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weixin_39540023
python图片变清晰
最近在做人脸识别清洗样本的工作,发现经过人脸对齐后存在部分图片十分模糊,所以用opencv滤了一下。原理就是使用了cv2.Laplacian()这个方法,代码如下。图片越模糊,imageVar的值越小,图像越模糊。#-*-coding:utf-8-*-importsysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')importosimportcv2import
- python提升图片清晰度
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在Python中,提升图片清晰度可以通过多种方法实现,其中一些常见的方法包括使用图像处理库如OpenCV和Pillow,以及深度学习库如TensorFlow或PyTorch来实现更高级的图像增强。下面是一些常见的方法:方法1:使用Pillow库Pillow是一个非常流行的Python图像处理库,可以用来调整图片的对比度、锐化等,从而在一定程度上提升图片的清晰度。fromPILimportImage
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引言:为什么需要智能相册分类器?在数字影像爆炸的时代,每个人的相册都存储着数千张未整理的照片。手动分类不仅耗时,还容易遗漏重要瞬间。本文将手把手教你构建一个基于深度学习的智能相册分类系统,实现:三级分类体系:风景/人物/建筑;完整的端到端流程:从数据准备到Web部署;可视化交互界面:支持拖放上传的实时分类预览。一、项目架构设计1.技术栈选型组件技术选择核心作用图像处理OpenCV图像预处理与特征提
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西柚与蓝莓
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导入必要的库:首先,需要导入OpenCV库和其他可能用到的库,如NumPy。加载图像:使用cv2.imread函数加载包含多种颜色的图像。定义颜色范围:在HSV颜色空间中定义要识别的颜色范围。可以使用颜色选择器工具来确定所需颜色的HSV值范围。颜色识别函数:创建一个颜色识别函数,用于在图像中识别指定颜色的区域。图像处理:在颜色识别函数中,进行图像处理操作,如转换颜色空间、二值化、膨胀、检测轮廓等。
- OpenCV—颜色识别
翀举
pythonopencv
一、前言本内容为通过对opencv进行初步学习,结合python进行多种颜色的基本识别。二、学习过程1.颜色空间的转换初学opencv,首先我对于图像进行了更深层的了解,对于灰度及彩色图像其内部的结构有了认识。之后便开始学习opencv的各种基本功能,如读取图像与视频,使用网络摄像头等等。在初步了解掌握了opencv的基本函数后,对于颜色识别的学习开始于颜色空间的转换。在日常生活中颜色空间大都是采
- opencv HSV的具体描述
2401_87862479
opencv人工智能计算机视觉
色调H:使用角度度量,取值范围为0°\~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,紫色为300°。通过改变H的值,可以选择不同的颜色饱和度S:饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例越大,颜色接近光谱色的程度就越高,颜色的饱和度就越高。饱和度越高,颜色就越
- AI:274-深入探讨OpenCV中的ROI区域处理及其高级应用
一键难忘
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本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中~深入探讨OpenCV中的ROI区域处理及其高级应用在计算机视
- day26图像处理OpenCV
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文章目录一、OpenCV1.介绍2.下载3.图像的表示4.图像的基本操作4.1图片读取或创建4.1.1读取4.1.2创建4.2创建窗口4.3显示图片4.3.1设置读取的图片4.3.2设置显示多久4.3.3释放4.4.保存图片4.5图片切片(剪裁)4.6图片大小调节5.在图像中绘值5.1绘制直线5.2绘制圆形5.3绘制矩形5.4添加文字5.5综合案例6.读取视频一、OpenCV1.介绍OpenCV(
- OpenCV 图形API(42)颜色空间转换-----将 BGR图像转换为 I420(YUV 4:2:0)格式函数BGR2I420()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述将图像从BGR色彩空间转换为I420色彩空间。该函数将输入图像从BGR色彩空间转换为I420。R、G和B通道值的传统范围是0到255。输出图像必须是8位无符号1通道图像。CV_8UC1。I420输出图像的宽度必须与输入图像的宽度相同。I420输出图像的高度必须等于
- OpenCV 图形API(39)图像滤波----同时计算图像在 X 和 Y 方向上的一阶导数函数SobelXY()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::gapi::SobelXY函数是OpenCV的G-API模块中用于同时计算图像在X和Y方向上的一阶导数(即Sobel边缘检测)的一个便捷函数。此函数返回一个包含两个GMat的std::tuple,分别代表X方向和Y方向的导数结果。使用扩展的Sobel算子计
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- 如何在视频中提取关键帧?
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在视频处理中,提取关键帧是一项常见的任务。下面将介绍如何基于FFmpeg和Python,结合OpenCV库来实现从视频中提取关键帧的功能。实现思路使用FFmpeg获取视频的关键帧时间戳:FFmpeg是一个强大的视频处理工具,可以通过命令行获取视频中关键帧的时间戳信息。使用OpenCV根据时间戳提取关键帧:OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,可以根据视频的时间戳读取相应的帧。代码实现impor
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在膨胀操作的详细流程中,遍历图像的过程如下:初始化:设置一个起始位置(通常从图像的左上角开始)。准备好结构元素(structuringelement),它是一个小的矩阵,大小通常是奇数,并且有一个明确的中心点。逐像素处理:对于输入图像中的每一个像素,执行以下步骤:a.定位:将结构元素移动到当前待处理像素的位置,使得结构元素的中心与该像素对齐。b.区域覆盖:结构元素会覆盖图像上的一个局部邻域,这个邻
- opencv腐蚀的操作过程
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编译OpenCV时,cmake找到TBB的方法编译OpenCV时,cmake找到TBB的方法编译OpenCV时,cmake找到TBB的方法HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Intel\oneAPI\TBB\2022.1.0cmake是从上面的注册表里找到的TBB安装路径。这个键下面有个值TBB_DLL_PATH,它的值是E:\DevelopTools\Intel\oneAPI
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OpenCV核心功能详解教程(Python版)从基础到进阶第三章OpenCV中的特征检测与描述是计算机视觉中的核心任务之一,广泛应用于图像匹配、目标识别、3D重建等领域。以下针对SIFT和ORB两种经典算法进行详细讲解,涵盖原理、代码实现和实际应用技巧。一、特征检测与描述基础核心概念:关键点(Keypoints):图像中具有显著特征的局部区域(如角点、边缘交叉点)描述子(Descriptor):对
- python manimgl数学动画演示_微积分_线性代数原理_ubuntu安装问题[已解决]
北极星6号
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1.背景最近调研pythonopencv,cuda加速矩阵/向量运算,对于矩阵的线性变换,秩,转秩,行列式变化等概概念模糊不清.大概课本依旧是天书,于是上B站搜索线性代数,看到3Blue1Brown线性变换本质视频,点击观看.惊为天人-->豁然开朗-->突然顿悟-->开心不已感觉大学的线性代数课本,是真的差.3Blue1Brown线性变换本质视频动画可视化二维向量,三维向量,二维向量:缩放,位移–
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OpenCVContrib模块安装与配置指南opencv_contribopencv/opencv_contrib:OpenCV_contrib是OpenCV的扩展模块仓库,包含了许多额外的算法、功能模块以及对主OpenCV库的补充,如高级特征检测器、图像分割、对象识别等。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/opencv_contrib1.项目基础介绍和主
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1、opencv介绍OpenCV是Intel开源计算机视觉库,是一个跨平台的开源计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列C函数和少量C++类构成,可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该库有2500多种优化算法,其中包括一套全面的经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。这些算法可用于检测和识别人脸、识别物体、对视频中的人类行为进行分类、跟踪摄像机运动、跟踪移动物体、提取物体的三维模型
- OpenCV 图形API(37)图像滤波-----分离过滤器函数sepFilter()
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述应用一个可分离的线性滤波器到一个矩阵(图像)。该函数对矩阵应用一个可分离的线性滤波器。也就是说,首先,src的每一行都用一维核kernelX进行滤波。然后,所得结果的每一列都使用一维核kernelY进行滤波。最终结果被返回。支持的矩阵数据类型包括CV_8UC1,C
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引言在当今数字化时代,图像处理技术的发展日新月异。换脸技术作为其中一项极具趣味性和挑战性的应用,吸引了众多开发者和爱好者的目光。OpenCV作为一款强大的开源计算机视觉库,为我们实现换脸提供了丰富的工具和方法。本文将深入探讨如何使用OpenCV进行换脸操作,从原理到实践,一步步带领大家揭开换脸技术的神秘面纱。一、换脸技术原理OpenCV换脸的基本原理是通过人脸检测定位源人脸和目标人脸的位置,利用关
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VS2013中使用caffe的终极配置方案我们都知道在VisualStudio中使用OpenCV是非常方便的,只要配置好相关的路径,建立一个属性表就可以了。接触过Caffe的可能会知道,在Caffe的例程中并没有怎么说如何建立一个属性表,就能够使用Caffe提供的一些函数去构造程序。要用Caffe,就是include、lib、dll,和OpenCV一样,搞好这三个即可,推荐大家配置Release版
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知舟不叙
opencv人工智能计算机视觉轮廓检测
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- cv::cuda::GpuMat 中的 flags、data、refcount、datastart、dataend 和 allocator 含义
Ring__Rain
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在OpenCV的cv::cuda::GpuMat类中,成员变量flags、data、refcount、datastart、dataend和allocator分别承担不同的角色,以下是对它们的详细解析:1.flags含义:用于存储矩阵的元数据,包含数据类型、通道数、连续性标志等信息。具体来说:低3位:表示数据类型(如CV_8U、CV_32F等)。高位部分:存储通道数(通道数减1),例如CV_8UC3
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坐在墙上的猫
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Day7-Opencv对连续图像的高速扫描1.前言2.代码3.低层次指针算法1.前言为了提高性能,可以在图像的每行末尾用额外的像素填充到某个数字的整数倍,例如8,图像处理的性能可能会提高,因此最好根据内存配置情况将数据对齐。若去掉填充后,图像仍可看作是W*H像素的长一维数组。//检查矩阵是否连续//检查行的长度(字节数)与“列的个数*单个像素的字节数”是否相等image.step==image.c
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OpenCV图像增强实战教程:从理论到代码实现想要掌握图像增强的核心技术?本文手把手教你使用OpenCV实现多种图像增强技术,从基础的线性变换到高级的频域滤波,全方位提升你的图像处理能力!适合初学者和进阶开发者!目录1.线性变换:调整图像亮度2.空间域滤波:均值滤波与中值滤波3.边缘检测:Sobel算子实现4.频域滤波:理想低通与高通滤波器5.高级应用:同态滤波处理光照不均6.直方图均衡化:提升图
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可以进行数据集中四个视角的切换以及一个全局视角相机上方为处理的编号demo为遛狗的一个场景(opencv实现,当然也可以用opengl)数据集须官方账户下载这里生成的3d标注是经过预处理的,处理过程可以参考learnable-triangulation-pytorch的处理方式,生成逐帧的标注信息,其内部包括个体信息,相机参数信息,每帧的标注信息…具体实现代码放在了这里,有兴趣一起交流,顺便加颗星
- Python-opencv的简单人脸识别(附带网盘安装包)
dong_hm
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opencv的安装opencv下载的话可以上官网上下载最新版本,但是我相信大部分人都像我一样网络受限,下载停滞不前,甚至进都进不去,所以…opencv百度网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1oZ6q5YvHcVf7rMgEvCdqQQ密码:5xq9在Python中需要搭建Python-Opencv才可以使用。window+r调出命令行窗口pip安装opencvpython-
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cocos2d-x小菜
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如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
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java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
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mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
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- Java中的List
g21121
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List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
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- 读书笔记
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1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
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&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
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必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
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public class CopySpecialLinkedList {
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* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
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JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
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网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
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在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
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Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
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单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
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- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
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地点:北京潘家园
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*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
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life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
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爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
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vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
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2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
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全局变量
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全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
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二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
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在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found