- 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)。
- GAN中的SSIM指标:图像质量评估的利器
这张生成的图像能检测吗
GAN系列人工智能计算机视觉算法生成对抗网络机器学习深度学习
GAN中的SSIM指标:图像质量评估的利器在生成对抗网络(GAN)的研究和应用中,如何客观地评估生成图像的质量一直是一个关键问题。传统的像素级指标如MSE和PSNR往往无法很好地反映人眼对图像质量的感知。而SSIM(StructuralSimilarityIndexMeasure,结构相似性指数)作为一种更贴近人类视觉感知的图像质量评估指标,在GAN的评估体系中发挥着重要作用。SSIM指标概述什么
- 【图像质量评价技术专题】-PSNR和SSIM
PixelMind
IQAIQA图像处理图像质量评价算法
最常见的图像评价指标-PSNR和SSIM专题介绍一、PSNR原理讲解代码讲解二、SSIM原理讲解代码讲解三、总结本文将介绍讲解学术界最常见的全参考图像质量评价指标,PSNR和SSIM,可以有效的对图像算法的保真度(Fidelity)进行评估。参考资料如下,其中代码实现的部分,博主准备参考一个GitHub开源的IQA集合实现,IQA-pytorch,大家也可以尝试用pip来安装IQA-pytorch
- 【图像超分】论文复现:轻量化超分 | 频域感知Transfomer模型FreqFormer的Pytorch源码复现,跑通源码,获得指标、模型复杂度、超分结果图,架构拆解与源码对应,注释详细!
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习计算机视觉图像处理超分辨率重建人工智能pythonpytorch
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通FreqFormer源码,获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、FLOPs、超分可视化结果;
- 【图像超分】论文复现:无处不在的双分支通道-空间特征聚合思想!DAT的Pytorch源码复现,获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、FLOPs、超分可视化结果,架构拆解与代码实现!
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)pytorch人工智能计算机视觉深度学习图像处理python超分辨率重建
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通DAT源码(DAT,DAT-2,DAT-S,DAT-light),获得与论文一致的PSNR/SSIM、P
- 【计算机视觉】三种图像质量评价指标详解:PSNR、SSIM与SAM
烟锁池塘柳0
摄影测量与计算机视觉计算机视觉人工智能深度学习
图像质量评价指标详解:PSNR、SSIM与SAM文章目录图像质量评价指标详解:PSNR、SSIM与SAM1.峰值信噪比(PSNR)1.1数学定义1.2特点与局限性2.结构相似性指数(SSIM)2.1数学定义2.2特点与应用3.光谱角度映射器(SAM)3.1数学定义3.2特点与应用4.Python实现示例5.指标对比与选择建议6.总结在图像处理、压缩和恢复等领域,我们需要客观的指标来评估图像质量。本
- SD模型的评估指标(挖坑中..)
北上ing
视觉生成模型计算机视觉stablediffusion计算机视觉人工智能深度学习AI作画
笔者基于SD1.5进行Dreambooth训练时,发现只有Loss值,而没有其他评估标准,这真的很奇怪。不像是目标检测还有mAP,超分还有PSNR和SSIM。SD模型的评估指标FIDscore:计算生成图与原始图的距离,越小越好。CLIPscore:计算生成图与提示词之间的相关性,越大越好。
- 深度学习中常见的专业术语汇总
GiantGo
深度学习深度学习名称解释
本硕博都是搞机械的匠人,当然也想做一下交叉学科的东西,蹭一下人工智能的热点。虽然世界是个草台班子,但是来都来了,咱也要把这场戏演好。记得之前网上爆料有位大学生发了很多水文,对,是交叉学科的,把CS的东西用到自己的专业上。由于出名了,论文就立马受到各大网友关注,离谱的是有个SSIM(FID?越小越好)指标本来是越大越好,上界是1,结果论文列出的结果大于1。因此,水归水,打好基础还是必要的,毕竟磨刀不
- 视频编解码技术-3: H.264和VP9压缩效率和编码时延
sqmeeting
视频编解码h.264vp9
一、引言在前作《H.264和VP9视频编码质量评估》中,我们通过PSNR、SSIM等指标分析了二者在固定码率下的质量差异。本文聚焦实时应用场景的核心矛盾:在相同主观质量下,如何权衡压缩效率与编码延迟?为此,本文采用“恒定量化参数(ConstantQP)”的码率控制模式,为H.264(QP范围:0~51)和VP9(QP范围:0~63)设置等效质量档位,使用CIF(352×288)和1080P(192
- MATLAB 均方根误差MSE、两图像的信噪比SNR、峰值信噪比PSNR、结构相似性SSIM
lingllllove
计算机视觉人工智能
今天的作业是求两幅图像的MSE、SNR、PSNR、SSIM.代码如下:clc;closeall;X=imread('q1.tif');%读取图像Y=imread('q2.tif');figure;%展示图像subplot(1,3,1);imshow(X);title('q1');subplot(1,3,2);imshow(Y);title('q2');%使得图像每个像素值为浮点型X=double(
- PSNR、SSIM等图像质量评估指标详解
ballball~~
CVcv图像处理图像质量评估指标
简介:个人学习分享,如有错误,欢迎批评指正。一、PSNR(PeakSignal-to-NoiseRatio)峰值信噪比1.定义PSNR是一种用于衡量两幅图像之间差异的客观指标。它主要用于评估图像压缩、传输或重建算法的效果。PSNR值越高,表示两幅图像越相似,质量损失越小。PSNR基于信号与噪声的概念,其理论基础来自信息论中的信噪比(SNR,Signal-to-NoiseRatio)。PSNR将图像
- 在Winform中报错Bitmap region is already locked.
xcagy
C#.NET开发语言c#
BitmapcurrImg=bitmap.ToMat().ToBitmap();pictureBox1.Invoke(()=>{pictureBox1.Image=currImg;});if(DateTime.Now.Second%5==0){if(lastImg!=null){Scalars=Compare_SSIM(bitmap,lastImg);label1.Invoke(()=>{labe
- SSIM 原理及公式
十橙
OpenCV计算机视觉opencvssim结构相似性
date:2022-01-1812:53什么是SSIM?StructuralSimilarity结构相似性,源自论文《ImageQualityAssessment:FromErrorVisibilitytoStructuralSimilarity》(图像质量评估:从错误可见性到结构相似性)。在SSIM被提出之前被广泛应用的是MES,因为它计算简单,物理意义明确。MSE公式:MSE=1mn∑i=0m
- Segmentation fault (core dumped)问题解决
Luzichang
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torch:1.10.0+cu111pandas:1.3.3报错:定位:df=pd.DataFrame(columns=[epoch,model.sigma1.cpu().detach().numpy(),model.sigma2.cpu().detach().numpy(),model.sigma3.cpu().detach().numpy(),iter,avg_ssim,avg_psnr,mo
- 超分之SRGAN官方代码解读
深度学习炼丹师-CXD
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超分之SRGAN原文解读链接文章目录1.主训练文件main.py2.自定义训练集、验证集、测试集文件data_tilis.py3.自定义GAN网络模型文件model.py4.自定义损失函数文件loss.py5.自定义评价指标SSIM文件pytorch_ssim\__init__.py6.图片测试文件test_image.py7.视频测试文件test_video.py1.主训练文件main.pyim
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有时有味
OpenCV算法Pythonopencv算法SSIM算法结构相似性python
1.介绍结构相似性(StructuralSimilarity,简称SSIM算法),主要用于检测两张相同尺寸的图像的相似度、或者检测图像的失真程度,是一种衡量两幅图像相似度的指标。定义给定两个图像x和y,两张图像的结构相似性可按照以下方式求出:结构相似性的范围为-1到1。当两张图像一模一样时,SSIM的值等于1。SSIM结构相似度指数,从图像组成的角度将结构信息定义为独立于亮度、对比度的,反映场景中
- 修复LandSat7 ETM SLC+off缺失条带
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想做深度学习修复遥感图像,现在先试一下广泛使用的遥感专业软件envi的条带修复效果。方便以后实现不同方法的对比。整体步骤:1、地理空间数据云下载免费的遥感图像2、用landsat7slc+off的掩膜和landsat7slc+on的图像文件生成新的条带图像3、envi插件修复,输出栅格tif文件4、用arcgis将tif转换为jpg5、计算PSNR和SSIM指标详细解释:1经过了解,网上方便下载l
- 【OpenCvSharp】使用SSIM指数衡量图片相似度
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在自动化测试时,经常需要截图和标准图片对比,以此判断测试是否成功,那么用什么来判断测试图片与标准图片是相似的呢?这里需要使用SSIM(StructualSimilarity,结构相似性)用来判断图片相似度目录一、SSIM二、代码实现三、测试效果一、SSIM通俗说法:简单而言,常规的图像对比算法都是基于像素整体灰度值,亮度值进行整体对比,但当两张图片色彩相近但内容不同时这些算法就会失效,而SSIM指
- 图像清晰度评估指标
LittroInno
算法人工智能
图像清晰度评估涉及多个指标,这些指标可用于定量测量图像的清晰度和质量。以下是一些常见的图像清晰度评估指标:均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE):通过计算原始图像和处理后图像之间的像素差异的均方根来度量图像清晰度。结构相似性指数(StructuralSimilarityIndex,SSIM):SSIM衡量了原始图像和处理后图像之间的结构相似性,包括亮度、对比度和结构。梯度幅
- PSNR SSIM UCIQE UIQM评价指标说明与Python实现
Roo4ie
水下图像复原python计算机视觉笔记
1.峰值信噪比(PeakSignal-to-NoiseRatio,PSNR)峰值信噪比(PSNR)是一个表示信号最大可能功率和影响它的表示精度的破坏性噪声功率比值的工程术语。由于许多信号都有非常宽的动态范围,峰值信噪比常用对数分贝dB单位来表示。给定一个大小为M×N×CM×N×CM×N×C的干净图像III和噪声图像KKK,均方误差(MSE)定义为:MSE=1MNC∑i=0M−1∑j=0N−1∑k=
- 图像增强指标代码_Python
Cthanta
计算机视觉图像处理
图像增强指标介绍:1.Entropy,信息熵。熵指的是体系的混乱的程度,对焦良好的图像的熵大于没有清晰对焦的图像,因此可以用熵作为一种对焦评价标准。熵越大,图像越清晰。2.PSNR,峰值信噪比。评价画质客观量。PSNR越大,代表着图像质量越好。3.SSIM,结构相似性。衡量是否符合人眼对图像品质的评判。取值范围【0,1】,值越大表示图像差距越小,质量越好。4.水下彩色图像质量评估(UCIQE):利
- 【视频超分辨率】视频超分辨率的介绍(定义,评价指标,分类)
菜鸡不叫
计算机视觉人工智能深度学习图像处理计算机视觉
视频超分辨率视频超分辨率简单介绍视频超分率起源于图像超分率,旨在根据已有的低分辨率视频序列生成具有真实细节和内容连续的高分辨率视频序列。视频超分辨率技术可以将低分辨率(低清晰度)视频转换为高分辨率(高清晰度)视频,以提供更多的细节和清晰度。视频超分辨率技术主要分为传统方法和基于深度学习的方法两类。视频超分辨率评价标准主要为峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)。接下来,我将展开详细介绍视频
- pytorch 训练超分辨率模型的技巧是什么?
weixin_44616020
pytorch
训练超分辨率模型的技巧可以归纳为以下几点:数据预处理:对数据进行预处理,包括裁剪、缩放、归一化等,使其适合模型输入。数据增强:利用数据增强技术来扩充数据集,增加模型的鲁棒性。例如旋转、翻转、平移、加噪声等。模型选择:选择适合任务的模型,如SRCNN、ESPCN、EDSR等。同时,也可以考虑使用已经预训练好的模型进行微调。损失函数:选择适合任务的损失函数,如MSE、MAE、SSIM、LPIPS等。可
- 稳定出刊检索:多届会议:2024第三届社会科学与智能管理国际会议(SSIM 2024)
C17780735824
社会科学学习全文检索科技
稳定出刊检索:多届会议:2024第三届社会科学与智能管理国际会议(SSIM2024)重要信息会议官网:http://www.ssim2024.com会议地址:北京召开日期:2024.03.10截稿日期:2024.03.01(先投稿,先审核,先提交出版检索)收录检索:EI,CPCI,CNKI,GoogleScholar投稿邮箱:
[email protected]投稿标题:Article+TEL。投稿
- 利用Opencv和Python实现图片不同之处可视化
Damon0626
原文地址:-ImageDifferencewithOpencvandPython-本文是原作者之前提到的SSIM方法的一种延申,本文主要利用Opencv和Python依据SSIM来实现两幅图片不同之处的可视化。运行环境python3/opencv3利用原作者的图片,通过调整阈值,本文可以得到非常好的结果,但是使用网络上的找茬图片,存在很多的噪声,效果不是很好,原因多在于图片经过了裁剪、旋转、移位、
- 图像各类评价指标合集--(针对LLIE任务)
Vaeeeeeee
图像质量评价LLIE指标python评价指标低照度图像
文章目录前言一、常见评价指标1、均方误差(MSE)2、峰值信噪比(PSNR)3、结构相似性(SSIM)2、低照度图像评价2.1均值2.2标准差(StandardDeviation,SD)2.3信息熵(InformationEntropy,IE)2.4熵增强(Extendedmaximumentropy,EME)2.5平均梯度(Averagegradient,AG)2.6亮度顺序误差(LOE,lig
- python3实现比较两张图片的相似度,并检测图片内容是否发生明显变化
小慧慧_
python开发语言
要比较两张图片的相似度,并检测图片内容是否发生明显变化,可以使用Python中的图像处理库如OpenCV和scikit-image。这些库提供了计算图像相似度的功能。使用Python的scikit-image库来比较两张图片的相似度。它采用结构相似性指数(StructuralSimilarityIndex,SSIM)来比较图片相似度,如果相似度低于某个阈值,则输出提示。fromskimageimp
- 【文献阅读】A Fast Single Image Haze Removal Algorithm Using Color Attenuation Prior——图像去雾
蘑菇桑巴
图像处理图像处理isp
目录1.摘要2.引言2.1背景2.2相关工作2.3提出方法3.大气散射模型4.颜色衰减先验5.场景深度恢复5.1线性模型定义5.2收集训练数据集5.3学习策略5.4深度信息估计6.场景亮度恢复6.1大气光估计6.2场景亮度恢复7.实验7.1参数设置7.2定性比较7.3定量比较7.3.1耗时比较7.4.2MSE指标比较7.4.3SSIM指标比较8.结论1.摘要单幅图像的雾霾去除一直是一个具有挑战性的
- 使用openCV比对任意两张图片的相似度(亲测较准确)
水的精神
计算机视觉开发经验opencv计算机视觉人工智能
方案:使用openCV中的直方图算法做对比。测试效果较好。步骤(在java中使用openCV):1.引入openCV的依赖org.openpnpopencv4.5.5-12.代码代码中提供了均方差算法(MSE)、结构相似性指数算法(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)、直方图算法。其中直方图效果最好packagecom.angus.temp;importorg.opencv.core.*;impor
- 【MRI医学图像超分辨率项目-paddle架构】代码学习
SDsqx6
paddle学习
文章目录前言一、数据获取及环境配置1、压缩包解压2、超参数设置3、加载数据集二、自定义数据加载类1、数据预处理2、自定义Dataset类三、自定义评估函数Metrics1、评估函数定义及作用2、MRI超分辨率任务评估指标类型3、实现自己的metrics四、自定义损失函数1、常用的损失函数类型2、各类型损失函数详解①生成用来卷积的归一化的高斯核②SSIM_Loss③感知损失函数五、自定义回调函数1、
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多