- 基于FPGA的数字图像处理【1.5】
BinaryStarXin
FPGA图像处理fpga开发FPGA与图像处理FPGA技术优势硬件工程dsp开发射频工程驱动开发
第2章FPGA与图像处理随着图像分辨率的大幅度提升和图像处理算法复杂度的提升,传统的串行处理器已经越来越不能满足图像处理的实时性需求。多核结构处理、GPU处理及FPGA很快在实时性图像处理领域得到了迅速的发展。本章将重点介绍基于FPGA的实时性图像处理。FPGA通过为每个功能建立单独的硬件来实现整个应用程序所需要的逻辑功能,这使其很适合图像处理,尤其是采用流水线来处理视频流,可以在同一个时刻进行多
- Python编程:图像增强
倔强老吕
C++与python交互编程pythonopencv计算机视觉图像增强
图像增强图像增强是数字图像处理中的重要技术,旨在改善图像质量或突出图像中的有用信息,为后续的分析和处理提供更好的基础。空间域图像增强灰度变换定义灰度变换是一种点处理(pointprocessing)操作,可表示为:s=T(r)其中:r:输入图像像素的原始灰度值(通常范围[0,L-1],如8位图像为[0,255])s:变换后的输出灰度值T:灰度变换函数核心特性单像素操作:输出值仅取决于对应位置的输入
- OpenCV C++ 边缘检测与图像分割
achene_ql
opencvc++计算机视觉人工智能
一、边缘检测在数字图像处理领域,边缘检测是一项至关重要的基础技术。它如同为图像赋予“骨架”,帮助计算机快速识别图像中的物体轮廓、形状与结构,广泛应用于目标识别、图像分割、图像配准等多个领域。1.1概念边缘检测的核心目标是找出图像中像素灰度发生剧烈变化的区域边界。这些边界往往对应着图像中物体的轮廓、不同物体的交界处或纹理变化明显的地方。通过提取这些边缘信息,可以有效减少图像数据量,同时保留图像中最关
- Visual C++数字图像处理算法与实战教程
咸鱼豆腐
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本教程面向初学者,涵盖数字图像处理核心概念和技术,包括灰度转换、图像滤波和旋转等基本操作。通过VisualStudio(VS)环境和实例实践,学习者将掌握如何利用C++进行图像处理编程。本教程还介绍了VisualStudio集成开发环境(IDE)的使用,以及如何利用OpenCV等第三方库进行图像处理开发。1.VisualStudio集成开发环境(IDE)介绍*
- OpenCV C++ 图像处理教程:灰度变换与直方图分析
achene_ql
opencvc++图像处理计算机视觉人工智能
在数字图像处理领域,灰度变换与直方图分析是最基础且核心的技术,它们如同“图像的化妆师”,能够通过调整像素灰度分布显著改善图像视觉效果,为后续的目标检测、图像分割等高级任务奠定基础。无论是校正图像的亮度与对比度,还是从低质量图像中提取有效信息,掌握这些技术都是图像处理从业者的必备技能。一、点运算(PointOperation)1.概念点运算是图像处理中最基础的操作之一,指对图像中每个像素点的灰度值进
- MATLAB实现的基于SVD的数字图像水印技术
张锦云
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在数字图像处理中,SVD水印技术是一种有效的版权保护方法。它利用SVD算法在MATLAB环境下嵌入和提取水印,确保图像质量的同时隐藏信息。本文介绍了在MATLAB中实现SVD水印的步骤,包括图像预处理、SVD分解、水印嵌入、图像重构、水印提取和代码注释等关键环节。实践中涉及的技术点包括图像处理、SVD函数使用、数据编码策略、数值稳定性和图像质量评估。1.数字图
- 学习Opencv——图像金字塔
JustRemind
CVCVOpenCV
以多个分辨率来表示图像的一种有效且概念简单的结构是图像金字塔,一个图像金字塔是一系列以金子塔形状排列的、分辨率逐渐降低的图像集合。——《数字图像处理》。1.基本概念图像金字塔由Adelson于1984年提出[1],图像金字塔是一个图像集合,集合中所有的图像都源于同一个原始图像,而且是通过对原始图像连续降采样获得,直到达到某个中止条件才停止采样。常用两类图像金字塔:1)高斯金字塔(Gaussianp
- 列车轨道及其障碍物检测相关算法
他人是一面镜子,保持谦虚的态度
车道检测研究列车轨道检测
目录一、开源算法来源1.1列车轨道+障碍物检测(AI算法)1.2列车轨道(滤波算法)1.3列车轨道(滤波算法)二、运行代码2.3.1具体流程2.3.2详细代码2.3.3运行步骤一、开源算法来源1.1列车轨道+障碍物检测(AI算法)GitHub-ELKYang/RailWay_Detection:电车轨道与障碍物检测(SJTU数字图像处理课程设计)1.2列车轨道(滤波算法)火车轨道铁路轨道检测识别(
- 七天速成数字图像处理之五(图像分割)
ZzzZ31415926
图像处理计算机视觉算法人工智能数学建模
图像分割(ImageSegmentation)是数字图像处理中最核心、最具挑战性的任务之一,其目标是将图像划分为具有一致特征的区域,从而实现对图像中目标或结构的提取、理解与分析。下面我将从概念、分类、经典方法、实际应用四个层面为你系统性地讲解图像分割。一、什么是图像分割?定义:图像分割是指将图像划分为若干个互不重叠的区域,使得每个区域内部具有某种一致性(如灰度、纹理、颜色、边缘等),而不同区域之间
- python数字图像处理基础(六)——模板匹配、直方图
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉开发语言
目录模板匹配概念单对象模板匹配多对象模板匹配直方图1.查找直方图2.绘制直方图3.掩膜的应用模板匹配概念模板匹配和卷积原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动,计算模板与图像被模板覆盖的地方的差别程度,这个差别程度的计算方法在opencv里有6种,然后将每次计算的结果放入一个矩阵里,作为结果输出。假如原图是AxB大小,而模板是axb大小,则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)(通过.sha
- matlab基于GUI实现水果识别
kaikaile1995
matlab
基于GUI实现水果识别系统,限一个图片内存在一种水果图像处理是一种利用计算机分析图像以达到预期结果的技术。图像处理一般指数字图像处理,而数字图像指由工业相机、摄像机、扫描仪等设备捕捉到的二维数组,数组中的元素称为像素,元素的值称为灰度值。计算机图像识别技术和人识别图像在原理上没有本质区别,只是机器没有人的感觉。人类图像识别不仅仅是依赖于整个图像在脑中的映像、我们依赖于图像本身特点然后对图像进行分类
- 使用 C/C++ 和 OpenCV 添加图片水印
使用C/C++和OpenCV添加图片水印️在数字图像处理中,添加水印是一种常见的操作,可以用于版权保护、品牌宣传或信息标注。本文将介绍如何使用C/C++和强大的计算机视觉库OpenCV来实现将自定义水印(图片或文字)添加到目标图片上。准备工作️在开始之前,请确保你已经具备以下条件:C/C++编译器:如GCC/G++,Clang,MSVC等。OpenCV库:需要预先安装并配置好OpenCV。你可以从
- 图像增强利器:一站式Matlab代码解决方案
岑童嵘
图像增强利器:一站式Matlab代码解决方案增强.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/206fb在数字图像处理的世界里,高质量的图像增强技术是通往视觉清晰度的关键之门。今天,我们要向您隆重推荐一个精心打造的开源宝藏——《图像增强Matlab代码合集》,这是一份专为加速研究和学习曲线而生的资源,旨在让每一位图像处理爱好者和专业人员都能轻松掌
- 《数字图像处理(面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材)》第三次印刷
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禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理(面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材)》第三次印刷修正了第二次印刷的排版误删错误。冈萨雷斯在滤波器部分是大错。指数滤波器的概念本身就是错的,直接删除(这个不是他的错)。至于巴特沃斯滤波器,就算讲模拟滤波器,错误也太多,幅频响应少个根号,频率变换也是错的,从低通到高通再到带通、带阻,截止频率处的增益哪哪哪都不一样。最重要的是,模拟滤波器如果要应用于数字信号,就
- OpenCV CUDA模块图像处理------颜色空间处理之拜耳模式去马赛克函数demosaicing()
村北头的码农
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该函数用于在GPU上执行拜耳图像(BayerPattern)的去马赛克操作(Demosaicing),将单通道的原始传感器图像转换为三通道的彩色图像(如BGR或RGB格式),是数字图像处理中用于相机图像解码的关键步骤。相机传感器通常只能捕捉一个颜色通道(红、绿、蓝
- 机器学习套娃:从数字图像处理到深度学习,一张图秒懂四者关系
LYPHARD MELODY。
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为啥写这篇?刚入门AI的同学常被这四个概念绕晕:“数字图像处理是不是深度学习?”“神经网络和机器学习啥关系?”今天用俄罗斯套娃+炒土豆丝的类比,5分钟理清它们的「祖孙三代」关系!核心结论(套娃图镇楼)【最外层】机器学习(ML)⊃【中间层】神经网络(NN)⊃【最内层】深度学习(DL)【平行层】数字图像处理=传统方法(手工规则)+现代方法(被DL/ML包含)(类比:「做饭」⊃「用锅炒菜」⊃「用铁锅大火
- 东南大学图像处理课程PPT核心要点详解
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像处理是多领域交叉的学科,主要通过数字计算手段操作图像数据。东南大学的PPT讲义详述图像处理的基础知识与实践方法,涵盖了从图像增强到深度学习应用的各个方面。包括图像基础知识、图像增强、变换、分割、特征提取、复原与重建、编码与压缩,以及机器学习与深度学习在图像处理的应用,还可能包含实际案例分析。1.图像基础知识概览图像的数字化数字图像处理开始于图像的数字化。图
- 基于MATLAB-GUI图形界面的数字图像处理
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基于MATLABGUI的数字图像处理系统实现方案,包含常见图像处理功能。代码分为两部分:GUI界面设计和回调函数实现。%%第一部分:创建GUI界面(使用GUIDE)%1.打开GUIDE:guide%2.创建新GUI,添加以下控件:%-1个axes(Tag:originalAxes)%-1个axes(Tag:processedAxes)%-按钮组:%-"打开图像"(Tag:openButton)%-
- OpenCV计算机视觉实战(1)——计算机视觉简介
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OpenCV项目实践指南计算机视觉opencv人工智能
OpenCV计算机视觉实战(1)——计算机视觉简介0.前言1.计算机图像学历史2.图像信息检索3.图像处理3.1表示3.2操作3.3灵活性3.4可重现性4.数字图像处理小结0.前言随着计算机和摄影技术的发展,计算机视觉作为一个实用领域应运而生。计算机视觉本质上赋予了计算机感知和理解世界的能力,通过图像和视频的视角来理解世界,这类似于为计算机赋予视觉和认知能力。假设,我们向计算机展示一幅可爱的萌宠图
- 探索人脸修复与增强的奇妙世界:Awesome Face Restoration & Enhancement
鲍凯印Fox
探索人脸修复与增强的奇妙世界:AwesomeFaceRestoration&Enhancement去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在数字图像处理和计算机视觉的浩瀚宇宙中,AwesomeFaceRestoration&Enhancement项目犹如一颗璀璨的新星,为追求高精度人脸图像改善的研究者和开发者们提供了宝贵的资源库。本项目由热爱技术分享的社区成员发起,灵感源自
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- 数字图像处理实验一
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一.实验目的:熟悉在MATLAB中如何读入图像、如何获取图像文件的相关信息、如何显示图像及保存图像等,熟悉相关的处理函数。1、掌握在MATLAB环境下图像的读取、显示和存盘:2、掌握MATLAB开发数字图像处理软件的基本知识。二.实验平台:MATLAB三.实验内容与结果:3.1结果与分析:(可以包含模型、实验过程、结果截图、结果分析等)1.利用imread()函数读取一幅图像,假设其名为flowe
- 海思ISP开发说明
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1、概述ISP(ImageSignalProcessor)图像信号处理器是专门用于处理图像信号的硬件或处理单元,广泛应用于图像传感器(如CMOS或CCD传感器)与显示设备之间的信号转换过程中。ISP通过一系列数字图像处理算法完成对数字图像的效果处理。主要包括3A、坏点校正、去噪、强光抑制、背光补偿、色彩增强、镜头阴影校正等处理。ISP包括逻辑部分以及运行在其上firmware。名词解释:3A表示自
- OpenCV 图像直方图:从原理剖析到实战应用
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在数字图像处理领域,图像直方图是一种强大而基础的工具,它以直观的方式展示了图像中像素值的分布情况。OpenCV作为广泛应用的计算机视觉库,提供了丰富的函数来处理图像直方图。本文将深入讲解图像直方图的原理、OpenCV中的实现方法,并结合实际案例展示其应用场景,帮助大家更好地掌握这一重要技术。一、图像直方图的原理图像直方图是表示图像中每个灰度级像素个数的统计图表。在灰度图像中,横坐标表示灰度级(通常
- 第二十八节:直方图处理- 直方图计算与绘制
摸鱼许可证
从零开始学习OpenCVopencv计算机视觉
直方图是数字图像处理的基石工具,在计算机视觉领域扮演着关键角色。通过本文,您将深入掌握使用OpenCV进行直方图计算的底层原理,并学会多种专业的直方图可视化方法。无论您是刚入门的新手还是希望提升技能的开发者,这里都有值得探索的进阶技巧。一、直方图基础理论1.1什么是图像直方图图像直方图是像素强度分布的统计学可视化工具,以二维图表形式展示图像中各个亮度级别的像素数量分布情况。在8位灰度图像中,横轴表
- 数字图像处理与深度学习-实验3(python)
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一、实验目的和要求理解邻域运算的实现原理。理解图像平滑滤波的用途与实现方法。理解图像锐化滤波的用途与实现方法。二、实验内容和步骤1.图像加噪声函数列举如下,选择调用相关函数,编写Python程序完成下列图像处理要求:(1)train1.jpg图像加入高斯噪声,然后分别采用3╳3滤波核和7╳7滤波核进行均值滤波,将原图像、添加噪声的图像、不同滤波核滤波后的图像放置在同一绘图区域并保存。(2)trai
- 用Skimage学习数字图像处理(006):图像的几何变换(上)
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接下来将介绍与图像几何变换相关的内容,涉及到五种常见的图像二维几何变换:平移、镜像、旋转、错切和放缩。本节是上篇,重点介绍图像的尺寸的放缩操作,并会涉及一种基于抗混叠技术。本节约5700字。目录4.1概述4.2图像放缩变换4.2.1比例放缩(rescale)4.2.2改变尺寸(resize)抗混叠效应4.2.3基于局部均值的下采样(downscale_local_mean)4.2.4基于局部均值的
- 《数字图像处理(面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材)》封面五年构想
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禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理(面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材)》2028年再版时,我要组个九宫格。
- FPGA车牌识别
超能力MAX
fpga开发
基于FPGA的车牌识别主要包含以下几个步骤:图像采集、颜色空间转换、边缘检测、形态学处理(腐蚀和膨胀)、特征值提取、模板匹配、结果显示。先用matlab对原理进行仿真,后用vivado和modelsim进行设计和仿真。一、1.图像采集采用ov5640摄像头使用I2C协议对其进行驱动从而实时捕获数据2.数据通过DDR3进行缓存,并使用fifo进行乒乓缓存3.采用XC7A100T开发板进行数字图像处理
- 基于Matlab的车牌识别系统
程高兴
MATLABmatlab开发语言
1.程序简介本模型基于MATLAB,通过编程创建GUI界面,基于Matlab的数字图像处理,对静止的车牌图像进行分割并识别,通过编写matlab程序对图像进行灰度处理、二值化、腐蚀膨胀和边缘化处理等,并定位车牌的文字,实现字符的分割,再通过模板和样板库进行字符的识别,最后再生成数据库管理系统,并对设计结果进行分析。2.设计内容:系统通过以打开文件的形式,选取要识别的车牌的图像,并且能够实现对车牌的
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
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一、概念
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二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
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A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
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...
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Given an encoded message containing digits, det
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- 如何在Swift语言中创建http请求
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
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&nbs