@秋野
@秋野

图像处理学习记录---形态学图像处理

  • 灰度图像的均值反映亮度特性，方差反映对比度特性
  • 理想滤波器、高斯滤波器、巴特沃斯滤波器中，只有高斯滤波器不会产生“振铃效应”。

形态学图像处理

  • 图像形态学处理表现为一种近域运算形式，利用结构算子对输入图像的各个像素邻域进行逻辑运算，效果取决于结构元的大小，内容以及逻辑运算的性质。
  • 结构元的大小，形状，原点位置
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第1张图片

腐蚀和膨胀

腐蚀（erosion）

  • 用B腐蚀A，B平移后完全包含在A中，B的原点位置的集合
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第2张图片

  • 作用：
    收缩或细化二值图像的目标区域，并能断开连接；
    滤波，滤除那些小于结构算子的图像目标

膨胀（dilation）

  • 用B膨胀A，B的反射平移后，与A的目标区域相交时，B的反射的原点位置的集合。
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第3张图片
  • 作用：
    ‘增长’或‘粗化’二值图像中的目标区域
    填充目标区域的小孔，桥接缝隙

图像处理学习记录---形态学图像处理_第4张图片

开启和关闭

开启(opening)

  • 先腐蚀后膨胀
    在这里插入图片描述
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第5张图片

  • 作用
    平滑物体的轮廓，磨光目标对象外凸的毛刺；
    断开较窄的狭颈并消除细的突出物；
    滤波-去除小的目标区域

闭合(closing)

  • 先膨胀后腐蚀
    在这里插入图片描述
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第6张图片
  • 作用：
    填充目标区域的细小空洞
    连接邻近的目标
    平滑其边界的同时不明显的改变其面积
    磨平目标区域内凹的毛刺

开启与闭合运算的性质
图像处理学习记录---形态学图像处理_第7张图片

击中与击不中(HoM)

  • 运算类型
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第8张图片

  • 实质就是形状匹配
    从正反两个方面来判断是否形状符合，排除了在只判断一方面时会造成的符合区域过大，过滤出多个原点中心的问题。
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第9张图片
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第10张图片

二值图像形态学应用

边界提取(Boundary Extraction)

  • 运算类型
    1先膨胀加边再减去原图；2原图减去腐蚀后的；3剩余边界较粗
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第11张图片
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第12张图片

孔洞填充

  • 孔洞：有前景像素相连接的边界包围的背景区域
  • 实质：有条件的将背景像素置为前景
    迭代填充，随机选取孔洞的一个点，使用适合的结构算子迭代填充，直到前后两次填充结果一致。
    在这里插入图片描述
  • 输出：
    在这里插入图片描述

图像处理学习记录---形态学图像处理_第13张图片

如果此时选择3*3结构算子，至少会额外标注红色像素点，对结果进行影响。

连通分量提取，凸壳，细化，粗化，骨架

连通分量提取在孔洞填充中就有所使用
图像处理学习记录---形态学图像处理_第14张图片

图像处理学习记录---形态学图像处理_第15张图片

形态学重建

核心是测地膨胀和测地腐蚀
按照规定的模板进行迭代膨胀和腐蚀
图像处理学习记录---形态学图像处理_第16张图片
图像处理学习记录---形态学图像处理_第17张图片
图像处理学习记录---形态学图像处理_第18张图片

  • 应用
    提取目标形状
    填充孔洞
    边界清除

总结下来都是开闭操作的变形应用而已

灰度图像的形态学处理

灰度图像不同于二值图像，不能拿集合表示目标像素集，需要扩展膨胀，腐蚀，开操作，闭操作等。

灰度腐蚀和膨胀

不再是边界放缩，而是灰度值的增减

  1. 平坦结构元与非平坦结构元
    强度截面均匀，强度截面不均匀，原点均位于中心处
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第19张图片

  2. 灰度腐蚀与膨胀
    平坦结构元
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第20张图片
    非平坦结构元
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第21张图片

  3. 作用

  • 灰度腐蚀：
    使图像整体变暗
    局部亮区变小，甚至消失，去除规模小的亮细节
    局部暗区变大
  • 灰度膨胀：
    使图像整体变亮
    局部亮区变大
    局部暗区变小，甚至消失
  1. 对偶关系
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第22张图片

灰度开启与闭合

在这里插入图片描述
-作用
开操作
去除比结构元小的白点，基本不影响暗特征
闭操作
去除比结构元小的黑点，基本不影响亮特征

灰度形态学基本算法

A. 形态学平滑
去除小白点，小黑点
在这里插入图片描述

B. 形态学梯度
增强边缘、抑制同质区
在这里插入图片描述
C. 顶帽（Top-hat）变换与低帽（Bottom-hat）变换
在这里插入图片描述

  • 顶帽变换
    用于暗背景上的亮目标的提取，可用于非均匀光照的矫正，使得暗背景亮度更加均匀
  • 低帽变换
    用于亮背景上的按目标的提取

顶帽变换，是将先暗背景提取出来，再利用与原图差值，将暗背景灰度值增加，便于亮目标提取。
低帽变换，是先将整体变亮，再利用与原图的差值，将亮区变暗，暗区变亮。
图像处理学习记录---形态学图像处理_第23张图片
D.粒度测定
顺次利用尺度渐变的结构算子，探测图像中不同大小尺寸的力度分布。
结构算子尺寸建增，分别对输入图像进行开操作，滤去小于结构算子的白点
对于每一次的开操作，计算其输出图像的灰度值和（表面区域）的差值
E.纹理分割
确定不同纹理内容所在的区域，实现图像的内容有效分割
图像处理学习记录---形态学图像处理_第24张图片

灰度形态学重建

同二值图像一致
图像处理学习记录---形态学图像处理_第25张图片

  • 形态学重建的应用
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第26张图片
    提取清晰的字
    重建开，结构元为长度等于71的水平线（滤去水平方向）
    开运算，去除字符，抑制图像的水平线，使背景均匀
    重建顶帽操作，结构元同上
    顶帽操作
    重建开，抑制垂直方向反射，结构元为长度为11的水平线
    水平膨胀 ，结构元1*21
    灰度膨胀形态学重建
    图像处理学习记录---形态学图像处理_第27张图片

你可能感兴趣的:(图像处理,图像处理,计算机视觉)

  • 在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南 机 ＿ 长 YOLO系列模型有效涨点改进深度学习落地实战YOLOc++开发语言
    在人工智能和计算机视觉领域，人体姿态估计是一项极具挑战性的任务，它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员，以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上，使用RKNN（RockchipNeuralNetworkToolkit）框架部署YOLOv8Pose模型，并进行C++代码的编译和运行。注本文全
  • 使用Python和OpenCV实现图像像素压缩与解压 东方佑 量子变法pythonopencv开发语言
    在本文中，我们将探讨如何使用Python和OpenCV库来实现一种简单的图像像素压缩算法。我们将详细讨论代码的工作原理，并提供一个具体的示例来演示该过程。1.引言随着数字媒体的普及，图像处理成为了一个重要的领域。无论是为了减少存储空间还是加快网络传输速度，图像压缩技术都扮演着至关重要的角色。这里，我们提出了一种基于像素重复模式的简单压缩算法，它适用于具有大量连续相同像素值的图像。2.技术栈介绍2.
  • 代理IP助力AI图像处理，开启行业新篇章 傻啦嘿哟 关于代理IP那些事儿人工智能tcp/ip图像处理
    目录一、代理IP技术简介二、代理IP在AI图像处理中的应用1.提升数据访问速度2.增强数据处理能力3.突破网络限制三、代理IP在AI图像处理中的实际案例案例一：AI图像生成软件案例二：AI动画创作四、代理IP技术的未来展望五、结语在科技日新月异的今天，AI图像处理技术以其广泛的应用前景和强大的处理能力，正深刻改变着我们的世界。从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析，AI图像处理技术无处不在，发挥着不可
  • 使用BLIP模型生成图像描述的可查询索引 dgay_hua python计算机视觉开发语言
    在本篇文章中，我们将介绍如何使用预训练的SalesforceBLIP图像描述模型，生成一个可查询的图像描述索引。我们将使用ImageCaptionLoader来加载图像，并通过一系列步骤生成查询索引。使用示例代码进行演示，帮助读者理解和实践。技术背景介绍随着计算机视觉技术的发展，图像描述生成成为了重要的研究领域。通过对图像内容自动生成文字描述，可以大大提高对图像信息的检索和管理效率。Salesfo
  • 8-项目实战-信用卡数字识别 #北极星star Opencv图像处理框架实战opencv计算机视觉人工智能
    目录(1)总体流程与方法(2)代码实现(3)识别结果(1)总体流程与方法①读取模板图像：加载包含数字模板的图像，并提取每个数字的轮廓，将它们作为模板存储。②读取输入图像：加载待识别的信用卡图像，并进行预处理。③提取数字区域：通过一系列图像处理操作（如礼帽操作、梯度计算、闭操作等）提取可能包含数字的区域。④轮廓排序与筛选：找到提取区域的轮廓，并根据轮廓的宽高比和尺寸筛选出符合条件的数字区域。⑤数字识
  • 深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算 码上飞扬 CUDA
    在当今这个数据驱动的时代，计算能力的需求日益增加，特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。为了满足这些需求，NVIDIA推出了CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），这是一种并行计算平台和编程模型。本文将带你全面了解CUDA的基本概念、工作原理及其应用场景。一、什么是CUDA？CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由
  • 深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的? c++服务器开发 深度学习人工智能
    深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。知识蒸馏，作为一种将知识从复杂模型转移到更简单模型的策略，已经成为实现这一目标的有效工具。在本文中，我们将深入探究深度学习模型中知识蒸馏的概念、原理及其在各领域的应用，以期为读者提供一个全面而严谨的视角
  • Python从0到100（四）：Python中的运算符介绍(补充) 是Dream呀 pythonjava数据库
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • Python从0到100（三十五）：beautifulsoup的学习 是Dream呀 Dream的茶话会pythonbeautifulsoup学习
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • 《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结 GoAI 深入浅出AI人工智能深度学习机器学习cnnrnn生成对抗网络神经网络
    个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介：掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等，专注大数据与人工智能知识分享。AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
  • python中的Pillow 有哪些常用的功能？ 大懒猫软件 pillow计算机视觉人工智能python
    Pillow的常用功能Pillow是一个强大的图像处理库，提供了丰富的功能来处理和操作图像。以下是一些常用的功能及其示例代码：1.打开和保存图像Pillow可以轻松地打开和保存各种格式的图像文件。示例代码Python复制fromPILimportImage#打开图像img=Image.open("example.jpg")#显示图像img.show()#保存图像img.save("output.j
  • ️ 总览：TotalSegmentator - 医学影像分割的革新者 金斐茉
    ️总览：TotalSegmentator-医学影像分割的革新者TotalSegmentatorToolforrobustsegmentationof>100importantanatomicalstructuresinCTimages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator在医学图像处理领域中，精确且高效的自动分割工具对于研究和
  • 探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具 计蕴斯Lowell
    探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架。它由开发者Wasserth创建，旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性，能够处理多种
  • 对比度调整操作 weixin_51302377 深度学习人工智能计算机视觉算法
    对比度调整是一种常见的图像处理操作，用于增强或减弱图像中不同颜色或亮度之间的差异，使图像的细节更加清晰或柔和。以下是关于对比度调整操作的详细介绍：原理对比度是指图像中最亮和最暗区域之间的差异程度。对比度调整通过改变图像中像素值的分布来实现。一般来说，增加对比度会使亮的部分更亮，暗的部分更暗，从而增强图像的层次感和细节；降低对比度则会使图像的亮度分布更加均匀，减少图像的层次感。在数学上，对比度调整通
  • Python中的GIL锁详解 _Itachi__ pythonpython开发语言
    Python中的GIL锁详解大家好，今天我们来聊聊Python中一个备受争议的话题——GIL锁（GlobalInterpreterLock，全局解释器锁）。GIL锁是Python解释器中的一个重要机制，但它对多线程程序的性能影响很大，尤其是在计算密集型任务（如图像处理）中。本文将从GIL锁的原理、影响以及如何在图像处理中规避GIL锁的角度，带大家彻底搞懂这个问题！1.什么是GIL锁？GIL锁是Py
  • 海康SDK中NET_DVR_CapturePicture方法截图使用心得概述 Mr1Qian springbootjavasdkman
    前言鉴于实际应用需求，我们需要通过操控云台相机来捕捉其各个角度的图像。原先采用的方法NET_DVR_CaptureJPEGPicture，虽然能够成功截取图片，但所得图片格式为JPEG，这一格式由于采用了有损压缩技术，可能在后续的图像处理工作中影响图像质量。在深入研究了SDK使用手册后，我们发现了一个名为NET_DVR_CapturePicture的方法，它能够截取BMP格式的图片。相较于JPEG
  • OpenCV的卡尔曼滤波器：实现和应用 雪域Code opencv人工智能计算机视觉C/C++
    OpenCV的卡尔曼滤波器：实现和应用卡尔曼滤波器（Kalmanfilter）是一种最优估计的算法，在众多领域有着广泛的应用，如控制系统、通信系统、机器人等。OpenCV作为一个计算机视觉库，也提供了对卡尔曼滤波器的支持。本文将介绍OpenCV中卡尔曼滤波器的基本原理、实现方法以及在图像处理中的应用。一、卡尔曼滤波器简介卡尔曼滤波器是一种用于状态估计和信号滤波的算法，主要针对线性、高斯分布的系统。
  • 生成式AI如何重塑计算机视觉：自监督学习与稀疏计算的革命 ProgramHan 人工智能计算机视觉学习
    生成式AI如何重塑计算机视觉：自监督学习与稀疏计算的革命引言：从“数据饥渴”到“智能涌现”传统计算机视觉高度依赖海量标注数据，但现实场景中标注成本高昂且覆盖范围有限。例如，医疗影像标注需专业医生耗时数月，工业缺陷检测需针对特定产线定制数据集。生成式AI（如Diffusion模型、自监督学习）的崛起，正在打破这一瓶颈——通过更高效的训练范式与计算架构，让机器学会“从无标注数据中看见世界”。（示意图：
  • 【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测 IT古董 深度学习人工智能深度学习计算机视觉目标检测
    1.什么是DETR？DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框（AnchorBoxes）和非极大值抑制（NMS）机制，使目标检测变得更简单、高效。论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransforme
  • 机器学习:支持向量机 小源学AI 人工智能支持向量机机器学习算法
    基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离d最大)最终转化成一个凸二次规划问题来求解。通常的SVM用于二元分类问题,对于多元分类问题可将其分解为多个二元分类问题,在进行分类。2.最优分类边界什么才是最优分类边界?什么条
  • QT Data Visualization模块（一） 淼淼763 qt6.3c++
    1、.pro文件添加模块：QT+=datavisualization2、包含头文件：#include3、Q3DBars、Q3DScatter、Q3DSurface继承QWindow类。QAbstract3DGraph是Qt框架中用于实现三维图形的抽象基类，QAbstract3DGraph提供了一组通用的方法和属性。4、每一种三维图形类对应一种三维序列（在图像处理和计算机图形学中，"图形序列"是指一
  • 利用cuda加速图像处理—实现sobel边缘检测 我不会打代码啊啊 cuda编程图像处理计算机视觉opencvc++gpu算力
    利用cuda加速图像处理—实现sobel边缘检测#include#include#includeusingnamespacecv;/***@brief对图像进行Sobel滤波*@paraminput输入图像*@paramoutput输出图像*@paramwidth图像宽度*@paramheight图像高度*@returnvoid*@note该函数使用CUDA进行加速*@note该函数使用Sobel
  • 基于图像处理的裂缝检测与特征提取 机器懒得学习 图像处理计算机视觉人工智能
    一、引言裂缝检测是基础设施监测中至关重要的一项任务，尤其是在土木工程和建筑工程领域。随着自动化技术的发展，传统的人工巡检方法逐渐被基于图像分析的自动化检测系统所取代。通过计算机视觉和图像处理技术，能够高效、精确地提取裂缝的几何特征，如长度、宽度、方向、面积等，从而为工程质量评估提供数据支持。本文将详细介绍一段用于裂缝检测与特征提取的Python代码，重点讲解其实现的核心算法与关键步骤，分析其应用场
  • 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
  • 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
  • 商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化 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
    自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，自动驾驶汽车从科幻走进了现实。商汤科技推出的绝影端到端自动驾驶系统，就是其中的佼佼者。本文将深入剖析商汤绝影端到端自动驾驶系统的迭代优化过程，帮助读者理解其背后的技术原理和架构设计。2.核心概念与联系商汤绝影端到端自动驾驶系统的核心架构如下：graphLRA[感知
  • 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
  • web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释 老A不折腾 web报表finereport代码可视化工具
    在使用finereport制作报表，若预览发生错误，很多朋友便手忙脚乱不知所措了，其实没什么，只要看懂报错代码和含义，可以很快的排除错误，这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释，如果有说的不准确的地方，也请各位小伙伴纠正一下。   NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计 NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
  • Java的WeakReference与WeakHashMap bylijinnan java弱引用
    首先看看 WeakReference wiki 上 Weak reference 的一个例子： public class ReferenceTest { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { WeakReference r = new Wea
  • Linux——（hostname）主机名与ip的映射 eksliang linuxhostname
