- 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
- 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
- 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
- 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,
- 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
- 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
- opencv学习:图像轮廓识别及代码实现
夜清寒风
opencv学习人工智能算法
图像轮廓1.获取图像轮廓cv2.findContours()函数是OpenCV库中用于检测图像中轮廓的函数。它可以检测到图像中所有连通区域的边界,并返回这些轮廓的列表。从OpenCV3.4版本开始,这个函数的返回值和参数有所变化,以下是详细的参数说明:方法:contours,hierarchy=cv2.findContours(img,mode,method)参数说明img:输入图像,必须是二值图
- OpenCV学习(二十一) :计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()
Leon_Chen0
OpenCV
OpenCV学习(二十一):计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()1、connectedComponents()函数ConnectedComponents即连通体算法用id标注图中每个连通体,将连通体中序号最小的顶点的id作为连通体的id。如果在图G中,任意2个顶点之间都存在路径,那么称G为连通图,否则称该图为非连
- Python opencv学习-19 背景减除算法
一头秀发的假程序猿
PythonOpenCV图像学习opencv计算机视觉
文章转载自https://blog.csdn.net/tengfei461807914/article/details/81588808目标:这一节要了解背景减除算法在opencv中的应用。基础:背景减除算法是很多以机器视觉为基础的应用中,非常重要的预处理算法。例如,使用固定的摄像头来统计一个房间的进出人数或者交通摄像头提取关于交通工具的信息等等。在所有这些例子当中,你首先要做的就是把人和交通工具
- OpenMV和K210(fron ChatGPT)
overwizard
个人图像处理计算机视觉学习自动化机器人
文章目录OpenMV特点:学习资源:K210(KendryteK210)特点:学习资源:选择建议1.OpenCV简介安装OpenCV2.树莓派(RaspberryPi)与OpenCV安装OpenCV学习资源3.香橙派(OrangePi)与OpenCV安装OpenCV学习资源综合学习资源OpenMV和K210是两个流行的嵌入式视觉平台,各自有其独特的特点和应用场景。以下是对这两个平台的介绍及其学习资
- 深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现 关键点及改进建议
QQ_767172261
单目测距深度学习目标检测人工智能
深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议文章目录单目测距的进一步解释1.焦距的确定2.物体宽度\(W\)的获取3.图像处理技巧4.提高性能的建议5.实现代码中的注释添加一、前言单目视觉测距:网上有很多关于单目测距的文章,主要借鉴的是OpenCV学习笔记(二十一)——简单的单目视觉测距尝试和单目摄像机测距(python+opencv)两篇文章,在这里特别作出说明。工作环境:Ubunt
- opencv学习:图像旋转的两种方法,旋转后的图片进行模板匹配代码实现
夜清寒风
学习opencv机器学习人工智能计算机视觉
图像旋转在图像处理中,rotate和rot90是两种常见的图像旋转方法,它们在功能和使用上有一些区别。下面我将分别介绍这两种方法,并解释它们的主要区别rot90方法rot90方法是NumPy提供的一种数组旋转函数,它主要用于对二维数组(如图像)进行90度的旋转。这个方法比较简单,只支持90度的倍数旋转,不支持任意角度旋转。使用NumPy进行旋转使用NumPy的rot90函数对模板图像进行旋转操作。
- opencv 学习 1
木木ainiks
opencv计算机视觉python
opencv学习的第一天#coding:utf-8importcv2ascv#首先读图片src=cv.imread(“img/1.jpg”)#设置图片的名字cv.namedWindow(“1”,cv.WINDOW_AUTOSIZE)#显示图片第一个参数设置图片名,第二个参数图片的地址cv.imshow(“1”,src)cv.waitKey(0)#将图片写入固定位置cv.imwrite(“img/2
- opencv学习:形态学操作和边缘检测算子
夜清寒风
opencv学习人工智能算法计算机视觉
cv2.morphologyEx()是OpenCV库中的一个函数,用于执行更复杂的形态学操作。这个函数可以执行开运算、闭运算、梯度运算、膨胀、腐蚀以及顶帽和黑帽转换等。这些操作通常用于图像预处理,如去除噪声、平滑边界、突出特征等。dst=cv2.morphologyEx(src,op,kernel[,dst[,anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]
- 零基础Opencv学习(二)
随风逐流wrx
opencv学习人工智能
图像变换一、边缘检测1:边缘检测Cannycv::MatiamgeCan;cv::Canny(image,iamgeCan,3,9,3);cv::imshow("Canny",iamgeCan);///边缘检测高级用法Canny用法cv::Matdst,edge,gray;dst.create(image.size(),image.type());///图像转灰度图像cv::cvtColor(im
- opencv学习笔记19-opencv焊点(原点)计数
The_xz
opencv学习笔记
一、原理:opencv学习笔记13-opencv连通组件标记实现硬币计数二、不同情况思路:当焊点为背景时,进行反色处理(二值化后若焊点为背景,转化为前景)。三、示例代码:#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){utils::logging::setLog
- opencv学习(十一)之绘图函数
梧桐栖鸦
OpenCV基础opencv2/3基础教程opencv直线circleellipsefillpolyopencv绘图函数
opencv中提供了很多绘图函数,在进行图像处理,对感兴趣区域进行标定时,就需要利用这些绘图函数。现在集中做一个归纳介绍。1.PointPoint常用来指定一幅二维图像中的点。如Pointpt;pt.x=10;pt.y=8;或Pointpt=Point(10,8);其指向的是在图像中(10,8)位置的一个像素点。查找Point引用可以在”core.hpp”文件发现如下语句:typedefPoint
- OpenCV学习路线图
superdont
计算机视觉opencv学习人工智能
下面是针对初学者设计的一个学习路线图:第1周:计算机视觉和OpenCV概述介绍计算机视觉及其应用领域讨论OpenCV的历史、特点和工作原理OpenCV的安装和配置(Windows/Linux/macOS)了解OpenCV的基本数据结构(cv::Mat等)第2周:OpenCV基础图像的基本操作(读取、显示、保存图片)图像的属性(色彩空间、像素访问与修改)图像的几何变换(缩放、旋转、剪切)第3周:图像
- 【Opencv学习】04-图像加法
R三哥哥啊
opencvopencv学习人工智能
文章目录前言一、图像加法混合1.1代码1.2运行结果二、图像的按位运算-组合相加2.1代码2.2运行结果示例:PPT平滑切换运行结果总结前言简单说就是介绍了两张图如何组合在一起。1、混合,透明度和颜色会发生改变2、组合,叠加起来。可以改变大小。3、两张图片如何平滑切换4、学会如何裁剪图片5、明白掩码操作6、如何将图片置于左侧右侧一、图像加法混合OpenCV中的加法与Numpy的加法是有所不同的。O
- OpenCV学习笔记:如何扫描图像、利用查找表和计时
weixin_33772645
人工智能c/c++测试
目的我们将探索以下问题的答案:如何遍历图像中的每一个像素?OpenCV的矩阵值是如何存储的?如何测试我们所实现算法的性能?查找表是什么?为什么要用它?测试用例这里我们测试的,是一种简单的颜色缩减方法。如果矩阵元素存储的是单通道像素,使用C或C++的无符号字符类型,那么像素可有256个不同值。但若是三通道图像,这种存储格式的颜色数就太多了(确切地说,有一千六百多万种)。用如此之多的颜色可能会对我们的
- OpenCV学习记录——形态学处理
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能计算机视觉嵌入式硬件
文章目录前言一、腐蚀和膨胀二、高级形态学运算三、具体应用代码前言形态学是图像处理中最常用的技术之一,它主要用于从图像中提取有意义的形状信息,例如边界和连通区域,以便后续的识别工作能够捕捉到目标对象最重要的形状特征。此外,细化、像素化和修剪毛刺等技术也常用于图像的预处理和后处理,以增强图像质量。形态学转换主要有腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、顶帽和底帽一、腐蚀和膨胀腐蚀和膨胀是两种最基本、最重要的形态学
- opencv学习记录——(15)模板匹配
蜡笔小新qqq
opencv学习计算机视觉
一、单模板匹配#include"opencv2/opencv.hpp"#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;voidmain(){///单模板匹配Mattemp=imread("temp.png");//模板图像Matsrc=imread("src.png");//待搜索图像即原图imshow("temp",temp);imshow("src",sr
- Opencv学习笔记——特征匹配
纸箱里的猫咪
Opencv学习笔记opencv计算机视觉学习
文章目录Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配随机抽样一致算法(Randomsampleconsensus,RANSAC)单应性矩阵Brute-Force蛮力匹配 通过SIFT算法可以得到图像关键点,通过比较两张图像的关键点,也就是比较关键点向量之间的差异,Brute-Force蛮力匹配通过比较特征向量,离得最近的特征向量也就是最相似的。默认的是用归一化的欧氏距离。bf=cv2.
- OpenCV学习记录——特征匹配
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析前言特征匹配是一种图像处理技术,用于在不同图像之间寻找相似的特征点,并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用,包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析暴力匹配是一种简单直接的匹配方法,它遍历所有特征点的描述符,并计算它们之间的距离。然后根据距离进行排序,选择距离最短的特征点作为匹配点。虽然暴力匹配方法简单,但在
- OpenCV学习记录——轮廓检测
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能计算机视觉嵌入式硬件
文章目录前言一、寻找、绘制轮廓二、具体应用代码前言寻找目标图像的轮廓并绘制出该轮廓是我们进行图像识别时常用的手段,轮廓是图像中连续的边界线,可以用于物体检测、形状分析等应用。为了获取更高的准确性,会先进行二值化处理,在得到二进制图像后,寻找轮廓就是从黑色背景中找到白色物体,因此我们要找的对象应是白色,背景应该是黑色。一、寻找、绘制轮廓(一)寻找图像轮廓寻找图像轮廓函数如下:contours,hie
- OpenCV学习笔记(Python)—— 批量提取图像轮廓并保存结果到保持原始结构的输出目录
六个核桃Lu
OpenCV学习opencv人工智能python图像处理计算机视觉
批量处理图像,对每个图像提取轮廓内的区域并将轮廓外的区域设置为白色背景,然后保存处理后的图像到指定的输出目录,同时保持与输入目录相同的文件和目录结构。importcv2importnumpyasnpimportosfromtqdmimporttqdmdefprocess_image(input_path,output_path):#读取图像img=cv2.imread(input_path)ifi
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_