- 相机白平衡:灰度世界(Gray World Assumption)和白点法(White Patch Retinex)
weisterki
ColorScienceisp计算机视觉
目录前言相机成像一、WhitePatchRetinex二、GrayWorldAssumption1.引入库2.读入数据总结前言颜色恒常性(ColorConstancy)是人眼观察颜色的一个重要特性,即处于改变的观察条件下,人们仍可以分辨出某种颜色的色貌。例如,无论在早晨或者傍晚的阳光下,我们可以准确地看出一张白纸是白色的。AutoWhiteBalance(AWB)是ISPPipeline中重要的处
- MATLAB环境下使用同态滤波方法进行医学图像增强
哥廷根数学学派2023
matlab计算机视觉开发语言算法图像处理机器学习
目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域2大方面,基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等,基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸,没有考虑像素间的灰度联系情况,进行直方图均衡化后,会在一定程度上提高图像的对比度,但是图像的灰度级会进行合并进而减少,造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓
- MATLAB环境下基于同态滤波方法的医学图像增强
哥廷根数学学派
信号处理图像处理深度学习matlab算法计算机视觉图像处理信号处理
目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域两大方面,基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等,基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸,没有考虑像素间的灰度联系情况,进行直方图均衡化后,会在一定程度上提高图像的对比度,但是图像的灰度级会进行合并进而减少,造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓
- 【低照度图像增强系列(5)】Zero-DCE算法详解与代码实现(CVPR 2020)
路人贾'ω'
低照度图像增强人工智能图像增强深度学习低照度图像增强
前言☀️在低照度场景下进行目标检测任务,常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题,给检测带来一定的难度。使用图像增强模块对原始图像进行画质提升,恢复各类图像信息,再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测,有效提高检测的精确度。⭐本专栏会介绍传统方法、Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Ne
- Random Sprays Retinex 传统的图像增强算法RSR
花生树什么树
科研课题RSRRetinex图像增强图像处理
文章目录前言1、RandomSpraysRetinex概况2、RandomSpraysRetinex具体实现2.1、喷雾的生成2.2、径向密度函数的确定2.3、像素的选择2.4、亮度的计算2.5、参数的调整3、RandomSpraysRetinex算法效果的表现4、RandomSpraysRetinex现存的问题前言 RandomSprayRetinex即“随机喷雾Retinex”,简称RSR。
- Path Retinex 传统的图像增强算法
花生树什么树
科研课题RetinexPathRetinex图像增强图像处理
一、PathRetinex概况:PathRetinex作为一种图像增强算法,主要用于提取图像中的色度信息。其通过在图像中选择一组路径(paths)来扫描图像,并计算路径上的颜色变化来获取色度信息。二、PathRetinex实现步骤:1、路径选择:选择一组路径来扫描图像。路径可以是任意形状,例如直线、曲线或者更复杂的形状。路径的选择可以基于先验知识、图像特征或是随机选择。通常会覆盖整个图像区域的路径
- 【低照度图像增强系列(3)】EnlightenGAN算法详解与代码实现
路人贾'ω'
低照度图像增强深度学习GANEnlightenGAN图像增强低照度图像增强
前言☀️在低照度场景下进行目标检测任务,常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题,给检测带来一定的难度。使用图像增强模块对原始图像进行画质提升,恢复各类图像信息,再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测,有效提高检测的精确度。⭐本专栏会介绍传统方法、Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Ne
- OpenCV C++ 图像处理实战 ——《多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强》
Zero___Chen
OpenCV图像处理计算机视觉实战应用opencvc++图像处理
OpenCVC++图像处理实战——《多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强》一、结果演示二、多尺度自适应Gamma矫正的低照度图像增强2.1HSI颜色空间2.1.1功能源码2.2自适应于直方图分布的Gamma矫正2.2.1功能源码2.3多尺度Retinex分解与明度增强2.3.1功能源码三、源码测试图像下载总结一、结果演示
- 【低照度图像增强系列(2)】Retinex(SSR/MSR/MSRCR)算法详解与代码实现
路人贾'ω'
低照度图像增强Retinex图像增强SSRMSR
前言☀️在低照度场景下进行目标检测任务,常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题,给检测带来一定的难度。使用图像增强模块对原始图像进行画质提升,恢复各类图像信息,再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测,有效提高检测的精确度。⭐本专栏会介绍传统方法、Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Ne
- 基于retinex理论改进的低照度图像增强算法
明天明天666
matlab图像处理计算机视觉
写本文的目的是记录自己学习过或做过的一些东西,深化理解,理清思路,便于回忆。本人处于学习阶段,欢迎指出不对的地方。本文算法参考文献:李勇.基于Retinex理论的低照度图像增强算法研究与实现[D].西安电子科技大学,2018本文是本人按照作者发表的原文进行复现并稍加改动,在尽力的基础上由于本人水平有限,对作者一些想法的理解和结果的复现不一定正确,需要研究此算法的朋友,在看我文章的时候最好加入自己的
- 【低照度图像增强系列(1)】传统方法(直方图、图像变换)算法详解与代码实现
路人贾'ω'
低照度图像增强计算机视觉深度学习图像增强直方图
前言☀️在低照度场景下进行目标检测任务,常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题,给检测带来一定的难度。使用图像增强模块对原始图像进行画质提升,恢复各类图像信息,再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测,有效提高检测的精确度。⭐本专栏会介绍传统方法、Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Ne
- ZERO-SHOT RESTORATION OF UNDEREXPOSED IMAGES VIA ROBUST RETINEX DECOMPOSITION 论文总结
yrhzmu
低照度图像恢复图像处理
目录一、论文主要内容二、RRDNet的工作流程三、损失函数1、Retinex重建损失2、纹理增强损失3、光照指导的噪声损失4、损失函数公式三、实验结果四、代码复现结果一、论文主要内容1、提出了RRDNet,不需要提前训练,相反,权重更新依赖于输入单张图像的内部优化,这样确保了在不同场景和多种光照条件下的泛化能力(generalizationcapability)。2、RRDNet有三个分支,可以预
- R2RNet: Low-light Image Enhancement viaReal-low to Real-normal Network
mytzs123
图像增强人工智能
本研究针对在弱光条件下拍摄的图像可能严重降低图像质量的问题进行了探索。解决一系列低光图像的退化可以有效提高图像的视觉质量和高级视觉任务的性能。在本研究中,我们提出了一种新颖的基于Retinex的真实低光到真实正常光网络(R2RNet),用于低光图像增强,其中包括三个子网络:分解网络(Decom-Net)、去噪网络(Denoise-Net)和重照网络(Relight-Net)。这三个子网络分别用于图
- 论文阅读——《Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement》
Vaeeeeeee
1024程序员节python算法图像处理transformer深度学习论文阅读
文章目录前言一、基本原理1.1Retinex理论。1.2Transformer算法。二、论文内容1.网络结构1.1单阶段Retinex理论框架(One-stageRetinex-basedFramework)1.2illuminationestimator1.3光照引导的Transformer(Illumination-GuidedTransformer,IGT)实验结果个人看法总结前言本文试图从
- Retinexformer: One-stage Retinex-basedTransformer for Low-light Image Enhancement
Adagrad
paper人工智能
Abstract在增强低光图像时,许多深度学习算法都是基于Retinex理论。然而,Retinex模型没有考虑隐藏在黑暗中或由点亮过程引入的损坏。此外,这些方法通常需要繁琐的多阶段训练流程,并依赖于卷积神经网络,在捕获远程依赖性方面表现出局限性。在本文中,我们制定了一个简单但有原则的基于Retinex的单阶段框架(ORF)。ORF首先估计照明信息以照亮低光图像,然后恢复损坏以生成增强的图像。我们设
- 图像处理:Retinex算法
夏天是冰红茶
#计算机视觉图像处理算法图像处理人工智能Retinex算法
目录前言概念介绍Retinex算法理论单尺度Retinex(SSR)多尺度Retinex(MSR)多尺度自适应增益Retinex(MSRCR)Opencv实现Retinex算法SSR算法MCR算法MSRCR算法效果展示总结参考文章前言这里将会介绍一种图像增强的算法——Retinex算法。在查找资料的过程中,我发现对于这一部分的讲解并不是很清楚,所以这里我觉得有必要写一篇通俗且清晰的介绍。这里主要介
- 概念解析 | Retinex理论
R.X. NLOS
#概念解析人工智能计算机视觉图像增强Retinex理论
注1:本文系“概念解析”系列之一,致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是:Retinex理论Retinex理论详解背景介绍Retinex理论是一种用于图像增强和色彩恒常的经典理论。它由美国空军研究实验室的科学家EdwinLand在20世纪60年代提出。Land观察到,人眼能够感知到物体的颜色,即使在不同的光照条件下,也能辨认出物体本身的颜色。这种感知颜色的能力称为色彩恒常性。
- 【MATLAB-Retinex图像增强算法的去雾技术】
知识推荐号
Matlab计算机视觉算法人工智能
续:【MATLAB-基于直方图优化的图像去雾技术】【MATLAB-Retinex图像增强算法的去雾技术】1原图2MATLAB实现代码3结果图示参考书籍:计算机视觉与深度学习实战:以MATLAB、Python为工具,主编:刘衍琦,詹福宇,王德建北京:电子工业出版社,2019Retinex图像增强算法可以平衡图像的灰度动态范围压缩、图像增强、图像颜色恒常三个指标,能够实现对雾图像的自适应增强。对R、G
- OpenCV中基于Retinex的图像增强实现
zy010101
OpenCVopencv图像识别计算机视觉游戏
美国物理学家埃德温∙兰德(EdwinLand)在1971年提出一种被称为色彩的理论,并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex理论认为物体的颜色是由物体对长波、中波和短波光线的反射能力决定的,而不是由反射光强度的绝对值决定的,即物体的色彩不受光照非均性的影响,具有一致性。根据Retinex理论,它会将一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像:反射物体图像R(x,y)和入射光
- 【Retinex theory】【图像增强】-笔记
MORE_77
笔记计算机视觉图像处理
1前言retinex是常见的图像增强的方法,retinex是由两个单词合成的:retina+conrtex,即视网膜+皮层。2建立的基础Land的retinextheory建立在三个假设之下:真实世界是无色的,我们所谓的颜色是光和物质相互作用的结果。每一颜色区域由给定波长的红、绿、蓝三原色构成。每个单位区域的颜色由三原色决定。3算法理论的发展单尺度Retinex算法SSR(singlescaler
- 图像增强算法:基于Retinex的图像增强算法
XsiJava
图像处理算法opencv计算机视觉图像处理
Retinex算法是一种常用的图像增强算法,它通过对图像的亮度和颜色进行调整,以提高图像的视觉质量。本文将介绍Retinex算法的原理,并提供相应的源代码示例。Retinex算法的原理是基于人眼感知的原理,它模拟了人眼对光照的自适应调整能力。该算法对图像的亮度和颜色进行分离处理,然后通过调整它们的比例来提高图像的质量。下面是Retinex算法的主要步骤:颜色恢复首先,Retinex算法使用一个低通
- 一种结构和纹理感知 Retinex 模型 (2020 TIP) (1 of 2)
Phoenixtree_DongZhao
IntrinsicImageDecompositionlow-light
STAR:AStructureandTextureAwareRetinexModel[PAPER][GitHub]一种结构和纹理感知Retinex模型(2020TIP)(2of2)Fig.1.AnexampletoillustratetheapplicationsoftheproposedSTARmodelbasedonRetinextheory.(a)Theinputlow-lightandco
- 基于MATLAB的去雾系统(深度学习/传统/改进方法)V3.0
KAU的云实验台
MATLABGUI去雾算法matlab深度学习计算机视觉图像处理算法
