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Author: cyh1998

MySql/C++ 实现数据库连接池.md

@@ -1,8 +1,8 @@
-#### 概 述
+## 概 述
 本文介绍使用C++实现数据库连接池。  
 连接池的基本思想就是在初始化时，将数据库连接对象保存在内存中，当用户需要访问数据库时，并非新建一个连接，而是从连接池中取出一个空闲的连接对象；使用完毕后，也并非直接断开连接，而是重新放到连接池中。以达到避免频繁连接断开数据库，提高数据库的处理效率。
 
-#### 实 现
+## 实 现
 根据连接池的基本思想，我们设计一个数据库连接池，如下：  
 - 单例模式，保证进程唯一
 - 使用queue来管理数据库连接对象(静态大小)

MySql/Linux C++连接MySQL.md

@@ -1,15 +1,15 @@
-#### 23.3.9 更 新
-单纯安装`mysql-server`可能会没有`mysql.h`头文件，我们还需要安装下相关的链接库
+## 23.3.9 更 新
+单纯安装 `mysql-server` 可能会没有 `mysql.h` 头文件，我们还需要安装下相关的链接库
 ```
 sudo apt-get install libmysqlclient-dev
 ```
 ****
-#### 概 述
+## 概 述
 Linux下C++连接MySQL
 
-#### 实 现
+## 实 现
 **1. 环境安装**  
-首先是MySQL的安装，直接只用`apt-get`命令安装(这里推荐使用这种方式安装，因为此方式在后面程序编译时，不需要自己链接相关路径)
+首先是MySQL的安装，直接只用 `apt-get` 命令安装(这里推荐使用这种方式安装，因为此方式在后面程序编译时，不需要自己链接相关路径)
 ```
 sudo apt-get install mysql-server
 ```
@@ -33,7 +33,7 @@ systemctl status mysql.service
 ```
 
 **2. 配置**  
-第一次安装MySQL后，是如法直接用root用户登录的，会报错`Access denied for user 'root'@'localhost'`。此时，我们先查看MySQL配置文件，获取默认用户名和密码：
+第一次安装MySQL后，是如法直接用root用户登录的，会报错 `Access denied for user 'root'@'localhost'`。此时，我们先查看MySQL配置文件，获取默认用户名和密码：
 ```
 // 命令
 sudo cat /etc/mysql/debian.cnf
@@ -50,7 +50,7 @@ user     = debian-sys-maint
 password = ***(这里我隐藏了，是一串英文和数字)
 socket   = /var/run/mysqld/mysqld.sock
 ```
-我们直接使用配置文件中提供的用户名`debian-sys-maint`和密码，登录MySQL
+我们直接使用配置文件中提供的用户名 `debian-sys-maint` 和密码，登录MySQL
 ```
 $ mysql -udebian-sys-maint -p
 Enter password: (这里输入配置文件中的密码)
@@ -63,7 +63,7 @@ mysql> flush privileges; //这一步不要忘记，让MySQL重新加载权限数
 此时，退出MySQL，我们就可以用root账户和设置的密码正常进入MySQL了。
 
 **3. C++操作MySQL**  
-我们创建好数据库以及供demo使用的表和字段，具体的命令操作这里就不展示了。  
+我们创建好数据库以及供demo使用的表和字段，具体的命令操作这里就不展示了。    
 使用C++操作MySQL是通过MySQL提供的函数接口进行连接操作，示例代码如下：
 ```
 #include <iostream>
@@ -114,10 +114,10 @@ set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)
 add_executable(sqlDemo main.cpp)
 target_link_libraries(${PROJECT_NAME} libmysqlclient.so) //链接 libmysqlclient.so
 ```
-这里需要说下，上文中提到的建议使用`apt-get`命令安装的原因，如果我们自己下载MySQL源码进行编译安装，在编译自己的程序时可能会遇到如下的几种问题：  
-- **找不到mysql相关头文件**：需要在CMakeLists.txt中使用`include_directories()`添加MySQL头文件目录
-- **找不到mysql动态链接库**：需要在CMakeLists.txt中使用`link_directories()`添加MySQL动态链接库目录
+这里需要说下，上文中提到的建议使用 `apt-get` 命令安装的原因，如果我们自己下载MySQL源码进行编译安装，在编译自己的程序时可能会遇到如下的几种问题：  
+- **找不到mysql相关头文件** ：需要在CMakeLists.txt中使用 `include_directories()` 添加MySQL头文件目录
+- **找不到mysql动态链接库** ：需要在CMakeLists.txt中使用 `link_directories()` 添加MySQL动态链接库目录
 
-以上相关的目录，在自己编译安装时需要留意，如果你找不到目录在什么地方，可以使用`locate`命令去查找。当然，用`apt-get`命令安装就可以避免这些问题了。
+以上相关的目录，在自己编译安装时需要留意，如果你找不到目录在什么地方，可以使用 `locate` 命令去查找。当然，用 `apt-get` 命令安装就可以避免这些问题了。
 
 最后，我们运行程序，发现数据已经插入到数据库中，完成！

MySql/MySQL开启日志.md

@@ -1,15 +1,15 @@
-#### 概  述
+## 概  述
 本文介绍如何设置MySQL从而实现查看对数据库执行的所有SQL语句。
 
-#### 实  现
+## 实  现
 **一、临时设置**  
 首先通过 `mysql -u -p` 连接MySQL，设置相关变量
 ```
 set global general_log = on;
 set global general_log_file = '/var/log/mysql/mysql.log';
 ```
-- `general_log`： 是否开启log，`on`开启，`off`关闭
-- `general_log_file`：log输出路径
+- `general_log` ： 是否开启log，`on` 开启，`off` 关闭
+- `general_log_file` ：log输出路径
 
 *注：*log输出路径必须保证存在且MySQL有权限写入。
 
@@ -21,7 +21,7 @@ show variables like "general_log_file";
 此时已经生效了，临时设置不需要重启MySQL
 
 **二、全局设置**  
-直接修改MySQL的配置文件，本人MySQL版本为5.7.31，配置文件路径为`/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf`。不同的版本可能路径略有不同。  
+直接修改MySQL的配置文件，本人MySQL版本为5.7.31，配置文件路径为 `/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf`。不同的版本可能路径略有不同。   
 将如下的两行取消注释并配置即可
 ```
 #general_log_file        = /var/log/mysql/mysql.log
@@ -37,7 +37,7 @@ show variables like "general_log_file";
 # - "~/.my.cnf" to set user-specific options.
 # 
 ```
-我们可以复制此文件到`/etc/mysql/my.cnf`作为全局配置，也可以复制到`~/.my.cnf`作为用户特定设置。  
+我们可以复制此文件到 `/etc/mysql/my.cnf` 作为全局配置，也可以复制到 `~/.my.cnf` 作为用户特定设置。  
 此方式需要重启MySQL  
 ```
 service mysql restart

OpenCV/OpenCV学习笔记(一).md

@@ -1,18 +1,18 @@
-#### 前言
-OpenCV环境的搭建，详见：[Ubuntu安装配置OpenCV](https://www.jianshu.com/p/59608e83becb)  
+## 前言
+OpenCV环境的搭建，详见：[Ubuntu安装配置OpenCV](./Ubuntu%2018.04安装配置OpenCV%204.4.0.md)  
 Windows下配置OpenCV，可以参考：[基于VS2019配置opencv4.0](https://blog.csdn.net/qq_26884501/article/details/90770131)
 
-#### 一、基础
-首先了解一下OpenCV中的一些基本操作，在OpenCV中图像的基本容器定义为`Mat`对象。  
-1.`imread()`打开图像，参数为图像的路径
+## 一、基础
+首先了解一下OpenCV中的一些基本操作，在OpenCV中图像的基本容器定义为 `Mat` 对象。  
+1.`imread()` 打开图像，参数为图像的路径
 ```
 Mat srcImage = imread("opencv.jpg");
 ```
-2.`imshow()`显示图像，参数为窗口标题，显示图像的Mat对象
+2.`imshow()` 显示图像，参数为窗口标题，显示图像的Mat对象
 ```
 imshow("Display window",srcImage);
 ```
-3.`imwrite()`保存图像，参数为文件名，保存图像的Mat对象
+3.`imwrite()` 保存图像，参数为文件名，保存图像的Mat对象
 ```
 imwrite("New_opencv.jpg", srcImage);
 ```
@@ -23,7 +23,7 @@ Mat Image_1 = imread("opencv.jpg");
 Mat Image_2;
 Image_2 = Image_1; //当修改Image_2时，Image_1也会被改变
 ```
-所以在OpenCV中，使用`clone()`或`copyTo()`来复制Mat对象
+所以在OpenCV中，使用 `clone()` 或 `copyTo()` 来复制Mat对象
 ```
 Mat Image_1 = imread("opencv.jpg");
 Mat Image_2;
@@ -32,50 +32,54 @@ Image_2 = Image_1.clone();
 //copyTo()
 Image_1.copyTo(Image_2);
 ```
-#### 二、颜色空间转换
-`cvtColor()`用于将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间的转换，例如常用的转化为灰度图
+## 二、颜色空间转换
+`cvtColor()` 用于将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间的转换，例如常用的转化为灰度图
 ```
 cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
 ```
 参数说明：  
-`srcImage`为输入图像的Mat对象；  
-`grayImage`为输出图像的Mat对象；  
-`COLOR_BGR2GRAY`为颜色映射码，即将什么制式的图像转换成什么制式的图像；  
+`srcImage` 为输入图像的Mat对象；  
+`grayImage` 为输出图像的Mat对象；  
+`COLOR_BGR2GRAY` 为颜色映射码，即将什么制式的图像转换成什么制式的图像；  
 最后还有一个参数为指定目标图像的通道数，默认为0。  
-此函数支持多种颜色空间之间的转换，其支持的转换类型和转换码有：  `COLOR_BGR2RGB`、`COLOR_RGB2BGR`、`COLOR_GRAY2BGR`等等，具体可以参考官方文档。  
-#### 三、getStructuringElement函数
-`getStructuringElement()`用于返回指定形状和尺寸的卷积核
+此函数支持多种颜色空间之间的转换，其支持的转换类型和转换码有：  `COLOR_BGR2RGB`、`COLOR_RGB2BGR`、`COLOR_GRAY2BGR` 等等，具体可以参考官方文档。  
+
+## 三、getStructuringElement函数
+`getStructuringElement()` 用于返回指定形状和尺寸的卷积核
 ```
 Mat getStructuringElement(int shape, Size esize, Point anchor = Point(-1, -1));
 ```
-`shape`表示内核的形状，有三种形状：  
+`shape` 表示内核的形状，有三种形状：  
 - 矩形：MORPH_RECT;  值为 0
 - 交叉形：MORPH_CROSS;  值为 1
 - 椭圆形：MORPH_ELLIPSE;  值为 2
 
-`esize`表示内核的尺寸；`anchor`表示锚点的位置，默认值为Point(-1, -1)，表示锚点位于中心。  
-此函数通常在侵蚀和扩张操作之前使用，用于生成其操作的内核。  
-#### 四、图像侵蚀和膨胀
-`erode()`用于图像侵蚀操作；`dilate()`用于图像膨胀操作
+`esize` 表示内核的尺寸；`anchor` 表示锚点的位置，默认值为Point(-1, -1)，表示锚点位于中心。  
+此函数通常在侵蚀和扩张操作之前使用，用于生成其操作的内核。 
+
+## 四、图像侵蚀和膨胀
+`erode()` 用于图像侵蚀操作；`dilate()` 用于图像膨胀操作
 ```
 erode(src, dst, element);
 dilate(src, dst, element);
 ```
-`src`为输入图像；`dst`为输出图像；`element`即为上文使用  `getStructuringElement()`生成的操作内核。  
-当然，`erode()`和`dilate()`有多种重载，例如操作内核可以不使用`getStructuringElement()`来生成，直接将变量作为函数参数写入等等。具体可以参考官方文档。  
-#### 五、图像二值化
-二值化，即将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，可以理解为黑白图。常用的方法为：简单阈值`threshold()`和自适应阈值`adaptiveThreshold()`  
+`src` 为输入图像；`dst` 为输出图像；`element` 即为上文使用    `getStructuringElement()` 生成的操作内核。  
+
+当然，`erode()` 和 `dilate()` 有多种重载，例如操作内核可以不使用 `getStructuringElement()` 来生成，直接将变量作为函数参数写入等等。具体可以参考官方文档。 
+
+## 五、图像二值化
+二值化，即将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，可以理解为黑白图。常用的方法为：简单阈值 `threshold()` 和自适应阈值 `adaptiveThreshold()`  
 注：图像二值化之前，首先需要将图像转化为灰度图。  
-**简单阈值`threshold()`**：
+**简单阈值 `threshold()`**：
 ```
 threshold(Mat src, Mat dst, int thresh, int maxVal, thresholdType);
 ```
 参数说明：  
-src：原图像。  
-dst：结果图像。  
-thresh：设置的当前阈值。  
-maxVal：最大阈值，一般为255。  
-thresholdType：阈值类型，主要有下面几种：  
+`src` ：原图像。  
+`dst` ：结果图像。  
+`thresh` ：设置的当前阈值。  
+`maxVal` ：最大阈值，一般为255。  
+`thresholdType` ：阈值类型，主要有下面几种：  
 ```
 THRESH_BINARY	 //二进制阈值化
 THRESH_BINARY_INV  //反二进制阈值化
@@ -88,21 +92,21 @@ THRESH_TRIANGLE
 ```
 不同的阈值类型表示不同的阈值计算方法，这里不再赘述。  
 
-**自适应阈值`adaptiveThreshold()`**  
+**自适应阈值 `adaptiveThreshold()`**  
 ```
 adaptiveThreshold(Mat src, Mat dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)
 ```
 参数说明：  
-`src`：源图像。  
-`dst`：输出图像。  
-`maxVal`：最大阈值，一般为255。  
-`adaptiveMethod`：表示在一个邻域内计算阈值所采用的算法，分别为 `ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C` 和 `ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`。  
+`src` ：源图像。  
+`dst` ：输出图像。  
+`maxVal` ：最大阈值，一般为255。  
+`adaptiveMethod` ：表示在一个邻域内计算阈值所采用的算法，分别为 `ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C` 和 `ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`。  
 ```
 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：表示计算出局部领域块的平均值再减去第七个参数C的值
 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：表示计算出局部领域块的高斯均值再减去第七个参数C的值
 ```
-`thresholdType`：表示阈值类型，分别为 `THRESH_BINARY` 和 `THRESH_BINARY_INV`。(即二进制阈值或反二进制阈值)  
-`blockSize`：表示计算阈值的像素邻域块的大小，值一般为3、5、7等等。  
-`C`：即偏移值调整量，可以是负数。  
+`thresholdType` ：表示阈值类型，分别为 `THRESH_BINARY` 和 `THRESH_BINARY_INV`。(即二进制阈值或反二进制阈值)  
+`blockSize` ：表示计算阈值的像素邻域块的大小，值一般为3、5、7等等。  
+`C` ：即偏移值调整量，可以是负数。  
 
 对于有明显的光暗反差的图像，使用全局阈值(简单阈值)的效果会非常差，推荐根据图像的特征使用自适应阈值进行二值化。

OpenCV/OpenCV学习笔记(三).md

@@ -1,4 +1,4 @@
-#### 一、透明背景转白色
+## 一、透明背景转白色
 我们经常会处理一些透明背景的png格式图片，可以使用下面的demo实现将透明背景转白色
 ```
 cv::Mat alpha2white_opencv2(cv::Mat& src) {
@@ -20,27 +20,27 @@ cv::Mat src = cv::imread("C:\\Users\\PC\\Desktop\\cv\\test.png"，-1);
 
 ![透明背景转白色](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/22192996-eb64afda8017f25b.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
 
-#### 二、使用grabCut实现图像前景分割
-可以使用`grabCut()`来分割出图像前景，函数原型：
+## 二、使用grabCut实现图像前景分割
+可以使用 `grabCut()` 来分割出图像前景，函数原型：
 ```
 void grabCut( InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect,
                            InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel,
                            int iterCount, int mode = GC_EVAL );
 ```
 参数说明：  
-`img`：待分割的源图像，必须是8位3通道（CV_8UC3）图像  
-`mask`：输入输出掩码图像，保存处理后的结果，8位单通道掩码。mask元素值只能为以下四种值：  
+`img` ：待分割的源图像，必须是8位3通道（CV_8UC3）图像  
+`mask` ：输入输出掩码图像，保存处理后的结果，8位单通道掩码。mask元素值只能为以下四种值：  
 - GCD_BGD（=0），背景；
 - GCD_FGD（=1），前景；
 - GCD_PR_BGD（=2），可能的背景；
 - GCD_PR_FGD（=3），可能的前景。
 
 如果没有手动标记GCD_BGD或者GCD_FGD，那么结果只会有GCD_PR_BGD或GCD_PR_FGD  
-`rect`：进行分割的图像范围，即只有该矩形范围内的图像部分才会被处理  
-`bgdModel`：背景模型  
-`fgdModel`：前景模型  
-`iterCount`：函数迭代次数  
-`mode`：用于指示grabCut函数进行什么操作，可选的值有：  
+`rect` ：进行分割的图像范围，即只有该矩形范围内的图像部分才会被处理  
+`bgdModel` ：背景模型  
+`fgdModel` ：前景模型  
+`iterCount` ：函数迭代次数  
+`mode` ：用于指示grabCut函数进行什么操作，可选的值有：  
 - GC_INIT_WITH_RECT（=0），用矩形窗初始化GrabCut；
 - GC_INIT_WITH_MASK（=1），用掩码图像初始化GrabCut；
 - GC_EVAL（=2），执行分割。