- Python计算机视觉编程 第三章 图像到图像的映射
一只小小程序猿
计算机视觉pythonopencv
目录单应性变换直接线性变换算法仿射变换图像扭曲图像中的图像分段仿射扭曲创建全景图RANSAC拼接图像单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里,平面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性,比如图像配准、图像纠正和纹理扭曲,以及创建全景图像。单应性变换本质上是一种二维到二维的映射,可以将一个平面内的点映射到另一个平面上的对应点。代码如下:impo
- Python计算机视觉编程——第二章 局部图像描述子
adchloe
python计算机视觉开发语言
目录1Harris角点检测器2SIFT2.1兴趣点2.2描述子2.3检测兴趣点2.4匹配描述子1Harris角点检测器Harris角点检测算法是简单的角点检测算法,主要思想是,如果像素周围显示存在多于一个方向的边,认为该点为兴趣点,称为角点。把图像域中点x上的对称半正定矩阵Mr=Ml(x)M_{r}=M_{l}(\mathbf{x})Mr=Ml(x)定义为:M1=∇I ∇IT=[IxIy][IxI
- Python计算机视觉编程pdf txt mobi下载及读书笔记
mrxllh0
Python计算机视觉编程pdftxtmobi读书笔记应该是这一学期图像分析比较有用的工具书了,numpy和matplotlib常用的方法基本都有,并且例子也不错。非常好的计算机视觉入门书,亮点在于没有直接使用OpenCV,而是先简单介绍算法原理,再利用NumPy、matplotlib等基本工具进行算法实现,对于已经学习了计算机视觉理论,但是不知道怎么把公式变成代码的人来说很有帮助。作者:[瑞典]
- [笔记]Python计算机视觉编程《一》 基本的图像操作和处理
二进制怪兽
Python人工智障读书笔记计算机视觉笔记python
文章目录前言环境搭建计算机视觉简介Python和NumPy第一章基本的图像操作和处理1.1PIL:Python图像处理类库1.1.1转换图像格式1.1.2创建缩略图1.1.3复制和粘贴图像区域1.1.4调整尺寸和旋转1.2Matplotlib1.2.1绘制图像、点和线1.2.2图像轮廓和直方图图像的轮廓直方图1.2.3【交互式标注】1.3NumPy1.3.1图像数组表示1.3.2灰度变换1.3.3
- python计算机视觉编程——第一章(基本的图像操作和处理)
NCTU_to_prove_safety
算法
第1章基本的图像操作和处理1.1PIL:Python图像处理类库1.1.1转换图像格式——save()函数1.1.2创建缩略图1.1.3复制并粘贴图像区域1.1.4调整尺寸和旋转1.2Matplotlib库1.2.1画图、描点和线1.2.2图像轮廓和直方图1.2.3交互式标注1.3NumPy库1.3.1图像数组表示1.3.2灰度变换1.3.3图像缩放1.3.4直方图均衡化1.3.5图像平均1.3.
- PIL–Python图像处理类库
斯特凡1899
—–前言—–才开始看Python,感觉离时代好远。现在看的是《Python计算机视觉编程》,欢迎交流!—–正题—–PIL,PhthonImagingLibrary,Python图像图里类库。提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。代码例子:fromPILimportImage#读取图像im=Image.open("empire.jpeg")thum
- python计算机视觉编程.pdf微盘_Python计算机视觉编程pdf
weixin_39860280
下载地址:网盘下载内容简介······《python计算机视觉编程》是计算机视觉编程的权威实践指南,依赖python语言讲解了基础理论与算法,并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外,书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。《python计算机视觉编程》适合的读者
- python画龙舟_Python计算机视觉编程第二章——局部图像描述子
weixin_39999781
python画龙舟
Python计算机视觉编程局部图像描述子(一)Harris角点检测器(二)SIFT(尺度不变特征变换)2.1兴趣点2.2描述子2.3检测兴趣点2.4匹配描述子(三)匹配地理标记图像3.1从Panoramio下载地理标记图像3.2使用局部描述子匹配3.3可视化连接的图像局部图像描述子本节旨在寻找图像间的对应点和对应区域。介绍用于图像匹配的两种局部描述子算法。图像的局部特征是许多计算机视觉算法的基础,
- Python计算机视觉编程 第三章 图像到图像的映射
LuoY、
Python计算机视觉编程
第三章图像到图像的映射3.1单应性变换3.1.1直接线性变换算法3.1.2仿射变换3.2图像扭曲3.2.1图像中的图像3.2.2图像配准3.3创建全景图3.3.1RANSAC3.3.2稳健的单应性矩阵估计3.3.2拼接图像 本章讲解图像之间的变换,以及一些计算变换的实用方法。这些变换可用于图像扭曲变形和图像配准。3.1单应性变换 单应性变换是一个人平面内的点映射到另一个平面内的二维投影
- Python计算机视觉编程 第四章 照相机模型与增强现实
LuoY、
Python计算机视觉编程python计算机视觉ar
第四章照相机模型与增强现实4.1针孔照相机模型4.1.1照相机矩阵4.1.2三维点的投影4.1.3照相机矩阵的分解4.1.4计算照相机中心4.2照相机标定4.3以平面和标记物体进行姿态估计4.4增强现实4.1针孔照相机模型 针孔照相机模型(有时称为射影照相机模型)是计算机视觉中广泛使用的照相机模型。对于大多数应用来说,针孔照相机模型简单,并且具有足够的精确度。在针孔照相机模型中,在光线投影到
- python图像处理笔记-八-针孔照相机模型与照相机标定
BluePing
参考教材:python计算机视觉编程视觉SLAM十四讲,从理论到实践针孔照相机模型针孔摄像机模型(有时称作摄影照相机模型),是计算机视觉中广泛应用的照相机模型。原因是:简单精度足够这个名字来源于一种简单的照相机,他利用小孔成像原理进行成像,换句话说就是:在光线投影到图像平面前,从唯一一个点经过,这个经过的点就叫做:照相机中心,记做C,如下图所示:(这张图来自于他人博客:https://blog.c
- Python计算机视觉编程_03
chuxiao_scx
python机器学习
基于SIFT算法的全景拼接前言1.单应性变换2.RANSAC算法3.Multi-BandBlending策略4.代码实现前言什么是全景拼接?简单来说就是将两幅或多幅具有重叠区域的图像,合并成一张大图如图所示,7张不同的图像最后拼接成一幅大图,那么问题很明显,如何拼接呢?1.单应性变换如果是最简单图像拼接,很明显,我们只需要对其进行平移,将重叠区域叠加,很轻松的就能得到一幅拼接图像。但实际上两幅图像
- Python计算机视觉编程——第6章 图像聚类
海鸥丸拉面
python聚类计算机视觉
目录6.1K-means聚类6.1.1Scipy聚类包6.1.2图像聚类6.1.3在主成分上可视化图像6.1.4像素聚类6.2层次聚类图像聚类6.3谱聚类6.1K-means聚类K-means是一种将输入数据划分成k个簇的简单的聚类算法。K-means反复提炼初始评估的类中心,步骤如下:以随机或猜测的方式初始化类中心ui,i=1...k;将每个数据点归并到离他距离最近的类中心所属的类ci;对所有属
- Python计算机视觉编程--第四章
娇娇是大熊
pythonpython
照相机模型与增强现实一、针孔照相机模型1.1照相机矩阵1.2三维点的投影1.3照相机矩阵的分解1.4照相机中心二、照相机标定一、针孔照相机模型针孔照相机模型(有时称为射影照相机模型)是计算机视觉中广泛使用的照相机模型。对于大多数应用来说,针孔照相机模型简单,并且具有足够的精准度。这个名字来源于一种类似暗箱机的照相机。该照相机从一个小孔采集射到暗箱内部的光线。在光线投影到图像平面之前,从唯一一个点经
- Python计算机视觉编程——第8章 图像内容分类
海鸥丸拉面
python计算机视觉分类
目录8.1K临近分类法(KNN)8.1.1一个简单的二维示例8.1.2用稠密SIFT作为图像特征8.1.3图像分类:手势识别8.2贝叶斯分类器用PCA降维8.3支持向量机8.3.1使用LibSVM8.1K临近分类法(KNN)在分类算法中,最简单且用的最多的一种方法之一就是KNN(K-NearsetNeighbor,K邻近分类法),这种算法把要分类的对象(例如一个特征向量)与训练集中已知类标记的所有
- Python计算机视觉编程——第10章 OpenCV
海鸥丸拉面
计算机视觉pythonopencv
目录10.1OpenCV的Python接口10.2OpenCV基础知识10.2.1读取和写入图像10.2.2颜色空间10.2.3显示图像及结果10.3处理视频10.3.1视频输入10.3.2将视频读取到NumPy数组中10.4跟踪10.4.2Lucas-Kanade算法1.使用跟踪器2.使用发生器10.1OpenCV的Python接口OpenCV是一个C++库,它包含了计算机视觉领域的很多模块。除
- Python计算机视觉编程_01
chuxiao_scx
python计算机视觉opencv
基本的图像操作和处理前言1.图像直方图1.1.原理1.2.结果演示2.高斯滤波2.1.原理2.2.结果演示3.直方图均衡化3.1.原理3.2.结果演示后记前言本篇博客介绍在vscode中使用opencv进行图像处理的基本操作,使用的语言为python,vscode中按照python可以参考我以前写的这篇博客:vscode中配置python环境至于在vscode导入opencv包就请各位自行百度解决
- 机器学习算法:支持向量机(SVM)
夏天是冰红茶
#计算机视觉机器学习支持向量机算法
参考书籍:Solem《python计算机视觉编程》、李航《统计学习方法》、周志华《机器学习》要理解好支持向量机需要较好的数学功底,且能不被公式以及文字绕晕,这里我们就理清楚支持向量机的大体过程。具体的数学计算推导其实已经封装好了,那么理解算法的原理也对我们将来的学习很有帮助,比如以后做科研的时候,大家冥思苦想找不到方法的时候,你走上前去说,唉这个方法就能解决,是不是特别能得到满足。0、概念提前知超
- Python计算机视觉编程 第一章——基本的图像操作和处理
海鸥丸拉面
计算机视觉图像处理python
目录1.1PIL:Python图像处理类库1.1.1转换图像格式1.1.2创建缩略图1.1.3复制和粘贴图像区域1.1.4调整尺寸和旋转1.2Matplotlib1.2.1绘制图像、点和线1.2.2图像轮廓和直方图1.2.3交互式标注1.3Unmpy1.3.1图像数组表示1.3.2灰度变换1.3.3图像缩放1.3.4直方图均衡化1.3.5图像平均1.3.6图像的主成分分析(PCA)1.3.7使用p
- Python计算机视觉编程 第一章 基本的图像操作和处理
LuoY、
python计算机视觉图像处理
第一章基本的图像操作和处理1.1PIL:Python图像处理类库1.1.1转换图像格式1.1.2创建缩略图1.1.3复制和粘贴图像区域1.1.4调整尺寸和旋转1.2Matplotlib1.2.1绘制图像、点和线1.2.2图像轮廓和直方图1.2.3交互式标注1.3NumPy1.3.1图像数组表示1.3.2灰度变换1.3.3直方图均衡化1.3.4图像平均1.3.5使用pickle模块1.4SciPy1
- python计算机视觉编程
Hesilan
python自然语言处理机器学习
@《python计算机视觉处理编程》第一章笔记Python计算机视觉编程笔记,还在学习之中红色:imtools函数蓝色:函数功能绿色:拓展知识1、fromPILimportImage输入pillow包,图像缩放,裁剪、旋转、颜色转换pil_im=Image.open(‘D:\RGB\Testpicture\pexels-photo-417173.jpg’)打开一张图片print(pil_img.s
- 《Python 计算机视觉编程》学习笔记(一)
书生丶丶
python计算机视觉学习
《Python计算机视觉编程》文章目录前言第1章基本的图像操作和处理引言1.1PIL:Python图像处理类库图像读取、显示、显示对应灰度图更改图像格式(后缀)创建缩略图复制和粘贴图像区域调整尺寸和旋转1.2Matplotlib绘制图像、点和线图像轮廓和直方图交互式标注1.3NumPy图像数组表示灰度变换直方图均衡化图像的主成分分析(PCA)1.4SciPy图像模糊图像导数形态学:对象计数一些有用
- Python计算机视觉编程 - 第三章 图像映射 -全景拼接
煮酒忆南山
python
全景拼接原理简述在同一位置拍摄的两幅或者多幅图片是单应性相关的,我们经常使用该约束将很多图像缝补起来,拼成一个全景图。全景图像拼接最重要的两个步骤是:1.特征匹配2.图像拼接在本次测试中,我使用的是sift特征匹配,在特征匹配之后,我们使用RANSAC算法求解得到单应性矩阵。其基本思想是,数据中包含正确的点和噪声点,合理的模型能够在描述正确数据点的同时摒弃噪声点,在这里的用途就是排除掉不符合大部分
- Python计算机视觉编程第二章 局部图像描述子
仙蓝
计算机视觉计算机视觉python算法
Python计算机视觉编程第二章局部图像描述子1Harris角点检测1.1基本概念1.2例子2在图像中寻找对应点2.1基本概念2.2例子3SIFT(尺度不变特征变换)3.1介绍3.2兴趣点3.3描述子3.4检测兴趣点——例子3.5匹配描述子——例子4地理特征匹配4.1需要安装PCV环境4.2测试图片4.3实现代码1Harris角点检测1.1基本概念Harris角点检测算法(也称Harris&Ste
- 图像检索代码python tf_Python计算机视觉编程(八)图像检索
埃斯蓬托的篡位者
图像检索代码pythontf
图像检索BOW模型基于BOW的图像检索特征提取视觉词典TF-IDF常用参数图像检索具体实现流程BOW模型Bag-of-wordsmodels模型(词袋模型)词袋模型对于给定的两个文档,进行分割可以建构出一个有n个元素词典,根据词典每个词在两个文档中的出现的频率,表示成两个n维向量。基于BOW的图像检索特征提取学习视觉词典针对输入特征集,根据视觉词典进行量化把输入图像,根据TF-IDF转化成视觉单词
- python内实现k-means聚类
superdont
图像处理pythonpython计算机视觉
《Python计算机视觉编程》学习笔记fromscipy.cluster.vqimport*importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltclass1=1.5*np.random.randn(100,2)##print(class1)class2=np.random.randn(100,2)+np.array([8,8])##print(class2)
- Python计算机视觉编程学习笔记 十 OPENCV
Belouga-
数字图像处理计算机视觉python
OPENCV(一)OpenCV的Python接口(二)OpenCV基础知识2.1图像读取和写入2.2颜色空间2.3显示图像及结果2.4平移与缩放(三)处理视频3.1视频输入3.2将视频读取到NumPy数组中(四)跟踪4.1光流4.2Lucas-Kanade算法(五)更多示例5.1图像修复5.2利用分水岭变换进行分割cv2.watershed()5.3利用霍夫变换检测直线(一)OpenCV的Pyth
- Python计算机视觉编程第十章——OpenCV基础知识
Dujing2019
Python计算机视觉编程
Python计算机视觉编程(一)OpenCV的Python接口(二)OpenCV基础知识2.1读取和写入图像2.2颜色空间2.3显示图像及结果(三)处理视频3.1视频输入3.2将视频读取到NumPy数组中(四)跟踪4.1光流4.2Lucas-Kanade算法(五)更多示例5.1图像修复5.2利用分水岭变换进行分割5.3利用霍夫变换检测直线(一)OpenCV的Python接口OpenCV是一个C++
- Python计算机视觉编程学习笔记 七 图像搜索
白鲸鱼2020
python数字图像处理计算机视觉
图像搜索(一)基于内容的图像检索(二)视觉单词2.1:创建词汇2.2:创建图像索引2.3:在数据库中搜索图像(三)使用几何特性对结果排序(一)基于内容的图像检索CBIR(Content-BasedImageRetrieval,基于内容的图像检索)CBIR的实现依赖于两个关键技术的解决:图像特征提取和匹配。定义:即从图像库中查找含有特定目标的图像,也包括从连续的视频图像中检索含有特定目标的视频片段。
- Python计算机视觉编程学习笔记 三 图像到图像的映射
白鲸鱼2020
计算机视觉python数字图像处理
图像到图像的映射(一)单应性变换1.2仿射变换(二)图像扭曲2.1图像中的图像2.2图像配准(三)创建全景图3.1RANSAC3.2拼接图像(一)单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里,平面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性,比如图像配准、图像纠正和纹理扭曲,以及创建全景图像。本质上,单应性变换H,按照下面的方程映射二维中的点(齐次坐标
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin