- C#调用OpenCvSharp实现图像的直方图均衡化
gc_2299
dotnet编程OpenCvSharp直方图均衡化
本文学习基于OpenCvSharp的直方图均衡化处理方式,并使用SkiaSharp绘制相关图形。直方图均衡化是一种图像处理方法,针对偏亮或偏暗的图像,通过调整图像的像素值来增强图像对比度,详细原理及介绍见参考文献1-4。 直方图均衡化第一步要将彩色图像转换为灰度图像,调用OpenCvSharp中的Cv2.CvtColor函数转换,主要代码及效果图如下所示:MatoriImage=Cv2.Im
- 图像预处理技术与算法
木子n1
算法嵌入式开发算法数码相机计算机视觉
图像预处理是计算机视觉和图像处理中非常关键的第一步,其目的是为了提高后续算法对原始图像的识别、分析和理解能力。以下是一些主要的图像预处理技术:1.图像增强:对比度调整:通过直方图均衡化(HistogramEqualization)等方法改善图像整体或局部的对比度。伽玛校正:改变图像的亮度特性,用于补偿显示器或其他硬件设备的非线性响应。锐化处理:如使用高通滤波器(如拉普拉斯算子、Sobel边缘检测算
- 如何使用 Opencv 实现人脸检测和人脸识别?
学习不断
1.人脸检测CascadeClassifier加载Opencv自带的人脸检测haarcascade_frontalface_alt.xml分类器。图像预处理cvtColor(灰度化)equalizeHist(直方图均衡化)。使用detectMultiScale函数进行识别。使用rectangle函数绘制找到的目标矩形框。在原图像上ROI截取彩色的人脸保存。2.人脸识别FaceRecognizerF
- OpenCV-42 直方图均匀化
一道秘制的小菜
OpenCVopencv人工智能计算机视觉python均值算法
目录一、直方图均匀化原理二、直方图均匀化在OpenCV中的运用一、直方图均匀化原理直方图均匀化是通过拉伸像素强度的分布范围,使得在0~255灰阶上的分布更加均匀,提高图像的对比度。达到改善图像主管视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化的方法来增强图像细节。原理计算累计直方图将累计直方图进行区间转换在累计直方图中,概率相近的原始值,会被处理为相同的值最初的像素点都在0-7之间,最后我们
- 医学图像增强——基于同态滤波方法(Matlab代码实现)
然哥爱编程
matlab图像处理开发语言
目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码1概述医学图像增强——基于同态滤波方法(Matlab代码实现)目的:改善医学图像质量,使低对比度的图像得到增强。方法:利用Matlab,采用灰度直方图均衡化和灰度直方图规定化的方法对一幅X线图像进行增强处理,并比较它们的增强效果。结果:用直方图均衡化和规定化的算法,将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏,处理后的图像视觉效果得以改善。直方图均衡化对于
- MATLAB环境下使用同态滤波方法进行医学图像增强
哥廷根数学学派2023
matlab计算机视觉开发语言算法图像处理机器学习
目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域2大方面,基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等,基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸,没有考虑像素间的灰度联系情况,进行直方图均衡化后,会在一定程度上提高图像的对比度,但是图像的灰度级会进行合并进而减少,造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓
- MATLAB环境下基于同态滤波方法的医学图像增强
哥廷根数学学派
信号处理图像处理深度学习matlab算法计算机视觉图像处理信号处理
目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域两大方面,基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等,基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸,没有考虑像素间的灰度联系情况,进行直方图均衡化后,会在一定程度上提高图像的对比度,但是图像的灰度级会进行合并进而减少,造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓
- 直方图均衡化原理与代码实现
SimpleLearing
opencv人工智能计算机视觉
1.简介直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的图像处理技术。通过调整图像的灰度级别分布,直方图均衡化能够使图像中的像素值更加均匀分布,从而增强图像的细节和对比度。2.原理直方图均衡化的原理是通过调整图像的累积分布函数(CDF)来拉伸图像的灰度级别范围。这样可以使得图像的像素值在整个灰度范围内更均匀地分布。3.实现步骤以下是直方图均衡化的基本实现步骤:3.1生成直方图首先,计算原始图像的直方图,获取
- 玩转直方图处理之直方图均衡化、规定化
LiBiscuit
冒泡....双十一刚过~购物狂欢完还是要收心学习鸭!今天来说一说直方图。直方图定义:直方图是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像元的个数。以横轴表示灰度级,以纵轴表示每一灰度级具有的像元数或该像元数占总像元数的比例值,做出的条形统计图即为灰度直方图。如以下:直方图示例.
- 14- OpenCV:像素重映射和直方图相关处理
Ivy_belief
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
目录一、像素重映射1、像素重映射的含义2、应用场景3、相关的API(例子演示)二、直方图1、直方图的介绍2、直方图均衡化3、直方图计算4、直方图比较5、直方图反向投影一、像素重映射1、像素重映射的含义像素重映射(PixelRemapping)是一种图像处理技术,用于将图像从一个坐标系统映射到另一个坐标系统。它通常用于校正图像中的几何畸变或调整图像的大小和分辨率。在像素重映射中,每个像素的位置会被重
- 深度学习中RGB影像图的直方图均衡化python代码and对图片中指定部分做基于掩模的特定区域直方图均衡化
Laney_Midory
深度学习笔记windows深度学习python直方图均衡化
深度学习很重要的预处理步骤就是需要对做直方图均衡化其中主要分成灰度图以及RGB图的直方图均衡化这俩的方法和代码不同想要去看具体原理的朋友可以查看下面这篇博客的内容写的很详细颜色直方图均衡化(https://www.cnblogs.com/wancy/p/17668345.html)我们这个场景中会用到的就是颜色直方图均衡化了其中包含三种方法方法1.在BGR颜色空间下进行直方图均衡化,可以分别对每个
- 自适应均衡化图片
zhuyua
opencv图像处理深度学习python
引入调用opencv自带的函数进行分块的均衡化好处:不会损失图像细节代码介绍核心代码:创建CLAHE对象cv2.createCLAHE(clipLimit,tileGridSize)clipLimit:颜色对比度的阈值,可选项,默认值8titleGridSize:局部直方图均衡化的模板(邻域)大小,可选项,默认值(8,8)调用我们自定义的CLAHE对象clahe.apply(src)src:处理的
- opencv#25 直方图均衡化
许嘘嘘
计算机视觉图像处理人工智能
本节将介绍如何根据图像的直方图对图像的亮度进行调整。也就是均衡化。通过图像直方图,我们可以判断图像是否过暗或过亮,当图像直方图过多的集中在灰度值较小的区域时,那么它所表示的是图像存在过暗的情况,反之过亮。就会导致图像中的纹理信息没办法很好的显示。像素距离拉伸例如我想拉大较小值的灰度值区域,那么我们可以将较小值的灰度值区域斜率调大(改变x与y的映射关系,比如幂函数的形式)。equalizeHist(
- 数字图像处理期末速成笔记
我先去打把游戏先
笔记计算机视觉人工智能
目录一、基础知识二、相邻像素间基本关系三、图像增强方法1、直方图求解2、直方图均衡化3、直方图规定化4、图像平滑5、邻域平均法(线性)6、中值滤波法(分线性)7、中值滤波与领域平均的异同8、4-邻域平滑法9、超限像素平滑法10、灰度最相近的K个邻点平均法11、3*3模板中值滤波四、图像锐化1、微分法(梯度算子)2、微分法(Roberts算子)3、微分法(sobel算子)五、腐蚀与膨胀1、腐蚀2、膨
- Open CV 图像处理基础:(七)学习 OpenCV 的图像增强和边缘检测功能
無间行者
OpenCV图像处理学习opencvjava
在Java中学习使用OpenCV的图像增强和边缘检测功能目录在Java中学习使用OpenCV的图像增强和边缘检测功能前言图像增强功能对比度调整(Core.addWeighted())函数原型:参数说明:代码:示例直方图均衡化(Imgproc.equalizeHist())函数原型:参数说明:代码:示例边缘检测功能Canny边缘检测(Imgproc.Canny())函数原型:代码:示例总结OpenC
- python数字图像处理基础(七)——直方图均衡化、傅里叶变换
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉开发语言
目录直方图均衡化均衡化原理均衡化效果标准直方图均衡化自适应直方图均衡化傅里叶变换原理低通滤波高通滤波直方图均衡化均衡化原理图像均衡化是一种基本的图像处理技术,通过更新图像直方图的像素强度分布来调整图像的全局对比度。这样做可以使低对比度的区域在输出图像中获得更高的对比度。简单理解:改变图像对比度,让色彩更丰富,灰度值直方图:瘦高->均衡本质上,直方图均衡化的工作原理是:1.计算图像像素强度的直方图2
- 三 (3.2 imgproc) 图像直方图
交大小丑
直方图均衡化—OpenCV2.3.2documentationhttp://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_equalization/histogram_equalization.html#histogram-equalization图像的直方图是什么?直方图是图像中
- 使用Python通过四元数傅里叶变换实现图像增强
DarthP
python计算机视觉opencv人工智能图像处理
使用Python实现图像增强通常需要以下步骤:加载图像:使用图像处理库,如OpenCV或PIL读取图像。傅里叶变换:对图像进行傅里叶变换,将图像从时域变换到频域。图像增强:在频域中应用图像增强算法,如频域滤波器,频域直方图均衡化等。傅里叶反变换:对增强后的图像进行傅里叶反变换,将图像从频域变换回时域。保存图像:将增强后的图像保存到磁盘上。以上是一般的图像增强流程,具体的代码实现可能因使用的图像处理
- 《数字图像处理》第三章 灰度变换和空间滤波 学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)
: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++图像处理opencv
灰度变换和空间滤波前言1.变换和滤波基础2.一些基本的灰度变换函数2.1图像反转:2.2对数变换:2.3幂律变换:2.4分段线性变换函数:3.直方图处理3.1直方图均衡化3.2直方图匹配4.空间滤波基础4.1空间滤波原理4.2空间相关与卷积5.平滑空间滤波器5.1平滑线性滤波5.2统计排序(非线性)滤波器opencv的补充:前言本系列博客参考书为,数字图像处理第三版-冈萨雷斯第三版教材中图片下载地
- Python图像处理【16】OpenCV直方图均衡化
AI technophile
python图像处理opencv
OpenCV直方图均衡化0.前言1.直方图均衡化算法2.全局直方图均衡化2.1使用最小-最大归一化缩放CDF2.2将输入RGB图像转换为LAB空间3.自适应直方图均衡化3.1算法原理3.2使用OpenCV执行自适应直方图均衡化4.直方图均衡化结果小结系列链接0.前言对比度拉伸/直方图均衡化使用单调非线性映射重新分配输入图像中的像素强度值,以使输出图像具有均匀的强度分布(平坦直方图),从而增强图像的
- AE (4)_ 直方图调整的理论
search7
图像调试图像处理cameratuning
#灵感#在短暂的高通平台调试中,很看重直方图调整的理解。后来其它平台,不怎么调整这个了。但还是记录一下。我个人还是倾向招式简单,但应用到极致。绝大部分内容来自:刘斯宁,ImageEnhancement-CLAHE-知乎(zhihu.com)穿插个人的部分理解。目录英文解释:对比度:简单---对比度拉伸:升级---直方图均衡化HE:直方图均衡的局限:改进---自适应直方图均衡化(AHE):高通平台的
- 国科大2023.12.28图像处理0854最后一节划重点
智商欠费,不死也废
期末图像处理人工智能
国科大图像处理2023速通期末——汇总2017-2019图像处理王伟强作业课件资料第1、2章不考第3章空间域图像增强3.2基本灰度变换(考过填空)3.2.1图像反转3.2.2对数变换3.2.3幂次变换3.3直方图处理3.3.1直方图均衡化(大题计算)3.3.2直方图匹配(规定化)3.3.3不看3.3.4不看3.4不看3.5空间滤波基础(重点什么题,没听清)卷积重中之重3.6平滑空间滤波器(什么什么
- OpenCV-Python(22):直方图均衡化
图灵追慕者
opencv-pythonopencv计算机视觉直方图均衡化
直方图术语在图像处理和计算机视觉中,与直方图相关的一些术语包括:灰度直方图(Gray-levelhistogram):用于描述图像中各个灰度级别的像素数量分布。彩色直方图(Colorhistogram):用于描述图像中各个颜色通道的像素数量分布,如红色通道、绿色通道和蓝色通道。亮度直方图(Luminancehistogram):用于描述图像中各个亮度级别的像素数量分布。色彩直方图(Colorhis
- 数字图像处理-空间域图像增强-爆肝18小时用通俗语言进行超详细的总结
亿维数组
超高质量总结文章DigitalImageProcessing计算机视觉数字图像处理学习笔记
目录灰度变换直方图(Histogram)直方图均衡直方图匹配(规定化)空间滤波低通滤波器高通滤波器本文章讲解数字图像处理空间域图像增强,大部分内容来源于课堂笔记中灰度变换图像增强:对图像进行处理,使其更适合于某种特定的应用,有空间域图像增强和变换域图像增强空间域图像增强是在图像的像素级别进行操作的一种方法。它直接对图像的原始像素值进行处理,常见的空间域增强技术包括直方图均衡化、滤波(如均值滤波、中
- 数字图像处理——局部直方图处理【像素级别处理】(python)
Gowi_fly
数字图像处理
数字图像处理——局部直方图均衡化【像素级别处理】(python)局部直方图处理是弄一个略大于图片的矩阵,超过图片的部分用0来代替像素值,在这个局部进行直方图均衡化。输入:importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportdatetime#局部直方图处理3.3.3节#使用3*3的领域处理img=cv2.imread('Fig0326.
- 图像色彩还原算法
LittroInno
机器学习深度学习图像处理
图像色彩还原算法的目标是改善或修复图像中失真、退色或其他色彩问题。以下是一些常见的图像色彩还原算法:白平衡算法:白平衡算法旨在校正图像中的色温,使其看起来更自然。其中一种简单的方法是灰度世界假设,即假设整个图像的平均亮度应为灰度。其他方法包括基于灰度世界的自适应方法和基于最小均方差的方法。直方图均衡化:直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法,可以在某些情况下改善图像的色彩还原。然而,它可能引入
- 关于halcon的图像平滑、去噪几种方法及算子介绍
icecream_cheese
图像处理算法计算机视觉
图像增强看这。阈值分割看这。直方图均衡化直方图均衡化的一般是处理图像偏暗、偏亮、以及亮度过于集中等现象https://zhuanlan.zhihu.com/p/54771264方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。halcon中直方图均衡化一般是用这两个算子gray_histo(Region,ImageEquHisto,Abs
- 直方图均衡的计算
Gowi_fly
数字图像处理图像处理
直方图均衡的计算一幅8灰度级图像具有如下所示的直方图,求直方图均衡后的灰度级和对应概率,并画出均衡后的直方图的示意图。(图中的8个不同灰度级对应的归一化直方图为[0.170.250.210.160.070.080.040.02])当然,让我们通过数学计算来完成直方图均衡化的过程。直方图均衡化是一个通过调整图像中灰度级的分布以改善整体对比度的过程。在这个例子中,我们有8个灰度级,其对应的归一化直方图
- itk中的一些图像处理
努力减肥的小胖子5
ITK图像处理计算机视觉python
文章目录1.BinomialBlurImageFilter计算每个维度上的最近邻居平均值2.高斯平滑3.图像的高阶导数RecursiveGaussianImageFilter4.均值滤波5.中值滤波6.离散高斯平滑7.曲率驱动流去噪图像CurvatureFlowImageFilter8.由参数alpha和beta控制的幂律自适应直方图均衡化9.Canny边缘检测10.Sobel边缘检测和基于过零的
- matlab实验一 图像增强
裴裴裴之Miraitowa
图像增强matlab图像处理
实验一图像增强一、实验目的二、实验环境三、相关函数四、实验内容:一.灰度变换二.空域滤波三.频域增强一、实验目的熟悉及掌握图像的灰度转换。理解直方图的概念及应用,实现图像直方图的显示,及通过直方图均衡化方法对图像进行修正。熟悉并掌握平滑空间滤波器;熟悉并掌握锐化空间滤波器。熟悉及掌握图像的变换原理及性质,实现图像的傅里叶变换。理解并掌握常用的图像频域增强技术。二、实验环境MATLABR2010b版
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen