- opencv学习:图像旋转的两种方法,旋转后的图片进行模板匹配代码实现
夜清寒风
学习opencv机器学习人工智能计算机视觉
图像旋转在图像处理中,rotate和rot90是两种常见的图像旋转方法,它们在功能和使用上有一些区别。下面我将分别介绍这两种方法,并解释它们的主要区别rot90方法rot90方法是NumPy提供的一种数组旋转函数,它主要用于对二维数组(如图像)进行90度的旋转。这个方法比较简单,只支持90度的倍数旋转,不支持任意角度旋转。使用NumPy进行旋转使用NumPy的rot90函数对模板图像进行旋转操作。
- opencv 学习 1
木木ainiks
opencv计算机视觉python
opencv学习的第一天#coding:utf-8importcv2ascv#首先读图片src=cv.imread(“img/1.jpg”)#设置图片的名字cv.namedWindow(“1”,cv.WINDOW_AUTOSIZE)#显示图片第一个参数设置图片名,第二个参数图片的地址cv.imshow(“1”,src)cv.waitKey(0)#将图片写入固定位置cv.imwrite(“img/2
- opencv学习:形态学操作和边缘检测算子
夜清寒风
opencv学习人工智能算法计算机视觉
cv2.morphologyEx()是OpenCV库中的一个函数,用于执行更复杂的形态学操作。这个函数可以执行开运算、闭运算、梯度运算、膨胀、腐蚀以及顶帽和黑帽转换等。这些操作通常用于图像预处理,如去除噪声、平滑边界、突出特征等。dst=cv2.morphologyEx(src,op,kernel[,dst[,anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]
- 零基础Opencv学习(二)
随风逐流wrx
opencv学习人工智能
图像变换一、边缘检测1:边缘检测Cannycv::MatiamgeCan;cv::Canny(image,iamgeCan,3,9,3);cv::imshow("Canny",iamgeCan);///边缘检测高级用法Canny用法cv::Matdst,edge,gray;dst.create(image.size(),image.type());///图像转灰度图像cv::cvtColor(im
- opencv学习笔记19-opencv焊点(原点)计数
The_xz
opencv学习笔记
一、原理:opencv学习笔记13-opencv连通组件标记实现硬币计数二、不同情况思路:当焊点为背景时,进行反色处理(二值化后若焊点为背景,转化为前景)。三、示例代码:#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){utils::logging::setLog
- opencv学习(十一)之绘图函数
梧桐栖鸦
OpenCV基础opencv2/3基础教程opencv直线circleellipsefillpolyopencv绘图函数
opencv中提供了很多绘图函数,在进行图像处理,对感兴趣区域进行标定时,就需要利用这些绘图函数。现在集中做一个归纳介绍。1.PointPoint常用来指定一幅二维图像中的点。如Pointpt;pt.x=10;pt.y=8;或Pointpt=Point(10,8);其指向的是在图像中(10,8)位置的一个像素点。查找Point引用可以在”core.hpp”文件发现如下语句:typedefPoint
- OpenCV学习路线图
superdont
计算机视觉opencv学习人工智能
下面是针对初学者设计的一个学习路线图:第1周:计算机视觉和OpenCV概述介绍计算机视觉及其应用领域讨论OpenCV的历史、特点和工作原理OpenCV的安装和配置(Windows/Linux/macOS)了解OpenCV的基本数据结构(cv::Mat等)第2周:OpenCV基础图像的基本操作(读取、显示、保存图片)图像的属性(色彩空间、像素访问与修改)图像的几何变换(缩放、旋转、剪切)第3周:图像
- 【Opencv学习】04-图像加法
R三哥哥啊
opencvopencv学习人工智能
文章目录前言一、图像加法混合1.1代码1.2运行结果二、图像的按位运算-组合相加2.1代码2.2运行结果示例:PPT平滑切换运行结果总结前言简单说就是介绍了两张图如何组合在一起。1、混合,透明度和颜色会发生改变2、组合,叠加起来。可以改变大小。3、两张图片如何平滑切换4、学会如何裁剪图片5、明白掩码操作6、如何将图片置于左侧右侧一、图像加法混合OpenCV中的加法与Numpy的加法是有所不同的。O
- OpenCV学习笔记:如何扫描图像、利用查找表和计时
weixin_33772645
人工智能c/c++测试
目的我们将探索以下问题的答案:如何遍历图像中的每一个像素?OpenCV的矩阵值是如何存储的?如何测试我们所实现算法的性能?查找表是什么?为什么要用它?测试用例这里我们测试的,是一种简单的颜色缩减方法。如果矩阵元素存储的是单通道像素,使用C或C++的无符号字符类型,那么像素可有256个不同值。但若是三通道图像,这种存储格式的颜色数就太多了(确切地说,有一千六百多万种)。用如此之多的颜色可能会对我们的
- OpenCV学习记录——形态学处理
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能计算机视觉嵌入式硬件
文章目录前言一、腐蚀和膨胀二、高级形态学运算三、具体应用代码前言形态学是图像处理中最常用的技术之一,它主要用于从图像中提取有意义的形状信息,例如边界和连通区域,以便后续的识别工作能够捕捉到目标对象最重要的形状特征。此外,细化、像素化和修剪毛刺等技术也常用于图像的预处理和后处理,以增强图像质量。形态学转换主要有腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、顶帽和底帽一、腐蚀和膨胀腐蚀和膨胀是两种最基本、最重要的形态学
- opencv学习记录——(15)模板匹配
蜡笔小新qqq
opencv学习计算机视觉
一、单模板匹配#include"opencv2/opencv.hpp"#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;voidmain(){///单模板匹配Mattemp=imread("temp.png");//模板图像Matsrc=imread("src.png");//待搜索图像即原图imshow("temp",temp);imshow("src",sr
- Opencv学习笔记——特征匹配
纸箱里的猫咪
Opencv学习笔记opencv计算机视觉学习
文章目录Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配随机抽样一致算法(Randomsampleconsensus,RANSAC)单应性矩阵Brute-Force蛮力匹配 通过SIFT算法可以得到图像关键点,通过比较两张图像的关键点,也就是比较关键点向量之间的差异,Brute-Force蛮力匹配通过比较特征向量,离得最近的特征向量也就是最相似的。默认的是用归一化的欧氏距离。bf=cv2.
- OpenCV学习记录——特征匹配
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析前言特征匹配是一种图像处理技术,用于在不同图像之间寻找相似的特征点,并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用,包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析暴力匹配是一种简单直接的匹配方法,它遍历所有特征点的描述符,并计算它们之间的距离。然后根据距离进行排序,选择距离最短的特征点作为匹配点。虽然暴力匹配方法简单,但在
- OpenCV学习记录——轮廓检测
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能计算机视觉嵌入式硬件
文章目录前言一、寻找、绘制轮廓二、具体应用代码前言寻找目标图像的轮廓并绘制出该轮廓是我们进行图像识别时常用的手段,轮廓是图像中连续的边界线,可以用于物体检测、形状分析等应用。为了获取更高的准确性,会先进行二值化处理,在得到二进制图像后,寻找轮廓就是从黑色背景中找到白色物体,因此我们要找的对象应是白色,背景应该是黑色。一、寻找、绘制轮廓(一)寻找图像轮廓寻找图像轮廓函数如下:contours,hie
- OpenCV学习笔记(Python)—— 批量提取图像轮廓并保存结果到保持原始结构的输出目录
六个核桃Lu
OpenCV学习opencv人工智能python图像处理计算机视觉
批量处理图像,对每个图像提取轮廓内的区域并将轮廓外的区域设置为白色背景,然后保存处理后的图像到指定的输出目录,同时保持与输入目录相同的文件和目录结构。importcv2importnumpyasnpimportosfromtqdmimporttqdmdefprocess_image(input_path,output_path):#读取图像img=cv2.imread(input_path)ifi
- OpenCV学习记录——图像的绘制
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、绘制直线二、绘制矩形三、绘制圆形四、绘制文本前言我们在进行图像处理的过程中,通常需要进行划线、画矩形框锁定目标等操作来凸显指定目标,OpenCV提供了方便的绘图功能,可以进行直线、矩形、圆、文本文字等内容的绘制,这篇文章将记录OpenCV中图像的绘制相关内容。一、绘制直线绘制直线的函数如下:cv2.line(image,pt1,pt2,color,thickness)其中,五个参数
- OpenCV学习记录——阈值处理(全局阈值处理、自适应阈值处理)
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能计算机视觉嵌入式硬件
文章目录一、学习目的二、图像二值化三、全局阈值处理四、自适应阈值处理一、学习目的在进行图像处理时,我们通常要进行颜色识别等一系列需要进行图像阈值处理的操作,今天我们就记录一下opencv进行阈值处理的一些基本操作和代码二、图像二值化我们首先要明白一个概念,图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为两个值,一般为0(表示黑色)和255(表示白色),可以将整个图像呈现出明显的黑白效果。最常用的方法就
- OpenCV学习记录——平滑处理
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、图像噪声二、图像平滑处理三、完整应用代码前言当我们用树莓派进行opencv图像处理时,摄像头所获取的图像质量通常会有所下降,此时,需要多种手段来优化图像的质量,提高图像识别的准度。今天所记录的是当图片经过传输等过程后出现的图像噪声现象及对应解决方法——平滑一、图像噪声在数字图像的采集、处理和传输过程中,可能会受到各种噪声的干扰,这会导致图像质量下降、图像变得模糊,甚至使图像的特征难
- OpenCV学习记录——边缘检测
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、边缘检测原理二、Canny边缘检测算法三、具体应用代码前言在做某些图像处理时,通常需要将识别到的物体边界提取出来,从而帮助我们实现目标检测,这就需要用到边缘检测,例如人脸识别和运动目标的检测都需要先进行边缘检测,这篇文章就记录一下边缘检测的原理及应用代码。一、边缘检测原理边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,其目的在于标识数字图像中亮度变化明显的点,图像边缘检测大幅度地减少了
- opencv学习 机器学习
小猴啊0.0
opencv学习机器学习
Kmeansdoublecv::kmeans(InputArraydataintkInputOutputArraybestLabels//输出的所有样本的标签数组TermCriteriacriteriaintattempts//采样不同初始化标签的尝试次数intflag//中心点初始化方法,支持KMEANS_RANDOM_CENTERS//KMEANS_PP_CENTERS//KMEANS_USE
- opencv学习二值分析
小猴啊0.0
opencv学习人工智能
内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》二值分析:常见的二值化方法:基于全局阈值(threshold)得到的二值图像;基于自适应阈值(adaptiveThreshold)得到的二值图像;边缘检测(Canny)基于像素值范围(inRange)thresholdthresholdType介绍:THRESH_BINARY表示大于thresh的取maxval,否则取0;THRESH_BI
- 【Opencv学习】03-读取图片信息
R三哥哥啊
opencvopencv学习人工智能
前言几乎所有这些操作与Numpy的关系都比与OpenCV的关系更加紧密,因此熟练Numpy可以帮助我们写出性能更好的代码。Numpy是经过优化了的进行快速矩阵运算的软件包。所以我们不推荐逐个获取像素值并修改,这样会很慢,能有矩阵运算就不要用循环。读取像素点在计算机视觉和图像处理中,图像是由像素点组成的。每个像素点包含了颜色(在彩色图像中)和亮度(在灰度图像中)的信息。通过读取和操作这些像素点,我们
- 【Opencv学习】01-对图像进行简单的操作
R三哥哥啊
opencv学习python
首先了解一下什么是init.pyi文件文件init.pyi文件是Python中的类型提示文件,用于提供对特定包或模块的类型信息。它是类型提示的一种形式,用于描述包、模块、类、函数和变量的静态类型。在Python中,类型提示的目的是为了提供代码编辑器和静态类型检查工具更好的代码补全、类型检查和类型推断功能。init.pyi文件被放置在包或模块的目录中,并且可以包含该包或模块定义的类、函数、方法和变量
- 【Python_Opencv图像处理框架】信用卡数字识别项目
畅游星辰大海
#Python_Opencvopencvpython图像处理
写在前面本篇文章是opencv学习的第六篇文章,前面主要讲解了对图像的一些基本操作,这篇文章我们就开始大展身手,将前面所学的基础操作活学活用。既能复习基础操作,又能学到一些新的知识。作为初学者,我尽己所能,但仍会存在疏漏的地方,希望各位看官不吝指正写在中间(1)简单介绍我们通过opencv提供的一些函数,来实现基础操作,看完本篇文章,你就能轻松地将这信用卡上的数字识别出来该技术首先通过图像处理技术
- opencv学习 特征提取
小猴啊0.0
opencv学习人工智能
内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》图像金字塔略拉普拉斯金字塔对输入图像进行reduce操作会生成不同分辨率的图像,对这些图像进行expand操作,然后使用reduce减去expand之后的结果,就会得到拉普拉斯金字塔图像。详情可查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/80362140图像金字塔融合拉普拉斯金字塔通过源图像减去先缩小再放大的图像构成,保留
- opencv学习形态学分析
小猴啊0.0
opencv学习人工智能
内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》膨胀操作与腐蚀操作膨胀操作一定程度上会把相邻的对象连接起来成为一个对象;腐蚀操作会让对象面积变小或者擦除小的对象。//膨胀操作voidcv::dilate(InputArraysrcOutputArraydstInputArraykernelPointanchor=Point(-1,-1)intiterations=1intborderTy
- OpenCV学习笔记2——视频的读取与处理
风痕天际
opencv学习笔记opencv学习笔记计算机视觉音视频
目录一、视频内容读取二、将视频中的每一帧转换为灰度图三、退出程序一、视频内容读取cv2中的“VideoCapture”函数可以捕获摄像头,用数字来控制不同的设备,如果是视频文件则直接指定路径。importcv2vc=cv2.VideoCapture('1.mp4')whileTrue:ret,frame=vc.read()ifframeisNone:breakifret==True:gray=cv
- OpenCV学习笔记4——边界填充
风痕天际
opencv学习笔记opencv学习笔记
边界填充,即将图片扩大一圈。代码如下:importcv2frommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv2.imread('3.jpg')top_size,bottom_size,left_size,right_size=(50,50,50,50)replicate=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size
- OpenCV学习笔记1——图像读取与信息提取
风痕天际
opencv学习笔记opencvpython计算机视觉
目录一、计算机眼中的图像二、通过代码对图像进行操作1.图像的读取2.图像的显示三、将图像读取为灰度图像四、保存图像一、计算机眼中的图像在计算机中,图像被视为一个高度×宽度的像素矩阵,每一个矩阵内存放着该像素的色彩信息。计算机中大多采用RGB颜色标准,即通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色。部分颜色对应RGB值:白色:rgb(255,255,
- opencv学习-几种角点检测方法
wyw0000
opencvopencv学习计算机视觉
角点基本概念角点通常被定义为两条边的交点,或者说,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。角点检测(CornerDetection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等,也可称为特征点检测。目前,角点检测算法还不是十分完善,许多算法需要依赖大量的训练集和冗余数据来防止和减少错误的特征的出现。对于角点检测算法的重要评价标准
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
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设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
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oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
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- C语言homework3,7个小题目的代码
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1、打印100以内的所有奇数。
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for (i=1; i<=100; i++)
{
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}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
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自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
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- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D