- 使用OpenCV在Visual Studio上编译x86或x64平台的应用程序
程序世界航海
opencvvisualstudio人工智能编程
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。如果你想在VisualStudio上编译一个使用OpenCV的应用程序,并且需要针对特定的x86或x64平台进行优化,那么本文将为你提供一些指导。以下是在VisualStudio中编译x86或x64平台上的OpenCV应用程序的步骤:步骤1:安装VisualStudio和OpenCV首先,确保你已经安装了最新版本的V
- 用realsense d435i传感器在实际环境中跑ORB_SLAM3,顺带解决一部分编译问题
睫力上爬
SLAM日常折腾传感器ORB_SLAM3
是的ORB_SLAM3来了,时隔五年,它来带的惊喜到底是啥呢?一个完全依赖于最大后验估计(MAP)的单/双目惯导融合系统高回召的地点识别功能(High-recallplacerecognition)第一个完整的多地图系统(multi-map)一个抽象的相机模型表示论文地址论文细节今天不说,今天主要先拿到代码,并且用自己的传感器试试实际效果编译终端拉代码记得提前安装好OpenCV,Eigen,和Pa
- ROS教程(六):Rviz显示USB摄像头(详细图文)
Leslie___Cheung
ROSROSrvizusb摄像头
目录前言一、RVIZ介绍1.数据类型介绍2.界面介绍二、配置RVIZ1.打开RVIZ2.添加模块三、启动总结(最重要的)前言上一章讲解了如何使用OpenCV调用电脑摄像头或USB摄像头,本章Leslie就讲解如何使用rviz来显示摄像头的画面。一、RVIZ介绍1.数据类型介绍参考ROS教程(四)->数据类型介绍2.界面介绍二、配置RVIZ1.打开RVIZ打开终端,输入rvi
- 【ORB_SLAM系列3】—— 如何在Ubuntu18.04中使用自己的单目摄像头运行ORB_SLAM3(亲测有效,踩坑记录)
啥也不会的研究僧
SLAM算法安装与实践记录ubuntu计算机视觉人工智能自动驾驶
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、ORB_SLAM3源码编译二、ORB_SLAM3实时单目相机测试1.查看摄像头的话题2.运行测试三.运行测试可能的报错1.报错一(1)问题描述(2)原因分析(3)解决2.报错二(1)问题描述(2)解决前言本次教程运行ORB_SLAM3,所需的环境如下:Ubuntu18.04、ros版本:melodicOpencv4.5
- 奥比中光3D机器视觉相机能连接halcon吗?
视觉人机器视觉
机器视觉3D3d数码相机视觉检测c#
奥比中光的设备与Halcon的兼容性可以通过以下方式实现:数据接口的通用性奥比中光的相机(如AstroPro、大白等)支持通过UVC协议获取彩色图像,深度数据则通过OpenNI或ROS2接口传输105。若Halcon支持这些协议或标准接口(如ROS消息、OpenCV图像流),则可通过直接调用或二次开发实现连接。例如,通过Python或C#脚本将图像数据从相机传输至Halcon的处理流程中。SDK与
- Ubuntu 安装 OpenCV (C++)
LegendBIT
程序开发--基本工具ubuntuopencvc++
版本详情:Ubuntu:22.04+5.15.0-133-genericgcc:11.4.0g++:11.4.0OpenCV:4.7.01.卸载OpenCV进入原先编译opencv的build目录,在该目录下打开终端,执行以下代码(如果build已经删除了,可以重新编译一遍该版本的opencv,然后在最后一步执行sudomakeuninstall)sudomakeuninstallcd..sudo
- QT5在windows下调用OpenCV库出现: undefined reference to `xxxxx' 错误解决办法(适用MinGW编译器)。
DS小龙哥
QT(C++)应用软件开发AI人工智能opencv
一、环境介绍window系统:win10X64QT版本:5.12QT5.12自带的MinGW编译器版本:mingw730_32与mingw730_64在QT的安装目录下,可以查看MinGW编译器的版本:二、使用OpenCV出现的问题在QT框架代码里使用老版本的分类器(cvLoad、cvHaarDetectObjects)处理图像时,正常编译没有问题,当使用新版本级联分类器(CascadeClass
- 使用opencv实现深度学习的图片与视频的超分辨率
人工智能研究所
人工智能之计算机视觉opencv深度学习视频超分辨率图片超分辨率
图片超分辨率什么是视频与图片的超分辨率,总结一下便是给一张分辨率比较低的图片,进行超分辨率的处理后,生成比较清晰的高分辨率的图片,上图图片完美解释了超分辨率的过程,由于不同的算法不同,处理的结果也不相同,本期我们介绍一下如何进行图片的超分辨率的处理。·EDSR模型图像超分辨率EDSR:EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolutio
- OpenCV 简介
奇点创客
OpenCV
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary,开源计算机视觉库:http://opencv.org)是一个开放源代码库,其中包含数百种计算机视觉算法。本文档介绍所谓的OpenCV2.xAPI,与基于C的OpenCV1.xAPI相比,该API本质上是一套C++API(自OpenCV2.4发行以来,不推荐再使用CAPI,并且不使用“C”编译器进行测试)。OpenCV具有
- OpenCV机器学习(1)人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP
村北头的码农
OpenCVopencv机器学习人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分,用于实现人工神经网络-多层感知器(ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP)。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型,以解决分类、回归等
- [C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪
FL1623863129
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- 树莓派通过手机热点,无线连接PC端电脑,进行远程操作
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树莓派智能手机
树莓派通过手机热点实现无线连接具有以下几点优势:1.该方式能够联网,方便在项目开发时下载一些数据包。2.该方式能够通过手机端查看树莓派IP地址(有些情况树莓派ip地址会发生改变)借鉴链接如下:树莓派的使用网线及无线连接方法及手机连接树莓派_opencv镜像具体操作方式如下:打开终端:pi@raspberrypi:~$sudonano/etc/wpa_supplicant/wpa_supplican
- 推荐学习图像处理的入门书:《Python图像处理实战》
天飓
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《Python图像处理实战》是一本全面介绍Python图像处理技术的实用指南,是由人民邮电出版社于2020年12月出版。这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家,主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。在《Python图像处理实战》一书中,作者主要介绍了如何用Python图像处理库(如PIL、python-opencv、Scipy等),机器学习库(scikit-learn)和深
- 使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化
无水先生
AI原理和python实现人工智能综合opencvpython人工智能
关键词:OpenCVlibrarytoconvertimagestocartoons目录一、说明二、OpenCV2.1要求支持库2.2方法2.3实施和执行三、定义卡通化函数3.1添加按钮3.2保存图像四、结论一、说明在本文中,我们将构建一个有趣的应用程序,将提供给它的图像卡通化。为了构建这个卡通化应用程序,我们将使用python和OpenCV。这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用
- 使用Qt+opencv实现游戏辅助点击工具-以阴阳师为例
虎式坦克我最爱
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注:本文章技术交流使用,不侵犯任何著作权。一.阴阳师辅助软件需要实现哪些功能?1.首先,对于肝绘卷拿角色而言,需要打困难28副本和结界突破循环刷绘卷碎片。这一功能让你每月免费悠闲地拿到最新角色,即使你是较新的玩家!2.有人喜欢打阴阳寮突破,因为结界卡可以合成勾玉,另外寮突破后给的寮勋章可以维持寮正常运转。3.御魂等副本,这款游戏的御魂是核心玩法。而且这只是一个辅助工具,不修改游戏内存,用来解放双手
- ORB-SLAM3源码的学习:GeometricTools文件
PaLu-LvL
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前言GeometricTools提供了两种几何计算功能:1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了,这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外,头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵,第二个函数用于比较两个
- OpenCV:人脸检测与Haar级联分类器(十三)
WHCIS
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一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征,其数学形式可扩展为四元组表示:特征定义:Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中:ttt表示特征类型(共14种基础变体)(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h
- Python 爬虫验证码识别
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在我们进行爬虫的过程中,经常会碰到有些网站会时不时弹出来验证码识别。我们该如何解决呢?这里分享2种我尝试过的方法。0.验证码示例1.OpenCV+pytesseract使用Python中的OpenCV库进行图像预处理(边缘保留滤波、灰度化、二值化、形态学操作和逻辑运算),然后结合pytesseract进行文字识别。pytesseract需要配合安装在本地的tesseract-ocr.exe文件一起
- 三种方式实现人车流统计(yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou)
Jayson God
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一、运行环境1、项目运行环境如下2、CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++,使用的第三方库,onnxruntime-linux-x64-1.12.1,opencv-4.6.0opencv官方地址Releases-OpenCVopencvgithub地址https://github.com/opencv/opencv/tr
- 从养殖场到科技前沿:YOLOv11+OpenCV精准计数鸡蛋与鸡
星际编程喵
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前言谁能想到,鸡蛋和鸡的计数居然能变成一项高科技活儿?想象一下,早上去市场,卖家把鸡蛋摔得稀巴烂,结果鸡蛋滚得到处都是——难道你就得一个个捡回来数?还得小心别弄错?可是,你又不是超人!别担心,科技来帮忙!今天的主角是YOLOv11和OpenCV,它们是计算机视觉领域的两位大佬,专门为你解决这一难题。无论是鸡蛋还是鸡,它们都能精准识别,数得清清楚楚。不信?那我们就一起去看看怎么用这对“黄金搭档”解决
- opencv全面详解教程
听忆.
机器学习深度学习计算机视觉人工智能
opencv全面详解教程1.OpenCV简介2.安装OpenCV2.1使用pip安装(适用于Python)2.2通过conda安装2.3从源码编译(高级)3.OpenCV基本操作3.1读取和显示图像3.2保存图像3.3视频处理4.图像处理操作4.1调整大小和裁剪4.2颜色空间转换4.3图像平滑(滤波)4.4边缘检测5.形态学操作6.特征检测与匹配6.1角点检测(Harris)6.2SIFT、SUR
- OpenCV及基本用法
m0_74823683
opencv人工智能计算机视觉
一.OpenCV介绍1.OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库。OpenCV是最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,目前在工业界以及科研领域广泛采用。
- AI:276-在OpenCV开发中有效利用Notebook与IDE环境选择与最佳实践
一键难忘
精通AI实战千例专栏合集opencvide人工智能
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中~在OpenCV开发中有效利用Notebook与IDE环境选择
- 【人工智能在制造业的具体应用案例-质量控制】
局外人_Jia
深度学习大数据人工智能c#
首先,我需要明确质量控制的关键点。质量控制通常涉及产品检测、缺陷识别、数据分析等。可能用到的技术包括图像处理、机器学习模型、实时监控和数据收集等。我们已经了解预测性维护的步骤,所以需要类比但调整到质量控制上。比如数据采集可能不再是传感器数据,而是图像或视觉数据。需要思考如何用C#处理图像,是否有合适的库,比如OpenCV的.NET版本EmguCV。接下来,数据处理部分可能需要特征提取,比如从图像中
- 基于OpenCV的单目测距
_老码
项目实战opencv人工智能计算机视觉
随着计算机视觉技术的发展,单目测距作为一种重要的视觉测量手段,在众多领域得到了广泛的应用。本文将探讨基于OpenCV的单目测距原理、局限性、实际应用场景以及一些优化方案。单目测距的原理单目测距是指利用一台摄像机拍摄到的单一图像来进行距离测量的技术。与双目测距相比,单目测距不需要复杂的立体匹配算法,因此具有计算量小、实现简单的特点。然而,单目测距也面临着许多挑战,如尺度模糊性、深度信息缺乏等问题。单
- Python在DevOps中的应用:自动化CI/CD管道的实现
蒙娜丽宁
Python杂谈pythonjavascript开发语言
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在现代软件开发中,DevOps理念的引入极大地提升了开发与运维的协作效率,而持续集成(CI)与持续部署(CD)则是其核心实践之一。Python作为一种简洁高效的编程语言,凭借其丰富的库和灵活性,成为实现自动化CI/CD管道的理想选择。本文深入探讨了如何利
- 自制本地影音播放器(python)
席子哥哥的代码库
pythonpython开发语言
需要安装:pipinstallopencv-pythonpygamepillownumpy技术参数|特性|说明||分辨率支持|最高4KHDR||采样率|44.1kHz-192kHz||位深|16bit/24bit/32bit||声道配置|立体声/5.1/7.1环绕||字幕支持|SRT/ASS外挂字幕||色彩空间|RGB/YUV4:4:4/4:2:2/4:2:0|核心功能1.多格式支持音频:MP3/
- OpenCV开发笔记(八十一):通过棋盘格使用鱼眼方式标定相机内参矩阵矫正摄像头图像
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Qt开发图形图像处理OpenCV图像处理opencv鱼眼畸变矫正鱼眼摄像头标定
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- 【OpenCV-Python】——哈里斯/Shi-Tomas角检测&FAST/SIFT/ORB特征点检测&暴力/FLANN匹配器&对象查找
柯宝最帅
OpenCV学习计算机视觉人工智能
目录前言:1、角检测1.1哈里斯角检测1.2优化哈里斯角1.3Shi-Tomasi角检测2、特征点检测2.1FAST特征点检测2.2SIFT特征检测2.3ORB特征检测3、特征匹配3.1暴力匹配器3.2FLANN匹配器4、对象查找总结:前言:图像的特征是指图像中具有独特性和易识别性的区域,如角和边缘等。提取特征并对其进行描述,便于图像匹配和搜索。1、角检测1.1哈里斯角检测cv2.conerHar
- 目标检测代码示例(基于Python和OpenCV)
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计算机视觉
引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务,其目标是在图像或视频中定位和识别特定对象。随着技术的发展,目标检测算法不断演进,从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法,再到基于Transformer的架构,目标检测技术已经取得了显著的进步。本文将总结和对比几种主要的目标检测算法,探讨它们的优势、劣势和适用场景。1.目标检测算法分类1.1单阶段检测(One-Stage)与双阶段检测(Two-S
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
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- Java 对象大小的计算
e200702084
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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apachespringWebxmlstruts
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持