- OpenCV中常用特征提取算法(SURF、ORB、SIFT和AKAZE)用法示例(C++和Python)
点云SLAM
图形图像处理opencv算法ORB算法SIFT算法SURF算法AKAZE算法计算机视觉
OpenCV中提供了多种常用的特征提取算法,广泛应用于图像匹配、拼接、SLAM、物体识别等任务。以下是OpenCV中几个主流特征提取算法的用法总结与代码示例,涵盖C++和Python两个版本。常用特征提取算法列表算法特点是否需额外模块SIFT(尺度不变特征)稳定性强、可旋转缩放xfeatures2d模块SURF(加速稳健特征)快速但专利保护xfeatures2d模块ORB(OrientedFAST
- OpenCV图像边缘检测
慕婉0307
opencv基础opencv人工智能计算机视觉
一、边缘检测基础概念边缘检测是图像处理中最基本也是最重要的操作之一,它能识别图像中亮度或颜色急剧变化的区域,这些区域通常对应物体的边界。OpenCV提供了多种边缘检测方法,从传统的算子到基于深度学习的现代方法。1.1为什么需要边缘检测?数据降维:将图像转换为边缘表示可大幅减少数据量特征提取:边缘是图像最重要的视觉特征之一预处理步骤:为物体识别、图像分割等高级任务做准备噪声抑制:某些边缘检测方法具有
- 入选 ICML 2025!哈佛医学院等推出全球首个 HIE 领域临床思维图谱模型,神经认知结果预测任务上性能提升 15%
hyperai
在人工智能技术突飞猛进的当下,大型视觉-语言模型(LVLMs)正以惊人的速度重塑多个领域的认知边界。在自然图像与视频分析领域,这类模型依托先进的神经网络架构、海量标注数据集与强大算力支持,已能精准完成物体识别、场景解析等高阶任务。而在自然语言处理领域,LVLMs通过对TB级文本语料的学习,在机器翻译、文本摘要、情感分析等任务上达到专业级水准,其生成的学术摘要甚至能精准提炼医学文献的核心结论。然而当
- 一[3.0]、 yolov8 工作原理
他人是一面镜子,保持谦虚的态度
车道检测研究YOLO
目录YOLOv8简介什么是YOLOv8?yaml配置文件解析YOLOv8架构图Yolov8有什么新功能?YOLO模型彻底改变了计算机视觉领域。识别物体是计算机视觉中的一项关键任务,可应用于机器人、医学成像、监控系统和自动驾驶汽车等多个领域。YOLO模型的最新版本YOLOv8是一种先进的实时物体检测框架,引起了研究界的关注。在所有流行的物体识别机器学习模型(如FasterR-CNN、SSD和Reti
- 基于Python+OpenCV实现SIFT
2301_79809972
pythonpythonplotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景与意义SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不变特征变换)是一种在计算机视觉中广泛应用的局部图像特征描述子。由于其具有尺度不变性、旋转不变性和对光照变化、仿射变换和噪声的鲁棒性,SIFT在图像匹配、物体识别、三维重建等领域
- 图像的形态学操作
Suniaun原型机
OpenCV入门opencv计算机视觉c++
OpenCV中的形态学操作图像的形态学操作(MorphologicalOperations)是一种基于图像形状的处理方法,通常用于二值图像的分析和处理。形态学操作通过对图像中各个区域的结构进行改变或分析,来提取或增强图像中的形态特征(如边缘、物体、空洞等)。这些操作在许多计算机视觉任务中非常常见,例如噪声去除、边缘检测、图像分割、物体识别等。它们主要基于图像的几何形状进行分析,通过设置形态学核(通
- 基于 SIFT 对图像进行局部特征匹配附Matlab代码
Matlab科研工作室
matlab计算机视觉开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍图像匹配是计算机视觉领域的一项基础且关键的技术,它旨在寻找不同图像之间的对应关系,进而为物体识别、三维重建、图像拼接等高级应用提供坚实的基础。在众多的图像匹配方法中,局部特征
- Python实现自动物体识别---基于深度学习的AI应用实战
Kelaru
pythonAIdeeplearningCV
在AI和CV领域,自动物体识别是一个非常热门且实用的任务,通过深度学习,我们可以让计算机自动识别图片或视频中的各种物体,比如人、车、动物等。现在我将带你一步步用Python和PyTorch实现一个简单的自动物体识别系统,助你快速上手AI项目实战,赶紧行动起来吧。。。一、环境准备采用PyTorch以及其配套的`torchvision`库,调用成熟的预训练模型(FasterR-CNN)来快速实现目标检
- C/C++的OpenCV 进行图像梯度提取
whoarethenext
opencvc语言c++
使用C++/OpenCV进行图像梯度提取图像梯度表示图像中像素强度的变化率和方向。它是图像分析中的一个基本概念,广泛应用于边缘检测、特征提取和物体识别等任务。OpenCV提供了多种计算图像梯度的函数。本文将介绍几种常用的梯度算子及其在C++/OpenCV中的实现。预备知识在开始之前,请确保您已经安装了OpenCV,并且您的C++开发环境已经配置好可以链接OpenCV库。通常,我们需要包含以下头文件
- 机器人视觉仿真软件:PCL (Point Cloud Library)_(9).三维物体识别与分类
kkchenjj
机器人仿真机器人分类数据挖掘机器人仿真数码相机计算机视觉
三维物体识别与分类在机器人视觉领域,三维物体识别与分类是一项核心技术。通过三维点云数据,机器人能够更准确地感知周围环境,识别出物体并对其进行分类。PCL(PointCloudLibrary)提供了丰富的算法和工具,使得这项任务变得更加可行和高效。本节将详细介绍如何使用PCL进行三维物体识别与分类,包括点云预处理、特征提取、匹配和分类算法等。点云预处理在进行三维物体识别与分类之前,点云数据通常需要进
- 机器人视觉仿真软件:PCL (Point Cloud Library)_(16).PCL在工业机器人中的应用
kkchenjj
机器人仿真机器人计算机视觉人工智能机器人仿真模拟仿真数据结构
PCL在工业机器人中的应用在工业机器人领域,PCL(PointCloudLibrary)被广泛应用于各种视觉任务,如物体识别、定位、路径规划和避障等。本节将详细介绍PCL在工业机器人中的具体应用,并通过实际代码示例来展示这些应用的实现过程。1.物体识别物体识别是工业机器人中的一项重要任务,它可以帮助机器人识别出工作环境中的特定物体,从而进行精确的操作。PCL提供了多种算法来实现物体识别,包括基于特
- Python+OpenCV系列:AI看图识人、识车、识万物
手搓人生
机器视觉人工智能pythonopencv
在人工智能风靡全球的今天,用Python和OpenCV结合机器学习实现物体识别,不仅是酷炫技能,更是掌握未来的敲门砖。本篇博文手把手教你如何通过摄像头或图片输入,识别人、动物、车辆及其他物品,让你的程序瞬间具备AI能力。一、什么是物体识别?物体识别是计算机视觉中的关键任务,通过算法从图像或视频中检测并分类特定目标。例如:识别人脸、识别汽车品牌、甚至是分类宠物品种。借助OpenCV和Python,我
- 新型智慧园区解决方案:AI赋能场景,核心架构全解析
百家方案
解决方案人工智能架构智慧园区
新型智慧园区解决方案通过集成物联网、大数据、云计算等前沿技术,并结合AI的深度应用,为园区的管理、运营和服务带来了前所未有的变革。一、AI赋能智慧园区的应用场景1、智能安防监控AI技术使园区监控系统具备了超乎寻常的洞察力。通过高精度的物体识别与行为分析算法,系统能够自动甄别异常行为,如可疑人员徘徊、危险品遗留等,并及时发出预警。情感识别技术的加入,还能让系统感知个体的情绪状态,有效预防冲突事件的发
- OpenCV中Canny、Sobel和Laplacian边界检测算法原理和使用示例
点云SLAM
算法opencv算法人工智能计算机视觉边界检测算法Canny边缘检测Laplacian算子
OpenCV中提供了多种边界检测(EdgeDetection)算法,常用于图像分割、特征提取、物体识别等任务。以下是OpenCV中几种常见的边缘检测算法及其原理、使用方法:一、Canny边缘检测(最常用)原理:Canny是一种多阶段边缘检测算法,步骤如下:高斯滤波(降噪)计算梯度(Sobel算子)非极大值抑制(NMS)双阈值处理边缘连接(滞后阈值)OpenCV示例:#includeusingnam
- day30 学习笔记
豆豆
学习笔记opencv图像处理计算机视觉
文章目录前言一、凸包特征检测1.穷举法2.QuickHull法二、图像轮廓特征查找1.外接矩形2.最小外接矩形3.最小外接圆前言通过今天的学习,我掌握了OpenCV中有关凸包特征检测,图像轮廓特征查找的相关原理和操作一、凸包特征检测通俗的讲,凸包其实就是将一张图片中物体的最外层的点连接起来构成的凸多边形,它能包含物体中所有的内容。凸包检测常用在物体识别、手势识别、边界检测等领域。tips:凸包与图
- OpenCv实战笔记(2)基于opencv和qt对图像进行灰度化 → 降噪 → 边缘检测预处理及显示
星火撩猿
OpenCv实战笔记opencv笔记qt图像处理
一、实现效果二、应用场景这三步是经典的“灰度化→降噪→边缘检测”预处理流程,常用于:计算机视觉任务(如物体识别、特征提取)。图像分析(如文档扫描、车牌识别)。减少后续算法的计算复杂度(灰度+模糊能显著提升性能)。三、参考代码//函数封装cv::MatconvertToGray(constcv::Mat&src){cv::Matgray;if(src.channels()==3)cv::cvtCol
- PCL学习(6) 特征描述与提取Features
清风墨竹-
学习c++计算机视觉3d科技
3D点云特征描述与提取是计算机视觉和三维数据处理中的核心任务,用于从无序的点云数据中提取有意义的局部或全局特征,以支持各种应用如物体识别、场景分割、配准等。一、基本概念点云特征是指能够描述点云局部或全局特性的数学表示,通常包括:几何特征:描述点云表面的几何属性统计特征:基于点分布的统计特性拓扑特征:描述点云的空间连接关系二、主要特征类型描述点云中某一点邻域内的几何特性:法向量:描述表面朝向曲率:描
- 1.2 常见错误与问题要大概了openmv教程 好家伙openmv与STM32教程 openmv物体识别 openmv巡线代码 openmv串口发送数据 openmv人脸识别 openmv颜色识别等
2501_91880063
视觉开发教程电赛毕设项目openmv实战学习项目计算机视觉stm32嵌入式硬件单片机rtdbs物联网51单片机
非常详细的视频和文字教程,讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCDopenmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv
- 小车AI视觉识别--4.物体识别
xm一点不soso
AI视觉识别人工智能视觉小车树莓派计算机视觉
一、TensorFlow简介TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数学运算,而图表边表示在它们之间流动的多维数据阵列(张量)。这种灵活的架构允许您将计算部署到桌面,服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU,而无需重写代码。TensorFlow用户指南提供了详细的概述,并介绍了如何使用和自定义TensorFlow深度学习框架。TensorFlow最初是由研
- python opencv识别物体_Python-Opencv自定义训练器识别任意物体
weixin_39976413
pythonopencv识别物体
【实例简介】压缩包包含自定义训练器的全过程,也有代码和理论的解释,使用Python-Opencv轻松搞定任意物体识别!!!【实例截图】【核心代码】Python-opencv自定义训练器任意物体识别└──Python-opencv训练器任意物体识别├──opencv舌头识别.zip└──手把手教你如何利用Python+opencvopencv实时识别指定(或自定义)物体├──LBP_train.ba
- OpenCV运动物体检测
绘梨衣吖
opencvopencv人工智能计算机视觉
OpenCV运动物体检测欢迎访问我的博客sakuraの绘梨衣直接上识别代码,只要安装了OpenCV,可直接复现。注释很详细importcv2#形态学操作需要使用kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(3,3))#创建混合高斯模型用于背景建模fgbg=cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()#运动物体识别
- 使用Python和OpenCV进行运动物体识别和无人机识别
UtiExamples
pythonopencv无人机OpenCV
运动物体识别和无人机识别是计算机视觉领域中的重要应用之一。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库进行分类器训练模型,并实现运动物体识别和无人机识别功能。首先,我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令通过pip安装:pipinstallopencv-python接下来,我们将使用OpenCV进行分类器训练模型。OpenCV提供了一个名为Haar级联的特征分类器,可以用于目标检测任务。这里
- 3.5.2-4-先识别框 框内数字识别 3.5.2-4-先识别框 框内数字识别 openmv数字模板匹配openmv K210 k230 数字识别模板匹配openmv电赛数字识别 数字识别
三年呀
开发语言openmvstm32神经网络嵌入式硬件单片机
**非常详细的视频和文字教程,讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD专刊openmv视觉文章链接:https://blog.csdn.net/qq_46
- OpenCV--图像轮廓检测
2201_75491841
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域,轮廓检测是一项极为关键的技术。轮廓作为物体边界的重要表征,承载了图像中物体的形状、尺寸和位置等关键信息。通过轮廓检测,我们能够提取出图像中物体的轮廓,为后续的物体识别、图像分割、形状分析等任务提供有力支持。OpenCV作为一款强大的计算机视觉库,提供了丰富且高效的轮廓检测工具。接下来,本文将深入探讨轮廓检测的原理,并结合OpenCV的代码示例,帮助大家更好地掌握这一技术
- 手把手教你利用Python + OpenCV实现实时物体识别
宫蓓姝Garth
手把手教你利用Python+OpenCV实现实时物体识别【下载地址】手把手教你如何利用PythonOpenCV实时识别指定或自定义物体手把手教你如何利用Python+OpenCV实时识别指定(或自定义)物体欢迎来到本教程,这里我们将深入浅出地指导您如何使用Python结合OpenCV库来实现对象检测与识别项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/0e
- Opencv 图像处理相关API
AndSonder
小白的ai学习之路opencv
opencv文章目录opencv图像基本操作图像平滑处理均值滤波高斯滤波中值滤波双边滤波图像阈值处理简单阈值化处理自适应阈值化处理图像形态学处理腐蚀(erosion)膨胀(dilation)开运算(MORPH_OPEN)与闭运算(MORPH_CLOSE)图像轮廓处理边缘检测亮度提升角点检测图像识别特征点检测特征值矩阵物体识别图像基本操作importnumpyasnpimportcv2ascv#读取
- 点云数据集汇总整理(持续更新......)
点云SLAM
点云数据处理技术点云数据集点云数据模型SLAM点云识别点云分割点云配准深度数据
点云数据集在计算机视觉和深度学习中用于各种任务,包括三维重建、物体识别、语义分割、姿态估计等。整理点云数据集时,可以根据应用场景和数据集的特性进行分类。以下是一些知名和常用的点云数据集的汇总:1.ModelNet系列ModelNet10/ModelNet40:描述:包含3DCAD模型的点云数据集,用于分类任务。ModelNet10包含10类物体,ModelNet40包含40类物体。应用:物体分类、
- AR增强现实之物体识别
Ceramist
ar
AR增强现实之物体识别引言随着科技的不断进步,增强现实(AugmentedReality,AR)技术已经成为了改变我们生活和工作方式的重要工具之一。物体识别作为AR技术的重要组成部分,允许设备识别现实世界中的物体,并在其上叠加虚拟信息,从而为用户带来更加沉浸式和交互式的体验。本文将深入探讨AR增强现实中的物体识别技术,包括其诞生原因、实用场景以及技术原理。物体识别技术的诞生原因物体识别技术的诞生源
- 【人工智能】图文详解深度学习中的卷积神经网络(CNN)
AI天才研究院
深度学习实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型深度学习人工智能cnn神经网络计算机视觉
【人工智能】图文详解深度学习中的卷积神经网络(CNN)概念和原理为什么要使用卷积神经网络?卷积神经网络简介卷积神经网络的数学公式池化操作:全连接层:激活函数卷积神经网络的C++实现示例代码应用场景自动驾驶影像物体识别医疗影像诊断附:计算机视觉中几种经典的网络结构概念和原理为什么要使用卷积神经网络?在讲述原理之前,我们先来解释为什么我们在图像及视频等等领域的机器学习中要使用CNN。我们都知道,使用多
- AI视频自动剪辑的核心原理
xinxiyinhe
人工智能python图像处理python图像处理人工智能
视频自动剪辑的核心原理是通过算法分析视频内容(画面、音频、元数据等),结合预设规则或机器学习模型,自动完成素材筛选、剪辑、转场等操作。以下是其技术实现的分层解析:1.内容分析与特征提取自动剪辑的第一步是“理解素材“,需从视频中提取关键信息:视觉分析:场景分割:通过帧间差异检测(如颜色直方图变化、边缘检测)或机器学习模型(如CNN)识别镜头切换点。物体识别:使用YOLO、ResNet等模型检测人脸、
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
120.198.243.130:80,中国/广东省
58.251.78.71:8088,中国/广东省
183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag