- 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特征点提取算法orb、surf、sift对比
点云SLAM
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下面是OpenCV中三种常用特征点提取算法:ORB、SURF和SIFT的详细对比,从算法原理、性能、使用限制和适用场景多维度进行总结,帮助大家在实际项目中合理选择。一览表:ORBvs.SURFvs.SIFT属性/算法ORBSURFSIFT全称OrientedFASTandRotatedBRIEFSpeededUpRobustFeaturesScale-InvariantFeatureTransfo
- Redmi 5Plus Liunx(PostmarketOS) Installation Tutorial
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- 基于SIFT-POCS的超分辨率图像重建技术研究与实现
神经网络15044
算法深度学习仿真模型人工智能计算机视觉深度学习算法大数据机器学习
基于SIFT-POCS的超分辨率图像重建技术研究与实现摘要本文详细研究了基于SIFT特征匹配和POCS(ProjectionOntoConvexSets)算法的超分辨率图像重建方法,并完整实现了文献"Super-ResolutionImageReconstructionBasedonSIFT-POCS"中提出的算法。首先介绍了超分辨率重建的基本原理和研究意义,然后深入分析了SIFT特征提取与匹配、
- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
- 反应式PDF显示:react-pdf入门指南及问题解决方案
卫直超Unity
反应式PDF显示:react-pdf入门指南及问题解决方案react-pdfDisplayPDFsinyourReactappaseasilyasiftheywereimages.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rea/react-pdf项目基础介绍:react-pdf是由CSDN公司开发的InsCodeAI大模型提及的WojciechMaj所创建的一个开源
- 初始CNN(卷积神经网络)
超龄超能程序猿
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)作为深度学习的重要分支,在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁,还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别,背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前,传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征,例如使用SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)等算法。这些
- OpenCV 三维重建实战:从工业检测到自动驾驶,3 大场景代码全解析
从零开始学习人工智能
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:工业零部件三维建模与检测案例背景:在汽车制造工厂,对于复杂形状的发动机零部件质量检测与逆向工程需求,需要高精度的三维模型。传统检测方法效率低且精度有限,而三维重建技术可快速获取零部件三维信息,实现高效检测与设计优化。技术实现:使用多个相机从不同角度拍摄零部件,利用calib3d模块进行相机标定,获取准确的相机内参和外参。通过特征点检测与匹配算法(如SIFT、ORB等)找到不同图像间的对应点,再用
- 图片批量去重---(均值哈希、插值哈希、感知哈希、三/单通道直方图)
ghx3110
数据/脚本处理均值算法哈希算法直方图图片去重
一、整体步骤本脚本中,关键步骤包括以下步骤:1、图片加载:脚本会遍历指定的图片目录,将所有图片加载到内存中。2、图像预处理:比较之前,通常需要对图片进行预处理,如调整大小、灰度化或直方图均衡化,以消除颜色、尺寸等因素的影响。3、相似度计算:图像相似度的衡量有很多种方法,如像素级别的差异(均方误差)、结构相似度指数(SSIM)、归一化互信息(NMI)或者哈希算法(如PCA-SIFT、BRIEF等)。
- 视觉感知BEV算法学习路线
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学习视觉感知BEV(Bird’sEyeView)算法涉及多个方面的知识和技能。以下是一个系统化的学习路线图,可以帮助你逐步掌握BEV算法。1.基础知识学习1.1计算机视觉基础图像处理:了解图像的基本操作,如滤波、边缘检测、特征提取。推荐书籍:《DigitalImageProcessing》byRafaelC.GonzalezandRichardE.Woods特征提取和描述:学习SIFT、SURF、
- 【python opencv】SIFT算法 关键点方向及描述符
人才程序员
PythonOpencv视觉处理pythonopencv算法c++开发语言人工智能python3.11
文章目录SIFT算法-关键点方向及描述符通俗易懂的介绍简单解释:学术概念1.**关键点方向计算**步骤:2.**描述符计算**步骤:3.**描述符与匹配**示例代码1.**关键点方向计算**2.**描述符计算与匹配**总结SIFT算法-关键点方向及描述符通俗易懂的介绍在SIFT算法中,关键点不仅仅是图像中的某些兴趣点,它们还包含了方向信息。这个方向是通过计算图像区域的梯度方向来确定的,这使得关键点
- 基于Python+OpenCV实现SIFT
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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
- 基于传统机器学习SVM支持向量机进行分类和目标检测-视频介绍下自取
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深度学习机器学习支持向量机分类
内容包括:python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测107python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测_哔哩哔哩_bilibili该代码使用python语言编写,代码实现了一个基于SVM(支持向量机)和SIFT(尺度不变特征变换)特征的裂缝检测系统。具体来说,分为两个部分:训练部分和检测部分。训练部分:加载图像:load_images函数从指定文件夹加载图像,并为每张图像分配标签(1表示
- Mac OS上安装Redis
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以下内容来自官网,如果百度或者deepseek搜索出的安装方式不太行可以试试:InstallusingHomebrewFirst,taptheRedisHomebrewcask:brewtapredis/redisNext,runbrewinstall:brewinstall--caskredisRunRedisIfthisisthefirsttimeyou'veinstalledRedisony
- Python OpenCV 4.10 库详解
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PythonOpenCV4.10库详解文档核心模块覆盖:Core模块:基本数据结构、矩阵操作、数学运算ImgProc模块:图像处理的核心功能,包括颜色转换、几何变换、滤波、边缘检测VideoIO模块:视频和摄像头操作HighGUI模块:用户界面功能,窗口管理、事件处理Features2D模块:特征检测和匹配(SIFT、ORB等)ObjDetect模块:目标检测算法DNN模块:深度学习模型集成Vid
- SIFT 全面解析:原理、实现与应用
Hello.Reader
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1.引言1.1什么是SIFT?SIFT,全称为Scale-InvariantFeatureTransform(尺度不变特征变换),是一种用于图像特征检测和描述的经典算法。它通过提取图像中的局部关键点,并为每个关键点生成具有尺度和旋转不变性的描述子,使其能够在不同的图像中进行特征匹配。SIFT算法尤其适合处理视角变化、尺度变换、部分遮挡和光照变化的问题,因此被广泛应用于计算机视觉领域。1.2SIFT
- 经典算法研究(1):SIFT算法1
乔qiao
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作者:qxl邮箱:
[email protected]系列文章链接一、经典算法研究(1):SIFT算法1二、经典算法研究(1):SIFT算法2三、文章目录系列文章链接前言一、Sift算法原理介绍1.0基础概念高斯金字塔八度为什么要构建高斯金字塔?高斯金字塔构建步骤如何描述尺度空间?构建差分高斯金字塔尺度空间的连续性下一个八度的第一幅图像如何确定前言学习sift算法记录一、Sift算法原理介绍尺度不变
- 《Image Classification with Classic and Deep Learning Techniques》复现
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IT优质推荐深度学习人工智能
1引言图像分类作为计算机视觉领域的核心任务,旨在将输入图像映射到离散化的语义类别标签,广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像诊断、安防监控等场景。传统方法主要依赖手工设计的特征描述子(如SIFT、HOG、LBP)结合浅层模型(如BoVW、Fisher向量、SVM),以其可解释性和低资源消耗见长,但在端到端优化与高级表征能力方面不及深度学习。近年来,卷积神经网络(CNN)在大规模数据集(如Image
- 基于 SIFT 对图像进行局部特征匹配附Matlab代码
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✅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
- 计算机视觉与深度学习 | 基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法总结
单北斗SLAMer
程序语言设计(C语言C++MatlabPython等)图像处理matlab计算机视觉人工智能
基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法全面指南图像特征提取与匹配基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法全面指南一、图像特征提取基础特征类型分类二、点特征提取算法1.Harris角点检测2.SIFT(尺度不变特征变换)3.SURF(加速鲁棒特征)4.FAST角点检测5.ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)三、区域特征提取算法1.MSER(最大稳定极值区域)2.Blob
- python归一化互相关_Python中的三维归一化互相关
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你的意思是你目前正在寻找一个已知的物体在图像的某个地方,你现在只能处理这个物体被仿射变换(在二维平面上移动),但是你想要能够处理透视变换的物体吗?在您可以尝试使用SURF或SIFT算法在参考图像和未知图像中查找特征:defGetSurfPoints(image,mask)surfDetector=cv2.FeatureDetector_create("SURF")surfExtractor=cv2
- OpenCV实战-全景图像拼接
樱花的浪漫
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代码地址见文末实现效果1.项目背景随着计算机视觉技术的不断发展,图像拼接技术已被广泛应用于虚拟现实、地图生成、全景摄影等领域。图像拼接(ImageStitching)旨在将多张部分重叠的图像无缝拼接成一幅完整的全景图像。此任务要求图像处理系统能够从不同角度获取的图像中识别出匹配的特征点,并通过计算视角变换将它们对齐。本项目实现了一个基于OpenCV的图像拼接算法,使用SIFT特征提取和RANSAC
- MATLAB GUI SIFT与小波变换图像拼接融合系统
程序员杨弋
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图像拼接和融合是计算机视觉中的重要任务,它能够将多幅图像以无缝的方式拼接在一起,形成更大视野的图像,本文将介绍一个基于MATLABGUI的图像拼接融合系统,该系统结合了尺度不变特征变换(SIFT)和小波变换的技术。SIFT是一种广泛应用于计算机视觉领域的特征提取算法,它具有尺度不变性和旋转不变性的特点,SIFT算法通过检测和描述图像中的关键点,从而提取出具有良好鲁棒性的特征点,在系统中将使用SIF
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小白的进阶
特征点检测特征点检测ORBopencvC++
这篇文章我们将介绍一种新的具有局部不变性的特征——ORB特征,从它的名字中可以看出它是对FAST特征点与BREIF特征描述子的一种结合与改进,这个算法是由EthanRublee,VincentRabaud,KurtKonolige以及GaryR.Bradski在2011年一篇名为“ORB:AnEfficientAlternativetoSIFTorSURF”的文章中提出。就像文章题目所写一样,OR
- ORB特征检测
东东咚咚东
OpenCV目标检测图像处理视觉检测
ORB,全称OrientedFASTandRotatedBRIEF,是一种快速特征点提取和描述的算法。计算速度比SIFT快百倍,比SUFT快10倍。从名称中可以看出,ORB本质是FAST角点检测算法和BRIEF特征描述符的集合。为什么要这样子呢?因为FAST特征点检测不涉及特征点描述,而BRIEF特征描述符有不具备旋转不变性、不具备尺度不变性、对噪声敏感等缺点,将二者结合可以优势互补,劣势相消。#
- # 基于SIFT的图像相似性检测与拼接:Python实现与解析
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python计算机视觉开发语言
基于SIFT的图像相似性检测与拼接:Python实现与解析在计算机视觉领域,图像相似性检测和图像拼接是两个非常实用且有趣的应用。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现基于SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)算法的图像相似性检测以及图像拼接功能。通过这两个功能,我们可以找到与目标图像最相似的图像,并将它们拼接在一起,形成一张新的图像。1.图像相似性检
- 计算机视觉预处理技术核心解析:边缘检测与特征提取
you的日常
算法系列计算机视觉计算机视觉人工智能视觉检测图像处理目标检测
计算机视觉(CV)的核心预处理技术包括边缘检测和特征提取,其中Canny、Sobel算法与SIFT方法作为经典代表,为后续图像分析任务提供了基础特征信息。边缘检测技术通过识别图像中亮度突变区域来提取轮廓信息,而特征提取则专注于发现图像中具有区分性的关键点及其描述符,这些预处理步骤在图像分类、目标检测等CV任务中扮演着不可或缺的角色。随着深度学习技术的兴起,传统图像处理技术与深度学习方法的结合趋势日
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】图像特征提取(附MATLAB代码实现)
林聪木
图像处理计算机视觉人工智能
目录前言知识储备提取图像文本的Python库1.pytesseract2.EasyOCR3.Keras-OCR4.TrOCR5.docTR算法原理图像的特征图像特征的分类遥感图像分类特征提取(Featureextraction)灰度共生矩阵GLCM兴趣点提取BRIEF算法Harris角点算法Harris和Shi-Tomas算法SIFT/SURF算法SIFT原理SURF原理LBP和HOG特征算子LB
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编程与数学第02阶段青少年编程python图像处理编程与数学算法
青少年编程与数学02-016Python数据结构与算法28课题、图像处理算法一、图像增强与复原1.直方图均衡化2.对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)二、图像滤波与边缘检测1.高斯滤波2.Canny边缘检测三、图像分割与形态学操作1.形态学操作四、图像特征提取与几何变换1.SIFT特征提取2.仿射变换与透视变换五、图像压缩JPEG压缩课题摘要:本文是对一些常见图像处理算法的详解,包括原理、
- OpenCV 从基础到进阶系列之三 -> SIFT 和 ORB 的特征检测
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Python_Opencvopencv人工智能计算机视觉
OpenCV核心功能详解教程(Python版)从基础到进阶第三章OpenCV中的特征检测与描述是计算机视觉中的核心任务之一,广泛应用于图像匹配、目标识别、3D重建等领域。以下针对SIFT和ORB两种经典算法进行详细讲解,涵盖原理、代码实现和实际应用技巧。一、特征检测与描述基础核心概念:关键点(Keypoints):图像中具有显著特征的局部区域(如角点、边缘交叉点)描述子(Descriptor):对
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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&
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
白糖_
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
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/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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