- 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
opencv学习人工智能
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
MTCNN人脸识别
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
酸酸甜甜我最爱
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
electrical1024
计算机视觉人工智能图像处理算法
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
计算机视觉人工智能图像处理算法
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
..活宝..
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
深度学习干货人工智能干货深度学习人工智能cnn多尺度融合特征融合
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
Alphapeople
opencv计算机视觉人工智能
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
算法导航
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
- 项目前置知识整理(1):图像增强技术之多曝光融合
NoNoUnknow
图像处理人工智能
声明:理论和思想来自大磊哥,请先阅读他的文章和观看视频。本人仅是根据自己的理解参考复现作为锻炼。目的:输出高质量图像;理论参考:采集曝光程度不同的图像后,通过图像算法实现融合;实际实现:采集单张图片,通过算法生成曝光度(亮度不同)的两张图像,进行融合;参考视频:22_基于图像金字塔的曝光融合(第一讲)_大磊FPGA图像处理_哔哩哔哩_bilibili知识点:(0)双线性插值法本质上是一个FPGA的
- OpenCV-Python(20):图像金字塔
图灵追慕者
opencv-pythonopencv图像处理图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金子塔图像融合
目标学习图像金字塔使用图像创建一个新水果:橘子苹果学习的函数cv2.pyrUp()、cv2.pyrDown()。说明图像金字塔(imagepyramid)是一种在计算机视觉和图像处理中常用的技术,用于在不同分辨率下对图像进行分析和处理。图像金字塔可以看作是图像的多个分辨率版本,其中每个版本都是通过对原始图像进行降采样(downsampling)或上采样(upsampling)得到的。降采样是指将图
- 36从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --行人检测
Jachin111
行人检测基本流程在实验1到实验3中我们分别学习了滑动窗口、图像金字塔、方向梯度直方图。本节实验我们将结合这些方法来构建一个传统的行人检测算法。简单来说行人检测就是在提供的图像中,我们想要计算机分辨出哪些是人并且用矩形框标记出人出现在图片中的哪些位置。下图左上角图片中有一个人,如果我们想要用传统的目标检测方法检测到这个人的话,一般分为下面几个步骤。使用图像金字塔将图片按一定缩放比例生成不同尺寸图片(
- js动画html标签(持续更新中)
843977358
htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
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但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
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实例:
定义一个共享数据:
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- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
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- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
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defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
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jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
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HQL存储函数
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.Arrays;
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/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
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- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
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工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
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linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
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- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
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ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
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- C语言学习九枚举的定义和应用
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枚举的定义
# include <stdio.h>
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int main(void)
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//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
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- Word Search
hcx2013
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Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
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- Spring4新特性——Web开发的增强
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Spring4新特性——核心容器的其他改进
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- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
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Ubuntu上可以这样安装
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onestopweb
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index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
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- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
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- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
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上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开