darren2015zdc
darren2015zdc

CV资源整理

Stanford University CS 131 Computer Vision: Foundations and Applications

• CS131 (fall, 2014):
– Enthusias.c undergrads
– Want to get to know this exciting technology
•  CS231a (winter, 2015, Prof. Silvio Savarese)
– Similar to existing CS231a
– Seniors, masters, and PhDs
•  CS231b (spring, 2015): Cutting Edge Computer Vision

你可能感兴趣的:(机器视觉)

  • 【C# + HALCON 机器视觉】机器视觉在汽车内饰板塑料部件装配中的实战应用 AI_DL_CODE 机器视觉：C#+HALCONc#HALCON机器视觉汽车零部件装配内饰装配形状匹配人机交互
    摘要：本文聚焦C#与HALCON技术在汽车内饰板塑料部件自动化装配领域的深度应用，详细阐述基于形状匹配算法的视觉定位技术、C#开发的人机交互界面及设备通信集成方案。通过完整的实操流程和代码示例，展示如何解决传统人工装配精度不稳定的问题，实现装配效率提升35%、良品率从92%提升至98%的显著成效，为汽车制造行业自动化升级提供技术参考。文章目录【C#+HALCON机器视觉】机器视觉在汽车内饰板塑料部
  • LabVIEW工业指针仪表检测 LabVIEW开发 LabVIEW开发案例labview深度学习LabVIEW开发案例
    用LabVIEW融合深度学习与机器视觉技术，构建适用于复杂工业环境的多类指针式仪表自动检测系统。通过集成品牌硬件与优化算法架构，实现仪表实时定位、图像增强、示数读取全流程自动化，解决传统人工巡检效率低、误差大的问题，满足煤矿、变电站等场景的智能化监测需求。应用场景工业设备监控：煤矿通风设备压力表、变电站电压电流表、集气站流量仪表等圆形指针式设备的实时状态监测。恶劣环境检测：适用于高温、高压、粉尘或
  • 2025——》机器视觉之opencv/图片和视频的加载和显示基本知识详解
    下面我将详细介绍OpenCV中图片和视频加载与显示的基本知识。一、OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个广泛用于计算机视觉任务的开源库，支持多种编程语言（如Python、C++），提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。二、图片操作基础1.图片的加载pythonimportcv2#加载图片image=cv2.imread('example
  • 机器视觉工程师如何进行图像去噪和增强 zhangzhechun_02 运维深度学习人工智能机器人自动化
    python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位C#视觉应用开发问题系列c#串口应用开发问题系列microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析
  • 机器视觉工程师如何进行条码与二维码识别优化 zhangzhechun_02 自动化运维深度学习人工智能机器人
    python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位C#视觉应用开发问题系列c#串口应用开发问题系列microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析
  • 使用Halcon进行图像预处理的策略 AI_Guru人工智能 计算机视觉图像处理人工智能
    图像预处理是机器视觉系统中的一个关键步骤，它有助于提高图像质量，从而使得后续的图像分析和特征提取更加准确。在Halcon中，图像预处理通常包括滤波、对比度增强、归一化、边缘增强等操作。以下是一些使用Halcon进行图像预处理的策略，以及相应的示例代码。图像预处理策略滤波：去除图像噪声，如高斯滤波、中值滤波等。对比度增强：提高图像的对比度，如直方图均衡化、对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE）。
  • Halcon 图像预处理算子 、。纯牛奶最单纯*￣▽￣* 计算机视觉人工智能图像处理
    在机器视觉领域，图像的预处理算法十分重要。对于一些成像质量较差，受噪声影响较大的场景中，为保证视觉测量，定位，检测效果的稳定性。、往往第一步就是对图像做处理，这里对常用的预处理算法做总结。*腐蚀图像增加暗部，减少亮部gray_erosion_rect(Image,ImageMin,11,11)*膨胀图像增加增加，减少暗部gray_dilation_rect(Image,ImageMax,11,11
  • 图像基础算法学习笔记 jerry201108 视觉基础知识学习笔记计算机视觉
    目录概要一、图像采集二、图像标注四、图像几何变换五、图像边缘检测Sobel算子Scharrt算子Laplacian算子Canny边缘检测六、形态学转换十三、图像去噪概要参考书籍：《机器视觉与人工智能应用开发技术》廖建尚，钟君柳出版时间：2024-02-01图像采集图像标注：绘制直线、矩阵、圆形、椭圆和多边形图像灰度转换：灰度化、二值化等图像转换方法图像几何变换：图像旋转、图像镜像、图像缩放、图像透
  • 探索大规模实例分割新天地 —— LVIS API深度解析与应用推广 芮奕滢Kirby
    探索大规模实例分割新天地——LVISAPI深度解析与应用推广去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在机器视觉领域，数据集的丰富性和多样性是推动技术进步的关键。LVIS（LargeVocabularyInstanceSegmentation），以其独特的名字和深远的意义，在实例分割界掀起了一场革新风暴。LVIS，这个名字发音为“el-vis”，不仅仅是一个数据集，更是一套强
  • 受大脑启发的人工智能在令人震惊的视觉突破中学会像人类一样看东西 大咖分享课 人工智能
    一种名为Lp-Convolution的新型受大脑启发的AI方法通过动态重塑CNN过滤器来增强图像识别能力，将生物现实性与改进的性能和效率相结合。IBS-Yonsei研究团队在ICLR2025上介绍了一种新颖的Lp-Convolution方法。延世大学基础科学研究所(IBS)和马克斯·普朗克研究所的研究团队开发了一种新的人工智能(AI)技术，使机器视觉更接近人脑处理视觉信息的方式。这种被称为Lp-C
  • 机器视觉开发-使用yolo训练和验证自己的模型 派葛穆 YOLO深度学习机器学习
    创建一个文件夹，包含如下子目录，images存放训练（train）和验证图片（val），一般是8:2的数量比例，labels存放对应的yolo格式内容的标注文件（与图片同名.txt）。创建一个.yaml格式的配置文件，如Goods.yamlpath:D:\Desktop\Python文件\仿真单件分离系统\Goods#数据集根路径train:images/train#训练集路径val:images
  • 【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(4)---模式识别与视觉计数 §ꦿCFོ༉ 机器视觉与图像识别技术计算机视觉算法人工智能图像处理matlab深度学习
    系列文章目录第一篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术—视觉系统的构成(视频与图像格式转换代码及软件下载)第二篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)—图像分割基础第三篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)续—图像分割算法第四篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(3)—数字形态学处理以及图像特征点提取模式识别与视觉计数
  • 基于机器视觉的水果分拣系统-分拣终端设计(源码+万字报告+讲解) 炳烛之明科技 人工智能
    目录摘要1Abstract1第1章绪论21.1课题研究背景与意义21.2水果分拣系统研究现状31.3水果分拣系统应用前景4第2章系统设计方案42.1水果分拣终端总体框图42.2系统研究内容及设计要求52.3方案整体设计5第3章系统硬件电路设计63.1总体硬件框图63.2主控芯片及其最小系统73.3直流电机及其驱动73.4机械臂设计83.5WiFi模块8第4章系统软件设计84.1总体软件设计框图84
  • HALCON 深度学习训练 3D 图像的几种方式优缺点 LeonDL168 Halcon深度学习3d人工智能HALCON训练3D图像深度学习训练3D图像HALCONpython
    HALCON深度学习训练3D图像的几种方式优缺点**在计算机视觉和工业检测等领域，3D图像数据的处理和分析变得越来越重要，HALCON作为一款强大的机器视觉软件，提供了多种深度学习训练3D图像的方式。每种方式都有其独特的设计思路和应用场景，了解它们的优缺点有助于根据具体需求选择最合适的训练方法。基于体素化的训练方式优点数据结构规整：体素化将3D图像转换为类似3D网格的数据结构，这种规整的数据形式能
  • 树莓派摄像头使用（rpicam-apps） 城城000 数码相机
    摄像头简介树莓派摄像头是一种用于树莓派的高质量摄像头模块，可用于拍摄照片和录制视频。它支持多种分辨率和帧率选项，具有自动曝光和自动白平衡功能，可通过树莓派的GPIO接口连接和控制。树莓派摄像头模块广泛应用于树莓派项目中，如视频监控、机器视觉、无人机和智能家居等领域。硬件连接把树莓派摄像头连接到树莓派中间那里标有camera的接口（注意不是后面的显示器接口）检查是否连接成功打开终端输入以下命令rpi
  • 使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居基于机器视觉的安全监控系统 amy_mhd matlab智能家居开发语言
    目录一、准备工作二、步骤详解第一步：创建Simulink模型第二步：构建图像采集模块第三步：实现图像预处理第四步：设计背景建模与差分第五步：实现特征提取与行为识别第六步：设计响应机制第七步：搭建用户界面（可选）第八步：运行仿真并分析结果注意事项智能家居中基于机器视觉的安全监控系统通过摄像头捕捉图像，并利用图像处理和机器学习算法来分析这些图像，以实现诸如入侵检测、异常行为识别等功能。这种系统可以极大
  • 深入剖析ZYNQ Linux动态PL配置：xdevcfg驱动创新实践指南 芯作者 D1：ZYNQ设计fpga开发
    一、ZYNQ动态重配置技术解析1.1可编程逻辑的革命性价值XilinxZYNQ系列SoC的划时代设计将ARM处理系统（PS）与FPGA可编程逻辑（PL）深度融合，创造出独特的异构计算架构。传统FPGA开发模式中，比特流烧写需要停机操作，而动态重配置技术彻底打破了这一限制，使得：工业设备可在线切换通信协议（Modbus/Profinet/EtherCAT）机器视觉系统动态加载不同图像处理流水线5G基
  • 老司机机器视觉工程师也会翻车，机器视觉2D高精度定位引导，机器视觉2D高精度测量为什么高手都用黑白相机（工业相机，智能相机） 视觉人机器视觉 杂说数码相机
    机器视觉定位引导领域，专业工程师更倾向于选择黑白工业相机而非彩色相机，这一选择基于其在精度、效率和稳定性上的显著优势。以下是核心原因的分析：对比度强化与细节凸显灰度信息更纯粹：黑白相机仅捕捉物体表面的明暗变化（灰度值），消除了色彩信息对边缘轮廓的干扰。例如，在金属零件定位中，划痕、边缘或标记在黑白图像中会因灰度差异被显著放大，更易被算法识别。抗光照干扰性强：工业现场常存在不均匀光照或反光（如金属、
  • 基于机器视觉的工作分拣控制系统(源码+万字报告+部署讲解等) 炳烛之明科技 人工智能
    第1章绪论31.1课题来源31.2课题研究的目的和意义31.3国内外研究现状41.3.1国内研究现状41.3.2国外研究现状51.3.3国内外市场现状对比5第二章工件机器人分拣系统62.1工件机器人分拣系统的构成62.2视觉引导技术的介绍7第三章系统硬件的选择及系统硬件电路73.1系统硬件的选择73.1.1工业相机的选择73.1.2光源的选择83.1.3分拣机器人的选择93.1.4车轮驱动方式的选
  • 毕业设计项目 LSTM股价预测 DD项目分享家 毕业设计python毕设
    0简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目毕业设计项目分享LSTM股价预测项目运行效果：毕业设计lstm股价预测项目分享:见文末!1LSTM神经网络长短期记忆(LSTM)神经网络属于循环神经网络(RNN)的一种，特别适合处理和预测与时间序列相关的重要事件。以下面的句子作为一个上下文推测的例子：“我从小在法国长大，我会说一口流利的？？”由于同一句话前面提到”法国“这个国家，且后面提到“说”这个动
  • 具身智能与客观世界的交互 AI大模型应用实战 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    1.背景介绍在人工智能领域，具身智能（EmbodiedIntelligence）是指通过模拟人类的生理、心理和行为特性，构建能够与客观世界直接交互的智能系统。与传统基于符号逻辑的智能不同，具身智能系统强调感知、运动和环境交互，旨在实现更加全面、直观的智能理解与决策。近年来，随着传感器技术、机器视觉、机器人技术的发展，具身智能领域取得了显著进展。具身智能系统不仅在工业自动化、服务机器人、虚拟现实等应
  • LabVIEW 中不同 VI 间图像传递方法解析 LabVIEW开发 LabVIEW知识LabVIEW知识
    在LabVIEW开发过程中，经常会遇到需要在不同VI之间传递图像数据的情况。比如在一些机器视觉检测系统中，子VI负责图像采集，主程序需要实时显示采集到的图像。同时，在实践中我们发现，采用共享变量或队列等常规数据传递方式来传递图像时，会出现图像闪烁问题，而在单个VI内显示图像却不会有此现象。那么，如何高效且稳定地在不同VI间传递图像呢？常规数据传递方式的局限性共享变量共享变量在LabVIEW中常用于
  • 基于亚博K210开发板——物体检测测试 追兮兮 K210K210
    开发板亚博K210开发板实验目的本次测试主要学习K210如何物体检测，然后通过LCD显示屏实时框出检测物体然后以不同颜色标记名称。实验元件OV2640摄像头/OV9655摄像头/GC2145摄像头、LCD显示屏硬件连接K210开发板出厂默认已经安装好摄像头和显示器，只需要使用Type-C数据线连接K210开发板与电脑即可。实验原理KendryteK210具备机器视觉能力，是零门槛机器视觉嵌入式解决
  • 霍夫圆检测原理及使用案例（带调参过程） 乐平要加油啊 OpenCV计算机视觉opencv人工智能
    在工业检测和机器视觉等领域，传统图像处理技术依然是不可或缺的重要方法。特别是圆形目标的检测和定位，传统图像处理技术的能够提供高效且精确的解决方案。本文将详细探讨如何使Python编程语言和OpenCV库，结合霍夫圆算法实现圆形目标的检测。此外，本文提供了调参的具体过程。觉得可以的话，点赞收藏哈。本人励志成为一名大博主，你的支持就是我最大的动力！！目录1霍夫圆检测原理1.1检测原理1.2函数参数解释
  • 从机器视觉角度进行公路路面病害检测 51camera 公路路面缺陷检测路面病害检测工业相机
    从机器视觉检测角度讨论公路路面病害检测，核心在于通过图像采集、处理与分析技术实现病害的自动化识别与量化。图像采集传感器选择：常用高分辨率工业相机、多光谱相机或
  • FPGA高速接口 mipi lvds cameralink hdml 千兆网 sdi 海涛高软 fpga开发
    mipi:https://blog.csdn.net/SDJ_success/article/details/146541776cameralinkCameraLink协议CameraLink协议是一种专门针对机器视觉应用领域的串行通信协议，它使用低压差分信号(LVDS)进行数据的传输和通信。CameraLink标准是在ChannelLink标准的基础上多加了6对差分信号线，其中4对用于并行传输相
  • python opencv 三维重建_【python+opencv实现基于图片序列的三维重建】 - #1 weixin_39778815 pythonopencv三维重建
    2015年09月05-三维重建一直是机器视觉研究的热门方向，比如，基于双目视觉，单目视觉，多视几何，光场三维重建等等。每一种方法都有其有点和局限性。单目视觉需要拍摄多幅图像，并且在拍摄过程中需要不断的调整相机的聚焦位置，最后采取一定的融合方法来找到每幅图像中的清晰像素点，从而得到深度信息。这种方法也被称为焦点堆栈法。在实际测试多个场景后，发现二级梯度评价函数和拉普拉斯评价函数融合效果较好。程201
  • 深入解析 Cognex VisionPro 的 CogDistanceSegmentSegmentTool 东城十三 计算机视觉
    深入解析CognexVisionPro的CogDistanceSegmentSegmentTool在机器视觉和图像处理领域，测量两条线段之间的距离是识别和分析图像中目标物体的重要方法之一。CognexVisionPro提供了强大的工具集，其中CogDistanceSegmentSegmentTool专门用于检测和测量两条线段之间的距离。本文将深入解析CogDistanceSegmentSegmen
  • C+VisionPro连接相机取像 韦雯吟
    C#+VisionPro连接相机取像【下载地址】CVisionPro连接相机取像本仓库提供了一个基于C#编程语言的示例程序，旨在展示如何利用康耐视（Cognex）的VisionProSDK与工业相机进行集成。此Demo应用详细演示了通过VisionPro控件实现相机连接、实时图像获取以及调整相机参数（如曝光、亮度、对比度等）的功能。这对于希望在C#应用程序中集成机器视觉功能的开发者来说，是一个非常
  • 医工交叉论坛 | 智能医疗数据分析与应用 IEEE PRMVAI Workshop 20 诗远小佳 学术会议EI检索医工交叉科研交流
    2025年IEEE第三届模式识别、机器视觉和人工智能国际会议下的Workshop20——“IntelligentHealthcareDataAnalysisandApplications”，简直是医工交叉领域的宝藏活动！时间：2025年6月20-22日地点：湖南娄底超强师资阵容赵庆玲：来自南京理工大学，在医疗数据相关研究上经验丰富。朱旗：南京航空航天大学的专家，深入探索医工融合技术。秦者云：山东大
  • 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 hcx2013 list
    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 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • Hadoop集群工具distcp liyonghui160com
        1. 环境描述 两个集群：rock 和 stone 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 pda158 mysql脚本
    　　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 shoothao IT资源图标库图片库色彩板字体
    A. 免费的设计资源 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 uule thrift
    官网 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>
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他