- 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
- 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
- python代码进行图像配准
@爱编程的郭同学
pythonopencv开发语言
这段代码演示了如何使用ORB特征检测器和特征匹配来进行图像配准。图像配准是将两幅图像对齐，使得它们在同一空间中表现出相似的视觉内容。一、效果图展示二、代码importcv2importnumpyasnp#读取两张图像#image1是RGBimage2是高光谱相机拍的伪RGB#iamge1和iamge2尺寸可以是不一样的image1=cv2.imread('datasets/image/ccc.bm
- 视觉slam十四讲学习笔记（六）视觉里程计 1
苦瓜汤补钙
视觉SLAM十四讲笔记机器学习ubuntu
本文关注基于特征点方式的视觉里程计算法。将介绍什么是特征点，如何提取和匹配特征点，以及如何根据配对的特征点估计相机运动。目录前言一、特征点法1特征点2ORB特征FAST关键点BRIEF描述子3特征匹配二、实践：特征提取和匹配三、2D-2D:对极几何1对极约束2本质矩阵3单应矩阵四、实践：对极约束求解相机运动五、三角测量总结前言1.理解图像特征点的意义,并掌握在单幅图像中提取出特征点，及多幅图像中匹
- 【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
- OpenMVG（EXIF、畸变、仿射特征、特征匹配）
江河地笑
C++(图形图像)算法
本人之前也研究过OpenMVS但是对于OpenMVG只是原理层次的了解，因此乘着过年期间对这个库进行详细的学习。目录1OpenMVG编译与简单测试1.1sfm_data.json获取1.2计算特征2OpenMVG整个流程的运行测试3OpenMVG实战3.1SVG绘制3.2解析图片的EXIF信息3.3光学畸变3.4提取图像中的仿射特征点3.5对图像进行特征匹配（K-VLD）1OpenMVG编译与简单
- 第十一篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV技术点案例示例：三维重建
传奇开心果编程
Python库OpenCV技术点案例示例短博文python计算机视觉opencv
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录一、前言二、OpenCV三维重建介绍三、基于区域的SGBM示例代码四、BM（BlockMatching）算法介绍和示例代码五、基于能量最小化的GC（GraphCut）算法介绍和示例代码六、相机标定介绍和示例代码七、特征提取与匹配介绍和示例代码八、三角测量介绍和示例代码九、通过特征匹配和RANSAC（Random
- Opencv学习笔记——特征匹配
纸箱里的猫咪
Opencv学习笔记opencv计算机视觉学习
文章目录Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配随机抽样一致算法（Randomsampleconsensus，RANSAC）单应性矩阵Brute-Force蛮力匹配 通过SIFT算法可以得到图像关键点，通过比较两张图像的关键点，也就是比较关键点向量之间的差异，Brute-Force蛮力匹配通过比较特征向量，离得最近的特征向量也就是最相似的。默认的是用归一化的欧氏距离。bf=cv2.
- OpenCV学习记录——特征匹配
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析前言特征匹配是一种图像处理技术，用于在不同图像之间寻找相似的特征点，并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用，包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析暴力匹配是一种简单直接的匹配方法，它遍历所有特征点的描述符，并计算它们之间的距离。然后根据距离进行排序，选择距离最短的特征点作为匹配点。虽然暴力匹配方法简单，但在
- opencv特征点匹配_opencv-python 4.2 BFMatcher匹配特征点
福建低调
opencv特征点匹配
importcv2frommatplotlibimportpyplotasplt#读取需要特征匹配的两张照片，格式为灰度图。img1=cv2.imread("water1.jpg",0)img2=cv2.imread("water2.jpg",0)#BFMatcher匹配orb=cv2.ORB_create()#建立orb特征检测器kp1,des1=orb.detectAndCompute(img
