- 第五章 Opencv图像处理框架实战 5-7图像金字塔与轮廓检测
老张谋
AI--深度学习opencv图像处理人工智能
1、图像金字塔定义图像金字塔¶高斯金字塔拉普拉斯金字塔高斯金字塔:向下采样方法(缩小)高斯金字塔:向上采样方法(放大)
- python cv2 matchtemplate_机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配(单目标匹配和多目标匹配)1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMa...
weixin_39621044
pythoncv2matchtemplate
1.cv2.matchTemplate(src,template,method)#用于进行模板匹配参数说明:src目标图像,template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标2.min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(ret)#找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x,y)的位置参数说明:min_val,max_val,min_lo
- 机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔)
weixin_33908217
人工智能python
拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi)),获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思:1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码:第一步:读入图片第二步:进行样本的下采样第三步:进行样本的上采样第四步:原始图片-变化后的图片importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('AM.png')#
- OpenCV高阶操作
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下,采样下采样(Downsampling)下采样通常用于减小图像的尺寸,从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现,但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数(在OpenCV中)或其他类似的滤波器(如平均池化、最
- OpenCV图像处理技术之图像金字塔
WYOLO
opencv
FuXianjun.AllRightsReserved.所有素材来自于小傅老师。开始今天的学习吧!学习的是图像金字塔。我们的学习目标:能够理解高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的处理过程能够使用相关函数进行高斯金字塔可逆性分析能够使用相关函数进行拉普拉斯金字塔无损恢复图像能够掌握ROI的应用处理能够掌握泛洪填充算法并使用相关函数进行处理冲冲冲!任务一:高斯金字塔高斯金字塔由cv2.pyrDown()与cv
- 33从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --图像金字塔
Jachin111
图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图,最左边的图片是原始图片,然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值,这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸,不会有比这更小尺寸的图片了,像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔,每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标(物体、动物等)。im
- OpenCV-38 图像金字塔
一道秘制的小菜
OpenCVopencv计算机视觉图像处理人工智能pythonnumpy
目录一、图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔一、图像金字塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说,图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩,一幅图像的金字塔是一系列以金字塔状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止
- 图像金字塔
猴子喜
1.基本概念一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示,而顶部是低分辨率的近似。2.高斯金字塔和拉普拉斯金字塔高斯金字塔用来向下降采样图像拉普拉斯金字塔则用来从金字塔底层图像中向上采样重建一个图像。
- 34从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --方向梯度直方图
Jachin111
什么是方向梯度直方图在前面的实验1、实验2中,我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤,第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。第二步是将选择出来的区域转化为人工设计的特征,可称为特征提取。第三步是将这些特征输入分类器进行分类。方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradients)以下简称HOG,就是一种人工设计的特征,用来简化图像表述的特征描述符。下图中左边的
- 12.2 关键点提取——SIFT
YANQ662
7.数据处理计算机视觉人工智能
一、理论文章看了以下博文:Sift中尺度空间、高斯金字塔、差分金字塔(DOG金字塔)、图像金字塔-CSDN博客该文章对SIFT写的很详细,所以在这里我直接抄过来作为笔记。如果以后作者变为付费文章可以提醒我删除。1.图像金字塔图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构,通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式,生成N个不同分辨率的图像。把具有最高级别分辨率的图像放在底部,以金字塔形状排列,往上是一系列
- OpenCV 12 - 图像金字塔和DOG概念
江凡心
opencv人工智能计算机视觉
1图像金字塔概念1.我们在图像处理中常常会调整图像大小,最常见的就是放大(zoomin)和缩小(zoomout),尽管凡何变换也可以实现图像放大和缩小2.一个图像金字塔式一系列的图像组成,最底下一张是图像尺寸最大,最上方的图像尺寸最小,从空间上从上向下看就像一个古代的金字塔3层级越高,则图像越小,分辨率越低。高斯金字塔(Gaussianpyramid)——用来向下采样,主要的图像金字塔。拉普拉斯金
- C++实现图像金字塔下采样和上采样
痛&快乐着
C++学习图像处理c++图像处理
文章目录1.图像金字塔2.图像金字塔下采样和上采样原理图像金字塔–下采样(降采样)图像金字塔–上采样(升采样)3.python代码实现4.C++代码实现5.参考文献1.图像金字塔图像金字塔是对图像的一种多尺度表达,将各个尺度的图像按照分辨率从小到大,依次从上到下排列,就会形成类似金字塔的结构,因此称为图像金字塔。该组图像是由单张图像不断进行下采样所产生的,从底部第0层开始,逐层下采样,一直堆叠到金
- opencv学习 特征提取
小猴啊0.0
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内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》图像金字塔略拉普拉斯金字塔对输入图像进行reduce操作会生成不同分辨率的图像,对这些图像进行expand操作,然后使用reduce减去expand之后的结果,就会得到拉普拉斯金字塔图像。详情可查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/80362140图像金字塔融合拉普拉斯金字塔通过源图像减去先缩小再放大的图像构成,保留
- C++ 程序使用 OpenCV 库来创建一个图像金字塔,然后将这些图像合并成一张大图
小秋 AI SLAM入门实战
opencvopencv计算机视觉
文章目录源码文件功能解读编译文件源码文件#include#include#include#includeintmain(){//这里应该有代码来生成或加载一系列图像到imagePyramidstd::vectorimagePyramid;intimage_name=0;//用于生成输出文件名//示例:创建一系列彩色图像加入到金字塔中for(inti=0;i=imagePyramid.size())
- 人脸识别 基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法(MTCNN代码复现)
郭庆汝
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人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法(MTCNN代码复现)论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二:阶段三卷积网络设计层面Loss损失函数的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位L2范数在线困难挖掘论文实验数据集网络模块代码实现激活函数P-Net模块代码R-Net模块代码O-Net图像处理过程中图像金字塔MTCNN项目代码实现关于训练流程
- FPN结构
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基础理论学习人工智能
FPN——FeaturePyramidNetworksbackbone指网络的主干结构。在FasterR-CNN中就用到FPN结构了,FPN结构对网络的好处在于:针对目标检测任务,cocoAP(IoU从0.5~0.95的均值)提升2.3个点,pascalAP提升3.8个点。图a是一个特征图像金字塔结构,在传统的图像处理中是非常常见的一个办法。针对我们要检测不同尺度的目标的时候呢,会将图片首先给缩放
- Halcon指定区域的形状匹配
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Halcon指定区域的形状匹配文章目录Halcon指定区域的形状匹配1.在参考图像中选择目标2.创建模板3.搜索目标在这个实例中,会介绍如何根据选定的ROI选择合适的图像金字塔参数,创建包含这个区域的形状模板,并进行精确的基于形状模板的匹配。最后,将匹配到的形状区域在测试图像上标示出来。1.在参考图像中选择目标采集图像之后,接下来要做的是确定ROI的范围,创建一个包含目标的ROI。在本例中,首先使
- 目标检测 - FPN结构
mango1698
AI目标检测深度学习人工智能
论文:FeaturePyramidNetworksforObjectDetection网址:https://arxiv.org/abs/1612.03144图a为特征图像金字塔,针对我们要检测不同尺度的目标时,我们会将图片缩放到不同的尺度,针对每个尺度的图片都经过我们的模型进行预测。面临问题:生成n个不同的尺度,就要重新预测n次,这样效率是很低的。图b为Faster-CNN采用的一种方式,图片通过
- Halcon图像金字塔inspect_shape_model
electrical1024
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Halcon图像金字塔本文将讲述一种加速模板匹配的方法——图像金字塔。在Halcon的模板匹配过程中,除了基于描述符的匹配之外,其他几种匹配方法都用到了图像金字塔。图像金字塔是按照一定的排列顺序显示的一系列图像信息,包括原始图像和不同尺寸的下采样图像,如图所示。为了提高匹配速度,一般是用一个图像金字塔,它包括原图的各种下采样版本,如原始全尺寸及各个层级的下采样图像。这一系列图像从大到小、自下而上构
- Halcon基于形状的模板匹配
electrical1024
计算机视觉图像处理算法
Halcon基于形状的模板匹配基于形状的模板匹配,也称为基于边缘方向梯度的匹配,是一种最常用也最前沿的模板匹配算法。该算法以物体边缘的梯度相关性作为匹配标准,原理是提取ROI中的边缘特征,结合灰度信息创建模板,并根据模板的大小和清晰度的要求生成多层级的图像金字塔模型。接着在图像金字塔层中自上而下逐层搜索模板图像,直到搜索到最底层或得到确定的匹配结果为止。下图是基于形状的模板匹配的一个例子。图(a)
- python数字图像处理基础(五)——Canny边缘检测、图像金字塔、图像分割
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉opencv
目录Canny边缘检测原理步骤图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔图像分割图像轮廓检测1.检测轮廓2.绘制轮廓3.补充Canny边缘检测梯度是什么?梯度就是变化的最快的那个方向edge=cv2.Canny(image,threshold1,threshold2[,edges[,apertureSize[,L2gradient]]])第一个参数是需要处理的原图像,该图像必须为单通道的灰度图;第
- 09- OpenCV:图像上采样和降采样
Ivy_belief
OpenCVopencv人工智能计算机视觉图像上采样和降采样
目录1、上采样和降采样简介2、采样的应用场景3、采样的API4、图像金字塔概念5、代码演示1、上采样和降采样简介在图像处理中,上采样(Upsampling)和降采样(Downsampling)是常用的操作。(1)上采样(Upsampling)上采样是将图像的分辨率增加的过程,通常使用插值方法来填充新生成的像素。OpenCV中常用的上采样函数是cv::resize,可以通过指定目标图像的尺寸来实现上
- 【Emgu.CV教程】5.3、几何变换之金字塔变换
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EmguCV使用教程计算机视觉图像处理c#Emgu.CV
这一段文字描述来自百度百科:图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的图像金字塔是一系列以金字塔形状(自下而上)逐步降低,且来源于同一张原始图的图像分辨率集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔,层级越高,则图像越小,分辨率越低。下面的图片也来自百度百科,金字塔就是从塔尖开始一直到塔底,图像的
- opencv中图像金字塔与图片尺寸缩放
su945
1.图像金子塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩,一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示,而顶部是低分辨率的近似。一般情况下有两种类型的图像金字
- CV必备的15个多尺度模型分享,涵盖特征融合、多尺度预测等4种网络结构
深度之眼
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在卷积神经网络中,感受野的大小会影响到模型能够捕捉到的特征的尺度,从而影响模型的性能。因此我们在设计网络时,需要合理地控制感受野的大小。那么问题来了:怎样才能合理控制?到目前为止,已有很多学者设计出了各种各样的多尺度模型架构供我们学习参考。这其中,图像金字塔和特征金字塔是实现多尺度的两种常用方法。更具体点,可以分为多尺度输入网络、多尺度特征融合网络、多尺度特征预测融合网络、多尺度特征和预测融合网络
- opencv图像金字塔
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下采样:#include#includeintmain(){//读取图像cv::Matsrc=cv::imread("C:/Users/10623/Pictures/adf4d0d56444414cbeb809f0933b9214.png");if(src.empty()){std::cout#includeintmain(){//读取图像cv::Matsrc=cv::imread("path_t
- 《数字图像处理》第七章 小波域多分辨率处理 学习笔记
:铭碑于心、
《数字图像处理》学习笔记附部分实例代码实现学习笔记c++opencv图像处理
小波域多分辨率处理0.前言1.背景1.1图像金字塔1.2子带编码2.多分辨率展开2.1级数展开2.2尺度函数2.3小波函数0.前言本章难度大(看不太懂),没有什么详细记录,大家还得自行查阅其他相关博客视频等。小波变换基于小型波(傅里叶变换以正弦函数为基函数).FT的结果完全丢失了时间信息,而小波变换的意义就在于判断什么时间(间隔)出现什么样的频谱成分.辅助材料:THEWAVELETTUTORIAL
- 02 特征点提取器 ORBextractor
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ORB-SLAM2ORB-SLAM2SLAM
文章目录02特征点提取器ORBextractor2.0基础知识2.0.1图像金字塔2.0.2ORB特征点的关键点和描述子2.1构造函数:ORBextractor()2.2构建图像金字塔ComputePyramid()2.3提取特征点并筛选ComputeKeyPointsOctTree()2.4筛选特征点DistributeOctTree()2.5计算特征点方向computeOrientation(
- 详谈ORB-SLAM2的地图点MapPoint
极客范儿
━═━═━◥MR◤━═━═━1024程序员节
ORB-SLAM2中维护的是局部建图,在项目里所谓的地图就是两个数组:特征点数组和关键帧数组。所有关键帧和特征点的结合就是地图信息,所以在ORB-SLAM2中最重要的两个部分就是地图点和关键帧。这两个部分在设计上非常像,代码重复率很高。文章目录一、特征点和地图点的区别1、特征点是`2D`的,相机图像上的点(图像金字塔)2、地图点是`3D`的,根据同一特征点在多个图片中的不同位置三角化得到的二、各成
- 图像金字塔
为暗香来
计算机视觉opencvpython
图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔对每一层图像特征提取结果可能是不同的,把结果总和在一起。高斯金字塔向下采样(缩小)1)对于给定的图像先做一次高斯平滑处理,也就是使用一个卷积核对图像进行卷积操作2)然后再对图像采样,去除图像中的偶数行和偶数列,然后就得到一张图片3)对这张图片循环1)和2)操作就可以得到高斯金字塔向上采样(放大)1)图像在每个方向扩大为原来的2倍,新增的行和列用0填充2)使用先前同
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
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4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
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Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
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懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
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if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
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我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
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问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
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- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
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UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
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die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
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电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
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httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
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前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
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Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
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运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam