- Python OpenCV图像处理:从基础到高级的全方位指南
极客代码
玩转Python开发语言pythonopencv图像处理计算机视觉
目录第一部分:PythonOpenCV图像处理基础1.1OpenCV简介1.2PythonOpenCV安装1.3实战案例:图像显示与保存1.4注意事项第二部分:PythonOpenCV图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分:PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分:PythonOpenCV图像处理注意事项与优化策略4
- 直方图匹配(Histogram Matching)
姜太公钓鲸233
计算机视觉人工智能机器学习
直方图匹配(HistogramMatching),也被称为直方图规定化(HistogramSpecification)或直方图修正(HistogramEqualization),是一种图像处理技术,用于调整图像的直方图,以使其与某个目标直方图相匹配。目标直方图通常是用户定义的或者是希望获得的期望分布。直方图匹配的目标是改变图像的像素值分布,从而使其在视觉上更接近目标直方图。这对于图像增强、风格迁移
- opencv-python 图像增强十七:泊松图像融合
CV-King
opencvpython人工智能算法计算机视觉numpy
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、概述二,实现:前言在深入探讨图像处理与计算机视觉领域的过程中,我们不禁对图像融合技术的精妙与实用性感到着迷。图像融合不仅是一项融合了美学与科学的技术手段,它还巧妙地将来源各异、特性不同的图像数据整合为一体,从而生成视觉上连贯且富含信息的合成图像。本篇博客文章旨在详尽解析OpenCV库中的一项高级功能cv2.seamle
- matlab车牌识别系统实现
MATLAB管家matlab674
图像处理MATLABmatlab开发语言
要实现基于Matlab的车牌识别系统,你可以按照以下步骤进行操作:数据集准备:收集包含不同类型车牌的图像数据集,包括正面、倾斜、模糊等不同情况的车牌图像。图像预处理:使用Matlab中的图像处理工具,对车牌图像进行预处理。可以包括降噪、图像增强、图像分割等操作。车牌定位:使用图像处理技术,对预处理后的图像进行车牌定位。可以使用边缘检测、投影法、颜色识别等方法。字符分割:对定位到的车牌图像进行字符分
- 【全网独家】OpenCV: 像素巡访(at、ptr) 介绍与应用(代码+测试部署)
鱼弦
OpenCV系列实践opencv人工智能计算机视觉
OpenCV:像素巡访(at、ptr)介绍与应用介绍在图像处理过程中,直接操作图像的每个像素值是一个非常常见的需求。OpenCV提供了多种方法来访问和修改图像像素,其中at和ptr是两种高效的方法。at方法:适用于小规模的像素访问操作,提供了方便的接口。ptr方法:更适合大规模的像素处理,有更高的访问效率。应用使用场景图像过滤:例如均值滤波、中值滤波等需要遍历每个像素进行计算。图像增强:如对比度调
- Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像
AI technophile
Python图像处理实战python图像处理cnn
基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中,我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。由于难以同时处理包括亮度、对比度、伪影和噪声在内的所有因素,因此微光图像增强一直是一项具有挑战性的问题。为了解决这一问题,提出了多分支微光增强网络(multi-branchlow-lightenhancementnetwork,MB
- 基于引导滤波的暗通道matlab,基于加权引导滤波的水下图像增强算法
来自大马士革的钢
在水下环境中,由于水分子以及溶解的杂质对光线的吸收和散射作用,导致水下图像出现对比度低、噪声较大等严重的退化问题。这不仅降低了图像的整体视觉效果,而且给后续图像的自动处理和识别产生不利影响。因此,研究有效的水下图像增强算法具有重要意义。近年来,水下图像增强方法主要分为模型法和非模型法。模型法利用光照物理模型估计图像的降质模式,根据估计的结果复原降质图像。非模型法不考虑水下光学成像机理和光照机理,直
- DDE红外图像增强
烟雨_潇潇
一直忙于手上的工作,没有及时总结,今天抽几分钟时间,将最近DDE红外图像增强的试验结果分享下。具体的实现过程,会在后面的博文中进行详细的说明、论证。有车的照片没白天所拍照片,其余2张为晚上8点所拍照片,另因工作需要,先进行算法部分,两点校正和盲元填充放后面做,且手上探测器库存4年之久,光学镜头也不是特别好,所以图片中盲元较多。从图像分析,以图片中倒车的车为例,细节纹理非常明显,结果表明4x4的cl
- 图像预处理技术与算法
木子n1
算法嵌入式开发算法数码相机计算机视觉
图像预处理是计算机视觉和图像处理中非常关键的第一步,其目的是为了提高后续算法对原始图像的识别、分析和理解能力。以下是一些主要的图像预处理技术:1.图像增强:对比度调整:通过直方图均衡化(HistogramEqualization)等方法改善图像整体或局部的对比度。伽玛校正:改变图像的亮度特性,用于补偿显示器或其他硬件设备的非线性响应。锐化处理:如使用高通滤波器(如拉普拉斯算子、Sobel边缘检测算
- 2021-11-07
SatVision炼金士
python
缨帽变换(Sentinel-2)文章目录缨帽变换(Sentinel-2)前言缨帽变换关于Sentinel-2的缨帽变换系数1.系数前言缨帽变换(K-T变换),本质上是一种通过矩阵运算实现的图像增强,因其运算的前三个分量分别代表植被的绿度、亮度、湿度,因而在植被检测中得到广泛应用。常用遥感图像处理软件如:ENVI、ARCgisPro等只支持如早期的landsat、IKONOS、QuickBird、W
- 跨模态行人重识别都需要学什么
ALGORITHM LOL
人工智能
跨模态行人重识别(Cross-ModalityPersonRe-identification,简称Cross-ModalityRe-ID)是计算机视觉领域的一项挑战性任务,旨在跨越不同模态之间(例如,可见光与红外线图像)识别同一行人。该任务涉及图像处理、特征提取、模态转换、深度学习等多个方面。1.基础知识计算机视觉与图像处理:理解图像基础(如像素、色彩空间)、图像变换、图像增强技术。机器学习基础:
- 医学图像增强——基于同态滤波方法(Matlab代码实现)
然哥爱编程
matlab图像处理开发语言
目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码1概述医学图像增强——基于同态滤波方法(Matlab代码实现)目的:改善医学图像质量,使低对比度的图像得到增强。方法:利用Matlab,采用灰度直方图均衡化和灰度直方图规定化的方法对一幅X线图像进行增强处理,并比较它们的增强效果。结果:用直方图均衡化和规定化的算法,将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏,处理后的图像视觉效果得以改善。直方图均衡化对于
- MATLAB环境下使用同态滤波方法进行医学图像增强
哥廷根数学学派2023
matlab计算机视觉开发语言算法图像处理机器学习
目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域2大方面,基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等,基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸,没有考虑像素间的灰度联系情况,进行直方图均衡化后,会在一定程度上提高图像的对比度,但是图像的灰度级会进行合并进而减少,造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓
- MATLAB环境下基于同态滤波方法的医学图像增强
哥廷根数学学派
信号处理图像处理深度学习matlab算法计算机视觉图像处理信号处理
目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域两大方面,基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等,基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸,没有考虑像素间的灰度联系情况,进行直方图均衡化后,会在一定程度上提高图像的对比度,但是图像的灰度级会进行合并进而减少,造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓
- imgaug数据增强神器:增强器一览
a flying bird
计算机视觉计算机视觉
官网:imgaug—imgaug0.4.0documentationhttps://imgaug.readthedocs.io/en/latest/github:GitHub-aleju/imgaug:Imageaugmentationformachinelearningexperiments.imgaug数据增强神器:增强器一览_iaa图像增强改变颜色-CSDN博客文章浏览阅读9.8k次,点赞3
- 基于pytorch深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
数字化信息化智能化解决方案
深度学习pytorch分类
基于PyTorch的深度学习遥感影像地物分类、目标识别与分割实践技术应用是一个涉及多个步骤的复杂过程。以下是一个基本的框架和实践技术应用的概述:数据收集与预处理:收集遥感影像数据,包括不同地物类别、不同分辨率和不同场景的数据。对遥感影像进行预处理,包括辐射定标、大气校正、几何校正等,使其更适合深度学习模型。数据增强:使用图像增强技术,如旋转、裁剪、翻转等,增加数据多样性,提高模型的泛化能力。构建深
- 傅里叶变换在图像处理中的应用
LittroInno
图像处理人工智能计算机视觉
傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用,因为它能将图像从空间域转换到频率域,使我们能够分析图像中的频率成分。以下是一些傅里叶变换在图像处理中的典型应用:图像压缩:通过傅里叶变换,我们可以识别并去除图像数据中不重要的高频成分,从而实现图像的压缩。JPEG压缩就是一个典型的例子,它利用了人眼对低频信息比高频信息更敏感的特点。图像增强:在频率域对图像进行处理,如使用高通滤波器增强边缘、使用低通滤波器去除噪
- Low-Light Image Enhancement with Normalizing Flow
m0_37860076
论文阅读flow-model深度学习
基础理论知识点:李宏毅flow-model:参考博客、flow-model视频Flow-model参考博客3Methodology在本节中,首先介绍以往基于像素级重建损失的微光增强方法的局限性。然后,介绍了图2中我们的框架的总体范式。最后,我们提出的框架的两个组成部分分别说明。微光图像增强的目标是用微光图像xlx_lxl生成具有正常曝光xhx_hxh的高质量图像。配对样本(xl;xref)(x_l
- 数字图像处理 阮秋琦 期末复习 #1 绪论及正交变换
11egativ1ty
数字图像处理学计算机视觉人工智能
考试范围:第三章图像处理中的正交变换第四章图像增强第五章图像编码第六章图像复原第八章图像分析绪论图像是一种数据结构,笼统来说是一个二维矩阵,每一个点的信息共同组成了视觉平面数字图像处理的方法根据上文,数字图像处理的第一种方案是空域法,因为它们是在图像的空间域(spatialdomain)中操作的。空域是指图像的像素空间,也就是图像中每个像素的位置和像素值的空间布局。因此,空域法是直接在图像的原始表
- Ubuntu上搭建RK3588开发环境
Spike-SELF
ubuntulinux运维
目标:Ubuntu上搭建RK3588开发环境,并成功运行,测试其芯片性能。可参考连接:https://wiki.t-firefly.com/zh_CN/Core-3588J/started.html[x]16号之前完成打包Ubuntu系统,(差一步,预计21号前完成)25号前完成EVM3588镜像系统的烧写1.在计算机上搭建基于Linux的图像处理开发环境,设计图像增强和分割及识别算法,并在计算机
- 【低照度图像增强系列(5)】Zero-DCE算法详解与代码实现(CVPR 2020)
路人贾'ω'
低照度图像增强人工智能图像增强深度学习低照度图像增强
前言☀️在低照度场景下进行目标检测任务,常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题,给检测带来一定的难度。使用图像增强模块对原始图像进行画质提升,恢复各类图像信息,再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测,有效提高检测的精确度。⭐本专栏会介绍传统方法、Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Ne
- CVPR2020|ZeroDCE《Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement》论文超详细解读(翻译+精读)
路人贾'ω'
低照度图像增强人工智能深度学习计算机视觉低照度图像增强神经网络
学习资料:论文题目:《Zero-ReferenceDeepCurveEstimationforLow-LightImageEnhancement》(用于低光图像增强的零参考深度曲线估计)原文地址:https://arxiv.org/abs/2001.06826源码地址:项目概览-Zero-DCE-GitCode目录Abstract—摘要翻译精读一、Introduction—简介翻译精读二、Rela
- Halcon 拟合
吃个糖糖
Halconhalcon
文章目录算子更多xld算子更多区域算子Blob分析案例预处理图像增强降噪图像降噪图像增强Halcon基于圆的拟合Halcon共线联合案例Halcon拟合动画案例Halcon拟合椭圆算子二值化算子(二值化后获取的都是区域)二值化算子clip_region_rel剪切区域clip_region_rel(Region:RegionClipped:Top,Bottom,Left,Right:)Region
- 全流程机器视觉工程开发(三)任务前瞻 - 从opencv的安装编译说起,到图像增强和分割
Leventure_轩先生
不涉及理论的简易机器学习笔记opencv人工智能计算机视觉
前言最近开始做这个裂缝识别的任务了,大大小小的问题我已经摸得差不多了,然后关于识别任务和分割任务我现在也弄的差不多了。现在开始做正式的业务,也就是我们说的裂缝识别的任务。作为前言,先来说说场景:现在相机返回过来的照片:都是jpeg格式的照片,当然也可能是别的格式,目前主流是jpeg格式大小约为11mb-14mb左右图片大小为5120x5120我们现在如果说想直接使用这个图片来进行图片识别的话,会有
- 像素级别 图像级别 区域级别 的疑问
:)�东东要拼命
CV基础知识计算机视觉图像处理opencv
像素级和图片级都是计算机视觉中常用的概念。像素级是指对每个像素进行处理和分析,以便了解图像中的细节信息。在处理过程中,每个像素的颜色和强度都会被考虑进去,因此像素级处理非常精细和准确。这种处理方式通常用于图像增强、噪声去除、边缘检测等任务。图像级别则更多考虑整个图片的特征和规律,而不是每个像素的细节。这种处理方式更为宏观,常用于图像分类、目标检测、图像分割等任务中。在这种处理方式中,更多的关注的是
- Random Sprays Retinex 传统的图像增强算法RSR
花生树什么树
科研课题RSRRetinex图像增强图像处理
文章目录前言1、RandomSpraysRetinex概况2、RandomSpraysRetinex具体实现2.1、喷雾的生成2.2、径向密度函数的确定2.3、像素的选择2.4、亮度的计算2.5、参数的调整3、RandomSpraysRetinex算法效果的表现4、RandomSpraysRetinex现存的问题前言 RandomSprayRetinex即“随机喷雾Retinex”,简称RSR。
- 【AI图像与视频质量软件】上海道宁与Topaz Labs为您带来强大的图像和视频增强工具,帮助您的照片和视频更加出彩
51component技术交流
人工智能机器学习
在这个网络越来越发达的时代我们的生活总是离不开各类长短视频网站和app无论是个人还是企业团队都需要通过发布照片和视频来展示和介绍自己但受限于设备、环境、时代等因素我们的作品往往存在着很多问题如画质模糊、色彩平淡、缺乏细节等等TopazLabs是一款强大的图像和视频增强工具帮助您的照片和视频更加出彩开发商介绍TopazLabs是一家专注于视频和图像增强技术的高科技公司,其产品线涵盖了多种图像处理工具
- 红外图像处理算法介绍
Hack电子
图像处理算法计算机视觉人工智能
大纲:1.红外图像增强研究背景和意义2.红外图像增强经典算法1-红外图像增强研究背景和意义1.1研究背景红外图像是红外技术与成像技术结合的产物。人类感知只限于电磁波谱的可见光波段,对于全部电磁波谱上其它不可见光,如γ射线、X射线、紫外线、红外线、微波等,人类的视觉则无法感知。然而科学技术的发展使得成像技术与设备可以覆盖几乎全部电磁波谱,从γ射线到无线电波,将人类不可见的射线转化为可见的图像,这些图
- Image Enhancement Guided Object Detection in Visually Degraded Scenes
暗魂b
目标检测目标跟踪人工智能
Abstract目标检测准确率在视觉退化场景下降严重。一个普遍的解决方法就是对退化图像进行增强然后再执行目标检测。但是,这是一种次优的方案,而且未必对目标检测的准确率有提升,因为图像增强和目标检测两个任务的不同。为了解决这个问题,我们提出了一种图像增强引导目标检测的方法,以端到端的方式定义了一个检测网络和一个额外的增强分支。具体来说,增强分支和检测分支以并行的方式组织,并设计了一个特征引导模块来连
- Pyroch中transforms 图像增强发方法的应用
齐落山大勇
深度学习(PyTorch)深度学习pytorch
1应用场景在我们训练模型的时候,有的时候数据不够,就需要通过水平翻转、垂直翻转、镜像、旋转、改变亮度、标准化等方式增加图像的多样性,此时可以调用Pytorch中的Transforms完成这些操作2导入相应的库fromtorchvisionimporttransformsasTfromPILimportImageimportosos.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,