python-opencv中imshow总报错的问题

我用的是visual studio2017，自带安装的Anaconda2，pip安装的opencv-python，在我调用imshow函数的时候总是报错 cv2.error Message=C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:331: error: (-215) size.width>0 && size.height>0 in function cv::imshow StackTrace: <module> 中的 C:\Users\Administrator\source\repos\PythonApplication1\PythonApplication1\PythonApplication1.py:4   求大佬帮忙解答下

Python opencv帧 怎么 显示在GUI 中？

现在要在做，将摄像头提取的视频处理后显示在python 的GUI 中，计划在GUI中可以选择对视频处理的方式，请问 大神 应该怎么做？使用什么控件？ 一般显示是直接 将 帧 在cv2.imshow函数中显示，而在一个 完整的GUI中怎么做？

openCV中使用模板匹配函数时遇到如下错误

错误提示如下： Traceback (most recent call last): File "D:/学习办公盘/python学习代码/opencv/moban.py", line 12, in <module> res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED) error: ..\..\..\..\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:249: error: (-215) (img.depth() == CV_8U || img.depth() == CV_32F) && img.type() == templ.type() in function cv::matchTemplate 代码如下： import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('d:/学习办公盘/python学习代码/opencv/捕获.png') img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) template = cv2.imread('d:/学习办公盘/python学习代码/opencv/text3.jpg') w= template.shape[0] w= template.shape[1] res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where( res >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2) #cv2.imwrite('res.png',img_rgb) cv2.imshow('res',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` ```

使用模板匹配函数 cv2.matchTemplate() 时出现如下错误

错误提示： Traceback (most recent call last): File "D:/学习办公盘/python学习代码/opencv/moban.py", line 12, in <module> res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED) error: ..\..\..\..\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:249: error: (-215) (img.depth() == CV_8U || img.depth() == CV_32F) && img.type() == templ.type() in function cv::matchTemplate import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('d:/学习办公盘/python学习代码/opencv/捕获.png') img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) template = cv2.imread('d:/学习办公盘/python学习代码/opencv/text3.jpg') w= template.shape[0] w= template.shape[1] res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where( res >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2) #cv2.imwrite('res.png',img_rgb) cv2.imshow('res',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` ``` 有大神遇到过这样的错误吗？还望指点一下，多谢多谢~

openCV_python自带的ANN进行手写字体识别，报错。求助

 我用python3.6按照《OpenCV3计算机视觉》书上代码进行手写字识别，识别率很低，运行时还报了错:OpenCV(3.4.1) Error: Assertion failed ((type == 5 || type == 6) && inputs.cols == layer_sizes[0]) in cv::ml::ANN_MLPImpl::predict, file C:\projects\opencv-python\opencv\modules\ml\src\ann_mlp.cpp, line 411 ``` 具体代码如下：求大佬指点下 import cv2 import numpy as np import digits_ann as ANN def inside(r1, r2): x1, y1, w1, h1 = r1 x2, y2, w2, h2 = r2 if (x1 > x2) and (y1 > y2) and (x1 + w1 < x2 + w2) and (y1 + h1 < y2 + h2): return True else: return False def wrap_digit(rect): x, y, w, h = rect padding = 5 hcenter = x + w / 2 vcenter = y + h / 2 if (h > w): w = h x = hcenter - (w / 2) else: h = w y = vcenter - (h / 2) return (int(x - padding), int(y - padding), int(w + padding), int(h + padding)) ''' 注意：首次测试时，建议将使用完整的训练数据集，且进行多次迭代，直到收敛 如：ann, test_data = ANN.train(ANN.create_ANN(100), 50000, 30) ''' ann, test_data = ANN.train(ANN.create_ANN(10), 50000, 1) # 调用所需识别的图片，并处理 path = "C:\\Users\\64601\\PycharmProjects\Ann\\images\\numbers.jpg" img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_UNCHANGED) bw = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) bw = cv2.GaussianBlur(bw, (7, 7), 0) ret, thbw = cv2.threshold(bw, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) thbw = cv2.erode(thbw, np.ones((2, 2), np.uint8), iterations=2) image, cntrs, hier = cv2.findContours(thbw.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) rectangles = [] for c in cntrs: r = x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) a = cv2.contourArea(c) b = (img.shape[0] - 3) * (img.shape[1] - 3) is_inside = False for q in rectangles: if inside(r, q): is_inside = True break if not is_inside: if not a == b: rectangles.append(r) for r in rectangles: x, y, w, h = wrap_digit(r) cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) roi = thbw[y:y + h, x:x + w] try: digit_class = ANN.predict(ann, roi)[0] except: print("except") continue cv2.putText(img, "%d" % digit_class, (x, y - 1), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0)) cv2.imshow("thbw", thbw) cv2.imshow("contours", img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() ####### import cv2 import pickle import numpy as np import gzip """OpenCV ANN Handwritten digit recognition example Wraps OpenCV's own ANN by automating the loading of data and supplying default paramters, such as 20 hidden layers, 10000 samples and 1 training epoch. The load data code is taken from http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html by Michael Nielsen """ def vectorized_result(j): e = np.zeros((10, 1)) e[j] = 1.0 return e def load_data(): with gzip.open('C:\\Users\\64601\\PycharmProjects\\Ann\\mnist.pkl.gz') as fp: # 注意版本不同，需要添加传入第二个参数encoding='bytes'，否则出现编码错误 training_data, valid_data, test_data = pickle.load(fp, encoding='bytes') fp.close() return (training_data, valid_data, test_data) def wrap_data(): # tr_d数组长度为50000，va_d数组长度为10000，te_d数组长度为10000 tr_d, va_d, te_d = load_data() # 训练数据集 training_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in tr_d[0]] training_results = [vectorized_result(y) for y in tr_d[1]] training_data = list(zip(training_inputs, training_results)) # 校验数据集 validation_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in va_d[0]] validation_data = list(zip(validation_inputs, va_d[1])) # 测试数据集 test_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in te_d[0]] test_data = list(zip(test_inputs, te_d[1])) return (training_data, validation_data, test_data) def create_ANN(hidden=20): ann = cv2.ml.ANN_MLP_create() # 建立模型 ann.setTrainMethod(cv2.ml.ANN_MLP_RPROP | cv2.ml.ANN_MLP_UPDATE_WEIGHTS) # 设置训练方式为反向传播 ann.setActivationFunction( cv2.ml.ANN_MLP_SIGMOID_SYM) # 设置激活函数为SIGMOID，还有cv2.ml.ANN_MLP_IDENTITY,cv2.ml.ANNMLP_GAUSSIAN ann.setLayerSizes(np.array([784, hidden, 10])) # 设置层数，输入784层，输出层10 ann.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 100, 0.1)) # 设置终止条件 return ann def train(ann, samples=10000, epochs=1): # tr:训练数据集; val:校验数据集; test:测试数据集; tr, val, test = wrap_data() for x in range(epochs): counter = 0 for img in tr: if (counter > samples): break if (counter % 1000 == 0): print("Epoch %d: Trained %d/%d" % (x, counter, samples)) counter += 1 data, digit = img ann.train(np.array([data.ravel()], dtype=np.float32), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array([digit.ravel()], dtype=np.float32)) print("Epoch %d complete" % x) return ann, test def predict(ann, sample): resized = sample.copy() rows, cols = resized.shape if rows != 28 and cols != 28 and rows * cols > 0: resized = cv2.resize(resized, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) return ann.predict(np.array([resized.ravel()], dtype=np.float32)) ```

pycharm+opencv RTSP花屏现象

最近在做视频中的过门检测类项目，软件平台是pycharm，内有opencv库，硬件为 分辨率576乘576的鱼眼摄像机 因此调用了cap = cv2.VideoCapture（）函数用于获取视频流 然后获取帧的语句为 while (cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() 虽然就这么看视频没啥问题，但过个十秒就会出现如下错误（程序会卡一下，然后直接跳过去看不见坏帧）： *[h264 @ 0x1339480] left block unavailable for requested intra mode [h264 @ 0x1339480] error while decoding MB 0 33, bytestream 6711* 查了资料是h264的传输花屏问题，网上的解决方案包括扩大缓冲区，以及c语言队列比较等方案，可惜看不太懂，因此想问是否有可以让我break掉坏帧的判别方法，附上程序更好，谢谢！ （一句话，需要基于python判别opencv的RTSP坏帧，有思路也行）

OpenCV中通过高斯混合模型对背景进行建模，得到的前景图像只能是二值图像吗？

``` videoPath = 'E:\\BaiduNetdiskDownload\\gasoline\\demo\\1\\1.mp4' capture = cv2.VideoCapture(videoPath) mog = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() while(1): ret, frame = capture.read() #frame是摄像头的每一帧图像 print(frame.shape) fgmask = mog.apply(frame) #得到二值图像 print(fgmask.shape) ``` 通过高斯混合模型进行背景建模，得到的前景图像只能是二值图像吗？上述代码中frame.shape是（1080,1920,3），而fgmask.shape是（1080,1920），如果想要得到**彩色RGB前景图像**，直接使用cv2.cvtColor函数操作是不能恢复的吧，应该怎么进行正确的格式转化？还请问，OpenCV中没有集成的RGB转HSI的函数吗？

python numpy整型数据溢出

在计算图像矩的过程中，发现数据溢出了，与调用openCV库中的函数算出的结果不同。 目前使用的是numpy数组储存数据，数据类型设为int64，但是他的范围还是不够大，数值会在10的16 次方的数量级。应该怎么设置这个数组的类型呀？ ``` # 计算p+q阶图像矩 def img_m(img): # 用于存放图像矩计算结果 result = np.zeros([4,4],dtype='float') # 获取图像大小 height = img.shape[0] width = img.shape[1] # 遍历图像内的像素点，进行图像矩计算 for row in range(height): for col in range(width): result[0, 0] += img[row,col] result[0, 1] += row * img[row, col] result[1, 0] += col * img[row, col] result[1, 1] += row * col * img[row, col] result[0, 2] += row ** 2 * img[row, col] result[2, 0] += col ** 2 * img[row, col] result[0, 3] += row ** 3 * img[row, col] result[3, 0] += col ** 3 * img[row, col] result[2, 1] += row * col ** 2 * img[row, col] result[1, 2] += row ** 2 * col * img[row, col] ```

怎么提取相交线的交点？

 如图，这种怎么提取使用Opencv求出两条直线相交的精确交点？ 我的思路为： 1.先求找出两条直线的各自的边缘直线（HoughLinesP函数） 2.求出四条直线的交点 3.取四交点的中心点  但是实际运行发现，这种运算量很大，而且结果也不理想，求指教思路或代码 ``` ```

如何在windows下得到YUV摄像头原始的数据？

因为我想要快速地从我的开发板传数据到电脑，因此我尝试使用USB的视频类模式来传输。 在Linux主机上，我用python的一个库pygame成功地获取到了YUV摄像头原始的数据， 但是在windows下却遇到了问题。 下面是我做过的事： 1.将我的开发板设置成USB摄像头，然后像发送图片一样发送自定义的数据。 if(connected) { // Send 614400 byte of mydata uvcdSendImage( (UINT32)mydata, 614400, 0); // Wait to end while(!uvcdIsReady()); } 2.在Linux主机上，我用python的库pygame连接USB摄像头，用下面的代码成功获取数据。 但是Window下的pygame没有 “get_raw()”这个函数。所以我没办法得到摄像头的原始数据。 pygame.init() pygame.camera.init() cameras = pygame.camera.list_cameras() cam = pygame.camera.Camera(cameras[0],(WIDTH,HEIGHT),"YUV") cam.start() while receive_size > UVC_SIZE_QQVGA: raw_data = raw_data + cam.get_raw() receive_size = receive_size - UVC_SIZE_QQVGA raw_data = raw_data + cam.get_raw() cam.stop() 3.然后我尝试在windows下使用 OpenCV(python和C++都尝试过)来获取数据， 但是opencv得到的数据 是转换后的BGR格式的数据，这也不是我想要的。 4.最后我使用windows下另外一个操作摄像头的python库VideoCapture（http://videocapture.sourceforge.net/）。 库里面有个函数叫 "getBuffer()",用这个函数，我好像可以得到YUV摄像头的原始数据，我的意思是开发板发送从摄像头获取到的 数据时，电脑端能够收到数据(我并不知道这是原始的数据还是转化后的数据)。但是当我传输我自定义的数据时（发送的数据和一张图的大小是一样的）， 电脑端就不能够得到数据了。 另外我发现了一个现象，当我在开发板上发送自定义的数据时，我打开windows自带的摄像头采集软件Ecap.exe，最开始显示窗口什么也没有。 但当我点击了“录像”按钮，显示就有反应了，我知道这个时候开发板上的数据传上电脑了。 网上搜索了一大圈，也没有找到答案。我最终的目的是利用USB快速传输任意的数据，然后电脑端能够接收。串口慢了，USB的HID模式也不够快。希望可以得到大家的帮助。谢谢。

想要在一个.py里调用另一个.py但是有错？

主程序如下，num想给图片编号，但是调用有问题 ``` # -*- coding: UTF-8 -*- #!/usr/bin/env python #前进1m，画边长（ 0.6 ）m的五边形 import rospy from geometry_msgs.msg import Twist from math import radians import trying class ROUTE(): count = 0 num = 0 def __init__(self): # 初始化节点 rospy.init_node('route', anonymous=True) # ctrl + c退出 rospy.on_shutdown(self.shutdown) self.cmd_vel = rospy.Publisher('cmd_vel_mux/input/navi', Twist, queue_size=10) # 5 HZ更新频率 r = rospy.Rate(5); # 两个不同的Twist，转，直走 # 0.5 m/s 前进 move_cmd = Twist() move_cmd.linear.x = 0.2 #旋转18 deg/s turn_cmd = Twist() turn_cmd.linear.x = 0 turn_cmd.angular.z = radians(18); # 前进1M rospy.loginfo("我在找位置ing") for x in range(0,25): self.cmd_vel.publish(move_cmd) r.sleep() while not rospy.is_shutdown(): #来拍照啊 rospy.loginfo("123，茄子！") for x in range(0,15): trying.TakePhoto( num ) num = num + 1 r.sleep() #转54度 rospy.loginfo("好丑~我换个角度哈~") for x in range(0,15): self.cmd_vel.publish(turn_cmd) r.sleep() # 前进0.5M rospy.loginfo("我在找下一个位置ing") for x in range(0,15): self.cmd_vel.publish(move_cmd) r.sleep() # 转234度 rospy.loginfo("就在这里拍啦！") for x in range(0,65): self.cmd_vel.publish(turn_cmd) r.sleep() count = count + 1 if(count == 5): count = 0 if(count == 0): rospy.loginfo("是不是该结束了？好累哦~~") if( num > 7): rospy.loginfo("都要没电啦……停下来吧……机器人也很累呀！") def shutdown(self): # 停啦 rospy.loginfo("停啦，么么哒，记得充电~~") self.cmd_vel.publish(Twist()) rospy.sleep(1) if __name__ == '__main__': try: ROUTE() except: rospy.loginfo("Bye～～") rospy.sleep(1) ``` 调用的trying.py如下: ``` # -*- coding: UTF-8 -*- #!/usr/bin/env python from __future__ import print_function import sys import rospy import cv2 from std_msgs.msg import String from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError class TakePhoto ( num ): def __init__(self): self.bridge = CvBridge() self.image_received = False # Connect image topic img_topic = "/camera/rgb/image_raw" self.image_sub = rospy.Subscriber(img_topic, Image, self.callback) # Allow up to one second to connection rospy.sleep(1) def callback(self, data): # Convert image to OpenCV format try: cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8") except CvBridgeError as e: print(e) self.image_received = True self.image = cv_image def take_picture(self, img_title): if self.image_received: # Save an image cv2.imwrite(img_title, self.image) return True else: return False # Initialize rospy.init_node('take_photo', anonymous=False) camera = TakePhoto() # Take a photo # Use '_image_title' parameter from command line # Default value is 'photo.jpg' img_title = rospy.get_param('~image_title', num+'.jpg') if camera.take_picture(img_title): rospy.loginfo("保存啦 " + img_title) else: rospy.loginfo("没有吧……") # Sleep to give the last log messages time to be sent rospy.sleep(1) ``` 报错： Traceback (most recent call last): File "route.py", line 10, in <module> import trying File "/home/hazel/helloworld/turtlebot/trying.py", line 13, in <module> class TakePhoto ( num ): NameError: name 'num' is not defined 自己感觉没有错……前两次都是缩进的问题，现在专门全部改成了Tab键，就算吧num全部删掉，它也不调用直接退出了，我觉得是函数调用的问题

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大学四年，看课本是不可能一直看课本的了，对于学习，特别是自学，善于搜索网上的一些资源来辅助，还是非常有必要的，下面我就把这几年私藏的各种资源，网站贡献出来给你们。主要有：电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意：文中提到的所有资源，文末我都给你整理好了，你们只管拿去，如果觉得不错，转发、分享就是最大的支持了。 一、PDF搜索网站推荐 对于大部

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文章目录1.1 Linux的概述：1.1.1 什么是Linux：1.1.1.1 学习Linux之前先了解Unix1.1.1.2 Linux的概述：1.1.1.3 Linux的历史：1.1.1.4 Linux系统的应用：1.1.1.5 Linux的版本1.1.1.6 Linux的主流版本1.2 Linux的安装：1.2.1 虚拟机安装：1.2.1.1 什么是虚拟机1.2.1.2 安装VmWare1....

普通三本毕业，我怎么一路艰辛进入阿里的

英雄不问出处？ 自古以来就有这样一句话，真的英雄不问出处吗？这句话太挫了。普通三本院校的我，大四的时候居然都不知道什么是校招，所以出处太重要了。这也是没有机会参加阿里校招的原因，毕竟校招门槛比社招还是要低的，最重要的是校招进入阿里能让你的起点比别人更高。 有幸可以社招进入阿里，了解了校招的思路，赶紧介绍给学弟们，现在我们三本院校的小学弟今年居然有 3 个人通过了阿里的校招。下面我也把这份宝贵的经...

作为一个程序员，CPU的这些硬核知识你必须会！

CPU对每个程序员来说，是个既熟悉又陌生的东西？ 如果你只知道CPU是中央处理器的话，那可能对你并没有什么用，那么作为程序员的我们，必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的，尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事，因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起，来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说，我们首先就要搞明白它是怎么回事，也就是它的内部构造，当然，CPU那么牛的一个东...

破14亿，Python分析我国存在哪些人口危机！

一、背景 二、爬取数据 三、数据分析 1、总人口 2、男女人口比例 3、人口城镇化 4、人口增长率 5、人口老化（抚养比） 6、各省人口 7、世界人口 四、遇到的问题 遇到的问题 1、数据分页，需要获取从1949-2018年数据，观察到有近20年参数：LAST20，由此推测获取近70年的参数可设置为：LAST70 2、2019年数据没有放上去，可以手动添加上去 3、将数据进行 行列转换 4、列名...

强烈推荐10本程序员在家读的书

很遗憾，这个春节注定是刻骨铭心的，新型冠状病毒让每个人的神经都是紧绷的。那些处在武汉的白衣天使们，尤其值得我们的尊敬。而我们这些窝在家里的程序员，能不外出就不外出，就是对社会做出的最大的贡献。 有些读者私下问我，窝了几天，有点颓丧，能否推荐几本书在家里看看。我花了一天的时间，挑选了 10 本我最喜欢的书，你可以挑选感兴趣的来读一读。读书不仅可以平复恐惧的压力，还可以对未来充满希望，毕竟苦难终将会...

Python实战：抓肺炎疫情实时数据，画2019-nCoV疫情地图

今天，群里白垩老师问如何用python画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者，国家重点实验室成员，于不惑之年学习python，实为我等学习楷模。先前我并没有关注武汉肺炎的具体数据，也没有画过类似的数据分布图。于是就拿了两个小时，专门研究了一下，遂成此文。

疫情数据接口api

返回json示例 { "errcode":0,//0标识接口正常 "data":{ "date":"2020-01-30 07:47:23",//实时更新时间 "diagnosed":7736,//确诊人数 "suspect":12167,//疑是病例人数 "death":170,//死亡人数 "cur...

智力题（程序员面试经典）

NO.1 　有20瓶药丸，其中19瓶装有1克/粒的药丸，余下一瓶装有1.1克/粒的药丸。给你一台称重精准的天平，怎么找出比较重的那瓶药丸？天平只能用一次。 解法 有时候，严格的限制条件有可能反倒是解题的线索。在这个问题中，限制条件是天平只能用一次。 因为天平只能用一次，我们也得以知道一个有趣的事实：一次必须同时称很多药丸，其实更准确地说，是必须从19瓶拿出药丸进行称重。否则，如果跳过两瓶或更多瓶药...

疫情防控，开发者集结出战！

作者 | 屠敏出品 | CSDN（ID：CSDNnews）2020 年伊始，病毒肆虐，人心惶惶。截止北京时间 1 月 31 日 15 时 30 分，全国确诊新型冠状病毒肺炎的数字已达到了...

如果孔子是个程序员，一定是P14

点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 近日，研读《史记》，读到孔子跟师襄子学弹琴这一段，颇受启发，整理出来与大家分享，故事讲述了孔子如何学习弹琴，达到登峰造极的地步。仔细想想，其修炼方法，放在学习编程上，乃至学习任何一门技能上，都是相通的。 01 孔子年轻的时候，对音乐产生了极大的兴趣，找到了当时弹琴弹得最牛的师襄子，要拜师学艺，孔子比...

面试官问你MyBatis SQL是如何执行的？把这篇文章甩给他

初识 MyBatis MyBatis 是第一个支持自定义 SQL、存储过程和高级映射的类持久框架。MyBatis 消除了大部分 JDBC 的样板代码、手动设置参数以及检索结果。MyBatis 能够支持简单的 XML 和注解配置规则。使 Map 接口和 POJO 类映射到数据库字段和记录。 MyBatis 的特点 那么 MyBatis 具有什么特点呢？或许我们可以从如下几个方面来描述 MyBati...

一张新型肺炎地区分布地图是怎么制作的？

一张新型肺炎地区分布地图是怎么制作的？ 前言 让我们从环境开始 创建工程，添加引用 GIS数据 剩下的工作就很简单了 叠加世界数据 叠加中国数据 调整可视范围 连接动态数据 样式化地图 写在最后 前言 2020年刚开始，各钟不幸的消息满天飞。新型肺炎的蔓延，科比去世… 无时无刻让我感到痛楚。为了不给国家添乱，新年几天都在窝在家里。时不时拿起手机，观察一下现在病情蔓延情况。下面这张地图就是...

在家远程办公效率低？那你一定要收好这个「在家办公」神器！

相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息，接下来，在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了，相反，对于沟通效率，文件协作，以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战，比如： 1在异地互相不见面的会议上，如何提高沟通效率？ 2文件之间的来往反馈如何做到及时性？如何保证信息安全？ 3如何规划安排每天工作，以及如何进行成果验收？ ...... ...

Java实现多线程的三种方式

在Java中可通过三种方式来实现多线程：1、继承Thread类，重写run( )方法；2、实现Runnable接口，重写run( )方法；3、实现Callable接口，重写call( )方法并使用FutureTask获取call( )方法的返回结果

作为一个程序员，内存和磁盘的这些事情，你不得不知道啊！！！

截止目前，我已经分享了如下几篇文章： 一个程序在计算机中是如何运行的？超级干货！！！ 作为一个程序员，CPU的这些硬核知识你必须会！ 作为一个程序员，内存的这些硬核知识你必须懂！ 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识，可能大家在上大学的时候都学习过了，但是嘞，当时由于老师讲解的没那么有趣，又加上这些知识本身就比较枯燥，所以嘞，大家当初几乎等于没学。 再说啦，学习这些，也看不出来有什么用啊！...

[网络安全自学篇] 四十五.病毒详解及批处理病毒制作（自启动、修改密码、定时关机、蓝屏、进程关闭）

这是作者的网络安全自学教程系列，主要是关于安全工具和实践操作的在线笔记，特分享出来与博友们学习，希望您们喜欢，一起进步。前文分享了Windows远程桌面服务漏洞（CVE-2019-0708），并详细讲解该漏洞及防御措施。这篇文章将讲解简单的病毒原理知识，并通过批处理代码制作病毒，包括自动启、修改密码、定时关机、蓝屏、进程关闭等功能。希望这篇基础文章对您有所帮助，更希望大家提高安全意识，学会相关防范，也欢迎大家讨论。

阿里架构师花近十年时间整理出来的Java核心知识pdf（Java岗）

由于细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！ 整理了一份Java核心知识点。覆盖了JVM、锁、并发、Java反射、Spring原理、微服务、Zookeeper、数据库、数据结构等大量知识点。 欢迎大家加入java学习交流社区 点击加入 可获取文中文档 小编推荐： ...

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