- 数字图像处理学习笔记(一):特征检测和匹配概述
Leon_Chen0
数字图像处理
数字图像处理学习笔记(一):特征检测和匹配概述参考博客:特征点的匹配SIFT特征详解数字图像处理学习笔记(二):SIFT(尺度不变特征变换)算法1、特征点概述如何高效且准确的匹配出两个不同视角的图像中的同一个物体,是许多计算机视觉应用中的第一步。虽然图像在计算机中是以灰度矩阵的形式存在的,但是利用图像的灰度并不能准确的找出两幅图像中的同一个物体。这是由于灰度受光照的影响,并且当图像视角变化后,同一
- 数字图像处理学习笔记9:图像复原及重建1(常见噪声及滤波方法、噪声判别方法)
刘燚
matlab计算机视觉图像处理
文章目录前言一、图像退化/复原过程的模型二、常见空间域噪声模型1.高斯噪声2.瑞利噪声3.伽马噪声4.指数噪声5.均匀分布噪声6.脉冲(椒盐)噪声三、图像中噪声判别四、空间滤波去噪1.算数均值滤波器及MATLAB代码2.几何均值滤波器及MATLAB代码3.谐波均值滤波器及MATLAB代码4.逆谐波均值滤波器及MATLAB代码5.中值滤波器及MATLAB代码6.最大值、最小值滤波器及MATLAB代码
- 数字图像处理学习笔记4:图像增强之空间滤波2(一阶微分锐化滤波(梯度),二阶微分锐化(拉普拉斯),非锐化掩蔽)
刘燚
计算机视觉matlab
文章目录前言一、一阶微分和二阶微分的定义二、一阶微分锐化滤波:梯度1.梯度2.sobel算子及MATLAB代码二、二阶微分锐化滤波:拉普拉斯算子1.拉普拉斯算子2.拉普拉斯算子MATLAB代码三、非锐化掩蔽和高提升滤波1.非锐化掩蔽和高提升滤波2.MATLAB代码总结前言锐化滤波的主要目的是突出灰度的过渡部分,比如图像中物体的边缘。一、一阶微分和二阶微分的定义一阶微分:(1)在恒定灰度值得区域一阶
- 数字图像处理学习笔记(二)(上)
书生丶丶
学习图像处理python
第三章灰度变换与空间滤波引言空间域:指图像平面本身,这类图像处理方法直接以图像中的像素操作为基础。处理主要分为灰度变换和空间滤波两类。变换域:变换域的图像处理首先把一幅图像变换到变换域,在变换域中进行处理,然后通过反变换把处理结果返回到空间域。类比信号系统中的时域与频域以及s域。3.1背景知识空间域技术优点:在计算上更有效,且在执行上需要较少的处理资源。空间域处理表示公式:g(x,y)=T[f(x
- 数字图像处理学习笔记(四)
书生丶丶
学习计算机视觉图像处理
文章目录第七章小波和多分辨率处理引言7.1背景图像金字塔:有限冲激响应滤波器(FIR):哈尔变换:7.2多分辨率展开级数展开尺度函数7.3一维小波变换离散小波变换连续小波变换7.4快速小波变换7.5二维小波变换7.6小波包7.7小结第8章图像压缩8.1基础知识数据压缩:编码冗余空间冗余和时间冗余不相关的信息图像信息的度量图像压缩模型图像格式、容器和压缩标准8.2一些基本的压缩方法霍夫曼编码Golo
- 数字图像处理学习笔记
在学习的王哈哈
学习笔记
数字图像处理学习笔记这门课是通过数字图像处理-DigitalImageProcessing(DIP)进行学习的,由于课中代码实现的部分是Matlab,对我以后的用处不是很大,所以学习的重心是在于理论的部分,至于代码实现部分先暂时搁置,与此同时会查看下openCV中python接口相关操作的使用。文章目录数字图像处理学习笔记第一二章OpenCV-python的相关使用1.读取图像2.显示图像2.显示
- 数字图像处理学习笔记4第四章 图像变换 附实验
如魔
读书笔记数字图像处理知识整理-读书笔记图像处理离散余弦变换快速傅立叶变换
第四章图像变换附实验前言图像变换:为达到某种目的将原始图像变换映射到另一个空间上,使得图像的某些特征得以突出,以便于后面的处理和识别。4.1连续傅里叶变换一维变换用傅里叶变换表示的函数特征完全可以通过傅里叶反变换来重建,而不会丢失任何信息。若把一个一维输入信号做一维傅里叶变换,该信号就被变换到频域上,即得到了构成该输入信号的频谱,频谱反映了该输入信号由哪些频率构成。函数f(x)的一维连续傅里叶变换
- 数字图像处理学习笔记(一)——数字图像处理概述
闭关修炼——暂退
《数字图像处理》学习笔记数字信号处理
数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理,欢迎大家一起学习交流!专栏链接:数字图像处理学习笔记一、什么是图像Ⅰ、图像的定义:二维函数f(x,y)注:①x,y是空间坐标;②f(x,y)中f是点(x,y)的幅值。Ⅱ、灰度图像是一个二维灰度(或亮
- 数字图像处理学习笔记(二):图像灰度级的增加、减少
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验计算机视觉图像识别matlab图像处理灰度级
实验截图:图像灰度级阶梯实验代码:img1=imread('erciyuan.jpg');img2=rgb2gray(img1);fori=0:7img=(uint8(img2/(2^i)))*(2^i);%灰度级逐渐递减的过程subplot(2,4,i+1),imshow(img,[]);title(['',num2str(2^(8-i)),'级灰度图像']);%设置titleend结果分析:图
- 数字图像处理学习笔记2:图像直方图及空域处理和常见python编程问题
一年级 学生
数字图像处理pythonopencvnumpy计算机视觉
本次学习内容是记录基本的图像增强,滤波或者直方图处理的编程实现以及相关python常见错误,涉及numpy,matplotlib,opencv等库。以上内容基于第一次作业。目录直方图读取显示直方图均衡化plt绘图技巧说明直方图拉伸平滑滤波图像锐化图像二值化1.直方图读取显示函数cv.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges[,hist[,accum
- 数字图像处理学习笔记(二):SIFT(尺度不变特征变换)算法
Leon_Chan0
数字图像处理
数字图像处理学习笔记(二):SIFT(尺度不变特征变换)算法一、概述:提到特征点算法,首先就是大名鼎鼎的SIFT算法了。SIFT的全称是ScaleInvariantFeatureTransform,尺度不变特征变换,2004年由加拿大教授DavidG.Lowe提出的。SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征。SIFT算法分为以下五个过程:1)尺度空间的搭建;(高
- 数字图像处理学习笔记之——空间域图像增强
前丨尘忆·梦
Matlab图像处理计算机视觉机器学习matlab
空间域图像增强1、图像增强基础1.1、为什么要进行图像增强图像增强是指根据特定的需要==突出一幅图像中的某些信息,同时削弱或去除某些不需要的信息==的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说,比原始图像更适用。因此,这类处理是为了某种应用目的而去改善图像质量的。处理的结果使图像更适合于人的观察或机器的识别系统。应该明确的是增强处理并不是增强原始图像的信息,其结果只能增强对某种信息的
- 数字图像处理学习笔记8:频率域滤波4(拉普拉斯算子)
刘燚
计算机视觉matlab图像处理
文章目录一、频率域的拉普拉斯算子1.原理2.编程步骤二、MATLAB代码1.代码2.结果一、频率域的拉普拉斯算子1.原理(1)拉普拉斯在频率域的滤波器可以表示为:H(u,v)=−4π2D2(u,v)H(u,v)=-4π^2D^2(u,v)H(u,v)=−4π2D2(u,v)(2)∇2f(x,y)=F−1[H(u,v)∗F(u,v)]\nabla^2f(x,y)=F^{-1}[H(u,v)*F(u,
- 数字图像处理学习笔记(七)锐化滤波:Sobel算子、Canny算子、拉普拉斯算子
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验边缘检测图像处理matlab锐化滤波
实验截图:不同锐化滤波处理后的结果实验代码:img=imread('erciyuan.jpg');subplot(221);imshow(img);title('原图');subplot(222);sobel=edge(rgb2gray(img),'sobel');imshow(sobel);title('Sobel算子后的图');subplot(223);canny=edge(rgb2gray(
- 数字图像处理学习笔记1:图像增强之灰度变换(灰度反转,对数变换,冥律变换)
刘燚
图像处理2(c++opencv)matlab计算机视觉
文章目录前言一、灰度反转1.计算公式(以256级灰度图为例)2.MATLAB代码二、对数变换1.计算公式2.MATLAB代码三、冥律变换1.计算公式2.MATLAB代码3.伽马系数四、分段线性变换1.对比度拉伸2.灰度级分层3.比特平面分层前言灰度变换直接作用于图像像素,改变像素灰度值。灰度变换主要包括:1、灰度反转;2、对数变换;3、冥律变换;4、分段线性变换。学习教材:数字图像处理(冈萨雷斯)
- 数字图像处理学习笔记(四)点处理:灰度值反转、对数变换、伽马变换
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验计算机视觉matlab图像处理对数变换伽马变换
实验截图:灰度值反转:对数变换(进行对数变换不同量级的结果):伽马变换(伽马变换量级为0.4和1.4时):实验代码:灰度值反转(1):img1=imread('shadow.PNG');%读取图片img2=rgb2gray(img1);%转成灰度图img=imadjust(img2,[0,1],[1,0]);%反转灰度值subplot(121);imshow(img2)title('原图');su
- 数字图像处理学习笔记(十七)分割出彩色图像中的“蓝色”部分
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验图像处理matlabRGB颜色分割
实验截图:RGB图中蓝色的分离:实验代码:I=imread('RGB.jpg');[MNt]=size(I);I1=I;I2=I;fori=1:Mforj=1:NifI(i,j,1)200I1(i,j,1)=0;I1(i,j,2)=0;I1(i,j,3)=255;I2(i,j,1)=0;I2(i,j,2)=255;I2(i,j,3)=0;elseI1(i,j,1)=0;I1(i,j,2)=0;I1
- 数字图像处理学习笔记——通路长度的计算
小白学算法
数字图像处理学习图像处理
例题:1.V={2,3,4},计算p和q之间的4通路、8通路和m通路的最短长度。(1)最短4通路:由上图可知,从p到q是无法到达的,即没有4通路,也不存在最短4通路。(2)最短8通路:由上图可知,最短8通路为4。只要满足p周围的8个值在V值内,都可以走,最短距离优先考虑斜线。(3)最短m通路:由上图可知,最短m通路为5。最短m通路是在最短8通路的基础上,优先考虑直线且必须满足N4(p)与N4(q)
- 数字图像处理学习笔记(1):绪论
向东的笔记本
数字图像处理数字图像处理
第一章:绪论1.什么是数字图像?一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y),对任何一对空间坐标(x,y)处的幅值f称为为图像在该点处的强度或灰度。数字图像由有限数量的元素组成,每个元素有特定的位置和幅度,元素又称为像素。每个像素的灰度级至少要8bit(灰度图像,单通道)来表示,一般采用24bit(彩色图像,三通道)。一幅未经压缩原始图像(彩色,三通道)大小的计算方式(换算成字节):1920×108
- 数字图像处理学习笔记(九)——直方图运算
闭关修炼——暂退
《数字图像处理》学习笔记直方图数字图像处理学习笔记
数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理,欢迎大家一起学习交流!专栏链接:数字图像处理学习笔记直方图均衡化数字图像直方图均衡化目的就是提升图像的对比度,将较亮或者较暗区域的输入像素映射到整个区域的输出像素,是图像增强一种很好的且方便的方式。
- 数字图像处理中常用的数学操作
m0_61899108
数字图像处理matlab开发语言
参考博客数字图像处理学习笔记(六)——数字图像处理中用到的数学操作_闭关修炼——暂退的博客-CSDN博客_数字图像处理用到的数学知识阵列和矩阵操作线性操作和非线性操作算数操作集合和逻辑操作
- 三种图像内插法(最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法)的做法 & 代码实现
m0_61899108
数字图像处理python人工智能
参考博客数字图像处理学习笔记(四)——数字图像的内插、度量、表示与质量_闭关修炼——暂退的博客-CSDN博客数字图像处理学习笔记(七)——用Pycharm及MATLAB实现三种图像内插法(最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法)_闭关修炼——暂退的博客-CSDN博客数字图像的内插内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具。从根本上看,内插是用已知数据来估计未知位置的数值的处
- 数字图像处理学习笔记(一)
书生丶丶
学习图像处理
文章目录前言第一章绪论1.1什么是数字图像处理数字图像:数字图像处理:像素:图像处理的三种典型计算处理:1.2数字图像处理起源1.3数字图像处理应用1.4数字图像处理基本内容1.5图像处理系统的组成1.6小结第二章数字图像基础2.1视觉感知要素人类视觉感知的重要性人类与电子成像设备的对比人类与电子成像设备的成像原理眼睛的亮度适应和辨别2.2光和电磁波谱电磁波谱描述公式光子定义能量公式对于伽马射线的
- 数字图像处理学习笔记(五)下
书生丶丶
学习计算机视觉人工智能
文章目录第10章图像分割10.1基础知识10.2点、线和边缘检测边缘检测点检测线检测边缘模型Marr-Hildreth边缘检测器高斯拉普拉斯(LoG):坎尼边缘检测器边缘连接和边界检测10.3阂值处理多阈值处理可变阈值处理多变量阈值处理10.4基于区域的分割区域生长10.5用形态学分水岭的分割10.6分割中运动的应用10.6小结第10章图像分割从输入和输出都是图像的图像处理方法,转到了输入为图像而
- 数字图像处理学习笔记(十一)——用Python代码实现图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层、直方图均衡化、平滑滤波器、锐化滤波器
荣仔!最靓的仔!
《数字图像处理》学习笔记图像处理pythonpycharm图像增强学习笔记
数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理,欢迎大家一起学习交流!专栏链接:数字图像处理学习笔记在数字图像处理学习笔记(八)中,已对图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层等做过详细理论论述,本文将对上述理论知识做实践
- 预更:数字图像处理学习笔记
抽象转移
文|抽象转移亲爱的读者朋友们,小说《开舟渡我》已完结,我用65天的晚上,一鼓作气完成这部青春校园类小说的构思,大纲,以及每一章节,整体故事来源现实,却不局限于现实。这部小说是我对自己过去的总结,小说啊,是讲了一个故事,一而再,再而三的失望与矛盾,终于使女主明白:你可以做很多温暖的事,你可以传递正能量,但是不要妄想用微薄之力影响别人,改变别人的成长轨迹,该被你影响的,自是该转变走向了截然不同的路,但
- 数字图像处理学习笔记-03(基于Matlab的车牌识别系统的设计)
choking-a
matlab图像识别
数字图像处理学习笔记-03(基于Matlab的车牌识别系统的设计)开始学习使用OpenCV对图像进行处理了,将陈年旧物整理一下,这是数字图像处理课程的期末课题实验之一。目录数字图像处理学习笔记-03(基于Matlab的车牌识别系统的设计)一、实验目的二、理论基础及算法设计(一)图像预处理1.1RGB图像1.2灰度图像1.3二值化图像(二)数学形态学处理进行车牌粗定位2.1canny算法边缘检测2.
- 数字图像处理学习笔记之——图像的点运算
前丨尘忆·梦
图像处理matlab
图像的点运算1、灰度直方图灰度直方图描述了一幅图像的灰度级统计信息,主要应用于图像分割和图像灰度变换等处理过程中。1.1、理论基础从数学上来说,图像直方图描述图像的各个灰度级的统计特性,它是图像灰度值的函数,统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率。有一种特殊的直方图叫做归一化直方图,可以直接反映不同灰度级出现的频率。从图形上来说,灰度直方图是一个二维图,横坐标为图像中各个像素点的灰度级别,纵坐标
- 彩色图转灰度图的几种方法
荼荼灰
计算机视觉机器学习
数字图像处理学习笔记(目录)平均法gray(x,y)=fR(x,y)+fG(x,y)+fB(x,y)3gray(x,y)=\frac{fR(x,y)+fG(x,y)+fB(x,y)}{3}gray(x,y)=3fR(x,y)+fG(x,y)+fB(x,y)加权平均(最常用)gray(x,y)=0.299∗fR(x,y)+0.578∗fG(x,y)+0.114∗fB(x,y)gray(x,y)=0.
- 数字图像处理学习笔记 六 彩色图像处理
白鲸鱼2020
数字图像处理python
目录(一)彩色模型介绍1.1RGB模型1.2CMY、CMYK模型1.3HSI彩色模型1.4HSV模型1.5YCbCr彩色空间(二)伪彩色图像处理(三)全彩色图像处理及彩色变换3.1全彩色图像处理3.2彩色变换3.4彩色图像的直方图处理3.5彩色直方图均衡化(四)彩色图像的平滑和锐化4.1平滑处理4.2锐化处理(五)彩色图像的分割5.1基于HSI的彩色图像分割5.2K-Means聚类对比分割彩色图像
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,