- 图像匹配---(Python)
阳光下的Smiles
Python图像处理
图像匹配---(Python)图像匹配分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配:(1)灰度匹配是基于像素的匹配。灰度匹配通过利用某种相似性度量,如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值,判定两幅图像中的对应关系。(2)特征匹配则是基于区域的匹配。基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等1、差分矩阵求和差分矩阵=图像A矩阵数据-图像B矩阵
- 特征匹配python-opencv代码
三十度角阳光的问候
pythonopencv开发语言
目录特征匹配算法介绍:Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配特征匹配理论介绍:特征匹配python程序:特征点提取介绍:harris特征:####cv2.cornerHarris()-img:数据类型为float32的入图像-blockSize:角点检测中指定区域的大小-ksize:Sobel求导中使用的窗口大小-k:取值参数为[0,04,0.06]importcv2importnu
- python代码进行图像配准
@爱编程的郭同学
pythonopencv开发语言
这段代码演示了如何使用ORB特征检测器和特征匹配来进行图像配准。图像配准是将两幅图像对齐,使得它们在同一空间中表现出相似的视觉内容。一、效果图展示二、代码importcv2importnumpyasnp#读取两张图像#image1是RGBimage2是高光谱相机拍的伪RGB#iamge1和iamge2尺寸可以是不一样的image1=cv2.imread('datasets/image/ccc.bm
- 视觉slam十四讲学习笔记(六)视觉里程计 1
苦瓜汤补钙
视觉SLAM十四讲笔记机器学习ubuntu
本文关注基于特征点方式的视觉里程计算法。将介绍什么是特征点,如何提取和匹配特征点,以及如何根据配对的特征点估计相机运动。目录前言一、特征点法1特征点2ORB特征FAST关键点BRIEF描述子3特征匹配二、实践:特征提取和匹配三、2D-2D:对极几何1对极约束2本质矩阵3单应矩阵四、实践:对极约束求解相机运动五、三角测量总结前言1.理解图像特征点的意义,并掌握在单幅图像中提取出特征点,及多幅图像中匹
- 【图像配准】CVPRW21 - 深度特征匹配 DFM
我是大黄同学呀
读点论文-其他深度学习计算机视觉人工智能
文章目录相识相知回顾收录于CVPR2021ImageMatchingWorkshop,github地址:https://github.com/ufukefe/DFM相识图像配准(ImageRegistration)是计算机视觉领域中的一项重要任务,其旨在将不同角度/时间/模态等条件下获取的两张或多张图像进行匹配、叠加。图像匹配的核心在于找到每两幅图像间的对应关系(可以通过这个对应关系进行相互映射)
- DFM-无监督图像匹配
alex1801
深度学习图像配准匹配图像拼接
DFM:APerformanceBaselineforDeepFeatureMatching(深度特征匹配的性能基准)2021.06.14摘要提出了一种新的图像匹配方法,利用现成的深度神经网络提取的学习特征来获得良好的图像匹配效果。该方法使用预训练的VGG结构作为特征提取器,不需要任何额外的训练来提高匹配。灵感来自心理学领域成熟的概念,如心理旋转,初始扭曲是作为初步几何变换估计的结果而执行的(an
- OpenMVG(EXIF、畸变、仿射特征、特征匹配)
江河地笑
C++(图形图像)算法
本人之前也研究过OpenMVS但是对于OpenMVG只是原理层次的了解,因此乘着过年期间对这个库进行详细的学习。目录1OpenMVG编译与简单测试1.1sfm_data.json获取1.2计算特征2OpenMVG整个流程的运行测试3OpenMVG实战3.1SVG绘制3.2解析图片的EXIF信息3.3光学畸变3.4提取图像中的仿射特征点3.5对图像进行特征匹配(K-VLD)1OpenMVG编译与简单
- 第十一篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV技术点案例示例:三维重建
传奇开心果编程
Python库OpenCV技术点案例示例短博文python计算机视觉opencv
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录一、前言二、OpenCV三维重建介绍三、基于区域的SGBM示例代码四、BM(BlockMatching)算法介绍和示例代码五、基于能量最小化的GC(GraphCut)算法介绍和示例代码六、相机标定介绍和示例代码七、特征提取与匹配介绍和示例代码八、三角测量介绍和示例代码九、通过特征匹配和RANSAC(Random
- Opencv学习笔记——特征匹配
纸箱里的猫咪
Opencv学习笔记opencv计算机视觉学习
文章目录Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配随机抽样一致算法(Randomsampleconsensus,RANSAC)单应性矩阵Brute-Force蛮力匹配 通过SIFT算法可以得到图像关键点,通过比较两张图像的关键点,也就是比较关键点向量之间的差异,Brute-Force蛮力匹配通过比较特征向量,离得最近的特征向量也就是最相似的。默认的是用归一化的欧氏距离。bf=cv2.
- OpenCV学习记录——特征匹配
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析前言特征匹配是一种图像处理技术,用于在不同图像之间寻找相似的特征点,并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用,包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析暴力匹配是一种简单直接的匹配方法,它遍历所有特征点的描述符,并计算它们之间的距离。然后根据距离进行排序,选择距离最短的特征点作为匹配点。虽然暴力匹配方法简单,但在
- opencv特征点匹配_opencv-python 4.2 BFMatcher匹配特征点
福建低调
opencv特征点匹配
importcv2frommatplotlibimportpyplotasplt#读取需要特征匹配的两张照片,格式为灰度图。img1=cv2.imread("water1.jpg",0)img2=cv2.imread("water2.jpg",0)#BFMatcher匹配orb=cv2.ORB_create()#建立orb特征检测器kp1,des1=orb.detectAndCompute(img
- 2023-01-12日志
独孤西
今天一切照常,仍然是正常学习的一天,不过今天编程部分有点划水了,然后今天看了一篇直博生分享日常的知乎,颇有感悟。学习方面仍然是老三套。SLAM部分今天把第八讲预习与视频学习部分任务做完,明天应该完成实践理解与作业,第八讲主要是讲了一个光流法一个直接法,光流法仍然是特征法的一种,只不过特征匹配部分使用了光流追踪的方法进行,而直接法是与特征法完全不同的,直接法直接对光度误差进行优化,边调整位姿边确定对
- 三维重建经典论文合集汇总
深蓝学院
人工智能三维重建视觉
三维重建涉及计算机视觉、图形学等多门知识,是一套非常复杂的系统。经典三维重建系统包括整个pipeline从相机标定、基础矩阵与本质矩阵估计、特征匹配到运动恢复结构(SFM),从SFM到稠密点云重建、表面重建、纹理贴图。其中,熟悉SFM的工程师已经是行业内的佼佼者,能掌握稠密点云重建与表面重建的工程师更是凤毛麟角。图1经典三维重建系统pipeline三维重建是当下计算机视觉的一个研究热点,虽然从业者
- Opencv + MediaPipe -> 手势识别
大大Cameo
计算机视觉人工智能计算机视觉opencv视觉检测
一、概述OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个跨平台的计算机视觉库,它提供了许多用于图像和视频处理的功能,包括图像和视频的读取、预处理、特征提取、特征匹配、目标检测等。OpenCV是C++编写的,也提供了Python、Java等语言的接口,可以方便地在不同平台上使用。OpenCV已经被广泛应用于工业自动化、安防监控、机器人、医疗诊断、智能交通等领域。M
- 基于python的客流统计_客流统计分析系统的技术
weixin_39693437
基于python的客流统计
客流统计分析系统采用了基于运动目标智能跟踪与识别技术,并通过人工神经网络(ANN)、关键特征匹配等算法和智能统计模型,对指定单个或多个监控系统区域(如场馆、商业街、地铁出入口、展会场馆)客流进行视频监控、运动分析和特征分类,精确检测出通过该区域客流量数据,实现对客流数据的精确、双向统计。不同于热区,客流热区是一款针对于景区经营管理所诞生的一种客流分析工具,所谓的客流热区是指在一定的经营范围之内,全
- 12. 双目视觉之极线矫正
宛如新生
slam中的标定问题数码相机
目录1.为何要进行极线矫正?2.极线矫正过程。1.为何要进行极线矫正?之前的文章立体视觉基础中介绍单目相机无法获得深度信息,我们可以通过多个相机来实现立体视觉。通过两个相机对某场景同时观测时,当我们知道了相机的内(外)参以及两者之间的基线,然后通过某种方式找到两相机对同一世界点的观测的关联关系(类似特征匹配),就可以计算出视差,最终通过下列公式计算出观测到的世界点的深度。我们假设双目相机已经标定完
- 三维重建(7)--运动恢复结构SfM系统解析
Struart_R
三维重建人工智能计算机视觉三维重建三维建模
目录一、SfM系统(两视图)1、特征提取2、特征匹配3、RANSAC求解基础矩阵F4、完整的欧式结构恢复算法流程二、基于增量法的SfM系统(以OpenMVG为例)1、预处理2、图像特征点提取与匹配3、两视图重构点云4、增加新视图,多视图重构一、SfM系统(两视图)对于欧式结构恢复的两视图问题,需要获得三维场景的m张图像的像坐标作为已知条件,求解三维场景结构(即三维点坐标),m个摄像机的外参数R和T
- 如何学习计算机视觉
人工智能技术与咨询
人工智能自然语言处理计算机视觉
学习计算机视觉可以通过以下步骤进行:了解基本概念和原理:首先,你可以学习计算机视觉的基本概念和原理,包括图像处理、特征提取、目标检测、物体识别等。这些基础知识将帮助你理解计算机视觉的工作原理。学习算法和技术:学习计算机视觉的算法和技术是非常重要的。你可以学习一些常用的计算机视觉算法,如边缘检测、图像分割、特征匹配等。同时,你还可以学习一些常用的计算机视觉技术,如深度学习、卷积神经网络等。实践项目:
- 常用的目标跟踪有哪些
道亦无名
人工智能目标跟踪人工智能计算机视觉
目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,主要用于实现视频监控、人机交互、智能交通等领域。下面介绍几种常用的目标跟踪方法:特征匹配法特征匹配法是目标跟踪中最基本的方法之一,其基本原理是通过提取目标的特征,然后在连续的帧间进行匹配,从而实现目标跟踪。常用的特征包括颜色、纹理、边缘、角点等。该方法简单易行,但是对于目标形变、遮挡等情况的适应性较差。背景减除法背景减除法是一种基于图像差分的方法,其基本
- SLAM中使用闭环检测进行重定位 以及C++代码实现
稻壳特筑
C++激光SLAMc++开发语言
目录使用特征匹配算法,在当前帧与地图中所有关键帧之间进行匹配。对匹配结果进行评分,保留得分较高的匹配。对保留的匹配进行验证,判断是否构成闭环。如果构成闭环,则计算闭环帧与当前帧之间的位姿。SLAM中使用闭环检测进行重定位的步骤如下:使用特征匹配算法,在当前帧与地图中所有关键帧之间进行匹配。对匹配结果进行评分,保留得分较高的匹配。对保留的匹配进行验证,判断是否构成闭环。如果构成闭环,则计算闭环帧与当
- python数字图像处理基础(九)——特征匹配
_hermit:
数字图像处理pythonopencv开发语言计算机视觉
目录蛮力匹配(ORB匹配)RANSAC算法全景图像拼接蛮力匹配(ORB匹配)Brute-Force匹配非常简单,首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行(描述符)距离测试,最后返回距离最近的关键点.对于BF匹配器,首先我们必须使用**cv2.BFMatcher()**创建BFMatcher对象。它需要两个可选的参数:normType:它指定要使用的距离测量,默认情况下,
- 为什么需要WAF
鞋子上的青泥点
WAF是专门为保护基于web应用程序而设计的,不像传统的防火墙,是基于互联网地址和端口号来监控和阻止数据包。一个标准的端口号对应一种网络应用程序类型。它的出现是由于传统防火墙无法应对应用层的攻击进行有效抵抗。并且IPS也无法从根本上防护应用层的攻击,因此出现了web应用防火墙系统。WAF是一种基础的安全保护模块,通过特征提取和分块检索技术进行特征匹配,主要针对HTTP访问的web程序保护。WAF部
- 论文翻译及笔记-Template Matching with Deformable Diversity Similarity
20b1f662b8eb
论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Talmi_Template_Matching_With_CVPR_2017_paper.pdfcvpr2017,方向:模板匹配1030待修改Abstract我们基于目标图像窗口和模板之间特征匹配的多样性,提出了一种新的模板匹配度量,称为DeformableDiversitySim
- 图像配准基于传统特征的方法代码实现(SIFT、SURF、ORB、AKAZE)
朽月初二
图像融合计算机视觉人工智能
自21世纪初以来,图像配准主要使用基于特征的方法。这些方法有三个步骤:关键点检测和特征描述,特征匹配,图像变换。简单的说,我们选择两个图像中的感兴趣点,将参考图像(referenceimage)与感测图像(sensedimage)中的等价感兴趣点进行关联,然后变换感测图像使两个图像对齐。关键点就是感兴趣点,它表示图像中重要或独特的内容(边角,边缘等)。每个关键点由描述符表示,关键点基本特征的特征向
- 图像匹配几种常见算法与实践
霍格沃兹测试开发学社
自动化测试软件测试测试开发算法计算机视觉opencv
图像匹配的应用及背景图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点。应用:遥感(制图更新),计算机视觉应用程序,医疗用图像注册。图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。本文主要内容1.模版匹配2.特征匹配3.深度学习去找目标模版匹配原理模板匹配是基于像素的匹配,用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。和2D卷积一样,它也是用模板图像在输入图像(大图)上滑动,并在
- 图像识别的技术前沿:人工智能与机器学习的融合
matlabgoodboy
人工智能机器学习
图像识别的技术前沿在于人工智能(AI)与机器学习(ML)的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式,从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配,而机器学习则通过训练神经网络自动学习图像中的特征,并做出准确的分类或识别。深度学习,特别是卷积神经网络(CNN),已经
- 单目特征点对三角化
兔子不吃草~
ORB-SLAM2c++计算机视觉
ORB-SLAM2之特征点对三角化文章目录ORB-SLAM2之特征点对三角化5特征点对三角化5.1数学推导5.2代码分析5.2.1三角化5.2.2何处调用5.3三角化生成的地图点检验5.3.1理论分析5.3.2代码分析5特征点对三角化5.1数学推导 记P1,P2分别是第1、2帧对应的投影矩阵,它们将同一个空间点X(X,Y,Z)X(X,Y,Z)X(X,Y,Z)投影到图像上,对应特征匹配对x1、x2
- 2023下半年的总结
从零开始的奋豆
机器学习人工智能scikit-learn目标检测深度学习
我从八月下旬开始写的,到现在差不多有半年了,总结一下吧!1.计算机视觉在计算机视觉方面,想必两个有名的深度学习框架(TensorFlow和PyTorch)大家都很清楚吧,以及OpenCV库。对于人脸识别,可以采用了基于深度学习的特征提取方法,通过训练卷积神经网络(CNN)来提取人脸特征,并使用余弦相似度进行特征匹配,实现人脸的快速识别。在物体跟踪方面,可以采用了基于目标检测的方法,通过训练YOLO
- 图像拼接——ORB和SIFT特征检测器
Jurio.
CVPython计算机视觉python
相关文章:图像拼接——基于homography的特征匹配算法:https://blog.csdn.net/qq_43811536/article/details/135302979?spm=1001.2014.3001.5501目录1.算法理论2.实验探究3.总结1.算法理论在图像拼接实验过程中分别使用ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)和SIFT(Scale-Inva
- 图像拼接——基于homography的特征匹配算法
Jurio.
CVPython算法计算机视觉python
目录1.任务要求2.数据集3.基于homography的特征匹配算法4.拼接流程展示4.1图片实例4.2特征点位图4.3特征点匹配结果4.4相机校准结果4.5拼接结果5.部分图像拼接结果展示1.任务要求输入:同一个场景的两张待拼接图像(有部分场景重合)。任务:从输入的两张图像中提取特征点和描述子,可以使用现有的图像处理库来执行此任务。自己实现特征匹配算法,将来自两张图像的特征点进行匹配。最后根据匹
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多