- 【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
- 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
- OpenCV图像噪点消除五大滤波方法
慕婉0307
opencv基础opencv人工智能计算机视觉
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】
BinaryStarXin
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
倔强老吕
C++与python交互编程pythonopencv计算机视觉图像增强
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
- OpenCV C++ 边缘检测与图像分割
achene_ql
opencvc++计算机视觉人工智能
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*
- 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
- 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
CVCVOpenCV
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
车道检测研究列车轨道检测
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
岑童嵘
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
- 《数字图像处理(面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材)》第三次印刷
phoenix@Capricornus
DIP书稿图像处理
禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理(面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材)》第三次印刷修正了第二次印刷的排版误删错误。冈萨雷斯在滤波器部分是大错。指数滤波器的概念本身就是错的,直接删除(这个不是他的错)。至于巴特沃斯滤波器,就算讲模拟滤波器,错误也太多,幅频响应少个根号,频率变换也是错的,从低通到高通再到带通、带阻,截止频率处的增益哪哪哪都不一样。最重要的是,模拟滤波器如果要应用于数字信号,就
- OpenCV CUDA模块图像处理------颜色空间处理之拜耳模式去马赛克函数demosaicing()
村北头的码农
OpenCVopencv图像处理人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该函数用于在GPU上执行拜耳图像(BayerPattern)的去马赛克操作(Demosaicing),将单通道的原始传感器图像转换为三通道的彩色图像(如BGR或RGB格式),是数字图像处理中用于相机图像解码的关键步骤。相机传感器通常只能捕捉一个颜色通道(红、绿、蓝
- 机器学习套娃:从数字图像处理到深度学习,一张图秒懂四者关系
LYPHARD MELODY。
深度学习机器学习深度学习人工智能
为啥写这篇?刚入门AI的同学常被这四个概念绕晕:“数字图像处理是不是深度学习?”“神经网络和机器学习啥关系?”今天用俄罗斯套娃+炒土豆丝的类比,5分钟理清它们的「祖孙三代」关系!核心结论(套娃图镇楼)【最外层】机器学习(ML)⊃【中间层】神经网络(NN)⊃【最内层】深度学习(DL)【平行层】数字图像处理=传统方法(手工规则)+现代方法(被DL/ML包含)(类比:「做饭」⊃「用锅炒菜」⊃「用铁锅大火
- 东南大学图像处理课程PPT核心要点详解
leniou的牙膏
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像处理是多领域交叉的学科,主要通过数字计算手段操作图像数据。东南大学的PPT讲义详述图像处理的基础知识与实践方法,涵盖了从图像增强到深度学习应用的各个方面。包括图像基础知识、图像增强、变换、分割、特征提取、复原与重建、编码与压缩,以及机器学习与深度学习在图像处理的应用,还可能包含实际案例分析。1.图像基础知识概览图像的数字化数字图像处理开始于图像的数字化。图
- 基于MATLAB-GUI图形界面的数字图像处理
t19875128
matlab计算机视觉人工智能
基于MATLABGUI的数字图像处理系统实现方案,包含常见图像处理功能。代码分为两部分:GUI界面设计和回调函数实现。%%第一部分:创建GUI界面(使用GUIDE)%1.打开GUIDE:guide%2.创建新GUI,添加以下控件:%-1个axes(Tag:originalAxes)%-1个axes(Tag:processedAxes)%-按钮组:%-"打开图像"(Tag:openButton)%-
- OpenCV计算机视觉实战(1)——计算机视觉简介
AI technophile
OpenCV项目实践指南计算机视觉opencv人工智能
OpenCV计算机视觉实战(1)——计算机视觉简介0.前言1.计算机图像学历史2.图像信息检索3.图像处理3.1表示3.2操作3.3灵活性3.4可重现性4.数字图像处理小结0.前言随着计算机和摄影技术的发展,计算机视觉作为一个实用领域应运而生。计算机视觉本质上赋予了计算机感知和理解世界的能力,通过图像和视频的视角来理解世界,这类似于为计算机赋予视觉和认知能力。假设,我们向计算机展示一幅可爱的萌宠图
- 探索人脸修复与增强的奇妙世界:Awesome Face Restoration & Enhancement
鲍凯印Fox
探索人脸修复与增强的奇妙世界:AwesomeFaceRestoration&Enhancement去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在数字图像处理和计算机视觉的浩瀚宇宙中,AwesomeFaceRestoration&Enhancement项目犹如一颗璀璨的新星,为追求高精度人脸图像改善的研究者和开发者们提供了宝贵的资源库。本项目由热爱技术分享的社区成员发起,灵感源自
- Java:实现图片百叶窗特效(附带源码)
Katie。
Java实战项目javapython开发语言
目录项目背景详细介绍项目需求详细介绍相关技术详细介绍实现思路详细介绍完整实现代码代码详细解读项目详细总结项目常见问题及解答扩展方向与性能优化一、项目背景详细介绍在数字图像处理领域,各种特效的实现不仅能够提升图片的美观性,也能为后续的视频合成、动画制作提供基础素材。其中,“百叶窗”特效(VenetianBlindsEffect)是一种经典的过渡动画与图像显示方式:画面被水平或垂直的条纹分隔,逐条展开
- 数字图像处理实验一
riri1919
计算机视觉图像处理人工智能
一.实验目的:熟悉在MATLAB中如何读入图像、如何获取图像文件的相关信息、如何显示图像及保存图像等,熟悉相关的处理函数。1、掌握在MATLAB环境下图像的读取、显示和存盘:2、掌握MATLAB开发数字图像处理软件的基本知识。二.实验平台:MATLAB三.实验内容与结果:3.1结果与分析:(可以包含模型、实验过程、结果截图、结果分析等)1.利用imread()函数读取一幅图像,假设其名为flowe
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