- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:模糊降噪
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯2、itkBinomialBlurImageFilter二项式模糊3、itkSmoothingRecursiveGaussianImageFilter图像模糊可以削弱图像频谱的高频部门1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯该类通过图像与离散高斯算子(内核)的可分离卷积来模糊图像。如果Set
- C#调用OpenCvSharp实现图像的直方图均衡化
gc_2299
dotnet编程OpenCvSharp直方图均衡化
本文学习基于OpenCvSharp的直方图均衡化处理方式,并使用SkiaSharp绘制相关图形。直方图均衡化是一种图像处理方法,针对偏亮或偏暗的图像,通过调整图像的像素值来增强图像对比度,详细原理及介绍见参考文献1-4。 直方图均衡化第一步要将彩色图像转换为灰度图像,调用OpenCvSharp中的Cv2.CvtColor函数转换,主要代码及效果图如下所示:MatoriImage=Cv2.Im
- 图像预处理技术与算法
木子n1
算法嵌入式开发算法数码相机计算机视觉
图像预处理是计算机视觉和图像处理中非常关键的第一步,其目的是为了提高后续算法对原始图像的识别、分析和理解能力。以下是一些主要的图像预处理技术:1.图像增强:对比度调整:通过直方图均衡化(HistogramEqualization)等方法改善图像整体或局部的对比度。伽玛校正:改变图像的亮度特性,用于补偿显示器或其他硬件设备的非线性响应。锐化处理:如使用高通滤波器(如拉普拉斯算子、Sobel边缘检测算
- 如何使用 Opencv 实现人脸检测和人脸识别?
学习不断
1.人脸检测CascadeClassifier加载Opencv自带的人脸检测haarcascade_frontalface_alt.xml分类器。图像预处理cvtColor(灰度化)equalizeHist(直方图均衡化)。使用detectMultiScale函数进行识别。使用rectangle函数绘制找到的目标矩形框。在原图像上ROI截取彩色的人脸保存。2.人脸识别FaceRecognizerF
- OpenCV-42 直方图均匀化
一道秘制的小菜
OpenCVopencv人工智能计算机视觉python均值算法
目录一、直方图均匀化原理二、直方图均匀化在OpenCV中的运用一、直方图均匀化原理直方图均匀化是通过拉伸像素强度的分布范围,使得在0~255灰阶上的分布更加均匀,提高图像的对比度。达到改善图像主管视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化的方法来增强图像细节。原理计算累计直方图将累计直方图进行区间转换在累计直方图中,概率相近的原始值,会被处理为相同的值最初的像素点都在0-7之间,最后我们
- ITK 图像分割(一):阈值ThresholdImageFilter
恋恋西风
ITK计算机视觉ITKThreshold
效果:Video:区域增加分割1、itkThresholdImageFilter该类的主要功能是通过设置低阈值、高阈值或介于高低阈值之间,则将图像值输出为用户指定的值。如果图像值低于、高于或介于设置的阈值之间,该类就将图像值设置为用户指定的“外部”值(默认情况下为“黑色”)。该类并不对像素进行二值化处理,输出图像中的像素值可以是浮点型或整型。常用的成员函数:Set/GetLower():设置/获取
- PyQt Python 使用 VTK ITK 进行分割 三维重建 医学图像可视化系统 流程
恋恋西风
PythonpyqtpythonVTKITK
效果:重建流程:1.输入可以读取DICOM,niinrrd等数据设置读取器以加载DICOM图像系列。使用itk::GDCMImageIO作为DICOM图像的输入输出接口。使用itk::GDCMSeriesFileNames获取指定路径下的所有DICOM文件名。使用itk::ImageSeriesReader读取DICOM图像序列,并将其作为3D图像存储。2.分割创建itk::ThresholdIm
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分享76个时间日期JS特效,总有一款适合您76个时间日期JS特效下载链接:https://pan.baidu.com/s/1s7tPGT_ItK7dNK5_qbZkug?pwd=8888提取码:8888Python采集代码下载链接:采集代码.zip-蓝奏云学习知识费力气,收集整理更不易。知识付费甚欢喜,为咱码农谋福利。简易的中性时钟特效翻页倒计时ui特效逼真的卡西欧手表图形特效原生js图片滚动时钟
- 三维重建 阈值分割 3D可视化 医学图像分割 CT图像分割及重建系统 可视化编程技术及应用
恋恋西风
VTK毕业设计和论文qt三维重建VTKITK图像分割
一、概述此系统实现了常见的VTK四视图,实现了很好的CT图像分割,可以用于骨骼,头部,肺部,脂肪等分割,,并且通过三维重建实现可视化。使用了第三方库VTK,ITK实现分割和生不重建。窗口分为(横断面)、冠状面、矢状面,和3D窗口;包含了体绘制和面绘制;效果:CT分割重建二、开发环境操作系统:Windows10:工具:Qt5.12.4+VisualStudio2017,使用开源库:VTK-8.1IT
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- ITK snap进行标注,python读取label
qq_1248742467
python开发语言
1、对ITKsnap的探索(1)加载图片之后,画面大小可以通过按住鼠标右键拖动进行调整,左键调整画面位置。(2)点击“A”“S”"C"分别放大各个视图点击正方形框进行返回(3)选择标注的方式选择勾画工具,分为画笔polygon和画刷pointbrush两种左侧为画笔按住左键勾画闭合轮廓后确认即可填实、得到目标区域;右边为画刷需要手动完整涂抹目标区域:按住左键涂抹、按住右键擦除。2标注方式的选择2.
- 医学图像增强——基于同态滤波方法(Matlab代码实现)
然哥爱编程
matlab图像处理开发语言
目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码1概述医学图像增强——基于同态滤波方法(Matlab代码实现)目的:改善医学图像质量,使低对比度的图像得到增强。方法:利用Matlab,采用灰度直方图均衡化和灰度直方图规定化的方法对一幅X线图像进行增强处理,并比较它们的增强效果。结果:用直方图均衡化和规定化的算法,将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏,处理后的图像视觉效果得以改善。直方图均衡化对于
- MATLAB环境下使用同态滤波方法进行医学图像增强
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目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域2大方面,基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等,基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸,没有考虑像素间的灰度联系情况,进行直方图均衡化后,会在一定程度上提高图像的对比度,但是图像的灰度级会进行合并进而减少,造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓
- MATLAB环境下基于同态滤波方法的医学图像增强
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目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域两大方面,基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等,基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸,没有考虑像素间的灰度联系情况,进行直方图均衡化后,会在一定程度上提高图像的对比度,但是图像的灰度级会进行合并进而减少,造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓
- itk 获取图像数据的文件存储类型
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voidGetImageType(std::stringfileName,ImageIOBase::IOPixelType&pixelType,ImageIOBase::IOComponentType&componentType){typedefitk::ImageImageType;itk::ImageFileReader::PointerimageReader=itk::ImageFileRe
- Ubuntu编译和测试ITK4.13.1
c_daofeng
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安装不麻烦,环境配置挺麻烦,主要是gcc、cmake和ccmake的版本不匹配问题。环境:gcc--7.5.0cmake--3.15.2ccmake--3.15.2参考以下两篇博客安装:1、ITK的安装与测试(Ubuntu系统)_ubuntu20.04安装itk5.2-CSDN博客(注意看评论中的makeinstall)2、ubuntu下如何安装ITK_编程网
- 直方图均衡化原理与代码实现
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1.简介直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的图像处理技术。通过调整图像的灰度级别分布,直方图均衡化能够使图像中的像素值更加均匀分布,从而增强图像的细节和对比度。2.原理直方图均衡化的原理是通过调整图像的累积分布函数(CDF)来拉伸图像的灰度级别范围。这样可以使得图像的像素值在整个灰度范围内更均匀地分布。3.实现步骤以下是直方图均衡化的基本实现步骤:3.1生成直方图首先,计算原始图像的直方图,获取
- ITK编译及安装
痛&快乐着
ITK学习ITK
文章目录前言CMake配置选项说明运行VS2015编译及安装VTK转ITKITK转VTK参考文献最近想利用ITK读取整个Dicom图像到内存,再将读取到的ITK数据转换到VTK。于是乎,开始了一段ITK编译之路。以下将记录一些有用的信息,以备后用。前言DICOM图像的读取问题相比于VTK类库中vtkDICOMImageReader类读取DICOM序列图像,借助ITK类库实现对DICOM序列图像的读
- 玩转直方图处理之直方图均衡化、规定化
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冒泡....双十一刚过~购物狂欢完还是要收心学习鸭!今天来说一说直方图。直方图定义:直方图是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像元的个数。以横轴表示灰度级,以纵轴表示每一灰度级具有的像元数或该像元数占总像元数的比例值,做出的条形统计图即为灰度直方图。如以下:直方图示例.
- 14- OpenCV:像素重映射和直方图相关处理
Ivy_belief
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目录一、像素重映射1、像素重映射的含义2、应用场景3、相关的API(例子演示)二、直方图1、直方图的介绍2、直方图均衡化3、直方图计算4、直方图比较5、直方图反向投影一、像素重映射1、像素重映射的含义像素重映射(PixelRemapping)是一种图像处理技术,用于将图像从一个坐标系统映射到另一个坐标系统。它通常用于校正图像中的几何畸变或调整图像的大小和分辨率。在像素重映射中,每个像素的位置会被重
- 深度学习中RGB影像图的直方图均衡化python代码and对图片中指定部分做基于掩模的特定区域直方图均衡化
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深度学习笔记windows深度学习python直方图均衡化
深度学习很重要的预处理步骤就是需要对做直方图均衡化其中主要分成灰度图以及RGB图的直方图均衡化这俩的方法和代码不同想要去看具体原理的朋友可以查看下面这篇博客的内容写的很详细颜色直方图均衡化(https://www.cnblogs.com/wancy/p/17668345.html)我们这个场景中会用到的就是颜色直方图均衡化了其中包含三种方法方法1.在BGR颜色空间下进行直方图均衡化,可以分别对每个
- 自适应均衡化图片
zhuyua
opencv图像处理深度学习python
引入调用opencv自带的函数进行分块的均衡化好处:不会损失图像细节代码介绍核心代码:创建CLAHE对象cv2.createCLAHE(clipLimit,tileGridSize)clipLimit:颜色对比度的阈值,可选项,默认值8titleGridSize:局部直方图均衡化的模板(邻域)大小,可选项,默认值(8,8)调用我们自定义的CLAHE对象clahe.apply(src)src:处理的
- opencv#25 直方图均衡化
许嘘嘘
计算机视觉图像处理人工智能
本节将介绍如何根据图像的直方图对图像的亮度进行调整。也就是均衡化。通过图像直方图,我们可以判断图像是否过暗或过亮,当图像直方图过多的集中在灰度值较小的区域时,那么它所表示的是图像存在过暗的情况,反之过亮。就会导致图像中的纹理信息没办法很好的显示。像素距离拉伸例如我想拉大较小值的灰度值区域,那么我们可以将较小值的灰度值区域斜率调大(改变x与y的映射关系,比如幂函数的形式)。equalizeHist(
- 数字图像处理期末速成笔记
我先去打把游戏先
笔记计算机视觉人工智能
目录一、基础知识二、相邻像素间基本关系三、图像增强方法1、直方图求解2、直方图均衡化3、直方图规定化4、图像平滑5、邻域平均法(线性)6、中值滤波法(分线性)7、中值滤波与领域平均的异同8、4-邻域平滑法9、超限像素平滑法10、灰度最相近的K个邻点平均法11、3*3模板中值滤波四、图像锐化1、微分法(梯度算子)2、微分法(Roberts算子)3、微分法(sobel算子)五、腐蚀与膨胀1、腐蚀2、膨
- ITK + ANT,无法显示三维
qq_1248742467
pytorch人工智能python
背景:之前用ANT保存ima格式的数据,选择的是保存所有的序列用python将dicom转为nii的格式,importnibabelasnibimporttorch"""不管是nii还是nii.gz都是二维的,为啥呢"""fobj=nib.load("nii/NII.nii.gz")sobj=nib.load("nii/orig/5converted-0.nii.gz")inp,out=torch
- Open CV 图像处理基础:(七)学习 OpenCV 的图像增强和边缘检测功能
無间行者
OpenCV图像处理学习opencvjava
在Java中学习使用OpenCV的图像增强和边缘检测功能目录在Java中学习使用OpenCV的图像增强和边缘检测功能前言图像增强功能对比度调整(Core.addWeighted())函数原型:参数说明:代码:示例直方图均衡化(Imgproc.equalizeHist())函数原型:参数说明:代码:示例边缘检测功能Canny边缘检测(Imgproc.Canny())函数原型:代码:示例总结OpenC
- python数字图像处理基础(七)——直方图均衡化、傅里叶变换
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉开发语言
目录直方图均衡化均衡化原理均衡化效果标准直方图均衡化自适应直方图均衡化傅里叶变换原理低通滤波高通滤波直方图均衡化均衡化原理图像均衡化是一种基本的图像处理技术,通过更新图像直方图的像素强度分布来调整图像的全局对比度。这样做可以使低对比度的区域在输出图像中获得更高的对比度。简单理解:改变图像对比度,让色彩更丰富,灰度值直方图:瘦高->均衡本质上,直方图均衡化的工作原理是:1.计算图像像素强度的直方图2
- 3Dslicer在windows下源码编译源码并打包程序亲测可用
火炎焱燚1989
python开发windows
对于医疗图像数据可视化有一些比较成熟的开源软件库,其中包括volview(2011年已经停止维护和更新),MITK(德国非中科大版),3Dslicer和ITK-SNAP。3Dslicer功能非常的强大但是也是代码量最多的。可以去它的官网直接下载打包好的程序,支持windows、apple、linux三个平台,生态还是比较健全的。slicer还有一个比较方便的地方是支持c++和python开发,支持
- 三 (3.2 imgproc) 图像直方图
交大小丑
直方图均衡化—OpenCV2.3.2documentationhttp://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_equalization/histogram_equalization.html#histogram-equalization图像的直方图是什么?直方图是图像中
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(三)
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkAffineTransform仿射变换2、itkBSplineDeformableTransformB样条可变形变换1、itkAffineTransform仿射变换该类实现向量空间的仿射变换(例如空间坐标)此类允许定义和操作n维仿射空间(及其关联的向量空间)对其自身的仿射变换,一种常见的用途是定义和操作二维和三维的欧几里得坐标变换,但其他用途也是可能的。仿射变换在数学上定义为线性变换
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