<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[u010795835的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; u010795835]]></copyright><item><title><![CDATA[SpringBoot集成dubbo中遇到的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/155429977</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/155429977</guid><author>u010795835</author><pubDate>Mon, 01 Dec 2025 00:01:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[如类：ConcurrentReferenceCachingMetadataReaderFactory 等spring组件类。## 3 spring boot 与 dubbo curator zookeeper包依赖兼容性问题。spring boot类不兼容问题，两个项目全部替换成同一版本即可。应该是基础服务打包问题，导致包找不到，基础服务打包插件更换。## 1 本地引用maven包找不到问题。## 2 类找不到问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Dubbo中Filter简单使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/148422850</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/148422850</guid><author>u010795835</author><pubDate>Wed, 04 Jun 2025 11:18:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[通常我们在实现对调用方法进行日志记录或者方法统计时，可以使用Spring中的AOP进行处理，如使用注解@Around 包或方法名但是在DubboRPC远程调用我们可以用 Filter进行拦截处理。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mysql绿色版在windows系统中的启动]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/120319784</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/120319784</guid><author>u010795835</author><pubDate>Thu, 16 Sep 2021 00:06:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载：
zmysql绿色版在windows系统中的启动



1、下载mysql免安装版 例如：mysql-5.7.11-winx64

2、修改配置文件，my-default.ini名称改为：my.ini，文件里面的参数配置：

[mysqld]

#skip-grant-tables

# These are commonly set, remove the # and set as required.

basedir=D://mysql

datadir=D://mysql//data

port=]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[回溯法-递归实现1]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/120213574</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/120213574</guid><author>u010795835</author><pubDate>Fri, 10 Sep 2021 02:00:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[参考资料labuladuo算法：

回溯算法牛逼：集合划分问题 :: labuladong的算法小抄

如何实现从n个数字放到k个桶中，并且每个桶中都有数字

以数字的视角，每个数字尝试放入桶当中


public static void main(String[] args) {

        //
        int n = 5;
        int k = 3;
        int[] nums = new int[5];
        List&lt;List&lt;Integer]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring Cloud Hystrix 熔断和限流 入门简单使用和理解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/117309625</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/117309625</guid><author>u010795835</author><pubDate>Thu, 27 May 2021 01:03:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[Spring Cloud Hystrix 熔断和限流 使用和理解1 可以直接使用Hystrixmaven2 自定义注解通过spring mvc拦截器的方式实现3 自定义注解 AOP方式实现
1 可以直接使用Hystrix
maven
&lt;dependency&gt;
    &lt;groupId&gt;org.springframework.cloud&lt;/groupId&gt;
    &lt;artifactId&gt;spring-cloud-starter-netflix-hystrix&]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring 中的Qualifier注解理解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/117236989</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/117236989</guid><author>u010795835</author><pubDate>Tue, 25 May 2021 01:03:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[package com.example.springcloud.demo;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
import org.springframework.boot.WebAppl.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C语言自学-简单的记录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/109545898</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/109545898</guid><author>u010795835</author><pubDate>Sat, 07 Nov 2020 14:26:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、工欲善其事，必先利其器

安装C语言编译器，初学者可以先选择比较轻量级的dev c，占用空间不大，写程序什么的够用了

安装教程路径如下：

https://blog.youkuaiyun.com/qq_41594445/article/details/102941354

安装好了怎么编译运行呢？dev c 很简单，如下图：

第2步最好点击Compile &amp; run，先编译再运行



二. C语言简单例子

学习写代码都是为了解决的问题，接下来看一个例子

https://leetcode-cn.co]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[java springboot 项目中遇到的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/107321754</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/107321754</guid><author>u010795835</author><pubDate>Mon, 13 Jul 2020 17:45:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.java.lang.IllegalArgumentException: Parameter Maps collection does not contain value for java.lang.Integer

参考: https://blog.youkuaiyun.com/u013042707/article/details/79950752

解决办法：mapper.xml中IDE提示有parameterMap属性而这个属性已经早废弃了且应该使用parameterType，如果不小心写成paramete..]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv手写数字识别(未完待续...)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/105320777</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/105320777</guid><author>u010795835</author><pubDate>Sun, 05 Apr 2020 00:26:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 准备工作

下载MNIST数字集 :http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

使用python将数据集提取出来，转换成图片，转化后图片像这样的

数据集解读和保存如下(代码以测试文件为例):




import numpy as np
import struct
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HOG SVM图片学习 到 物体检测 - - - 动手实践(龙井茶盒子检测)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/105279241</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/105279241</guid><author>u010795835</author><pubDate>Thu, 02 Apr 2020 21:49:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. HOG特征，学习参考链接:基于传统图像处理的目标检测与识别(HOG+SVM附代码)

2. SVM原理: 可以拜读一下july大神的文章，链接如下:支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）

3. 实现代码:

  (1). 准备样本，我先用手机拍摄了一段物品的视频，然后使用opencv读取这一段视频，将视频分解成一张一张的图片作为正样本或者负样本，然后使用python将样本图片生...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Haar+adaboost人脸识别 easy code]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/105139447</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/105139447</guid><author>u010795835</author><pubDate>Fri, 27 Mar 2020 13:57:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 代码流程

  (1). 先将haar训练好的特征文件(xml)加载进来，这里识别的是图片中的人脸(**face**.xml)和眼睛(**eye**.xml)训练好的分类器, 使用faceDetector.load即可完成

  (2). 然后计算图片中的haar特征，一般用积分图的方法计算14种haar特征

  (3). 最后将得到的特征跟已经加载的.xml中的特征比较进行判...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[玩opencv遇到的一些问题，记录博客持续跟新...]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/105081921</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/105081921</guid><author>u010795835</author><pubDate>Tue, 24 Mar 2020 21:41:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. AttributeError: module cv2.face has no attribute 'createEigenFaceRecognizer'

Ptr&lt;BasicFaceRecognizer&gt; model = createEigenFaceRecognizer();

最开始这样去create，就会出现找不到attribute的报错，可以去&lt;opencv2/fa...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[编译opencv源码和扩展库opencv_contrib出现无法打开包括文件: “opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp”]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/104937684</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/104937684</guid><author>u010795835</author><pubDate>Wed, 18 Mar 2020 09:49:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[很多教程尝试修改源码和CMakeLists.txt 可以解决这一类问题，

如这位大佬的方法 :点击url跳转

这里提一个更加直接的思路，找不到可能是去包含目录不对，可以找到这个工程，然后“配置属性” -》 VC++目录 -》 包含目录

在包含目录下添加你的路径即可，我的是:

D:/Programmer/OpenCV341/opencv_contrib-master/modules/xfe...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenCV简单实现图片素描]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/104290937</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/104290937</guid><author>u010795835</author><pubDate>Thu, 13 Feb 2020 09:46:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[实现彩色图片变成类似素描图片，使用sobel进行求梯度，得到图片中对比度大的边缘，然后将图片显示


#include &lt;iostream&gt;
#include &lt;opencv2/opencv.hpp&gt;

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	String path = "D:\\workspace\\...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python生成gif（图片渐变）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/98682206</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010795835/article/details/98682206</guid><author>u010795835</author><pubDate>Wed, 07 Aug 2019 00:33:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[show you the code~

后面还需要完善图片分辨率的处理，这样就比较好了，目前分辨率没有进行处理



import os
import imageio
from PIL import Image
from images2gif import writeGif
import numpy as np


'''
image = Image.open(r'E:\Programm...]]></description><category></category></item></channel></rss>