- 67-OpenCVSharp 创建实现Halcon的tile_images_offset算子(用于图像拼接,对每张图像设置偏移量)
搬码驿站
#opencv计算机视觉人工智能算法图像处理
以下是基于OpenCvSharp实现的Halcontile_images_offset算子的高性能函数。该函数不仅支持图像拼接,还允许对每张图像设置偏移量(offset),以灵活布局图像。代码中包含了详细注释和性能优化策略。为了优化运行时间和性能,我们可以从以下几个方面对代码进行改进:并行处理:利用多核CPU的能力,通过Parallel.For或其他并行技术加速图像复制操作。减少边界检查开销:在确
- onnx处理和TensorRT量化推理相关代码工具
天亮换季
人工智能算法深度学习
一.说明 在模型量化过程中,经常要使用一些工具对onnx或者量化后的模型(这里以TensorRT为例)进行推理,往往需要一些处理工具,比如:拆分或者合并onnx;修改onnx中的量算子QuantizeLinear的scale值;以及使用onnxruntime进行推理;TensorRT的序列化文件的inference;隐式量化生成量化校准表…现提供一些封装好的工具,作为记录,方便日后查阅使用"
- 计算机视觉图像处理面试笔试题整理——边缘检测
fpga和matlab
图像处理计算机视觉图像面试笔试计算机视觉面试笔试
目录1.边缘检测综述2.Roberts算子3.Prewitt算子4.Sobel算子5.Laplace算子6.Canny1.边缘检测综述边缘检测是图像处理和计算机视觉中,尤其是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了图像重要的结构属性。图像边缘是图像最基本的特征,所谓**边缘**(Edge)是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处
- 图像处理与机器视觉
Be_auto
图像处理计算机视觉
1.图像处理与机器视觉的概念图像处理(ImageProcessing)是对图像进行分析、增强、变换等操作以改善图像质量或提取有用信息的过程。它通常涉及数字图像处理技术,包括滤波、边缘检测、图像分割、特征提取等。图像处理的目标可以是增强图像的视觉效果,或者使图像更适合于某种特定的机器分析。详细解释图文处理,就像是给照片和文档“化妆”和“打扮”一样。它可不是简单的涂抹或者穿衣搭配,而是需要掌握一系列“
- 量子计算基础数学
诸葛思颖
量子计算与编程入门线性代数
文章目录前言一、向量表示和向量运算向量的表示向量的运算二、线性算子和矩阵线性算子几个简单的常用算子三、特征值和特征向量谱分解(SpecialDecomposition)谱分解的作用四、张量积与迹向量的张量积矩阵的张量积张量积操作规则迹(Trace)总结前言本文根据“本源溯知”平台>量子课堂>基本概念>5.本源量子基础数学教学视频进行知识整理,观看视频请点击:本源量子基础数学。一、向量表示和向量运算
- RDD 行动算子
阿强77
RDDSpark
在ApacheSpark中,RDD(弹性分布式数据集)是核心数据结构之一。行动算子会触发实际的计算并返回结果或执行某些操作。以下是Scala中常见的RDD行动算子:1.collect()将RDD中的所有数据收集到驱动程序中,并返回一个数组。注意:如果数据集很大,可能会导致内存不足。valdata:Array[T]=rdd.collect()2.count()返回RDD中元素的总数。valcount
- 人工智能学习
星月IWJ
人工智能机器学习深度学习神经网络目标检测人工智能
//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5//-----数学基础&&数字图像-----//向量大小/方向矢量(有大小和方向)标量(只有大小没有方向(长度))单位向量线性变换(矩阵运算)T(v+w)=T(v)+T(w)T(cv)=cT
- 【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:LianminZheng,EddieYan针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数(tile因子
- 常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现
埃菲尔铁塔_CV算法
opencv计算机视觉人工智能c++算法机器学习
一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支,其目的是改善图像的视觉效果,突出图像中的重要信息,或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。在实际应用中,图像增强技术广泛应用于医学影像、遥感图像、安防监控等领域。本文将详细介绍常用的图像增强算法原理,并给出基于OpenCVC++库的实现代码。二、图像增强算法分类图像增强算法可以分为空间域增强和频域增强两大类。空间域增强是直接对图像的像素值进行操
- 技术干货 | i.MX 8视频开发案例全集
Tronlong创龙
工业级核心板嵌入式ARM软硬件原理图规格资料平台案例fpgaarmnxp嵌入式
前言:本文主要介绍基于NXPi.MX8MMini处理器的视频开发案例,主要包含:(1)基于GStreamer的USB摄像头视频采集、软件解码、边缘检测、显示案例。(2)基于GStreamer的网络摄像头视频采集、H.264解码、显示案例。(3)基于GigE工业相机的图像采集、显示、保存案例。(4)基于MIPICameraOV4689摄像头演示Linux子系统V4L2的使用案例。(5)H.265视频
- 基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证
CodeWG
fpga开发matlab开发语言
基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证图像处理是计算机视觉和图像识别领域的重要组成部分。其中,中值滤波是一种常用的图像去噪方法,广泛应用于图像增强、边缘检测和特征提取等任务中。本文将介绍基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现,并通过MATLAB进行辅助验证。首先,我们需要了解什么是中值滤波。中值滤波是一种非线性滤波器,它的原理是将图像中每个像素的灰度值替换为该像素
- 图像处理篇---opencv中的图像特征
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇图像处理opencv人工智能python
文章目录前言一、纹理特征:局部二值模式(LBP)1.LBP简介2.LBP计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征:Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三、其他可用于传统机器学习的特征1.颜色特征颜色直方图颜色矩2.边缘特征Canny边缘检测HOG(方向梯度直方图)3.关键点特征SIFTSURF4.纹理特征Haralick纹理特征5.几何特征轮廓
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-TDI线阵相机
林聪木
数码相机计算机视觉人工智能
目录知识储备图像基础知识分辨率单位及换算算法原理一、TDI基本原理二、信噪比提升机制三、时间同步机制四、TDIvs传统线扫描技术五、TDI的技术挑战六、最新的TDI技术发展知识储备图像基础知识首先什么是机器视觉?计算机视觉就是让计算机去理解获取数字图像与视频中的信息。最终实现一个与人类视觉系统实现相同功能的自动化系统。什么是机器视觉中的图像的前置知识——颜色模型?最为常用的颜色模型,分别是RGB颜
- flink分发策略详解
24k小善
flink大数据java
一、分发策略核心逻辑与分类Flink的数据分发策略决定了数据在算子间上下游的传输方式,直接影响作业的并行度利用、负载均衡、网络开销。其核心分类如下:1.本地通信策略Forward适用场景:上下游算子并行度相同且为一对一传输(如Source→Map)。特点:数据不跨节点,直接通过内存传递,零网络开销。限制:必须保证上下游并行度严格一致,否则抛出异常。Rescale适用场景:上下游并行度成整数倍关系(
- C#+Halcon 垂直拼接/裁切避免频繁开辟内存
单单单单点
C#Halcon图像处理c#图像处理
背景在做一些线扫相机且进行连续拍摄的项目时,由于图像扫描的随机性,部分场景下需要对图像进行拼接和裁切,获取完整的一个图像。由于halcon中crop相关的算子都是开辟新的内存方式,为了避免内存重复开辟,此处提供一个逻辑方式如下:优点:1)不需要每次都去新建内存,每次只需要做mem_copy的动作,减少耗时2)在完整图像中查找特征,避免特征由于随机性拍照不完整而丢失缺点:1)如果直接复用指针,可能会
- 征程 6 工具链 BEVPoolV2 算子使用教程 1 - BEVPoolV2 算子详解
算法自动驾驶
1.引言当前,地平线征程6工具链已经全面支持了BEVPoolingV2算子,并与mmdetection3d的实现完成了精准对齐。然而,需要注意的是,此算子因其内在的复杂性以及相关使用示例的稀缺,致使部分用户在实际运用过程中遭遇了与预期不符的诸多问题。在这样的背景下,本文首先会对BEVPoolingV2的实现进行全方位、细致入微的剖析讲解,,让复杂的原理变得清晰易懂。随后,还会通过代表性的示例,来进
- 13-Halcon-- segment_contours_xld函数功能(用于将连续的亚像素轮廓(XLD)分割为直线段、圆弧或混合形状的局部片段)
搬码驿站
#《Halcon算子系列》算法人工智能机器学习
Halcon中segment_contours_xld算子详解1.核心功能segment_contours_xld用于将连续的亚像素轮廓(XLD)分割为直线段、圆弧或混合形状的局部片段。其目标是提取轮廓中具有明确几何特征的区域(如零件边缘、道路标线),用于后续的几何分析(长度、角度、曲率计算)或形状匹配。特点:支持多种分割模式(直线、圆弧、混合)。基于轮廓局部曲率或拟合误差进行分割。输出结果为多个
- Flink keyBy 算子源码与设计理念分析
java
大家好,我是大圣,很高兴又和大家见面。今天我们来探究一下Flink使用keyBy算子的时候到底发生了什么,看完这篇文章,你会豁然开朗。keyBy算子基本知识keyBy会发生什么专业解释keyBy使得相同key的数据会进入同一个并行子任务,每一个子任务可以处理多个不同的key。这样使数据保证了有序性,并且每个子任务直接相互隔离。我们确保了相同键的数据在逻辑上是有序的。即使在高度并行的环境中,具有相同
- 大语言模型原理与工程实践:大语言模型推理工程推理加速:算子优化
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍近年来,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。其中,推理(Inference)过程是大语言模型的核心环节之一。然而,随着模型规模的不断扩大,推理过程中的计算复杂度和延时也逐渐成为制约模型应用的重要因素。因此,如何实现大语言模型推理工程的推理加速,成为研究者和工程师迫切需要解决的问题。2.核心概念与联系在本文中,我们将深入
- deepseek 麻将牌的记忆
反转
游戏人工智能
学过记忆宫殿的都知道,需要把数字图像化,然后对于麻将的话,其实也是一样,用别称,这样能更精准的记住,所以结合deepseek强大的搜索能力,我需要探索出一个更快的记忆麻将的方法,如我们有时手上有4对需要碰,怎么样能记住而不漏碰了,这很关键。下面是deepseek总结以及个人百度综合选出的最合适的。一、万子牌(1-9万)别称一萬:单眼皮二萬:双眼皮三萬:抬头纹四萬:大龅牙五
- Opencv Canny边缘检测
noruta
Opencvpythonopencv人工智能计算机视觉
边缘检测的目的是找到灰度值的突变步骤:使用高斯滤波,以平滑图像、滤除噪声计算图像中每个像素点的梯度强度和方向应用非极大值预测,以消除边缘检测的杂散响应应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测5.1高斯滤波器H=[0.09240.11920.09240.11920.15380.11920.09240.11920.0924]H=\begin{bmatrix}0.092
- Spark技术系列(三):Spark算子全解析——从基础使用到高阶优化
数据大包哥
#Sparkspark大数据分布式
Spark技术系列(三):Spark算子全解析——从基础使用到高阶优化1.算子核心概念与分类体系1.1算子本质解析延迟执行机制:转换算子构建DAG,行动算子触发Job执行任务并行度:由RDD分区数决定(可通过spark.default.parallelism全局配置)执行位置优化:基于数据本地性的任务调度策略1.2官方分类标准
- Spark核心算子对比:`reduceByKey`与`groupByKey`源码级解析及生产调优指南
数据大包哥
大数据spark分布式
Spark核心算子对比:reduceByKey与groupByKey源码级解析及生产调优指南1.核心机制对比在Spark中,reduceByKey和groupByKey都是对键值对RDD(RDD[(K,V)])进行聚合操作的高阶算子,但两者的底层实现和性能表现截然不同。特性reduceByKeygroupByKeyShuffle前预聚合✅启用(mapSideCombine=true)❌禁用(map
- (图像梯度处理、图像边缘化检测、图像轮廓查找和绘制、透视变换、举例轮廓的外接边界框)
GWY_uu
计算机视觉人工智能图像处理
梯度处理的Sobel算子函数功能:Sobel算子是一种用于边缘检测的梯度计算方法,它通过计算图像在水平方向和垂直方向上的梯度来增强边缘信息。参数:src:输入图像。ddepth:输出图像的深度,通常选择为CV_16S以避免溢出。dx和dy:分别指定是否对x轴或y轴求导数,0表示不求导,1表示求一阶导数。ksize(可选):使用的Sobel核大小,默认为3。返回值:经过Sobel算子处理后的图像,通
- Python从0到100(六十八):Python OpenCV-图像边缘检测及图像融合
是Dream呀
opencvpython计算机视觉
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 中国信通院“护证计划”正式启动,合合信息入选首批技术支撑单位
大模型人工智能算法
随着人工智能技术的飞速发展,AI照“骗”在各个行业泛滥成灾,数字图像的真实性面临前所未有的挑战。近日,由中国互联网协会中小企业发展工委会主办的“卓信大数据计划”2025年度会议在京召开。本次会议上,中国信通院、中国互联网协会、中国图象图形学学会以及合合信息、蚂蚁安全实验室等多家企业代表共同启动了以AI守护AI,面向可信证照的专项行动“护证计划”,合合信息成功入选“护证计划”首批技术支撑单位。图说:
- 【四】3D Object Model之测量Features——area_object_model_3d()/distance_object_model_3d()算子
cqy阳
#【四】3DObjectModel3d
欢迎来到本博客Halcon算子太多,学习查找都没有系统的学习查找路径,本专栏主要分享Halcon各类算子含义及用法,有时间会更新具体案例。具体食用方式:可以点击本专栏【Halcon算子快速查找】–>搜索你要查询的算子名称;或者点击Halcon算子汇总博客,即可食用。支持:如果觉得博主的文章还不错或者您用得到的话,可以悄悄关注一下博主哈,如果三连收藏支持就更好啦!这就是给予我最大的支持!文章目录学习
- 【四】3D Object Model之测量Features——get_object_model_3d_params()算子
cqy阳
#【四】3DObjectModel3d图像处理计算机视觉halcon
欢迎来到本博客Halcon算子太多,学习查找都没有系统的学习查找路径,本专栏主要分享Halcon各类算子含义及用法,有时间会更新具体案例。具体食用方式:可以点击本专栏【Halcon算子快速查找】–>搜索你要查询的算子名称;或者点击Halcon算子汇总博客,即可食用。支持:如果觉得博主的文章还不错或者您用得到的话,可以悄悄关注一下博主哈,如果三连收藏支持就更好啦!这就是给予我最大的支持!文章目录学习
- Sobel边缘检测算法:图像处理的关键技术
Fkvision
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Sobel算子是图像处理中用于边缘检测的经典方法,通过计算图像的梯度强度和方向来识别边界。本文详细介绍了Sobel算子的设计原理和实现步骤,包括图像的灰度转换、梯度计算、幅值和方向的确定,以及阈值处理和边缘细化。Sobel算子通过卷积操作实现对水平和垂直方向的边缘检测,被广泛应用于各种图像处理场景。文章还将涉及如何使用编程语言和库来实现Sobel边缘检测算法,
- 彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例
守得云开现月明
图像处理图像处理
链接:原文出处作者:FreeBlues概述卷积在信号处理领域有极其广泛的应用,也有严格的物理和数学定义.本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用.在数字图像处理中,有一种基本的处理方法:线性滤波.待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵,图像的每个像素对应着矩阵的每个元素,假设我们平面的分辨率是1024*768,那么对应的大矩阵的行数=1024,列数=768.用于滤波的是一个滤波器小矩阵(也叫卷积核),
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
annan211
javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
dcj3sjt126com
PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后