- OpenCV学习（二）-二维、三维识别
香蕉可乐荷包蛋
#OpenCVopencv学习人工智能
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，可以用于识别和处理二维图像和三维图像。以下是关于二维图像和三维图像识别的基础知识和示例代码。1.二维图像识别二维图像识别通常包括图像分类、对象检测、特征提取等任务。以下是一些常见的操作：1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类，例如使用深度学习模型（如ResNet、MobileNet等）。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn
- 计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些？...
这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点，所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一．所谓计算机视觉，是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
- 基于深度学习的目标检测：从基础到实践
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习目标检测人工智能音视频语音识别计算机视觉机器学习
前言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念（一）目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
- “显著性”（Saliency）是计算机视觉中的一个重要概念，主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象
步步咏凉天
计算机视觉人工智能
“显著性”（Saliency）是计算机视觉中的一个重要概念，主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象。它模拟的是人类视觉系统对视觉场景中“显著”区域的感知能力。显著性可以用于图像理解、目标检测、图像压缩、图像分割等多个任务。下面是对显著性在计算机视觉中的几个关键方面的解释：一、显著性检测（SaliencyDetection）显著性检测的目标是预测图像中最能吸引人注意的区域，通常输出一个与输
- AI执刀，外科手术的“无人驾驶”时代还有多远？
攻城狮7号
AI前沿技术要闻AI手术机器人人工智能计算机视觉深度学习
目录前言一、遥控大师时代——达芬奇的辉煌与局限二、智能学徒登场——AI开始独立思考三、遥控大师vs智能学徒四、通往“无人驾驶”手术室的漫漫长路攻城狮7号：个人主页个人专栏:《AI前沿技术要闻》⛺️君子慎独!大家好，欢迎来访我的博客！⛳️此篇文章主要介绍AI手术机器人本期文章收录在《AI前沿技术要闻》，大家有兴趣可以自行查看！⛺️欢迎各位✔️点赞收藏⭐留言！前言2025年7月，美国约翰斯·霍普金斯大
- 基于YOLOv8的火灾智能检测系统设计与实现
斟的是酒中桃
深度学习人工智能pyqtyolo
在各类安全事故中，火灾因其突发性强、破坏力大，一直是威胁人们生命财产安全的重大隐患。传统的火灾检测方式多依赖烟雾传感器、温度传感器等，存在响应滞后、易受环境干扰等问题。随着深度学习技术的飞速发展，基于计算机视觉的火灾检测方法凭借其实时性强、检测范围广等优势，逐渐成为研究热点。本文将简单介绍一款基于深度学习的火灾智能检测系统的设计与实现过程。一、系统整体设计本火灾智能检测系统旨在通过深度学习技术实现
- 基于NanoDet的健身姿势纠正系统开发
YOLO实战营
人工智能NanoDet深度学习计算机视觉ui
1.引言在现代健身行业中，正确的运动姿势至关重要，不仅能提升训练效果，还能预防运动损伤。尤其是在进行一些高强度的力量训练时，如深蹲、俯卧撑等，错误的姿势可能导致肌肉不平衡或关节损伤。传统的健身姿势纠正方式依赖教练的人工指导，但随着人工智能技术的发展，使用计算机视觉和深度学习技术来进行姿势纠正，逐渐成为一种高效且可扩展的解决方案。本文将详细介绍如何基于NanoDet（一个轻量化目标检测模型）开发一个
- 【AAAI2025】计算机视觉|P-sLSTM:P-sLSTM：让LSTM在时间序列预测领域“重获新生”
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.10006代码地址：https://github.com/Eleanorkong/P-sLSTM关注UPCV缝合怪，分享最计算机视觉新即插即用模块，并提供配套的论文资料与代码。https://space.bilibili.com/473764881摘要传统的循环神经网络结构，如长短期记忆神经网络(LSTM)，在时间序列预测(TSF)任
- 【TPAMI2024】计算机视觉|即插即用|FreqFusion:炸裂！告别模糊，精准分割，视觉新高度！
爆改模型
计算机视觉人工智能
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.12879代码地址：https://github.com/Linwei-Chen/FreqFusion关注UPCV缝合怪，分享最计算机视觉新即插即用模块，并提供配套的论文资料与代码。https://space.bilibili.com/473764881摘要密集图像预测任务需要在高分辨率下具有强大的类别信息和精确空间边界细节的特征。为
- opencv 4.12.0版本发布详解：核心优化与新特性全解析
Risehuxyc
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OpenCV4.12.0夏季更新带来核心模块优化、图像处理增强、深度学习支持扩展及新兴硬件适配，全面提升计算机视觉开发效率与性能。引言OpenCV（开源计算机视觉库）作为计算机视觉领域最受欢迎的开源库之一，在2025年7月发布了4.12.0版本。这个夏季更新带来了大量性能优化、新功能和错误修复，覆盖了核心模块、图像处理、3D校准、深度学习等多个领域。本文将详细介绍OpenCV4.12.0的主要更新
- 使用 C++ 和 OpenCV 进行表面划痕检测
whoarethenext
c++opencv开发语言划痕检测
使用C++和OpenCV进行表面划痕检测在工业自动化生产中，产品表面的质量控制至关重要。划痕作为一种常见的表面缺陷，其检测是许多领域（如金属、玻璃、塑料制造）质量保证流程中的一个关键环节。本文将介绍如何使用C++和强大的计算机视觉库OpenCV来实现一个基本的表面划痕检测算法。核心思路划痕通常在图像中表现为具有以下一个或多个特征的区域：高对比度的线性结构：划痕区域的像素强度通常会与其周围背景有明显
- MATLAB 基于图像处理的杂草识别技术
鱼弦
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MATLAB基于图像处理的杂草识别技术1.系统介绍杂草识别是精准农业中的重要环节，基于图像处理的杂草识别技术利用计算机视觉和机器学习算法，自动识别田间杂草，为精准施药提供决策支持。本系统基于MATLAB实现杂草图像处理，包括图像预处理、特征提取、分类识别等模块。2.应用场景精准农业:自动识别田间杂草，实现精准施药，减少农药使用量。生态监测:监测农田杂草种类和分布，评估生态环境。植物保护:识别有害杂
- Python Gradio：快速搭建人脸识别应用
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PythonGradio：快速搭建人脸识别应用关键词：Python,Gradio,人脸识别,深度学习,计算机视觉,交互式应用,模型部署摘要：本文详细介绍了如何使用Python的Gradio库快速搭建一个交互式的人脸识别应用。我们将从基础概念出发，逐步讲解人脸识别的核心算法原理、Gradio的界面设计方法，并通过完整的项目实战演示如何将深度学习模型部署为可交互的Web应用。文章包含详细的代码实现、数
- 【图像处理基石】如何入门大规模三维重建？
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入门大规模三维重建需要从基础理论、核心技术到实践工具逐步深入，同时需关注该领域的经典工作和前沿进展。以下是分阶段的入门路径及值得重点学习的工作：一、基础理论与前置知识大规模三维重建的核心是从海量图像或传感器数据中恢复场景的三维结构，涉及计算机视觉、摄影测量、图形学、最优化等多个领域，需先掌握以下基础：数学基础线性代数：矩阵运算、特征值分解（用于相机姿态估计）、奇异值分解（SVD，用于基础矩阵求解）
- OpenCV 入门指南 —— 从环境搭建到图像处理
m0_74751715
opencv图像处理人工智能python
文章目录前言一、什么是OpenCV？二、环境准备与安装1.Python虚拟环境2.安装OpenCV3.验证安装三、读取与显示图像四、常见图像处理操作1.色彩空间转换2.图像平滑（模糊）3.边缘检测（Canny算法）4.在图像上绘制图形与文字五、视频与摄像头操作六、推荐学习路线七、参考资料前言在计算机视觉领域，OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）凭借其开源、
- 仓库货物检测：基于YOLOv5的深度学习应用与UI界面开发
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一、引言随着电商和物流行业的快速发展，仓库货物管理已经成为企业运营中至关重要的环节。为了提高仓库管理的效率和准确性，越来越多的企业开始应用自动化技术来完成货物的盘点、分类、分拣等任务。传统的货物管理方式通常依赖人工检查，不仅效率低下，而且容易出现误差。为了克服这些问题，利用计算机视觉和深度学习技术来实现仓库货物的自动化检测成为了一种有效的解决方案。本博客将介绍如何使用YOLOv5进行仓库货物检测，
- 探索OpenCV 3.2源码：计算机视觉的架构与实现
轩辕姐姐
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV是一个全面的计算机视觉库，提供广泛的功能如图像处理、对象检测和深度学习支持。OpenCV3.2版本包含了改进的深度学习和GPU加速特性，以及丰富的示例程序。本压缩包文件提供了完整的OpenCV3.2源代码，对于深入学习计算机视觉算法和库实现机制十分宝贵。源码的模块化设计、C++接口、算法实现、多平台支持和性能优化等方面的深入理解，都将有助于开发者的
- 【Python】人脸识别
宅男很神经
python开发语言
第一章：计算机视觉与图像处理的基石在深入人脸识别之前，我们必须首先牢固掌握计算机视觉和图像处理的基本概念。人脸，本质上就是一张复杂的图像，对图像的理解是所有高级视觉任务的起点。1.1图像的本质：像素与数字化表示图像，在我们看来是连续的画面，但在计算机内部，它却是离散的数值矩阵。1.1.1什么是像素？图像的最小单元像素（Pixel），是构成数字图像的最小单位。可以将其想象成一个微小的彩色点。一张数字
- 计算机视觉算法实战——关键点检测
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言关键点检测（KeypointDetection）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，旨在从图像或视频中检测出具有特定语义信息的关键点。这些关键点通常代表了物体的特定部位或特征，例如人体的关节、面部特征点、车辆的轮子等。关键点检测在姿态估计、动作识别、目标跟踪、三维重建等任务中
- 复杂场景检测老翻车？陌讯算法实测提升 40%
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算法视觉计算机视觉视觉检测
在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中，工程师常面临棘手问题：传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下，漏检率高达20%以上，泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新，正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析：从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入，在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例，其区域提议网络（RPN）
- 微算法科技研究量子视觉计算，利用量子力学原理提升传统计算机视觉任务的性能
计算机视觉，作为人工智能领域的一个重要分支，致力于模拟人类视觉系统对图像或视频等视觉数据的理解与分析能力。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等一系列复杂任务，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。然而，随着数据规模的不断膨胀和任务复杂度的日益提升，传统计算机视觉算法在处理大规模、高维度数据时遇到了性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ：MLGO)研究量子视觉计算，探索量子计算与经典卷
- “空中的士”上架淘宝工业品后,要登录交个朋友淘宝直播间?
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3月20日消息，交个朋友官微发文宣布，20日晚上七点，全球首个获得适航认证的“飞行的士”将亮相交个朋友淘宝直播间。据悉，这款无人驾驶载人航空器可搭载两人，长6.05米，宽5.73米，高1.93米，由16个螺旋桨组成，为全智能无人驾驶航空器，能够垂直起降，主要在低空空域飞行。通过【氧恵】APP，可以免费领取淘宝及各大电商隐藏优惠券及返利，还能分享赚钱，与朋友一起享受购物乐趣！【氧恵邀请码：00088
- 霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例
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算法图形图像处理算法opencv图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
霍夫变换（HoughTransform）是一种经典的图像处理与计算机视觉算法，广泛用于检测图像中的几何形状，例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”，从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入：边缘图像（如经过Canny边缘检测）输出：一组满足几何模型的形状（如直线、圆）关键思想：图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
- 目标检测（object detection）
加油吧zkf
目标检测目标检测人工智能计算机视觉
目标检测作为计算机视觉的核心技术，在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景，帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测（ObjectDetection）是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题：分类（Classification）：确定图像中每个目标的类
- 微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用
MicroTech2025
量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别，从医疗影像分析到安防监控，计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下，量子计算作为一种颠覆性的计算模式，以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间，为解决这一难题提供了新的思路。微算
- OpenCV图片操作100例：从入门到精通指南（1）
总有刁民想爱朕ha
opencv计算机视觉人工智能
OpenCV图片操作100例：从入门到精通指南本文整理了100个OpenCV实用技巧，涵盖图像处理各个领域，助你轻松掌握计算机视觉核心技能！一、入门必备：基础操作1.图像读写与显示importcv2#读取图像（BGR格式）img=cv2.imread('image.jpg')#显示图像cv2.imshow('示例图片',img)cv2.waitKey(0)#按任意键退出cv2.destroyAll
- OpenCV图片操作100例：从入门到精通指南（3）
总有刁民想爱朕ha
opencv人工智能计算机视觉
高效学习路径：1️⃣分阶段学习：入门：1-20例（基础操作）进阶：21-50例（图像处理）高级：51-100例（计算机视觉）2️⃣项目驱动学习：证件照背景替换（1-15例）停车场车位检测（30-45例）视频运动追踪（70-85例）3️⃣性能优化技巧：#使用UMat加速图像处理umat_img=cv2.UMat(img)processed=cv2.GaussianBlur(umat_img,(5,5
- OpenCV入门到精通：AI视觉处理的完整指南
AI云原生与云计算技术学院
人工智能opencv计算机视觉ai
OpenCV入门到精通：AI视觉处理的完整指南关键词：OpenCV、计算机视觉、图像预处理、目标检测、AI视觉应用摘要：本文是一份面向AI视觉爱好者的OpenCV完整学习指南。从OpenCV的核心概念讲起，结合生活案例、代码示例和项目实战，逐步拆解图像读取/显示、灰度化、边缘检测、目标检测等关键技术。无论你是想入门计算机视觉的新手，还是希望用OpenCV解决实际问题的开发者，都能通过本文掌握从理论
- CNN 猫狗识别：从理论到实战的深度解析
爱熬夜的小古
cnn深度学习人工智能
在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题，不仅能帮助我们理解CNN的工作原理，还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用，从理论基础到实战代码，带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述（一）CNN的核心组件卷积层：是CNN的
- OpenCV入门到精通：从基础到实战的全面指南
摘要：本文旨在为初学者和有一定经验的开发者提供OpenCV从入门到精通的全面指南。文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法，然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容，最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。关键词：OpenCV；图像处理；特征检测；视频分析；实战案例引言OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP？
先说说JSONP是怎么产生的：
其实网上关于JSONP的讲解有很多，但却千篇一律，而且云里雾里，对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难，小可不才，试着用自己的方式来阐释一下这个问题，看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题，Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题，甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF，只要是跨域请求，一律不准；
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖，接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种：
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName：目标地址和attribute参数来实现传参：
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性？
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久，Axis Xfire Axis2 CXF ，他们只有一个功能，发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的，他们就做了两个功能，发布一个http服务让客户端或者浏览器连接，接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时，就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢？不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中，我们可以经常遇到这样一种场景：一个实例不断调用它自身的方法，像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中，在页面中添加标签：
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序，里面要有可展开的大纲，模糊查找等功能。我这个人说实在的懒，本来是不愿意的，但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系，再加上这也可以巩固自己的js技术，于是就开始开发这个程序，没想到却出了点小问题，我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下：
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊，该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊，该怎么抉择
在做一个链家的小项目，只有我和另外一个同事两个人负责，各负责一部分接口，我的接口写完，并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的，工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点，协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久，领导就在QQ上给我发信息，让我多协助同事测试，让我积极主动些，有点责任心等等，我听了这话，心里面立马凉半截，首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例：
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行：
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果：
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制：spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter，这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能：spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计，而sturts是基于类，每次发一次请求都会实例一个action，每个action都会被注入属性，而spring基于方法，粒度更细，但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时，是可以不用session的update方法的(转帖）
BreakingBad
Hibernateupdate
地址：http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘，把MySQL的密码搞忘记了，经过下面几个步骤就可以重置了（以Windows为例，Linux/Unix类似）：
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD，进入MySQL安装目录的bin目录下，以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口，进入MySQL
mysql -uroot
- 再谈系统论，控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论，控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自： http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例：
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下，nginx是不分割访问日志的，久而久之，网站的日志文件将会越来越大，占用空间不说，如果有问题要查看网站的日志的话，庞大的文件也将很难打开，于是便有了下面的脚本 使用方法，先将以下脚本保存为 cutlog.sh，放在/root 目录下，然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装，安装软件一般格式为yum install .......，注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路，我想安装过程如下：
安装gcc：yum install gcc
安装g++： yum install g++
实际操作过程发现，只能有gcc安装成功，而g++安装失败，提示g++ command not found。上网查了一下，正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶（上）
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧，这很坑，尤其是用惯了mysql里的自增字段设置，结果oracle里面没有的。oh，no 我用的是12c版本的，它有一个新特性，可以这样设置自增序列，在创建表是，把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security（01）——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security（01）——初体验
博客分类： spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件，该文件就专门用来作为Spring Security的配置
