- MATLAB使用OMP实现图像的压缩感知实例
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计算机视觉入门matlab计算机视觉图像处理机器学习图像加密人工智能算法
OMP(OrthogonalMatchingPursuit)是一种用于稀疏信号恢复的迭代算法。它的目标是从一组测量值中重建具有少量非零元素的信号。基本步骤以下是OMP算法的简要步骤:初始化残差:将残差初始化为测量向量。迭代过程:a.原子选择:在每次迭代中,从字典中选择与当前残差最相关的原子。b.更新估计:使用所选的原子更新信号的估计。c.更新残差:更新残差,将其减去已匹配的部分。停止条件:重复步骤
- 压缩感知中的稀疏基是什么?
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计算机视觉入门计算机视觉人工智能pythonopencv算法
要压缩感知中,涉及到要将信号转换为稀疏形式。此时,需要用到的就是稀疏基。稀疏基可能是傅里叶基或者小波基。例如,如下参考文献提到:参考基傅里叶基和小波基是用于信号处理和图像处理中的常用数学工具,它们能够帮助我们在不同的基下表示信号,便于对信号的分析、压缩和重建。傅里叶基(FourierBasis):傅里叶基是一组复指数函数(对于连续信号)或者傅里叶级数(对于离散信号),可以用来表示周期性信号。对于任
- 压缩感知常用的测量矩阵
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计算机视觉入门概率论机器学习python算法opencv人工智能计算机视觉
测量矩阵的基本概念在压缩感知(CompressedSensing,CS)理论中,测量矩阵(也称为采样矩阵)是实现信号压缩采样的关键工具。它是一个通常为非方阵的矩阵,用于将信号从高维空间映射到低维空间,生成观测向量。如果信号在某个基下是稀疏的,那么通过与测量矩阵相乘,可以得到它的压缩表示。测量矩阵的作用测量矩阵的主要作用是从原始高维信号中提取出足够的信息,以便于后续能够从这些较少的信息中准确恢复原信
- 压缩感知或压缩传感
zhoutongchi
特征提取
由来采样定理(又称取样定理、抽样定理)是采样带限信号过程所遵循的规律,1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的,因此称为奈奎斯特采样定理。1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确说明并正式作为定理引用,因此在许多文献中又称为香农采样定理。该理论支配着几乎所有的信号/图像等的获取、处理、存储、传输等,即:采样率不小于最高频率的两倍(该采样率称作Nyquist采样率)。该理论指
- 压缩感知(Compressive Sensing)学习
xiaoxixi1918
图像处理
压缩感知(CompressiveSensing)学习之(一)zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09压缩感知(压缩传感,CompressiveSensing)理论是近年来信号处理领域诞生的一种新的信号处理理论,由D.Donoho(美国科学院院士)、E.Candes(Ridgelet,Curvelet创始人)及华裔科学家T.Tao(2006年菲尔兹奖获得者
- 压缩感知简单介绍
爱学习的一一一
压缩感知网络算法
文章目录前言一、压缩感知是什么?二、压缩感知介绍1、压缩感知的流程2、信号稀疏化表示3、观测矩阵设计4、信号重构总结前言刚接触压缩感知时,面对其概念十分模糊,但是又十分欣赏其作用。在不懈的学习下,算是对压缩感知有了一定的了解啦,在这里将基础知识分享出来,帮助大家一切学习压缩感知~一、压缩感知是什么? 压缩感知(CompressedSensing,CS)是由陶哲轩等人提出的一种用于信息获取的突破性
- 压缩感知
weixin_34185320
人工智能python
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>首先,我们必须要认识到这一点,即CS(CompressedSensing)中的Compressed不同于传统信息论和率失真意义上的compression。在CS中,"Compressed"一词更加准确的描述是一个降维采样的过程,而不是在信源编码意义上的“compression”。在CS中,我们是没有关于原始信号像素域的任何信息,仅仅只有观测域信
- 压缩感知学习资源
zhyoulun
压缩感知压缩感知资源文献编程源码
编程实现:(简单入门)压缩感知正交匹配追踪算法重构二维图像(专业程序)l1-magic(OMP算法的Matlab实现)通过正交匹配追踪算法从随机测量值中恢复信号文献:(列举很详细)中国压缩传感资源(ChinaCompressiveSensingResources)(简单的Review)CompressiveSensing(SP算法)Subspacepursuitforcompressivesens
- 关于一些图像的期刊与会议和小波压缩感知CS
SRT字符不够
图像基础知识图像处理
图像的分辨率主要指的是空间分辨率,即图像的像素密度以及单位面积的像素尺度,它描述了一幅图像中所包含细节的多少。分辨率越高,图像的细节越丰富,包含的信息含量就越多。图像的空间分辨率首先受图像传感器和成像设备的制约,现有的CCD(Charge-coupledDevice,电荷耦合元件)或CMOS(ComplementaryMetalOxideSemiconductor,互补金属氧化物半导体)传感器单元
- 压缩感知——革新数据采集的科学魔法
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计算机视觉人工智能算法计算机视觉opencv系统地学习Pythonpython机器学习
引言:在数字时代,数据以及数据的收集和处理无处不在。压缩感知(CompressedSensing,CS)是一种新兴的数学框架,它挑战了我们传统上对数据采集和压缩的看法,给医学图像、天文观测、环境监测等领域带来了颠覆性的影响。但到底什么是压缩感知,它又为何如此重要呢?本文将为你深入浅出地解释。压缩感知压缩感知(CS)与传统数据压缩的差异:传统信息论告诉我们,数据被采集后通常需要进行压缩以便于存储和传
- 【压缩感知基础】Nyquist采样定理
superdont
计算机视觉计算机视觉opencv人工智能python矩阵
Nyquist定理,也被称作Nyquist采样定理,是由哈里·奈奎斯特在1928年提出的,它是信号处理领域的一个重要基础定理。它描述了连续信号被离散化为数字信号时,采样的要求以避免失真。数学表示Nyquist定理的核心内容可以描述如下:若要对一个带宽受限的连续信号进行采样而不引起失真,采样频率(频率的单位为Hz,指每秒采样数)必须大于信号最高频率的两倍。这个定理的数学表述为:[f_s>2f_{ma
- 压缩感知进阶 有关稀疏矩阵
还可以吧有点纯纯的
分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!上一篇《初识压缩感知CompressiveSensing》中我们已经讲过了压缩感知的作用和基本想法,涉及的领域,本文通过学习陶哲轩对compressivesensing(CS)的课程,对压缩感知做进一步理解,针对
- 压缩感知模型总结
安之少年
高光谱图像采样方式压缩感知信息压缩图像识别
压缩感知采样方式以及模型总结——学习笔记Paper1:RankMinimizationforSnapshotCompressiveImaging研究现状采样方式WNNM与SCI模型非局部相似利用WNNM低秩约束构造模型Paper2:Tensornon-locallow-rankregularizationforrecoveringcompressedhyperspectralimages,2017
- 压缩感知(Compressed Sensing,CS)的基础知识
superdont
计算机视觉计算机视觉人工智能算法opencv矩阵python图像处理
压缩感知(CompressedSensing,CS)是一种用于信号处理的技术,旨在以少于奈奎斯特采样定理所要求的样本频率来重构信号。该技术利用信号的稀疏性,即信号可以用较少的非零系数表示。压缩感知在图像获取中的应用使得在采集过程中就以较少的样本来捕获图像,然后通过算法完整重构出原始图像。压缩感知和传统的图像异同点压缩感知和传统的图像获取相比,在获取图像和原始图像方面具有以下异同点:相同点重构目标:
- 【信道估计】基于压缩感知双向中继信道估计附Matlab代码
前程算法matlab屋
信号处理matlab开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要在本文中,我们提出了一种基于压缩感知(CS)的双向中继信道估计方法。该方法利用CS理论中的稀疏表示
- 数学建模之数据预处理-------数据异常值的处理
阑梦清川
数学建模数学建模
1.数据集成:把不同类型的数据转换成统一的类型;,即格式的统一化;2.数据规约:包括数据降维,降数据,数据压缩当不同数据相关性很大时,我们采用降维的方法;当数据的相关性很小时,我们采用降数据的方法数据降维的主成分分析即PCA,如上图所显示的那样,即旋转坐标轴,x轴上的数据波动范围比较大,而y轴上数据的波动范围比较小,我们便把二维降成一维。降数据主要采用分层抽样,简单随机抽样;数据压缩包括压缩感知,
- 重建传播网络并识别隐藏来源
ones~
传染病论文集网络
1.摘要我们从数据中揭示复杂网络结构和动态的能力,对于理解和控制复杂系统中的集体动态至关重要。尽管在这一领域已有近期进展,但如何从有限的时间序列中重建具有随机动态过程的网络仍然是一个突出问题。在这里,我们开发了一个基于压缩感知的框架,用于重构发生随机传播动态的复杂网络。我们将这种方法应用于大量的模型和真实网络,发现可以从少量极化(二进制)数据中实现非均匀相互作用的完全重建,这是压缩感知的优点。此外
- 论文解读--Compressed Sensing for MIMO Radar - Algorithms and Performance
奔袭的算法工程师
论文解读雷达信号处理人工智能算法深度学习目标检测机器学习
MIMO雷达压缩感知-算法和性能摘要压缩感知技术使得利用雷达场景的稀疏性来潜在地提高系统性能成为可能。本文将压缩感知工具应用于MIMO雷达,在方位-距离-多普勒域重构场景。推导了雷达波形和发射、接收阵列的条件,使雷达传感矩阵具有小相干性和稀疏恢复成为可能。提出了理论性能界限,并通过数值模拟进行了验证。1介绍雷达领域两个相对较新的发展是MIMO(多输入多输出)雷达的发展[9],以及压缩感知在雷达信号
- 深度学习与神经网络-压缩感知(Compressive Sensing)学习(五)
浮生梦浮生
深度学习与神经网络机器学习人工智能压缩感知高斯矩阵稀疏性相关性
压缩感知(压缩传感,CompressiveSensing)理论是近年来信号处理领域诞生的一种新的信号处理理论,由D.Donoho(美国科学院院士)、E.Candes(Ridgelet,Curvelet创始人)及华裔科学家T.Tao(2006年菲尔兹奖获得者)等人提出,自诞生之日起便极大地吸引了相关研究人员的关注。网站http://dsp.rice.edu/cs上可以获取大量相关的论文。有关压缩感知
- BART non-Cartesian 重建:并行成像 压缩感知
张哥coder
MRI磁共振重建matlab磁共振成像医学图像
本文主要使用并行成像和压缩感知方法实现non-CartesianMRI数据的重建。目录1自定义MRIkspacetrajectory2自定义该trajectory下的多通道MRI数据3使用NUFFT直接做欠采样数据的重建
- 压缩感知基本理论
飞大圣
通信感知一体化算法
压缩感知的基本思想是利用信号的稀疏性来降低采样数据量。具体来说,压缩感知假设信号可以表示为一个稀疏系数向量和一个原子字典的线性组合,其中原子字典是一组基函数或样本点,可以表示信号的各个部分。因此,压缩感知算法的任务是利用尽可能少的采样数据,同时从中提取出信号的稀疏系数向量,然后利用稀疏系数向量和原子字典进行信号重构。奈奎斯特采样定理:若要不失真的恢复模拟信号,采样频率不应小于模拟信号频谱中最高频率
- 压缩感知学习
摸鱼带师小弟
学习
对稀疏和稀疏矩阵的认识采样率80Mhz采样间隔12.5ns,样本数量为800个一帧时长800*12.5ns=10us频域间隔1/10us=0.1Mhz第一个点的频率是0第21个点的频率是2Mhz 在只考虑正半轴,也即400个点的情况下,分别让不同的频点取1,然后对其进行ifft变换,(信号在频域是稀疏的)最终可以得到稀疏矩阵,下图的左边为实部的时域稀疏矩阵,右边为虚部的时域稀疏矩阵%%clc;cl
- 基于压缩感知的磁共振成像重建算法研究
电气_空空
毕业设计matlab仿真算法人工智能毕业设计matlab
摘要压缩感知的磁共振成像重建算法主要应用在医学临床行业,临床诊断都会运用到压缩感知的磁共振成像重建算法系统或仪器。更高效率和更高精度的压缩感知的磁共振成像重建算法一直是研究的热点。在医院的临床医学中,压缩感知的磁共振成像重建算法随处可见,因为其相比其他的控制方式而言,运行稳定且控制精度较高等优势,最重要的是压缩感知的磁共振成像重建算法在成像质量等方面具有很好的优势。随着自动控制技术和微电子技术的不
- L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法
weixin_30408165
matlabpython人工智能
L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法涉及L1-L2范数的机器学习问题非常常见,例如我们遇到的去噪、稀疏表示和压缩感知。一般而言,这类问题可以表示为:\[\min_{\bf{z}}||{\bf{z}}||_0\\\text{subjectto:}~\frac{1}{2}||{\bf{x}}-{\bf{A}}{\bf{z}}||_2^2\leq\epsilon\]由于\(L_0\)范数存在着NP难的
- 【笔记】压缩感知(1)
flyersong_bupt
lab滤噪算法
1、字典概念http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45099655这个博客把冗余字典与完备字典讲的很好。完备字典是线性无关的,冗余字典是线性相关的(但也是有完整的基的)。故而使用完备字典的表示是唯一的,使用冗余字典的表示不是唯一的。这个博客还讲了使用冗余字典进行匹配追踪(MP)中,字典原子不是相互正交的向量。因此上面减去投影计算残差的过程中会再次
- 关于压缩感知(CS)技术的个人实践
tsinghua_clannad
信号与系统
关于压缩感知(CS)技术的个人实践文章目录关于压缩感知(CS)技术的个人实践概论与理论原理信号的压缩原理信号的重构原理MATLAB解决一维信号的压缩重构MATLAB解决二维图像的压缩重构概论与理论原理压缩感知技术,英文名为CompressiveSensing,简称CS理论。该理论指出当信号满足稀疏性或可压缩条件时,可以在远低于Nyquist速率的情况下采样信号,通过求解非线性最优化问题实现对信号的
- 43基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题,实现L1范数最小化问题求解,首先构造信号,并进行离散余弦变换,保证稀疏度,采用多个方法进行稀疏重构
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab重构算法
基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题,实现L1范数最小化问题求解,首先构造信号,并进行离散余弦变换,保证稀疏度,采用多个方法进行稀疏重构,分别有,(1)基于L1正则的最小二乘算法-L1_Ls,(2)软阈值迭代算法(ISTA),(3)快速的迭代阈值收缩算法(FISTA),(4)平滑L0范数的重建算法(SL0算法),(5)正交匹配追踪算法(OMP),(6)压缩感知重构算法之压缩采样匹配追踪
- 压缩感知重构算法之基追踪(Basis Pursuit, BP)
Anstrue
语音信号处理与matlab编程
原文地址:http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/51986554#comments在此对作者表示深深的谢意!!除匹配追踪类贪婪迭代算法之外,压缩感知重构算法另一大类就是凸优化算法或最优化逼近方法,这类方法通过将非凸问题转化为凸问题求解找到信号的逼近,其中最常用的方法就是基追踪(BasisPursuit,BP),该方法提出使用l1范数替代l0范数来
- 压缩感知重构算法之基追踪(Basis Pursuit, BP).基追踪并不能称为一个具体的算法,而是一种最优化准则,可以有很多实现方式,我认为指的是L0可以变为L1的准则
I_AM_V_MAN
CSforConvexRelaxation
基追踪(basispursuit)算法是一种用来求解未知参量L1范数最小化的等式约束问题的算法。基追踪是通常在信号处理中使用的一种对已知系数稀疏化的手段。将优化问题中的L0范数转化为L1范数的求解就是基追踪的基本思想。比如我原先有一个优化问题:min||x||_0(就是L0范数的最小值)subjecttoy=Ax。这个||x||_0,就是表示x中有多少个非零元素;那么我们要求min||x||_0,
- 43基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题,实现L1范数最小化问题求解。
顶呱呱程序
matlab工程应用重构压缩重构感知稀疏优化软阈值迭代算法正交匹配追踪算法matlab
基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题,实现L1范数最小化问题求解,首先构造信号,并进行离散余弦变换,保证稀疏度,采用多个方法进行稀疏重构,分别有,(1)基于L1正则的最小二乘算法-L1_Ls,(2)软阈值迭代算法(ISTA),(3)快速的迭代阈值收缩算法(FISTA),(4)平滑L0范数的重建算法(SL0算法),(5)正交匹配追踪算法(OMP),(6)压缩感知重构算法之压缩采样匹配追踪
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:deathwknight@163.com)
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
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public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
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nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
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HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
pda158
java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
shoothao
JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方