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图像分割技术详解：从原理到实践 lanjieying
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图像分割是图像处理领域将图像分解为多个区域的过程，用于图像分析、特征提取等。文章介绍了图像分割的原理，并通过一个将图像划分为2*4子块的示例，展示了如何使用Python和matplotlib库中的tight_subplot函数进行图像分割和展示。文章还探讨了图像分割在不同领域的应用，以及如何在机器学习项目中作为数据预处理步骤。1.图像分割基本概念在图像处理领域
OpenCV 图像操作：颜色识别、替换与水印添加
目录引言代码实现1.导入必要的库2.图像加法3.图像直接相加4.颜色加权加法5.HSV颜色空间转换概念作用6.查找颜色范围对应的像素点7.与运算-生成掩膜8.添加水印9.主函数总结引言在计算机视觉领域，OpenCV是一个强大的库，提供了丰富的图像操作功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV进行图像加法、颜色加权加法、HSV颜色空间转换、颜色范围查找、与运算生成掩膜以及添加水印等操作，并给出相应的P
Pillow 安装使用教程小奇JAVA面试安装使用教程 pillow microsoft 深度学习
一、Pillow简介Pillow是Python图像处理库PIL（PythonImagingLibrary）的友好分支，是图像处理的事实标准。它支持打开、编辑、转换、保存多种图像格式，常用于图像批量处理、验证码识别、缩略图生成等应用场景。二、安装Pillow2.1使用pip安装（推荐）pipinstallPillow2.2验证安装importPILprint(PIL.__version__)若无报错
Coze智能体开发：如何批量生成和处理图片王国平 Coze AI Agent智能体开发语言模型人工智能开发语言智能体 Agent
在绘本制作、图片后期制作等场景中，往往需要使用模型来批量生成和处理图片。扣子提供了多个图像处理类节点，支持图像生成、添加水印、画质优化等多种常见的图片处理方式，你可以在批处理节点中嵌套图像生成等图像处理节点，实现图片的批量操作。本文档以绘本制作工作流为例，演示如何通过批处理节点和图像节点实现图像的批量生成和批量处理。效果演示通过绘本制作工作流，你可以批量生成类似以下风格的图片。搭建过程中你也可以根
OpenCV教程——图像模糊。均值模糊，高斯模糊，中值模糊，双边模糊，高斯分布
1.图像模糊图像模糊是图像处理中最简单和常用的操作之一。⚠️使用该操作的原因之一是为了给图像预处理时降低噪声。图像模糊操作背后是数学的卷积计算。卷积操作的原理：常用的图像模糊的方法：均值模糊高斯模糊中值模糊双边模糊这四种模糊方式有时也被称为：均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。因为模糊属于一种滤波操作，具体关系可参照下图：其中，均值滤波、高斯滤波和中值滤波属于线性滤波；而双边滤波属于非线性滤波
YOLO学习笔记｜从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进北斗猿 YOLO学习从零到1 YOLO 目标检测算法 python 计算机视觉
从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测算法自2016年诞生以来，凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能，持续引领着计算机视觉领域的技术革新。从JosephRedmon的初代YOLO到AlexeyBochkovskiy的YOLOv4，再到Ultralytics团队的YOLOv5及后续系列，这一算法家族
线性代数在图像处理中的应用 --- 纳尼? 2D的高斯核可以通过1D的高斯核直接生成？（秩为1的矩阵）松下J27 Linear Algebra 线性代数图像处理人工智能
二维高斯核，Rank秩等于一的矩阵之前，我在学习图像处理的时候，会经常用到Gaussianblur，也就是二维高斯低通滤波。当时用的都是Matlab中，现成的图像处理库。只需要输入sigma和kernelsize这些参数就行了，完全不需要考虑高斯核中的每个点长啥样。虽然教科书里面也会有一些配图，例如：直到后来，我学习高斯图像金字塔的时候发现，在别人的代码里面，他在生成二维高斯核的时候，并不是直接写
《卷积神经网络到Vision Transformer：计算机视觉的十年架构革命》 HeartException 人工智能学习
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站题目《卷积神经网络到VisionTransformer：计算机视觉的十年架构革命》展开深度解析，全文采用技术演进史+架构对比+产业影响的三段式结构，附关键数据与趋势预测：卷积神经网络到VisionTransformer：计算机视觉的十年架构革命副标题：从局部感知到全局建模，一场改变AI视觉基石的
Apple SoC 图像 ISP 与 Neural Engine 联合优化案例分析：性能与质量平衡的实战经验观熵影像技术全景图谱：架构调优与实战接口隔离原则影像 Camera
AppleSoC图像ISP与NeuralEngine联合优化案例分析：性能与质量平衡的实战经验关键词：AppleSoC、ISP优化、NeuralEngine协同、图像处理性能、DeepFusion、SmartHDR、实时推理、多核异构计算、功耗管理摘要：随着图像计算复杂度的不断提升，AppleSoC中的ISP与NeuralEngine（NE）联合优化成为提升拍照性能和图像质量的关键路径。本文结合最
Chapter6: ISP架构和处理模块-之-ISP模块 ifuleyou1668 Camera QC android
高通（Qualcomm）图像信号处理器（ISP）是摄像头系统中的核心组件，用于实时处理从摄像头传感器获取的图像数据。高通ISP包含多个模块，每个模块负责一部分图像处理任务。以下是高通CameraISP中常见的一些关键模块：1.RawDataInputInterfaceSensorInterface:接受来自摄像头传感器的原始数据，一般通过MIPICSI-2接口。2.LensShadingCorre
内嵌式触摸显示器在工业视觉设备中的应用 Jwest2021 计算机外设
内嵌式触摸显示器在工业视觉设备中的应用日益广泛，其重要性不容忽视。以下是对内嵌式触摸显示器在工业视觉设备中应用的具体分析：一、应用背景工业视觉设备是智能制造的重要组成部分，它依赖于先进的图像处理和机器视觉技术，实现对生产线上产品质量的自动化检测和控制。随着工业4.0和智能制造的推进，工业视觉设备在生产线上的作用愈发关键。而内嵌式触摸显示器作为人机交互的重要界面，为工业视觉设备提供了直观、便捷的操作
目标检测：从基础原理到前沿技术全面解析随机森林404 计算机视觉目标检测人工智能计算机视觉
引言在计算机视觉领域，目标检测是一项核心且极具挑战性的任务，它不仅要识别图像中有什么物体，还要确定这些物体在图像中的具体位置。随着人工智能技术的快速发展，目标检测已成为智能监控、自动驾驶、医疗影像分析等众多应用的基础技术。本文将全面介绍目标检测的基础概念、发展历程、关键技术、实践应用以及未来趋势，为读者提供系统性的知识框架。第一章目标检测概述1.1目标检测的定义与重要性目标检测（ObjectDet
【LangChain编程：从入门到实践】LangChain与其他框架的比较 AI天才研究院 Agentic AI 实战计算 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
【LangChain编程：从入门到实践】LangChain与其他框架的比较1.背景介绍1.1人工智能发展现状在当今时代，人工智能(AI)已经成为科技领域中最热门和最具革命性的话题之一。随着计算能力的不断提升和算法的持续优化,AI系统正在不断扩展其应用范围,包括自然语言处理、计算机视觉、决策系统等各个领域。1.2LangChain概述在这种背景下,LangChain作为一个新兴的AI框架应运而生。L
PHP接单涨薪系列（九）之计算机视觉实战：PHP+Stable Diffusion接单指南（2025高溢价秘籍）攻城狮凌霄 PHP PHP接单涨薪 AI php 计算机视觉 stable diffusion
案例场景某电商公司使用本方案后，产品图制作成本降低90%，广告转化率提升35%，单月节省设计费用超¥80,000。本文将彻底解密如何用PHP+AI视觉技术接取高单价设计外包，让你在竞争激烈的市场中脱颖而出！一、视觉设计市场的AI革命1.1传统设计vsAI设计设计任务传统流程AI流程需求沟通初稿设计反复修改最终交付AI生成微调即时交付2025年设计市场数据对比：指标传统设计AI设计提升幅度单图制作时
用Python解锁图像处理之力：从基础到智能应用的深度探索熊猫钓鱼>_> python 图像处理开发语言
在像素构成的数字世界里，Python已成为解码图像奥秘的核心引擎。一、为何选择Python处理图像？超越工具的本质思考当人们谈论图像处理时，往往会陷入工具对比的漩涡（PythonvsMATLABvsC++）。但Python的真正价值在于其构建的完整生态闭环：科学计算基石：NumPy的ndarray结构完美对应图像的多维矩阵本质算法实现自由：从传统算子到深度学习模型的无缝衔接可视化即战力：Matpl
验证码破解的可能与不可能：用Python处理图片验证码的原理与限制程序员威哥 python 开发语言
前言验证码（CAPTCHA）是当前互联网防护机制中的重要组成部分，用于区分真人与自动程序。近年来，随着自动化技术发展，验证码破解成为自动化测试、爬虫及安全研究领域的热点。然而，从技术层面来看，验证码破解既有可行之处，也存在根本限制。本文将结合Python图像处理与机器学习技术，深度剖析图片验证码破解的原理、实践与瓶颈。一、验证码的分类及破解难点1.验证码类型字符型验证码纯数字、字母或混合，最常见。
纹理贴图算法研究论文综述点云SLAM 算法图形图像处理算法纹理贴图计算机图形学计算机视觉人工智能虚拟现实（VR）纹理贴图算法综述
纹理贴图（TextureMapping）是计算机图形学和计算机视觉中的核心技术，广泛应用于三维重建、游戏渲染、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等领域。对其算法的研究涵盖了纹理生成、映射、缝合、优化等多个方面。1.引言纹理贴图是指将二维图像纹理映射到三维几何表面上，以增强模型的视觉真实感。传统方法主要关注静态几何模型上的纹理生成与映射，而近年来，随着多视角图像重建、RGB-D扫描、神经渲染的发展，
ConvNeXT：面向 2020 年代的卷积神经网络
摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer（ViT）的引入，ViT很快取代了ConvNet，成为图像分类任务中的最新最强模型。然而，vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer（如SwinTransformer）重新引入了若干ConvNet的先验知识，使Transformer成为实用的通用视觉
数字图像处理学习笔记 andwhataboutit? 学习笔记
1-图像处理基础_哔哩哔哩_bilibili输出图像像素点需要将图象值要作类型转换，转成Int图像仿射变换线性变换+平移线性变换：1，变换前直线，变换后仍然直线2，直线比例不变3，直线到远点的距离不变仿射变换计算：常见变换：恒等变换：变换前后一致尺度变换：对尺寸作放大或缩小旋转变换：图像旋转但是尺寸不变平移：：位置移动尺寸不变偏移（垂直、水平）：垂直或者水平方向变化代码示例：importcv2im
深度学习前置知识全面解析：从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言：人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代，人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支，深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展，彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发，系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法，为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别
PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别大家好！欢迎来到我的深度学习博客！对于每个踏入计算机视觉领域的人来说，MNIST手写数字识别就像是编程世界的“Hello,World!”。它足够简单，能够让我们快速上手；也足够完整，可以帮我们走通一个深度学习项目的全流程。之前我们可能用Keras体验过“搭积木”式的快乐，今天，我们将换一个同样强大且灵活的框架——PyTorch，
计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现 AI大模型应用工坊计算机视觉 transformer 人工智能 ai
计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现关键词：计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要：传统卷积神经网络（CNN）统治计算机视觉领域多年，但2020年一篇《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》的论文打破了这一格局——它将NLP领域的Transformer
《YOLO11的ONNX推理部署：多语言多架构实践指南》空云风语 YOLO 人工智能深度学习目标跟踪人工智能计算机视觉 YOLO
引言：YOLO11与ONNX的相遇在计算机视觉的广袤星空中，目标检测始终是一颗耀眼的明星，其在自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等诸多领域都有着举足轻重的应用。想象一下，自动驾驶汽车需要实时准确地检测出道路上的车辆、行人、交通标志；智能安防系统要快速识别出监控画面中的异常行为和可疑人员；工业生产线上，需要精准检测产品的缺陷；医疗影像分析中，辅助医生检测病变区域。这些场景都对目标检测技术的准
【CVPR2024】计算机视觉|即插即用|DFAM:marine！不懂DFAM，别说你会做水下动物分割！
论文地址：http://arxiv.org/pdf/2404.04996v1代码地址：https://github.com/Drchip61/Dual_SAM关注UPCV缝合怪，分享最计算机视觉新即插即用模块，并提供配套的论文资料与代码。https://space.bilibili.com/473764881摘要本研究提出了一种新颖的特征学习框架，名为**Dual-SAM，用于高性能的海洋动物分割
Python与Dlib库实现人脸技术实战西域情歌
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目详细说明了如何使用Python结合Dlib库实现人脸检测、识别、数量检测和距离检测。利用Dlib提供的机器学习算法和计算机视觉功能，包括HOG特征检测、级联分类器、面部特征向量模型和关键点预测等，项目能够快速准确地在图像中检测和识别人脸。此外，还介绍了如何统计图像中的人脸数量以及如何计算人脸之间的距离。通过实际代码资源，开发者能够掌握实时人脸技术的应用，
数字图像处理第二次实验愚戏师数字图像处理 python 图像处理
实验三技术点分析根据实验要求，需要实现以下图像空间域滤波技术：噪声生成：高斯噪声椒盐噪声空间域滤波：均值滤波（3×3,5×5,7×7）中值滤波（3×3,5×5,7×7）最大值滤波最小值滤波图像处理流程：读取原始图像添加噪声（高斯/椒盐）应用各种滤波器可视化对比结果完整示例代码importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplo
FPGA实现JPEG编码器的完整项目指南
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：JPEG编码是一种广泛使用的数字图像压缩技术，通过在FPGA上实现该编码器，可以为嵌入式系统提供高效的图像处理。FPGA的可编程逻辑单元使其成为实现JPEG编码的理想平台。实现过程包括颜色空间转换、分块、离散余弦变换（DCT）、量化和熵编码等关键步骤。此外，testbench仿真用于验证设计的功能和性能，而资源优化确保了设计的高效性和低功耗。该实现过程需要深入
python 中值滤波 search7 python
中值滤波是数字信号处理和数字图像处理领域使用较多的预处理技术，使用邻域内所有信号的中位数替换中心像素的值，可以在滤除异常值的情况下较好地保留纹理信息。该技术会在一定程度上造成图像模糊和失真，滤波窗口变大时会非常明显。importnumpyasnpfromPILimportImageimportscipy.signalassignalim=Image.open('lena.jpg')data=[]w
蚁群算法原理与应用详解
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：蚁群算法是一种基于蚂蚁寻找食物路径行为的优化算法，它能够有效解决包括旅行商问题、网络路由和多目标优化在内的复杂问题。该算法模拟蚂蚁释放信息素来找到最短路径的过程，通过模拟蚂蚁的行为，算法逐步优化选择路径。蚁群算法具有并行性和全局优化能力，但也面临早熟收敛和参数调整的挑战。它已成功应用于物流优化、通信网络、任务调度、机器学习、图像处理和生物医学等众多领域。1.蚁
视觉表征和多模态融合一只齐刘海的猫语言模型
视觉表征和多模态融合是当前人工智能领域的研究热点，特别是在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域。视觉表征是指将图像或视频信息转化为模型可以处理的向量形式，而多模态融合则是将不同类型的数据（如视觉、文本、音频等）进行整合，以实现更全面、准确的信息理解和处理。视觉表征(VisualRepresentation)目的：将图像或视频数据转化为深度学习模型可以理解的特征向量。方法：卷积神经网络(CNN)：传
插入表主键冲突做更新 a-john
有以下场景：用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。问题：如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。解决： mysql中提供了一个sql语
Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
一.@代表引用资源 1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name android：text="@string/hello" 2.引用系统资源。格式：@android:type/name android:textColor="@android:color/opaque_red"
数据结构的基本介绍天子之骄数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。经典的数据结构大致如下：一：线性数据结构 (1)：列表 a
通过二维码开放平台的API快速生成二维码一炮送你回车库 api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。 html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1 &nbs
ImageIO读取一张图片改变大小 3213213333332132 java IO image BufferedImage
package com.demo; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * @Description 读取一张图片改变大小 * @author FuJianyon
myeclipse集成svn（一针见血） 7454103 eclipse SVN MyEclipse
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装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
4.2　自动装箱和拆箱基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
//这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords java eclipse jdk tomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？ &nb
前端模块化 bee1314 模块化
背景：前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oracle sql 数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
mac 卸载 java 1.7 或更高版本征客丶 java OS
卸载 java 1.7 或更高 sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin 成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令 sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane 成功执行此命令后，还可以执行 java
【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析 bit1129 Stream
第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。相关新闻：（1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法： * 1.public Product copy(Product p){} * 2.publi
配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos component webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
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批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oracle sql bulk collect forall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
1、先安装rsync：yum install rsync 2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test 3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析： yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
基于vagrant的redis主从实验 dcj3sjt126com vagrant
平台: Mac 工具: Vagrant 系统: Centos6.5 实验目的: Redis主从实现思路制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box 制作sentos6.5+redis的box mkdir vagrant_redis cd vagrant_
Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centos memcached
一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]：建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
Remove Duplicates from Sorted List hcx2013 remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once. For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持 jinnianshilongnian spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API Spring4新
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。第一种 package singleton; public class Singleton { //导出全局成员 public final static Singleton INSTANCE = new S
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