- 【CCM-SLAM论文阅读笔记】
随机取名字
协同SLAM论文阅读slam
CCM-SLAM论文阅读笔记整体框架结构如图所示:单智能体只负责采集图像数据,运行实时视觉里程计VO以估计当前位姿和环境地图,由于单智能体计算资源有限,负责生成的局部地图只包含当前N个最近的关键帧。服务器负责地图管理、地点识别、地图融合和全局BA优化。所有局部地图使用本地里程计框架,地图信息在从一个本地里程计到另一个本地里程计框架的相对坐标中进行交换。CCM-SLAM不假设任何关于智能体初始位置的
- 常用特征检测算法SURF、SIFT、ORB和FAST
super尚
图像处理算法人工智能计算机视觉
特征检测算法SURF算法特征检测的视觉不变性是一个非常重要的概念。但是要解决尺度不变性问题,难度相当大。为解决这一问题,计算机视觉界引入了尺度不变特征的概念。它的理念是,不仅在任何尺度下拍摄的物体都能检测到一致的关键点,而且每个被检测的特征点都对应一个尺度因子。理想情况下,对于两幅图像中不同尺度的的同一个物体点,计算得到的两个尺度因子之间的比率应该等于图像尺度的比率。近几年,人们提出了多种尺度不变
- 基于Python开发的海关报表自动识别系统的示例代码
go5463158465
python深度学习算法python开发语言
以下是一个基于Python开发的海关报表自动识别系统的示例代码,该系统包含输入报表、预处理、分类识别、文本检测和生成报表的基本功能。本示例主要使用了pytesseract进行文本识别,opencv-python进行图像预处理,同时简单模拟了报表分类的逻辑。环境准备在运行代码之前,需要安装以下库:pipinstallopencv-pythonpytesseractpandas此外,还需要安装Tess
- 计算机视觉之图像处理-----SIFT、SURF、FAST、ORB 特征提取算法深度解析
三年呀
计算机视觉图像处理算法深度学习python目标检测机器学习
SIFT、SURF、FAST、ORB特征提取算法深度解析前言在图像处理领域亦或是计算机视觉中,首先我们需要先理解几个名词:什么是尺度不变?在实际场景中,同一物体可能出现在不同距离(如远处的山和近处的树),导致其在图像中的尺度不同,也引出了多尺度的概念。算法检测到的特征在图像缩放(放大或缩小)后仍能被正确识别和匹配,即尺度不变性。什么是旋转不变?物体在现实中的朝向可能任意(如手机横屏/竖屏拍摄同一物
- 视觉应用工程师(面试)
幻想趾于现实
机械视觉数码相机计算机视觉人工智能
视觉应用工程师(面试)1.自我介绍、会的技能、项目2.相机和机械手调试过程检查硬件,看软件驱动是否链接,调节相机和镜头保证能够识别这个物料,看接口和通讯是否正常,如:波特率,数据位,停止位等,测试引导功能,如机械手自动抓取3.九点标定的意义建立相机像素坐标系与机械手物理坐标系之间的精确映射关系简单说:转换像素坐标为机械手坐标4.九点标定和旋转中心过程选择标定板,选择一个3*3的九点标定板(圆形)相
- AI大模型有哪些常见的应用场景
c++
图像生成应用场景:图像生成功能描述:根据文本描述或参考图生成高质量图片,支持艺术、写实等多种风格。用法示例:输入提示词(如“赛博朋克风格的城市夜景”),调整参数(分辨率、风格强度)。代表应用:即梦AI视频生成应用场景:视频生成功能描述:从文本/图片生成视频,或对现有视频进行编辑(换脸、补帧、去水印)。用法示例:输入脚本或分镜描述,选择时长、画风;或上传视频后指定修改需求。代表应用:即梦AI,AI视
- Coverless Image Steganography Based on Generative Adversarial Network
旅人_Eric
无载体
基于生成对抗网络的无载体图像隐写技术摘要传统图像隐写技术:修改/嵌入到载体图像来传输秘密信息—>隐写工具很容易检测到载体图像的失真—>秘密信息的泄露无载体图像隐写技术:不修改载体图像就可以隐藏秘密信息。但存在容量低,质量差等问题。本文提出了一种基于生成对抗网络的无载体图像隐写技术,通过将秘密信息编码到载体图像中,用对抗来优化隐写图像的质量,同时很好的避开隐写分析工具的检测。介绍传统的隐写技术容易被
- GPU渲染管线——处理流程总结
fengnian18
cesium前端算法javascript
GPU图形渲染管线图形渲染管线(GraphicsRenderingPipeline)是GPU渲染三维场景的主要工作流程。它是一个逐步处理的框架,将三维场景的数据转化为屏幕上的二维图像。渲染管线像是一条“流水线”,输入三维几何数据(顶点、纹理等),经过一系列阶段的处理后,输出最终的像素颜色。渲染管线的主要阶段渲染管线通常分为以下几个阶段:应用阶段(ApplicationStage)发生位置:在CPU
- 深度学习模型:原理、架构与应用
一ge科研小菜菜
工具深度学习
深度学习(DeepLearning)是机器学习中的一个分支,基于人工神经网络的发展,尤其是多层神经网络的研究,使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。深度学习的核心是通过大量数据的训练,学习到数据的内在结构和模式,并且具备自动从复杂的输入中提取特征的能力。本文将从深度学习的基本原理、常见模型、训练技巧、应用领域及其面临的挑战等方面进行详细探讨,帮助理解深度学习模型如何在现代科技
- 基于深度学习的焊缝缺陷检测识别系统:YOLOv10 + UI界面 + 数据集
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOui目标跟踪分类人工智能
1.引言1.1背景介绍焊接是现代工业制造中的重要工艺之一,其质量直接影响产品的安全性、耐用性和可靠性。然而,由于焊接工艺的复杂性,在实际应用中不可避免地会出现焊缝缺陷,如气孔、裂纹、未熔合等。这些缺陷不仅降低了焊接质量,还可能导致严重的安全事故。因此,如何高效、准确地检测焊缝缺陷成为工业领域的重要研究课题。传统的焊缝缺陷检测方法主要依赖于人工经验或简单的图像处理技术。这些方法不仅效率低下,而且受主
- HTML 图像标签使用陷阱
神明木佑
html前端
新手在使用标签时常见的错误有:忘记设置alt属性:alt属性用于提供图像的替代文本信息,当图像无法显示时,浏览器会显示alt属性中的文本。如果忘记设置alt属性,用户在无法看到图像的情况下无法获取替代文本信息,降低了网站的可访问性。错误地设置图像大小:可以通过设置width和height属性来指定图像的显示大小,但是一些新手可能会错误地设置了不合适的大小值,导致图像在页面上显示过大或过小,从而破坏
- 初学html、css的重点整理(笔记)
♪★追梦♗
静态网页网页作业htmlcss前端
第一天:基本标签:头标签:标题标签:段落标签:换行标签:(单标签)区域标签:(一行只能有一个),(一行能有多个)图像标签:注释:链接标签:文本内容锚点链接:能够快速跳到本页面的某个位置。编写格式:,为将要跳转的内容设置id。列如:内部链接:第二天表格小知识表格居中:align="center"表格宽高:width="数值",height="数值"表格边框:border=”数值“单元格间距:cell
- V4L2采集图像基本流程
yuyangyg
linux图像处理ubuntuV4L2
参考http://blog.csdn.net/tsuibeyond/article/details/50654823http://www.cnblogs.com/surpassal/archive/2012/12/19/zed_webcam_lab1.html1.打开设备fd=open(FILE_VIDEO1,O_RDWR))2.取得设备的capability看看设备具有什么功能比如是否具有视频输
- HarmonyOS Next卡证识别技术与应用
harmonyos
本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)中的卡证识别技术,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、卡证识别技术概述与需求分析(一)技术要点介绍图像采集要点在HarmonyOSNext的卡证识别系统中,图像采集是第一步关键环节。为了获取清晰
- 网络安全-防御 第三次作业(图像配置和拓扑测试后续)
星鬼123
网络安全相关web安全智能路由器网络
作业要求:一、拓扑搭建在eNSP软件中,进行如下操作搭建拓扑:设备选取与放置:从设备库拖出1台预启动路由器(R)放于左上角;1台交换机(LSW1)置于中部偏左,用于连接内网客户端;1台防火墙(FW1)在交换机右侧,作为网络安全隔离核心;2台路由器(R2、R3),R3在右上角连接电信网络部分,R2在右中部连接联通网络部分;6台PC,分别为Client1、Client2、电信DNS模拟机、联通DNS模
- 【DeepSeek】-macOS本地终端部署后运行DeepSeek如何分析图片
goodmao
macosDeepSeek大模型OllamaGPT本地图片分析
【DeepSeek】-macOS本地终端部署后运行DeepSeek如何分析图片根据您的需求,目前需要了解以下几个关键点及分步解决方案:---###一、现状分析1.**Ollama的限制**:-目前Ollama主要面向文本大模型,原生不支持直接上传/处理图片-需要通过间接方式将图片转换为模型可接受的输入格式2.**DeepSeek模型的限制**:-标准DeepSeek大模型为纯文本模型,不具备图像处
- UNet:UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex
chenjj4003
游戏开发2深度学习人工智能前端javascriptgithubjava开发语言
UNet:UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构,由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在2015年提出。其设计灵感来源于编码器-解码器结构,特别之处在于它在解码器部分引入了跳跃连接(skipconnections),这使得网络能够融合低层的特征细节和高层的语义信息,从而在图像分割任务
- Vision Transformer图像分类实现
reset2021
图像分类transformer分类深度学习python
VisionTransformer(ViT)是一种基于Transformer架构的图像分类模型。与传统的卷积神经网络(CNN)不同,ViT将图像分割成多个小块(patches),并将这些小块视为序列输入到Transformer中。以下是使用PyTorch实现VisionTransformer进行图像分类的步骤。1.安装必要的库首先,确保你已经安装了必要的库:pipinstalltorchtorch
- 刷新页面一次,错误地进行了多次重复调用后端服务
菲力蒲LY
笔记
检查页面是否存在src=""或src="#"。【现象】:调用这个页面的URL的时候,如果监视网络活动,会发现,网页被调用了2次。如果该访问该网页的URL还带有参数,那么第一次调用有参数,第二次调用没有参数。【具体原因】:在img对象的src属性是空字符串("")的时候,浏览器认为这是一个缺省值,值的内容为当前网页的路径。浏览器会用当前路径进行再一次载入,并把其内容作为图像的二进制内容并试图显示。【
- 初识pytorch
m0_73286250
pytorch人工智能python
一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系,我们可以将它们放在人工智能(AI)的大框架中来看。机器学习是实现人工智能的一种途径,深度学习是机器学习的一个子集,也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示:三、扩展1.使用场景1)图像识别和处理2)自然语言处理(NLP)3)音频处理4)视频分析5)游戏和仿真6)自动驾驶汽车7)
- 【MATLAB例程】虚拟长基线校正INS,代码实现
MATLAB卡尔曼
matlab开发语言
实现水下航行器(AUV)的惯性导航(SINS)与虚拟长基线(VLBL)融合校正,抑制导航误差累积。文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行结果:代码代码总结核心功能技术亮点应用场景结果验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新(如搜索结果3所述),解决大角度旋转问题实现速度/位置力学编排(参考搜索结果14的机械编排流程)虚拟长基线校正:模拟4个海底信标的测距数据(
- Cavishape: Python编程与图像处理的艺术之作
laforet
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Cavishape可能是一个以Python编写的创新软件项目,它的名称和标签暗示着该项目具有非传统的设计和创新的特性。项目的主要元素可能与图形用户界面设计和图像处理相关,特别是以鱼形为设计元素。它可能采用了面向对象编程方法,图形界面可能利用了Python的GUI库,图像处理方面可能涉及特定的图形生成算法。项目可能使用了版本控制,如Git,并强调测试与调试的重要
- python C# 内存共享互传 图像 以及字符串
虚假程序设计
pythonc#图像处理
首先用命令行调用:publicstringExecuteCommand(stringcommand){stringoutput=string.Empty;//用于存储命令的输出stringerror=string.Empty;//用于存储命令的错误信息try{using(Processp=newProcess())//使用Process类启动新进程{//配置进程启动信息p.StartInfo.Fi
- VisionMaster4.4 新增功能 体验感受
虚假程序设计
computervision
4.24.34.4可以同时安装通过版本切换工具切换切换需要花费5分钟整整5分钟。4.4只支持6200621072007210加密狗不管是远程的和本地的而6100只支持4.3以及以下版本4.4体验感受:图像源可以订阅文件夹,[文件夹图像改变的情况下]实时更新文件.流程图拖拉拽增加注释功能可以添加注释;输出图像:FTP增加校验连接状态按钮4.4美中不足的是FTP功能不能正常使用而4.3的FTP可以使用
- Pytorch实现之GIEGAN(生成器信息增强GAN)训练自己的数据集
这张生成的图像能检测吗
GAN系列pytorch生成对抗网络人工智能深度学习计算机视觉机器学习python
简介简介:在训练数据样本之前首先利用VAE来推断潜在空间中不同类的分布,用于后续的训练,并使用它来初始化GAN。与ACGAN和BAGAN不同的是,提出的GIEGAN有一个分类器结构,这个分类器主要判断生成的图像或者样本图像属于哪个类,而鉴别器仅判断图像是来自于生成器还是真实样本。论文题目:GeneratorInformationEnhancementGenerativeAdversarialNet
- Unity之IK(反向动力学)
winds_tide
Unityunity游戏引擎
IKInverseKinematic即反向动力学,在骨骼动画中构建骨骼的方法被称为正向动力学。通常来说是父骨骼带动子骨骼旋转或移动,而反向动力学则是子骨骼带动父骨骼旋转或移动。举个例子来说,正向动力学下,我们用手控制鼠标移动,反向动力学下则是鼠标控制我们的手移动。二如何使用首先需要在状态机中开启IK设置。Unity已经定义了一个Ik回调函数——OnAnimatorIK,我们可以通过调用相关API来
- 【深度学习】Unet的基础介绍
牧歌悠悠
深度学习人工智能算法深度学习人工智能U-net
U-Net是一种用于图像分割的深度学习模型,特别适合医学影像和其他需要分割细节的任务。如图:Unet论文原文为什么叫U-Net?U-Net的结构像字母“U”,所以得名。它的结构由两个主要部分组成:下采样(编码器):图像逐渐被缩小并且提取特征。上采样(解码器):逐渐恢复图像的尺寸,并通过“跳跃连接”将高分辨率的特征与低分辨率的特征结合,以保持细节。网络结构U-Net通常包括以下几部分:(1)下采样(
- 焦点、光标位置、鼠标位置 区别
云中飞鸿--**峰
MFC
一、焦点:光标被激活的位置光标位置:小竖线/横线的位置现在大部分的光标都为一个小竖线,规则的闪动;而在DOS下有些光标则是短短的小横线,同样规则的闪动;现用的windows光标是一个图像,可以是动态的也可以是静态的,在不同情况下样子也不同。鼠标位置:移动鼠标停下时的所在坐标位置二、焦点概述当我们点击了一个编辑框,这个编辑框控件获得了焦点,光标随意移动,只要我们没有点击别的地方,这个编辑框控件就一直
- 使用 Python 和 OpenCV 从一组图片生成 MP4 格式的视频
@Mr_LiuYang
写过的小程序pythonopencv音视频
概要在创建动画、制作幻灯片,从生成的图像数据中导出动态视频时,我们需要将一系列静态图片合成一个视频。安装依赖代码需要安装OpenCV库。可以通过命令行安装:pipinstallopencv-python完整代码图片尺寸不一时见后文调整视频尺寸importcv2importos#设置图像文件夹路径image_folder='person'#输出视频文件名output_video='person.mp
- 基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割(python)
图像算法打怪
图像分割算法python开发语言
基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割(python)文章目录基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割(python)1.最大熵阈值分割原理2.基于非洲秃鹫算法优化的多阈值分割3.算法结果:4.参考文献:5.Python代码摘要:本文介绍基于最大熵的图像分割,并且应用非洲秃鹫算法进行阈值寻优。1.最大熵阈值分割原理Kapur等人于1985年提出的最大熵法是另一种广受关注的阈值选取方法,其是在
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh ickes@192.168.27.211
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_