- 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circleellipsefillpolyopencv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
opencvopencv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——OpenCVopencv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——OpenCVopencv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——OpenCVopencv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——OpenCVopencv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——OpenCVopencv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——OpenCVopencv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——OpenCVopencv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
opencvopencv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_Opencvopencvpython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opencvpython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
opencvopencv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
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu