智元元
智元元

使用Python+OpenCV进行图像模板匹配(Match Template)

使用Python+OpenCV进行图像模板匹配(Match Template)

发表于：2017-9-22 12:12  作者：王彦平   来源：51Testing软件测试网采编

字体：大 中 小 | 上一篇 | 下一篇 |我要投稿 | 推荐标签： 软件开发Pythonpython

使用Python+OpenCV进行图像模板匹配(Match Template)_第1张图片
　　本篇 文章介绍使用 Python和OpenCV对图像进行模板匹配和识别。模板匹配是在图像中寻找和识别模板的一种简单的方法。以下是具体的步骤及代码。
　　首先导入所需库文件，numpy和cv2。
　　Source code   
　　#导

你可能感兴趣的:(opencv)

  • 使用OpenCV对视频进行处理：视频读取、视频显示和视频保存，视频追踪等 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
  • AI 绘画 + 编程：10 分钟生成个性化艺术作品 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 瑞芯微opencv人工智能计算机视觉
    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
  • 使用Python，OpenCV计算跑图的图像彩色度 程序媛一枚~ PythonOpenCVPython进阶pythonopencv开发语言
    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
  • OpenCV（11）边缘检测、轮廓绘制、简单平移距离测量 C++ 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 OpenCVopencv计算机视觉
    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
  • Spring中@Value注解，需要注意的地方 无量 springbean@Valuexml
    Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值，简化了读取配置文件的复杂操作 1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件 <bean id="appProperty" class="org.springframework.beans.fac
  • mongoDB 分片 开窍的石头 mongodb
        mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上，configsvr上边放的是metar信息，指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard（片）信息。     第一步启动两台以上的mongo服务 &nb
  • OVER(PARTITION BY)函数用法 0624chenhong oracle
    这篇写得很好，引自 http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html OVER(PARTITION BY)函数用法 2010年10月26日 OVER(PARTITION BY)函数介绍 开窗函数        &nb
  • Android开发中，ADB server didn't ACK 解决方法 一炮送你回车库 Android开发
    首先通知：凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载，然后再尝试。   一直没搞明白这个问题咋出现的，但今天看到一个方法，搞定了！原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。 参见原文章：一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题 简单来讲，首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉，如果还是不行，再继续按下列步骤排查。 &nb
  • canvas中的像素绘制问题 换个号韩国红果果 JavaScriptcanvas
    pixl的绘制，1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线，绘制x像素的线宽，则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素，如果x/2是整数，则刚好填满x个像素，如果是小数，则先把整数格填满，再去绘制剩下的小数部分，绘制时，是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度，颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话（即绘制点正处于相邻像素交叉线时），线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。 2.如果绘制点为一个像素的
  • 编码乱码问题 灵静志远 javajvmjsp编码
    1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关，而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式；2、对于单个字符：ISO-8859-1单字节编码，GBK双字节编码，UTF-8三字节编码；因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节，而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。 3、getBytes()、getByte
  • java 求几个月后的日期 darkranger calendargetinstance
    Date plandate = planDate.toDate(); SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Calendar cal = Calendar.getInstance(); cal.setTime(plandate); // 取得三个月后时间 cal.add(Calendar.M
  • 数据库设计的三大范式（通俗易懂） aijuans 数据库复习
    关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式，才能设计出高效率、优雅的数据库，否则可能会设计出错误的数据库. 目前，主要有六种范式：第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式，简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式，简称2NF。其余依此类推。
  • 想学工作流怎么入手 atongyeye jbpm
    工作流在工作中变得越来越重要，很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点，那了解一点，既不系统，也容易半途而废。好比学武功，最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白，则犹如打通任督二脉。 系统学习工作流，很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。 本人苦苦学习两个月，基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路，有兴趣的朋友可以参考下。 1  首先要
  • Context和SQLiteOpenHelper创建数据库 百合不是茶 androidContext创建数据库
           一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper     一:SQLiteOpenHelper创建数据库:   1,SQLi
  • 浅谈group by和distinct bijian1013 oracle数据库group bydistinct
            group by和distinct只了去重意义一样，但是group by应用范围更广泛些，如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。         譬如：统计每id数并且只显示数大于3 select id ,count(id) from ta
  • vi opertion 征客丶 macoprationvi
    进入 command mode （命令行模式） 按 esc 键 再按 shift + 冒号 注：以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】，不带 $ 【在非命令行模式下进行】 一、文件操作 1.1、强制退出不保存 $ q! 1.2、保存 $ w 1.3、保存并退出 $ wq 1.4、刷新或重新加载已打开的文件 $ e 二、光标移动 2.1、跳到指定行 数字
  • 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API bit1129 spark
      对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义？   val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5)) rdd.reduceByKey(_+_).collect  reduceByKey在这里的操作，是把
  • java类加载机制 BlueSkator java虚拟机
    java类加载机制 1.java类加载器的树状结构 引导类加载器 ^ | 扩展类加载器 ^ | 系统类加载器 java使用代理模式来完成类加载，java的类加载器也有类似于继承的关系，引导类是最顶层的加载器，它是所有类的根加载器，它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时，通常会代理给父类加载器，若已经是根加载器了，就自己完成加载。 虚拟机区分一个Cla
  • 动态添加文本框 BreakingBad 文本框
      <script>     var num=1; function AddInput() {      var str="";     str+="<input 
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式 bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ public class Singleton { } /* * 懒汉模式。注意，getInstance如果在多线程环境中调用，需要加上synchronized，否则存在线程不安全问题 */ class LazySingleton
  • iOS应用打包发布常见问题 chenhbc iosiOS发布iOS上传iOS打包
    这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发，由于急着用，我先发布一个版本，由于第一次发布iOS应用，期间出了不少问题，记录于此。   1、使用Application Loader 发布时报错：Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
  • 工作流复杂拓扑结构处理新思路 comsci 设计模式工作算法企业应用OO
    我们走的设计路线和国外的产品不太一样，不一样在哪里呢？  国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多，仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法)，从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题，而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性，这样一来，在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
  • oracle 11g新特性Flashback data archive daizj oracle
    1. 什么是flashback data archive Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象，用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象，概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
  • 多叉树:2-3-4树 dieslrae 树
        平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:     1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)     2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
  • C语言学习七动态分配 malloc的使用 dcj3sjt126com clanguagemalloc
    /* 2013年3月15日15:16:24 malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写 本程序没有实际含义，只是理解使用 */ # include <stdio.h> # include <malloc.h> int main(void) { int i = 5; //分配了4个字节 静态分配 int * p
  • Objective-C编码规范[译] dcj3sjt126com 代码规范
      原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide 原文作者 : raywenderlich.com Team 译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范 译者 : Sam Lau
  • 0.性能优化-目录 frank1234 性能优化
    从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章，主要是对自己前段时间学习的总结，由于水平有限，性能测试领域很深，本人理解的也比较浅，欢迎各位大咖批评指正。 主要内容包括： 一、性能测试指标 吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间 http://frank1234.iteye.com/blog/2180305 二、性能测试策略 生产环境相同 基准测试 预热等 htt
  • Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型 happyqing java泛型父类子类Class
      import java.lang.reflect.ParameterizedType; import java.lang.reflect.Type; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void getType() { //Class<E> clazz =
  • 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载 jinnianshilongnian springMVC
      ----广告-------------------------------------------------------------- 网站核心商详页开发 掌握Java技术，掌握并发/异步工具使用，熟悉spring、ibatis框架； 掌握数据库技术，表设计和索引优化，分库分表/读写分离； 了解缓存技术，熟练使用如Redis/Memcached等主流技术； 了解Ngin
  • the HTTP rewrite module requires the PCRE library 流浪鱼 rewrite
    ./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library. 模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包 1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ ) 2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ ) 3. s
  • 第12章 Ajax（中） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence blueoxygen BO
    http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence and a very straightfoward video http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
  • Java开发者写SQL时常犯的10个错误 tomcat_oracle javasql
    1、不用PreparedStatements 　　有意思的是，在JDBC出现了许多年后的今天，这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中，即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个： 　　他们对PreparedStatements不了解 　　他们认为使用PreparedStatements太慢了 　　他们认为写Prepar
  • 世纪互联与结盟有感 阿尔萨斯
    10月10日，世纪互联与（Foxcon）签约成立合资公司，有感。 全球电子制造业巨头（全球500强企业）与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间，双方迅速果断出手，在资本层面上达成合作，此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任，另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。 众所周知，精于电子产品制造（世界第一），对于世纪互联而言，能够与结盟
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他