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FPGA工程狮-阿水
Python图像处理图像处理人工智能pythonisp
图像处理之白平衡(附源码)概要白平衡(WhiteBalance)是图像处理和摄影中的一种技术,旨在消除由于光源色温差异导致的颜色偏差,使得图像中的白色和其他颜色呈现出自然、真实的效果。基本概念白平衡是调整图像中各个颜色通道(红色、绿色和蓝色)的亮度和色彩平衡,以消除由不同光源(如日光、白炽灯、荧光灯等)产生的色偏。其目的是让图像看起来像是在中性白光下拍摄的,从而确保图像中的白色看起来确实是白色,其
- 高亮动态物体——前景提取与动态物体检测器(opencv实现)
WenJGo
AI学习之路Python之路opencv计算机视觉人工智能深度学习神经网络
目录代码说明1.导入库2.创建背景建模对象3.打开视频源4.逐帧处理视频5.应用背景建模获得前景掩码6.形态学操作去除噪声6.1定义形态学核6.2开运算去除噪点6.3膨胀操作填补前景区域空洞7.轮廓检测识别动态物体8.绘制轮廓和边界框9.显示处理结果10.退出控制与资源释放整体代码效果展示代码说明主要功能是通过背景建模检测视频中的运动目标。其工作流程如下:读取视频帧;利用MOG2算法生成前景掩码;
- 征程 6 VP简介与单算子实操
自动驾驶算法
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数字化转型2025
AI人工智能方向opencvpython图像处理
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Face Beauty美颜SDK
实时音视频美颜sdk视频特效美颜智能硬件实时互动实时音视频
前言:FaceBeauty美颜特效SDK是由前相芯科技员工组建创办的新晋美颜厂商品牌,致力于为用户提供更真实自然的美颜效果,以极致性价比,降低高性能美颜的使用门槛。基于人脸识别和图像渲染技术,为客户提供美颜贴纸、美妆、美体、美发、哈哈镜、手势识别等人像人体特效功能,广泛应用于视频直播、一对一社交、短视频、美颜相机、智能硬件等场景。美颜特效类SDK在智能硬件中的应用场景日益广泛,结合实时图像处理、A
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星光不负赶路人!
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1.os库2.xlwt库3.xlrd库4.BeautifulSoup库5.panda库6.json库7.re正则8.ddddocr登录网站的时候,经常输入用户名和密码后会遇到验证码,ddddocr是一款强大的通用开源ocr识别库,具有高效、准确、易用的特点,广泛应用于图像处理和文字识别任务。importddddocrtry:login_page.wait_for_timeout(2000)#等待2
- OpenCV图像拼接(2)特征查找与图像匹配之基于仿射变换的图像匹配的一个类cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher
村北头的码农
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- 南京邮电大学C语言实验(一)顺序结构编程练习(仅参考)
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实验名称:顺序结构编程练习一、实验目的和要求(1)初识MicrosoftVisualStudio2010上机环境,学会建立工程、文件,学会编译、链接并运行程序,查找并修改简单的语法错。(2)正确调用输入输出处理的函数scanf()、printf()、getchar()、putchar()进行数据的I/O,观察输出格式,掌握键盘输入方法。(3)初步使用调试器跟踪程序,观察变量的值的变化情况。二、实验
- OpenCV多分辨率模板匹配与容错优化实战指南
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第一章:问题背景与挑战1.1传统模板匹配的局限性模板匹配(TemplateMatching)是计算机视觉中基础且广泛使用的技术,其核心思想是通过滑动窗口在目标图像中寻找与模板最相似的位置。然而,传统方法(如OpenCV的cv2.matchTemplate)在实际应用中存在以下问题:尺寸敏感性当目标的实际尺寸与模板不一致时,匹配结果会严重偏离。例如,在工业检测中,摄像头与物体的距离变化会导致目标缩放
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述风格化的目的是生成不以照片写实为目标的多种多样数字图像效果。边缘感知滤波器是风格化处理的理想选择,因为它们能够弱化低对比度区域,同时保留或增强高对比度特征。该函数通过艺术化风格化处理,将输入图像转换为具有油画或卡通风格的图像,增强边缘和纹理的对比度,同时保留主要颜
- 【新生必会】30个较难Python脚本,建议收藏。
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本篇较难,建议优先学习上篇;20个硬核Python脚本-CSDN博客接上篇文章,对于Pyhon的学习,上篇学习的结束相信大家对于Pyhon有了一定的理解和经验,学习完上篇文章之后再研究研究剩下的30个脚本你将会有所成就!加油!目录21、数据库连接-SQLite22、图像处理-Pillow23、图形界面-Tkinter24、文本生成-Faker25、加密和解密-cryptography26、Sock
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- 图像分割基础:使用Python和scikit-image库
0dayNu1L
机器学习项目实战python人工智能机器学习
大家好,今天我们将一起探讨图像分割的基础知识,并使用Python编程语言以及scikit-image库来实现一个简单的图像分割示例。图像分割是图像处理中的一项重要技术,它允许我们将图像划分为多个部分或对象,这对于图像分析和计算机视觉任务至关重要。0dayNu1L-CSDN博客目录一、环境准备二、图像分割示例1.导入必要的库2.读取并显示图像3.创建标签数组并进行阈值分割4.使用颜色表示标签三、结果
- Python库 - skimage
司南锤
PYTHON库python开发语言
skimage是scikit-image的缩写,是一个用于图像处理的Python库。提供了丰富的图像处理功能,包括图像滤波、边缘检测、形态学操作、特征提取、图像分割等。skimage是基于NumPy数组构建的,因此可以与NumPy和其他科学计算库(如scipy和matplotlib)无缝集成。安装可以使用pip来安装skimage:pipinstallscikit-image主要模块skimage
- scikit-image(Scikit-image 是用于图像处理的 Python 包,使用原生的 NumPy 数组作为图像对象)
Clark-dj
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Scikitimage中文开发手册-开发者手册-腾讯云开发者社区-腾讯云昨天搜索一个函数时无意间发现这个网站,今天来学习一下,仅作学习笔记。measureskimage.measure.approximate_polygon(coords,...)近似具有指定公差的多边形链。skimage.measure.block_reduce(image,block_size)通过对局部块应用函数来下采样图像
- LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现(留作学习使用)
再坚持一下!!!
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ROS一键安装参考:ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考:https://opencv.org/releases/page/3/nvidia驱动安装:ubuntu18.04安装显卡驱动-开始战斗-博客园cuda搭配使用1+2cuda安装1:Ubuntu18.04下安装CUDA_ubuntu18.04安装cuda-CSDN博客cuda
- 利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测
欣然~
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一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧,将其与预先加载的参考图像进行特征匹配,从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。二、环境依赖OpenCV:用于图像处理、特征提取和匹配等操作。NumPy:用于数值计算,OpenCV依赖于NumPy进行数组操作。可以使用以下命令安装所需库:bashpipinstallopencv-pythonn
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ToBeCertain
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
OpenCV对图像进行处理时,常用API如下:API描述cv.imread根据给定的磁盘路径加载对应的图像,默认使用BGR方式加载cv.imshow展示图像cv.imwrite将图像保存到磁盘中cv.waitKey暂停一段时间,接受键盘输出后,继续执行程序cv.destroyAllWindows释放所有资源目录一.OpenCV基本操作函数1.cv.imread()图像读取2.cv.imshow()
- opencv图像视频的加载和显示
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opencv图像视频的加载和显示基于上篇文章,在开始之前需要在上级目录里打开jupyternotebook首先需要进入scrips目录里进行激活,然后如果在该目录下输入jupyternotebook的话,不太好所以需要进入上级目录创建和显示窗口需要牢记的命令namedWindow()创建命令窗口imshow()显示窗口destroyAllwindows()摧毁窗口resizeWindow()改变窗
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残影飞雪
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pipinstallopencv-contrib-pythoncv2.error:OpenCV(4.1.0)C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:627:error:(-2:Unspecifiederror)Thefunctionisnotimplemented.RebuildthelibrarywithWi
- 解决OpenCV读取目标图像,cv2.imshow出现闪退的问题
写python的鑫哥
OpenCV入门与进阶opencv人工智能计算机视觉python图像显示闪退
前言本文是该专栏的第17篇,后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识,记得关注。最近有粉丝朋友询问到OpenCV读取目标图像出现的一个问题,在基于python语言“使用OpenCV读取目标图像的时候,利用cv2.imshow函数出现闪退”的情况。而本文,笔者将详细介绍针对上述问题,给出一个详细的应对思路以及解决方法。废话不多说,具体的细节部分以及详细的解决方案,跟着笔者直接往下看正文详细内容
- windows python opencv imshow图片报错解决
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importcv2#检查版本print(cv2.__version__)#加载一张图片(确保你有一个名为'test.jpg'的文件在当前目录)image=cv2.imread('C:\\test1.jpg')#显示图片cv2.imshow('image',image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()cv2意思是opencvc++o(* ̄︶ ̄*)o建议使用A
- rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用
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大模型部署pdfocr深度学习open-webui
背景rapidocr-onnxruntime是一个跨平台的OCR库,基于ONNXRuntime推理框架。目前已知运行速度最快、支持最广,完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。缘起:百度paddle工程化不是太好,为了方便大家在各种端上进行ocr推理,我们将它转换为onnx格式,使用Python/C++/Java/Swift/C#将它移植到各个平台。名称来源:轻快好省并智能。基于深度学
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发
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引言在HarmonyNext生态系统中,图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用,重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建一个完整的图像处理应用,并通过优化技巧提升性能。图像处理基础1.1图像表示在数字图像处理中,图像通常被表示为一个二维矩阵,每个元素代表一个像素的灰度值或颜色值。在HarmonyNex
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ISP(图像信号处理器)是数字影像设备的“视觉大脑”,负责将传感器捕获的原始电信号转化为我们看到的高清图像。以下从用途和工作原理两方面通俗解析:一、ISP的核心用途:让照片“更像眼睛看到的”提升画质:降噪:去除暗光下的噪点(如手机夜景模式,通过多帧合成+算法抑制噪点)。色彩还原:校正传感器偏色(例如索尼传感器常偏黄,ISP通过白平衡算法还原真实色彩)。动态范围优化:保留高光和暗部细节(类似HDR,
- OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景
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OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn,让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架,cv2.dnn有其独特的优点与缺点,适用于不同的应用场景。在这篇文章中,我们将详细分析cv2.dnn的优缺点,并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口,适合已经在使用
- 深度学习中的 blob 格式:与普通 image 的区别及转换原因
白.夜
深度学习人工智能
在深度学习模型推理过程中,我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么,blob格式到底是什么?它和普通image有什么区别?为什么在模型推理中需要这种转换?本文将用通俗的语言为你解答这些问题。1.什么是blob格式?blob是OpenCV中用于深度学习模型输入的一种特殊数据格式,全称为BinaryLargeObject。它本质上是一个多维数组(通
- python opencv轮廓检测_python opencv中的不规则形状检测和测量
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pythonopencv轮廓检测
正如我在评论中提到的那样,对于这个问题,分水岭似乎是一个很好的方法.但是当你回答时,定义标记的前景和背景是困难的部分!我的想法是使用形态梯度沿着冰晶获得良好的边缘并从那里开始工作;形态梯度似乎很有效.importnumpyasnpimportcv2img=cv2.imread('image.png')blur=cv2.GaussianBlur(img,(7,7),2)h,w=img.shape[:
- OpenCV学习(二十一) :计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()
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OpenCV学习(二十一):计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()1、connectedComponents()函数ConnectedComponents即连通体算法用id标注图中每个连通体,将连通体中序号最小的顶点的id作为连通体的id。如果在图G中,任意2个顶点之间都存在路径,那么称G为连通图,否则称该图为非连
- 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_