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计算机c9硕士算法工程师
卷积神经网络深度学习cnn分类
人脸表情检测该项目已训练好网络模型,配置好环境即可运行使用,效果见图像,实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍:【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络【环境】python>=3.5tensorflow2opencvpyqt5【文件】训练预测全部源代码、训练好的模型、fer2013数据集、程序算法讲解文档【类别】对7种表情检测
- emgu.cv读取1080p视频
zhangxiaomm
音视频
以前一直是用c++的opencv读取视频,最近的项目改用emgu.cv读取视频,摄像头为顺华利1080p的小探测器。这个小摄像头直接获取帧频是60,最大分辨率是1920*1080遇到的几个问题记录如下:1直接读取默认图像为640*480.读取视频采用cap=newCapture(0);可以读取计算机自带的摄像头,外置的1080p摄像头id号为1,直接采用cap=newCapture(1);读取,读
- Emgu.CV 报错 Emgu.CV.Util.CvException: OpenCV
Echo_Wish
C#笔记OpenCVopencv计算机视觉人工智能
Emgu.CV报错Emgu.CV.Util.CvException:OpenCV异常信息:Emgu.CV.Util.CvException:OpenCV:在Emgu.CV.CvInvoke.CvErrorHandler(Int32status,IntPtrfuncName,IntPtrerrMsg,IntPtrfileName,Int32line,IntPtruserData)在Emgu.CV.C
- OpenCV03-高级-滤波与增强
坐吃山猪
OpenCVopencv计算机视觉人工智能
OpenCV03-高级-滤波与增强文章目录OpenCV03-高级-滤波与增强1-OpenCV平滑滤波1.均值滤波(`cv2.blur()`)2.高斯滤波(`cv2.GaussianBlur()`)3.中值滤波(`cv2.medianBlur()`)4.双边滤波(`cv2.bilateralFilter()`)总结2-OpenCV边缘检测1.Sobel算子(`cv2.Sobel()`)2.Canny
- Kotlin Bytedeco OpenCV 图像图像55 图像透视变换
深色風信子
kotlinopencv透视变换bytedeco
KotlinBytedecoOpenCV图像图像53图像透视变换1添加依赖2测试代码3测试结果1添加依赖4.0.0com.xuKotlinOpenCV1.02.0.0UTF-8official1.8mavenCentralhttps://repo1.maven.org/maven2/cn.hutoolhutool-all5.8.29org.apache.commonscommons-compres
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OpenCV基础全集学习
5.1开运算完整代码:importcv2importnumpyasnpdefcir():try:image=cv2.imread("./image/xingtai/cirrec.jpg")kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(11,11))src=cv2.morphologyEx(image,cv2.MORPH_OPEN,kerne
- OpenCV实例应用
yzx991013
OpenCV基础全集opencv人工智能计算机视觉
5.0图像的腐蚀应用完整代码:importcv2importnumpyasnpdeferode():img=cv2.imread('./image/dige.png')kernel=np.ones((3,3),np.uint8)erosion=cv2.erode(img,kernel,iterations=1)erosion1=cv2.erode(img,kernel,iterations=2)r
- opencv图像基础学习
yzx991013
OpenCV基础全集opencv人工智能计算机视觉
2.3图像的加密解密源码如下:importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefpassImg():img=cv2.imread('./image/cat.jpg',0)h,w=img.shape#生成一个密码,加密key_img=np.random.randint(0,256,size=(h,w),dtype=np.uint8)img_
- 【OpenCV入门学习--python】绘图函数
喜欢星星的田螺姑娘
OpenCVopencvpython学习
源代码:(查看教材《OpenCV-Python中文教程》段力辉译)importnumpyasnpimportcv2#Createablackimageimg=np.zeros((512,512,3),np.uint8)#将所有像素点的各通道数值赋0#其中“3”是三个通道的意思#np.zeros函数用于创建一个数值全为0的矩阵,np.ones用于创建一个数值全为1的矩阵#Drawadiagonalb
- opencv基础学习
yzx991013
OpenCV基础全集opencv学习人工智能
3.3OTSU阈值代码:importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv2.imread('./image/otus.png',0)#简单阈值ret1,th1=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#二值化阈值ret2,th2=cv2.threshold(img,0,255,
- OpenCV阈值
yzx991013
OpenCV基础全集opencv人工智能计算机视觉
3.1阈值代码:importcv2frommatplotlibimportpyplotasplt#读取图像img1=cv2.imread("./image/card10.png")#检查图像是否成功加载ifimg1isNone:print("Error:Imagenotfoundorunabletoread.")exit()#转换为灰度图gray=cv2.cvtColor(img1,cv2.COL
- 昇腾NPU推理YOLOV10目标检测(C++)
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1.准备工作基础环境:需要安装NPU固件驱动,CANN的包在昇腾官网下载,安装最新版就可以了。C++环境搭建链接:cplusplus/environment/catenation_environmental_guidance_CN.md·Ascend/samples-Gitee.com按照上面的链接,需要安装:presentagent,opencv,ffmpeg+acllite其中ffmpeg和o
- Qt制作一个ListView列表
Qt开发老杰
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一、概述案例:使用Qt制作一个ListView。点击ListView的Item可以用于测试OpenCV的各种效果自定义一个:MainListView继承QListWidget、MainListViewItem继承QListWidgetItem二、代码示例1.自定义QListWidgetmainlistview.hclassMainListView:publicQListWidget{Q_OBJEC
- 如何利用OpenCV和yolo实现人脸检测
音视频牛哥
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在之前的blog里面,我们有介绍OpenCV和yolo的区别,本文就人脸检测为例,分别介绍下OpenCV和yolo的实现方式。OpenCV实现人脸检测一、安装OpenCV首先确保你已经安装了OpenCV库。可以通过以下方式安装:使用包管理工具安装:在Python环境中,可以使用pip安装:pipinstallopencv-python。二、加载预训练的人脸检测模型OpenCV提供了基于Haar特征
- opencv-python安装失败的解决方法之一
格格衫穿七天
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问题描述:1.pip下载opencv-python无论使用哪个镜像网站都找不到3.4.1.15版本;2.xxx.whl文件下载后用pipinstall“路径”导入失败;3.pip下载以及直接下载xxx.whl都十分慢;解决方法:不要改安装的位置!此时我们需要安装opencv-contrib-python(version为3.4.1.15,和opencv-python保持一致)注意安装时所在的位置,
- SpringBoot一键提取身份证与营业执照信息
一名技术极客
#java相关工具类springboot后端java
SpringBoot一键提取身份证与营业执照信息使用的工具和库步骤和代码示例添加依赖图像预处理和文字识别信息提取使用OpenCV对图像进行预处理OpenCV图像预处理示例集成到OCR服务中在SpringBoot中实现图片中的身份证号、营业执照等信息的识别,可以分为以下几个步骤:图像预处理:为了提高识别的准确性,首先对图片进行预处理,如调整大小、对比度、亮度等。文字检测:使用图像处理算法或框架来定位
- 开源人工智能模型框架:探索与实践
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摘要本文深入探讨了开源人工智能模型框架,旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。通过对多个主流开源框架,如TensorFlow、PyTorch、Keras、Detectron2、OpenCV、HuggingFaceTransformers、AllenNLP、MindSpore和Fastai的详细分析,阐述其特点、应用场景、优势与不足,并结合具体示例说明其使用方法,同时配以相关架构图
- Python基于YOLOv8和OpenCV实现车道线和车辆检测
old_power
计算机视觉YOLOopencv计算机视觉python
使用YOLOv8(YouOnlyLookOnce)和OpenCV实现车道线和车辆检测,目标是创建一个可以检测道路上的车道并识别车辆的系统,并估计它们与摄像头的距离。该项目结合了计算机视觉技术和深度学习物体检测。1、系统主要功能车道检测:使用边缘检测和霍夫线变换检测道路车道。汽车检测:使用YOLOv8模型识别汽车并在汽车周围绘制边界框。距离估计:使用边界框大小计算检测到的汽车与摄像头的距离。2、环境
- OpenCV相机标定与3D重建(59)用于立体相机标定的函数stereoCalibrate()的使用
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- OpenCV相机标定与3D重建(54)解决透视 n 点问题(Perspective-n-Point, PnP)函数solvePnP()的使用
jndingxin
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述根据3D-2D点对应关系找到物体的姿态。cv::solvePnP是OpenCV库中的一个函数,用于解决透视n点问题(Perspective-n-Point,PnP),即通过已知的3D点及其对应的2D图像点来估计物体的姿态(旋转和平移)。这个函数可以处理任意数量的点
- Linux下QT开发的动态库界面弹出操作(SDL2)
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需求:操作系统为linux,开发框架为qt,做成需带界面的qt动态库,调用方为java等非qt程序难点:调用方为java等非qt程序,也就是说调用方肯定不带QApplication::exec(),缺少了这个,QTimer等事件和QT创建的窗口将不能弹出(包括opencv也是不能弹出);这与qt调用本身qt库是有本质的区别的思路:1.调用方缺QApplication::exec(),那么我们在接口
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在遥感影像分析中,经常需要将大尺寸的影像切分成小片段,以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务,如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程,同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先,确保安装了必要的Python库,包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
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windows下pythonopencvffmpeg读取摄像头实现rtsp推流拉流整体流程1.下载所需文件1.1下载rtsp推流服务器1.2下载ffmpeg2.开启RTSP服务器3.opencv读取摄像头并调用ffmpeg进行推流4.opencv进行拉流5.opencv异步拉流整体流程1.下载所需文件1.1下载rtsp推流服务器下载RTSP服务器下载页面https://github.com/blu
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- ubuntu安装opencv最快的方法
Derek重名了
最快方法,当然不能太多文字$sudoapt-getinstallpython-opencv借助python就可以把ubuntu的opencv环境搞起来,非常快非常容易参考:https://docs.opencv.org/trunk/d2/de6/tutorial_py_setup_in_ubuntu.html
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asfdsgdf
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滑动验证码是一种常见的验证码形式,通过拖动滑块将缺失的拼图块对准原图中的空缺位置来验证用户操作。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV进行模板匹配,并结合Playwright实现自动化破解滑动验证码的过程。所需技术OpenCV模板匹配:用于识别滑块在背景图中的正确位置。Python:主要编程语言。Playwright:用于浏览器自动化,模拟用户操作。破解过程概述获取验证码图像:下载背景图和
- OpenCV图像处理技术(Python)——入门
森屿_
opencv
©FuXianjun.AllRightsReserved.OpenCV入门图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息的重要手段,OpenCV作为一个开源的计算机视觉库,它包括几百个易用的图像成像和视觉函数,既可以用于学术研究,也可用于工业邻域,它于1999年由因特尔的GaryBradski启动,OpenCV库主要由C和C++语言编写,它可以在多个操作系统上运行。1.1图像处理基本操作
- opencv学习:图像旋转的两种方法,旋转后的图片进行模板匹配代码实现
夜清寒风
学习opencv机器学习人工智能计算机视觉
图像旋转在图像处理中,rotate和rot90是两种常见的图像旋转方法,它们在功能和使用上有一些区别。下面我将分别介绍这两种方法,并解释它们的主要区别rot90方法rot90方法是NumPy提供的一种数组旋转函数,它主要用于对二维数组(如图像)进行90度的旋转。这个方法比较简单,只支持90度的倍数旋转,不支持任意角度旋转。使用NumPy进行旋转使用NumPy的rot90函数对模板图像进行旋转操作。
- Python OpenCV图像处理:从基础到高级的全方位指南
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玩转Python开发语言pythonopencv图像处理计算机视觉
目录第一部分:PythonOpenCV图像处理基础1.1OpenCV简介1.2PythonOpenCV安装1.3实战案例:图像显示与保存1.4注意事项第二部分:PythonOpenCV图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分:PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分:PythonOpenCV图像处理注意事项与优化策略4
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理