    一、 什么是主机名 无论在局域网还是INTERNET上，每台主机都有一个IP地址，是为了区分此台主机和彼台主机，也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆，所以又有了域名。域名只是在公网（INtERNET)中存在，每个域名都对应一个IP地址，但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的； 主机名是用于什么的呢？ 答：在一个局域网中，每台机器都有一个主
  • oracle 常用技巧 18289753290
    oracle常用技巧 ①复制表结构和数据   create table  temp_clientloginUser as   select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into  mytable  select  * &nb
  • 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException 酷的飞上天空 exception
    有一个线上环境使用的是c3p0数据库，为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现 com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
  • IT系统分析师如何学习大数据 蓝儿唯美 大数据
    我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢？学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手，尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具，如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
  • spring学习——简介 a-john spring
    Spring是一个开源框架，是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发，从简单性，可测试性和松耦合的角度而言，任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security 为了降低Java开发的复杂性，
  • 自定义颜色的xml文件 aijuans xml
    <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
  • 运营到底是做什么的？ aoyouzi 运营到底是做什么的？
    文章来源：夏叔叔（微信号：woshixiashushu），欢迎大家关注！很久没有动笔写点东西，近些日子，由于爱狗团产品上线，不断面试，经常会被问道一个问题。问：爱狗团的运营主要做什么？答：带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢？究竟什么是运营？运营到底是做什么的？那么，我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么？以爱狗团为例，绝大部分的移动互联网公司，对运营部门的考核分为三块——用
  • js面向对象类和对象 百合不是茶 js面向对象函数创建类和对象
    接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下  ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似   下面介绍一些js的类和对象的创建的技术   一:类和对
  • web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref bijian1013 javaweb.xmlservlet
    resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明，该对象与servlet环境中的资源相关联 <resource-env-ref> <resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name> <resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
  • Create a composite component with a custom namespace sunjing
    https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace   When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
  • 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter bit1129 mongodb
     一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题，要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber？ An arbiter does not have a copy of data set and cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
  • Javascript开发笔记 白糖_ JavaScript
    获取iframe内的元素 通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素，这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的，唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
  • Web浏览器Chrome打开一段时间后，运行alert无效 bozch Webchormealert无效
    今天在开发的时候，突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了，很是怪异。 试了试其他浏览器，发现都是没有问题的。 开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的，就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。 这样开发的结果，如果客户在使用的时候没有提示，那会带来致命的体验。哎，没啥办法了 就关闭浏览器重启。   结果就好了，这也太怪异了。难道是cho
  • 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法 bylijinnan 编程之美
    import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.Random; public class GraphColoringProblem { /**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法 * 假设要用很多个教室对一组
  • 机器学习相关概念和开发工具 chenbowen00 算法matlab机器学习
    基本概念： 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 开发工具 M
  • [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性 comsci 经济
           大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........        所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
  • oracle 11g database control 证书错误 daizj oracle证书错误oracle 11G 安装
    oracle 11g database control 证书错误  win7 安装完oracle11后打开 Database control 后，会打开em管理页面，提示证书错误，点“继续浏览此网站”，还是会继续停留在证书错误页面 解决办法： 是 KB2661254 这个更新补丁引起的，它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告：
  • Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件 游其是你 FilenameFilter
    在Java中，你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。 在这个例子中，我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
  • C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例，二维数组简单示例 dcj3sjt126com carray
    # include <stdio.h> int main(void) { int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; //a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数，并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4] int i; for (i=0; i<5; ++i) printf("%d\n",
  • PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引，普通的 UNIQUE 唯一索引 dcj3sjt126com primary
    PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引，普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引，用于在一篇文章中，检索文本信息的。举个例子来说，比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段：会员编号   INT会员姓名  
  • java集合辅助类 Collections、Arrays shuizhaosi888 CollectionsArraysHashCode
      Arrays、Collections   1 ）数组集合之间转换 public static <T> List<T> asList(T... a) { return new ArrayList<>(a); }      a）Arrays.asL
  • Spring Security（10）——退出登录logout 234390216 logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
           要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素，这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的，此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
  • 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model 逐行分析JS源代码 backbone源码分析js学习
    Backbone 分析第三部分  Model 概述： Model 提供了数据存储，将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里， 但重点功能在于其提供了一套功能强大，使用简单的存、取、删、改数据方法，并在不同的操作里加了相应的监听事件， 如每次修改添加里都会触发 change，这在据模型变动来修改视图时很常用，并且与collection建立了关联。
  • SpringMVC源码总结（七）mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter 乒乓狂魔 springMVC
    这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter，然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。 HttpMessageConverter接口介绍： public interface HttpMessageConverter<T> { /** * Indicate
  • 分布式基础知识和算法理论 bluky999 算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
      分布式基础知识和算法理论 BY [email protected] 本文永久链接：http://nodex.iteye.com/blog/2103218   在大数据的背景下，不管是做存储，做搜索，做数据分析，或者做产品或服务本身，面向互联网和移动互联网用户，已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍，在完善自我知识体系的同
  • Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决 bell0901 androidgitignore
    　　github上.gitignore模板合集，里面有各种.gitignore ： https://github.com/github/gitignore 　　自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件，对github上的android.gitignore添加了 　　　　　　# OSX files　　　　　　//mac os下　　　　　　.DS_Store
  • 成为高级程序员的10个步骤 tomcat_oracle 编程
    What 软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段：初级、中级，最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。   Why 得到更多的报酬！因为你的薪水会随着你水平的提高而增加 提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后，就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进 历经更大的挑战。随着你的成长，各种影响力也会提高。
  • mongdb在linux下的安装 xtuhcy mongodblinux
    一、查询linux版本号： lsb_release -a  LSB Version:    :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他