- C#版Halcon:HalconDotNet最详细最全面教程(万字详细总结)
0仰望星空007
C#计算机视觉HalconHalconDotNet
文章目录第一部分:Halcon基础1.Halcon简介Halcon的安装和配置2.Halcon界面和工具图像显示窗口的使用3.图像处理基础图像的表示和存储图像的基本操作4.图像预处理图像增强技术图像去噪方法图像二值化第二部分:Halcon进阶5.形态学操作腐蚀和膨胀开运算和闭运算形态学梯度6.特征提取边缘检测角点检测区域特征第三部分:Halcon高级应用7.模板匹配基于形状的模板匹配基于灰度的模板
- 计算机视觉与深度学习 | 基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法总结
单北斗SLAMer
程序语言设计(C语言C++MatlabPython等)图像处理matlab计算机视觉人工智能
基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法全面指南图像特征提取与匹配基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法全面指南一、图像特征提取基础特征类型分类二、点特征提取算法1.Harris角点检测2.SIFT(尺度不变特征变换)3.SURF(加速鲁棒特征)4.FAST角点检测5.ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)三、区域特征提取算法1.MSER(最大稳定极值区域)2.Blob
- [OpenCV】相机标定之棋盘格角点检测与绘制
社会零时工
OpenCVopencvpython计算机视觉c++相机
在OpenCV中,棋盘格角点检测与绘制是一个常见的任务,通常用于相机标定。棋盘格自定义可参考:OpenCV:Createcalibrationpattern目录1.棋盘格角点检测findChessboardCorners()2.棋盘格角点绘制drawChessboardCorners()3.代码示例C++版本python版本1.棋盘格角点检测findChessboardCorners()函数原型是
- OpenCV单目相机内参标定C++
你好,明天,,
笔记C/C++代码计算机视觉opencv数码相机c++
基于OpenCV实现单目相机内参标定:a.使用OpenCV库实现内参标定过程。通过角点检测、亚像素角点定位、角点存储与三维坐标生成和摄像机标定分别获取左右相机的内参。b.具体地,使用库函数检测两组图像(左右相机拍摄图像)中棋盘格的角点;对检测到的角点进行亚像素级别的精确化,以提高角点位置的准确性;根据左右相机拍摄的棋盘格图像及角点位置,计算出两个相机的内参矩阵及畸变系数;生成畸变校正和图像校正的映
- OpenCV CUDA模块图像特征检测与描述------图像中快速检测特征点类cv::cuda::FastFeatureDetector
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cv::cuda::FastFeatureDetector是OpenCV的CUDA加速模块中的一部分,用于在图像中快速检测特征点。FAST(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)算法是一种高效的角点检测算法,能够在保持较高精度的同时
- 多源图像配准算法
Tofu Intelligence
图像处理相关算法分享算法
热红外与可见光图像的配准(Registration)方法主要可以归纳为以下几类:基于边缘特征的图像配准方法:原理:该方法首先将在同一场景下的可见光图像和红外热像两张图像转换为相同分辨率(即相同尺寸规格)的图像。然后,利用边缘检测、角点检测等函数找出关键点,完成对处理后的两张图像进行点到点的配准。特点:实时性好、鲁棒性高,能有效抵御干扰点。基于特征信息的配准方法:原理:该算法只需要提取待配准图像中的
- ORB特征检测
东东咚咚东
OpenCV目标检测图像处理视觉检测
ORB,全称OrientedFASTandRotatedBRIEF,是一种快速特征点提取和描述的算法。计算速度比SIFT快百倍,比SUFT快10倍。从名称中可以看出,ORB本质是FAST角点检测算法和BRIEF特征描述符的集合。为什么要这样子呢?因为FAST特征点检测不涉及特征点描述,而BRIEF特征描述符有不具备旋转不变性、不具备尺度不变性、对噪声敏感等缺点,将二者结合可以优势互补,劣势相消。#
- OpenCV进阶操作:角点检测
多巴胺与内啡肽.
OPENCVopencv人工智能计算机视觉
文章目录一、角点检测1、定义2、检测流程1)输入图像2)图像预处理3)特征提取4)角点检测5)角点定位和标记6)角点筛选或后处理(可选)7)输出结果二、Harris角点检测(经典方法)1、参数解释2、图片的读取以及灰度转换3、检测角点,并对响应值进行阈值处理三、Shi-Tomasi角点检测(GoodFeaturestoTrack)1、参数解释2、代码示例四、FAST角点检测(快速角点检测)1、参数
- 计算机视觉——相机标定
大鸟仙童
计算机视觉人工智能opencv
文章目录实验环境实验原理内参矩阵张正友相机标定法标定流程实验过程代码展示角点检测结果实验结果实验环境系统:Ubuntu16.04语言:python3.7实验原理我们拍摄的物体都处于三维世界坐标系中,而相机拍摄时镜头看到的是三维相机坐标系,成像时三维相机坐标系向二维图像坐标系转换。不同的镜头成像时的转换矩阵不同,同时可能引入失真,标定的作用是近似地估算出转换矩阵和失真系数。为了估算,需要知道若干点的
- 【计算机视觉】传统图像特征
是茂陵书生
计算机视觉人工智能opencv
传统图像特征一、方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)1、原理2、实现过程reference二、Harris角点检测1、实现流程2、封装三、SIFT算法(Scale-invariantfeaturetransform,SIFT)1、原理2、特性3、实现流程4、封装四、LBP(LocalBinaryPattern,局部二值模式)1、LBP原理2、LBP计算公
- 计算机视觉基础4——特征点及其描述子
DUTBenjamin
计算机视觉计算机视觉人工智能
一、特征点检测(一)特征点定义图像中具有独特局部性质的点。(二)特征点性质具有局部性(对遮挡和混乱场景鲁棒)、数量足够多(一幅图像可产生成百上千个)、独特性(能与其他图像中大多数点区分开)、高效性(可实时检测和比较)、可重复性(图像旋转平移等操作后仍能被检测到)。(三)角点检测数学表示在以角点(x0,y0)(x_{0},y_{0})(x0,y0)为中心的局部窗口WWW内,窗口经(u,v)(u,v)
- Opencv 图像处理相关API
AndSonder
小白的ai学习之路opencv
opencv文章目录opencv图像基本操作图像平滑处理均值滤波高斯滤波中值滤波双边滤波图像阈值处理简单阈值化处理自适应阈值化处理图像形态学处理腐蚀(erosion)膨胀(dilation)开运算(MORPH_OPEN)与闭运算(MORPH_CLOSE)图像轮廓处理边缘检测亮度提升角点检测图像识别特征点检测特征值矩阵物体识别图像基本操作importnumpyasnpimportcv2ascv#读取
- 17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子(Harris 角点检测)
观视界
#opencv人工智能计算机视觉图像处理矩阵
专栏地址:《OpenCV功能使用详解200篇》《OpenCV算子使用详解300篇》《Halcon算子使用详解300篇》内容持续更新,欢迎点击订阅在OpenCVSharp中实现类似于Halcon中的Points_Harris算子,实际上就是实现Harris角点检测算法。Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征,可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri
- Opencv之图像SIFT 特征检测与Harris角点检测
是十一月末
opencvopencv计算机视觉人工智能python特征检测
图像SIFT特征检测与Harris角点检测目录图像SIFT特征检测与Harris角点检测1SIFT特征检测1.1概念1.2主要步骤1.3优缺点1.4函数及参数2Harris角点检测2.1概念2.2**算法思想**2.3特点2.4函数及参数3角点、特征检测3.1焦点、特征检测代码及结果1SIFT特征检测1.1概念SIFT(尺度不变特征变换)是一种用于图像处理中检测和描述图像中局部结构的算法。它是由D
- opencv全面详解教程
听忆.
机器学习深度学习计算机视觉人工智能
opencv全面详解教程1.OpenCV简介2.安装OpenCV2.1使用pip安装(适用于Python)2.2通过conda安装2.3从源码编译(高级)3.OpenCV基本操作3.1读取和显示图像3.2保存图像3.3视频处理4.图像处理操作4.1调整大小和裁剪4.2颜色空间转换4.3图像平滑(滤波)4.4边缘检测5.形态学操作6.特征检测与匹配6.1角点检测(Harris)6.2SIFT、SUR
- OpenCV实战技术应用
yzx991013
OpenCV基础全集opencv人工智能计算机视觉
10.0角点检测应用技术实现,使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。结果:实现过程:解析过程:1.导入模块:importcv2:导入opencv库,用于图像处理操作,包括图像读取、特征提取、图像绘制、匹配等。importnumpyasnp:导入numpy库,用于处理数组数据,在特征描述符的存储和处理中可能会用到。2.函数定义:sift_tz():功能:使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。实现:i
- Python计算机视觉编程——第二章 局部图像描述子
adchloe
python计算机视觉开发语言
目录1Harris角点检测器2SIFT2.1兴趣点2.2描述子2.3检测兴趣点2.4匹配描述子1Harris角点检测器Harris角点检测算法是简单的角点检测算法,主要思想是,如果像素周围显示存在多于一个方向的边,认为该点为兴趣点,称为角点。把图像域中点x上的对称半正定矩阵Mr=Ml(x)M_{r}=M_{l}(\mathbf{x})Mr=Ml(x)定义为:M1=∇I ∇IT=[IxIy][IxI
- 特征匹配python-opencv代码
三十度角阳光的问候
pythonopencv开发语言
目录特征匹配算法介绍:Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配特征匹配理论介绍:特征匹配python程序:特征点提取介绍:harris特征:####cv2.cornerHarris()-img:数据类型为float32的入图像-blockSize:角点检测中指定区域的大小-ksize:Sobel求导中使用的窗口大小-k:取值参数为[0,04,0.06]importcv2importnu
- 基于Python-OpenCV的角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测
童鸢
pythonopencv开发语言
目录概要一、角点检测1.Harris角点检测2.Shi-Tomas算法3.SIFT算法4.FAST算法概要本博客梳理了几种常见的**角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测**算法,本博客只关注代码,不关注每种算法的原理。一、角点检测常见的角点检测方法有Harris角点检测、Shi-Tomas算法角点检测、sift算法角点检测、fast角点检测、ORM算法角点检测。1.Harris角点检测impor
- 【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】06 corner 局部特征
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读计算机视觉笔记人工智能
【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】06corner局部特征1局部特征的任务牵引:全景拼接①提取特征②匹配特征③拼接图像我们希望特征有什么特性?①可重复性②显著性③计算效率和表达紧凑性④局部性2特征点检测的任务3角点在角点,往任意方向移动窗体都会发生变化4角点检测的数学描述用泰勒展开,建立E(u,v)和(u,v)的直接关系E(u,v)是移动都得变化差异,(u,v)是移动量理解M矩阵与E(u,v)的关
- FAST角点检测算法
superdont
计算机视觉算法计算机视觉opencv
FAST(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)角点检测算法是一种快速且高效的角点检测方法。它通过检测每个像素周围的连续像素集合,确定是否为角点。以下是FAST角点检测算法的基本流程:选择像素:选择图像中一个像素点作为中心像素。设置阈值:选择一个阈值T,该阈值用于确定像素是否属于角点。扫描像素:对于中心像素周围的连续的16个像素点(也就是像素的邻域),按照一定的顺序
- 12.1 关键点提取------Harris原理及代码
YANQ662
7.数据处理算法
一、原理该原理看了Harris角点检测原理详解-CSDN博客的博文,在这里写一遍是作为笔记,以供后参考。1.什么是角点角点就是图片中的一些突变的点,如下图所示。图中的点都是菱角分明的一些凸出来或凹进去的点。我们可以直观的概括下角点所具有的特征:>轮廓之间的交点;>对于同一场景,即使视角发生变化,通常具备稳定性质的特征;>该点附近区域的像素点无论在梯度方向上还是其梯度幅值上有着较大变化;2.角点检测
- 图像分类的发展史
kadog
ByGPT分类人工智能数据挖掘cnn笔记深度学习
图像分类的发展史图像分类技术的发展史与计算机视觉、机器学习、神经网络等诸多领域紧密相连。它是一场从理论探索到实际应用的演变历程,同时也是一次由人类视觉启发来模拟视觉感知的冒险之旅。初始阶段20世纪60年代至70年代,图像分类技术尚处于起步阶段。此时期的研究主要集中于简单模式识别以及特征提取技术。早期探索进入80年代,随着计算机科学的发展,图像处理技术取得显著进展,如边缘检测、角点检测等成为图像分类
- [opencvsharp]C#基于Fast算法实现角点检测
FL1623863129
C#算法
角点检测算法有很多,比如Harris角点检测、Shi-Tomas算法、sift算法、SURF算法、ORB算法、BRIEF算法、Fast算法等,今天我们使用C#的opencvsharp库实现Fast角点检测【算法介绍】fast算法Fast(全称Featuresfromacceleratedsegmenttest)是一种用于角点检测的算法,该算法的原理是取图像中检测点,以该点为圆心的周围邻域内像素点判
- 通过Opencv进行角点检测
zhuyua
opencv人工智能计算机视觉
目录引入介绍①使用的主要函数介绍②实际例子解释③自相似性是什么?引入我们想要获取图片上的角点,就要用到我们的harris角点检测介绍①使用的主要函数介绍cv2.cornerHarris()img:数据类型为float32的入图像不是float32的数据要使用,np.float32()转换为float32blockSize:角点检测中指定区域的大小指定检测框的区域大小ksize:Sobel求导中使用的
- 特征点匹配 harris
潇洒哥611
计算机视觉人工智能
算法的核心是利用局部窗口在图像上进行移动,判断灰度是否发生较大的变化。如果窗口内的灰度值(在梯度图上)都有较大的变化,那么这个窗口所在区域就存在角点。这样就可以将Harris角点检测算法分为以下三步:当窗口(局部区域)同时向x(水平)和y(垂直)两个方向移动时,计算窗口内部的像素值变化量E(x,y);对于每个窗口,都计算其对应的一个角点响应函数R;然后对该函数进行阈值处理,如果R>threshol
- opencv学习-几种角点检测方法
wyw0000
opencvopencv学习计算机视觉
角点基本概念角点通常被定义为两条边的交点,或者说,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。角点检测(CornerDetection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等,也可称为特征点检测。目前,角点检测算法还不是十分完善,许多算法需要依赖大量的训练集和冗余数据来防止和减少错误的特征的出现。对于角点检测算法的重要评价标准
- 开源计算机视觉库OpenCV详解
诗雅颂
计算机视觉opencvpythonC++
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,支持多种编程语言,包括C++、Python和Java等。下面是对OpenCV的详细解释和使用示例:功能概述:图像处理:包括图像加载、保存、调整大小、旋转、裁剪、滤波、边缘检测等。物体检测与跟踪:包括人脸检测、目标检测、运动跟踪等。特征提取与匹配:包括角点检测
- 基于ORB算法的图像匹配
会的东西有点杂
Matlab机器视觉算法计算机视觉图像处理
基础理论2006年Rosten和Drummond提出一种使用决策树学习方法加速的角点检测算法,即FAST算法,该算法认为若某点像素值与其周围某邻域内一定数量的点的像素值相差较大,则该像素可能是角点。其计算步骤如下:1)基于FAST算法进行特征点的提取2)特征点附加方向Matlab程序ORB算法的Matlab主程序代码实现如下:%%主程序%读取图像im1=imread('baby1.JPG');im
- 基于Harris角点的多视角图像全景拼接算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#图像处理matlabHarris角点多视角图像全景拼接全景拼接
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1Harris角点检测4.2图像配准4.3图像变换和拼接4.4全景图像优化5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序function[ImageB]=func_stitch(ImageA,ImageB)%获取ImageA和ImageB的尺寸RR1=size(I
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo