VFP双表事务处理，双表是指本地表和远程表同时加上事务，这样本地表和远程表，要么同时成功，要么同时失败。...事务是为了保证所处理数据的完整性，如n个相关表被同时修改,在保存数据时，要么全部保存，要么都不保存，这只有用事务来实现。 举例： 入库单增加了一个物料，库存表的相应也应该增加。...用try结构来处理事务，比用IF每句判断要简单明快得多，我见过许多人写的事务，那个就复杂，看得头晕晕的。...VFP双表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理...*-- 此处保存的相关代码 Sqlcommit(nDatasource) SQLSetprop(nDatasource,'transactions',1) &&自动事务处理
2、采用定时器批量处理，适用于数据不实时更新。 3、适用数据库的触发器，在更新时候会自动更新其他表。 1的话可能改动比较大，综合实际情况，供应商改动都不大，这时候一般采用定时器就好。...（有不同步问题采用延迟双删解决） （延迟双删是在存入数据库之后，睡眠一段时间，再把redis数据删掉，保证后面redis数据和数据库的一致） 2）主动同步：主动在程序读取mysql的binlog日志，把日志里的数据写入到...【问题1】(8分) 请用400字以内的文字简要描述基于家庭网关的传统智能家居管理系统和基于云平台的智能家居管理系统在网关管理、数据处理和系统性能等方面的特点，以说明项目组选择李工设计思路的原因。...数据处理：数据一般通过网关上传到云数据库，这样更容易处理和分析数据，以及更安全和容灾性。 系统性能：在云平台上处理，更强数据处理能力，性能更好。
主题是介绍路由器buffer大小对视频播放的网络控制和质量的影响和一种新的排队控制算法。...但同时，小的buffer会降低3%比特率的视频质量。...附上演讲视频： http://mpvideo.qpic.cn/0bf2veaaaaaatianeoqkgbpfbkodacuqaaaa.f10002.mp4?...第三是对具有很高质量的视频适用吗？演讲者展示了较高分辨率下的实验结果对比，LCEVC都具有较大的优势。 第四是对未来的编码器有用吗？...附上演讲视频： http://mpvideo.qpic.cn/0bf2t4aaaaaauaanfcikgfpfbh6dacpqaaaa.f10002.mp4?
一种双核CPU的两个核能够同时的处理任务，现在有n个已知数据量的任务需要交给CPU处理，假设已知CPU的每个核1秒可以处理1kb，每个核同时只能处理一项任务。...n个任务可以按照任意顺序放入CPU进行处理，现在需要设计一个方案让CPU处理完这批任务所需的时间最少，求这个最小的时间。...输出描述: 输出一个整数，表示最少需要处理的时间 输入例子1: 5 3072 3072 7168 3072 1024 输出例子1: 9216 分析 背包问题的变种 代码 import java.util
Java 认为 Checked 异常都是可以被处理(修复〉的异常，所以 Java 程序必须显式处理 Checked 异常 。...如果程序没有处理 Checked异常，该程序在编译时就会发生错误，无法通过编译。 Checked 异常体现了 Java 的设计哲学一一没有完善错误处理的代码根本就不会被执行 !...finally 子句将使得方法返回 0, 这个返回值覆盖了原始的返回值 4 抛出异常 使用throws声明抛出异常 使用throws声明抛出异常的思路是：当前方法不知道如何处理这种类型的异常，该异常应该由上一级调用者处理...；如果main方法也不知道如何处理该类型的异常，也可以使用throws声明抛出异常，该异常交给JVM处理，JVM对异常的处理方法是：打印异常的跟踪栈信息，并终止程序运行。...这样也满足了异常处理机制的其中一个目标，将正常处理与错误处理分开。 3、利用异常层次结构 不要只抛出 RuntimeException 异常。应该寻找更加适当的子类或创建自己的异常类。
，因此，视频信号处理最终仍属图像处理范畴。...但是，时间维度在视频中包含了许多有用的信息。为了获取视频，首先创建一个VideoCapature对象。...其参数可以是设备的索引号，也可以是一个视频文件，设备索引号一般笔记本自带的摄像头是0，如果捕获非摄像头的视频，0改为视频文件路径。...cv2.waiKey()设置适当的持续时间(帧间频率)，如果设置的太低，视频会播放的很快，太大又会播的太慢，一般设为25ms即可。...视频信号是重要的视觉信息来源，其中包含的信息要远大于图像，对视频的分析也是计算机视觉领域的主要研究方向之一。
ZPEG提出了一种新的视频编码预处理技术Pre-Processor，可以在将源视频送到编码器之前尽可能地消除视觉冗余，从而减小压缩后码流文件的大小。...ZPEG推出的Pre-Processor预处理技术可以进一步增加视频压缩率，从而降低存储和传输成本，同时保持与原来相同的视觉体验。...处理完成后，可以下载并比较视频内容的原始版本和预处理版本的编码质量。 具体地，达到这一效果的方式如下： 1. 将源测试视频压缩到一个目标码率，如6Mbps 2. 确定压缩视频与源视频的均方误差 3....将源视频压缩到某一预定码率，取平均QP。 2. 预处理源视频，并压缩经过预处理的视频到同一码率，取平均QP。 3....经过预处理过程后，已经去除了不可察觉信息的视频内容被送到传统的标准编码器进行编码处理并输出编码后的比特流。因此，最后得到的视频内容更加“简洁”，每个帧所消耗的比特数更少，因而比特率更低。
早在 Spring AOP 篇的讲解中，我已经写过关于 AOP 部分是如何用代理模式进行一个处理的，今天相对规范的把这几种方式来整理一下，因为代理模式相对来说代码复杂一点点，所以我们选择先讲解其概念，...再使用代码具体演示 一 代理模式的概念 (一) 什么是代理模式 定义：给某个对象提供一个代理对象，用来控制对这个对象的访问 简单的举个例子就是：买火车、飞机票等，我们可以直接从车站售票窗口进行购买，这就是用户直接在官方购买...动态：在程序运行时，运用反射机制动态创建而成 二 代码演示 我们下面演示的背景是来自一个火车票买票的案例，这个案例即，例如买一张800块的火车票，你可以直接在火车站（不考虑现在移动12306等购买，只是例子别较真...，将 RailwayTicketProducerImpl 引入，然后在它的 saleTicket 方法中就可以进行额外的业务书写或者说方法增强内容了 比如这里多了一个 price * 0.8f 的简单处理...saleTicket(float price) { ticketProducer.saleTicket(price * 0.8f); } } 测试一下，先 new 一个真实的处理对象
这是双板教学片的通病，也是学习滑雪的难点之一。因为滑雪的发力动作短暂（有的不到半秒钟）而且发力动作幅度很小，往往隐藏在教练厚厚的雪服里面，不特意指给你看你根本注意不到。...曾经看过一个日本的单板教学片，里面的教练会特地在室内把雪鞋脱掉，把雪裤挽到膝盖以上，然后一边在一个小窗格里慢放雪上的动作，一边在室内讲解脚部和全身是如何发力和协调的，这样的双板教学片至今还没遇到。...很多教学视频看上去特别NB，但是里面练习方法很多，有些难度也较大，入门选手很容易抓不住重点。反观这个视频只有12分钟，涵盖carving入门、几种单脚carving练习和bending。...这个视频只是用来入门，很多重要的细节，包括转弯的不同阶段的连接技术，双板的重心分配，手部动作都没有详细介绍。有兴趣练刻滑的童鞋还要多看后面的视频和技术贴。 ...视频的最后还非常体贴地录了一段摔跤集锦，意思是你看那么多高手也摔得啪啪地。
第二个参数 x : 阈值大小（超过或低于这个大小都会被处理）。
翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标 • 在本教程中，你将学习简单的阈值处理、自适应阈值处理和Otsu阈值处理。...OpenCV提供了不同类型的阈值处理，由该函数的第四个参数给出。上述的基本阈值处理是通过使用cv.THRESH_BINARY类型完成的。...这段代码比较了不同的简单阈值处理类型。...自适应阈值处理 在上一节中，我们使用一个全局值作为阈值。但这可能不是在所有情况下都好，例如，如果一幅图像在不同区域有不同的光照条件。在这种情况下，自适应阈值处理可以提供帮助。...下面的代码比较了全局阈值处理和自适应阈值处理对不同照度的图像的影响。
今天继续来聊聊视频，现在影视剧、短视频在我们的生活中无处不在，再加上智能手机拍摄视频的便捷，我们可谓是生活在视频的时代。 那么如果我们想要像修图一样，处理视频，该怎么实现呢？...如果我们从视频中能够提取出独立的帧，那么就可以使用图像处理的方法对其进行处理，这样就达到了处理视频的目的。 以上就是基本处理视频的原理。...视频处理的快与慢，取决于视频长度和修复的要求，还有就是用什么技术来处理。 如果我们用OpenCV该如何做呢？...OpenCV提供了cv2.VideoCapture类和cv2.VideoWriter类来支持各种类型的视频文件处理。如何喜欢内容，欢迎分享转发，下次继续分享如何通过编写程序处理一段视频。...比如，把视频分割成图片。
常使用在各个影像处理组件中。“Y”表示明亮度，“U”和“V”则是色度、浓度相对我们都比较熟悉的编码格式RGB，RGB诉求于人眼对色彩的感应，YUV则着重于视觉对于亮度的敏感程度。...一般的视频采集芯片输出的码流一般都是 YUV 格式数据流，后续视频处理也是对 YUV 数据流进行编码和解析。...因为本章视频渲染的是2D视频，所以不考虑z轴，2D顶点坐标系如下所示： image.png OpenGL 2D视频渲染原理： 因为视频是图片的集合，所以我们使用OpenGL渲染视频的时候，可以想象成我们在...通俗来说，就是比方你顶点坐标提供的是一个矩形，现在要将一张图片“贴”到矩形上，那么需要指定一个纹理坐标，告诉OpenGl矩形光栅化处理后的每个片段对应图片的哪个像素的颜色。...height / 4, fp); } 9.最后是画面显示： glDrawArrays(GL_TRIANGLE_STRIP, 0, 4); //窗口显示，交换双缓冲区
前言 按照笔者的教程，大家应该都能够比较顺畅的完成k8s集群的部署，不过由于环境、配置以及对Linux、k8s的不了解会导致很多问题、异常和故障，这里笔者分享一些处理技巧和思路
本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的视频和一个普通视频进行合并。 正文 绿幕视频合成可以分为两步，首先是把视频读取成视频帧并做好对齐，其次是做两个图像的合成。...首先是从正常视频里面读取一帧图像，如下： ? 正常视频的截图 其次是从绿幕视频里面读取一帧图像，如下： ? 绿幕视频的截图 最后用Metal把两个图像进行合成，效果预览： ?...所以读取出来是yuv的纹理，需要通过yuv=>rgb的转换矩阵进行处理，得到rgb的颜色值。...注意上述的16、128在shader中的处理要除以255。 总结 绿幕视频合成的实现很顺利，只在计算转换后的颜色值差异时有所疑惑，也顺利解决。故此文章不多赘述，如有疑问直接看源码。...还有文章中没有提及的视频的加载、Metal的相关处理详见demo，Github地址。 附录 rgb和yuv颜色空间的转换
前言 Metal入门教程总结 Metal图像处理——直方图均衡化 本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的视频和一个普通视频进行合并。...正文 绿幕视频合成可以分为两步，首先是把视频读取成视频帧并做好对齐，其次是做两个图像的合成。...首先是从正常视频里面读取一帧图像，如下： 其次是从绿幕视频里面读取一帧图像，如下： 最后用Metal把两个图像进行合成，效果预览： 如何把绿色的背景替换成新的图像？...所以读取出来是yuv的纹理，需要通过yuv=>rgb的转换矩阵进行处理，得到rgb的颜色值。...还有文章中没有提及的视频的加载、Metal的相关处理详见demo，Github地址。 附录 rgb和yuv颜色空间的转换
项目做大之后，开发者会更多专注在业务逻辑上，其他方面则尽力使用第三方JS库来实现。
图片Pandas reindex方法进行索引重置在数据分析和处理过程中，经常需要对数据进行索引的重置或重新排序。...Pandas是一种功能强大的数据处理工具，其中的reindex方法可以帮助我们实现索引的重置操作。本文将介绍Pandas的reindex方法以及其在数据处理中的应用。...缺失数据处理reindex方法还可以用于处理缺失的数据。当我们重新排序索引时，如果新索引中存在原索引中没有的值，reindex方法将插入缺失的数据，并用NaN（Not a Number）填充。...总结Pandas的reindex方法是一个强大的工具，可以帮助我们重置索引、重新排序数据并处理缺失数据。...熟练掌握reindex方法可以使我们在数据分析和处理中更加灵活和高效。
早期的电视制式均采用隔行扫描，但是现在很多的高清、专业级的视频采集卡都是采用逐行扫描模式，虽然现在的视频设备和数字视频技术已近有了很大的发展和进 步，但是在时候中这两种扫描模式和显示模式一直还存在。...在直播中，的确也会存在一些源是交错编码的情况，比如从电视台转播的节目，电子竞赛，足球篮球竞技比赛，为了让画面清晰（不出现拉丝），需要进行反交错处理。...运动补偿： 4.jpg 运动补偿是对一个连续的视频序列，通过估计方法来检测视频序列中的物体运动矢量，然后在运动轨迹上进行插值的过程。...6.jpg 由左而右分别是 "交错扫瞄" (左边), "交错扫瞄+去交错处理" (中间), "非交错扫瞄" (右边)....也就是说做 "去交错" 处理 (中间的图) 会比没有做 "去交错"的表现来的糊一点点. 所以 "去交错" 做的好不好也很重要.
任何一位对人工智能(AI)技术怀有极深戒备的读者都会因Nvidia的最新产品平添几分不安——他们搞出了能处理视频图像AI；从有图有真相到有视频有真相，而以后或许你将无法再相信网上看到的任何东西。...现在，这家科技公司的AI已经具备了制作虚假的视频的能力。 人工智能出色地完成了一项令人惊讶的任务，将白天的景象变成黑夜，把冬天的环境置换到了夏天，镜头中猫咪替换成猎豹。...像Nvidia生成人脸图像的AI一样，这个制作视频的AI使用了一种被称为生成式对抗网络的(GAN)深度学习算法。 在GAN中，两组基本神经网络相互作用。...其中一组网络负责生成一个图像或视频，而另一个网络则对它的作品进行批评。 通常情况下，GAN需要大量的特征数据来学习如何生成自己的作品。...如果AI技术在商业上普及开来，未来的诈骗团伙能够轻易地生成以假乱真的视频误导受众，眼见为实这一古老的训诫将不再能指导我们的生活。
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