- 基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目
max500600
python算法开发工具python深度学习开发语言
以下是一个基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目,用于对茶汤照片进行背景处理、提取RGB值的详细步骤及代码示例。整体思路图像读取与预处理:从采集装置传输到电脑的照片,使用OpenCV库读取图像,并进行灰度转换、高斯模糊等预处理操作。背景处理:通过图像分割算法(如基于颜色空间的分割或阈值分割)去除背景,只保留茶汤区域。识别颜色最均匀的区域:使用图像的纹理分析方法(如局部二值模式LBP)来
- python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤
weixin_39969060
python图像特征提取
题目描述这篇博文是数字图像处理的大作业.题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特征,然
- 人脸识别技术框架
weixin_30314813
人工智能
1、人脸检测(确定人脸的位置)。2、人脸关键点(确定眼睛,嘴角等特征位置)。3、人脸几何校正(把人脸通过缩放、旋转、拉伸等图像变化到一个比较标准的大小位置)。4、人脸光学校正(滤波,去除一些对光照敏感的面部特征)。5、人脸特征提取(包括LBP,HOG,Gabor等)。6、人脸识别转载于:https://www.cnblogs.com/lanye/p/3620621.html
- 优麒麟 20.04 LTS Pro安装Canon LBP2900打印机
ericden
UbuntuLinux打印驱动优麒麟ubuntulinuxwindows
最近优麒麟发布了最新的操作系统Ukylin20.04Pro,使用了一段时间总体感觉是不错的,运行效率较高,美中不足的是一些界面方面的字体和默认主题需要手动去做一些修改。现在基本上在办公环境中使用优麒麟的操作系统了,在使用中逐渐发现了一个新的问题,办公室的CanonLBP2900打印机还是用不了,接上打印机线,操作系统还是会发现打印机并安装为CanonLBP3000打印机,但是打印测试页面都没有反应
- (二)十分简易快速 自己训练样本 opencv级联lbp分类器 车牌识别
Sisphusssss
opencv人工智能计算机视觉笔记python学习
强烈建议先阅读上一篇博文,此篇博文是上一篇的拓展目录1、haar与lbp分类器的对比2、使用工具对LBP特征类型进行训练3、LBP分类器现象展示4、完整代码贴出5、更新后的工程贴出6、结语1、haar与lbp分类器的对比Haar特征分类器的优缺点:优点:准确性:在训练数据充足且质量高的情况下,Haar分类器可以达到很高的检测准确率。成熟稳定:Haar特征分类器是较早使用的特征检测方法之一,经过多年
- knn实现掌纹识别
哲子带你学编程
计算机视觉人工智能深度学习
Knn掌纹识别算法对比:KnnResNet高斯滤波器、Gabor滤波器、LBP等掌纹提取哲,zhe摘要:自动掌纹识别是一种近年来出现的生物识别技术。在人们宽阔的掌心皮肤表面上,有着丰富的纹理结构,包括主线、皱纹线、脊线、奇异点、纹理和其他图像特征。这些特征彼此不同,与基因无关,因此掌纹包含了大量的信息可以用于身份识别。掌纹图像中的主要线条和皱纹是最重要的特征,也是掌纹识别的主要依据。主线是指“头线
- 每日全网精选有深度、有格调、有趣的好文(7月12日)
壹瞰
1这届北上广白领:随便辞职,不敢请假https://mp.weixin.qq.com/s/LBP4jgg3_DTj-p-PM4whnAGQ实验室2对不起,90后不想走出舒适圈https://mp.weixin.qq.com/s/LTdStzrKWie-18svjl-mzQ网易哒哒3看完了中国专利网的迷惑发明,我感觉爱迪生的棺材被按在土里摩擦https://mp.weixin.qq.com/s/FV
- OpenCV——多分辨率LBP的计算方法
点云侠
OpenCV图像/点云处理opencv人工智能计算机视觉算法开发语言
目录一、算法原理1、原理概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示OpenCV——多分辨率LBP的计算方法由CSDN点云侠原创,爬虫自重。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫。一、算法原理1、原理概述 基本LBP算子虽然在早期的实验中取得了一系列成果,但是应用于不同领域的具体问题时,该算子的处理结果并不能达到预期的效果。因此,很多学者对其进行了改进,并取得了显著成果。改进
- ROS OpenCV 级联分类器
K-Liberty
计算机视觉人工智能机器人
Haar级联分类器、HOG级联分类器和LBP级联分类器都是计算机视觉中用于目标检测的特征提取与分类方法,它们各自利用不同的图像特征进行训练,并且通常结合级联结构来提升实时性。一、Haar级联分类器1.特征描述:Haar特征由PaulViola和MichaelJones在2001年提出,主要用于人脸检测。它是一种基于图像局部像素灰度值差分的特征,包括矩形区域内的黑白或者灰度对比。例如,特征可以是相邻
- 经典图像特征|SIFT HOG LBP Haar
Woooooooooooooo
文章摘选自多篇文章,仅用于学习,在此表示感谢,若有侵权请联系,感谢SIFThttps://blog.csdn.net/lingyunxianhe/article/details/79063547尺度不变特征转换即SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不
- 《opencv实用探索·二十一》人脸识别
梦回阑珊
opencv实用学习opencv人工智能计算机视觉图像处理c++
Haar级联分类器在OpenCV中主要使用了两种特征(即两种方法)进行人脸检测,Haar特征和LBP特征。用的最多的是Haar特征人脸检测。Haar级联分类器是一种用于目标检测的机器学习方法,它是一种基于机器学习的特征选择方法,能够快速而有效地检测出图像中的对象或特定的模式,例如人脸。Haar级联分类器工作的基本原理是使用弱分类器(通常是基于决策树的弱分类器)级联成一个强大的分类器。在训练过程中,
- 深度学习(1)以目标跟踪阐述深度学习相关模型原理及特征提取方式详解
明月醉窗台
#深度学习目标跟踪深度学习计算机视觉算法python
1.目标跟踪综述一般包含:特征表达、跟踪模型、搜索策略跟踪方法分类2.特征表达2.1传统特征表达主要包括HOG、LBP、Harr-like、SIFT和颜色统计1.HOG:图像局部区域梯度加权直方图,一般针对灰度图像,对背景光照变化和目标微量性形变具有不变性2.LBP:局部二值化3.Haar-like:基于哈尔小波变换所设计,采用积分图进行快速运算,早期常用于进行人脸特征提取4.SIFT特征:它是一
- 京东-运营模式
qgkang
京东2种模式自营:京东自采自销POP:商家入驻京东开店POP四种模式合作模式发票京东仓储京东配送买家自提货到付款FBP京东开有有有有LBP京东开无有有有SOPL卖家开无有有有SOP卖家开无无无无模式解释FBP(FulfillmentByPOP):京东提供仓储、京东完成购物订单配送和收款、京东开具发票给消费者LBP(LogisticsByPOP):卖家每日将消费者订单打包送京东分拣中心、京东完成购物
- OpenCV笔记整理【人脸检测之Harr级联分类器&&dlib库】
武尚发的博客
OpenCVopencv笔记计算机视觉
1.级联分类器:OpenCV提供的级联分类器有Harr、HOG、LBP这3种,这些分类器以XML文件保存,这里主要演示Harr检测人脸(OpenCV提供的分类器不仅限于检测人脸,还包括下表特征检测,当然OpenCV还支持训练自己的级联分类器,这里不做说明。。。)。2.函数介绍:object=cv2.CascadeClassifier(filename)加载分类器object:分类器对象。filen
- 使用lbp方法提取图片特征(python写)
静观云起
自己根据前人的代码,使用lbp算子提取图片特征,并对其中的部分参数进行了注释。下面是我的代码示例:#coding:utf-8importcv2ascvfromskimageimportfeatureasskifimportnumpyasnp#获取图像的lbp特征defget_lbp_data(image_path,lbp_radius=1,lbp_point=8):#img=utils.chang
- openCV c++基于LBP特征向量的SVM的车牌分类
一堆errors
opencvc++支持向量机人工智能svm
目录一、背景二、环境及GitHub下载地址:三、SVM简介3.1、学习样本和类别标签处理3.2、设置模型类别、训练参数3.3、训练模型3.4、评估模型四、LBP简介4.1、基本的LBP算子4.2、圆形的LBP算子4.3、LBP等价模式4.4、LBP特征向量五、运行结果六、参考资料一、背景 在openCV车牌识别的实战项目中,对车牌的提取不可能做到百分之百准确,往往存在多个非车牌区域,此时需要对提
- Python + OpenCV 实现LBP特征提取
DuBetter
背景看了些许的纹理特征提取的paper,想自己实现其中部分算法,看看特征提取之后的效果是怎样运行环境MacOSPython3.0Anaconda3(集成了很多包,浏览器界面编程,清爽)步骤导入包fromskimage.transformimportrotatefromskimage.featureimportlocal_binary_patternfromskimageimportdata,io,
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with ‘\xb1‘ in file E:\Project_Related_code\TemplateMatch\LBP.p
瞬间记忆
python基础知识python
在代码前方加了“coding=utf-8"参考博文:https://blog.csdn.net/nanxun_198/article/details/121236475
- LBP特征提取原理和python库代码
韩立 •
python
1局部二值模式局部二值模式(Localbinarypattern,LBP)图作为--种传统的表情提取特征的方法,有着不可替代的优势。在1994年被Ojala等人首次提出并作出定义计算。他最大的特点就是当图像数据中的灰度值不易被影响而发生改变,同时,对图像数据进行转向操作而不影响表情特征的提取。该方法的过程共分三步,如图1将图像中的某一一个像素点及其周围的8邻域像素点组合在一-起,定义为一个3x3的
- 具有Python&OpenCV的本地二进制模式
程序媛一枚~
PythonOpenCVPythonOpenCV图像处理图像处理本地二进制模式识别纹理模式LBPS图像处理PythonOpencv
具有Python&OpenCV的本地二进制模式1.效果图2.原理2.1项目结构2.2数据集构建2.3什么是本地二进制模式?3.源码参考这篇博客将介绍如何使用本地二进制模式图像描述符(以及一点机器学习)来自动分类和识别图像中的纹理和模式(例如包装纸,蛋糕糖霜或蜡烛的纹理/模式)。1.效果图效果图如下:能准确的识别出笔记本封面、桌布、地毯、键盘四种纹理不同的物品;四种不同类型纹理的LBP图与识别图如下
- opencv图像处理笔记【1】:LBP算法的实现
FrenchOldDriver
图像处理算法技术文章图像处理算法python
LBP概念LBP的算法全称是LocalBinaryPattern,局部二值特征。他的实现也很简单,对于图像的一个3x3的块,中心的值和周围八个点作比较,周围点比中心点大为1,反之为0,从而可以将当前这个中心点转换成只包含01的二值表示,然后再将二进制转成十进制存储。LBP的实现还有很多变种,比如圆形LBP。无论其方式如何变化,其中心思想都是周围点和中心点比较。算法LBP代码实现:defLBP(sr
- Python实现局部二进制算法(LBP)
Singcing
图像处理python算法开发语言
1.介绍局部二进制算法是一种用于获取图像纹理的算法。这算法可以应用于人脸识别、纹理分类、工业检测、遥感图像分析、动态纹理识别等领域。2.示例"""局部二进制算法,计算图像纹理特征"""importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Loadanimageimage=cv2.imread('../Lena.png',cv2.IMREAD_GR
- 从零学习Adaboost算法的python实现
OOOrchid
python机器学习算法adaboost算法python
最近突然遇到个Adaboost算法实现增强LBP特征进行表情识别的论文,因为一些要求需要从头学习并整理一下,于是对Adaboost算法的进行了一些了解。又臭又长的理论和各种各样的论文这里就不贴了,记录一下学习心得。Adaboost分类算法python代码详细实现首先呢,Adaboost分类算法的实现网上找的基本都是二分类的代码,很少有基于多分类的代码实现,于是我就找了找基于多分类实现的方法,具体思
- opencv项目_人脸识别_LBPH_python
hys_guff
opencv实战项目opencvpython人工智能计算机视觉目标检测视觉检测
LocalBinaryPatternHistogram人脸识别器(文末有全部代码)LooulBiayPatemHstogam简称LBPH,翻译过来就是局部二值模式直方图,这是一种基于局部二值模式算法,善于捕获局部纹理特征。开发者需要通过三个方法来完成人脸识别操作。(I)通过0v2Ree.LERCRCe.Ctato方法创建LBPH人脸识别器,其语法如下,recognizer=cv2.face.LBP
- 基于LBP与双时空神经网络的微表情识别
罗伯特之技术屋
网络通信安全及科学技术专栏神经网络深度学习人工智能
摘要:针对传统微表情识别方法识别率低及过程复杂等问题,设计了一种浅层的双时空多尺度神经网络TSTNet(Two-Streamspatial-TemporalNetwork)模型.利用局部二值模式(LBP)提取SMIC和CASMEⅡ微表情数据库的纹理特性,将其输入到组合的3维卷积神经网络(3DCNN)与卷积的长短期记忆网络(ConvLSTM)中同时提取时间和空间信息,在模型中加入丢弃算法并多路提取特
- LBP(局部二值模式)特征提取原理
沈子恒
模式识别课程算法
1.前言LBP(LocalBinaryPattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T.Ojala,M.Pietikäinen,和D.Harwood在1994年提出,用于纹理特征提取。而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征;2.LBP特征描述原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度
- 图像特征Vol.1:计算机视觉特征度量|第一弹:【纹理区域特征】
是瑶瑶子啦
计算机视觉人工智能opencv目标检测
目录一、前言二、纹理区域度量2.1:边缘特征度量2.2:互相关和自相关特征2.3:频谱方法—傅里叶谱2.4:灰度共生矩阵(GLCM)2.5:Laws纹理特征2.6:局部二值模式(LBP)一、前言什么是计算机视觉特征?简单来说就是图像特征,对于我们来说,看到一张图片,能很自然的说出和描述图像中的一些特征,但是同样的图片,丢给计算机,只是一个二维矩阵,计算机需要从这个图像中提取计算得到一些数值表示,来
- OpenCV+QT实现的数字图像处理算法合集
视图猿人
OpenCV图像视频处理C++/QTopencvqt人工智能
源码下载地址:基于OpenCV和QT的图像处理源码图像预处理灰度处理灰度直方图灰度均衡梯度锐化Laplace锐化边缘检测RobertsSobelLaplacePrewittcannyKrisch噪声椒盐噪声高斯噪声滤波均值滤波中值滤波双边滤波形态学滤波高斯滤波图像变换反射变换透视变换背景处理阈值分割OSTUKittler帧间差分高斯混合背景特征匹配LBP直方图检测模版匹配隐身效果颜色匹配特征提取S
- 华为ICT——第四章深度学习和积卷神经
希斯奎
华为ICT深度学习人工智能
接第三章的末尾:目录接第三章的末尾:1:自适应阈值分割:2:形态处理:4:膨胀:5:腐蚀6:开运算7:闭运算8:特征描述子9:图像梯度(1)10:图像梯度:11:解决方案——方向梯度直方图编辑12:HOG算法流程:13:行人检测——HOG+SVM14:LBP15:Haar16:人脸检测第四章1:特征是关键点:2:卷积神经网络介绍:3:单卷积核计算(1):4:单卷积核计算(2)5:深度学习卷积的重要
- cvpr2019 目标检测算法_目标检测算法有哪些?
weixin_39872044
cvpr2019目标检测算法
传统方法:级联分类器框架:Haar/LBP/积分HOG/ACFfeature+Adaboost级联分类器最先由PaulViolaandMichaelJ.Jones在CVPR2001中提出来。其实这就是boosting由简单弱分类拼装强分类器的过程,现在看起来很low,但是这个算法第一次使目标检测成为现实!至于使用的特征,Haar简单也够用了,LBP实在是没必要去扒了。。。至于HoG/ACF,下面说
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那