Penl
Penl

角点检测(Corner Detection)

1.角点检测简述
  • 角点检测是计算机视觉系统中用来提取图像特征的一种方法,又称为特征点检测.
  • 广泛用于运动检测,图像匹配,视频跟踪,三维建模和目标识别等
2.角点概念
  • 角点没有明确的数学定义,严格说,角点的局部领域应该具有两个不同区域不同方向的边界,可以是某些属性上强度最大或者最小的孤立点,线段的终点,或者是曲线上局部曲率最大的点
3.角点检测算法
3.1 角点检测算法分类
  • 基于灰度图像的角点检测 (计算点的曲率及梯度来检测角点)
  • 基于梯度(计算边缘的曲率来判断角点的存在性)
  • 基于模板(主要考虑像素领域点的灰度变化)
    Kitchen-Rosenfeld
    Harris
    KLT
    SUSAN
角点检测(Corner Detection)_第1张图片
image.png
  • 基于模板梯度
  • 基于二值图像的角点检测(基于形态骨架点的角点检测,此类检测方法不多见)
  • 基于轮廓曲线的角点检测
3.2 角点检测算法评价标准
  • 对多幅图像中相同或相似的特征的检测能力,并且能够应对光照变化,图像旋转等图像变化

你可能感兴趣的:(角点检测(Corner Detection))

  • 论文-A Stack-Propagation Framework with Token-Level Intent Detection for Spoken Language Understanding 魏鹏飞
    1.简称论文《AStack-PropagationFrameworkwithToken-LevelIntentDetectionforSpokenLanguageUnderstanding》，作者LiboQin(HarbinInstituteofTechnology,China)，经典的NLU论文（SemanticFrame）。2.摘要意图检测和槽位填充是构建口语理解（SLU）系统的两个主要任务。
  • 网络安全要点总结 大嘴巴子 计算机网络web安全安全
    1.入侵检测与防御：1）入侵检测与系统IDS(intrusiondetectionsystem):防火墙之后的第二道闸门；IDS的部署：采用镜像端口或者集线器方式；部署在：服务器交换机上，internet接入路由器后面的第一台交换机上；IRSintrusionresponsesystem入侵响应系统：2）.IPS（intrusionpreventionsystem）:入侵防御系统；检测并中断；检测
  • 论文阅读笔记（十九）：YOLO9000: Better, Faster, Stronger __Sunshine__ 笔记YOLO9000detectionclassification
    WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim
  • 在COD领域，图像中提取的高频和低频信息分别代表什么？ Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
    在CamouflagedObjectDetection(COD)领域中，图像中的高频和低频信息在特征提取和物体检测中有着不同的含义和作用。COD的本质是解决目标在视觉上与背景高度相似的问题，因此合理利用图像的频率信息（高频和低频）有助于提高检测效果。高频信息高频信息指的是图像中变化迅速的部分，通常包括细节、边缘和纹理等特征。在COD中：高频信息代表图像中的边缘、细节和纹理特征。这些特征对于分割伪装
  • 深度学习目标检测入门COCO数据集 日暮途远z 深度学习目标检测人工智能
    常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
  • Transformer+目标检测，这一篇入门就够了 BIT可达鸭 ▶深度学习-计算机视觉transformer深度学习目标检测计算机视觉自然语言处理
    VisionTransformerforObjectDetection本文作者：Encoder-Decoder简介：Encoder-Decoder的缺陷：Attention机制：Self-Attention机制：Multi-HeadAttention：Transformer结构：图像分类之ViT：图像分类之PyramidViT：目标检测之DETR：目标检测之DeformableDETR：本文作者：
  • DEFT 开源项目教程 马安柯Lorelei
    DEFT开源项目教程DEFTJointdetectionandtrackingmodelnamedDEFT,or``DetectionEmbeddingsforTracking."Ourapproachreliesonanappearance-basedobjectmatchingnetworkjointly-learnedwithanunderlyingobjectdetectionnetwor
  • YOLO缺陷检测学习笔记（2） tt555555555555 YOLO缺陷检测学习笔记YOLO学习笔记
    YOLO缺陷检测学习笔记（2）残差连接1.**YOLO的残差连接结构**2.**YOLO使用残差连接的目的**3.**YOLO中的残差块**4.**YOLOv3和YOLOv4的残差连接架构**YOLO网络架构概述1.特征提取网络2.预测头（DetectionHead）3.后处理（Post-processing）YOLOv3/v4的改进YOLOv3YOLOv4SoftmaxSoftmax的性质：So
  • 如何有效解决Git推送冲突：实用指南 Crazy learner 其他git
    目录背景常见错误与解决步骤总结在使用Git进行版本控制时，经常会遇到推送冲突的问题。这种冲突通常发生在团队合作中，当多个成员同时对同一仓库进行更改时尤其常见。在本文中，我将通过一个实际的例子详细解释如何解决推送冲突，确保代码的安全合并。背景在本例中，我们有一个GitLab仓库，名为factory_sound_detection_tool，围绕此仓库，我们会看到如何解决分支合并和推送冲突。常见错误与
  • 旋转目标检测：mmrotate仓库中 “主要模型” 及其 “配置文件” 的列表 沉浸式AI AI与SLAM论文解析旋转目标检测深度学习mmrotate
    mmrotate目录:mmrotate仓库中的主要模型和配置BackgroundandMotivation背景与动机MethodsOverview方法概述1.CFACFA:Convex-hullFeatureAdaptationforOrientedandDenselyPackedObjectDetectionCFA：用于定向和密集对象检测的凸包特征适应2.ConvNeXtConvNeXt:ACo
  • 深度学习论文精读（7）：MTCNN hwl19951007 计算机视觉论文精读
    深度学习论文精读（7）：MTCNN论文地址：JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks译文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37884254参考博文1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38520597官方地址：https://kpzhan
  • 人脸识别算法MTCNN论文解读 纸上得来终觉浅～ 图像处理paper阅读人脸识别mtcnn
    论文名称：JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks论文地址：https://www.lao-wang.com/wp-content/uploads/2017/07/1604.02878.pdf1、MTCNN原理MTCNN，Multi-taskconvolutionalneuralnetwor
  • 入侵检测系统与防火墙_入侵检测系统：它与防火墙有何不同？ cumt30111 网络安全javalinux区块链
    入侵检测系统与防火墙Aswehavealreadydiscussedthat"IntrusionDetectionSystems(IDS's)"aredefinedtobeassuchspeciallydesignedsecuritysoftwareusedforthepurposeofdetectingandinformingtheusersandadministratorsabouttheva
  • 为量产而设计：自动驾驶车辆激光雷达旋转外参在线标定与异常排除策略 智驾机器人技术前线 高精定位与大规模建图自动驾驶算法机器人
    更多精彩内容，请关注公众号：智驾机器人技术前线1.论文信息论文标题：FaultDetectionandExclusionforRobustOnlineCalibrationofVehicletoLiDARRotationParameter作者：JiwonSeok,ChansooKim,PauloResende,BenazouzBradai,andKichunJo作者单位：韩国首尔大学论文链接：ht
  • 图像处理 -- 图像清晰度测量方法 sz66cm 图像处理计算机视觉
    图像清晰度测量方法拉普拉斯算子（LaplacianOperator）拉普拉斯算子是一种二阶导数算子，用于检测图像的边缘。清晰的图像通常具有更多且更明显的边缘。边缘检测（EdgeDetection）常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt和Canny边缘检测器。通过计算边缘的数量和强度，可以间接判断图像的清晰度。方差（Variance）方差用于衡量图像灰度值的分布情况。图像中灰度值的方差越大
  • 095.Pay close attention to the bottom right corner 飞帅记忆
    095、Paycloseattentiontothebottomrightcorner仔细看右下角Paycloseattentiontotheblackboard!认真看黑板catchone‘sattention吸引注意Iwavedtocatchtheattentionofthewaiter.我挥手想引起服务员的注意turnone’sattentiontoIturnmyattentiontothe
  • Official pytorch implementation of “Mamba-YOLO：SSMs-based for Object Detection” weixin_42918943 pytorchYOLO目标检测
    #pipinstallrequiredpackagescondacreate-nmambayolo-ypython=3.11condaactivatemambayolopip3installtorch===2.3.0torchvisiontorchaudiopipinstallseabornthoptimmeinopscdselective_scan&&pipinstall.&&cd..pipin
  • 智能合约漏洞检测论文 weixin_45332030 智能合约
    综述TestingEthereumSmartContracts:AComparisonofSymbolicAnalysisandFuzzTestingTools符号执行与模糊测试工具的比较综述DeepLearningBasedVulnerabilityDetection:AreWeThereYet?基于深度学习的漏洞检测研究https://github.com/VulDetProject/ReVe
  • 线段检测：Towards Light-weight and Real-time Line Segment Detection Towards Light-weight and Real【方法解读】 智维探境 AI与SLAM论文解析人工智能线段检测论文阅读检测
    目录摘要1引言2相关工作深度线段检测实时目标检测3用于线段检测的M-LSD3.1网络架构(a)TP表示法(b)SoL增广总结3.2线段表示详细解析1.线段表示的重要性2.TP表示法3.位移向量4.坐标表示5.训练过程6.非极大值抑制7.简单算术操作总结图5：匹配损失和几何损失图5标题内容解析3.3匹配损失3.3匹配损失解析1.背景和动机2.中心损失和位移损失3.匹配损失的引入4.匹配损失的计算步骤
  • 论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017 码大哥 深度学习人工智能
    概述在物体检测中1，IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素：1.训练时的过拟合，正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。一个单阶段的物体检测器CascadeR-CNN被提出用于解决这些问题。网络由一个检测序列组成，这些序列训练时会伴随IOU增长从而对FP样本更加有选择性地判别。检测器一个
  • 目标检测：Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection - 2017【方法解读】 智维探境 AI与SLAM论文解析目标检测cnnCascadeR-CNN
    查看新版本论文：目标检测：CascadeR-CNN:HighQualityObjectDetectionandInstanceSegmentation-2019【方法解读】目录摘要：1.引言2.相关工作3.对象检测3.1.边界框回归3.2.分类3.3.检测质量4.级联R-CNN4.1.级联边界框回归4.2.级联检测摘要：在目标检测中，需要一个交并比（IoU）阈值来定义正样本和负样本。使用低IoU阈
  • PaddleDetection多目标跟踪报错MCMOTEvaluator is not exist, so the MOTA will be -INF ATM006 目标检测
    ppdet.metrics.mcmot_metricsWARNING:gt_filename'{}'ofMCMOTEvaluatorisnotexist,sotheMOTAwillbe-INFPaddleDetection/ppdet/metrics/mcmot_metrics.pyclassMCMOTEvaluator(object):def__init__(self,data_root,seq
  • MS COCO数据集目标检测评估（Detection Evaluation） Ambition_LAO 人工智能计算机视觉
    MSCOCO(MicrosoftCommonObjectsinContext)是一个广泛应用于计算机视觉领域的数据集和评估平台，尤其是在目标检测、分割和人体关键点检测等任务中。COCO数据集和其评估方法被广泛用于学术研究和工业应用。以下是对MSCOCO数据集目标检测评估、人体关键点评估、输出数据的结果格式以及如何参加比赛的详细阐述和总结。1.MSCOCO数据集目标检测评估（DetectionEva
  • Python计算机视觉编程——第二章 局部图像描述子 adchloe python计算机视觉开发语言
    目录1Harris角点检测器2SIFT2.1兴趣点2.2描述子2.3检测兴趣点2.4匹配描述子1Harris角点检测器Harris角点检测算法是简单的角点检测算法，主要思想是，如果像素周围显示存在多于一个方向的边，认为该点为兴趣点，称为角点。把图像域中点x上的对称半正定矩阵Mr=Ml(x)M_{r}=M_{l}(\mathbf{x})Mr=Ml(x)定义为：M1=∇I ∇IT=[IxIy][IxI
  • 新手常见错误：Compressor detection can only be called on some xcontent bytes or compressed xcontent bytes Blue的成长日记 运维javaspringboot
    目录报错信息分析：1.检查数据源：2.使用正确的编码：3.检查压缩状态：4.使用正确的API方法：5.查看示例代码：6.调试和日志：7.更新Elasticsearch客户端库：结语：报错信息org.elasticsearch.common.compress.NotXContentException:Compressordetectioncanonlybecalledonsomexcontentby
  • 进程服务监测与自愈 liao__ran python运维python运维
    #!/usr/bin/python3#encoding:utf-8#filename:service-detection-repair.py#author:gaohaixiang#writetime:202403041043"""#定时任务监测示例*/5****python3/data/processlog/service-detection-repair.pysystemctlCheckngin
  • 特征匹配python-opencv代码 三十度角阳光的问候 pythonopencv开发语言
    目录特征匹配算法介绍：Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配特征匹配理论介绍：特征匹配python程序：特征点提取介绍：harris特征：####cv2.cornerHarris()-img：数据类型为float32的入图像-blockSize：角点检测中指定区域的大小-ksize：Sobel求导中使用的窗口大小-k：取值参数为[0,04,0.06]importcv2importnu
  • LaneNet 车道线检测项目教程 邬稳研Beneficient
    LaneNet车道线检测项目教程lanenet-lane-detection-pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lanenet-lane-detection-pytorch项目介绍LaneNet是一个基于PyTorch的实时车道线检测模型，主要基于IEEEIV会议论文"TowardsEnd-to-EndLaneDetection:anIns
  • 图像处理 -- 角点的概念与作用 sz66cm 图像处理人工智能
    在图像处理领域，角点（Corner）是图像中一个重要的特征点。角点是指图像中具有局部最大曲率或梯度变化明显的位置，通常出现在两条或多条边缘的交汇处。例如，图像中的建筑物拐角、棋盘格的角等位置都可能被检测为角点。角点的作用特征提取：角点作为图像中的关键点，能够稳定地反映图像的局部结构，因此在图像特征提取中经常使用。角点具有较强的独特性，即使图像发生了旋转、缩放或轻微的光照变化，角点的位置也往往不会发
  • AI推介-大语言模型LLMs论文速览（arXiv方向）：2024.03.20-2024.03.25 小小帅AIGC LLMs论文时报人工智能语言模型自然语言处理LLM大语言模型论文推送深度学习
    文章目录~1.IterativeRefinementofProject-LevelCodeContextforPreciseCodeGenerationwithCompilerFeedback2.TrustAIatSemEval-2024Task8:AComprehensiveAnalysisofMulti-domainMachineGeneratedTextDetectionTechniques
  • jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
    XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
  • mysql 分区查询优化 annan211 java分区优化mysql
    分区查询优化 引入分区可以给查询带来一定的优势，但同时也会引入一些bug. 分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区，通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。 所以，对于访问分区表来说，很重要的一点是要在where 条件中带入分区，让优化器过滤掉无需访问的分区。 可以通过查看explain执行计划，是否携带 partitions
  • MYSQL存储过程中使用游标 chicony Mysql存储过程
    DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$ CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为：getUserInfo-- 参数为：date_day日期格式:2008-03-08--    BEGINdecla
  • mysql 和 sqlite 区别 Array_06 sqlite
    转载： http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html mysql 和 sqlite 区别 SQLITE是单机数据库。功能简约，小型化，追求最大磁盘效率 MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面，综合化，追求最大并发效率 MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装，例如网站访问量比较大的。而sq
  • pinyin4j使用 oloz pinyin4j
    首先需要pinyin4j的jar包支持；jar包已上传至附件内 方法一:把汉字转换为拼音；例如：编程转换后则为biancheng      /** * 将汉字转换为全拼 * @param src 你的需要转换的汉字 * @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音； true:转换为大写；fal
  • 微博发送私信 随意而生 微博
    在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie，现在只要拿到最后登陆所需要的cookie，然后抓包分析一下微博私信发送界面 http://weibo.com/message/history?uid=****&name=**** 可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据， 让后用程序模拟发送POST请求中的数据，带着cookie发送到私信的接入口，就可以实现发私信的功能了。
  • jsp 香水浓 jsp
    JSP初始化     容器载入JSP文件后，它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务，复写jspInit()方法就行了 JSP执行     这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为，直到被销毁。     当JSP网页完成初始化后
  • 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端 AdyZhang SVN
    在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号   最佳阅读效果请访问原地址：http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx   现在的Subversion已经足够稳定，而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
  • android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据？ aijuans android
    我现在使用listView展示了很多的配置信息，我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据，（ ArrayAdapter ，ArrayList，listView 全部删除），我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2  是选中的序号，但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
  • jdk-6u26-linux-x64.bin 安装 baalwolf linux
    1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin) 2.修改权限 [root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin 3.执行安装文件 [root@localhost ~]# cd /usr/local [root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
  • MongoDB经典面试题集锦 BigBird2012 mongodb
    1.什么是NoSQL数据库？NoSQL和RDBMS有什么区别？在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库？ NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。 关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。 在考虑数据库的成熟
  • JavaScript异步编程Promise模式的6个特性 bijian1013 JavaScriptPromise
            Promise是一个非常有价值的构造器，能够帮助你避免使用镶套匿名方法，而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。         在我们开始正式介绍之前，我们想看看Javascript Promise的样子： var p = new Promise(function(r
  • [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager bit1129 zookeeper
    ClientWatchManager接口 //接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知 //确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path public interface ClientWatchManager { /** * Return a set of watchers that should
  • 【Scala十五】Scala核心九：隐式转换之二 bit1129 scala
    隐式转换存在的必要性，   在Java Swing中，按钮点击事件的处理，转换为Scala的的写法如下：   val button = new JButton button.addActionListener( new ActionListener { def actionPerformed(event: ActionEvent) {
  • Android JSON数据的解析与封装小Demo ronin47
    转自：http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html package com.example.jsondemo; import org.json.JSONArray; import org.json.JSONException; import org.json.JSONObject;    impor
  • [设计]字体创意设计方法谈 brotherlamp UIui自学ui视频ui教程ui资料
      从古至今，文字在我们的生活中是必不可少的事物，我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中，UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多，因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计，直接反映出平面作品的主题。 如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报，假设海报上没有出现“戴尔”两个文字，即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
  • 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动，求窗里面所包含的数的最大值 bylijinnan java算法面试题
    import java.util.LinkedList; /* 单调队列 滑动窗口 单调队列是这样的一个队列：队列里面的元素是有序的，是递增或者递减 题目：给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k. 要求：f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1 问题的另一种描述就
  • struts2处理一个form多个submit chiangfai struts2
    web应用中，为完成不同工作，一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码： <s:form action="submit" method="post" namespace="/my"> <s:textfield name="msg" label="叙述：">
  • shell查找上个月，陷阱及野路子 chenchao051 shell
    date -d "-1 month" +%F     以上这段代码，假如在2012/10/31执行，结果并不会出现你预计的9月份，而是会出现八月份，原因是10月份有31天，9月份30天，所以-1 month在10月份看来要减去31天，所以直接到了8月31日这天，这不靠谱。     野路子解决：假设当天日期大于15号
  • mysql导出数据中文乱码问题 daizj mysql中文乱码导数据
    解决mysql导入导出数据乱码问题方法： １、进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql>  show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+----------------------------------------+ | Variable_name&nbs
  • SAE部署Smarty出现：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write dcj3sjt126com PHPsmartysae
      对于SAE出现的问题：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。 官方给出了详细的FAQ：http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213 解决方案为：   01 $path 
  • 《教父》系列台词 dcj3sjt126com
    Your love is also your weak point. 你的所爱同时也是你的弱点。   If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is that you can kill anyone.   不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
  • mongodb安装与使用 dyy_gusi mongo
    一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同 1.下载数据库,     linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz 2.解压文件,并且放置到合适的位置     tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
  • Git排除目录 geeksun git
    在Git的版本控制中，可能有些文件是不需要加入控制的，那我们在提交代码时就需要忽略这些文件，下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。   有三种方法可以忽略掉这些文件，这三种方法都能达到目的，只不过适用情景不一样。 1.  针对单一工程排除文件 这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时，也能克隆到过滤规则，而不用自己再写一份，这就能保证所有修改者应用的都是同一
  • Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法 hongtoushizi ubuntu
    转载自： http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/ Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下： 1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。   2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
  • 第八章 流量复制/AB测试/协程 jinnianshilongnian nginxluacoroutine
    流量复制 在实际开发中经常涉及到项目的升级，而该升级不能简单的上线就完事了，需要验证该升级是否兼容老的上线，因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验，待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制，把流量复制到其他服务器上，一种方式是使用如tcpcopy引流；另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
  • 电商系统商品表设计 lkl
    DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表 /*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */; /*!40101 SET character_set_client = utf8 */; CREATE TABLE `category` ( `id` int(11) NOT NUL
  • 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制 pda158 sqlmysql
    　用phpMyAdmin导入mysql数据库时，我的10M的 数据库不能导入，提示mysql数据库最大只能导入2M。 　　 phpMyAdmin数据库导入出错： 　　You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
  • Tomcat性能调优方案 Sobfist apachejvmtomcat应用服务器
    一、操作系统调优 对于操作系统优化来说，是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率，保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证，在并发连接很多的情况下，CPU的处理能力越强，系统运行速度越快。。 【适用场景】 任何项目。 二、Java虚拟机调优 应该选择SUN的JVM，在满足项目需要的前提下，尽量选用版本较高的JVM，一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。 J
  • SQLServer学习笔记 vipbooks 数据结构xml
    1、create database school 创建数据库school 2、drop database school 删除数据库school 3、use school 连接到school数据库，使其成为当前数据库 4、create table class(classID int primary key identity not null) 创建一个名为class的表，其有一
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他