- 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
IYA1738
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
Risehuxyc
#opencvopencv人工智能计算机视觉
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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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_
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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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图形图像处理ORB算法SIFT算法人工智能计算机视觉算法
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
m0_74751715
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、
- 手绘电路图的节点和端点检测一个简化版的算法实现框架
zhangfeng1133
算法
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
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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
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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
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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
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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)
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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
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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
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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
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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
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#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
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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”
- 【零基础学AI】第31讲:目标检测 - YOLO算法
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本节课你将学到YOLO算法的核心思想和工作原理如何使用YOLO进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求:推荐使用GPU(非必须)前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络(CNN)的基本概念(第24讲内容)核心概念什么是目标检测?目标检测就像教计算机"看"图片中的物体。它不仅要
- OpenCV颜色矩哈希算法------cv::img_hash::ColorMomentHash
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该类实现了颜色矩哈希算法(ColorMomentHash),用于图像相似性比较。它基于图像在HSV颜色空间中的颜色矩统计特征来生成哈希值,对颜色分布的变化具有较好的鲁棒性。适用于以下场景:图像检索图像去重水印检测色彩变化较大的图像匹配公共成员函数compute(I
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
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Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分