- OpenCV学习(二)-二维、三维识别
香蕉可乐荷包蛋
#OpenCVopencv学习人工智能
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,可以用于识别和处理二维图像和三维图像。以下是关于二维图像和三维图像识别的基础知识和示例代码。1.二维图像识别二维图像识别通常包括图像分类、对象检测、特征提取等任务。以下是一些常见的操作:1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类,例如使用深度学习模型(如ResNet、MobileNet等)。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn
- Opencv学习_2 (opencv结构&显示图像)
opencv结构:1:主要包含:cxcorecvmachinelearninghighguicvcamcvaux2:cxcore:基础结构:CvPoint,CvSize,CvScalar等数组结构:cvCreateImage,cvCreateMat等动态结构:CvMemStorage,CvMemBlock等绘图函数:cvLine,cvRectangle等数据保存和运行时类型信息:CvFileSto
- 水下目标检测:突破与创新
加油吧zkf
目标跟踪人工智能计算机视觉
水下目标检测技术背景水下环境带来独特挑战:光线衰减导致对比度降低,散射引发图像模糊,色偏使颜色失真。动态水流造成目标形变,小目标(如10×10像素海胆)检测困难。声呐与光学数据融合可提升精度,但多模态对齐仍是技术难点。核心算法实现要点图像预处理直方图均衡化与Retinex算法结合改善对比度和色偏:defsingle_scale_retinex(img,sigma):retinex=np.log10
- 10个基于Python的计算机视觉实战项目
云博士的AI课堂
基于Python计算机视觉python计算机视觉机器视觉人工智能
10个基于Python的计算机视觉实战项目,涵盖多个领域和应用场景,每个项目均附有GitHub地址、概述、解决的问题及应用场景:1.PCV图像处理与计算机视觉库GitHub地址:jesolem/PCV概述:提供计算机视觉基础算法的Python实现,包括图像分割、直方图均衡化、图像增强等。解决的问题:简化图像处理流程,支持快速实现算法原型。应用场景:学术研究、教学实验、图像预处理任务。2.基于朴素贝
- opencv学习——霍夫变换原理
zqnnn
opencv
最近的项目用到了霍夫变换,感觉自己只是会调用函数,并不清楚原理,所以写这篇记录一下霍夫变换中心思想是通过坐标变换来检测直线,后来经过改进,就可以检测椭圆等将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点累计的结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得到直线的斜率k与截距b,圆就会得到圆心与半径等等)。原始空间到参数空间的变换假设有一条直线L,原
- 图片批量去重---(均值哈希、插值哈希、感知哈希、三/单通道直方图)
ghx3110
数据/脚本处理均值算法哈希算法直方图图片去重
一、整体步骤本脚本中,关键步骤包括以下步骤:1、图片加载:脚本会遍历指定的图片目录,将所有图片加载到内存中。2、图像预处理:比较之前,通常需要对图片进行预处理,如调整大小、灰度化或直方图均衡化,以消除颜色、尺寸等因素的影响。3、相似度计算:图像相似度的衡量有很多种方法,如像素级别的差异(均方误差)、结构相似度指数(SSIM)、归一化互信息(NMI)或者哈希算法(如PCA-SIFT、BRIEF等)。
- Opencv基础
大写-凌祁
opencv人工智能计算机视觉
Opencv学习基本操作察看当前摄像头importcv2#导入OpenCV库cap=cv2.VideoCapture(0)#创建一个VideoCapture对象,参数0表示使用默认的摄像头whileTrue:#循环无限执行,直到用户按下'q'键success,img=cap.read()#调用VideoCapture对象的read()方法,读取一帧画面。success变量表示读取是否成功,img表
- 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)。
- erdas图像增强步骤_基于erdas的图像增强处理
weixin_39953618
erdas图像增强步骤
《基于erdas的图像增强处理》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于erdas的图像增强处理(9页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、图像增强处理l实习目的:掌握常用的图像增强处理的方法l内容:空间、辐射、光谱增强处理的主要方法空间增强:包括卷积增强处理、纹理分析辐射增强:LUT拉伸处理、直方图均衡化处理光谱增强:主成份变换、缨穗变换、色彩变换图像增强处理包括空间、辐射、光谱增强处理,本练习做几
- 图像处理 | 基于matla的多尺度Retinex(MSR)和自适应直方图均衡化(CLAHE)算法联合的低照度图像增强(附代码)
单北斗SLAMer
图像处理算法人工智能低照度图像增强
低照度图像增强1、算法原理2、代码实现3、关键步骤说明4、效果5、扩展建议6、原图7、结果1、算法原理2、代码实现functionenhanced_img=MSR_CLAHE_Enhancement(img_path)%读取图像img=imread(img_path
- 图像处理精粹:直方图均衡化与平滑滤波解析
背景简介图像处理技术是计算机视觉和机器学习领域的基石之一。在处理数字图像时,我们常常需要对图像的某些属性进行调整,以达到预期的效果。本章节聚焦于图像的直方图均衡化和平滑滤波处理,这两种技术是提升图像质量和改善视觉体验的关键步骤。直方图均衡化直方图均衡化是一种提高图像全局对比度的方法,特别是在图像的背景和前景对比度较低的情况下。通过重新分布图像的灰度级,使得图像的灰度级均匀分布,从而增强图像的整体对
- 夜拍提升清晰度
不知几秋
opencv计算机视觉python
importcv2importmatplotlib.pyplotasplt#图像路径image_path='images/img01.jpg'#读取图像img=cv2.imread(image_path)#将图像转换为灰度图像gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#对灰度图像进行直方图均衡化equ_img=cv2.equalizeHist(gra
- OpenCV从零基础到精通:超详细学习路线及求职指南
小乌龟登顶记
opencv学习人工智能
摘要:本文详细拆解OpenCV从零基础到精通的学习路径,涵盖各阶段核心知识点、实战项目设计及求职技能要求,助力开发者快速成长为OpenCV领域专家。一、OpenCV学习的重要性与行业需求2023年计算机视觉岗位招聘数据显示:超过75%的CV相关岗位要求掌握OpenCV开发能力。作为计算机视觉领域的瑞士军刀,OpenCV在工业检测、自动驾驶、医学影像、AR/VR等领域广泛应用。二、OpenCV学习阶
- 【图像处理入门】4. 图像增强技术——对比度与亮度的魔法调节
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理算法计算机视觉模式识别几何变换图像增强
摘要图像增强是改善图像视觉效果的核心技术。本文将详解两种基础增强方法:通过直方图均衡化拉伸对比度,以及利用伽马校正调整非线性亮度。结合OpenCV代码实战,学会处理灰度图与彩色图的不同增强策略,理解为何彩色图像需在YUV空间操作亮度通道,为后续滤波与边缘检测奠定预处理基础。一、图像增强:让模糊图像「重获新生」为什么需要图像增强?改善视觉效果:让低对比度图像更清晰(如老照片修复)提升后续处理效果:增
- OpenCV CUDA模块直方图计算------生成一组均匀分布的灰度级函数evenLevels()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该函数主要用于为直方图均衡化、CLAHE等图像处理算法生成一组等间距的灰度区间边界值(bins或levels),这些边界值可用于后续将图像划分为多个区域进行处理。函数原型voidcv::cuda::evenLevels(OutputArraylevels,intn
- opencv彩图-直方图均衡化
瓦力wow
pythonopencv
效果如下#彩色图像靓图通道直方图均衡化处理importcv2im=cv2.imread("../img_data/sunrise.jpg")#读取彩图cv2.imshow("im",im)#BGR转YUV(Y通道即为亮度通道)im_yuv=cv2.cvtColor(im,#要转换的原图数据bgr通道格式cv2.COLOR_BGR2YUV)#转换方式#取出Y(亮度通道),执行均衡化处理,处理结果覆盖
- OpenCV 环境搭建与概述
清醒的兰
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
////OpenCV-4.11.0+C+++VS2019//一、OpenCV学习路线1、入门:OpenCV图像读写、视频读写、基本像素处理、基本卷积处理、基本C++开发知识。2、初级:OpenCV自定义卷积操作、图像梯度、边缘提取、二值分析、视频分析、形态学处理、几何变换与透视变换。3、中级:角点查找、BLOB查找、特征提取与匹配、机器学习、深度神经网络、CUDA加速。4、高级:掌握自定义对象检测
- opencv学习:光流估计及完整代码实现
夜清寒风
学习计算机视觉opencv人工智能
光流估计是什么?是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”,根据各个像素点的速度矢量特征,可以对图像进行动态分析,例如目标跟踪。基本原理(1)亮度恒定:同一点随着时间的变化,其亮度不会发生改变。(2)小运动:随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化,只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数。(3)空间一致:一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点,
- 【图像处理基石】OpenCV中都有哪些图像增强的工具?
AndrewHZ
图像处理基石图像处理opencv算法计算机视觉图像增强滤波颜色科学
OpenCV图像增强工具系统性介绍OpenCV提供了丰富的图像增强工具,主要分为以下几类:亮度与对比度调整线性变换(亮度/对比度调整)直方图均衡化自适应直方图均衡化(CLAHE)滤波与平滑高斯滤波中值滤波双边滤波锐化与边缘增强拉普拉斯算子高通滤波非锐化掩蔽(UnsharpMasking)色彩空间变换灰度转换HSV色彩调整颜色平衡高级增强技术伽马校正对数变换幂律变换下面是各种工具的优缺点对比表:工具
- OpenCV的CUDA模块进行图像处理
程序小K
目标检测opencv图像处理人工智能
本文介绍了使用OpenCV和CUDA加速的四种图像处理技术:灰度化、高斯模糊、Sobel边缘检测和直方图均衡化。每种技术都通过将图像数据上传到GPU,利用CUDA进行加速处理,最后将结果下载回CPU。灰度化通过cv::cuda::cvtColor实现,高斯模糊使用cv::cuda::createGaussianFilter创建滤波器,Sobel边缘检测通过cv::cuda::createSobel
- OpenCV学习笔记:使用OpenCV的DNN模块调用Caffe进行人脸识别
EbCoder
机器学习-深度学习
在计算机视觉和图像处理领域,人脸识别是一个重要的任务。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,它提供了强大的功能来处理图像和视频。OpenCV的DNN(深度神经网络)模块允许我们使用已经训练好的深度学习模型进行图像识别任务。本文将介绍如何使用OpenCV的DNN模块调用Caffe框架训练的人脸识别模型。首先,我们需要安装OpenCV和Caffe。确保您已经正确安装了这两个库,并且已经配置好了
- Opencv 直方图均衡化
小洋洋洋洋人
opencv
#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;/***创建灰度直方图*@paramsrcImg原始图像*@paramgrayHist灰度直方图*/voidcreateGrayHistogram(MatsrcImg,Mat&grayHist){/转换为灰度图像//cvtColor(srcImg,s
- OpenCV-Python实战(8)——直方图均衡化_python opencv 直方图均衡化
2401_84264244
程序员opencvpython人工智能
OpenCV-Python实战(8)——直方图均衡化0.前言1.灰度直方图均衡化2.颜色直方图均衡化3.对比度受限的自适应直方图均衡化4.比较CLAHE和直方图均衡化5.直方图的比较小结系列链接0.前言图像处理技术是计算机视觉项目的核心,通常是计算机视觉项目中的关键工具,可以使用它们来完成各种计算机视觉任务。在本文中,将介绍如何使用OpenCV函数cv2.equalizeHist()执行直方图均衡
- opencv学习:使用dlib进行人脸检测和特征点定位及完整代码实现
夜清寒风
opencv学习人工智能计算机视觉算法
dlib库是一个适用于C++和Python的第三方库。包含机器学习、计算机视觉和图像处理的工具包,被广泛的应用于机器人、嵌入式设备、移动电话和大型高性能计算环境。是开源许可用户免费使用。opencv优缺点:优点:可以在CPU上实时工作,简单的架构,可以检测不同比例的人脸。缺点:会出现大量的把非人脸预测为人脸的情况,不适用于非正面人脸图像,不抗遮挡。dlib优缺点:优点:适用于正面和略微非正面的人脸
- OpenCV学习 day6 多线程
m0_71100223
opencv学习学习opencv计算机视觉
第八章线程与进程的区别:进程与单个程序类似,可以由操作系统直接执行;线程是进程的一个子集,也就是一个进程可包含多个线程;通常情况下,不同的进程彼此是无关的,而不同的线程共享内存和资源(进程可以通过操作系统提供的手段实现彼此交互)8.1Qt中的多线程Qt提供的命名空间、类和函数:QThread:所以线程的基类,可以从他的派生子类创建新的线程QThreadPool:可以用于管理线程,并且可以重用已有线
- OpenCV学习_day1
哈基米_python小白
opencv学习计算机视觉
OpenCVOpenCV基础操作读取图像显示图像保存图像绘制图形绘制直线绘制圆形绘制矩形在图像中添加文字修改图像中的像素点捕获摄像头的实时视频流资源释放OpenCV基础操作读取图像importcv2importnumpyasnp#像素是用数组存的img=cv2.imread(“图像名(例如:‘1.jpg’)”)显示图像cv2.imshow(“窗口名”,图像变量)defmy_img_show():i
- 青少年编程与数学 02-016 Python数据结构与算法 28课题、图像处理算法
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程python图像处理编程与数学算法
青少年编程与数学02-016Python数据结构与算法28课题、图像处理算法一、图像增强与复原1.直方图均衡化2.对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)二、图像滤波与边缘检测1.高斯滤波2.Canny边缘检测三、图像分割与形态学操作1.形态学操作四、图像特征提取与几何变换1.SIFT特征提取2.仿射变换与透视变换五、图像压缩JPEG压缩课题摘要:本文是对一些常见图像处理算法的详解,包括原理、
- OpenCV图像增强实战教程:从理论到代码实现
Despacito0o
opencvopencv人工智能计算机视觉
OpenCV图像增强实战教程:从理论到代码实现想要掌握图像增强的核心技术?本文手把手教你使用OpenCV实现多种图像增强技术,从基础的线性变换到高级的频域滤波,全方位提升你的图像处理能力!适合初学者和进阶开发者!目录1.线性变换:调整图像亮度2.空间域滤波:均值滤波与中值滤波3.边缘检测:Sobel算子实现4.频域滤波:理想低通与高通滤波器5.高级应用:同态滤波处理光照不均6.直方图均衡化:提升图
- opencv学习:FLANN匹配器算法实现指纹验证与指纹识别
夜清寒风
opencv学习人工智能计算机视觉
概念FLANN(FastLibraryforApproximateNearestNeighbors)是一个开源的C++库,用于在高维空间中进行近似最近邻搜索。它被广泛用于计算机视觉和机器学习领域,特别是在处理具有大量特征点的图像匹配问题时。FLANN旨在提供一个快速且灵活的近似最近邻搜索解决方案。最近邻搜索:给定一个查询点,最近邻搜索的目标是找到一个数据点,使得与查询点之间的距离最小。在特征匹配中
- 直方图均衡化
红米煮粥
计算机视觉人工智能图像处理
直方图均衡化是一种在图像处理中广泛使用的技术,主要用于增强图像的对比度,特别是当图像的动态范围较小时。以下是对直方图均衡化的详细解释:一、定义直方图均衡化是将原图像通过某种变换,得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。这种方法通过改变图像的直方图来改变图像中各像素的灰度,从而增强图像的对比度。二、作用与原理直方图均衡化的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰度级进行
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR