- 【知识---图像特征提取算法--灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM)原理、特点、应用场合及代码】
fyc300
算法矩阵人工智能python目标检测深度学习
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、灰度共生矩阵(GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM)原理二、灰度共生矩阵的特点三、灰度共生矩阵的应用场合灰度共生矩阵(GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM)不足之处五、代码总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务,它有助于将图像转换为可用于分析和识
- 【深度学习每日小知识】Co-occurrence matrix 共现矩阵
jcfszxc
深度学习术语表专栏深度学习矩阵人工智能
共生矩阵或共生分布(也称为:灰度共生矩阵GLCM)是在图像上定义为共生像素值(灰度值或颜色)分布的矩阵)在给定的偏移量处。它被用作纹理分析的方法,具有多种应用,特别是在医学图像分析中。方法给定灰度图像,共生矩阵计算具有特定值和偏移量的像素对在图像中出现的频率。偏移量(Δx,Δy)(\Deltax,\Deltay)(Δx,Δy)是一个位置运算符,可以应用于图像中的任何像素(忽略边缘效应):例如,(1
- 【影像组学入门百问】#58---#62
有Li
入门百问
#58-使用PyRadiomics能提取出多少影像组学特征?当前支持以下特征类别:第一阶段统计量基于形状的(3D)基于形状的(2D)灰度共生矩阵(GLCM)灰度共生长度矩阵(GLRLM)灰度大小区域矩阵(GLSZM)相邻灰度差异矩阵(NGTDM)灰度依赖矩阵(GLDM)平均而言,Pyradiomics每张图像提取约1500个特征,包括16个形状描述符和从原始和派生图像提取的特征(具有5个sigma
- 灰度共生矩阵和直方图的联系与区别
人工智能教学实践
opencv矩阵人工智能计算机视觉
灰度共生矩阵(GLCM)和直方图都是用于描述图像的统计特征,但它们的计算方法和提供的信息有所不同。计算方法:直方图:直方图是通过统计图像中每个灰度级别的像素数量来构建的。简单来说,直方图将图像的灰度级别按照出现的频率进行统计,形成一个柱状图。灰度共生矩阵:灰度共生矩阵是通过计算图像中像素对之间的关系来构建的。它考虑了像素之间的空间关系,包括距离和角度等因素。提供的信息:直方图:直方图可以反映图像中
- 图像灰度共生矩阵
人工智能教学实践
opencvpython编程实践矩阵人工智能机器学习
灰度共生矩阵(Gray-LevelCo-occurrenceMatrix,GLCM)是一种用于描述图像纹理特征的统计工具。它可以捕捉到像素之间的灰度值关系,并提取出反映纹理特征的统计量。下面是一个使用Python的skimage库计算灰度共生矩阵的示例代码:importnumpyasnpfromskimage.featureimportgreycomatrix,greycopropsfromski
- GLCM 灰度共生矩阵
行走的参考文献
算法数据结构
关于GLCM的理解:通过计算灰度图像得到它的共生矩阵,然后透过计算这个共生矩阵得到矩阵的部分特征值,来分别代表图像的某些纹理特征(纹理的定义仍是难点)。灰度共生矩阵能反映图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息,它是分析图像的局部模式和它们排列规则的基础。灰度共生矩阵是一种对图像处理进行定量描述的方法。灰度共生矩阵是图像中相距为D的两个灰度像素同时出现的联合概率分布。共生矩阵方法用条件概率来
- 图像特征Vol.1:计算机视觉特征度量|第一弹:【纹理区域特征】
是瑶瑶子啦
计算机视觉人工智能opencv目标检测
目录一、前言二、纹理区域度量2.1:边缘特征度量2.2:互相关和自相关特征2.3:频谱方法—傅里叶谱2.4:灰度共生矩阵(GLCM)2.5:Laws纹理特征2.6:局部二值模式(LBP)一、前言什么是计算机视觉特征?简单来说就是图像特征,对于我们来说,看到一张图片,能很自然的说出和描述图像中的一些特征,但是同样的图片,丢给计算机,只是一个二维矩阵,计算机需要从这个图像中提取计算得到一些数值表示,来
- 二维特征分类的基础_纹理特征1:灰度共生矩阵(GLCM)
weixin_39744554
二维特征分类的基础
GLCM复习备用:纹理分析是对图像灰度(浓淡)空间分布模式的提取和分析。纹理分析在遥感图像、X射线照片、细胞图像判读和处理方面有广泛的应用。关于纹理,还没有一个统一的数学模型。它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念,可以用来描述任何物质组成成分的排列情况,例如医学上X射线照片中的肺纹理、血管纹理、航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等。图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式(色调基元)的重复排列。
- Python灰度共生矩阵OpenCV和scikit-image图像特征分析和K-最近邻算法
亚图跨际
数据科学pythonopencv灰度共生矩阵
我们可以通过观察在视觉上区分图像的纹理:图案环空间分布颜色排列和强度下图是一张图像上的纹理图,其分布为50%黑色和50%白色平均值、中值、标准差等统计计算将无法区分上面的3张图像。上面的三幅图像具有相同的颜色排列和像素强度,但具有不同的空间模式和分布,这些空间模式和分布无法通过平均值、中值或标准差等统计计算来识别,因此灰度共生矩阵(GLCM)为了解决这个问题而出现。灰度共生矩阵(GLCM)是图像纹
- 小成本大幅度增幅CNN鲁棒性,完美的结合GLCM+CNN
大气层煮月亮
#sklearn图像处理#图像分类cnn人工智能神经网络
本文以实验为导向,使用vgg16+GLCM实现一场精彩的新冠肺炎的分类识别,并且对比不加GLCM后的效果。在这之前,我们需要弄明白一些前缀知识和概念问题:GLCM(Gray-LevelCo-occurrenceMatrix),中文称为灰度共生矩阵,是一种用于图像纹理特征提取的统计方法。它是由Tamura等人在1978年首次提出的,用于描述图像中灰度级别之间的相互关系。GLCM在图像处理和计算机视觉
- 无人机影像的纹理特征提取【ENVI+Python】--纯操作无原理
crushqqi
crush的学习记录crush的实验整理python数据分析1024程序员节
今天看了张琦琦同学三月新发表的一篇forests文章,顺便学习了一下以前一直早有耳闻但从来不会的遥感影像纹理特征提取的操作(我是小辣鸡),做个学习记录~今天用到的示例数据是今年一月初的精灵4多光谱P4M获取的冬小麦影像,包含五个波段R,G,B,Nir,RedEdge。主要包含辐射定标,layerstacking,PCA,提取第一主成分,基于GLCM提取纹理特征(Co-occurrenceMeasu
- 特征提取之灰度游程(行程)矩阵-GLRLM
Manfestain
最近在项目中要进行图像的特征提取工作,为了便于以后查阅和使用,遂写博客以记录。 说到图像的纹理特征,大家能想到的就是灰度共生矩阵(Gray-LevelCo-OccurrenceMatrix,GLCM)、灰度游程矩阵(Gray-LevelRun-LengthMatrix,GLRLM)、局部二值模式(LocalBinaryPattern,LBP)和方向梯度直方图(HistogramofOrien
- GEE:面对对象土地利用分类(结合SNIC、GLCM 和机器学习算法)
_养乐多_
GEE机器学习专栏机器学习算法分类
本文将介绍在GoogleEarthEngine中结合SNIC、GLCM和机器学习算法的面向对象的土地利用/土地覆盖(LULC)分类方法。结果如下图所示,文章目录一、来源二、代码一、来源“Object-orientedLULCclassificationinGoogleEarthEnginecombiningSNIC,GLCM,andMachineLearningalgorithms”,Remote
- 图像特征提取——灰度共生矩阵(GLCM)
LRzhi
李睿智学号19021211293转载自https://blog.csdn.net/light_lj/article/details/26098815【嵌牛导读】灰度共生矩阵(Gray-levelCo-occurrenceMatrix,GLCM),又叫做灰度共现矩阵,概念:像素灰度在空间位置上的反复出现形成图像的纹理,GLCM是描述具有某种空间位置关系两个像素灰度的联合分布,就是两个像素灰度的联合直
- python图像纹理提取_提取图像的颜色、纹理特征(传统算法)
weixin_39969953
python图像纹理提取
Python-Image-feature-extractionPython实现提取图像的纹理、颜色特征,包含快速灰度共现矩阵(GLCM)、LBP特征、颜色矩、颜色直方图。1044197988/Python-Image-feature-extractiongithub.com原始图片这里拿高光谱影像图片作为示例,图片大小为512*512。原始图片一、纹理特征1、GLCM灰度共生矩阵法(GLCM,Gr
- 纹理识别——GLCM空间灰度共生矩阵
TypeWriter4017
矩阵计算机视觉人工智能图像处理
纹理识别——GLCM空间灰度共生矩阵1.概念图像纹理是一个区域概念,反应的是一块图像区域中具有缓慢变化或周期性变化的结构排列属性。所以在对纹理识别时,要针对某一区域的图像进行分析,不能对单一像素进行纹理识别。空间灰度共生矩阵(GLCM)是通过对图像像素进行特殊的统计计算,获得能够反映图像像素之间空间分布的关系矩阵,根据关系矩阵的其他统计值来表征图像的纹理特征。2.空间灰度共生矩阵的物理意义如图,左
- GLCM
风清云淡Python
GLCM提取纹理特征还是很厉害的!尤其是和LBP相结合来使用GLCM中有很多属性可以选择,大家可以选择适合自己数据集的最优的属性组合。第一步:获取图像的灰度图"files[i]为输入的图像路径""as_grey=True表示转换为灰度图""返回图像数组,其中每个值的类型为float64,范围为[0,1],分布不均匀"image=skimage.data.load(files[i],as_grey=
- 图像的传统特征和深度特征介绍及其提取方法
yddcs
冈萨雷斯神经网络深度学习机器学习计算机视觉opencv
图像特征及提取1.传统图像特征1.1统计特征---穿透数、不变矩阵、粗网格、方向线素1.2纹理特征---LBP,Gabor,HOG,GLCM2.图像深度特征1.传统图像特征1.1统计特征—穿透数、不变矩阵、粗网格、方向线素笔画穿透数(strokepenetration)是一种全局统计特征(globalstatisticalfeature),它描述字符的各部分笔划的疏密程度,能够提供比较完整的字符信
- Google Earth Engine(GEE)——用灰度共生矩阵GLCM进行图像处理
此星光明
GoogleEarthEngineGEEgooglecloudgoogleearthgooglemaps图像处理
最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站,点击跳转到网站:前言–床长人工智能教程另一种测量纹理的方法是使用灰度共生矩阵(GLCM)。使用上一个示例中的图像和内核,计算基于GLCM的对比度,如下所示:glcmTexture(size,kernel,average)ComputestexturemetricsfromtheGrayLevelCo-occurrenceMatrixaroundeachpixe
- 纹理特征分析的灰度共生矩阵(GLCM)
Zach_ZhouY
Halcon
纹理分析是对图像灰度(浓淡)空间分布模式的提取和分析。纹理分析在遥感图像、X射线照片、细胞图像判读和处理方面有广泛的应用。关于纹理,还没有一个统一的数学模型。它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念,可以用来描述任何物质组成成分的排列情况,例如医学上X射线照片中的肺纹理、血管纹理、航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等。图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式(色调基元)的重复排列。因此描述一种纹理包
- 图像特征总结(二)
为算法工程师
CV--目标检测计算机视觉
图像特征总结(二)1.Histogram(直方图)特征1.1直方图均衡化1.2直方图规定化2.3例子2.GLCM(灰度共生矩阵)2.1GLCM原理3Color(颜色空间转换)3.1颜色空间3.1.1RGB3.1.2HSV3.1.3LAB3.1.4GRAY(灰度变换)4.HOG4.1原理参考资料链接1.Histogram(直方图)特征灰度直方图是最简单、有用的工具之一。从对图像的分析与观察,直到形成
- matlab灰度共生矩阵提取纹理特征
2k-Gamer
matlabGLCMmatlab灰度共生矩阵
灰度共生矩阵是图像纹理特征提取当中最简单的方法,matlab已经集成了此功能,比如GLCM=[0123;1123;1020;0003];stats=graycoprops(GLCM)stats里面获得的是图像的'Contrast'、'Correlation'、'Energy'和'Homogeneity'。I=imread('circuit.tif');GLCM2=graycomatrix(I,'O
- 图像纹理特征(灰度共生矩阵等)解析和编程调用
夜半罟霖
图像处理pyhon计算机视觉算法python图像处理
图像纹理特征 本文主要介绍医学影像领域常用到的基于图像灰度值变化所衍生出的各项纹理特征,理论部分主要参考了文献1,同时介绍了相关函数调用方式。灰度共生矩阵 灰度共生矩阵2,Gray-Levelco-occurancematrix(GLCM)用于描述两个空间上符合一定分布规律的灰度值对出现的概率,矩阵(x,y)(x,y)(x,y)处的值即表示了这样的灰度值对在图像中出现的频次,用公式描述为p(x,y
- 纹理——灰度共生矩阵公式及代码
Natalie秋秋
STUDY遥感图像纹理灰度共生矩阵GLCM
灰度共生矩阵(Grey-LevelCo-occurenceMatrix,GLCM)被定义为从灰度为i的像素点出发,离开某个固定位置(相隔距离为d,方位为)的点上灰度值为的概率,即,所有估计的值可以表示成一个矩阵的形式,以此被称为灰度共生矩阵。•在图像中任意取一点(x,y)以及偏离它的另一点(x+a,y+b),形成一个点对,设该点对的灰度值为(i,j),即点(x,y)的灰度为i,点(x+a,y+b)
- Glcm 灰度共生矩阵,保姆级别教程,获取图片的Glcm和基于Glcm的纹理特征,附讲解思路,python代码的实现
林丿子轩
笔记矩阵计算机视觉python
保姆级别教程,获取图片的Glcm和基于Glcm的纹理特征,附讲解思路,python代码的实现网络上Glcm的原理很多,但是实现的python代码我确实没找到,讲的也不是很清楚此文介绍了如何在一张图片中得到Glcm灰度共生矩阵,并基于Glcm的特征提取.带每一步的讲解Glcm(Gray-levelco-occurrencematrix)灰度共生矩阵原理:就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵,然后透过
- 机器学习图像特征提取—灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征提取原理及代码实现
暂未成功人士!
python图像处理机器学习opencvpycharm
目录1灰度共生矩阵原理2灰度共生矩阵特征量2.1对比度2.2能量2.3熵2.4逆方差2.5相关性3灰度共生矩阵特征量提取代码1灰度共生矩阵原理灰度共生矩阵,指的是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。1973年Haralick等人提出了用灰度共生矩阵来描述纹理特征。由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的,因而在图像空间中相隔某距离的两像素之间会存在一定的灰度关系,即图像中灰
- 对数据集使用GLCM(灰度共生矩阵)进行纹理提取
tenju
矩阵python图像处理
对数据集使用GLCM(灰度共生矩阵)进行纹理提取1.研究背景2.方法原理3.程序流程4.结果结论1.研究背景图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作,其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义,纹理特征提取己成为目前图像领域研究的热点。图像的纹理特征描述图像景物的表面性质,是从图像中计算出的一个值,反应图像对应物品的质地,如粗糙度、颗粒度、随机性和
- 灰度共生矩阵的原理及代码实现(python)
Viraha_
python机器学习
灰度共生矩阵的原理及代码实现(python)1原理:灰度共生矩阵(GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM)统计了灰度图中像素间的灰度值分布规律以区分不同的纹理。灰度共生矩阵中每个元素的值可以定义为(x,y)点与(x+dx,y+dy)点的值对为(i,j)的概率。统计整幅图像中每一种灰度值组合出现的概率矩阵P即为灰度共生矩阵。灰度级量化在实际应用中,一幅灰度影像的灰度级一般
- 灰度共生矩阵的实现
IT修道者
算法opencv灰度共生矩阵GLCMopencv代码图像处理
灰度共生矩阵,GrayLevelCo-occurrenceMatrix,简写为GLCM由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的,因而在图像空间中相隔某距离的两象素之间会存在一定的灰度关系,即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。取图像(N×N)中任意一点(x,y)及偏离它的另一点(x+a,y+b),设该点对的灰度值为(g1,g2)。令
- 图像识别(一) 之 灰度共生矩阵(GLDM)
奥利奥利奥利奥
图像识别python开发语言
一、灰度共生矩阵灰度共生矩阵被定义为从灰度为i的像素点出发,离开某个固定位置(相隔距离为d,方位为θ°)的点上灰度值为的概率。1.计算方法如上图,GLCM(i,j)的值呢就是I中像素为i,像素为j的有有多少和相邻的成对点。图上的“相邻”指的是像素为j的点在像素为i的点的右边(即步长d=1,角度θ=0°,或X偏移量a=1,Y偏移量b=0);广义上的“相邻”使得GLDM能表征其他位置关系的像素位置信息
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
╔-----------------------------------╗┆
- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S