09 2019 档案
摘要：原文链接 在前面的章节中我们使用 python manage.py runserver 来运行服务器。这只适用测试环境中使用。 正式发布的服务，我们需要一个可以稳定而持续的服务器，比如apache, Nginx, lighttpd等，本文将以 Nginx 为例。 安装基础开发包 Centos 下安装
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摘要：openpyxl openpyxl可以用来对excel进行操作，但只能操作xlsx文件而不能操作xls文件。 主要用到三个概念：Workbooks，Sheets，Cells。Workbook就是一个excel工作薄；Sheet是工作表中的一张工作表；Cell就是简单的一个格。openpyxl就是围绕
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摘要：图片元数据 图片元数据（metadata）是嵌入到图片文件中的一些标签。比较像文件属性，但是种类繁多。常见的几种标准有： EXIF：通常被数码相机在拍摄照片时自动添加，比如相机型号、镜头、曝光、图片尺寸等信息。IPTC：比如图片标题、关键字、说明、作者、版权等信息。XMP：由Adobe公司制定标准，
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摘要：安装 语音引擎工厂 类似于设计模式中的“工厂模式”，pyttsx3通过初始化来获取语音引擎。当我们第一次调用init操作的时候，会返回一个pyttsx3的engine对象，再次调用的时候，如果存在engine对象实例，就会使用现有的，否则再重新创建一个。 从方法声明上来看，第一个参数指定的是语音驱动
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摘要：原文链接 SELECT INTO 作用 SELECT INTO 语句从一个表中复制数据，然后将数据插入到另一个新表中。 SELECT INTO 语法 我们可以把所有的列都复制到新表中： SELECT *INTO newtable [IN externaldb]FROM table1; 或者只复制希望
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摘要：IN的作用 IN运算符允许您在WHERE子句中指定多个值。 IN运算符是多个OR条件的简写。 IN的语法 SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name IN (value1, value2, ...); 或者 SELECT colum
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摘要：原文链接 BETWEEN的作用 BETWEEN 操作符用于选取介于两个值之间的数据范围内的值。 BETWEEN的边界 BETWEEN运算符选择给定范围内的值。值可以是数字，文本或日期。 BETWEEN运算符是包含性的：包括开始和结束值，等价于>= AND <= BETWEEN的语法 SELECT c
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摘要：原文链接 LIKE 作用 在WHERE子句中使用LIKE运算符来搜索列中的指定模式。 有两个通配符与LIKE运算符一起使用： ％ - 百分号表示零个，一个或多个字符 _ - 下划线表示单个字符 ％ - 百分号表示零个，一个或多个字符 _ - 下划线表示单个字符 注意： MS Access使用问号（?
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摘要：前言 黑白照片的时代虽然已经过去，但现在看到以前的照片，是不是有一种回到过去的感觉，很cool有木有~看完这篇文章，就可以把彩色照片变成各种各样的黑白的照片啦。 本文完整的在线例子图片灰度算法例子，例子的图片有点多，可能有些慢。 例子的源码位于blog/demo里 三原色与灰度 原色是指不能透过其他
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摘要：原文链接 作者 一、问题 Python模块和C/C++的动态库间相互调用在实际的应用中会有所涉及，在此作一总结。 二、Python调用C/C++ 1、Python调用C动态链接库 Python调用C库比较简单，不经过任何封装打包成so，再使用python的ctypes调用即可。（1）C语言文件：py
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摘要：形态学基本概念 基本思想：用一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，达到分析知识的目的。可用于图像处理的各个方面，包括图像分割、边界检测、特征提取。 结构元素：形态学变换中的基本元素，使为了探测图像的某种结构信息而设计的特定形状和尺寸的图像，称为收集图像结构信息的探针。结构元素有多种类型：如
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摘要：原文链接：边缘检测与图像分割 作者：HUSTLX 1图像分割原理 图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视，至今提出了各种类型的分割算法。Pal把图像分割算法分成了6类：阈值分割，像素分割、深度图像分割、彩色图像分割，边缘检测和基于模糊集的方法。但是，该方法中，各个类别的内容是有重叠的。为了涵盖不
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摘要：关于具体在实际场景的使用和图像会慢慢更新。 梯度锐化方法 图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少影响，需要利用图像锐化技术，使边缘变得清晰。常用的方法有： 直接以梯度值代替 辅以门限判断 给边缘规定一个特定的灰度级 给背景规定灰度级 根据梯度二值化图像 梯度运算 梯度锐化中，首先应该知道
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摘要：图像边缘锐化处理的目的 突出图像的细节，或者增强被模糊的细节，增强图像边缘，便于提取目标物体的边界，对图像进行分割、目标区域识别、区域形状提取等为图像理解和分析打下基础。 图像边缘锐化的基本方法 微分运算 梯度锐化 边缘检测 图像边缘类型 通常，边缘上的灰度变化平缓，而边缘两侧灰度较快。图像的边缘一
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摘要：图像平滑的目的 模糊：在提取较大目标前，去除太小细节，或将目标内的小间断连接起来。 消除噪声：改善图像质量，降低干扰。 平滑处滤波对图像的低频分量增强，同时削弱高频分量，用于消除图像中的随机噪声，起到平滑作用。 图像平滑处理的基本方法 领域平均法 领域加权平均法 选择式掩模法 中值滤波 领域平均法
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摘要：灰度直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。
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摘要：C语言memset函数详解 memset() 的作用：在一段内存块中填充某个给定的值，通常用于数组初始化与数组清零。 它是直接操作内存空间，mem即“内存”（memory）的意思。该函数的原型为： 函数的功能：将指针变量 s 所指向的前 n 字节的内存单元用一个“整数” c 替换，注意 c 是 in
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摘要：>>> lst = ['x' for n in range(5)] >>> print(lst) ['x', 'x', 'x', 'x', 'x'] >>> lst = ['z']*5 >>> print(lst) ['z', 'z', 'z', 'z', 'z'] >>> lst = [0]*3 >>&
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摘要：灰度图像 每副图像的每个像素对应二维空间中一个特定的位置，并且有一个或者多个与那个点相关的采样值组成数值。 灰度图像,也称为灰阶图像,图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值(Intensity)表示。0-255之间表示不同的灰度级。 灰度图像二值化 二值化：以一个值（阈值）为基准，大于（
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摘要：原文链接：图像处理基础(7)：图像的灰度变换 作者：Brook_icv 图像的空间域滤波，其对像素的处理都是基于像素的某一邻域进行的。本文介绍的图像的灰度变换则不同，其对像素的计算仅仅依赖于当前像素和灰度变换函数。灰度变换也被称为图像的点运算（只针对图像的某一像素点）是所有图像处理技术中最简单的技术
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摘要：目录 图像的平移变换 图像的镜像变换 图像的转置变换 图像的旋转 图像的转置变换 一、图像的平移变换 设图像的高度为H，宽度为W，如下所示： 我们知道，图像是由像素组成的，而像素的集合就相当于一个二维的矩阵，每一个像素都有一个“位置”，也就是像素都有一个坐标。假设原来的像素的位置坐标为（x0,y0）
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摘要：编码器 编码器的定义： 工作原理： 应用于速度控制或位置控制系统的检测元件。分为增量型编码器与绝对型编码器。 我们这里只介绍增量型编码器的一种旋转编码器，旋转编码器是用来测量转速的装置。它分为单路输出和双路输出两种。技术参数主要有每转脉冲数（几十个到几千个都有），和供电电压等。单路输出是指旋转编码器
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摘要：原文出处：缓存与数据库一致性系列 作者：陶笛日记 目录 缓存与数据库一致性系列-01 缓存与数据库一致性系列-02 缓存与数据库一致性系列-03 缓存与数据库一致性系列-04 缓存与数据库一致性系列-01 今天，我们来分析一下，缓存与数据库被使用次数最多的一种使用方法 写流程： 第一步先删除缓存，删
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摘要：原文出处：缓存架构设计细节二三事 本文主要讨论这么几个问题： （1）“缓存与数据库”需求缘起 （2）“淘汰缓存”还是“更新缓存” （3）缓存和数据库的操作时序 （4）缓存和数据库架构简析 一、需求缘起 场景介绍 缓存是一种提高系统读性能的常见技术，对于读多写少的应用场景，我们经常使用缓存来进行优化。
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摘要：作者：尜尜人物 原文：www.cnblogs.com/littlecharacter 一、数据库架构原则 高可用 高性能 一致性 扩展性 高可用 高性能 一致性 扩展性 二、常见的架构方案 方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用 jdbc:mysql://vip:3306/xx
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摘要：原文出处：设计数据密集型应用（中英双语） 原文出处：设计数据密集型应用（中英双语） 中文名：《设计数据密集型应用》 英文名：《Designing Data-Intensive Applications》 作者： Martin Kleppmann 英文电子书：Designing Data-Intens
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摘要：阅读目录 缓存穿透 缓存雪崩 缓存击穿 缓存热点 缓存穿透 缓存穿透是指缓存没有起到作用，应用程序的请求大量到达了后端数据库的情况。因为查询时如果所需数据在缓存中不存在，便会到数据库中进行再次查询，当这样的数据量太大时，说明我们的缓存系统根本没有其他应有的作用。造成这样情况的有两个原因： 数据本身就
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摘要：原文链接：http://www.aosabook.org/en/twisted.html 作者：Jessica McKellar Twisted是用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架。Twisted诞生于2000年初，在当时的网络游戏开发者看来，无论他们使用哪种语言，手中都鲜有可兼顾扩展性
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摘要：Memcached API set(key,val,time=0,min_compress_len=0) 无条件键值对的设置，其中的time用于设置超时，单位是秒，而min_compress_len则用于设置zlib压缩(注:zlib是提供数据压缩用的函式库) set_multi(mapping,t
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摘要：Bootstrap带来了设计革命，本文介绍的四种免费Bootstrap在线设计工具，可视化所见所得设计网页，然后输出Html/CSS代码，其中有些甚至可以实现拖曳，也有可以设定自己的主题模板Theme。 1. Layoutit LayoutIt通过使用我们的拖放界面生成器帮助您简单快速地创建Boot
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摘要：1、Bootstrap Metro Dashboard – 基于Bootstrap的后台管理面板 这是一款基于Bootstrap的Metro风格的后台管理面板应用，Bootstrap Metro Dashboard的UI是基于Twitter Bootstrap样式的，同时使用了jQuery 1.9.
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摘要：来源：欲思博客 CDN公共库是指将常用的JS库存放在CDN节点，以方便广大开发者直接调用。与将JS库存放在服务器单机上相比，CDN公共库更加稳定、高速。一 般的CDN公共库都会包含全球所有最流行的开源JavaScript库，你可以在自己的网页上直接通过script标记引用这些资源。这样做不仅可以为您
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摘要：Memcached介绍 官网地址 Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提供动态、数据库驱动网站的速度。 Memcached 顾名思义，意味着 “内存缓存”，所有缓存的内容都在服务器的内存
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摘要：函数返回值缓存是优化一个函数的常用手段。我们可以将函数、输入参数、返回值全部保存起来，当下次以同样的参数调用这个函数时，直接使用存储的结果作为返回(不需要重新计算)。 函数缓存允许我们将一个函数对于给定参数的返回值缓存起来。当一个I/O密集的函数被频繁使用相同的参数调用的时候，函数缓存可以节约时间。
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