- 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)
- 【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
- 天文图像处理:星系分类与天体定位
xcLeigh
计算机视觉CV图像处理分类人工智能AI计算机视觉
天文图像处理:星系分类与天体定位一、前言二、天文图像处理基础2.1天文图像的获取2.2天文图像的格式2.3天文图像处理的基本流程三、天文图像预处理3.1去噪处理3.2平场校正3.3偏置校正四、星系分类4.1星系的分类体系4.2基于特征提取的星系分类方法4.3基于深度学习的星系分类方法五、天体定位5.1天体坐标系统5.2基于星图匹配的天体定位方法5.3基于深度学习的天体定位方法六、总结与展望致读者一
- OpenCV入门到精通:从基础到实战的全面指南
摘要:本文旨在为初学者和有一定经验的开发者提供OpenCV从入门到精通的全面指南。文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法,然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容,最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。关键词:OpenCV;图像处理;特征检测;视频分析;实战案例引言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary
- 数字图像处理学习笔记
andwhataboutit?
学习笔记
1-图像处理基础_哔哩哔哩_bilibili输出图像像素点需要将图象值要作类型转换,转成Int图像仿射变换线性变换+平移线性变换:1,变换前直线,变换后仍然直线2,直线比例不变3,直线到远点的距离不变仿射变换计算:常见变换:恒等变换:变换前后一致尺度变换:对尺寸作放大或缩小旋转变换:图像旋转但是尺寸不变平移::位置移动尺寸不变偏移(垂直、水平):垂直或者水平方向变化代码示例:importcv2im
- C#版Halcon:HalconDotNet最详细最全面教程(万字详细总结)
0仰望星空007
C#计算机视觉HalconHalconDotNet
文章目录第一部分:Halcon基础1.Halcon简介Halcon的安装和配置2.Halcon界面和工具图像显示窗口的使用3.图像处理基础图像的表示和存储图像的基本操作4.图像预处理图像增强技术图像去噪方法图像二值化第二部分:Halcon进阶5.形态学操作腐蚀和膨胀开运算和闭运算形态学梯度6.特征提取边缘检测角点检测区域特征第三部分:Halcon高级应用7.模板匹配基于形状的模板匹配基于灰度的模板
- 171、音频信号处理与分析:Python中的NumPy实践
多多的编程笔记
pythonnumpy图像处理
Python开发之NumPy与图像处理:图像处理与计算机视觉在Python开发中,NumPy是一个非常强大的库,它在多维数组计算方面提供了丰富的功能。而在图像处理和计算机视觉领域,NumPy也发挥着不可替代的作用。本文将带你了解NumPy在图像处理和计算机视觉中的应用,以及一些实用的技巧和案例。1.图像处理基础1.1图像的表示图像可以看作是一个二维数组,每个元素表示图像中的一个像素点。这个像素点的
- python数字图像处理基础(六)——模板匹配、直方图
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉开发语言
目录模板匹配概念单对象模板匹配多对象模板匹配直方图1.查找直方图2.绘制直方图3.掩膜的应用模板匹配概念模板匹配和卷积原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动,计算模板与图像被模板覆盖的地方的差别程度,这个差别程度的计算方法在opencv里有6种,然后将每次计算的结果放入一个矩阵里,作为结果输出。假如原图是AxB大小,而模板是axb大小,则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)(通过.sha
- 《Python星球日记》 第78天:CV 基础与图像处理
Code_流苏
Python星球日记python图像处理CV计算机视觉像素opencv边缘检测
名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)目录一、计算机视觉(CV)简介1.什么是计算机视觉?2.计算机视觉的应用场景3.图像的基本属性a》像素(Pixel)b》通道(Channel)c》分辨率(Resolution)二、图像处理基础1.使用OpenCV进行图像操作a》导入OpenCV库b》图像读取c》图像显示d》
- 【IP101】图像处理基础:从零开始学习颜色操作(RGB、灰度化、二值化、HSV变换)
J先生x
图像处理学习人工智能计算机视觉
颜色操作详解在图像处理的世界里,颜色操作就像是一个魔术师的基本功。今天,让我们一起来解锁这些有趣又实用的"魔法"吧!目录通道替换-RGB与BGR的"调包"游戏灰度化-让图像"褪色"的艺术二值化-非黑即白的世界大津算法-自动寻找最佳阈值的智慧之眼HSV变换-探索更自然的色彩空间通道替换理论基础在计算机视觉中,我们经常会遇到RGB和BGR两种颜色格式。它们就像是"外国人"和"中国人"的称呼顺序,一个是
- 【OpenCV】第二章——图像处理基础
蜡笔小电芯
OpenCVopencv图像处理计算机视觉人工智能
图像处理基础学习笔记本章节详细介绍了图像处理的基础内容,包括图像的读取、显示、保存,基本属性的查看,图像的变换与操作,以及常用的图像处理方法。目录图像的读取与显示图像基本属性图像的灰度化与二值化图像的色彩空间转换图像变换与操作图像滤波与平滑边缘检测(Sobel、Canny)1.图像的读取与显示图像是由一系列像素组成的矩阵,在OpenCV中可以使用cv2.imread()函数读取图像,使用cv2.i
- OpenCV图像处理基础2
指尖下的技术
OpenCVopencv图像处理计算机视觉
接着上一篇OpenCV图像处理基础1继续说。图像阈值处理1、简单阈值处理ret,thresholded_image=cv2.threshold(image,thresh,maxval,cv2.THRESH_BINARY)thresh是阈值,maxval是最大值。2、自适应阈值处理thresholded_image=cv2.adaptiveThreshold(image,maxval,cv2.ADA
- OpenCV-Python实战(1)——OpenCV简介与图像处理基础
数字化转型2025
AI人工智能方向opencvpython图像处理
OpenCV介绍Python安装OpenCV:对于Linux和Windows操作系统,首先需要在shell或cmd中运行以下命令安装NumPy:pipinstallnumpy。然后再安装OpenCV,可以选择仅安装主模块包:pipinstallopencv-python,或者安装完整包(包括主模块和附加模块):pipinstallopencv-contrib-python。OpenCV主要模块:O
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发
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引言在HarmonyNext生态系统中,图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用,重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建一个完整的图像处理应用,并通过优化技巧提升性能。图像处理基础1.1图像表示在数字图像处理中,图像通常被表示为一个二维矩阵,每个元素代表一个像素的灰度值或颜色值。在HarmonyNex
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用,重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建一个完整的图像处理应用,并通过优化技巧提升性能。1.图像处理基础1.1图像表示在数字图像处理中,图像通常被表示为一个
- 基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南
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基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南引言在移动应用开发中,图像处理是一个常见且重要的需求。随着HarmonyNext的发布,ArkTS作为其核心开发语言,提供了强大的工具和框架来支持高性能的图像处理。本文将深入探讨如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS进行高效的图像处理,并通过一个实战案例来展示如何实现一个复杂的图像滤镜效果。1.图像处理基础在开始编写代码之前,我们需要了解
- 【Python】OpenCV算法使用案例全解
岱宗夫up
教学opencv计算机视觉人工智能算法
OpenCV算法使用案例全解前言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了大量的图像和视频处理功能。从简单的图像滤波到复杂的三维重建,OpenCV涵盖了计算机视觉领域的众多算法。本文将详细介绍OpenCV中常见算法的使用案例,帮助读者更好地理解和应用这些强大的工具。一、图像处理基础(一)滤波操作滤波是图像处理中最基
- MATLAB机器学习、深度学习
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目录第一章MATLAB图像处理基础第二章BP神经网络及其在图像处理中的应用第三章卷积神经网络及其在图像处理中的应第四章迁移学习算法及其在图像处理中的应用第五章生成式对抗网络(GAN)及其在图像处理中的应用第六章目标检测YOLO模型及其在图像处理中的应用第七章讨论与答疑近年来,随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机
- Python OpenCV图像处理:从基础到高级的全方位指南
极客代码
玩转Python开发语言pythonopencv图像处理计算机视觉
目录第一部分:PythonOpenCV图像处理基础1.1OpenCV简介1.2PythonOpenCV安装1.3实战案例:图像显示与保存1.4注意事项第二部分:PythonOpenCV图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分:PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分:PythonOpenCV图像处理注意事项与优化策略4
- 视频图像处理基础--运动目标检测与识别
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音视频图像处理目标检测
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、视频图像处理二、运动目标检测与识别--帧差法2.1帧差法2.2算法原理2.3利用帧差法进行目标检测的方法2.4相邻帧帧间差分法的优势和不足2.5改进的帧间差分法三、运动目标检测与识别--背景减法3.1背景减法3.2算法原理3.3背景建模方法3.4背景模型更新三、运动目标检测与识别--光流场分析法3.1光流场分析3.2光流和光流场的概念3.3光流场分析法原理3
- 前端学习路线
沐白star
路要一步一步的走,饭要一口一口的吃,今天我来给大家整理下前端的学习路线。初级阶段(静态网页制作、JS编程入门)1.Photoshop入门图像处理基础知识、图像处理基础知识、分辨率、图像的色彩模式、常用的图像文件格式。Photoshop工作界面的介绍、文件操作、图像的显示效果、图像和画布尺寸的调整、绘制和编辑选区、选区的操作技巧、渐变工具和油漆桶工具。图像合成、图层、蒙版、配色、切图、色彩搭配原则。
- OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解(图文解释 附源码)
showswoller
数据分析与可视化计算机视觉opencv图像处理计算机视觉人工智能python
需要源码和图片集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、OpenCV简介在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常用图像处理函数库,采用C/C++语言编写,可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上,能够快速的实现一些图像处理和识别的任务OpenCV还提供了Java、Python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用,从而使得图像处理和图像分析变
- 【OpenCV】P1 开发环境搭建 + 图像处理基础(待完成)
脚踏实地的大梦想家
#OpenCVopencv图像处理人工智能
目录OpenCV简介图像处理基础读取图像显示图像保存图像OpenCVistheword’sbiggestcomputervisionlibrary.It’sopensource,containsover2500algorithmsandisoperatedbythenon-profitOpenSourceVisionFoundation.–Fromopencv.orgOpenCV简介Opencv库
- python数字图像处理基础(八)——harris角点检测、图像尺度空间、SIFT算法
_hermit:
数字图像处理python算法计算机视觉
目录harris角点检测原理函数图像尺度空间概念局部不变性局部不变特征SIFT算法harris角点检测原理Harris角点检测是一种用于在图像中检测角点的算法。角点是图像中局部区域的交叉点或者突出的特征点。Harris角点检测算法旨在寻找图像中对于平移、旋转和尺度变化具有不变性的角点。该算法通过计算图像中每个像素点的灰度值的变化,来识别角点。具体来说,Harris角点检测通过以下步骤实现:计算图像
- python数字图像处理基础(九)——特征匹配
_hermit:
数字图像处理pythonopencv开发语言计算机视觉
目录蛮力匹配(ORB匹配)RANSAC算法全景图像拼接蛮力匹配(ORB匹配)Brute-Force匹配非常简单,首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行(描述符)距离测试,最后返回距离最近的关键点.对于BF匹配器,首先我们必须使用**cv2.BFMatcher()**创建BFMatcher对象。它需要两个可选的参数:normType:它指定要使用的距离测量,默认情况下,
- python数字图像处理基础(十)——背景建模
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉开发语言
目录背景建模背景消除-帧差法混合高斯模型背景建模背景建模是计算机视觉和图像处理中的一项关键技术,用于提取视频中的前景对象。在视频监控、运动检测和行为分析等领域中,背景建模被广泛应用。其基本思想是通过对视频序列中的像素进行建模,找到视频中的静态背景,并将不同的像素标记为背景和前景,从而使后续的对象检测和跟踪更为可靠。前景-感兴趣的、运动的;背景-不变背景消除-帧差法由于场景中的目标在运动,目标的影像
- Open CV 图像处理基础:(七)学习 OpenCV 的图像增强和边缘检测功能
無间行者
OpenCV图像处理学习opencvjava
在Java中学习使用OpenCV的图像增强和边缘检测功能目录在Java中学习使用OpenCV的图像增强和边缘检测功能前言图像增强功能对比度调整(Core.addWeighted())函数原型:参数说明:代码:示例直方图均衡化(Imgproc.equalizeHist())函数原型:参数说明:代码:示例边缘检测功能Canny边缘检测(Imgproc.Canny())函数原型:代码:示例总结OpenC
- python数字图像处理基础(七)——直方图均衡化、傅里叶变换
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉开发语言
目录直方图均衡化均衡化原理均衡化效果标准直方图均衡化自适应直方图均衡化傅里叶变换原理低通滤波高通滤波直方图均衡化均衡化原理图像均衡化是一种基本的图像处理技术,通过更新图像直方图的像素强度分布来调整图像的全局对比度。这样做可以使低对比度的区域在输出图像中获得更高的对比度。简单理解:改变图像对比度,让色彩更丰富,灰度值直方图:瘦高->均衡本质上,直方图均衡化的工作原理是:1.计算图像像素强度的直方图2
- python数字图像处理基础(四)——图像平滑处理、形态学操作、图像梯度
_hermit:
数字图像处理python计算机视觉opencv
目录图像平滑处理(滤波操作)1.均值滤波blur()2.方框滤波boxFilter()3.高斯滤波GaussianBlur()4.中值滤波medianBlur()形态学操作morphology1.腐蚀操作2.膨胀操作3.开运算cv2.morphologyEx()4.闭运算cv2.morphologyEx()5.梯度运算6.礼帽与黑帽计算图像梯度1.Sobel算子2.Scharr算子3.laplac
- 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
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod