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临近毕业季,回想自己本科四年学到了哪些东西,想到自己专业课都是为了卷绩点、应付考试,去背书、被概念,并没有十分深刻的理解和动手实践。现在想重新温习一下这部分知识,同时也加深一下对这部分内容的动手实践。那么就从大名鼎鼎的os课6.s081开始吧~~~lab1:Unixutilitieslab2:Systemcalls
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Joanne zz
升本计算机知识点多怎么记笔记
2017人大计算机帮助提升考研答题技巧的经验很多同学对于计算机考研不清楚怎么复习,在这里凯程老师系统介绍一下高效率复习,供同学们参考。计算机专业的专业课都是统考408-计算机学科专业基础综合,包含计算机组成原理、数据结构、操作系统、计算机网络。凯程老师从每年的试题来看,风格都完全不一样,不深入理解计算机系统是很难考出好成绩的。所以凯程老师建议大家需要尽早复习计算机的专业课。每年的真题都非常灵活,所
- 可以悬浮在屏幕的搜题软件_大学生常用的搜题APP有哪些?这几个用过的人都说好...
大学生专业课和公共课加起来都不少,因此大家的学习压力也不小。有什么大学常用的搜题软件,可以帮大家提高学习效率,减轻学习和考试压力呢?大学生常用的搜题APP,这里给大家分享几个,觉得好用的,可以给我留言或者点赞哦!1.优题宝优题宝支持网课作业查找答案,大学各个考试科目也能在线搜题。输入方式有三种方式,文字、语音及拍照搜索,答案准确率高。比如问题描述过长,那么拍照搜题是比较方便的,像大学数学,就比较适
- 【python实用小脚本-135】Python 实现图像卡通化:轻松将照片转换为卡通风格
Kyln.Wu
Pythonpythonopencv开发语言
引言在数字图像处理领域,将普通照片转换为卡通风格的效果一直备受关注。无论是为了制作个性化的头像、设计创意海报,还是单纯为了娱乐,卡通化效果都能为图像增添趣味性和艺术感。然而,手动使用图像编辑软件(如Photoshop)进行卡通化处理,不仅操作复杂,而且需要一定的设计技巧。假设你是一位社交媒体爱好者,想要将自己的照片转换成卡通风格,用作头像或分享。手动处理不仅耗时,而且效果可能不尽如人意。这种情况下
- 数字图像处理学习笔记
andwhataboutit?
学习笔记
1-图像处理基础_哔哩哔哩_bilibili输出图像像素点需要将图象值要作类型转换,转成Int图像仿射变换线性变换+平移线性变换:1,变换前直线,变换后仍然直线2,直线比例不变3,直线到远点的距离不变仿射变换计算:常见变换:恒等变换:变换前后一致尺度变换:对尺寸作放大或缩小旋转变换:图像旋转但是尺寸不变平移::位置移动尺寸不变偏移(垂直、水平):垂直或者水平方向变化代码示例:importcv2im
- 数字图像处理第二次实验
愚戏师
数字图像处理python图像处理
实验三技术点分析根据实验要求,需要实现以下图像空间域滤波技术:噪声生成:高斯噪声椒盐噪声空间域滤波:均值滤波(3×3,5×5,7×7)中值滤波(3×3,5×5,7×7)最大值滤波最小值滤波图像处理流程:读取原始图像添加噪声(高斯/椒盐)应用各种滤波器可视化对比结果完整示例代码importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplo
- python 中值滤波
search7
python
中值滤波是数字信号处理和数字图像处理领域使用较多的预处理技术,使用邻域内所有信号的中位数替换中心像素的值,可以在滤除异常值的情况下较好地保留纹理信息。该技术会在一定程度上造成图像模糊和失真,滤波窗口变大时会非常明显。importnumpyasnpfromPILimportImageimportscipy.signalassignalim=Image.open('lena.jpg')data=[]w
- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
小白熊XBX
机器学习机器学习python逻辑回归
Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
[email protected]科研辅导、知识付费答疑、个性化定制
- colour-demosaicing:实现多款CFA去马赛克算法的Python开源包
常琚蕙
colour-demosaicing:实现多款CFA去马赛克算法的Python开源包colour-demosaicingCFA(ColourFilterArray)DemosaicingAlgorithmsforPython项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/colour-demosaicing项目介绍在数字图像处理领域,马赛克效应(Mosaicing)是
- 大学专业科普 | 物联网、自动化和人工智能
在选择大学专业时,可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发,初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素,如专业前景、教育资源和就业情况等,对这些专业进行深入的分析和比较。物联网专业课程设置基础课程:包括物联网概论、电子电工基础、计算机网络技术、数据库应用基础、C语言程序设计等。专业核心课程:传感器与传感网技术、自动识别技术与应用、单片机基础、物联网通信技术、嵌入式系统设计、无线传感器网络等。实践课
- 机电一体化c语言程序设计,机电一体化专业《C语言程序设计》课程标准
爱吃糖的果子狸
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山东海事职业学院机电一体化专业《C语言程序设计》课程标准一、课程性质与任务《C语言程序设计》是机电一体化专业的职业能力素质课程之一,并且是本专业的核心专业课程之一,理论性和实践性均较强,既要掌握理论概念,又要动手编程,还要上机调试运行。通过本课程的学习,使学生掌握基本的程序设计过程和技巧,熟练应用MicrosoftVisualC6.0集成环境进行C语言的编写、编译与调试,培养学生的逻辑思维能力、抽
- OpenCV图像添加水印
一、前言在数字图像处理中,为图片添加水印是一项常见且重要的技术。无论是版权保护、品牌宣传还是防止未经授权的使用,水印都能发挥重要作用。OpenCV作为一款强大的计算机视觉库,提供了丰富的功能来实现各种水印效果。本教程将详细介绍如何使用OpenCV为图像添加文字水印和图片水印。二、环境准备在开始之前,请确保已安装以下环境:Python3.xOpenCV库(可通过pipinstallopencv-py
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在数字图像处理中,噪点消除是提高图像质量的关键步骤。本文将基于OpenCV库,详细讲解五种经典的图像去噪滤波方法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波,并通过丰富的代码示例展示它们的实际应用效果。一、图像噪点与滤波基础1.1常见图像噪声类型高斯噪声:符合正态分布的随机噪声椒盐噪声:随机出现的黑白像素点泊松噪声:光子计数噪声量化噪声:模拟信号数字化过程中产生1.2滤波方法分类滤波类型特点
- 基于FPGA的数字图像处理【1.5】
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FPGA图像处理fpga开发FPGA与图像处理FPGA技术优势硬件工程dsp开发射频工程驱动开发
第2章FPGA与图像处理随着图像分辨率的大幅度提升和图像处理算法复杂度的提升,传统的串行处理器已经越来越不能满足图像处理的实时性需求。多核结构处理、GPU处理及FPGA很快在实时性图像处理领域得到了迅速的发展。本章将重点介绍基于FPGA的实时性图像处理。FPGA通过为每个功能建立单独的硬件来实现整个应用程序所需要的逻辑功能,这使其很适合图像处理,尤其是采用流水线来处理视频流,可以在同一个时刻进行多
- Python编程:图像增强
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图像增强图像增强是数字图像处理中的重要技术,旨在改善图像质量或突出图像中的有用信息,为后续的分析和处理提供更好的基础。空间域图像增强灰度变换定义灰度变换是一种点处理(pointprocessing)操作,可表示为:s=T(r)其中:r:输入图像像素的原始灰度值(通常范围[0,L-1],如8位图像为[0,255])s:变换后的输出灰度值T:灰度变换函数核心特性单像素操作:输出值仅取决于对应位置的输入
- 一句话介绍计算机科学与技术,一句话让你秒懂大学专业——计算机类
山语经
一句话介绍计算机科学与技术
原标题:一句话让你秒懂大学专业——计算机类过年回家,不少刚上大学的童鞋都遇到了亲戚朋友对自己大学专业的误读,整出了很多让人哭笑不得的闹剧来。那么,对于高三党们,是不是对不少专业也不是特别清楚呢?今天从计算机类专业开始用一句话来给考生们解读一下现今比较热门的专业吧。【网络工程学】偏计算机实践的专业,专业课程主要有网络、软件课程设计、硬件课程设计、VISUALC++课程设计等课程。基础课程会学习各种数
- OpenCV C++ 边缘检测与图像分割
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一、边缘检测在数字图像处理领域,边缘检测是一项至关重要的基础技术。它如同为图像赋予“骨架”,帮助计算机快速识别图像中的物体轮廓、形状与结构,广泛应用于目标识别、图像分割、图像配准等多个领域。1.1概念边缘检测的核心目标是找出图像中像素灰度发生剧烈变化的区域边界。这些边界往往对应着图像中物体的轮廓、不同物体的交界处或纹理变化明显的地方。通过提取这些边缘信息,可以有效减少图像数据量,同时保留图像中最关
- Visual C++数字图像处理算法与实战教程
咸鱼豆腐
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本教程面向初学者,涵盖数字图像处理核心概念和技术,包括灰度转换、图像滤波和旋转等基本操作。通过VisualStudio(VS)环境和实例实践,学习者将掌握如何利用C++进行图像处理编程。本教程还介绍了VisualStudio集成开发环境(IDE)的使用,以及如何利用OpenCV等第三方库进行图像处理开发。1.VisualStudio集成开发环境(IDE)介绍*
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python毒酒检测
python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课(博主亲自录制视频):http://dwz.date/b9vv项目联系QQ:231469242python2.7#-*-coding:utf-8-*-fromstatsmodels.stats.multicompimport(pairwise_tukeyhsd,MultiComparison)#Importstandardpackagesimport
- OpenCV C++ 图像处理教程:灰度变换与直方图分析
achene_ql
opencvc++图像处理计算机视觉人工智能
在数字图像处理领域,灰度变换与直方图分析是最基础且核心的技术,它们如同“图像的化妆师”,能够通过调整像素灰度分布显著改善图像视觉效果,为后续的目标检测、图像分割等高级任务奠定基础。无论是校正图像的亮度与对比度,还是从低质量图像中提取有效信息,掌握这些技术都是图像处理从业者的必备技能。一、点运算(PointOperation)1.概念点运算是图像处理中最基础的操作之一,指对图像中每个像素点的灰度值进
- 2026考研复习资料免费分享【超全】专业课 、公共课网课和真题推荐,持续更新!
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- MATLAB实现的基于SVD的数字图像水印技术
张锦云
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在数字图像处理中,SVD水印技术是一种有效的版权保护方法。它利用SVD算法在MATLAB环境下嵌入和提取水印,确保图像质量的同时隐藏信息。本文介绍了在MATLAB中实现SVD水印的步骤,包括图像预处理、SVD分解、水印嵌入、图像重构、水印提取和代码注释等关键环节。实践中涉及的技术点包括图像处理、SVD函数使用、数据编码策略、数值稳定性和图像质量评估。1.数字图
- 学习Opencv——图像金字塔
JustRemind
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以多个分辨率来表示图像的一种有效且概念简单的结构是图像金字塔,一个图像金字塔是一系列以金子塔形状排列的、分辨率逐渐降低的图像集合。——《数字图像处理》。1.基本概念图像金字塔由Adelson于1984年提出[1],图像金字塔是一个图像集合,集合中所有的图像都源于同一个原始图像,而且是通过对原始图像连续降采样获得,直到达到某个中止条件才停止采样。常用两类图像金字塔:1)高斯金字塔(Gaussianp
- 列车轨道及其障碍物检测相关算法
他人是一面镜子,保持谦虚的态度
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目录一、开源算法来源1.1列车轨道+障碍物检测(AI算法)1.2列车轨道(滤波算法)1.3列车轨道(滤波算法)二、运行代码2.3.1具体流程2.3.2详细代码2.3.3运行步骤一、开源算法来源1.1列车轨道+障碍物检测(AI算法)GitHub-ELKYang/RailWay_Detection:电车轨道与障碍物检测(SJTU数字图像处理课程设计)1.2列车轨道(滤波算法)火车轨道铁路轨道检测识别(
- 七天速成数字图像处理之五(图像分割)
ZzzZ31415926
图像处理计算机视觉算法人工智能数学建模
图像分割(ImageSegmentation)是数字图像处理中最核心、最具挑战性的任务之一,其目标是将图像划分为具有一致特征的区域,从而实现对图像中目标或结构的提取、理解与分析。下面我将从概念、分类、经典方法、实际应用四个层面为你系统性地讲解图像分割。一、什么是图像分割?定义:图像分割是指将图像划分为若干个互不重叠的区域,使得每个区域内部具有某种一致性(如灰度、纹理、颜色、边缘等),而不同区域之间
- python数字图像处理基础(六)——模板匹配、直方图
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉开发语言
目录模板匹配概念单对象模板匹配多对象模板匹配直方图1.查找直方图2.绘制直方图3.掩膜的应用模板匹配概念模板匹配和卷积原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动,计算模板与图像被模板覆盖的地方的差别程度,这个差别程度的计算方法在opencv里有6种,然后将每次计算的结果放入一个矩阵里,作为结果输出。假如原图是AxB大小,而模板是axb大小,则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)(通过.sha
- matlab基于GUI实现水果识别
kaikaile1995
matlab
基于GUI实现水果识别系统,限一个图片内存在一种水果图像处理是一种利用计算机分析图像以达到预期结果的技术。图像处理一般指数字图像处理,而数字图像指由工业相机、摄像机、扫描仪等设备捕捉到的二维数组,数组中的元素称为像素,元素的值称为灰度值。计算机图像识别技术和人识别图像在原理上没有本质区别,只是机器没有人的感觉。人类图像识别不仅仅是依赖于整个图像在脑中的映像、我们依赖于图像本身特点然后对图像进行分类
- 使用 C/C++ 和 OpenCV 添加图片水印
使用C/C++和OpenCV添加图片水印️在数字图像处理中,添加水印是一种常见的操作,可以用于版权保护、品牌宣传或信息标注。本文将介绍如何使用C/C++和强大的计算机视觉库OpenCV来实现将自定义水印(图片或文字)添加到目标图片上。准备工作️在开始之前,请确保你已经具备以下条件:C/C++编译器:如GCC/G++,Clang,MSVC等。OpenCV库:需要预先安装并配置好OpenCV。你可以从
- 图像增强利器:一站式Matlab代码解决方案
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图像增强利器:一站式Matlab代码解决方案增强.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/206fb在数字图像处理的世界里,高质量的图像增强技术是通往视觉清晰度的关键之门。今天,我们要向您隆重推荐一个精心打造的开源宝藏——《图像增强Matlab代码合集》,这是一份专为加速研究和学习曲线而生的资源,旨在让每一位图像处理爱好者和专业人员都能轻松掌
- 计算机攻防必学科目,网络攻防技术课程实验教学大纲doc.doc
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计算机攻防必学科目
网络攻防技术课程实验教学大纲doc附件三:实验课程教学大纲基本格式网络攻防技术实验课程教学大纲课程名称:网络攻防技术课程编码:英文名称:NetworkAttackandDefenseTechnology学时:16其中必做:16学分:0.5开课学期:第7学期适用专业:网络工程课程类别:选修课程性质:专业课先修课程:操作系统,计算机网络,网络程序设计一、课程性质及任务网络攻防技术实验是网络工程专业的一
- 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_