- OpenCV高阶操作
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下,采样下采样(Downsampling)下采样通常用于减小图像的尺寸,从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现,但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数(在OpenCV中)或其他类似的滤波器(如平均池化、最
- OpenCV图像处理技术之图像金字塔
WYOLO
opencv
FuXianjun.AllRightsReserved.所有素材来自于小傅老师。开始今天的学习吧!学习的是图像金字塔。我们的学习目标:能够理解高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的处理过程能够使用相关函数进行高斯金字塔可逆性分析能够使用相关函数进行拉普拉斯金字塔无损恢复图像能够掌握ROI的应用处理能够掌握泛洪填充算法并使用相关函数进行处理冲冲冲!任务一:高斯金字塔高斯金字塔由cv2.pyrDown()与cv
- 33从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --图像金字塔
Jachin111
图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图,最左边的图片是原始图片,然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值,这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸,不会有比这更小尺寸的图片了,像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔,每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标(物体、动物等)。im
- OpenCV-38 图像金字塔
一道秘制的小菜
OpenCVopencv计算机视觉图像处理人工智能pythonnumpy
目录一、图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔一、图像金字塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说,图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩,一幅图像的金字塔是一系列以金字塔状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止
- 图像金字塔
猴子喜
1.基本概念一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示,而顶部是低分辨率的近似。2.高斯金字塔和拉普拉斯金字塔高斯金字塔用来向下降采样图像拉普拉斯金字塔则用来从金字塔底层图像中向上采样重建一个图像。
- 34从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --方向梯度直方图
Jachin111
什么是方向梯度直方图在前面的实验1、实验2中,我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤,第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。第二步是将选择出来的区域转化为人工设计的特征,可称为特征提取。第三步是将这些特征输入分类器进行分类。方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradients)以下简称HOG,就是一种人工设计的特征,用来简化图像表述的特征描述符。下图中左边的
- 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
- OpenCV 12 - 图像金字塔和DOG概念
江凡心
opencv人工智能计算机视觉
1图像金字塔概念1.我们在图像处理中常常会调整图像大小,最常见的就是放大(zoomin)和缩小(zoomout),尽管凡何变换也可以实现图像放大和缩小2.一个图像金字塔式一系列的图像组成,最底下一张是图像尺寸最大,最上方的图像尺寸最小,从空间上从上向下看就像一个古代的金字塔3层级越高,则图像越小,分辨率越低。高斯金字塔(Gaussianpyramid)——用来向下采样,主要的图像金字塔。拉普拉斯金
- C++实现图像金字塔下采样和上采样
痛&快乐着
C++学习图像处理c++图像处理
文章目录1.图像金字塔2.图像金字塔下采样和上采样原理图像金字塔–下采样(降采样)图像金字塔–上采样(升采样)3.python代码实现4.C++代码实现5.参考文献1.图像金字塔图像金字塔是对图像的一种多尺度表达,将各个尺度的图像按照分辨率从小到大,依次从上到下排列,就会形成类似金字塔的结构,因此称为图像金字塔。该组图像是由单张图像不断进行下采样所产生的,从底部第0层开始,逐层下采样,一直堆叠到金
- opencv学习 特征提取
小猴啊0.0
opencv学习人工智能
内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》图像金字塔略拉普拉斯金字塔对输入图像进行reduce操作会生成不同分辨率的图像,对这些图像进行expand操作,然后使用reduce减去expand之后的结果,就会得到拉普拉斯金字塔图像。详情可查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/80362140图像金字塔融合拉普拉斯金字塔通过源图像减去先缩小再放大的图像构成,保留
- C++ 程序使用 OpenCV 库来创建一个图像金字塔,然后将这些图像合并成一张大图
小秋 AI SLAM入门实战
opencvopencv计算机视觉
文章目录源码文件功能解读编译文件源码文件#include#include#include#includeintmain(){//这里应该有代码来生成或加载一系列图像到imagePyramidstd::vectorimagePyramid;intimage_name=0;//用于生成输出文件名//示例:创建一系列彩色图像加入到金字塔中for(inti=0;i=imagePyramid.size())
- 人脸识别 基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法(MTCNN代码复现)
郭庆汝
MTCNN人脸识别
人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法(MTCNN代码复现)论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二:阶段三卷积网络设计层面Loss损失函数的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位L2范数在线困难挖掘论文实验数据集网络模块代码实现激活函数P-Net模块代码R-Net模块代码O-Net图像处理过程中图像金字塔MTCNN项目代码实现关于训练流程
- FPN结构
酸酸甜甜我最爱
基础理论学习人工智能
FPN——FeaturePyramidNetworksbackbone指网络的主干结构。在FasterR-CNN中就用到FPN结构了,FPN结构对网络的好处在于:针对目标检测任务,cocoAP(IoU从0.5~0.95的均值)提升2.3个点,pascalAP提升3.8个点。图a是一个特征图像金字塔结构,在传统的图像处理中是非常常见的一个办法。针对我们要检测不同尺度的目标的时候呢,会将图片首先给缩放
- Halcon指定区域的形状匹配
electrical1024
计算机视觉人工智能图像处理算法
Halcon指定区域的形状匹配文章目录Halcon指定区域的形状匹配1.在参考图像中选择目标2.创建模板3.搜索目标在这个实例中,会介绍如何根据选定的ROI选择合适的图像金字塔参数,创建包含这个区域的形状模板,并进行精确的基于形状模板的匹配。最后,将匹配到的形状区域在测试图像上标示出来。1.在参考图像中选择目标采集图像之后,接下来要做的是确定ROI的范围,创建一个包含目标的ROI。在本例中,首先使
- 目标检测 - FPN结构
mango1698
AI目标检测深度学习人工智能
论文:FeaturePyramidNetworksforObjectDetection网址:https://arxiv.org/abs/1612.03144图a为特征图像金字塔,针对我们要检测不同尺度的目标时,我们会将图片缩放到不同的尺度,针对每个尺度的图片都经过我们的模型进行预测。面临问题:生成n个不同的尺度,就要重新预测n次,这样效率是很低的。图b为Faster-CNN采用的一种方式,图片通过
- Halcon图像金字塔inspect_shape_model
electrical1024
计算机视觉人工智能图像处理算法
Halcon图像金字塔本文将讲述一种加速模板匹配的方法——图像金字塔。在Halcon的模板匹配过程中,除了基于描述符的匹配之外,其他几种匹配方法都用到了图像金字塔。图像金字塔是按照一定的排列顺序显示的一系列图像信息,包括原始图像和不同尺寸的下采样图像,如图所示。为了提高匹配速度,一般是用一个图像金字塔,它包括原图的各种下采样版本,如原始全尺寸及各个层级的下采样图像。这一系列图像从大到小、自下而上构
- Halcon基于形状的模板匹配
electrical1024
计算机视觉图像处理算法
Halcon基于形状的模板匹配基于形状的模板匹配,也称为基于边缘方向梯度的匹配,是一种最常用也最前沿的模板匹配算法。该算法以物体边缘的梯度相关性作为匹配标准,原理是提取ROI中的边缘特征,结合灰度信息创建模板,并根据模板的大小和清晰度的要求生成多层级的图像金字塔模型。接着在图像金字塔层中自上而下逐层搜索模板图像,直到搜索到最底层或得到确定的匹配结果为止。下图是基于形状的模板匹配的一个例子。图(a)
- python数字图像处理基础(五)——Canny边缘检测、图像金字塔、图像分割
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉opencv
目录Canny边缘检测原理步骤图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔图像分割图像轮廓检测1.检测轮廓2.绘制轮廓3.补充Canny边缘检测梯度是什么?梯度就是变化的最快的那个方向edge=cv2.Canny(image,threshold1,threshold2[,edges[,apertureSize[,L2gradient]]])第一个参数是需要处理的原图像,该图像必须为单通道的灰度图;第
- 09- OpenCV:图像上采样和降采样
Ivy_belief
OpenCVopencv人工智能计算机视觉图像上采样和降采样
目录1、上采样和降采样简介2、采样的应用场景3、采样的API4、图像金字塔概念5、代码演示1、上采样和降采样简介在图像处理中,上采样(Upsampling)和降采样(Downsampling)是常用的操作。(1)上采样(Upsampling)上采样是将图像的分辨率增加的过程,通常使用插值方法来填充新生成的像素。OpenCV中常用的上采样函数是cv::resize,可以通过指定目标图像的尺寸来实现上
- 【Emgu.CV教程】5.3、几何变换之金字塔变换
..活宝..
EmguCV使用教程计算机视觉图像处理c#Emgu.CV
这一段文字描述来自百度百科:图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的图像金字塔是一系列以金字塔形状(自下而上)逐步降低,且来源于同一张原始图的图像分辨率集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔,层级越高,则图像越小,分辨率越低。下面的图片也来自百度百科,金字塔就是从塔尖开始一直到塔底,图像的
- opencv中图像金字塔与图片尺寸缩放
su945
1.图像金子塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩,一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示,而顶部是低分辨率的近似。一般情况下有两种类型的图像金字
- CV必备的15个多尺度模型分享,涵盖特征融合、多尺度预测等4种网络结构
深度之眼
深度学习干货人工智能干货深度学习人工智能cnn多尺度融合特征融合
在卷积神经网络中,感受野的大小会影响到模型能够捕捉到的特征的尺度,从而影响模型的性能。因此我们在设计网络时,需要合理地控制感受野的大小。那么问题来了:怎样才能合理控制?到目前为止,已有很多学者设计出了各种各样的多尺度模型架构供我们学习参考。这其中,图像金字塔和特征金字塔是实现多尺度的两种常用方法。更具体点,可以分为多尺度输入网络、多尺度特征融合网络、多尺度特征预测融合网络、多尺度特征和预测融合网络
- opencv图像金字塔
Alphapeople
opencv计算机视觉人工智能
下采样:#include#includeintmain(){//读取图像cv::Matsrc=cv::imread("C:/Users/10623/Pictures/adf4d0d56444414cbeb809f0933b9214.png");if(src.empty()){std::cout#includeintmain(){//读取图像cv::Matsrc=cv::imread("path_t
- 《数字图像处理》第七章 小波域多分辨率处理 学习笔记
:铭碑于心、
《数字图像处理》学习笔记附部分实例代码实现学习笔记c++opencv图像处理
小波域多分辨率处理0.前言1.背景1.1图像金字塔1.2子带编码2.多分辨率展开2.1级数展开2.2尺度函数2.3小波函数0.前言本章难度大(看不太懂),没有什么详细记录,大家还得自行查阅其他相关博客视频等。小波变换基于小型波(傅里叶变换以正弦函数为基函数).FT的结果完全丢失了时间信息,而小波变换的意义就在于判断什么时间(间隔)出现什么样的频谱成分.辅助材料:THEWAVELETTUTORIAL
- 02 特征点提取器 ORBextractor
算法导航
ORB-SLAM2ORB-SLAM2SLAM
文章目录02特征点提取器ORBextractor2.0基础知识2.0.1图像金字塔2.0.2ORB特征点的关键点和描述子2.1构造函数:ORBextractor()2.2构建图像金字塔ComputePyramid()2.3提取特征点并筛选ComputeKeyPointsOctTree()2.4筛选特征点DistributeOctTree()2.5计算特征点方向computeOrientation(
- 详谈ORB-SLAM2的地图点MapPoint
极客范儿
━═━═━◥MR◤━═━═━1024程序员节
ORB-SLAM2中维护的是局部建图,在项目里所谓的地图就是两个数组:特征点数组和关键帧数组。所有关键帧和特征点的结合就是地图信息,所以在ORB-SLAM2中最重要的两个部分就是地图点和关键帧。这两个部分在设计上非常像,代码重复率很高。文章目录一、特征点和地图点的区别1、特征点是`2D`的,相机图像上的点(图像金字塔)2、地图点是`3D`的,根据同一特征点在多个图片中的不同位置三角化得到的二、各成
- 图像金字塔
为暗香来
计算机视觉opencvpython
图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔对每一层图像特征提取结果可能是不同的,把结果总和在一起。高斯金字塔向下采样(缩小)1)对于给定的图像先做一次高斯平滑处理,也就是使用一个卷积核对图像进行卷积操作2)然后再对图像采样,去除图像中的偶数行和偶数列,然后就得到一张图片3)对这张图片循环1)和2)操作就可以得到高斯金字塔向上采样(放大)1)图像在每个方向扩大为原来的2倍,新增的行和列用0填充2)使用先前同
- 项目前置知识整理(1):图像增强技术之多曝光融合
NoNoUnknow
图像处理人工智能
声明:理论和思想来自大磊哥,请先阅读他的文章和观看视频。本人仅是根据自己的理解参考复现作为锻炼。目的:输出高质量图像;理论参考:采集曝光程度不同的图像后,通过图像算法实现融合;实际实现:采集单张图片,通过算法生成曝光度(亮度不同)的两张图像,进行融合;参考视频:22_基于图像金字塔的曝光融合(第一讲)_大磊FPGA图像处理_哔哩哔哩_bilibili知识点:(0)双线性插值法本质上是一个FPGA的
- OpenCV-Python(20):图像金字塔
图灵追慕者
opencv-pythonopencv图像处理图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金子塔图像融合
目标学习图像金字塔使用图像创建一个新水果:橘子苹果学习的函数cv2.pyrUp()、cv2.pyrDown()。说明图像金字塔(imagepyramid)是一种在计算机视觉和图像处理中常用的技术,用于在不同分辨率下对图像进行分析和处理。图像金字塔可以看作是图像的多个分辨率版本,其中每个版本都是通过对原始图像进行降采样(downsampling)或上采样(upsampling)得到的。降采样是指将图
- 36从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --行人检测
Jachin111
行人检测基本流程在实验1到实验3中我们分别学习了滑动窗口、图像金字塔、方向梯度直方图。本节实验我们将结合这些方法来构建一个传统的行人检测算法。简单来说行人检测就是在提供的图像中,我们想要计算机分辨出哪些是人并且用矩形框标记出人出现在图片中的哪些位置。下图左上角图片中有一个人,如果我们想要用传统的目标检测方法检测到这个人的话,一般分为下面几个步骤。使用图像金字塔将图片按一定缩放比例生成不同尺寸图片(
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla