- 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
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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)
[email protected]://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
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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
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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)
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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
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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
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
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在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
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概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
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1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
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A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
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<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>