- 【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
- 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
- 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
- 开关电源输入:共模电感,X电容,Y电容,差摸电感理论计算!
吾息
电路开关电源
转自:https://mp.weixin.qq.com/s/qp_DSBGKdjNo2-lO2s5v7Q引言在开关电源中,EMI滤波器对共模和差模传导噪声的抑制起着显著的作用。在研究滤波器原理的基础上,探讨了一种对共模、差模信号进行独立分析,分别建模的方法,最后基于此提出了一种EMI滤波器的设计程序。高频开关电源由于其在体积、重量、功率密度、效率等方面的诸多优点,已经被广泛地应用于工业、国防、家电
- 聊聊社会认同感
残雪孤鸿
塔菲尔将“社会认同”定义为:“个体的一些知识,这些知识是关于他(她)从属于某一社会群体,以及对作为社会成员的他(她)而言是具有显著感情和价值的东西”。正是通过这一过程,个体附属并投身于他们所属的特定社会群体之中。社会认同的基本历程社会认同理论认为,社会认同是由类化、认同、比较建立的,因此社会认同理论又被称作CIC理论(categorization-identity-com-parisontheor
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那