- 【openCV-66】内参矩阵和外参矩阵
华东算法王
华东算法王-opencvopencv矩阵人工智能
外参矩阵与内参矩阵在计算机视觉、相机标定和三维重建等领域,内参矩阵和外参矩阵是描述相机如何将三维世界映射到二维图像的重要工具。它们分别描述了相机的内部特性和外部位置,是相机标定的核心组成部分。1.内参矩阵(IntrinsicMatrix)内参矩阵描述了相机内部的几何特性,主要涉及焦距、光心和像素的比例等参数。它通常是一个3x3的矩阵,用来将相机的归一化坐标系转换为像素坐标系。1.1内参矩阵的组成内
- 关于CMAKE中查找自定义路径OpenCV的问题
gxsHeeN
opencvopencvcmake多版本
关于CMAKE中查找自定义路径OpenCV的问题前段时间在机器上(ubuntu16.04)安装了ROS_kinetic,因此机器上散布着opencv2.4.9、opencv3.0.0以及ros引入的opencv3.2.0。删掉机器上的opencv2.4.9之后,发现使用cmake编译opencv程序时,总是找到3.2.0的opencv,而不能找到3.0.0(opencv3.0.0make时的CMA
- 手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对(附源码)
java人脸识别后端深度学习
痛点目前,常用的人脸识别算法大多基于Python开发,因为Python对深度学习框架的支持较好,且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而,对于Java开发者来说,这种情况并不十分友好。传统上,Java开发的人脸识别算法主要依赖OpenCV,但与基于深度学习的算法相比,OpenCV的精度相对较低。此外,若Java开发者希望使用Python实现的算法,还需要安装Python环境,并且熟
- OpenCV计算摄影学(2)图像去噪函数denoise_TVL1()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述原始-对偶算法是用于解决特定类型变分问题(即,寻找一个函数以最小化某个泛函)的算法。特别地,图像去噪可以被视为一种变分问题,因此可以使用原始-对偶算法来进行去噪,这正是这里实现的内容。需要注意的是,此实现取自2013年7月的一篇博客文章[194],该文章还包含了(
- Opencv之图像SIFT 特征检测与Harris角点检测
是十一月末
opencvopencv计算机视觉人工智能python特征检测
图像SIFT特征检测与Harris角点检测目录图像SIFT特征检测与Harris角点检测1SIFT特征检测1.1概念1.2主要步骤1.3优缺点1.4函数及参数2Harris角点检测2.1概念2.2**算法思想**2.3特点2.4函数及参数3角点、特征检测3.1焦点、特征检测代码及结果1SIFT特征检测1.1概念SIFT(尺度不变特征变换)是一种用于图像处理中检测和描述图像中局部结构的算法。它是由D
- kitti数据集【图片、点云、IMU、GPS】话题发布(kitti2bag方式+python源码方式)
liiiuzy
ROS学习python
kitti数据集传感器话题发布一、前期准备工作kitti数据集转bag安装vscode新建工作环境安装opencv-python二、发布图片三、发布点云数据四、整理前两次的代码五、添加汽车图片和摄像头视角常规写法优化写法六、发布IMU七、发布GPS一、前期准备工作kitti数据集转bag如果只是想把kitti数据集转成bag,直接用kiiti2bag指令就可以完成,教程在下面链接中。后文是详细的代
- QT开发技术 【opencv图片裁剪,平均哈希相似度判断,以及获取游戏窗口图片】
增援未来章北海
QT开发技术qtopencv哈希算法
一、图片裁剪intCJSAutoWidget::GetHouseNo(cv::MatmatMap){cv::imwrite(m_strPath+"/Data/map.png",matMap);for(inti=0;i(i);uchar*data2=matDst2.ptr(i);intnTmp=i*8;for(intj=0;j=nAvg1)?1:0;nArr2[i]=(nArr2[i]>=nAvg2
- [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型
FL1623863129
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yolov12官方框架:sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而,你可以通过一些间接的方法来实现这一目标,比如将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV的DNN
- 基于Python+OpenCV校园人脸采集和人脸识别系统
2301_79809972
pythonpythonplotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景与意义随着科技的发展和校园安全管理的需求增加,人脸识别技术逐渐被引入到校园安全管理中。人脸识别技术可以实现对校园内人员的快速、准确识别,提高校园安全管理水平。本项目旨在利用Python和OpenCV库,开发一个校园人脸采集和人脸识别系统,实现对校园内人员的人脸信
- halcon 条形码、二维码识别、opencv识别
Σίσυφος1900
halcon前端数据库
一、条形码函数介绍create_bar_code_model*1.创建条码读取器的模板*参数一:通用参数的名称,针对条形码模型进行调整。默认值为空*参数二:针对条形码模型进行调整*参数三:条形码模型的句柄。create_bar_code_model([],[],BarCodeHandle)set_bar_code_param*参数一:条形码模型的句柄。*参数二:通用参数的名称,针对查找和解码条形码
- 使用 Python 和 OpenCV 检测人体皮肤颜色变化计算心率
爱搬砖的程序猿.
pythonopencv开发语言
一、引言心率是反映人体健康状况的重要生理指标之一。传统的心率检测方法通常需要使用专业的医疗设备,如心电图仪、心率带等。而随着计算机视觉技术的发展,我们可以利用摄像头捕捉人体皮肤的颜色变化,通过分析这些变化来计算心率。本文将介绍如何使用Python和OpenCV实现这一功能。二、原理概述当心脏跳动时,血液会在血管中流动,导致皮肤表面的颜色发生微小的变化。这种颜色变化主要体现在皮肤的红色通道上。我们可
- 基于YOLOv5、FaceNet与KNN的人脸识别系统
reset2021
人脸识别系统YOLOfacenetknn人脸检测
步骤1:环境配置安装依赖库:安装Python3.x安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库获取数据集:收集训练用的多个人脸图像(每个用户至少几十张)将图像按用户分类存放在data/train/user1,user2等文件夹中步骤2:训练YOLO模型配置YOLO数据集:创建一个data.yaml文件,配置您的数据集路径和标签train:./data/train/images/v
- 实现简单的离线人脸识别:C# 结合 OpenCvSharp 和 Emgu CV
墨夶
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嘿,小伙伴们!今天我们要一起动手实现一个简单的离线人脸识别系统。想象一下,你的应用程序能够识别用户面部并进行身份验证,是不是超酷的?别急,让我们借助OpenCvSharp和EmguCV这两个强大的计算机视觉库,一步一步实现这一目标!引言在现代应用中,人脸识别技术越来越普及,从智能手机解锁到门禁系统,再到安全监控。然而,许多应用场景需要离线处理以保护隐私和减少延迟。今天,我们将使用C#结合OpenC
- [15] 使用Opencv_CUDA 模块实现基本计算机视觉程序
明月醉窗台
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使用Opencv_CUDA模块实现基本计算机视觉程序CUDA提供了出色的接口,发挥GPU的并行计算能力来加速复杂的计算应用程序利用CUDA和Opencv的功能实现计算机视觉应用1.对图像的算术和逻辑运算两个图像相加#include#include"opencv2/opencv.hpp"#include
- 全面列举OpenCV 各模块中常见的算子
搬码驿站
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专栏地址:《OpenCV功能使用详解200篇》《OpenCV算子使用详解300篇》《Halcon算子使用详解300篇》内容持续更新,欢迎点击订阅OpenCVSharp是OpenCV的.NET封装,几乎涵盖了OpenCV的所有功能。OpenCV本身包含了大量的模块(或称子模块),每个模块都包含了不同的算子和功能。下面是OpenCVSharp中所有模块的详细列举,并描述了各模块中常见的算子(函数)。此
- OpenCV每日函数 图像过滤模块 (3) boxFilter函数
坐望云起
深度学习从入门到精通OpenCV从入门到精通opencv计算机视觉人工智能
一、概述使用箱形滤镜模糊图像,该函数使用内核平滑图像:其中非归一化箱形滤波器可用于计算每个像素邻域上的各种积分特征,例如图像导数的协方差矩阵(用于密集光流算法等)。如果您需要计算可变大小窗口上的像素和,请使用积分图。二、boxFilter函数1、函数原型cv::boxFilter(InputArraysrc,OutputArraydst,intddepth,Sizeksize,Pointancho
- OpenCV-Python实战(4)——OpenCV常见图像处理技术_opencv图像处理实战简答
2401_84281648
程序员opencvpython图像处理
OpenCV-Python实战(4)——OpenCV常见图像处理技术0.前言1.拆分与合并通道2.图像的几何变换2.1缩放图像2.2平移图像2.3旋转图像2.4图像的仿射变换2.5图像的透视变换2.6裁剪图像3.图像滤波如何自学黑客&网络安全黑客零基础入门学习路线&规划初级黑客1、网络安全理论知识(2天)①了解行业相关背景,前景,确定发展方向。②学习网络安全相关法律法规。③网络安全运营的概念。④等
- 【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类
de之梦-御风
OpenCV4Net.net技术opencv分类人工智能
OpenCV的最新版本包含了500多个算子,这些算子覆盖了图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、视频分析等多个领域。为了方便使用,OpenCV将这些算子分为多个模块,每个模块承担特定的功能。以下是OpenCV中各模块及其算子的详细分类:1.核心模块(Core)功能:提供基础数据结构(如Mat)、数学运算、内存管理、输入输出等基本操作。常用算子:数学运算:cv::add,cv::subtract
- 从底层驱动到 OpenCV:深入解析 Linux 摄像头完整技术栈
嵌入式Jerry
嵌入式硬件opencvlinux人工智能计算机视觉开发语言服务器
1.引言在嵌入式Linux(如树莓派、NXPi.MX8MPlus)上,摄像头数据的完整处理链涉及多个层次:底层驱动层:设备树(DeviceTree)、MIPICSI-2协议、V4L2(Video4Linux2)中间件层:libcamera(现代化ISP处理)、GStreamer(多媒体流处理)用户空间应用层:OpenCV(计算机视觉)、AI框架(如TensorFlow、YOLO)本篇文章将深入剖析
- Selenium+OpenCV处理滑块验证问题
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两个文件的主要目的是通过Selenium、ChromeDriver和OpenCV来实现自动化解决滑块验证码的问题。滑块验证码通常要求用户拖动一个滑块到正确的位置,以验证用户是否为真人。下面我将详细讲解这两个文件的工作流程和具体功能的原理。1.cvdemo.java文件这个文件主要包含了一个使用OpenCV进行图像处理的方法getPos,用于检测滑块图像中目标区域的位置。1.1工作流程加载OpenC
- Deepseek在【python】三帧差法实现运动目标检测
百态老人
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deepseek在【python】三帧差法实现运动目标检测一、三帧差法原理三帧差法是一种改进的帧差法,通过比较连续的三帧图像来检测运动目标。具体来说,它首先计算前两帧图像之间的差值,再计算后两帧图像之间的差值,最后将这两个差值图像进行“与”运算,以确定运动目标的变化部分。这种方法能够更好地消除“双影”现象,提高目标检测的准确性。二、实现步骤读取视频帧:使用OpenCV库读取视频序列中的连续三帧图像
- 2025最新Python机器视觉实战:基于OpenCV与YOLOv8的实时目标检测与跟踪(附完整代码)
emmm形成中
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2025最新Python机器视觉实战:基于OpenCV与YOLOv8的实时目标检测与跟踪(附完整代码)摘要:本文基于OpenCV与YOLOv8模型,实现实时目标检测与跟踪功能,支持多类别目标识别与运动轨迹绘制。代码兼容Python3.7+,步骤清晰且经过稳定性测试,适合中高级开发者参考。所有依赖库均为最新版本,确保运行流畅。一、环境准备安装依赖库pipinstallopencv-python==4
- C语言图像处理技术:从基础到高级应用
南城游子
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:C语言在图像处理领域拥有丰富的应用,涉及计算机视觉和数字信号处理。本课程深入探讨C语言进行图像处理的各项核心技术,包括像素操作、色彩模型理解、滤波算法、色彩空间转换、边缘检测、以及图像变换等。通过详细解析,学习者将掌握如何使用C语言和OpenCV库来实现高效的图像处理,并能够解决实际问题。1.像素操作与图像基本组成数字图像处理是现代计算机视觉和图像理解的基础,
- QT开发技术 [opencv加载onnx模型,dnn推理]
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QT开发技术qtopencvdnn
一、导出onnx模型yoloexportmodel=xx\xx\best.ptformat=onnx二、qt加载onnx模型,推理显示std::stringfileName=QCoreApplication::applicationDirPath().toStdString()+"/Model/best.onnx";cv::dnn::Netnet=cv::dnn::readNetFromONNX(
- OpenCV4.7版二维码检测识别代码比较与整理
Liekkas Kono
工具opencv计算机视觉python
引言最近有机会测试了一下4.7版opencvcontrib下的二维码识别接口,只测了一张最基本的图像。结论是效果没有微信开源的好微信二维码识别模型下载地址:WeChatCV安装pipinstallopencv_contrib_python测试图像可自行去找一个带有二维码的图像,我尝试放,总是违规。。。。官方benchmark地址:qr_codes相关测试文章:OpenCV4.7QR码检测解码性能提
- 在centos上安装miniconda、创建python环境并安装运行opencv
chenjie05
centospythonlinux
1基础环境centos7.9镜像,自带python2,以及基本的开发工具2安装miniconda参考:在CentOS上的安装miniconda切换目录cd/data安装wgetyuminstallwget-y下载minicondawgethttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh安装minicondas
- 机器学习库
Welosthesightof
笔记
机器学习一個很棒的機器學習框架、庫和軟件的精選列表(按語言)。靈感來自於awesome-php。计算机视觉Scikit-Image-Python中图像处理算法的集合。Scikit-Opt-Python中的群智能(Python中的遗传算法、粒子群优化、模拟退火、蚁群算法、免疫算法、人工鱼群算法)SimpleCV-一个开源计算机视觉框架,可以访问多个高性能计算机视觉库,例如OpenCV。用Python
- Python-OpenCV的单目视觉测距_python opencv 单目测距
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pythonopencv开发语言
已知物体的测量方法是指在已知物体信息的条件下利用摄像机获得的目标图片得到深度信息。此类方法主要应用于单目视觉进行导航和定位,该类方法的缺点是利用单个特征点进行测量,容易因特征点提取的不准确性,产生误差。我们采用摄像头采集图片,将三维场景投影到摄像机二维像平面上。对于测量地球坐标系中的物体而言,小孔成像模型(也称为线性摄像机模型)基本可以满足测量的要求,即任意点p1在图像中的投影位置p2为光心Oc与
- 2025最新Python机器视觉实战:基于OpenCV与深度学习的多功能工业视觉检测系统(附完整代码)
emmm形成中
pythonopencv深度学习
2025最新Python机器视觉实战:基于OpenCV与深度学习的多功能工业视觉检测系统(附完整代码)摘要:本文基于OpenCV与深度学习模型,实现一个多功能工业视觉检测系统,包含缺陷检测、尺寸测量、颜色识别、OCR文本识别、目标分类与数据可视化等功能。代码兼容Python3.7+,功能丰富且经过稳定性测试,适合工业场景应用。所有依赖库均为最新版本,确保运行流畅。一、环境准备安装依赖库pipins
- 基于Python开发的海关报表自动识别系统的示例代码
go5463158465
python深度学习算法python开发语言
以下是一个基于Python开发的海关报表自动识别系统的示例代码,该系统包含输入报表、预处理、分类识别、文本检测和生成报表的基本功能。本示例主要使用了pytesseract进行文本识别,opencv-python进行图像预处理,同时简单模拟了报表分类的逻辑。环境准备在运行代码之前,需要安装以下库:pipinstallopencv-pythonpytesseractpandas此外,还需要安装Tess
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一