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xuanyu22
SOPopencv计算机视觉人工智能
PillowDocumentdataformat-(H,W,C),RGBdatadtype-np.uint8valuerange-(0,255)fromPILimportImage#Readimagesimg=Image.open("img.png").convert('RGB')#读取RGB图像img=Image.open("img.png").convert('L')#读取灰度图像(H,W)u
- 图像匹配---(Python)
阳光下的Smiles
Python图像处理
图像匹配---(Python)图像匹配分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配:(1)灰度匹配是基于像素的匹配。灰度匹配通过利用某种相似性度量,如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值,判定两幅图像中的对应关系。(2)特征匹配则是基于区域的匹配。基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等1、差分矩阵求和差分矩阵=图像A矩阵数据-图像B矩阵
- 利用Python+OpenCV实现截图匹配图像,支持自适应缩放、灰度匹配、区域匹配、匹配多个结果
xu-jssy
Python自动化脚本pythonopencv开发语言图像处理自动化
可以直接通过pip获取,无需手动安装其他依赖pipinstallxug示例:importxugxug.find_image_on_screen(,,,)=========================================================================一、依赖安装pipinstallopencv-pythonpipinstallpyautogui二、获
- 图片中的上采样,下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)
迪三
#图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例(即图片),Pytorch中输入的数据格式为tensor,格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数,类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数,在模型中输入如果为彩色,常用RGB三色图,那么就是3维,即C=3。如果是黑白的,即灰度图,那么只有一个通道,即C=1第三维H.代表图片的高度,H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度,W的数量是图片像素的
- postgresql 查看索引是否有效及索引使用情况
majinbo111
postgreSQLpostgresql查看索引建立索引是否有效
查看索引是否有效1.未使用索引前jinbo=#explainanalyzeselect*fromjinbo.studentwherescoreBitmapIndexScanonstudent_score_sex_idx(cost=0.00..4.40rows=2width=0)(actualtime=0.058..0.058rows=1loops=1)IndexCond:((scoreALL(AR
- View->Bitmap缩放到自定义ViewGroup的任意区域(Matrix方式绘制Bitmap)
Yang-Never
Viewandroidkotlinandroidstudio开发语言
Bitmap缩放和平移加载一张Bitmap可能为宽高相同的正方形,也可能为宽高不同的矩形缩放方向可以为中心缩放,左上角缩放,右上角缩放,左下角缩放,右下角缩放Bitmap中心缩放,包含了缩放和平移两个操作,不可拆开Bitmap其余四个方向的缩放,可以单独缩放不带平移,也可以缩放带平移XML文件Activity代码constvalTAG="Yang"classMainActivity:AppComp
- WPF中图片的宫格显示
Vae_Mars
WPF-AI对话wpf
1.解释说明-使用ScrollViewer控件来达到滑动的效果-使用WrapPanel的自动换行特性,保证图片在占满横向空间后自动往下排布-使用foreach的方法来游历所有的图片url2.xaml代码示例3.cs代码示例//加载url转换成BitmapImageprivateasyncTaskLoadImageFromUrl(stringurl){try{using(HttpClientclie
- 逆radon变换matlab,Radon变换及其Matlab代码实现
少年商学院
逆radon变换matlab
Radon变换和Hough变换类似,最初是用于检测图像中的直线(例如笔直的街道边沿、房屋的边沿、笔直的电线等)。关于Hough变换,可以参考OpenCV中的代码和示例(其实除了HoughLines还有HoughCircles等等变种),此处不再赘述。关于Radon变换,可以参考wiki或者百科,或者网络上的其他资料介绍。这里做一个简单的总结。首先准备一张灰度化的图像,及黑白图像,然后检测图像的边缘
- 【 WPF 中常用的 `Effect` 类的介绍、使用示例和适用场景】
TIF星空
WPF分享wpf经验分享笔记
WPF中常用的`Effect`类的介绍、使用示例和适用场景使用场景解释示例代码示例代码解释Effect类描述使用示例适用场景DropShadowEffect为元素应用投影效果。xml为控件、文本、图像添加阴影效果,增加立体感和视觉层次。BlurEffect为元素应用模糊效果。xml模糊背景、图像或文本,常用于突出前景内容或创建模糊背景效果。BitmapEffect通过位图管道为元素应用特效(已过时
- C# DrawString 水平及垂直居中
小黄人软件
C#c#
publicstaticBitmapgetPictureIMEI(stringtemplatePathName,stringimei){try{Bitmapbmp=newBitmap(templatePathName);Graphicsg=Graphics.FromImage(bmp);Fontf=newFont("Arial",12,FontStyle.Bold);RectangleFrect=
- MATLAB车牌定位和识别系统
清风明月来几时
图像算法处理matlab开发语言
有很多方法可以实现MATLAB车牌的定位和识别系统。以下是一种可能的实现步骤:车牌定位:使用图像处理技术(如边缘检测、区域生长或颜色分割)来检测图像中的车牌区域。使用形态学操作来排除不符合车牌形状的区域。对车牌区域进行裁剪或调整大小,以便后续的识别。车牌识别:将车牌图像转换为灰度图像。使用图像处理技术(如二值化、滤波或增强)来减少噪音并突出字符。使用字符分割算法将车牌中的字符分开。使用特征提取方法
- MATLAB车牌识别系统
清风明月来几时
图像算法处理matlab开发语言
MATLAB车牌识别系统是一个基于MATLAB开发的用于识别和提取车牌信息的系统。该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。以下是一个基本的MATLAB车牌识别系统的工作流程:图像预处理:首先,将输入的图像进行预处理,包括灰度化、高斯平滑、边缘检测等操作,以提高后续的车牌定位和字符识别的准确性。车牌定位:在预处理后的图像中,使用形态学运算和边缘检测算法来寻找车牌的位置。这可以通过
- uint8
姜太公钓鲸233
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无符号8位整数(uint8)是一种数据类型,通常用于表示整数,但它不包括负数,只能表示非负的整数值。它的范围是从0到255,共有256个不同的可能取值。在计算机中,整数数据类型可以分为有符号和无符号。有符号整数可以表示正数、负数和零,而无符号整数只能表示非负的整数。在图像处理中,无符号8位整数通常用于表示灰度图像的像素值。一个像素的灰度值代表了图像中对应点的亮度强度,通常从0(黑色)到255(白色
- 【Python第三方库】OpenCV库实用指南
墨辰JC
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文章目录前言安装OpenCV读取图像图像基本操作获取图像信息裁剪图像图像缩放图像转换为灰度图图像模糊处理边缘检测图像翻转图像保存视频相关操作方法讲解读取视频从摄像头读取视频前言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)作为一个强大的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能,尤其在图像识别、对象检测、视频分析等领域有着广泛的应用。本文将带领读者使用Pyt
- 计算机视觉之旅-进阶-图像滤波处理
撸码猿
计算机视觉图像处理人工智能
1.基本概念1.1.数字图像图像处理的对象是数字图像,它是由像素点阵列表示的图像。需要了解像素、图像分辨率、灰度级、RBG等图像表示方法。用numpy数组表示,每个元素为像素值。例如RGB图像 importnumpyasnp img=np.array([[[255,0,0],[0,255,0]],[[0,0,255],[255,255,255]]]) 1.2.采样和量化数字图像是通过采样和量化得到
- python图像处理的图像几何变换
yava_free
图像处理python计算机视觉
一.图像几何变换图像几何变换不改变图像的像素值,在图像平面上进行像素变换。适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的负面影响。几何变换常常作为图像处理应用的预处理步骤,是图像归一化的核心工作之一[1]。一个几何变换需要两部分运算:空间变换:包括平移、缩放、旋转和正平行投影等,需要用它来表示输出图像与输入图像之间的像素映射关系。灰度插值算法:按照这
- Apache Doris支持的数据类型详解
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#ApacheDorisApacheDoris数据类型largeintbitmaphyperlogLog
目录1.TINYINT2.SMALLINT3.INT4.BIGINT5.LARGEINT6.FLOAT7.DOUBLE8.DECIMAL9.BOOLEAN10.CHAR11.VARCHAR(M)12.STRING13.DATE14.DATETIME15.BITMAP16.HLL(HyperLogLog)1.TINYINT1字节有符号整数,范围:[-128,127]2.SMALLINT2字节有符号整
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文章目录1.常见的Pod控制器及含义2.ReplicationController控制器2.1部署ReplicaSet3.Deployment3.1部署Deployment3.2运行Deployment3.3镜像更新方式3.4Deployment扩容3.5滚动更新3.6金丝雀发布(灰度发布)3.7Deployment版本回退3.8Deployment更新策略4.DaemonSet4.1Daemon
- opencv 梯度幅值_基于OpenCV的图像梯度与边缘检测!
莫仝汉
opencv梯度幅值
严格的说,梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算,是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度,反映了图像的边缘信息。边缘是像素值快速变化的地方。所以对于图像的边缘部分,其灰度值变化较大,梯度值也较大;对于图像中较平滑的部分,其灰度值变化较小,梯度值也较小。为了检测边缘,我们需要检测图像中的不连续性,可以使用图像梯度来检测不连续性。但是,图像梯度也会受到噪声的影响,因此建议
- opencv13:图像梯度
uncle_ll
#OpenCVopencvsobelscharrlaplacian
目标在本章中,将学习:查找图像梯度,边缘等学习以下函数:cv2.Sobel()cv2.Scharr()cv2.Laplacian()理论1)边缘:灰度或结构等信息的突变处,边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像。2)边缘点:图像中具有坐标[x,y],且处在强度显著变化的位置上的点。3)边缘段:对应于边缘点坐标[x,y]及其方位,边缘的方位可能是梯度角OpenCV提供三种
- 灰度认知和黑白决策
龚小白大笨蛋
小时候看电视总是会问粑粑麻麻里边的猪脚哪个是好人、哪个是坏人,唱的歌里也是白脸的曹操、红脸的关公,好像这世上的人都可以忠奸立辨。慢慢长大后,出了社会才渐渐明白好人也有坏的一面,坏人也有好的一面,因此要认识到这个世界其实是有很多的灰色地带,但是我们做事情确实绝对的——非黑即白。非黑即白意味着给外界明确的信息,和你相处是需要遵守一定原则的,有时候或许会被人认为是迂腐、顽固,然而在实际的交往中反而能降低
- OpenCV-轮廓检测
红米煮粥
计算机视觉opencv图像处理
文章目录一、简介1.意义2.具体步骤二、代码实现三、总结一、简介1.意义在OpenCV中,轮廓检测是图像处理中一个非常重要的环节,它允许我们识别图像中的形状。这个过程通常涉及几个步骤:读取图像、转换为灰度图、应用阈值处理(或边缘检测)以获取二值图像、然后使用cv2.findContours()函数查找轮廓。2.具体步骤图像预处理:首先,对原始图像进行预处理,以便更容易地检测轮廓。这通常包括转换为灰
- Delphi基本图像处理代码
comeoffbest
Java
Delphi基本图像处理代码//浮雕procedureEmboss(SrcBmp,DestBmp:TBitmap;AzimuthChange:integer);overload;vari,j,Gray,Azimuthvalue,R,G,B:integer;SrcRGB,SrcRGB1,SrcRGB2,DestRGB:pRGBTriple;beginfori:=0toSrcBmp.Height-1d
- redis基础文档
Chen__Wu
redis数据库缓存
一、redis基础概述1、五大基本数据类型String、List、Set、Hash、Zset2、三种特殊数据类型geo、hyperloglog、bitmap3、redis持久化RDB、AOF4、redis事务操作5、redis实现订阅发布(消息队列)6、redis主从复制7、redis哨兵模式(现在公司中所有的集群都用哨兵模式)8、缓存穿透以及解决方案9、缓存击穿及解决方案10、缓存雪崩以及解决方
- 汽车智能驾驶算法汇总
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汽车算法
汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心,它们集成了多个学科的知识,包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总,内容分为几个关键部分进行阐述。一、计算机视觉算法计算机视觉是智能驾驶算法中用于识别和理解环境的关键技术。它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理:通过摄像头等设备获取车辆前方的图像,然后进行预处理,如灰度化、二值化、滤波等操作,以提高
- python图像对比度增强_Python 图像对比度增强的几种方法(小结)
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python图像对比度增强
图像处理工具——灰度直方图灰度直方图时图像灰度级的函数,用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。例子:矩阵图片来自网络,侵删!上面图片的灰度直方图python实现#!usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8_*-"""@author:Suiyue@describe:灰度直方图,描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率@time:2019/09/15"""
- 快手HBase在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践
王知无
声明:本文的原文是来自Hbase技术社区的一个PPT分享,个人做了整理和提炼。大家注意哈,这种会议PPT类的东西能学习到的更多的是技术方案和他人在实践过程中的经验。希望对大家有帮助。背景快手每天产生数百亿用户特征数据,分析师需要在跨30-90天的数千亿特征数据中,任意选择多维度组合(如:城市=北京&性别=男),秒级分析用户行为。针对这一需求,快手基于HBase自主研发了支持bitmap转化、存储、
- fpga图像处理实战-边缘检测 (Roberts算子)
梦梦梦梦子~
OV5640+图像处理图像处理计算机视觉人工智能
Roberts算子Roberts算子是一种用于边缘检测的算子,主要用于图像处理中检测图像的边缘。它是最早的边缘检测算法之一,以其计算简单、速度快而著称。Roberts算子通过计算图像像素在对角方向的梯度来检测边缘,从而突出图像中灰度变化最剧烈的部分。原理Roberts算子通过对图像应用两个2x2的卷积核(也称为掩模或滤波器)来计算图像在水平和垂直方向上的梯度。假设原始图像的像素值为I(x,y),则
- Apache APISIX 介绍
D哈迪斯
服务器apache
ApacheAPISIX是一个动态、实时、高性能的云原生API网关,属于Apache软件基金会旗下的项目。以下是对ApacheAPISIX的详细介绍:一、基本概述定义:ApacheAPISIX是一个提供丰富流量管理功能的云原生API网关。功能:包括负载均衡、动态上游、灰度发布、服务熔断、身份认证、可观测性等。应用场景:既可以处理传统的南北向流量(客户端到服务器的流量),也可以处理服务间的东西向流量
- 8 自研rgbd相机基于rk3566之sensor图像解析与AWB算法原理
三十度角阳光的问候
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自研rgbd相机基于rk3566之sensor图像解析与AWB开发1、sensor-raw图解析介绍2、sensor-raw图解析程序详解常规raw10-to-raw16数据解析sc2310-raw10-to-raw16图像解析gc2053/gc2093raw图像解析3、sensor-awb及常用算法程序bayerbggrtorgb图像解析简单白平衡算法灰度世界法白平衡算法完美反射法白平衡算法三通
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那