最近相邻插值

最近邻插值原理: 使用最近邻插值:   源图片(simg)=目标图片(dimg)*缩放系数(k),   缩放系数k = 源图片尺寸/目标图片 由上,对图片分x、y轴 :sx = dx*k sy = dy *k 思路:初始化目标size的图片,然后根据位置计算目标图片对应于原图片的位置索引,索引结果四舍五入 也就是说目标图片的每个像素都是根据目标图片的像素索引*缩放系数后求得目标图片对应其在源图片上的索引位置,索引结果四舍五入 最近邻插值也就是目标图片的每个像素依赖于源图片的像素值通过缩放系数计
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DataTable和DataSet

概述 可以把DataTable和DataSet看做是数据容器,比如你查询数据库后得到一些结果,可以放到这种容器里,那你可能要问:我不用这种容器,自己读到变量或数组里也一样可以存起来啊,为什么用容器? 原因是,这种容器的功能比较强大,除了可以存数据,还可以有更大用途。举例:在一个c/s结构的桌面数据库系统里,你可以把前面存放查询结果的容器里的数据显示到你客户端界面上,用户在界面上对数据进行添加、删除、修改,你可以把用户的操作更新到容器,等用户操作完毕了,要求更新,然后你才把容器整个的数据变化更新
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Inner join

 关于inner join 与 left join 之间的区别,以前以为自己搞懂了,今天从前端取参数的时候发现不是预想中的结果,才知道问题出在inner join 上了。 需求是从数据库查数据,在前端以柱形图的形式展现出来,查到的数据按行业分组,显示每个行业的户数及户数占比,涉及到的字段有A表的用户数、总用户数和B表的行业名称。本来是不管查不查的到数据,在X轴都应该显示行业名称的,结果是X、Y轴都没有任何数据显示。问题就是我用错了联结方式。 一、sql的left join 、right joi
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sql中where 1=1 的使用

where 1=1; 这个条件始终为True,在不定数量查询条件情况下,1=1可以很方便的规范语句。 例如为不定数量的查询条件,我们在后台写查询的时候,类似于这样的语句 string sql ="select * from table where" if(starttime!=null){ sql =sql+" starttime="+starttime } if(endtime !=null){ sql =sql+"and endtime ="+endtime } 这时我们的查询语句就是 s
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c#的默认访问权限(转载)

[csharp] view plain copy C# 方法默认访问级别 : private C# 类默认访问级别 : internal 1.命名空间下的元素的默认访问修饰符 public : 同一程序集的其他任何代码或引用该程序集的其他程序集都可以访问该类型或成员。 internal : 同一程序集中的任何代码都可以访问该类型或成员,但其他程序集不可以访问。 2.各类型中的成员的默认访问修饰符 剩下的修饰符主要是正对继承这个语言特性的,拥有继承的类型有两个类(class)和接口(interf
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MySQL-mysql 8.0.11安装教程(非常重要)

MySQL-mysql 8.0.11安装教程 https://www.cnblogs.com/laumians-notes/p/9069498.html 网上的教程有很多,基本上大同小异。但是安装软件有时就可能因为一个细节安装失败。我也是综合了很多个教程才安装好的,所以本教程可能也不是普遍适合的。 安装环境:win7 1、下载zip安装包: MySQL8.0 For Windows zip包下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/file/?id=476233
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VS和IE或者360兼容模式简单调试js方法

VS和IE或者360兼容模式简单调试js方法 首先IE(8.0版本以上)将脚本调试去掉,如下图 之后在vs里面的js要调试的地方添加代码debugger ,如下图所示 当程序运行到debugger处时,就会提示要调试,选择vs版本即可 之后会出现调试窗口
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IPAddress.Any

IPAddress.Any表示本机ip,换言之,如果服务器绑定此地址,则表示侦听本机所有ip对应的那个端口(本机可能有多个ip或只有一个ip) IPAddress.Any微软给出的解释是:Provides an IP address that indicates that the server must listen for client activity on all network interfaces. This field is read-only.翻译过来就是:提供一个iP地址来指示
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C# 通过copydata实现进程间通信(好用)

C#教程之C#与C++相互发送消息 2018-12-22 17:01 来源:未知 C#端: namespace CshapMessage { /// <summary> /// MainWindow.xaml 的交互逻辑 /// </summary> public partial class MainWindow : Window { IntPtr hwnd; const int WM_COPYDATA = 0x004
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44.C#--path类的使用

path类常用的几种方法
分类: 编程语言 发布时间: 05-09 22:40 阅读次数: 0

云计算下挂机盒,web页面更新脚本运作

背景:挂机盒一般公司内生产服务器的web上线更新是由运维人员来完成的,但是不排除有些公司管理混乱,开发自己上传文件到服务器,比如本人之前所在的公司就出现这样的奇葩事,更新方法有很多种,服务多了用自动化运维工具,比如ansible,还可以直接使用svn或git,但是如果服务器比较少的情况下用ansible这样的工具总有些杀鸡用牛刀的感觉,故给新来的开发人员写下如下脚本供其上传新文件到web服务器.注
分类: 企业开发 发布时间: 05-09 22:40 阅读次数: 0

DICOM入门资料-firstname—lastname

//_baseDataSet[DicomTags.PatientsName].SetStringValue(String.Format("{0}^{1}^{2}^^", // _parent.LastName, _parent.FirstName, _parent.MiddleName)); Sayes 2019-3-14 15:23:08 last_name^first_name^middle_name^prefix^surfix Sayes 2019-3-14 15:23:48 那么我的英
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openXDS 角色类图

openXDS 角色类图 今天整理了一下OpenXDS的角色类图(图1)。用GreenUML从工程中直接导出。openXDS API在Eclipse里面有11个工程,如图2,今天导出的角色类图涉及了: 1. common-utils工程,IHE角色涉及的类:org.openhealthtools.common.ihe.IheActors 2.openxds-api工程,IHE角色涉及的类:org.openhealthtools.openxds.registry.api.XdsRegistry、
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openXDS 11个工程关联以及每个工程在XDS.b实现中的作用

昨天启动了openXDS提供的registry和repository相关服务,对openXDS的认识也深入了一些。一直困扰我的问题是openXDS提供的11个工程到底有什么联系,各自的作用是什么。从今天开始,要对它们进行梳理和总结。 可以将这11个工程分为三类: 1. iheos工程。源自hieos项目(sourceforge.net/projects/iheos/),起到了很大作用。 2. openXDS开发的API,是整个项目的主体部分,包括9个工程。 3. openxds-web工程,是
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c++ 删除文件夹

BOOL DeleteDirectory(CString DirName,BOOL bRemoveRootDir) { CFileFind tempFind; CString csZRootDir; csZRootDir.Format(L"%s\\*.*",DirName.GetBuffer(0)); BOOL IsFinded=(BOOL)tempFind.FindFile(csZRootDir.GetBuffer(0)); while(IsFinded) { IsFinded=(BOOL)
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GPU和显卡是什么关系?GPU会取代CPU吗?

一、GPU是什么?与显卡是什么关系?安装在什么地方?有单独的GPU板卡吗? GPU就是图像处理芯片,外表与CPU有点相似。显卡的芯片,AMD的一个技术,相当于电脑的处理器CPU,只不过它是显卡的大脑或心脏。 GPU是显卡的核心,显卡,则是由GPU、显存、电路板,还有BIOS固件组成的,所以GPU不等于显卡。 GPU只是显卡上的一个核心处理芯片,是显卡的心脏,不能单独作为外接扩展卡使用,GPU因并行计算任务较重,所以功耗较大,只能焊接在显卡的电路板上使用。 显卡上都有GPU,它是区分显性能的最主
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分布式数据系统-CAP理论

  What’s CAP   CAP理论是针对分布式数据系统中,不能同时满足Consistency、Availability、 Partition Tolerance三个要素,最多只能满足其中两个要素   1.CAP理论关注的数据系统而不是广义的分布式系统   2.CAP理论不代表我们的整个数据系统只能满足其中2个要素,可以更细粒度控制:系统的A功能模块的数据选择CP,而B功能模块的数据选择AP   1.一致性(Consistency)   读取数据都能保证返回最新写操作的结果   这是一种理
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Kubernetes零基础快速入门!初学者必看!

  起源   Kubernetes 源自于 google 内部的服务编排系统 - borg,诞生于2014年。它汲取了google 十五年生产环境的经验积累,并融合了社区优秀的idea和实践经验。   名字   Kubernetes 这个名字,起源于古希腊,是舵手的意思,所以它的 logo 即像一张渔网又像一个罗盘,谷歌选择这个名字还有一个深意:既然docker把自己比作一只鲸鱼,驮着集装箱,在大海上遨游,google 就要用Kubernetes去掌握大航海时代的话语权,去捕获和指引着这条鲸鱼
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高并发情况下,我们系统是如何支撑大量的请求的

  优化程序,优化服务配置,优化系统配置   几点需要注意:   尽量使用缓存,包括用户缓存,信息缓存等,多花点内存来做缓存,可以大量减少与数据库的交互,提高性能。   用jprofiler等工具找出性能瓶颈,减少额外的开销。   优化数据库查询语句,减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句(仅耗时较长的查询做优化)。   优化数据库结构,多做索引,提高查询效率。   统计的功能尽量做缓存,或按每天一统计或定时统计相关报表,避免需要时进行统计的功能。   能使用静态页面的地方尽量使用
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如何学习分布式系统

  前言   2019年,做大数据的开发已经6年了,这期间分布式系统的知识学习了不少,但基本都是来源于项目需要而零敲碎打,没有系统性的融会贯通提纲挈领,在一件小事的触动之下,决定将分布式系统做一次系统性的学习。   网上搜索“如何系统性的学习分布式系统”,得到的答案除了知识点过于零散的,剩下就是不适合我的实际情况的,主要因为我没有学习过算法,对于很多复杂的算法理解起来过于困难,而且在工程实践中找不到实际的应用,总感觉是屠龙之技。   因此决定自己列一个提纲,梳理一下分布式系统的知识,着重分析一
分类: 其他 发布时间: 05-09 22:37 阅读次数: 0