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无规则ai
OpenCVopencv人工智能计算机视觉python
一.视频的读写1.从文件中读取视频并播放(1)创建读取视频的对象cap=cv2.VideoCapture(filepath)filepath:视频文件的路径(2)视频的属性信息a.获取视频的某些属性retval=cap.get(propId)propId:从0到18的数字,每个数字表示视频的属性常用的属性有属性名对应数值功能描述CAP_PROP_POS_MSEC0视频当前的播放位置,单位为毫秒。C
- OpenCV读取视频帧卡死的BUG修复
henysugar
opencv音视频bug
OpenCV读取指定视频文件如果异常的时候,会卡死一直不退出,问题是卡在CvCapture_MSMF::grabVideoFrame函数内,跟了一下,发现有个判断有点问题,其下面的源码:while(!stopFlag) { for(;;) { CV_TRACE_REGION("ReadSample"); if(!SUCCEEDED(hr=videoFileSour
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大力出奇迹985
人工智能
本文围绕Python+OpenCV实现自动人脸识别门禁系统展开,先概述系统的基本构成与作用,再从系统核心技术、开发实现步骤、功能扩展方向、实际应用场景及优化改进策略五个方面详细阐述,最后总结系统的价值与发展前景,为相关开发和应用提供全面参考。一、系统核心技术解析人脸识别技术是门禁系统的核心,其关键在于对人脸特征的精准提取与匹配。OpenCV作为开源计算机视觉库,提供了丰富的人脸检测算法,如Haar
- RK3568平台(camera篇)opencv处理图像
嵌入式_笔记
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一.颜色转换cv2.cvtColor()函数功能:将一幅图像从一个色彩空间转换到另一个色彩空间。函数原型:cv2.cvtColor(src,code,dst=None,dstCn=None)参数定义:src:要转换的源文件code,转换的色彩空间,在opencv中有超过150种颜色空间转换方法,但是经常用的只有BGR-灰度图和BGR-HSVBGR和灰度图的转换使用cv2.COLOR_BGR2GRA
- RK3568笔记九十二:QT使用Opencv显示摄像头
殷忆枫
RK3568学习笔记笔记
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。测试使用QT调用Opencv的API显示摄像头,板子为正点原子的RK3568,最终想实现的是在RK3568平台上使用Qt框架进行部署,利用NPU推理加速视频目标识别。此篇为测试功能代码为正点原子提供的代码,直接用来测试,在未看代码时一直不明白怎么添加opencv的库,后面明白了,只增加了下面的两行:CONFIG+=link_pkgconfigPKGCONFIG
- 《零基础入门AI:从图像梯度到凸包特征检测(OpenCV图像特征提取)》
竹子_23
OpenCV入门opencv人工智能计算机视觉
一、图像梯度处理:理解像素变化的本质1.1图像梯度基础图像梯度是计算机视觉中的核心概念,它描述了图像中像素强度的变化情况:梯度方向:像素值变化最剧烈的方向(垂直于边缘)梯度幅度:像素值变化的强度(值越大表示边缘越明显)物理意义:就像地形图中的等高线,梯度大的地方相当于陡坡,梯度小的地方相当于平地1.2垂直边缘提取垂直边缘是图像中物体左右边界形成的线条:特征:水平方向上像素值发生突变应用场景:文档扫
- 《零基础入门AI:OpenCV图像预处理进一步学习》
竹子_23
OpenCV入门opencv人工智能学习
本文全面讲解OpenCV图像预处理的七大核心技术(插值方法、边缘填充、图像矫正(透视变换)、图像掩膜、ROI切割、图像添加水印、图像噪点消除),每个知识点都配有详细解释和实用代码示例,帮助初学者建立系统的图像处理知识体系。一、插值方法:图像缩放的核心技术插值是在图像缩放或旋转时估算新像素值的方法,不同方法在速度和质量上有显著差异。1.最近邻插值原理:直接取最邻近像素的值特点:速度最快,但会产生锯齿
- OpenCV基础02_图像预处理
白槿_cha
计算机视觉基础opencv人工智能计算机视觉笔记
图像预处理在计算机视觉和图像处理领域,图像预处理是一个重要的步骤,它能够提高后续处理(如特征提取、目标检测等)的准确性和效率。OpenCV提供了许多图像预处理的函数和方法,一些常见的图像预处理操作:图像色彩空间转换图像大小调整图像仿射变换图像翻转图像裁剪图像二值化处理图像去噪边缘检测图像平滑处理图像形态学一、图像翻转cv2.flip是OpenCV库中的一个函数,用于翻转图像。翻转可以是水平翻转、垂
- 小白学视觉 | 在OpenCV中进行图像预处理
双木的木
深度学习拓展阅读人工智能机器学习深度学习opencv计算机视觉图像处理ai
本文来源公众号“小白学视觉”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:在OpenCV中进行图像预处理今天,我们进一步深入,并处理在图像处理中常用的形态学操作。形态学操作用于提取区域、边缘、形状等。什么是形态学操作?形态学操作是在二值图像上进行的。二值图像可能包含许多不完美之处。特别是由一些简单的阈值操作产生的二值图像(如果你对阈值不熟悉,现在不用担心)可能包含许多噪声和畸变。OpenCV库中提
- 【OpenCV基础】凸包检测、Harris角点检测、Canny边缘检测
:如果你也对机器人、人工智能感兴趣,看来我们志同道合✨:不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】:文章若有幸对你有帮助,可点赞收藏⭐不迷路:内容若有错误,敬请留言指正!原创文,转载请注明出处文章目录一、凸包检测API1.drawContours2.convexHull全部代码-有滑动条效果展示部分代码-无滑动条二、Harris角点检测角
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程序媛一枚~
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使用Python,OpenCV计算跑图的图像彩色度这篇博客将介绍如何计算跑图里最鲜艳的top25图片和最灰暗的top25图片并显示色彩彩色度值展示。效果图以下分别是最鲜艳top25和最灰暗top25对比效果图:最鲜艳top25效果图:最灰暗top25效果图如下:源码见如下链接https://blog.csdn.net/qq_40985985/article/details/115014533#US
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sam-zy
1.边缘检测原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_154bd48ae0102weuk.html边缘检测的一般步骤:1.滤波边缘检测的算法主要是基于图像的一阶和二阶导数。但是导数通常对噪声很敏感,所以首先要用滤波器降低噪声。常见的滤波方法主要是高斯滤波。2.增强增强边缘的基础是确定图像各点领域强度的变化值。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸现出来,在
- OpenCV图像梯度边缘轮廓处理
Jiamusi_night
opencv计算机视觉人工智能
一、梯度处理的sobel算子函数函数名:cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize=3,scale=1,delta=0,borderType=None)功能:用于计算图像梯度(gradient)的函数参数:src:输入图像,它应该是灰度图像。ddepth:输出图像的所需深度(数据类型)。通常,你可以使用-1来表示与输入图像相同的深度,或者使用如cv2.CV_64F等来指定特定
- 【人工智能-14】OpenCV梯度处理、边缘检测、绘制轮廓、凸包检测、轮廓特征查找
m0_64233047
人工智能opencv计算机视觉
上一期【人工智能-13】OpenCV插值方法,边缘填充,图像矫正,图像掩膜,图像融合与噪点消除文章目录一、梯度处理1.图像梯度2.垂直边缘提取3.Sobel算子4.Laplacian算子二、边缘检测1.高斯模糊(降噪)2.计算梯度强度和方向3.非极大值抑制(NMS)4.双阈值检测5.边缘连接(滞后阈值)三、绘制轮廓1.什么是轮廓2.寻找轮廓3.轮廓绘制四、凸包检测1.穷举法2.QuickHull五
- OpenCV+Python
安装OpenCV:Python:直接pipinstallopencv-python(核心库)和opencv-contrib-python(扩展功能)。pipinstallopencv-pythonpipinstallopencv-contrib-python验证安装:importcv2print(cv2.__version__)#输出版本号以下代码来源于:链接if__name__=='__main
- Python代码库OpenCV之11 切割碑文
iCloudEnd
本文代码来自https://blog.csdn.net/u010095372/article/details/79420641源代码适用于python2,我做个简单修改测试图片测试图片代码#-*-coding:utf-8-*-importosimportnumpyasnpimportcv2.cv2ascvfrommatplotlibimportpyplotaspltimportheapqimpor
- opencv-day2-图像预处理1
谢眠
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图像预处理在计算机视觉和图像处理领域,图像预处理能够提高后续处理(如特征提取、目标检测等)的准确性和效率。常见的图像预处理操作:图像色彩空间转换图像大小调整图像仿射变换图像翻转图像裁剪图像二值化处理图像去噪边缘检测图像平滑处理图像形态学图像翻转cv2.flip是OpenCV库中的一个函数,用于翻转图像。翻转可以是水平翻转、垂直翻转或同时水平和垂直翻转。这个函数接受两个参数:要翻转的图像和一个指定翻
- opencv-day3-图像预处理
图像滤波所为图像滤波通过滤波器得到另一个图像什么是滤波器在深度学习中,滤波器又称为卷积核,滤波的过程成为卷积卷积核概念卷积核大小,一般为奇数,是为了保证锚点在中间,防止位置发生偏移的原因什么是锚点?卷积核大小的影响在深度学习中,卷积核越大,看到的信息越多,提取的特征越好,同时计算量越大图像平滑处理图像噪声的定义和性质图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。它妨碍了人们通过视
- 基于Opencv的手势识别
双马尾为什么是神
opencv人工智能计算机视觉
thumb目录项目背景项目概览功能实现分类器选择数据收集与处理数据增强与傅里叶描述子计算SVM训练GUI设计未来展望项目背景回首过去一年半的大学时光,我深感自己过于安逸。没有明确的目标,对于学习也不太上心。倘若继续这样浑浑噩噩过下去,即便以后只想得过且过地过普通生活,最终结果恐怕难遂人愿。“取乎其上,得乎其中;取乎其中,得乎其下;取乎其下,则无所得矣。”于是乎我制定了与未来展望相匹配的学习路径,哪
- 创建全景图像的完整指南:Make-Panorama-Image实战教程
色空空色
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在IT领域,全景图像创建技术用于合并多张连续拍摄的照片以获得宽广视角。本教程将介绍使用Python和JupyterNotebook实现全景图像生成的步骤,包括图像对齐、融合、扭曲校正和裁剪调整。通过学习OpenCV、PIL/Pillow和scikit-image等库的使用,你将掌握创建和处理全景图像的技术。1.全景图像生成的步骤与原理全景图像(Panorama
- opencv学习(图像金字塔)
蓝桉802
opencv学习人工智能
1.什么是图像金字塔图像金字塔是一种多尺度图像表示方法,通过对原始图像进行下采样(缩小)和上采样(放大),生成一系列不同分辨率的图像集合,形似“金字塔”(底部是高分辨率原始图像,向上逐渐变为低分辨率图像)。2.核心作用多尺度分析:不同分辨率的图像适用于检测不同大小的目标(如大目标在低分辨率图像中更易识别,小目标需要高分辨率)。图像融合:结合不同尺度的图像信息(如拉普拉斯金字塔可无缝融合两张图像的细
- OpenCV学习探秘之二 :数字图像的矩阵原理,OpenCV图像类与常用函数接口说明,及其常见操作核心技术详解
牵牛老人
opencv专栏opencv学习矩阵
一、图像处理基础概念1.1数字图像的矩阵如下图,这是我们看到的Lena的头像,但是计算机看来,这副图像只是一堆亮度各异的点。一副尺寸为M×N的图像可以用一个M×N的矩阵来表示,矩阵元素的值表示这个位置上的像素的亮度,一般来说像素值越大表示该点越亮。一般来说,灰度图用2维矩阵表示;彩色(多通道)图像用3维矩阵(M×N×3)表示。对于图像显示来说,目前大部分设备都是用无符号8位整数(类型为CV_8U)
- 关于pip安装opencv库等常用库超时的解决办法
小菜鸡1145
pipopencv人工智能
平时在使用pip安装库时常常过慢导致安装失败或者等待时间过长,每次都得去网上找清华源地址,在这里记录一下方便以后直接使用。-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple直接在所装库的后面加上这段,比如:pipinstallopencv-contrib-python-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple部分地区清华源
- Cesium 中结合 OpenCV.js 对影像图层进行分割,并将结果转为 GeoJSON 加载到地图
小赖同学啊
testTechnologyPreciousopencvjavascript人工智能
在Cesium中结合OpenCV.js对影像图层进行分割,并将结果转为GeoJSON加载到地图,需要以下步骤:1.获取Cesium影像数据首先,需要从Cesium的ImageryLayer中提取当前视图的影像像素数据(RGB或RGBA)。constviewer=newCesium.Viewer('cesiumContainer');//获取当前激活的影像图层(如Bing地图或自定义WMS)cons
- 【电赛学习笔记】MaxiCAM 图像基础操作
悠哉悠哉愿意
算法学习笔记学习笔记python视觉检测
前言本文仅是对MaxiPy官方文档的整理与总结,自学请看官方文档,侵权即删MaixCAMMaixPy快速开始-MaixPy下面给出「整段速查脚本」的逐行、逐参数超详细中文解释,方便你随时Ctrl+F定位查阅。#-*-coding:utf-8-*-"""MaixCAMMaixPy图像基础速查1.创建/加载/保存2.颜色空间与格式转换3.几何变换4.绘图与文字5.与外部数据(bytes、OpenCV、
- OpenCV快速入门【OpenCV环境安装与基本操作】
欧阳小猜
人工智能opencv人工智能计算机视觉
文章目录前言一、OpenCV简介与环境搭建1.OpenCV介绍2.OpenCV环境安装与验证二、图像的基本表示:NumPy数组1.图像在计算机的储存方式2.图像的访问(显示)和修改像素值3.图像的基本属性(高度、宽度、通道数)三、图像的读取与存储1.读取图像(cv2.imread)2.保存图像(cv2.imwrite)四、图像的基本操作1.图像切片2.图片的缩放3.图像的绘制3.1绘制直线3.2绘
- OpenCV图像预处理
图像预处理在计算机视觉和图像处理领域,图像预处理是一个重要的步骤,它能够提高后续处理(如特征提取、目标检测等)的准确性和效率。OpenCV提供了许多图像预处理的函数和方法,以下是一些常见的图像预处理操作:图像色彩空间转换图像大小调整图像仿射变换图像翻转图像裁剪图像二值化处理图像去噪边缘检测图像平滑处理图像形态学图像翻转cv2.flip是OpenCV库中的一个函数,用于翻转图像。翻转可以是水平翻转、
- 2025暑期—07YOLO-YOLOV11
宇称不守恒4.0
人工智能图像处理YOLO深度学习人工智能
安装的环境包括YoloV11,torch2.32.4Clip1.0D2LOpenCV4.12等安装1Conda环境安装YOLOcondacreate--prefix=D:/YOLO11/yolo11_envpython=3.10condaactivateD:\YOLO11\yolo11_envPytorch网站确定condainstallpytorch==2.3.0torchvision==0.1
- OpenCV常见的优化方法和技巧总结
liuyong178
这里写自定义目录标题新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入【尊重原创,转载请注明出处】http://bl
- 【OpenCV-Python】——图像处理基础&读写及显示图像&读写及播放视频&灰度图/彩色图/图像通道操作、运算
柯宝最帅
OpenCV学习pythonopencv图像处理
目录前言:1、读并显示图像、写图像2、读并播放视频、写视频3、操作灰度图和彩色图、图像通道操作、运算总结:前言:在Python中,OpenCV使用NumPy数组存储图像,Numpy是使用Python进行数组计算的软件包,提供强大的N维数组对象,支持复杂的广播功能(数组运算),集成了C/C++和Fortran代码工具,支持线性代数、傅里叶变换和随机数等特性,还可作为通用数据的高效多维容器,如在Ope
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
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矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
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定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
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linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
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ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro