青山居士，
青山居士，

opencv源码编译之下载超时问题

opencv源码编译之下载超时问题

  • 错误：安装opencv时，xfeatures2d模块缺失boostdesc_bgm.i文件，下载超时问题。

  • 原因：无法访问国外的网站导致下载超时而失败。

  • 分析：打开文件build/CMakeDownloadLog.txt，如下所示：

    指定缓存文件夹
#use_cache "/home/user/Project/OpenCV/opencv/.cache"
解压路径
#do_unpack "ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz" "c0bd78adb4156bbf552c1dfe90599607" "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/32e315a5b106a7b89dbed51c28f8120a48b368b4/ippicv/ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz" "/home/user/Project/OpenCV/build/3rdparty/ippicv"
文件校验
#check_md5 "/home/user/Project/OpenCV/opencv/.cache/ippicv/c0bd78adb4156bbf552c1dfe90599607-ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz"
文件校验失败
#mismatch_md5 "/home/user/Project/OpenCV/opencv/.cache/ippicv/c0bd78adb4156bbf552c1dfe90599607-ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz" "d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e"
删除下载文件
#delete "/home/user/Project/OpenCV/opencv/.cache/ippicv/c0bd78adb4156bbf552c1dfe90599607-ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz"
下载文件
#cmake_download "/home/user/Project/OpenCV/opencv/.cache/ippicv/c0bd78adb4156bbf552c1dfe90599607-ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz" "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/32e315a5b106a7b89dbed51c28f8120a48b368b4/ippicv/ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz"
#   Trying 0.0.0.0...
# TCP_NODELAY set
# connect to 0.0.0.0 port 443 failed: Connection refused
#   Trying ::...
# TCP_NODELAY set
# connect to :: port 443 failed: Connection refused
# Failed to connect to raw.githubusercontent.com port 443: Connection refused
# Closing connection 0
#

  • 办法：只需要下载文件那一行中找到下载地址和存放地址即可，例如：

    #cmake_download 下载后保存地址 下载地址

#cmake_download "/home/user/Project/OpenCV/opencv/.cache/ippicv/c0bd78adb4156bbf552c1dfe90599607-ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz" "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/32e315a5b106a7b89dbed51c28f8120a48b368b4/ippicv/ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz"

下载地址：https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/32e315a5b106a7b89dbed51c28f8120a48b368b4/ippicv/ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz
保存地址：
/home/user/Project/OpenCV/opencv/.cache/ippicv/
保存文件名
c0bd78adb4156bbf552c1dfe90599607-ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz
注：保存文件名格式：md5-文件名.扩展名

    最后将build/CMakeDownloadLog.txt的所有所需文件通过梯子下载后保存到指定位置即可。最后再次执行：

    cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules ../opencv

你可能感兴趣的:(OpenCV,图像处理,opencv,计算机视觉,人工智能)

  • 生成式AI技术对未来知识生产模式的颠覆性影响：跨学科案例分析 德宿 人工智能
    引言随着人工智能技术的迅猛发展，生成式AI作为一种革命性技术正在深刻地改变人类知识生产和学术研究的范式。生成式AI不仅能够创建原创内容，还能模拟人类思维过程，处理和生成大量数据，从而在各个学科领域展现出广阔的应用前景。本研究报告旨在深入探讨生成式AI技术对未来知识生产模式的颠覆性影响，通过对比传统学术研究与AI辅助研究的范式差异，并选取医学、法学、文学、经济学和艺术学等五个典型领域进行深度案例分析
  • ChatGPT驱动的跨学科研究灵感挖掘指南 学境思源AcademicIdeas 学境思源AI写作ChatGPTchatgpt
    跨学科研究已成为解决复杂问题的重要手段。学境思源，无论是人工智能与心理学的结合，一键生成论文初稿！还是生态学与经济学的融合，越来越多的研究者正试图打破学科界限，探索全新问题域。但问题是：acaids.com。我们如何高效发现这些跨学科交叉点？使用传统方式，像文献综述、领域专家访谈或大型头脑风暴虽有效，但耗时，且受限于已有认知。今天为大家分享一种高效、智能、可复制的方法——利用ChatGPT进行跨学
  • 大模型本地部署，拥有属于自己的ChatGpt 小妖同学学AI chatgpt
    ChatGpt以其强大的信息整合和对话能力惊艳了全球，在自然语言处理上面表现出了惊人的能力。不管用于文案撰写还是程序辅助开发都大大提高了我们的工作效率，但是其使用有一定的门槛，让我们大多数人都望而却步，今天我们利用ollama实现本地大模型的步骤，让我们轻松拥有自己的人工智能。Ollama作为一个轻量级的工具，可以帮助用户在本地运行这些大型语言模型，无需持续依赖云服务，既保护了数据隐私，又能减少网
  • PPT 要你好看（全彩） 又是一个装逼的
    分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！PPT,要你好看（全彩）杨臻编著ISBN978-7-121-14725-82011年11月出版定价：49.90元16开264页宣传语：般若黑洞▪百万点击之升华16位知名PPT高手联袂热议内容简介此刻呈现在你面前的
  • Spring AI 结合 MCP MySQL 实现对话式数据库查询 没刮胡子 软件开发技术实战专栏人工智能AISpring数据库spring人工智能spring-aimcp-servermysql
    在现代应用开发中，将人工智能与数据库查询结合可以创造更自然、更智能的用户交互方式。下面我将详细介绍如何使用SpringAI框架结合MCP（可能指MySQL连接池或相关组件）实现对话中的数据库查询功能。什么是SpringAI和MCPMySQLSpringAI框架概述SpringAI是基于Spring生态的人工智能集成框架，它提供了：与大型语言模型(LLM)的集成能力对话管理和自然语言处理功能业务逻辑
  • MiniMax - M1：开源大模型的革命性突破
    开源大模型MiniMax-M1研究报告一、引言在人工智能技术飞速发展的当下，大模型领域的竞争愈发激烈。开源大模型以其开放性、可定制性和社区协作的优势，逐渐成为推动人工智能技术进步的重要力量。MiniMax-M1作为全球首个开源大规模混合架构的推理模型，一经发布便引起了广泛关注。它在长上下文处理、推理效率和成本控制等方面展现出了卓越的性能，为人工智能的发展带来了新的思路和方向。本文将对MiniMax
  • 图像处理100问-中文版(记录) STO检测王 学习
    https://gitee.com/mengfansheng163/ImageProcessing100Wen
  • opencv —— floodFill 漫水填充法 实现证件照换背景 老干妈就泡面 opencv人工智能计算机视觉
    漫水填充：floodFill函数简单来说，漫水填充就是自动选中与种子像素相连的区域，利用指定颜色进行区域颜色填充。Windows画图工具中的油漆桶功能和Photoshop的魔法棒选择工具，都是漫水填充的改进和延伸。//第一个版本intfloodFill(InputOutputArrayimage,PointseedPoint,ScalarnewVal,Rect*rect=0,ScalarloDif
  • 车牌识别与标注：基于百度OCR与OpenCV的实现（一） 喜欢踢足球的老罗 大模型应用开发实践之旅ocropencv人工智能
    车牌识别与标注：基于百度OCR与OpenCV的实现在计算机视觉领域，车牌识别是一项极具实用价值的技术，广泛应用于交通监控、智能停车场管理等领域。本文将介绍如何在macOS系统下，利用百度OCRAPI进行车牌识别，并结合OpenCV库在图片上绘制标注框和车牌号码，实现一个完整的车牌识别与标注流程。整个工程将使用PyCharm进行组织和开发。一、系统环境与工程结构系统环境操作系统：macOS开发工具：
  • 基于人工智能的图表生成器 警世龙 开发记录人工智能自然语言处理
    基于人工智能的图表生成器软件需求分析本项目旨在开发一个基于Web的图表生成工具，利用人工智能技术将自然语言描述转换为专业的流程图、时序图等可视化图表。具体需求如下：支持用户输入自然语言描述来生成图表。提供实时预览功能，让用户能够即时看到生成的图表。允许用户对生成的Mermaid代码进行编辑。支持图表的缩放和平移操作。提供代码保存和图片导出功能。具备快捷键支持，提高用户操作效率。技术选型前端HTML
  • Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用
    Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用作者：本人是一名县级融媒体中心的工程师，多年来一直坚持学习、提升自己。喜欢Python编程、人工智能、网络安全等多领域的技术。摘要随着人工智能技术的快速发展，文字转语音(Text-to-Speech,TTS)系统已成为多种应用的重要组成部分，尤其在广播电视领域。本文介绍了一种基于Edge-TTS大模型的文字转语音工具，该工具结合了现代文本处理和语
  • 海思Hi3519DV500方案1200万无人机吊舱套板 weixin_Todd_Wong2010 嵌入式硬件AI前端边缘计算图像处理
    海思Hi3519DV500方案1200万无人机吊舱套板Hi3519DV500是一颗面向行业市场推出的超高清智能网络摄像头SoC。该芯片最高支持四路sensor输入，支持最高4K@30fps的ISP图像处理能力，支持2FWDR、多级降噪、六轴防抖、全景拼接、多光谱融合等多种传统图像增强和处理算法，支持通过AI算法对输入图像进行实时降躁等处理，为用户提供了卓越的图像处理能力，集成了高效的神经网络推理引
  • 掌握编程：数字时代的必备技能 afsdfewasdf AI编程
    编程在现代社会的必要性学习编程在当今数字化时代具有显著优势。随着科技发展，编程技能已成为许多行业的基础需求，从软件开发到数据分析，甚至传统行业也在逐步依赖技术解决方案。掌握编程能力可以提升个人竞争力，开拓职业机会。就业市场需求旺盛技术岗位如软件工程师、数据科学家、人工智能专家等持续增长。非技术岗位如市场营销、金融分析也要求基础编程知识处理自动化任务或数据分析。掌握编程技能能显著提高薪资水平和职业发
  • 深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化 AI云原生与云计算技术学院 人工智能自动驾驶机器学习ai
    深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词：AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要：本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手，详细解释了相关核心概念，如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系，介绍了核心算法原理和具体操作步骤，还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例，分析了实际应用场景，推荐了相关工具和资源，最后探
  • AI教父Hinton：别太相信科技领袖们的公开说辞，他们私下对AI的看法会让你不安 | 不摸鱼的独立开发者日报（第36期） 不摸鱼_ 不摸鱼的独立开发者日报人工智能科技产品经理microsoft个人开发游戏
    ✍️说明日报相关信息：网站：https://daily.nomoyu.com/RSS：https://daily.nomoyu.com/rss/rss.xml欢迎一起沟通交流AI教父Hinton：别太相信科技领袖们的公开说辞，他们私下对AI的看法会让你不安“人工智能教父”GeoffreyHinton在访谈中表示，他对自己毕生的工作成果表示深切忧虑，并致力于警告世界AI带来的巨大风险，他的主要观点如
  • openai-go v1.6.0版本详解：新增功能与优化全面解析 福大大架构师每日一题 文心一言vschatgptgolangeasyui开发语言
    一、前言openai-go作为OpenAI官方提供的Go语言客户端库，一直备受广大Go语言开发者关注和喜爱。随着人工智能技术的飞速发展，openai-go的迭代速度也在不断加快。最近，openai-go发布了v1.6.0版本，该版本带来了多项新功能和优化，进一步提升了API的灵活性和开发者体验。本文将基于官方发布的完整更新日志，深入解析v1.6.0版本的新增功能、改进细节及实际应用，帮助读者全面掌
  • Deepseek：多轮对话与上下文拼接 chilavert318 熬之滴水穿石ai
    今天的内容，应该很好理解。我们先从场景切入来理解。首先，你回想一下，有没有遇到过这样的情况：和朋友聊天时，聊了一会儿，突然朋友说起之前的某个话题，你却有点反应不过来，得努力回忆之前说了啥。人工智能之所以“智能”，因为它就不可能这么健忘。在和Deepseek聊天，在多轮对话中，Deepseek就像一个记忆力超强的小伙伴，能清楚记得你们聊过的每一个重要细节，让对话一直顺顺畅畅。这背后呀，藏着Deeps
  • OpenCV实战：图像颜色识别与提取、掩膜制作
    前言在计算机视觉和图像处理领域，颜色识别是一项基础而重要的技术。无论是交通标志识别、工业分拣还是美颜滤镜开发，都离不开对特定颜色的处理。本文将带你全面掌握使用OpenCV进行颜色识别的关键技术，包含完整的代码实现和原理讲解。一、颜色空间基础1.1RGB颜色空间在图像处理中，最常见的就是RGB颜色空间。RGB颜色空间是我们接触最多的颜色空间，是一种用于表示和显示彩色图像的一种颜色模型。RGB代表红色
  • OpenCV图像添加水印
    一、前言在数字图像处理中，为图片添加水印是一项常见且重要的技术。无论是版权保护、品牌宣传还是防止未经授权的使用，水印都能发挥重要作用。OpenCV作为一款强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能来实现各种水印效果。本教程将详细介绍如何使用OpenCV为图像添加文字水印和图片水印。二、环境准备在开始之前，请确保已安装以下环境：Python3.xOpenCV库（可通过pipinstallopencv-py
  • MCP 与 AI 任务分解：如何让 AI 高效执行复杂任务？ Echo_Wish Python进阶人工智能
    MCP与AI任务分解：如何让AI高效执行复杂任务？在人工智能应用中，任务分解（TaskDecomposition）是一个绕不开的话题。无论是自动驾驶、智能客服，还是代码生成，AI都需要将复杂问题拆解成可执行的小任务，逐步完成目标。而在AI领域，MCP（Multi-StepCognitiveProcessing，多步认知处理）是一种前沿技术，旨在提升AI的任务分解能力，使其能够更精准、高效地执行复杂
  • OpenCV图像噪点消除五大滤波方法 慕婉0307 opencv基础opencv人工智能计算机视觉
    在数字图像处理中，噪点消除是提高图像质量的关键步骤。本文将基于OpenCV库，详细讲解五种经典的图像去噪滤波方法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波，并通过丰富的代码示例展示它们的实际应用效果。一、图像噪点与滤波基础1.1常见图像噪声类型高斯噪声：符合正态分布的随机噪声椒盐噪声：随机出现的黑白像素点泊松噪声：光子计数噪声量化噪声：模拟信号数字化过程中产生1.2滤波方法分类滤波类型特点
  • AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用 AI天才研究院 ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶AIGCpromptai
    AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用关键词：Prompt工程、大语言模型（LLM）、提示设计、少样本学习、AIGC应用、思维链（CoT）、提示优化摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，大语言模型（如GPT-4、LLaMA、通义千问）的性能已达到前所未有的高度。然而，模型的强大能力能否被充分释放，很大程度上依赖于"提示（Prompt）"的设计质量。本文系统解析Prom
  • 大语言模型中的思维链提示：解锁高效互动的秘密 t0_54program 大数据与人工智能语言模型人工智能自然语言处理个人开发
    在当今的人工智能领域，大语言模型（LLMs）已然成为一颗耀眼的明星，它经过海量训练，能够理解并生成人类语言，在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而，若想与这些模型实现高效沟通，掌握正确的请求方式至关重要，而思维链提示（Chainofthoughtprompting）便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示（Prompting）？LLMs基于海量数据集进行训练，以理解并生成类人文本。其
  • 人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    文章目录人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践：代码实例和详细解释说明5.1基于
  • 浅谈卷积神经网络(CNN) cyc&阿灿 cnn人工智能神经网络
    卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展，通过理论解析与代码实践相结合的方式，帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
  • AlphaStar 星际首秀，人工智能走向星辰大海 谷歌开发者
    文/王晶，资深工程师，GoogleBrain团队作者王晶，现为GoogleBrain团队的资深工程师，主要致力深度强化学习的研发，和DeepMind团队在强化学习的应用上有许多合作。北京时间1月25日凌晨2点，DeepMind直播了他们的AIAlphaStar和人类顶尖的职业电竞选手对战星际争霸2。根据DeepMind介绍，AlphaStar在2018年12月10日和19日先后以5：0全胜的战绩击
  • **双生“基尼”**：跨越世纪的术语撞车与学科分野
    在学术的宇宙中，“基尼”（Gini）这个名字如同一个奇特的星标，闪耀在两个看似毫不相关的领域：衡量社会贫富差距的经济学与驱动人工智能的机器学习。然而，当人们在这两个领域都遇到“基尼指数”或“基尼系数”时，困惑油然而生——它们为何如此不同？又为何共享同一个名字？这不是某个“傻逼”的随意命名，而是一场跨越学科与世纪的“术语交通事故”，其背后是学术传承与概念抽象的交织。本文由「大千AI助手」原创发布，专
  • AI算力综述和资料整理 木鱼时刻 人工智能
    目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施，涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%，FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16（半精度浮点数），但并不是只使用FP16，而是采用**混合精度
  • LSNet: 基于侧向抑制的神经网络 碳酸的唐 模型养成与叙述有意思的py库神经网络人工智能深度学习
    引言在计算机视觉领域，我们一直在寻找灵感来源以提高图像处理和识别的效果。而人类视觉系统作为经过数百万年进化的精密系统，无疑是最好的参考对象之一。今天，我要向大家介绍一个名为LSNet（LateralSuppressionNetwork，侧向抑制网络）的技术，它模拟了人类视觉系统中的侧向抑制机制，为计算机视觉任务带来了新的可能性。什么是侧向抑制？侧向抑制（LateralSuppression），也被
  • 【学习】《算法图解》第七章学习笔记：树 程序员
    前言在前面的章节中，我们学习了数组、链表、散列表等基本数据结构，以及一些基础算法。本章将介绍一种非常重要的数据结构——树(Tree)，特别是二叉搜索树(BinarySearchTree)。树结构在计算机科学中应用广泛，从文件系统到数据库再到人工智能，都能看到树的身影。《算法图解》第七章深入浅出地介绍了树的基本概念、实现和应用，帮助读者理解这一关键数据结构。一、树的基本概念（一）什么是树树是一种分层
  • Linux的Initrd机制 被触发 linux
    Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
  • maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
    默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法：     1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml     2.找到        
  • XSD和XML中的命名空间 darrenzhu xmlxsdschemanamespace命名空间
    http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
  • Java 求素数运算 周凡杨 java算法素数
    网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。 第一种：   原理: 6N(+-)1法         任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)   
  • java 单例模式 g21121 java
    想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式：   class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
  • Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
    1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录       解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：           
  • 32位和64位操作系统 墙头上一根草 32位和64位操作系统
    32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
  • 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
    一、问题提问：     → 请简单介绍一下什么是轻量级？     轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。  
  • mongodb 环境搭建及简单CURD antlove WebInstallcurdNoSQLmongo
    一 搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
  • 数据字典和动态视图 百合不是茶 oracle数据字典动态视图系统和对象权限
    数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭   数据字典中包含   数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
  • 多线程编程一般规则 bijian1013 javathread多线程java多线程
           如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。        不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
  • 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linuxunixscp
    一.功能说明        scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下：        scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
  • 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
    以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。   示例数据：   地址表：   CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
  • cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter formcgi
    先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题） 问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
  • 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
    一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
  • java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
    public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
  • 看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
       以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:    职业规划:    http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua      android学习:    1.http://byandby.i
  • [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
        我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误      在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
  • JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
    事件 描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
  • 正则表达式验证日期格式 dashuaifu 正则表达式IT其它java其它
    正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
  • Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证 dcj3sjt126com yii
    public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
  • UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0 dcj3sjt126com ios
    In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0." Ins
  • 判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Mathpython
    质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。 判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
  • SpringSecurity工作原理小解读 坏我一锅粥 SpringSecurity
      SecurityContextPersistenceFilter   ConcurrentSessionFilter   WebAsyncManagerIntegrationFilter   HeaderWriterFilter   CsrfFilter   LogoutFilter   Use
  • JS实现自适应宽度的Tag切换 ini JavaScripthtmlWebcsshtml5
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/js/3.htm   该效果使用纯JavaScript代码，实现TAB页切换效果，TAB标签根据内容自适应宽度，点击TAB标签切换内容页。 HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
  • Hbase Rest API : 数据查询 kane_xie RESThbase
    hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。   启动命令：./bin/hbase rest s
  • JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释） 明子健 jqueryjs源码拖动鼠标
    欢迎讨论指正！   print.html代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8"> <title>发票打印</title> &l
  • Postgresql 连表更新字段语法 update qifeifei PostgreSQL
    下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
  • 将redis,memcache结合使用的方案? tcrct rediscache
    公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
  • 开发中遇到的诡异的bug wudixiaotie bug
    今天我们服务器组遇到个问题： 我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他