- python + selenium通过滑块验证
weixin_51144854
pythonselenium爬虫opencv
1、介绍使用python进行自动化操作或者爬虫过程中,可能会遇到需要进行验证的情况。本文介绍了两种通过滑块验证的方法:轮廓检测通过OpenCV进行轮廓检测,找到滑块背景中缺口的位置,计算缺口到滑块的距离。模板匹配通过OpenCV分析滑块背景图与滑块的相似度,找到滑块背景图中与滑块最相似的区域就是缺口的位置,然后计算缺口到滑块的距离。2、轮廓检测测试地址:https://accounts.douba
- Cesium快速入门到精通系列教程十:实现任意多个蜂巢似六边形组合
duansamve
cesiumcesium
要实现完美的正六边形蜂巢排列,关键在于精确计算每个六边形的顶点位置和排列方式。以下是Cesium1.106中优化后的完整实现方案:正六边形几何原理正六边形的特性:所有边长相等(设为radius)中心到每个顶点的距离相等(外接圆半径)相邻六边形中心间距为√3*radius行间距为1.5*radiusCesium.Ion.defaultAccessToken='你的defaultAccessToken
- 基于opencv的鱼群检测和数量统计识别鱼群密度带界面
完整项目点文末名片查看获取一、项目简介本项目旨在通过计算机视觉技术,实现对视频中鱼类数量的自动检测与计数。利用OpenCV库进行图像处理,包括背景减除、形态学操作、轮廓检测等步骤,最终在视频帧中标记出鱼类并统计其数量。该系统可广泛应用于水产养殖、生态监测等领域,有助于提高工作效率和数据准确性。二、环境准备在开始项目之前,需要确保以下环境和工具已安装:Python:推荐使用Python3.6及以上版
- 目标跟踪存在问题以及解决方案
选与握
#目标跟踪目标跟踪人工智能计算机视觉
3D跟踪一、数据特性引发的跟踪挑战1.点云稀疏性与远距离特征缺失问题表现:激光雷达点云密度随距离平方衰减(如100米外车辆点云数不足近距离的1/10),导致远距离目标几何特征(如车轮、车顶轮廓)不完整,跟踪时易因特征匹配失败导致ID丢失。典型案例:在高速公路场景中,200米外的卡车因点云稀疏(仅约50个点),跟踪算法难以区分其与大型货车的形状差异,导致轨迹跳跃或ID切换。技术方案:稀疏点云增强与特
- 杭州西湖断桥不断:3D扫描还原‘残雪‘视觉骗局
未来读啥科教资讯
3d
“断桥残雪”是西湖十景之一,所谓“视觉骗局”指的是在特定条件下,从远处看断桥仿佛断开的奇妙视觉效果。利用3D扫描技术还原这一效果可按以下步骤进行:数据采集3D扫描断桥:使用高精度的3D激光扫描仪对断桥及其周边环境进行全面扫描。从多个角度、不同距离对断桥的整体轮廓、桥身细节(如栏杆、石块纹理)进行数据采集,确保获取完整且精确的三维数据。收集周边环境数据:扫描断桥周边的湖水、堤岸、树木等环境元素,因为
- 基于OpenCV的银行卡识别
Yang了个羊
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
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
- 当布列松遇见GPT:AI大模型如何重塑你的“决定性瞬间”
黑巧克力可减脂
AIGC人工智能gpt深度学习
清晨六点,西湖断桥薄雾缭绕。游客小李举起手机却犹豫不决——晨雾浓度、白平衡参数、构图比例...无数专业术语在脑中纠缠。此时他打开摄影助手AI,输入:“西湖晨雾,中国水墨画意境,带断桥轮廓”。三秒后,AI不仅给出f/8光圈、1/60秒快门的精确参数,更建议:“降低机位,以左侧垂柳作前景框架”。这不是科幻场景。Midjourney用户@PixelPioneer使用提示词“布列松风格,巴黎雨天,跳跃水洼
- 男性美颜SDK,专属方案,重塑男性魅力新维度
美摄科技
人工智能
在短视频与直播风靡的当下,美颜技术已成为用户表达自我、提升视觉体验的核心工具。然而,传统美颜方案往往以女性审美为基准,过度追求“无瑕肌肤”与“柔和轮廓”,导致男性用户在美颜后易出现面部细节丢失、特征模糊等问题,甚至失去原本的阳刚气质。美摄科技敏锐洞察这一痛点,推出男性美颜SDK专属方案,以智能算法与精细化调校为核心,为男性用户打造自然、立体、富有细节的美颜体验,让每一次出镜都彰显独特魅力。一、专属
- 感知框2D反投是咋回事?
SLAM必须dunk
自动驾驶人工智能深度学习机器学习自动驾驶机器人
一、感知框:“2D框反投”是咋回事?(以自动驾驶识别车辆为例)1.核心逻辑:从图像特征“反推”目标框简单说,先用算法在2D图像里识别特征(比如车辆的轮廓、颜色、纹理),再把这些特征对应的区域,用“反投影”思路框成2D矩形。目的是在单张摄像头画面里,标记出“疑似目标”的位置。2.类比理解(找停车场里的红色轿车)假设你开发一个“自动驾驶视觉感知模块”,要识别停车场里的红色轿车第一步(特征提取):算法学
- 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
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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
- 1. halcon基础语言语法
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HALCON系统化学习前端javascript开发语言
目录1.注释2.数据类型1.图像变量2.控制变量3.变量的使用1.在halcon2.在c#4.运算符1.算数运算符2.关系运算符3.逻辑运算符5.选择结构6.快捷键7.循环结构8.数组(集合)9.数组集合运算10.字符串算子11.文件12.冒泡排序1.注释1.符号*2.F4批量注释F3取消注释3.if(false)2.数据类型1.图像变量1.图像image2.区域region3.轮廓xld2.控制
- CSS3 背景裁剪:background-clip 的创意用法
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CSS3背景裁剪:background-clip的创意用法关键词:CSS3、background-clip、背景裁剪、文字背景、创意设计、盒子模型、浏览器兼容性摘要:CSS3的background-clip是一个能“裁剪背景画布”的神奇属性。它能精准控制背景的显示范围,从传统的边框、内边距、内容区域,到更前沿的“文字轮廓裁剪”,为网页设计带来了无限可能。本文将从基础原理到创意实战,用“剪窗花”的比
- OpenCV C++ 图像处理模块 imgproc 详解
achene_ql
opencvc++图像处理计算机视觉人工智能
在计算机视觉领域,OpenCV的图像处理模块imgproc(ImageProcessing)是开发者处理图像数据的核心工具集。它涵盖了从基础的颜色变换、图形绘制,到复杂的轮廓查找与分析等功能。本文将讲解imgproc模块中各个重要功能的使用方法与细节。颜色变换色彩空间转换OpenCV支持多种色彩空间之间的转换,最常用的是RGB(红绿蓝)与灰度图、HSV(色调、饱和度、明度)之间的转换。使用cvtC
- 案例:塔能科技智启某市“光网计划”——重构城市照明的数字底座与生态价值
在智慧城市建设的壮阔版图中,市政照明的智能化改造是不可或缺的关键拼图。贵州某市智能照明改造项目,犹如一盏引领城市智能发展的明灯,而塔能科技则以创新技术为燃料,持续为这盏明灯注入强劲动能。一、项目图谱:从数据维度看智能照明改造全貌聚焦该市智能照明改造项目,一组组详实的数据勾勒出其宏大与精细兼具的轮廓:1、规模维度:部署5680套智能控制器,覆盖22300盏路灯,改造范围涵盖城区主干道、商业区、住宅区
- 深度学习核心概念与层级特征解析
木子乔乔
人工智能大数据机器学习深度学习算法
表示学习与深度学习的核心概念因素拆分与特征提取光照、拍摄角度等因素混杂在数据中,表示学习的目标是分离这些因素,使特定因素能被独立分析。高阶抽象特征(如口音、物体部件)难以直接从原始数据提取,深度学习通过层级结构解决这一问题。深度学习的层级构建深度学习模型通过组合简单表示逐步构建复杂概念。例如:第一层识别边缘,第二层组合边缘形成轮廓,第三层识别部件,最终完成物体分类。典型模型如多层感知机(深度前馈网
- 轮廓 裂缝修复 轮廓修复 填补孔洞 源代码
AI算法网奇
python宝典python开发语言
目录1.形态学闭合操作填补小孔洞完整代码:使用Douglas-Peucker算法对轮廓进行多边形逼近2.裂缝修复轮廓修复轮廓补全函数封装调用示例:1.形态学闭合操作填补小孔洞完整代码:importcv2importnumpyasnp#创建模拟图像(白色区域+多个不规则黑洞)h,w=500,700mask=np.zeros((h,w),dtype=np.uint8)cv2.rectangle(mas
- 配执映参结,五大核心,一串到底!
shadon178
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第一步:MyBatis的大致执行流程我开口就先画了个大轮廓,给面试官一个直观的印象:“MyBatis的大致执行流程可以概括为:加载配置→解析Mapper→创建SqlSession→执行SQL语句→处理结果集。”讲的时候,我在白板上画了下面这张“心智图”:这张图是核心架构的“高速公路图”,接下来我开始一点点往里面“铺砖”。第二步:从配置文件说起(mybatis-config.xml)我说,其实一切的
- 基于OpenCV实现视频运动目标检测与跟踪
E-An居士
opencv音视频目标检测目标跟踪
文章目录引言核心功能代码解析1.初始化设置2.背景建模3.视频处理主循环4.轮廓检测与目标标记关键技术详解1.背景减除(BackgroundSubtraction)2.形态学处理3.轮廓分析实际应用效果总结引言运动目标检测是计算机视觉中的重要应用,广泛应用于安防监控、自动驾驶、人机交互等领域。本文将介绍如何使用OpenCV实现一个简单的视频运动目标检测系统,包括背景建模、形态学处理和轮廓检测等关键
- Selenium自动化测试实现滑动滑块验证码自动识别!
程序员 小濠
接口测试软件测试自动化测试selenium测试工具职场和发展postman功能测试自动化测试软件测试
背景:在部分的登录中有滑动验证码的验证,由于滑动验证码的缺块是随机的就导致实现起来比较困难!01\实现方案模板匹配通过openCV分析两个图片的相似度,获取两个相似度很高图片的坐标,从而计算两个图片的距离。轮廓检测通过openCV进行轮廓检测,即在大图片中找到缺口位置的坐标,然后计算小图片到缺口位置的距离。02\知识准备python语言这里不再赘述,本篇主要还是使用python技术来实现。sele
- 深度剖析Diffusion与Transformer在图像生成中的计算逻辑与融合之道
kakaZhui
transformer深度学习人工智能LLMVLMMLLMs
写在前面人工智能(AI)在图像生成领域持续发展,从模糊的轮廓到如今媲美专业摄影和艺术创作的惊艳作品,背后离不开两大核心技术的驱动:Diffusion模型和Transformer模型。它们以各自独特的计算逻辑,在图像的像素级合成与语义理解方面展现出强大威力。更令人兴奋的是,当这两者强强联合,尤其是结合大型语言模型(LLM,通常基于Transformer架构)的语义理解能力,AI图像生成便插上了想象的
- ArcGIS Pro 3.4 二次开发 - 地图创作 2
Winemonk
ArcGISPro3.4二次开发指南arcgis.netc#arcgispro
环境:ArcGISProSDK3.4+.NET8文章目录ArcGISPro3.4二次开发-地图创作224注记24.1创建标注构造工具24.2通过属性更新注释文本。注意:TEXTSTRING注释属性必须存在24.3旋转或移动标注24.4获取注释文本图形24.5获取注记的轮廓几何24.6获取标注的掩膜几何25图表25.1创建一个简单的散点图25.2创建具有自定义时间分段和样式的折线图25.3为每个Do
- python解隐式方程,python – 在3d中绘制隐式方程
曾喜胜 Anson
python解隐式方程
你可以用matplotlib来描绘3D中的隐式方程。只需在所需极限内为每个z值的等式绘制一级轮廓图。您可以沿y轴和z轴重复此过程,以获得更为实体的形状。frommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3dimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefplot_implicit(fn,bbox=(-2.5,2.5)):'''creat
- 测量型激光雷达在交通领域的应用场景
镭眸
激光雷达智慧城市机器人安全
测量型激光雷达在交通领域的应用场景十分广泛。以下是一些主要的应用:车辆检测和计数:在高速公路收费站口,新式的车辆检测系统利用激光雷达实时检测来往车辆的轮廓,进行车辆计数和安全检测。这种系统不仅可以对超高、超宽、超长的车辆进行劝返,防止其进入高速公路,还可以同时兼顾车道分离使用,确保交通流畅和安全。智能交通系统:激光雷达在智能交通系统中扮演关键角色,用于障碍物检测、距离测量和车辆定位等任务。这些信息
- Halcon透视变换(投影变换)边形
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Halcon透视变换图像变形算法
透视变换:透视变换同样是一种改变对象尺寸和形状的操作,一个平面图形经透视变换后可产生立体效果。以矩形为例,错切变换只移动同一条边上的两个顶点,且这两个顶点的移动方向相同,对边的两个顶点保持不动。变换前:变换后:获取目标轮廓四个角点->设定新角点坐标->创建变换矩阵->施行变换dev_update_off()dev_close_window()dev_open_window(0,0,612,512,
- 极光抠图APP是一款功能强大的智能图像处理软
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人工智能软件需求安卓
极光抠图APP是一款功能强大的智能图像处理软件。以下是其相关介绍:功能-智能抠图:运用AI技术自动识别主体轮廓,对人物、物品等实现一键精准抠图,能处理复杂发丝边缘和半透明物体。-背景替换:有海量背景模板,可自由更换纯色或场景背景,也支持自定义上传。-证件照制作:内置各国标准证件照规格,自动完成裁剪、换背景、调整尺寸等操作。-图片修复:能智能修复老照片的划痕、褪色问题,还可对黑白照片上色。-拼图工具
- 聚类算法参数调优指南:如何获得最佳分组效果
AIGC应用创新大全
算法聚类数据挖掘ai
聚类算法参数调优指南:如何获得最佳分组效果关键词:聚类算法、参数调优、K-means、DBSCAN、轮廓系数、Calinski-Harabasz、高维数据摘要:聚类算法是无监督学习的核心工具,广泛用于用户分群、图像分割、异常检测等场景。但很多人发现:即使选对了算法,参数设置不当也会导致“分组混乱”或“簇无意义”。本文将用“分糖果”“找人群”等生活案例,结合Python代码实战,从底层逻辑到调优技巧
- DAY17打卡 2025.5.6
weixin_71046789
Python打卡训练营内容支持向量机机器学习算法
聚类评估指标介绍以下是三种常用的聚类效果评估指标,分别用于衡量聚类的质量和簇的分离与紧凑程度:1.轮廓系数(SilhouetteScore)-**定义**:轮廓系数衡量每个样本与其所属簇的紧密程度以及与最近其他簇的分离程度。-**取值范围**:[-1,1]-轮廓系数越接近**1**,表示样本与其所属簇内其他样本很近,与其他簇很远,聚类效果越好。-轮廓系数越接近**-1**,表示样本与其所属簇内样本
- 【OpenCV C++20 学习笔记】提取图片中的水平和垂直对象
垚武田
OpenCVopencvc++20学习
提取图片中的水平和垂直对象原理实操——去除五线谱的五线二值化提取垂直对象完善边缘和最终输出图片黑白反转平滑完整代码其他图片元素提取实践提取水平线条提取音符轮廓原理在腐蚀和膨胀操作中,通过卷积核(kernel),或者结构元素(structuringelement),将每次被结构元素扫描到的区域中的最小值或最大值赋予其锚点(一般为结构元素的中心),从而实现扩大或缩小图像中的对象的轮廓。关于膨胀和腐蚀运
- 在 CAD C# 二次开发中,Clipper2、CGAL 和 NTS(NetTopologySuite)对比
山水CAD筑梦人
CADC#二次开发c#开发语言
1.Clipper2核心定位:轻量级2D多边形裁剪库(布尔运算、偏移、轮廓排序等)。C#适配性:原生支持C#绑定(官方提供C#版本),API设计简洁,学习成本低。功能特点:专注2D几何操作,支持多边形裁剪(并集、交集、差集)、偏移(扩展/收缩)、轮廓修复(自交处理)等。对闭合/开放路径、带孔多边形(如环形)支持友好,结果精度可控(支持整数/浮点数坐标)。性能优化针对CAD场景,处理大规模2D图形时
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置