库进行图像处理开发。1.VisualStudio集成开发环境(IDE)介绍*
- OpenCV C++ 图像处理教程:灰度变换与直方图分析
achene_ql
opencvc++图像处理计算机视觉人工智能
在数字图像处理领域,灰度变换与直方图分析是最基础且核心的技术,它们如同“图像的化妆师”,能够通过调整像素灰度分布显著改善图像视觉效果,为后续的目标检测、图像分割等高级任务奠定基础。无论是校正图像的亮度与对比度,还是从低质量图像中提取有效信息,掌握这些技术都是图像处理从业者的必备技能。一、点运算(PointOperation)1.概念点运算是图像处理中最基础的操作之一,指对图像中每个像素点的灰度值进
- MATLAB实现的基于SVD的数字图像水印技术
张锦云
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在数字图像处理中,SVD水印技术是一种有效的版权保护方法。它利用SVD算法在MATLAB环境下嵌入和提取水印,确保图像质量的同时隐藏信息。本文介绍了在MATLAB中实现SVD水印的步骤,包括图像预处理、SVD分解、水印嵌入、图像重构、水印提取和代码注释等关键环节。实践中涉及的技术点包括图像处理、SVD函数使用、数据编码策略、数值稳定性和图像质量评估。1.数字图
- 学习Opencv——图像金字塔
JustRemind
CVCVOpenCV
以多个分辨率来表示图像的一种有效且概念简单的结构是图像金字塔,一个图像金字塔是一系列以金子塔形状排列的、分辨率逐渐降低的图像集合。——《数字图像处理》。1.基本概念图像金字塔由Adelson于1984年提出[1],图像金字塔是一个图像集合,集合中所有的图像都源于同一个原始图像,而且是通过对原始图像连续降采样获得,直到达到某个中止条件才停止采样。常用两类图像金字塔:1)高斯金字塔(Gaussianp
- 列车轨道及其障碍物检测相关算法
他人是一面镜子,保持谦虚的态度
车道检测研究列车轨道检测
目录一、开源算法来源1.1列车轨道+障碍物检测(AI算法)1.2列车轨道(滤波算法)1.3列车轨道(滤波算法)二、运行代码2.3.1具体流程2.3.2详细代码2.3.3运行步骤一、开源算法来源1.1列车轨道+障碍物检测(AI算法)GitHub-ELKYang/RailWay_Detection:电车轨道与障碍物检测(SJTU数字图像处理课程设计)1.2列车轨道(滤波算法)火车轨道铁路轨道检测识别(
- 七天速成数字图像处理之五(图像分割)
ZzzZ31415926
图像处理计算机视觉算法人工智能数学建模
图像分割(ImageSegmentation)是数字图像处理中最核心、最具挑战性的任务之一,其目标是将图像划分为具有一致特征的区域,从而实现对图像中目标或结构的提取、理解与分析。下面我将从概念、分类、经典方法、实际应用四个层面为你系统性地讲解图像分割。一、什么是图像分割?定义:图像分割是指将图像划分为若干个互不重叠的区域,使得每个区域内部具有某种一致性(如灰度、纹理、颜色、边缘等),而不同区域之间
- python数字图像处理基础(六)——模板匹配、直方图
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉开发语言
目录模板匹配概念单对象模板匹配多对象模板匹配直方图1.查找直方图2.绘制直方图3.掩膜的应用模板匹配概念模板匹配和卷积原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动,计算模板与图像被模板覆盖的地方的差别程度,这个差别程度的计算方法在opencv里有6种,然后将每次计算的结果放入一个矩阵里,作为结果输出。假如原图是AxB大小,而模板是axb大小,则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)(通过.sha
- matlab基于GUI实现水果识别
kaikaile1995
matlab
基于GUI实现水果识别系统,限一个图片内存在一种水果图像处理是一种利用计算机分析图像以达到预期结果的技术。图像处理一般指数字图像处理,而数字图像指由工业相机、摄像机、扫描仪等设备捕捉到的二维数组,数组中的元素称为像素,元素的值称为灰度值。计算机图像识别技术和人识别图像在原理上没有本质区别,只是机器没有人的感觉。人类图像识别不仅仅是依赖于整个图像在脑中的映像、我们依赖于图像本身特点然后对图像进行分类
- 使用 C/C++ 和 OpenCV 添加图片水印
使用C/C++和OpenCV添加图片水印️在数字图像处理中,添加水印是一种常见的操作,可以用于版权保护、品牌宣传或信息标注。本文将介绍如何使用C/C++和强大的计算机视觉库OpenCV来实现将自定义水印(图片或文字)添加到目标图片上。准备工作️在开始之前,请确保你已经具备以下条件:C/C++编译器:如GCC/G++,Clang,MSVC等。OpenCV库:需要预先安装并配置好OpenCV。你可以从
- 图像增强利器:一站式Matlab代码解决方案
岑童嵘
图像增强利器:一站式Matlab代码解决方案增强.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/206fb在数字图像处理的世界里,高质量的图像增强技术是通往视觉清晰度的关键之门。今天,我们要向您隆重推荐一个精心打造的开源宝藏——《图像增强Matlab代码合集》,这是一份专为加速研究和学习曲线而生的资源,旨在让每一位图像处理爱好者和专业人员都能轻松掌
- 《数字图像处理(面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材)》第三次印刷
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禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理(面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材)》第三次印刷修正了第二次印刷的排版误删错误。冈萨雷斯在滤波器部分是大错。指数滤波器的概念本身就是错的,直接删除(这个不是他的错)。至于巴特沃斯滤波器,就算讲模拟滤波器,错误也太多,幅频响应少个根号,频率变换也是错的,从低通到高通再到带通、带阻,截止频率处的增益哪哪哪都不一样。最重要的是,模拟滤波器如果要应用于数字信号,就
- OpenCV CUDA模块图像处理------颜色空间处理之拜耳模式去马赛克函数demosaicing()
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算法描述该函数用于在GPU上执行拜耳图像(BayerPattern)的去马赛克操作(Demosaicing),将单通道的原始传感器图像转换为三通道的彩色图像(如BGR或RGB格式),是数字图像处理中用于相机图像解码的关键步骤。相机传感器通常只能捕捉一个颜色通道(红、绿、蓝
- 机器学习套娃:从数字图像处理到深度学习,一张图秒懂四者关系
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为啥写这篇?刚入门AI的同学常被这四个概念绕晕:“数字图像处理是不是深度学习?”“神经网络和机器学习啥关系?”今天用俄罗斯套娃+炒土豆丝的类比,5分钟理清它们的「祖孙三代」关系!核心结论(套娃图镇楼)【最外层】机器学习(ML)⊃【中间层】神经网络(NN)⊃【最内层】深度学习(DL)【平行层】数字图像处理=传统方法(手工规则)+现代方法(被DL/ML包含)(类比:「做饭」⊃「用锅炒菜」⊃「用铁锅大火
- 东南大学图像处理课程PPT核心要点详解
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像处理是多领域交叉的学科,主要通过数字计算手段操作图像数据。东南大学的PPT讲义详述图像处理的基础知识与实践方法,涵盖了从图像增强到深度学习应用的各个方面。包括图像基础知识、图像增强、变换、分割、特征提取、复原与重建、编码与压缩,以及机器学习与深度学习在图像处理的应用,还可能包含实际案例分析。1.图像基础知识概览图像的数字化数字图像处理开始于图像的数字化。图
- 基于MATLAB-GUI图形界面的数字图像处理
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基于MATLABGUI的数字图像处理系统实现方案,包含常见图像处理功能。代码分为两部分:GUI界面设计和回调函数实现。%%第一部分:创建GUI界面(使用GUIDE)%1.打开GUIDE:guide%2.创建新GUI,添加以下控件:%-1个axes(Tag:originalAxes)%-1个axes(Tag:processedAxes)%-按钮组:%-"打开图像"(Tag:openButton)%-
- OpenCV计算机视觉实战(1)——计算机视觉简介
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OpenCV项目实践指南计算机视觉opencv人工智能
OpenCV计算机视觉实战(1)——计算机视觉简介0.前言1.计算机图像学历史2.图像信息检索3.图像处理3.1表示3.2操作3.3灵活性3.4可重现性4.数字图像处理小结0.前言随着计算机和摄影技术的发展,计算机视觉作为一个实用领域应运而生。计算机视觉本质上赋予了计算机感知和理解世界的能力,通过图像和视频的视角来理解世界,这类似于为计算机赋予视觉和认知能力。假设,我们向计算机展示一幅可爱的萌宠图
- 探索人脸修复与增强的奇妙世界:Awesome Face Restoration & Enhancement
鲍凯印Fox
探索人脸修复与增强的奇妙世界:AwesomeFaceRestoration&Enhancement去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在数字图像处理和计算机视觉的浩瀚宇宙中,AwesomeFaceRestoration&Enhancement项目犹如一颗璀璨的新星,为追求高精度人脸图像改善的研究者和开发者们提供了宝贵的资源库。本项目由热爱技术分享的社区成员发起,灵感源自
- Java:实现图片百叶窗特效(附带源码)
Katie。
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目录项目背景详细介绍项目需求详细介绍相关技术详细介绍实现思路详细介绍完整实现代码代码详细解读项目详细总结项目常见问题及解答扩展方向与性能优化一、项目背景详细介绍在数字图像处理领域,各种特效的实现不仅能够提升图片的美观性,也能为后续的视频合成、动画制作提供基础素材。其中,“百叶窗”特效(VenetianBlindsEffect)是一种经典的过渡动画与图像显示方式:画面被水平或垂直的条纹分隔,逐条展开
- 数字图像处理实验一
riri1919
计算机视觉图像处理人工智能
一.实验目的:熟悉在MATLAB中如何读入图像、如何获取图像文件的相关信息、如何显示图像及保存图像等,熟悉相关的处理函数。1、掌握在MATLAB环境下图像的读取、显示和存盘:2、掌握MATLAB开发数字图像处理软件的基本知识。二.实验平台:MATLAB三.实验内容与结果:3.1结果与分析:(可以包含模型、实验过程、结果截图、结果分析等)1.利用imread()函数读取一幅图像,假设其名为flowe
- 海思ISP开发说明
菩提树下的凡夫
接口隔离原则
1、概述ISP(ImageSignalProcessor)图像信号处理器是专门用于处理图像信号的硬件或处理单元,广泛应用于图像传感器(如CMOS或CCD传感器)与显示设备之间的信号转换过程中。ISP通过一系列数字图像处理算法完成对数字图像的效果处理。主要包括3A、坏点校正、去噪、强光抑制、背光补偿、色彩增强、镜头阴影校正等处理。ISP包括逻辑部分以及运行在其上firmware。名词解释:3A表示自
- OpenCV 图像直方图:从原理剖析到实战应用
2201_75491841
opencv人工智能计算机视觉
在数字图像处理领域,图像直方图是一种强大而基础的工具,它以直观的方式展示了图像中像素值的分布情况。OpenCV作为广泛应用的计算机视觉库,提供了丰富的函数来处理图像直方图。本文将深入讲解图像直方图的原理、OpenCV中的实现方法,并结合实际案例展示其应用场景,帮助大家更好地掌握这一重要技术。一、图像直方图的原理图像直方图是表示图像中每个灰度级像素个数的统计图表。在灰度图像中,横坐标表示灰度级(通常
- 第二十八节:直方图处理- 直方图计算与绘制
摸鱼许可证
从零开始学习OpenCVopencv计算机视觉
直方图是数字图像处理的基石工具,在计算机视觉领域扮演着关键角色。通过本文,您将深入掌握使用OpenCV进行直方图计算的底层原理,并学会多种专业的直方图可视化方法。无论您是刚入门的新手还是希望提升技能的开发者,这里都有值得探索的进阶技巧。一、直方图基础理论1.1什么是图像直方图图像直方图是像素强度分布的统计学可视化工具,以二维图表形式展示图像中各个亮度级别的像素数量分布情况。在8位灰度图像中,横轴表
- 数字图像处理与深度学习-实验3(python)
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数字图像处理与深度学习计算机视觉图像处理人工智能python
一、实验目的和要求理解邻域运算的实现原理。理解图像平滑滤波的用途与实现方法。理解图像锐化滤波的用途与实现方法。二、实验内容和步骤1.图像加噪声函数列举如下,选择调用相关函数,编写Python程序完成下列图像处理要求:(1)train1.jpg图像加入高斯噪声,然后分别采用3╳3滤波核和7╳7滤波核进行均值滤波,将原图像、添加噪声的图像、不同滤波核滤波后的图像放置在同一绘图区域并保存。(2)trai
- 用Skimage学习数字图像处理(006):图像的几何变换(上)
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学习计算机视觉图像处理python人工智能
接下来将介绍与图像几何变换相关的内容,涉及到五种常见的图像二维几何变换:平移、镜像、旋转、错切和放缩。本节是上篇,重点介绍图像的尺寸的放缩操作,并会涉及一种基于抗混叠技术。本节约5700字。目录4.1概述4.2图像放缩变换4.2.1比例放缩(rescale)4.2.2改变尺寸(resize)抗混叠效应4.2.3基于局部均值的下采样(downscale_local_mean)4.2.4基于局部均值的
- 《数字图像处理(面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材)》封面五年构想
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DIP书稿图像处理
禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理(面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材)》2028年再版时,我要组个九宫格。
- FPGA车牌识别
超能力MAX
fpga开发
基于FPGA的车牌识别主要包含以下几个步骤:图像采集、颜色空间转换、边缘检测、形态学处理(腐蚀和膨胀)、特征值提取、模板匹配、结果显示。先用matlab对原理进行仿真,后用vivado和modelsim进行设计和仿真。一、1.图像采集采用ov5640摄像头使用I2C协议对其进行驱动从而实时捕获数据2.数据通过DDR3进行缓存,并使用fifo进行乒乓缓存3.采用XC7A100T开发板进行数字图像处理
- 基于Matlab的车牌识别系统
程高兴
MATLABmatlab开发语言
1.程序简介本模型基于MATLAB,通过编程创建GUI界面,基于Matlab的数字图像处理,对静止的车牌图像进行分割并识别,通过编写matlab程序对图像进行灰度处理、二值化、腐蚀膨胀和边缘化处理等,并定位车牌的文字,实现字符的分割,再通过模板和样板库进行字符的识别,最后再生成数据库管理系统,并对设计结果进行分析。2.设计内容:系统通过以打开文件的形式,选取要识别的车牌的图像,并且能够实现对车牌的
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
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官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>