- opencv学习:图像旋转的两种方法,旋转后的图片进行模板匹配代码实现
夜清寒风
学习opencv机器学习人工智能计算机视觉
图像旋转在图像处理中,rotate和rot90是两种常见的图像旋转方法,它们在功能和使用上有一些区别。下面我将分别介绍这两种方法,并解释它们的主要区别rot90方法rot90方法是NumPy提供的一种数组旋转函数,它主要用于对二维数组(如图像)进行90度的旋转。这个方法比较简单,只支持90度的倍数旋转,不支持任意角度旋转。使用NumPy进行旋转使用NumPy的rot90函数对模板图像进行旋转操作。
- opencv 学习 1
木木ainiks
opencv计算机视觉python
opencv学习的第一天#coding:utf-8importcv2ascv#首先读图片src=cv.imread(“img/1.jpg”)#设置图片的名字cv.namedWindow(“1”,cv.WINDOW_AUTOSIZE)#显示图片第一个参数设置图片名,第二个参数图片的地址cv.imshow(“1”,src)cv.waitKey(0)#将图片写入固定位置cv.imwrite(“img/2
- opencv学习:形态学操作和边缘检测算子
夜清寒风
opencv学习人工智能算法计算机视觉
cv2.morphologyEx()是OpenCV库中的一个函数,用于执行更复杂的形态学操作。这个函数可以执行开运算、闭运算、梯度运算、膨胀、腐蚀以及顶帽和黑帽转换等。这些操作通常用于图像预处理,如去除噪声、平滑边界、突出特征等。dst=cv2.morphologyEx(src,op,kernel[,dst[,anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]
- 零基础Opencv学习(二)
随风逐流wrx
opencv学习人工智能
图像变换一、边缘检测1:边缘检测Cannycv::MatiamgeCan;cv::Canny(image,iamgeCan,3,9,3);cv::imshow("Canny",iamgeCan);///边缘检测高级用法Canny用法cv::Matdst,edge,gray;dst.create(image.size(),image.type());///图像转灰度图像cv::cvtColor(im
- opencv学习笔记19-opencv焊点(原点)计数
The_xz
opencv学习笔记
一、原理:opencv学习笔记13-opencv连通组件标记实现硬币计数二、不同情况思路:当焊点为背景时,进行反色处理(二值化后若焊点为背景,转化为前景)。三、示例代码:#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){utils::logging::setLog
- opencv学习(十一)之绘图函数
梧桐栖鸦
OpenCV基础opencv2/3基础教程opencv直线circleellipsefillpolyopencv绘图函数
opencv中提供了很多绘图函数,在进行图像处理,对感兴趣区域进行标定时,就需要利用这些绘图函数。现在集中做一个归纳介绍。1.PointPoint常用来指定一幅二维图像中的点。如Pointpt;pt.x=10;pt.y=8;或Pointpt=Point(10,8);其指向的是在图像中(10,8)位置的一个像素点。查找Point引用可以在”core.hpp”文件发现如下语句:typedefPoint
- OpenCV学习路线图
superdont
计算机视觉opencv学习人工智能
下面是针对初学者设计的一个学习路线图:第1周:计算机视觉和OpenCV概述介绍计算机视觉及其应用领域讨论OpenCV的历史、特点和工作原理OpenCV的安装和配置(Windows/Linux/macOS)了解OpenCV的基本数据结构(cv::Mat等)第2周:OpenCV基础图像的基本操作(读取、显示、保存图片)图像的属性(色彩空间、像素访问与修改)图像的几何变换(缩放、旋转、剪切)第3周:图像
- 【Opencv学习】04-图像加法
R三哥哥啊
opencvopencv学习人工智能
文章目录前言一、图像加法混合1.1代码1.2运行结果二、图像的按位运算-组合相加2.1代码2.2运行结果示例:PPT平滑切换运行结果总结前言简单说就是介绍了两张图如何组合在一起。1、混合,透明度和颜色会发生改变2、组合,叠加起来。可以改变大小。3、两张图片如何平滑切换4、学会如何裁剪图片5、明白掩码操作6、如何将图片置于左侧右侧一、图像加法混合OpenCV中的加法与Numpy的加法是有所不同的。O
- OpenCV学习笔记:如何扫描图像、利用查找表和计时
weixin_33772645
人工智能c/c++测试
目的我们将探索以下问题的答案:如何遍历图像中的每一个像素?OpenCV的矩阵值是如何存储的?如何测试我们所实现算法的性能?查找表是什么?为什么要用它?测试用例这里我们测试的,是一种简单的颜色缩减方法。如果矩阵元素存储的是单通道像素,使用C或C++的无符号字符类型,那么像素可有256个不同值。但若是三通道图像,这种存储格式的颜色数就太多了(确切地说,有一千六百多万种)。用如此之多的颜色可能会对我们的
- OpenCV学习记录——形态学处理
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能计算机视觉嵌入式硬件
文章目录前言一、腐蚀和膨胀二、高级形态学运算三、具体应用代码前言形态学是图像处理中最常用的技术之一,它主要用于从图像中提取有意义的形状信息,例如边界和连通区域,以便后续的识别工作能够捕捉到目标对象最重要的形状特征。此外,细化、像素化和修剪毛刺等技术也常用于图像的预处理和后处理,以增强图像质量。形态学转换主要有腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、顶帽和底帽一、腐蚀和膨胀腐蚀和膨胀是两种最基本、最重要的形态学
- opencv学习记录——(15)模板匹配
蜡笔小新qqq
opencv学习计算机视觉
一、单模板匹配#include"opencv2/opencv.hpp"#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;voidmain(){///单模板匹配Mattemp=imread("temp.png");//模板图像Matsrc=imread("src.png");//待搜索图像即原图imshow("temp",temp);imshow("src",sr
- Opencv学习笔记——特征匹配
纸箱里的猫咪
Opencv学习笔记opencv计算机视觉学习
文章目录Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配随机抽样一致算法(Randomsampleconsensus,RANSAC)单应性矩阵Brute-Force蛮力匹配 通过SIFT算法可以得到图像关键点,通过比较两张图像的关键点,也就是比较关键点向量之间的差异,Brute-Force蛮力匹配通过比较特征向量,离得最近的特征向量也就是最相似的。默认的是用归一化的欧氏距离。bf=cv2.
- OpenCV学习记录——特征匹配
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析前言特征匹配是一种图像处理技术,用于在不同图像之间寻找相似的特征点,并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用,包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析暴力匹配是一种简单直接的匹配方法,它遍历所有特征点的描述符,并计算它们之间的距离。然后根据距离进行排序,选择距离最短的特征点作为匹配点。虽然暴力匹配方法简单,但在
- OpenCV学习记录——轮廓检测
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能计算机视觉嵌入式硬件
文章目录前言一、寻找、绘制轮廓二、具体应用代码前言寻找目标图像的轮廓并绘制出该轮廓是我们进行图像识别时常用的手段,轮廓是图像中连续的边界线,可以用于物体检测、形状分析等应用。为了获取更高的准确性,会先进行二值化处理,在得到二进制图像后,寻找轮廓就是从黑色背景中找到白色物体,因此我们要找的对象应是白色,背景应该是黑色。一、寻找、绘制轮廓(一)寻找图像轮廓寻找图像轮廓函数如下:contours,hie
- OpenCV学习笔记(Python)—— 批量提取图像轮廓并保存结果到保持原始结构的输出目录
六个核桃Lu
OpenCV学习opencv人工智能python图像处理计算机视觉
批量处理图像,对每个图像提取轮廓内的区域并将轮廓外的区域设置为白色背景,然后保存处理后的图像到指定的输出目录,同时保持与输入目录相同的文件和目录结构。importcv2importnumpyasnpimportosfromtqdmimporttqdmdefprocess_image(input_path,output_path):#读取图像img=cv2.imread(input_path)ifi
- OpenCV学习记录——图像的绘制
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、绘制直线二、绘制矩形三、绘制圆形四、绘制文本前言我们在进行图像处理的过程中,通常需要进行划线、画矩形框锁定目标等操作来凸显指定目标,OpenCV提供了方便的绘图功能,可以进行直线、矩形、圆、文本文字等内容的绘制,这篇文章将记录OpenCV中图像的绘制相关内容。一、绘制直线绘制直线的函数如下:cv2.line(image,pt1,pt2,color,thickness)其中,五个参数
- OpenCV学习记录——阈值处理(全局阈值处理、自适应阈值处理)
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能计算机视觉嵌入式硬件
文章目录一、学习目的二、图像二值化三、全局阈值处理四、自适应阈值处理一、学习目的在进行图像处理时,我们通常要进行颜色识别等一系列需要进行图像阈值处理的操作,今天我们就记录一下opencv进行阈值处理的一些基本操作和代码二、图像二值化我们首先要明白一个概念,图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为两个值,一般为0(表示黑色)和255(表示白色),可以将整个图像呈现出明显的黑白效果。最常用的方法就
- OpenCV学习记录——平滑处理
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、图像噪声二、图像平滑处理三、完整应用代码前言当我们用树莓派进行opencv图像处理时,摄像头所获取的图像质量通常会有所下降,此时,需要多种手段来优化图像的质量,提高图像识别的准度。今天所记录的是当图片经过传输等过程后出现的图像噪声现象及对应解决方法——平滑一、图像噪声在数字图像的采集、处理和传输过程中,可能会受到各种噪声的干扰,这会导致图像质量下降、图像变得模糊,甚至使图像的特征难
- OpenCV学习记录——边缘检测
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、边缘检测原理二、Canny边缘检测算法三、具体应用代码前言在做某些图像处理时,通常需要将识别到的物体边界提取出来,从而帮助我们实现目标检测,这就需要用到边缘检测,例如人脸识别和运动目标的检测都需要先进行边缘检测,这篇文章就记录一下边缘检测的原理及应用代码。一、边缘检测原理边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,其目的在于标识数字图像中亮度变化明显的点,图像边缘检测大幅度地减少了
- opencv学习 机器学习
小猴啊0.0
opencv学习机器学习
Kmeansdoublecv::kmeans(InputArraydataintkInputOutputArraybestLabels//输出的所有样本的标签数组TermCriteriacriteriaintattempts//采样不同初始化标签的尝试次数intflag//中心点初始化方法,支持KMEANS_RANDOM_CENTERS//KMEANS_PP_CENTERS//KMEANS_USE
- opencv学习二值分析
小猴啊0.0
opencv学习人工智能
内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》二值分析:常见的二值化方法:基于全局阈值(threshold)得到的二值图像;基于自适应阈值(adaptiveThreshold)得到的二值图像;边缘检测(Canny)基于像素值范围(inRange)thresholdthresholdType介绍:THRESH_BINARY表示大于thresh的取maxval,否则取0;THRESH_BI
- 【Opencv学习】03-读取图片信息
R三哥哥啊
opencvopencv学习人工智能
前言几乎所有这些操作与Numpy的关系都比与OpenCV的关系更加紧密,因此熟练Numpy可以帮助我们写出性能更好的代码。Numpy是经过优化了的进行快速矩阵运算的软件包。所以我们不推荐逐个获取像素值并修改,这样会很慢,能有矩阵运算就不要用循环。读取像素点在计算机视觉和图像处理中,图像是由像素点组成的。每个像素点包含了颜色(在彩色图像中)和亮度(在灰度图像中)的信息。通过读取和操作这些像素点,我们
- 【Opencv学习】01-对图像进行简单的操作
R三哥哥啊
opencv学习python
首先了解一下什么是init.pyi文件文件init.pyi文件是Python中的类型提示文件,用于提供对特定包或模块的类型信息。它是类型提示的一种形式,用于描述包、模块、类、函数和变量的静态类型。在Python中,类型提示的目的是为了提供代码编辑器和静态类型检查工具更好的代码补全、类型检查和类型推断功能。init.pyi文件被放置在包或模块的目录中,并且可以包含该包或模块定义的类、函数、方法和变量
