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RSS订阅原创 oracle flashback（闪回）恢复误删的数据
误删了数据库里面的数据，直接all in，点击删除，头也不回的commit，像极了女朋友和你分手时候的样子，不对，是我主动提分手的！（真的是我提的）然后删除了微信之类的所有联系方式。flashback table 表名 to timestamp to_timestamp(恢复的时间点, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss');我慌了，识图回到从前，还有美好回忆的那个时刻，可是一切都晚了。那一瞬间，白了，什么都没有了，所有的回忆（数据）都没了。那一刻之前，我很爱你，那一刻之后，不再爱了。
2023-11-08 18:43:53
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原创 目标检测（凑字数，凑字数，为什么标题一定要五个字）
•物体识别是要分辨出图片中有什么物体，输入是图片，输出是类别标签和概率。物体检测算法不仅要检测图片中有什么物体，还要输出物体的外框（x, y, width, height）来定位物体的位置。•object detection，也可以叫location（房地产最重要的是location location 还是TMD location）就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。•要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。•。
2023-08-28 11:30:27
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原创 CNN之图像识别
•图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻•图像识别技术的定义为利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的目标和对象的技术•图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策举个栗子：好看不？卧槽，真好看！这进气格栅，这前铲，真大！臭直男，就知道看车！那不然呢，这可是AMG GTR诶......对象1：奔驰AMG GTR。
2023-08-19 10:56:19
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原创 卷积神经网络
CNN就是著名的卷积神经网络，是一种前馈神经网络。CNN不同于传统的神经网络只有线性连接，CNN包括卷积（convolution）操作、汇合（pooling）操作和非线性激活函数映射（即线性连接）等等。经典的CNN网络有Alex-Net、VGG-Nets、Resnet等。之前提到了卷积,什么?!卷什么,卷积!卧槽,DNA动了,积你太美!!!baby。
2023-07-30 23:31:36
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原创 推理和训练
输入的数据被称为训练数据，一个模型需要通过一个训练过程，在这个过程中进行预期判断，如果错误了再进行修正，训练过程一直持续到基于训练数据达到预期的精确性。其关键方法是分类和回归，比如逻辑回归(Logistic Regression)和BP神经网络(Back Propagation Neural Network)。举个栗子:小时候考试，考不好，开完家长会，回去就是皮带炒肉丝，臭小子，下次再考不好，劳资打死你，你躲在角落瑟瑟发抖，不敢说话。
2023-07-28 18:31:56
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原创 深度学习与神经网络
点成线，线成面（网）生物神经网络的基本工作原理：一个神经元的输入端有多个树突，主要是用来接收输入信息的。输入信息经过突触处理，将输入的信息累加，当处理后的输入信息大于某一个特定的阈值，就会把信息通过轴突传输出去，这时称神经元被激活。相反，当处理后的输入信息小于阈值时，神经元就处于抑制状态，它不会像其他神经元传递信息。或者传递很小的信息。举个例子，你被蚊子叮的时候，可能压根就感觉不到，但是要是别人给你一个大逼兜，那你要不就是捂着脸嘤嘤嘤，要不就是直接跳起来跟他干了。
2023-07-14 15:52:42
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原创 线性回归算法
什么是线性回归？什么是线性回归？（Linear regression）是一种利用线性函数对自变量（特征）和因变量之间的关系进行建模的方法。线性回归是机器学习中一种广泛使用的基本回归算法。含有有多个特征的线性回归称为多元线性回归。假设有 nn 个特征（自变量）x1x1,x2x2,...,xnxn，一个输出变量 yy，线性回归的一般形式表示如下：其中，系数 w1w1,w2w2,...,wnwn 为特征的权重，bb 为偏置。
2023-07-09 21:55:32
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原创 SIFT（尺度不变特征变换）
4. 将第1组倒数第三层图像作比例因子为2的降采样（尺寸减半），得到的图像作为第2组的第1层，然后对第2组的第1层图像做平滑因子为σ的高斯平滑，得到第2组的第2层，就像步骤2中一样，如此得到第2组的L层图像，同组内它们的尺寸是一样的，对应的平滑系数分别为：0，σ，kσ，k^2σ,k^3σ……举个栗子：你拍了一张美女照，看到的肯定是整体，然后在你细看的时候，化身成了列文虎克，发现了华点，那么这个时候，你运用你灵巧的双指，放大了图片，华点的细节展现无遗，你发现了新大陆，然后默默打开了浏览器，接着一套连招。
2023-07-09 15:44:36
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原创 图像聚类算法
聚类从广义上说，聚类就是将数据集中在某些方面相似的数据成员放在一起。一个聚类就是一些数据实例的集合，其中处于相同聚类中的数据元素彼此相似，但是处于不同聚类中的元素彼此不同。由于在聚类中那些表示数据类别的分类或分组信息是没有的，即这些数据是没有标签的，所以聚类通常被归为无监督学习（Unsupervised Learning）引申一下有监督学习，半监督学习，无监督学习区分有监督和无监督，就是看是否有监督（supervised）（这TM不是废话嘛！确实是废话），也就看输入数据是否有标签（label）。
2023-07-04 10:06:35
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原创 点云模型概述
3.定义Spin image的参数，Spin image是一个具有一定大小（行数列数）、分辨率（二维网格大小）的二维图像（或者说网格）。4. 将圆柱体内的三维坐标投影到二维Spin image，这一过程可以理解为一个Spin image绕着法向量n旋转360度，Spin image扫到的三维空间的点会落到Spin image的网格中。5. 根据spin image中的每个网格中落入的点不同，计算每个网格的强度I。
2023-07-03 14:45:23
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原创 立体视觉概述
立体视觉是一种计算机视觉技术，其目的是从两幅或两幅以上的图像中推理出图像中每个像素点的深度信息。机器人、辅助驾驶/无人驾驶、无人机等等。立体视觉借鉴了人类双眼的“视差”原理，即左、右眼对于真实世界中某一物体的观测是存在差异的，我们的大脑正是利用了左、右眼的差异，使得我们能够辨识物体的远近。（视差）不是很理解?把一只眼睛捂住.P为空间中的点，P和P'是点P在左右像平面上的成像点，f是焦距，OR和OT是左右相机的光心。由下图可见左右两个相机的光轴是平行的。
2023-06-23 17:24:18
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原创 欧式变换、相似变换、仿射变换、射影变换
它左上角为可逆矩阵 A，右上为平移 t，左下缩放。由于采用齐坐标，当 时吗我们可以对整个矩阵除于 v得到一个右下角为 1 的矩阵；否则，则得到右下角为 0 的矩阵。因此，2D 的射影变换一共有8个自由度，3D则共有15个自由度。旋转部分多了一个缩放因子 s ,在对向量旋转之后，可以在 x , y , z 三个坐标上进行均匀的缩放。仿射变换只要求 A 是一个可逆矩阵，而不必是正交矩阵。仿射变换也叫正交投影。相似变换比欧氏变换多了一个自由度，它。欧式变换保持了向量的长度和夹角，
2023-06-23 15:46:22
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原创 相机畸变概述
镜头的畸变分为径向畸变和切向畸变两类上节说到了相机模型,那么这节说说相机的畸变如果有手机爱好者,听到很多测评进行测评的时候,都会提到一个词,广角防畸变,啥意思,举个栗子来看下信号塔,是不是已经开始歪了,这就是0.6倍,超广角模式下的畸变(其实一倍也畸变,小声BB)为啥会畸变呢,仔细看镜头,镜头是曲面的,光从镜头射入的时候和射入平面玻璃的时候,路径是不一样的,玩过放大镜和哈哈镜的都有印象吧.小时候拿些放大镜对着太阳烧东西,你烧通老爹的几次裤衩,又挨了老爹多少次的暴打.
2023-06-23 15:15:36
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原创 相机模型概述
齐次坐标就是将一个原本是n维的向量用一个n+1维向量来表示，是指一个用于投影几何里的坐标系统，如同用于欧氏几何里的笛卡儿坐标一般。个人理解就是二维凑三维,三维凑四维,以此类推欧氏变换欧几里得变换也称为欧式变换、刚性变换，是一种较为基本的变换，通过欧几里得变换，可以改变物体的空间位置，却不改变物体的形状、大小。说白了,就是平移和旋转,比如我在死亡的边缘疯狂横跳,旋转,跳跃,画着圈,哎~我还是我,你能拿我怎么办?(我又跳进来了,打我呀,打我呀,笨蛋)
2023-06-23 14:37:13
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原创 Canny边缘检测算法
Canny是目前最优秀的边缘检测算法之一，其目标为找到一个最优的边缘，其最优边缘的定义为：1、好的检测：算法能够尽可能的标出图像中的实际边缘2、好的定位：标识出的边缘要与实际图像中的边缘尽可能接近3、最小响应：图像中的边缘只能标记一次。
2023-06-05 05:38:53
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原创 图像边缘提取
什么是图像边缘:什么是图像边缘:图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。什么是灰度值:指图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0.什么是边缘提取:边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位。
2023-06-05 04:37:57
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原创 Java 8 stream 对象属性批量替换
由于对应字段在数据库中是0，1标志位存的，需要在展示时变成。x.setIsBeyond("否");x.setIsBeyond("是");x.setIsFinish("否");x.setIsFinish("是");适用于对象的单个属性和多个属性值的替换。
2023-05-31 15:16:43
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原创 图像滤波概述
图像滤波1.图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。2.消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。3.平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。
2023-05-24 23:21:41
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原创 图像噪声类别
图像噪声是图像在获取或是传输过程中受到随机信号干扰，妨碍人们对图像理解及分析处理的信号。图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量，图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道受到了噪声的污染。
2023-05-23 23:44:46
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原创 vue工程搭建
1：查看vue及npm版本： 2：执行npm init nuxt-app <project-name>语句： 请执行如下语句：npm cache verifynpm cache clean --forcenpm i -g npmnpm install -g cnpm --registry=http://registry.npm.taobao.org3：打开工程，初次启动 如图即启动成功，然后访问http://localhost:3000/ 可以正常访问页面4：在项目中安装nuxtnpm install nu
2023-05-15 11:25:02
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原创 Swagger 3.0 与 Springboot 集成
5:访问地址http://你的IP地址:工程端口号/swagger-ui/index.html。swagger版本:3.0.0。出现如下页面，表示配置成功。
2023-05-15 11:19:34
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原创 创建基于oracle jdk8的自定义docker镜像
启动容器执行的命令，仅用于验证安装配置是否正确，生产环境使用需注释后再build。拷贝相关jdk压缩包（.tar.gz后缀）到服务器目录（例：/usr/local）注意路径，我的完整路径是/usr/local/share/oracle-jdk。创建基于oracle jdk8的自定义docker镜像。如果服务器的版本是open-jdk，则进行如下操作。移动jdk包到oracle-jdk文件夹。创建oracle-jdk文件夹。在工程里引入对应的jdk镜像。接着保存退出，然后生成镜像。验证安装配置是否正确。
2023-05-15 11:18:38
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原创 关于redisTemplate的Unexpected token (START_OBJECT), expected START_ARRAY异常
异常如下：直接上解决方案：
2023-05-10 15:23:15
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原创 Java集成MongoDB查询ISODate问题
不废话，上代码，mongodb数据库中的date_time是ISODate类型，对应映射的是Date类型，现在有一个问题，如上代码对于时间的区间查询无法正取匹配，也就是说，gte和lte函数转化之后的数据不对。原生方法可以解决ISODate问题，但是！需要用迭代器去进行遍历。我还是更倾向于用Query方式去做，所以，我还在继续摸索关于ISODate问题。
2023-04-10 10:31:57
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原创 算法Day1
https://leetcode-cn.com/problems/add-two-numbers/description/不描述了,直接上代码class ListNode { int val; ListNode next; ListNode(int x) { val = x; }}public class Solution1 {...
2018-08-23 19:14:43
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原创 SpringCloud注册中心与服务消费者初体验
晚风吹拂澎湖湾,白浪逐沙滩.咳咳(严肃脸),这几天一直在看微服务和什么分布式框架之类的东西,坦率的说没怎么看懂,然后呢,我就看了一下SpringBoot的事频,然后又看了一下SpringCloud的视频,嗯,了解了不少的东西呢.第一次,心里还是很紧张的嘛,嘿嘿嘿.额,不说废话了,直接上东西.开发工具是Idea,SpringBoot版本是2.0.4.RELEASE.首先搞了一个E...
2018-08-10 14:50:10
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转载 关于BigDecimal的一点理解
Java在java.math包中提供的API类BigDecimal，用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。 双精度浮点型变量double可以处理16位有效数。 float和double主要用来处理科学计算和工程计算， 在实际应用中，特别是商业计算往往要求结果更加精确。运用BigDecimal可以很方便的解决这个问题。2.构造方法 BigDecimal a = new BigDecim...
2018-04-28 16:46:28
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原创 Datables行样式超出解决
问题有一段时间了,之前遇到的问题就是字段很长,然后渲染到表格里,列长度会被无限拉长,尤其是当你的字段特别长的情况下,那么整个列会被无限拉长,丑的要死.解决方法就是重新渲染一下,添加自定义的样式.{ "data": "name", orderable: false, "render": function (data, type, full, meta) { //设置宽度为200px,当字符...
2018-04-28 16:14:08
487
原创 Ajax的async属性
var tempArray = new Array();function getcategoryList(){ $.ajax({ url:"/dhcDemo/workflow/category/list/full", type: "post", dataType: "json", async : false, ...
2018-04-10 11:27:54
789
原创 Kendo UI 绑定行点击事件
在网上找了好久,一堆乱七八糟的方法说怎么绑定事件之类的东西,全部试了一遍,整个人都要绝望了.一个人孤孤单单地抱着电脑,抽着烟在天台享受着日光和微风,思考着我的人生在哪里.想想即将来到的清明节,我有一丝惆怅.然鹅,一切都是那么的不经意,冥冥之中感觉到了即将发生的事,然后我打开了知乎,刷起了段子.在下班的那一刻,我熟练地打完卡,然后狠狠地盖上了电脑,心里咒骂着,qnmd.然后轻轻地走,不带走一丝哀愁....
2018-04-04 16:12:16
2657
原创 前端页面中padding,margin,border的一些理解
之前做前端只是去写一些js,处理一些数据,现在又要开始要设计页面,写div块了,然后捣鼓了一下.调各个div块的时候真的是日了狗了,一块这出问题,一会那里出问题,烦得要死,对于css小白来说,苍天啊,还是后台好.调的时候div块最基本的调整我都是用的这几个属性,学艺不精,能搞出来就感觉很不容易了.一起来举个例子,一张大桌子,桌子上有好几个盘子,里面有好几盘菜,矩形的桌子和矩形的盘子你们应该见过吧....
2018-03-29 11:34:15
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原创 关于jQuery动态加载元素之后绑定事件无法触发的问题
之前做简单的demo的时候用jQuery直接拼出页面的元素,但是在使用ajax动态刷新之后会出现原来元素上的绑定事件无法触发.在网上找了一圈之后,有人说document.on(),这个方法绑定到父级元素上,但是进过测试发现元素的点击事件的触发次数会出现1,3,5,7...此的增加,就是说第二次点击的时候实际上已经触发了3次.这肯定是不对的,因为在点击事件中,我还需要再次触发ajax去刷新其他地方,...
2018-03-22 10:51:03
657
原创 Js页面带参转跳
少废话,直接上东西<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8" %><% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme() + "://" + r...
2018-03-20 15:36:48
513
转载 正则表达式
一、校验数字的表达式1 数字：^[0-9]*$ 2 n位的数字：^\d{n}$3 至少n位的数字：^\d{n,}$ 4 m-n位的数字：^\d{m,n}$ 5 零和非零开头的数字：^(0|[1-9][0-9]*)$ 6 非零开头的最多带两位小数的数字：^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?$ 7 带1-2位小数的正数或负数：^(\-)?\d+(\.\d{1,2})?$ 8 正数...
2018-03-16 14:57:04
5433
原创 Spring MVC整合Activiti 5.22及网页设计器
之前搞了两个星期的工作流,刚上手的时候,卧槽,这什么玩意儿,一脸蒙蔽,后来看了一些视频,又找了一些资料,百度了好久,算是知道了一些皮毛.把后台乱七八糟的东西整好,领导说,那你把网页流程设计器也弄进去吧.WTF!弄啥嘞.那就搞呗.又是百度了好久,然后网上也有很多教程,结果按网上的教程去弄,把项目搞得乱七八糟的,一会这里出个毛病,一会那里出个毛病,真是TM哔了狗了.狗说,我招你惹你了.才把东西弄好,现...
2018-03-15 16:12:56
4123
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