- 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
- Python计算机视觉编程——第二章 局部图像描述子
adchloe
python计算机视觉开发语言
目录1Harris角点检测器2SIFT2.1兴趣点2.2描述子2.3检测兴趣点2.4匹配描述子1Harris角点检测器Harris角点检测算法是简单的角点检测算法,主要思想是,如果像素周围显示存在多于一个方向的边,认为该点为兴趣点,称为角点。把图像域中点x上的对称半正定矩阵Mr=Ml(x)M_{r}=M_{l}(\mathbf{x})Mr=Ml(x)定义为:M1=∇I ∇IT=[IxIy][IxI
- Python计算机视觉编程pdf txt mobi下载及读书笔记
mrxllh0
Python计算机视觉编程pdftxtmobi读书笔记应该是这一学期图像分析比较有用的工具书了,numpy和matplotlib常用的方法基本都有,并且例子也不错。非常好的计算机视觉入门书,亮点在于没有直接使用OpenCV,而是先简单介绍算法原理,再利用NumPy、matplotlib等基本工具进行算法实现,对于已经学习了计算机视觉理论,但是不知道怎么把公式变成代码的人来说很有帮助。作者:[瑞典]
- [笔记]Python计算机视觉编程《一》 基本的图像操作和处理
二进制怪兽
Python人工智障读书笔记计算机视觉笔记python
文章目录前言环境搭建计算机视觉简介Python和NumPy第一章基本的图像操作和处理1.1PIL:Python图像处理类库1.1.1转换图像格式1.1.2创建缩略图1.1.3复制和粘贴图像区域1.1.4调整尺寸和旋转1.2Matplotlib1.2.1绘制图像、点和线1.2.2图像轮廓和直方图图像的轮廓直方图1.2.3【交互式标注】1.3NumPy1.3.1图像数组表示1.3.2灰度变换1.3.3
- python计算机视觉编程——第一章(基本的图像操作和处理)
NCTU_to_prove_safety
算法
第1章基本的图像操作和处理1.1PIL:Python图像处理类库1.1.1转换图像格式——save()函数1.1.2创建缩略图1.1.3复制并粘贴图像区域1.1.4调整尺寸和旋转1.2Matplotlib库1.2.1画图、描点和线1.2.2图像轮廓和直方图1.2.3交互式标注1.3NumPy库1.3.1图像数组表示1.3.2灰度变换1.3.3图像缩放1.3.4直方图均衡化1.3.5图像平均1.3.
- PIL–Python图像处理类库
斯特凡1899
—–前言—–才开始看Python,感觉离时代好远。现在看的是《Python计算机视觉编程》,欢迎交流!—–正题—–PIL,PhthonImagingLibrary,Python图像图里类库。提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。代码例子:fromPILimportImage#读取图像im=Image.open("empire.jpeg")thum
- python计算机视觉编程.pdf微盘_Python计算机视觉编程pdf
weixin_39860280
下载地址:网盘下载内容简介······《python计算机视觉编程》是计算机视觉编程的权威实践指南,依赖python语言讲解了基础理论与算法,并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外,书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。《python计算机视觉编程》适合的读者
- python画龙舟_Python计算机视觉编程第二章——局部图像描述子
weixin_39999781
python画龙舟
Python计算机视觉编程局部图像描述子(一)Harris角点检测器(二)SIFT(尺度不变特征变换)2.1兴趣点2.2描述子2.3检测兴趣点2.4匹配描述子(三)匹配地理标记图像3.1从Panoramio下载地理标记图像3.2使用局部描述子匹配3.3可视化连接的图像局部图像描述子本节旨在寻找图像间的对应点和对应区域。介绍用于图像匹配的两种局部描述子算法。图像的局部特征是许多计算机视觉算法的基础,
- Python计算机视觉编程 第三章 图像到图像的映射
LuoY、
Python计算机视觉编程
第三章图像到图像的映射3.1单应性变换3.1.1直接线性变换算法3.1.2仿射变换3.2图像扭曲3.2.1图像中的图像3.2.2图像配准3.3创建全景图3.3.1RANSAC3.3.2稳健的单应性矩阵估计3.3.2拼接图像 本章讲解图像之间的变换,以及一些计算变换的实用方法。这些变换可用于图像扭曲变形和图像配准。3.1单应性变换 单应性变换是一个人平面内的点映射到另一个平面内的二维投影
- Python计算机视觉编程 第四章 照相机模型与增强现实
LuoY、
Python计算机视觉编程python计算机视觉ar
第四章照相机模型与增强现实4.1针孔照相机模型4.1.1照相机矩阵4.1.2三维点的投影4.1.3照相机矩阵的分解4.1.4计算照相机中心4.2照相机标定4.3以平面和标记物体进行姿态估计4.4增强现实4.1针孔照相机模型 针孔照相机模型(有时称为射影照相机模型)是计算机视觉中广泛使用的照相机模型。对于大多数应用来说,针孔照相机模型简单,并且具有足够的精确度。在针孔照相机模型中,在光线投影到
- python图像处理笔记-八-针孔照相机模型与照相机标定
BluePing
参考教材:python计算机视觉编程视觉SLAM十四讲,从理论到实践针孔照相机模型针孔摄像机模型(有时称作摄影照相机模型),是计算机视觉中广泛应用的照相机模型。原因是:简单精度足够这个名字来源于一种简单的照相机,他利用小孔成像原理进行成像,换句话说就是:在光线投影到图像平面前,从唯一一个点经过,这个经过的点就叫做:照相机中心,记做C,如下图所示:(这张图来自于他人博客:https://blog.c
- Python计算机视觉编程_03
chuxiao_scx
python机器学习
基于SIFT算法的全景拼接前言1.单应性变换2.RANSAC算法3.Multi-BandBlending策略4.代码实现前言什么是全景拼接?简单来说就是将两幅或多幅具有重叠区域的图像,合并成一张大图如图所示,7张不同的图像最后拼接成一幅大图,那么问题很明显,如何拼接呢?1.单应性变换如果是最简单图像拼接,很明显,我们只需要对其进行平移,将重叠区域叠加,很轻松的就能得到一幅拼接图像。但实际上两幅图像
- Python计算机视觉编程——第6章 图像聚类
海鸥丸拉面
python聚类计算机视觉
目录6.1K-means聚类6.1.1Scipy聚类包6.1.2图像聚类6.1.3在主成分上可视化图像6.1.4像素聚类6.2层次聚类图像聚类6.3谱聚类6.1K-means聚类K-means是一种将输入数据划分成k个簇的简单的聚类算法。K-means反复提炼初始评估的类中心,步骤如下:以随机或猜测的方式初始化类中心ui,i=1...k;将每个数据点归并到离他距离最近的类中心所属的类ci;对所有属
- Python计算机视觉编程--第四章
娇娇是大熊
pythonpython
照相机模型与增强现实一、针孔照相机模型1.1照相机矩阵1.2三维点的投影1.3照相机矩阵的分解1.4照相机中心二、照相机标定一、针孔照相机模型针孔照相机模型(有时称为射影照相机模型)是计算机视觉中广泛使用的照相机模型。对于大多数应用来说,针孔照相机模型简单,并且具有足够的精准度。这个名字来源于一种类似暗箱机的照相机。该照相机从一个小孔采集射到暗箱内部的光线。在光线投影到图像平面之前,从唯一一个点经
- Python计算机视觉编程——第8章 图像内容分类
海鸥丸拉面
python计算机视觉分类
目录8.1K临近分类法(KNN)8.1.1一个简单的二维示例8.1.2用稠密SIFT作为图像特征8.1.3图像分类:手势识别8.2贝叶斯分类器用PCA降维8.3支持向量机8.3.1使用LibSVM8.1K临近分类法(KNN)在分类算法中,最简单且用的最多的一种方法之一就是KNN(K-NearsetNeighbor,K邻近分类法),这种算法把要分类的对象(例如一个特征向量)与训练集中已知类标记的所有
- Python计算机视觉编程——第10章 OpenCV
海鸥丸拉面
计算机视觉pythonopencv
目录10.1OpenCV的Python接口10.2OpenCV基础知识10.2.1读取和写入图像10.2.2颜色空间10.2.3显示图像及结果10.3处理视频10.3.1视频输入10.3.2将视频读取到NumPy数组中10.4跟踪10.4.2Lucas-Kanade算法1.使用跟踪器2.使用发生器10.1OpenCV的Python接口OpenCV是一个C++库,它包含了计算机视觉领域的很多模块。除
- Python计算机视觉编程_01
chuxiao_scx
python计算机视觉opencv
基本的图像操作和处理前言1.图像直方图1.1.原理1.2.结果演示2.高斯滤波2.1.原理2.2.结果演示3.直方图均衡化3.1.原理3.2.结果演示后记前言本篇博客介绍在vscode中使用opencv进行图像处理的基本操作,使用的语言为python,vscode中按照python可以参考我以前写的这篇博客:vscode中配置python环境至于在vscode导入opencv包就请各位自行百度解决
- 机器学习算法:支持向量机(SVM)
夏天是冰红茶
#计算机视觉机器学习支持向量机算法
参考书籍:Solem《python计算机视觉编程》、李航《统计学习方法》、周志华《机器学习》要理解好支持向量机需要较好的数学功底,且能不被公式以及文字绕晕,这里我们就理清楚支持向量机的大体过程。具体的数学计算推导其实已经封装好了,那么理解算法的原理也对我们将来的学习很有帮助,比如以后做科研的时候,大家冥思苦想找不到方法的时候,你走上前去说,唉这个方法就能解决,是不是特别能得到满足。0、概念提前知超
- Python计算机视觉编程 第一章——基本的图像操作和处理
海鸥丸拉面
计算机视觉图像处理python
目录1.1PIL:Python图像处理类库1.1.1转换图像格式1.1.2创建缩略图1.1.3复制和粘贴图像区域1.1.4调整尺寸和旋转1.2Matplotlib1.2.1绘制图像、点和线1.2.2图像轮廓和直方图1.2.3交互式标注1.3Unmpy1.3.1图像数组表示1.3.2灰度变换1.3.3图像缩放1.3.4直方图均衡化1.3.5图像平均1.3.6图像的主成分分析(PCA)1.3.7使用p
- Python计算机视觉编程 第一章 基本的图像操作和处理
LuoY、
python计算机视觉图像处理
第一章基本的图像操作和处理1.1PIL:Python图像处理类库1.1.1转换图像格式1.1.2创建缩略图1.1.3复制和粘贴图像区域1.1.4调整尺寸和旋转1.2Matplotlib1.2.1绘制图像、点和线1.2.2图像轮廓和直方图1.2.3交互式标注1.3NumPy1.3.1图像数组表示1.3.2灰度变换1.3.3直方图均衡化1.3.4图像平均1.3.5使用pickle模块1.4SciPy1
- python计算机视觉编程
Hesilan
python自然语言处理机器学习
@《python计算机视觉处理编程》第一章笔记Python计算机视觉编程笔记,还在学习之中红色:imtools函数蓝色:函数功能绿色:拓展知识1、fromPILimportImage输入pillow包,图像缩放,裁剪、旋转、颜色转换pil_im=Image.open(‘D:\RGB\Testpicture\pexels-photo-417173.jpg’)打开一张图片print(pil_img.s
- 《Python 计算机视觉编程》学习笔记(一)
书生丶丶
python计算机视觉学习
《Python计算机视觉编程》文章目录前言第1章基本的图像操作和处理引言1.1PIL:Python图像处理类库图像读取、显示、显示对应灰度图更改图像格式(后缀)创建缩略图复制和粘贴图像区域调整尺寸和旋转1.2Matplotlib绘制图像、点和线图像轮廓和直方图交互式标注1.3NumPy图像数组表示灰度变换直方图均衡化图像的主成分分析(PCA)1.4SciPy图像模糊图像导数形态学:对象计数一些有用
- Python计算机视觉编程 - 第三章 图像映射 -全景拼接
煮酒忆南山
python
全景拼接原理简述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,拼成一个全景图。全景图像拼接最重要的两个步骤是:1.特征匹配2.图像拼接在本次测试中,我使用的是sift特征匹配,在特征匹配之后,我们使用RANSAC算法求解得到单应性矩阵。其基本思想是,数据中包含正确的点和噪声点,合理的模型能够在描述正确数据点的同时摒弃噪声点,在这里的用途就是排除掉不符合大部分
- Python计算机视觉编程第二章 局部图像描述子
仙蓝
计算机视觉计算机视觉python算法
Python计算机视觉编程第二章局部图像描述子1Harris角点检测1.1基本概念1.2例子2在图像中寻找对应点2.1基本概念2.2例子3SIFT(尺度不变特征变换)3.1介绍3.2兴趣点3.3描述子3.4检测兴趣点——例子3.5匹配描述子——例子4地理特征匹配4.1需要安装PCV环境4.2测试图片4.3实现代码1Harris角点检测1.1基本概念Harris角点检测算法(也称Harris&Ste
- 图像检索代码python tf_Python计算机视觉编程(八)图像检索
埃斯蓬托的篡位者
图像检索代码pythontf
图像检索BOW模型基于BOW的图像检索特征提取视觉词典TF-IDF常用参数图像检索具体实现流程BOW模型Bag-of-wordsmodels模型(词袋模型)词袋模型对于给定的两个文档,进行分割可以建构出一个有n个元素词典,根据词典每个词在两个文档中的出现的频率,表示成两个n维向量。基于BOW的图像检索特征提取学习视觉词典针对输入特征集,根据视觉词典进行量化把输入图像,根据TF-IDF转化成视觉单词
- python内实现k-means聚类
superdont
图像处理pythonpython计算机视觉
《Python计算机视觉编程》学习笔记fromscipy.cluster.vqimport*importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltclass1=1.5*np.random.randn(100,2)##print(class1)class2=np.random.randn(100,2)+np.array([8,8])##print(class2)
- Python计算机视觉编程学习笔记 十 OPENCV
Belouga-
数字图像处理计算机视觉python
OPENCV(一)OpenCV的Python接口(二)OpenCV基础知识2.1图像读取和写入2.2颜色空间2.3显示图像及结果2.4平移与缩放(三)处理视频3.1视频输入3.2将视频读取到NumPy数组中(四)跟踪4.1光流4.2Lucas-Kanade算法(五)更多示例5.1图像修复5.2利用分水岭变换进行分割cv2.watershed()5.3利用霍夫变换检测直线(一)OpenCV的Pyth
- Python计算机视觉编程第十章——OpenCV基础知识
Dujing2019
Python计算机视觉编程
Python计算机视觉编程(一)OpenCV的Python接口(二)OpenCV基础知识2.1读取和写入图像2.2颜色空间2.3显示图像及结果(三)处理视频3.1视频输入3.2将视频读取到NumPy数组中(四)跟踪4.1光流4.2Lucas-Kanade算法(五)更多示例5.1图像修复5.2利用分水岭变换进行分割5.3利用霍夫变换检测直线(一)OpenCV的Python接口OpenCV是一个C++
- Python计算机视觉编程学习笔记 七 图像搜索
白鲸鱼2020
python数字图像处理计算机视觉
图像搜索(一)基于内容的图像检索(二)视觉单词2.1:创建词汇2.2:创建图像索引2.3:在数据库中搜索图像(三)使用几何特性对结果排序(一)基于内容的图像检索CBIR(Content-BasedImageRetrieval,基于内容的图像检索)CBIR的实现依赖于两个关键技术的解决:图像特征提取和匹配。定义:即从图像库中查找含有特定目标的图像,也包括从连续的视频图像中检索含有特定目标的视频片段。
- Python计算机视觉编程学习笔记 三 图像到图像的映射
白鲸鱼2020
计算机视觉python数字图像处理
图像到图像的映射(一)单应性变换1.2仿射变换(二)图像扭曲2.1图像中的图像2.2图像配准(三)创建全景图3.1RANSAC3.2拼接图像(一)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。本质上,单应性变换H,按照下面的方程映射二维中的点(齐次坐标
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_