- 基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像分割算法php开发语言
智能优化算法应用:基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用:基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果:5.参考文献:6.Matlab代码摘要:本文介绍基于最大熵的图像分割,并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前,请阅读《图像分割:直方图区域划分及信息统计介绍》htt
- 使用LLaVa和Ollama实现多模态RAG示例
llzwxh888
python人工智能开发语言
本文将详细介绍如何使用LLaVa和Ollama实现多模态RAG(检索增强生成),通过提取图像中的结构化数据、生成图像字幕等功能来展示这一技术的强大之处。安装环境首先,您需要安装以下依赖包:!pipinstallllama-index-multi-modal-llms-ollama!pipinstallllama-index-readers-file!pipinstallunstructured!p
- 番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别
futureflsl
数据集分类数据挖掘人工智能
数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数):12882分类类别数:11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery
- 利用python实现图片格式之间的相互转换
难得北窗高卧
python开发语言
一、概要图片一般有多种格式,常见的图片格式包括:JPEG(.jpg或.jpeg):一种广泛使用的有损压缩格式,适用于摄影图像和网页上的图片。PNG(.png):一种无损压缩格式,支持透明度和更好的图像质量,常用于图标、图形和需要透明背景的图片。该图片是4通道的,外加一个透明通道。如截屏GIF(.gif):一种支持动画和透明度的格式,常用于简单的动画和图标。BMP(.bmp):一种无损格式,存储图像
- 遥感影像的切片处理
sand&wich
计算机视觉python图像处理
在遥感影像分析中,经常需要将大尺寸的影像切分成小片段,以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务,如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程,同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先,确保安装了必要的Python库,包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
- Python实现下载当前年份的谷歌影像
sand&wich
python开发语言
在GIS项目和地图应用中,获取最新的地理影像数据是非常重要的。本文将介绍如何使用Python代码从Google地图自动下载当前年份的影像数据,并将其保存为高分辨率的TIFF格式文件。这个过程涉及地理坐标转换、多线程下载和图像处理。关键功能该脚本的核心功能包括:坐标转换:支持WGS-84与WebMercator投影之间转换,以及处理中国GCJ-02偏移。自动化下载:多线程下载地图瓦片,提高效率。图像
- Python实现TIFF 文件转换为 PNG 和 JPG 格式
sand&wich
python开发语言
在日常的图像处理工作中,可能会遇到需要将TIFF格式的图像转换为其他格式的情况,例如PNG和JPG。下面,本文将介绍如何使用Python和GDAL库实现这一功能。准备工作在开始之前,请确保已经安装了必要的库:GDAL(GeospatialDataAbstractionLibrary)可以使用以下命令安装GDAL:pipinstallgdal代码实现以下是一个将TIFF文件转换为PNG文件的示例代码
- Python数据分析与可视化
jun778895
python数据分析开发语言
Python数据分析与可视化是一个涉及数据处理、分析和以图形化方式展示数据的过程,它对于数据科学家、分析师以及任何需要从数据中提取洞察力的专业人员来说至关重要。以下将详细探讨Python在数据分析与可视化方面的应用,包括常用的库、数据处理流程、可视化技巧以及实际应用案例。一、Python数据分析与可视化的重要性数据可视化是将数据以图形或图像的形式表示出来,以便人们能够更直观地理解数据背后的信息和规
- docker from指令的含义_多个FROM-含义
weixin_39722188
dockerfrom指令的含义
小编典典什么是基本图片?一组文件,加上EXPOSE端口ENTRYPOINT和CMD。您可以添加文件并基于该基础图像构建新图像,Dockerfile并以FROM指令开头:后面提到的图像FROM是新图像的“基础图像”。这是否意味着如果我neo4j/neo4j在FROM指令中声明,则在运行映像时,neo数据库将自动运行并且可在端口7474的容器中使用?仅当您不覆盖CMD和时ENTRYPOINT。但是图像
- 轻量级模型解读——轻量transformer系列
lishanlu136
#图像分类轻量级模型transformer图像分类
先占坑,持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文,最早应用于NLP领域的机器翻译工作,Transformer解读,但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读,ViT解读),其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现,其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
- 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 使用Python和Playwright破解滑动验证码
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滑动验证码是一种常见的验证码形式,通过拖动滑块将缺失的拼图块对准原图中的空缺位置来验证用户操作。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV进行模板匹配,并结合Playwright实现自动化破解滑动验证码的过程。所需技术OpenCV模板匹配:用于识别滑块在背景图中的正确位置。Python:主要编程语言。Playwright:用于浏览器自动化,模拟用户操作。破解过程概述获取验证码图像:下载背景图和
- OpenCV图像处理技术(Python)——入门
森屿_
opencv
©FuXianjun.AllRightsReserved.OpenCV入门图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息的重要手段,OpenCV作为一个开源的计算机视觉库,它包括几百个易用的图像成像和视觉函数,既可以用于学术研究,也可用于工业邻域,它于1999年由因特尔的GaryBradski启动,OpenCV库主要由C和C++语言编写,它可以在多个操作系统上运行。1.1图像处理基本操作
- opencv学习:图像旋转的两种方法,旋转后的图片进行模板匹配代码实现
夜清寒风
学习opencv机器学习人工智能计算机视觉
图像旋转在图像处理中,rotate和rot90是两种常见的图像旋转方法,它们在功能和使用上有一些区别。下面我将分别介绍这两种方法,并解释它们的主要区别rot90方法rot90方法是NumPy提供的一种数组旋转函数,它主要用于对二维数组(如图像)进行90度的旋转。这个方法比较简单,只支持90度的倍数旋转,不支持任意角度旋转。使用NumPy进行旋转使用NumPy的rot90函数对模板图像进行旋转操作。
- 腾讯发表多模态综述,一文详解多模态大模型
存内计算开发者社区
多模态大模型人工智能chatgptAIGC量子计算AI-nativegptagi
多模态大语言模型(MLLM)是近年来兴起的一个新的研究热点,它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。MLLM令人惊讶的新兴能力,如基于图像写故事和无OCR的数学推理,在传统方法中是罕见的,这表明了一条通往人工通用智能的潜在道路。在本文中,追踪多模态大模型最新热点,讨论多模态关键技术以及现有在情绪识别上的应用。腾讯AILab发表了一篇关于多模态大模型的最新综述《MM-LLMs:RecentA
- Python OpenCV图像处理:从基础到高级的全方位指南
极客代码
玩转Python开发语言pythonopencv图像处理计算机视觉
目录第一部分:PythonOpenCV图像处理基础1.1OpenCV简介1.2PythonOpenCV安装1.3实战案例:图像显示与保存1.4注意事项第二部分:PythonOpenCV图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分:PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分:PythonOpenCV图像处理注意事项与优化策略4
- matlab设置图像窗口大小,matlab 图形窗口大小的设置
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matlab设置图像窗口大小
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%常用选项和小技巧%%%%%%画等值线[cchh]=contour(peaks(30),'LINESPEC','b-')clabel(cc,hh,'manual')%写文本text(5,10,'\bfmath\slmath\itmath\rmmath\alpha','color',[0.10.10.9],'fonts
- Linux使用mjpg-streamer进行图像传输
—你的鼬先生
Linux驱动linux树莓派图像传输
图像传输是一项在Linux操作系统中比较常见的一个操作,在视频图传时,一般是采用MJPG-streamer来进行图像传输,本文就以树莓派为例子,来示范一个图像传输。1.树莓派的摄像头激活首先更新树莓派sudoapt-getupdatesudoapt-getupgrade随后打开树莓派的配置界面,选择InterfaceOptionsudoraspi-config在InterfaceOption选择C
- FPGA_mipi
哈呀_fpga
fpga开发逻辑高速接口系统架构高速传输
1mipi接口mipi(移动行业处理器接口,是为高速数据传输量身定做的,旨在解决日益增长的高清图像(视频)传输的高带宽要求与传统接口低速率之间的矛盾。采用差分信号传输,在设计时需要按照差分设计的一般规则进行严格的设计。mipi协议提出之际,主要有2个应用,csi(摄像头串行接口),旨在为高清摄像头和应用处理器之间提供一个高速串行接口,和dsi(显示串行接口),旨在为应用处理器和显示设备之间提供一个
- 遥感图像分割系统:融合空间金字塔池化(FocalModulation)改进YOLOv8
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YOLO人工智能计算机视觉yolov8
1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义遥感图像分割是遥感技术领域中的一个重要研究方向,它的目标是将遥感图像中的不同地物或地物类别进行有效的分割和识别。随着遥感技术的不断发展和遥感图像数据的大规模获取,遥感图像分割在农业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。然而,由于遥感图像的特
- python图像匹配_opencvpython中的图像匹配
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python图像匹配
我一直在做一个项目,用opencvpython识别相机中显示的标志。我已经尝试过使用surf、颜色直方图匹配和模板匹配。但在这3个问题中,它并不总是返回正确的答案。我现在想要的是,解决我这个问题的最好办法是什么。模板图像示例:以下是摄像头中显示的标志示例。如果这是我想要识别的图像,该怎么用?在更新matchTemplate中的代码flags=["Cambodia.jpg","Laos.jpg","
- 【代码模板】可视化
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SOPopencv计算机视觉人工智能
PillowDocumentdataformat-(H,W,C),RGBdatadtype-np.uint8valuerange-(0,255)fromPILimportImage#Readimagesimg=Image.open("img.png").convert('RGB')#读取RGB图像img=Image.open("img.png").convert('L')#读取灰度图像(H,W)u
- 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
- Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)
亚图跨际
算法交叉知识Python视频图像修复模数转换信号链噪音频谱计算量化周期性视觉刺激高斯噪声的矩形脉冲心率失常检测算法
要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法,用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比,通常以分贝表示。高于1:1(大于0dB)的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
亚图跨际
Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- 利用Python+OpenCV实现截图匹配图像,支持自适应缩放、灰度匹配、区域匹配、匹配多个结果
xu-jssy
Python自动化脚本pythonopencv开发语言图像处理自动化
可以直接通过pip获取,无需手动安装其他依赖pipinstallxug示例:importxugxug.find_image_on_screen(,,,)=========================================================================一、依赖安装pipinstallopencv-pythonpipinstallpyautogui二、获
- 服务器状态监控php源码,服务器状态监控_监控Linux服务器网站状态的SHELL脚本
温糯米
服务器状态监控php源码
摘要腾兴网为您分享:监控Linux服务器网站状态的SHELL脚本,蜗牛集市,同花顺,探客宝,手柄助手等软件知识,以及日期倒计时插件,云南省教育资源公共,rui手机桌面,小屁孩桌面便签,合金装备崛起复仇,朝夕日历,photoshop图像处理软件,一年级学生每日计划表,悟空找房,饿了吗外卖商家版,逃生,中国民宿网,realpolitiks,交通安全知识竞赛,雅思流利说等软件it资讯,欢迎关注腾兴网。1
- qml Text 文本
可能只会写BUG
QT6qtqml
Text文本Text元素是QML中用于显示文本的基本元素。它可以显示静态文本,也可以通过绑定属性来显示动态文本。Text元素支持多种文本格式和样式,并且可以通过各种属性来控制文本的显示效果。常用属性text:要显示的文本内容。Text{text:"Hello,World!"}color:文本的颜色。Text{text:"Hello,World!"color:"blue"}font.family:字
- CV、NLP、数据控掘推荐、量化
海的那边-
AI算法自然语言处理人工智能
下面是对CV(计算机视觉)、NLP(自然语言处理)、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍:1.CV(计算机视觉,ComputerVision)定义:计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息,并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务:图像分类:识别图像中的物体并分类,比如猫、狗、车等。目标检测:在图像或视频中定位并识别多个对象,如人脸检测
- 数据库概述
pokemon..
数据库mysql
一、数据库的定义数据库(Database)是存储在计算机系统中的有组织的、通常是结构化的数据集合。数据库系统允许用户通过特定的方式(如查询语言)来插入、更新、删除和检索数据。在数据库管理系统(DBMS)中,数据、表和数据库是三个层次不同的概念,它们之间有着明确的层次结构和关系1.数据(Data)定义:数据是数据库中存储的基本信息单位,是数据库的内容。数据可以是数字、文本、日期、图像、声音等形式,表
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_