- 【Python_Opencv图像处理框架】信用卡数字识别项目
畅游星辰大海
#Python_Opencvopencvpython图像处理
写在前面本篇文章是opencv学习的第六篇文章,前面主要讲解了对图像的一些基本操作,这篇文章我们就开始大展身手,将前面所学的基础操作活学活用。既能复习基础操作,又能学到一些新的知识。作为初学者,我尽己所能,但仍会存在疏漏的地方,希望各位看官不吝指正写在中间(1)简单介绍我们通过opencv提供的一些函数,来实现基础操作,看完本篇文章,你就能轻松地将这信用卡上的数字识别出来该技术首先通过图像处理技术
- opencv学习 特征提取
小猴啊0.0
opencv学习人工智能
内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》图像金字塔略拉普拉斯金字塔对输入图像进行reduce操作会生成不同分辨率的图像,对这些图像进行expand操作,然后使用reduce减去expand之后的结果,就会得到拉普拉斯金字塔图像。详情可查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/80362140图像金字塔融合拉普拉斯金字塔通过源图像减去先缩小再放大的图像构成,保留
- opencv学习形态学分析
小猴啊0.0
opencv学习人工智能
内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》膨胀操作与腐蚀操作膨胀操作一定程度上会把相邻的对象连接起来成为一个对象;腐蚀操作会让对象面积变小或者擦除小的对象。//膨胀操作voidcv::dilate(InputArraysrcOutputArraydstInputArraykernelPointanchor=Point(-1,-1)intiterations=1intborderTy
- OpenCV学习笔记2——视频的读取与处理
风痕天际
opencv学习笔记opencv学习笔记计算机视觉音视频
目录一、视频内容读取二、将视频中的每一帧转换为灰度图三、退出程序一、视频内容读取cv2中的“VideoCapture”函数可以捕获摄像头,用数字来控制不同的设备,如果是视频文件则直接指定路径。importcv2vc=cv2.VideoCapture('1.mp4')whileTrue:ret,frame=vc.read()ifframeisNone:breakifret==True:gray=cv
- OpenCV学习笔记4——边界填充
风痕天际
opencv学习笔记opencv学习笔记
边界填充,即将图片扩大一圈。代码如下:importcv2frommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv2.imread('3.jpg')top_size,bottom_size,left_size,right_size=(50,50,50,50)replicate=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size
- OpenCV学习笔记1——图像读取与信息提取
风痕天际
opencv学习笔记opencvpython计算机视觉
目录一、计算机眼中的图像二、通过代码对图像进行操作1.图像的读取2.图像的显示三、将图像读取为灰度图像四、保存图像一、计算机眼中的图像在计算机中,图像被视为一个高度×宽度的像素矩阵,每一个矩阵内存放着该像素的色彩信息。计算机中大多采用RGB颜色标准,即通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色。部分颜色对应RGB值:白色:rgb(255,255,
- opencv学习-几种角点检测方法
wyw0000
opencvopencv学习计算机视觉
角点基本概念角点通常被定义为两条边的交点,或者说,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。角点检测(CornerDetection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等,也可称为特征点检测。目前,角点检测算法还不是十分完善,许多算法需要依赖大量的训练集和冗余数据来防止和减少错误的特征的出现。对于角点检测算法的重要评价标准
- 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
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- 【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