沧海一升
沧海一升

数字图像处理——图像锐化

        图像增强是图像处理的一个重要环节，早期的图像处理就是从图像增强开始的，人们研究对质量低的图像进行处理以获得改善质量后的图像。现今的图像增强还为后续的图像处理，如图像信息提取、图像识别等，提供更高识别度的图像。

        从图像处理技术来看，图像的摄取、编码、传输和处理过程中有许多因素可以使图像变模糊。如摄取过程中的聚焦不良，编码中的量化步骤使得图像的高频分量损失，处理过程中的对图像进行放大时由于缩放算法具有低通滤波性质而导致图像变得柔和等等。图像锐化正是针对这个问题对图像的边缘进行增强和高频分量进行补偿，使得画质清晰锐利，视觉感受良好，为后续的处理提供具有更高辨析度的图像。

一、图像锐化基本原理

        研究表明，各种图像模糊的物理过程的数学模型一般包含有求和、平均或者积分运算。那么与此相反，图像的锐化过程就是包含有差分和微分的运算。

        图像锐化是图像增强的一个经典问题。长期以来在出版业中使用的图像锐化处理是从原始图像自身减去低通滤波后的图像而得到一幅清晰锐利的图像，这种处理称为图像的反锐化掩蔽，也称钝化模板，可以表示为

f_{s}(x,y)=f_{o}(x,y)-f_{lp}(x,y)

        反锐化掩蔽的一般形式称为高频提升滤波和高频增强滤波。高频提升滤波通过将

你可能感兴趣的:(CMOS,图像传感器成像,数字图像处理,数字图像处理)

  • 无人机遥感技术：从植被监测到生理参数反演的进阶之路 KY_chenzhao 无人机植被遥感参数反演
    在当今的生态学和农林业研究中，无人机遥感技术已经成为获取植被信息的重要手段。它不仅能够快速覆盖大面积区域，还能提供高分辨率的多光谱和高光谱数据，为植被健康监测、生长状况评估和生理参数反演提供了强大的技术支持。今天，我们就来深入了解一下无人机遥感技术在植被定量监测中的应用。一、无人机遥感：为何备受青睐？无人机遥感技术结合了无人机的灵活性和遥感传感器的高精度，能够快速获取植被的多维度信息。与传统的卫星
  • Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成 这张生成的图像能检测吗 GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集人工智能python生成对抗网络深度学习pytorch机器学习计算机视觉
    简介简介：采用了三次DCGAN单独生成单通道图像之后进行组成RGB图像放入鉴别器中检测，并在鉴别器和生成器的损失训练中采用梯度方法来提升或者降低权重。该方法将用于获得红外图像着色的生成。论文题目：InfraredImageColorizationbasedonaTripletDCGANArchitecture（基于三元DCGAN架构的红外图像着色）会议：2017IEEEConferenceonCo
  • 利用 OpenCV 进行棋盘检测与透视变换 萧鼎 python基础到进阶教程opencv人工智能计算机视觉
    利用OpenCV进行棋盘检测与透视变换1.引言在计算机视觉领域，棋盘检测与透视变换是一个常见的任务，广泛应用于摄像机标定、文档扫描、增强现实（AR）等场景。本篇文章将详细介绍如何使用OpenCV进行棋盘检测，并通过透视变换将棋盘区域转换为一个标准的矩形图像。我们将基于一段Python代码进行分析，代码的主要任务包括：读取图像并进行预处理（灰度转换、自适应直方图均衡化、去噪）检测边缘并提取棋盘区域计
  • 单片机、嵌入式Linux开发大学自学路径 Oriental Son 嵌入式MCU单片机单片机学习stm32mculinux
    笔者所修读的专业为物联网工程，物联网工程是一门新兴的、热门的专业，其所涉及的学科更是又多又杂，既有计算机方向的编程语言（如C、C++、Java、Python等）、数据结构与算法、操作系统、移动端应用开发、机器学习等；软硬结合的方向有数字电路单片机开发、嵌入式Linux开发等；硬件、电路方向有电路分析、数字电路、模拟电路、传感器原理、RFID、FPGA开发等；涉及信号处理的有信号与系统、通信原理等。
  • AIGC遇上Stable Diffusion：当创意邂逅精准，绘梦成真之旅 DTcode7 AI生产力AIAIGCstablediffusionAI生产力前沿
    AIGC遇上StableDiffusion：当创意邂逅精准，绘梦成真之旅AIGC：创意的魔杖，还是技术的魔法？基本概念与魔法起源作用说明：从想象到像素的跨越StableDiffusion实战演练：像素炼金术士的秘籍案例一：像素画师初体验案例二：风格迁移的魔法深入探索：多维度功能使用实战开发技巧与避坑指南技巧一：性能优化避坑：图像模糊或失真安全防范：避免生成有害内容结语：未来已来，梦想无界在这个数字
  • CVPR2023 Highlight | ECON：最新单图穿衣人三维重建SOTA算法 3Ｄ视觉工坊 3D视觉从入门到精通算法SLAM自动驾驶3D视觉
    作者：宁了个宁|来源：计算机视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信：dddvisiona，备注：三维重建，拉你入群。文末附行业细分群。图1所示。从彩色图像进行人体数字化。ECON结合了自由形式隐式表示的最佳方面，以及明确的拟人化正则化，以推断高保真度的3D人类，即使是宽松的衣服或具有挑战性的姿势。0.笔者个人体会这篇文章讨论了单图像的穿着人类重建问题。隐式方
  • 什么是插值？（通俗解释） MO__YE 计算机视觉人工智能
    什么是插值？（通俗解释）想象一下，你有一本100页的书，现在你想把它缩小到50页或放大到200页，但是你不想丢失重要的信息。你会怎么做？缩小（Downsampling）：你可以挑选关键的内容，把不重要的部分去掉。放大（Upsampling）：你可以在两页之间补充一些额外的内容，使它们读起来更连贯。在图像处理中，插值（Interpolation）就是如何在缩放图片时，生成新的像素点，让图片看起来更自
  • Pytorch实现之SCGAN实现人脸修复 这张生成的图像能检测吗 优质GAN模型训练自己的数据集GAN系列pytorch人工智能python生成对抗网络深度学习计算机视觉gan
    简介简介：在输入端对输入图像采用掩码遮挡部分图像，之后通过跳跃生成对抗网络生成修复掩码部分的人脸进而生成完整的人脸数据。对于生成器结构的损失采用MES损失，对于鉴别器的结构采用WGAN-GP的损失。鉴别器为双鉴别器结构，一个负责检验完整图像的真假，一个负责检验掩码部分图像的真假。论文题目：SCGAN:GenerativeAdversarialNetworksofSkipConnectionforF
  • 大模型应用层的创业挑战 AGI大模型与大数据研究院 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    大模型应用层的创业挑战关键词：大模型、应用层、创业、挑战、算法、架构、数据、资源、合作、盈利模型1.背景介绍随着计算能力和数据量的指数级增长，大模型（LargeModels）已经成为人工智能领域的关键驱动因素。大模型的应用从语言模型扩展到图像、视频和音频领域，为各行各业带来了颠覆性的创新。然而，构建和部署大模型的成本高昂，对计算资源和数据的需求也日益增加。本文将探讨大模型应用层面的创业挑战，并提供
  • 如何使用Vue3创建在线三维模型展示？ ScriptEcho 前端
    本文由ScriptEcho平台提供技术支持项目地址：传送门代码相关的技术博客代码应用场景介绍本段代码使用RoughJS库在HTML5Canvas上创建了手绘风格的图像，展示了RoughJS库的强大功能，可用于创建具有有机手绘外观的图形。代码基本功能介绍代码通过RoughJS库创建了一个火焰状的图形，包括：火焰主体：使用path()函数绘制，采用不规则的形状和粗糙的线条。火焰细节：添加了额外的pat
  • K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙 小村学长毕业设计 kmeans聚类机器学习
    K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中，K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法，以其简单高效的特点，广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用，旨在揭示其如何智能划分数据，解锁隐藏结构，为相关领域提供精准导航。一、K-me
  • 什么是神经网络 jerryjee 神经网络与深度学习神经网络深度学习机器学习人工智能python
    概述简而言之，神经网络就是函数：输入数据，输出结果。函数我们以MNIST手写数字图像识别为例，来定义一下对应的函数形式：任务类型：图像分类输入：一张图像包含28x28=784个像素，每个像素用一个实数表示输出：0-9任务描述：从图像张识别出唯一的数字函数定义y=f(x1,x2,...,x784)y=f(x_1,x_2,...,x_{784})y=f(x1,x2,...,x784)xi∈R,i=1,
  • DeepSeek的训练与优化流程 程序猿000001号 DeepSeek训练优化
    DeepSeek的训练与优化流程一、数据工程体系1.多模态数据融合处理动态数据湖架构：实时摄入互联网文本、科学论文、专利文献、传感器数据等20+数据源日均处理原始数据量达1.2PB，支持200+文件格式自动解析智能清洗流水线：基于大模型的语义去重算法，重复数据识别准确率99.6%创新应用对抗网络生成噪声数据，增强模型鲁棒性专利级数据质量评估体系（DQAS3.0）包含87个质量维度2.知识增强处理结
  • 基于单片机的智能家居电控系统(源码+万字报告+实物) 炳烛之明科技 单片机智能家居嵌入式硬件
    目录摘要IAbstractII第一章绪论11.1设计背景11.2国内外研究现状11.3设计的主要内容2第二章设计方案32.1设计思路32.2模块的选择42.2.1单片机模块的选择42.2.2声音传感器的选择42.2.3人体传感器介绍52.2.4OLED液晶介绍52.2.5一氧化碳采集检测模块62.2.6独立按键式模块62.2.7数模转换器62.2.8指纹识别模块72.2.9WiFi模块72.3系统
  • 【YOLO模型】（1）--YOLO是什么 方世恩 YOLOYOLO人工智能目标检测
    一、什么是YOLOYOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。2.原理YOLO算法将输入图像分成SxS个网格，每个网格负责预测该网格内是否存在目标以及目标的类别和位置信息。此外，YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术
  • ocr智能票据识别系统|自动化票据识别集成方案 OCR_API 接口ocr自动化运维
    在企业日常运营中，对大量票据实现数字化管理是一项耗时且容易出错的任务。随着技术的进步，OCR（光学字符识别）智能票据识别系统的出现为企业提供了一个高效、准确的解决方案，不仅简化了财务流程，还大幅提升了工作效率。一、什么是OCR智能票据识别系统？OCR智能票据识别系统是一种基于先进图像处理和深度学习算法的技术，能够自动从各类票据中提取关键信息，并将其转换为结构化数据。翔云发票识别系统可以应用于增值税
  • 深度学习与图像识别：机器学习基础之回归 Shenrn_ 机器学习回归深度学习
    1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此
  • 深度学习下的图像分割 人工智能大讲堂 深度学习人工智能
    在之前写的文章[图像分割演进之路]中，讲述了图像分割的发展历程，从传统图像分割算法到人工智能，分割算法百花齐放，但最终的佼佼者当属人工智能，但即使是人工智能领域，图像分割也五花八门，今天就让我们看几种基于学习的图像分割方法。基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性
  • 使用OpenCV在Visual Studio上编译x86或x64平台的应用程序 程序世界航海 opencvvisualstudio人工智能编程
    OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。如果你想在VisualStudio上编译一个使用OpenCV的应用程序，并且需要针对特定的x86或x64平台进行优化，那么本文将为你提供一些指导。以下是在VisualStudio中编译x86或x64平台上的OpenCV应用程序的步骤：步骤1：安装VisualStudio和OpenCV首先，确保你已经安装了最新版本的V
  • 【趣味随笔】盘点那些知名的机器人公司 嵌小超 趣味随笔机器学习机器人
    ：如果你也对机器人、人工智能感兴趣，看来我们志同道合✨：不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】：文章若有幸对你有帮助，可点赞收藏⭐不迷路：内容若有错误，敬请留言指正！原创文，转载注明出处文章目录一、自动驾驶方向新势力车企系统供应商Robotaxi物流配送二、AR/VR硬件方向AR/VR硬件系统软件三、传感器方向双日相机RGBD相机激光
  • 用realsense d435i传感器在实际环境中跑ORB_SLAM3，顺带解决一部分编译问题 睫力上爬 SLAM日常折腾传感器ORB_SLAM3
    是的ORB_SLAM3来了，时隔五年，它来带的惊喜到底是啥呢？一个完全依赖于最大后验估计（MAP）的单/双目惯导融合系统高回召的地点识别功能（High-recallplacerecognition）第一个完整的多地图系统（multi-map）一个抽象的相机模型表示论文地址论文细节今天不说，今天主要先拿到代码，并且用自己的传感器试试实际效果编译终端拉代码记得提前安装好OpenCV，Eigen，和Pa
  • vtkCamera类的Dolly函数作用及相机拉近拉远 荆楚闲人 VTKvtkCameraDollySetFocalPoint
    录1.预备知识1.1.相机焦点2.vtkCamera类的Dolly函数作用3.附加说明1.预备知识要理解vtkCamera类的Dolly函数作用，就必须先了解vtkCamera类表示的相机的各种属性。  VTK是用vtkCamera类来表示三维渲染场景中的相机。vtkCamera负责把三维场景投影到二维平面，如屏幕、图像等。在VTK中，相机的实质是一个观测点，与人眼的功能相同，相机的视野范围是一个
  • 奥比中光3D机器视觉相机能连接halcon吗？ 视觉人机器视觉 机器视觉3D3d数码相机视觉检测c#
    奥比中光的设备与Halcon的兼容性可以通过以下方式实现：数据接口的通用性奥比中光的相机（如AstroPro、大白等）支持通过UVC协议获取彩色图像，深度数据则通过OpenNI或ROS2接口传输105。若Halcon支持这些协议或标准接口（如ROS消息、OpenCV图像流），则可通过直接调用或二次开发实现连接。例如，通过Python或C#脚本将图像数据从相机传输至Halcon的处理流程中。SDK与
  • 智能图像处理平台：技术融合与实践的结晶 顾北辰20 智能图像处理平台图像处理人工智能
    目录项目目标项目功能用户模块图像处理模块异步任务模块技术栈数据库设计核心功能实现方式图片上传图片处理异步任务项目扩展近日DeepSeek很火，我让他给我出了个小项目练练手，带大家一起做一下，可做为毕业设计参考。在当今数字化时代，图像处理技术广泛应用于各个领域，从医学影像到社交媒体，其重要性不言而喻。本文将介绍一个智能图像处理平台的练手项目，旨在巩固Java、MySQL、SpringBoot、Red
  • Jetson Agx Orin平台JP6.0-r36.3版本修复了vi模式下的原始图像损坏（线条伪影） free-xx NvidiaJetson平台相机开发驱动开发jetsonorincamera
    1.问题描述这是JP-6.0GA/l4t-r36.3.0的一个已知问题通过vi模式捕获的图像会导致异常线条参考下面的快照来演示这些线伪影这个问题只能通过VI模式进行修复，不应该通过LibArgus看到。此外，这是由于内存问题。由于upstream已经将属性名称更改为“dma-noncoherent”。如果设备是一致的，内核将跳过CPU/设备同步。2.修复方法这里有两个修复方法来解决这个问题。(1)
  • Jetson AGX Orin平台Jetpack6.x版本相机驱动移植问题记录 free-xx NvidiaJetson平台相机开发驱动开发jetsonorinnvidia
    1.问题描述正在将相机驱动程序从R35.4迁移到R36.3；驱动程序在R35.4上工作正常，但在R36.3上不工作GStreamerwithnvarguscamerasrc采集异常但是v4l2-ctl采集正常2.常规问题排查2.1查询图像格式$v4l2-ctl-d/dev/video0--list-formats-extioctl:VIDIOC_ENUM_FMTType:VideoCapture[
  • QT5在windows下调用OpenCV库出现: undefined reference to `xxxxx' 错误解决办法（适用MinGW编译器）。 DS小龙哥 QT(C++)应用软件开发AI人工智能opencv
    一、环境介绍window系统：win10X64QT版本:5.12QT5.12自带的MinGW编译器版本：mingw730_32与mingw730_64在QT的安装目录下，可以查看MinGW编译器的版本:二、使用OpenCV出现的问题在QT框架代码里使用老版本的分类器(cvLoad、cvHaarDetectObjects)处理图像时，正常编译没有问题，当使用新版本级联分类器(CascadeClass
  • AIGC从入门到实战：揭秘 Midjourney 的提示词写作技巧 AI架构设计之禅 DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    AIGC从入门到实战：揭秘Midjourney的提示词写作技巧作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，人工智能生成内容（AIGC）逐渐成为可能。AIGC指的是利用人工智能技术自动生成文本、图像、音乐等内容。在AIGC领域，Midjourney是一个备受关注的技术，它能够根据用户输入的提示
  • 如何让ChatGPT生成Midjourney提示词 AI观星台 人工智能stablediffusionmidjourney
