- 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
- 计算机视觉——第三章 图像拼接
JMU15980999055
python计算机视觉人工智能
计算机视觉——第三章图像拼接1.图像全景拼接的原理和过程的简要介绍1.1特征点提取和匹配1.2图像配准1.3图像拼接2.实现多图像拼接2.1图片集说明2.2实验代码2.3实验结果及其分析3.两张不同角度的图像拼接3.1图片集说明3.2实验代码3.3实验结果及其分析总结1.图像全景拼接的原理和过程的简要介绍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
- 相机标定和图像配准
lqjun0827
算法数码相机
相机标定和图像配准介绍1.相机标定代码说明:注意事项:使用标定结果处理图像:代码说明:注意事项:2.图像配准代码说明:注意事项:介绍基础知识参考:相机的内参和外参1.相机标定相机标定是计算机视觉中的一个重要步骤,它用于确定相机的内部参数(如焦距、主点坐标、畸变参数)和外部参数(如相机在世界坐标系中的位置和方向)。以下是一个使用OpenCV库进行相机标定的Python代码示例:importnumpy
- MATLAB图像拼接算法及实现
程序员小溪
算法matlab计算机视觉MATLAB人工智能
图像拼接算法及实现(一)论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要:图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像
- python代码进行图像配准
@爱编程的郭同学
pythonopencv开发语言
这段代码演示了如何使用ORB特征检测器和特征匹配来进行图像配准。图像配准是将两幅图像对齐,使得它们在同一空间中表现出相似的视觉内容。一、效果图展示二、代码importcv2importnumpyasnp#读取两张图像#image1是RGBimage2是高光谱相机拍的伪RGB#iamge1和iamge2尺寸可以是不一样的image1=cv2.imread('datasets/image/ccc.bm
- 图像配准之HomographyNet
alex1801
HomographyNet图像匹配图像拼接仿射变换
文章名称:DeepImageHomographyEstimation,论文地址:https://arxiv.org/pdf/1606.03798.pdf,代码地址:GitHub-mazenmel/Deep-homography-estimation-Pytorch:DeephomographynetworkwithPytorch1、背景介绍单应性原理被广泛应用于图像配准,全景拼接,机器人定位SLA
- 【图像配准】CVPRW21 - 深度特征匹配 DFM
我是大黄同学呀
读点论文-其他深度学习计算机视觉人工智能
文章目录相识相知回顾收录于CVPR2021ImageMatchingWorkshop,github地址:https://github.com/ufukefe/DFM相识图像配准(ImageRegistration)是计算机视觉领域中的一项重要任务,其旨在将不同角度/时间/模态等条件下获取的两张或多张图像进行匹配、叠加。图像匹配的核心在于找到每两幅图像间的对应关系(可以通过这个对应关系进行相互映射)
- python opencv 基于ORB的传统图像配准算法
Mintcat10
学习笔记pythoncv2
201910130.博客背景病理切片常见的染色方式有H&E(苏木精和伊红)和IHC(免疫组化),用于检测病理组织的癌变情况。大体情况可以参考此处链接。由于cycleGAN能够转换图像模态的特性,由此产生了很多基于改进cycleGAN进行染色模态转换(用H&E染色切片生成虚拟IHC染色切片)的论文。而使用cycleGAN进行模态转换对数据集的基本要求是同类别同组织结构图像之间的转换,所以对H&E和I
- 第十五篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例:图像配准
传奇开心果编程
Python库OpenCV技术点案例示例短博文pythonopencv计算机视觉人工智能
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、常见的图像配准任务介绍二、图像配准任务:图像拼接介绍和示例代码三、图像配准任务:图像校正介绍和示例代码四、图像配准任务:图像配准介绍和示例代码五、基于特征点的配准方法介绍和示例代码六、基于亮度直方图的配准方法介绍和示例代码七、基于相位相关性的配准方法介绍和示例代码八、归纳总结系列短博文目录Python
- RGBD相机深度图像配准(Registration)
bingoplus
深度图像的增强算法rgbd相机SLAM基础知识
机器视觉中,3D相机产生的深度图像(depthimage)通常需要配准(registration),以生成配准深度图像(registeddepthimage)。实际上配准的目的就是想让深度图和彩色图重合在一起,即是将深度图像的图像坐标系转换到彩色图像的图像坐标系下。具体推到参见以下网址:http://www.cnblogs.com/cv-pr/p/5769617.html
- ArcGIS图像配准方法
高堂明镜悲白发
gis
原料准备:待矫正的遥感图像或扫描地图栅格图像,已知投影方式和坐标系的地图图层,AcrMap;打开ArcMap,连接文件夹到待配准的矢量地图与栅格影像所在的位置;点击“添加数据”按钮,待配准的矢量地图与栅格影像;点击“自定义”->“工具条”->“地理配准”,打开地理配准工具条;变换方式选择:点击地理配准工具条的”地理配准“->”变换“,选择合适的投影变换方式;配准第一个点:(1)点击地理配准工具条的
- CUDA Cpp正电子发射断层扫描仪校准和图像重建—蒙特卡洛3D伊辛模型
亚图跨际
数学C/C++计算CUDAc++蒙特卡洛并行计算
要点GPU对比CPU计算正弦和:使用单CPU、使用OpenMP库和CUDACUDA并行计算:3D网格运行内核:线程块,线程线性处理3D数组,并行归约,共享内存,矩阵乘法/平铺矩阵乘法,基本线性代数子程序平铺分区,矢量加载,warp级内在函数和子warp,线程发散和同步,联合组使用2D和3D模板,迭代求解偏微分方程和图像处理使用GPU纹理硬件执行快速插值,图像配准蒙特卡洛模拟3D伊辛模型CUDA流C
- (3)Elastix图像配准:项目实战(2D / 3D)
胖墩会武术
深度学习医学图像配准pythonelastix图像配准
文章目录前言一、3D图像配准1.1、项目实战(3D图像)1.2、参数文件(3D图像)1.2.1、parameter_file_rigid_3D.txt1.2.2、parameter_file_affine_3D.txt1.2.3、parameter_file_bspline_3D.txt二、2D图像配准2.1、项目实战(2D图像)2.2、参数文件(2D图像)2.2.1、parameter_file
- 基于Harris角点的多视角图像全景拼接算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#图像处理matlabHarris角点多视角图像全景拼接全景拼接
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1Harris角点检测4.2图像配准4.3图像变换和拼接4.4全景图像优化5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序function[ImageB]=func_stitch(ImageA,ImageB)%获取ImageA和ImageB的尺寸RR1=size(I
- 2018年认证杯SPSSPRO杯数学建模C题(第二阶段)机械零件加工过程中的位置识别全过程文档及程序
数模竞赛Paid answer
笔记数学建模认证杯数学建模认证杯SPSSPRO数学建模数学建模数据分析
2018年认证杯SPSSPRO杯数学建模基于轮廓提取与图像配准的零件定位问题研究C题机械零件加工过程中的位置识别原题再现: 在工业制造自动生产线中,在装夹、包装等工序中需要根据图像处理利用计算机自动智能识别零件位置,并由机械手将零件自动搬运到特定位置。某零件轮廓如图1所示,图2表示零件搬运前后的位置示意图。 第二阶段问题: 3.题目给出了未经轮廓提取的原始零件图像数据(附件DATA3),请采
- 医学图像配准综述之研究趋势和未来发展2019-09-23
一只大南瓜
6、研究趋势和未来发展在这一部分中,我们总结了深度学习医学图像配准的研究现状和未来发展方向。如图2所示,一些研究趋势已经出现。首先,基于深度学习的医学图像配准在一般应用中似乎遵循着深度学习再医学图像分析中的趋势。其次,无监督变换估计方法最近越来越受到研究领域的重视。此外,基于深度学习的方法始终优于基于传统优化的方法[93]。根据观察到的研究趋势,我们推测以下的研究方向将会在研究领域受到更多的关注。
- 图像配准基于传统特征的方法代码实现(SIFT、SURF、ORB、AKAZE)
朽月初二
图像融合计算机视觉人工智能
自21世纪初以来,图像配准主要使用基于特征的方法。这些方法有三个步骤:关键点检测和特征描述,特征匹配,图像变换。简单的说,我们选择两个图像中的感兴趣点,将参考图像(referenceimage)与感测图像(sensedimage)中的等价感兴趣点进行关联,然后变换感测图像使两个图像对齐。关键点就是感兴趣点,它表示图像中重要或独特的内容(边角,边缘等)。每个关键点由描述符表示,关键点基本特征的特征向
- 刚性配准与非刚性配准
瓴龍
学习笔记CV配准图形学
前言“配准”这个词其实应用的场景很多,例如在AR设备上进行定位需要用到的图像配准,需要提前存储图像的特征信息,然后用AR设备的摄像头实时计算图像特征并进行匹配,配准成功后进行跟踪。本文所说的“配准”,是应用于三维点云或者mesh之中的,在我看过的文献中,“配准”(registration)和“对齐”(alignment)这两个词都用于描述这个意思。根据物体本身是否发生形变,可以分为刚性配准和非刚性
- Moving object detection for vehicle tracking in Wide Area Motion Imagery using 4D filtering(ICPR2016
怎么全是重名
目标检测目标跟踪人工智能
文章目录-AbstractIntroduction快速图像配准方法Conclusionhh-移动目标检测(MOD)方法通常设计用于区分图像序列中相对于背景有运动变化的物体,这些方法基于帧间差异、背景建模或其他时间相关的分析来确定哪些像素或区域属于动态目标。静态目标在连续帧之间没有显著的变化,因此它们在直接应用常规MOD技术时可能不会被有效地识别出来。论文中提到能够检测到微小的瞬时运动目标(TOD)
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(三)
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkAffineTransform仿射变换2、itkBSplineDeformableTransformB样条可变形变换1、itkAffineTransform仿射变换该类实现向量空间的仿射变换(例如空间坐标)此类允许定义和操作n维仿射空间(及其关联的向量空间)对其自身的仿射变换,一种常见的用途是定义和操作二维和三维的欧几里得坐标变换,但其他用途也是可能的。仿射变换在数学上定义为线性变换
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(一)
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkIdentityTransform一致变换2、itkTranslationTransform平移变换3、itkScaleTransform比例变换4、itkRigid2DTransform刚性2D变换5、itkCenteredRigid2DTransform居中刚性2D变换6、itkEuler2DTransform欧拉2D变换7、itkSimilarity2DTransform2D相
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(二)
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkQuaternionRigidTransform四元刚性变换2、itkVersorTransformVersor变换3、itkVersorRigid3DTransformVersor刚体3D变换4、itkEuler3DTransform欧拉3D变换5、itkSimilarity3DTransform3D相似变换6、itkRigid3DPerspectiveTransform3D刚性透
- 使用pytorch-superpoint与pytorch-superglue项目实现训练自己的数据集
万里鹏程转瞬至
深度学习高级实践pytorch人工智能python
superpoint与superglue的组合可以实现基于深度学习的图像配准,官方发布的superpoint与superglue模型均基于coco数据训练,与业务中的实际数据或许存在差距,为此实现基于开源的pytorch-superpoint与pytorch-superglue项目实现训练自己的数据集。然而,在训练pytorch-superpoint有诸多细节需要优化,特此整理成技术文档。本文档描
- 如何从单应矩阵H中分解旋转矩阵R和平移向量t?
机器人那些事儿
视觉SLAM矩阵线性代数自动驾驶机器人
在计算机视觉中,单应矩阵通常用于图像配准和相机标定等任务。下面是使用SVD分解单应矩阵来求解旋转矩阵(R)和平移向量(t)的简要推导过程。假设求解得到一个单应矩阵H:H=[h11h12h13h21h22h23h31h32h33]H=\begin{bmatrix}h_{11}&h_{12}&h_{13}\\h_{21}&h_{22}&h_{23}\\h_{31}&h_{32}&h_{33}\\\en
- 单应性Homography估计:从传统算法到深度学习
baidu_huihui
单应性Homography估计机器人SLAM传统算法到深度学习
目录收起一图像变换与平面坐标系的关系二平面坐标系与齐次坐标系三单应性变换四关于OpenCV中的相关API五深度学习在单应性方向的进展单应性原理被广泛应用于图像配准,全景拼接,机器人定位SLAM,AR增强现实等领域。这篇文章从基础图像坐标知识系为起点,讲解图像变换与坐标系的关系,介绍单应性矩阵计算方法,并分析深度学习在单应性方向的进展。本文为入门级文章,希望能够帮助读者快速了解相关内容。单应性估计在
- OpenCV-Python(14):图像几何变换
图灵追慕者
opencv-pythonopencv图像处理几何变换图像旋转图像平移仿射变换透视变换
背景说明图像几何变换是计算机视觉和图像处理领域中的重要技术。它通过对图像进行平移、旋转、缩放、翻转等操作,改变图像的大小、位置或方向,以实现对图像的变换和处理。图像几何变换在很多应用中都有广泛的应用,例如:视觉定位和导航:通过对图像进行平移、旋转和缩放等变换,可以实现机器人的视觉定位和导航。例如,可以通过将机器人的摄像头图像与地图图像进行匹配,来确定机器人的位置和方向。图像配准:通过对图像进行平移
- 西电计算机视觉作业二图像配准和拼接
oges
机器学习计算机视觉python
对图像配准和拼接ps:配准图片用的学校c楼饮水机的图片,想想觉得在c楼被毛概马原的日子可太累了,仅供参考目录对图像配准和拼接11整体思路22SIFT算法22.1算法原理22.2算法步骤22.3代码实现32.4SIFT算法效果图43RANSAC算法匹配特征点43.1RANSAC算法简介43.2RANSAC基本假设43.3RANSAC基本步骤53.4RANSAC在图像匹配中的应用53.5RANSAC匹
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:“Hello World”配准
leafpipi
ITK学习c++算法图像处理
目录1、itkImageRegistrationMethod/itkImageRegistrationMethodv42、itkTranslationTransform3、itkMeanSquaresImageToImageMetric/itkMeanSquaresImageToImageMetric44、itkRegularStepGradientDescentOptimizerv/itkReg
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:内插器(插值)
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkNearestNeighborInterpolateImageFunction最近点插值2、itkLinearInterpolateImageFunction线性插值3、itkBSplineInterpolateImageFunctionB样条插值4、itkWindowedSincInterpolateImageFunction窗口化Sinc插值5、itkRayCastInterpo
- 【图像配准】SAR-SIFT改进的SAR图像配准【含Matlab源码 2336期】
Matlab领域
matlab
⛄一、基于SAR-SIFT改进的SAR图像配准合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)图像配准的主要目标是对同一或不同传感器在不同时间、不同视点捕获的SAR图像进行配准。SAR因具有全天候成像能力和地物穿透能力,因此具有非常广泛的应用,如变化检测[1]、图像融合[2]、目标检测与识别[3]。图像配准方法可分为两类:基于区域的配准方法和基于特征的配准方法[4]。基于区域的
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
annan211
javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
dcj3sjt126com
PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后