- Python 爬虫验证码识别
acheding
pythonpython爬虫ocr
在我们进行爬虫的过程中,经常会碰到有些网站会时不时弹出来验证码识别。我们该如何解决呢?这里分享2种我尝试过的方法。0.验证码示例1.OpenCV+pytesseract使用Python中的OpenCV库进行图像预处理(边缘保留滤波、灰度化、二值化、形态学操作和逻辑运算),然后结合pytesseract进行文字识别。pytesseract需要配合安装在本地的tesseract-ocr.exe文件一起
- 图像处理篇---基本OpenMV图像处理
Ronin-Lotus
图像处理篇嵌入式硬件篇图像处理人工智能计算机视觉python机器学习OpenMV
文章目录前言1.灰度化(Grayscale)2.二值化(Thresholding)3.掩膜(Mask)4.腐蚀(Erosion)5.膨胀(Dilation)6.缩放(Scaling)7.旋转(Rotation)8.平移(Translation)9.边缘检测(EdgeDetection)10.轮廓检测(ContourDetection)11.总结总结前言以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了Op
- 图像处理篇---基本Python图像处理
Ronin-Lotus
深度学习篇图像处理篇图像处理pythonopencv人工智能计算机视觉
文章目录前言1.图像灰度化原理Python实现2.图像二值化原理:Python实现3.图像掩膜(Mask)原理Python实现4.腐蚀(Erosion)和膨胀(Dilation)原理Python实现5.其他常用图像操作(1)图像缩放(2)图像旋转(3)图像平滑(模糊)(4)边缘检测(Canny)(5)轮廓检测6.总结总结前言以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了基本Python图像处理:灰度化
- python联合opencv实现图像的二值化处理阈值可视化分析
海宝7号
python2021可视化opencvpython图像识别图像处理
广义来看,在python中比较常用的主要是opencv,pil两个第三库,对比来看的话,opencv使用要更加的方便实用而且灵活。当然也可以都采用,对比分析其各自的效果。阈值可视化原理:设置一个阈值,低于该阈值的像素置为0(黑色),高于该阈值的像素置为255(白色)。基本函数原理实用方法:cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)src:表示的是图片源thresh:
- OCR - Tesseract的Windows下安装使用及ocr识别
坐望云起
深度学习从入门到精通tesseractwin10ocrLSTM光学字符识别
一、光学字符识别技术OCR(OpticalCharacterRecognition),中文是光学字符识别。是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。主要包含以下技术1、图像输入:要进行OCR识别,第一步就是通过采集所要识别的图像,可以是名片、身份证、护照、行驶证、驾驶证、公文、文档等等,然后将图像输入到识别核心区域。2、图像进行预处理:此过程包含二值化(像素)、去噪、倾斜
- C语言实现图像二值化变换项目源码
爽新全效瓷兔膏
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目提供了一个C语言编程案例,专门用于解决图像处理中的“百马百担”问题,即图像二值化。项目展示如何使用C语言进行图像的读取、处理和保存,特别是二值化转换的实现,通过设定阈值将图像简化为黑白色调,以突出其特征。源码中包括了图像读取、阈值设置、像素遍历和图像写入等关键步骤,适合C语言学习者和图像处理领域开发者学习实践。1.C语言图像处理简介简介C语言作为一种高效
- Python OpenCV图像位运算详解
缤纷彩色
opencvpython计算机视觉
PythonOpenCV图像位运算详解图像处理是近年来非常热门的一项技术,其中图像二值化、特征提取、形态学处理等应用广泛。而位运算是图像处理中最重要的操作之一,其作用不仅可以对二进制数据进行处理,还可以在图像处理中实现一些特殊的效果。OpenCV库中提供了一系列对图像进行位运算的函数,其中bitwise_and函数有着非常广泛的应用。OpenCV-Python中的bitwise_and函数是一个二
- OpenCV中的图像处理函数详解
Luzem0319
opencv图像处理人工智能
在OpenCV中,图像处理函数是实现图像处理和计算机视觉任务的基础。下面将详细介绍六个重要的图像处理函数:二值化函数、自适应二值化函数、腐蚀函数、膨胀函数、仿射变换函数和透视变换函数。一、二值化函数功能二值化函数(cv2.threshold())用于将灰度图像转换为二值图像。二值图像中,每个像素只有两种可能的值(通常是0和255),分别代表黑色和白色。参数src:输入图像,应为灰度图像。thres
- python识别复杂验证码2020_python 验证码识别示例(二) 复杂验证码识别
y921112y921112
在这篇博文中手把手教你如何去分割验证,然后进行识别。一:下载验证码验证码分析,图片上有折线,验证码有数字,有英文字母大小写,分类的时候需要更多的样本,验证码的字母是彩色的,图片上有雪花等噪点,因此识别改验证码难度较大二:二值化和降噪:三:切割:四:分类:五:测试识别率六:总结:综合识别率在70%左右,对于这个识别率我觉得还是挺高的,因为这个验证码的识别难度还是很大代码:一.下载图片:#-*-cod
- 连通区域计算
选与握
#图像处理
(一)two-pass四邻域连通区域计算1、先将图像二值化2、第一次按行扫描图像时,图像中的每个像素值从上到下,从左到右扫描,给每一个有效的像素值一个标签label,规则如下:(1)如果该像素的4邻域中左边像素值和上边像素值都为0且都没有标签,则给该像素一个新的标签label(2)如果该像素的4邻域中左边像素值或上边像素值有一个为1,则该像素的标签是像素值为1的标签(3)如果该像素的4邻域中左边像
- python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)
weixin_39849054
python3.6split用法
研修课上讲了两个例子,融合一下。主要演示大致的过程:导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题:①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation导入会出现warning,说已弃用fromsklearn.model_selectionimporttrain-test_splitfromsk
- opencv基础学习
yzx991013
OpenCV基础全集opencv学习人工智能
3.3OTSU阈值代码:importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv2.imread('./image/otus.png',0)#简单阈值ret1,th1=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#二值化阈值ret2,th2=cv2.threshold(img,0,255,
- MATLAB车牌定位和识别系统
清风明月来几时
图像算法处理matlab开发语言
有很多方法可以实现MATLAB车牌的定位和识别系统。以下是一种可能的实现步骤:车牌定位:使用图像处理技术(如边缘检测、区域生长或颜色分割)来检测图像中的车牌区域。使用形态学操作来排除不符合车牌形状的区域。对车牌区域进行裁剪或调整大小,以便后续的识别。车牌识别:将车牌图像转换为灰度图像。使用图像处理技术(如二值化、滤波或增强)来减少噪音并突出字符。使用字符分割算法将车牌中的字符分开。使用特征提取方法
- 汽车智能驾驶算法汇总
芊言芊语
汽车算法
汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心,它们集成了多个学科的知识,包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总,内容分为几个关键部分进行阐述。一、计算机视觉算法计算机视觉是智能驾驶算法中用于识别和理解环境的关键技术。它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理:通过摄像头等设备获取车辆前方的图像,然后进行预处理,如灰度化、二值化、滤波等操作,以提高
- opencv学习笔记19-opencv焊点(原点)计数
The_xz
opencv学习笔记
一、原理:opencv学习笔记13-opencv连通组件标记实现硬币计数二、不同情况思路:当焊点为背景时,进行反色处理(二值化后若焊点为背景,转化为前景)。三、示例代码:#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){utils::logging::setLog
- 机器学习小组第三周:简单的数据预处理和特征工程
-Helslie
机器学习机器学习
学习目标●无量纲化:最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征:编码与哑变量●处理连续型特征:二值化与分段学习资料首先,参考:《机器学习的敲门砖:归一化与KD树》及《特征工程系列:特征预处理(上)》中相关部分。其次,其他知识点可参考推荐博文:sklearn中的数据预处理和特征工程。20200311数据归一化在量纲不同的情况下,对于部分算法不能反映样本中每
- python的图像阈值化处理及算法对比
yava_free
计算机视觉人工智能python
一.阈值化(注:该部分参考作者的论文《基于苗族服饰的图像锐化和边缘提取技术研究》)图像的二值化或阈值化(Binarization)旨在提取图像中的目标物体,将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T,通过T将图像的像素划分为两类:大于T的像素群和小于T的像素群。灰度转换处理后的图像中,每个像素都只有一个灰度值,其大小表示明暗程度。二值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色,常用的二值化算法如公式
- spark mllib 特征学习笔记 (一)
路人与大师
spark-ml学习笔记
PySparkMLlib特征处理详解PySparkMLlib提供了丰富的特征处理工具,帮助我们进行特征提取、转换和选择。以下是PySparkMLlib中常用的特征处理类及其简要介绍。1.BinarizerBinarizer是将连续特征二值化的转换器。frompyspark.ml.featureimportBinarizerbinarizer=Binarizer(threshold=0.5,inpu
- OpenCV中的轮廓检测cv2.findContours()
Limiiiing
OpenCVopencvpython图像处理
文章目录前言一、查找轮廓二、绘制轮廓轮廓面积轮廓周长前言轮廓提取的前提,将背景置为黑色,目标为白色(利用二值化或Canny)边缘检测,例如Canny等,利用梯度变化,记录图像中的边缘像素点,返回和源图片一样尺寸和类型的边缘图。轮廓检测,则是将得到的每一个轮廓信息存储下来,记录的是轮廓之间和内部的信息。一、查找轮廓contours,hierarchy=cv2.findContours(image,m
- C# 教程 目录
VB.Net
C#教程C#教程
17.3图像处理17.3.1像素处理17.3.1.1逆反(底片)17.3.1.2曝光17.3.1.3灰度17.3.1.4浮雕17.3.1.5二值化(黑白)17.3.1.6自定义处理17.3.2内存处理17.3.2.1Bitmap.LockBits方法和Bitmap.UnlockBits方法17.3.2.2BitmapData类17.3.2.3逆反17.3.2.4曝光17.3.2.5灰度17.3.2
- 【机器学习】4. 相似性比较(二值化数据)与相关度(correlation)
pen-ai
机器学习机器学习人工智能scikit-learnpython
SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中,f11表示两组都为1的组合个数,f10表示第一组为1,第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点,假设是比较稀疏的数据,如今天去哪一个地区,地区有成千上万个,但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大,如此计算的结果SMC必然很大,但是能够代
- 基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例
GT开发算法工程师
pythonopencv开发语言人工智能计算机视觉
引言:本案例展示了如何使用Python结合OpenCV库来实现产品码的识别与验证。首先,通过图像预处理技术(如灰度化、二值化、降噪等)优化产品码图像,然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法(如SVM、神经网络等)来定位并识别产品码。目录原理:代码部分:注意:原理:产品码识别与验证的核心在于图像处理与模式识别技术。首先,通过图像处理技术提取出产品码区域,去除背景干扰,增强产品码的可识别性。然
- 车牌识别-基于模板匹配
勇敢歪歪
matlab开发语言
基于模板匹配的车牌识别一、设计思路二、功能模块1、GUI界面创建2、图片选择3、车牌粗定位4、灰度化5、倾斜矫正6、二值化和第一次形态学处理7、精确定位8、第二次形态学处理9、字符分割10、归一化切割后的字符以及模板11、字符匹配12、语音播报13、退出系统和关于按钮三、总的操作图一、设计思路车牌识别程序的设计主要基于车牌的固有特点,这些特点指导算法的设计。在一个识别系统中首先选择某一个或几个车牌
- Java 验证码识别(2)Java OpenCV 的使用 灰度、二值化、腐蚀膨胀 去干扰线
小百菜
javajava去干扰线二值化灰度机器学习
上一篇使用Tess4J进行OCR识别,虽然能识别一些简单的验证码,但是验证码有干扰线就识别不了。这一篇讲下如何使用OpenCV去除干扰线。1、maven依赖org.bytedecojavacv-platform1.5.5OpenCV用C++语言编写,提供了接口,我这里使用javacv它里面就有opencv,不过这样依赖会将所有平台的jar包都拉取下来,项目接近1G大小,可以看下我的另外一篇博文精简
- opencv案例实战:表格修复
艾醒(AiXing-w)
零基础上手计算机视觉项目opencv人工智能计算机视觉
OpenCV表格修复前言案例读取图像高斯滤波二值化分离表格行和列还原结果优化获取表格框画出矩形框获取图像相关数据根据矩形框裁剪前言在对于图标的扫描问题当中,有些时候会遇到扫描的表格缺失的问题,通过OpenCV中的形态学变换(morphologyEx)实现对于表格的修复。案例假设我们这里有一张表,可以看到第二行和第二列的表格有些缺少,我们的任务是将这些表格补全。
- 深度神经网络中的BNN和DNN:基于存内计算的原理、实现与能量效率
算法
引言深度神经网络(DNN)在机器学习领域越来越受欢迎,其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果,通常需要大量的训练数据和大型模型,从而使得训练和推理过程变得复杂。尽管图形处理单元(GPU)在许多应用中被用于提供并行计算能力,但较低能耗的平台有可能实现一系列新的应用。目前,一个趋势是降低权重和激活精度的能力,以前的研究表明,在某些情况下,权重和激活可以二值化(即二值化神经网络,BNN),
- ITK 图像分割(一):阈值ThresholdImageFilter
恋恋西风
ITK计算机视觉ITKThreshold
效果:Video:区域增加分割1、itkThresholdImageFilter该类的主要功能是通过设置低阈值、高阈值或介于高低阈值之间,则将图像值输出为用户指定的值。如果图像值低于、高于或介于设置的阈值之间,该类就将图像值设置为用户指定的“外部”值(默认情况下为“黑色”)。该类并不对像素进行二值化处理,输出图像中的像素值可以是浮点型或整型。常用的成员函数:Set/GetLower():设置/获取
- 帮我写一份关于车牌识别的opencv、python报告
Waiyuet Fung
pythonopencv计算机视觉人工智能深度学习
好的,我会尽力帮你写一份关于车牌识别的报告。首先,车牌识别是一种常见的计算机视觉任务,它旨在使用计算机图像处理技术来识别车辆的车牌号码。这对于自动驾驶车辆、停车场管理、交通监控等应用非常重要。使用OpenCV和Python进行车牌识别的一般流程如下:图像预处理:首先,我们需要对输入的图像进行预处理,以确保图像质量较高。这可能包括对图像进行灰度化、去噪、二值化等操作。车牌定位:接下来,我们需要在图像
- OpenCV-35 查找轮廓
一道秘制的小菜
OpenCVopencv人工智能计算机视觉numpypython
一、什么是图像轮廓图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线,轮廓在形状分析和物体的检测识别中很有用。用于图形分析物体的识别和检测注意点:为了检测的准确性,需要先对图像进行二值化或Canny操作。画轮廓时会修改输入的图像,如果之后想继续使用原始图像,应该将原始图像储存到其他变量中。(即画轮廓是在原图上进行修改)二、查找轮廓通过使用API---findContours(img,mode,method
- ncc匹配提速总结
工业机器视觉设计和实现
计算机视觉人工智能机器视觉
我们ncc最原始的匹配方法是:学习模板w*h个像素都要带入ncc公式计算第一种提速,学习模板是w*h,而我们支取其中的w/2*h/2,匹配窗口同理,计算量只有1/4。另外一种因为ncc是线性匹配,我们在这上面也做了文章,即我们匹配时,可以缩小原图像,从而加快匹配,即使用了ncc的缩放性匹配。第二种提速,这个计算量比第一种还少。第三种:就是直方图方式匹配,归一化到256次计算。第四中:如果你用二值化
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。