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图像处理大大大大大牛啊
图像处理opencv实战代码讲解opencvsiftc++opencv4特征点
c++opencv4.3sift匹配main.cppintmain(){vectorkeypoints1,keypoints2;Matimg1,img2,descriptors1,descriptors2;intnumF
- 特征点提取与匹配原文论文下载
长沙有肥鱼
视觉SLAM十四讲计算机视觉
ORB原文下载链接:(PDF)ORB:anefficientalternativetoSIFTorSURFSIFT原文下载链接:https://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdfSURF原文下载链接:https://www.cs.jhu.edu/~misha/ReadingSeminar/Papers/Bay08.pdfORB和AKAZE对比论文下载链接:h
- Python计算机视觉编程——第二章 局部图像描述子
adchloe
python计算机视觉开发语言
目录1Harris角点检测器2SIFT2.1兴趣点2.2描述子2.3检测兴趣点2.4匹配描述子1Harris角点检测器Harris角点检测算法是简单的角点检测算法,主要思想是,如果像素周围显示存在多于一个方向的边,认为该点为兴趣点,称为角点。把图像域中点x上的对称半正定矩阵Mr=Ml(x)M_{r}=M_{l}(\mathbf{x})Mr=Ml(x)定义为:M1=∇I ∇IT=[IxIy][IxI
- opencv “未声明的标识符:SurfFeatureDetector”问题解决办法
adsdriver
Opencv学习点滴opencv特征点检测未声明的标识符SurfFeaturDetector
在VS中使用opencv2.4.X版本的时候,如果使用SurfFeatureDetector(或者SiftFeatureDetector)做特征点检测的时候,按照官方文档上的示例代码include头文件为:opencv2/features2d/features2d.hpp,则会出现如下报错:errorC2065:“SurfFeatureDetector”:未声明的标识符。1、实际上2.4.X版本的
- 基于Python-OpenCV的角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测
童鸢
pythonopencv开发语言
目录概要一、角点检测1.Harris角点检测2.Shi-Tomas算法3.SIFT算法4.FAST算法概要本博客梳理了几种常见的**角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测**算法,本博客只关注代码,不关注每种算法的原理。一、角点检测常见的角点检测方法有Harris角点检测、Shi-Tomas算法角点检测、sift算法角点检测、fast角点检测、ORM算法角点检测。1.Harris角点检测impor
- 05基于卷积神经网络-支持向量机(自动寻优)CNN-SVM数据分类算法
机器不会学习CSJ
cnn支持向量机分类人工智能
CNN原理卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征,从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中,图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器,如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
- R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN实现
今 晚 打 老 虎
面试之CV基础知识深度学习点滴
R-CNN:传统的目标检测算法:使用穷举法(不同大小比例的滑窗)进行区域选择,时间复杂度高对提取的区域进行特征提取(HOG或者SIFT),对光照、背景等鲁棒性差使用分类器对提取的特征进行分类(SVM或Adaboost)R-CNN的过程:采用SelectiveSearch生成类别独立的候选区域使用AlexNet来提取特征,输入是227*227*3,输出是4096将4096维的特征向量送入SVM来分类
- 03-堆排序(Heap Sort)
ducktobey
堆排序(HeapSort)结合上一讲的内容,发现选择排序可以使用堆排序来进行优化。所以堆排序可以认为是对选择排序的一种优化。因为利用堆来获取最大值时,发现与选择排序时做的事情差不多。堆排序的执行流程如下对序列进行原地建堆(heapify)重复执行以下操作,直到堆的元素数量为1交换堆顶元素与尾元素堆的元素减1对0位置进行一次siftDown操作假设现在得到的数据如下将这些数据进行原地建堆后,得到的结
- Verilog刷题笔记25
十六追梦记
笔记
题目:You’realreadyfamiliarwithbitwiseoperationsbetweentwovalues,e.g.,a&bora^b.Sometimes,youwanttocreateawidegatethatoperatesonallofthebitsofonevector,like(a[0]&a[1]&a[2]&a[3]…),whichgetstediousifthevect
- 图像搜索和分类
顽皮的石头7788121
基于内容的搜索检索在视觉上具有相似性的图像,在图像数据库中返回具相似颜色、纹理和物体以及场景的图像。视觉单词通常通过特征描述子(SIFT)等结合聚类算法得到聚类质心。用视觉单词直方图来表示一个图像。图像索引根据图像特征分别建立索引,以索引的方式搜索图像。图像分类图像分类算法类似,提取关键特征,以机器学习方法进行分类
- Airtest使用的图像识别算法识别比较慢解决办法,改变算法的运算顺序或者指定一种算法,提高Airtest图像识别效率
大数据采集及分析
服务器
Airtest使用的图像识别算法识别比较慢解决办法,改变算法的运算顺序或者指定一种算法,提高Airtest图像识别效率调整Airtest图像识别算法的使用顺序fromairtest.core.settingsimportSettingsasST#调整Airtest图像识别算法的使用顺序ST.CVSTRATEGY=["mstpl","tpl","sift","brisk"]指定一种算法(mstpl算
- 数字图像处理(实践篇)四十三 OpenCV-Python 使用SURF算法检测图像上的特征点的实践
Jackilina_Stone
数字图像处理(入门篇实践篇综合篇)python数字图像处理计算机视觉OpenCV
目录一SURF算法概述1积分图2SURF算法3SIFT与SURF二涉及的函数三实践一SURF算法概述
- 质数筛—欧拉筛,一步一步的剖析
LINGLCY
算法
本篇我们来一点点剖析欧拉筛算法首先贴上完整代码(以封装成函数的形式呈现),n为要求质数的范围#defineN10000000longlongzs[N]={0},size=0;charnotzs[N]={1,1};voidEuler_sift(intn){for(inti=2;in)break;notzs[zs[j]*i]=1;if(i%zs[j]==0)break;}}}欧拉筛的时间复杂度为o(n
- CVPR 2023: SFD2 Semantic-Guided Feature Detection and Description
结构化文摘
sketchui分层架构
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.特征提取方法:手工特征:这些是手动设计的特征,例如SIFT、SURF、ORB等,它们依靠手工制作的描述符来表示图像块。它们通常速度快且计算效率高,但可能无法捕捉场景的全部复杂性。学习特征:这些特征是使用深度学习技术(例如卷积神经网络(CNN))从数据中自动学习的。它们可以捕捉像素之间更复杂的关系,并有可能获得更好的性能,但计算成本可能很高。语义
- Opencv学习笔记——特征匹配
纸箱里的猫咪
Opencv学习笔记opencv计算机视觉学习
文章目录Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配随机抽样一致算法(Randomsampleconsensus,RANSAC)单应性矩阵Brute-Force蛮力匹配 通过SIFT算法可以得到图像关键点,通过比较两张图像的关键点,也就是比较关键点向量之间的差异,Brute-Force蛮力匹配通过比较特征向量,离得最近的特征向量也就是最相似的。默认的是用归一化的欧氏距离。bf=cv2.
- 如何过滤离线logcat日志文件?
helloworld1238888
android-studiojava
1.需求:HowdidAndroidStudioLogcattoreadthefileswhichhavesaveinlogcat?IsavedsomelogsandwouldliketoopenthemwithAndroidStudio-Logcatinterfaceandbeabletoseethecoloursandapplysomefiltersjustasifthephonewascon
- 02神经网络的学习及代码实现
我闻 如是
神经网络学习人工智能
“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。引入损失函数指标,学习的目的是以该损失函数为基准,找出尽可能小的损失函数的值。1、从数据中学习从数据中学习规律,模式,避免人为介入。先从图像中提取特征量,再用机器学习技术学习这些特征量的模式。常用的特征量包括SIFT、SURF和HOG等,使用特征量将图像数据转换为向量,然后对转换后的向量使用SVM、KNN等分类器进行学习。这种方法也需要人工设计特
- R-CNN阅读笔记
tang-0203
R-CNN系列文章R-CNN阅读笔记目标检测VOC
原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029作者:hjimce一、相关理论过去十年在许多视觉识别任务中主要流行的是SIFT与HOG(这两种方法都是基于图像中梯度方向直方图的特征提取方法),但在过去十年中的进步非常缓慢。R-CNN是第一次将CNN用到目标检测领域上来的算法。(待确认)本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典pap
- 12.2 关键点提取——SIFT
YANQ662
7.数据处理计算机视觉人工智能
一、理论文章看了以下博文:Sift中尺度空间、高斯金字塔、差分金字塔(DOG金字塔)、图像金字塔-CSDN博客该文章对SIFT写的很详细,所以在这里我直接抄过来作为笔记。如果以后作者变为付费文章可以提醒我删除。1.图像金字塔图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构,通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式,生成N个不同分辨率的图像。把具有最高级别分辨率的图像放在底部,以金字塔形状排列,往上是一系列
- 计算机视觉-PCV包、Vlfeat库、Graphviz库的下载安装配置及问题解决(使用anaconda3 & python 3.8.5)
yt_0618
python开发语言
目录一、PCV包配置二、Vlfeat配置三、在PCV包的sift.py文件中对路径进行修改四、以上步骤所需注意的错误五、Graphviz配置一、PCV包配置1.下载PCV包,点开网址直接下载安装包(不用解压),下载之后将安装包放在任意目录位置https://codeload.github.com/Li-Shu14/PCV/zip/masterhttps://codeload.github.com/
- Queue集合之PriorityBlockingQueue详解
乐乐Java路漫漫
队列java队列java数据结构
集合系列文章文章目录集合系列文章前言1、PriorityBlockingQueue是什么?2、查看类图接口3.源码解析3.1构造器3.2offer操作3.2.1扩容3.2.2建堆算法3.2.3图文解释3.3poll操作3.3.1dequeue出队源码3.3.2siftDownComparable堆调整源码总结前言1、PriorityBlockingQueue是什么?集合中无界优先队列priorit
- 数字图像处理(实践篇)四十一 OpenCV-Python 使用sift算法检测图像上的特征点实践
Jackilina_Stone
数字图像处理(入门篇实践篇综合篇)pythonOpenCV数字图像处理计算机视觉
目录一涉及的函数二实践2004年,D.Lowe在论文DistinctiveImageFeaturesfromScale-InvariantKeypoints中提出了一种新算法,即尺度不变特征变换(SIFT),该算法提取关键点并计算其描述符。SIFT提取图像的局部特征,在尺度空间寻找极值点,并提取出其位置尺度和方向信息。SIFT算法所查找的关键点都是一些十分突出,不会因光照仿射变换和噪声等因素而变换
- [opencvsharp]C#基于Fast算法实现角点检测
FL1623863129
C#算法
角点检测算法有很多,比如Harris角点检测、Shi-Tomas算法、sift算法、SURF算法、ORB算法、BRIEF算法、Fast算法等,今天我们使用C#的opencvsharp库实现Fast角点检测【算法介绍】fast算法Fast(全称Featuresfromacceleratedsegmenttest)是一种用于角点检测的算法,该算法的原理是取图像中检测点,以该点为圆心的周围邻域内像素点判
- [C#][opencvsharp]opencvsharp sift和surf特征点匹配
FL1623863129
C#人工智能机器学习算法
SIFT特征和SURF特征比较SIFT特征基本介绍SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)特征检测关键特征:建立尺度空间,寻找极值关键点定位(寻找关键点准确位置与删除弱边缘)关键点方向指定关键点描述子建立尺度空间,寻找极值工作原理构建图像高斯金字塔,求取DOG,发现最大与最小值在每一级构建的高斯金字塔,每一层根据sigma的值不同,可以分为几个待级,最少有4个。关
- 【知识---图像特征提取算法--尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)原理、特点、应用场合及代码】
fyc300
算法计算机视觉图像处理人工智能ubuntu
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、尺度不变特征变换(Scale-InvariantFeatureTransform,SIFT)原理:二、尺度不变特征变换的特点:三、尺度不变特征变换的不足:四、尺度不变特征变换的应用场合:五、尺度不变特征变换的代码示例: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别的数值表示。
- 计算机视觉的基本概念和技术有哪些?
shanshan2099
计算机视觉人工智能
计算机视觉是一种让计算机能够“看”和理解图像和视频的技术。以下是一些基本的计算机视觉的概念和技术:图像处理:这是计算机视觉的基础,包括图像的基本操作,如滤波、边缘检测、色彩空间转换等。特征提取:这是从图像中提取有用信息的过程,例如SIFT、SURF、HOG等。目标检测和识别:这是识别图像中特定对象的过程,例如使用Haar级联、R-CNN、YOLO等技术。深度学习:这是一种强大的机器学习技术,被广泛
- 第七讲 视觉里程计(特征点法)
mjwz5294
前段的作用就是‘估算运动’,后段的作用的对前段的结果进行优化统一。前端根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动信息,作为后端的初始值。前端的实现,根据是否需要提取特征点,分为特征点法和直接法。一、特征点法:1、图像特征是一组与计算任务相关的信息,计算任务取决于具体的应用2、特征点在相机移动后能够保持稳定3、特征点性质:可重复性、可区别性、高效率、本地性4、关键点、描述子5、SIFT特征、FAST关键
- 图像处理常用算法介绍
竹叶青lvye
程序员的数学图像处理计算机视觉人工智能
此篇简单回顾下图像处理领域常用到的一些算法,这边只对每个知识点重要的点做一些记录,便于快速的知其形,会其意。一.SIFT(Scale-Invariantfeaturetransform)特征重点是了解DOG(DifferenceofGaussian)高斯差分图像是如何生成的,以及求取关键点,求取关键点的主方向,并以此主方向来做坐标系,梯度方向和梯度幅值按新的坐标系进行计算,构造一个特征向量描述子。
- Opencv C++ SIFT特征提取(单图像,多图像)+如何设置阈值+如何对文件夹进行批处理+如何设置掩膜裁剪影像
海棠RS
OpenCV-工程向opencv人工智能计算机视觉c++
一、何谓SITF特征提取,它有什么作用?SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取算法。由DavidLowe于1999年首次提出,它是一种非常有效的局部特征描述符,具有尺度不变性、旋转不变性和对部分遮挡的鲁棒性。SIFT特征提取的主要步骤包括:尺度空间极值检测(Scale-SpaceExtremaDetection):通过不同
- SIFT特征提取及其opencv实现
小方爱自律
CVCV
SIFT特征提取及其opencv实现SIFT特征提取算法的实质是寻找图像中对位置、尺度、旋转等保持不变的关键点,其步骤主要有如下四步:尺度空间极值检测:搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。关键点定位:在每个候选的位置上,通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。方向确定:基于图像局部的梯度方向,分配给每个关键点位置一个或
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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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
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc