我不是zzy1231A
我不是zzy1231A

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners

第三章讲述了 segmentation的几种方法
阈值 区域增长 超像素
一些边缘检测算子
sobel canny gpb
SIFT

Segmentation

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第1张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第2张图片

A thresholding 二进制化

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第3张图片
阈值不同分类
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第4张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第5张图片
阈值选择方法
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第6张图片计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第7张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第8张图片

B Region Growing/Splitting and merge计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第9张图片

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第10张图片
区域合并条件
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第11张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第12张图片

C Superpixels

• oversegmentation
– fairly compact
– fairly regular
• superpixels versus pixels
– fewer - efficiency benefits
– more information - more discriminative

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第13张图片计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第14张图片

D Edge Detection 边缘检测计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第15张图片计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第16张图片

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第17张图片

E Convolution

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第18张图片

Simple Edge Detectors

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第19张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第20张图片

拉普拉斯算子

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第21张图片

将高斯滤波和拉普拉斯检测算子结合在一起进行边缘检测的方法

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第22张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第23张图片

Canny计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第24张图片

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第25张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第26张图片

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第27张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第28张图片

GPB

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第29张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第30张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第31张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第32张图片

SIFT

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第33张图片

计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第34张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第35张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第36张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第37张图片
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记三之Segmentation regions, edges, corners_第38张图片

你可能感兴趣的:(计算机视觉,学习,人工智能)

  • 量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？ openwin_top 量化交易系统开发机器学习人工智能量化交易
    microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程，以确保模型的可靠性、性能和安全性。以下是详细描述以及相关的示例：1.数据收集和预处理数据收集在量化交易中，数据是最重要的资产。收集的数
  • 不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗 P5688346 人工智能
    大家好，给大家分享一下英语不好能学python编程吗，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能，就不得不提Python编程语言，大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码，满屏的英文字母，想想就头疼，觉得自己不会英语，肯定学不好Python，但是不会英语到底能不能够学习Python呢，下面小编给大家分析分析。其实各位想要
  • C#基础学习（二）C#数组生存手册：从入门到“血压拉满“的奇妙旅程 FAREWELL00075 c#学习开发语言数组Array
    作为一只C#萌新，当你试图用数组装下整个世界时，系统可能会温柔地弹出一句**"Indexwasoutsidetheboundsofthearray."**。别慌！这份求生指南将用段子教你玩转数组一、数组是什么数组简单来说就是由相同元素组成的一个集合，数组里面不一定是数，还可能是bool,string等类型组成的集合。那么他有些什么特点呢：本质：装着相同类型元素的集装箱（比如一箱肥宅快乐水）特性：长
  • 笔记：代码随想录算法训练营day60：并查集理论基础、寻找存在的路径 jingjingjing1111 笔记
    本文为学习并查集理论基础|代码随想录、代码随想录过程中的思考find是找的顶头上司，而不是当前上司，最后怎么也得找到一个顶头上司的上司是自己，要不然这个结构也不成立使用issame替换会使被操作者为当前节点，而非根节点。join(u,v)的功能为将v的根节点挂到u的根节点下模拟过程可以看出，join中的find中的路径压缩要在长度大于2（路径大于1）的时候才会体现出来107.寻找存在的路径卡码网题
  • 计算机基础：编码04，认识反码和补码 水饺编程 MFC学习笔记Win32学习笔记windowsc++mfcc语言
    专栏导航本节文章分别属于《Win32学习笔记》和《MFC学习笔记》两个专栏，故划分为两个专栏导航。读者可以自行选择前往哪个专栏。（一）WIn32专栏导航上一篇：计算机基础：编码03，根据十进制数，求其原码回到目录下一篇：无（二）MFC专栏导航上一篇：计算机基础：编码03，根据十进制数，求其原码回到目录下一篇：无本节前言在前两节，我讲解了关于原码的知识。本节，我来讲解反码和补码。在学习本节之前，你需
  • 【access开发】导入excel 并生成表 Access开发易登软件 vbaAccess开发Excelhtmlvbaaccessexcel前端access数据库低代码
    hi，大家好呀！最近天气越来越暖了，在这个春暖花开的季节了，每天心情应该都是美美的，正所谓一年之计在于春，在这个美好的季节，大家一起努力学习学习吧！那我们来看看今天学点啥呢？大家在刚接触access时，很多都是excel的高手，学习的过程中，总会想着，怎么把现在的excel数据导入到access，那这个时候该怎么来操作呢？如果是新手，那肯定是导入excel就可以了，那如果你是一个爱show技术的e
  • Android Jetpack 应用架构指南 小李子学编程 Android开发文档指南androidandroidjetpack学习
    AndroidJetpack应用架构指南本指南涵盖Android应用开发的最佳实践和推荐架构，助力开发者构建健壮高效的应用程序。。前置要求本文假设您已具备Android框架基础知识。若需系统学习Android开发，建议先完成《Android基础知识》目录新架构设计背景移动应用交互特性核心架构原则分离关注点数据模型驱动界面单一数据源单向数据流分层架构设计界面层数据层领域层依赖管理方案工程实践指南参考
  • 使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现 Echo_Wish Python！实战！python去中心化开发语言
    使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现大家好，我是Echo_Wish。今天，我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场，并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。预测市场是基于市场参与者对未来事件的预测来产生结果的地方，通常被用来预测政治事件、金融市场走向、体育比赛结果等。传统的预测市场如Augur、Polymarket等，基于去中心化平台，利用区块链技术确保
  • RocketMQ学习-Springboot整合RocketMQ wechatt_fee1024 面试mavenspringbootjava
    SpringBoot整合RocketMQ需要注意的是SpringBoot的starter集成包时，要注意版本。因为SpringBoot集成的RocketMQ的starter依赖由Spring社区提供，迭代比较快，版本之间的差异还是比较大的。可能版本不同，就导致使用的时候出现错误。maven依赖,直接把我的maven工程的配置放到这里了。普通消息maven工程创建我直接创建了一个空的maven工程，
  • 回答我！！！如何用“快递分拣”讲明白OSI五层模型？ 茫忙然 计算机网络网络
    刚开始学习计算机网络时，会比较难理解计算机网络的五层协议，毕竟确实挺抽象的，接下来我用寄快递的过程来类比计算机网络的五层协议（物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层），帮助大家理解每一层的功能和作用。1.物理层（PhysicalLayer）——交通工具和道路快递中的比喻：卡车、飞机、轮船等运输工具，以及高速公路、铁路、航线等物理路径。功能：负责将包裹（数据）从一个地点物理传输到另一个地点，不关
  • Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现 Java老徐 Python毕业设计python深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术Python动物图片识别技术
    博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
  • 【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？ petrel2015 spark大数据分布式数据库
    在学习Spark的过程中，分区和分桶乍一看很像，都能为了计算加速，但是仔细一想，一查还是有些差异的，甚至说差异很大。那么具体有什么差异点，有什么相同点。我做出了如下的整理，供大家参考，欢迎指正。相同点分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）在很多方面具有相似性，它们都是用于优化大数据查询性能的技术数据划分的目的：优化查询性能分区和分桶的核心目标是通过将数据分割成更小的逻辑单元来
  • 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
    一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
  • 《当人工智能遇上广域网：跨越地理距离的通信变革》 程序猿阿伟 人工智能
    在数字化时代，广域网作为连接全球信息的纽带，让数据能够在不同地区的网络之间流动。然而，地理距离给广域网数据传输带来诸多挑战，如高延迟、低带宽、信号衰减和不稳定等问题。幸运的是，飞速发展的人工智能技术为解决这些难题提供了新的方向，开启了广域网传输的新篇章。广域网传输面临的地理挑战广域网覆盖范围极为广泛，可连接不同城市、国家甚至跨越洲际，这使得数据传输要跨越漫长的地理距离。以跨国公司的广域网为例，其总
  • 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set 开心星人 论文阅读论文阅读
    将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。通常，这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集（holdoutset）来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数，通常假设模型在验证集上的
  • 【论文阅读】实时全能分割模型 万里守约 论文阅读论文阅读图像分割图像处理计算机视觉
    文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。为了解决这些挑战，本文介绍了一种新方法——RMP-SAM（Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything），旨在实现实时的多功能分割。RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型
  • 【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现 LittleNyima DiffusionModels笔记机器学习深度学习
    论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels，不过这种方法的问题是很明显的，首先需要额外训练一个分类器，而且这个分类器不仅仅分类一般的图像，还需要分
  • 震惊！ “深度学习”都在学习什么 扉间798 深度学习学习人工智能
    常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
  • 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts 开心星人 论文阅读论文阅读
    还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。例如，一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像，用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧，许多数据投毒攻击被提出，以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使模型无法从数据中学习太多信息，从而导致模型在未见
  • NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的 Chaos_Wang_ NLP常见面试题自然语言处理架构人工智能
    深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
  • 深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装 zfgfdgbhs 深度学习pythonpytorch
    目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
  • 机器学习 Day01人工智能概述 山北雨夜漫步 机器学习人工智能
    1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
  • 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月20日 小亦编辑部 每日AI-人工智能-编程日报人工智能大数据
    一、AI行业动态英伟达新一代AI芯片Rubin发布计划英伟达宣布其新一代AI芯片Rubin将于2026年下半年推出，下下一代AI芯片架构命名为Feynman，计划于2028年登场。同时，英伟达还推出了RTXPRO6000系列Blackwell专业卡，拥有24064核心、96GB显存和最高600W功耗。OpenAI星际之门数据中心建设进展OpenAI的首个数据中心“星际之门”预计于2026年中在德克
  • 网络空间安全专业培养方案及学习建议 菜根Sec 学习网络安全网络空间安全信息安全大学专业
    一、网络空间安全专业培养方案（示例）本文以武汉大学网络空间安全专业培养方案为例，列举本科期间学习的课程。详情参见：https://cse.whu.edu.cn/rcpy/lxspy/zyjs/wlkjaqzypyfa.htm1、培养目标网络空间安全学科是综台计算机、通信、电子、数学、物理、生物、管理、法律和教育等学科，并发展演绎而形成的交叉学科。培养的本科生要求掌握网络空间安全学科的基本理论、基本
  • 网络安全证书培训机构有哪些 菜根Sec web安全安全网络安全
    一、前言少叙记得刚入行的时候，想考一个证书来装装门面，结果发现费用太高了，比当时一个月的工资都高，感叹网络安全这帮人真舍得花钱，遂放弃。后来入职网络安全公司，考了一个CISP，在工作中逐渐发现，证书这个东西还是要根据自身需求来，并非越多越好。当前笔者的主要任务还是通过学习来增强自己的能力，后续看看是否有机会既能让读者享受物美价廉的考试认证服务，又能让培训机构及时找到生源，实现双赢。如果找到合适的培
  • 嵌入式Linux驱动开发：从基础知识到实践精通 坚持坚持那些年
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：嵌入式Linux由于其稳定性、可定制性和丰富资源，在智能设备领域得到广泛应用。掌握嵌入式Linux驱动程序设计对于开发者至关重要。本课程从基础知识点出发，详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能，并通过实际操作实践来强化学习，帮助开发者成长为嵌入式Linux驱动开
  • 机器学习：让计算机学会思考的艺术 平凡而伟大. 机器学习机器学习人工智能
    目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车，再到语音助手，机器学习的应用无处不在。然而，对于许多人来说，机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言，带你走进机器学习的世界，了解它的基本原理和应用。什么是机器学习？
  • 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点 平凡而伟大. 机器学习机器学习算法均值算法
    K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。
  • 一文讲清楚深度学习和机器学习 平凡而伟大. 机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
    目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？6.总结深度学习和机器学习是人工智能（AI）领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系，我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习（Machin
  • AIOps：解决企业IT挑战的智能利器 雅菲奥朗 认证培训AIOpsSRE可观测性
    前言：在当今数字化的时代，企业IT基础设施和应用程序规模不断扩大，面临着日益复杂的挑战。在这种情况下，AIOps人工智能运维成为解决企业IT运维困境的智能利器。AIOps与可观测性密切相关，可观测性是实现AIOps的基础。通过收集、监视和理解系统数据，AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题，从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门，这是一个迫切需要此类技术的群体
  • 312个免费高速HTTP代理IP（能隐藏自己真实IP地址） yangshangchuan 高速免费superwordHTTP代理
        124.88.67.20:843 190.36.223.93:8080 117.147.221.38:8123 122.228.92.103:3128 183.247.211.159:8123 124.88.67.35:81 112.18.51.167:8123 218.28.96.39:3128 49.94.160.198:3128 183.20
  • pull解析和json编码 百合不是茶 androidpull解析json
    n.json文件: [{name:java,lan:c++,age:17},{name:android,lan:java,age:8}]   pull.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <stu>     <name>java
  • [能源与矿产]石油与地球生态系统 comsci 能源
          按照苏联的科学界的说法,石油并非是远古的生物残骸的演变产物,而是一种可以由某些特殊地质结构和物理条件生产出来的东西,也就是说,石油是可以自增长的....       那么我们做一个猜想: 石油好像是地球的体液,我们地球具有自动产生石油的某种机制,只要我们不过量开采石油,并保护好
  • 类与对象浅谈 沐刃青蛟 java基础
           类，字面理解，便是同一种事物的总称，比如人类，是对世界上所有人的一个总称。而对象，便是类的具体化，实例化，是一个具体事物，比如张飞这个人，就是人类的一个对象。但要注意的是：张飞这个人是对象，而不是张飞，张飞只是他这个人的名字，是他的属性而已。而一个类中包含了属性和方法这两兄弟，他们分别用来描述对象的行为和性质（感觉应该是
  • 新站开始被收录后，我们应该做什么？ IT独行者 PHPseo
    新站开始被收录后，我们应该做什么？         百度终于开始收录自己的网站了，作为站长，你是不是觉得那一刻很有成就感呢，同时，你是不是又很茫然，不知道下一步该做什么了？至少我当初就是这样，在这里和大家一份分享一下新站收录后，我们要做哪些工作。       至于如何让百度快速收录自己的网站，可以参考我之前的帖子《新站让百
  • oracle 连接碰到的问题 文强chu oracle
    Unable to find a java Virtual Machine－－安装64位版Oracle11gR2后无法启动SQLDeveloper的解决方案 作者：草根IT网 来源：未知 人气：813标签： 导读：安装64位版Oracle11gR2后发现启动SQLDeveloper时弹出配置java.exe的路径，找到Oracle自带java.exe后产生的路径“C:\app\用户名\prod
  • Swing中按ctrl键同时移动鼠标拖动组件（类中多借口共享同一数据） 小桔子 java继承swing接口监听
            都知道java中类只能单继承，但可以实现多个接口，但我发现实现多个接口之后，多个接口却不能共享同一个数据，应用开发中想实现：当用户按着ctrl键时，可以用鼠标点击拖动组件，比如说文本框。 编写一个监听实现KeyListener,NouseListener,MouseMotionListener三个接口，重写方法。定义一个全局变量boolea
  • linux常用的命令 aichenglong linux常用命令
    1 startx切换到图形化界面 2 man命令:查看帮助信息 man 需要查看的命令,man命令提供了大量的帮助信息,一般可以分成4个部分 name:对命令的简单说明 synopsis:命令的使用格式说明 description:命令的详细说明信息 options:命令的各项说明 3 date:显示时间 语法：date [OPTION]... [+FORMAT]
  • eclipse内存优化 AILIKES javaeclipsejvmjdk
    一 基本说明      在JVM中，总体上分2块内存区,默认空余堆内存小于 40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。     1)堆内存(Heap memory):堆是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配,是Java代码可及的内存，是留给开发人
  • 关键字的使用探讨 百合不是茶 关键字
    //关键字的使用探讨/*访问关键词private 只能在本类中访问public 只能在本工程中访问protected 只能在包中和子类中访问默认的 只能在包中访问*//*final   类 方法 变量 final 类 不能被继承 final 方法 不能被子类覆盖，但可以继承 final 变量 只能有一次赋值，赋值后不能改变 final 不能用来修饰构造方法*///this()
  • JS中定义对象的几种方式 bijian1013 js
        1. 基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)： <html> <head> <title>基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)</title> </head> <script> var obj = new Object();
  • 表驱动法实例 bijian1013 java表驱动法TDD
    获得月的天数是典型的直接访问驱动表方式的实例，下面我们来展示一下： MonthDaysTest.java package com.study.test; import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import com.study.MonthDays; public class MonthDaysTest { @T
  • LInux启停重启常用服务器的脚本 bit1129 linux
    启动，停止和重启常用服务器的Bash脚本，对于每个服务器，需要根据实际的安装路径做相应的修改   #! /bin/bash Servers=(Apache2, Nginx, Resin, Tomcat, Couchbase, SVN, ActiveMQ, Mongo); Ops=(Start, Stop, Restart); currentDir=$(pwd); echo
  • 【HBase六】REST操作HBase bit1129 hbase
    HBase提供了REST风格的服务方便查看HBase集群的信息，以及执行增删改查操作   1. 启动和停止HBase REST 服务 1.1 启动REST服务 前台启动（默认端口号8080） [hadoop@hadoop bin]$ ./hbase rest start   后台启动 hbase-daemon.sh start rest   启动时指定
  • 大话zabbix 3.0设计假设 ronin47
    What’s new in Zabbix 2.0? 去年开始使用Zabbix的时候，是1.8.X的版本，今年Zabbix已经跨入了2.0的时代。看了2.0的release notes，和performance相关的有下面几个：          :: Performance improvements::Trigger related da
  • http错误码大全 byalias http协议javaweb
    响应码由三位十进制数字组成，它们出现在由HTTP服务器发送的响应的第一行。 响应码分五种类型，由它们的第一位数字表示： 1）1xx：信息，请求收到，继续处理 2）2xx：成功，行为被成功地接受、理解和采纳 3）3xx：重定向，为了完成请求，必须进一步执行的动作 4）4xx：客户端错误，请求包含语法错误或者请求无法实现 5）5xx：服务器错误，服务器不能实现一种明显无效的请求
  • J2EE设计模式-Intercepting Filter bylijinnan java设计模式数据结构
    Intercepting Filter类似于职责链模式 有两种实现 其中一种是Filter之间没有联系，全部Filter都存放在FilterChain中，由FilterChain来有序或无序地把把所有Filter调用一遍。没有用到链表这种数据结构。示例如下： package com.ljn.filter.custom; import java.util.ArrayList;
  • 修改jboss端口 chicony jboss
    修改jboss端口   %JBOSS_HOME%\server\{服务实例名}\conf\bindingservice.beans\META-INF\bindings-jboss-beans.xml   中找到 <!-- The ports-default bindings are obtained by taking the base bindin
  • c++ 用类模版实现数组类 CrazyMizzz C++
