- Python OpenCV精讲系列 - 高级图像处理技术(五)
极客代码
PythonOpenCV精讲pythonopencv图像处理开发语言人工智能计算机视觉
⚡️⚡️专栏:PythonOpenCV精讲⚡️⚡️本专栏聚焦于Python结合OpenCV库进行计算机视觉开发的专业教程。通过系统化的课程设计,从基础概念入手,逐步深入到图像处理、特征检测、物体识别等多个领域。适合希望在计算机视觉方向上建立坚实基础的技术人员及研究者。每一课不仅包含理论讲解,更有实战代码示例,助力读者快速将所学应用于实际项目中,提升解决复杂视觉问题的能力。无论是入门者还是寻求技能进
- 用Python搞定接口自动化测试:轻松实现RPC协议接口测试_python测试rpc接口
2401_84141210
程序员rpc网络协议网络
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友,可以戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!Hessian是一款基于HTTP协议的RPC框架,采
- (二)十分简易快速 自己训练样本 opencv级联lbp分类器 车牌识别
Sisphusssss
opencv人工智能计算机视觉笔记python学习
强烈建议先阅读上一篇博文,此篇博文是上一篇的拓展目录1、haar与lbp分类器的对比2、使用工具对LBP特征类型进行训练3、LBP分类器现象展示4、完整代码贴出5、更新后的工程贴出6、结语1、haar与lbp分类器的对比Haar特征分类器的优缺点:优点:准确性:在训练数据充足且质量高的情况下,Haar分类器可以达到很高的检测准确率。成熟稳定:Haar特征分类器是较早使用的特征检测方法之一,经过多年
- pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数,比如二阶导数(Hessian矩阵)
zhangfeng1133
pytorch矩阵人工智能
在机器学习和深度学习中,优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常,优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数(梯度),然后根据这些梯度来更新参数。但是,更高阶的优化器会使用更高阶的导数,比如二阶导数(Hessian矩阵),来指导参数的更新关于使用更高阶导数的优化器基类的描述。在机器学习和深度学习中,优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常,优化器会计算损失函数相对于参数的一阶
- 机器视觉-4 检测原理之OpenCV Blob特征检测
dingkm666
机器视觉计算机视觉人工智能深度学习
在OpenCV中,BLOB(BinaryLargeOBjects)检测是一种用于识别和分析二值图像中连通区域的技术。OpenCV提供了专门的工具类SimpleBlobDetector来帮助实现这一功能。以下是关于OpenCV中BLOB检测的详细说明,包括其原理、使用方法和应用场景。一.什么是BLOB?在图像处理的背景下,BLOB指的是图像中颜色一致且连接在一起的像素区域。在二值图像中,这些区域通常
- 深度学习-OpenCV运用(3)
红米煮粥
深度学习opencv人工智能
文章目录一、简介二、OpenCV运用1.图片扩充2.图像阈值处理3.添加椒盐噪声三、总结一、简介深度学习(DeepLearning)与OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)的结合为计算机视觉领域带来了强大的解决方案。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了大量的视觉处理算法,包括但不限于图像和视频处理、特征检测、对象识别等。二、OpenC
- 基于MATLAB的苹果外观特征检测
柠檬少少开发
计算机视觉人工智能深度学习
摘要本文根据苹果分级判定标准中的两个评定指标:果径和果面缺陷,探讨如何利用MATLAB技术进行苹果外观的特征检测,从而提高苹果品质检测的工作效率。关键词MATLAB;苹果分级;果径;果面缺陷0引言近年来,随着人们生活水平的提高,对于水果的品质要求也不断提高,实行水果分级销售成为当前市场的一个趋势。传统的水果等级评判主要依靠工人手摸、眼看,评定指标不客观,且人工成本高、效率低,不利于产业的规模化、工
- 什么是特征检测和描述,OpenCV中常见的特征检测算法有哪些?
-Max-静-
#opencv学习opencv算法人工智能
特征检测和描述是计算机视觉中的基本概念,它们在图像识别、对象跟踪、图像拼接等多种任务中发挥着至关重要的作用。特征检测是指识别图像中重要的特定点、区域或结构,这些特征通常具有独特性、可重复性以及对光照变化、旋转和比例变换等变化的鲁棒性。这些特征点可以用作进一步分析的参考。特征描述是基于一定的几何或者颜色信息生成特征点的特征描述符,这种描述应满足欧式空间的仿射不变性和噪声鲁棒性,并且不同特征点的特征描
- 深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能
仰望大佬007
图像处理opencv计算机视觉c#
深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能前言1.图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习13.高级图像处理算法14.GPU加速与并行计算前言OpenCVSharp是C#语言中用于图像处理和计算机视觉的开源库,它提供了
- python代码进行图像配准
@爱编程的郭同学
pythonopencv开发语言
这段代码演示了如何使用ORB特征检测器和特征匹配来进行图像配准。图像配准是将两幅图像对齐,使得它们在同一空间中表现出相似的视觉内容。一、效果图展示二、代码importcv2importnumpyasnp#读取两张图像#image1是RGBimage2是高光谱相机拍的伪RGB#iamge1和iamge2尺寸可以是不一样的image1=cv2.imread('datasets/image/ccc.bm
- Java原生序列化和Kryo序列化性能比较
编码前线
1.背景最近几年,各种新的高效序列化方式层出不穷,不断刷新序列化性能的上限,最典型的包括:专门针对Java语言的:Kryo,FST等等跨语言的:Protostuff,ProtoBuf,Thrift,Avro,MsgPack等等这些序列化方式的性能多数都显著优于hessian2(。有鉴于此,我们为dubbo引入Kryo和FST这两种高效Java序列化实现,来逐步取代hessian2。其中,Kryo是
- 人脸追踪案例及机器学习认识
vv不说话
人工智能
1.人脸追踪机器人初制用程序控制舵机运动的方法与机械臂项目完全相同。由于摄像头的安装方式为上下倒转安装,我们在编写程序读取图像时需使用flip函数将图像上下翻转。现在,只需要使用哈尔特征检测得到人脸在图像中的位置,再指示舵机运动,进行追踪即可。由于一次只能追踪一张人脸,我们可以在detectMultiScale函数中使用cv2.CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT(寻找最大的人脸
- OpenCV基础
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
机器学习算法opencv人工智能计算机视觉
OpenCV简介OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库,它在图像处理和视频分析领域得到了广泛应用。OpenCV最初由英特尔公司于1999年发起并支持,后来由WillowGarage和Itseez(现在是Intel的一部分)维护。它是为了推动机器视觉领域的实时应用而开发的。OpenCV提供了丰富的算法,包括但不限于图像处理、物体和特征检测、物体识别、3D重建等。这些算法经过优化,
- OpencV入门讲解
Y T
opencv
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了丰富的功能,用于开发实时图像处理、视频分析、物体识别、机器学习等应用。以下是OpenCV入门的基本讲解:OpenCV的核心概念:图像处理:OpenCV提供了一系列的图像处理功能,包括图像读取、显示、转换、滤波、边缘检测、颜色空间转换等。特征检测与匹配:OpenCV支持多种特
- 图像处理入门:OpenCV的基础用法解析
kadog
ByGPT图像处理opencv人工智能计算机视觉
图像处理入门:OpenCV的基础用法解析引言OpenCV的初步了解深入理解OpenCV:计算机视觉的开源解决方案什么是OpenCV?OpenCV的主要功能1.图像处理2.图像分析3.结构分析和形状描述4.动态分析5.三维重建6.机器学习7.目标检测OpenCV的应用场景OpenCV的安装基本图像操作图像的读取与显示图像的基本信息图像的保存图像处理技巧图像转换边缘检测特征检测与匹配引言OpenCV(
- 阿里首席架构师科普RPC框架
Java架构
RPC概念及分类RPC全称为RemoteProcedureCall,翻译过来为“远程过程调用”。目前,主流的平台中都支持各种远程调用技术,以满足分布式系统架构中不同的系统之间的远程通信和相互调用。远程调用的应用场景极其广泛,实现的方式也各式各样。从通信协议的层面,大致可以分为:基于HTTP协议的(例如基于文本的SOAP(XML)、Rest(JSON),基于二进制Hessian(Binary))基于
- Selenium
林小果1
python爬虫测试工具selenium
文章目录selenium模块&驱动寻找标签执行操作执行JavaScript等待获取值携带CookieIP检测和代理特征检测无头和其他截屏selenium模块&驱动安装模块pip3.11installselenium下载驱动谷歌驱动的下载:114及之前版本:http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html117/118/119版本:https
- RPC框架Dubbo深入分析,程序员Java基础案例教程
爱好广泛的爱好
程序员面试java后端
连接个数:单连接连接方式:长连接传输协议:TCP传输方式:NIO异步传输序列化:Hessian二进制序列化适用范围:传入传出参数数据包较小(建议小于100K),消费者比提供者个数多,单一消费者无法压满提供者,尽量不要用dubbo协议传输大文件或超大字符串。适用场景:常规远程服务方法调用Rmi协议可与原生RMI互操作,基于TCP协议偶尔会连接失败,需重建StubHessian协议可与原生Hessia
- 开源计算机视觉库OpenCV详解和实际运用案例
黑夜照亮前行的路
计算机视觉
开源计算机视觉库OpenCV是一个功能强大的工具,广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它包含许多优化算法,涵盖了图像处理、特征检测、目标跟踪等多个方面的功能。以下是对OpenCV的详细解释和一些实际应用案例。一、OpenCV的模块和功能OpenCV主要包含以下几个模块:核心功能模块:包含基本的图像处理和计算机视觉功能,如图像读取、显示、保存、变换等。图像处理模块:提供一系列图像处理算法,如滤波、边
- 机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)
bj_yoga
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种,而二阶优化一般是用二阶导数(Hessian矩阵)来计算,如牛顿法,由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵,计算量较大,因此没有流行开来。这里主要总结一阶优化的各种梯度下降方
- 序列化框架的选择- hession2、kyro、protostuff
芝士汉堡 ིྀིྀ
java服务器网络
序列化框架的选择前言Hessian2KryoProtostuff性能对比其他比较前言当涉及到序列化框架时,Hessian2、Kryo和Protostuff是三个常见的选择。它们在性能、跨语言支持、序列化大小和使用灵活性等方面存在一些差异。hession2、kyro、protostuff都是第三方开源的序列化/反序列化框架,要了解其各自的特性,我们首先需要知道序列化/反序列化是什么:序列化和反序列化
- Java在网络通信中应该如何选择合适的序列化框架?
coffee_babe
Netty网络IOjava开发语言序列化
前言说到网络通信就会牵涉到数据的序列化与反序列化,现如今序列化框架也是层出不穷,比如FST、Kryo、ProtoBuffer、Thrift、Hessian、Avro、MsgPack等等,有的人可能会有疑问,为什么市面上有这么多框架,JDK不是已经有自带的Serializable序列化接口吗?很遗憾地说出这个事实,作为JDK自带地序列化机制,无论是在时间还是空间上的性能不尽人意,但凡时间或者空间上性
- opencv特征点匹配_opencv-python 4.2 BFMatcher匹配特征点
福建低调
opencv特征点匹配
importcv2frommatplotlibimportpyplotasplt#读取需要特征匹配的两张照片,格式为灰度图。img1=cv2.imread("water1.jpg",0)img2=cv2.imread("water2.jpg",0)#BFMatcher匹配orb=cv2.ORB_create()#建立orb特征检测器kp1,des1=orb.detectAndCompute(img
- [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
- dubbo rpc序列化
此剑之势丶愈斩愈烈
dubborpc网络协议
序列化配置providerconsumer上述配置中,服务端和消费端serialization属性指定了序列化方式为Hessian2。同样,你可以根据需要选择其他的序列化方式。需要注意的是,序列化方式的选择应该与服务提供者和消费者之间的兼容性相匹配。如果服务提供者和消费者使用的序列化方式不一致,可能会导致通信失败。因此,在选择序列化方式时,应确保服务提供者和消费者都支持所选的序列化方式。常用类型1
- dubbo--03--- dubbo 支持的9种协议
知行合一。。。
dubbo
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Dubbo框架特性Dubbo和SpringCloud区别dubbo支持的9种协议协议类型1、dubbo协议(==默认==)特性配置常见问题2、rmi协议3、hessian协议4、http协议特性5、webservice协议6、thrift协议![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/di
- 常见序列化的优劣:pb、avro、json、hessian
M.Rambo
jsonjava性能优化
概念(1)基础概念和用途序列化和反序列本质上就是对象和字节数组的转换:序列化时,将Java对象编码为byte数组反序列化,则是将byte数组转换为Java对象序列化用途:1、在网络上传送对象的字节序列2、把对象的字节序列永久地保存到硬盘上,通常放在一个文件中(2)java序列化的实现1、ObjectOutputStream:通过writeObject方法将对象序列化,并将得到的字节序列写到目标输出
- Selenium 隐藏浏览器指纹特征
觅梦_feng
pythonseleniumpythonchrome
我们使用Selenium对网页进行爬虫时,如果不做任何处理直接进行爬取,会导致很多特征是暴露的。对一些做了反爬的网站,做了特征检测,用来阻止一些恶意爬虫。本篇文章将介绍几种常用的隐藏浏览器指纹特征的方式。1.直接爬取目标对象:aHR0cHM6Ly9xaWthbi5jcXZpcC5jb20vUWlrYW4vU2VhcmNoL0FkdmFuY2U=我们使用Selenium直接爬取目标页面:#selen
- 最全总结 | 聊聊 Selenium 隐藏浏览器指纹特征的几种方式
测试界的飘柔
职场经验IT软件测试seleniumpythonchrome职场和发展软件测试
我们使用Selenium对网页进行爬虫时,如果不做任何处理直接进行爬取,会导致很多特征是暴露的对一些做了反爬的网站,做了特征检测,用来阻止一些恶意爬虫本篇文章将介绍几种常用的隐藏浏览器指纹特征的方式1.直接爬取目标对象:aHR0cHM6Ly9xaWthbi5jcXZpcC5jb20vUWlrYW4vU2VhcmNoL0FkdmFuY2U=我们使用Selenium直接爬取目标页面#selenium直
- Selenium 隐藏浏览器指纹特征的几种方式
咖啡加剁椒..
软件测试seleniumpython爬虫功能测试软件测试自动化测试程序人生
我们使用Selenium对网页进行爬虫时,如果不做任何处理直接进行爬取,会导致很多特征是暴露的对一些做了反爬的网站,做了特征检测,用来阻止一些恶意爬虫本篇文章将介绍几种常用的隐藏浏览器指纹特征的方式1.直接爬取目标对象:aHR0cHM6Ly9xaWthbi5jcXZpcC5jb20vUWlrYW4vU2VhcmNoL0FkdmFuY2U=我们使用Selenium直接爬取目标页面#selenium直
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
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MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
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sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
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Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
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spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
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option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。