- OpenCV入门6——图像基本变换
源代码•宸
OpenCVopencv人工智能计算机视觉经验分享
文章目录图像的放大与缩小缩放算法放大图像的翻转图像的旋转仿射变换之图像平移仿射变换之获取变换矩阵仿射变换之变换矩阵之二OpenCV透视变换图像的放大与缩小缩放算法#-*-coding:utf-8-*-importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('E://pic//4.jpg')#(600,480,3)new_img=cv2.resize(img,(300,240)
- OpenCv图像基本变换
几两春秋梦_
Opencvopencv人工智能计算机视觉
目录一、图像翻转二、图像旋转三、仿射变换之平移四、仿射变换之获取变换矩阵五、仿射变换之透视变换一、图像翻转图像翻转不等同于旋转,类似于一些视频的拍摄,拍摄后实际是左右颠倒的,通过图像翻转可进行还原案例代码如下:#图片翻转filpCode=0表示上下翻转flipCode>0表示左右翻转flipCOde<0表示上下+左右翻转new_first=cv2.flip(first,flipCode=-1)二、
- OpenCV4入门到进阶
Chance Z
OpenCV4pythonpandas
OpenCV4入门到进阶第1章介绍与学习指南第2章OpenCV开发环境搭建第3章图像&视频的加载与展示第4章OpenCV必知必会基础第5章OpenCV实现图形的绘制第6章OpenCV的算术与位运算第7章图像基本变换第8章OpenCV中的滤波器第9章OpenCV中的形态学第10章目标识别-车辆统计项目第11章特征点检测与匹配–图像拼接项目第12章图像的分割与修复第13章机器学习-人脸识别项目第14章
- OpenCV(6)-实现图像基本变换
zxyccm
opencv计算机视觉python
OpenCV实现图像基本变换图像的放大与缩小图像缩放:resize(src,dst,dsize,fx,fy,interpolation)fx:x轴的缩放因子fy:y轴的缩放因子interpolation:差值算法INTER_NEAREST:邻近差值,速度快,效果差INTER_LINEAR:默认,双线性差值,原图中的四个点,快,效果好INTER_CUBIC:三次差值,原图中的16个点,较慢INTER
- OpenCV之图像基本变换
秃头蜘蛛
opencv计算机视觉人工智能
图像的缩放new=cv2.resize(img,(dsize),fx,fy,interporation)img:原始图片(desize):目的像素大小,描述时是(x,y)fx:沿着x轴缩放比例fy:沿着y轴缩放比例interporation:插值算法,即采用哪种算法对图像进行缩放【注:dsize和fx,fy只需设置一个就行。new=cv2.resize(dog,None,fx=2,fy=2,int
- 【OpenCV学习】(六)图像基本变换
一个热爱学习的深度渣渣
OpenCVopencv计算机视觉python图像处理程序员
【OpenCV学习】(六)图像基本变换背景图像的变换通常用于数据预处理部分,例如缩放旋转等常见的图像变换方法;在一些深度学习框架内部都分装了图像变换的方法,对训练集做统一的图像变换操作;一、图像缩放函数原型:resize(src,dsize,[fx,fy,interpolation])fx:x轴的缩放因子;fy:y轴的缩放因子;interpolation:插值算法;插值算法有以下几种:1、INTE
- 【数字图像处理】实验(5)——图像分割与描述(MATLAB实现)
虚神公子
数字图像处理matlab图像处理算法
链接:【数字图像处理】实验(1)——图像基本变换链接:【数字图像处理】实验(2)——图像增强(MATLAB实现)链接:【数字图像处理】实验(3)——图像综合应用:皮肤美化(MATLAB实现)链接:【数字图像处理】实验(4)——图像复原及几何校正(MATLAB实现)图像分割与描述一、实验目的二、实验内容三、实验原理四、Matlab相关函数介绍五、实验代码及结果(包括分析、代码和波形)(1)将Imag
- MATLAB图像基本变换实验报告,MATLAB图像增强与变换处理实验报告
人行有师
实验一MATLAB图像增强与变换处理实验一、实验目的1、熟悉掌握数字图像处理的基本概念。2、了解MATLAB的的编程环境,图像处理工具箱的使用方法。3、掌握数字图像处理图像增强的基本方法。4、掌握图像变换的基本方法。5、学会使用MATLAB完成图像处理的主要功能。二、实验任务(1)各种格式的数字图像的读取、显示、存储。1.1程序a=imread('liusuo.tif');%tiffigureim
- 【数字图像处理】实验(1)——图像基本变换
虚神公子
数字图像处理matlab图像处理算法
图像基本变换一、实验意义及目的二、实验内容三、实验原理四、Matlab相关函数介绍五、代码及结果(1)将Image1色彩通道互换,并显示效果;(2)将Image1灰度化为gray,并显示灰度化后图像;(3)采用不同的插值方法实现gray的旋转、放大变换;(4)打开另一幅彩色图像Image2,和Image1进行代数运算,要求运用拼接、加减乘除等多种技术;(5)拓展内容(1)将彩色图像采用不同的灰度化
- 实验一 图像基本变换
谢三公主
数字图像处理matlab图像处理计算机视觉
一、实验目的:(1)了解和掌握图像处理工具Matlab,熟悉基于Matlab的图像处理函数,并为下一步编程进行图像处理打下基础。(2)理解色彩的概念,掌握图像代数运算,几何变换方法。二、实验原理(1)imread函数功能:实现多种类型图像文件的读取,如:BMP、GIF、JPEG、PNG、RAS等。调用格式:A=imread(filename,fmt)。filename为图像文件名,可以是灰度图像,
- 15.Opencv中图像基本变换
稚子
Opencv学习笔记opencvvscodepython
1.图像的缩放resize(src,dst,dsize,fx,fy,interpolation)src:操作图像dst:输出,在python中可以不用dsize:目标大小fx:x轴的缩放因子fy:y轴的缩放因子,如果定义了dsize则不需要设置fxfyinterpolation:插值算法常用缩放算法:INTER_NEAREST邻近插值,速度快,效果差INTER_LINEAR双线性插值,原图中的4个
- 【数字图像处理】实验一图像基本变换(MATLAB实现)
wlt_1203
matlab数字图像处理matlab图像处理
目录一、实验意义及目的二、实验内容三、Matlab相关函数介绍四、参考代码五、运行结果六、实验要求(1)将彩色图像采用不同的灰度化方法实现灰度化;(2)将彩色图像变换到YCbCr、HSV空间,熟悉各分量数据并显示。(3)不采用Matlab函数,自行设计基于双线性插值的图像放大程序;一、实验意义及目的(1)了解和掌握图像处理工具Matlab,熟悉基于Matlab的图像处理函数,并为下一步编程进行图像
- 图像基本变换--- 平移、旋转、缩放、仿射变换、镜像
bravebean
图像基础
图像平移变换函数[算法说明]图像平移就是使图像沿水平方向和垂直方向移动。如果把坐标原点(0,0)平移到点(x0,y0)处,则变换公式为:(x,y)为原始图像坐标,(x',y')为变换后的图像坐标。而图像中的各个像素点移动了sqrt(x*x+y*y)距离。用矩阵表示为2-(22):[函数代码]//////Translationprocess.//////Sourceimage.///Translat
- 图像基本变换---KMeans聚类算法
bravebean
图像基础
本文将详细介绍K-Means均值聚类的算法及实现。聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。K均值聚类是最著名的划分聚类算法,由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k,k由用户指定,k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。算法过程:1,初始化聚类数目K,并任意选择K个初始化均值ui。2,迭代图像中每个像素f(x,y)
- 深度学习中常用的Pillow及Opencv操作汇总
沃兹基.硕德
深度学习
深度学习中各种图像库的图片读取方式https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/81194310初学者福利!深度学习最常用OpenCV的操作http://www.360doc.com/content/18/0915/22/2005961_786979800.shtml#初学者福利!深度学习最常用的OpenCV操作——图像基本变换http://ww
- C语言数字图像处理---1.5图像基本变换之平移缩放旋转
Trent1985
零基础C语言数字图像处理利器
本篇作为新年到来前的最后一篇,提前祝大家新年快乐!图像几何变换又叫做图像基本变换,主要包括图像平移、图像缩放和图像旋转几个部分,当然还有图像镜像等简单的内容。图像基本变换是图像处理的基本内容,是学习以后复杂的仿射变换、透视变换以及更高级的MLS网格变形等内容的基础,意义重大。本篇将从平移、缩放和旋转三个方面来讲解如何单纯使用C语言来轻松实现这三个算法。图像平移变换[定义与算法]图像平移变换可以表示
- C语言数字图像处理---进阶篇(一)
Trent1985
零基础C语言数字图像处理利器
前面我们系统的讲述了基础的数字图像处理知识,这些内容涉及以下几个部分:①图像读写②图像基本变换③图像颜色空间④图像噪声⑤图像滤波与增强⑥图像边缘检测上述几个部分,实际上,也是任何一本数字图像处理专业书籍的基本组成部分。在介绍上述内容时,我们单纯以C语言的方式来实现算法内容,通俗易懂,同时不依赖任何第三方库,这样做最大的好处就是方便初学者真正的从0开始入门图像处理,因为,你可以真正的做到所有算法的“
- Keras下的图像基本变换ImageDataGenerator参数说明
bosa1082
PythonKeras机器学习
featurewise_center:使输入数据集去中心化(均值为0),按feature执行。samplewise_center:使输入数据的每个样本均值为0。featurewise_std_normalization:将输入除以数据集的标准差以完成标准化,按feature执行。samplewise_std_normalization:将输入的每个样本除以其自身的标准差。zca_whitening
- 图像基本变换---图像曝光+反相算法
bravebean
图像基础
[算法说明]设置一阈值T属于[0,255],对于灰度值小于该阈值的像素,将其R,G,B值按公式2-(40)取逆,从而使图像产生正片和负片混合的效果。[函数代码]//////Exposureprocess.//////Sourceimage.///Toadjustexposurelavel,from0to255.///publicstaticWriteableBitmapExposureProces
- 图像基本变换---图像曝光+反相算法
bravebean
图像基本变换
[算法说明]设置一阈值T属于[0,255],对于灰度值小于该阈值的像素,将其R,G,B值按公式2-(40)取逆,从而使图像产生正片和负片混合的效果。[函数代码] /// /// Exposureprocess. /// /// Sourceimage. /// Toadjustexposurelavel,from0to255
- 图像基本变换---图像亮度对比度调增算法
bravebean
图像基础
[图像亮度]图像亮度调整公式如公式2-(5)所示:其中v属于[-255,255]。由于像素值的大小范围为[0,255],因此,像素的亮度值可以用原始值与调整增量的和表示,且最大亮度为255,即白色,最小亮度为0,即黑色。[函数代码]//////Brightadjustprocess.//////Sourceimage.///Brightnessvalue,from-255to255.///publ
- 图像基本变换---图像亮度对比度调增算法
bravebean
图像基本变换
[图像亮度]图像亮度调整公式如公式2-(5)所示: 其中v属于[-255,255]。 由于像素值的大小范围为[0,255],因此,像素的亮度值可以用原始值与调整增量的和表示,且最大亮度为255,即白色,最小亮度为0,即黑色。[函数代码] /// /// Brightadjustprocess. /// /// Sourceimage.
- 图像基本变换---图像线性变换
bravebean
图像基本变换
图像线性变换即线性点运算,输出灰度级与输入灰度级呈线性关系的点运算。公式如2-(9)所示。 其中,K,L为变换参数,k属于[0,5],L属于[-128,128]。 如果k,则输出图像的对比度将增大,反之对比度将减小,k=1,L=0时,输出图像为输入图像的副本,L是对图像亮度的调整。[函数代码] /// /// Lineartransformprocess(f=kf
- 图像基本变换---KMeans聚类算法
bravebean
图像基本变换
本文将详细介绍K-Means均值聚类的算法及实现。 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。K均值聚类是最著名的划分聚类算法,由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k,k由用户指定,k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 算法过程: 1,初始化聚类数目K,并任意选择K个初始化均值ui。 2,迭代图像中每个像素
- 图像基本变换---Canny边缘检测算法
bravebean
图像基本变换
本文将详细介绍经典Canny边缘检测的算法实现。 Canny边缘检测算法可以分为4步:高斯滤波器平滑处理、梯度计算、非极大值抑制、双阈值边缘检测和边缘连接。 1,高斯滤波器平滑处理。由于图像中经常包含一些高斯噪声,因此在边缘检测前我们要先用高斯滤波器对其进行滤波,为了方便,通常是使用一些高斯模板,这里我们使用如下的高斯滤波器模板。 2,梯度计算。使用一阶导数算子(一般用sobel模板)计
- 图像基本变换---Harris角点检测算法
bravebean
图像基本变换
本文将详细介绍角点检测的算法内容。目前的角点检测算法可归纳为3类:基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测、基于轮廓曲线的角点检测。基于灰度图像的角点检测又可分为基于梯度、基于模板和基于模板梯度组合3类方法,其中基于模板的方法主要考虑像素领域点的灰度变化,即图像亮度的变化,将与邻点亮度对比足够大的点定义为角点。本文将介绍一种改进的Harris角点检测算法,该算法是一种基于模板与梯度组合的方法
- 图像基本变换---图像快速高斯模糊算法
bravebean
图像基本变换
本文将详细介绍经典高斯滤波的相关内容。高斯滤波器实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理。它是一类根据高斯函数的形状来选择权重的线性平滑滤波器,该滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。高斯函数的公式如下所示:一维高斯函数: 二维高斯函数: 对于二维高斯函数,它的分布如下图所示:Fig.1二维Gauss分布对于二维高斯函数,我们设置两个参数:高斯半
- 图像基本变换---图像伪色彩
bravebean
图像基本变换
本文将详细介绍图像伪彩色处理的相关内容。 demo: http://www.zealfilter.com/forum.php?mod=viewthread&tid=43&extra=page%3D1
- 图像基本变换---快速均值模糊算法
bravebean
图像基本变换
本文将介绍图像滤波中常用的均值滤波算法内容。 图像均值算法就是取一个窗口的均值,即所谓的boxfilter。一般使用积分图来加速算法。 假设图像P的长宽分别为x,y,均值为Mean 均值滤波很容易理解,直接给出C代码如下,欢迎交流:voidFastMeanFilter(unsignedchar*srcData,intwidth,intheight,intstride,unsigned
- 图像基本变换---图像灰度化
bravebean
图像基本变换
图像灰度化处理就是去掉彩色图像的彩色信息。对于一张图像,其中的每一个像素都存在B,G,R三个颜色分量(这里不考虑透明度分量),这三个分量在C#中是按照B→G→R的顺序进行存储的,这三个分量的值分别取在0-255范围之内,对于不同取值,相应的也就产生了不同的颜色信息。如果以X,Y,Z轴分别描述R,G,B分量构建三维坐标系,则颜色分布如图所示: 我们通常所说的灰度化是将R,G,B三个分量分别赋予一个
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比