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皖山文武
数据挖掘数据建模与分析python数据挖掘开发语言
基于Python的数据标准化方法1.z-score方法2.极差标准化方法3.最大绝对值标准化方法在数据分析之前,通常需要先将数据标准化(Standardization),利用标准化后的数据进行数据分析,以避免属性之间不同度量和取值范围差异造成数据对分析结果的影响。1.z-score方法Z-score方法是基于原始数据的均值和标准差来进行数据标准化的,处理后的数据均值为0,方差为1,符合标准正态分布
- 大创项目推荐 深度学习 opencv python 公式识别(图像识别 机器视觉)
laafeer
python
文章目录0前言1课题说明2效果展示3具体实现4关键代码实现5算法综合效果6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习的数学公式识别算法实现该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:4分创新点:4分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题
- 标定系列——基于OpenCV实现普通相机、鱼眼相机不同标定板下的标定(五)
JANGHIGH
标定opencv
标定系列——基于OpenCV实现相机标定(五)说明代码解析VID5.xmlin_VID5.xmlcamera_calibration.cpp说明该程序可以实现多种标定板的相机标定工作代码解析VID5.xmlimages/CameraCalibration/VID5/xx1.jpgimages/CameraCalibration/VID5/xx2.jpgimages/CameraCalibratio
- OpenCV 如何使用 XML 和 YAML 文件的文件输入和输出
愚梦者
深度学习人工智能计算机视觉c++opencv
返回:OpenCV系列文章目录(持续更新中......)上一篇:如何利用OpenCV4.9离散傅里叶变换下一篇:目标本文内容主要介绍:如何使用YAML或XML文件打印和读取文件和OpenCV的文本条目?如何对OpenCV数据结构做同样的事情?如何为您的数据结构执行此操作?使用OpenCV数据结构,例如cv::FileStorage,cv::FileNodeorcv::FileNodeIterato
- OpenCV基础demo
苍天饶过谁?
OpenCV学习opencv人工智能计算机视觉C++
一、读取图像//图片路径QStringappPath=QCoreApplication::applicationDirPath();QStringimagePath=appPath+"/sun.png";//读取图像cv::Matimg=cv::imread(imagePath.toStdString());//IMREAD_GRAYSCALE灰度图IMREAD_UNCHANGED具有透明通道if
- OpenCV图像翻转和旋转
苍天饶过谁?
OpenCV学习opencv人工智能计算机视觉C++
QStringappPath=QCoreApplication::applicationDirPath();imagePath=appPath+"/A.jpg";img=cv::imread(imagePath.toStdString());if(img.empty())return;Matdst;flip(img,dst,0);//上下翻转imshow("flip0",dst);flip(img
- OpenCV鼠标操作(画红色方框截取图像)
苍天饶过谁?
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Pointsp(-1,-1);Pointep(-1,-1);Mattemp;staticvoidon_draw(intevent,intx,inty,intflags,void*user_data){Matimage=*((Mat*)user_data);if(event==EVENT_LBUTTONDOWN){sp.x=x;sp.y=y;}elseif(event==EVENT_LBUTTONU
- opencv “未声明的标识符:SurfFeatureDetector”问题解决办法
adsdriver
Opencv学习点滴opencv特征点检测未声明的标识符SurfFeaturDetector
在VS中使用opencv2.4.X版本的时候,如果使用SurfFeatureDetector(或者SiftFeatureDetector)做特征点检测的时候,按照官方文档上的示例代码include头文件为:opencv2/features2d/features2d.hpp,则会出现如下报错:errorC2065:“SurfFeatureDetector”:未声明的标识符。1、实际上2.4.X版本的
- OpenCV(一个C++人工智能领域重要开源基础库) 简介
愚梦者
OpenCV人工智能人工智能opencvc++图像处理计算机视觉开源
返回:OpenCV系列文章目录(持续更新中......)上一篇:OpenCV4.9.0配置选项参考下一篇:OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言:OpenCV(全称OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库,可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发。该库由英特尔公司于1999年开始开发,最初是为了加速处理器
- OpenCV图像像素逻辑操作
苍天饶过谁?
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cv::Matm1=cv::Mat::zeros(Size(256,256),CV_8UC3);cv::Matm2=cv::Mat::zeros(Size(256,256),CV_8UC3);rectangle(m1,Rect(100,100,80,80),Scalar(255,255,0),-1,LINE_8,0);rectangle(m2,Rect(150,150,80,80),Scalar(
- opencv 十八 python下实现0缓存掉线重连的rtsp直播流播放器
摸鱼的机器猫
opencv实战opencvpython缓存
使用opencv打开rtsp视频流时,会因为网络问题导致VideoCapture掉线;也会因为图像的后处理阶段耗时过长导致opencv缓冲区数据堆积,从而使程序无法及时处理最新的数据。为此对cv2.VideoCapture进行封装,实现0缓存掉线重连的rtsp直播流播放器,让程序能一直处理最新的数据。代码实现fromcollectionsimportdequeimportthreadingimpo
- OpenCV多边形填充与绘制
苍天饶过谁?
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Matbg=Mat::zeros(Size(512,512),CV_8UC3);Pointp1(100,100);Pointp2(350,100);Pointp3(450,280);Pointp4(320,450);Pointp5(80,400);std::vectorpts;pts.push_back(p1);pts.push_back(p2);pts.push_back(p3);pts.pus
- OpenCV随机数与随机颜色绘制
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OpenCV学习opencv人工智能计算机视觉C++
Matbg=Mat::zeros(Size(512,512),CV_8UC3);intw=bg.cols;inth=bg.rows;RNGrng(12345);while(true){intc=cv::waitKey(10);if(c==27){break;}intx1=rng.uniform(0,w);inty1=rng.uniform(0,h);intx2=rng.uniform(0,w);i
- 让数据说话:人工智能与六西格玛的完美结合
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人工智能六西格玛
当人工智能与六西格玛结合,企业可以充分利用人工智能技术的数据处理、预测分析和智能决策支持能力,实现数据驱动的决策、质量控制和流程优化,从而提高企业的效率和竞争力。下面张驰咨询给大家具体的介绍:1、数据驱动决策六西格玛侧重于数据分析和决策制定,而人工智能可以提供更强大的数据处理和分析能力。通过人工智能技术,可以自动收集和整理大量的数据,并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项
- opencv | 计算轮廓的质心
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#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;Matsrc;Matsrc_gray;intthresh=30;intmax_thresh=255;intmain(){src=imread("2.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);cvtColor(src,src_gray,CV_BGR2GRAY
- 什么是特征检测和描述,OpenCV中常见的特征检测算法有哪些?
-Max-静-
#opencv学习opencv算法人工智能
特征检测和描述是计算机视觉中的基本概念,它们在图像识别、对象跟踪、图像拼接等多种任务中发挥着至关重要的作用。特征检测是指识别图像中重要的特定点、区域或结构,这些特征通常具有独特性、可重复性以及对光照变化、旋转和比例变换等变化的鲁棒性。这些特征点可以用作进一步分析的参考。特征描述是基于一定的几何或者颜色信息生成特征点的特征描述符,这种描述应满足欧式空间的仿射不变性和噪声鲁棒性,并且不同特征点的特征描
- Android 实现照片抠出人像。
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谢谢阅览、关注!!一、各平台的实现方式:1.Android实现方式:使用图像处理库(如OpenCV):集成OpenCV库,利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割;使用机器学习模型(如TensorFlowLite):集成TensorFlowLite和预训练的人像分割模型;使用第三方API服务:利用如百度AI、腾讯AI等提供的在线API进行图像处理。步骤:集成必要的库或API、加载和处理图像、应用抠
- 大数据毕设 图像识别-人脸识别与疲劳检测 - python opencv
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文章目录0前言1课题背景2Dlib人脸识别2.1简介2.2Dlib优点2.3相关代码2.4人脸数据库2.5人脸录入加识别效果3疲劳检测算法3.1眼睛检测算法3.2打哈欠检测算法3.3点头检测算法4PyQt54.1简介4.2相关界面代码0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师
- OpenCV-绘制图形
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- R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包(构建microeco对象。
还是要前进啊
R语言r语言数据挖掘
我以前写过临床微生物组的文章,其中数据分析用过microeco包,在这里,将我学到的资源分享给大家。R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包。主要功能R6类;分类群丰度图,维恩图,Alpha多样性,Beta多样性,差异丰度分析,环境数据分析,零模型分析,网络分析,功能分析。install.packages("microeco")library(microeco)library
- 看见光,追逐光,成为光~
默涵在当下
高屋建瓴的人,散发着高贵气质,周遭牛人很多,咬紧他们~杜总,从看网知网背景出发,讲到发现流量痛点,讲到站点布局,讲到下一步机会,从而又契合到自动驾驶网络。从如何构建五级驾驶,到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造,注入人的干预分类,优化再到聚类,让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%,告警防护率达到90%,两者交叉防护有效率达到多少?99%一切皆可AI~一切皆可AI~优秀自觉
- opencv利用鼠标绘制图形
Zoe_C
有时候我们需要自己根据图像绘制图形,这个时候就需要借用到鼠标这个常见的电脑设备。在opencv里边可以利用鼠标绘制圆,矩形等各种形状,会用到cv2.setMouseCallback()函数下面有两个例子,可以借鉴一下#查看所有被支持的鼠标事件importcv2events=[iforiindir(cv2)if'EVENT'ini]print(events)1.创建鼠标事件回调函数,当鼠标事件发生时
- Dockerfile多阶段构建
是小叶啊
容器技术dockerdockerfile
前言我们在构建docker镜像时,希望最后得到的镜像越小越好,但是在构建时,总是会用到各种各样复杂的环境,大部分都是临时环境,只是为了生成对应的目标程序。比如我们经常会在OpenCV环境下编译图像处理类程序,但其实目标程序只需要用的之前生成的子程序就行,不需要引入中间用到的环境。这里我们就能用到Dockerfile多阶段构建,它可以把前面多个阶段生成的文件拷贝到下一个阶段使用,并且不引入之前用到的
- 数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务
嘣嘣嚓
数据挖掘数据仓库数据库数据分析人工智能
数据预处理的必要性及主要任务1、数据预处理的必要性数据库极易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰,因为数据库太大,并且多半来自多个异构数据源。低质量的数据导致低质量的数据挖掘。2、数据预处理技术(1)数据清理:可以用来清除数据中的噪声,纠正不一致。(2)数据集成:将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储,如数据仓库。(3)数据归约:可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。(4)数据变换:
- 数据挖掘中的【数据预处理】
ZFour_X
文本挖掘学习数据分析大数据
学习参考链接:[整理一份详细的数据预处理方法(https://zhuanlan.zhihu.com/p/51131210)数据预处理有两种不同的理解:1、数据挖掘中的预处理改善数据质量,有利于后期分析数据去重数据异常:价格为-1——>删除样本字段缺失:缺少品牌——>从型号中提取数据噪声:存在充电线、手机壳等非手机类商品——>删除单位不一致:评论数量1200、1.2万——>转换数据归约:同一型号不同
- 如何删除项目中的CocoaPods(iOS开发)
百事星空
这是一个集成了CocoaPods的项目,项目结构如图:pods.png废话不多说,下面就是删除过程:1.删除关与pods的文件,如图:01.png2.删除之后,右键原来的工程,显示包内容,删除与pods相关的那个文件,如图:02-1.png02-2.png3.删除pods相关文件夹03.png4.在target-BuildPhases中删除带有pods的项04.png5.如果还有错误,可以尝试在工
- 基于ElasticSearch存储海量AIS数据-架构设计篇
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数据库技能elasticsearch大数据搜索引擎
文章目录引言I背景II数据集群架构选型2.1关键点2.2架构设计2.3数据迁移工具:Canal关键词:时空索引;船舶自动识别系统;轨迹压缩;数据集群引言船舶自动识别系统(AIS)数据具有海量性、时空性和小记录频繁更新等特性。面向海量AIS数据,提出了一种基于分布式集群的AIS数据存储方法。该方法对AIS数据存储索引结构进行了设计,通过对时间维按月切分,以及对空间范围聚类切分,构造了索引时空立方体,
- 科技革新的引擎-2024年AI辅助研发趋势
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随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经在许多领域展现出了其强大的潜力和价值。特别是在研发领域,AI的辅助作用日益凸显,成为推动科技革新的重要引擎。在2024年,这种趋势将更加明显,我们可以从以下几个方面来探讨这一趋势。首先,AI辅助研发将极大地提升研发效率并降低成本。在研发过程中,AI可以通过自动化流程、数据挖掘和深度学习等技术,加速实验和设计的过程,从而缩短研发周期。同时,AI还可以优化资源配
- 基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例
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引言:本案例展示了如何使用Python结合OpenCV库来实现产品码的识别与验证。首先,通过图像预处理技术(如灰度化、二值化、降噪等)优化产品码图像,然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法(如SVM、神经网络等)来定位并识别产品码。目录原理:代码部分:注意:原理:产品码识别与验证的核心在于图像处理与模式识别技术。首先,通过图像处理技术提取出产品码区域,去除背景干扰,增强产品码的可识别性。然
- 基于Python-OpenCV的角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测
童鸢
pythonopencv开发语言
目录概要一、角点检测1.Harris角点检测2.Shi-Tomas算法3.SIFT算法4.FAST算法概要本博客梳理了几种常见的**角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测**算法,本博客只关注代码,不关注每种算法的原理。一、角点检测常见的角点检测方法有Harris角点检测、Shi-Tomas算法角点检测、sift算法角点检测、fast角点检测、ORM算法角点检测。1.Harris角点检测impor
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
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public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
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气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
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juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S