- 端到端神经网络视频编解码器介绍
码流怪侠
音视频基础深度学习-PyTorch神经网络视频编解码人工智能githubDCVC端到端神经网路音视频
一、技术演进:从模块优化到全局智能的范式跃迁传统编解码器的效率天花板(1990-2017)架构局限:H.264/HEVC依赖手工设计的运动估计、DCT变换、熵编码模块,各模块独立优化导致全局效率损失。高分辨率瓶颈:4K/8K视频普及后,码率与画质矛盾激化,HEVC在VR场景下码率仍需>20Mbps才能保持无伪影画质。端到端神经编解码的爆发期(2017-2024)2017奠基年:Ballé团队提出超
- OpenCV入门到精通:从基础到实战的全面指南
摘要:本文旨在为初学者和有一定经验的开发者提供OpenCV从入门到精通的全面指南。文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法,然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容,最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。关键词:OpenCV;图像处理;特征检测;视频分析;实战案例引言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary
- HDMI高清矩阵与无缝拼接矩阵 OEM定制控标
geffen08
TPHD141Kvc-1g711es13
HDMI高清矩阵与无缝拼接矩阵:GEFFEN/GF-MIX系列介绍GEFFEN/GF-MIX系列矩阵是一款集成了高性能、高灵活性和高可靠性于一身的音视频处理设备,特别适用于需要高清视频信号切换、拼接和显示的场合。HDMI高清矩阵主要功能与特点:高清视频信号切换:GEFFEN/GF-MIX系列HDMI高清矩阵支持多路HDMI输入和多路HDMI输出,能够轻松实现高清视频信号之间的快速切换。无缝切换技术
- [硬件接口]HDMI和DP 区别
DisplayPort和HDMI在FPGA应用场景的实现使用与区别概述DisplayPort(DP)和HDMI是两种主流的数字音视频接口,广泛应用于视频传输场景。在FPGA(现场可编程门阵列)应用中,DP和HDMI常用于视频处理、显示驱动和高带宽数据传输。本文档比较两者在FPGA实现中的使用方式、应用场景及主要区别,并以Markdown格式呈现。1.FPGA实现概述1.1DisplayPort在F
- [AXI] AXI Interconnect
AXIInterconnectIP详细介绍概述AXIInterconnect专为AXI4、AXI3和AXI4-Lite协议设计,提供多个AXI主设备(Master)和从设备(Slave)之间的灵活互联功能。它通过模块化架构实现高效的数据路由、协议转换、数据宽度转换和时钟域转换,广泛应用于FPGA和SoC系统设计,特别是在需要复杂AXI总线互联的场景,如多核处理器系统、视频处理、网络通信和硬件加速器
- [FPGA Video IP] Video Processing Subsystem
S&Z3463
FPGAVideoIPfpga开发tcp/ip网络协议Video
XilinxVideoProcessingSubsystemIP(PG231)详细介绍概述XilinxLogiCORE™IPVideoProcessingSubsystem(VPSS)(PG231)是一个高度可配置的视频处理模块,设计用于在单一IP核中集成多种视频处理功能,包括缩放(Scaling)、去隔行(Deinterlacing)、颜色空间转换(ColorSpaceConversion,CS
- 深入探索视频格式标准及其应用
D哥有个初二君
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:视频格式标准对于数字媒体的编码、存储、传输和播放至关重要,它涵盖了容器格式、视频编码、音频编码等多个方面。本简介详细介绍了容器格式如MP4、AVI、MKV和TS;常见的视频编码标准包括H.264/AVC、H.265/HEVC、VP9和AV1;音频编码标准有AAC、FLAC和Opus;格式转换和流媒体协议如RTMP、HLS和DASH的重要性;以及分辨率和帧率对视
- XILINX Ultrascale+ Kintex系列FPGA的架构
InnoLink_1024
FPGARTL设计芯片fpga开发架构
Xilinx(现为AMD)KintexUltraScale+系列FPGA是基于16nmFinFET工艺的高性能、中等成本的现场可编程门阵列,专为高带宽、低功耗和成本效益的应用设计,广泛用于5G通信、数据中心、视频处理、航空航天等领域。以下详细介绍KintexUltraScale+系列FPGA的架构,结合其关键组件、特性和功能模块,并提供示例代码以展示时序约束的定义。1.KintexUltraSca
- CVPR 2024 图像、视频处理总汇(视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等)
点云SLAM
图形图像处理深度学习计算机视觉图像处理视频处理3DGSCVPR2024
1、Image/VideoCaptioning(图像/视频字幕)VisualFactChecker:EnablingHigh-FidelityDetailedCaptionGenerationPolos:MultimodalMetricLearningfromHumanFeedbackforImageCaptioning⭐codeprojectPanda-70M:Captioning70MVide
- 视频工具箱 1.1.1 |小而美的视频处理工具,支持多种常用功能
星图软件库
软件分享音视频软件工程
VideoTools是一款基于FFmpeg的小而美的视频处理工具,专为需要快速高效地进行视频编辑的用户设计。这款工具无需安装,体积仅约200KB,提供了视频压缩、格式转换、转GIF、修改分辨率、加速播放以及音频提取等多种常用功能。其用户界面简洁直观,上手即用,首次运行时可自动下载或手动指定FFmpeg路径。此外,VideoTools还支持GPU加速(兼容Intel、AMD、Nvidia显卡),让视
- 【Python小工具】使用 OpenCV 获取视频时长的详细指南
【Python小工具】使用OpenCV获取视频时长的详细指南在处理视频数据时,获取视频的时长是一项常见且基础的需求。无论是进行视频分析、编辑,还是在视频处理项目中进行预处理,了解视频的时长都是不可或缺的一步。在Python中,借助强大的OpenCV库,我们可以轻松实现这一功能。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV获取视频时长,并对每一行代码进行深入解析。一、代码实现importcv2d
- ffmpeg 视频编码流程及主要API
melonbo
FFMPEGffmpeg音视频
一、编码流程初始化组件配置编码器参数打开编码器处理输入帧编码循环写入输出数据收尾释放资源二、核心步骤与API详解1.初始化与参数配置注册组件(旧版本需手动注册,新版本自动处理)avformat_network_init();//网络相关初始化(可选)查找编码器AVCodec*codec=avcodec_find_encoder(AV_CODEC_ID_H264);//支持H.264/HEVC等创建
- WebRTC H.265 浏览器支持情况(2025年7月2日)
illuspas
h.265webrtc
WebRTCH.265浏览器支持情况简介WebRTC技术在现代实时通信中扮演着重要角色,而H.265(HEVC)作为高效的视频编解码器,能够显著降低带宽需求。以下是当前各平台浏览器对WebRTCH.265支持情况的总结:支持情况总表操作系统浏览器内核版本支持状态WindowsChrome138.0.7204.50✅支持Edge138.0.3351.55❌不支持Firefox140.0.2❌不支持3
- 【Python基础】07 实战:批量视频压缩的实现
智算菩萨
python服务器开发语言
前言在数字化时代,视频内容已成为信息传播的主要载体。无论是个人用户还是企业,都面临着大量视频文件存储和传输的挑战。视频文件通常体积庞大,占用大量存储空间,同时在网络传输时也会消耗大量带宽。因此,一个高效、易用的视频压缩工具变得尤为重要。本文将详细介绍一个基于Python开发的批量视频压缩工具,该工具结合了现代图形界面设计和强大的FFmpeg视频处理能力,为用户提供了一站式的视频压缩解决方案。通过本
- FFmpeg中TS与MP4格式的extradata差异详解
码流怪侠
音视频基础ffmpegMP4TS音视频extradata视频编解码实时音视频
在视频处理中,extradata是存储解码器初始化参数的核心元数据,直接影响视频能否正确解码。本文深入解析TS和MP4格式中extradata的结构差异、存储逻辑及FFmpeg处理方案。一、extradata的核心作用extradata是解码必需的参数集合,包含:H.264:SPS(序列参数集)、PPS(图像参数集)H.265:VPS(视频参数集)、SPS、PPS音频:采样率、声道数等配置其核心功
- 前端计算机视觉:使用 OpenCV.js 在浏览器中实现图像处理
亿只小灿灿
前端OpenCV前端计算机视觉opencv
一、OpenCV.js简介与环境搭建OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个强大的计算机视觉库,广泛应用于图像和视频处理领域。传统上,OpenCV主要在后端使用Python或C++等语言。但随着WebAssembly(Wasm)技术的发展,OpenCV也有了JavaScript版本——OpenCV.js,它可以直接在浏览器中高效运行,为前端开发者提供了前
- Cortex-A9解码H265遇到的程序崩溃问题
melonbo
FFMPEGffmpeg
1、应用背景处理器采用Cortex-A9,从网络摄像机拉取RTSP视频流,编码格式为H265,在打开rtsp视频流时有小概率出现程序崩溃的问题。2、分析根据coredump文件显示,问题出现在hevcdsp_sao_neon.s文件,它的作用是优化HEVC视频编码器的性能,特别是在处理视频帧时,通过NEON指令集实现的并行处理能力,可以显著提高视频编码的速度。ARMNEON指令集是ARM平台上的S
- 【软件系统架构】系列四:数字信号处理器(DSP)
目录一、什么是DSP?二、DSP的核心架构特点1.基本结构2.工作流程:3.关键特性:三、DSP与MCU/MPU/NPU的对比四、DSP与通用处理器的对比五、常用DSP算法类型六、常见DSP芯片平台七、开发工具链与语言支持八、典型应用场景举例通信领域:音频处理:图像与视频处理:工业控制:军事与航空航天:九、选型关键因素十、技术趋势总结一、什么是DSP?DSP(DigitalSignalProces
- 联咏NT98567高度集成边缘IPC应用SoC规格特性
weixin_Todd_Wong2010
边缘计算人工智能计算机视觉pythonc++神经网络
联咏NT98567MQG是一款高度集成的SoC,具有高图像质量、低比特率和低功耗的特点,适用于电池应用,目标是2Mp至5Mp/8Mp边缘IP摄像头应用。该SoC集成了双核ARMCortexA7CPU、新一代ISP、H.265/H.264视频压缩编解码器、视频处理引擎(VPE)用于双传感器拼接和鱼眼去畸变、高性能硬件DLA模块、图形引擎、显示控制器、以太网PHY、USB2.0主机/设备、音频编解码器
- Gen AI:重塑未来的创造力工具箱
一杯酒zpy
人工智能
目录页一、GenAI工具箱助力大学生涯1.通用GenAI工具2.GenAI科研辅助1.文献阅读与论文写作2.数据分析与可视化3.AI翻译工具二、GenAI办公、学习助手1.PPT制作2.表格制作3.AI思维导图4.AI办公5.AI图像处理6.AI视频处理7.AI音频处理8.AI编程工具9.AI搜索引擎说明:网盘资源密码获取:关注微信公众号【土木岛】,后台回复文件框中提示的对应关键词自动发送。点击查
- 智能汽车图像及视频处理方案,支持视频智能包装创作能力
美摄科技
汽车
在这个日新月异的智能时代,每一帧画面都承载着超越想象的力量。随着自动驾驶技术的飞速发展,智能汽车不仅成为了未来出行的代名词,更是技术与艺术完美融合的典范。在这场变革的浪潮中,美摄科技以创新为翼,推出了领先的智能汽车图像及视频处理方案,为智能汽车行业带来了前所未有的视觉盛宴,重新定义了智能出行的视觉体验。一、智能重塑,视觉新境界美摄科技的智能汽车图像及视频处理方案,是基于深度学习、人工智能及大数据处
- 编译OpenCV支持CUDA视频解码
AI标书
pythonopenvccudanvidiadockerbuild
如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持(cudacodec)在深度学习、视频处理等高性能计算领域,OpenCV的GPU加速功能非常重要。特别是它的cudacodec模块,能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码,极大提升性能。本文将基于Ubuntu环境,详细介绍从环境准备到编译安装OpenCV,并开启cudacodec模块的全过程。完整的shell脚本以及本次编译所用到
- 技术解析:基于x264与FFmpeg的视频高效压缩策略——以小丸工具箱类GUI工具为例
soonlyai
ffmpeg音视频人工智能经验分享
摘要本文旨在探讨视频文件高效压缩的技术原理与实践方法,特别是针对如何在保持较高视觉质量的前提下显著减小文件体积。我们将以常见的视频处理GUI工具(如“小丸工具箱”等)所封装的核心技术为引,重点分析基于x264编码器和FFmpeg框架的参数配置,如CRF(ConstantRateFactor)值的选择。同时,本文将提供一个基础的FFmpeg命令行示例,演示核心压缩操作,并讨论批量处理及GUI封装此类
- RNN、LSTM、GRU详解
昔颜1121
人工智能rnnpython
RNN、LSTM、GRU详解在深度学习领域,序列数据(如语音识别、机器翻译、文本生成等)广泛应用于自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。针对序列数据,循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetwork)及其改进版本——长短时记忆网络(LSTM,LongShort-TermMemory)和门控循环单元(GRU,GatedRecurrentUnit)成为处理时序
- 线程池中的线程数量设置为多少比较合适?
Mutig_s
java后端面试
影响因素影响线程数设定的因素,主要有CPU核心数、以及应用类型。CPU密集型应用CPU密集型应用主要是指需要大量计算资源的应用,常见类型包括:科学计算:气象模拟、流体动力学模拟。图形渲染:3D动画制作、电影特效渲染。密码学运算:区块链挖矿、数据加密。机器学习和人工智能:神经网络训练、深度学习。金融分析:量化分析、高频交易。图像和视频处理:视频编辑、编码解码。编译器和代码分析:代码编译、大型软件项目
- Android端直播SDK实现方案
概述直播系统的架构总体上分为采集模块、预览模块、处理模块、编码模块、推流模块。把这五个模块串联起来就构成了整个直播系统的数据流。如下图所示:音频采集:采集原始的PCM数据。音频处理:对音频进行混音消除、降噪、自动增益等处理。音频编码:把PCM格式的数据编码为AAC格式。视频采集:相机/屏幕流的采集;YUV格式或者纹理格式。视频处理:对视频进行美颜/滤镜等处理。预览:把视频处理后的视频流在屏幕上进行
- 探秘卷积神经网络(CNN):从原理到实战的深度解析
LNL13
cnn人工智能神经网络
在图像识别、视频处理等领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)如同一位“超级侦探”,能够精准捕捉图像中的关键信息,实现对目标的快速识别与分析。从医疗影像诊断到自动驾驶中的路况感知,CNN凭借独特的架构设计和强大的特征提取能力,成为深度学习领域的中流砥柱。接下来,让我们深入探索CNN的奥秘。一、CNN的诞生背景与核心优势传统的神经网络,如多层感知机(ML
- ffmpeg mac m1芯片 4444格式mov视频转码成hevc with alpha 的四通道视频
Lee魅儿
ffmpegmacos音视频
ffmpeg-iDesktop/test.mov-vf"premultiply=inplace=1"-c:vhevc_videotoolbox-allow_sw1-alpha_quality1-tag:vhvc1-b:v355555Desktop/out5.mp4-vf"premultiply=inplace=1"#保证视频的质量,避免压缩透明通道视频质量
- LPDDR5x电源使用Si电容对PI和PSIJ影响分析
芯片电源完整性与信号完整性设计
SoC可能包含许多高速接口,其中LPDDR5X目前因为高带宽、低功耗、大容量等性能优势开始逐渐在AI计算、5G通信、视频处理等领域开始使用。LPDDR5X目前的速率高达8.533GT/s,以及多个为这些接口供电的IO电压轨,而这些IO轨的PDN需要提供低阻抗,同时最小化在PCB上占用的资源,如封装焊球和PCB电源填充。需要为IO信号设计低阻抗的PDN,对于涉及在电源网络上提供的去耦电容需要严格设计
- 修改Chromium源码,实现HEVC/H.265 4K视频播放
五一编程
学习交流h.265音视频androidc++c语言webrtc
修改Chromium源码,实现HEVC/H.2654K视频播放HEVC软硬件的支持浏览器系统原生支持硬件支持竞争格局修改Chromium实现真4KHEVC播放源码修改4K性能表现后续补充最后作为H.264的后继产品,HEVC/H.265是一种高级视频压缩标准,能够节省50%的比特率,带来惊人的视觉质量。例如,在Converter的DivXHEVC配置文件中编码的视频,不仅保持了DivXPlus配置
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><