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chosen13
OpenCv学习opencv绘图函数
//opencv绘图函数//CV_EXPORTS_Wvoidline(CV_IN_OUTMat&img,Pointpt1,Pointpt2,constScalar&color,//intthickness=1,intlineType=8,intshift=0);//参数解释//.Mat&img:输入输出图像//.Pointpt1和pt2:二维Point类的点坐标,由Point指定//.Scalar
- OpenCV绘图函数(11)计算文本字符串在特定字体、尺寸和厚度下的大小的函数getTextSize()的使用
jndingxin
OpenCVopencvwebpack人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述计算一个文本字符串的宽度和高度。函数cv::getTextSize计算并返回包含指定文本的矩形框的尺寸。也就是说,下面的代码渲染一些文本、包围它的紧密矩形框以及基线:Stringtext="Funnytextinsidethebox";intfontFace=FO
- opencv学习(十一)之绘图函数
梧桐栖鸦
OpenCV基础opencv2/3基础教程opencv直线circleellipsefillpolyopencv绘图函数
opencv中提供了很多绘图函数,在进行图像处理,对感兴趣区域进行标定时,就需要利用这些绘图函数。现在集中做一个归纳介绍。1.PointPoint常用来指定一幅二维图像中的点。如Pointpt;pt.x=10;pt.y=8;或Pointpt=Point(10,8);其指向的是在图像中(10,8)位置的一个像素点。查找Point引用可以在”core.hpp”文件发现如下语句:typedefPoint
- OpenCV绘图函数详解及其用法示例
Bill66
opencv人工智能计算机视觉OpenCV常用绘图函数OpenCV绘图函数详解OpenCV绘图函数示例
MFC类库中的CDC类有划线,画矩形,画椭圆,画多边形,文字等绘图函数,OpenCV也有类似的绘图函数。二者的区别在于MFC画图是在一定的区域内绘制图形,而OpenCV则是在图像上绘制,主要用于图像标注。OpenCV的常用绘图函数有arrowedLine,circle,drawContours,drawMarker,drawMarker,ellipse,fillConvexPoly,fillPol
- Yololov5+Pyqt5+Opencv 实时城市积水报警系统
机器懒得学习
opencv人工智能计算机视觉
在现代城市生活中,积水问题不仅影响交通和人们的日常生活,还可能对城市基础设施造成潜在的威胁。为了快速、准确地识别和应对积水问题,使用计算机视觉技术进行智能积水检测成为一个重要的解决方案。在这篇博客中,我将带你一步步实现一个基于YOLOv5的积水检测系统,帮助你轻松应对城市积水挑战。完整代码:PyQt5+YoloV5实现积水检测系统目录积水检测的挑战使用YOLOv5的解决方案代码实现:从加载模型到检
- [Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing
风中摇曳的小萝卜
SceneGraph神经网络深度学习机器学习人工智能
GNN中的MessagePassing方法解析一、GNN中是如何实现特征学习的?深度学习方法的兴起是从计算图像处理(ComputerVision)领域开始的。以卷积神经网络(CNN)为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据(structureddata)十分有效,例如,图像和体素数据。但是,CNN的处理方式对于类似图(graph)数据则并不适用。对于一个图而言,类似图像像素的邻
- cv2 画多边形不填充_opencv 画图
虎哥说衣不二
cv2画多边形不填充
learningopencv第6章第1题解决方案前言opencv提供了丰富的函数用以图形绘制,包括矩形,线条,椭圆和多边形等,本篇文章对opencv的基本绘图函数做了一些介绍和说明。椭圆绘制绘制椭圆的函数说明和参数说明如下:voidellipse(InputOutputArrayimg,Pointcenter,Sizeaxes,doubleangle,doublestartAngle,double
- opencv绘图函数
Sun-Flower
图像处理opencvopencv绘图函数cvPutTextcvFillPolycvEllipseB
在OpenCV中,有几个基本的绘图函数,如果自学的话,可以在网上很多的函数参数解析以及代码。官方参考网站:http://wiki.opencv.org.cn/index.php/Cxcore%E7%BB%98%E5%9B%BE%E5%87%BD%E6%95%B0#DrawContourshttp://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutori
- 关于vscode配置opencv
writ
痛点不在这里,需要明白内在的编译逻辑,而不是表层现象。诸如此类问题今后有很多,不可能每次都翻箱倒柜,需要做的是从容面对,仔细分析,找出问题的根源所在。话不多说,直接给出配置的具体方法,这是一个通用版本,只要你是使用的ubutu系统,且安装的是C++版本的opencv基本上都可以通过该方法来实现。1step:首先新建文件夹,并在该文件下创建cpp文件,然后使用vscode打开该文件夹。2step:利
- opencv编译4.2失败
江河地笑
opencvwebpackjavascript
错误[92%]BuildingCXXobjectmodules/tracking/CMakeFiles/opencv_tracking.dir/src/trackerFeature.cpp.o[92%]BuildingCXXobjectmodules/tracking/CMakeFiles/opencv_tracking.dir/src/trackerFeatureSet.cpp.o[92%]Bu
- ubuntu 安装opencv(3.4.16)
江河地笑
ubuntuopencvlinux
查看版本,终端opencv_version卸载sudoapt-getremovelibopencv-devsudoapt-getautoremovesudorm-rf/usr/local/include/opencv4sudorm-rf/usr/local/lib/libopencv*sudorm-rf/usr/local/bin/opencv*sudorm-rf/usr/local/share/
- 【无标题】
江河地笑
webpack前端react.js
CMakeErrorinrpg_vikit/vikit_common/CMakeLists.txt:IMPORTED_LOCATIONnotsetforimportedtarget"opencv_videostab"configuration"Release".CMakeErrorinrpg_vikit/vikit_common/CMakeLists.txt:IMPORTED_LOCATIONno
- DeepArt——AI美术创作工具,能够帮助生成视觉内容
爱研究的小牛
AIGC人工智能深度学习
一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用,能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络(CNN)和风格迁移算法,能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上,从而创造出独具特色的艺术效果。二、DeepArt的使用选择内容图像和风格图像:用户首先需要上传一张内容图像,即他们希望转换成艺术风格的图像。接着,可以从提供的艺术
- 基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究(Matlab代码实现)
程序辅导帮
算法cnnmatlab
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法(RIME)2.卷积神经网络(CNN)3.双向门控循环单元(BiGRU)4.注意力机制(AttentionMechanism)三、研究内容与方法四、预期成果与贡献五、结论与展望2运行结果3参考文献4Mat
- OpenCV Lesson 1 : Recognize Mat
0010000100
OpenCVopencv
RecognizeMatOpenCVhasbeenaroundsince2001.InthosedaysthelibrarywasbuiltaroundaCinterfaceandtostoretheimageinthememorytheyusedaCstructurecalledIplImage.Thisistheoneyou’llseeinmostoftheoldertutorialsande
- OpenCV:图像几何变换
0010000100
机器视觉opencv计算机视觉图像处理
图像几何变换importnumpyasnpimportcv2ascvimportmatplotlib.pyplotaspltimg=cv.imread('book.jpg')rows,cols,ch=img.shapepts1=np.float32([[151,332],[882,272],[119,1368],[1242,1188]])pts2=np.float32([[0,0],[300,0]
- 深度学习与OpenCV:解锁计算机视觉的无限可能
程序员-李旭亮
深度学习
在科技日新月异的今天,计算机视觉作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。而《深度学习》与OpenCV,作为这一领域的两大重要工具,更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力,探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。深度学习:智能的催化剂深度学习,作为机器学习的一个分支,其核心在于通过构建深层次的神经网络模型,模拟人脑的学习过
- EmguCV学习笔记 VB.Net和C# 下的OpenCv开发 VB.Net 目录
VB.Net
EmguCV计算机视觉Emgucvopencvvb.net
版权声明:本文为博主原创文章,转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名,未经作者允许不得用于商业目的。EmguCV是一个基于OpenCV的开源免费的跨平台计算机视觉库,它向C#和VB.NET开发者提供了OpenCV库的大部分功能。教程VB.net版本请访问:EmguCV学习笔记VB.Net目录-CSDN博客教程C#版本请访问:EmguCV学习笔记C#目录-CSDN博客笔者的博客网址:https:/
- 在Python中使用OpenCV录制视频并保存
baidu_huihui
opencv人工智能计算机视觉
在Python中使用OpenCV录制视频并保存的基本步骤如下:使用cv2.VideoCapture(0)来获取默认摄像头。使用cv2.VideoWriter来创建视频写入对象。循环读取摄像头的帧,并使用write方法写入视频文件。当不再需要视频写入对象时,使用release方法释放资源。以下是一个简单的示例代码:importcv2#定义视频捕捉对象cap=cv2.VideoCapture(0)#获
- EMGU.CV入门(十四、图像轮廓)
LyRics1996
计算机视觉opencv图像处理EMGU.CVc#
一、轮廓1.1边缘和轮廓的区别边缘:离散的,断开的轮廓:整体的,连续的边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈(即梯度变化比较大)像素点,偏向于图像中像素点的变化。如canny边缘检测,结果通常保存在和源图片一样尺寸和类型的边缘图中。轮廓检测指检测图像中的对象边界,更偏向于关注上层语义对象。如OpenCV中的findContours()函数,它会得到每一个轮廓并以点向量方式存储,除此也