    最近c++学到数组类，写了代码将他实现，基本具有vector类的功能 #include<iostream> #include<string> #include<cassert> using namespace std; template<class T> class Array { public: //构造函数
  • hadoop dfs.datanode.du.reserved 预留空间配置方法 daizj hadoop预留空间
    对于datanode配置预留空间的方法 为：在hdfs-site.xml添加如下配置  <property>     <name>dfs.datanode.du.reserved</name>     <value>10737418240</value>    
  • mysql远程访问的设置 dcj3sjt126com mysql防火墙
    第一步: 激活网络设置 你需要编辑mysql配置文件my.cnf. 通常状况，my.cnf放置于在以下目录： /etc/mysql/my.cnf (Debian linux) /etc/my.cnf （Red Hat Linux/Fedora Linux) /var/db/mysql/my.cnf (FreeBSD) 然后用vi编辑my.cnf，修改内容从以下行： [mysqld] 你所需要: 1
  • ios 使用特定的popToViewController返回到相应的Controller dcj3sjt126com controller
    1、取navigationCtroller中的Controllers NSArray * ctrlArray = self.navigationController.viewControllers; 2、取出后，执行， [self.navigationController popToViewController:[ctrlArray objectAtIndex:0] animated:YES
  • Linux正则表达式和通配符的区别 eksliang 正则表达式通配符和正则表达式的区别通配符
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/1976579 首先得明白二者是截然不同的 通配符只能用在shell命令中,用来处理字符串的的匹配。 判断一个命令是否为bash shell(linux 默认的shell)的内置命令 type -t commad 返回结果含义 file  表示为外部命令 alias  表示该
  • Ubuntu Mysql Install and CONF gengzg Install
    http://www.navicat.com.cn/download/navicat-for-mysql Step1: 下载Navicat ，网址：http://www.navicat.com/en/download/download.html Step2：进入下载目录，解压压缩包：tar -zxvf navicat11_mysql_en.tar.gz
  • 批处理，删除文件bat huqiji windowsdos
    @echo off ::演示：删除指定路径下指定天数之前（以文件名中包含的日期字符串为准）的文件。 ::如果演示结果无误，把del前面的echo去掉，即可实现真正删除。 ::本例假设文件名中包含的日期字符串（比如：bak-2009-12-25.log） rem 指定待删除文件的存放路径 set SrcDir=C:/Test/BatHome rem 指定天数 set DaysAgo=1
  • 跨浏览器兼容的HTML5视频音频播放器 天梯梦 html5
    HTML5的video和audio标签是用来在网页中加入视频和音频的标签，在支持html5的浏览器中不需要预先加载Adobe Flash浏览器插件就能轻松快速的播放视频和音频文件。而html5media.js可以在不支持html5的浏览器上使video和audio标签生效。   How to enable <video> and <audio> tags in
  • Bundle自定义数据传递 hm4123660 androidSerializable自定义数据传递BundleParcelable
          我们都知道Bundle可能过put****()方法添加各种基本类型的数据，Intent也可以通过putExtras(Bundle)将数据添加进去，然后通过startActivity()跳到下一下Activity的时候就把数据也传到下一个Activity了。如传递一个字符串到下一个Activity   把数据放到Intent
  • C＃：异步编程和线程的使用（.NET 4.5 ） powertoolsteam .net线程C#异步编程
    异步编程和线程处理是并发或并行编程非常重要的功能特征。为了实现异步编程，可使用线程也可以不用。将异步与线程同时讲，将有助于我们更好的理解它们的特征。 本文中涉及关键知识点 1. 异步编程 2. 线程的使用 3. 基于任务的异步模式 4. 并行编程 5. 总结 异步编程 什么是异步操作？异步操作是指某些操作能够独立运行，不依赖主流程或主其他处理流程。通常情况下，C＃程序
  • spark 查看 job history 日志 Stark_Summer 日志sparkhistoryjob
    SPARK_HOME/conf 下: spark-defaults.conf 增加如下内容 spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://master:8020/var/log/spark spark.eventLog.compress true spark-env.sh 增加如下内容 export SP
  • SSH框架搭建 wangxiukai2015eye springHibernatestruts
    MyEclipse搭建SSH框架 Struts Spring Hibernate 1、new一个web project。 2、右键项目，为项目添加Struts支持。    选择Struts2 Core Libraries -<MyEclipes-Library>      点击Finish。src目录下多了struts
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他