基于OpenCV的暴力拼接及图像融合技术

LeetCode 热题 100 TTXS123456789ABC #BS_算法 leetcode 算法职场和发展
LeetCode热题1001.快速/归并排序快速排序归并排序2.动态规划_必考2.1多维动态规划_必考3.二叉树_必考4.链表_必考5.二分查找6.其他热门算法哈希双指针滑动窗口子串普通数组矩阵图论回溯栈堆贪心算法技巧踏踏实实连SQL几大题型。1.快速/归并排序，2.动态规划（背包爬楼），3.二叉树，4.链表反序，5.二分查找，6.其他杂七杂八（三数之和这种）。1.快速/归并排序快速排序归并排序2
Python网络爬虫-WebSocket数据抓取程序小勇 faiss 爬虫 python 网络协议 websocket 开发语言
目录前言1、WebSocket请求的分析通常涉及以下几个方面：2、利用WebSocket爬取数据总结最后，创作不易！非常感谢大家的关注、点赞、评论啦！谢谢三连哦！好人好运连连，学习进步！工作顺利哦！博主介绍：✌专注于前后端、机器学习、人工智能应用领域开发的优质创作者、秉着互联网精神开源贡献精神，答疑解惑、坚持优质作品共享。本人是掘金/腾讯云/阿里云等平台优质作者、擅长前后端项目开发和毕业项目实战，
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
一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线 a小胡哦深度学习 python pytorch
深度学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。一、基础知识储备数学基础数学是很重要的！！！线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念，能帮助理解深度学习模型的原理。例如，在神经网络中，矩阵乘法用于神经元之间的
流行编程语言全解析：优势、应用与短板 a小胡哦 python java c++c语言 javascript swift r语言
Python：优势Python以其简洁、易读的语法闻名，新手能快速上手。丰富的库和框架，能极大地提高开发效率。适用领域数据科学与分析：处理和分析大规模数据集，进行数据可视化。典型示例：Google用Python进行数据分析，处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能：构建和训练模型。典型示例：OpenAI在很多人工智能项目中广泛使用Python，如GPT系列模型的研发。网络爬虫：轻松从网页
对换脸、动嘴生成的视频做初筛之群害马音视频计算机视觉 opencv
首尾帧人脸差异检测代码概述本脚本实现了一个简单的视频筛查系统，主要功能是通过比较视频首帧和尾帧中的人脸差异来判断视频是否合格。如果视频中没有人脸或存在其他异常情况，视频将被移动到错误目录中。具体来说，系统包含以下几个主要步骤：加载视频文件：尝试打开视频文件，并读取首帧和尾帧。人脸检测：使用OpenCV的Haar级联分类器检测视频首帧和尾帧中的人脸。人脸提取与标准化：从检测到的人脸区域中提取并标准化
【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新 Long_poem 笔记机器学习人工智能
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机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五、机器学习常见问题与解决方法六、机器学习应用领域总结机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念定义：机器学习是一种人工智能技术，通过对数据的学习和分析，让计算机系统自动提高其性能。本质：找到
解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归：不是回归的“回归” 紫雾凌寒 AI 炼金厂机器学习算法逻辑回归深度学习 python scikit-learn matplotlib
引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归：机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归（LogisticRegression）。一、逻辑回归：不是回归的“回归”在机器学习的庞大算法体系中，逻辑回归（LogisticRegression）虽然名字中带有“回归”，但却是一位不折不扣的“分类高手”，主要用于解决二分类问题，在众多领域发挥着关键作
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 stm32 mcu linux
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。
Elasticsearch 技术分享 chao_dev 大数据 elasticsearch
Elasticsearch技术分享文章目录Elasticsearch技术分享一，Elasticsearch基础介绍1.简介2.kibana3.基本概念4.索引的应用二，Elasticsearch聚合查询1.聚合的概念2.Metric(指标)聚合3.Bucket(桶)聚合4.Pipeline(管道)聚合5.Matrix(矩阵)聚合6.总结三，Elasticsearch索引别名Aliases1.业务问
强化学习：原理、概念与代码实践 AndrewHZ 深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法 deepseek
一、引言强化学习（ReinforcementLearning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念，并通过公式推导来加深理解，同时结合一个具体的实例，使用Python语言进行代码实现，帮助读者全面掌握强化学习的
随机梯度下降一定会收敛么？ AndrewHZ 人工智能深度学习算法
1.什么是随机梯度下降？随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法，用于寻找函数的最优解，通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中，模型通过调整参数来最小化损失函数，以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined 云天徽上 python运行报错解决记录 python 开发语言 pandas 机器学习 numpy
【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是云天徽上，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够
Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：超参数调优，模型选择，性能提升，代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中，模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构，而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而，模型参数众多，且每个参数的取值范围可能很广，
如何在Python上安装xgboost？ cda2024 python 开发语言
在数据科学和机器学习领域，XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点，成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而，对于初学者来说，如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程，帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost？在深入了解安装过程之前，我们先来看看XGBoost为何
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
机器学习基本库之Pandas 莫名其妙 pandas 机器学习 python 数据分析
Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库，遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息，下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv("food_info.csv")#将csv文件中的数据进行读取print(type(food_info))#pandas中的核心结构叫做DATAFRAMEprint(fo
【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码默默科研仔粉丝福利机器学习人工智能
标题：【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。二、极限学习机（ELM）基本原理2.1ELM的基本模型描述ELM的基本模型结构和工作原理。2.2ELM的学习过程介绍ELM的学习算法和训练过程。三、半监督极限学习机（SS-ELM）3.1SS-ELM的提
阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记饮长安千年月物联网安全安全机器学习学习
前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统（ITS）和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究，并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能（AI）已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法
【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐（超全！）and人工智能&智能学习熔光人工智能 AI软件智能学习生活
