9.7android注解支持，mysql优化，图片搜索

怼烎@ 2022-08-04 15:58 210阅读 0赞

[http://www.codeceo.com/article/android-support-annotations.html][http_www.codeceo.com_article_android-support-annotations.html]

Android Support Annotations注解类  
可不可以空注解  
@NONNULL / @NULLABLE  
限定资源  
@STRINGRES / @DRAWABLERES等  
编译不混淆  
@KEEP

[http://www.codeceo.com/article/mysql-performance-10-tips.html][http_www.codeceo.com_article_mysql-performance-10-tips.html]

优化重建数据库
    CREATE TABLE mydb.mytablenew LIKE mydb.mytable;
    INSERT INTO mydb.mytablenew SELECT * FROM mydb.mytable;
    ALTER TABLE mydb.mytable RENAME mydb.mytablezap;
    ALTER TABLE mydb.mytablenew RENAME mydb.mytable;
    DROP TABLE mydb.mytablezap;

数据预热  
echo “select username,password from users;” > /var/lib/mysql/upcache.sql  
使用内存磁盘:

mkdir -p /mnt/ramdisk
    sudo mount -t tmpfs -o size=4000M tmpfs /mnt/ramdisk/
    mv /var/lib/mysql /mnt/ramdisk/mysql
    ln -s /tmp/ramdisk/mysql /var/lib/mysql
    chown mysql:mysql mysql

显示图片搜索：  
[http://www.codeceo.com/article/like-image-1.html][http_www.codeceo.com_article_like-image-1.html]

原理  
第一步，缩小尺寸。

将图片缩小到8×8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。

第二步，简化色彩。

将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。

第三步，计算平均值。

计算所有64个像素的灰度平均值。

第四步，比较像素的灰度。

将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。

第五步，计算哈希值。

将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。

= = 8f373714acfcf4d0  
代码:

#!/usr/bin/python
    
    import glob
    import os
    import sys
    
    from PIL import Image
    
    EXTS = 'jpg', 'jpeg', 'JPG', 'JPEG', 'gif', 'GIF', 'png', 'PNG'
    
    def avhash(im):
        if not isinstance(im, Image.Image):
            im = Image.open(im)
        im = im.resize((8, 8), Image.ANTIALIAS).convert('L')
        avg = reduce(lambda x, y: x + y, im.getdata()) / 64.
        return reduce(lambda x, (y, z): x | (z << y),
                      enumerate(map(lambda i: 0 if i < avg else 1, im.getdata())),
                      0)
    
    def hamming(h1, h2):
        h, d = 0, h1 ^ h2
        while d:
            h += 1
            d &= d - 1
        return h
    
    if __name__ == '__main__':
        if len(sys.argv) <= 1 or len(sys.argv) > 3:
            print "Usage: %s image.jpg [dir]" % sys.argv[0]
        else:
            im, wd = sys.argv[1], '.' if len(sys.argv) < 3 else sys.argv[2]
            h = avhash(im)
    
            os.chdir(wd)
            images = []
            for ext in EXTS:
                images.extend(glob.glob('*.%s' % ext))
    
            seq = []
            prog = int(len(images) > 50 and sys.stdout.isatty())
            for f in images:
                seq.append((f, hamming(avhash(f), h)))
                if prog:
                    perc = 100. * prog / len(images)
                    x = int(2 * perc / 5)
                    print '\rCalculating... [' + '#' * x + ' ' * (40 - x) + ']',
                    print '%.2f%%' % perc, '(%d/%d)' % (prog, len(images)),
                    sys.stdout.flush()
                    prog += 1
    
            if prog: print
            for f, ham in sorted(seq, key=lambda i: i[1]):
                print "%d\t%s" % (ham, f)

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[http_www.codeceo.com_article_mysql-performance-10-tips.html]: http://www.codeceo.com/article/mysql-performance-10-tips.html
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