- Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)
亚图跨际
算法交叉知识Python视频图像修复模数转换信号链噪音频谱计算量化周期性视觉刺激高斯噪声的矩形脉冲心率失常检测算法
要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法,用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比,通常以分贝表示。高于1:1(大于0dB)的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理
- 5月23日读报
fa4a50c8ddcd
[cp]转:2018年5月23日周三读报!一切美好从❤️1、2002年到2017年,中国公民普通护照签发量1.73亿本,年均签发1080万本。(新中国成立到改革开放前的30年间,中国公民普通护照只签发了21万本,年均约7000本。改革开放后,留学潮、旅游潮带动签发量井喷式增长。)(21世纪经济报道)2、截至2017年底,我国汽车保有量已达2.17亿辆。据测算,2018年我国报废汽车数量预计达907
- 一点点读后感
寓鸟
世界各个民族在历史发展的进程中,都以各自不同的方式创造出了璀璨的文明:光辉灿烂的古巴比伦、博大精深的古中国、色彩斑斓的古印度、玄妙神秘的古埃及、奇特诡秘的玛雅……它们犹如浩瀚夜空中的繁星,照亮了人类历史的天空。学习了世界文明史这一课程,引起了我对玛雅文明的好奇,所以在这里将我对玛雅文明的浅显认知和了解与大家分享。作为世界古文明一极的玛雅。玛雅文明是中美洲印第安先民在与亚、非、欧古代文明相互隔绝的条
- MATLAB车牌识别系统
清风明月来几时
图像算法处理matlab开发语言
MATLAB车牌识别系统是一个基于MATLAB开发的用于识别和提取车牌信息的系统。该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。以下是一个基本的MATLAB车牌识别系统的工作流程:图像预处理:首先,将输入的图像进行预处理,包括灰度化、高斯平滑、边缘检测等操作,以提高后续的车牌定位和字符识别的准确性。车牌定位:在预处理后的图像中,使用形态学运算和边缘检测算法来寻找车牌的位置。这可以通过
- 玛雅五大图腾
飛妃1224
玛雅课程学习到第三课了,学会了计算五大图腾。在玛雅中,太阳图腾是对我们影响比较大的力量。五大图腾包括:主印记,指引,支持,推动,挑战主印记代表你的基础力量,核心特质。支持图腾:随时准备支持你的力量。对应时间:午夜到日出。指引图腾:给你灵感,指引你回归自己的力量。对应时间:日出到正午。挑战图腾:促使你成长的力量。对应时间:正午到日落。推动图腾:需要你去转化的隐藏阴影。对应时间:日落到午夜。
- 戊土:吃鸡里“独当一面”的pvp
昺泽笚
关注@雨霖中的玄在懂你的人群里散步...戊土如山#大地之土厚载万物#不知自己五行为何的伙伴们可以阅读前文“自学八字排盘”找到自己的五行归属。今天分享的专题是:五行十天干系列之——戊土。五行十天干谈人之性格、人生发展...等表象特征是比较基础的分享,绝不是全部,具体每个人的显性、隐性、终身无除性格、人生发展,趋吉避凶等等是需要命理总统的论断体系测算的。戊土:承接天地混沌之气,抱一守中戊土属阳,聚于中
- yolov5 +gui界面+单目测距 实现对图片视频摄像头的测距
毕设宇航
QQ767172261yolov5单目测距
可实现对图片,视频,摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面(GUI)以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测,并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术,系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。技术栈YOLOv5:用于目标检测的深度学习模型。OpenCV:用于图像处理和单目测距
- 强排的几点思考
听风者_S
"强排”建筑设计中所指的强排方案就是根据地块的规划指标排布建筑的基本方案,按照建筑强制性规范尽可能布置建筑轮廓。强排方案的目的主要是为了成本测算及利润率,将项目的开发条件进行梳理,了解项目的利与弊,为营销策划做支撑,便于后期工作的开展。强排的基本方法(1)用地性质、地块控制线——在什么样的地上做什么,以及哪些地方可以摆房子。明确城市规划七线(红线:道路红线、用地红线、建筑控制线;以及其他的绿、蓝、
- 发薪日的蓝瘦
小王子的前世今生
今天发工资,还好没有很专心在等。也不高,但是好像我预计得太低了所以觉得还挺好,甚至难得的还有盈余,也是有点窃喜。有几个喜欢搞怪的,不是搞怪,总是事儿事儿的小伙伴还真得私聊问我绩效怎么算,我才知道他们绩效多少……和宇姑娘聊了很多……然后没办法正面回应,快下班的时候去找领导讨教方法。还好去得晚,因为领导去开会了,我到了一会儿他才回来。大概知道了怎么去跟大家说明绩效的测算方法,准备明天开个会,而且和领导
- 心灵书写第9⃣️期:杂感二三则
angela玲
Day404月27日早起给密友回复她的问题,她是周四问到我,而我今天一早起来才回复她,我希望她不介意。我没有及时回复的理由不仅仅是忙碌,更因为我不愿意随随便便马马虎虎给她说几句,从而辜负了她对我的期望和我对她的真心支持。我想起思嘉给我讲到在玛雅历中我的特点,那种容易的路偏偏不愿意走,只想怎么完美怎么演绎。结果常常被对方误会,导致没有达到预期的效果。关于这一点,我需要调整一下自己的方式方法。比如在事
- 目标检测-YOLOv1
wydxry
深度学习目标检测YOLO人工智能
YOLOv1介绍YOLOv1(YouOnlyLookOnceversion1)是一种用于目标检测的深度学习算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。它基于单个卷积神经网络,将目标检测任务转化为一个回归问题,通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。YOLOv1的主要特点包括:快速的检测速度:相比于传统的目标检测算法,YOLOv1具有更快的检测速
- 玛雅文明覆灭解密
征钥
宏伟的宫殿,精确的立法,复杂的文字,还有神奇的预言。无不体现着,玛雅文明的强盛和发达。拥有如此高度文明的王国,为何最终却走向了灭亡。这个谜题,一直困扰着所有人。如今,随着考古学家的探索。我们似乎,也找到了玛雅文明覆灭的原因。1000多年前,在一片浓密的雨林中。一场屠杀之后,留下了成千上万玛雅人的骸骨。这些有力的证据,向我们揭示了死难者的遭遇和身世。玛雅遗址,就像是一个犯罪现场。人们被残忍的杀害,抛
- 玛雅每日能量播报:2022年10月10日
清清月月
今天的玛雅能量是红色月亮的蛇黄种子波符第二天:你的挑战是什么?挑战总会与我们不期而遇,对待他的态度我,将决定事情的走向,带着信任和接纳,不对抗,不控制,去做能做的,行到水穷处,坐看云起时,今天别忘记与身体对话,打开链接,展现良好生命状态!
- fpga图像处理实战-边缘检测 (Roberts算子)
梦梦梦梦子~
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Roberts算子Roberts算子是一种用于边缘检测的算子,主要用于图像处理中检测图像的边缘。它是最早的边缘检测算法之一,以其计算简单、速度快而著称。Roberts算子通过计算图像像素在对角方向的梯度来检测边缘,从而突出图像中灰度变化最剧烈的部分。原理Roberts算子通过对图像应用两个2x2的卷积核(也称为掩模或滤波器)来计算图像在水平和垂直方向上的梯度。假设原始图像的像素值为I(x,y),则
- Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图
亚图跨际
Python交叉知识算法去噪预测算法聚焦荧光团伪影消除算法囊泡动力学自动化多尺度统计物距
要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积。例如,高斯掩模包含由高斯函数确定的元素。这种卷积使每个像素的值与其相邻像素的值更加协调。一般来说,平滑滤波器将每个像素设置为其自身及其附近相邻像素的平均
- 批判和展望:Python文本分析在“企业数字化转型”的“滥用”越走越远,远离初心
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开文第一问:企业数字化转型真的可以用Python文本分析度量吗?在回答目前大行其道的Python文本分析法能否测算企业数字化转型的问题之前,我们有必要简单地熟悉一下企业数字化转型的基本定义。企业数字化转型是什么?数字化转型是数字技术与产业发展的深度融合,将数字技术的运用贯穿于企业经营管理的方方面面,企业数字化转型的本质是通过整合使用数字技术对企业经营活动进行重要变革的过程。其次,企业数字化转型的程
- 穷查理宝典-1
秤心
读了两个星期的穷查理宝典,至今没有明白到底是为什么,我读完之后发现这本书有些凌乱。希望自己梳理一下,从中获得一些有益的启发。开篇第一句话,我想也是非常经典的话。凡事往简单处想,往认真处行。——查理·芒格1、FOCUS查理论吸引客户:“关键是把手头的事情做好……把手头的事情做好。把已经拥有的客户照顾好,其他的自然会来找你。2、检查清单风险——所有投资评估应该从测量风险(尤其是信用的风险)开始•测算合
- 全套安全帽佩戴检测算法源码与实战应用分享
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在许多工业环境中,安全帽是确保工人安全的重要防护装备。为了降低工人受伤的风险,尤其是在建筑工地、矿山、工厂等高危环境下,确保工人正确佩戴安全帽是至关重要的。然而,由于现场管理的复杂性和人员流动性,单靠人工监控并不足以保障安全帽的佩戴。因此,引入自动化的安全帽佩戴检测算法,可以显著提高监控的效率和准确性。WSH(WearingSafetyHelmet,安全帽佩戴检测)算法是一种基于计算机视觉和深度学
- 安防管理平台工业排污检测视频智能分析工业排污检测算法源码全套方案
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算法算法视频推流网络人工智能音视频
随着工业化进程的加快,工业污染问题日益凸显,尤其是工业废水排放对环境造成的破坏引起了广泛关注。如何有效地监测和管理工业排污,成为了环境保护工作中的一个重要课题。近年来,随着人工智能技术的发展,工业排污检测算法应运而生,为解决这一难题提供了新的思路。工业排污检测算法的广泛应用带来了许多显著的优势:1.实时监控:通过实时数据采集和分析,算法能够提供即时的排污信息,帮助企业快速响应潜在的环境风险,防止污
- 房地产——项目经营测算(含自持)
爱灵与蝴蝶妈妈成长记
某项目建筑规模大,性质复杂,土地性质为商办,既有可售业态又有自持业态,自持业态很复杂,有医院、公寓等,如何简单进行测算项目收支利润情况呢?一、收入测算1、可售业态:(1)商办性质,参考市场同类住宅产品7折计算。(2)每个业态分别按面积及单价估算货值。2、自持业态:(1)公寓:按以租代售,价格参考可售的同类产品基础上再打7折,再按一定去化率计算货值。(2)其他自持业态:参考成本核算法,按建安成本计算
- 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]
- 《异星游记Ⅰ·奥特利亚》chapter 6 谜团
朴素无为
【玛雅大陆·奇琴伊察区·奇琴伊察城·祭司院】金字塔形状的祭司院宏伟地伫立在巨型都市的中央,这座巨大的水晶建筑在白天看起来祭司院壮丽而让人敬畏,但在夜晚带有透明感的外壳上蒸腾的柔和白光却让它增添了一份静美,削减了一份盛气凌人的气势。而祭司院的内部却又是另外一番景象,祭司院总共分为一百五十层,位于金字塔最顶部的数层便是作为十位祭司会议室的空间。会议室极其宽阔,而且天花板很高,给人一种视野开阔的感受。天
- MTCNN人脸检测算法
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深度学习
人脸检测是指识别数字图像中的人脸。人脸检测可以视为目标检测的一种特殊情况。在目标检测中,任务是查找图像中特定类的所有对象的位置和大小。例如行人和汽车。在人脸检测中应用较广的算法就是MTCNN(Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks的缩写)。MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法,它可以同时完成人脸检测和人脸对齐的任务,相比于传统的算法,它的
- MTCNN训练
迷若烟雨
人脸识别tensorflow深度学习caffe
MTCNN是当前效果最好的开源人脸检测算法之一,作者只提供了训练好的模型以及matlab部署代码,其训练和优化却没有放出来,引发了很多好事者复现如果只是要部署的话可以使用MTCNN,其提供了部署全平台实现,包括C++、python、ncnn和tensorflow,还有加速版本和opencv直接加载版本,是所有版本中的集大成者如果想了解算法原理,可以参考MTCNN_Step_by_Step本文的训练
- yolo 3d车辆目标检测(教程+代码)
阿利同学
YOLO3d目标检测计算机视觉人工智能3d目标检测
关于3D目标检测及其与YOLO3D相关性的概览:3D目标检测:开启视觉感知的新维度随着计算机视觉技术的发展,目标检测算法已经成为人工智能领域的重要组成部分。从自动驾驶汽车到无人机导航,再到增强现实(AR)应用,3D目标检测技术正在逐步改变我们与周围环境交互的方式。传统的2D目标检测虽然取得了显著的进步,但在处理三维空间中的物体识别与定位时却显得力不从心。因此,3D目标检测技术应运而生,它不仅能够识
- AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统
毕设宇航
yolov4垃圾识别QQ767172261
项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统,利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。YOLOv4-tiny作为YOLOv4的一个轻量化版本,在保证较高精度的同时,能够提供更快的检测速度,非常适合资源受限的设备或者要求实时性的应用场景。技术栈深度学习框架:PyTorch目标检测算法:YOLOv4-tiny编程语言:Python硬件加速:GPU(如果可用)功能特
- 20190709晨间感恩日记
薇花一笑
20190709晨间感恩日记今日目标:1.继续听玛雅天赋的课程2.录制一篇生命喜悦的祈祷录音3.写一篇公众号文章4.做一个治疗密码特定手势图片发自App我买了很多特别的水晶石,打算把毕加索石当成我的感恩石。1.感恩大家对我的信任,一起在感恩与奇迹群学习,感恩大家的积极参与。感谢,感谢,感谢。2.感谢昨天大家的红包,有的是因为感谢我,有的是觉得我表现很好。感谢,感谢,感谢。3.感谢我的手机,不论打字
- 图像处理 -- 图像清晰度测量方法
sz66cm
图像处理计算机视觉
图像清晰度测量方法拉普拉斯算子(LaplacianOperator)拉普拉斯算子是一种二阶导数算子,用于检测图像的边缘。清晰的图像通常具有更多且更明显的边缘。边缘检测(EdgeDetection)常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt和Canny边缘检测器。通过计算边缘的数量和强度,可以间接判断图像的清晰度。方差(Variance)方差用于衡量图像灰度值的分布情况。图像中灰度值的方差越大
- Datawhale AI夏令营第五期CV Task02
m0_60530253
人工智能深度学习
一、yolo模型介绍YOLO,全称为"YouOnlyLookOnce",是一种流行的实时目标检测算法,由JosephRedmon等人于2015年首次提出。YOLO的核心思想是将目标检测任务视为一个单一的回归问题,直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。这种设计使得YOLO能够以非常快的速度进行目标检测,同时保持较高的精度,特别适合需要实时处理的应用场景。YOLO算法的一个显著特点是它在单个网络
- 【论文笔记】:LAYN:用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络
hhhhhhkkkyyy
论文阅读目标检测YOLO
背景针对嵌入式设备对目标检测算法的需求,大多数主流目标检测框架目前缺乏针对小目标的具体改进,然后提出的一种轻量级多尺度注意力YOLOv8小目标检测算法。小目标检测精度低的原因随着网络在训练过程中的加深,检测到的目标容易丢失边缘信息和灰度信息等。获得高级语义信息也较少,图像中可能存在一些噪声信息,误导训练网络学习不正确的特征。映射到原始图像的感受野的大小。当感受野相对较小时,空间结构特征保留较多,但
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
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1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>