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机器视觉Halcon大总结学习人工智能深度学习图像处理计算机视觉视觉检测
基础理论学习:了解Halcon的基本概念、架构和主要技术,包括图像处理、机器视觉、深度学习等方面的知识。官方文档和教程:阅读Halcon的官方文档和教程,这是学习Halcon最直接、最权威的途径。官方文档详细介绍了Halcon的各种功能和算子,是学习Halcon不可或缺的资源。实践项目:通过参与实际项目来巩固所学知识,提升实践能力。可以从简单的项目开始,
- fpga图像处理实战-双线性插值算法
梦梦梦梦子~
OV5640+图像处理fpga开发算法
FPGA实现`timescale1ns/1ps////Company://Engineer:////CreateDate:2024/08/2919:10:23//DesignName://ModuleName:image_line_buffer//ProjectName://TargetDevices://ToolVersions://Description:////Dependencies://
- ISP(图像信号处理器)是什么?
FoGoiN
嵌入式硬件单片机物联网
由于刚接触到开发版,认识到了图像处理器(imageprocessor),又名imageprocessingengine,imageprocessingunit(IPU),imagesignalprocessor(ISP)。和电脑的GPU类似,通常采并行计算。功能:Bayertransformation图像传感器(就是光电转换器)中的光电二极管(吸收光子产生电流)其实是无法识别颜色的,为了能够识别颜
- Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means
不二人生
SparkML实战算法spark-ml聚类
SparkMLlib模型训练—聚类算法K-meansK-means是一种经典的聚类算法,广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。它通过将数据划分为(k)个簇(clusters),使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点差异尽可能大。ApacheSpark提供了K-means聚类算法的高效实现,支持大规模数据的分布式计算。本文将详细介绍K-means聚类算法的原理,并结合Spark
- opencv轮廓近似,模板匹配
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理领域,轮廓近似和模板匹配是两种非常关键的技术,它们广泛应用于计算机视觉、图像分析和图像识别等多个方面。本文将详细介绍如何使用OpenCV库进行轮廓近似和模板匹配,并给出具体的代码示例。一、轮廓近似(ContourApproximation)轮廓近似是指将图像中的轮廓逼近成由直线段组成的多边形或其他简单形状,以减少轮廓的复杂度和数据量。OpenCV提供了cv2.approxPolyDP()
- 图形几何算法 -- 凸包算法
CAD三维软件二次开发
算法学习算法c#3d几何学
前言常用凸包算法包括GrahamScan算法和JarvisMarch(GiftWrapping)算法,在这里要简单介绍的是GrahamScan算法。1、概念凸包是一个点集所包围的最小的凸多边形。可以想象用一根绳子围绕着一群钉子,绳子所形成的轮廓便是这些钉子的凸包。在计算几何中,凸包得到了广泛的应用,涉及领域包括模式识别、图像处理和优化问题等。2、算法原理凸包算法的目标是从给定的点集(在二维平面中)
- HALCON根据需要创建自定义函数
视觉人机器视觉
解决方案算法人工智能计算机视觉视觉检测图像处理深度学习
在HALCON中,根据需要创建自定义函数是扩展其图像处理和分析功能的有效方式。HALCON支持通过其高级编程接口(HDevelop和C/C++、C#、Python等)来创建自定义函数。这里将主要讨论在HDevelop环境中如何创建自定义函数,因为HDevelop是HALCON的交互式编程环境,广泛用于开发和测试图像处理算法。1.使用HDevelop创建自定义函数在HDevelop中,你可以通过创建
- 什么是奈奎斯特采样定理
达西西66
奈奎斯特采样定理
奈奎斯特采样定理,也被称为奈奎斯特定理或奈氏定理,是信号处理领域中至关重要的原理之一。它揭示了在数字信号处理中如何正确地采样模拟信号,以避免信息丢失和混叠现象。本文将深入探讨奈奎斯特采样定理的原理、应用和实例,以及其在通信、音频处理和图像处理等领域的重要性。奈奎斯特采样定理的基本原理奈奎斯特采样定理是由美国工程师哈里·S·奈奎斯特(HarryNyquist)在20世纪20年代提出的。该定理的核心思
- HALCON与LabVIEW的联合编程 视觉与控制结合
LabVIEW开发
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HALCON与LabVIEW的联合编程在工业自动化和视觉检测领域中越来越受到重视。通过将HALCON的强大图像处理能力与LabVIEW的灵活控制功能相结合,工程师们可以开发出高效且精确的自动化系统。这种整合不仅提高了系统的整体性能,还简化了开发流程。本文将详细介绍如何实现这一联合编程,注意事项,以及一些成功的应用案例。1.HALCON与LabVIEW的简介HALCON是由MVTecSoftware
- C#调用OpenCvSharp实现图像的直方图均衡化
gc_2299
dotnet编程OpenCvSharp直方图均衡化
本文学习基于OpenCvSharp的直方图均衡化处理方式,并使用SkiaSharp绘制相关图形。直方图均衡化是一种图像处理方法,针对偏亮或偏暗的图像,通过调整图像的像素值来增强图像对比度,详细原理及介绍见参考文献1-4。 直方图均衡化第一步要将彩色图像转换为灰度图像,调用OpenCvSharp中的Cv2.CvtColor函数转换,主要代码及效果图如下所示:MatoriImage=Cv2.Im
- 最新2024年国际EI会议集合
AC学术中心
EI论文
最新2024年国际EI会议集合,要说哪个渠道录用最快,当属EI会议,最快1个月录用,超级快的可能仅需15天,非常适合计算机、机械、工程技术等理工科方向。除了录用周期的优势外,EI会议相较于SCI、EI源刊、国内核心等价格更便宜,几千元即可发表EI会议论文。下面AC学术中心给大家介绍一下近期要举办的EI会议。第二届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议(MVIPIT2024)会议时间:2024年9月1
- 图像处理之蒸馏
醉后才知酒浓
面试题OpenCV图像处理人工智能计算机视觉深度学习
蒸馏什么是蒸馏蒸馏技术分类什么是轨迹一致性蒸馏(TCD)什么是蒸馏在图像处理领域,蒸馏是一种模型压缩和知识迁移的技术。它的基本思想是利用一个大型且复杂的模型(教师模型)来指导一个小型且简单的模型(学生模型)的训练。教师模型通常具有较高的性能和准确性,但由于其复杂性和计算成本,可能不适合在资源受限的环境中使用。因此,蒸馏的目标是将教师模型的知识转移到学生模型中,以便在保持或接近教师模型性能的同时,降
- OpenCV图像处理技术之图像金字塔
WYOLO
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FuXianjun.AllRightsReserved.所有素材来自于小傅老师。开始今天的学习吧!学习的是图像金字塔。我们的学习目标:能够理解高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的处理过程能够使用相关函数进行高斯金字塔可逆性分析能够使用相关函数进行拉普拉斯金字塔无损恢复图像能够掌握ROI的应用处理能够掌握泛洪填充算法并使用相关函数进行处理冲冲冲!任务一:高斯金字塔高斯金字塔由cv2.pyrDown()与cv
- Luminar Neo for Mac智能图像处理软件【操作简单,轻松上手】
七@归七
Mac软件macosMac软件智能图像处理LuminarNeo图像处理Mac装机必备
Mac分享吧文章目录效果一、下载软件二、开始安装1、双击运行软件,将其从左侧拖入右侧文件夹中,等待安装完毕2、应用程序显示软件图标,表示安装成功三、运行测试安装完成!!!效果一、下载软件下载软件地址:www.macfxb.cn二、开始安装1、双击运行软件,将其从左侧拖入右侧文件夹中,等待安装完毕2、应用程序显示软件图标,表示安装成功三、运行测试安装完成!!!
- MATLAB 中的矩阵切片操作详解(细节无敌)
a.原味瓜子
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在MATLAB中,矩阵切片(MatrixSlicing)是一种非常常用的操作,用于从矩阵或数组中提取子集。这种操作非常灵活,可以通过指定行和列的索引来获取子矩阵。矩阵切片在数据处理、算法设计、图像处理等许多领域都非常有用。本文将详细介绍MATLAB中矩阵切片的基本用法和高级技巧。1.基本概念矩阵切片是指从一个矩阵中提取出某些指定的行或列,形成一个新的矩阵或向量。切片操作通过矩阵的索引实现,可以选择
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Mac分享吧#音视频图像处理macosMac软件需求经验分享图像处理笔记图片
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- 【Python机器学习】卷积神经网络(CNN)
zhangbin_237
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卷积神经网络(CNN)得名于在数据样本上用滑动窗口(或卷积)的概念。卷积在数学中应用很广泛,通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动,如下图所示:构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域,它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系,也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络,也称为convnet,不像传统的前馈网络那样对每个元素(图中的像素)分配权重,而是定义了一组在图像上
- opencv-python 图像增强十七:泊松图像融合
CV-King
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、概述二,实现:前言在深入探讨图像处理与计算机视觉领域的过程中,我们不禁对图像融合技术的精妙与实用性感到着迷。图像融合不仅是一项融合了美学与科学的技术手段,它还巧妙地将来源各异、特性不同的图像数据整合为一体,从而生成视觉上连贯且富含信息的合成图像。本篇博客文章旨在详尽解析OpenCV库中的一项高级功能cv2.seamle
- Fabric.js中fabric.Image的深入解析
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在Web开发中,图像处理是一个常见的需求。Fabric.js作为一个功能强大的Canvas库,提供了丰富的API来处理图形和图像。其中,fabric.Image是Fabric.js中用于创建和管理图像对象的类。本文将深入解析fabric.Image,包括其API函数定义和代码示例解释,帮助开发者更好地理解和使用这个类。一、fabric.Image概述fabric.Image是Fabric.js中用
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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
- javacv从入门到精通——第三章:基本使用
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了解javacv的基本结构JavaCV的基本结构如下:JavaCV核心类:JavaCV核心类是JavaCV库的核心,它包括了JavaCV的所有功能和特性,可以用来进行计算机视觉和人工智能任务的开发和实现。JavaCV核心类的主要功能包括:视频捕获、视频编解码、图像处理、人脸检测、特征提取等。基本数据类型:JavaCV库支持多种基本数据类型,包括整数、浮点数、布尔类型等,这些基本数据类型是进行计算机
- 机器视觉-4 检测原理之OpenCV Blob特征检测
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在OpenCV中,BLOB(BinaryLargeOBjects)检测是一种用于识别和分析二值图像中连通区域的技术。OpenCV提供了专门的工具类SimpleBlobDetector来帮助实现这一功能。以下是关于OpenCV中BLOB检测的详细说明,包括其原理、使用方法和应用场景。一.什么是BLOB?在图像处理的背景下,BLOB指的是图像中颜色一致且连接在一起的像素区域。在二值图像中,这些区域通常
- 培养一两项无用的兴趣爱好,一定有用
霖小姐慢半拍
图片发自App学习Photoshop(一款图形图像处理软件)是今年年初定下的计划之一,直到最近才开始付诸行动,之所以拖到现在,是因为PS对于我来说,暂时是项「没用」的技能。又之所以决定赶在跨年前学会它的基本操作,一方面是因为年初定下过计划,我有一定程度的强迫症状,计划列表里的事情没完成,心里会觉得各种别扭。另一方面,更重要的一个原因,是因为它「没用」,所以我要去学。是的,你没看错,我年初定下学习P
- 基于Matlab与Simulink实现100种仿真案例(附上案例源码)
Matlab仿真实验室
Matlab仿真实验1000例matlab开发语言Simulink100种仿真案例数学建模
文章目录1.介绍2.案例源码下载1.介绍MATLAB和Simulink是适用于科学计算和工程设计的强大工具。MATLAB是一种高级编程语言,主要用于数值计算和数据分析,而Simulink则是一种基于模型的设计和仿真环境,用于开发和测试控制系统、信号处理和通信系统等。MATLAB的优点之一是其丰富的库和工具箱。这些库和工具箱包括数值计算、统计分析、图像处理、信号处理、控制系统等。这使得MATLAB成
- 数据图像处理26
逸缘
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六、图像分割6.3分水岭图像分割6.3.1分水岭算法的基本概念分水岭算法之所以得名,是因为其的分割原理与地理学中的分水岭现象非常相似。在地理学中,分水岭是分隔相邻水系的山岭或高地,雨水会分别流向两侧的水系。分水岭算法常用于图像的态学分割。它把图像比作一个地形图,其中每个像素的灰度值则代表该点的海拔高度。分水岭算法可以想象成是模拟水从局部最小值(低地)开始流动并汇聚成河流,最终在不同河流相遇处形成分
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梦梦梦梦子~
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中值滤波中值滤波算法是一种常用的非线性数字滤波技术,主要用于信号处理和图像处理领域。其核心思想是使用信号或图像中某个窗口内所有数值的中值来替换该窗口中心的值,从而达到消除噪声、保留边缘细节的目的。原理简介中值滤波的基本原理是将每个像素点的值用其邻域内的中值来代替,这样可以将孤立的噪声点替换为更接近真实值的周围像素值,从而达到平滑图像的目的。FPGA实现`timescale1ns/1ps////Co
- Datawhale AI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记--初识yolo模型
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DatawhaleAI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记–初识yolo模型作者:福州大学我是一个温柔的刀客2024/8/221.赛题简介本赛题最终目标是开发一套智能识别系统,能够自动检测和分类城市管理中的违规行为。该系统应利用先进的图像处理和计算机视觉技术,通过对摄像头捕获的视频进行分析,自动准确识别违规行为,并及时向管理部门发出告警,以实现更高效的城市管理。本质上是属于CV中的目标检测
- 【Tools】计算机视觉(CV)技术的优势和挑战。
音乐学家方大刚
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我们从不正视那个问题那一些是非题总让人伤透脑筋我会期待爱盛开那一个黎明一定会有美丽的爱情范玮琪《是非题》计算机视觉(CV)技术是一种模拟人类视觉系统的能力,通过使用计算机算法和图像处理技术,让计算机能够理解和解释图像和视频。它在许多领域都有广泛的应用,包括医疗诊断、安全监控、自动驾驶、人脸识别等。下面是计算机视觉技术的优势和挑战的一些例子:优势:高速处理:计算机视觉可以快速处理大量的图像和视频数据
- 深入解析HarmonyOS Image组件的使用与优化
神码兄弟
HarmonyOS学习开发语言harmonyos
在现代移动应用开发中,图像处理是一个至关重要的部分。HarmonyOS提供了功能强大的图像组件,允许开发者从多种来源显示图像,如本地资源、网络资源、资源文件、媒体库和Base64图像编码。本篇博客将深入探讨如何接地使用图像组件,并高效涵盖一些实用的进阶技巧,如图像的缩放、插值、重复、渲染模式、解码大小以及滤镜效果。一、图像组件的基本使用1.从本地资源加载图像ImagemyImage=newImag
- 【论文阅读|cryoET】本周粗读汇总
吃吃今天努力学习了吗
冷冻电镜三维重建论文阅读
论文1:CryoDRGN-ET:深度重建生成网络以可视化细胞内动态生物分子Abstract虽然冷冻电子断层扫描可以以分子分辨率揭示结构,但图像处理算法仍然是解决原位生物分子结构异质性的瓶颈。本文介绍CryoDRGN-ET用于cryoET断层图的异质重建。CryoDRGN-ET直接从子断层扫描倾斜系列图像中学习三维密度图的深度生成模型,并且可以捕获成分和构象不同的状态。通过原位恢复肺炎支原体核糖体中
- 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
bit1129
scala
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