mrljw
mrljw

Harris角点检测算子、Hessian矩阵、Harris-Laplace、Hessian-Laplace、Harris-Affine、Hessian-Affine

分为：
一类：角点检测算子
二类：不变特征检测算子
三类：仿射不变特征检测算子

一类：角点检测算子 
主要包括Harris角点检测、DollarSTIP点检测；

二类：不变特征检测算子

目前出现的各种尺度不变特征点检测方法都是在图像三维尺度空（x,y,sigma）中定义某个度量，通过搜寻该度量的局部极值来获得尺度不变特征；其主要区别在于度量函数即用于建立空间尺度表达的规格化微分函数不同。目前使用的较多的尺度不变特征检测算子主要有：

1）  DOG

2）  Harris-Laplace：旋转和尺度不变量  检测角点结构特征

3）  Hessian-Laplace：旋转和尺度不变量  特征点是由Hessian 决定的空间极大值和Laplacian-of-Gaussian.尺度空间极大值，与DoG检测近似，但是在尺度空间能获得更高的准确度，并且在尺度选择上的准确度也高于Harris-Laplace 。检测的准确性影响算子的执行力。

4）  显著性区域检查算子（Salient region）


三类：仿射不变特征检测算子

目前各种局部仿射不变算法通常选取合适的椭圆区域作为仿射协变区域，如

Harris-Affine ： 仿射不变量  由Harris-Laplace 检测子检测位置和尺度，附近的仿射由基于二次动差矩阵的affine adaptation 程序决定。

Hessian-Affine 检测算法：仿射不变量  由Hessian-Laplace 检测子检测位置和尺度，附近的仿射由affine adaptation 程序决定。

仿射不变显著性区域检查算子

最大稳定极值区域（Maximally stable extremal regions MSERs）

你可能感兴趣的:(图像处理_特征匹配)

  • 【ShuQiHere】卷积神经网络（CNN）：从输入到输出的逐层解析 ShuQiHere cnn人工智能神经网络
    【ShuQiHere】卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是深度学习领域的一个里程碑。它的出现不仅改变了计算机视觉的格局，还影响了各类数据处理任务，如语音识别和自然语言处理。随着深度学习的蓬勃发展，CNN成为了图像处理任务中的标准工具。那么，CNN到底是什么？它又是如何工作的？在本文中，我们将通过手写数字识别的例子，逐层解析CNN的每个部分，帮助你全面理解这
  • fpga图像处理实战-图像浮雕 梦梦梦梦子~ OV5640+图像处理图像处理计算机视觉人工智能
    图像浮雕图像浮雕（Embossing）是一种图像处理技术，通过模仿浮雕效果，将二维图像转换为具有三维质感的图像。浮雕效果通常会使图像看起来像是雕刻在某种材质上的图案，具有突出的边缘和阴影，增强了图像的立体感。图像浮雕特效实现的基本原理实现图像浮雕特效的算法很多，这里介绍一种计算简单，处理效果还不错的一种算法。遍历整幅灰度图像，每个点的像素值使用相邻像素值之差来替代，以获得图像的边缘特征，再加上固定
  • 模糊C-means算法原理及Python实践 doublexiao79 数据分析与挖掘算法python
    模糊C-means算法原理及Python实践一、目标函数二、隶属度矩阵和聚类中心三、算法步骤四、终止条件五、算法特点六、Python实现模糊C-means（FuzzyC-Means，简称FCM）算法是一种经典的模糊聚类算法，它在数据分析、数据挖掘、图像处理等多个领域有着广泛的应用。FCM算法通过为每个数据点分配模糊隶属度，将数据点划分到不同的聚类中心，从而实现对数据集的聚类分析。以下是模糊C-me
  • opencv学习（十一）之绘图函数 梧桐栖鸦 OpenCV基础opencv2/3基础教程opencv直线circleellipsefillpolyopencv绘图函数
    opencv中提供了很多绘图函数，在进行图像处理，对感兴趣区域进行标定时，就需要利用这些绘图函数。现在集中做一个归纳介绍。1.PointPoint常用来指定一幅二维图像中的点。如Pointpt;pt.x=10;pt.y=8;或Pointpt=Point(10,8);其指向的是在图像中(10,8)位置的一个像素点。查找Point引用可以在”core.hpp”文件发现如下语句：typedefPoint
  • [Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing 风中摇曳的小萝卜 SceneGraph神经网络深度学习机器学习人工智能
    GNN中的MessagePassing方法解析一、GNN中是如何实现特征学习的？深度学习方法的兴起是从计算图像处理（ComputerVision）领域开始的。以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据（structureddata）十分有效，例如，图像和体素数据。但是，CNN的处理方式对于类似图（graph）数据则并不适用。对于一个图而言，类似图像像素的邻
  • 【Qt | 音视频学习路线（高薪路线 AI）】 Qt历险记 Qt高级开发工程师qt音视频学习
    Answer学习Qt音视频开发的学习路线可以分为以下几个阶段：1.基础知识准备C++编程基础：Qt主要使用C++，因此需要有扎实的C++编程基础。计算机图形学基础：了解基本的图形学概念，如图像处理、渲染等。音视频基础：了解音视频的基本概念，如编码、解码、格式等。2.学习Qt框架Qt基础：学习Qt的基本概念，如信号与槽、事件处理、界面布局等。QtWidgets：掌握QtWidgets模块，用于创建传
  • 视频图像处理基础--运动目标检测与识别 小豆包的小朋友0217 音视频图像处理目标检测
    系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、视频图像处理二、运动目标检测与识别--帧差法2.1帧差法2.2算法原理2.3利用帧差法进行目标检测的方法2.4相邻帧帧间差分法的优势和不足2.5改进的帧间差分法三、运动目标检测与识别--背景减法3.1背景减法3.2算法原理3.3背景建模方法3.4背景模型更新三、运动目标检测与识别--光流场分析法3.1光流场分析3.2光流和光流场的概念3.3光流场分析法原理3
  • 计算机视觉概念科普 极客代码 玩转AI人工智能图像处理计算机视觉深度学习
    计算机视觉（ComputerVision,CV）是一门多学科交叉的科学，旨在让计算机具备“看”的能力，即通过图像或视频数据来理解世界。它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术，让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。一、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”世界并从中获取信息的科学。它主要关注如何处理、分析
  • ROS Node GYHlf 操作系统ROSLLM_RoboticsROSRobot操作系统
    ROSNodeROS（RobotOperatingSystem）节点是指在ROS中运行的基本单元，它们是一个独立的进程，执行特定的任务，并与其他节点进行通信以完成更复杂的功能。ROS节点是ROS中实现模块化、分布式和可扩展性的关键组件之一。在ROS中，节点是通过ROS核心（ROSMaster）进行通信和协调的。每个节点都可以执行不同的功能，例如传感器数据采集、运动控制、路径规划、图像处理等。节点之
  • springboot集成 AI 实现图片辅助设计功能 cesske springboot人工智能后端
    springboot集成AI实现图片辅助设计功能在SpringBoot中实现一个图片辅助设计功能，通常会涉及到图像处理、计算机视觉以及机器学习（AI）技术的应用。这样的系统可以帮助用户进行图像编辑、风格转换、自动设计布局等。以下是一个基本步骤和技术栈建议，用于在SpringBoot中构建图片辅助设计功能的系统。1.技术栈选择SpringBoot：作为后端框架，提供RESTfulAPI。图像处理库：
  • mitk插件有哪些以及作用 zhangyihu321 mitk插件
    MITK（MedicalImagingInteractionToolkit）是一个用于医疗图像处理与交互的开源软件框架。它提供了一套丰富的插件，使其功能得到扩展和定制。以下是一些常见的MITK插件及其作用：1.**DICOM支持插件**：-**作用**：提供对DICOM（DigitalImagingandCommunicationsinMedicine）格式的支持，包括加载、浏览和存储DICOM图
  • 时序分解 | Matlab实现NGO-ICEEMDAN基于北方苍鹰算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解 天天Matlab代码科研顾问 预测模型matlab算法开发语言
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍信号处理是现代科学技术中的重要组成部分，而信号去噪作为信号处理的一个重要分支，在许多领域中都有着广泛的
  • 基于深度学习的手势识别系统 毕设宇航 深度学习人工智能手势识别
    基于深度学习网络的手势识别系统完整源码+数据集+报告+PPT全套信息【python设计开发】基于深度学习的手势图像识别处理系统【包括】代码PPT报告2需求分析2.1要求（1）用Python语言实现程序设计；（2）初识深度学习和图像处理技术;（3）了解深度神经网络（DeepNeuralNetworks，简称DNN）相关知识;（4）【难点】了解LeNet-5卷积神经网络模型，并进行模型训练;（5）【难
  • 直播平台美颜技术分析：视频美颜SDK功能实现原理 美狐美颜sdk 直播美颜SDK美颜SDK第三方美颜SDK音视频美颜SDK第三方美颜SDK深度学习计算机视觉
    本篇文章，笔者将深入分析视频美颜SDK的功能实现原理，探讨其在直播平台中的应用。一、视频美颜技术概述通过这些功能，用户可以在直播过程中呈现更加理想的自己，从而提高观众的观看体验和互动积极性。二、视频美颜SDK的功能1.磨皮丨美白2.瘦脸丨大眼3.滤镜丨贴纸4.美颜丨美型…三、视频美颜SDK的实现原理视频美颜SDK的实现主要依赖于图像处理算法和硬件加速技术。以下是几个核心原理：1.图像采集与预处理视
  • C# 教程 目录 VB.Net C#教程C#教程
    17.3图像处理17.3.1像素处理17.3.1.1逆反（底片）17.3.1.2曝光17.3.1.3灰度17.3.1.4浮雕17.3.1.5二值化（黑白）17.3.1.6自定义处理17.3.2内存处理17.3.2.1Bitmap.LockBits方法和Bitmap.UnlockBits方法17.3.2.2BitmapData类17.3.2.3逆反17.3.2.4曝光17.3.2.5灰度17.3.2
  • Matlab图像处理学习笔记 BLFaker84516 图像处理计算机视觉matlab图像处理学习
    Matlab图像处理Matlab基础数组1、向量生成方式1：x=[值]x=[123]%行向量y=[4;5;6]%列向量z=x'%行向量转列向量
  • PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归 moyao_miao python人工智能深度学习pytorch回归
    回归的流程与分类基本一致，只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
  • Swift 中的影像魔术：Core Video 的高级应用 2401_85842555 swift开发语言ios
    标题：Swift中的影像魔术：CoreVideo的高级应用在Swift开发中，CoreVideo是Apple提供的一个强大的框架，用于处理高质量的视频内容。从实时视频滤镜到高级图像处理，CoreVideo为开发者提供了丰富的API来实现各种视觉效果。本文将详细介绍如何在Swift中使用CoreVideo进行视频处理和图像操作，并提供实际的代码示例。1.CoreVideo框架概述CoreVideo框
  • 《机器学习》—— OpenCV 对图片的各种操作 张小生180 opencv机器学习人工智能
    文章目录1、安装OpenCV库2、读取、显示、查看图片3、对图片进行切割4、改变图像的大小5、图片打码6、图片组合7、图像运算8、图像加权运算1、安装OpenCV库使用pip是最简单、最快捷的安装方式pipinstallopencv-python==3.4.2还需要安装一个包含了其他一些图像处理算法函数的opencv扩展库pipinstallopencv-contrib-python==3.4.2
  • fpga图像处理实战-图像旋转 梦梦梦梦子~ OV5640+图像处理fpga开发
    FPGA实现`timescale1ns/1ps////Company://Engineer:////CreateDate:2024/08/2512:56:19//DesignName://ModuleName:img_rotate//ProjectName://TargetDevices://ToolVersions://Description:////Dependencies:////Revis
  • fpga图像处理实战-RGB与HSV互转 梦梦梦梦子~ OV5640+图像处理图像处理计算机视觉人工智能
    HSV颜色模型HSV（Hue,Saturation,Value）颜色模型是一种常用的色彩表示方式，特别适用于图像处理、计算机图形学和色彩选取工具中。它通过将颜色的表示从传统的RGB（红、绿、蓝）模型转换为更符合人类视觉感知的方式来描述颜色。以下是HSV模型的三个主要分Hue（色调，H）：色调表示颜色的种类，通常用角度来表示，范围从0°到360°。在HSV模型的色轮中：0°代表红色，120°代表绿色
  • fpga图像处理实战-白色顶帽变换 梦梦梦梦子~ OV5640+图像处理图像处理计算机视觉人工智能
    白色顶帽白色顶帽（WhiteTop-HatTransform），又称顶帽变换，是一种形态学操作，主要用于突出图像中比周围区域更亮的细节。它特别适用于从复杂背景中提取亮区域或对象。白色顶帽操作在图像处理中的应用广泛，特别是在医学图像、工业检测和其他需要增强特定亮区域的应用中。基本原理白色顶帽变换是通过将图像进行开运算（OpeningOperation）后，再从原始图像中减去开运算的结果来实现的。开运
  • fpga图像处理实战-开运算 梦梦梦梦子~ OV5640+图像处理fpga开发图像处理人工智能
    先腐蚀后膨胀FPGA实现`timescale1ns/1ps////Company://Engineer:////CreateDate:2024/08/2222:00:36//DesignName://ModuleName:top//ProjectName://TargetDevices://ToolVersions://Description:////Dependencies:////Revisi
  • OpenCV常用的操作 汽车软件工程师001 Pythonopencv人工智能计算机视觉
    OpenCV是一种广泛使用的计算机视觉库，用于图像处理和计算机视觉任务。下面是一些常见的操作，并给出了详细的步骤说明。读取图像：importcv2#读取图像image=cv2.imread("image.jpg")显示图像：#创建窗口并显示图像cv2.imshow("Image",image)#等待按下任意键后关闭窗口cv2.waitKey(0)#关闭窗口cv2.destroyAllWindows
  • 用OPENCV C++ 代码实现 检测图片是否有马赛克 南风寺山 opencvc++计算机视觉人工智能图像处理
    检测图片是否有马赛克可以使用OpenCV的滤波器和图像处理功能。一种方法是使用OpenCV的均值滤波器，它可以将图像中的像素点平均分配到周围的区域，如果图像中存在马赛克，则均值滤波器可能会把马赛克周围的像素点变得更模糊。下面是使用OpenCV对图像进行均值滤波的示例代码：#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intar
  • 嵌入式机器视觉的流水线分拣机器人：OpenCV、 FreeRTOS、 TensorFlow（代码详解） 极客小张 机器人opencvtensorflowstm32系统架构计算机视觉物联网
    一、项目概述在现代自动化生产中，分拣机器人作为提高生产效率和准确度的重要工具，正逐渐成为工业流水线的核心组成部分。本项目旨在设计一款基于嵌入式机器视觉的流水线分拣机器人，通过高效的图像处理与实时控制技术，实现对物品的快速识别与自动分拣。该项目的主要目标包括：提高分拣精度：通过高效的机器视觉算法，确保机器人能够准确识别不同类型的物品。提升作业效率：利用实时操作系统和嵌入式AI推理引擎，实现快速响应与
  • VisionMaster 学习笔记 他在从中笑 visionMaster算法
    搜索海康机器人V学院等，有很多学习资料。1.彩色图像转换为B通道图像[颜色处理]--颜色转换/RGB转灰度--转换比例/B通道。2.图像减运算[图像处理]--图像运算VM帮助手册《图像显示区域》图像显示区域分为图像和模块结果《多图采集》相机曝光：通过增加曝光来提高亮度。相机增益：在不增加曝光值得情况下，通过增加增益来提高亮度。《相机管理》选择相机：启用GenTL相机或类型选择为枚举时，有该参数。用
  • 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
  • opencv处理图片（实战指南） 富士达幸运星 opencv人工智能计算机视觉
    一、OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它拥有众多的图像处理和计算机视觉功能，包括各种常用的图像处理技术，如滤波、边缘检测、特征提取等。OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python、Java等，这使得它成为图像处理领域广泛使用的工具之一。二、实战演练1.图像读取与显示使用cv2.imread(
  • 24.7.27学习笔记 kkkkk021106 学习笔记
    （按照老师发的学习计划走）先学习数字图像处理：1.单色图像0-255黑到白2.彩色图像：红绿蓝三元组的二维矩阵0-255像元（Pixel，图像元素的简称）是数字图像中最小的单元，代表图像中的一个点。每个像元都有一个特定的颜色和亮度值，组合在一起形成完整的图像。以下是关于像元的一些关键点：定义：像元是构成数字图像的基本单元。每个像元通常由多个颜色通道（如红色、绿色和蓝色）组成每个像元的颜色通常用数字
  • rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
     这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答， 我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
  • java编程思想 -- 数据的初始化 百合不是茶 java数据的初始化
      1.使用构造器确保数据初始化      /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
  • [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
           地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...        所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
  • linux下批量替换文件内容 商人shang linux替换
    1、网络上现成的资料 　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串 　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
  • 网页在线天气预报 oloz 天气预报
    网页在线调用天气预报 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
  • SpringMVC和Struts2比较 杨白白 springMVC
    1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。 参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
  • refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
           妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！  
  • apache与php整合 aichenglong php apache web
    一  apache web服务器 1 apeche web服务器的安装   1)下载Apache web服务器   2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)   3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理   1)service.msc进行图形化管理   2)命令管理，配
  • Maven常用内置变量 AILIKES maven
    Built-in properties ${basedir} represents the directory containing pom.xml ${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version}) Pom/Project properties Al
  • java的类和对象 百合不是茶 JAVA面向对象 类 对象
    java中的类：     java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决   java使用 class 类名   来创建类 ，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的   创建一个A类： class A{ }   java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
  • JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
    在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。  
  • AngularJS与服务器交互 bijian1013 JavaScriptAngularJS$http
            对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
  • [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
    常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/   1. Jetty server plugin 2. Dependency copy plugin 3. Surefire Test plugin 4. Uber jar plugin           1. Jetty Pl
  • 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
    1. 什么是Hive UDF Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： 文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
  • 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx ronin47 nginx 重启 pid丢失
    nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 brotherlamp UIui教程ui视频ui资料ui自学
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
  • Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan javaspring
    参考以下两篇文章： http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/ http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration Sprin
  • 数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
           随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
  • java 关键字 CrazyMizzz java
    关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：    （1）访问修饰符       public,private,protected       p
  • Hive中的排序语法 daizj 排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
    Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
  • 单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{    // 保存类实例在此属性中    private static&
  • svn locked dcj3sjt126com Lock
    post-commit hook failed (exit code 1) with output: svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database svn: E200031: sqlite: attempt to write a
  • ARM寄存器学习 e200702084 数据结构C++cC#F#
    无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。     ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）     不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
  • 常用编码资料 gengzg 编码
    List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
  • 进程 vs. 线程 hongtoushizi 线程linux进程
    我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。 首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。 如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。 如果用多线程实现
  • Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linuxcrontab
    一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来： 第一段 代表分钟 0—59 第二段 代表小时 0—23 第三段 代表日期 1—31 第四段 代表月份 1—12 第五段 代表星期几，0代表星期日 0—6   如： */1 * * * *   每分钟执行一次。 *
  • KMP算法详解 hm4123660 数据结构C++算法字符串KMP
         字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。       假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
  • 枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
    E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
  • Kafka+Storm+HDFS ssydxa219 storm
    cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &amp;bin/storm supervisor &amp;bin/storm ui &amp;Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
  • Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 javaWeb获取服务器ip地址
    System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他