博文视点学院 本周福利课表（10月25日-31日） 1 本周限时秒杀 （扫描下方二维码·获取折扣） ▊《Oracle查询改写优化技巧》 700分钟+视频讲解，带你玩转Oracle查询改写 本周限时秒杀
数量维度 商品维度 时间维度 第二类维度： 价格维度 白菜价 非白菜价 第三类维度： 数量维度 极少(比如几个) 非极少 第四类维度： 商品维度 爆品 非爆品 第五类维度： 时间维度 限时...把上面的维度按照运营需求组合就得到了不同的秒杀活动类型，如下： 首先，一元秒杀之类：白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 ?...其次，限时购(又称常规秒杀)：非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 ? 接着，爆品抢购：非白菜价+(极少或非极少)+爆品+限时 ?...总结： 秒杀活动类型 营销维度 一元秒杀之类 白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 限时购(又称常规秒杀) 非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 爆品抢购 非白菜价+(极少或非极少)+...爆品+限时 技术方案补充 在之前的文章《什么，秒杀系统也有这么多种！》
-- 需求： 电子商务网站中，商家为了促销商品而策划一些活动，刺激消费者进行盲目消费 限时秒杀就是其中一种手段。 ...本次我们模拟的商品是 农夫山泉限时秒杀抢购 --> 农夫山泉限时秒杀 //设置秒杀结束时间 var endTime = new Date("2018...endTime.getTime();//结束时间的毫秒数 //定义变量 天数 小时 分钟 秒数 var d = h = m = s = 0; //设置定时器 实现一个秒杀效果...nowTime.getTime()现在时间的毫秒数 var remain = parseInt((endSeconds-nowTime.getTime())/1000); //判断秒杀是否过期
前言 今天来给大家盘点三个JavaScript案例，分别是实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小案例，一起来看看吧！...一、实现限时秒杀案例 1.在淘宝网中，商家为了促销经常搞一些活动，例如限时秒杀是常见的一种活动，来增加消费者购买商品。...2.实现限时秒杀案例，具体代码如下所示： HTML 距离5/20号限时秒杀还有...本文案例参考《JavaScript前端开发案例教程》，黑马程序员编著 四、总结 1.本文基于JavaScript基础，实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小的功能。...2.在JavaScript中，实现限时秒杀、定时跳转案例主要帮助理解定时器的使用，改变盒子大小案例主要是帮助理解如何去修改显示的内容、CSS样式操作。 3.代码没有那么复杂，希望对你有所帮助！
DNS解析低价突袭季 专业版限时29元起，解决你的DNS难题 立即扫码抢购吧 3. 智能流量调度，轻松应对高并发场景 场景：一搞促销、秒杀、抢票等活动，访问量暴涨导致网站打不开。...负载均衡 10 条 URL 转发 10 条 域名别名 3 个 支持 DNSSEC 支持腾讯系解析加速 支持全球 Anycast ↑ ↑ ↑ DNS解析低价突袭季 专业版原价188元/年 限时仅
图像增强前期知识 图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。...图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。...一幅输入图像经过灰度变换后将产生一幅新的输出图像，由输入像素点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值。灰度变换不会改变图像内的空间关系。图像的几何变换是图像处理中的另一种基本变换。...相应地，对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理，一般用于图像的噪声消除。 3、频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强，而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。...图像增强的方法分类： |图像增强方法|实现方法| |-|-| |处理对象|灰度图| ||（伪）彩色图| |-|-| |处理策略|全局处理| ||局部处理（ROI ROI，Region of Interest
和平滑程度的关系是非常简单的．σ越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好．通过调节平滑程度参数σ 高斯分布：h(x,y)=e^-(\frac{x^2+y^2}{2a^2}) 双边滤波 一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素相似度的的一种折中处理...中心像素的距离和灰度差值的增大，邻域像素的权系数逐渐减小 优点：保持边缘性能良好，对低频信息滤波良好 缺点：不能处理高频信息 假设高斯函数表达式如下： W_ij=\frac{1}{K_i}e^-\frac...其中： f:待滤波图像 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为： （1） 边界项：遍历处理边界元素时，需要提前在图像边界周围补充元素 参数：`X`--表示具体的数字，默认用...`0`补充 `symmetric`--镜像边界元素 `replicate`--重复边界像素 `circular`--周期性填充边界内容 （2） 尺寸项：处理图像前扩充了边界，比原图大一圈，此项输出图像大小...，首先把图像通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，频域处理，反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char
图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...椒盐噪声严重影响图像的视觉质量，给图像的边缘检测、纹理或者特征点提取等造成困难。...Based algorithm for removal of high density impulse noises) 一般会选择先检测再滤波的思路，通过开关机制抑制噪声，上述方法对低噪声水平的椒盐噪声处理效果良好...因为基于中值的滤波方法仅考虑图像局部区域像素点的顺序阶信息，没有充分利用像素点之间的相关性或相似性。噪声像素点的估计值可能与真实值有较大偏差，很难保持图像的细节信息。...高斯噪声可以由大量独立的脉冲产生，从而在任何有限时间间隔内，这些脉冲中的每一个脉冲值与所有脉冲值的总和相比都可以忽略不计
一般情况下，我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整合加强过程，例如图像间的配准，图像边缘增强，图像纹理平滑，抑制背景杂波等；然后我们要做的是对于融合层和融合算法的选取，不同的算法处理方式和提取特征信息的方法不同...2、对于同一目标的多源图像信号的采集。通过传感器进行目标信号采集，采集过程虽然简单，却可也不能轻视，好的采集方法可以获得更优质的信号信息，为后续的信号处理过程打下基础。 3、对于采集信号的预处理。...收集到的信号不一定直接就能用，在进行图像融合之前，对采集到的信号进行去噪、增强、配准等预处理，可以大大提高图像的对比度以及分辨率，有助于图像融合效果的进一步提高。 4、图像融合过程。...图像融合处理过程的流程框图如下： 不同的层次所进行数据处理的要求和融合算法是不一样的，需要具体问题具体分析，通常我们将图像数据分为三层，融合过程流程图如下： 图像融合层简介： 1、基于像素级的图像融合属于最基本的图像融合技术...这一层主要是直接处理图像的单像素，因为像素级是由源场景的图像最大化描述的。像素级图像融合需要对图像进行预处理，包括图像配准、滤波和增强。
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图像处理 图像处理一般指数字图像处理，大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。...图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。 图像采集 数字图像数据提取的方式 图像增强 为了使图像的主体结构更加明确,必须对图像进行改善。...例如静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，处理为适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。...采集图像受到各种条件影响，模糊，噪声干扰，图像分割会遇到困难。 图像识别 图像识别是将处理得到的图像进行特征提取和分类。...特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的问题，以及信息模糊或不精确等不确定性问题。 应用过程中存在收敛速度慢、训练量大、训练时间长，局部最优，识别分类精度不够，难以适用于经常出现新模式的场合。
对图像文件增加椒盐噪声，然后进行中值滤波 Y=imread(‘D:\321.jpg’);%读入图像 I=rgb2gray(Y);%转换成灰度图 J =imnoise(I,‘salt & pepper’,...0.02);%给图像添加椒盐噪声 K =medfilt2(J);%对增加噪声后的图像进行中值滤波 subplot(2,2,1); imshow(I); title(‘原图’);%显示图像，并命名‘原图’...subplot(2,2,2); imshow(J); title(‘加噪声后’);%显示图像，并命名‘加噪声后’ subplot(2,2,3); imshow(K); title(‘加噪中值滤波后’)...;%显示图像，并命名‘加噪中值滤波后’ 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/126043.html原文链接：https://javaforall.cn
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fromSource=gwzcw.8891716.8891716.8891716\&from_column=20421\&from=20421可以看到【限时秒杀】活动：这里面最便宜的是28元的轻量级服务器...无论你是新用户还是老用户，每天都可以参与秒杀，10点和15点，每天两场秒杀。下面我来告诉你需要做哪些准备工作，怎么提升秒杀的成功率。提前准备工作添加提醒首先你可以添加你想要秒杀的产品，点击添加提醒。...届时腾讯云会提前发送短信，告知你快到秒杀时间，提醒你提前做好准备。校验系统时间你需要校验下电脑的本地时间，尽可能的让你本地的时间是准的。
图像处理_Retinex图像增强 单尺度SSR (Single Scale Retinex) 图像S(x,y)分解为两个不同的图像：反射图像R(x,y),入射图像L(x,y) 图像可以看做是入射图像和反射图像构成...而L(x, y)表示入射光图像，决定了图像像素能达到的动态范围，我们应该尽量去除。...我们把照射图像假设估计为空间平滑图像，原始图像为S(x, y)，反射图像为R(x, y)，亮度图像为L(x, y)，使用公式 r(x,y)=logR(x,y)=log\frac{S(x,y)}{L(x,...、全局动态范围压缩，也可以用于X光图像增强。...处理后的图像局部对比度提高，亮度与真实场景相似，在人们视觉感知下，图像显得更加逼真。 参考文章
图像处理-图像去雾 雾图模型 I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)) I(x) ——待去雾的图像 J(x)——无雾图像 A——全球大气光成分 t——折射率（大气传递系数） 暗通道先验 在无雾图像中...总之，自然景物中到处都是阴影或者彩色，这些景物的图像的暗原色总是很灰暗的。...首先求出每个像素RGB分量中的最小值，存入一副和原始图像大小相同的灰度图中，然后再对这幅灰度图进行最小值滤波(邻域中取最小值) 验证了暗通道先验理论的普遍性 计算折射率 t(x)=1-wmin(minI...(y)/A) 估计大气光 1.选取暗通道图像暗通道最亮的0.1%的像素（一般来说，这些像素表示雾浓度最大的地方） 2.取输入图像里面这些像素对应的像素里面最亮的作为大气光 （暗图像最亮的0.1%的像素对应的原图最亮的为大气光...去雾 J(x)=I(x)-A/max(t(x),t0) +A t0=0.1 流程： 1.求图像暗通道 2.利用暗通道计算出折射率 3.利用暗通道估计大气光 4.代回雾图公式去雾 我的代码-图像去雾算法Matlab
这种放大图像的方法叫做最临近插值算法，这是一种最基本、最简单的图像缩放算法，效果也是最不好的，放大后的图像有很严重的马赛克，缩小后的图像有很严重的失真；效果不好的根源就是其简单的最临近插值方法引入了严重的图像失真...2，双线性二次插值 3、三次内插法 内插值，外插值 两张图像混合时通过内插与外插值方法可以实现图像亮度、对比度、饱和度、填色、锐化等常见的图像处理操作。...外插值方法：可以用来生成跟内插值效果相反的图像。 比如内插值模糊图像，通过外插值可以去模糊，外插值可以调节饱和度，可以实现图像一些列的处理比如亮度、饱和度、对比度、锐化调整。...自适应的方法可以根据插值的内容来改变（尖锐的边缘或者是平滑的纹理），非自适应的方法对所有的像素点都进行同样的处理。...双三次产生的图像比前两次的尖锐，有理想的处理时间和输出质量。因此，在很多图像编辑程序中是标准算法 (包括 Adobe Photoshop), 打印机和相机插值。
本文我们来聊聊秒杀系统中的订单异步处理。...这些处理对于一个秒杀系统都是非常重要的，并且效果立竿见影，那还有什么操作也能有立竿见影的效果呢？答案是对于下单的异步处理。...这种实现可以理解为是一中流量削峰：让数据库按照他的处理能力，从消息队列中拿取消息进行处理。 结合之前的四篇秒杀系统文章，这样整个流程图我们就实现了： ?..."; } catch (Exception e) { LOGGER.error("下单接口：异步处理订单异常：", e); return "秒杀请求失败，服务器正忙...这里这样处理是为了兼容之前的秒杀系统文章） try { stock = checkStock(sid); } catch (Exception e) {
(Bitmap img) { this.bitmap = img; } /// /// 构造图像识别...this.bitmap = destBitmap; return this; } /// /// 二值化处理...} } return this; } /// /// 柔化处理...this.bitmap = newbmp; return this; } /// /// 图像锐化处理...ImageDistinguish ClearNoise() { int x, y; byte[] p = new byte[9]; //最小处理窗口
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