- OpenCV 笔记(25):图像的仿射变换
Java与Android技术栈
opencv笔记人工智能计算机视觉
1.几何变换图像的几何变换是指将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置,其实质是改变像素的空间位置,估算新空间位置上的像素值。几何变换不改变图像的像素值,只是在图像平面上进行像素的重新安排。以下是常用的几种几何变换:旋转:将图像旋转指定角度。缩放:按缩放因子调整图像大小,使其变大或变小。平移:将图像从当前位置移动到新位置。错切:沿特定轴倾斜图像。仿射变换:一个更广泛的类别,包括单个变换
- Kotlin Bytedeco OpenCV 图像图像49 仿射变换 图像裁剪
深色風信子
kotlinopencv仿射变换图像裁剪bytedecojavacpp
KotlinBytedecoOpenCV图像图像49仿射变换图像裁剪1添加依赖2测试代码3测试结果在OpenCV中,仿射变换(AffineTransformation)和透视变换(PerspectiveTransformation)是两种常用的图像几何变换方法。变换方法适用场景仿射变换简单的几何变换(平移、旋转、缩放、剪切)。透视变换改变图像视角和模拟3D投影效果。变换方法解释特点应用场景实现方法
- 大语言模型原理与工程实践:网页数据
AI大模型应用之禅
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:网页数据1.背景介绍在当今信息爆炸的时代,网页数据成为了大数据的重要来源之一。网页数据不仅包含了丰富的文本信息,还包括了图像、视频、音频等多媒体内容。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)作为自然语言处理(NLP)领域的前沿技术,能够从海量的网页数据中提取有价值的信息,进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。大语言模型的成功离不开深度学习技术的
- AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
文章标题《AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用》关键词:人工智能,电商搜索导购,机器学习,深度学习,推荐系统,自然语言处理,个性化搜索,图像识别,应用案例,未来展望。摘要:本文旨在探讨人工智能(AI)在电商搜索导购领域的应用,分析其技术创新和实际应用案例,探讨AI驱动电商搜索导购的未来发展趋势。文章首先介绍了AI在电商搜索导购中的角色和优势,然后深入探讨了AI基础理论和搜索导购技术原理。接着,文章
- 利用MediaWikiDump解析和处理Wiki数据
srudfktuffk
python
MediaWikiXMLDumps包含了Wiki页面及其所有修订的内容,但不包括与站点相关的数据,比如用户帐户、图像和编辑日志。因此,虽然它们没有创建Wiki数据库的完整备份,却在处理Wiki内容时具有独特的价值。技术背景介绍MediaWiki是许多Wiki(例如Wikipedia)后台的开源软件。使用MediaWikiXMLDumps,你可以获得Wiki页面的详细修订历史记录。这在数据分析和内容
- 3D Gaussian Splatting 部署
学术菜鸟小晨
最新人工智能技术三维重建
简介:3DGaussianSplatting是一种用一组2d图像创建3d场景的方法,你只需要一个场景的视频或者一组照片就可以获得这个场景的高质量3d表示,使你可以从任何角度渲染它。它们是一类辐射场方法(如NeRF),但同时训练速度更快(同等质量)、渲染速度更快,并达到更好或相似的质量。3DGaussianSplatting可以实现无界且完整的场景1080p分辨率下进行高质量实时(≥100fps)视
- OpenCV相机标定与3D重建(64)用于迭代地优化图像点的位置函数undistortImagePoints()的使用
jndingxin
OpenCVopencv人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述计算无畸变图像点的位置。cv::undistortImagePoints这个函数用于迭代地优化图像点的位置,以补偿镜头畸变,并且允许指定终止条件来控制迭代过程。函数原型voidcv::undistortImagePoints(InputArraysrc,Outpu
- OpenCV相机标定与3D重建(65)对图像点进行去畸变处理函数undistortPoints()的使用
jndingxin
OpenCVopencv
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述从观测到的点坐标计算理想点坐标。该函数类似于undistort和initUndistortRectifyMap,但它操作的是稀疏点集而不是光栅图像。此外,该函数执行与projectPoints相反的变换。对于3D对象,它不会重建其3D坐标;但对于平面对象,如果指定
- 【机器学习实战入门】使用OpenCV进行性别和年龄检测
精通代码大仙
数据挖掘深度学习python机器学习pythonopencv数据挖掘人工智能
GenderandAgeDetectionPython项目首先,向您介绍用于此高级Python项目的性别和年龄检测中的术语:什么是计算机视觉?计算机视觉是一门让计算机能够像人类一样观察和识别数字图像和视频的学科。它面临的挑战大多源于对生物视觉有限的了解。计算机视觉涉及获取、处理、分析和理解数字图像,旨在从现实世界中提取高维数据,从而生成可用来做决策的符号或数值信息。该过程通常包括物体识别、视频跟踪
- OpenCV相机标定与3D重建(2)鱼眼相机模型
jndingxin
OpenCV数码相机opencv3d
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述鱼眼相机是一种具有非常宽视野的相机,通常会产生强烈的径向畸变。鱼眼相机模型旨在捕捉这种畸变,以便能够准确地处理和校正图像。鱼眼相机模型通常使用多项式函数来描述径向畸变。定义:设P是世界参考系中的一个3D点,其坐标为X(存储在矩阵X中)。点P在相机参考系中的坐标向量
- 机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习人工智能案例应用神经网络
一、简述如何学习机器学习/深度学习,理论和实践都很重要,理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手,实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践?借用欧阳修《卖油翁》的话”无他,但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合,不定期会添加新的示例,可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
- html 大概的知识点
clock的时钟
前端html前端
html01-标签的用法文字内容换行水平线02-html基本骨架 Document 03-标签的关系 嵌套,并列04-注释添加或者删除都是ctrl+/05-标题标签 标题标签一共6个级别06-换行和水平线标签强制换行的标签是什么?水平线标签是有了这个,会出现一条水平线09-格式化标签文本格式化标签加粗加粗倾斜倾斜下划线下划线删除线删除线10-图像化标签//alt表示替换文
- OpenCV相机标定与3D重建(63)校正图像的畸变函数undistort()的使用
jndingxin
OpenCVopencv3d
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述转换图像以补偿镜头畸变。该函数通过变换图像来补偿径向和切向镜头畸变。此函数仅仅是initUndistortRectifyMap(使用单位矩阵R)和remap(使用双线性插值)的组合。有关执行的具体变换详情,请参阅前者函数。对于在源图像中没有对应像素的目的图像中的像
- ApexCharts 图表入门例子
后端java
常见的图形库系列常见的图形库概览-00-overview常见的图形库概览-01-Chart.js入门例子常见的图形库概览-03-D3.js入门例子HighCharts交互式图表-01-入门介绍Plotly函数图像绘制ApexCharts图表入门例子Victory图表基于React,适合React项目,支持移动端Recharts入门例子AntVG2入门例子图表库C3.js入门例子图表库GoogleC
- 一文大白话讲清楚webpack基本使用——8——开发环境和生产环境的配置和区别
16年上任的CTO
webpackwebpack前端node.jswebpack开发环境webpack生产环境
一文大白话讲清楚webpack基本使用——8——开发环境和生产环境的配置和区别1.建议按文章顺序从头看,一看到底,豁然开朗第一篇:一文大白话讲清楚啥是个webpack第二篇:一文大白话讲清楚webpack基本使用——1——完成webpack的初步构建第三篇一文大白话讲清楚webpack基本使用——2——css相关loader的配置和使用第四篇一文大白话讲清楚webpack基本使用——3——图像相关
- 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建 思维导图-java架构
用心去追梦
java架构开发语言
构建一个基于多模态信息抽取的菜品知识图谱,特别是在Java架构下的实现,可以按照以下结构来组织思维导图的内容。这个思维导图将帮助理解从数据获取、处理到知识图谱构建的关键步骤,并且涵盖技术选型和系统设计。思维导图结构1.项目背景知识图谱的意义提升搜索体验推荐系统优化菜品知识图谱的目标食材关联菜系分类健康饮食建议2.多模态数据收集文本数据源美食博客和论坛配方网站图像数据源社交媒体图片餐厅菜单照片视频数
- MATLAB符号函数绘制各种函数图像,ezplot()函数 ezplot3()函数
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可视化函数图像matlab画图matlab开发语言信息可视化
我们学习常遇见的函数种类有显函数,隐函数,参数方程三种,对于隐函数绘制图像比较麻烦,给大家介绍一种简单实用的一中画函数的方法。函数介绍二维曲线ezplot()函数ezplot()函数用于绘制显函数,隐函数,参数方程二维图像,函数格式ezplot(f)直接绘制图像ezplot(f,[min,max])指定函数x的值域范围三维曲线ezplot3()函数ezplot3()函数用于绘制显函数,隐函数,参数
- gradio库的基本使用
Echo.....
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Gradio(通过pipinstallgradio安装)是一个用于创建交互式界面的Python库。它允许你基于预训练模型、函数或任意代码块创建实时演示和部署模型的图形用户界面(GUI)。使用Gradio库,你可以轻松创建Web界面,用于输入数据、调用模型、显示结果,并为用户提供与模型交互的功能。它支持多种输入类型(如文本框、图片上传、滑块等)和输出展示方式(如图像展示、文本展示等)。你可以根据需要
- 利用jieba库和wordcloud库绘制词云图像
baichui
python学习python
目录jieba库的使用利用jieba库获取红楼梦中人物名字的出现频次wordcloud库的使用根据红楼梦中人物出现频次,制作词云图jieba库的使用jieba库是优秀的中文分词工具,能对文本进行分词处理常用函数:lcut与cutlcut函数接受一个中文文本字符串,对该文本进行分词处理,返回一个分词列表(推荐使用)而jieba.cut生成的是一个生成器,generator,可以通过for循环来取里面
- 学习记录:OpenMV 摄像头的一个简单示例,主要实现了对摄像头的基本设置和图像采集,并计算和显示采集图像的帧率。
DIY机器人工房
openmv学习笔记学习opencvpython
代码解释:整体功能:此代码是使用OpenMV摄像头的一个简单示例,主要实现了对摄像头的基本设置和图像采集,并计算和显示采集图像的帧率。首先,对摄像头进行初始化,包括重置、设置像素格式和帧大小,并等待设置生效。然后创建一个时间对象用于计算帧率。最后在一个无限循环中不断采集图像并打印出每秒采集的帧数。#此作品遵循MIT许可证授权。#版权所有(c)2013-2023OpenMVLLC。保留所有权利。#h
- c#视觉应用开发中如何在C#中进行图像颜色空间转换?
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C#视觉应用开发问题系列c#开发语言计算机视觉视觉检测.net
microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位在C#中进行图像颜色空间转换,通常涉及将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间,例如从RGB转换到灰度、HSV或YUV等。为了实现这些转换,您可以使用多种库和技术,包括.NET自带的System.D
- QT开发技术【显示raw图像】
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C++QT开发技术qt开发语言
一、思路读取raw文件,利用QImage显示*RAW文件**是数码相机或其他摄影设备中生成的未处理的图像数据文件,通常包含更多细节和信息,提供了更大的后期编辑空间。与标准的JPEG或PNG格式不同,RAW文件并不直接显示为图像,而是保留了相机传感器的原始数据,允许用户对图像进行更精细的处理和优化。需要固定像素二、代码演示intnPixelWidth=ui->spinBox_PixelWidth->
- 深度学习模型开发文档
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深度学习
深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支,利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
- Python自动化运维:一键掌控服务器的高效之道
蒙娜丽宁
Python杂谈运维python自动化
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在互联网和云计算高速发展的今天,服务器数量的指数增长使得手动运维和管理变得异常繁琐。Python凭借其强大的可读性和丰富的生态系统,成为实现自动化运维的理想语言。本文以“Python自动化运维:编写自动化脚本进行服务器管理”为主题,深入探讨了如何利用Py
- opencv c++ 调用 cornerHarris函数一直报错OpenCV(4.5.5) Error: Assertion failed (src.type() == CV_8UC1 || src.
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报错:OpenCV(4.5.5)Error:Assertionfailed(src.type()==CV_8UC1||src.type()==CV_32FC1)in。。。原因:该函数的源矩阵(第一个参数)必须是单通道图像解决:三通道转为单通道之后再调用cvtColor(src,sc_img,COLOR_RGB2GRAY);//将三通道转为单通道cornerHarris(sc_img,dst,2,3
- conv2former模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能python神经网络conda
模型背景在Conv2Former模型提出之前,视觉识别领域的研究主要集中在两个方向:传统卷积神经网络(ConvNets)新兴的视觉Transformer(ViTs)ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展,但往往忽略了全局上下文信息的显式建模。ViTs则通过自注意力机制有效捕捉全局依赖关系,在多个视觉任务中展现出优异性能。然而,ViTs在处理高分辨率图像时面临计算成本过高的问
- 昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类
深度学习图像识别
PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上,使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。内容包括GoogleNet模型创新点介绍、GoogleNet网络架构剖析与GoogleNet网络模型代码实战分析等等。本实验的目录结构安排如下所示:GoogleNet网络模型创新点介绍GoogleNet的网络架构剖析Goo
- 文档图像矫正任务的前沿进展:引入Transformer框架、极坐标的思路
在《文档数字化采集与智能处理:图像弯曲矫正技术概述》一文中,我们介绍了文档图像矫正技术的发展沿革与代表性方案。随着文档智能处理的需求逐步升级,文档图像去畸变技术也在不断探索新的可能性。今天,我们将讨论近年来文档图像矫正任务的前沿进展,分享一些我们正在关注的方向,欢迎与我们共同探讨、交流进步。Transformer架构下的文档矫正探索代表性工作DocTr:DocumentImageTransform
- 【多模态 AI】从跨模态学习到生成革命:文本、图像与音频的深度交融
网罗开发
人工智能AI大模型机器学习人工智能AIGC
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- Runway 推出全新 AI 图像生成器 Frames
百态老人
人工智能计算机视觉
Runway全新图像生成器Frames简介著名的文生视频模型平台Runway发布了全新的AI图像生成器——Frames。这一模型于2024-11-27被发布出来,为图像生成领域带来了新的活力与可能。与传统的图像生成模型相比,Frames有着明显的独特性。传统的图像生成模型,例如DALL-E与StableDiffusion等,它们虽然能够生成高质量的图像,但局限性也较为明显。具体体现在维持风格的一致
- 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><