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极客代码
玩转Python开发语言pythonopencv图像处理计算机视觉
目录第一部分:PythonOpenCV图像处理基础1.1OpenCV简介1.2PythonOpenCV安装1.3实战案例:图像显示与保存1.4注意事项第二部分:PythonOpenCV图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分:PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分:PythonOpenCV图像处理注意事项与优化策略4
- SSD目标检测系统
月见樽
首发于个人博客系统结构system.pngSSD识别系统也是一种单步物体识别系统,即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行,其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出,还来自于神经网络的中间结果。该系统分为以下几个部分:神经网络部分:用作特征提取器,提取图像特征识别器:根据神经网络提取的特征,生成包含物品位置和类别信息的候选框(使用卷积实现)后处理:对识别器提取出的候选
- 图像预处理之图像去重
江小皮不皮
计算机视觉opencv人工智能图像去重直方图
图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像,即内容完全相同,颜色、尺寸、方向等都相同。但是在实际应用中,也有相似图像去重的需求,即内容大致相同,颜色、尺寸、方向等可能有所不同。因此,图像去重指的可以是完全一样的图像,也可以是相似的图像。图像去重的方法有以下几种:方法哈希法:通过计算图
- 学习笔记---自动驾驶
酒饮微醉-
自动驾驶学习笔记自动驾驶
一、理论知识1.自动驾驶决策概述:自动驾驶决策层是系统的核心,负责根据感知层信息建立模型,分析并制定决策策略,控制车辆行驶。2.端到端深度神经网络:通过深度神经网络将感知数据直接映射到控制命令,简化自动驾驶系统的决策流程。3.卷积神经网络(CNN):关键技术用于提取图像特征,包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。4.循环神经网络(RNN):处理序列数据,如车辆历史速度序列,用于建模时间序
- BEV (3)---DETR3d
aolaf
BEV3d深度学习机器学习
1算法简介1.1算法思想不同于LSS、BEVDepth的bottom-up式,先进行深度估计,设计2D转3D的模块。DETR3D是一种3D转2D的top-down思路。先预设一系列预测框的查询向量objectquerys,利用它们生成3Dreferencepoint,将这些3Dreferencepoint利用相机参数转换矩阵,投影回2D图像坐标,并根据他们在图像的位置去找到对应的图像特征,用图像特
- 盒子滤波(BOX FILTER)方框滤波学习笔记
Hilary煜
学习笔记matlab数据结构
功能:在给定的滑动窗口大小下,对每个窗口内的像素值进行快速相加求和。应用:图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算Haar特征是一种用于物体识别的数字图像特征,特别是在人脸检测领域中得到了广泛应用。Haar特征得名于其与原始的Haar小波变换在计算方式上的相似性。这种特征通过计算图像中相邻矩形区域的像素强度差来捕捉图像的某些特性,如边缘、线条和中心
- YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合EMAttention和ParNetAttention形成全新的EPA注意力机制和C2f_EPA(全网独家创新)
小李学AI
YOLOv10有效涨点专栏YOLO深度学习计算机视觉人工智能目标检测机器学习神经网络
1.EPAAttention介绍EPAAttention注意力机制综合了EMAttention和ParNetAttention的优势,能够更有效地提取图像特征。(1).综合性与多样性EPAAttention结合了两种不同的注意力机制,充分利用了EMAttention的分组归一化和特征增强能力,以及ParNetAttention的空间注意力和全局特征提取能力。通过这种多样化的组合,EPAAttent
- Python(PyTorch)多语言图像感知质量指标算法
亚图跨际
Python算法交叉知识算法单尺度多尺度图像感知质量分布式图像特征GPU变速图像压缩视频压缩
要点算法实现:PyTorch单尺度和多尺度质量指标算法|C++单尺度质量指标算法|Rust多尺度质量指标算法|LabVIEW单尺度质量指标算法|MATLAB单尺度质量指标算法|PyTorch完整参考图像质量测量指标、和分布式图像特征质量测量指标|多尺度质量模型应用:图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩语言内容分比Python斯皮尔曼秩相关性斯皮尔曼秩相关性是两个
- YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)
小李学AI
YOLOv10有效涨点专栏YOLO深度学习计算机视觉人工智能目标检测神经网络
1.DSAttention介绍DSAttention注意力机制在图像特征提取中具有以下优点:(1).全局信息捕捉能力:DSAttention机制通过使用软注意力机制(SoftmaxAttention)来计算特征图的全局相关性。这种方式能够更好地捕捉图像中的全局信息,有助于增强对复杂场景或大尺度物体的识别能力。(2).多尺度信息融合:该机制引入了多尺度卷积操作,包括不同大小的卷积核(如5x5、1x7
- 图像处理 -- 角点的概念与作用
sz66cm
图像处理人工智能
在图像处理领域,角点(Corner)是图像中一个重要的特征点。角点是指图像中具有局部最大曲率或梯度变化明显的位置,通常出现在两条或多条边缘的交汇处。例如,图像中的建筑物拐角、棋盘格的角等位置都可能被检测为角点。角点的作用特征提取:角点作为图像中的关键点,能够稳定地反映图像的局部结构,因此在图像特征提取中经常使用。角点具有较强的独特性,即使图像发生了旋转、缩放或轻微的光照变化,角点的位置也往往不会发
- SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记
头柱碳只狼
小样本学习
前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征,然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来,以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性,即在不使用元学习方法,而仅使用最近邻分类器的情况下,能否很好地处理小样本学习问题。本文发现,对图像特征进行简单的特征转换,然后再进行最近邻分类,也可以产生很好的小样本学习结果。比如,使用DenseNet特征的最近邻分类器,在结合均值相减(meansubtra
- 05基于卷积神经网络-支持向量机(自动寻优)CNN-SVM数据分类算法
机器不会学习CSJ
cnn支持向量机分类人工智能
CNN原理卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征,从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中,图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器,如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
- 【眼科大模型】Ophtha-LLaMA2:视觉模型提取图像特征 + LLM基于特征生成眼底病变的诊断报告
Debroon
医学大模型:个性化精准安全可控计算机视觉人工智能
Ophtha-LLaMA2:视觉模型提取图像特征+LLM基于特征生成眼底病变的诊断报告提出背景设计思路选择大模型基座生成诊断报告论文:https://arxiv.org/pdf/2312.04906.pdf提出背景目标是开发一个全面的眼科模型,可以根据不同仪器的检查报告准确快速地诊断疾病。Ophtha-LLaMA2,通过三种不同的眼科图像(OSA,OCT,CFP)进行诊断,并给出相应的诊断:光学相
- 机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF
涓涓自然卷
一、特征提取概要:1、定义:将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注:特征值化是为了计算机更好的去理解数据。2、特征提取分类:字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API:sklearn.feature_extraction二、字典特征提取:作用:对字典数据进行特征值化。1、API:fromsklearn.feature_extracti
- 视觉slam十四讲学习笔记(六)视觉里程计 1
苦瓜汤补钙
视觉SLAM十四讲笔记机器学习ubuntu
本文关注基于特征点方式的视觉里程计算法。将介绍什么是特征点,如何提取和匹配特征点,以及如何根据配对的特征点估计相机运动。目录前言一、特征点法1特征点2ORB特征FAST关键点BRIEF描述子3特征匹配二、实践:特征提取和匹配三、2D-2D:对极几何1对极约束2本质矩阵3单应矩阵四、实践:对极约束求解相机运动五、三角测量总结前言1.理解图像特征点的意义,并掌握在单幅图像中提取出特征点,及多幅图像中匹
- 传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割,有的使用分类器进行分割,两者有什么区别?请具体举例?支持向量机分类器需要标签吗?
神笔馬良
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问题描述:传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割,有的使用分类器进行分割,两者有什么区别?请具体举例?支持向量机分类器需要标签吗?问题解答:传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割,有的使用分类器进行分割,两者之间的主要区别在于采用的方法和技术的不同,以及对图像特征的处理方
- 手工设计特征方法指的是什么算法?是什么意思?
legendarylin
算法计算机视觉图像处理
手工设计特征方法是指在目标检测算法中,通过人工设计图像特征来识别目标物体的算法。相对于基于深度学习的方法,手工设计特征方法需要对图像特征进行人工选择和设计,需要大量的专业知识和经验,但在一些场景中仍然有广泛的应用。下面是一些常用的手工设计特征方法和举例:Haar特征:Haar特征是一种用于目标检测的特征,它通过计算图像中的灰度差异来识别目标物体。Haar特征被广泛应用于人脸检测算法中,如Viola
- 最关键的十个图像特征
superdont
计算机视觉图像处理
在计算机视觉中,图像特征是用来描述图像中视觉元素的一组属性,它们对于图像识别、分类、检测和分割等任务至关重要。以下是10个在计算机视觉中广泛使用的最重要的图像特征:颜色直方图(ColorHistogram):颜色直方图是图像中颜色分布的统计表示,它显示了不同颜色在图像中的出现频率。边缘检测(EdgeDetection):边缘检测特征捕捉图像中对象和区域的显著变化,如Canny、Sobel和Prew
- 卷积神经网络(CNN)
栉风沐雪
深度学习cnn人工智能神经网络
本文仅在理论方面讲述CNN相关的知识,并给出AlexNet,Agg,ResNet等网络结构的代码。1.构成由输入层、卷积层、池化层、全连接层构成。输入层:输入数据卷积层:提取图像特征池化层:压缩特征全连接层:为输出准备,形同一维神经网络,下文不另起文笔描述2.神经网络与CNN对比左边为神经网络,右边为卷积神经网络。均采用的时较为简单的结构,卷积神经网络是对基础神经网络的延申,由一维扩展到三位空间,
- 目标检测 | 卷积神经网络(CNN)详细介绍及其原理详解
小哥谈
YOLO算法:基础+进阶+改进cnn人工智能神经网络YOLO计算机视觉机器学习目标检测
前言:Hello大家好,我是小哥谈。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。CNN的核心思想是通过输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层来提取图像特征并进行分类。本文将详细给大家介绍卷积神经网络的基本组成及其实现原理!~目录1.基础概念2.输入层3.卷积层4.池
- 图像搜索和分类
顽皮的石头7788121
基于内容的搜索检索在视觉上具有相似性的图像,在图像数据库中返回具相似颜色、纹理和物体以及场景的图像。视觉单词通常通过特征描述子(SIFT)等结合聚类算法得到聚类质心。用视觉单词直方图来表示一个图像。图像索引根据图像特征分别建立索引,以索引的方式搜索图像。图像分类图像分类算法类似,提取关键特征,以机器学习方法进行分类
- 51-21 LSS (Lift,Splat,Shoot) ,实现 BEV 感知的开山之作 论文精读
深圳季连AIgraphX
AutoGPT自动驾驶大模型人工智能transformer自动驾驶智慧城市目标跟踪gpt-3计算机视觉
这以后阅读的论文逐渐靠近自动驾驶实用领域,本文要讲的是Bird's-Eye-View,BEV开山之作,来自Nvidia的LSS论文。LSS核心动机:2D-->3D,构建BEV空间。LSS核心结构首先是利用Lift模块进行深度分布学习,将二维图像特征生成3D特征,其次利用Splat模块做特征映射,把3D特征拍扁得到BEV特征图,最后利用Shoot模块在BEV特征图上进行相关任务操作。论文和代码地址论
- 第十四篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例:图像特征提取与描述
传奇开心果编程
Python库OpenCV技术点案例示例短博文pythonopencv人工智能计算机视觉
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、OpenCV图像特征提取与描述介绍二、OpenCV图像特征提取与描述初步示例代码三、扩展思路介绍四、特征点筛选和匹配优化示例代码五、多尺度特征提取示例代码六、非局部特征描述子示例代码七、基于深度学习的特征提取示例代码八、自定义特征提取示例代码九、归纳总结系列短博文目录Python的OpenCV库技术点
- knn实现掌纹识别
哲子带你学编程
计算机视觉人工智能深度学习
Knn掌纹识别算法对比:KnnResNet高斯滤波器、Gabor滤波器、LBP等掌纹提取哲,zhe摘要:自动掌纹识别是一种近年来出现的生物识别技术。在人们宽阔的掌心皮肤表面上,有着丰富的纹理结构,包括主线、皱纹线、脊线、奇异点、纹理和其他图像特征。这些特征彼此不同,与基因无关,因此掌纹包含了大量的信息可以用于身份识别。掌纹图像中的主要线条和皱纹是最重要的特征,也是掌纹识别的主要依据。主线是指“头线
- InverseMatrixVT3D:简单高效实现三维占用预测模型!
深蓝学院
目标检测三维重建
论文标题:InverseMatrixVT3D:AnEfficientProjectionMatrix-BasedApproachfor3DOccupancyPrediction论文作者:ZhenxingMing,JulieStephanyBerrio,MaoShan,andStewartWorrall导读:本文提出了一种简单有效的方法——利用投影矩阵将环视图图像特征转换为三维体积特征,用于三维语义
- Hugging face
hzhj
深度学习
Huggingface是一个很好的开源社区,包含nlp,cv中最新、最先进的模型和数据集等。常见的功能如下:transformer结构图像特征提取参考文献:HuggingFace–TheAIcommunitybuildingthefuture.
- 2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文
2024数学建模
数学建模2024代码美赛论文B题
2024年思路持续更新中,所有题目,会第一时间发布到专栏内!!!摘要:在气象观测、高速公路行驶、航班制定等场景中能见度一直都是不可或缺的指标之一。影响能见度的主要因素之一是雾。在此背景下,本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法,对给定数据进行了细致处理,并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法
- 论文解读:DeepBDC小样本图像分类
十有久诚
小样本图像分类人工智能机器学习深度学习小样本图像分类元学习
JointDistributionMatters:DeepBrownianDistanceCovarianceforFew-ShotClassification摘要由于每个新任务只给出很少的训练样例,所以few-shot分类是一个具有挑战性的问题。解决这一挑战的有效研究路线之一是专注于学习由查询图像和某些类别的少数支持图像之间的相似性度量驱动的深度表示。统计上,这相当于测量图像特征的依赖性,被视为
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you_are_my_sunshine*
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文章目录介绍PCA算法通过PCA算法进行图像特征采样1.问题定义:给手语数字数据集降维2.导入数据并显示部分数据3.进行降维模型的拟合介绍降维是把高维的数据降到低维的空间或平面上进行处理,也就是让特征数量减少,同时保留特征中的主要信息,从而简化数据集的空间结构,更易于可视化。PCA算法最常见的降维算法是主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA),它是通过正交变换将可
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yf743909
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前面学习的滤波器主要是用来模糊图像,今天一起来了解关于边缘识别的滤波吧!嘿嘿边缘边缘是像素值发生跃迁的位置,是图像的显著特征之一,在图像特征提取,对象检测,模式识别等方面都有重要的作用。人眼如何识别图像边缘?比如有一幅图,图里面有一条线,左很亮,右边很暗,那人眼就很容易识别这条线作为边缘也就是图像的灰度值快速变化的地方.soble算子sobel算子对图像求一阶导数。一阶导数越大,说明像素在该方向的
- java短路运算符和逻辑运算符的区别
3213213333332132
java基础
/*
* 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码
* 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的
* 原理很简单,并联电路代表短路或(||),串联电路代表短路与(&&)。
*
* 并联电路两个开关只要有一个开关闭合,电路就会通。
* 类似于短路或(||),只要有其中一个为true(开关闭合)是
- Java异常那些不得不说的事
白糖_
javaexception
一、在finally块中做数据回收操作
比如数据库连接都是很宝贵的,所以最好在finally中关闭连接。
JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent();
try{
jdbc.excute("select * from ctp_log");
}catch(SQLException e){
...
}finally{
jdbc.close();
- utf-8与utf-8(无BOM)的区别
dcj3sjt126com
PHP
BOM——Byte Order Mark,就是字节序标记 在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符,它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符,所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前,先传输 字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
- JAVA Annotation之定义篇
周凡杨
java注解annotation入门注释
Annotation: 译为注释或注解
An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
- tomcat的多域名、虚拟主机配置
g21121
tomcat
众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机,而且配置起来比较简单,但是项目用到的是tomcat,配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以,下面就跟大家分享下经验。
很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置:
在Engine标签下增面积Host标签,如下:
<Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
- Linux SSH 错误解析(Capistrano 的cap 访问错误 Permission )
510888780
linuxcapistrano
1.ssh -v
[email protected] 出现
Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password).
错误
运行状况如下:
OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013
debug1: Reading configuratio
- log4j的用法
Harry642
javalog4j
一、前言: log4j 是一个开放源码项目,是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现, 当时在log4j完成时,log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类,但当时jdk1.4已接近完成,所以sun拒绝使用log4j,当在java开发中
- mysql、sqlserver、oracle分页,java分页统一接口实现
aijuans
oraclejave
定义:pageStart 起始页,pageEnd 终止页,pageSize页面容量
oracle分页:
select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart
sqlServer分页:
 
- Hessian 简单例子
antlove
javaWebservicehessian
hello.hessian.MyCar.java
package hessian.pojo;
import java.io.Serializable;
public class MyCar implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
- 数据库对象的同义词和序列
百合不是茶
sql序列同义词ORACLE权限
回顾简单的数据库权限等命令;
解锁用户和锁定用户
alter user scott account lock/unlock;
//system下查看系统中的用户
select * dba_users;
//创建用户名和密码
create user wj identified by wj;
identified by
//授予连接权和建表权
grant connect to
- 使用Powermock和mockito测试静态方法
bijian1013
持续集成单元测试mockitoPowermock
实例:
package com.bijian.study;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.io.IOException;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import or
- 精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*访问ORACLE
*/
--检索单行数据
--使用标量变量接收数据
DECLARE
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
BEGIN
select ename,sal into v_ename,v_sal
from emp where empno=&no;
dbms_output.pu
- 【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器
bit1129
nginx
Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统,通过负载均衡服务器,可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器,可以带来很多好处:
负载均衡的好处
增加可用资源
增加吞吐量
加快响应速度,降低延时
出错的重试验机制
Nginx主要支持三种均衡算法:
round-robin
l
- jquery-validation备忘
白糖_
jquerycssF#Firebug
留点学习jquery validation总结的代码:
function checkForm(){
validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID
errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误, 默认:&
- solr限制admin界面访问(端口限制和http授权限制)
ronin47
限定Ip访问
solr的管理界面可以帮助我们做很多事情,但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。
可以通过tomcat的http基本授权来做限制,也可以通过iptables防火墙来限制。
我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。
第一步: 在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户,比如:
<userusername="ad
- 多线程-用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
bylijinnan
java多线程
public class IncDecThread {
private int j=10;
/*
* 题目:用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
* 两个问题:
* 1、线程同步--synchronized
* 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类
*/
public static
- 买房历程
cfyme
2015-06-21: 万科未来城,看房子
2015-06-26: 办理贷款手续,贷款73万,贷款利率5.65=5.3675
2015-06-27: 房子首付,签完合同
2015-06-28,央行宣布降息 0.25,就2天的时间差啊,没赶上。
首付,老婆找他的小姐妹接了5万,另外几个朋友借了1-
- [军事与科技]制造大型太空战舰的前奏
comsci
制造
天气热了........空调和电扇要准备好..........
最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界..........
所以,我们不得不关
- dateformat
dai_lm
DateFormat
"Symbol Meaning Presentation Ex."
"------ ------- ------------ ----"
"G era designator (Text) AD"
"y year
- Hadoop如何实现关联计算
datamachine
mapreducehadoop关联计算
选择Hadoop,低成本和高扩展性是主要原因,但但它的开发效率实在无法让人满意。
以关联计算为例。
假设:HDFS上有2个文件,分别是客户信息和订单信息,customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算,以便将客户名称添加到订单列表中?
&nbs
- 用户模型中修改用户信息时,密码是如何处理的
dcj3sjt126com
yii
当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦,所有我想分享一下我是怎么处理的。
场景是使用的基本的那些(系统自带),你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。
面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存,但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密,这
- 中文 iOS/Mac 开发博客列表
dcj3sjt126com
Blog
本博客列表会不断更新维护,如果有推荐的博客,请到此处提交博客信息。
本博客列表涉及的文章内容支持 定制化Google搜索,特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。
本博客列表也提供同步更新的OPML文件(下载OPML文件),可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中,特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
- js去除空格,去除左右两端的空格
蕃薯耀
去除左右两端的空格js去掉所有空格js去除空格
js去除空格,去除左右两端的空格
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- SpringMVC4零配置--web.xml
hanqunfeng
springmvc4
servlet3.0+规范后,允许servlet,filter,listener不必声明在web.xml中,而是以硬编码的方式存在,实现容器的零配置。
ServletContainerInitializer:启动容器时负责加载相关配置
package javax.servlet;
import java.util.Set;
public interface ServletContainer
- 《开源框架那些事儿21》:巧借力与借巧力
j2eetop
框架UI
同样做前端UI,为什么有人花了一点力气,就可以做好?而有的人费尽全力,仍然错误百出?我们可以先看看几个故事。
故事1:巧借力,乌鸦也可以吃核桃
有一个盛产核桃的村子,每年秋末冬初,成群的乌鸦总会来到这里,到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。
核桃仁虽然美味,但是外壳那么坚硬,乌鸦怎么才能吃到呢?原来乌鸦先把核桃叼起,然后飞到高高的树枝上,再将核桃摔下去,核桃落到坚硬的地面上,被撞破了,于是,
- JQuery EasyUI 验证扩展
可怜的猫
jqueryeasyui验证
最近项目中用到了前端框架-- EasyUI,在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容,现把常用的验证方式总结出来,留待后用。
以下内容只需要在公用js中添加即可。
使用类似于如下:
<input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
- 架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类)
nannan408
1.前言.
如题.
2.代码.
/*
* Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved.
*/
package com.test.test.test.send;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream
- Jquery性能优化
r361251
JavaScriptjquery
一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字
这个不仅仅是jQuery,所有javascript开发过程中,都需要注意,请一定不要定义成如下:
$loading = $('#loading'); //这个是全局定义,不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名,就会郁闷至死的
二、请使用一个var来定义变量
如果你使用多个变量的话,请如下方式定义:
. 代码如下:
var page
- 在eclipse项目中使用maven管理依赖
tjj006
eclipsemaven
概览:
如何导入maven项目至eclipse中
建立自有Maven Java类库服务器
建立符合maven代码库标准的自定义类库
Maven在管理Java类库方面有巨大的优势,像白衣所说就是非常“环保”。
我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下,然后全部添加到ide的构建路径中,如果用了SVN/CVS,这样会很容易就 把
- 中国天气网省市级联页面
x125858805
级联
1、页面及级联js
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
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