- 【电子电力】带LCL滤波器的滞后电流控制单相并网光伏逆变器系统
梦想科研社
matlab
摘要带LCL滤波器的滞后电流控制单相并网光伏逆变器系统是一种用于将太阳能光伏发电并入电网的高效电力转换系统。滞后电流控制方式通过快速响应和高精度的电流跟踪,确保了电力的高质量输出,而LCL滤波器则有效减少了逆变器产生的谐波干扰,提高了并网电流的质量。本研究探讨了该系统的工作原理、实验结果及其在实际应用中的表现。理论单相并网光伏逆变器系统的主要功能是将光伏组件产生的直流电转换为交流电,并以高质量的电
- 大厂嵌入式数字信号处理器(DSP)面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮
单片机嵌入式面试模数装换器离散信号信号处理滤波器嵌入式芯片
什么是模拟信号处理和数字信号处理(DSP)在嵌入式系统中的应用?模拟信号处理是对连续变化的模拟信号进行操作和处理。在嵌入式系统中,模拟信号处理的应用包括传感器信号的调理,例如温度传感器、压力传感器等输出的模拟信号通常比较微弱且可能受到噪声干扰,需要通过放大器进行放大,通过滤波器去除噪声等操作,使其能够被后续的模数转换电路准确地转换为数字信号。数字信号处理(DSP)则是对离散的数字信号进行各种算法处
- fpga图像处理实战-边缘检测 (Roberts算子)
梦梦梦梦子~
OV5640+图像处理图像处理计算机视觉人工智能
Roberts算子Roberts算子是一种用于边缘检测的算子,主要用于图像处理中检测图像的边缘。它是最早的边缘检测算法之一,以其计算简单、速度快而著称。Roberts算子通过计算图像像素在对角方向的梯度来检测边缘,从而突出图像中灰度变化最剧烈的部分。原理Roberts算子通过对图像应用两个2x2的卷积核(也称为掩模或滤波器)来计算图像在水平和垂直方向上的梯度。假设原始图像的像素值为I(x,y),则
- Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图
亚图跨际
Python交叉知识算法去噪预测算法聚焦荧光团伪影消除算法囊泡动力学自动化多尺度统计物距
要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积。例如,高斯掩模包含由高斯函数确定的元素。这种卷积使每个像素的值与其相邻像素的值更加协调。一般来说,平滑滤波器将每个像素设置为其自身及其附近相邻像素的平均
- 图像去噪技术:自适应均值滤波器(ACmF)
潦草通信狗
均值算法算法人工智能图像处理信息与通信matlab
在图像处理领域,噪声是影响图像质量和视觉感知的主要因素之一。椒盐噪声是一种常见的噪声类型,它随机地将像素值改变为最小值或最大值,严重影响图像的视觉效果。为了解决这一问题,我们开发了一种自适应均值滤波器(ACmF),它能够有效地去除椒盐噪声,同时保留图像的重要细节。一、ACmF算法简介ACmF算法是一种基于局部像素值的自适应去噪方法。它通过分析图像的局部区域,对噪声像素进行智能处理,以恢复图像的原始
- 基于自适应中值滤波器的图像去噪处理
潦草通信狗
计算机视觉图像处理opencv信息与通信matlab
在图像处理中,噪声是一种常见的干扰因素,其中椒盐噪声(SaltandPepperNoise)是一种典型的噪声类型,表现为图像中的随机黑白点。为了消除这种噪声,我们通常使用滤波器进行去噪处理。而自适应中值滤波器(AdaptiveMedianFilter)是一种非常有效的去噪工具。本文将通过MATLAB代码示例来展示如何使用自适应中值滤波器对图像进行去噪处理。1.导入图像并添加椒盐噪声首先,我们读取一
- MATLAB图像去噪和边缘检测
柯咪侠
笔记matlab图像处理
本文涉及分别使用均值滤波器和中值滤波器来除去高斯噪声、椒盐噪声以及sobel边缘检测。程序://a=imread('C:\图片\dog.jpg');I=rgb2gray(a);%将彩色图变成灰色图subplot(3,3,1);imshow(I);xlabel('原始图像');b=imnoise(I,'salt&pepper',0.01);%添加椒盐噪声subplot(3,3,2<
- 2-83 基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)
'Matlab学习与应用
matlab工程应用算法matlab均值算法自适应正则化核模糊均值聚类框架脑磁共振图像的分割
基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM),用于脑磁共振图像的分割。该框架采用三种算法,分别平均滤波器、中值滤波器和设计的加权图像的灰度来代替局部平均灰度。利用邻域中灰度的异质性获取局部信息,并用高斯径向基核函数替换标准欧几里德距离。程序已调通,可直接运行。2-83脑磁共振图像的分割-小红书(xiaohongshu.com)
- Halcon提取彩色多通道图像的亚像素边缘edges_color_sub_pix算子
看海听风心情棒
计算机视觉图像处理人工智能
Halcon提取彩色多通道图像的亚像素边缘edges_color_sub_pix算子如要要提取彩色多通道图像的亚像素边缘,可以使用edges_colorsubpix算子。该算子与edges_sub_pix算子的参数十分相似,但又有所区别。首先从名称上看,edgescolorsubpix算子多了一个color,表示它接受彩色多通道图像的输入,它使用Canny等滤波器提取亚像素精度的彩色边缘。另一个区
- fpga图像处理实战-均值滤波
梦梦梦梦子~
OV5640+图像处理图像处理fpga开发均值算法
均值滤波均值滤波是一种简单的图像处理技术,主要用于平滑图像,去除噪声。它通过用当前像素邻域的平均值代替该像素值,从而实现图像的平滑处理。这种滤波器在图像处理中被广泛用于减少图像中的随机噪声。算法原理均值滤波的基本思想是使用一个固定大小的滑动窗口(通常为方形,如3x3或5x5窗口),逐个遍历图像中的每个像素点。对于每个像素点,计算其邻域像素值的平均值,并用这个平均值替代该像素点的原始值。MATLAB
- 【EMC专题】以太网电路为什么在变压器次级侧加浪涌保护二极管?
阳光宅男@李光熠
EMC专题学习嵌入式硬件
以太网广泛应用于工业领域,会受到诸多恶劣条件的影响。一种特别恶劣的条件是IEC61000-4-5中强调的瞬态浪涌。浪涌瞬变对这些系统特别危险,因为这代表有较大功率耦合到以太网物理层的发送和接收电路,可能会损坏以太网控制器或PHY。以太网物理层包括以太网PHY(或控制器)、变压器和RJ-45连接器。此外在朝向连接器侧的变压器的中心抽头上放置了一个RC滤波器。在原理图中放置浪涌保护二极管时,设计可能会
- Halcon轮廓的生成
看海听风心情棒
人工智能图像处理
Halcon轮廓的生成Halcon轮廓的生成最常用的是edges_sub_pix算子,在该算子中可以选择不同的滤波器类型,最常见的滤波器有canny和lanser2。如果输入图像是多通道的彩色图像,可以选择edges_color_sub_pix算子,其与edges_sub_piy算子类似,也推荐选择sobelfast滤波器,用于快速地提取边缘。最常用的线条提取方法是linesgauss,它具有很强
- firewalld防火墙端口开放
心之语歌
linuxvue.js
文章目录简绍要查看当前系统上已经开放的端口,可以使用firewall-cmd命令进行验证。开放端口关闭端口查看规则简绍Firewalld是Linux系统上的一个强大的防火墙解决方案。它是RedHat公司推出的一款用于替代iptables的新型防火墙软件,是CentOS7和Fedora18及以上版本的默认防火墙。它基于D-Bus进行通信,可动态管理网络连接并支持网络地址翻译(NAT)功能。使用fir
- Halcon滤波器sobel_amp算子
看海听风心情棒
计算机视觉图像处理
Halcon滤波器sobel_amp算子Halcon提供了大量的边缘滤波器,最常用的是Sobel滤波器。它是一种经典的边缘检测算子,速度和效率都非常令人满意。其在Halcon中对应的算子为sobelamp算子和sobel_dir算子,二者都是使用Sobel算子进行边缘检测。前者用于计算边缘的梯度,后者除了能表示梯度外,还能表示边缘的方向,本文主要介绍sobel_amp算子。下面以一个简单的例子说明
- Rocky Linux 运维工具 firewall-cmd
奶嘴很忙
RockyLinux运维工具linux运维服务器
一、firewall-cmd的简介firewall-cmd是基于firewalld的防火墙管理工具。用户可以使用它来配置、监控和管理防火墙规则,包括开放端口、设置服务规则等。二、firewall-cmd的参数说明序号参数描述1–zone指定防火墙区域2–add-port=xxx/tcp允许特定TCP端口通过防火墙3–remove-port=xxx/tcp移除已允许通过防火墙的TCP端口。三、fir
- 用OPENCV C++ 代码实现 检测图片是否有马赛克
南风寺山
opencvc++计算机视觉人工智能图像处理
检测图片是否有马赛克可以使用OpenCV的滤波器和图像处理功能。一种方法是使用OpenCV的均值滤波器,它可以将图像中的像素点平均分配到周围的区域,如果图像中存在马赛克,则均值滤波器可能会把马赛克周围的像素点变得更模糊。下面是使用OpenCV对图像进行均值滤波的示例代码:#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intar
- Canny详解
kxg916361108
计算机视觉图像处理人工智能
Canny边缘检测是一种经典的图像处理技术,被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。它由JohnF.Canny在1986年提出,是一种多阶段的边缘检测算法,具有高精度和低错误率的特点。Canny边缘检测的步骤:高斯滤波(GaussianBlur):Canny边缘检测首先对图像进行高斯平滑处理,以减少图像中的噪声。高斯滤波器将图像中的每个像素与周围像素进行加权平均,从而模糊图像并减少噪声。计算图像梯度
- PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码
算法channel
pytorch人工智能python深度学习机器学习
你好,我是郭震在深度学习中,尤其是在处理图像相关任务时,卷积和反卷积(转置卷积)都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色,但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍,以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。在处理图像时,通过应用卷积核(也称为滤波器)来扫描输入图像或特征映射,可以有效地识别图像中的局部特征(如边缘、
- 基于二阶卡尔曼滤波的陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量
星e雨
嵌入式
★基于陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量1、系统组成本文所采用的姿态角度测控系统主要由加速度计、陀螺仪、微控制器、滤波电路、电机调速器、无刷电机等部分组成.姿态检测系统的硬件平台如图1,由微处理器对陀螺仪、滤波电路和加速度计构成的传感器组进行高速A/D采样后,通过卡尔曼滤波器对传感器数据进行补偿和信息融合,得到准确的姿态角度信号,此角度信号再通过PID控制器运算,输出给电子调速器转换成PWM信
- 探索卷积神经网络的奇妙世界-JSP
hkmaike
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是一种深度学习模型,被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。它的特殊结构使得它在处理具有空间结构的数据时表现出色。本文将深入介绍卷积神经网络的原理、应用和未来发展方向。卷积神经网络的基本结构卷积神经网络的核心是卷积层(ConvolutionalLayer)。卷积层通过滤波器(Filter)在输入数据上进行滑动
- circuitJS的使用收获
honey ball
人工智能算法
发现一个电路设计过程中对典型电路不同R,L,C的值所带来的波形效果的仿真网站:电子森林在线工具circuitJS,下面分享一下我的使用体验和收获:电子森林网站链接:eetree.cn/circuitjs/circuitjs.html?lang=zh无源RC高通滤波器教程-知乎(zhihu.com)高低通滤波器的截止频率的计算:高通滤波器是一种电子滤波器,它允许高于某一截止频率的信号通过,而低于该截
- 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
- 中科星图——影像卷积核函数Kernel之gaussian高斯核函数核算子、Laplacian4核算子和square核算子等的分析
此星光明
中科星图计算机视觉人工智能深度学习核函数高斯卷积云计算
简介高斯核函数是图像处理中常用的一种卷积核函数。它是一种线性滤波器,可以实现图像的平滑处理。在图像处理中,高斯核函数的卷积操作可以用于去噪、平滑和模糊等任务。高斯核函数的定义可以表示为一个二维高斯分布函数,表达式如下:G(x,y)=(1/(2*pi*sigma^2))*exp(-(x^2+y^2)/(2*sigma^2))其中,x和y表示图像中的像素位置,sigma表示高斯分布的标准差。高斯核函数
- MOSSE算法论文笔记以及代码解释
five days
计算机视觉深度学习机器学习
论文《VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters》代码github1.论文idea提出以滤波器求相关的形式,找到最大响应处的位置,也就是我们所跟踪的目标的中心,进而不断的更新跟踪目标框和滤波器。2.跟踪策略如图,根据初始帧圈出的目标框训练滤波器,最大响应处为目标框的中心点,当移动到下一帧时,根据滤波器求相关的算法获得最大响应值,进而得出下
- WebRTC 中带宽估计与拥塞控制算法
逆风了我
WebRTCwebrtc
WebRTC中的带宽估计与拥塞控制算法有很多,以下是其中几种:-GCC(GoogleCongestionControl):基于丢包的带宽估计,其基本思想是根据丢包的多少来判断网络的拥塞程度。丢包越多则认为网络越拥塞,发送速率就需要降低;如果没有丢包,则说明网络状况较好,可以提高发送码率以探测是否有更多的带宽可用。-Goog-REMB:基于接收端的延迟算法,利用延迟值,通过卡尔曼滤波器估计出下一时刻
- FL Studio教程之Wasp XT合成器功能介绍
Bella_d18c
本文将采用图文结合的方式给大家讲解电音编曲软件FLStudio中的WaspXT合成器的相关功能,感兴趣的朋友可以一起来交流哦。从喷涌的岩浆到神秘的宇宙航行,Wasp都能提供相应的背景声,WaspXT是一个3振荡器合成器,它包含一个FILTER(滤波器)栏,3个OSC(振荡器)栏,两个LFO(低频振荡器)栏,一个AMPENV(放大器包络)栏,一个FILTERENV(滤波器包络)栏,一个MODENV(
- 沁恒CH32V30X学习笔记11---使用外部时钟模式2采集脉冲计数
Car12
沁恒CH32V30Xetrch32v30x外部时钟2计数
使用外部时钟模式2采集脉冲计数使用外部触发模式2能在外部时钟引脚输入的每一个上升沿或下降沿计数。将ECE位置位时,将使用外部时钟源模式2。使用外部时钟源模式2时,ETRF被选定为CK_PSC。ETR引脚经过可选的反相器(ETP),分频器(ETPS)后成为ETRP,再经过滤波器(ETF)后即成为ETRF。在ECE位置位且将SMS设为111b时,那么,相当于TS选择ETRF为输入bsp驱动代码bsp_
- vivado FIR Filters
cckkppll
fpga开发
Vivado合成直接从RTL中推导出乘加级联来组成FIR滤波器。这种滤波器有几种可能的实现方式;一个例子是收缩滤波器在7系列DSP48E1Slice用户指南(UG479)中进行了描述,并在8抽头偶数中显示对称收缩FIR(Verilog)。从编码示例下载编码示例文件。8-TapEvenSymmetricSystolicFIR(Verilog)Filename:sfir_even_symetric_s
- 信号系统之移动平均滤波器
我不爱机器学习
信号处理
1通过卷积实现移动平均滤波器的工作原理是平均输入信号中的多个点,以产生输出信号中的每个点。在方程式形式中,这样写:其中是x输入信号,y是输出信号,M是平均值中的点数。例如,在5点移动平均滤波器中,输出信号中的点80由下式给出:作为替代方案,输入信号中的点组可以围绕输出点对称选择:这相当于将方程15-1中的j=0toM-1,更改为j=-(M-1)/2to(M-1)/2。例如,在10点移动平均线过滤器
- 理解并实现OpenCV中的图像平滑技术
superdont
计算机视觉opencv人工智能计算机视觉
导读图像模糊(也称为图像平滑)是计算机视觉和图像处理中的基本操作之一。模糊图像通常是噪声减少、边缘检测和特征提取等应用的第一步。在本博客中,我们将重点介绍如何使用Python中的OpenCV库应用多种模糊技术。理论概述:基本平滑模式1.均值模糊:这是最简单的模糊方法之一。它通过将图像与标准化的均值滤波器进行卷积来工作。它简单地取出内核区域中所有像素的平均值,并用这个平均值替换中心元素。可以使用cv
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc