yfor
yfor

图像处理中的DCT变换

图像处理中的DCT变换

Discrete Cosine Transform，离散余弦变换。
来源及公式推导，可以查看下面链接，介绍的比较详细，这里就不再重复说明了：

  • 详解离散余弦变换（DCT） - 知乎 (zhihu.com)
  • DCT变换 - 知乎 (zhihu.com)

目前DCT变换广泛应用于图像处理中，主要是由于其频谱特性决定的，如下图所示，低频主要集中于左上角，高频集中于右下角。
图像处理中的DCT变换_第1张图片

频谱分布

DCT变换的频谱分布可以总结为下图。
图像处理中的DCT变换_第2张图片
下面是找的一些图像进行了验证，可以看到基本符合上述分布。
图像处理中的DCT变换_第3张图片

主要应用

基于DCT变换后图像的频谱分布特征，主要有以下几个方面的应用：

  • 压缩：这个是使用最广泛的一个应用，经常见到的JPEG图像中就使用了DCT来压缩图像
  • 去噪：这个与压缩有点类似
  • 增强：这个刚好与去噪反过来
压缩

图像压缩是利用人眼对低频信息比较敏感和对高频信息比较不敏感的原理，对DCT变换后的图像，去除部分高频信息，让人眼察觉不到改变，从而实现压缩。
如下图所示为保留DCT变换后系数的比例，可以看到仅保留左上角32%的系数基本就可以让人眼看不出来变化。
图像处理中的DCT变换_第4张图片
DCT在JPEG中的详细应用，可以查看这篇博客：一篇文章搞定DCT在JPEG中的本质 - 知乎 (zhihu.com)

去噪

图像去噪是利用噪声在DCT图像中的分布特性(噪声一般为高频信息，DCT变换后频谱的右下角)，基本的方法就是去除DCT变换后图像的右下角信息，类似图像压缩。这里找到一篇大神写的博客：SSE图像算法优化系列二十一：基于DCT变换图像去噪算法的进一步优化（100W像素30ms）。 - Imageshop - 博客园 (cnblogs.com)
图像处理中的DCT变换_第5张图片

增强

没有找到相关的博客。其基本原理就是增强高频信息(与去噪相反)，最简单的方法就是对高频信息乘以一个大于1的数。当然这样也会增强噪声。DCT图像增强仅对细节进行了增强，图像整体亮度对比度还需结合其他方法。
下面是在《Dark and low-contrast image enhancement using dynamic stochastic resonance in discrete cosine transform domain》文章找的几个例子：
图像处理中的DCT变换_第6张图片图像处理中的DCT变换_第7张图片

你可能感兴趣的:(图像处理,图像处理,计算机视觉,DCT)

  • 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
  • Android 实现照片抠出人像。 No Promises﹉ android
    谢谢阅览、关注！！一、各平台的实现方式：1.Android实现方式：使用图像处理库（如OpenCV）：集成OpenCV库，利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割；使用机器学习模型（如TensorFlowLite）：集成TensorFlowLite和预训练的人像分割模型；使用第三方API服务：利用如百度AI、腾讯AI等提供的在线API进行图像处理。步骤：集成必要的库或API、加载和处理图像、应用抠
  • [C++] 图像处理 DiamondC++ 笔记c++
    额打算用FreeType获取字体像素，然后贴在一张图上然后这个就是图像处理工具，只有复制和镜像，但足够了（旋转缩放难倒我了）使用完成后需要手动释放资源（干脆用智能指针它不香吗）代码#ifndef__IMAGE_PROCESSING_HPP__#define__IMAGE_PROCESSING_HPP__#includetypedefunsignedintuint;typedefunsignedch
  • Dockerfile多阶段构建 是小叶啊 容器技术dockerdockerfile
    前言我们在构建docker镜像时，希望最后得到的镜像越小越好，但是在构建时，总是会用到各种各样复杂的环境，大部分都是临时环境，只是为了生成对应的目标程序。比如我们经常会在OpenCV环境下编译图像处理类程序，但其实目标程序只需要用的之前生成的子程序就行，不需要引入中间用到的环境。这里我们就能用到Dockerfile多阶段构建，它可以把前面多个阶段生成的文件拷贝到下一个阶段使用，并且不引入之前用到的
  • 基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例 GT开发算法工程师 pythonopencv开发语言人工智能计算机视觉
    引言：本案例展示了如何使用Python结合OpenCV库来实现产品码的识别与验证。首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。目录原理：代码部分：注意：原理：产品码识别与验证的核心在于图像处理与模式识别技术。首先，通过图像处理技术提取出产品码区域，去除背景干扰，增强产品码的可识别性。然
  • 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
  • Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像 AI technophile Python图像处理实战python图像处理cnn
    基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中，我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。由于难以同时处理包括亮度、对比度、伪影和噪声在内的所有因素，因此微光图像增强一直是一项具有挑战性的问题。为了解决这一问题，提出了多分支微光增强网络(multi-branchlow-lightenhancementnetwork,MB
  • 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
  • 悟空图像工具箱：一站式在线图像处理与GIF制作利器！ AiBoxss 图像处理人工智能计算机视觉
    悟空图像工具箱简介：悟空图像工具箱是一款集成了多种图像处理和GIF制作功能的在线工具箱，用户无需下载安装任何软件，只需在网页上操作即可完成各种任务。这款工具箱旨在帮助用户更高效地进行图像处理和GIF制作，提高工作效率。【Ai-321.com】超多实用AI工具集，助你快速写作、绘画、视频创作，赶紧免费体验！悟空图像工具箱功能列表：图片转GIF：将多张图片合成为GIF动图。视频转GIF：将视频转换为G
  • 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
  • Numpy快速入门（1） 胡乱儿起个名 python基础numpy
    文章目录一、Numpy是什么？二、基础知识1.数组创建2.数组的索引、切片和迭代3.形状操纵一、Numpy是什么？  NumPy是一个开源的Python库，提供了多维数组对象（ndarray）和用于处理这些数组的函数。它是科学计算和数据分析的基础库之一，被广泛应用于各种领域，包括数值计算、数据处理、机器学习、图像处理等。二、基础知识  NumPy的主要对象是同构多维数组。它是一个元素表（通常是数字
  • 从玩游戏到写外挂，C语言/C++程序员大神是怎样做到的！ 小辰带你看世界
    今天和大家分享一下我自己的C语言学习的过程，与大家共勉。嗯，由于我本人水平有限，出现错误在所难免，希望大家看到后能够指出来，以便大家共同进步。C语言是面向过程的，而C＋＋是面向对象的这些是C/C++能做的服务器开发工程师、人工智能、云计算工程师、信息安全（黑客反黑客）、大数据、数据平台、嵌入式工程师、流媒体服务器、数据控解、图像处理、音频视频开发工程师、游戏服务器、分布式系统、游戏辅助等首先我来讲
  • octave 与 matlab UPUPUPEveryday matlab开发语言
    octave与matlab联系与区别Octave和Matlab是两种数字计算和科学编程语言。它们之间有很多联系和区别。联系：Octave和Matlab都是为了进行数值计算和科学编程而设计的，它们都具有很强的数值计算和矩阵操作的能力。Octave和Matlab都支持向量化的操作，使得对矩阵和向量的运算更加高效。Octave和Matlab都提供了丰富的数学函数库，包括线性代数、信号处理、图像处理等领域
  • 压缩感知中的稀疏基是什么？ superdont 计算机视觉入门计算机视觉人工智能pythonopencv算法
    要压缩感知中，涉及到要将信号转换为稀疏形式。此时，需要用到的就是稀疏基。稀疏基可能是傅里叶基或者小波基。例如，如下参考文献提到：参考基傅里叶基和小波基是用于信号处理和图像处理中的常用数学工具，它们能够帮助我们在不同的基下表示信号，便于对信号的分析、压缩和重建。傅里叶基（FourierBasis）:傅里叶基是一组复指数函数（对于连续信号）或者傅里叶级数（对于离散信号），可以用来表示周期性信号。对于任
  • 图像处理ASIC设计方法 笔记4 异步FIFO 徐丹FPGA之路 异构计算FPGA笔记图像处理fpga开发
    P66异步FIFO这段对FIFO的描述很精彩：理解了水位信号的含义（相当于通常所说的满/空标志，注意读时钟域的空信号，写时钟域的满信号，只能在它各自的时钟域直接使用，如果要在另一时钟域用，需要使用同步器）FIFO可以理解为一个传输数据的管道，写入一方顺序将数据压入管道的一端，读出一方从管道的另一端按照写入的顺序依次取出数据（所以叫先进先出）。由于进行顺序读写，FIFO不需要地址线，所以减少端口引线
  • matlab计算正交变换,图像的正交变换matlab.pdf 大Victor matlab计算正交变换
    图像的正交变换matlab《数字图像处理》课程实验报告实验名：图像的正交变换实验1院系：自动化测试与控制系班级：1201132姓名：李丹阳学号：1120110113哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院光电信息工程2015年12月13日一、实验原理二、实验内容三、实验结果与分析1、傅立叶变换A)绘制一个二值图像矩阵,并将其傅立叶函数可视化。(傅里叶变换A)的实验结果B)利用傅立叶变换分析两幅图像的相关
  • 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
  • ps自学视频教程资源，Photoshop初、中、高级网盘教程大全2024 全网优惠分享君
    Photoshop是一款功能强大的图像处理软件，广泛应用于广告、摄影、设计等领域。对于想要学习Photoshop的人来说，找到一套系统、全面的教程是非常重要的。在这里，小编为大家整理了一份Photoshop初、中、高级网盘教程大全，帮助大家快速掌握Photoshop的使用技巧。一、初级教程对于初学者来说，首先需要掌握的是Photoshop的基础知识和操作技巧。以下是一些必备的初级教程：1.Phot
  • OpenCL 图像处理函数、图像放缩和插值 陈塬升 OpenCLc++算法
    1.OpenCL提供了大量可以在内核中运行的图像处理函数，它们大致可以分为以下三类：（1）Readfunctiongs--返回给定坐标上的颜色取值；（2）writefunctiongs--设定给定坐标上的颜色取值；（3）Informationfunctions--提供关于图像对象的信息，例如图像的维度以及像素属性；图像读取函数是从图像对象中读取向量，他们各自的参数基本一样。唯一的区别是函数返回的是
  • 最近发现了很多好用的工具，推荐给大家 ʚ小华 编辑器贴图
    截图工具（PixPin）：目前只有windows,还没有mac版本，非常强大！！！PixPin是一款优秀的图像标注工具，它可以帮助用户在图像上添加注释、标记和说明。这个软件适用于各种不同的场景，例如教育、商业、设计和医学等领域的图像处理和注释需求。高效率：PixPin的直观界面和丰富的注释工具使用户可以更快地完成图像标注任务。同时，它还支持云端同步和导出功能，使得用户可以轻松地共享和交流注释内容。
  • 图片批量添加文字水印 巴鶴
    为了版权安全，可以给自己设计的图片设置批量文字水印功能思路分析为图片添加文字水印，主要用到PIL库中的相应类，PIL是一个Python图像处理库，它支持多种文件格式，并提供了强大的图像处理和图形处理能力，本例中主要使用PIL库的Image模块、ImageDraw模块、ImageFont模块和ImageEnhance模块，作用分别如下：Image模块：该模块中提供了一个与模块同名的Image类，用来
  • 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
  • rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
     这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答， 我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
  • java编程思想 -- 数据的初始化 百合不是茶 java数据的初始化
      1.使用构造器确保数据初始化      /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
  • [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
           地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...        所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
  • linux下批量替换文件内容 商人shang linux替换
    1、网络上现成的资料 　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串 　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
  • 网页在线天气预报 oloz 天气预报
    网页在线调用天气预报 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
  • SpringMVC和Struts2比较 杨白白 springMVC
    1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。 参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
  • refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
           妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！  
  • apache与php整合 aichenglong php apache web
    一  apache web服务器 1 apeche web服务器的安装   1)下载Apache web服务器   2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)   3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理   1)service.msc进行图形化管理   2)命令管理，配
  • Maven常用内置变量 AILIKES maven
    Built-in properties ${basedir} represents the directory containing pom.xml ${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version}) Pom/Project properties Al
  • java的类和对象 百合不是茶 JAVA面向对象 类 对象
    java中的类：     java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决   java使用 class 类名   来创建类 ，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的   创建一个A类： class A{ }   java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
  • JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
    在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。  
  • AngularJS与服务器交互 bijian1013 JavaScriptAngularJS$http
            对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
  • [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
    常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/   1. Jetty server plugin 2. Dependency copy plugin 3. Surefire Test plugin 4. Uber jar plugin           1. Jetty Pl
  • 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
    1. 什么是Hive UDF Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： 文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
  • 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx ronin47 nginx 重启 pid丢失
    nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 brotherlamp UIui教程ui视频ui资料ui自学
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
  • Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan javaspring
    参考以下两篇文章： http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/ http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration Sprin
  • 数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
           随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
  • java 关键字 CrazyMizzz java
    关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：    （1）访问修饰符       public,private,protected       p
  • Hive中的排序语法 daizj 排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
    Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
  • 单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{    // 保存类实例在此属性中    private static&
  • svn locked dcj3sjt126com Lock
    post-commit hook failed (exit code 1) with output: svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database svn: E200031: sqlite: attempt to write a
  • ARM寄存器学习 e200702084 数据结构C++cC#F#
    无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。     ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）     不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
  • 常用编码资料 gengzg 编码
    List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
  • 进程 vs. 线程 hongtoushizi 线程linux进程
    我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。 首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。 如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。 如果用多线程实现
  • Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linuxcrontab
    一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来： 第一段 代表分钟 0—59 第二段 代表小时 0—23 第三段 代表日期 1—31 第四段 代表月份 1—12 第五段 代表星期几，0代表星期日 0—6   如： */1 * * * *   每分钟执行一次。 *
  • KMP算法详解 hm4123660 数据结构C++算法字符串KMP
         字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。       假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
  • 枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
    E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
  • Kafka+Storm+HDFS ssydxa219 storm
    cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &amp;bin/storm supervisor &amp;bin/storm ui &amp;Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
  • Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 javaWeb获取服务器ip地址
    System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他