- 逆radon变换matlab,Radon变换及其Matlab代码实现
少年商学院
逆radon变换matlab
Radon变换和Hough变换类似,最初是用于检测图像中的直线(例如笔直的街道边沿、房屋的边沿、笔直的电线等)。关于Hough变换,可以参考OpenCV中的代码和示例(其实除了HoughLines还有HoughCircles等等变种),此处不再赘述。关于Radon变换,可以参考wiki或者百科,或者网络上的其他资料介绍。这里做一个简单的总结。首先准备一张灰度化的图像,及黑白图像,然后检测图像的边缘
- ubuntu opencv 安装
科学的发展-只不过是读大自然写的代码
opencv基础ubuntuopencvlinux
1.ubuntuopencv安装在Ubuntu系统中安装OpenCV,可以通过多种方式进行,以下是一种常用的安装方法,包括从源代码编译安装。请注意,安装步骤可能会因OpenCV的版本和Ubuntu系统的具体版本而略有不同。一、安装准备更新系统(确保你的Ubuntu系统是最新的):sudoaptupdatesudoaptupgrade安装必要的依赖项:sudoaptinstallbuild-esse
- 结合YOLOv8和OpenCV WeChat QRCode打造一款二维码识别器
搜狐技术产品小编2023
YOLOopencv微信人工智能计算机视觉
本文字数:3876字预计阅读时间:25分钟01引言二维码(QRCode)在现代生活中有广泛应用,从支付系统到信息传递,它们无处不在。本文提出了一种如何识别二维码的方法,主要贡献在于优化处理分辨率较高的图像时,由于二维码在整张图片中占据的比例较小,传统的OpenCVWeChatQRCode的识别方法表现不佳的问题。下面描述详细的优化过程。02OpenCVWeChatQRCodeWeChatQRCod
- OpenCV高阶操作
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下,采样下采样(Downsampling)下采样通常用于减小图像的尺寸,从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现,但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数(在OpenCV中)或其他类似的滤波器(如平均池化、最
- Vue + Django的人脸识别系统
DXSsssss
pythonDRFtensorflow人脸识别
最近在研究机器学习,刚好最近看了vue+Djangodrf的一些课程,学以致用,做了一个人脸识别系统。项目前端使用Vue框架,用到了elementui组件,写起来真是方便。比之前传统的dtl方便了太多。后端使用了drf,识别知识刚开始打算使用opencv+tensorflow,但是发现吧识别以后的结果返回到浏览器当中时使用opencv比较麻烦(主要是我太菜,想不到比较好的方法),因此最终使用了tf
- Django+Vue基于OpenCV的人脸识别系统的设计与实现
赵广陆
projectdjangovue.jsopencv
目录1项目介绍2项目截图3核心代码3.1需要的环境3.2Django接口层3.3实体类3.4config.ini3.5启动类3.5Vue4数据库表设计5文档参考6计算机毕设选题推荐7源码获取1项目介绍博主个人介绍:CSDN认证博客专家,CSDN平台Java领域优质创作者,全网30w+粉丝,超300w访问量,专注于大学生项目实战开发、讲解和答疑辅导,对于专业性数据证明一切!主要项目:javaweb、
- opencv 之 实战项目 识别银行卡上的数字
SEVEN-YEARS
opencv计算机视觉人工智能
OpenCV之实战项目:识别银行卡上的数字引言在日常生活中,银行卡的识别是一个常见的需求,特别是在金融领域。本实战项目旨在使用OpenCV库来识别银行卡上的数字。我们将通过模板匹配的方法,结合图像处理技术,来准确识别银行卡上的数字序列。项目准备本项目需要安装Python和OpenCV库。确保已经安装了必要的库,并准备好银行卡图像和数字模板图像。实验素材定义函数importcv2defsort_co
- Python OpenCV精讲系列 - 高级图像处理技术(五)
极客代码
PythonOpenCV精讲pythonopencv图像处理开发语言人工智能计算机视觉
⚡️⚡️专栏:PythonOpenCV精讲⚡️⚡️本专栏聚焦于Python结合OpenCV库进行计算机视觉开发的专业教程。通过系统化的课程设计,从基础概念入手,逐步深入到图像处理、特征检测、物体识别等多个领域。适合希望在计算机视觉方向上建立坚实基础的技术人员及研究者。每一课不仅包含理论讲解,更有实战代码示例,助力读者快速将所学应用于实际项目中,提升解决复杂视觉问题的能力。无论是入门者还是寻求技能进
- 基于OpenCV和ROS节点的智能家居服务机器人设计流程
极客小张
opencv智能家居机器人物联网人工智能计算机视觉单片机
一、项目概述1.1项目目标和用途智能家居助手项目旨在开发一款高效、智能的服务机器人,能够在家庭环境中执行多种任务,如送餐、清洁和监控。该机器人将通过自主导航、任务调度和环境感知能力,提升家庭生活的便利性和安全性。项目的最终目标是为用户提供一个智能、可靠的家居助手,改善用户的生活质量。1.2技术栈关键词硬件:激光雷达(LiDAR)或超声波传感器(用于避障和地图构建)摄像头(用于视觉识别和监控)IMU
- 计算机视觉学习路线
不会代码的小林
计算机视觉
计算机视觉学习路线是一个系统而全面的过程,涵盖了从基础知识到高级应用的多个方面。以下是一个详细的计算机视觉学习路线,供您参考:一、基础知识学习编程语言与基础库学习Python语言,掌握基础语法、函数、面向对象编程等概念。Python是计算机视觉领域广泛使用的编程语言,因其简洁易读和丰富的库支持而受到青睐。学习Numpy库,用于科学计算和多维数组操作,这是计算机视觉中数据处理的基础。学习OpenCV
- 【Python第三方库】OpenCV库实用指南
墨辰JC
Pythonopencvpython人工智能学习
文章目录前言安装OpenCV读取图像图像基本操作获取图像信息裁剪图像图像缩放图像转换为灰度图图像模糊处理边缘检测图像翻转图像保存视频相关操作方法讲解读取视频从摄像头读取视频前言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)作为一个强大的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能,尤其在图像识别、对象检测、视频分析等领域有着广泛的应用。本文将带领读者使用Pyt
- OpenCV3最常用的基本操作
HeoLis
OpenCV介绍OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。以上是维基百科关于OpenCV的介绍,简单来说它就是处理图
- OpenCV-模板匹配多个目标
红米煮粥
opencv人工智能计算机视觉
文章目录一、基本概念二、基本步骤1.图像准备2.图像预处理3.执行模板匹配4.定位匹配区域5.处理多个匹配6.优化和验证三、代码实现1.图片读取2.图像预处理3.模板匹配4.绘制矩形框三、总结模型匹配(ModelMatching)是一个广泛应用的概念,其具体含义和应用领域会根据上下文的不同而有所变化。一、基本概念模型匹配是指通过比较待匹配的数据或对象与已有的模型之间的相似度或距离,来寻找最佳匹配的
- python下cv2
zhousenshan
pythonpythonopencv计算机视觉
Python下使用cv2的步骤1.安装OpenCV和相关依赖在开始使用cv2之前,我们需要先安装OpenCV库,并且确保安装了Python的相关依赖。下面是安装步骤:在命令行中使用pip安装OpenCV库:pipinstallopencv-python安装其他依赖:pipinstallnumpy2.导入cv2库在使用cv2之前,我们需要先导入cv2库。导入方法如下:importcv23.使用cv2
- yolov5 +gui界面+单目测距 实现对图片视频摄像头的测距
毕设宇航
QQ767172261yolov5单目测距
可实现对图片,视频,摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面(GUI)以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测,并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术,系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。技术栈YOLOv5:用于目标检测的深度学习模型。OpenCV:用于图像处理和单目测距
- Python中cv2 (OpenCV, opencv-python)库的安装、使用方法demo最新详细教程
猫头虎
AI人工智能技术专栏pythonopencv开发语言计算机视觉语音识别目标检测神经网络
Python中cv2(OpenCV,opencv-python)库的安装、使用方法demo最新详细教程文章目录Python中cv2(OpenCV,opencv-python)库的安装、使用方法demo最新详细教程摘要引言正文OpenCV库概述安装OpenCV环境要求安装命令验证安装基础使用方法读取和显示图像图像处理示例❓常见问题解答小结参考资料表格总结总结和未来展望温馨提示摘要本文全面介绍了Pyt
- 存储课程学习笔记7_fuse库的简单使用(fuse,opencv的demo)
yun6853992
dpdk学习fuse
fuse一般称为用户态度文件系统,可以实现在用户层实现对文件系统的控制。通过fuse内核模块的支持,基于libfuse提供的接口,就可以实现一个文件系统。fuse内核模块实现了与VFS的对接,运行后可以看到/dev/fuse,拦截相关请求,反馈给fuse进程,进行操作。使用fuse进行开发,不用关注内核模块,直接使用libfuse库在用户态实现文件系统即可。0:总结1:fuse的开发,实际上和前面
- Gmtracker安装中存在的问题
程序小旭
目标跟踪
Gmtracker安装中存在的问题GMtracker安装问题该如何解决?使用用服务器,在云服务器中使用conda环境python=3.6的版本环境.pipinstall-rrequirements.txt在网上查找资料:opencv安装失败卡在这里是因为没有使用高版本的python环境切换环境继续进行安装python=3.7换高于3.6版本的安装存在问题报错网上解决方法:pipinstalllxm
- 【OpenCV】官方文档学习,库的命名冲突处理办法【声明命名空间】
深耕AI
opencv学习人工智能
原文:SomeofthecurrentorfutureOpenCVexternalnamesmayconflictwithSTLorotherlibraries.Inthiscase,useexplicitnamespacespecifierstoresolvethenameconflicts:Mata(100,100,CV_32F);randu(a,Scalar::all(1),Scalar::
- opencv 梯度幅值_基于OpenCV的图像梯度与边缘检测!
莫仝汉
opencv梯度幅值
严格的说,梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算,是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度,反映了图像的边缘信息。边缘是像素值快速变化的地方。所以对于图像的边缘部分,其灰度值变化较大,梯度值也较大;对于图像中较平滑的部分,其灰度值变化较小,梯度值也较小。为了检测边缘,我们需要检测图像中的不连续性,可以使用图像梯度来检测不连续性。但是,图像梯度也会受到噪声的影响,因此建议
- opencv13:图像梯度
uncle_ll
#OpenCVopencvsobelscharrlaplacian
目标在本章中,将学习:查找图像梯度,边缘等学习以下函数:cv2.Sobel()cv2.Scharr()cv2.Laplacian()理论1)边缘:灰度或结构等信息的突变处,边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像。2)边缘点:图像中具有坐标[x,y],且处在强度显著变化的位置上的点。3)边缘段:对应于边缘点坐标[x,y]及其方位,边缘的方位可能是梯度角OpenCV提供三种
- 膨胀腐蚀操作opencv dilate膨胀白膨胀,erode腐蚀是黑吃白。主要针对二值图
tony365
opencv人工智能计算机视觉
效果:代码:importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltif__name__=="__main__":h=10w=10data=np.random.normal(0,1,[h,w])#sigma,2*sigma,3*sigma之间的数的比例分别为0.68,0.96,0.99mask_new=data>2print(data)prin
- OpenCV结构分析与形状描述符(14)拟合直线函数fitLine()的使用
jndingxin
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述拟合一条直线到2D或3D点集。fitLine函数通过最小化∑iρ(ri)\sum_i\rho(r_i)∑iρ(ri)来拟合一条直线到2D或3D点集,其中rir_iri是第i个点到直线的距离,而ρ(r)\rho(r)ρ(r)是一个距离函数,可以是以下之一:DIST_
- 使用TensorRT对YOLOv8模型进行加速推理
fengbingchun
DeepLearningCUDA/TensorRTYOLOv8TensorRT
这里使用GitHub上shouxieai的infer框架对YOLOv8模型进行加速推理,操作过程如下所示:1.配置环境,依赖项,包括:(1).CUDA:11.8(2).cuDNN:8.7.0(3).TensorRT:8.5.3.1(4).ONNX:1.16.0(5).OpenCV:4.10.02.cloneinfer代码:https://github.com/shouxieai/infer3.使用
- c#视觉应用开发中如何使用Emgu CV在C#中进行图像处理?
openwin_top
C#视觉应用开发问题系列c#图像处理开发语言
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EmguCV是OpenCV的.NET包装器,可以让开发者在.NET语言(如C#)中使用OpenCV的功能进行图像处理。在进行图像处理时,EmguCV提供了丰富的API可以使用。以下是使用EmguCV
- 【Python】已解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘cv2‘
屿小夏
pythonopencv开发语言
文章目录一、分析问题背景示例代码片段二、可能出错的原因三、错误代码示例四、正确代码示例安装OpenCV库正确的代码示例五、注意事项已解决:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘cv2’一、分析问题背景在Python开发过程中,图像处理是一个常见的需求,OpenCV(cv2)是一个广泛使用的图像处理库。当开发者在运行涉及图像处理的代码时,可能会遇到ModuleNotFo
- 构建智能门禁安防系统:树莓派 4B、OpenCV、SQLite 和 MQTT 的应用(代码示例)
极客小张
opencvsqlitejvm单片机物联网计算机视觉树莓派
一、项目概述1.1项目目标和用途本项目旨在开发一个智能门禁安防系统,该系统利用摄像头和人脸识别技术,结合本地人脸库,实现对进出人员的自动识别和管理。系统能够实时记录进出人员的信息,并对未注册人员进行警报提示。通过与物联网平台的集成,用户可以远程监控和管理门禁系统,提升安全性和管理效率。1.2解决的问题和价值传统的门禁系统往往依赖于钥匙或密码,存在安全隐患和管理不便的问题。本项目通过人脸识别技术,解
- OpenCV-轮廓检测
红米煮粥
计算机视觉opencv图像处理
文章目录一、简介1.意义2.具体步骤二、代码实现三、总结一、简介1.意义在OpenCV中,轮廓检测是图像处理中一个非常重要的环节,它允许我们识别图像中的形状。这个过程通常涉及几个步骤:读取图像、转换为灰度图、应用阈值处理(或边缘检测)以获取二值图像、然后使用cv2.findContours()函数查找轮廓。2.具体步骤图像预处理:首先,对原始图像进行预处理,以便更容易地检测轮廓。这通常包括转换为灰
- OpenCV计算机视觉学习(16)——仿射变换学习笔记
牛马程序员24
计算机视觉opencv学习
OpenCV计算机视觉学习(16)——仿射变换学习笔记如果需要其他图像处理的文章及代码,请移步小编的GitHub地址传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice在计算机视觉和图像处理中,仿射变换是一种重要的几何变换方法。它可以通过线性变换和平移来改变图像的形状和位置,广泛应用与图像校正,对象识别以及增强现实
- 探索HivisionIDPhotos:智能身份证照片处理利器
郎轶诺
探索HivisionIDPhotos:智能身份证照片处理利器项目简介是一个基于Python的开源项目,其主要目标是帮助用户快速、准确地处理身份证照片,进行自动裁剪、调整和美化,以满足各种场合下的证件照需求。无论是个人还是企业,都可以利用此工具提升身份证照片处理的效率。技术分析库与框架项目依赖于一些强大的Python库,如OpenCV用于图像处理、Pillow进行图片操作,以及NumPy进行矩阵运算
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理