    关注文章下方公众号，即可免费获取AIGC最新学习资料导读：最近AI绘画非常的火，今天我们看ChatGPT如何生成Midjourney提示词，让AI教AI做事。本文字数：900，阅读时长大约：3分钟正如Midjourney的官方网站报道的那样，提供工作提示（Prompt）是一项碰运气的业务。从单个表情符号或单词都可以生成图像，但自然地结果可能并不完全符合用户的预期。一般来说，提示越长、越详细，结果就
  • RTK负载（4K可见光+高分热成像+超广角+激光测距）四光AI智能识别跟踪吊舱技术详解 无人机技术圈 无人机技术人工智能
    无人机+光电吊舱的RTK负载（4K可见光+高分热成像+超广角+激光测距）AI智能识别跟踪吊舱技术是一种高度集成和先进的无人机观测系统。系统结合了无人机的飞行能力和光电吊舱的多功能传感器，通过集成RTK（实时动态差分定位）技术、4K可见光摄像头、高分热成像仪、超广角镜头和激光测距仪，以及AI智能识别跟踪算法，实现了对地面目标的精准观测、识别、跟踪和测量。以下是该技术的主要特点和功能详解：1.4K可见
  • Enum用法 不懂事的小屁孩 enum
    以前的时候知道enum，但是真心不怎么用，在实际开发中，经常会用到以下代码: protected final static String XJ = "XJ"; protected final static String YHK = "YHK"; protected final static String PQ = "PQ";
  • 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey bit1129 spark
    1. aggregateByKey的运行机制   /** * Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value". * This function can return a different result type
  • hive创建表是报错： Specified key was too long; max key length is 767 bytes daizj hive
    今天在hive客户端创建表时报错，具体操作如下   hive> create table test2(id string); FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
  • Map 与 JavaBean之间的转换 周凡杨 java自省转换反射
    最近项目里需要一个工具类，它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务，首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用，这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便，下面两个方法就是一个通过反射，一个通过自省来实现本功能。 1：JavaBean类 1 &nb
  • java连接ftp下载 g21121 java
    有的时候需要用到java连接ftp服务器下载，上传一些操作，下面写了一个小例子。 /** ftp服务器地址 */ private String ftpHost; /** ftp服务器用户名 */ private String ftpName; /** ftp服务器密码 */ private String ftpPass; /** ftp根目录 */ private String f
  • web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（二） 老A不折腾 finereportweb报表java报表总结
      抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。   出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。   1、没有返回数据集： 在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
  • linux 系统cpu 内存等信息查看 墙头上一根草 cpu内存liunx
    1 查看CPU 　　1.1 查看CPU个数 　　# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l 　　2 　　**uniq命令：删除重复行;wc –l命令：统计行数** 　　1.2 查看CPU核数 　　# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
  • Spring中的AOP aijuans springAOP
      Spring中的AOP Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 （转）何为AOP AOP，面向切面编程。 在不改动代码的前提下，灵活的在现有代码的执行顺序前后，添加进新规机能。 来一个简单的Sample: 目标类： [java]  view plain copy print ? package&nb
  • placeholder(HTML 5) IE 兼容插件 alxw4616 JavaScriptjquery jQuery插件
    placeholder 这个属性被越来越频繁的使用. 但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西. 以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的. /** * [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.] * v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29 */ $.fn.placeholder = function
  • Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看) 百合不是茶 泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
    java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个 问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点   变量的值域;   package 基础; /** * 作用域的范围 * * @author Administrator * */ public class zuoyongyu { public static vo
  • JDK1.5 Condition接口 bijian1013 javathreadConditionjava多线程
    Condition 将 Object 监视器方法（wait、notify和 notifyAll）分解成截然不同的对象，以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用，为每个对象提供多个等待 set （wait-set）。其中，Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用，Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。 条件（也称为条件队列或条件变量）为线程提供了一
  • 开源中国OSC源创会记录 bijian1013 hadoopsparkMemSQL
    一.Strata+Hadoop World（SHW）大会         是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会，还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。          二.Hadoop   &nbs
  • 【Java范型七】范型消除 bit1129 java
    范型是Java1.5引入的语言特性，它是编译时的一个语法现象，也就是说，对于一个类，不管是范型类还是非范型类，编译得到的字节码是一样的，差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查，在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。 范型跟反射刚好相反，反射是一种运行时行为，所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private)，在运行时通过反射是可以访问的，也就是说，可见性也是一种编译时的行为，在
  • 【Spark九十四】spark-sql工具的使用 bit1129 spark
    spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本，它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令，即原来通过 hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。 spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store，也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store   关于Hive build into Spark
  • js做的各种倒计时 ronin47 js 倒计时
    第一种：精确到秒的javascript倒计时代码      HTML代码:   <form name="form1">   <div align="center" align="middle"
  • java-37.有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接 bylijinnan java
    public class MaxCatenate { /* * Q.37 有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接， * 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串，如果出现循环，则返回错误。 */ public static void main(String[] args){
  • mongoDB安装 开窍的石头 mongodb安装 基本操作
    mongoDB的安装          1:mongoDB下载   https://www.mongodb.org/downloads         2:下载mongoDB下载后解压     
  • [开源项目]引擎的关键意义 comsci 开源项目
         一个系统，最核心的东西就是引擎。。。。。       而要设计和制造出引擎，最关键的是要坚持。。。。。。       现在最先进的引擎技术，也是从莱特兄弟那里出现的，但是中间一直没有断过研发的    
  • 软件度量的一些方法 cuiyadll 方法
    软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候，我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
  • XSD中的targetNameSpace解释 darrenzhu xmlnamespacexsdtargetnamespace
    参考链接: http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694 xsd文件中定义了一个targetNameSpace后，其内部定义的元素，属性，类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素，属性等都必须从定义的targetNameSpace中找： 例如：以下xsd文件，就出现了该错误，即便是在一
  • 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5，等磁盘阵列模式? dcj3sjt126com raid
    RAID 1又称为Mirror或Mirroring，它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份，在所有RAID级别中，RAID 1提供最高的数据安全保障。同样，由于数据的百分之百备份，备份数据占了总存储空间的一半，因而，Mirror的磁盘空间利用率低，存储成本高。 Mir
  • yii2 restful web服务快速入门 dcj3sjt126com PHPyii2
    快速入门 Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是，Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API： 支持 Active Record 类的通用API的快速原型 涉及的响应格式（在默认情况下支持 JSON 和 XML) 支持可选输出字段的定制对象序列化 适当的格式的数据采集和验证错误
  • MongoDB查询(3)——内嵌文档查询（七） eksliang MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
    MongoDB查询内嵌文档 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述        有两种方法可以查询内嵌文档：查询整个文档；针对键值对进行查询。这两种方式是不同的，下面我通过例子进行分别说明。   二、查询整个文档 例如:有如下文档 db.emp.insert({ &qu
  • android4.4从系统图库无法加载图片的问题 gundumw100 android
    典型的使用场景就是要设置一个头像，头像需要从系统图库或者拍照获得，在android4.4之前，我用的代码没问题，但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈，终于解决了。 下面是解决方案： private String[] items = new String[] { "图库","拍照" }; /* 头像名称 */
  • 网页特效大全 jQuery等 ini JavaScriptjquerycsshtml5ini
    HTML5和CSS3知识和特效 asp.net ajax jquery实例 分享一个下雪的特效 jQuery倾斜的动画导航菜单 选美大赛示例 你会选谁 jQuery实现HTML5时钟 功能强大的滚动播放插件JQ-Slide 万圣节快乐！！！ 向上弹出菜单jQuery插件 htm5视差动画 jquery将列表倒转顺序 推荐一个jQuery分页插件 jquery animate
  • swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4) 啸笑天 version
      import UIKit class LSObjectWrapper: NSObject { let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)? init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) { self.value = value
  • Aegis 默认的 Xfire 绑定方式，将 XML 映射为 POJO MagicMa_007 javaPOJOxmlAegisxfire
          Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式，它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl XML 和 注解映射概览       默认情况下，你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
  • js get max value in (json) Array qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
    // Max value in Array var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5 // Max value in Jaon Array var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
  • XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据 Luob. POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
    在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前，必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。 var xmlhttp； function getXMLHttpRequest(){ if(window.ActiveXObject){ xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
  • jquery wuai jquery
    以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码，否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等 $(document).ready(function(){ jquery代码; }); <script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他