- 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
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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