- OpenCV实战之二 | 基于哈希算法比较图像的相似性
w94ghz
OpenCV实战笔记opencv哈希算法人工智能
前言☘️本章节主要介绍常用的图像相似性评价算法:图像哈希算法。图像哈希算法通过获取图像的哈希值并比较两幅图像的哈希值的汉明距离来衡量两幅图像是否相似。两幅图像越相似,其哈希值的汉明距离越小。图像哈希算法可以用于图片检索,重复图片剔除,以图搜图以及图片相似度比较。目录一、汉明距离二、img_hash模块三、哈希算法哈希算法实现步骤:代码实现一、汉明距离汉明距离(HammingDistance)是用于
- 字符串的模糊匹配方法介绍
超级土豆粉
前端javascripttypescripthtml
字符串的模糊匹配方法介绍目录字符串的模糊匹配方法介绍一、编辑距离(LevenshteinDistance)复杂度分析二、Jaro-Winkler距离复杂度分析三、最长公共子序列(LCS)复杂度分析四、模糊搜索(FuzzySearch)复杂度分析五、正则表达式复杂度分析六、第三方库复杂度分析总结在日常开发和数据处理中,我们经常会遇到需要判断两个字符串是否“相似”或“接近”的场景,这时就需要用到字符串
- leedCode:地图分析
卖报的火柴人
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题目:你现在手里有一份大小为nxn的网格grid,上面的每个单元格都用0和1标记好了。其中0代表海洋,1代表陆地。请你找出一个海洋单元格,这个海洋单元格到离它最近的陆地单元格的距离是最大的,并返回该距离。如果网格上只有陆地或者海洋,请返回-1。我们这里说的距离是「曼哈顿距离」(ManhattanDistance):(x0,y0)和(x1,y1)这两个单元格之间的距离是|x0-x1|+|y0-y1|
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夏天里的肥宅水
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更新代码上一版链接importpandasaspdimporttimeimportpickleimportosimportsysfromgeopy.geocodersimportNominatimfromgeopy.distanceimportgeodesicfromtqdmimporttqdm#ConfigurationINPUT_FILE=r"距离.xlsx"#输入文件路径OUTPUT_FIL
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天气api接口数据#https://docs.airnowapi.org/CurrentObservationsByZip/query#URL:https://www.airnowapi.org/aq/observation/zipCode/current/?format=application/json&zipCode=20002&distance=25&API_KEY=D06DAD8A-93E
- opencv实现点到region最小距离,distance_pr
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distance_pr的算子很快使用opencv模仿实现一下halcon的region使用rle编码,还有可能使用凸包优化,simd,二分查找,多线程计算,这里只实现基础的功能#include#include#include#include//结构体表示RLE编码的区域点structRLEPoint{inty;intx_start;intx_end;};//从二值图像生成RLE编码的区域表示std
- YOLOv11 改进策略:利用 MPDIoU 增强边界框回归的准确性
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YOLOv11改进策略:利用MPDIoU增强边界框回归的准确性引言目标检测中的边界框回归质量直接影响模型的检测精度,特别是在复杂背景和多尺度目标场景下。传统的IoU(IntersectionoverUnion)损失在处理重叠较少的情况时效果欠佳,而MPDIoU(Multi-PerspectiveDistance-IoU)作为一种改进方法,通过综合考虑多个角度的距离测量,能够更有效地优化边界框位置。
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声明本文章中所有内容仅供学习交流使用,不用于其他任何目的,抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关!部分python代码data=cp.call('verify',st,sid,imgStr,distance)headers={"Host":"jcap.m.jd.com","pragma":"no-cache","cache-co
- 深入解析 FID:深度学习生成模型评价指标
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深入解析FID:深度学习生成模型评价指标前言在生成模型的研究中,如何客观、准确地评估生成图像的质量一直是深度学习领域的重要课题。传统的指标如均方误差(MSE)或峰值信噪比(PSNR)在图像生成任务中往往难以捕捉人类感知上的质量差异。因此,研究者们提出了多种更贴近视觉感知的评价方法,其中FréchetInceptionDistance(FID)因其鲁棒性和广泛适用性,成为当前生成模型评估的主流指标之
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- proteus仿真-单片机-超声波测距报警
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一、需求1、用HCSR04超声波传感器测量距离,测量范围0~170cm,精确到小数点后一位。2、用LCD1602显示测量到的距离:显示屏第一行显示“distance:***.*cm”。3、当距离大于120cm时,绿色LED灯亮;当距离在50-120cm之间,蜂鸣器间断发声“滴滴滴”提示,黄色LED灯亮。当距离低于50cm时,蜂鸣器持续报警,红色LED灯亮,并在LCD1602第二行显示“warnin
- GAN生成模型评价体系:从主观感知到客观度量的技术演进
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对抗网络生成对抗网络GAN评价指标WassFIDInceptionScore
摘要本文系统解析生成对抗网络(GAN)的评价方法体系。首先指出主观评价在人力成本、过拟合误判等方面的局限性,随后依次介绍InceptionScore、ModeScore等经典客观指标的原理与公式,对比KernelMMD、WassersteinDistance等分布度量方法的优劣,最后阐述FID、1-NN分类器等高效评价工具的应用场景。本文结合公式推导与实验结论,为GAN性能评估提供理论与实践指南。
- Leetcode45. 跳跃游戏 II -hot100-代码随想录
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目录题目:代码(首刷看解析2024年2月15日):代码(二刷自解2024年3月9日贪心8min)代码(三刷看解析2024年6月11日go)题目:代码(首刷看解析2024年2月15日):classSolution{public:intjump(vector&nums){if(nums.size()==1)return0;intres=0;intcurDistance=0;intnextDistanc
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- 004python+selenium+opencv滑块验证
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一.内容简介: 实现对QQ自动模拟登录,以及解决滑块验证。二.模块描述: (1).qq_login.py:主程序 (2).test_distance.py:定位滑块,获取x轴方向 (3).info.json:个人账户(json数据格式)三.实现: (1)分析url:https://i.qq.com/;F12调试打开 (2)问题一:关于iframe框架作用域问题,会影响接下来定位不到元素
- 新龟兔赛跑
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兔子和乌龟赛跑,它们沿着一个圆形的跑道背对背比赛,并规定谁先绕一圈回到出发点谁就胜利。兔子先让乌龟跑了1/8圈,然后才开始动身。但是这只兔子太骄傲了,慢吞吞地边走边啃胡萝卜,直到遇到了迎面来的乌龟,它才慌了,因为在相遇的这一点上,兔子才跑了1/6圈。请问:兔子为了赢得这次比赛,它的速度至少要提高到原来的几倍呢?//计算相遇时乌龟跑的路程doubleturtle_distance_met=1-1.0
- 旅行商问题(TSP)状压DP Python代码
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来自Wikipedia的定义Thetravellingsalesmanproblem(alsocalledthetravellingsalespersonproblemorTSP)asksthefollowingquestion:"Givenalistofcitiesandthedistancesbetweeneachpairofcities,whatistheshortestpossiblero
- vue+ThreeJs 创建过渡圆圈效果
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嗨,我是小路。今天主要和大家分享的主题是“vue+ThreeJs创建过渡圆圈效果”。今天在做着色器过渡效果练习,发现出现了很多新的函数,这些都超出了js之外,需要更多的掌握和学习。以下是自己的复盘和梳理。1.获取距离定义:distance获取两个点之间的距离2.平滑过渡定义:smoothstep函数是用来平滑插值的函数。在HLSL或者其他着色语言中,smoothstep可能用于生成平滑的过渡效果,
- 3d tiles高级样式设计与条件渲染
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条件渲染是3DTiles样式设置的一大亮点。我们可以通过设置不同的条件来实现复杂的视觉效果。例如,根据建筑物与某个特定点的距离来设置颜色和是否显示:tiles3d.style=newCesium.Cesium3DTileStyle({ defines:{ distance:"distance(vec2(${feature['cesium#longitude']},${feature['ce
- 深入解析 Cognex VisionPro 的 CogDistanceSegmentSegmentTool
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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
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- RIP、OSPF 和 BGP之间的关联和区别
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本文由deepseek生成,特此声明1.RIP(RoutingInformationProtocol)基本概念类型:距离向量协议(DistanceVector)。层级:应用层协议(基于UDP端口520)。设计目标:为小型网络提供简单的动态路由。版本:RIPv1:无子网掩码信息(Classful),仅支持广播更新。RIPv2:支持CIDR和VLSM(Classless),使用组播(224.0.0.9
- Python 海龟画图的常用函数
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海龟画图(TurtleGraphics)是Python中一个用于绘制图形的模块,它模拟了一只可以通过命令进行控制的小海龟,通过它的移动和绘图,来创建各种图形。以下是一些常用的海龟画图函数及其功能介绍:1.基本移动和绘图命令turtle.forward(distance):向前移动指定的距离。turtle.backward(distance):向后移动指定的距离。turtle.right(angle
- 6-3 12.3.2 求两点间的距离
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实现1个简单的二维点类。构造函数可以用初始化列表实现对数据成员的初始化。(1)实现各个成员函数。(2)实现Point类中的成员函数getDistance,计算两点之间距离。(3)定义普通函数getDistance,计算2点之间距离从键盘输入两点的坐标,分别用成员函数和普通函数计算这两点的距离。类的定义:classPoint{public:Point(doublenewX=0,doublenewY=
- 【NLP-01】文本相似度算法:Cosine Similarity、Levenshtein Distance、Word2Vec等介绍和使用
云天徽上
NLP算法机器学习人工智能word2vec自然语言处理nlp
文本相似度计算的算法是自然语言处理领域中的关键技术,主要用于衡量两段文本在内容、语义或结构上的相似程度。以下是一些常用的文本相似度计算算法:余弦相似度(CosineSimilarity):余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估它们的相似度。在文本相似度计算中,首先将文本转换为向量表示(如TF-IDF向量),然后计算这些向量之间的余弦值。余弦值越接近1,表示文本越相似。Jaccard相似度:
- 汉明距离(Hamming Distance)
追逐此刻
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1.定义汉明距离是指两个等长字符串在相同位置上不同字符的个数。它常用于衡量两个字符串的相似度,广泛应用于编码理论、信息论、密码学、生物信息学等领域。2.数学表达给定两个等长的字符串x和y,汉明距离d(x,y)定义为:其中:n是字符串的长度,xi和yi分别是x和y的第i个字符,Ⅱ(⋅)是指示函数(当条件成立时返回1,否则返回0)。3.示例二进制字符串:x="10110",y="11110"比较每一位
- 动态规划不再难:一步一步教你攻克经典问题 (3)
方博士AI机器人
动态规划算法
目录1.全背包问题2.矩阵路径计数3.最小编辑距离(LevenshteinDistance)4.全文总结简介:在前两篇博文中,我们介绍了动态规划的基本概念与思想,并讲解了几个常见的动态规划(DP)的例子,比如斐波那契数列,0/1背包问题,找零钱和最短路径问题。这篇文章将介绍另外三个经典的动态规划问题,全背包问题,矩阵路径计数,和最小编辑距离计算。1.全背包问题问题描述:给定一组物品,每个物品有一个
- **深度学习之Keras-DIOU-YOLOv3: 更精确的目标检测利器**
许煦津
深度学习之Keras-DIOU-YOLOv3:更精确的目标检测利器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个数字化时代,目标检测是计算机视觉领域的一个重要组成部分,广泛应用于自动驾驶、视频监控、图像理解等多个场景。是一个基于Keras实现的改进版YOLOv3模型,它引入了DIOU(Distance-Intersection-over-Union)损失函数,旨在提高目标定
- LeetCode 力扣官方题解 | 477. 汉明距离总和
我不是程序员~~~~
C&C++leetcode算法动态规划
题目描述两个整数的汉明距离指的是这两个数字的二进制数对应位不同的数量。给你一个整数数组nums,请你计算并返回nums中任意两个数之间汉明距离的总和。示例1:输入:nums=[4,14,2]输出:6解释:在二进制表示中,4表示为0100,14表示为1110,2表示为0010。(这样表示是为了体现后四位之间关系)所以答案为:HammingDistance(4,14)+HammingDistance(
- 最小距离估计器解读
DuHz
概率论机器学习算法人工智能线性代数信息与通信
最小距离估计器解读引言在统计学和计量经济学中,估计未知参数是一项核心任务。最小距离估计(MinimumDistanceEstimation,MDE)是一类强大的参数估计方法,它通过最小化观测数据与理论模型之间的某种"距离"来估计模型参数。基本概念最小距离估计的核心思想非常直观:我们寻找使得理论分布与实际观测数据之间"距离"最小的参数值。这里的"距离"是一个广义概念,可以是各种统计距离度量。假设我们
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
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电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
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javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
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有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出