- 2023-01-12日志
独孤西
今天一切照常，仍然是正常学习的一天，不过今天编程部分有点划水了，然后今天看了一篇直博生分享日常的知乎，颇有感悟。学习方面仍然是老三套。SLAM部分今天把第八讲预习与视频学习部分任务做完，明天应该完成实践理解与作业，第八讲主要是讲了一个光流法一个直接法，光流法仍然是特征法的一种，只不过特征匹配部分使用了光流追踪的方法进行，而直接法是与特征法完全不同的，直接法直接对光度误差进行优化，边调整位姿边确定对
- 三维重建经典论文合集汇总
深蓝学院
人工智能三维重建视觉
三维重建涉及计算机视觉、图形学等多门知识，是一套非常复杂的系统。经典三维重建系统包括整个pipeline从相机标定、基础矩阵与本质矩阵估计、特征匹配到运动恢复结构（SFM），从SFM到稠密点云重建、表面重建、纹理贴图。其中，熟悉SFM的工程师已经是行业内的佼佼者，能掌握稠密点云重建与表面重建的工程师更是凤毛麟角。图1经典三维重建系统pipeline三维重建是当下计算机视觉的一个研究热点，虽然从业者
- Opencv + MediaPipe -＞ 手势识别
大大Cameo
计算机视觉人工智能计算机视觉opencv视觉检测
一、概述OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个跨平台的计算机视觉库，它提供了许多用于图像和视频处理的功能，包括图像和视频的读取、预处理、特征提取、特征匹配、目标检测等。OpenCV是C++编写的，也提供了Python、Java等语言的接口，可以方便地在不同平台上使用。OpenCV已经被广泛应用于工业自动化、安防监控、机器人、医疗诊断、智能交通等领域。M
- 基于python的客流统计_客流统计分析系统的技术
weixin_39693437
基于python的客流统计
客流统计分析系统采用了基于运动目标智能跟踪与识别技术，并通过人工神经网络(ANN)、关键特征匹配等算法和智能统计模型，对指定单个或多个监控系统区域(如场馆、商业街、地铁出入口、展会场馆)客流进行视频监控、运动分析和特征分类，精确检测出通过该区域客流量数据，实现对客流数据的精确、双向统计。不同于热区，客流热区是一款针对于景区经营管理所诞生的一种客流分析工具，所谓的客流热区是指在一定的经营范围之内，全
- 12. 双目视觉之极线矫正
宛如新生
slam中的标定问题数码相机
目录1.为何要进行极线矫正？2.极线矫正过程。1.为何要进行极线矫正？之前的文章立体视觉基础中介绍单目相机无法获得深度信息，我们可以通过多个相机来实现立体视觉。通过两个相机对某场景同时观测时，当我们知道了相机的内（外）参以及两者之间的基线，然后通过某种方式找到两相机对同一世界点的观测的关联关系（类似特征匹配），就可以计算出视差，最终通过下列公式计算出观测到的世界点的深度。我们假设双目相机已经标定完
- 三维重建（7）--运动恢复结构SfM系统解析
Struart_R
三维重建人工智能计算机视觉三维重建三维建模
目录一、SfM系统（两视图）1、特征提取2、特征匹配3、RANSAC求解基础矩阵F4、完整的欧式结构恢复算法流程二、基于增量法的SfM系统（以OpenMVG为例）1、预处理2、图像特征点提取与匹配3、两视图重构点云4、增加新视图，多视图重构一、SfM系统（两视图）对于欧式结构恢复的两视图问题，需要获得三维场景的m张图像的像坐标作为已知条件，求解三维场景结构（即三维点坐标），m个摄像机的外参数R和T
- 如何学习计算机视觉
人工智能技术与咨询
人工智能自然语言处理计算机视觉
学习计算机视觉可以通过以下步骤进行：了解基本概念和原理：首先，你可以学习计算机视觉的基本概念和原理，包括图像处理、特征提取、目标检测、物体识别等。这些基础知识将帮助你理解计算机视觉的工作原理。学习算法和技术：学习计算机视觉的算法和技术是非常重要的。你可以学习一些常用的计算机视觉算法，如边缘检测、图像分割、特征匹配等。同时，你还可以学习一些常用的计算机视觉技术，如深度学习、卷积神经网络等。实践项目：
- 常用的目标跟踪有哪些
道亦无名
人工智能目标跟踪人工智能计算机视觉
目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要用于实现视频监控、人机交互、智能交通等领域。下面介绍几种常用的目标跟踪方法：特征匹配法特征匹配法是目标跟踪中最基本的方法之一，其基本原理是通过提取目标的特征，然后在连续的帧间进行匹配，从而实现目标跟踪。常用的特征包括颜色、纹理、边缘、角点等。该方法简单易行，但是对于目标形变、遮挡等情况的适应性较差。背景减除法背景减除法是一种基于图像差分的方法，其基本
- SLAM中使用闭环检测进行重定位 以及C++代码实现
稻壳特筑
C++激光SLAMc++开发语言
目录使用特征匹配算法，在当前帧与地图中所有关键帧之间进行匹配。对匹配结果进行评分，保留得分较高的匹配。对保留的匹配进行验证，判断是否构成闭环。如果构成闭环，则计算闭环帧与当前帧之间的位姿。SLAM中使用闭环检测进行重定位的步骤如下：使用特征匹配算法，在当前帧与地图中所有关键帧之间进行匹配。对匹配结果进行评分，保留得分较高的匹配。对保留的匹配进行验证，判断是否构成闭环。如果构成闭环，则计算闭环帧与当
- python数字图像处理基础（九）——特征匹配
_hermit:
数字图像处理pythonopencv开发语言计算机视觉
目录蛮力匹配（ORB匹配）RANSAC算法全景图像拼接蛮力匹配（ORB匹配）Brute-Force匹配非常简单，首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行（描述符）距离测试，最后返回距离最近的关键点.对于BF匹配器，首先我们必须使用**cv2.BFMatcher()**创建BFMatcher对象。它需要两个可选的参数：normType：它指定要使用的距离测量,默认情况下，
- 为什么需要WAF
鞋子上的青泥点
WAF是专门为保护基于web应用程序而设计的，不像传统的防火墙，是基于互联网地址和端口号来监控和阻止数据包。一个标准的端口号对应一种网络应用程序类型。它的出现是由于传统防火墙无法应对应用层的攻击进行有效抵抗。并且IPS也无法从根本上防护应用层的攻击，因此出现了web应用防火墙系统。WAF是一种基础的安全保护模块，通过特征提取和分块检索技术进行特征匹配，主要针对HTTP访问的web程序保护。WAF部
- 论文翻译及笔记-Template Matching with Deformable Diversity Similarity
20b1f662b8eb
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Talmi_Template_Matching_With_CVPR_2017_paper.pdfcvpr2017，方向：模板匹配1030待修改Abstract我们基于目标图像窗口和模板之间特征匹配的多样性，提出了一种新的模板匹配度量，称为DeformableDiversitySim
- 图像配准基于传统特征的方法代码实现（SIFT、SURF、ORB、AKAZE）
朽月初二
图像融合计算机视觉人工智能
自21世纪初以来，图像配准主要使用基于特征的方法。这些方法有三个步骤：关键点检测和特征描述，特征匹配，图像变换。简单的说，我们选择两个图像中的感兴趣点，将参考图像（referenceimage）与感测图像（sensedimage）中的等价感兴趣点进行关联，然后变换感测图像使两个图像对齐。关键点就是感兴趣点，它表示图像中重要或独特的内容（边角，边缘等）。每个关键点由描述符表示，关键点基本特征的特征向
- 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
- 图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合
matlabgoodboy
人工智能机器学习
图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过训练神经网络自动学习图像中的特征，并做出准确的分类或识别。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经
- 单目特征点对三角化
兔子不吃草～
ORB-SLAM2c++计算机视觉
ORB-SLAM2之特征点对三角化文章目录ORB-SLAM2之特征点对三角化5特征点对三角化5.1数学推导5.2代码分析5.2.1三角化5.2.2何处调用5.3三角化生成的地图点检验5.3.1理论分析5.3.2代码分析5特征点对三角化5.1数学推导 记P1,P2分别是第1、2帧对应的投影矩阵，它们将同一个空间点X(X,Y,Z)X(X,Y,Z)X(X,Y,Z)投影到图像上，对应特征匹配对x1、x2
- 2023下半年的总结
从零开始的奋豆
机器学习人工智能scikit-learn目标检测深度学习
我从八月下旬开始写的，到现在差不多有半年了，总结一下吧！1.计算机视觉在计算机视觉方面，想必两个有名的深度学习框架（TensorFlow和PyTorch）大家都很清楚吧，以及OpenCV库。对于人脸识别，可以采用了基于深度学习的特征提取方法，通过训练卷积神经网络（CNN）来提取人脸特征，并使用余弦相似度进行特征匹配，实现人脸的快速识别。在物体跟踪方面，可以采用了基于目标检测的方法，通过训练YOLO
- 图像拼接——ORB和SIFT特征检测器
Jurio.
CVPython计算机视觉python
相关文章：图像拼接——基于homography的特征匹配算法：https://blog.csdn.net/qq_43811536/article/details/135302979?spm=1001.2014.3001.5501目录1.算法理论2.实验探究3.总结1.算法理论在图像拼接实验过程中分别使用ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）和SIFT（Scale-Inva
- 图像拼接——基于homography的特征匹配算法
Jurio.
CVPython算法计算机视觉python
目录1.任务要求2.数据集3.基于homography的特征匹配算法4.拼接流程展示4.1图片实例4.2特征点位图4.3特征点匹配结果4.4相机校准结果4.5拼接结果5.部分图像拼接结果展示1.任务要求输入：同一个场景的两张待拼接图像（有部分场景重合）。任务：从输入的两张图像中提取特征点和描述子，可以使用现有的图像处理库来执行此任务。自己实现特征匹配算法，将来自两张图像的特征点进行匹配。最后根据匹
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码，既有优点也有缺点，而且有人倡导有人反对。
先看优点：
1 她在服务器内部执行，离数据最近，另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则，保证某些行为的一致性，所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全，比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理，cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一，谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符（关键字）如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟，此文研究总结来源于互联网上的资料，大牛请勿喷！本人虚心学习，多指教.
1、减小网页体积的大小，尽量采用div+css模式，尽量避免复杂的页面结构，能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩；
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建，用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解，也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少，所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理，并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题，但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例，不知道什么是双检锁，那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式，线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时，很多人的第一反应是写出如下的代码，包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题，结果，特意留出来的80端口就是不能用，烦。
解决方法确保几处：
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 （譬如90，800，，，什么数字都好）
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车，转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频？
aijuans
android
我的android app有这样的需求，在进行照片和视频上传的时候，需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中，只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题，提供一个多选的功能，可以使checkbox之类的，一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi，只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述：
MongoDB在非正常情况下关闭时，可能会导致索引文件破坏，造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案：
使用脚本，重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式，那么这意味着什么呢，读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式，但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数，其中构造者可以提供参数最多，可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump），不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss，往各种xml配置文件，现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里，视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下，尤其对于 Web 初创企业而言，这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命：别学编程了，学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师，要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题：
假设有一条绳子，上面有红、白、蓝三种颜色的旗子，起初绳子上的旗子颜色并没有顺序，
您希望将之分类，并排列为蓝、白、红的顺序，要如何移动次数才会最少，注意您只能在绳
子上进行这个动作，而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似：
在一条绳子上移动，在程式中也就意味只能使用一个阵列，而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率，我们一般都用hash结构，并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大，很多资料也推荐设置到1000，默认设置为了512，但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自：http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号，专门为他们查询线上数据库用的，当然，只有他们上了生产网络以后才能连上数据库，安全方面我们还是很注意的，呵呵。
授权的语句如下：
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see． 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too． 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on． 来吧(赶快)8. Hold on． 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad． 还不错。11. Not yet． 还没。12. See you． 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起，我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用，但是如果使用webService框架自己的client包，那么必然需要在自己的代码中引入它的包，如果同时调运了多个不同框架的webService，那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件，下面解释一下其中的配置含义：
settings.xml存在于两个地方：
1.安装的地方：$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录：${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置，后者被称为用户配置。如果两者都存在，它们的内容将被合并，并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自：
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序，它是在linux下，在系统启动过程中，初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后，由内核启动的一个用户级程序，并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同，使用upstart完成系统的启动，但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间，学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构，为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发，利用春节期间总结了一份基本的学习教程，希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时，我犯了一个低级错误，误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的，例如：
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组，数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度： [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图，方便理解：
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用：
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去，如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam
