捉虫大师 捉虫大师
3年前
Go能实现AOP吗?
hello大家好,我是小楼,今天分享的话题是Go是否能实现AOP?背景写Java的同学来写Go就特别喜欢将两者进行对比,就经常看到技术群里讨论,比如Go能不能实现Java那样的AOP啊?Go写个事务好麻烦啊,有没有Spring那样的@Transactional注解啊?遇到这样的问题我通常会回复:没有、实现不了、再见。直到看了《Go语言底层原理剖析》这本书,
Karen110 Karen110
4年前
Python-OpenCV获取图像轮廓的图像处理方法
一、引言在《OpenCV阈值处理函数threshold处理32位彩色图像的案例》介绍了threshold函数,但threshold的图像阈值处理对于某些光照不均的图像,这种全局阈值分割的方法并不能得到好的效果。图像阈值化操作中,我们更关心的是从二值化图像中分离目标区域和背景区域,仅仅通过固定阈值很难达到理想的分割效果。在图片中的灰度是不均匀的,所以通常情
Stella981 Stella981
3年前
ImageMagick处理gif图片的奇怪问题
今天在裁剪gif图片的时候遇到问题了。gif图片裁剪后,图片大小仍然是原图大小,只保留了裁剪区域的图像,其余部分变成背景色透明了。查找后,发现时ImageMagick的问题,有解决办法,但是jmagick目前没有任何解决方案,大家有知道的吗?我在本地把这种gif用工具转成jpeg都再裁剪都不好用,真是神奇。别人的帖子如下:http://d
Stella981 Stella981
3年前
Android OpenCV(二十二):边缘检测
边缘检测什么是图像的边缘?图像的边缘是图像最基本的特征之一。所谓边缘(或边沿)是指周围像素灰度有跳跃性变化或“屋顶”变化的那些像素的集合。边缘是图像局部强度变化最明显的地方,它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间,因此它是图像分割依赖的重要特征。从本质上说,图像边缘是图像局部特性不连续性(灰度突变、颜色突变、纹理结构
Stella981 Stella981
3年前
Apache Spark3.0什么样?一文读懂Apache Spark最新技术发展与展望
简介:阿里巴巴高级技术专家李呈祥带来了《ApacheSpark最新技术发展和3.0展望》的全面解析,为大家介绍了Spark在整体IT基础设施上云背景下的新挑战和最新技术进展,同时预测了Spark3.0即将重磅发布的新功能。2019阿里云峰会·上海开发者大会于7月24日盛大开幕,在本次峰会的开源大数据专场上,阿里巴巴高级技术专家李呈祥带
Wesley13 Wesley13
3年前
Unity3D热更新之LuaFramework篇[10]
背景19年年初的时候,进到一家新单位,公司正准备将现有的游戏做成支持热更的版本。于是寻找热更方案的任务就落在了我头上。经过搜索了解,能做Unity热更的方案是有好几种,但是要么不够成熟,要么不支持iOS平台,相对来说,还是用Lua来实现比较靠谱。而Lua的热更方案也有好几种:xLua、toLua和sLua。其
捉虫大师 捉虫大师
3年前
记一次提升18倍的性能优化
背景最近负责的一个自研的Dubbo注册中心经常收到CPU使用率的告警,于是进行了一波优化,效果还不错,于是打算分享下思考、优化过程,希望对大家有一些帮助。自研Dubbo注册中心是个什么东西,我画个简图大家稍微感受一下就好,看不懂也没关系,不影响后续的理解。Consumer和Provider的服务发现请求(注册、注销、订阅)都发给Agen
Stella981 Stella981
3年前
ShardingSphere x Seata,一致性更强的分布式数据库中间件
日前,分布式数据库中间件 ShardingSphere 将Seata分布式事务能力进行整合,旨在打造一致性更强的分布式数据库中间件。背景数据库领域,分布式事务的实现主要包含:两阶段的XA和BASE柔性事务。XA事务底层,依赖于具体的数据库厂商对XA两阶段提交协议的支持。通常,XA协议通过在Prepare和Co
Stella981 Stella981
3年前
Python快速实战机器学习(2) 数据预处理
导语机器学习是如今人工智能时代背景下一个重要的领域,它应用广泛,如推荐系统,文本分析,图像识别,语言翻译等等。要想学通这个大的领域不是一件容易的事情,所以我打算集大家之长,开通一个“Python快速实战机器学习”系列,用Python代码实践机器学习里面的算法,旨在理论和实践同时进行,快速掌握知识。前面课程:Pyt
Wesley13 Wesley13
3年前
5000多张数据表,如何用SQL迁移到数据仓库?
点击关注上方“SQL数据库开发”,设为“置顶或星标”,第一时间送达干货需求背景最近公司打算集中梳理几大业务系统的数据,希望将各个业务系统中的数据集中到数据仓库中。总共有5000多张数据表,但是好在业务数据量没有像电商那么庞大,也就几十个G。需求分析其实这个需求很简单,就是把这50