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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:缺陷检测、伤痕检测、瑕疵检测和划痕检测是工业自动化和质量控制中至关重要的环节,MATLAB作为一种高级编程环境,在图像处理和计算机视觉任务中扮演了重要角色。本文详细介绍了如何使用MATLAB实现这些检测过程,包括图像采集、预处理、特征提取和决策制定等步骤。通过介绍内置图像处理工具箱中的应用,色彩转换技术、边缘检测算法以及形态学操作等方法,我们阐述了如何识别和处
- 【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理:从边缘检测到特征抽象的逐层演进(附可视化工具与行业实战代码)
AI_DL_CODE
人工智能深度学习卷积核特征提取卷积神经网络边缘检测特征可视化
摘要:卷积核是卷积神经网络(CNN)的核心组件,其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发,揭示卷积操作的空域-频域对偶性:空域卷积等价于频域乘积(F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}),解释边缘检测核(Sobel、Laplacian)的频域响应特性。通过特征可视化实验表明,CNN特征呈现逐层抽象规律:
- 河道污染难溯源?3步搭建陌讯实时目标检测系统
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开篇痛点「凌晨3点水泵房渗漏报警,运维人员冒雨排查却是一场误判」——这是某水务企业技术总监向我吐槽的真实案例。在智慧水务场景中,传统视觉算法面临三大死穴:水体反光干扰、微小目标漏检、边缘设备算力受限。尤其当暴雨导致水体浑浊时,OpenCV边缘检测的误报率可达35%以上。技术解析:陌讯多模态融合架构为解决复杂环境泛化问题,陌讯视觉算法提出FMT-Net(FusionMultimodalTransfo
- 线性代数小述(三)
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线性代数小述(三)byAmamiyaFuko此去经年返,安知胡不归?前言FU⭐️KO首先需要对上一篇的线性组合的概念做一个更正,然后是考虑行列式相关的内容。目录1.线性组合2.行列式-行列式运算的定义-拉普拉斯展开线性组合线性组合是对一个向量的分解。考虑一个二维空间,若某一向量与两个向量在同在该空间中,且这两个向量是线性无关的(不平行的),则必然有这个向量对于后两个向量的线性组合表示,如Av1ˇ+
- 金属表面划痕检测实践指南 - 使用OpenCV
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在机器视觉领域,表面划痕检测是一项关键技术,特别是在金属表面。本文深入探索了如何使用OpenCV库在VisualStudio2019环境下进行表面划痕检测。主要技术包括图像作差、动态阈值处理、边缘检测以及形态学操作。通过这些方法,我们可以有效地从金属表面图像中提取划痕特征。本文详细描述了实施表面划痕检测的步骤,包括图像读取、差分图像计算、阈值处理、边缘检测优化
- Python 机器学习:NumPy 实现朴素贝叶斯分类器
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Python机器学习:NumPy实现朴素贝叶斯分类器关键词:朴素贝叶斯分类器、NumPy、机器学习、概率模型、条件概率、拉普拉斯平滑、向量化计算摘要:本文系统讲解朴素贝叶斯分类器的核心原理,基于NumPy实现高效的算法框架,涵盖从概率理论到工程实现的完整流程。通过数学公式推导、代码实现和鸢尾花数据集实战,展示如何利用向量化计算优化概率估计,解决特征独立性假设下的分类问题。同时分析算法优缺点及实际应
- OpenCV 入门指南 —— 从环境搭建到图像处理
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文章目录前言一、什么是OpenCV?二、环境准备与安装1.Python虚拟环境2.安装OpenCV3.验证安装三、读取与显示图像四、常见图像处理操作1.色彩空间转换2.图像平滑(模糊)3.边缘检测(Canny算法)4.在图像上绘制图形与文字五、视频与摄像头操作六、推荐学习路线七、参考资料前言在计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)凭借其开源、
- 路面裂缝漏检率高?陌讯多尺度检测降 30%
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在市政工程与公路养护领域,路面裂缝检测是保障交通安全的关键环节。传统人工巡检不仅效率低下(日均检测≤50公里),且受主观因素影响漏检率高达15-20%[1]。而主流开源视觉算法在面对阴影干扰、多类型裂缝混杂等场景时,往往陷入"精度与速度不可兼得"的困境。本文将结合实战案例,解析陌讯视觉算法在路面裂缝检测中的技术突破与落地经验。一、技术解析:从传统方法到多模态融合架构传统裂缝检测多采用"边缘检测+形
- FPGA小白到项目实战:Verilog+Vivado全流程通关指南(附光学类岗位技能映射)
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FPGA小白到项目实战:Verilog+Vivado全流程通关指南(附光学类岗位技能映射)引言:为什么这个FPGA入门路线能帮你快速上岗?本文设计了一条**"Verilog语法→工具链操作→光学项目实战→岗位技能对标"的阶梯式学习路径。不同于泛泛而谈的FPGA教程,我们聚焦光学类产品开发**核心能力(时序接口设计、图像处理算法移植、高速接口应用),通过3个递进式项目(从LED闪烁到图像边缘检测),
- 霍夫变换(Hough Transform)算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例
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霍夫变换(HoughTransform)是一种经典的图像处理与计算机视觉算法,广泛用于检测图像中的几何形状,例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”,从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入:边缘图像(如经过Canny边缘检测)输出:一组满足几何模型的形状(如直线、圆)关键思想:图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
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1.入门版ppt检测增强工具我们介绍一个使用Python进行PPT检测并校正画面的实现方案。这个方案主要利用OpenCV进行图像处理,通过边缘检测和透视变换技术来识别并校正PPT画面。importcv2importnumpyasnpfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltclassPPTDetector:def__init__(self):#初始
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- OpenCV图像边缘检测
慕婉0307
opencv基础opencv人工智能计算机视觉
一、边缘检测基础概念边缘检测是图像处理中最基本也是最重要的操作之一,它能识别图像中亮度或颜色急剧变化的区域,这些区域通常对应物体的边界。OpenCV提供了多种边缘检测方法,从传统的算子到基于深度学习的现代方法。1.1为什么需要边缘检测?数据降维:将图像转换为边缘表示可大幅减少数据量特征提取:边缘是图像最重要的视觉特征之一预处理步骤:为物体识别、图像分割等高级任务做准备噪声抑制:某些边缘检测方法具有
- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
拉勾科研工作室
计算机视觉图像处理人工智能
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题,本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像,并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- 基于OpenCV的银行卡识别
Yang了个羊
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一、设计思路1、预处理银行卡号序列模版,对其进行一系列形态学操作,继而进行轮廓识别,构建与各个轮廓所对应的数字元组。2、对将要识别的银行卡进行灰度处理、二值化、阈值处理,sobel算子边缘检测等预处理,再通过模版匹配方法找出与已知轮廓高度符合的数字。二、代码复现预操作:自定义一个cv_show函数,便于后来的图像展示。#绘图展示defcv_show(name,img):cv2.imshow(nam
- OpenCV边缘填充方式详解
慕婉0307
opencv基础opencv计算机视觉人工智能
一、边缘填充概述在图像处理中,边缘填充(BorderPadding)是一项基础而重要的技术,特别是在进行卷积操作(如滤波、边缘检测等)时,处理图像边缘像素需要用到周围的像素值。由于图像边缘的像素没有完整的邻域,因此需要通过某种方式对图像边界进行扩展。边缘填充的主要应用场景包括:图像滤波(如高斯滤波、中值滤波等)卷积神经网络(CNN)中的卷积层形态学操作(如膨胀、腐蚀)图像特征提取二、OpenCV中
- OpenCV计算机视觉实战(12)——图像金字塔与特征缩放
AI technophile
OpenCV项目实践指南计算机视觉opencv人工智能
OpenCV计算机视觉实战(12)——图像金字塔与特征缩放0.前言1.高斯金字塔1.1应用场景1.2实现过程2.拉普拉斯金字塔2.1应用场景2.2实现过程3.图像融合实例3.1应用场景3.2实现过程小结系列链接0.前言图像金字塔技术通过对原始图像按不同分辨率进行多层次表示,不仅能提升计算效率,还能为图像融合、检测与识别提供多尺度特征。高斯金字塔(GaussianPyramid)用于构建多级低通图像
- C#版Halcon:HalconDotNet最详细最全面教程(万字详细总结)
0仰望星空007
C#计算机视觉HalconHalconDotNet
文章目录第一部分:Halcon基础1.Halcon简介Halcon的安装和配置2.Halcon界面和工具图像显示窗口的使用3.图像处理基础图像的表示和存储图像的基本操作4.图像预处理图像增强技术图像去噪方法图像二值化第二部分:Halcon进阶5.形态学操作腐蚀和膨胀开运算和闭运算形态学梯度6.特征提取边缘检测角点检测区域特征第三部分:Halcon高级应用7.模板匹配基于形状的模板匹配基于灰度的模板
- [信号与系统]IIR滤波器与FIR滤波器的表达、性质以及一些分析
庭师_Official
信号与系统信号与系统信号处理
前言阅读本文需要阅读一些前置知识[信号与系统]傅里叶变换、卷积定理、和为什么时域的卷积等于频域相乘。[信号与系统]有关滤波器的一些知识背景[信号与系统]关于LTI系统的转换方程、拉普拉斯变换和z变换[信号与系统]关于双线性变换IIR滤波器的数学表达式IIR(InfiniteImpulseResponse)滤波器的输出信号y[n]y[n]y[n]可以用输入信号x[n]x[n]x[n]和滤波器系数表示
- C#Halcon从零开发_Day12_轮廓边缘处理
仙贝大饼
C#联合Halcon从零编程人工智能计算机视觉Halcon机器学习c#轮廓处理
引言之前是依靠卡尺来获取直线,也可以通过xld轮廓来截取直线段dev_get_window(WindowHandle)read_image(Image,'C:/Users/10314/Desktop/pic1.png')一、边缘提取*Edges:提取的亚像素边缘轮廓(XLD格式),包含边缘点的坐标和方向信息*'canny'边缘检测滤波器的类型,决定边缘检测的灵敏度和方向*'lanser2':基于二
- OpenCV C++ 边缘检测与图像分割
achene_ql
opencvc++计算机视觉人工智能
一、边缘检测在数字图像处理领域,边缘检测是一项至关重要的基础技术。它如同为图像赋予“骨架”,帮助计算机快速识别图像中的物体轮廓、形状与结构,广泛应用于目标识别、图像分割、图像配准等多个领域。1.1概念边缘检测的核心目标是找出图像中像素灰度发生剧烈变化的区域边界。这些边界往往对应着图像中物体的轮廓、不同物体的交界处或纹理变化明显的地方。通过提取这些边缘信息,可以有效减少图像数据量,同时保留图像中最关
- 视觉感知BEV算法学习路线
LQS2020
计算机视觉
学习视觉感知BEV(Bird’sEyeView)算法涉及多个方面的知识和技能。以下是一个系统化的学习路线图,可以帮助你逐步掌握BEV算法。1.基础知识学习1.1计算机视觉基础图像处理:了解图像的基本操作,如滤波、边缘检测、特征提取。推荐书籍:《DigitalImageProcessing》byRafaelC.GonzalezandRichardE.Woods特征提取和描述:学习SIFT、SURF、
- 13、动态边缘检测与人机交互:迈向更智能的未来
csp1223
机器人世界的探索与创新动态边缘检测人机交互视觉系统
动态边缘检测与人机交互:迈向更智能的未来1.引言随着机器人技术的快速发展,人机交互变得越来越重要。机器人不仅需要具备感知周围环境的能力,还需要能够理解和响应人类的行为。视觉系统是机器人与外界交互的关键组成部分,尤其是在边缘检测方面,它是衡量视觉系统性能的重要指标之一。传统的边缘检测方法大多基于静态掩码,这种方法虽然有效但在处理复杂环境时表现有限。近年来,研究人员借鉴生物学原理,尤其是视网膜的功能,
- C#Halcon从零开发_Day10_直线拟合
仙贝大饼
C#联合Halcon从零编程算法Halconc#机器视觉直线拟合
一、引言直线拟合应用场景:产品边缘检测:检测产品的直线边缘(如金属板、塑料件的边缘),判断是否符合设计规格。缺陷检测:通过拟合直线检测边缘的直线度,识别是否存在弯曲、断裂或毛刺等缺陷。长度、宽度测量:通过拟合直线计算物体的长度、宽度等几何尺寸。二、具体实施:dev_get_window(WindowHandle)read_image(Image2,'C:/Users/10314/Desktop/r
- Matlab | matlab中的图像处理详解
北斗猿
程序语言设计(C语言C++MatlabPython等)matlab算法图像处理
MATLAB图像处理详解这里写目录标题图像处理MATLAB图像处理详解一、图像基础操作1.图像读写与显示2.图像信息获取3.图像类型转换二、图像增强技术1.对比度调整2.去噪处理3.锐化处理三、图像变换1.几何变换2.频域变换四、图像分割1.阈值分割2.边缘检测3.区域分割五、形态学操作1.基本操作2.高级形态学六、特征提取与分析1.区域属性2.纹理特征七、彩色图像处理1.色彩空间转换2.彩色分割
- 物理学界的悖论
目录经典力学与相对论拉普拉斯妖埃伦费斯特悖论双生子悖论贝尔飞船悖论量子力学薛定谔的猫EPR佯谬维格纳的朋友量子芝诺效应热力学与统计物理麦克斯韦妖洛斯密特可逆悖论吉布斯悖论宇宙学与天体物理奥伯斯佯谬黑洞信息悖论玻尔兹曼大脑运动学与时空理论芝诺二分法悖论飞矢不动悖论跑道悖论其他领域圆周率=4悖论费米悖论真
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一