paip.简化字-手写参考二简字..共98个 作者Attilax 艾龙, EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ,矮,懊,爆,病滥,部,菜,藏,察,德,答,蛋,道,等等,弟弟,富,街,感,割,鬼,灌,Hijklmn,亥,假,家,集,解,建,既,韭,酒,健,疆,镜,慷,刻,靠,眉,磊,留,璃游,虐,没,贸,囊,脑,能,Opqrst ,旁,漆,器,墙,潜,勤,青,缺,壤,嚷,然,弱,儒,赛,桑属,身…

一个手写的vue放大镜 组件使用less,请确保已安装loader 本组件为放大镜组件,传参列表为: width: 必传,设置放大镜的宽高(正方形),放大区域等同,放大倍数为2倍 picList:必传,传入图片列表 使用示例: script: import mirror from 'xx/mirror' export default { components:{ mirror }, data(){ return { width:300, picList:[ xxxxxx, xxxxxx ], }…

Raft 实现日志复制同步 本篇文章以 John Ousterhout(斯坦福大学教授) 和 Diego Ongaro(斯坦福大学获得博士学位,Raft算法发明人) 在 Youtube 上的讲解视频及 ppt 为蓝本,深入分析 Raft 的内部机制,并以日志复制同步(Replicated Logs)为背景,详细介绍使用 Raft 协议实现日志复制的共识性问题. 目标:日志复制同步 Raft 的目标是将日志完整地复制到集群内的所有服务器,这些复制的日志会被状态机所使用.假设我们希望程序或应用能可靠…

Leader election Raft采用心跳机制来触发Leader选举.Leader周期性的发送心跳(如果有正常的RPC的请求情况下可以不发心跳)包保持自己Leader的角色(避免集群中其他节点认为没有Leader而开始选举). Follower在收到Leader或者Candidate的RPC请求的情况下一直保持Follower状态.而当一段时间内(election timeout)没有收到请求则认为没有Leader节点而出发选举流程. 选举流程如下: Follower递增自己的任期并设置为…

原文地址:JavaSE 手写 Web 服务器(二) 博客地址:http://www.extlight.com 一.背景 在上一篇文章 <JavaSE 手写 Web 服务器(一)> 中介绍了编写 web 服务器的初始模型,封装请求与响应和多线程处理的内容.但是,还是遗留一个问题:如何根据不同的请求 url 去触发不同的业务逻辑. 这个问题将在本篇解决. 二.涉及知识 XML:将配置信息写到 XML 文件,解决硬编码问题. 反射:读取 XML 文件配置并实例化对象. 三.封装控制器 目前手写的 w…

-------前篇:手写DAO框架(一)-从“1”开始 --------- 前言:前篇主要介绍了写此框架的动机,把主要功能点大致介绍了一下.此篇文章主要介绍开发前最后的一些准备.主要包括一些基础知识点,和模块的拆分. 话说磨刀不误砍材工,知其然,还要只其所以然.因为很久没有学习相关的知识了,为了避免一些明显错误,所以先把相关基础知识了解一下. (因个人水平有限,如有纰漏,还请指出) 基础知识点 一.Statement和PrepareStatement 1.PrepareStatement a.预…

目录 1.RocketMQ DLedger 多副本日志复制流程图 1.1 RocketMQ DLedger 日志转发(append) 请求流程图 1.2 RocketMQ DLedger 日志仲裁流程图 1.3 RocketMQ DLedger 从节点日志复制流程图 2.RocketMQ DLedger 多副本日志复制实现要点 2.1 日志编号 2.2 追加与提交机制 2.3 日志一致性如何保证 上一篇 源码分析 RocketMQ DLedger(多副本) 之日志复制(传播) ,可能有不少读者朋…

[文章标题]: 纯手工编写的PE可执行程序 [文章作者]: Kinney [作者邮箱]: mohen_ng@sina.cn [下载地址]: 自己搜索下载 [使用工具]: C32 [操作平台]: win 7 [作者声明]: 只是感兴趣,没有其他目的.失误之处敬请诸位大侠赐教! ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

opencv 手写选择题阅卷 (二)字符识别 选择题基本上只需要识别ABCD和空五个内容,理论上应该识别率比较高的,识别代码参考了网上搜索的代码,因为参考的网址比较多,现在也弄不清是参考何处的代码了,在这里就不一一感谢了. 基本步骤: 一,识别函数接受一般64X64的灰度图像; 二,二值化并反色为黑底白字; 三,找出字符的最小包围矩形,并大小归一化为32X32; 四,计算图像的HOG特征; 五,用SVM分类器对HOG特征进行识别,从而确定当前图像属于ABCD还是空白; 整个识别代码还是比较简单的…

通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片再进行分类.这样的处理方式能够提升分类的准确率. 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute…