- Python OpenCV图像处理:从基础到高级的全方位指南
极客代码
玩转Python开发语言pythonopencv图像处理计算机视觉
目录第一部分:PythonOpenCV图像处理基础1.1OpenCV简介1.2PythonOpenCV安装1.3实战案例:图像显示与保存1.4注意事项第二部分:PythonOpenCV图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分:PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分:PythonOpenCV图像处理注意事项与优化策略4
- matlab时域离散信号与系统,时域离散信号和系统的频域分析
远方有城
matlab时域离散信号与系统
信号与系统的分析方法有两种:时域分析方法和频域分析方法。在连续时间信号与系统中,信号一般用连续变量时间t的函数表示,系统用微分方程描述,其频域分析方法是拉普拉斯变换和傅立叶变换。在时域离散信号与系统中,信号用序列表示,其自变量仅取整数,非整数时无定义,系统则用差分方程描述,频域分析方法是Z变换和序列傅立叶变换法。Z变换在离散时间系统中的作用就如同拉普拉斯变换在连续时间系统中的作用一样,它把描述离散
- 直方图匹配(Histogram Matching)
姜太公钓鲸233
计算机视觉人工智能机器学习
直方图匹配(HistogramMatching),也被称为直方图规定化(HistogramSpecification)或直方图修正(HistogramEqualization),是一种图像处理技术,用于调整图像的直方图,以使其与某个目标直方图相匹配。目标直方图通常是用户定义的或者是希望获得的期望分布。直方图匹配的目标是改变图像的像素值分布,从而使其在视觉上更接近目标直方图。这对于图像增强、风格迁移
- 随机过程【张颢】第一章
模拟IC和AI的Learner
随机过程机器学习人工智能
学习目标随机过程主要研究多个随机变量之间的联系。主要分为两个大类:一,线性相关对线性相关的研究主要从以下方面:(1)从时域角度(2)从频域角度主要研究一个重要的过程:(3)高斯过程二,马尔可夫性主要学习:(1)离散时间的马尔可夫链(2)连续时间的马尔可夫链还会学习一个典型的过程(最简单、应用最广泛的马尔可夫过程):(3)泊松过程三,鞅(研究较少,主要用在金融方面)
- opencv-python 图像增强十七:泊松图像融合
CV-King
opencvpython人工智能算法计算机视觉numpy
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、概述二,实现:前言在深入探讨图像处理与计算机视觉领域的过程中,我们不禁对图像融合技术的精妙与实用性感到着迷。图像融合不仅是一项融合了美学与科学的技术手段,它还巧妙地将来源各异、特性不同的图像数据整合为一体,从而生成视觉上连贯且富含信息的合成图像。本篇博客文章旨在详尽解析OpenCV库中的一项高级功能cv2.seamle
- matlab车牌识别系统实现
MATLAB管家matlab674
图像处理MATLABmatlab开发语言
要实现基于Matlab的车牌识别系统,你可以按照以下步骤进行操作:数据集准备:收集包含不同类型车牌的图像数据集,包括正面、倾斜、模糊等不同情况的车牌图像。图像预处理:使用Matlab中的图像处理工具,对车牌图像进行预处理。可以包括降噪、图像增强、图像分割等操作。车牌定位:使用图像处理技术,对预处理后的图像进行车牌定位。可以使用边缘检测、投影法、颜色识别等方法。字符分割:对定位到的车牌图像进行字符分
- 【全网独家】OpenCV: 像素巡访(at、ptr) 介绍与应用(代码+测试部署)
鱼弦
OpenCV系列实践opencv人工智能计算机视觉
OpenCV:像素巡访(at、ptr)介绍与应用介绍在图像处理过程中,直接操作图像的每个像素值是一个非常常见的需求。OpenCV提供了多种方法来访问和修改图像像素,其中at和ptr是两种高效的方法。at方法:适用于小规模的像素访问操作,提供了方便的接口。ptr方法:更适合大规模的像素处理,有更高的访问效率。应用使用场景图像过滤:例如均值滤波、中值滤波等需要遍历每个像素进行计算。图像增强:如对比度调
- 5G SPS配置
cuisidong1997
5G服务器运维
SPS配置是一种技术,用于管理和优化数据传输,特别是在无线通信领域。它涉及到为特定的数据传输需求确定最佳的参数配置,以满足不同的传输需求。SPS配置的参数包括时域资源分配、调制编码方式、频域资源分配、虚拟资源块到物理资源块的映射方式、传输功率控制命令以及传输信道到HARQ-ACK的定时间隔等。这些参数的配置旨在提高传输效率和数据质量,同时确保数据传输的可靠性和稳定性。在实施SPS配置时,关键在
- SAR图像相干斑滤波算法
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MATLAB板块2:图像-特征提取处理SAR相干斑滤波
目前已有大量的雷达相干斑抑制算法,这些算法可分为成像前的多视平滑预处理和成像后的滤波两大类。而成像后的滤波又包括空域滤波和频域滤波两种。为了减少相干斑噪声,早期的方法是在SAR成像处理中,通过降低处理器带宽形成多视图子图像,然后对多视子图像进行非相干叠加来降低相干斑噪声。这种非相干叠加来降低斑点噪声的方法称为多视处理。多视处理通过牺牲SAR图像的空间分辨率为代价来对相干斑进行抑制,已不能满足空间高
- 音频处理3_时域频域
迪三
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本节主要讲音频的时域到频域的变换和理解我们以两个正弦波的组合信号为例,生成代码如下:#生成信号t=np.linspace(0,1,1000,endpoint=False)#时间轴freq1=5#5Hzfreq2=20#20Hzsignal=np.sin(2*np.pi*freq1*t)+0.5*np.sin(2*np.pi*freq2*t)#合成信号第1幅图是时域图,第2-3幅图是频率图,分别记录
- Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像
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Python图像处理实战python图像处理cnn
基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中,我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。由于难以同时处理包括亮度、对比度、伪影和噪声在内的所有因素,因此微光图像增强一直是一项具有挑战性的问题。为了解决这一问题,提出了多分支微光增强网络(multi-branchlow-lightenhancementnetwork,MB
- 基于引导滤波的暗通道matlab,基于加权引导滤波的水下图像增强算法
来自大马士革的钢
在水下环境中,由于水分子以及溶解的杂质对光线的吸收和散射作用,导致水下图像出现对比度低、噪声较大等严重的退化问题。这不仅降低了图像的整体视觉效果,而且给后续图像的自动处理和识别产生不利影响。因此,研究有效的水下图像增强算法具有重要意义。近年来,水下图像增强方法主要分为模型法和非模型法。模型法利用光照物理模型估计图像的降质模式,根据估计的结果复原降质图像。非模型法不考虑水下光学成像机理和光照机理,直
- DDE红外图像增强
烟雨_潇潇
一直忙于手上的工作,没有及时总结,今天抽几分钟时间,将最近DDE红外图像增强的试验结果分享下。具体的实现过程,会在后面的博文中进行详细的说明、论证。有车的照片没白天所拍照片,其余2张为晚上8点所拍照片,另因工作需要,先进行算法部分,两点校正和盲元填充放后面做,且手上探测器库存4年之久,光学镜头也不是特别好,所以图片中盲元较多。从图像分析,以图片中倒车的车为例,细节纹理非常明显,结果表明4x4的cl
- 通过傅里叶变换进行音频变声变调
码农飞飞
音视频处理音视频变声傅里叶变换变调不变速C++
文章目录常见音频变声算法使用Wav库读写音频文件使用pitchShift算法进行音频变调主文件完整代码工程下载地址常见音频变声算法在游戏或者一些特殊场景下为了提高娱乐性或者保护声音的特征,我们会对音频进行变声变调处理。常用的算法包括:1.基于傅里叶变换的频域算法,该类算法的优点是声音连续,不会产生断断续续的声音,缺点是算法复杂度高计算量相对比较大;2.基于时域的插值算法,该类算法的优点是计算简单,
- 图像预处理技术与算法
木子n1
算法嵌入式开发算法数码相机计算机视觉
图像预处理是计算机视觉和图像处理中非常关键的第一步,其目的是为了提高后续算法对原始图像的识别、分析和理解能力。以下是一些主要的图像预处理技术:1.图像增强:对比度调整:通过直方图均衡化(HistogramEqualization)等方法改善图像整体或局部的对比度。伽玛校正:改变图像的亮度特性,用于补偿显示器或其他硬件设备的非线性响应。锐化处理:如使用高通滤波器(如拉普拉斯算子、Sobel边缘检测算
- Multisim14.0详细安装教程图文
万里黄沙
硬件硬件工程嵌入式硬件
Multisim有强大的电路仿真和分析功能,包括电路的瞬态分析、稳态分析、时域分析、频域分析、噪声分析、失真分析和离散傅里叶分析等多种工具,在项目开发过程中,对某个电路模块进行初步分析和仿真,能节省不少时间。软件包下载链接:关注公众号:嵌入式与酒,后台回复:Multisim获取,最后面有软件包下载链接,下面是Multisim14.0的安装教程:1-下载并解压:2-在解压后的文件里,右键点击NI_C
- 【自控原理】如何求复频域表达式X(s)的Z变换
啵啵啵啵哲
控制理论数学自动化学习
应用部分分式法求取以拉普拉斯变换的象函数X(s)X(s)X(s)形式给出的函数x(t)x(t)x(t)的Z变换是很方便的,即将已知的X(s)X(s)X(s)展开成部分分式,然后求取每一部分分式项的Z变换,并将它们组合在一起.【例】求X(s)=1−e−ss2(s+1)X(s)=\frac{1-\mathrm{e}^{-s}}{s^2(s+1)}X(s)=s2(s+1)1−e−s的Z变换.【解答】将给
- 关于FFT精华/精简详解
灵哎惹,凌沃敏
C/C++fftc算法
1.对一段离散数据(N个点,比如说AD采样值)的FFT结果就是这N个点对应的复数a+bi;画到坐标轴上x轴对应的就是频率,Y轴对应的就是该点的复数的坐标点;因此FFT是将信号从时域变换到频域就是说,将原信号X轴的时间变成了频率,Y轴的点的大小值变成了该点对应的复数的坐标点。2.假设采样频率为Fs,点数为N,则本次FFT的频率分辨率为FS/N,即FFT结果的每个点的频率间隔为FS/N,则点n对应的频
- 物联网控制原理与技术--基于Matlab/利用MATLAB进行频域分析(伯德图)的应用(超详细/设计/实验/作业/练习)
程序员老茶
物联网控制原理与技术matlab开发语言线性代数物联网
目录课程名:物联网控制原理与技术内容/作用:设计/实验/作业/练习学习:利用MATLAB进行频域分析(伯德图)一、前言二、环境与设备三、原理四、内容五、结果与分析课程名:物联网控制原理与技术内容/作用:设计/实验/作业/练习学习:利用MATLAB进行频域分析(伯德图)一、前言(1)熟练掌握运用MATLAB命令绘制控制系统伯德图的方法;(2)了解系统伯德图的一般规律及其频域指标的获取方法;(3)熟练
- 2018-10-12
快乐的大脚aaa
第八章离散时间系统的变换域分析变换域分析原因:将求解问题简单对于连续时间系统,通过L.T.,可以将原来求解微分方程问题转化为求解代数方程问题对于离散时间系统,通过Z.T.,可以将原来求解差分方程问题转化为求解代数方程问题。离散时间序列的频域分析方法离散时间系统和离散时间序列也可以通过正交分解方法,在频域进行分析。--离散时间序列傅里叶变换DTFT,Z变换的一个特例傅里叶变换的离散形式--离散傅里叶
- 2021-11-07
SatVision炼金士
python
缨帽变换(Sentinel-2)文章目录缨帽变换(Sentinel-2)前言缨帽变换关于Sentinel-2的缨帽变换系数1.系数前言缨帽变换(K-T变换),本质上是一种通过矩阵运算实现的图像增强,因其运算的前三个分量分别代表植被的绿度、亮度、湿度,因而在植被检测中得到广泛应用。常用遥感图像处理软件如:ENVI、ARCgisPro等只支持如早期的landsat、IKONOS、QuickBird、W
- 在微信小程序中浅仿ChatGPT的声音动画效果
在微信小程序中实现音频播放频率动画效果之前看了ChatGPTAPP内的语音电话效果,感觉非常不错,正好最近也用Donut开发了多端应用,涉及到AI聊天,于是就开始了粗糙的模仿。文章会涉及到以下内容:小程序内创建音频上下文、频域数据处理;本地音频、网络音频数据处理;canvas的基本用法、高清处理、坐标系转换;最后也发散了一下,请教一下大家如何实现录音过程的音频动画。效果图创建音频播放对象选择Web
- 2.1.3 毫米波雷达
人工智能
毫米波雷达更多内容,请关注:github:https://github.com/gotonote/Autopilot-Notes.git毫米波雷达(RADAR),和激光雷达的原理类似,是工作在毫米波波段(millimeterwave)探测的雷达。通常毫米波是指30~300GHz频域(波长为1~10mm)的。毫米波的波长介于微波和厘米波之间,因此毫米波雷达兼有微波雷达和光电雷达的一些优点。同厘米波导
- 三、特征提取、特征预处理
ITS_Oaij
脑电机器学习机器学习深度学习人工智能
三、特征提取、特征预处理1_特征提取1.1统计学特征1.2时域1.3频域1.4其他EEG特殊特征2_特征提取预处理(理论及Python实现)2.1归一化2.2标准化2.3特征二值化2.4特征编码2.5缺失值处理2.6样本不平衡问题1_特征提取1.1统计学特征1.2时域1.3频域1.4其他EEG特殊特征2_特征提取预处理(理论及Python实现)2.1归一化2.2标准化2.3特征二值化2.4特征编码
- MATLAB环境下一维时间序列信号的同步压缩小波包变换
哥廷根数学学派
信号处理时频分析故障诊断matlab人工智能算法计算机视觉信号处理
时频分析相较于目前的时域、频域信号处理方法在分析时变信号方面,其主要优势在于可以同时提供时域和频域等多域信号信息,并清晰的刻画了频率随时间的变化规律,已被广泛用于医学工程、地震、雷达、生物及机械等领域。线性时频分析方法是将信号分解为时域和频域中基的加权和,例如短时傅里叶变换STFT和小波变换WT。短时傅里叶变换利用短窗口沿时间尺度移动以对信号进行切片,可以获得每个片段的局部傅里叶谱,揭示信号的变化
- 隐写分析steganalysis深度学习Deep learning卷积神经网络CNN
夜 枭 子
笔记深度学习cnn神经网络
引言:图像隐写将秘密图像嵌入到载体图像,并尽可能少地修改图像的内容和统计特征,秘密信息可以在两个domain中嵌入:spatialdomain和frequencydomain.空域隐写微量修改像素值,频域隐写通常应用于JPEG图像,通过改变离散余弦变换(DCT)系数来实现。LSB算法将秘密信息嵌入到像素值的最低有效位,算法简单但改变了图像的统计特征。目前提出了许多自适应隐写算法(如空域的那三种),
- WWW 2024 | 时间序列(Time Series)和时空数据(Spatial-Temporal)论文总结
STLearner
时空数据人工智能机器学习深度学习数据挖掘智慧城市论文阅读
WWW2024已经放榜,本次会议共提交了2008篇文章,researchtracks共录用约400多篇论文,录用率为20.2%。本次会议将于2024年5月13日-17日在新加坡举办。本文总结了WWW2024有关时间序列(TimeSeries)和时空数据(Spatial-Temporal)的相关文章,部分挂在了arXiv上。时间序列Topic:时序预测,异常检测,时域频域,大模型等时空数据Topic
- OpenCV 图像处理六(傅里叶变换、模板匹配与霍夫变换)
你会魔法吗✧(≖ ◡ ≖✿)
OpenCVopencv图像处理傅里叶pycharm霍夫变换
文章目录一、傅里叶变换1.1NumPy实现和逆实现1.1.1NumPy实现傅里叶变换Demo1.1.2NumPy实现逆傅里叶变换Demo1.2OpenCV实现和逆实现1.2.1OpenCV实现傅里叶变换Demo1.2.2OpenCV实现逆傅里叶变换Demo1.3频域滤波1.3.1低频、高频1.3.2高通滤波器构造高通滤波器Demo1.3.3低通滤波器设置低通滤波器Demo二、模板匹配2.1模板匹配
- 跨模态行人重识别都需要学什么
ALGORITHM LOL
人工智能
跨模态行人重识别(Cross-ModalityPersonRe-identification,简称Cross-ModalityRe-ID)是计算机视觉领域的一项挑战性任务,旨在跨越不同模态之间(例如,可见光与红外线图像)识别同一行人。该任务涉及图像处理、特征提取、模态转换、深度学习等多个方面。1.基础知识计算机视觉与图像处理:理解图像基础(如像素、色彩空间)、图像变换、图像增强技术。机器学习基础:
- 2019-05-07
快乐的大脚aaa
部分响应系统奈奎斯特极限下的理想低通特性的冲激响应是函数,可达到的极限传输效率,但不可实现——从频域看是因为锐降,从时域看是因为拖尾按衰减。奈奎斯特提出的升余弦滚降技术实现:频域是滚降、时域拖尾衰减快,但缺点是频带利用率有损失,达不到2Baud/Hz的极限传输效率频域不是锐降,时域拖尾衰减速度比快,又能以2Baud/Hz的极限效率传输1、无ISI系统(全响应系统)达到极限频谱效率,必须,不可实现2
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
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java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f