1.AI聊天软件概述1.1AI聊天软件的关键技术1.2AI聊天软件的应用1.3AI聊天软件的挑战1.4总结2.智普清言3.文心一言4.讯飞星火5.知元AI6.白马AI7.ChatGPT8.一览AI应用链接9.人工智能10.机器学习↓个人主页：C_GUIQU↑1.AI聊天软件概述AI聊天软件是一种利用自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU）和机器学习（ML）技术构建的软件，它能够理解用户的自然
机器学些|实战? dami_king 随笔机器学习
机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！准备工作：安装和导入必要的库在开始我们的房价预测项目之前，我们需要准备好开发环境并导入所有必要的库。这些库将帮助我们处理数据、构建模型、评估性能以及可视化结果。安装Python和JupyterNotebook首先，确保你已经安装
正则化（Regularization）和正则表达式（Regular Expression）区别 Dontla 正则表达式
文章目录1.**正则化（Regularization）**2.**正则表达式（RegularExpression）**关键区别为什么名字相近？正则化（Regularization）和正则表达式（RegularExpression）不是同一个概念，它们是两个完全不同的术语，应用于不同的领域。1.正则化（Regularization）领域：机器学习/统计学。定义：正则化是一种用于防止模型过拟合（Ove
力扣hot100_矩阵_python版本 Y1nhl 力扣 leetcode 矩阵 python
73.矩阵置零给定一个mxn的矩阵，如果一个元素为0，则将其所在行和列的所有元素都设为0。请使用原地算法。classSolution:defsetZeroes(self,matrix:List[List[int]])->None:m,n=len(matrix),len(matrix[0])row,col=[False]*m,[False]*nforiinrange(m):forjinrange(n
机器学习基本篇胖胖的小肥猫机器学习
1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。题目越多，训练越好，2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据，2.1预处理目的：让数据更符合逻辑让数据更容易计算借助函数实现变换
解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃紫雾凌寒 AI 炼金厂机器学习算法支持向量机 python 深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的“十大神器”，各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中，支持向量机（Suppor
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
聚焦云+AI产业前沿发展，国内首个智算云生态影响力矩阵即将发布科技云报道云计算 AI 人工智能云计算人工智能 ai
当前，全球人工智能技术迅猛发展，已经成为世界科技强国重点布局的关键赛道。云计算与人工智能的结合正引领着数字时代的未来，两者的融合也呈现出日益紧密的趋势。随着人工智能产业呈现井喷式发展，智能算力逐渐成为算力结构的主要组成，传统的通用云计算正加速与智算融合，升级成为可服务于人工智能技术和应用发展的智算云，成为堪比云计算的黄金赛道。作为“云+AI”协同发展的产物，智算云以其泛在互联、云化共享、高效计算和
BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃 gs80140 基础知识科谱 AI 人工智能自动化运维
目录BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃什么是BabyAGI？BabyAGI的核心功能BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能（AI）的不断演进，机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业，从医疗健康到金融服务，从零售到制
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 opencv visual studio 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
机器学习和线性回归、softmax回归小名叫咸菜人工智能线性回归
监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分
如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包 wudixiaotie mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce，我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢： 1.安装rvm：不说了网上有 2.安装ruby：由于我以前是做ruby的，所以习惯性的先安装了ruby，起码调试起来比jruby快多了。 3.安装jruby： rvm install jruby然后等待安
java编程思想 -- 访问控制权限百合不是茶 java 访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问一:包访问权限; 自定义包: package com.wj.control; //包 public class Demo { //定义一个无参的方法 public void DemoPackage(){ System.out.println("调用
[生物与医学]请审慎食用小龙虾 comsci 生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡..... 所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP: 商人shang maven 2.2 jdk1.8
环境： jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0 原因： tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8，换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行，即 <plugin>
你的垃圾你处理掉了吗?GC oloz GC
前序:本人菜鸟，此文研究学习来自网络，各位牛牛多指教　 1.垃圾收集算法的核心思想　　Java语言建立了垃圾收集机制，用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险：因内存垃圾过多而引发的内存耗尽，以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。　　垃圾收集算法的核心思想是：对虚拟机可用内存空间，即堆空间中的对象进行识别
shiro 和 SESSSION 杨白白 shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session，也就是说shiro使用的session是web容器产生的，并不是自己产生的，在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起，这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID，当关闭浏览器，此
移动互联网终端淘宝客如何实现盈利小桔子移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元，同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元，其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。可以看出，虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头，但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机，平板)的加速普及而更加迅猛
wordpress小工具制作 aichenglong wordpress 小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具，很方便调整页面结构小工具的制作过程 1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget)，在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php) 小工具是一个类,想侧边栏一样，还得使用代码注册，他才可以再后台使用，基本的代码一层不变 <?php class AWP_Post_Category extends WP_Wi
JS微信分享 AILIKES js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行 WeixinApi.ready(function(Api) { // 微信分享的数据 var wxData = { &nb
封装探讨百合不是茶 JAVA面向对象封装
//封装属性方法将某些东西包装在一起，通过创建对象或使用静态的方法来调用，称为封装；封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息，它解决了数据的安全性问题，增加代码的可读性和可维护性在 Aname类中申明三个属性，将其封装在一个类中：通过对象来调用例如 1： //属性将其设为私有姓名 name 可以公开
jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题 bijian1013 JavaScript jquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车，如下所示： <html> <head> <script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
AngularJS中安全性措施 bijian1013 JavaScript AngularJS 安全性 XSRF JSON漏洞
在使用web应用中，安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制，用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。一.JSON漏洞当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候（尤其是当这一信息非常敏感，
[Maven学习笔记九]Maven发布web项目 bit1129 maven
基于Maven的web项目的标准项目结构 user-project user-core user-service user-web src
【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF) bit1129 hive
用户自定义聚合函数，用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。问题：UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算，比如加法运算add(3，5)，add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么？ Double evaluate(Double a, Double b)
通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持 ronin47
前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展，我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块，比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中，我们使用了几个不同的接口来认证： &n
利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法 bsr1983 session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时，遇到了在session保存一个自定义对象时，修改该对象中的某个属性，session未进行序列化，属性没有被存储到redis中。在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明： Session Change Tracking As noted in the &qu
《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1 bylijinnan java 算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章： http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach package com.ljn.base; import java.util.Random; public class TableDriven { public
Sybase封锁原理 chicony Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定，不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据，因此立马着手解决该表的解锁问题。无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品，加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持，因此只有借助搜索引擎强大的
java异常处理机制 CrazyMizzz java
java异常关键字有以下几个，分别为 try catch final throw throws 他们的定义分别为 try： Opening exception-handling statement. catch： Captures the exception. finally： Runs its code before terminating
hive 数据插入DML语法汇总 daizj hive DML 数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法：1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释：1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下： hive>l
工厂设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。工厂模式工厂模式（Factory）允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。 Example #1 调用工厂方法（带参数） <?phpclass Example{
mysql字符串查找函数 dcj3sjt126com mysql
FIND_IN_SET(str,strlist) 假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中，则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串，而第二个是type SET列，则 FIND_IN_SET() 函数被优化，使用比特计算。如果str不在strlist 或st
jvm内存管理 easterfly jvm
一、JVM堆内存的划分分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分：一个eden,两个survivor。工作过程是这样的：e区空间满了后，执行minor gc，存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc，存活下来的的对象放入s1中，对s1同样执行minor gc，依旧存活的对象就放入年老代中；年老代满了之后会执行major gc，这个是stop the word模式，执行
CentOS-6.3安装配置JDK-8 gengzg centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45 JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib export JAVA_HOME
【转】关于web路径的获取方法 huangyc1210 Web 路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径： http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果： 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
php里获取第一个中文首字母并排序远去的渡口数据结构 PHP
很久没来更新博客了，还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。最近在做储值结算，需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的： Array ( [0] => Array ( [sid] => 2885842 [recetcstoredpay] =&g
java内部类 hm4123660 java 内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
　在Java中，可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面，这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类，在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件，但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类，外部类继承一个类，实现多继承。 &nb
Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下，查了好多资料，问题还是没有解决。只知道是包冲突，就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。 maven pom: <dependency> <groupId>org.hibernate</groupId> <ar
Spark 性能相关参数配置详解－任务调度篇 Stark_Summer spark cache cpu 任务调度 yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。由于篇幅较长，所以在这里分篇组织，如果要看最新完整的网页版内容，可以戳这里：http://spark-config.readthedocs.org/，主要是便
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经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标，鼠标移入的时候会变亮，开始以为是js操作src或者bg呢，搜索了一下，发现了一个更好的方法：通过css3的滤镜方法。 html代码： <a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a> css代码： .icon{-webkit-filter: graysc

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