基于机器视觉的线圈检测

Delta视觉定位系统东城十三 vuca 数码相机计算机视觉目标跟踪算法人工智能机器学习
Delta视觉定位系统软件应用背景Delta机器人以并联构型实现“轻量、高速、高精度”三位一体，成为高速分拣、精密装配、食品包装等领域的佼佼者。然而，其卓越的物理性能要转化为实际作业中的高精度定位取放能力，视觉定位系统是不可或缺的“眼睛”和“导航员”。尤其在面对高速运动目标或随机摆放（无序）物体的复杂场景时，视觉系统是实现高效、精准作业的核心技术保障。通过机器视觉实时识别目标物体的位置与姿态，引导
机器视觉_图像算法（六）——形状矩(Hu) 智能之心 #机器视觉_图像算法形状矩 opencv
图像形状矩：一个从一幅数字图形中计算出来的矩集，通常描述了该图像形状的全局特征，并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息，比如大小、位置、方向及形状等。一阶矩与形状有关，二阶矩显示曲线围绕直线平均值的扩展程度，三阶矩则是关于平均值的对称性的测量。由二阶矩和三阶矩可以导出一组共7个不变矩。而不变矩是图像的统计特性，满足平移、伸缩、旋转均不变的不变性，在图像识别领域得到了广泛的应用。一般由mom
【C# + HALCON 机器视觉】机器视觉在汽车内饰板塑料部件装配中的实战应用 AI_DL_CODE 机器视觉：C#+HALCON c#HALCON 机器视觉汽车零部件装配内饰装配形状匹配人机交互
摘要：本文聚焦C#与HALCON技术在汽车内饰板塑料部件自动化装配领域的深度应用，详细阐述基于形状匹配算法的视觉定位技术、C#开发的人机交互界面及设备通信集成方案。通过完整的实操流程和代码示例，展示如何解决传统人工装配精度不稳定的问题，实现装配效率提升35%、良品率从92%提升至98%的显著成效，为汽车制造行业自动化升级提供技术参考。文章目录【C#+HALCON机器视觉】机器视觉在汽车内饰板塑料部
LabVIEW工业指针仪表检测 LabVIEW开发 LabVIEW开发案例 labview 深度学习 LabVIEW开发案例
用LabVIEW融合深度学习与机器视觉技术，构建适用于复杂工业环境的多类指针式仪表自动检测系统。通过集成品牌硬件与优化算法架构，实现仪表实时定位、图像增强、示数读取全流程自动化，解决传统人工巡检效率低、误差大的问题，满足煤矿、变电站等场景的智能化监测需求。应用场景工业设备监控：煤矿通风设备压力表、变电站电压电流表、集气站流量仪表等圆形指针式设备的实时状态监测。恶劣环境检测：适用于高温、高压、粉尘或
2025——》机器视觉之opencv/图片和视频的加载和显示基本知识详解
下面我将详细介绍OpenCV中图片和视频加载与显示的基本知识。一、OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个广泛用于计算机视觉任务的开源库，支持多种编程语言（如Python、C++），提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。二、图片操作基础1.图片的加载pythonimportcv2#加载图片image=cv2.imread('example
机器视觉工程师如何进行图像去噪和增强 zhangzhechun_02 运维深度学习人工智能机器人自动化
python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位C#视觉应用开发问题系列c#串口应用开发问题系列microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析
机器视觉工程师如何进行条码与二维码识别优化 zhangzhechun_02 自动化运维深度学习人工智能机器人
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使用Halcon进行图像预处理的策略 AI_Guru人工智能计算机视觉图像处理人工智能
图像预处理是机器视觉系统中的一个关键步骤，它有助于提高图像质量，从而使得后续的图像分析和特征提取更加准确。在Halcon中，图像预处理通常包括滤波、对比度增强、归一化、边缘增强等操作。以下是一些使用Halcon进行图像预处理的策略，以及相应的示例代码。图像预处理策略滤波：去除图像噪声，如高斯滤波、中值滤波等。对比度增强：提高图像的对比度，如直方图均衡化、对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE）。
Halcon 图像预处理算子、。纯牛奶最单纯*￣▽￣* 计算机视觉人工智能图像处理
在机器视觉领域，图像的预处理算法十分重要。对于一些成像质量较差，受噪声影响较大的场景中，为保证视觉测量，定位，检测效果的稳定性。、往往第一步就是对图像做处理，这里对常用的预处理算法做总结。*腐蚀图像增加暗部，减少亮部gray_erosion_rect(Image,ImageMin,11,11)*膨胀图像增加增加，减少暗部gray_dilation_rect(Image,ImageMax,11,11
图像基础算法学习笔记 jerry201108 视觉基础知识学习笔记计算机视觉
目录概要一、图像采集二、图像标注四、图像几何变换五、图像边缘检测Sobel算子Scharrt算子Laplacian算子Canny边缘检测六、形态学转换十三、图像去噪概要参考书籍：《机器视觉与人工智能应用开发技术》廖建尚，钟君柳出版时间：2024-02-01图像采集图像标注：绘制直线、矩阵、圆形、椭圆和多边形图像灰度转换：灰度化、二值化等图像转换方法图像几何变换：图像旋转、图像镜像、图像缩放、图像透
探索大规模实例分割新天地 —— LVIS API深度解析与应用推广芮奕滢Kirby
探索大规模实例分割新天地——LVISAPI深度解析与应用推广去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在机器视觉领域，数据集的丰富性和多样性是推动技术进步的关键。LVIS（LargeVocabularyInstanceSegmentation），以其独特的名字和深远的意义，在实例分割界掀起了一场革新风暴。LVIS，这个名字发音为“el-vis”，不仅仅是一个数据集，更是一套强
受大脑启发的人工智能在令人震惊的视觉突破中学会像人类一样看东西大咖分享课人工智能
一种名为Lp-Convolution的新型受大脑启发的AI方法通过动态重塑CNN过滤器来增强图像识别能力，将生物现实性与改进的性能和效率相结合。IBS-Yonsei研究团队在ICLR2025上介绍了一种新颖的Lp-Convolution方法。延世大学基础科学研究所(IBS)和马克斯·普朗克研究所的研究团队开发了一种新的人工智能(AI)技术，使机器视觉更接近人脑处理视觉信息的方式。这种被称为Lp-C
机器视觉开发-使用yolo训练和验证自己的模型派葛穆 YOLO 深度学习机器学习
创建一个文件夹，包含如下子目录，images存放训练（train）和验证图片（val），一般是8:2的数量比例，labels存放对应的yolo格式内容的标注文件（与图片同名.txt）。创建一个.yaml格式的配置文件，如Goods.yamlpath:D:\Desktop\Python文件\仿真单件分离系统\Goods#数据集根路径train:images/train#训练集路径val:images
【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(4)---模式识别与视觉计数 §ꦿCFོ༉ 机器视觉与图像识别技术计算机视觉算法人工智能图像处理 matlab 深度学习
系列文章目录第一篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术—视觉系统的构成(视频与图像格式转换代码及软件下载)第二篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)—图像分割基础第三篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)续—图像分割算法第四篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(3)—数字形态学处理以及图像特征点提取模式识别与视觉计数
基于机器视觉的水果分拣系统-分拣终端设计(源码+万字报告+讲解) 炳烛之明科技人工智能
目录摘要1Abstract1第1章绪论21.1课题研究背景与意义21.2水果分拣系统研究现状31.3水果分拣系统应用前景4第2章系统设计方案42.1水果分拣终端总体框图42.2系统研究内容及设计要求52.3方案整体设计5第3章系统硬件电路设计63.1总体硬件框图63.2主控芯片及其最小系统73.3直流电机及其驱动73.4机械臂设计83.5WiFi模块8第4章系统软件设计84.1总体软件设计框图84
HALCON 深度学习训练 3D 图像的几种方式优缺点 LeonDL168 Halcon 深度学习 3d 人工智能 HALCON训练3D图像深度学习训练3D图像 HALCON python
HALCON深度学习训练3D图像的几种方式优缺点**在计算机视觉和工业检测等领域，3D图像数据的处理和分析变得越来越重要，HALCON作为一款强大的机器视觉软件，提供了多种深度学习训练3D图像的方式。每种方式都有其独特的设计思路和应用场景，了解它们的优缺点有助于根据具体需求选择最合适的训练方法。基于体素化的训练方式优点数据结构规整：体素化将3D图像转换为类似3D网格的数据结构，这种规整的数据形式能
树莓派摄像头使用（rpicam-apps）城城000 数码相机
摄像头简介树莓派摄像头是一种用于树莓派的高质量摄像头模块，可用于拍摄照片和录制视频。它支持多种分辨率和帧率选项，具有自动曝光和自动白平衡功能，可通过树莓派的GPIO接口连接和控制。树莓派摄像头模块广泛应用于树莓派项目中，如视频监控、机器视觉、无人机和智能家居等领域。硬件连接把树莓派摄像头连接到树莓派中间那里标有camera的接口（注意不是后面的显示器接口）检查是否连接成功打开终端输入以下命令rpi
使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居基于机器视觉的安全监控系统 amy_mhd matlab 智能家居开发语言
目录一、准备工作二、步骤详解第一步：创建Simulink模型第二步：构建图像采集模块第三步：实现图像预处理第四步：设计背景建模与差分第五步：实现特征提取与行为识别第六步：设计响应机制第七步：搭建用户界面（可选）第八步：运行仿真并分析结果注意事项智能家居中基于机器视觉的安全监控系统通过摄像头捕捉图像，并利用图像处理和机器学习算法来分析这些图像，以实现诸如入侵检测、异常行为识别等功能。这种系统可以极大
深入剖析ZYNQ Linux动态PL配置：xdevcfg驱动创新实践指南芯作者 D1：ZYNQ设计 fpga开发
一、ZYNQ动态重配置技术解析1.1可编程逻辑的革命性价值XilinxZYNQ系列SoC的划时代设计将ARM处理系统（PS）与FPGA可编程逻辑（PL）深度融合，创造出独特的异构计算架构。传统FPGA开发模式中，比特流烧写需要停机操作，而动态重配置技术彻底打破了这一限制，使得：工业设备可在线切换通信协议（Modbus/Profinet/EtherCAT）机器视觉系统动态加载不同图像处理流水线5G基
老司机机器视觉工程师也会翻车，机器视觉2D高精度定位引导，机器视觉2D高精度测量为什么高手都用黑白相机（工业相机，智能相机）视觉人机器视觉杂说数码相机
机器视觉定位引导领域，专业工程师更倾向于选择黑白工业相机而非彩色相机，这一选择基于其在精度、效率和稳定性上的显著优势。以下是核心原因的分析：对比度强化与细节凸显灰度信息更纯粹：黑白相机仅捕捉物体表面的明暗变化（灰度值），消除了色彩信息对边缘轮廓的干扰。例如，在金属零件定位中，划痕、边缘或标记在黑白图像中会因灰度差异被显著放大，更易被算法识别。抗光照干扰性强：工业现场常存在不均匀光照或反光（如金属、
基于机器视觉的工作分拣控制系统(源码+万字报告+部署讲解等) 炳烛之明科技人工智能
第1章绪论31.1课题来源31.2课题研究的目的和意义31.3国内外研究现状41.3.1国内研究现状41.3.2国外研究现状51.3.3国内外市场现状对比5第二章工件机器人分拣系统62.1工件机器人分拣系统的构成62.2视觉引导技术的介绍7第三章系统硬件的选择及系统硬件电路73.1系统硬件的选择73.1.1工业相机的选择73.1.2光源的选择83.1.3分拣机器人的选择93.1.4车轮驱动方式的选
毕业设计项目 LSTM股价预测 DD项目分享家毕业设计 python 毕设
0简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目毕业设计项目分享LSTM股价预测项目运行效果：毕业设计lstm股价预测项目分享:见文末!1LSTM神经网络长短期记忆(LSTM)神经网络属于循环神经网络(RNN)的一种，特别适合处理和预测与时间序列相关的重要事件。以下面的句子作为一个上下文推测的例子：“我从小在法国长大，我会说一口流利的？？”由于同一句话前面提到”法国“这个国家，且后面提到“说”这个动
具身智能与客观世界的交互 AI大模型应用实战 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
1.背景介绍在人工智能领域，具身智能（EmbodiedIntelligence）是指通过模拟人类的生理、心理和行为特性，构建能够与客观世界直接交互的智能系统。与传统基于符号逻辑的智能不同，具身智能系统强调感知、运动和环境交互，旨在实现更加全面、直观的智能理解与决策。近年来，随着传感器技术、机器视觉、机器人技术的发展，具身智能领域取得了显著进展。具身智能系统不仅在工业自动化、服务机器人、虚拟现实等应
LabVIEW 中不同 VI 间图像传递方法解析 LabVIEW开发 LabVIEW知识 LabVIEW知识
在LabVIEW开发过程中，经常会遇到需要在不同VI之间传递图像数据的情况。比如在一些机器视觉检测系统中，子VI负责图像采集，主程序需要实时显示采集到的图像。同时，在实践中我们发现，采用共享变量或队列等常规数据传递方式来传递图像时，会出现图像闪烁问题，而在单个VI内显示图像却不会有此现象。那么，如何高效且稳定地在不同VI间传递图像呢？常规数据传递方式的局限性共享变量共享变量在LabVIEW中常用于
基于亚博K210开发板——物体检测测试追兮兮 K210 K210
开发板亚博K210开发板实验目的本次测试主要学习K210如何物体检测，然后通过LCD显示屏实时框出检测物体然后以不同颜色标记名称。实验元件OV2640摄像头/OV9655摄像头/GC2145摄像头、LCD显示屏硬件连接K210开发板出厂默认已经安装好摄像头和显示器，只需要使用Type-C数据线连接K210开发板与电脑即可。实验原理KendryteK210具备机器视觉能力，是零门槛机器视觉嵌入式解决
霍夫圆检测原理及使用案例（带调参过程）乐平要加油啊 OpenCV 计算机视觉 opencv 人工智能
在工业检测和机器视觉等领域，传统图像处理技术依然是不可或缺的重要方法。特别是圆形目标的检测和定位，传统图像处理技术的能够提供高效且精确的解决方案。本文将详细探讨如何使Python编程语言和OpenCV库，结合霍夫圆算法实现圆形目标的检测。此外，本文提供了调参的具体过程。觉得可以的话，点赞收藏哈。本人励志成为一名大博主，你的支持就是我最大的动力！！目录1霍夫圆检测原理1.1检测原理1.2函数参数解释
从机器视觉角度进行公路路面病害检测 51camera 公路路面缺陷检测路面病害检测工业相机
从机器视觉检测角度讨论公路路面病害检测，核心在于通过图像采集、处理与分析技术实现病害的自动化识别与量化。图像采集传感器选择：常用高分辨率工业相机、多光谱相机或
FPGA高速接口 mipi lvds cameralink hdml 千兆网 sdi 海涛高软 fpga开发
mipi:https://blog.csdn.net/SDJ_success/article/details/146541776cameralinkCameraLink协议CameraLink协议是一种专门针对机器视觉应用领域的串行通信协议，它使用低压差分信号(LVDS)进行数据的传输和通信。CameraLink标准是在ChannelLink标准的基础上多加了6对差分信号线，其中4对用于并行传输相
python opencv 三维重建_【python+opencv实现基于图片序列的三维重建】 - #1 weixin_39778815 python opencv 三维重建
2015年09月05-三维重建一直是机器视觉研究的热门方向，比如，基于双目视觉，单目视觉，多视几何，光场三维重建等等。每一种方法都有其有点和局限性。单目视觉需要拍摄多幅图像，并且在拍摄过程中需要不断的调整相机的聚焦位置，最后采取一定的融合方法来找到每幅图像中的清晰像素点，从而得到深度信息。这种方法也被称为焦点堆栈法。在实际测试多个场景后，发现二级梯度评价函数和拉普拉斯评价函数融合效果较好。程201
深入解析 Cognex VisionPro 的 CogDistanceSegmentSegmentTool 东城十三计算机视觉
深入解析CognexVisionPro的CogDistanceSegmentSegmentTool在机器视觉和图像处理领域，测量两条线段之间的距离是识别和分析图像中目标物体的重要方法之一。CognexVisionPro提供了强大的工具集，其中CogDistanceSegmentSegmentTool专门用于检测和测量两条线段之间的距离。本文将深入解析CogDistanceSegmentSegmen
ios内付费 374016526 ios 内付费
近年来写了很多IOS的程序，内付费也用到不少，使用IOS的内付费实现起来比较麻烦，这里我写了一个简单的内付费包，希望对大家有帮助。具体使用如下: 这里的sender其实就是调用者，这里主要是为了回调使用。 [KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
20 款优秀的 Linux 终端仿真器 brotherlamp linux linux视频 linux资料 linux自学 linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。（LCTT 译注：终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟，不过在当今的 Linux 环境中，常指通过远程或本地方式连接的伪终端，俗称“终端”。）你能从开源世界中找到大量的终端仿真器，它们
Solr Deep Paging(solr 深分页) eksliang solr深分页 solr分页性能问题
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2148370 作者：eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述长期以来，我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数，查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
数据库面试题 18289753290 面试题数据库
1.union ,union all 网络搜索出的最佳答案： union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。 Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序； Union All：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序； 2.索引有哪些分类？作用是
Android TV屏幕适配酷的飞上天空 android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况两种分辨率为主 1.720标清，分辨率为1280x720. 屏幕尺寸以32寸为主，部分电视为42寸 2.1080p全高清，分辨率为1920x1080 屏幕尺寸以42寸为主，此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有适配遇到问题，已1080p尺寸为例：分辨率固定不变，屏幕尺寸变化较大。如：效果图尺寸为1920x1080，如果使用d
Timer定时器与ActionListener联合应用永夜-极光 java
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学会人际关系三招轻松走职场 aijuans 职场
要想成功，仅有专业能力是不够的，处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢？在此，教您简单实用的三个窍门。　　第一，多汇报最近，管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们，做下属最关键的就是要多请示汇报，让上司随时了解你的工作进度，有了新想法也要及时建议。不知不觉，你就有了“追随力”，上司会越来越了解和信任你。　　第二，勤沟通团队的力
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移动互联网的未来：碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。 O2O：Online to OffLine 线上线下活动 O2O就是在移动互联网时代，生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。手机二维码本质：O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟，让不同地域、不同需求的人
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开发项目开发过程中，需要将ajax的返回值赋到全局变量中，然后在该页面其他地方引用，因为ajax异步的原因一直无法成功，需将async:false，使其变成同步的。格式： $.ajax({ type: 'POST', ur
Webx3框架（1） Bill_chen eclipse spring maven 框架 ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架，Webx3是其第三个升级版本；采用Eclipse的开发环境，现在支持java开发；采用turbine原型的MVC框架，扩展了Spring容器，利用Maven进行项目的构建管理，灵活的ibatis持久层支持，总的来说，还是一套很不错的Web框架。 Webx3遵循turbine风格，velocity的模板被分为layout/screen/control三部
【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述 bit1129 mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库，尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音，比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好，但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能，而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩)，同时它提供的近似于SQL的查询能力，也是在做NoSQL技术选型时，考虑的一个重要因素。Mo
spring/hibernate/struts2常见异常总结白糖_ Hibernate
Spring ①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException 缺少aspectjweaver.jar，该jar包常用于spring aop中 ②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
jquery easyui表单重置(reset)扩展思路 bozch form jquery easyui reset
在jquery easyui表单中尚未提供表单重置的功能，这就需要自己对其进行扩展。扩展的时候要考虑的控件有： combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox 需要对其添加reset方法，reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件，这就需要在组件的初始化时将值保存下来。在所有的reset方法添加完毕之后，就需要对fo
编程之美-烙饼排序 bylijinnan 编程之美
package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; /* *《编程之美》的思路是：搜索+剪枝。有点像是写下棋程序：当前情况下，把所有可能的下一步都做一遍；在这每一遍操作里面，计算出如果按这一步走的话，能不能赢（得出最优结果）。 *《编程之美》上代码有很多错误，且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码： */
Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理 chenbowen00 struts
struts1在处理请求参数之前，首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性，却找不到对应的ActionForm类也不会报错，只是不会处理本次请求的请求参数。如果找到了对应的ActionForm类，则先判断是否已经存在ActionForm的实例，如果不存在则创建实例，并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
[空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度 comsci 资源
这里有一个常识性的问题: 地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的..... 就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制.... &
ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS daizj oracle 临时表
ORACLE临时表转临时表：像普通表一样，有结构，但是对数据的管理上不一样，临时表存储事务或会话的中间结果集，临时表中保存的数据只对当前会话可见，所有会话都看不到其他会话的数据，即使其他会话提交了，也看不到。临时表不存在并发行为，因为他们对于当前会话都是独立的。创建临时表时，ORACLE只创建了表的结构（在数据字典中定义），并没有初始化内存空间，当某一会话使用临时表时，ORALCE会
基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载 denger 应用服务器 Web nginx 网络应用 lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式，如下代码所示。 @RequestMapping("/courseware/{id}") public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
scanf接受char类型的字符 dcj3sjt126com c
/* 2013年3月11日22:35:54 目的：学习char只接受一个字符 */ # include <stdio.h> int main(void) { int i; char ch; scanf("%d", &i); printf("i = %d\n", i); scanf("%
学编程的价值 dcj3sjt126com 编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助像这位朋友学习: http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员，资深的
二维数组（矩阵）对角线输出飞天奔月二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目, 1，二维数组（N*N），沿对角线方向，从右上角打印到左下角如N=4： 4*4二维数组 { 1 2 3 4 } { 5 6 7 8 } { 9 10 11 12 } {13 14 15 16 } 打印顺序 4 3 8 2 7 12 1 6 11 16 5 10 15 9 14 13 要
Ehcache（08）——可阻塞的Cache——BlockingCache 234390216 并发 ehcache BlockingCache 阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache 在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题，其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁，那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类，可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
mysqldiff对数据库间进行差异比较 jackyrong mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本，可以用来对比不同数据库之间的表结构，或者同个数据库间的表结构如果在windows下，直接下载mysql-utilities安装就可以了，然后运行后，会跑到命令行下： 1）基本用法 mysqldiff --server1=admin:12345
spring data jpa 方法中可用的关键字 lawrence.li java spring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。查询的关键字为find 删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x) 统计的关键字为count (>=1.7.x) 修改需要使用@Modifying注解 @Modifying @Query("update User u set u.firstna
Spring的ModelAndView类 nicegege spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类，一直很好奇spring怎么实现的？ /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * yo
搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda rensanning centos
（一）rsync Server端 # yum install rsync # vi /etc/xinetd.d/rsync service rsync { disable = no flags = IPv6 socket_type = stream wait
Learn Nodejs 02 toknowme nodejs
（1）npm是什么 npm is the package manager for node 官方网站：https://www.npmjs.com/ npm上有很多优秀的nodejs包，来解决常见的一些问题，比如用node-mysql，就可以方便通过nodejs链接到mysql，进行数据库的操作在开发过程往往会需要用到其他的包，使用npm就可以下载这些包来供程序调用 &nb
Spring MVC 拦截器 xp9802 spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep

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