- Python深度学习:构建下一代智能系统
2401_83402415
pythonpython深度学习开发语言Transformer模型目标检测算法Attention
近年来,伴随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习的快速发展,人工智能迈入了第三次发展浪潮,AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术,本文讲解注意力机制、Transformer模型(BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等)、生成式模型(变分自编码器VAE、生成式对抗网络GA
- 相机标定和图像配准
lqjun0827
算法数码相机
相机标定和图像配准介绍1.相机标定代码说明:注意事项:使用标定结果处理图像:代码说明:注意事项:2.图像配准代码说明:注意事项:介绍基础知识参考:相机的内参和外参1.相机标定相机标定是计算机视觉中的一个重要步骤,它用于确定相机的内部参数(如焦距、主点坐标、畸变参数)和外部参数(如相机在世界坐标系中的位置和方向)。以下是一个使用OpenCV库进行相机标定的Python代码示例:importnumpy
- 实现CNN对mnist手写数字分类
文哥的学习日记
本文使用的tensorflow版本:1.4tensorflow安装:pipinstalltensorflow1、CNN哇咔咔,熟悉的味道,自己第一次接触tensorflow也是写的CNN的例子,当时对于CNN也是一知半解,经过了一年,终于差不多搞清楚了CNN的原理。CNN中需要理解的主要有两点,稀疏连接SparseConnectivity(每个神经元仅与前一层部分神经元相连接)以及参数共享Para
- 卷积神经网络-解释1
weixin_33749242
人工智能数据结构与算法
[翻译]神经网络的直观解释2017/07/2717:36这篇文章原地址为AnIntuitiveExplanationofConvolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络的讲解非常通俗易懂。什么是卷积神经网络?为什么它们很重要?卷积神经网络(ConvNets或者CNNs)属于神经网络的范畴,已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通
- 见过最好的神经网络CNN解释
罗晨晖
卷积神经网络CNN计算机视觉深度学习
什么是卷积神经网络?为什么它们很重要?卷积神经网络(ConvNets或者CNNs)属于神经网络的范畴,已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号,从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。在上图中,卷积神经网络可以识别场景,也可以提供相关的标签,比如“桥梁”、“火车”和“网球”;而下图展示了卷积神经网络可以用来识别日常物体、人和动物。最近,卷积神经网络
- 基于OpenCV-Python实现人脸识别-----摄像头捕获人脸图像显示中文乱码问题
匹数
opencvpython人工智能
基于OpenCV-Python实现人脸识别时,为了使图像上显示识别到人员的中文名字,做了几次尝试,使用PIL.Image和OpenCV图像格式相互转换解决:使用OpenCV将图片灰度化,对加载的灰度化图使用分类器中的detectMultiScale()函数查找目标人脸,并使用for循环实现矩形框和圆形框框住查找到的人脸。再使用OpenCV中识别器face.LBPHFaceRecognizer()方
- 基于灰狼优化算法(GWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究(Matlab代码实现)
qq_551705769
算法cnnmatlab
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法原理与模型构建1.灰狼优化算法(GWO)2.CNN-BiGRU-Attention模型3.GWO优化CNN-BiGRU-Attention模型三、研究步骤与实现1.数据预处理2.模型构建与训练3.性能评估四、研究展望与挑战2
- 使用OpenCV库来捕获摄像头视频流,并按指定格式保存
不是浮云笙
基础常见知识opencv计算机视觉
今天我们来使用OpenCV库来捕获摄像头视频流,并将其保存为AVI格式的视频文件,代码的主要功能包括:初始化摄像头捕获对象。设置视频编解码器和输出文件路径。循环读取视频帧,处理并保存到文件中。显示处理后的视频帧。按下'q'键退出程序。释放资源并关闭所有窗口。运行环境需要安装OpenCV库,可以通过pipinstallopencv-python安装。下面这份代码的保存视频的格式是AVIimportn
- 基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究(Matlab代码实现)
科研_研学社
算法cnnmatlab
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.白鲸优化算法(BWO)2.卷积神经网络(CNN)3.双向门控循环单元(BiGRU)4.注意力机制(Attention)三、模型构建与优化1.模型结构2.模型优化四、实验结果与分析五、结论与展望2运行结果3参考文献4M
- OPenCV和OPenGL的区别
zxz520zmg
opencv人工智能计算机视觉
OPenCV主要用来处理图像和视频,还涉及到一些机器学习的算法。专注于从图像中获取信息是用机器来理解图像。比如:视频降噪、运动物体的跟踪、目标识别(比如人脸识别)。OPenGL主要用于三维图形的渲染。专注于用机器绘制图像给人看。Graphics,3D绘图。Opencv是从图像到数据OpenGL是从数据到图像
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_