- (5)【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—12种聚类算法说明与归纳
代码骑士
#机器学习人工智能
目录一、12种聚类(无监督学习)算法说明和区分比较聚类算法的类型(一)编辑导入函数库加载数据集编辑(1)K-Means--Centroidmodels(2)Mini-BatchK-Means--Centroidmodels(3)AffinityPropagation(Hierarchical)--Connectivitymodels(4)MeanShift--Centroidmodels聚类后如何
- 机器学习-*-MeanShift聚类算法及代码实现
Leo蓝色
机器学习Python均值漂移MeanShift聚类
MeanShift该算法也叫做均值漂移,在目标追踪中应用广泛。本身其实是一种基于密度的聚类算法。主要思路是:计算某一点A与其周围半径R内的向量距离的平均值M,计算出该点下一步漂移(移动)的方向(A=M+A)。当该点不再移动时,其与周围点形成一个类簇,计算这个类簇与历史类簇的距离,满足小于阈值D即合并为同一个类簇,不满足则自身形成一个类簇。直到所有的数据点选取完毕。一般形式对于给定的n维空间RnR^
- 机器学习系列 - Mean Shift聚类
学海一叶
机器学习算法聚类机器学习python计算机视觉
文章目录前言一、原理前置知识点MeanShift计算步骤二、应用举例-图像分割三、聚类实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift(均值漂移)是基于密度的非参数聚类算法,其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布,找到任一样本点密度增大的最快方向(最快方向的含义就是MeanShift),样本密度高的区域对应于该分布的最大值,这些样本点最终会在局部
- 1.23聚类算法(kmeans(初始随机选k,迭代收敛),DBSCAN(dij选点),MEANSHIFT(质心收敛),AGENS(最小生成树)),蚁群算法(参数理解、过程理解、伪代码、代码)
CQU_JIAKE
机器学习&神经网络数学方法数模人工智能算法机器学习启发式算法聚类数学建模
聚类算法聚类结果不变K-meansK值是事先确定好的,是要划分的聚类的数量;初始时随机选择k个点,然后逐渐选择离他最近的点,不断锁定最近的,最后计算方差和;这个是轮流的这个就类似于模拟退火的思想当前聚类下的方差和,也称为簇内方差(within-clustervariance),是一种度量聚类质量的指标。它衡量了簇内数据点与各自簇中心的差异程度。方差和越小,表示簇内的数据点越紧密聚集在一起。计算当前
- OpenCV-Python(39):Meanshift和Camshift算法
图灵追慕者
opencv-pythonopencvMeanshift算法Camshift算法视频分析目标跟踪
目标学习了解Meanshift和Camshift算法在视频中找到并跟踪目标Meanshift原理Meanshift算法是一种基于密度的聚类算法,用于将数据点划分为不同的类别。它的原理是通过数据点的密度分布来确定聚类中心,然后将数据点移动到离其最近的聚类中心,并不断迭代这个过程,直到收敛为止。假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点)和一个小的圆形窗口,我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰
- 四种无监督聚类算法说明
取名真难.
机器学习算法聚类人工智能机器学习
目录一、K-Means无监督学习(K-Means)的认识-CSDN博客二、Mini-BatchK-Means--Centroidmodels三、AffinityPropagation(Hierarchical)--Connectivitymodels四、MeanShift--Centroidmodels无监督聚类是一种机器学习技术,用于将数据分组成不同的类别,而无需提前标记或指导。在无监督聚类中,
- 机器学习--K均值聚类
Anonymous&
人工智能kmeans算法pandasnumpy
机器学习--聚类一、无监督学习二、KMeans聚类2.1概览2.2理论介绍2.2.1模型2.2.2策略2.2.3算法2.3案例讲解2.4Python实现2.4.1导入数据处理相关库以及读取数据2.4.2查看相关数据并进行可视化展示2.4.3导入sklearn并训练模型2.4.4评估模型三、常用的其他聚类算法3.1均值漂移聚类(Meanshift)3.2DBSCAN算法(基于密度的空间聚类算法)总结
- 《opencv实用探索·十八》Camshift进行目标追踪流程
梦回阑珊
opencv实用学习opencv人工智能计算机视觉均值算法图像处理c++
CamShift(ContinuouslyAdaptiveMeanShift)是一种用于目标跟踪的方法,它是均值漂移(MeanShift)的扩展,支持对目标的旋转跟踪,能够对目标的大小和形状进行自适应调整。cv::CamShift和cv::meanShift区别:cv::meanShift:这是一种用于均值漂移目标跟踪的算法。它基于颜色直方图的均值漂移,寻找输入图像中与模板颜色直方图最相似的区域。
- 深度学习与meanshift结合实现跟踪
zhcheng26
技术文档
深度学习一个重要的作用是实现目标的特征实现自动提取过程,传统的meanshift跟踪常用的有颜色直方图,HOG等边缘特征提取目标实现跟踪,则meanshift跟踪可实现的则是用深度学习自动学习的特征来完成跟踪。好处是对于复杂的情况也能很好的提取目标的特征,使得跟踪的鲁棒性和精度更高。很多人担心的是实时性的问题,其实来说,深度学习完成的过程主要分成两部,预训练预测,预训练完全可以通过离线训练来完成,
- Grabcut算法在图片分割中的应用
视图猿人
QTOpenCV图像视频处理算法计算机视觉人工智能
GrabCut算法原理Grabcut是基于图割(graphcut)实现的图像分割算法,它需要用户输入一个boundingbox作为分割目标位置,实现对目标与背景的分离/分割,与KMeans与MeanShift等图像分割方法不同。Grabcut分割速度快,效果好,支持交互操作,因此在很多APP图像分割/背景虚化的软件中可以看到其身影。主要需要如下知识:k均值聚类、高斯混合模型建模(GMM)、maxf
- OpenCV入门11——图像的分割与修复
源代码•宸
OpenCVopencv人工智能计算机视觉经验分享算法
文章目录图像分割的基本概念实战-分水岭法(一)实战-分水岭法(二)GrabCut基本原理实战-GrabCut主体程序的实现实战-GrabCut鼠标事件的处理实战-调用GrabCut实现图像分割meanshift图像分割视频前后景分离其它对视频前后影分离的方法图像修复图像分割是计算机视觉中的一个重要领域,通过它我们可以做物体的统计,背景的变换等许多操作,而图像的修复可以说是它的逆运算图像分割的基本概
- opencv-Meanshift 和 Camshift 算法
普通研究者
opencvopencv算法人工智能
MeanShift和CamShift都是用于目标跟踪的算法,基于颜色直方图的方法。它们主要用于在视频序列中追踪运动的对象。MeanShift(均值漂移):原理:MeanShift算法的基本思想是通过不断调整窗口的中心,使得窗口中的样本点的平均值向目标的密度最大的区域移动。具体来说,它使用核密度估计来寻找样本分布的最大概率密度,并将窗口中心移动到密度最大的位置。应用:MeanShift在静止相机下的
- 机器学习/sklearn笔记:MeanShift
UQI-LIUWJ
python库整理机器学习机器学习sklearn笔记
1算法介绍一种基于质心的算法通过更新候选质心使其成为给定区域内点的均值候选质心的位置是通过一种称为“爬山”技术迭代调整的,该技术找到估计的概率密度的局部最大值1.1基本形式给定d维空间的n个数据点集X,那么对于空间中的任意点x的均值漂移向量基本形式可以表示为:其中Sk表示数据集的点到x的距离小于球半径h的数据点漂移过程就类似于”梯度下降“通过计算漂移向量,然后把球圆心x的位置更新一下求解一个向量,
- 【均值漂移】mean-shift算法详解
zy_destiny
Python1024程序员节pythonmeanshift均值漂移均值算法
Mean-shift算法是一种非参数密度估计算法,主要用于图像分割、目标跟踪和聚类等领域。其基本原理是以某个点为中心,计算该点周围所有点的密度,并将中心点移动到密度最大的位置,不断迭代,直到中心点不再移动或满足停止条件为止。目录思路理解算法步骤python代码有意思的知识又增加了,祝大家1024快乐相比kmeans聚类,Meanshift最大的优势是不需要人为指定分成几类。该算法会根据分布密度自动
- 学习OpenCV2——CamShift之目标跟踪
Markala
OpenCV2目标跟踪OpenCV2CamShift目标跟踪
1.CamShift思想Camshift全称是"ContinuouslyAdaptiveMean-SHIFT",即连续自适应的MeanShift算法,是MeanShift算法的改进。CamShift的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算,并将上一帧的结果(即SearchWindow的中心和大小)作为下一帧MeanShift算法的SearchWindow的初始值,如此迭代下去。这个过程
- OpenCV实现视频的追踪(meanshift、Camshift)
txz2035
OpenCV从入门到精通opencv人工智能计算机视觉python
目录1,meanshift1.1算法流程1.2算法实现1.3代码实现1.4结果展示1,meanshift1.1算法流程1.2算法实现1.3代码实现importnumpyasnpimportcv2ascv#读取视频cap=cv.VideoCapture('video.mp4')#检查视频是否成功打开ifnotcap.isOpened():print("Error:Cannotopenvideofil
- Python Opencv实践 - 视频目标追踪CamShift
亦枫Leonlew
OpenCV实践-pythonopencv人工智能计算机视觉
CamShift是MeanShift的改进,能够动态自适应跟踪目标大小,而不是一个固定窗口。在opencv中使用CamShift进行目标追踪的方法和MeanShift差不多,只需要替换meanShift方法并且使用cv.polylines绘制出结果多边形窗口即可。参考资料:PythonOpencv实践-视频目标追踪MeanShift_亦枫Leonlew的博客-CSDN博客pythonopencv入
- Python Opencv实践 - 视频目标追踪MeanShift
亦枫Leonlew
OpenCV实践-pythonpythonopencv开发语言计算机视觉图像处理
参考资料:opencv/python标定时用到的几个函数意义_criteriaopencv_是三水不是泗水的博客-CSDN博客python+OpenCV笔记(二十六):视频追踪(meanshift、Camshift)_cv2.meanshift_ReadyGo!!!的博客-CSDN博客importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#
- 传统目标检测算法【1】-Mean shift
cnjs1994
计算机视觉-Opencv强化学习等的趣味小实验目标检测算法目标跟踪
传统目标检测算法【1】-Meanshift一、均值漂移(MeanShift)二、Meanshift的opencvpython实现三、Python实现完整代码参考文献资料一、均值漂移(MeanShift)该算法寻找离散样本的最大密度,并且重新计算下一帧的最大密度,这个算法的特点就是可以给出目标移动的方向。meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集,还有一个小的窗口,这个窗口可能是圆形的,现
- OPENCV--实现meanshift图像分割
weixin_44119674
OpenCV入门学习opencv人工智能计算机视觉
Meanshift原理效果图API#-*-coding:utf-8-*-"""作者:794919561日期:2023/9/13"""importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread("F:\\learnOpenCV\\openCVLearning\\pictures\\Lena.jpg
- openCV_meanshift
董占峰
目标追踪#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportcv2ascvcap=cv.VideoCapture(0)#takefirstframeofthevideoret,frame=cap.read()#setupinitiallocationofwindowr,h,c,w=250,90,400,125#simplyhardcod
- Lesson5-2:OpenCV视频操作---视频追踪
YoLo-8
OpenCVopencv音视频人工智能
学习目标理解meanshift的原理知道camshift算法能够使用meanshift和Camshift进行目标追踪1.meanshift1.1原理meanshiftmeanshiftmeanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集,还有一个小的窗口,这个窗口可能是圆形的,现在你可能要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。如下图:最开始的窗口是蓝色圆环的区域,命名为C1C1C1。蓝色圆环的圆心
- 【算法实现】Meanshift 求2d散点的密度最大处,点最密集处
Hi_AI
python算法menshift
【PythonMeanshif】参考来源:http://www.chioka.in/meanshift-algorithm-for-the-rest-of-us-python/这个参考链接是提供代码的,针对于用meanshift对2D点集进行聚类,并返回聚类中心,那位大佬还对理论进行了较为详细的介绍,还有一些用相应API进行分割,聚类的说明,可以看看。算法简介:1、meanshift目前有几个比较
- OpenCV-Python中的图像处理-视频分析
SongYuLong的博客
OpenCVPythonpythonopencv图像处理
OpenCV-Python中的图像处理-视频分析视频分析Meanshift算法Camshift算法光流Lucas-KanadeOpticalFlowDenseOpticalFlow视频分析学习使用Meanshift和Camshift算法在视频中找到并跟踪目标对象:Meanshift算法Meanshift算法的基本原理是和很简单的。假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点),和一个小的圆形窗口,
- 利用Python进行单个和多个对象跟踪:meanShift、CamShift、Boosting、MIL算法的详细解析和实现
快撑死的鱼
python算法解析pythonboosting算法
第一部分一、引言物体跟踪技术是计算机视觉领域的一个重要研究内容,它的目标是在连续的视频帧中跟踪一个或多个感兴趣的物体。最近几年,随着深度学习技术的快速发展,物体跟踪领域也取得了显著的进步。然而,在深度学习之前,一些经典的物体跟踪算法,如MeanShift、CamShift、Boosting和MIL,一直在物体跟踪任务中发挥着重要的作用。在这篇文章中,我们将以Python为编程语言,详细地探讨这四种
- 使用深度学习模型对视频进行聚类分析-Pytorch、Skleran、Matplotlib
MarkJhon
深度学习pytorch人工智能
fromsklearn.datasetsimportmake_circlesfromsklearn.clusterimportKMeans,DBSCAN,SpectralClustering,Birch,MeanShift,AgglomerativeClusteringfromsklearn.metricsimportsilhouette_score,silhouette_samplesfroms
- python 视频分析_[OpenCV-Python] OpenCV 中视频分析 部分 VI
weixin_39905624
python视频分析
部分VI视频分析39Meanshift和和Camshift目标•本节我们要学习使用Meanshift和Camshift算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1MeanshiftMeanshift算法的基本原理是和很简单的。假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点),和一个小的圆形窗口,我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处(或者是点最多的地方)。如下图所示:初始窗口是蓝色的“C1”,
- OpenCV图像处理-图像分割-MeanShift
羊羊羊i
图像处理opencv图像处理
MeanShift1.基本概念2.代码示例1.基本概念MeanShift严格说来并不是用来对图像进行分割的,而是在色彩层面的平滑滤波。它会中和色彩分布相近的颜色,平滑色彩细节,侵蚀掉面积较小的的颜色区域,它以图像上任意一点P为圆心,半径为sp,色彩幅值为sr进行不断地迭代。语法:pyrMeanShiftFiltering(img,doublesp,doublesr,maxLevel=1,termc
- 在Matlab环境下高效实施均值偏移(Mean Shift)算法并运用于灰度测试图像的快速原型设计:特征空间中的收敛过程
快撑死的鱼
算法matlab均值算法
在科学研究和工业界,图像处理已经成为了一个重要的应用领域。而在图像处理中,均值偏移(MeanShift)算法是一个在计算机视觉中非常重要的技术。本文将介绍如何在Matlab环境中实现均值偏移算法,并应用到灰度测试图像上,展示在特征空间中均值偏移的收敛过程。实战项目下载1.均值偏移算法(MeanShift)的基本原理均值偏移(MeanShift)算法是一种非参数的统计方法,常用于计算机视觉和图像处理
- 基于MeanShift的图像滤波方法
小张Tt
图像处理opencv计算机视觉人工智能
前言 在视觉领域中,图像滤波是一种常用的技术,用于去除图像中的噪声和平滑图像。其中,MeanShift滤波是一种基于颜色和空间信息的非参数化滤波算法。MeanShift滤波原理 MeanShift滤波是一种基于密度估计的非参数化滤波技术,它对每个像素都计算其所在领域内像素的颜色分布,并根据当前像素与领域内像素之间的相似度来调整像素值。具体步骤包括:1选择窗口大小和颜色带宽,并将窗口中心置于目标
- 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
dcj3sjt126com
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
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
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)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
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。