- OpenCV(一个C++人工智能领域重要开源基础库) 简介
愚梦者
OpenCV人工智能人工智能opencvc++图像处理计算机视觉开源
返回:OpenCV系列文章目录(持续更新中......)上一篇:OpenCV4.9.0配置选项参考下一篇:OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言:OpenCV(全称OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库,可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发。该库由英特尔公司于1999年开始开发,最初是为了加速处理器
- 神经网络(深度学习,计算机视觉,得分函数,损失函数,前向传播,反向传播,激活函数)
MarkHD
深度学习神经网络计算机视觉
神经网络,特别是深度学习,在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释:神经网络:神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元(或称为节点)组成,这些神经元通过权重和偏置进行连接,并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习:深度学习是神经网络的一个子领域,主要关注于构建和训练深度神经网络(即具有多个隐藏层的神经网络)。通
- 什么是特征检测和描述,OpenCV中常见的特征检测算法有哪些?
-Max-静-
#opencv学习opencv算法人工智能
特征检测和描述是计算机视觉中的基本概念,它们在图像识别、对象跟踪、图像拼接等多种任务中发挥着至关重要的作用。特征检测是指识别图像中重要的特定点、区域或结构,这些特征通常具有独特性、可重复性以及对光照变化、旋转和比例变换等变化的鲁棒性。这些特征点可以用作进一步分析的参考。特征描述是基于一定的几何或者颜色信息生成特征点的特征描述符,这种描述应满足欧式空间的仿射不变性和噪声鲁棒性,并且不同特征点的特征描
- opendronemap集群搭建
Robber2000
云计算容器运维云原生
需求OpenDroneMap(ODM)是一个开源项目,旨在利用无人机采集的图像数据生成地图、模型和其他地理空间数据。它主要解决以下问题:航空摄影数据处理:ODM可以处理无人机拍摄的大量航空图像数据,通过图像处理和计算机视觉技术生成高质量的地图和模型。地图制作与更新:利用ODM,用户可以快速、成本效益地生成地图,并及时更新地理空间数据,有助于城市规划、灾害监测等领域的应用。三维建模:ODM可以生成精
- Canny详解
kxg916361108
计算机视觉图像处理人工智能
Canny边缘检测是一种经典的图像处理技术,被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。它由JohnF.Canny在1986年提出,是一种多阶段的边缘检测算法,具有高精度和低错误率的特点。Canny边缘检测的步骤:高斯滤波(GaussianBlur):Canny边缘检测首先对图像进行高斯平滑处理,以减少图像中的噪声。高斯滤波器将图像中的每个像素与周围像素进行加权平均,从而模糊图像并减少噪声。计算图像梯度
- MATLAB图像拼接算法及实现
程序员小溪
算法matlab计算机视觉MATLAB人工智能
图像拼接算法及实现(一)论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要:图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像
- AI图像识别算法助力安全生产*提升风险监测效率---豌豆云
豌豆云
人工智能安全
2024年开年来安全生产事故频发,工厂爆炸、工程坍陷等重大安全生产事故的发生再次为我们敲响了警钟。安全生产是企业发展的生命线,而传统的安全监测手段存在盲区和延迟,难以及时发现和应对潜在风险。AI图像识别算法通过利用先进的计算机视觉和深度学习技术,能够有效提高风险监测效率,保障企业的安全生产。AI图像识别算法助力安全生产AI图像识别算法通常部署在本地服务器或边缘服务器,通过分析前端监控摄像头、无人机
- 深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能
仰望大佬007
图像处理opencv计算机视觉c#
深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能前言1.图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习13.高级图像处理算法14.GPU加速与并行计算前言OpenCVSharp是C#语言中用于图像处理和计算机视觉的开源库,它提供了
- 【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备(RCNN~YOLOv5)
旅途中的宽~
计算机视觉面经总结计算机视觉深度学习目标检测YOLORCNN
文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5
- OpenCV:开源计算机视觉的魔力之门
mikes zhang
计算机视觉
在当今这个信息爆炸的时代,图像和视频已经成为我们获取和传递信息的主要方式之一。从社交媒体上的照片分享,到安防监控、自动驾驶等领域的图像识别与处理,计算机视觉技术正日益改变着我们的生活。而在这场技术革命中,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)这一开源计算机视觉库扮演着举足轻重的角色。本文将带你走进OpenCV的世界,一探其究竟。一、OpenCV简介OpenC
- 情感计算 - 情感模型
无脑敲代码,bug漫天飞
情感计算人工智能
1基本情感论模型--离散状态1Tomkins面部表情惩罚或奖励的反馈结果八类:基本情感2Izard具有动机的特征10中基本情感状态(言语内容表情等)神经系统电化学自主,遗传决定情感面部姿势活动情感活动输出决定脑区的反馈信息情感活动输出产生3Ekman美国心理学家早期的情感模型都是他提出的面部表情中应用广泛1972年六类情感状态90年代扩充更多的维度对于计算机视觉研究起到了推动作用泛文化意义历史进化
- 深度学习的进展
CuiXg
深度学习人工智能
深度学习的进展深度学习作为人工智能领域的重要分支之一,利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过数据训练模型以自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来,深度学习在多个领域取得显著进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等方面实现了突破性进展。方向一:深度学习的基本原理和算法深度学习基于神经网络概念,涉及反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等算法。这些算法模拟人脑神经元间的
- 05基于卷积神经网络-支持向量机(自动寻优)CNN-SVM数据分类算法
机器不会学习CSJ
cnn支持向量机分类人工智能
CNN原理卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征,从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中,图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器,如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
- 【机器学习案例7】计算机视觉中的小物体检测:基于补丁的方法
suoge223
机器学习实用指南机器学习计算机视觉人工智能
专栏导读作者简介:工学博士,高级工程师,专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏:《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码;2.开源机器学习训练数据集;3.机器学习前沿专业博文。以案例的形式从实用的角度出发,快速上手机器学习项目,在案例中成长,摆脱按部就班填鸭式教学。欢迎订阅专栏,订阅用户可私聊进入机器学习交流群(知识交流、问题解答),并获赠丰厚的机器学习相关学习资料(教材、源码
- 图像预处理技术与算法
木子n1
算法嵌入式开发算法数码相机计算机视觉
图像预处理是计算机视觉和图像处理中非常关键的第一步,其目的是为了提高后续算法对原始图像的识别、分析和理解能力。以下是一些主要的图像预处理技术:1.图像增强:对比度调整:通过直方图均衡化(HistogramEqualization)等方法改善图像整体或局部的对比度。伽玛校正:改变图像的亮度特性,用于补偿显示器或其他硬件设备的非线性响应。锐化处理:如使用高通滤波器(如拉普拉斯算子、Sobel边缘检测算
- Vis-TOP:视觉Transformer叠加处理器
离欢
论文Transformer人工智能机器学习transformer深度学习计算机视觉
摘要近年来,Transformer[23]在自然语言处理(NLP)领域取得了良好的效果,并开始向计算机视觉(CV)领域拓展。优秀的型号如VisionTransformer[5]和SwinTransformer[17]已经出现。同时,Transformer模型平台扩展到嵌入式设备,以满足一些对资源敏感的应用场景。但是,由于Transformer模型参数多、计算流程复杂、结构变体繁多,在硬件设计中存在
- 【Transformer养猪】Livestock Monitoring with Transformer
离欢
Transformer论文笔记python人工智能
对牲畜行为的跟踪有助于在现代动物饲养场及早发现并预防传染病。除了经济收益,这将减少畜牧业中使用的抗生素数量,否则这些抗生素将进入人类的饮食,加剧抗生素耐药性的流行,这是导致死亡的主要原因。我们可以使用大多数现代农场都有的标准摄像机来监控牲畜。然而,大多数计算机视觉算法在这项任务中表现不佳,主要原因是:(i)农场饲养的动物看起来相同,缺乏任何明显的空间特征,(ii)现有的跟踪器都不能长时间保持健壮,
- 【EI会议征稿通知】2024年第四届计算机视觉与模式分析国际学术大会(ICCPA 2024)
搞科研的小刘选手
学术会议人工智能自动化能源大数据云计算
2024年第四届计算机视觉与模式分析国际学术大会(ICCPA2024)20244thInternationalConferenceonComputerVisionandPatternAnalysis(ICCPA2024)第四届计算机视觉与模式分析国际会议(ICCPA2024)将于2024年5月17日至19日在中国鞍山召开。ICCPA2024汇集了来自世界各地的计算机视觉与模式分析领域的学者、研究人
- 计算机视觉学习指南(划分为20个大类)
superdont
计算机视觉入门计算机视觉人工智能开发语言pythonopencv
计算机视觉的知识领域广泛而庞杂,涵盖了众多重要的方向和技术。为了更好地组织这些知识,我们需要遵循无交叉无重复(MutuallyExclusiveCollectivelyExhaustive,MECE)的原则,并采用循序渐进的方式进行分类和划分。按照无交叉无重复的原则,我们将计算机视觉划分为20个重要的方向,每个方向都具有明确的定义和特定的应用领域。通过这种划分方式,可以确保每个方向都在整个计算机视
- 计算机视觉与图像处理面试题,深度学习图像处理算法工程师面试题
ZW9
计算机视觉与图像处理面试题
AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。按需/包周期付费可选,最低0.00元/小时引入MoXingFramework模块||https://support.huaweicloud
- 互联网加竞赛 基于计算机视觉的身份证识别系统
Mr.D学长
pythonjava
0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于机器视觉的身份证识别系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1实现方法1.1原理1.1.1字符定位在Android移动端摄像头拍摄的图片是彩色图像,上传到服务器后为了读取到身份证上的主要信息,就要去除其他无关的元素,因此对身份证图
- 【Python】图像裁剪与匹配
林九生
Pythonpythonopencv开发语言
图像裁剪与匹配在计算机视觉领域,图像处理是一项关键的任务,其中图像裁剪和匹配是常见的操作之一。本文将介绍如何使用OpenCV库进行图像裁剪与匹配,并展示一个简单的示例代码。1.引言在图像处理中,有时需要从一张大图中截取特定区域,并在另一张图中寻找相似的部分。这可以通过裁剪和匹配操作来实现。本文将演示如何使用Python和OpenCV库进行这些操作。2.代码示例以下是一个使用OpenCV库的简单代码
- 深度学习——概念引入
韶光流年都束之高阁
深度学习日记深度学习人工智能职场和发展
深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分:循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分:监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分:计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习领域中的一个新的研究方向,主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次,让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。深度学习的最终目标是让机器能够识别和解释各种数据
- 行人重识别
NineDays66
人工智能
在人的感知系统所获得的信息中,视觉信息大约占到80%~85%。行人重识别(personre-identification)是近几年智能视频分析领域兴起的一项新技术,属于在复杂视频环境下的图像处理和分析范畴,是许多监控和安防应用中的主要任务,并且在计算机视觉领域获得了越来越多的关注。下面我们就仔细来聊聊行人重识别(ReID)。1.什么是行人重识别行人重识别(PersonRe-identificat
- 用 Python 制作一款炫酷的二维码!
Python数据之道
可视化python数据可视化opencvsvg
来源:https://blog.csdn.net/jinyj1转自:深度学习算法与计算机视觉1.导入myqr库下载myqr库使用windows+R键,输入cmd调出命令窗口在黑框里输入(在python3环境下,python2不行)pip install myqr等到提示下载成功就可以了导入myqr库因为我是用pycharm的,所以还需要在pycharm中导入myqr打开pycharm的file-s
- 【保姆级教程|YOLOv8改进】【7】多尺度空洞注意力(MSDA),DilateFormer实现暴力涨点
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《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
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- 基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪
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深度学习实战AI应用软件开发实战计算机视觉python行人车辆追踪目标追踪YOLOv8深度学习
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- 【保姆级教程|YOLOv8改进】【5】精度与速度双提升,使用FasterNet替换主干网络
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YOLOv8网络结构改进YOLOYOLOv8改进FasterNet深度学习
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- 基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
阿_旭
深度学习实战AI应用软件开发实战计算机视觉深度学习pythonYOLOv8中草药识别深度学习实战
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- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比