- 腿足机器人之五- 粒子滤波
shichaog
腿足机器人机器人
腿足机器人之五粒子滤波直方图滤波粒子滤波上一篇博客使用的是高斯分布结合贝叶斯准则来估计机器人状态,本篇是基于直方图和粒子滤波器这两种无参滤波器估计机器人状态。直方图方法将状态空间分解成有限多个区域,并用直方图表示后验概率。直方图为每个区域分配一个单独的累积概率;可以将其视为对连续密度函数的逐段常数近似。第二种技术通过有限多个样本来表示后验概率。由此产生的滤波器被称为粒子滤波器,在某些机器人问题中获
- OpenCV的卡尔曼滤波器:实现和应用
雪域Code
opencv人工智能计算机视觉C/C++
OpenCV的卡尔曼滤波器:实现和应用卡尔曼滤波器(Kalmanfilter)是一种最优估计的算法,在众多领域有着广泛的应用,如控制系统、通信系统、机器人等。OpenCV作为一个计算机视觉库,也提供了对卡尔曼滤波器的支持。本文将介绍OpenCV中卡尔曼滤波器的基本原理、实现方法以及在图像处理中的应用。一、卡尔曼滤波器简介卡尔曼滤波器是一种用于状态估计和信号滤波的算法,主要针对线性、高斯分布的系统。
- 一文读懂:GIS中坐标系、投影、EPSG:4326、EPSG:3857
鎈卟誃筅甡
Openlayers前端
一、坐标系在地理信息系统(GIS)中,坐标系是用来描述和定位地球上位置的一种系统。常见的坐标系主要包括地理坐标系和投影坐标系。地理坐标系定义:地理坐标系是用经度和纬度来描述地球上的位置的坐标系统。经度是指地球表面上从北极到南极的线条,也就是东西方向的线,以本初子午线为基准,单位是度。纬度是指地球表面上从赤道到极点的线条,也就是南北方向的线,以赤道为基准,单位是度。分类:地理坐标系又细分为参心坐标系
- 51-54 CVPR 2024 | DrivingGaussian:周围动态自动驾驶场景的复合高斯飞溅( Sora能制作动作大片还需要一段时间 )
深圳季连AIgraphX
aiXpilot智驾大模型1自动驾驶AIGCstablediffusion智慧城市计算机视觉
24年3月,北大、谷歌和加州大学共同发布了DrivingGaussian:CompositeGaussianSplattingforSurroundingDynamicAutonomousDrivingScenes。视图合成和可控模拟可以生成自动驾驶的极端场景CornerCase,这些安全关键情况有助于以更低成本验证和增强自动驾驶系统安全性。DrivingGaussian采用复合高斯飞溅进行全局渲
- 51-31 CVPR’24 | VastGaussian,3D高斯大型场景重建
深圳季连AIgraphX
aiXpilot智驾大模型1自动驾驶智慧城市AIGC计算机视觉数据挖掘
2024年2月,清华大学、华为和中科院联合发布的VastGaussian模型,实现了基于3DGaussianSplatting进行大型场景高保真重建和实时渲染。Abstract现有基于NeRF大型场景重建方法,往往在视觉质量和渲染速度方面存在局限性。虽然最近3DGaussiansSpltting在小规模和以对象为中心的场景中效果很好,但由于视频内存有限、优化时间长、外观变化明显,将其扩展到大型场景
- 鸿蒙Next 图片高斯模糊处理
anthonyzhu
harmonyos华为
鸿蒙next中对图片的高斯模糊处理,主要是使用effectKit实现针对的pixelMap,代码处理如下所示importeffectKitfrom'@ohos.effectKit'import{image}from'@kit.ImageKit';try{letfd=fs.openSync(result,fs.OpenMode.READ_ONLY).fd;conststat=fs.statSync(
- 关系数据库运算
iamphp
系统架构设计师机器学习人工智能
关系操作的特点是操作对象和操作结果都是集合。关系代数运算符有4类:集合运算符、专门的关系运算符、算术比较符和逻辑运算符。根据运算符的不同,关系代数运算可分为传统的集合运算和专门的关系运算。传统的集合运算是从关系的水平方向进行的,包括并、交、差及广义笛卡儿积。专门的关系运算既可以从关系的水平方向进行运算,又可以向关系的垂直方向运算,包括选择、投影、连接以及除法。5种基本的关系代数运算包括并、差、笛卡
- 神经网络常见激活函数 10-GELU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数神经网络neo4j人工智能
GELU高斯误差线性单元(Gaussianerrorlinearunit)函数+导函数GELU函数的公式(近似表达式)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)\rmGELU(x)=x*P(X<=x)=x*\Phi(x)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)其中Φ(x)\Phi(x)Φ(x)指的是x的高斯正太分布的累积分布函数(CDF),进一步地,可得该函数的具体表达为x∗P(X<
- vtkCamera类的Dolly函数作用及相机拉近拉远
荆楚闲人
VTKvtkCameraDollySetFocalPoint
录1.预备知识1.1.相机焦点2.vtkCamera类的Dolly函数作用3.附加说明1.预备知识要理解vtkCamera类的Dolly函数作用,就必须先了解vtkCamera类表示的相机的各种属性。 VTK是用vtkCamera类来表示三维渲染场景中的相机。vtkCamera负责把三维场景投影到二维平面,如屏幕、图像等。在VTK中,相机的实质是一个观测点,与人眼的功能相同,相机的视野范围是一个
- 3D机器视觉的类型、应用和未来趋势
视觉人机器视觉
机器视觉3D3d人工智能计算机视觉c#前端
3D机器视觉的类型、应用和未来趋势类型3D机器视觉技术主要分为以下几类:立体视觉(StereoVision)通过两个或多个摄像头从不同角度捕捉图像,利用视差计算深度信息,生成3D模型。结构光(StructuredLight)使用投影仪将特定光图案投射到物体表面,通过摄像头捕捉变形图案,计算物体形状和深度。飞行时间(TimeofFlight,ToF)通过测量光脉冲从发射到反射回传感器的时间,计算物体
- Android新版高斯模糊(毛玻璃)官方实现,Kotlin
zhangphil
Androidkotlinandroidkotlin
Android新版高斯模糊(毛玻璃)官方实现,Kotlin从Android12开始,Android官方API支持高斯模糊(毛玻璃)效果。关键是通过RenderEffect实现。https://developer.android.com/reference/android/graphics/RenderEffecthttps://developer.android.com/reference/and
- 计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法
-shiba-
计算机视觉算法sift算法
计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法1.基本介绍1.1算法特点1.2检测步骤2.基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数2.4.1DOG函数的2.5关键点描述及匹配3.实验以及总结3.1实验数据集3.2提取图片SIFT特征,并展示特征点3.2.1代码3.2.2结果展示(选取)3.3计算两张图片SIFT特征匹配结果3
- MongoDB笔记02-MongoDB基本常用命令
齐 飞
#数据库相关笔记数据库后端前端数据库mongodb笔记
文章目录一、前言二、数据库操作2.1选择和创建数据库2.2数据库的删除3集合操作3.1集合的显式创建3.2集合的隐式创建3.3集合的删除四、文档基本CRUD4.1文档的插入4.1.1单个文档插入4.1.2批量插入4.2文档的基本查询4.2.1查询所有4.2.2投影查询(ProjectionQuery):4.3文档的更新4.3.1覆盖的修改4.3.2局部修改4.3.3批量的修改4.3.4列值增长的修
- 变分边界详解
半度、
算法
起因当时看VAE论文时有这么一段,但是看完直接一头雾水,这都那跟哪,第一个公式咋做的变换就变出那么一堆。网上搜了很多博客都语焉不详,只好自己来写一篇,希望能解答后来人的疑惑。公式1参考文章:证据下界(ELBO)、EM算法、变分推断、变分自编码器(VAE)和混合高斯模型(GMM)解释一下,我们之前都是用MLE计算损失,logp(x∣θ)logp(x|\theta)logp(x∣θ)和logpθ(x)
- DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)的公式推导
AndrewHZ
机器学习人工智能深度学习算法
总结:DDPM通过最小化预测噪声的均方误差,使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题,大幅简化了训练目标。1.前向扩散过程前向过程通过\(T\)步逐渐向数据\(x_0\)添加高斯噪声,最终得到纯噪声\(x_T\)。每步定义为:\[q(x_t|x_{t-1})=\mathcal{N}\left(x_t;\sqrt{1-\beta_t}x_{t-1},\beta
- halcon三维点云数据处理(十三)reduce_object_model_3d_by_view
mm_exploration
Halcon3dhalcon图像处理点云处理
目录一、reduce_object_model_3d_by_view函数二、reduce_object_model_3d_by_view函数调用过程首先说明一下这部分代码在find_box_3d这个例程中,非常好用的一个坐标系生成函数。一、reduce_object_model_3d_by_view函数通过将3D对象模型投影到虚拟视图并删除给定区域外的所有点来删除3D对象模型中的点。reduce_
- 教师计算机应用能力现状分析,信息技术教学应用个人现状分析以及发展计划
你看星星坠了
教师计算机应用能力现状分析
信息技术教学应用个人现状分析以及发展计划一、结合自身的情况,谈谈自身运用信息技术教学的情况,并进行自我评价。随着信息化的发展,我上课经常借助一些相关的教学软件与教学设备整合在一起来完成教学的。经常用到的软件是office与画图,设备是多媒体技术、投影系统等等。借助软件与设备整合在一起可以实现课堂之上和课堂之后教师、学生之间的更广泛、更自由的交流。自我评价:我利用现代信息化,发挥资源优势,突破教学重
- GaussianSpeech:音频驱动3DGS Avatar
AIGC探路者
音视频3d科研计算机视觉数字人3D视觉talkinghead
本文介绍了GaussianSpeech,这是一种从语音合成高保真度的个性化三维人类头部虚拟形象动画序列的新方法。为了捕捉人类头部的表达性和细节特征,包括皮肤皱褶和更细致的面部动作,文章提出将语音信号与三维高斯散射相结合,以创建逼真且时间上连贯的运动序列。作者提出了一种基于3DGS的紧凑高效的虚拟形象表示方法,该方法根据表情生成依赖颜色,并利用皱纹和基于感知的损失来合成面部细节,包括不同表情下出现的
- OpenCV识别电脑摄像头中的圆形物体
欣然~
opencv人工智能计算机视觉
思路步骤初始化摄像头:使用cv2.VideoCapture打开电脑摄像头。处理每一帧图像:对摄像头捕获的每一帧图像进行处理,包括灰度化、高斯模糊、霍夫圆变换等操作。绘制圆形和圆心:如果检测到圆形,使用cv2.circle函数用黄线绘制圆形边缘,用红线绘制圆心。显示结果:使用cv2.imshow显示处理后的图像,并通过cv2.waitKey等待按键事件。代码解释导入必要的库:导入cv2和numpy库
- 【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl‘
高斯小哥
BUG解决方案合集python新手入门学习
【Python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘openpyxl’欢迎进入我的个人主页,我是高斯小哥!博主档案:广东某985本硕,SCI顶刊一作,深耕深度学习多年,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:擅长处理各类深度学习任务,包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆)、无监督域适
- NeRF与3D Gaussian的异同对比
zllz0907
视觉SLAMNeRF与3DGS3d人工智能深度学习
NeRF(NeuralRadianceFields)和3DGaussianSplatting是两种不同的3D场景表示与渲染技术,分属两个派系。那他两有啥区别呢?核心区别在于场景的表示方式、优化目标及渲染效率。1.核心区别特性NeRF3DGaussianSplatting表示方式隐式表示:通过神经网络(MLP)学习场景的辐射场(颜色和密度)。显式表示:用3D高斯分布显式建模场景中的点云或粒子。优化目
- 关于java语言的发展前景
GeekyGuru
java开发语言
java语言的详解Java是一种高级、面向对象的计算机编程语言,由詹姆斯·高斯林(JamesGosling)和SunMicrosystems的团队开发。Java语言的设计目标是使得程序员可以开发一次,到处运行,即编写一次程序,然后可以在任何平台上运行,而不需要进行任何修改。Java语言具有以下特点:1.简单易学:Java语言具有简单的语法和易于理解的数据类型,使得学习起来相对顺利。2.跨平台性:J
- R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包
武昌库里写JAVA
面试题汇总与解析springlog4jjava开发语言算法
R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里,快来收藏关注【科研私家菜】01预测模型常用R包常见回归分析包:rpart包含有分类回归树的方法;earth包可以实现多元自适应样条回归;mgev包含广义加性模型回归;Rweka包中的MSP函数可用于回归。pls包中的plsr函数实现偏最小二乘和主成分回归。stats包中的ppr函数实现投影寻踪分析,同时包括线性回归的方
- 开源音乐生成新势力:手把手教你用YuE在EC2创作AI乐曲
因_果_律
aws云原生AI音乐AIGCai人工智能开源
介绍当谈到AI音乐生成工具时,Suno无疑是最知名的选择。但就在上个月,音乐生成领域迎来了一位开源新秀——由MultimodalArtProjection(多模态艺术投影)团队与香港科技大学(HKUST)联合研发的YuE(乐·悦)正式开源发布。这款基于Apache2许可证的AI音乐生成工具,正在开发者社区掀起一阵热潮。作品试听架构图为何取名YuE?这个充满东方韵味的名字暗藏玄机:它不仅取自中文"音
- 数字信号处理Python示例(13)生成方波信号
通信仿真实验室
Python示例数字信号处理信号处理python人工智能
文章目录前言一、方波信号1.方波的特点2.方波的应用3.方波的产生二、生成方波信号的Python代码三、仿真结果及分析写在后面的话前言从这篇文章开始,将继续给出生成非正弦信号的几个Python示例,包括方波、三角波、锯齿波、sinc函数和高斯信号,这几个都是在信号处理理论与应用中非常重要的信号。一、方波信号方波是一种非正弦周期波形,它的特征是在每个周期内电压或电流快速地在两个电平之间切换,通常是在
- 从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法
算法工程师y
人工智能算法matlab
案例背景假设某饮料公司想预测气温变化对饮料销量的影响。使用线性回归模型拟合历史数据,并通过梯度下降算法优化模型参数,动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。算法原理Matlab实现与动态可视化1.生成带噪声的线性数据rng(42);%固定随机种子x=0:0.5:20;%温度(℃)y=2.5*x+10+8*randn(size(x));%销量(添加高斯噪声)%可视化数据figure;scatter(x
- python学opencv|读取图像(五十六)使用cv2.GaussianBlur()函数实现图像像素高斯滤波处理
西猫雷婶
python学习笔记pythonopencv计算机视觉
【1】引言前序学习了均值滤波和中值滤波,对图像的滤波处理有了基础认知,相关文章链接为:python学opencv|读取图像(五十四)使用cv2.blur()函数实现图像像素均值处理-CSDN博客python学opencv|读取图像(五十五)使用cv2.medianBlur()函数实现图像像素中值滤波处理-CSDN博客在此基础上,我们可以进入高斯滤波的学习,此时需要使用cv2.GaussianBlu
- 十八、计算机视觉-canny边缘检测
云峰天际
计算机视觉人工智能计算机视觉人工智能
文章目录前言一、canny检测的流程1.高斯滤波(GaussianSmoothing)2.梯度计算(GradientCalculation)3.非极大值抑制(Non-maximumSuppression)4.双阈值检测(DoubleThresholding)5.边缘跟踪与连接(EdgeTrackingandHysteresis)二、代码实现前言Canny边缘检测是计算机视觉领域中常用的一种边缘检测
- 【Halcon】插值算法通俗讲解
熊猫袋鼠骆驼
机器视觉halcon机器视觉数字图像图像处理
目录一、灰度值插值的概念二、最近邻插值法三、双线性插值法四、等权双线性插值法五、高斯加权双线性插值法六、双三次插值法七、五种插值算比较一、灰度值插值的概念回到目录灰度值插值是图像变换所必需的方法,因为图像不是连续的函数,而是数字化的,即由与(离散的)灰度值相关联的像素组成。下图中,输出图像的结果像素不再完全对应于输入图像的一个像素。插值就是解决这种情况,用已知的数据来估计结果像素的灰度值应该为多少
- [Halcon] 灰度值插值介绍
F-Halcon
HalconT图像处理人工智能halcon
目录1、前言2、插值⽅法2.1概述2.1.1图像变换的插值方法2.1.2测量对象的插值方法及特定位置灰度值的确定2.2最近邻插值(’nearest_neighbor’)2.3双线性插值(’bilinear’)2.4集成平滑的双线性插值2.4.1等权双线性插值(“constant”)2.4.2高斯加权双线性插值(“weighted”)2.5双三次插值(“bicubic”和“bicubic_clipp
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C