opencv-api convexityDefects

参数	描述
convexityDefects	返回值，凸缺陷检测信息
contour	边缘信息
convexhull	凸面信息

中科曙光C/C++研发工程师二面 TrustZone_ ARM/Linux嵌入式面试 c语言 c++开发语言
自我介绍；针对项目：CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速；CNN模型CNN，即卷积神经网络，是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说，CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据，并将其转换为
PyTorch 基础数据集：从理论到实践的深度学习基石那年一路北 Pytorch理论+实践深度学习 pytorch 人工智能
一、引言深度学习作为当今人工智能领域的核心技术，在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成果。而在深度学习的体系中，数据扮演着举足轻重的角色，它是模型训练的基础，如同建筑的基石，决定了模型的性能和泛化能力。PyTorch作为当下最流行的深度学习框架之一，为开发者提供了丰富且强大的工具来处理数据集。本文将深入探讨PyTorch中的基础数据集，从深度学习中数据的重要性出发，详细介绍
AI大模型如何赋能电商行业，引领变革虞书欣的C 人工智能开发语言
•个性化推荐：利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好，生成个性化的产品推荐列表，提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验：•智能搜索引擎：运用自然语言处理技术，优化搜索引擎，让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服：通过聊天机器人和语音助手，提供24/7的客户支持，快速解答用户咨询。•图像识别：利用计算机视觉技术，用户可以通过拍照识别商品，快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码计算机c9硕士算法工程师卷积神经网络深度学习 cnn 分类
人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络【环境】python>=3.5tensorflow2opencvpyqt5【文件】训练预测全部源代码、训练好的模型、fer2013数据集、程序算法讲解文档【类别】对7种表情检测
智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用机器懒得学习深度学习人工智能
植物病害一直是农业生产中亟待解决的问题，它不仅会影响作物的产量和质量，还可能威胁到生态环境的稳定。随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是深度学习和图像识别技术的应用，智能化植物病害检测已经成为一种趋势，能够大幅提高病害检测的效率与准确性。本文将介绍如何使用深度学习和图像识别技术，通过Python编写的智能化病害检测程序，实现对植物叶片病害的自动识别与分类。1.项目背景与目标在农业领域，及时发现
《软硬协同优化，解锁鸿蒙系统AI应用性能新高度》深度学习人工智能
在当今数字化时代，鸿蒙系统与人工智能的融合正逐渐成为科技领域的热门话题。如何通过软件和硬件协同优化，进一步提升鸿蒙系统中AI应用的整体性能，成为了开发者和技术爱好者们关注的焦点。鸿蒙系统与AI应用的融合现状鸿蒙系统以其独特的微内核架构和分布式特性，为AI应用提供了良好的运行环境。目前，鸿蒙系统中的AI应用已经涵盖了语音助手、图像识别、智能推荐等多个领域，为用户带来了更加智能、便捷的体验。然而，随着
全类别机器人传感器模块推荐极梦网络无忧杂谈机器人
视觉感知双目视觉模块：常见分辨率1280×720，帧率30fps-60fps，水平视场角60°-90°，垂直视场角40°-60°，通过USB接口传数据。用于机器人导航、避障等，基于三角测量原理获取三维信息，定位更精准。单目摄像头模块：分辨率640×480至2592×1944可选，帧率15fps-60fps，工作电压3.3V-5V。适用于简单图像识别任务，成本低、体积小，结合算法可实现目标检测等功能
【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling） IT古董机器学习机器学习学习人工智能
Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注，以提升模型的性能。这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型
好用的算法推荐工具全解析 CodeJourney. 算法
一、引言在当今数字化时代，算法广泛应用于各个领域，从搜索引擎优化到金融风险预测，从图像识别到自然语言处理。对于算法学习者、研究者以及开发者而言，合适的算法推荐工具至关重要。它们不仅能帮助理解算法原理，还能在实际应用中提供高效的解决方案。接下来，我们将详细介绍多种好用的算法推荐工具。二、算法可视化工具（一）VisuAlgo功能特点-动态演示：VisuAlgo能够以动态的方式展示各类算法的执行过程。例
AlexNet：开启深度学习图像识别新纪元池央深度学习人工智能
一、引言在深度学习的璀璨星空中，AlexNet无疑是一颗极为耀眼的明星。它于2012年横空出世，并在ImageNet竞赛中一举夺冠，这一历史性的突破彻底改变了计算机视觉领域的发展轨迹，让全世界深刻认识到深度卷积神经网络在图像识别任务中的巨大潜力，从而掀起了深度学习研究与应用的热潮。二、AlexNet网络架构详解（一）输入层AlexNet的输入图像通常为224x224x3的彩色图像。这一尺寸的确定是
神经架构搜索在大模型效率优化中的应用 AI大模型应用之禅计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
神经架构搜索，大模型，效率优化，自动机器学习，深度学习1.背景介绍近年来，深度学习模型取得了令人瞩目的成就，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。然而，随着模型规模的不断扩大，训练和部署这些大模型也带来了巨大的挑战。计算资源消耗巨大:大模型的训练需要大量的计算资源，例如高性能GPU和TPU，这导致训练成本高昂，难以普及。内存占用量大:大模型的参数量庞大，需要大量的内存进行存储和
深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解肥猪猪爸 #深度学习深度学习算法人工智能数据结构神经网络计算机视觉机器学习
深度学习已经成为图像识别领域的核心技术，特别是在目标检测、图像分割等任务中，深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中，通常可以分为三个主要部分：Backbone、Neck和Head。这些部分在整个网络中扮演着至关重要的角色，它们各自处理不同的任务，从特征提取到最终的预测输出，形成了一个完整的图像处理流程。本文将详细介绍这三部分的作用以及它们在目标检测和图像分割中的应用，帮助大家更好
轻量级模型解读——轻量transformer系列 lishanlu136 #图像分类轻量级模型 transformer 图像分类
先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别 AI_Guru人工智能深度学习 pytorch 人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为
机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新刷刷刷粉刷匠机器学习人工智能
图像识别技术近年来取得了显著进展，深刻地改变了各行各业。机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术，从基础理论到前沿进展，再到实际应用与挑战展望，为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。1.引言在当今数字化和智能化的时代，图像识别技术正逐渐成为人工智能（AI）领域的核心组成部分。随着计算能力的提升和数据量的激增，机器学习特别是深度学习的快
【Python第三方库】OpenCV库实用指南墨辰JC Python opencv python 人工智能学习
文章目录前言安装OpenCV读取图像图像基本操作获取图像信息裁剪图像图像缩放图像转换为灰度图图像模糊处理边缘检测图像翻转图像保存视频相关操作方法讲解读取视频从摄像头读取视频前言OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）作为一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，尤其在图像识别、对象检测、视频分析等领域有着广泛的应用。本文将带领读者使用Pyt
深度神经网络详解：原理、架构与应用阿达C 活动 dnn 计算机网络人工智能神经网络机器学习深度学习
深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，深度神经网络展示了强大的性能。本文将深入解析深度神经网络的基本原理、常见架构及其实际应用。一、深度神经网络的基本原理1.1神经元和感知器神经元是深度神经网络的基本组成单元。一个
halcon第九讲，深度学习结合大数据实现AI智能识别思想青莲居士_村长
人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。人工智能（ArtificialIntelligence）：英文缩写：AI，人工智能是[计算机]科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以[人类智能]相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和[专家系统]等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，
使用matlab的热门问题七十二五值得关注 matlab 开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域，因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题：深度学习与神经网络：如何使用MATLAB的深度学习工具箱（DeepLearningToolbox）来构建和训练神经网络？如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用？数据分析与可视化：如何使用MATLAB进行大数
大模型落地指南：从下载到本地化部署全流程解析网安猫叔人工智能自然语言处理语言模型 AIGC 深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而，如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中，仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南，从模型的下载、文件结构的解析，到本地化部署的具体步骤，全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手，还是希望深入了解部署细节的资深开发者，
2021-01-02随笔 0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值，人工成本也是越来越高，所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别，这将是作为前端人员的我，在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍，作为参考书籍学习：1.《跟着迪哥学Python
开源AI图像识别：支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储思通数科x 人工智能计算机视觉图像处理 OCR 文本识别
随着数字化转型的不断深入，图像识别技术在各行各业中的应用越来越广泛。文件封识别作为图像识别技术的一个分支，能够有效地提高文件处理的自动化程度和准确性。本文将探讨文件封识别技术的原理、应用场景以及如何将识别后的内容批量对应数据库字段进行存储。开源项目介绍(可本地部署，支持国产化)思通数科研发了一款多模态AI能力引擎，专注于提供自然语言处理（NLP）、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语
垂类大模型：领域专家参与的重要性澳鹏Appen 生成式AI 人工智能与机器学习人工智能 AI 生成式AI
随着人工智能（AI）的不断发展，训练数据的完整性和质量至关重要。早期的AI模型专注于处理和分析任务，如图像识别、语音识别和情感分析。这些模型通常是在大型数据集上训练的，标注任务多可以由具有一般技能的人类执行，早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。然而近年，AI领域经历了重大变革。当代模型被设计用于更复杂的功能，如推理和总结，旨在处理需要更高认知参与的复杂和多样化场景。这些先进模型不仅需要原始
基于ARM芯片与OpenCV的工业分拣机器人项目设计与实现流程详解极客小张 arm开发 opencv 机器人单片机计算机视觉人工智能物联网
一、项目概述项目目标和用途本项目旨在设计和实现一套工业分拣机器人系统，能够高效、准确地对不同类型的物品进行自动分拣。该系统广泛应用于物流、仓储和制造业，能够显著提高工作效率，降低人工成本。技术栈关键词ARM芯片步进电机控制OpenCV图像识别无线通信模块传感器（如超声波传感器、红外传感器）二、系统架构设计符合项目需求的系统架构本项目的系统架构主要由以下几个部分组成：控制单元：基于ARM芯片的主控板
在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【4.2】RK3588获取USB摄像头图像推流RTSP更多内容见视频橘子的战斗日记 YOLO 人工智能音视频
本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案，专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署，并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。B站配套视频：https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f前言在实际生产过程中，有很多时候不光是通过网络获取rtsp视频流，通常会采用在板子上插上USB摄像头获取画面。今天我将向搭建演示该
一文让你搞懂什么是AI大模型码上飞扬人工智能大模型 AI
近年来，人工智能（AI）技术飞速发展，特别是大模型的出现，给各行各业带来了巨大的变革。无论是自然语言处理、图像识别，还是自动驾驶，AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。那么，什么是AI大模型？它们有哪些特点和应用场景？本文将带你一探究竟。目录AI大模型的定义AI大模型的发展历程AI大模型的特点AI大模型的应用场景如何训练和使用AI大模型AI大模型的挑战与未来1.AI大模型的定义AI大模型
Node.js发票识别接口助力企业实现发票的精准高效管理翔云API api node.js php 开发语言 ocr 自动化
在金融和会计领域，随着数字化进程的加速，大量的纸质发票处理已经成为了企业效率提升的一个瓶颈。发票文字识别接口的出现，被视为解决这一问题的关键技术创新。通过高精度的图像识别与机器学习技术，将繁琐的手动输入工作转化为自动化的过程，不仅提升了数据处理速度，还极大降低了人为错误。Node.js发票识别接口集成示例：varrequest=require('request');varoptions={'met
opencv轮廓近似，模板匹配富士达幸运星 opencv 人工智能计算机视觉
在图像处理领域，轮廓近似和模板匹配是两种非常关键的技术，它们广泛应用于计算机视觉、图像分析和图像识别等多个方面。本文将详细介绍如何使用OpenCV库进行轮廓近似和模板匹配，并给出具体的代码示例。一、轮廓近似（ContourApproximation）轮廓近似是指将图像中的轮廓逼近成由直线段组成的多边形或其他简单形状，以减少轮廓的复杂度和数据量。OpenCV提供了cv2.approxPolyDP()
AI模型：追求全能还是专精？ Lill_bin 杂谈人工智能分布式 zookeeper 机器学习游戏
AI模型简介人工智能（AI）模型是人工智能系统的核心，它们是经过训练的算法，能够执行特定的任务，如图像识别、自然语言处理、游戏玩法、预测分析等。AI模型的类型很多，可以根据其功能和应用场景进行分类。常见的AI模型类型包括：监督学习模型：这些模型通过训练数据集学习，数据集中包含了输入和对应的输出标签。例子包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。无监督学习模型：这些模型处理没有标签的数据，目的是
Azure和Transformers的详细解释漫天飞舞的雪花 azure microsoft python
AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合，旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。以下是对AzureAI各个方面的详细解释：AzureAI主要组件AzureCognitiveServices（认知服务）：计算视觉：包括图像识别、物体检测、人脸识别以及图像标注等。语音服务：包括语音识别、语音合成、说话人识别和语音翻译等。语言理解服务：包括文本分析、语言翻译、情感
SAX解析xml文件小猪猪08 xml
1.创建SAXParserFactory实例 2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例 3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler，并且实例化这个类 4.SAXParser实例的parse来获取文件 public static void main(String[] args) { //
为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长？ brotherlamp linux linux运维 linux资料 linux视频 linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时，恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table，所以问题是： ibdata1存了什么？当你启用了 i
Quartz-quartz.properties配置 eksliang quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置，可以在类路径下建立一个新的quartz.properties，它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。下面是这些默认值的解释 #-----集群的配置 org.quartz.scheduler.instanceName =
informatica session的使用 18289753290 workflow session log Informatica
如果希望workflow存储最近20次的log，在session里的Config Object设置，log options做配置，save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20 session下面的source 里面有个tracing
Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误酷的飞上天空 scrapy
Scrapy版本0.14.4 出现问题现象： ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed 解决方法 1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0' 明确表示不支持任何形式的压缩格式，避免程序的解压
java Swing小集锦永夜-极光 java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框 1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE); 1.2 this.addWindowListener ( new WindowAdapter () { public void windo
强制删除.svn文件夹随便小屋 java
在windows上，从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹，手动删除太麻烦，并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的，所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除，所以只能采用windows命令方式进行删除
GET和POST有什么区别？及为什么网上的多数答案都是错的。 aijuans get post
如果有人问你，GET和POST，有什么区别？你会如何回答？我的经历前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的，POST，一般用于将数据发给服务器之用。这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别？我说这就是个名字而已，如果服务器支持，他完全可以把G
谈谈新浪微博背后的那些算法 aoyouzi 谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍，在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然，本文覆盖的主题并不全，比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”，希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作：原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中，前四个是针对短博文，最后的关注和@则针
Connection reset 连接被重置的解决方法百合不是茶 java 字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置被重置的代码如下; 客户端代码; package 通信软件服务器; import java.io.BufferedWriter; import java.io.OutputStream; import java.io.O
web.xml配置详解之filter bijian1013 java web.xml filter
一.定义 <filter> <filter-name>encodingfilter</filter-name> <filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class> <init-param> <param-name>encoding<
Heritrix Bill_chen 多线程 xml 算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix，其功能极其强大，且扩展性良好，深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱，但它配置较为复杂，且源码不好理解，最近又使劲看了下，结合自己的学习和理解，跟大家分享Heritrix的点点滴滴。 Heritrix的下载（http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/）安装、配置，就不罗嗦了，可以自己找找资
【Zookeeper】FAQ bit1129 zookeeper
1.脱离IDE，运行简单的Java客户端程序 #ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient 1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作，需要添加异步处理的代码 2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房，那么Leader/
The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 白糖_ localhost
今天遇到一个客户BUG，当前的jdbc连接用户是root，然后部分删除操作都会报下面这个错误：The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 最后找原因发现删除操作做了触发器，而触发器里面有这样一句 /*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */ 原来最初
javascript中showModelDialog刷新父页面 bozch JavaScript 刷新父页面 showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候，如果想在子页面中操作父页面中的某个节点，可以通过如下的进行： window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self 在子页面使用w
编程之美-买书折扣 bylijinnan 编程之美
import java.util.Arrays; public class BookDiscount { /**编程之美买书折扣书上的贪心算法的分析很有意思，我看了半天看不懂，结果作者说，贪心算法在这个问题上是不适用的。。下面用动态规划实现。哈利波特这本书一共有五卷，每卷都是8欧元，如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣，三卷10%，四卷20%，五卷
关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要 chenbowen00 struts WEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件，需要交付客户，因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测，结果发现了诸如跨站执行脚本，远程执行漏洞以及弱口令等问题。下面记录下本次解决的过程以便后续 1、首先从最简单的开始处理，服务器的弱口令问题，首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户，默认是不需要密码的，经过分析发现服务器使用了FTP协议，而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
[电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温 comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区..... 不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢? &nbs
oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数 daizj oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
比较全面的MySQL优化参考 dengkane mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法，做个简单的总结分享，旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作，至于具体的SQL优化，大部分通过加适当的索引即可达到效果，更复杂的就需要具体分析了，可以参考本站的一些优化案例或者联系我，下方有我的联系方式。这是上篇。 1、硬件层相关优化 1.1、CPU相关在服务器的BIOS设置中，可
C语言homework2，有一个逆序打印数字的小算法 dcj3sjt126com c
#h1# 0、完成课堂例子 1、将一个四位数逆序打印 1234 ==> 4321 实现方法一： # include <stdio.h> int main(void) { int i = 1234; int one = i%10; int two = i / 10 % 10; int three = i / 100 % 10;
apacheBench对网站进行压力测试 dcj3sjt126com apachebench
ab 的全称是 ApacheBench ，是 Apache 附带的一个小工具，专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing ，可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试，看起来也不错，很简单，也很容易使用，所以今天花一点时间看了一下。通过下面的一个简单的例子和注释，相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
2种办法让HashMap线程安全 flyfoxs java jdk jni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync) HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
Spring Security（04）——认证简介 234390216 Spring Security 认证过程
认证简介目录 1.1 认证过程 1.2 Web应用的认证过程 1.2.1 ExceptionTranslationFilter 1.2.2 在request之间共享SecurityContext 1
Java 位运算 Javahuhui java 位运算
// 左移( << ) 低位补0 // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后，低位补0： // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000 System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24 // 右移( >> ) 高位补"
mysql免安装版配置 ldzyz007 mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。 2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见，如果有那么多RAM内存可以使用，自然可以在同一台机器上运行其它服务。 3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
MFC和ado数据库使用时遇到的问题你不认识的休道人 sql C++mfc
=================================================================== 第一个 =================================================================== try{ CString sql; sql.Format("select * from p
表单重复提交Double Submits rensanning double
可能发生的场景： *多次点击提交按钮 *刷新页面 *点击浏览器回退按钮 *直接访问收藏夹中的地址 *重复发送HTTP请求（Ajax）（1）点击按钮后disable该按钮一会儿，这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。这种方法确实有些粗暴，友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示，比如Bootstrap的做法： http://getbootstrap.co
Java String 十大常见问题 tomcat_oracle java 正则表达式
　1.字符串比较，使用“==”还是equals()? 　　"=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。　　equals()判断两个字符串的值是否相等。　　除非你想判断两个string引用是否同一个对象，否则应该总是使用equals()方法。　　如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。　　
SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制 xp9802 springMVC
思路，先登陆后，将登陆信息存储在session中，然后通过拦截器，对系统中的页面和资源进行访问拦截，同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。实现方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

opencv-api convexityDefects

你可能感兴趣的:(图像识别)