lamp环境上线

配置域名地址如下,格式,配置好之后要重启apache 命令/etc/init.d/httpd (start|stop|restart|status)
svn 更新:svn up
svn update -r 200 test.php(将版本库中的文件test.php还原到版本200)
svn update test.php(更新,于版本库同步。如果在提交的时候提示过期的话,是因为冲突,需要先update,修改文件,然后清除svn resolved,最后再提交commit)
简写:svn up


实现svn的自动更新,自动跟新后要修改post-commit的权限
找到svn的hooks钩子目录,新建
修改post-commit
#!/bin/bash
export LANG=en_CN.UTF-8
/usr/bin/svn update --no-auth-cache --username leo --password 123456 /data/www/default/laravel

修改post-commit权限
chmod 777 post-commit

Linux下的svn
1先搭建svn的服务器:
1使用yum安装svn
yum install subversion

如果用yum安装默认安装到/usr/local
2搭建版本仓库
新建 /usr/local/svn
3创建仓库
在svn目录下
svnadmin create blog

4启动版本库
svnserve -d -r 版本库的路径
例:svnserve -d -r /usr/local/svn
ps aux|grep svn 看是否启动
kill -9 id 关闭进程

5 在linux下监控
svnserve -d -r /usr/local/svn 监控svn下的所有版本库

检出: svn checkout svn://101.132.64.169/finance ./aa
svn://101.132.64.169/finance 为将svn下的finance版本库检出
./aa 为检出到此目录下
必须先检出,再传项目


lamp中进入mysql
先进入mysql目录:mysql -hlocalhost -uroot -p , 输入密码root

mysql 赋给用户远程权限
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123' WITH GRANT OPTION;
ex:grant all privileges on *.* to 'tang'@'%' identified by 'root' with grant option;

grant all privileges on 库名.表名 to '用户名'@'IP地址' identified by '密码' with grant option;flush privileges;
  • 1
  • 2
库名:要远程访问的数据库名称,所有的数据库使用“*” 
表名:要远程访问的数据库下的表的名称,所有的表使用“*” 
用户名:要赋给远程访问权限的用户名称 
IP地址:可以远程访问的电脑的IP地址,所有的地址使用“%” 
密码:要赋给远程访问权限的用户对应使用的密码

use mysql;
要查看user表中user=’root’的对应情况,根据实际需求来更改表信息
select host,user from user where user='root';# 如果上面查询到有信息,但host为localhost或其他值,就需要根据实际需求来更新表信息update user set host='%' where user='root' # 如果想任何的IP地址都可以使用root用户来远程登陆(注意如果上面的查询语句,查询出来有多条,就需要做一些处理,比如多加一个条件如 where user='root' and host='localhost'或先删除其他人记录只保存一条user='root'的记录



### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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