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- 图像预处理之图像去重
江小皮不皮
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图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像,即内容完全相同,颜色、尺寸、方向等都相同。但是在实际应用中,也有相似图像去重的需求,即内容大致相同,颜色、尺寸、方向等可能有所不同。因此,图像去重指的可以是完全一样的图像,也可以是相似的图像。图像去重的方法有以下几种:方法哈希法:通过计算图
- YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)
小李学AI
YOLOv10有效涨点专栏YOLO深度学习计算机视觉人工智能目标检测神经网络
1.DSAttention介绍DSAttention注意力机制在图像特征提取中具有以下优点:(1).全局信息捕捉能力:DSAttention机制通过使用软注意力机制(SoftmaxAttention)来计算特征图的全局相关性。这种方式能够更好地捕捉图像中的全局信息,有助于增强对复杂场景或大尺度物体的识别能力。(2).多尺度信息融合:该机制引入了多尺度卷积操作,包括不同大小的卷积核(如5x5、1x7
- 图像处理 -- 角点的概念与作用
sz66cm
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在图像处理领域,角点(Corner)是图像中一个重要的特征点。角点是指图像中具有局部最大曲率或梯度变化明显的位置,通常出现在两条或多条边缘的交汇处。例如,图像中的建筑物拐角、棋盘格的角等位置都可能被检测为角点。角点的作用特征提取:角点作为图像中的关键点,能够稳定地反映图像的局部结构,因此在图像特征提取中经常使用。角点具有较强的独特性,即使图像发生了旋转、缩放或轻微的光照变化,角点的位置也往往不会发
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涓涓自然卷
一、特征提取概要:1、定义:将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注:特征值化是为了计算机更好的去理解数据。2、特征提取分类:字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API:sklearn.feature_extraction二、字典特征提取:作用:对字典数据进行特征值化。1、API:fromsklearn.feature_extracti
- 第十四篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例:图像特征提取与描述
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传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、OpenCV图像特征提取与描述介绍二、OpenCV图像特征提取与描述初步示例代码三、扩展思路介绍四、特征点筛选和匹配优化示例代码五、多尺度特征提取示例代码六、非局部特征描述子示例代码七、基于深度学习的特征提取示例代码八、自定义特征提取示例代码九、归纳总结系列短博文目录Python的OpenCV库技术点
- Hugging face
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深度学习
Huggingface是一个很好的开源社区,包含nlp,cv中最新、最先进的模型和数据集等。常见的功能如下:transformer结构图像特征提取参考文献:HuggingFace–TheAIcommunitybuildingthefuture.
- 2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文
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数学建模2024代码美赛论文B题
2024年思路持续更新中,所有题目,会第一时间发布到专栏内!!!摘要:在气象观测、高速公路行驶、航班制定等场景中能见度一直都是不可或缺的指标之一。影响能见度的主要因素之一是雾。在此背景下,本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法,对给定数据进行了细致处理,并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法
- opencv0014 索贝尔(sobel)算子
yf743909
opencv人工智能算法计算机视觉均值算法pythonopencv
前面学习的滤波器主要是用来模糊图像,今天一起来了解关于边缘识别的滤波吧!嘿嘿边缘边缘是像素值发生跃迁的位置,是图像的显著特征之一,在图像特征提取,对象检测,模式识别等方面都有重要的作用。人眼如何识别图像边缘?比如有一幅图,图里面有一条线,左很亮,右边很暗,那人眼就很容易识别这条线作为边缘也就是图像的灰度值快速变化的地方.soble算子sobel算子对图像求一阶导数。一阶导数越大,说明像素在该方向的
- 【知识---图像特征提取算法--颜色直方图(Color Histogram)原理、特点、应用场合及代码】
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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1.颜色直方图(ColorHistogram)原理2.颜色直方图的特点3.颜色直方图的应用场合4.代码总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务,它有助于将图像转换为可用于分析和识别的数值表示。颜色直方图(ColorHistogram)是一种常见的图像特征提取算法,其具体的细节如下:提示:以下是本篇文章正文内容,
- 【知识---图像特征提取算法--方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients, HOG)原理、特点、应用场合及代码】
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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方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradients,HOG)原理:方向梯度直方图的特点:方向梯度直方图的不足:方向梯度直方图的应用场合:方向梯度直方图的代码示例:总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务,它有助于将图像转换为可用于分析和识别的数值表示。方向梯度直方图(Histogramof
- 【知识---图像特征提取算法--尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)原理、特点、应用场合及代码】
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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、尺度不变特征变换(Scale-InvariantFeatureTransform,SIFT)原理:二、尺度不变特征变换的特点:三、尺度不变特征变换的不足:四、尺度不变特征变换的应用场合:五、尺度不变特征变换的代码示例:总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务,它有助于将图像转换为可用于分析和识别的数值表示。
- 【知识---图像特征提取算法--灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM)原理、特点、应用场合及代码】
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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、灰度共生矩阵(GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM)原理二、灰度共生矩阵的特点三、灰度共生矩阵的应用场合灰度共生矩阵(GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM)不足之处五、代码总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务,它有助于将图像转换为可用于分析和识
- 图像识别算法
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图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等。局部特点具有很好的稳定性,不容易受外界环境的干扰。1.局部特征点图像特征提取是图像分析与图像识别的前提,它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式,从一幅图像的的数据矩阵中,我们看不出任何信息,所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息,一些基本元件以及它们的关系。局部特征点是图像特征的局部表达,它只能反正图像上具有的局部特殊性,所以
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目录一、引言二、图像检索技术概述图像检索的基本概念图像检索与文本检索的区别特征提取技术相似度计算索引技术三、图像检索技术代码示例图像特征提取示例相似度计算索引技术四、图像搜索流程架构数据采集与预处理特征提取相似度计算与排名结果呈现与优化五、实际应用图像检索在电子商务领域的应用图像检索在社交媒体中的应用图像检索在云存储服务中的应用本文深入探讨了图像检索技术及其在主流APP中的应用,涵盖了特征提取、相
- OpenCV-25sobel算子(索贝尔算子)
一道秘制的小菜
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前面所提到的滤波都是用于降噪的,去掉噪声,而算子是用来找边界,来识别图像的边缘。一、概念边缘是像素值发生跃迁的值,是图像的显著特点之一,在图像特征提取,对象检测,模式识别等方面都有重要的作用。人眼如何识别图像的边缘呢?比如有一幅画,图里面有一条线,左边很亮,右边很暗,那人眼就很容易识别这条线作为边缘,也就是像素的灰度值快速变化的地方。sobel算子对图像求一阶导数。一阶导数越大,说明像素在该方面的
- EVA-CLIP: Improved Training Techniques for CLIP at Scale论文解读
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文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献四、模型方法五、论文链接总结前言最近,我一直在搞多模态大模型相关工作,也深知CLIP结构重要性,而EVA-CLIP论文是在CLIP模型基础上进行了一系列trick,实现优越CLIP模型的方法,恰巧该EVA-CLIP也被CogVLM模型作为图像特征提取。为此,我将在本博客对EVA-CLIP论文进行解读。一、摘要对比图形文本预训练模型,简称CLIP,因其在多个场景潜
- OpenCV-Python(36):ORB算法
图灵追慕者
opencv-pythonopencvORB算法特征提取特征描述特征检测
ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)是一种用于图像特征提取和描述的算法。它是FAST角点检测器和BRIEF特征描述符的结合体,通过在FAST角点周围计算BRIEF描述符来提取关键点的特征。ORB算法具有以下特点:1.速度快:ORB算法采用了FAST角点检测器,该检测器在保持较高的角点检测质量的同时,具有很高的计算效率。此外,ORB采用了特征点优化和快速匹配算法,进一步提
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HOG全称(histogramoforientedgradients),方向梯度直方图,可以用来提取表示图像的特征,本质就是一行高维特征。HOG特征提取步骤图像预处理(gamma校正和灰度化)【option】计算每一个像素点的梯度值,得到梯度图(尺寸与原图一致)sobel计算水平和竖直梯度,并通过公式求得梯度的方向(边缘方向与梯度方向垂直)梯度方向取绝对值,梯度方向取值范围为[0,180]统计每个
- 图像金字塔
为暗香来
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图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔对每一层图像特征提取结果可能是不同的,把结果总和在一起。高斯金字塔向下采样(缩小)1)对于给定的图像先做一次高斯平滑处理,也就是使用一个卷积核对图像进行卷积操作2)然后再对图像采样,去除图像中的偶数行和偶数列,然后就得到一张图片3)对这张图片循环1)和2)操作就可以得到高斯金字塔向上采样(放大)1)图像在每个方向扩大为原来的2倍,新增的行和列用0填充2)使用先前同
- yolov5旋转目标检测-遥感图像检测-无人机旋转目标检测-附代码和原理
阿利同学
YOLO目标检测无人机旋转目标检测遥感图像检测无人机检测
综述为了解决旋转目标检测问题,研究者们提出了多种方法和算法。以下是一些常见的旋转目标检测方法:基于滑动窗口的方法:在图像上以不同的尺度和角度滑动窗口,通过分类器判断窗口中是否存在目标。这种方法简单直观,但计算量大且效果依赖于窗口的尺度和角度设置。基于特征提取的方法:利用图像特征提取技术,如SIFT、HOG、CNN等,获取目标的特征表示,再通过分类器进行目标检测。这种方法能够较好地处理目标的旋转变化
- CV学习笔记(十四):边缘检测
云时之间
在这一篇文章里我们将去学习在计算机视觉中边缘检测的知识,并且去使用OpenCV来实现Canny边缘检测算法。一:什么是边缘检测边缘检测是计算机视觉领域非常重要的一种图像特征提取方法,同样也是比较好用的特征提取方法。我们通过边缘检测就是为了找到图像中像素亮度发生剧烈变化像素点集合,通常这些集合表现出来往往是轮廓。如果我们可以将物体的轮廓表现出来,拓展一下思路,我们可以把物体的面积,形状等等特征表示出
- KAZE+GTM 图像配准标定 Matlab 实现
技术猎手
matlab计算机视觉人工智能Matlab
KAZE+GTM图像配准标定Matlab实现图像配准是图像处理中重要的任务之一,它涉及将多个图像对齐以便进行比较、融合或者其他后续处理。在本文中,我们将介绍如何使用Matlab实现KAZE+GTM图像配准标定的方法。KAZE(可加速的特征检测器和描述符)是一种用于图像特征提取的算法,它基于尺度空间中的非线性扩散滤波器来检测和描述局部特征。GTM(广义映射)是一种非线性配准方法,它通过学习图像之间的
- 1688图片搜索商品API接口爆品搜索接口API拍立淘接口
API_mylove
1688API接口系列大数据数据挖掘人工智能数据库前端
一、引言随着互联网的快速发展,搜索引擎已经成为我们获取信息的主要途径之一。在电商领域,1688作为中国最大的B2B电商平台,其图片搜索功能为商家和消费者提供了便捷的商品查找方式。本文将深入解析1688图片搜索商品API的技术原理,并探讨其应用场景与优势。二、1688图片搜索商品API的技术原理图像特征提取1688图片搜索商品API首先会对上传的图片进行特征提取。通过深度学习技术,提取出图片中的关键
- 图像特征提取-角点
雪*夹雨夹*雪
图像处理图像处理计算机视觉
角点特征大多数人都玩过拼图游戏。首先拿到完整图像的碎片,然后把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像。如果把拼图游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了。在拼图时,我们要寻找一些唯一的特征,这些特征要适于被跟踪,容易被比较。我们在一副图像中搜索这样的特征,找到它们,而且也能在其他图像中找到这些特征,然后再把它们拼接到一起。我们的这些能力都是天生的。那这些特征是什么呢?我们希望这些
- [MATLAB] 霍夫变换提取图像直线边界
Effend
MATLABMATLAB图像算法Hough变换提取边界
注:本文参考了清华大学出版社《MATLAB在数字图像处理中的应用》,因原文代码有多处纰漏,故做少许修改并附上本人自己的理解。1.概要:图像的Hough变换是一种图像特征提取的技术,通过投票法检测特定形状并提取,其方法是在参数空间中通过投票累加获得局部最大值,从而通过值得到符合特定形状的集合,该集合即为Hough变换结果。在Hough变换中,主要是利用图像的特殊形状,按照指定的函数进行参数空间点的累
- (未传知网)大数据环境下的隐私安全的图像特征提取及应用
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点我完整下载:大数据环境下的隐私安全的图像特征提取及应用大数据环境下的隐私安全的图像特征提取及应用"ImageFeatureExtractionandApplicationsforPrivacySecurityintheBigDataEra"目录目录2摘要3关键词4第一章绪论41.1研究背景41.2研究目的61.3研究意义7第二章大数据环境下的隐私安全概述82.1大数据的特点82.2隐私安全的概念
- 大数据环境下的隐私安全的图像特征提取及应用(毕业论文)
wu_fei_yu
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- akaze特征匹配怎么去掉不合适的点_自动驾驶汽车视觉- 图像特征提取与匹配技术
weixin_39890102
opencv4图像特征匹配opencv纹理特征提取sift特征提取图像特征匹配opencv4基于fpga的vga图像显示
FeaturedetectionandmatchingGithub:https://github.com/williamhyin/SFND_2D_Feature_TrackingEmail:
[email protected]特征提取和匹配是许多计算机视觉应用中的一个重要任务,广泛运用在运动结构、图像检索、目标检测等领域。每个计算机视觉初学者最先了解的特征检测器几乎都是1988年发布的H
- 图像形状及数量识别(matlab实现)
一寸光阴不可轻
matlab计算机视觉图像处理
米粒形状识别文章目录米粒形状识别概述一、图像处理1.图像去噪2.图像锐化3.边缘提取4.特征匹配二、matlab实现三、总程序代码结语概述基于视觉的沙粒形状识别系统模型需要借助计算机对特征的信息处理和分析,实现像人一样的智能识别,所以通常模式识别与机器学习存在着一定的联系。机器识别技术的实现主要分为以下几个步骤:(1)获取图像数据。(2)数据预处理。(3)图像特征提取。(4)设置分类器完成分类。基
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
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编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc