OpenCV学习笔记

...	Solution
code_001	OpenCV之图片读取与显示
code_002	OpenCV之图片灰度化
code_003	OpenCV之图像创建与赋值
code_004	OpenCV之图像像素读写
code_005	OpenCV之图像像素算术操作(加减乘除)
code_006	OpenCV之图像伪彩色增强
code_007	OpenCV之图像像素操作(逻辑操作)
code_008	OpenCV之图像通道分离合并
code_009	OpenCV之色彩空间与色彩空间转换
code_010	OpenCV之图像像素值统计
code_011	OpenCV之图像像素归一化
code_012	OpenCV之视频读写
code_013	OpenCV之图像翻转
code_014	OpenCV之图像插值
code_015	OpenCV之绘制几何形状
code_016	OpenCV之图像ROI与ROI操作
code_017	OpenCV之图像直方图
code_018	OpenCV之图像直方图均衡化
code_019	OpenCV之图像直方图比较
code_020	OpenCV之图像直方图反向投影
code_021	OpenCV之图像卷积操作
code_022	OpenCV之图像均值与高斯模糊
code_023	OpenCV之中值模糊
code_024	OpenCV之图像噪声
code_025	OpenCV之图像去噪声
code_026	OpenCV之边缘保留滤波算法 – 高斯双边模糊
code_027	OpenCV之边缘保留滤波算法 – 均值迁移模糊(mean-shift blur)
code_028	OpenCV之图像积分图算法
code_029	OpenCV之快速的图像边缘滤波算法
code_030	OpenCV之自定义滤波器
code_031	OpenCV之Sobel算子
code_032	OpenCV之更多梯度算子
code_033	OpenCV之图像梯度 – 拉普拉斯算子(二阶导数算子)
code_034	OpenCV之图像锐化
code_035	OpenCV之USM 锐化增强算法
code_036	OpenCV之Canny边缘检测器
code_037	OpenCV之图像金字塔
code_038	OpenCV之拉普拉斯金字塔
code_039	OpenCV之图像模板匹配
code_040	OpenCV之二值图像介绍
code_041	OpenCV之基本阈值操作
code_042	OpenCV之图像二值寻找算法 – OTSU
code_043	OpenCV之图像二值寻找算法 – TRIANGLE
code_044	OpenCV之图像二化自适应阈值算法
code_045	OpenCV之图像二值化与去噪
code_046	OpenCV之二值图像联通组件寻找
code_047	OpenCV之二值图像连通组件状态统计
code_048	OpenCV之二值图像分析 – 轮廓发现
code_049	OpenCV之二值图像分析 – 轮廓外接矩形
code_050	OpenCV之二值图像分析 – 矩形面积与弧长
code_051	OpenCV之二值图像分析 – 使用轮廓逼近
code_052	OpenCV之二值图像分析 – 使用几何矩计算轮廓中心与横纵比过滤
code_053	OpenCV之二值图像分析 – 使用Hu矩实现轮廓匹配
code_054	OpenCV之二值图像分析 – 对轮廓圆与椭圆拟合
code_055	OpenCV之二值图像分析 – 凸包检测
code_056	OpenCV之二值图像分析 – 直线拟合与极值点寻找
code_057	OpenCV之二值图像分析 – 点多边形测试
code_058	OpenCV之二值图像分析 – 寻找最大内接圆
code_059	OpenCV之二值图像分析 – 霍夫直线检测
code_060	OpenCV之二值图像分析 – 霍夫直线检测二
code_061	OpenCV之二值图像分析 – 霍夫圆检测
code_062	OpenCV之图像形态学 - 膨胀与腐蚀
code_063	OpenCV之图像形态学 - 膨胀与腐蚀2
code_064	OpenCV之图像形态学 – 开操作
code_065	OpenCV之图像形态学 – 闭操作
code_066	OpenCV之图像形态学 – 开闭操作时候结构元素应用演示
code_067	OpenCV之图像形态学 – 顶帽操作
code_068	OpenCV之图像形态学 – 黑帽操作
code_069	OpenCV之图像形态学 – 图像梯度
code_070	OpenCV之形态学应用 – 使用基本梯度实现轮廓分析
code_071	OpenCV之形态学操作 – 击中击不中
code_072	OpenCV之二值图像分析 – 缺陷检测一
code_073	OpenCV之二值图像分析 – 缺陷检测二
code_074	OpenCV之二值图像分析 – 提取最大轮廓与编码关键点
code_075	OpenCV之图像去水印/修复
code_076	OpenCV之图像透视变换应用
code_077	OpenCV之视频读写与处理
code_078	OpenCV之识别与跟踪视频中的特定颜色对象
code_079	OpenCV之视频分析 - 背景/前景提取
code_080	OpenCV之视频分析 – 背景消除与前景ROI提取

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。
opencv 学习 1 木木ainiks opencv 计算机视觉 python
opencv学习的第一天#coding:utf-8importcv2ascv#首先读图片src=cv.imread(“img/1.jpg”)#设置图片的名字cv.namedWindow(“1”,cv.WINDOW_AUTOSIZE)#显示图片第一个参数设置图片名，第二个参数图片的地址cv.imshow(“1”,src)cv.waitKey(0)#将图片写入固定位置cv.imwrite(“img/2
opencv学习：形态学操作和边缘检测算子夜清寒风 opencv 学习人工智能算法计算机视觉
cv2.morphologyEx()是OpenCV库中的一个函数，用于执行更复杂的形态学操作。这个函数可以执行开运算、闭运算、梯度运算、膨胀、腐蚀以及顶帽和黑帽转换等。这些操作通常用于图像预处理，如去除噪声、平滑边界、突出特征等。dst=cv2.morphologyEx(src,op,kernel[,dst[,anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]
零基础Opencv学习（二）随风逐流wrx opencv 学习人工智能
图像变换一、边缘检测1：边缘检测Cannycv::MatiamgeCan;cv::Canny(image,iamgeCan,3,9,3);cv::imshow("Canny",iamgeCan);///边缘检测高级用法Canny用法cv::Matdst,edge,gray;dst.create(image.size(),image.type());///图像转灰度图像cv::cvtColor(im
opencv学习笔记19-opencv焊点（原点）计数 The_xz opencv 学习笔记
一、原理：opencv学习笔记13-opencv连通组件标记实现硬币计数二、不同情况思路：当焊点为背景时，进行反色处理（二值化后若焊点为背景，转化为前景）。三、示例代码：#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){utils::logging::setLog
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 circle ellipse fillpoly opencv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
OpenCV学习路线图 superdont 计算机视觉 opencv 学习人工智能
下面是针对初学者设计的一个学习路线图：第1周：计算机视觉和OpenCV概述介绍计算机视觉及其应用领域讨论OpenCV的历史、特点和工作原理OpenCV的安装和配置（Windows/Linux/macOS）了解OpenCV的基本数据结构（cv::Mat等）第2周：OpenCV基础图像的基本操作（读取、显示、保存图片）图像的属性（色彩空间、像素访问与修改）图像的几何变换（缩放、旋转、剪切）第3周：图像
【Opencv学习】04-图像加法 R三哥哥啊 opencv opencv 学习人工智能
文章目录前言一、图像加法混合1.1代码1.2运行结果二、图像的按位运算-组合相加2.1代码2.2运行结果示例：PPT平滑切换运行结果总结前言简单说就是介绍了两张图如何组合在一起。1、混合，透明度和颜色会发生改变2、组合，叠加起来。可以改变大小。3、两张图片如何平滑切换4、学会如何裁剪图片5、明白掩码操作6、如何将图片置于左侧右侧一、图像加法混合OpenCV中的加法与Numpy的加法是有所不同的。O
OpenCV学习笔记：如何扫描图像、利用查找表和计时 weixin_33772645 人工智能 c/c++测试
目的我们将探索以下问题的答案：如何遍历图像中的每一个像素？OpenCV的矩阵值是如何存储的？如何测试我们所实现算法的性能？查找表是什么？为什么要用它？测试用例这里我们测试的，是一种简单的颜色缩减方法。如果矩阵元素存储的是单通道像素，使用C或C++的无符号字符类型，那么像素可有256个不同值。但若是三通道图像，这种存储格式的颜色数就太多了（确切地说，有一千六百多万种）。用如此之多的颜色可能会对我们的
OpenCV学习记录——形态学处理 KAIs32 树莓派——OpenCV opencv 学习人工智能计算机视觉嵌入式硬件
文章目录前言一、腐蚀和膨胀二、高级形态学运算三、具体应用代码前言形态学是图像处理中最常用的技术之一，它主要用于从图像中提取有意义的形状信息，例如边界和连通区域，以便后续的识别工作能够捕捉到目标对象最重要的形状特征。此外，细化、像素化和修剪毛刺等技术也常用于图像的预处理和后处理，以增强图像质量。形态学转换主要有腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、顶帽和底帽一、腐蚀和膨胀腐蚀和膨胀是两种最基本、最重要的形态学
opencv学习记录——（15）模板匹配蜡笔小新qqq opencv 学习计算机视觉
一、单模板匹配#include"opencv2/opencv.hpp"#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;voidmain(){///单模板匹配Mattemp=imread("temp.png");//模板图像Matsrc=imread("src.png");//待搜索图像即原图imshow("temp",temp);imshow("src",sr
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——OpenCV opencv 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学习记录——轮廓检测 KAIs32 树莓派——OpenCV opencv 学习人工智能计算机视觉嵌入式硬件
文章目录前言一、寻找、绘制轮廓二、具体应用代码前言寻找目标图像的轮廓并绘制出该轮廓是我们进行图像识别时常用的手段，轮廓是图像中连续的边界线，可以用于物体检测、形状分析等应用。为了获取更高的准确性，会先进行二值化处理，在得到二进制图像后，寻找轮廓就是从黑色背景中找到白色物体，因此我们要找的对象应是白色，背景应该是黑色。一、寻找、绘制轮廓（一）寻找图像轮廓寻找图像轮廓函数如下：contours,hie
OpenCV学习笔记（Python）—— 批量提取图像轮廓并保存结果到保持原始结构的输出目录六个核桃Lu OpenCV学习 opencv 人工智能 python 图像处理计算机视觉
批量处理图像，对每个图像提取轮廓内的区域并将轮廓外的区域设置为白色背景，然后保存处理后的图像到指定的输出目录，同时保持与输入目录相同的文件和目录结构。importcv2importnumpyasnpimportosfromtqdmimporttqdmdefprocess_image(input_path,output_path):#读取图像img=cv2.imread(input_path)ifi
OpenCV学习记录——图像的绘制 KAIs32 树莓派——OpenCV opencv 学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、绘制直线二、绘制矩形三、绘制圆形四、绘制文本前言我们在进行图像处理的过程中，通常需要进行划线、画矩形框锁定目标等操作来凸显指定目标，OpenCV提供了方便的绘图功能，可以进行直线、矩形、圆、文本文字等内容的绘制，这篇文章将记录OpenCV中图像的绘制相关内容。一、绘制直线绘制直线的函数如下：cv2.line(image,pt1,pt2,color,thickness)其中，五个参数
OpenCV学习记录——阈值处理（全局阈值处理、自适应阈值处理） KAIs32 树莓派——OpenCV opencv 学习人工智能计算机视觉嵌入式硬件
文章目录一、学习目的二、图像二值化三、全局阈值处理四、自适应阈值处理一、学习目的在进行图像处理时，我们通常要进行颜色识别等一系列需要进行图像阈值处理的操作，今天我们就记录一下opencv进行阈值处理的一些基本操作和代码二、图像二值化我们首先要明白一个概念，图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为两个值，一般为0（表示黑色）和255（表示白色），可以将整个图像呈现出明显的黑白效果。最常用的方法就
OpenCV学习记录——平滑处理 KAIs32 树莓派——OpenCV opencv 学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、图像噪声二、图像平滑处理三、完整应用代码前言当我们用树莓派进行opencv图像处理时，摄像头所获取的图像质量通常会有所下降，此时，需要多种手段来优化图像的质量，提高图像识别的准度。今天所记录的是当图片经过传输等过程后出现的图像噪声现象及对应解决方法——平滑一、图像噪声在数字图像的采集、处理和传输过程中，可能会受到各种噪声的干扰，这会导致图像质量下降、图像变得模糊，甚至使图像的特征难
OpenCV学习记录——边缘检测 KAIs32 树莓派——OpenCV opencv 学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、边缘检测原理二、Canny边缘检测算法三、具体应用代码前言在做某些图像处理时，通常需要将识别到的物体边界提取出来，从而帮助我们实现目标检测，这就需要用到边缘检测，例如人脸识别和运动目标的检测都需要先进行边缘检测，这篇文章就记录一下边缘检测的原理及应用代码。一、边缘检测原理边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，其目的在于标识数字图像中亮度变化明显的点，图像边缘检测大幅度地减少了
opencv学习机器学习小猴啊0.0 opencv 学习机器学习
Kmeansdoublecv::kmeans(InputArraydataintkInputOutputArraybestLabels//输出的所有样本的标签数组TermCriteriacriteriaintattempts//采样不同初始化标签的尝试次数intflag//中心点初始化方法，支持KMEANS_RANDOM_CENTERS//KMEANS_PP_CENTERS//KMEANS_USE
opencv学习二值分析小猴啊0.0 opencv 学习人工智能
内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》二值分析：常见的二值化方法：基于全局阈值（threshold）得到的二值图像；基于自适应阈值（adaptiveThreshold）得到的二值图像；边缘检测（Canny）基于像素值范围（inRange）thresholdthresholdType介绍:THRESH_BINARY表示大于thresh的取maxval,否则取0;THRESH_BI
【Opencv学习】03-读取图片信息 R三哥哥啊 opencv opencv 学习人工智能
前言几乎所有这些操作与Numpy的关系都比与OpenCV的关系更加紧密，因此熟练Numpy可以帮助我们写出性能更好的代码。Numpy是经过优化了的进行快速矩阵运算的软件包。所以我们不推荐逐个获取像素值并修改，这样会很慢，能有矩阵运算就不要用循环。读取像素点在计算机视觉和图像处理中，图像是由像素点组成的。每个像素点包含了颜色（在彩色图像中）和亮度（在灰度图像中）的信息。通过读取和操作这些像素点，我们
【Opencv学习】01-对图像进行简单的操作 R三哥哥啊 opencv 学习 python
首先了解一下什么是init.pyi文件文件init.pyi文件是Python中的类型提示文件，用于提供对特定包或模块的类型信息。它是类型提示的一种形式，用于描述包、模块、类、函数和变量的静态类型。在Python中，类型提示的目的是为了提供代码编辑器和静态类型检查工具更好的代码补全、类型检查和类型推断功能。init.pyi文件被放置在包或模块的目录中，并且可以包含该包或模块定义的类、函数、方法和变量
【Python_Opencv图像处理框架】信用卡数字识别项目畅游星辰大海 #Python_Opencv opencv python 图像处理
写在前面本篇文章是opencv学习的第六篇文章，前面主要讲解了对图像的一些基本操作，这篇文章我们就开始大展身手，将前面所学的基础操作活学活用。既能复习基础操作，又能学到一些新的知识。作为初学者，我尽己所能，但仍会存在疏漏的地方，希望各位看官不吝指正写在中间（1）简单介绍我们通过opencv提供的一些函数，来实现基础操作，看完本篇文章，你就能轻松地将这信用卡上的数字识别出来该技术首先通过图像处理技术
opencv学习特征提取小猴啊0.0 opencv 学习人工智能
内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》图像金字塔略拉普拉斯金字塔对输入图像进行reduce操作会生成不同分辨率的图像，对这些图像进行expand操作，然后使用reduce减去expand之后的结果，就会得到拉普拉斯金字塔图像。详情可查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/80362140图像金字塔融合拉普拉斯金字塔通过源图像减去先缩小再放大的图像构成，保留
opencv学习形态学分析小猴啊0.0 opencv 学习人工智能
内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》膨胀操作与腐蚀操作膨胀操作一定程度上会把相邻的对象连接起来成为一个对象；腐蚀操作会让对象面积变小或者擦除小的对象。//膨胀操作voidcv::dilate(InputArraysrcOutputArraydstInputArraykernelPointanchor=Point(-1,-1)intiterations=1intborderTy
OpenCV学习笔记2——视频的读取与处理风痕天际 opencv学习笔记 opencv 学习笔记计算机视觉音视频
目录一、视频内容读取二、将视频中的每一帧转换为灰度图三、退出程序一、视频内容读取cv2中的“VideoCapture”函数可以捕获摄像头，用数字来控制不同的设备，如果是视频文件则直接指定路径。importcv2vc=cv2.VideoCapture('1.mp4')whileTrue:ret,frame=vc.read()ifframeisNone:breakifret==True:gray=cv
OpenCV学习笔记4——边界填充风痕天际 opencv学习笔记 opencv 学习笔记
边界填充，即将图片扩大一圈。代码如下：importcv2frommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv2.imread('3.jpg')top_size,bottom_size,left_size,right_size=(50,50,50,50)replicate=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size
OpenCV学习笔记1——图像读取与信息提取风痕天际 opencv学习笔记 opencv python 计算机视觉
目录一、计算机眼中的图像二、通过代码对图像进行操作1.图像的读取2.图像的显示三、将图像读取为灰度图像四、保存图像一、计算机眼中的图像在计算机中，图像被视为一个高度×宽度的像素矩阵，每一个矩阵内存放着该像素的色彩信息。计算机中大多采用RGB颜色标准，即通过对红（R）、绿（G）、蓝（B）三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色。部分颜色对应RGB值：白色：rgb(255,255,
opencv学习-几种角点检测方法 wyw0000 opencv opencv 学习计算机视觉
角点基本概念角点通常被定义为两条边的交点，或者说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。角点检测(CornerDetection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等，也可称为特征点检测。目前，角点检测算法还不是十分完善，许多算法需要依赖大量的训练集和冗余数据来防止和减少错误的特征的出现。对于角点检测算法的重要评价标准
jvm调优总结（从基本概念到深度优化） oloz java jvm jdk 虚拟机应用服务器
JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数 bit1129 scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数 A way to write functions with multiple parameter lists. For instance def f(x: Int)(y: Int) is a
HashMap dalan_123 java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的；基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键；同时不能保证元素的顺序；也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。 1、数据结构在java中，最基本的数据结构无外乎：数组和引用（指针），所有的数据结构都可以用这两个来构造，HashMap也不例外，归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容周凡杨 java 更新 swing JTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后，如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新，我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。问题是这个方法并不能有任何效果，textArea的内容没有任何变化，这或许是swing的一个bug，有一个笨拙的办法可以实现
servlet或struts的Action处理ajax请求 g21121 servlet
其实处理ajax的请求非常简单，直接看代码就行了： //如果用的是struts //HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse(); // 设置输出为文字流 response.setContentType("text/plain"); // 设置字符集 res
FineReport的公式编辑框的语法简介老A不折腾 finereport 公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方： 1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
linux mysql 数据库乱码的解决办法墙头上一根草 linux mysql 数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置 lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下: [client] default-character-set=utf8 [mysqld] datadir=/var/lib/mysql socket=/va
我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想 aijuans Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件，方法是： ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext（ new String[]｛“bean-config1.xml”，“bean-config2.xml”，“bean-config3.xml”，“bean-config4.xml
mysql 基准测试之sysbench annan211 基准测试 mysql基准测试 MySQL测试 sysbench
1 执行如下命令，安装sysbench-0.5： tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz cd sysbench-0.5 chmod +x autogen.sh ./autogen.sh ./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
sql的复杂查询使用案列与技巧百合不是茶 oracle sql 函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表; ------------------- 自然连接查询查询 smith 的上司(两种方法) &
深入学习Thread类 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
一．线程的名字下面来看一下Thread类的name属性，它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中，有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。同时，Thr
JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型 bijian1013 java fastjson net.sf.json
在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。一.fastjson实例 JsonUtil.java package com.study; impor
【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker：Spring自带RPC框架 bit1129 spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析 bit1129 Mahout
#!/bin/bash # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information re
nginx三种获取用户真实ip的方法 ronin47
随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。实例环境：用户IP 120.22.11.11
java-判断二叉树是不是平衡 bylijinnan java
参考了 http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/ 但是用java来实现有一个问题。由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass import ljn.help.*; public class BalancedBTree {
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 诸葛不亮 PropertyUtils BeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 作为两个bean属性copy的工具类，他们被广泛使用，同时也很容易误用，给人造成困然；比如：昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时，没有考虑到会将null转换为0，而后面的业
[金融与信息安全]最简单的数据结构最安全 comsci 数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
vi区段删除 Cwind linux vi 区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。 vi概述引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。 vi区段删除步骤： 1. 在末行模式下使用:set nu显示行号非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
清除tomcat缓存的方法总结 dashuaifu tomcat 缓存
用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开依然是以前的Jsp的页面。出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。解决办法如下: 在jsp文件头加上 <meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
不要盲目的在项目中使用LESS CSS dcj3sjt126com Web less
　如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》　　不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。　　比如它的引用功能 ? .rounded_corners{
[入门]更上一层楼 dcj3sjt126com PHP yii2
更上一层楼通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
Apache HttpClient使用详解 eksliang httpclient http协议
Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
zxing二维码扫描功能 gundumw100 android zxing
经常要用到二维码扫描功能现给出示例代码 import com.google.zxing.WriterException; import com.zxing.activity.CaptureActivity; import com.zxing.encoding.EncodingHandler; import android.app.Activity; import an
纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单 ini html Web html5 css hovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果： <!DOCTYPE html > <html > <head> <title>HoverTree
fastjson初始化对性能的影响 kane_xie fastjson 序列化
之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。网上的说法： fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql mengqingyu DAO
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