- OpenCV入门到精通:从基础到实战的全面指南
摘要:本文旨在为初学者和有一定经验的开发者提供OpenCV从入门到精通的全面指南。文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法,然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容,最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。关键词:OpenCV;图像处理;特征检测;视频分析;实战案例引言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary
- 数字图像处理学习笔记
andwhataboutit?
学习笔记
1-图像处理基础_哔哩哔哩_bilibili输出图像像素点需要将图象值要作类型转换,转成Int图像仿射变换线性变换+平移线性变换:1,变换前直线,变换后仍然直线2,直线比例不变3,直线到远点的距离不变仿射变换计算:常见变换:恒等变换:变换前后一致尺度变换:对尺寸作放大或缩小旋转变换:图像旋转但是尺寸不变平移::位置移动尺寸不变偏移(垂直、水平):垂直或者水平方向变化代码示例:importcv2im
- C#版Halcon:HalconDotNet最详细最全面教程(万字详细总结)
0仰望星空007
C#计算机视觉HalconHalconDotNet
文章目录第一部分:Halcon基础1.Halcon简介Halcon的安装和配置2.Halcon界面和工具图像显示窗口的使用3.图像处理基础图像的表示和存储图像的基本操作4.图像预处理图像增强技术图像去噪方法图像二值化第二部分:Halcon进阶5.形态学操作腐蚀和膨胀开运算和闭运算形态学梯度6.特征提取边缘检测角点检测区域特征第三部分:Halcon高级应用7.模板匹配基于形状的模板匹配基于灰度的模板
- 171、音频信号处理与分析:Python中的NumPy实践
多多的编程笔记
pythonnumpy图像处理
Python开发之NumPy与图像处理:图像处理与计算机视觉在Python开发中,NumPy是一个非常强大的库,它在多维数组计算方面提供了丰富的功能。而在图像处理和计算机视觉领域,NumPy也发挥着不可替代的作用。本文将带你了解NumPy在图像处理和计算机视觉中的应用,以及一些实用的技巧和案例。1.图像处理基础1.1图像的表示图像可以看作是一个二维数组,每个元素表示图像中的一个像素点。这个像素点的
- python数字图像处理基础(六)——模板匹配、直方图
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉开发语言
目录模板匹配概念单对象模板匹配多对象模板匹配直方图1.查找直方图2.绘制直方图3.掩膜的应用模板匹配概念模板匹配和卷积原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动,计算模板与图像被模板覆盖的地方的差别程度,这个差别程度的计算方法在opencv里有6种,然后将每次计算的结果放入一个矩阵里,作为结果输出。假如原图是AxB大小,而模板是axb大小,则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)(通过.sha
- 《Python星球日记》 第78天:CV 基础与图像处理
Code_流苏
Python星球日记python图像处理CV计算机视觉像素opencv边缘检测
名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)目录一、计算机视觉(CV)简介1.什么是计算机视觉?2.计算机视觉的应用场景3.图像的基本属性a》像素(Pixel)b》通道(Channel)c》分辨率(Resolution)二、图像处理基础1.使用OpenCV进行图像操作a》导入OpenCV库b》图像读取c》图像显示d》
- 【IP101】图像处理基础:从零开始学习颜色操作(RGB、灰度化、二值化、HSV变换)
J先生x
图像处理学习人工智能计算机视觉
颜色操作详解在图像处理的世界里,颜色操作就像是一个魔术师的基本功。今天,让我们一起来解锁这些有趣又实用的"魔法"吧!目录通道替换-RGB与BGR的"调包"游戏灰度化-让图像"褪色"的艺术二值化-非黑即白的世界大津算法-自动寻找最佳阈值的智慧之眼HSV变换-探索更自然的色彩空间通道替换理论基础在计算机视觉中,我们经常会遇到RGB和BGR两种颜色格式。它们就像是"外国人"和"中国人"的称呼顺序,一个是
- 【OpenCV】第二章——图像处理基础
蜡笔小电芯
OpenCVopencv图像处理计算机视觉人工智能
图像处理基础学习笔记本章节详细介绍了图像处理的基础内容,包括图像的读取、显示、保存,基本属性的查看,图像的变换与操作,以及常用的图像处理方法。目录图像的读取与显示图像基本属性图像的灰度化与二值化图像的色彩空间转换图像变换与操作图像滤波与平滑边缘检测(Sobel、Canny)1.图像的读取与显示图像是由一系列像素组成的矩阵,在OpenCV中可以使用cv2.imread()函数读取图像,使用cv2.i
- OpenCV图像处理基础2
指尖下的技术
OpenCVopencv图像处理计算机视觉
接着上一篇OpenCV图像处理基础1继续说。图像阈值处理1、简单阈值处理ret,thresholded_image=cv2.threshold(image,thresh,maxval,cv2.THRESH_BINARY)thresh是阈值,maxval是最大值。2、自适应阈值处理thresholded_image=cv2.adaptiveThreshold(image,maxval,cv2.ADA
- OpenCV-Python实战(1)——OpenCV简介与图像处理基础
数字化转型2025
AI人工智能方向opencvpython图像处理
OpenCV介绍Python安装OpenCV:对于Linux和Windows操作系统,首先需要在shell或cmd中运行以下命令安装NumPy:pipinstallnumpy。然后再安装OpenCV,可以选择仅安装主模块包:pipinstallopencv-python,或者安装完整包(包括主模块和附加模块):pipinstallopencv-contrib-python。OpenCV主要模块:O
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发
应用开发
引言在HarmonyNext生态系统中,图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用,重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建一个完整的图像处理应用,并通过优化技巧提升性能。图像处理基础1.1图像表示在数字图像处理中,图像通常被表示为一个二维矩阵,每个元素代表一个像素的灰度值或颜色值。在HarmonyNex
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用,重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建一个完整的图像处理应用,并通过优化技巧提升性能。1.图像处理基础1.1图像表示在数字图像处理中,图像通常被表示为一个
- 基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南
harmonyos-next
基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南引言在移动应用开发中,图像处理是一个常见且重要的需求。随着HarmonyNext的发布,ArkTS作为其核心开发语言,提供了强大的工具和框架来支持高性能的图像处理。本文将深入探讨如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS进行高效的图像处理,并通过一个实战案例来展示如何实现一个复杂的图像滤镜效果。1.图像处理基础在开始编写代码之前,我们需要了解
- 【Python】OpenCV算法使用案例全解
岱宗夫up
教学opencv计算机视觉人工智能算法
OpenCV算法使用案例全解前言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了大量的图像和视频处理功能。从简单的图像滤波到复杂的三维重建,OpenCV涵盖了计算机视觉领域的众多算法。本文将详细介绍OpenCV中常见算法的使用案例,帮助读者更好地理解和应用这些强大的工具。一、图像处理基础(一)滤波操作滤波是图像处理中最基
- MATLAB机器学习、深度学习
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机器学习matlabmatlab机器学习深度学习
目录第一章MATLAB图像处理基础第二章BP神经网络及其在图像处理中的应用第三章卷积神经网络及其在图像处理中的应第四章迁移学习算法及其在图像处理中的应用第五章生成式对抗网络(GAN)及其在图像处理中的应用第六章目标检测YOLO模型及其在图像处理中的应用第七章讨论与答疑近年来,随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机
- Python OpenCV图像处理:从基础到高级的全方位指南
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
- 视频图像处理基础--运动目标检测与识别
小豆包的小朋友0217
音视频图像处理目标检测
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、视频图像处理二、运动目标检测与识别--帧差法2.1帧差法2.2算法原理2.3利用帧差法进行目标检测的方法2.4相邻帧帧间差分法的优势和不足2.5改进的帧间差分法三、运动目标检测与识别--背景减法3.1背景减法3.2算法原理3.3背景建模方法3.4背景模型更新三、运动目标检测与识别--光流场分析法3.1光流场分析3.2光流和光流场的概念3.3光流场分析法原理3
- 前端学习路线
沐白star
路要一步一步的走,饭要一口一口的吃,今天我来给大家整理下前端的学习路线。初级阶段(静态网页制作、JS编程入门)1.Photoshop入门图像处理基础知识、图像处理基础知识、分辨率、图像的色彩模式、常用的图像文件格式。Photoshop工作界面的介绍、文件操作、图像的显示效果、图像和画布尺寸的调整、绘制和编辑选区、选区的操作技巧、渐变工具和油漆桶工具。图像合成、图层、蒙版、配色、切图、色彩搭配原则。
- OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解(图文解释 附源码)
showswoller
数据分析与可视化计算机视觉opencv图像处理计算机视觉人工智能python
需要源码和图片集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、OpenCV简介在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常用图像处理函数库,采用C/C++语言编写,可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上,能够快速的实现一些图像处理和识别的任务OpenCV还提供了Java、Python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用,从而使得图像处理和图像分析变
- 【OpenCV】P1 开发环境搭建 + 图像处理基础(待完成)
脚踏实地的大梦想家
#OpenCVopencv图像处理人工智能
目录OpenCV简介图像处理基础读取图像显示图像保存图像OpenCVistheword’sbiggestcomputervisionlibrary.It’sopensource,containsover2500algorithmsandisoperatedbythenon-profitOpenSourceVisionFoundation.–Fromopencv.orgOpenCV简介Opencv库
- python数字图像处理基础(八)——harris角点检测、图像尺度空间、SIFT算法
_hermit:
数字图像处理python算法计算机视觉
目录harris角点检测原理函数图像尺度空间概念局部不变性局部不变特征SIFT算法harris角点检测原理Harris角点检测是一种用于在图像中检测角点的算法。角点是图像中局部区域的交叉点或者突出的特征点。Harris角点检测算法旨在寻找图像中对于平移、旋转和尺度变化具有不变性的角点。该算法通过计算图像中每个像素点的灰度值的变化,来识别角点。具体来说,Harris角点检测通过以下步骤实现:计算图像
- python数字图像处理基础(九)——特征匹配
_hermit:
数字图像处理pythonopencv开发语言计算机视觉
目录蛮力匹配(ORB匹配)RANSAC算法全景图像拼接蛮力匹配(ORB匹配)Brute-Force匹配非常简单,首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行(描述符)距离测试,最后返回距离最近的关键点.对于BF匹配器,首先我们必须使用**cv2.BFMatcher()**创建BFMatcher对象。它需要两个可选的参数:normType:它指定要使用的距离测量,默认情况下,
- python数字图像处理基础(十)——背景建模
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉开发语言
目录背景建模背景消除-帧差法混合高斯模型背景建模背景建模是计算机视觉和图像处理中的一项关键技术,用于提取视频中的前景对象。在视频监控、运动检测和行为分析等领域中,背景建模被广泛应用。其基本思想是通过对视频序列中的像素进行建模,找到视频中的静态背景,并将不同的像素标记为背景和前景,从而使后续的对象检测和跟踪更为可靠。前景-感兴趣的、运动的;背景-不变背景消除-帧差法由于场景中的目标在运动,目标的影像
- Open CV 图像处理基础:(七)学习 OpenCV 的图像增强和边缘检测功能
無间行者
OpenCV图像处理学习opencvjava
在Java中学习使用OpenCV的图像增强和边缘检测功能目录在Java中学习使用OpenCV的图像增强和边缘检测功能前言图像增强功能对比度调整(Core.addWeighted())函数原型:参数说明:代码:示例直方图均衡化(Imgproc.equalizeHist())函数原型:参数说明:代码:示例边缘检测功能Canny边缘检测(Imgproc.Canny())函数原型:代码:示例总结OpenC
- python数字图像处理基础(七)——直方图均衡化、傅里叶变换
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉开发语言
目录直方图均衡化均衡化原理均衡化效果标准直方图均衡化自适应直方图均衡化傅里叶变换原理低通滤波高通滤波直方图均衡化均衡化原理图像均衡化是一种基本的图像处理技术,通过更新图像直方图的像素强度分布来调整图像的全局对比度。这样做可以使低对比度的区域在输出图像中获得更高的对比度。简单理解:改变图像对比度,让色彩更丰富,灰度值直方图:瘦高->均衡本质上,直方图均衡化的工作原理是:1.计算图像像素强度的直方图2
- python数字图像处理基础(四)——图像平滑处理、形态学操作、图像梯度
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉opencv
目录图像平滑处理(滤波操作)1.均值滤波blur()2.方框滤波boxFilter()3.高斯滤波GaussianBlur()4.中值滤波medianBlur()形态学操作morphology1.腐蚀操作2.膨胀操作3.开运算cv2.morphologyEx()4.闭运算cv2.morphologyEx()5.梯度运算6.礼帽与黑帽计算图像梯度1.Sobel算子2.Scharr算子3.laplac
- python数字图像处理基础(五)——Canny边缘检测、图像金字塔、图像分割
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉opencv
目录Canny边缘检测原理步骤图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔图像分割图像轮廓检测1.检测轮廓2.绘制轮廓3.补充Canny边缘检测梯度是什么?梯度就是变化的最快的那个方向edge=cv2.Canny(image,threshold1,threshold2[,edges[,apertureSize[,L2gradient]]])第一个参数是需要处理的原图像,该图像必须为单通道的灰度图;第
- python数字图像处理基础(二)——图像基本操作、滑动条、鼠标操作
_hermit:
数字图像处理python计算机外设opencv计算机视觉图像处理
目录图像读取与显示读取视频与查看属性图像保存保存视频图像属性打印遍历图像的所有像素点的RGB值图像边界填充数值计算图像大小变化图像窗口滑动条的创建和使用鼠标操作importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt图像读取与显示图像读取cv2.MREAD_COLOR:彩色图像或用1cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像或用0img=cv
- 视频美颜SDK技术解析与技术对比
美狐美颜sdk
直播美颜SDK美颜算法美颜SDK音视频计算机视觉美颜SDK人工智能深度学习美颜sdk直播美颜sdk
当下,各类应用和服务纷纷采用视频美颜SDK,以提供更加令人满意的视觉效果。本文将深入探讨视频美颜SDK的技术原理,同时对比不同SDK的特性,为开发者和决策者提供全面的技术参考。一、技术原理解析1.图像处理基础视频美颜SDK基本的图像处理手段包括色彩调整、锐化、模糊等,用于提升视频画面的质量。2.人脸检测与关键点标定先进的SDK利用深度学习技术进行人脸检测,进一步识别关键点,以便更精准地进行后续处理
- 利用C++进行图像处理与计算机视觉
naer_chongya
c++图像处理计算机视觉
在C++中进行图像处理与计算机视觉是一个有趣且具有挑战性的任务。C++是一种高效的编程语言,能够提供足够的灵活性和性能,以处理复杂的图像处理和计算机视觉算法。在本文中,我们将介绍如何使用C++进行图像处理和计算机视觉,以及一些常见的技术和库。图像处理基础在进行图像处理和计算机视觉之前,首先需要了解图像的基本概念和处理方法。图像可以被看作是一个二维矩阵,每个元素代表一个像素的数值,通常表示颜色或灰度
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比