- 图像采集卡与视频采集卡的主要区别对比
qq_52609913
数码相机
图像采集卡和视频采集卡的核心区别在于它们的设计目标、处理对象和典型应用场景。尽管名称相似,且有时功能会有重叠(尤其是高端设备),但它们侧重点不同:以下是主要区别:1.处理对象与目标图像采集卡:主要目标是高速、高精度地捕获单帧或连续多帧静态图像。它关注的是单张图片的质量、细节、分辨率和精确性。常用于需要分析图像内容而非连续观看流畅视频流的场景。视频采集卡:主要目标是实时、连续地捕获动态视频流。它关注
- Python爬虫短视频平台数据抓取:抓取视频和评论技术方案
数据狐(DataFox)
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言
一、摘要本方案提供完整的Python爬虫实现流程,涵盖短视频平台(以抖音为例)的视频与评论数据采集技术,包含环境配置、核心代码实现及反爬优化策略。通过模拟浏览器操作、API接口分析及数据持久化处理,实现高效合规的数据采集。二、引言短视频平台数据具有巨大商业价值,但直接爬取面临动态渲染、加密参数等反爬机制挑战。本方案采用混合技术路线,结合网页解析与移动端API分析,平衡效率与成功率。三、环境配置基础
- 浅谈qt界面开发
xzdjsnb
qt开发语言
一,首先理解什么mainwindow与widget区别。下面根据百度大家自己看看`QMainWindow`和`QWidget`是Qt中常用的两个类,它们之间有一些重要的区别和关系:1.**区别**:-**QMainWindow**:-`QMainWindow`是用于创建应用程序主窗口的类,通常包含菜单栏、工具栏、状态栏和中央部件。-用于创建具有多个子窗口或文档视图的应用程序,负责应用程序的整体框架
- 浅谈Qt和C++的关系
Terrarily
qt5qtc++
Qt和C++Qt是QML和JavaScript的C++扩展功能工具包,并且Qt是由C++开发的,所以C++贯穿了整个Qt的项目。我会着重从c++的角度来介绍Qt。从C++的角度分析Qt,然后你会发现Qt通过内省数据的机制实现了许多现代语言的特性。这个是通过Qt的基础类QObject来实现的。Qt使用源对象信息实现了信号和槽的回调绑定。每个信号都能绑定任意数量的槽函数或者其他的信号。当一个信号弄一个
- Qt设置窗口置顶(避免窗口隐藏)
空名Noname
qt
转自个人博客方法一说在前面:本方法比较通用,但经过我的使用,发现其存在问题,而下面方法二正常使用存在问题:在窗口置顶后,会自动隐藏,即便在设置窗口置顶后手动对窗口使用show()或setVisible(true)等方法显示出来,也会出现窗口闪烁的现象,极不自然。对你的主窗口QMainWindow或者主控件QWidget使用以下方法,都是Qt自带的。窗口置顶也是一个标志,先获取窗口已有的所有标志,再
- 【HarmonyOS next】ArkUI-X休闲益智记忆翻牌【进阶】
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本文通过记忆翻牌游戏实现,揭秘网络图片在HarmonyOS与iOS设备上的渲染差异,并提供专业级优化方案。基于ArkUI-X的Web组件技术,我们实现了一套代码双端运行的混合架构。一、跨平台实现架构//ArkTS核心实现importweb_webviewfrom'@ohos.web.webview';@Entry@ComponentstructIndex{controller:web_webvie
- 【HarmonyOS Next】ArkUI-X休闲益智接水果【进阶】
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本文通过ArkUI-X实现跨平台接水果游戏,深入探究网络图片在HarmonyOS与iOS设备上的渲染差异,并提供专业级优化方案。基于WebView的混合架构,我们实现了单代码库双端适配的高效开发模式。一、跨平台架构设计//ArkTS核心实现importweb_webviewfrom'@ohos.web.webview';@Entry@ComponentstructIndex{controller:
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觉昧
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:AEPR人像磨皮润肤美容插件是一款结合AdobeAfterEffects和Photoshop的专业图像处理工具,用于视频和图像后期制作。该插件简化了人像美容过程,提供美白、磨皮和润色功能,帮助用户获得理想的视觉美感。通过使用该插件,用户能够轻松改善肤色和皮肤质地,而高斯模糊、斑点修复和色彩平衡调整等技术则保证了皮肤质感的自然与细腻。为了实现最佳效果,用户需要遵
- C++快速排序算法详解与实现
小小的博客
排序算法c++算法排序算法c++排序算法
快速排序(QuickSort)是一种高效的排序算法,由英国计算机科学家东尼·霍尔(TonyHoare)于1960年发明。本文将详细讲解快速排序算法的原理和实现,并通过C++语言展示其代码实现。1.快速排序算法原理快速排序算法的基本思想是分治法(DivideandConquer),其核心步骤如下:1.选择一个基准元素(pivot),通常选择序列中的第一个或最后一个元素。2.将序列分为两部分,一部分是
- Matplotlib 库来可视化频谱泄漏和加窗的效果
Mark White
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前言很多朋友学习音频技术的时候,不理解这个频谱泄漏是什么,我们这次写个小代码直观地感受一下代码演示:频谱泄漏与加窗我们将生成一个简单的正弦波信号,然后分别用**不加窗(矩形窗)和加窗(汉明窗)**的方式对其进行傅里叶变换,并对比它们的频谱图。你会清晰地看到加窗如何减少了频谱泄漏。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.fftimpo
- 快速排序(快排)实现及原理
hixiaoyang
排序算法算法java
一、算法概述快速排序(QuickSort)是由TonyHoare在1960年提出的一种分治算法,平均时间复杂度为O(nlogn),最坏情况下为O(n²)。它是目前实践中最高效的通用排序算法之一。核心思想:通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,然后递归地对这两部分记录继续进行排序。二、算法原理1.基本步骤选择基准(pivot):从数组中选择一个元素作
- 机器视觉_图像算法(六)——形状矩(Hu)
智能之心
#机器视觉_图像算法形状矩opencv
图像形状矩:一个从一幅数字图形中计算出来的矩集,通常描述了该图像形状的全局特征,并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息,比如大小、位置、方向及形状等。一阶矩与形状有关,二阶矩显示曲线围绕直线平均值的扩展程度,三阶矩则是关于平均值的对称性的测量。由二阶矩和三阶矩可以导出一组共7个不变矩。而不变矩是图像的统计特性,满足平移、伸缩、旋转均不变的不变性,在图像识别领域得到了广泛的应用。一般由mom
- 基于opencv的鱼群检测和数量统计识别鱼群密度带界面
完整项目点文末名片查看获取一、项目简介本项目旨在通过计算机视觉技术,实现对视频中鱼类数量的自动检测与计数。利用OpenCV库进行图像处理,包括背景减除、形态学操作、轮廓检测等步骤,最终在视频帧中标记出鱼类并统计其数量。该系统可广泛应用于水产养殖、生态监测等领域,有助于提高工作效率和数据准确性。二、环境准备在开始项目之前,需要确保以下环境和工具已安装:Python:推荐使用Python3.6及以上版
- Flutter ListTile 徽章宽度自适应的真正原因与最佳实践
依旧风轻
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在IM、社交等App的会话列表中,未读消息数常常以绿色圆形或胶囊形徽章的形式展示在每一项的右侧。实现这个效果时,很多开发者会遇到一个令人困惑的问题:无论徽章内的数字是“99”还是“99+”,徽章的宽度都没有变化,甚至调整padding也无效。本文将深入剖析这个问题的根本原因,并给出最优雅、最健壮的Flutter解决方案。1.问题的真正原因在Flutter中,很多人会用ListTile组件来实现会话
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目录深入理解FlutterGetX框架中的视图组件:GetView、GetWidget、GetxView与StatefulWidget一、GetX框架简介二、基础对比三、详细实现与使用场景1.GetView/GetWidget:无状态展示组件2.GetxView:响应式数据视图3.StatefulWidget:管理本地状态四、混合使用示例五、最佳实践建议六、总结在Flutter开发中,合理组织视图
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涵盖Qt的概述和安装、信号与槽、元对象系统、动态属性、字符串QString、容器、窗口部件与布局管理器、顺序容器、UI界面设计、数值输入输出、时间和日期、界面UI组件、模型视图、关联与集合容器、对话框、多窗口开发、绘图、QGraphicsView绘图框架、文件处理、文件读写与事件、补充知识、INI配置文件、JSON文件操作、XML文件读写、和网络编程。每章将包含详细讲解、代码示例(demo),并确
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扩展前文的QtGUI调试工具,添加QTreeView控件以显示设备数据的层次结构,支持更多Modbus功能码(新增0x05写单个线圈),并实现详细的CSV日志保存功能。代码将基于Qt网络编程(QtNetwork),集成ReferenceClass、PointerClass、SerialPort、ModbusTCPDebugger和ModbusConverter,使用std::string、std:
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目录1、信号与槽1.1举例:在同一个cpp文件中。1.2举例:在不同cpp文件中。1.3断开连接2、多线程2.1公共函数2.2信号与槽2.3静态函数2.4保护功能2.5静态保护成员3.6举例1、信号与槽在Qt中connect函数主要用来建立信号与槽函数。通过信号与槽函数机制可以实现不同线程之间的数据传输(不止这一种方式,这里就单描述信号与槽)。因为在Qt中,通常是主线程对窗口进行赋值,子线程不能直
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AI原生应用领域反馈循环:助力应用持续进化关键词:AI原生应用、反馈循环、持续进化、数据驱动、用户体验摘要:本文围绕AI原生应用领域的反馈循环展开探讨。首先介绍了反馈循环在AI原生应用中的重要性,接着详细解释了反馈循环的核心概念及其相关要素。通过具体的算法原理和操作步骤展示了反馈循环如何在技术层面实现。以实际项目案例说明反馈循环在实际开发中的应用和效果。还探讨了反馈循环在不同场景下的应用,推荐了相
- AI原生应用性能优化:混合推理的7个最佳实践
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据AI-native性能优化ai
AI原生应用性能优化:混合推理的7个最佳实践关键词:AI原生应用、性能优化、混合推理、最佳实践、推理效率摘要:本文主要探讨了AI原生应用性能优化中混合推理的相关内容。首先介绍了文章的背景、目的、预期读者和文档结构等信息,接着对混合推理的核心概念进行了通俗易懂的解释,并阐述了各核心概念之间的关系,给出了核心概念原理和架构的文本示意图以及Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,用数
- 相机的光圈
enginexpert
数码相机
光圈(Aperture)是镜头中一个控制光线进入相机的开口,它在摄影中起着至关重要的作用。光圈的大小决定了进入相机传感器的光线数量,并影响曝光、景深、以及拍摄效果。光圈参数通常用f/值(光圈值)来表示,常见的参数包括f/1.4,f/2.8,f/5.6,f/22等。以下是光圈的几个主要方面的详细解释:1.光圈值(f/值)光圈值(f/值)是衡量光圈大小的标准。光圈的f值是焦距与光圈直径的比值。较低的f
- 道路交通标志检测数据集-智能地图与导航 交通监控与执法 智慧城市交通管理-2,000 张图像
cver123
数据集智慧城市人工智能目标跟踪计算机视觉目标检测
道路交通标志检测数据集已发布目标检测数据集合集(持续更新)道路交通标志检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式(YOLO)2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明:4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参数详解常用可选参数典型输出指标4.
- 14.OCR字符识别
Echo``
Halcon系统化学习ocr计算机视觉算法人工智能前端
目录1.识别方法1.OCR识别2.OCR识别方法1-助手识别3.OCR识别方法2-算子分割识别4.文本分割识别2.文本分割1.借用助手设置参数文本分割+混合识别2.借用助手设置参数文本分割场景23.不同字符场景1.倾斜字符1.识别方法1.OCR识别*OCR*1.概念*光学字符识别**2.识别的是什么*1.图片里面的文字符号**3.怎么识别*1.基于halcon的OCR识别**4.halconOCR
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶:超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目,打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案,掌握医学图像分割的U-Net实现,设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化,帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1:图像超分辨率重建(从模糊到清晰的跨越)1.技术背景与核心指标超分辨率(SR)是通过算法将低分辨率(LR)图像恢复为高分辨率
- 基于MFC的遥感图像匹配程序设计
HH予
嵌入式驱动工程项目开发mfcc++
基于MFC的遥感图像匹配程序设计下面我将为你设计一个使用MFC实现的遥感图像匹配程序,能够显示图片并在图上标注匹配点位置,支持地面点坐标的输入和输出。程序框架设计1.创建MFC项目使用VisualStudio创建一个MFC应用程序项目选择"单文档"界面勾选"文档/视图体系结构支持"2.主界面设计//在CMainFrame中添加以下成员变量classCMainFrame:publicCFrameWn
- AT7456E视频字符叠加OSD芯片
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人工智能经验分享单片机
AT7456E视频字符叠加OSD芯片,集成了EEPROM的单通道、单色随屏显示器AT7456E是一款集成了EEPROM的单通道、单色随屏显示发生器,集成了视频驱动器、同步分离器、视频分离开关以及EEPROM,提高了系统的集成度,有效降低了系统成本。优势1.采用符合NTSC和PAL制式的512个用户可编程字符,适合于全球市场。2.能够方便地以任意字符、尺寸显示各种信息,例如公司标识、常用图形、时间、
- OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该函数用于创建线性插值访问器,支持对GPU内存中的图像数据进行双线性插值采样。主要应用于图像缩放、旋转等几何变换中需要亚像素级精度的场景。为输入图像构造一个基于“双线性插值”的访问器对象LinearInterPtrSz,可以在CUDA核函数中按需访问缩放后的像素值
- 基于迁移学习的ResNet50模型实现石榴病害数据集多分类图片预测
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深度学习实战项目迁移学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!番石榴病害数据集背景描述番石榴(Psidiumguajava)是南亚的主要作物,尤其是在孟加拉国。它富含维生素C和纤维,支持区域经济和营养。不幸的是,番石榴生产受到降低产量的疾病的威胁。该数据集旨在帮助开发用于番石榴果实早期病害检测的机器学习模型,帮助保护收成并减少经济损失。数据说明该数据集包括473张番石榴果实的注释图像,分为三类。图像经过预处理步骤,例如钝
- 学校老师课堂点名管理系统带TkinterUI界面
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完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!基于PythonTkinter的学生管理系统,有最基本的增删改查功能,还有随机点名、顺序点名功能##1、研究现状综述目前,在学生信息管理领域,各大高校面临的难题在于对学生信息管理的效率过低,传统的人工管理造成了资金和劳动力的浪费。因此,大部分学者研究的是针对高校的学生信息或成绩管理系统,而用python语言的也很少,其中大多用的是PyQt5模块。而且,针对低年
- 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型
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深度学习实战项目机器学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中,传统分类算法模型数量众多,适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标(示例)本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle,该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集,包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集,搭建相应的传统机器
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>