去雾系统V3新增了基于深度学习的去雾算法,集成直方图均衡化、Retinex、MSR、MSRCR、暗通道先验、改进的暗通道、两种深度学习算法。00目录**1引言2去雾系统新增功能3系统实现**01引言在作者前面写过的文章中,已经介绍过图像去雾算法的应用价值及研究现状,并且也介绍了V1版本的4种去雾算法的原理及代码实现(全局直方图均衡化、局部直方图均衡化、暗通道先验、Retinex理论的去雾算法)基于
- 多尺度retinex图像去雾算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#图像处理计算机视觉多尺度retinex图像去雾matlab
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序clc;clear;closeall;warningoff;addpath(genpath(pwd));rng('default')img_in=im2double(imread('1.jpg'));scales=[210
- 单尺度Retinex(SSR) + 代码实现
一青里-
MatlabRetinexSSRMatlab
我看了n多关于基于单尺度Retinex图像增强的文献,用的高斯滤波函数都不一样,有的直接用高斯滤波器,就是自带的gaussian函数实现,有的是用自定义高斯函数,然而公式系数又都不一样,我快被搞疯了,研究了三天,终于在Matlab上实现了这个“简单”的SSR,想哭???Retinex的理论依据世界本是无色的,人们看到的颜色是光和物质相互作用的结果。Retinex理论正印证了这一观点,认为物体的颜色
- 刷榜13个暗光增强基准!清华大学联合ETH等开源Retinexformer:亮、暗都有细节
疯狂创作者
汽车/芯片/医疗/信息技术/头条要事量子技术/元宇宙/其他AI作画
OpenAI又在深夜搞事了。ChatGPT不光能看能听,还长嘴了。令人吃惊的是,背后的多模态模型GPT-4V(ision),竟然在2022年就已经训练完毕。在增强弱光图像时,许多深度学习算法都是基于Retinex理论的,不过Retinex模型没有考虑隐藏在黑暗中或由点亮过程引入的损坏。此外,这些方法通常需要繁琐的多阶段训练管道,并依赖于卷积神经网络,在捕获长期依赖性方面存在局限性。来自清华大学、维
- Retinexformer 论文阅读笔记
ssf-yasuo
论文阅读笔记论文阅读笔记
Retinexformer:One-stageRetinex-basedTransformerforLow-lightImageEnhancement清华大学、维尔兹堡大学和苏黎世联邦理工学院在ICCV2023的一篇transformer做暗图增强的工作,开源。文章认为,Retinex的I=R⊙LI=R\odotLI=R⊙L假设干净的R和L,但实际上由于噪声,并不干净,所以分别为L和R添加干扰项,
- 论文笔记:Integrating Semantic Segmentation and Retinex Model for Low Light Image Enhancement
Wenretium
论文笔记计算机视觉
来源:Proceedingsofthe28thACMInternationalConferenceonMultimedia(2020)目录ContributionsMothologyArchitectureInformationExtractionImageDecompositionSemanticSegmentationReflectanceEnhancementIlluminationAdju
- You Do Not Need Additional Priors or Regularizers in Retinex-based Low-light Image Enhancement论文阅读笔记
ssf-yasuo
论文阅读笔记论文阅读笔记
这是CVPR2023的一篇有监督暗图增强的论文。用了对比学习、自蒸馏学习和progressivelearning。文章提出,手工设计的retinex先验总归不太准确,因此要抛弃手工设计的先验,所以缩减至如下目标函数:用网络来估计就是如下公式:但仍不足够,直接估计R和L分量进行相乘,会导致一些误差,如下:为此文章提出不要估计R和L分量,而是隐式地估计R和L特征即可对比学习如果用缩减的retinex公
- Learning a Simple Low-light Image Enhancer from Paired Low-light Instances 论文阅读笔记
ssf-yasuo
论文阅读笔记论文阅读笔记
这是CVPR2023的弱监督暗图增强论文,需要一个对同一场景有两个不同亮度相同内容的暗图的数据集,但论文提出可以对一张暗图做类似neighbor2neighbor的采样操作得到两张图片来获得。网络结构如下图所示,由3个模块组成,P-net负责对图片进行去噪和去伪影操作,L-Net和R-Net分别对应retinex模型中的L分量和R分量估计。g(L)就是gamma校正。可以看到,训练过程有3个损失,
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST