- 数字图像处理学习笔记（一）：特征检测和匹配概述
Leon_Chen0
数字图像处理
数字图像处理学习笔记（一）：特征检测和匹配概述参考博客：特征点的匹配SIFT特征详解数字图像处理学习笔记（二）：SIFT（尺度不变特征变换）算法1、特征点概述如何高效且准确的匹配出两个不同视角的图像中的同一个物体，是许多计算机视觉应用中的第一步。虽然图像在计算机中是以灰度矩阵的形式存在的，但是利用图像的灰度并不能准确的找出两幅图像中的同一个物体。这是由于灰度受光照的影响，并且当图像视角变化后，同一
- 数字图像处理学习笔记9：图像复原及重建1（常见噪声及滤波方法、噪声判别方法）
刘燚
matlab计算机视觉图像处理
文章目录前言一、图像退化/复原过程的模型二、常见空间域噪声模型1.高斯噪声2.瑞利噪声3.伽马噪声4.指数噪声5.均匀分布噪声6.脉冲（椒盐）噪声三、图像中噪声判别四、空间滤波去噪1.算数均值滤波器及MATLAB代码2.几何均值滤波器及MATLAB代码3.谐波均值滤波器及MATLAB代码4.逆谐波均值滤波器及MATLAB代码5.中值滤波器及MATLAB代码6.最大值、最小值滤波器及MATLAB代码
- 数字图像处理学习笔记4：图像增强之空间滤波2（一阶微分锐化滤波（梯度），二阶微分锐化（拉普拉斯），非锐化掩蔽）
刘燚
计算机视觉matlab
文章目录前言一、一阶微分和二阶微分的定义二、一阶微分锐化滤波：梯度1.梯度2.sobel算子及MATLAB代码二、二阶微分锐化滤波：拉普拉斯算子1.拉普拉斯算子2.拉普拉斯算子MATLAB代码三、非锐化掩蔽和高提升滤波1.非锐化掩蔽和高提升滤波2.MATLAB代码总结前言锐化滤波的主要目的是突出灰度的过渡部分，比如图像中物体的边缘。一、一阶微分和二阶微分的定义一阶微分：（1）在恒定灰度值得区域一阶
- 数字图像处理学习笔记（二）（上）
书生丶丶
学习图像处理python
第三章灰度变换与空间滤波引言空间域：指图像平面本身，这类图像处理方法直接以图像中的像素操作为基础。处理主要分为灰度变换和空间滤波两类。变换域：变换域的图像处理首先把一幅图像变换到变换域，在变换域中进行处理，然后通过反变换把处理结果返回到空间域。类比信号系统中的时域与频域以及s域。3.1背景知识空间域技术优点：在计算上更有效，且在执行上需要较少的处理资源。空间域处理表示公式：g(x,y)=T[f(x
- 数字图像处理学习笔记（四）
书生丶丶
学习计算机视觉图像处理
文章目录第七章小波和多分辨率处理引言7.1背景图像金字塔：有限冲激响应滤波器(FIR）：哈尔变换:7.2多分辨率展开级数展开尺度函数7.3一维小波变换离散小波变换连续小波变换7.4快速小波变换7.5二维小波变换7.6小波包7.7小结第8章图像压缩8.1基础知识数据压缩：编码冗余空间冗余和时间冗余不相关的信息图像信息的度量图像压缩模型图像格式、容器和压缩标准8.2一些基本的压缩方法霍夫曼编码Golo
- 数字图像处理学习笔记
在学习的王哈哈
学习笔记
数字图像处理学习笔记这门课是通过数字图像处理-DigitalImageProcessing(DIP)进行学习的，由于课中代码实现的部分是Matlab，对我以后的用处不是很大，所以学习的重心是在于理论的部分，至于代码实现部分先暂时搁置，与此同时会查看下openCV中python接口相关操作的使用。文章目录数字图像处理学习笔记第一二章OpenCV-python的相关使用1.读取图像2.显示图像2.显示
- 数字图像处理学习笔记4第四章 图像变换 附实验
如魔
读书笔记数字图像处理知识整理-读书笔记图像处理离散余弦变换快速傅立叶变换
第四章图像变换附实验前言图像变换：为达到某种目的将原始图像变换映射到另一个空间上，使得图像的某些特征得以突出，以便于后面的处理和识别。4.1连续傅里叶变换一维变换用傅里叶变换表示的函数特征完全可以通过傅里叶反变换来重建，而不会丢失任何信息。若把一个一维输入信号做一维傅里叶变换，该信号就被变换到频域上，即得到了构成该输入信号的频谱，频谱反映了该输入信号由哪些频率构成。函数f(x)的一维连续傅里叶变换
- 数字图像处理学习笔记（一）——数字图像处理概述
闭关修炼——暂退
《数字图像处理》学习笔记数字信号处理
数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：数字图像处理学习笔记一、什么是图像Ⅰ、图像的定义：二维函数f(x,y)注：①x,y是空间坐标；②f(x,y)中f是点（x,y）的幅值。Ⅱ、灰度图像是一个二维灰度（或亮
- 数字图像处理学习笔记（二）：图像灰度级的增加、减少
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验计算机视觉图像识别matlab图像处理灰度级
实验截图：图像灰度级阶梯实验代码：img1=imread('erciyuan.jpg');img2=rgb2gray(img1);fori=0:7img=(uint8(img2/(2^i)))*(2^i);%灰度级逐渐递减的过程subplot(2,4,i+1),imshow(img,[]);title(['',num2str(2^(8-i)),'级灰度图像']);%设置titleend结果分析：图
- 数字图像处理学习笔记2：图像直方图及空域处理和常见python编程问题
一年级 学生
数字图像处理pythonopencvnumpy计算机视觉
本次学习内容是记录基本的图像增强，滤波或者直方图处理的编程实现以及相关python常见错误，涉及numpy，matplotlib，opencv等库。以上内容基于第一次作业。目录直方图读取显示直方图均衡化plt绘图技巧说明直方图拉伸平滑滤波图像锐化图像二值化1.直方图读取显示函数cv.calcHist（images，channels，mask，histSize，ranges[，hist[，accum
- 数字图像处理学习笔记（二）：SIFT（尺度不变特征变换）算法
Leon_Chan0
数字图像处理
数字图像处理学习笔记（二）：SIFT（尺度不变特征变换）算法一、概述：提到特征点算法，首先就是大名鼎鼎的SIFT算法了。SIFT的全称是ScaleInvariantFeatureTransform，尺度不变特征变换，2004年由加拿大教授DavidG.Lowe提出的。SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，是一种非常稳定的局部特征。SIFT算法分为以下五个过程：1）尺度空间的搭建；（高
- 数字图像处理学习笔记之——空间域图像增强
前丨尘忆·梦
Matlab图像处理计算机视觉机器学习matlab
空间域图像增强1、图像增强基础1.1、为什么要进行图像增强图像增强是指根据特定的需要==突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息==的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。因此，这类处理是为了某种应用目的而去改善图像质量的。处理的结果使图像更适合于人的观察或机器的识别系统。应该明确的是增强处理并不是增强原始图像的信息，其结果只能增强对某种信息的
- 数字图像处理学习笔记8：频率域滤波4（拉普拉斯算子）
刘燚
计算机视觉matlab图像处理
文章目录一、频率域的拉普拉斯算子1.原理2.编程步骤二、MATLAB代码1.代码2.结果一、频率域的拉普拉斯算子1.原理（1）拉普拉斯在频率域的滤波器可以表示为：H(u,v)=−4π2D2(u,v)H(u,v)=-4π^2D^2(u,v)H(u,v)=−4π2D2(u,v)（2）∇2f(x,y)=F−1[H(u,v)∗F(u,v)]\nabla^2f(x,y)=F^{-1}[H(u,v)*F(u,
- 数字图像处理学习笔记（七）锐化滤波：Sobel算子、Canny算子、拉普拉斯算子
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验边缘检测图像处理matlab锐化滤波
实验截图：不同锐化滤波处理后的结果实验代码：img=imread('erciyuan.jpg');subplot(221);imshow(img);title('原图');subplot(222);sobel=edge(rgb2gray(img),'sobel');imshow(sobel);title('Sobel算子后的图');subplot(223);canny=edge(rgb2gray(
- 数字图像处理学习笔记1：图像增强之灰度变换（灰度反转，对数变换，冥律变换）
刘燚
图像处理2（c++opencv)matlab计算机视觉
文章目录前言一、灰度反转1.计算公式（以256级灰度图为例）2.MATLAB代码二、对数变换1.计算公式2.MATLAB代码三、冥律变换1.计算公式2.MATLAB代码3.伽马系数四、分段线性变换1.对比度拉伸2.灰度级分层3.比特平面分层前言灰度变换直接作用于图像像素，改变像素灰度值。灰度变换主要包括：1、灰度反转；2、对数变换；3、冥律变换；4、分段线性变换。学习教材：数字图像处理（冈萨雷斯）
- 数字图像处理学习笔记（四）点处理：灰度值反转、对数变换、伽马变换
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验计算机视觉matlab图像处理对数变换伽马变换
实验截图：灰度值反转:对数变换（进行对数变换不同量级的结果）：伽马变换（伽马变换量级为0.4和1.4时）：实验代码：灰度值反转(1):img1=imread('shadow.PNG');%读取图片img2=rgb2gray(img1);%转成灰度图img=imadjust(img2,[0,1],[1,0]);%反转灰度值subplot(121);imshow(img2)title('原图');su
- 数字图像处理学习笔记（十七）分割出彩色图像中的“蓝色”部分
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验图像处理matlabRGB颜色分割
实验截图：RGB图中蓝色的分离：实验代码：I=imread('RGB.jpg');[MNt]=size(I);I1=I;I2=I;fori=1:Mforj=1:NifI(i,j,1)200I1(i,j,1)=0;I1(i,j,2)=0;I1(i,j,3)=255;I2(i,j,1)=0;I2(i,j,2)=255;I2(i,j,3)=0;elseI1(i,j,1)=0;I1(i,j,2)=0;I1
- 数字图像处理学习笔记——通路长度的计算
小白学算法
数字图像处理学习图像处理
例题：1.V={2,3,4}，计算p和q之间的4通路、8通路和m通路的最短长度。（1）最短4通路：由上图可知，从p到q是无法到达的，即没有4通路，也不存在最短4通路。（2）最短8通路：由上图可知，最短8通路为4。只要满足p周围的8个值在V值内，都可以走，最短距离优先考虑斜线。（3）最短m通路：由上图可知，最短m通路为5。最短m通路是在最短8通路的基础上，优先考虑直线且必须满足N4（p）与N4(q)
- 数字图像处理学习笔记（1）：绪论
向东的笔记本
数字图像处理数字图像处理
第一章：绪论1.什么是数字图像？一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y),对任何一对空间坐标(x,y)处的幅值f称为为图像在该点处的强度或灰度。数字图像由有限数量的元素组成，每个元素有特定的位置和幅度，元素又称为像素。每个像素的灰度级至少要8bit（灰度图像，单通道）来表示，一般采用24bit（彩色图像，三通道）。一幅未经压缩原始图像（彩色，三通道）大小的计算方式（换算成字节）：1920×108
- 数字图像处理学习笔记（九）——直方图运算
闭关修炼——暂退
《数字图像处理》学习笔记直方图数字图像处理学习笔记
数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：数字图像处理学习笔记直方图均衡化数字图像直方图均衡化目的就是提升图像的对比度，将较亮或者较暗区域的输入像素映射到整个区域的输出像素，是图像增强一种很好的且方便的方式。
- 数字图像处理中常用的数学操作
m0_61899108
数字图像处理matlab开发语言
参考博客数字图像处理学习笔记（六）——数字图像处理中用到的数学操作_闭关修炼——暂退的博客-CSDN博客_数字图像处理用到的数学知识阵列和矩阵操作线性操作和非线性操作算数操作集合和逻辑操作
- 三种图像内插法（最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法）的做法 & 代码实现
m0_61899108
数字图像处理python人工智能
参考博客数字图像处理学习笔记（四）——数字图像的内插、度量、表示与质量_闭关修炼——暂退的博客-CSDN博客数字图像处理学习笔记（七）——用Pycharm及MATLAB实现三种图像内插法（最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法）_闭关修炼——暂退的博客-CSDN博客数字图像的内插内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具。从根本上看，内插是用已知数据来估计未知位置的数值的处
- 数字图像处理学习笔记（一）
书生丶丶
学习图像处理
文章目录前言第一章绪论1.1什么是数字图像处理数字图像：数字图像处理：像素：图像处理的三种典型计算处理：1.2数字图像处理起源1.3数字图像处理应用1.4数字图像处理基本内容1.5图像处理系统的组成1.6小结第二章数字图像基础2.1视觉感知要素人类视觉感知的重要性人类与电子成像设备的对比人类与电子成像设备的成像原理眼睛的亮度适应和辨别2.2光和电磁波谱电磁波谱描述公式光子定义能量公式对于伽马射线的
- 数字图像处理学习笔记（五）下
书生丶丶
学习计算机视觉人工智能
文章目录第10章图像分割10.1基础知识10.2点、线和边缘检测边缘检测点检测线检测边缘模型Marr-Hildreth边缘检测器高斯拉普拉斯（LoG）：坎尼边缘检测器边缘连接和边界检测10.3阂值处理多阈值处理可变阈值处理多变量阈值处理10.4基于区域的分割区域生长10.5用形态学分水岭的分割10.6分割中运动的应用10.6小结第10章图像分割从输入和输出都是图像的图像处理方法，转到了输入为图像而
- 数字图像处理学习笔记（十一）——用Python代码实现图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层、直方图均衡化、平滑滤波器、锐化滤波器
荣仔！最靓的仔！
《数字图像处理》学习笔记图像处理pythonpycharm图像增强学习笔记
数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：数字图像处理学习笔记在数字图像处理学习笔记（八）中，已对图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层等做过详细理论论述，本文将对上述理论知识做实践
- 预更:数字图像处理学习笔记
抽象转移
文｜抽象转移亲爱的读者朋友们，小说《开舟渡我》已完结，我用65天的晚上，一鼓作气完成这部青春校园类小说的构思，大纲，以及每一章节，整体故事来源现实，却不局限于现实。这部小说是我对自己过去的总结，小说啊，是讲了一个故事，一而再，再而三的失望与矛盾，终于使女主明白:你可以做很多温暖的事，你可以传递正能量，但是不要妄想用微薄之力影响别人，改变别人的成长轨迹，该被你影响的，自是该转变走向了截然不同的路，但
- 数字图像处理学习笔记-03（基于Matlab的车牌识别系统的设计）
choking-a
matlab图像识别
数字图像处理学习笔记-03（基于Matlab的车牌识别系统的设计）开始学习使用OpenCV对图像进行处理了，将陈年旧物整理一下，这是数字图像处理课程的期末课题实验之一。目录数字图像处理学习笔记-03（基于Matlab的车牌识别系统的设计）一、实验目的二、理论基础及算法设计（一）图像预处理1.1RGB图像1.2灰度图像1.3二值化图像（二）数学形态学处理进行车牌粗定位2.1canny算法边缘检测2.
- 数字图像处理学习笔记之——图像的点运算
前丨尘忆·梦
图像处理matlab
图像的点运算1、灰度直方图灰度直方图描述了一幅图像的灰度级统计信息，主要应用于图像分割和图像灰度变换等处理过程中。1.1、理论基础从数学上来说，图像直方图描述图像的各个灰度级的统计特性，它是图像灰度值的函数，统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率。有一种特殊的直方图叫做归一化直方图，可以直接反映不同灰度级出现的频率。从图形上来说，灰度直方图是一个二维图，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标
- 彩色图转灰度图的几种方法
荼荼灰
计算机视觉机器学习
数字图像处理学习笔记（目录）平均法gray(x,y)=fR(x,y)+fG(x,y)+fB(x,y)3gray(x,y)=\frac{fR(x,y)+fG(x,y)+fB(x,y)}{3}gray(x,y)=3fR(x,y)+fG(x,y)+fB(x,y)加权平均(最常用)gray(x,y)=0.299∗fR(x,y)+0.578∗fG(x,y)+0.114∗fB(x,y)gray(x,y)=0.
- 数字图像处理学习笔记 六 彩色图像处理
白鲸鱼2020
数字图像处理python
目录（一）彩色模型介绍1.1RGB模型1.2CMY、CMYK模型1.3HSI彩色模型1.4HSV模型1.5YCbCr彩色空间（二）伪彩色图像处理（三）全彩色图像处理及彩色变换3.1全彩色图像处理3.2彩色变换3.4彩色图像的直方图处理3.5彩色直方图均衡化（四）彩色图像的平滑和锐化4.1平滑处理4.2锐化处理（五）彩色图像的分割5.1基于HSI的彩色图像分割5.2K-Means聚类对比分割彩色图像
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码，既有优点也有缺点，而且有人倡导有人反对。
先看优点：
1 她在服务器内部执行，离数据最近，另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则，保证某些行为的一致性，所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全，比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理，cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一，谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符（关键字）如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟，此文研究总结来源于互联网上的资料，大牛请勿喷！本人虚心学习，多指教.
1、减小网页体积的大小，尽量采用div+css模式，尽量避免复杂的页面结构，能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩；
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建，用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解，也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少，所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理，并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题，但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例，不知道什么是双检锁，那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式，线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时，很多人的第一反应是写出如下的代码，包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题，结果，特意留出来的80端口就是不能用，烦。
解决方法确保几处：
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 （譬如90，800，，，什么数字都好）
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车，转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频？
aijuans
android
我的android app有这样的需求，在进行照片和视频上传的时候，需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中，只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题，提供一个多选的功能，可以使checkbox之类的，一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi，只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述：
MongoDB在非正常情况下关闭时，可能会导致索引文件破坏，造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案：
使用脚本，重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式，那么这意味着什么呢，读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式，但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数，其中构造者可以提供参数最多，可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump），不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss，往各种xml配置文件，现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里，视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下，尤其对于 Web 初创企业而言，这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命：别学编程了，学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师，要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题：
假设有一条绳子，上面有红、白、蓝三种颜色的旗子，起初绳子上的旗子颜色并没有顺序，
您希望将之分类，并排列为蓝、白、红的顺序，要如何移动次数才会最少，注意您只能在绳
子上进行这个动作，而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似：
在一条绳子上移动，在程式中也就意味只能使用一个阵列，而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率，我们一般都用hash结构，并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大，很多资料也推荐设置到1000，默认设置为了512，但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自：http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号，专门为他们查询线上数据库用的，当然，只有他们上了生产网络以后才能连上数据库，安全方面我们还是很注意的，呵呵。
授权的语句如下：
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see． 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too． 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on． 来吧(赶快)8. Hold on． 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad． 还不错。11. Not yet． 还没。12. See you． 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起，我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用，但是如果使用webService框架自己的client包，那么必然需要在自己的代码中引入它的包，如果同时调运了多个不同框架的webService，那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件，下面解释一下其中的配置含义：
settings.xml存在于两个地方：
1.安装的地方：$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录：${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置，后者被称为用户配置。如果两者都存在，它们的内容将被合并，并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自：
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序，它是在linux下，在系统启动过程中，初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后，由内核启动的一个用户级程序，并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同，使用upstart完成系统的启动，但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间，学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构，为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发，利用春节期间总结了一份基本的学习教程，希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时，我犯了一个低级错误，误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的，例如：
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组，数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度： [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图，方便理解：
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
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基本事务的使用：
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去，如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam
