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话不多说,上代码,看结果。importcv2#导入库importnumpyasnp'''cv2.imread(filename,flags)#filename为文件名,图片与.py文件在一个文件夹时输入文件名即可#不在一个文件夹时输入图片的路径和名字#flags为图片的颜色类型,默认为1,灰度图像为0'''img=cv2.imread('89.jpg')mask=np.zeros(img.shap
- opencv常用函数汇总
Sky.Kevin
opencv计算机视觉
一、色彩空间类型转换1、cv2.cvtColordst=cv2.cvtColor(src,code[,dstCn])式中:dst表示输出图像,与原始输入图像具有同样的数据类型和深度。src表示原始输入图像。可以是8位无符号图像、16位无符号图像,或者单精度浮点数等。code是色彩空间转换码,表4-2展示了其枚举值。dstCn是目标图像的通道数。如果参数为默认的0,则通道数自动通过原始输入图像和co
- python ffmpeg pipe_如何使用python从ffmpeg输出管道?
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pythonffmpegpipe
我正在尝试将FFmpeg的输出用管道输送到Python中。我正在从一个视频采集卡读取图像,我成功地使用dshow从命令行将其读入输出文件。我正在尝试从卡抓取图像到我的OpenCv代码,以便能够进一步处理数据。不幸的是,当我通过管道输出图像时,我只得到视频的显示,如链接所示:link:s000.tinyupload.com/?file_id=15940665795196022618.我使用的代码如下
- 金属表面划痕检测实践指南 - 使用OpenCV
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在机器视觉领域,表面划痕检测是一项关键技术,特别是在金属表面。本文深入探索了如何使用OpenCV库在VisualStudio2019环境下进行表面划痕检测。主要技术包括图像作差、动态阈值处理、边缘检测以及形态学操作。通过这些方法,我们可以有效地从金属表面图像中提取划痕特征。本文详细描述了实施表面划痕检测的步骤,包括图像读取、差分图像计算、阈值处理、边缘检测优化
- opencv 4.12.0版本发布详解:核心优化与新特性全解析
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OpenCV4.12.0夏季更新带来核心模块优化、图像处理增强、深度学习支持扩展及新兴硬件适配,全面提升计算机视觉开发效率与性能。引言OpenCV(开源计算机视觉库)作为计算机视觉领域最受欢迎的开源库之一,在2025年7月发布了4.12.0版本。这个夏季更新带来了大量性能优化、新功能和错误修复,覆盖了核心模块、图像处理、3D校准、深度学习等多个领域。本文将详细介绍OpenCV4.12.0的主要更新
- 基于Opencv的工业缺陷检测/C++版本
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找工作过程中发现要求会C++的工业检测,用一个项目熟悉整个流程#include#include#include//定义一个结构体来存储缺陷信息structDefect{inttype;//缺陷类型,1代表划痕,2代表污渍intx;//缺陷的x坐标inty;//缺陷的y坐标intwidth;//缺陷的宽度intheight;//缺陷的高度//构造函数,初始化缺陷信息Defect(intt,intx,
- 使用 C++ 和 OpenCV 进行表面划痕检测
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c++opencv开发语言划痕检测
使用C++和OpenCV进行表面划痕检测在工业自动化生产中,产品表面的质量控制至关重要。划痕作为一种常见的表面缺陷,其检测是许多领域(如金属、玻璃、塑料制造)质量保证流程中的一个关键环节。本文将介绍如何使用C++和强大的计算机视觉库OpenCV来实现一个基本的表面划痕检测算法。核心思路划痕通常在图像中表现为具有以下一个或多个特征的区域:高对比度的线性结构:划痕区域的像素强度通常会与其周围背景有明显
- ROS2 视频采集节点实现
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一个完整的ROS2视频采集节点的实现,使用OpenCV进行视频捕获并通过ROS2发布图像消息。1.创建功能包首先创建一个新的ROS2功能包(如果还没有):bashros2pkgcreatevideo_capture--build-typeament_python--dependenciesrclpysensor_msgscv_bridgeopencv-python2.实现视频采集节点在video_
- ROS2 通过相机确定物品坐标位置
要实现通过相机确定物品坐标位置,通常需要相机标定、物体检测和坐标转换几个步骤。下面我将提供一个完整的解决方案,包括相机标定、物体检测和3D坐标估计。1.系统架构相机标定-获取相机内参和畸变系数物体检测-使用OpenCV或深度学习模型检测物品坐标转换-将2D图像坐标转换为3D世界坐标ROS2集成-将上述功能集成到ROS2节点中2.实现步骤2.1创建功能包bashros2pkgcreateobject
- OpenCV特征点提取算法orb、surf、sift对比
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下面是OpenCV中三种常用特征点提取算法:ORB、SURF和SIFT的详细对比,从算法原理、性能、使用限制和适用场景多维度进行总结,帮助大家在实际项目中合理选择。一览表:ORBvs.SURFvs.SIFT属性/算法ORBSURFSIFT全称OrientedFASTandRotatedBRIEFSpeededUpRobustFeaturesScale-InvariantFeatureTransfo
- C#实现基于ffmpeg加虹软的人脸识别
关于人脸识别目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度、开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费)。百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问
- OpenCV 入门指南 —— 从环境搭建到图像处理
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opencv图像处理人工智能python
文章目录前言一、什么是OpenCV?二、环境准备与安装1.Python虚拟环境2.安装OpenCV3.验证安装三、读取与显示图像四、常见图像处理操作1.色彩空间转换2.图像平滑(模糊)3.边缘检测(Canny算法)4.在图像上绘制图形与文字五、视频与摄像头操作六、推荐学习路线七、参考资料前言在计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)凭借其开源、
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于论文描述,我将提供一个简化版的算法实现框架,用于手绘电路图的节点和端点检测,并整合生成电路原理图。以下代码结合了YOLOv5目标检测和传统图像处理技术,符合论文中提到的98.2%mAP和92%节点识别准确率的关键指标。核心算法实现(Python+OpenCV+YOLOv5)importcv2importnumpyasnpimporttorchfromyolov5importYOLOv5#需要安装
- 人脸数目统计系统实现:基于OpenCV和C++的人脸识别
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目介绍如何利用OpenCV库和C++语言开发一个人脸识别系统,用于统计图像中的人脸数量。内容涵盖人脸识别的基本原理、关键步骤及技术细节,包括使用Haar级联分类器进行人脸检测,并通过C++编程实现从图像处理到人脸统计的全过程。1.人脸识别基本原理与步骤人脸识别技术已经在安全验证、智能家居、社交媒体等多个领域得到了广泛应用。其基本原理是通过分析人脸图像中的特
- 基于python的图像识别_基于PYTHON的图片文字识别
文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。一般包括以下几个过程:图像输入、图像前处理、预识别:1图像输入:对于不同的图像格式,有着不同的存储格式,不同的压缩方式,目前有OpenCV、CxImage等开源项目。2预处理:主要包括二值化,噪声去除,倾斜较正等。2.1二值化:对摄像头拍摄的图片,大多数是彩色图像,彩色图像所含信息量巨大,对于图片的内容,我们可以简单的分为前景与背景,为
- 感受大师的代码风格_opencv源代码结构分析一
最近在调用opencv的时候,我总是去看看opencv的原代码.在那些烦琐的宏定义里面感觉自己还是很有意思的.cvGet2D(constCvArr*arr,inty,intx);//第一个坐标是y坐标,第二个是x坐标CV_IMPLCvScalarcvGet2D(constCvArr*arr,inty,intx)//CV_IMPL宏定义extern"C"{CvScalarscalar={{0,0,0
- Opencv学习_2 (opencv结构&显示图像)
opencv结构:1:主要包含:cxcorecvmachinelearninghighguicvcamcvaux2:cxcore:基础结构:CvPoint,CvSize,CvScalar等数组结构:cvCreateImage,cvCreateMat等动态结构:CvMemStorage,CvMemBlock等绘图函数:cvLine,cvRectangle等数据保存和运行时类型信息:CvFileSto
- 探索OpenCV 3.2源码:计算机视觉的架构与实现
轩辕姐姐
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV是一个全面的计算机视觉库,提供广泛的功能如图像处理、对象检测和深度学习支持。OpenCV3.2版本包含了改进的深度学习和GPU加速特性,以及丰富的示例程序。本压缩包文件提供了完整的OpenCV3.2源代码,对于深入学习计算机视觉算法和库实现机制十分宝贵。源码的模块化设计、C++接口、算法实现、多平台支持和性能优化等方面的深入理解,都将有助于开发者的
- 霍夫变换(Hough Transform)算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例
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算法图形图像处理算法opencv图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
霍夫变换(HoughTransform)是一种经典的图像处理与计算机视觉算法,广泛用于检测图像中的几何形状,例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”,从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入:边缘图像(如经过Canny边缘检测)输出:一组满足几何模型的形状(如直线、圆)关键思想:图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
- 用OpenCV标定相机内参应用示例(C++和Python)
下面是一个完整的使用OpenCV进行相机内参标定(CameraCalibration)的示例,包括C++和Python两个版本,基于棋盘格图案标定。一、目标:相机标定通过拍摄多张带有棋盘格图案的图像,估计相机的内参:相机矩阵(内参)K畸变系数distCoeffs可选外参(R,T)标定精度指标(如重投影误差)二、棋盘格参数设置(根据自己的棋盘格设置):棋盘格角点数:9x6(内角点,9列×6行);每个
- OpenCV图像数据处理:convertTo,normalize和scaleAdd
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在OpenCV图像处理的世界里,有几个函数进行一些基本数据变换:cv::convertTo():类型转换与线性缩放;cv::normalize():归一化处理;cv::scaleAdd():加权叠加运算。cv::addWeighted():与scaleAdd相似,进行加权叠加运算;一、cv::convertTo():线性变换+数据类型转换voidcv::Mat::convertTo(OutputA
- 用Python和OpenCV从零搭建一个完整的双目视觉系统(三)
presenttttt
双目立体视觉数码相机
本系列文章旨在系统性地阐述如何利用Python与OpenCV库,从零开始构建一个完整的双目立体视觉系统。本项目github地址:https://github.com/present-cjn/stereo-vision-python.git在上一篇文章中,我们为项目设计了清晰的架构。现在,我们将深入第一个,也是整个双目视觉系统最关键的模块——相机标定(CameraCalibration)。如果说双目
- (一)OpenCV——噪声去除(降噪)
高斯滤波器(针对高斯噪声)高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。高斯滤波(Gaussianfilter)包含许多种,包括低通、带通和高通等,我们通常图像上说的高斯滤波,指的是高斯模糊(GaussianBlur),是一种高斯低通滤波,其过滤调图像高频成分(图像细节部分),保留图像低频成分(图像平滑区域),所以对图
- OpenCV图片操作100例:从入门到精通指南(1)
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OpenCV图片操作100例:从入门到精通指南本文整理了100个OpenCV实用技巧,涵盖图像处理各个领域,助你轻松掌握计算机视觉核心技能!一、入门必备:基础操作1.图像读写与显示importcv2#读取图像(BGR格式)img=cv2.imread('image.jpg')#显示图像cv2.imshow('示例图片',img)cv2.waitKey(0)#按任意键退出cv2.destroyAll
- OpenCV图片操作100例:从入门到精通指南(3)
总有刁民想爱朕ha
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高效学习路径:1️⃣分阶段学习:入门:1-20例(基础操作)进阶:21-50例(图像处理)高级:51-100例(计算机视觉)2️⃣项目驱动学习:证件照背景替换(1-15例)停车场车位检测(30-45例)视频运动追踪(70-85例)3️⃣性能优化技巧:#使用UMat加速图像处理umat_img=cv2.UMat(img)processed=cv2.GaussianBlur(umat_img,(5,5
- Python OpenCV教程从入门到精通的全面指南【文末送书】
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文章目录PythonOpenCV从入门到精通1.安装OpenCV2.基本操作2.1读取和显示图像2.2图像基本操作3.图像处理3.1图像转换3.2图像阈值处理3.3图像平滑4.边缘检测和轮廓4.1Canny边缘检测4.2轮廓检测5.高级操作5.1特征检测5.2目标跟踪5.3深度学习与OpenCVPythonOpenCV从入门到精通【文末送书】PythonOpenCV从入门到精通OpenCV(Ope
- OpenCV入门到精通:AI视觉处理的完整指南
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OpenCV入门到精通:AI视觉处理的完整指南关键词:OpenCV、计算机视觉、图像预处理、目标检测、AI视觉应用摘要:本文是一份面向AI视觉爱好者的OpenCV完整学习指南。从OpenCV的核心概念讲起,结合生活案例、代码示例和项目实战,逐步拆解图像读取/显示、灰度化、边缘检测、目标检测等关键技术。无论你是想入门计算机视觉的新手,还是希望用OpenCV解决实际问题的开发者,都能通过本文掌握从理论
- OpenCV入门到精通:从基础到实战的全面指南
摘要:本文旨在为初学者和有一定经验的开发者提供OpenCV从入门到精通的全面指南。文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法,然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容,最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。关键词:OpenCV;图像处理;特征检测;视频分析;实战案例引言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary
- libjpeg-turbo图片解码 VS opencv
momomo_mocs
opencv人工智能计算机视觉
#include#include#includestd::pairJpegTurboDecode(conststd::string&raw_jpeg_data,std::vector*result_data){if(nullptr==result_data){LOG(INFO)(const_cast(raw_jpeg_data.data())),raw_jpeg_data.size(),&widt
- OpenCV探索之旅:多尺度视觉与形状的灵魂--图像金字塔与轮廓分析
在我们学会用Canny算法勾勒处世界的轮廓之后,一个更深层次的问题摆在了面前:这些由像素组成的线条,如何才能被赋予“生命”,成为我们能够理解和分析的“形状”?如果一个物体在图像中时大时小,我们又该如何稳定地识别它?欢迎来到本次的探索之旅。我们将建造两种强大的“金字塔”,赋予我们跨越尺度的“鹰之眼”;然后,我们将不仅仅是找到轮廓,更要深入其内部,测量它的面积、周长,找到它的重心,甚至量化它的“形状”
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比