- 异常GPT:使用LVLMs检测工业异常
DUT_LYH
gpt人工智能算法
AnomalyGPT:利用LVLMs进行工业异常检测摘要本文介绍了一种名为AnomalyGPT的新型工业异常检测方法,该方法基于大型视觉语言模型(LVLMs)。AnomalyGPT能够检测并定位图像中的异常,无需手动设置阈值。此外,AnomalyGPT还可以提供与图像相关的详细信息,以交互方式与用户进行交流。本文详细阐述了AnomalyGPT的模型架构、解码器、提示学习器以及异常模拟方法,并在Vi
- PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码
算法channel
pytorch人工智能python深度学习机器学习
你好,我是郭震在深度学习中,尤其是在处理图像相关任务时,卷积和反卷积(转置卷积)都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色,但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍,以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。在处理图像时,通过应用卷积核(也称为滤波器)来扫描输入图像或特征映射,可以有效地识别图像中的局部特征(如边缘、
- 基于matlab的相关模板图像匹配技术
简单光学
MATLABmatlab图像匹配相关模板匹配缺陷识别
一理论基础基于相关的模板匹配技术可直接⽤于在⼀幅图像中寻找某种⼦图像模式。图像相关的基本概念是:对于⼤⼩为M×N的图像f(x,y)和⼤⼩为J×K的⼦图像模式w(x,y),f与w的相关可表示为:c(x,y)=∑s=0K∑t=0Jw(s,t)f(x+s,y+t)c\left(x,y\right)=\sum\limits_{s=0}^{K}{\sum\limits_{t=0}^{J}{w\left(s,
- 目标检测教程视频指南大全
魔鬼面具
目标检测音视频人工智能
魔鬼面具-哔哩哔哩视频指南必看干货系列(建议搞深度学习的小伙伴都看看,特别是图像相关)深度学习常见实验问题与实验技巧(适用于所有模型,小白初学者必看!)还在迷茫深度学习中的改进实验应该从哪里开始改起的同学,一定要进来看看了!用自身经验给你推荐实验顺序!探究深度学习中预训练权重对改进和精度的影响!什么?你说你不会画模型结构图?行吧,那你进来看看吧,手把手教你画YAML结构图!探究深度学习中训练中的可
- opencv案例实战:表格修复
艾醒(AiXing-w)
零基础上手计算机视觉项目opencv人工智能计算机视觉
OpenCV表格修复前言案例读取图像高斯滤波二值化分离表格行和列还原结果优化获取表格框画出矩形框获取图像相关数据根据矩形框裁剪前言在对于图标的扫描问题当中,有些时候会遇到扫描的表格缺失的问题,通过OpenCV中的形态学变换(morphologyEx)实现对于表格的修复。案例假设我们这里有一张表,可以看到第二行和第二列的表格有些缺少,我们的任务是将这些表格补全。
- 如何用 Canvas 实现 PS 的液化功能
最近在做业务需求时,需要实现对图片的液化功能,类似于美图秀秀的瘦脸功能。这已经不仅是图片缩放、拖动、剪裁这类对图片整体的操作了,而是需要对图片的像素进行一系列的计算和修改,那么该怎么实现这个功能呢?基础知识在进入正题之前,我们先来了解一些数字图像处理和Canvas的基础知识。图像处理里的像素是什么现实世界中,人眼直接看到的图像或者在相机中拍摄到的影像,这类图片的最大特点是图像相关的物理量变化是连续
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
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- 缓存位图
鹿小纯0831
注意:对于大多数情况,我们建议您使用Glide库来获取,解码和显示应用中的位图。Glide在处理与在Android上使用位图和其他图像相关的这些和其他任务时,大部分复杂性都是抽象的。有关使用和下载Glide的信息,请访问GitHub上的Glide存储库。将单个位图加载到用户界面(UI)中非常简单,但是如果需要一次加载更多的图像,事情会变得更加复杂。在许多情况下(例如使用ListView,GridV
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
程序员一诺
python笔记人工智能深度学习深度学习tensorflow人工智能
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- 【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇:TensorFlow介绍和基本操作(代码文档已分享)
程序员一诺
python笔记深度学习人工智能深度学习tensorflow人工智能
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
- 算法大览:24美赛深度总结与代码分享
小Z的科研日常
数学建模python
为协助参与美赛的同仁,本期我们特别对一系列相关算法进行深度总结。内容包括数据降维、聚类、论文写作、异常值检测、论文配图、图像相关算法以及机器学习自动化预测等多个主题,其中包含详实的案例和实用的代码示例。最后,祝大家取得好成绩!PS:关注公众号[小Z的科研日常],阅读号内原文免费获取[相关代码]。数据降维降维|基于PCA算法降维|基于KPCA算法【数据+代码】Lasso特征选择离散和连续数据的降维方
- 初学者在Python中的基本图像处理库 - OpenCV和imutils
小北的北
python图像处理opencv开发语言人工智能
处理图像处理和操作的最常用的库之一是Python的OpenCV。对于图像分类、目标检测或光学字符识别,在人工智能领域与图像相关的任何工作大多数时候都需要某种形式的图像处理和操作。在本教程中,我们将专注于OpenCV的一些基本功能。这些功能基础且有时非常有用。我们将通过示例学习它们。在开始之前,这是我们今天将要使用的库。importcv2importmatplotlib.pyplotasplt我们将
- python xy坐标轴刻度一致_Python在xy坐标系上绘制多幅图像
徐晨松
pythonxy坐标轴刻度一致
给定一组图像,以及与每个图像相关联的(x,y)坐标,我想为这组图像创建一个“合成”图,每个都在它的(x,y)坐标处。在例如,给定以下集合,其中列表中的每个项都是(x,y,image)元组:images=[(0,0,'image1.jpg'),(0,1,'image2.jpg'),(1,0,'image3.jpg)]我想创建一个绘图,其中与image1.jpg对应的图像在坐标(0,0)处的x-y图上
- 【音视频原理】图像相关概念 ② ( 帧率 | 常见帧率标准 | 码率 | 码率单位 )
韩曙亮
音视频原理音视频帧率码率fpsMbps帧率标准图像
文章目录一、帧率1、帧率简介2、常见帧率标准3、帧率=刷新率二、码率1、码率简介2、码率单位一、帧率1、帧率简介帧率FrameRate,帧指的是是画面帧,帧率是画面帧的速率;帧率的单位是FPS,FramesPerSecond,是每秒钟的画面帧个数;帧率是动画/电影/游戏的每秒钟的画面数,用于测量视频的信息数量;帧率越高,视频信息数量越多;帧率与流畅度相关,帧率越高,流畅度越高,需要的设备性能越高;
- 【音视频原理】图像相关概念 ③ ( RGB 色彩简介 | RGB 排列 | YUV 色彩简介 | YUV 编码好处 )
韩曙亮
音视频原理音视频图像RGBYUV颜色通道灰度值色度
文章目录一、RGB色彩1、RGB色彩简介2、RGB排列二、YUV色彩1、YUV色彩简介2、YUV编码好处一、RGB色彩1、RGB色彩简介RGB是计算机中的颜色编码方法,红(R)/绿(G)/蓝(B)三个颜色通道可以设置不同的值,每个通道的颜色值都可以取值0~255,这样三个通道叠加,可以表示出2563=16777216256^3=167772162563=16777216种颜色值;红(R)/绿(G)
- 多模态Multimodal医学图像相关论文
哥廷根数学学派
cnn人工智能神经网络深度学习算法
Survey[arXiv2022]VisualAttentionMethodsinDeepLearning:AnIn-DepthSurvey[pdf][arXiv2022]Vision+X:ASurveyonMultimodalLearningintheLightofData[pdf][arXiv2023]VisionLanguageModelsforVisionTasks:ASurvey[pdf
- 【python】15.图像和办公文档处理
九五一
python随心记python计算机视觉人工智能
图像和办公文档处理用程序来处理图像和办公文档经常出现在实际开发中,Python的标准库中虽然没有直接支持这些操作的模块,但我们可以通过Python生态圈中的第三方模块来完成这些操作。操作图像计算机图像相关知识颜色。如果你有使用颜料画画的经历,那么一定知道混合红、黄、蓝三种颜料可以得到其他的颜色,事实上这三种颜色就是被我们称为美术三原色的东西,它们是不能再分解的基本颜色。在计算机中,我们可以将红、绿
- DICOM体位信息说明
优视魔方
医学影像基础经验分享
DICOM数据方向DICOM中定义了一个以病人为基础的坐标系①,该坐标系是笛卡尔空间直角坐标系。DICOM中的跟图像相关的字段为:[0010,2210](AnatomicalOrientationType)=BIPED二足动物(默认)=QADRUPED四足动物以人举例,标准定义的方向是+X右肩膀到左肩膀+Y前胸到后背+Z足到头由此可知,该坐标系是右手坐标系。[7FE0,0010](PixelDat
- 10X空间转录组Visium || 空间位置校准
周运来就是我
SpaceRanger10X公司提供两款空间转录组软件,和单细胞对应的软件很相似,最大区别在于增加了空间信息的可视化。那么,如何将空间信息准确定位以及如何将基因表达量准确mapping到空间信息中呢?SpaceRanger结合LoupeBrowser?给出了一套解决方案。成像算法SpaceRanger依靠图像处理算法来解决与玻片(slide)图像相关的两个关键问题:确定组织位置校准基准点需要组织检
- 【深度学习】从0到完整项目第1篇:深度学习第一个案例(代码文档已分享)
程序员一诺
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- 史上最全AP、mAP通用代码实现(即插即用-基于yolo模型)
tangjunjun-owen
目标检测YOLOmap指标通用模块基于yolov5模型应用目标检测
提示:通用map指标框架代码介绍,并基于yolo模型应用map指标计算代码解读文章目录前言一、map模块整体认识二、map计算应用代码解读三、通用map计算指标代码解读四、基于yolov5使用通用map计算指标代码解读1、通用map指标计算模块整体结构说明2、参数构建3、数据准备4、模型初始化5、map指标计算函数(computer_main)代码解读①、获得图像相关路径及指标计算函数初始化②、获
- 1、aigc图像相关
爱补鱼的猫猫
AigcAIGC
aigc图像相关一、Diffusionwebui在autodl上部署一些问题二、lora和kohyass(1)角色模型(2)风格模型(3)dreambooth(4)模型合并(5)Lora加Adetail其他三、sdapi四、ai视频模型五、换脸六、voice2face七、clash代理八、3090、cuda和tensorflow1.x八、Nvidia显卡驱动、CUDA、cuDNN、Anaconda
- 文本生成精准图像字幕,谷歌等开源PixelLLM
RPA中国
机器人
传统的大语言模型可以描述、回答与图像相关的问题,甚至进行复杂的图像推理。但使用大型语言模型进行文本定位,或用图像指代准确坐标却不太行。为了进行该技术的探索,谷歌和加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了像素对齐大语言模型——PixelLLM。PixelLLM可以将图像位置信息作为输入或输出。当将位置作为输入时,模型可以根据位置生成与指定对象或区域相关的描述文本。当生成位置作为输出时,模型可以为每个输出
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传统的大语言模型可以描述、回答与图像相关的问题,甚至进行复杂的图像推理。但使用大型语言模型进行文本定位,或用图像指代准确坐标却不太行。为了进行该技术的探索,谷歌和加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了像素对齐大语言模型——PixelLLM。PixelLLM可以将图像位置信息作为输入或输出。当将位置作为输入时,模型可以根据位置生成与指定对象或区域相关的描述文本。当生成位置作为输出时,模型可以为每个输出
- 图片搜索/图片相似度计算学习笔记(2019-12-20-v1)
李日新
今天下午抽空补充学习了一下图片相似度计算的原理和技术,主要用于以图搜图的应用场景。这里简短的总结一下。后续可能会继续更新补充。一、图片搜索问题的基本步骤与原理(1)把1幅图像经过特征提取技术量化成一组高维向量(如2048维)(2)通过大规模向量搜索引擎支持大规模图像搜索(3)识别出图像相关信息(4)继续做一些细粒度的图像识别与分析,检索出相似的图片进行推荐。二、图片搜索问题的分类(1)根据文字
- 图像相关知识点及属性介绍
图灵追慕者
计算机视觉图像信息图像属性工业相机
图像常用属性指标图像的常用属性指标有以下几个:分辨率分辨率是指图像中可以显示的水平和垂直像素数。较高的分辨率意味着图像具有更多的细节和更高的清晰度。常用单位有像素(px)或者万像素(MP)。色彩深度色彩深度是指图像中每个像素可以表示的不同颜色数量。它决定了图像的颜色范围和细节。常用的色彩深度包括8位(256种颜色)、16位(65536种颜色)和24位(16777216种颜色)等。像素密度像素密度是
- Python OpenCV获取视频
有理叔
PythonPythonOpenCV
之前有文章,使用Android平台的OpenCV接入了视频,控制的目标是手机的摄像头,这是OpenCV的好处,使用OpenCV可以使用跨平台的接口实现相同的功能,减少了平台间移植的困难。正如本文后面,将使用类似的接口,从笔记本的摄像头获取视频,所以,尝试本文代码需要有一台有摄像头的电脑。不过,需要说明的的是,OpenCV的强项在于图像相关的处理,而不是视频的编解码,所以,不要使用OpenCV做多余
- 图像融合——现有比较火的网络
Keep forward upup
图像图像处理
在深度学习中,用于图像融合的详细网络(深度神经网络)通常是为了学习如何结合来自多个源的信息以生成一个单一、增强的输出图像。这些网络可以基于不同的架构设计,下面是一些常用于图像融合任务的深度学习网络类型:卷积神经网络(CNNs):常用于图像相关任务,因为它们可以有效地处理像素数据并提取空间特征。用于图像融合时,CNN可以设计成多输入网络,分别处理不同的图像源,然后在某一层或多层融合这些特征。生成对抗
- 3.PyTorch——常用神经网络层
沉住气CD
PyTorch神经网络人工智能深度学习pytorch
importnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchastfromPILimportImagefromtorchvision.transformsimportToTensor,ToPILImaget.__version__'2.1.1'3.1图像相关层图像相关层主要包括卷积层(Conv)、池化层(Pool)等,这些层在实际使用中可分为一维(1D)、二维(2D)、三维
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag