- python图像匹配_opencvpython中的图像匹配
weixin_39585675
python图像匹配
我一直在做一个项目,用opencvpython识别相机中显示的标志。我已经尝试过使用surf、颜色直方图匹配和模板匹配。但在这3个问题中,它并不总是返回正确的答案。我现在想要的是,解决我这个问题的最好办法是什么。模板图像示例:以下是摄像头中显示的标志示例。如果这是我想要识别的图像,该怎么用?在更新matchTemplate中的代码flags=["Cambodia.jpg","Laos.jpg","
- 图像匹配---(Python)
阳光下的Smiles
Python图像处理
图像匹配---(Python)图像匹配分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配:(1)灰度匹配是基于像素的匹配。灰度匹配通过利用某种相似性度量,如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值,判定两幅图像中的对应关系。(2)特征匹配则是基于区域的匹配。基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等1、差分矩阵求和差分矩阵=图像A矩阵数据-图像B矩阵
- 基于matlab的相关模板图像匹配技术
简单光学
MATLABmatlab图像匹配相关模板匹配缺陷识别
一理论基础基于相关的模板匹配技术可直接⽤于在⼀幅图像中寻找某种⼦图像模式。图像相关的基本概念是:对于⼤⼩为M×N的图像f(x,y)和⼤⼩为J×K的⼦图像模式w(x,y),f与w的相关可表示为:c(x,y)=∑s=0K∑t=0Jw(s,t)f(x+s,y+t)c\left(x,y\right)=\sum\limits_{s=0}^{K}{\sum\limits_{t=0}^{J}{w\left(s,
- 图像识别基础之模板匹配
lxzlife
图像处理opencv计算机视觉c++
principle图像匹配本质:图像的相似度很高(矩阵的相似度很高)code/*\brief我的图像匹配函数,获取差方和均值最小的矩阵作为结果\paramsrcPicFile:用以匹配的图像文件\paramtemplatePicFile:模板图像文件\paramdestPicFile:输出的检测结果文件*/voidMyPictureMatch(constchar*srcPicFile,constc
- 【图像配准】CVPRW21 - 深度特征匹配 DFM
我是大黄同学呀
读点论文-其他深度学习计算机视觉人工智能
文章目录相识相知回顾收录于CVPR2021ImageMatchingWorkshop,github地址:https://github.com/ufukefe/DFM相识图像配准(ImageRegistration)是计算机视觉领域中的一项重要任务,其旨在将不同角度/时间/模态等条件下获取的两张或多张图像进行匹配、叠加。图像匹配的核心在于找到每两幅图像间的对应关系(可以通过这个对应关系进行相互映射)
- DFM-无监督图像匹配
alex1801
深度学习图像配准匹配图像拼接
DFM:APerformanceBaselineforDeepFeatureMatching(深度特征匹配的性能基准)2021.06.14摘要提出了一种新的图像匹配方法,利用现成的深度神经网络提取的学习特征来获得良好的图像匹配效果。该方法使用预训练的VGG结构作为特征提取器,不需要任何额外的训练来提高匹配。灵感来自心理学领域成熟的概念,如心理旋转,初始扭曲是作为初步几何变换估计的结果而执行的(an
- ICRA2023 | 通用、自动和无标定目标的Lidar-Camera外参标定工具箱
自动驾驶之心
数码相机人工智能
原文链接:https://arxiv.org/pdf/2302.05094.pdf本文介绍了一种开源的激光雷达相机标定工具箱,该工具箱适用于激光雷达和相机投影模型,只需要一对激光雷达和相机数据,而无需标定目标,并且是全自动的。对于自动初始猜测估计,本文使用SuperGlue图像匹配pipeline来查找LiDAR和相机数据之间的2D-3D对应关系,并通过RANSAC估计LiDAR相机变换。给定初始
- 异源图像匹配
吧啦_吧啦
姓名:刘倩学号;19021210889【嵌牛导读】:光学图像和SAR图像的成像机理不同,两者之间往往存在较大的灰度差异,由于我国现有的表技术条件的限制,多采用光学图像作为基准图,SAR图像作为匹配实时图。基于以上两者的差异,所以传统的基于灰度信息特征描述的图像匹配方法不再适用。因此,研究精度高,实时性强的光学与SAR图像匹配方法对精确制导武器的研究具有重要的意义。【嵌牛鼻子】:SAR图像光学图像图
- 【扩散模型/图像匹配/图像拼接】论文精读:DiffMatch: Diffusion Model for Dense Matching
十小大
图像拼接论文精读扩散模型论文精读计算机视觉人工智能图像拼接ImageStitching论文阅读扩散模型图像匹配
第一次来请先看这篇文章:【图像拼接(ImageStitching)】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明,包含专栏使用说明、创新思路分享等(不定期更新)图像拼接系列相关论文精读SeamCarvingforContent-AwareImageResizingAs-Rigid-As-PossibleShapeManipulationAdaptiveAs-Natural-As-PossibleImag
- 15- OpenCV:模板匹配(cv::matchTemplate)
Ivy_belief
OpenCVopencv计算机视觉人工智能模板匹配
目录1、模板匹配介绍2、cv::matchTemplate3、模板匹配的方法(算法)4、代码演示1、模板匹配介绍模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域。它可以在一幅图像中寻找与给定模板最相似的部分。模板匹配的步骤:(1)首先需要一个模板图像T(给定的子图像);(2)另外需要一个待检测的图像-源图像S;(3)工作方法:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配
- opencv学习-几种角点检测方法
wyw0000
opencvopencv学习计算机视觉
角点基本概念角点通常被定义为两条边的交点,或者说,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。角点检测(CornerDetection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等,也可称为特征点检测。目前,角点检测算法还不是十分完善,许多算法需要依赖大量的训练集和冗余数据来防止和减少错误的特征的出现。对于角点检测算法的重要评价标准
- 基于SURF算法的图像匹配
会的东西有点杂
机器视觉Matlab计算机视觉人工智能
基础理论2006年HerbertBay提出了SURF算法,该算法是对SIFT算法的改进,不仅继承了SIFT算法的优点,而且比SIFT算法速度快。下面是SURF算法的步骤。(1)建立积分图像(2)构建尺度空间(3)筛选特征点(4)计算特征点主方向(5)特征描述子生成Matlab代码%%读取图像I1=imread('baby1.JPG');I1=imresize(I1,0.6);I1=rgb2gray
- 基于ORB算法的图像匹配
会的东西有点杂
Matlab机器视觉算法计算机视觉图像处理
基础理论2006年Rosten和Drummond提出一种使用决策树学习方法加速的角点检测算法,即FAST算法,该算法认为若某点像素值与其周围某邻域内一定数量的点的像素值相差较大,则该像素可能是角点。其计算步骤如下:1)基于FAST算法进行特征点的提取2)特征点附加方向Matlab程序ORB算法的Matlab主程序代码实现如下:%%主程序%读取图像im1=imread('baby1.JPG');im
- 基于SIFT算法的图像匹配
会的东西有点杂
Matlab机器视觉算法人工智能深度学习
基本概念尺度不变特征转换(Scale-invariantfeaturetransform,简称SIFT),是一种用来侦测与描述影像中的局部性特征的算法,它在空间尺度中寻找极值点,提取位置、尺度、旋转不变量,生成特征描述子。SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向。计算步骤SIFT算法主要分以下步骤:(1)尺度空间极值点检测:搜索所有尺度上的图像位置,通过高斯
- 基于变换域的模版匹配
会的东西有点杂
机器视觉Matlab计算机视觉图像处理人工智能
模板匹配原理图像的空间域与其他域之间的变换,如傅里叶变换,小波变换,轮廓波变换,剪切波变换等,实际上是图像在其他坐标领域中的表现。在空间域中,图像的信息是像素值和坐标位置;在其他域中,如傅里叶变换,图像的信息就是频率和幅度。简单的讲就是从不同的角度看图像而已。在其他域中对图像进行模板匹配处理,称为基于变换域的模板匹配。基于傅里叶变换的图像匹配是典型的基于变换域的模板匹配方法,图像的旋转、平移、比例
- 【demoSURF】室内定位(图像匹配)基础代码实现,包含所有可以出现问题的解法
醉酒柴柴
opencv人工智能计算机视觉笔记学习
代码如下importnumpyasnpimportcv2frommatplotlibimportpyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示负号img1=cv2.imread("D:/data/North/0007.JPG
- OpenCV-Python(34):FAST算法
图灵追慕者
opencv-pythonopencvFAST算法角点检测快速算法
目标理解FAST算法的基础使用OpenCV中的FAST算法相关函数进行角点检测介绍FAST算法(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)是一种用于在图像中快速检测角点的算法。它是一种基于像素的检测方法,具有高效、准确的特点,常用于计算机视觉领域中的特征点提取、图像匹配等任务。背景我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好。但是从实时处理的角度来看,这些算法都不
- OpenCV-Python的版本介绍及区别
图灵追慕者
opencv-pythonopencv4.0opencv3.0opencv2.0版本比较版本区别
OpenCV-Python版本介绍OpenCV-Python有多个版本,每个版本都有其特定的功能和改进。以下是一些常见OpenCV-Python版本及其介绍和区别:OpenCV-Python2.x版本这是OpenCV-Python的旧版本,支持Python2.x。它包含了许多传统的计算机视觉功能,如图像处理、特征提取、图像匹配等。然而,它不再得到官方支持和更新,因此不推荐使用。OpenCV-Pyt
- 2022-ECCV-Explaining Deepfake Detection by Analysing Image Matching
二苏旧局吖
人工智能
一、研究背景1.大量工作将深度伪造检测作为一个二分类任务并取得了良好的性能。2.理解模型如何在二分类标签的监督下学习伪造相关特征仍难是个艰巨的任务。3.视觉概念:具有语义的人脸区域,如嘴、鼻子、眼睛。二、研究目标1.验证假设,并从图像匹配的角度评估视觉概念的关系,以此解释检测模型的预测结果。2.解释深度伪造检测模型如何在二分类标签的监督下学习伪影特征。3.习得更好的检测模型,提高在压缩视频上的伪造
- 图像匹配几种常见算法与实践
霍格沃兹测试开发学社
自动化测试软件测试测试开发算法计算机视觉opencv
图像匹配的应用及背景图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点。应用:遥感(制图更新),计算机视觉应用程序,医疗用图像注册。图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。本文主要内容1.模版匹配2.特征匹配3.深度学习去找目标模版匹配原理模板匹配是基于像素的匹配,用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。和2D卷积一样,它也是用模板图像在输入图像(大图)上滑动,并在
- 2020最强图像匹配综述论文-全部引文免费下载
柚有所思
深度学习图像匹配匹配综述2020免费下载
0.序言这是2020年7月录用发表的最新匹配领域综述论文,论文题目是《ImageMatchingfromHandcraftedtoDeepFeatures:ASurvey》论文引用文献超越500多篇,是迄今匹配领域最强综述论文,引文质量也较强,当然作者也将自己近年来发表的数篇论文进行了自引。不可否认的是,此文透彻分析了从基于传统特征到深度学习的匹配算法,对于匹配领域新进学者快速把握匹配相关历史和算
- 图像匹配SATD
Winner1300
MATLAB图像处理实践人工智能算法计算机视觉
文章目录一、SATD是什么二、技术细节1.matlab连续读取图片,并截取区域2.matlabSATD相似度识别3.matlab在多维矩阵中找最小值三、c++实现SATD3.1OpenCV和C++实现SATD3.2c++opencv小结一、SATD是什么提示:这里可以添加技术名词解释SATD(SumofAbsoluteTransformedDifferences)是一种用于图像匹配的算法,其原理主
- python 图像处理ORB算法
车载testing
python图像处理算法
python图像处理ORB算法1.ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)算法是一种高效的特征检测和描述符,它在图像匹配中有广泛的应用。以下是一个简单的使用Python和OpenCV实现ORB算法进行图像匹配的示例。首先,你需要安装必要的库。你可以使用pip来安装:pipinstallopencv-pythonnumpyimportcv2importnumpyasnp#加载
- OpenCV之图像匹配与定位
32131532
opencv人工智能计算机视觉
利用图像特征的keypoints和descriptor来实现图像的匹配与定位。图像匹配算法主要有暴力匹配和FLANN匹配,而图像定位是通过图像匹配结果来反向查询它们在目标图片中的具体坐标位置。以QQ登录界面为例,将整个QQ登录界面保存为QQ.png文件,QQ登录界面是在计算机的1920×1080分辨率下截图保存的;再把计算机的分辨率改为1280×1024,将QQ登录界面的用户头像保存并对图像进行旋
- 西电计算机视觉作业二图像配准和拼接
oges
机器学习计算机视觉python
对图像配准和拼接ps:配准图片用的学校c楼饮水机的图片,想想觉得在c楼被毛概马原的日子可太累了,仅供参考目录对图像配准和拼接11整体思路22SIFT算法22.1算法原理22.2算法步骤22.3代码实现32.4SIFT算法效果图43RANSAC算法匹配特征点43.1RANSAC算法简介43.2RANSAC基本假设43.3RANSAC基本步骤53.4RANSAC在图像匹配中的应用53.5RANSAC匹
- BFSIFT算法分析
AutoSleep
图像处理
BFSIFT算法简述硕士阶段研究的是遥感图像处理领域SAR图像处理方面知识,自然在论文阅读中接触到了BFSIFT算法。其实BFSIFT主要改进了光学SIFT算法在SAR图像匹配性能低下的问题。下面对SAR图像做一下简单的介绍:我们大家所熟知的光学图像一般噪声默认都属于加性噪声,默认服从高斯分布。SAR图像由于合成孔径雷达独特的成像方式,一般SAR图像噪声都属于乘性噪声,经过统计分析归纳其分布属于瑞
- 三维模型数据的高程偏差的几何坐标纠正技术方法浅析
3D探路人
计算机视觉人工智能图像处理
三维模型数据的高程偏差的几何坐标纠正技术方法浅析倾斜摄影三维模型数据的高程偏差修正是提高模型精度和准确性的重要环节。高程偏差可能由于地形复杂性、传感器误差、图像匹配错误等因素引起。为了纠正高程偏差,可以采用几何纠正技术方法。本文将就几种常见的几何纠正技术进行探讨。1、相对定向纠正:相对定向纠正是指通过相邻图片的视觉特征进行几何纠正,使得不同航线或不同时间拍摄的图片之间实现一致性。相对定向纠正通常包
- 图像配准 CVPRW21 - 深度特征匹配 DFM
AI视觉网奇
深度学习基础人工智能
本文转自:【图像配准】CVPRW21-深度特征匹配DFM_深度学习图像配准-CSDN博客github地址:https://github.com/ufukefe/DFM相识图像配准(ImageRegistration)是计算机视觉领域中的一项重要任务,其旨在将不同角度/时间/模态等条件下获取的两张或多张图像进行匹配、叠加。图像匹配的核心在于找到每两幅图像间的对应关系(可以通过这个对应关系进行相互映射
- Ransac 算法的探索和应用
大力水手(Popeye)
算法pythonransac
Ransac算法python应用和实现Ransac算法是一种常用的图像匹配算法,在参数估计领域也经常被使用到。针对估计各种曲线的鲁棒模型参数,效果显著。这里对ransac算法进行某些探索。pythonprogram:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomimportmath#数据量。SIZE=60SIZE_N=10#thenu
- 相关与卷积
iduanbin
机器视觉【OpenCV】整理记录人工智能机器视觉
机器视觉处理相关与卷积相关与卷积在执行线性空间滤波时,经常会遇到两个概念相关和卷积,二者基本相似,在进行图像匹配是一个非常重要的方法。相关是滤波器模板移过图像并计算计算每个位置乘积之和的处理,卷积的机理相似,但滤波器首先要旋转180度相关的计算步骤:(1)移动相关核的中心元素,使它位于输入图像待处理像素的正上方(2)将输入图像的像素值作为权重,乘以相关核(3)将上面各步得到的结果相加做为输出卷积的
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分