- 48. 旋转图像 - 力扣(LeetCode)
Fiee-77
#数组leetcode算法python数据结构数组
题目:给定一个n×n的二维矩阵matrix表示一个图像。请你将图像顺时针旋转90度。你必须在原地旋转图像,这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。示例1:输入:matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]示例2:输入:matrix=[[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,
- 力扣面试题07 - 旋转矩阵
茶猫_
leetcode矩阵算法c语言
题目:给你一幅由N×N矩阵表示的图像,其中每个像素的大小为4字节。请你设计一种算法,将图像旋转90度。不占用额外内存空间能否做到?示例1:给定matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],原地旋转输入矩阵,使其变为:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]示例2:给定matrix=[[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[15,14,12,
- AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战AIGCchatgptai
AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词:AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,ChatGPT(文本生成)与DALL·E(图像生成)的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理,结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程,并揭示提升内容
- PDF转Markdown - Python 实现方案与代码
Eiceblue
PythonPythonPDFpdfpython开发语言vscode
PDF作为广泛使用的文档格式,转换为轻量级标记语言Markdown后,可无缝集成到技术文档、博客平台和版本控制系统中,提高内容的可编辑性和可访问性。本文将详细介绍如何使用国产Spire.PDFforPython库将PDF文档转换为Markdown格式。技术优势:精准保留原始文档结构(段落/列表/表格)完整提取文本和图像内容无需Adobe依赖的纯Python实现支持Linux/Windows/mac
- Python Gradio:实现交互式图像编辑
PythonAI编程架构实战家
Python编程之道python开发语言ai
PythonGradio:实现交互式图像编辑关键词:Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要:本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始,逐步介绍Gradio的核心功能,并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能,同时提供完整的项目实战案例
- 如何学好图像处理——从小白到大神?
chentengkui
图像处理
如何学好图像处理——从小白到大神?标签:图像处理学习方法2016-02-2617:4818439人阅读评论(25)收藏举报分类:学习方法与方法论(13)版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。什么是数字图像处理?历史、以及它所研究的内容。说起图像处理,你会想到什么?你是否真的了解这个领域所研究的内容。纵向来说,数字图像处理研究的历史相当悠久;横向来说,数字图像处理研究的话题相当广泛。数
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显示与视频技术gdi/gdi+图形学软件开发c++
3、2D时代几十年工艺改进,解决了基本制造问题,计算机开始向应用过渡。显示问题是首当其冲的问题,多年的思辨与实践,2D技术横空出世,完善发展,为计算机的应用推广做出了卓越的贡献。双色显示的星星之火,在2D时代终于熊熊燃烧,计算机走向民间的时代到来了。下面从公司产品的角度,回顾2D时代的图形图像编程。3.1、公司3.1.1、AmigaAmiga是80年代图形性能最强大的电脑之一,拥有专门处理图形的芯
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- 相机ROI 参数
ZPC8210
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相机的ROI(RegionofInterest,感兴趣区域)参数,是指通过设置图像传感器上特定区域作为有效成像区域,从而只采集该区域的图像数据,而忽略其他部分。这一功能常用于工业相机、科研相机、高速相机等场景,以提升帧率、降低数据量或实现特定区域的精细分析。ROI参数的核心要点作用提高帧率:减少处理的像素数量,降低数据带宽,使相机能以更高速度采集图像(例如:从30fps提升到100fps)。减少数
- 基于AlexNet架构的卷积神经网络模型用于对胸部X光图像进行二分类(例如,诊断肺炎)
1.肺炎正常的胸部X线片描绘了清晰的肺部,图像中没有任何异常混浊的区域。正常的胸部X线片1.1细菌性肺炎临床表现细菌性肺炎通常由细菌引起,如肺炎链球菌、流感嗜血杆菌、肺炎克雷伯菌等。患者可能出现高热、寒战、咳嗽、咳痰(痰液可能呈脓性)、胸痛、呼吸困难等症状。影像学特征局灶性肺叶实变细菌性肺炎在影像学上常表现为肺叶或肺段的局灶性实变,即某一区域的肺组织因炎症而失去气体交换功能,呈现为高密度影。胸腔积
- 多通道 ISP(双 ISP)并行处理机制解析:架构演进、资源调度与实战配置路径
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影像技术全景图谱:架构调优与实战接口隔离原则架构影像Camera
多通道ISP(双ISP)并行处理机制解析:架构演进、资源调度与实战配置路径关键词:双ISP、并行图像处理、多Sensor管线、分布式调度、ISP平衡调度、帧同步、多路输入、SoC图像架构摘要:随着智能手机多摄系统的普及,传统单通道ISP架构已无法满足同时驱动多颗高分辨率摄像头、并发处理视频与拍照任务的性能需求。为此,各大SoC厂商纷纷引入“双ISP”或“多通道ISP”设计,用于提升吞吐能力、降低延
- 视觉Transformer还有哪些点可以研究?怎么应用?
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3D视觉从入门到精通学习算法开源
0.这篇文章干了啥?今天笔者为大家推荐一篇最新的综述,详细总结了Transformer的网络架构、优化策略、发展方向,还会定期更新Github,研究注意力机制的小伙伴一定不要错过。注意机制有助于人类视觉系统有效地分析和理解复杂场景,它能够聚焦于图像的关键区域,同时忽略无关紧要的部分。受此概念启发,注意机制已经被引入到计算机视觉(CV)中,以动态地为图像中的不同区域分配权重。这使得神经网络能够专注于
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文件提供了Halcon软件的试用证书和许可证相关资料的集合,为潜在用户提供免费体验Halcon各项功能的途径,包括图像处理、形状匹配、OCR和条形码读取等。用户可以通过试用版全面了解软件功能,评估是否符合项目需求,并指导如何正确管理和优化许可证使用,以符合预算和需求。1.Halcon软件概述在当今高度自动化的工业时代,机器视觉系统发挥着至关重要的作用。Hal
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将一维和条形码读取图像-WindowsCDLL本教程介绍如何使用WindowsCDLL应用程序中的LEADTOOLSSDK在加载的图像上写入一维和二维条形码信息。概述概括本教程介绍如何L_BarCodeWrite在WindowsCDLL应用程序中使用该函数。完成时间30分钟VisualStudio项目下载教程项目(19KB)平台WindowsCDLL应用程序集成开发环境VisualStudio20
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引言图像搜索有何价值?•帮你找身份证:在海量相册里搜索身份证•电商神器:淘宝"拍立淘"让你拍照变订单•设计师救星:3秒找到可商用的高清素材图老搜索vs新搜索的区别老搜索:像查字典,必须输入正确关键词新搜索:像跟人聊天,图片/语音都能搜,还能理解表情包为什么选BGE-VL+Milvus这个王炸组合?•就像给搜索引擎装了"人脑"(BGE-VL理解图片内涵)•加上"闪电手"Milvus(毫秒级匹配海量图
- PyTorch 使用指南
PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库,以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作,包括张量创建、自动求导,以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类(以CIFAR-10为例)和自然语言处理(以灾难推文分类为例)等特定领域的应用,并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
- Matlab医学图像配准工具箱使用指南
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:AE音乐可视化模板旨在将音乐数据转化为视觉效果,包含预设动画和布局设计,使用户能够轻松制作节奏同步的音乐视频。关键编辑区包括音乐编辑、歌名、歌手、背景图片和专辑图片编辑区,以及用于总成预览的区域。这类模板通常适用于新手用户,通过简洁的编辑流程,用户可以利用丰富的视觉元素和动画效果快速创作。包含的项目文件、预设动画、图像和音频素材,以及使用指南,帮助用户顺利完成
- 大模型【进阶】(四)QWen模型架构的解读
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一、Qwen大模型的背景Qwen(通义千问)是阿里巴巴云开发的大型语言模型(LLM)和多模态模型系列,旨在提供强大的自然语言理解、文本生成、图像理解、音频处理及工具使用能力。Qwen系列包括Qwen、Qwen1.5、Qwen2、Qwen2.5和Qwen3等版本,涵盖了从小型(0.5B参数)到超大型(480B参数)的模型规模,支持多语言(119种语言)和多模态任务(文本、图像、音频、视频)。本文将重
- RK3568平台(camera篇)opencv处理图像
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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
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- 如何从零开始入行机器学习
在当今的科技浪潮中,机器学习无疑是最耀眼的明星之一。它不仅引领了人工智能的发展,还在各个行业中催生了大量的创新和变革。对于那些对技术充满热情、渴望在这个领域有所作为的人来说,“如何从零开始入行机器学习”成为了最热门的话题之一。这不仅仅是技术上的挑战,更是一个职业生涯的新起点。想象一下,在未来的工作中,你能够开发出自动识别图像的应用程序,或者设计一个可以预测市场趋势的智能系统,这一切都源于你现在迈出
- 专业图片背景移除工具
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软件介绍本文介绍一款具有智能抠图功能的图像处理工具,帮助用户快速完成图片背景分离操作。软件特性这款抠图工具提供绿色汉化版本,无需安装即可直接运行,操作界面简洁直观。使用方法用户只需将需要处理的图片文件拖拽至软件界面,系统即可自动识别并完成抠图操作,无需复杂设置。离线功能该工具支持离线使用模式,用户无需连接互联网即可完成图片抠图处理,保障隐私安全。这款工具还有许多功能,我就不一一介绍啦。以下为软件获
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本次介绍的是2018CVPR另一篇图像质量评价的论文——BlindPredictingSimilarQualityMapforImageQualityAssessment。这篇采用的思路与之前那篇2018CVPR相近,同样是采用了质量图像生成的方法。这篇论文主要的特点是以全参考的相似图来作为生成网络的label,生成网络的结构采用了之前U-net架构,同时这篇论文还采用了一种集成的思想,即用多种的
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大千AI助手
人工智能#OTHERPython学习人工智能机器学习神经网络表征学习RL特征工程
一、定义与背景:从特征工程到自动化学习表征学习(RepresentationLearning),又称特征学习(FeatureLearning),是机器学习的核心技术领域,其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示,将复杂多变的原始数据(如图像、文本、语音)转化为低维、富含语义信息的向量形式,从而提升下游任务(如分类、回归、聚类)的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程(FeatureEn
- 深入解析MIPI C-PHY (四)C-PHY物理层对应的上层协议的深度解析
GateWorld
MIPICPHYMIPIMIPIDPHY高速接口
C-PHY物理层对应的上层协议的深度解析C-PHY上层协议全景图一、核心协议:CSI-2(CameraSerialInterface2)定位:图像传感器传输的行业金标准最新版本:CSI-2v4.0(2023)协作机制:C-PHY作为其物理层承载1.核心技术创新(C-PHY+CSI-2)技术痛点传统D-PHY方案C-PHY+CSI-2方案高分辨率带宽4K@60fps需8对数据线4K@120fps仅需
- 基于深度学习的图像分类:使用ShuffleNet实现高效分类
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘python目标检测
前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务,其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构,专为移动和嵌入式设备设计,能够在保持较高分类精度的同时,显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类,从理论基础到代码实现,带你一步步掌
- 《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
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数