- 图像滤波——双边滤波(bilateral filtering)
el mar H
图像处理计算机视觉人工智能图像处理
1.定义:同时考虑将要被滤波的像素点的空域信息(domain)和值域信息(range)。(1)图像的空域信息指的是图像在像素级别上的空间分布和结构信息。空域信息包含了图像中每个像素及其周围像素的位置、灰度值等信息。通过分析和处理图像的空域信息,我们可以获得图像的边缘、纹理、形状等特征。(2)图像的值域信息是指图像的像素灰度值的范围和分布信息。它描述了图像的灰度级别、对比度、亮度等特性。通过分析和处
- matlab bilateral 函数,2.阅读笔记:Joint Bilateral Upsampling
weixin_39853590
matlabbilateral函数
Abstract:图像分析和增强任务,例如色调映射,彩色化,立体声深度和照相蒙太奇,通常需要计算像素网格上的解(例如,用于曝光,色度,视差,标签)。计算和存储器成本通常要求在下采样图像上运行较小的解。虽然通用上采样方法可以用于将低分辨率解决方案内插到全分辨率,但是这些方法通常假定内插之前的平滑性。我们证明在诸如上面的情况下,可用的高分辨率输入图像可以被利用作为在联合双向上采样程序的上下文中的先验,
- [Style Transfer]——Joint Bilateral Learning for Real-time Universal Photorealistic Style Transfer
黄小米吖
CV文献计算机视觉神经网络机器学习算法
JointBilateralLearningforReal-timeUniversalPhotorealisticStyleTransfer基于联合双边学习的通用写实风格转换
fromBostonUniversity&PixeShift.ai&GoogleResearchPaperAbstract照片写实风格的风格迁移是将具有任意艺术风格的内容图像,生成接近照片这种写实风格的图像。近年来基于深度学
- Joint Bilateral Upsampling
Adagrad
paper计算机视觉人工智能
Abstract图像分析和增强任务(例如色调映射、着色、立体深度和蒙太奇)通常需要在像素网格上计算解决方案(例如,曝光、色度、视差、标签)。计算和内存成本通常要求在下采样图像上运行较小的解决方案。尽管通用上采样方法可用于将低分辨率解插值到全分辨率,但这些方法通常假设插值先验平滑。我们证明,在上述情况下,可用的高分辨率输入图像可以在联合双边上采样过程中用作先验,以产生更好的高分辨率解决方案。我们展示
- SIGIR22:Bilateral Self-unbiased Learning from Biased Implicit Feedback
han1254
论文翻译与解释推荐系统人工智能深度学习推荐系统数据挖掘
BilateralSelf-unbiasedLearningfromBiasedImplicitFeedback摘要本文中,作者提出了一个新的无偏推荐学习模型,称为双边自无偏推荐(BilateralSelf-unbiasedRecommender,BISER),用以消除项目的曝光偏差。BISER由自逆倾向权重(Self-inversePropensityWeighting,SIPW)和双向无偏学习
- Bilateral Filters(双边滤波算法)原理及实现(一)
东Rain
姓名:张右润学号:19021210648转载自:https://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/78302920【嵌牛导读】双边滤波是一种非线性滤波器,它可以达到保持边缘、降噪平滑的效果。和其他滤波原理一样,双边滤波也是采用加权平均的方法,用周边像素亮度值的加权平均代表某个像素的强度,所用的加权平均基于高斯分布[1]。最重要的是,双边滤波的权重
- Tone Mapping算法系列一:基于Fast Bilateral Filtering 算法的 High-Dynamic Range(HDR) 图像显示技术
weixin_39450742
机器视觉_opencv
本篇博文来自博主Imageshop,打赏或想要查阅更多内容可以移步至Imageshop。转载自:https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3428809.html侵删一、引言本人初次接触HDR方面的知识,有描述不正确的地方烦请见谅。为方便文章描述,引用部分百度中的文章对HDR图像进行简单的描述。高动态范围图像(High-DynamicRange,简称HDR),相比普通
- Tone Mapping算法系列一:基于Fast Bilateral Filtering 算法的 High-Dynamic Range(HDR) 图像显示技术。
胡歌爱亦菲
色调映射
一、引言本人初次接触HDR方面的知识,有描述不正确的地方烦请见谅。为方便文章描述,引用部分百度中的文章对HDR图像进行简单的描述。高动态范围图像(High-DynamicRange,简称HDR),相比普通的图像,可以提供更多的动态范围和图像细节,根据不同的曝光时间的LDR(Low-DynamicRange)图像,利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像,能够更好的反映人真实环
- 2020-03-09
1905谢晔晔22
1.从本篇文章/音频/视频中我学到的最重要的概念:敢于接受陌生人的帮助,要有一颗善良的心。2,我在本片文章/音频/视频中学到的怦然心动的单词:bilateral.adj双边的,双方的monolingual.adj单语的,仅用3,在本片文章/音频/视频中我最喜欢的一句话:Indeed,nomatterwhoyouare,youcanstilldependonthekindnessofstranger
- 【论文阅读笔记】Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range Images
时光机゚
图像增强论文读书笔记论文阅读笔记计算机视觉
论文地址:https://people.csail.mit.edu/fredo/PUBLI/Siggraph2002/DurandBilateral.pdf论文小结 本文提出方法的目标是压缩高动态范围图像,使其能够用于显示。它可以在保留细节的同时降低对比度。 基本原理是将图像分为两个尺度:编码大尺度变化的基础层和一个细节层。只有基础层的对比度会降低,从而保留了细节。分解细节层的算子为双边滤波,
- 导向滤波
阿兵-AI医疗
图像处理(OpenCV)导向滤波GuidedFliter
基本原理导向滤波(GuidedFliter)显式地利用guidanceimage计算输出图像,其中guidanceimage可以是输入图像本身或者其他图像。导向滤波比起双边滤波来说在边界附近效果较好;另外,它还具有O(N)的线性时间的速度优势。细节请查阅论文《GuidedImageFiltering》除了速度优势以外,导向滤波的一个很好的性能就是可以保持梯度,这是bilateral做不到的,因为会
- BiSeNet V3: Bilateral Segmentation Network with Coordinate Attention for Real-time Semantic Segment
翰墨大人
paper总结人工智能
代码暂未公布。Bisenet有四个系列,分别是bisenetv1,bisenetv2,bisenetv3,和rethinkbisenet(STDC)。今天直接V3是着重想看一下边缘提取部分。摘要:空间信息和感受野对语义分割是非常重要的,具体体现在,空间信息每个像素和邻近的像素组成一个物体,每个像素和整张图片其他所有像素的关系组成图片的语义信息,而感受野则是模型可以覆盖到整张图片,这样有利于语义信息
- opencv 高斯滤波_【他山之石】pytorch 实现双边滤波
weixin_39747075
opencv高斯滤波
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。作者:知乎—尹相楠原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/310710051前几天研究了传统的美颜算法,了解到双边滤波(bilateral
- 20221208分享
雨松溪
1.丝绸之路theSilkRoute2.古代的ancient3.文明civilization4.造纸papermaking5.火药gunpowder6.指南针compass7.印刷术printing8.四大发明theFourGreatInventions9.物质文化tangibleculture10.交流exchange11.双向的bilateral12.演变evolution13.独具一格的un
- bilateral_filter 双边滤波器详细用法
豆浩宇
计算机视觉图像处理
一、双边滤波(Bilateralfilter)是一种可以保边去噪的滤波器。其输出像素的值依赖于邻域像素的值的加权组合。从效果来说,双边滤波可产生类似美肤的效果。皮肤上的皱纹和斑,与正常皮肤的差异,远小于黑白眼珠之间的差异,因此前者被平滑,而后者被保留。bilateral_filter(Image,Image,ImageBilateral,5,20,'sampling_ratio',0.5)原图结果
- 在深度学习中的 long tail (长尾)解释
CV-杨帆
在深度学习中,会出现longtail这个词汇,在很多论文中也会出现,网上的解释一般都是其它领域的解释,没有针对深度学习中的解释。在一篇论文中就提到了这个词汇的解释:BBN:Bilateral-BranchNetworkwithCumulativeLearningforLong-TailedVisualRecognition解释:少数类(头类)占用大部分数据,而大多数类(尾类)只有少量的数据其它参考
- 【论文阅读--实时语义分割】BiSeNet V2: Bilateral Network with Guided Aggregation
magic_ll
深度学习相关的论文阅读2D实时语义分割深度学习
摘要低层细节和高层语义对于语义分割任务都是必不可少的。然而,为了加快模型推理的速度,目前的方法几乎总是牺牲低级细节,这导致了相当大的精度下降。我们建议将这些空间细节和分类语义分开处理,以实现高精度和高效率的实时语义分割。为此,我们提出了一种在速度和准确性之间进行良好权衡的高效体系结构,称为双边分割网络(BiSeNetV2)。该体系结构包括:(1)一个细节分支,浅层宽通道,用于捕获低级细节并生成高分
- BOAT: Bilateral Local Attention Vision Transformer
Fwenxuan
DeepLeariningtransformer计算机视觉深度学习
BOATAttention论文标题:BOAT:BilateralLocalAttentionVisionTransformer论文地址:http://arxiv.org/pdf/2201.13027v1开源代码:百度实验室IntroductionVIT采用全局自我注意,当patch的数量很大时,计算成本是昂贵的。为了提高效率,最近VIT采用了局部自注意机制,即在局部窗口内计算自注意。尽管基于窗口的
- 论文笔记:BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learningfor Long-Tailed Visual Recognition
shier_smile
深度学习深度学习人工智能计算机视觉
论文地址:https://arxiv.org/abs/1912.02413代码地址:https://github.com/megvii-research/BBN文章目录1动机1.1问题1.2Howclassre-balancingstrategieswork1.3解决方法2BBN(Bilateral-BranchNetwork)2.1bilator-branch结构(1)Datasamplers(
- 双边网格学习一:2021cvpr《Ultra-High-Definition Image Dehazing via Multi-Guided Bilateral Learning》
Alocus_
#双边网格学习双边网格图像去雾
目录背景方法总结背景众所周知,目前深度学习去雾方法速度方面一直是个痛点,难以达到效果和速度兼容。基于此,本论文设计了快速的去雾网络,网络基于双边网格,能够通过提取一种双边网格的数据结构对原始输入图像进行变换和增强,不仅能够恢复出不错的效果,而且在速度上具有一定的优势。上面是该去雾网络的主要架构图,核心采用双边网格,双边网格能够关注色彩突变的物体边界,并能够很好的关注于高频信息。可以看到非常地简洁,
- Faster BiSeNet:A Faster Bilateral SegmentationNetwork for Real-time Semantic Segmentation
南吕十七
计算机视觉深度学习人工智能
更快的BiSeNet:用于实时语义分割的更快的双边分割网络提出了一种基于BiSeNetV2的更快的双边分割网络(fasterBiSeNet),它以更紧凑的结构促进了空间和语义分支的特征融合,以提高实时性能尽管BiseNetV2在速度和准确性方面取得了显著进步,但在初始下采样阶段和聚合层仍存在一些冗余,这阻碍了空间和语义分支的信息交换。我们进行了更简洁的设计,以减少冗余网络架构并加强两个分支之间的相
- 论文学习笔记(五)BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation
Wilber529
#Segmentation深度学习语义分割
『写在前面』语义分割轻量级网络。论文出处:ECCV2018作者机构:ChangqianYu等,华中科技大学原文链接:https://arxiv.org/pdf/1808.00897相关repo:https://github.com/ooooverflow/BiSeNet目录摘要1介绍2相关工作3BilateralSegmentationNetwork3.1Spatialpath3.2Context
- CGAL 点云双边滤波
点云侠
CGAL学习算法计算机视觉c++
目录一、算法原理1、主要函数2、参考文献二、代码实现三、结果展示一、算法原理 基于点云法线的双边滤波,实现对点云的平滑处理。1、主要函数头文件#include函数doubleCGAL::bilateral_smooth_point_set(PointRange&points,unsignedintk,constNamedParameters&np=parameters::default_valu
- 论文阅读 | Asymmetric Bilateral Motion Estimation for Video Frame Interpolation
btee
论文阅读
前言:ABME发表在ICCV2021,也是一篇基于光流做插帧的文章论文地址:【here】代码:【here】AsymmetricBilateralMotionEstimationforVideoFrameInterpolation引言大多数插帧的方法都是基于光流光流方法又可以分为前向流方法和后向流前向流方便求得,但是容易造成空洞和重叠后向流由于中间帧的缺失,大多方法采用近似的办法,但是近似会造成误差
- OpenCV_Python —— (5)图像模糊/平滑/滤波
一抹烟霞
OpenCV
文章目录一、Averaging平均滤波二、Gaussian高斯模糊三、Median中值模糊四、Bilateral双边滤波一、Averaging平均滤波计算卷积框覆盖区域所有像素的平均值得到卷积的结果#输入图像#核的尺寸大小:(3,3)(5,15).....都可以,可以不是正方形blur=cv2.blur(image,(15,15))二、Gaussian高斯模糊现在把卷积核换成高斯核(简单来说,方框
- 【Qt&OpenCV 图像平滑/滤波处理 -- Blur/Gaussian/Median/Bilateral】
richard_yuu
Qt&OpenCVopencvqt
平滑也称模糊,是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多,现在我们关注它减少噪声的功用。平滑处理时需要用到一个滤波器。文章目录前言一、函数介绍1、均值滤波--Blur2、高斯滤波--Gaussian3、中值滤波--Median4、双边滤波--Bilateral二、演示1、GUI2、实现代码1、blurBtn的clicked()槽函数实现2、gaussianBtn的clicked(
- 三种经典图像滤波方法介绍——双边滤波(Bilateral filter)、导向滤波(Guided Fliter)、滚动导向滤波(RollingGuidedFilter)
Dark universe
图像滤波处理计算机视觉图像处理算法matlab
文章目录一、前言二、双边滤波(Bilateralfilter)2.1双边滤波的理论介绍及公式推导2.2双边滤波的matlab程序实现三、导向滤波(GuidedFliter)3.1导向滤波的理论介绍及公式推导3.2导向滤波matlab代码实现四、滚动导向滤波(RollingGuidedFilter)4.1滚动导向滤波的理论介绍及公式推导4.2滚动导向滤波matlab程序实现五、总结一、前言滤波作为最
- 论文阅读 | BMBC:Bilateral Motion Estimation with Bilateral Cost Volume for Video Interpolation
btee
深度学习论文阅读视频
前言:ECCV2020一篇做插帧的文章,看到很多后来的文章(timelens,flavr)在新的数据集上测效果还可以,来拜读一下ps:论文里真的用了好多“yield”,好不习惯…论文地址:【here】代码链接:【here】BMBC:BilateralMotionEstimationwithBilateralCostVolumeforVideoInterpolation介绍目前做插帧的方法大多都用到
- 双边滤波(bilateral filter)
wuzy38
算法opencv图像处理
双边滤波符号表示高斯滤波双边滤波实现符号表示p=(i,j)p=(i,j)p=(i,j)表示进行处理的二维像素点。q=(k,l)∈Sq=(k,l)\inSq=(k,l)∈S表示ppp点邻域(滤波核范围内)中的像素点,包括ppp。III表示像素点的像素值,即IpI_pIp和IqI_qIq分别表示像素点ppp和qqq的像素值。Wp,qW_{p,q}Wp,q表示分配给qqq点的权重值。Wp=∑q∈SWp,
- 【图像处理】双边滤波算法(bilateral filter)和导向滤波算法(guided filter)
zephyrji96
计算机视觉
一、双边滤波算法(BilateralFilter)1、原理高斯滤波是以距离为权重,设计滤波模板作为滤波系数,只考虑了像素间的空间位置上的关系,因此滤波的结果会丢失边缘的信息。高斯滤波的缺陷如下图所示:平坦区域正常滤波,图像细节没有变化,而在突变的边缘上,因为只使用了距离来确定滤波权重,导致边缘被模糊。在高斯基础上,进一步优化,叠加了像素值的考虑,因此也就引出了双边滤波,一种非线性滤波,滤波效果对保
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数