- HalconDotNet中的图像视频采集
0仰望星空007
音视频数码相机计算机视觉HalconC#
文章目录1.单相机视频图像采集2.多相机视频图像采集3.设置相机曝光时间4.实时图像显示5.图像采集与保存1.单相机视频图像采集 使用HalconDotNet进行单相机视频图像采集的基本步骤包括初始化相机、设置采集参数、开始采集、处理图像以及停止采集。usingHalconDotNet;publicvoidSingleCameraCapture(){HFramegrabberframegrabb
- 目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机
格图素书
数码相机目标检测人工智能
目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的,如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化,且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出
- halcon第九讲,深度学习结合大数据实现AI智能识别思想
青莲居士_村长
人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。人工智能(ArtificialIntelligence):英文缩写:AI,人工智能是[计算机]科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以[人类智能]相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和[专家系统]等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,
- Image size does not match the measurement in camera parameters Halcon错误代码 8428
gojava
halconhalcon
在做标定的时候,用自己采的图片,运行到下面这一行,就报上面的错find_calib_object(ImageScaled,CamCalibDataID,0,0,I,[],[])原因是在给定初始相机内参的时候错误,我是直接用了halcon自带的内参文件,这个内参文件对图片尺寸大小和我自己的不符合,如下图,这个是我的图片尺寸这个是halcon自动文件内给图片设定的尺寸我们将自己的尺寸进行替换,就正常了
- 【已解决】Halcon错误代码4104
聪明不喝牛奶
深度学习Halcon+CSharphalcon深度学习
问题描述在运行的时候发现报错4104,如下图所示解决从字面上理解就是超出了计算机的内存空间了,那么着手解决的话就需要把没次训练的张数减少一些即可。去相对应的修改batch_size即可。结果如下图所示,正常在使用GPU训练。搞定,手工~
- HALCON 错误代码 #7709
聪明不喝牛奶
Halcon+CSharp深度学习halcon深度学习
前言最近在研究halcon的深度学习,在环境配置上花了不少的功夫搞定,结果正要开始训练分类的第二个train文件就出现了一个错误,报7709,折腾了三天才解决。原因报7709主要的原因有如下几个原因:1、就是你选的cuda版本和cudnn的不匹配,这个原因应该大家在选择的时候注意一下版本对比的话可以避免,基本上不是这个原因造成的。2、显卡的驱动版本的过低,需要下载一个驱动精灵升级一下显卡的驱动,但
- halcon深度学习4:深度学习在 OCR的用法-deep_ocr_workflow解析
mlxg99999
halcon深度学习自学
1.什么是OCR技术OCR,全称是OpticalCharacterRecognition,即光学字符识别,面向扫描文件。但是由于现在数字图像的普及,这里泛指文字检测和识别,包括扫描文档和自然场景的文字识别。2、deep_ocr_workflow在深度学习中,只有一篇例子关于OCR就是这一篇,文中介绍了深度OCR模型的建立与使用(如果使用过计量模型的可以较好理解,就是建立模型→设置参数→导入图片→进
- Halcon一维码
威威当爸了
Halcon一维码
set_bar_code_param(BarCodeHandle,'stop_after_result_num',8)//设置读取条码的个数set_bar_code_param(hand,''element_size_min'','true')//变形的条码可以识别set_bar_code_param(hand,'majority_voting','true')//如果为true就是多条扫描线的平
- halcon图像矫正
威威当爸了
Halconhalcon
图像矫正**55表示最大文字的高度text_line_orientation(RegionTrans,InputImage,55,rad(-30),rad(30),OrientationAngle)rotate_image(InputImage,ImageRotate,-OrientationAngle/rad(180)*180,'constant')xld矫正,发现这个不是很灵.get_imag
- 学习Halcon可以从以下几个方面入手
视觉人机器视觉
机器视觉Halcon大总结学习人工智能深度学习图像处理计算机视觉视觉检测
基础理论学习:了解Halcon的基本概念、架构和主要技术,包括图像处理、机器视觉、深度学习等方面的知识。官方文档和教程:阅读Halcon的官方文档和教程,这是学习Halcon最直接、最权威的途径。官方文档详细介绍了Halcon的各种功能和算子,是学习Halcon不可或缺的资源。实践项目:通过参与实际项目来巩固所学知识,提升实践能力。可以从简单的项目开始,
- HALCON根据需要创建自定义函数
视觉人机器视觉
解决方案算法人工智能计算机视觉视觉检测图像处理深度学习
在HALCON中,根据需要创建自定义函数是扩展其图像处理和分析功能的有效方式。HALCON支持通过其高级编程接口(HDevelop和C/C++、C#、Python等)来创建自定义函数。这里将主要讨论在HDevelop环境中如何创建自定义函数,因为HDevelop是HALCON的交互式编程环境,广泛用于开发和测试图像处理算法。1.使用HDevelop创建自定义函数在HDevelop中,你可以通过创建
- ROS2下进行单目相机标定
IT小艺
RoboMaster相机标定ros2大华工业相机海康工业相机
本文主要进行在ros2-humble下大华工业相机和海康工业相机的标定,其他相机也可以参考首先进行ros2环境的安装2.5在ubuntu22.04安装ros2_ubuntu20.04安装ros2-CSDN博客安装工业相机的驱动SDK1.8安装相机SDK及测试-CSDN博客安装相机标定工具sudoaptinstallros-humble-camera-calibration-parserssudoa
- HALCON与LabVIEW的联合编程 视觉与控制结合
LabVIEW开发
LabVIEW开发案例LabVIEW知识labview自动化视觉检测
HALCON与LabVIEW的联合编程在工业自动化和视觉检测领域中越来越受到重视。通过将HALCON的强大图像处理能力与LabVIEW的灵活控制功能相结合,工程师们可以开发出高效且精确的自动化系统。这种整合不仅提高了系统的整体性能,还简化了开发流程。本文将详细介绍如何实现这一联合编程,注意事项,以及一些成功的应用案例。1.HALCON与LabVIEW的简介HALCON是由MVTecSoftware
- python计算机视觉第四章----照相机模型与增强现实
weixin_45154388
文章目录1、针孔照相机模型1.1照相机矩阵1.2三维点的投影1.3照相机矩阵的分解1.4照相机中心2、照相机标定3、以平面和标记物进行姿态估计4、增强现实4.1PyGame和PyOpenGL4.2从照相机矩阵到OpenGL格式4.3在图像中放置物体1、针孔照相机模型针孔照相机模型(有时称为射影照相机模型)是计算机视觉中广泛使用的照相机模型。对于大多数应用来说,针孔照相机模型简单,并且具有足够的精确
- Halcon基于灰度值的模板匹配
看海听风心情棒
计算机视觉人工智能
Halcon基于灰度值的模板匹配基于灰度值的模板匹配是最经典的模板匹配算法,也是最早提出来的模板匹配算法。这种算法的根本思想是,计算模板图像与检测图像之间的像素灰度差值的绝对值总和(SAD方法)或者平方差总和(SSD方法)。其原理是:首先选择一块ROI(感兴趣区域)作为模板图像,生成基于灰度值的模板;然后将检测图像与模板图像进行粗匹配,在检测图像与模板图像中任选一点,采取隔点拽索的方式计算二者灰度
- Phalcon 增删改查的搭建过程
攻城狮joe
LA(N)MPPHPPHPPhalconMysql
一结果展示先展示效果:1查询:2删除3插入插入之前,数据库里面表的数据如下:插入之后:
- What are some of halcon‘s best algorithms that opencv doesn‘t implement
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OpenCVopencv人工智能
HALCON,ahighlyoptimizedmachinevisionlibrary,offersarangeofadvancedalgorithmsthatOpenCVeitherdoesn’timplementorhandlesdifferently.SomeofthekeystrengthsofHALCONcomparedtoOpenCVinclude:Shape-BasedMatchin
- Halcon提取彩色多通道图像的亚像素边缘edges_color_sub_pix算子
看海听风心情棒
计算机视觉图像处理人工智能
Halcon提取彩色多通道图像的亚像素边缘edges_color_sub_pix算子如要要提取彩色多通道图像的亚像素边缘,可以使用edges_colorsubpix算子。该算子与edges_sub_pix算子的参数十分相似,但又有所区别。首先从名称上看,edgescolorsubpix算子多了一个color,表示它接受彩色多通道图像的输入,它使用Canny等滤波器提取亚像素精度的彩色边缘。另一个区
- Halcon轮廓的生成
看海听风心情棒
人工智能图像处理
Halcon轮廓的生成Halcon轮廓的生成最常用的是edges_sub_pix算子,在该算子中可以选择不同的滤波器类型,最常见的滤波器有canny和lanser2。如果输入图像是多通道的彩色图像,可以选择edges_color_sub_pix算子,其与edges_sub_piy算子类似,也推荐选择sobelfast滤波器,用于快速地提取边缘。最常用的线条提取方法是linesgauss,它具有很强
- halcon画出灰度直方图_halcon读取一张照片,并转化为灰度图像
Wakune
halcon画出灰度直方图
dev_close_window()read_image(Image,'E:/图片/123.jpg')get_image_size(Image,Width,Height)dev_open_window(,,Width,Height,'black',WindowHandle)rgb1_to_gray(Image,GrayImage)dev_display(GrayImage)输出效果:…本例子的目的
- Halcon滤波器sobel_amp算子
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计算机视觉图像处理
Halcon滤波器sobel_amp算子Halcon提供了大量的边缘滤波器,最常用的是Sobel滤波器。它是一种经典的边缘检测算子,速度和效率都非常令人满意。其在Halcon中对应的算子为sobelamp算子和sobel_dir算子,二者都是使用Sobel算子进行边缘检测。前者用于计算边缘的梯度,后者除了能表示梯度外,还能表示边缘的方向,本文主要介绍sobel_amp算子。下面以一个简单的例子说明
- Halcon经典的边缘检测算子
看海听风心情棒
计算机视觉深度学习人工智能
Halcon经典的边缘检测算子文章目录Halcon经典的边缘检测算子1.Sobel算子2.Laplace算子3.Canny算子4.总结关于边缘检测,有许多经典的算子,各大图形处理库都有各自的边缘检测算子,这里简要介绍几种。1.Sobel算子Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导。它是一阶导数的边缘检测算子,使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算,然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个
- 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
- HALCON error #5215: Error while opening the file in operator write_region”
光头达
wpfc#halcon
出现HALCONerror#5215:Errorwhileopeningthefileinoperatorwrite_region”是因为从halcon中导出的工程修改了项目的根目录,导致找不到文件路径才报错1.找到导出的.cs文件中的privatestaticstring_resource_path="./********"将其改成privatestaticstring_resource_pat
- Halcon 灰度区域的面积和中心
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计算机视觉人工智能算法
Halcon灰度区域的面积和中心与根据形状特征求面积的方法类似,灰度值图像也可以使用算子直接求出区域的面积和重心。这里用area_center_gray算子计算一幅灰度值图像的面积和中心。area_center_gray算子与area_center算子类似,都可以求区域的中心。但不同的是,在用areacenter_gray算子求灰度图像的面积时,图像的灰度值可以理解为图像的“高度”,其面积可以理解
- halcon中如何截取字符串一部分
视觉人机器视觉
机器视觉Halcon大总结人工智能深度学习图像处理计算机视觉视觉检测
path:='C:/Users/admini/Desktop/vision1/1.bmp'**//**:从后向前获取第一个字符“/”的下标tuple_strrstr(path,'/',Position)**//**:获取字符长度tuple_strlen(path,Length)**//**:截取指定起始下标到结束下标长度的字符串tuple_substr(path,Position+1,Length
- Halcon区域的灰度特征值
看海听风心情棒
计算机视觉图像处理人工智能
Halcon区域的灰度特征值gray_features算子用于计算指定区域的灰度特征值。其输入是一组区域,每个区域的特征都存储在一组value数组中。典型的基于灰度值的特征如下:(1)area:灰度区域面积。(2)row:中心点的行坐标。(3)colum:中心点的列坐标。(4)ra:椭圆的长轴。(5)rb:椭圆的短轴。(6)phi:等效椭圆的角度。(7)min:灰度的最小值。(8)max:灰度的最
- 【目标解算】相机内外参数详细解读+坐标系转换
王尼莫啊
目标解算计算机视觉视觉检测
一、相机参数介绍1.1相机内参矩阵概念:内参矩阵用于描述相机的内部参数,它包含了相机的焦距、主点坐标和图像的畸变等信息。内参矩阵的形式通常为一个3x3的矩阵,常用表示为K。内参矩阵可以将相机坐标系中的三维点映射到图像平面上的二维像素坐标。通过内参矩阵,我们可以进行相机标定、图像校正和三维点云到图像的投影等操作。标定后的相机内参矩阵为3x3矩阵:相机标定参照:【鱼眼+普通相机】相机标定。1.2相机畸
- CSharp联合halcon实现模板匹配
吾与谁归in
C#学习Halconc#图像处理计算机视觉视觉检测
前言1、加载并显示图像功能。2、图像拖动缩放功能。3、绘制ROI:矩形、方向矩形、圆形、椭圆形。4、创建模板:参数修改、模板轮廓显示。5、匹配模板:参数修改、匹配轮廓显示、匹配结果显示。案例实操代码结构HalconModelSet_Ex:该目录空间下存放halcon算子相关模型(算子参数)。HalconTools:该目录空间下存放图像转换、ROI相关(类、方法、事件)。Models:该目录空间存放
- Halcon计算封闭区域(孔洞)的面积
看海听风心情棒
计算机视觉人工智能图像处理目标跟踪
Halcon计算封闭区域(孔洞)的面积除了可以用area_center算子计算区域的面积以外,在Halcon中还可以使用area_holes算子计算图像中封闭区域(孔洞)的面积。该面积指的是区域中孔洞部分包含的像素数。一个区域中可能不只包含一个孔洞区域,因此该算子将返回所有孔洞区域的面积之和。图(a)为输入的彩色图像,图(b)为经阀值分割并输出了孔洞面积的图像,其中深色部分为提取的孔洞区域,浅色部
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep