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阳光下的Smiles
Python图像处理
图像匹配---(Python)图像匹配分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配:(1)灰度匹配是基于像素的匹配。灰度匹配通过利用某种相似性度量,如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值,判定两幅图像中的对应关系。(2)特征匹配则是基于区域的匹配。基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等1、差分矩阵求和差分矩阵=图像A矩阵数据-图像B矩阵
- 西风公众号留言集锦3
我来也007
1.想要暴富的韭菜,大都帮镰刀实现了暴富的理想。2.把时间精力放在方差小的事情上,有持续稳定正向反馈的事情上,去指望这个才是靠谱的。西风这个总结[强]3.饭要一口一口的吃,路要一步一步的走。不积跬步无以至千里,古人早就弄明白的道理,怎么到今天还是那么多人不明白呢?4.接盘咱不怕,关键有下家。任何时候都要牢记西风的退出机制,不要让标的烂在自己手里。5.如果说人生如棋局,高手与庸手的差别在哪里?在于算
- python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学:卡方检验
CodeWhiz
之前已经介绍的变量分析:①相关分析:一个连续变量与一个连续变量间的关系。②双样本t检验:一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。③方差分析:一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍:卡方检验:一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时,那么两个分类变量就有关系。卡方检验并不能展现出两个分类变量相关性的强弱,只能展
- 【Python・统计学】单因素方差分析(简单原理及代码)
TUTO_TUTO
统计学pythonpython学习笔记
前言自学笔记,分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴,欢迎大佬们补充或绕道。ps:本文不涉及公式讲解(文科生小白友好体质)~本文重点:单因素方差分析(以下:方差分析)【1.方差分析简单原理和前提条件】【2.方差分析和t检验的区别】【3.方差分析代码(配对/独立+事后检验+效应量)】1.方差分析简单原理方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或“F检验”,是由罗纳德·费雪爵士发明的,用
- 线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)
ALGORITHM LOL
人工智能机器学习算法
线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)通俗易懂算法线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)是一种用于分类和降维的技术。其主要目的是找到一个线性变换,将数据投影到一个低维空间,使得在这个新空间中,不同类别的数据能够更好地分离。线性判别分析的核心思想LDA的基本思路是最大化类间方差(between-classvariance)与
- 数学建模——Box-Cox变换
Desire.984
Python数学建模数学建模python
用途:当某个随机变量XXX不服从正态分布的时候,可以尝试通过这种变换将其变成正态分布。两个常用的变换对数变换:已知随机变量XXX,如果有lnX∼N(μ,σ2)\lnX\simN(\mu,\sigma^2)lnX∼N(μ,σ2),那么对XXX使用对数变换。适合随着自变量的增加,因变量的方差也增大的模型。平方根变换:已知随机变量XXX,如果有X∼N(μ,σ2)\sqrtX\simN(\mu,\sig
- Python 数学建模——方差分析
Desire.984
Python数学建模数学建模python概率论
文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言 方差分析也是概率论中非常重要的内容,有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的?如果说假设检验用于分析两个总体之间的均值μ1,μ2\mu_1,\mu_2μ1,μ2是否存在显著的差别,那么方差分析就是分析两个以上总体之间的均值是否存在显著的差别。单因素方差分析用途:已知一个量AAA可能会影响XXX,AAA的不同取值可能
- 几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...
weixin_39848097
几何分布的期望和方差公式推导均值定理六个公式概率论方差公式
我们天天都可以接触很多随机现象,比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受,我们很难预测明天的精确问题,但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右,冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外,还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征
- 数模原理精解【8】
叶绿先锋
基础数学与应用数学人工智能统计分析概率论数学建模
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1从给定参数的正态分布中生成随机数当考虑从正态分布中生成随机数时,应当首先知道正态分布的均值和方差(标准差),有了这些,就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。这里调用了Numpy模块中的random.normal函数,由于逻辑非参简单,所有直接贴上代码如下:importnumpyasnp#定义从正态分布中获取随机数的函数defget_normal_random_number(lo
- 老婆痴迷玩游戏,并且在游戏里结婚,我该怎么办
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网友自述:“我和媳妇是介绍认识的,住三线城市,家庭双方差不多,收入双方差不多,可谓门当户对。结婚5年,有个3岁半女儿。本来衣食无忧小城市压力也没那么大。女儿聪明可爱,没事周末俩人带孩子周围玩玩一家人其乐融融,我和媳妇感情也很好,双方价值观一致,看问题角度很像,很少争吵。但我媳妇有个毛病我一直忍不了,每天拿回家爱打游戏,开始是电脑玩,慢慢就手机玩。开始我觉得不舒服跟她沟通过,她不以为然。后来她怀孕还
- 网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码
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文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型拟合6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站:NationalAeronauticsandSpaceAdministrationGoddardInstituteforSpaceStudies主要分析的是北美陆地表面
- 3D 场景模拟 2D 碰撞玩法的方案
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目录方法概述顶点到平面的垂直投影求解最小降维OBB主成分分析(PCA)协方差矩阵求矩阵特征值Jacobi方法OBB拉伸方法对于类似《密特罗德生存恐惧》和《暗影火炬城》这样3D场景,但玩法还是2D卷轴动作平台跳跃(类银河恶魔城)的游戏,如果想要让碰撞检测更符合视觉直觉,需要采用3D碰撞体来模拟2D碰撞。本文将介绍一种实现方案。方法概述为了简化碰撞计算,原碰撞体(如武器的碰撞)只使用长方体(OBB)和
- 黄丽红日精进503/506
做自己小太阳
手机What?微信用的比较少了但是自己浏览器看视频还是看了好久Why?从哔哩哔哩转为浏览器了How?控制,控制不住就卸载培训What?今日份上午基本废了把案例分析笔记做的差不多了错题本也整理的差不多接下来就是看执业医师书*spss操作Why系统学习才有意义接下来复习案例分析抓选择题和数据分析How?明日(spss*选择题)行5.21.操作技能学习2.样品监测案例分析3.环境卫生案例分析4.…5.S
- 概率学 笔记一 - 概率 - 随机变量 - 期望 - 方差 - 标准差(也不知道会不会有二)
玄晓乌屋
笔记概率论机器学习
概率不用介绍,它的定义可以用一个公式写出:事件发生的概率=事件可能发生的个数结果的总数事件发生的概率=\cfrac{事件可能发生的个数}{结果的总数}事件发生的概率=结果的总数事件可能发生的个数比如一副标准的52张的扑克牌,每张牌都是唯一的,所以,抽一张牌时,每张牌的概率都是1/52。但是有人就会说了,A点明明有四张,怎么会是1/52的概率。这就需要精准的指出我们计算概率时,到底什么是样本,什么是
- 回调函数
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首先注册一个回调函数PsSetCreateProcessNotifyRoutine函数原型NTSTATUSPsSetCreateProcessNotifyRoutine(PCREATE_PROCESS_NOTIFY_ROUTINENotifyRoutine,BOOLEANRemove);我们在注册中写入NTSTATUSstatus=PsSetCreateProcessNotifyRoutine(M
- 深度学习速通系列:归一化和批量归一化
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在深度学习中,归一化和批量归一化是两种常用的技术,它们有助于提高模型的训练效率和性能。下面详细解释这两种技术:归一化(Normalization)归一化是指将数据的数值范围调整到一个特定的区间,通常是[0,1]或者[-1,1],或者使其具有零均值和单位方差。这样做的目的是减少不同特征之间的数值范围差异,使得模型训练更加稳定和高效。常见的归一化方法包括:最小-最大归一化(Min-MaxScaling
- matlab 发射随机信号,matlab随机信号处理
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matlab发射随机信号
matlab中rand和randn是产生随机数的命令,x=rand(1,N)产生(0,1)区间均匀分布的长度为N的随机信号,x=randn(1,N)产生长度为N且具有零均值和单位方差的正态分布的随机信号。matlab中产生伪随机数需要种子,把不同的种子用于不同的随机数生成器产生不同的伪随机数。betarnd贝塔分布的随机数生成器binornd二项分布的随机数生成器chi2rnd卡方分布的随机数生成
- 随机信号是什么,随机信号的分类
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声音信号随机信号分类白噪声高斯非平稳
随机信号(RandomSignal)是指在时间或空间上,信号的取值是不可预测的,或者说是由随机过程所生成的信号。随机信号广泛存在于自然界中,例如大气噪声、电磁干扰、地震波等都可以被视为随机信号。随机信号的特点:①不可预测性:随机信号的未来取值无法通过确定性规律准确预测,只能通过统计特性来描述和估计。②统计特性描述:由于随机信号的瞬时值难以预测,因此我们通常通过统计特性,如均值、方差、自相关函数、功
- Halcon基于灰度值的模板匹配
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计算机视觉人工智能
Halcon基于灰度值的模板匹配基于灰度值的模板匹配是最经典的模板匹配算法,也是最早提出来的模板匹配算法。这种算法的根本思想是,计算模板图像与检测图像之间的像素灰度差值的绝对值总和(SAD方法)或者平方差总和(SSD方法)。其原理是:首先选择一块ROI(感兴趣区域)作为模板图像,生成基于灰度值的模板;然后将检测图像与模板图像进行粗匹配,在检测图像与模板图像中任选一点,采取隔点拽索的方式计算二者灰度
- Fréchet Inception Distance(FID)原理
代维7
生成式模型计算机视觉
原理概述:FID的核心思想是通过比较真实图像和生成图像在Inception模型特征空间中的分布差异,来评估生成模型的性能。它假设从真实数据和生成数据中提取的特征都近似服从高斯分布。具体步骤:特征提取:使用预训练的Inception模型分别对真实图像和生成图像进行处理,得到各自的特征向量。计算均值和协方差:对于真实图像的特征向量集合,计算其均值向量μreal\mu_{real}μreal和协方差矩阵
- NDT算法
Joeybee
SLAM算法
上一次我们学习了高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》中的三维ICP算法,其中包括点对点、点对线、点对面的ICP算法,本次博客学习NDT算法的源码。NDT算法与ICP算法的最大不同之处,在我看来是NDT考虑了均值和方差这两个局部统计量。从最后的求解方法来看,NDT采用了加权最小二乘问题的高斯-牛顿法,和ICP算法的最明显区别是多了权重分布。从高翔书中的测试结果来看,NDT的收敛速度稍弱于点对面I
- 计量经济学中的检验——F检验(概念、检验假设、适用条件及操作流程)
佛系研go
计量经济学笔记
接之前的t检验博文F检验的适用场景从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t检验或变量变换或秩和检验等方法。什么是F检验F检验是在零假设下检验统计量具有F分布的统计检验。它最常用于比较已拟合到数据集的统计模型,以识别最适合数据抽样总体的模型。精确的“F检验”主要出现在当模型用最小二乘法拟合数
- 计算机视觉之 GSoP 注意力模块
Midsummer-逐梦
计算机视觉(CV)深度学习机器学习人工智能
计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块,主要用于实现GSoP(GlobalSecond-orderPooling)注意力机制。GSoP注意力机制通过计算输入特征的协方差矩阵,捕捉全局二阶统计信息,从而增强模型的表达能力。原论文:《GlobalSecond-orderPoolingConvolutionalNetworks(arxiv.org)》二、语法和
- 今天果然是个大晴天
A爱八分
今天果然是个大晴天。昨天看到满天的云朵,状似鱼鳞,脑里蹦出来一句谚语,说是今天还是会晴,而且还是一个大晴天。太阳好大太阳暖洋洋的,虽然早晚有点凉,还是架不住中午的热浪扑面而来。早上穿着的外套,这时候已经穿不住了,长袖也拉到了肘部,后背也在微微出汗了。这是南方秋天的味道,而北方,可能有些地方已经很冷了吧。远在潍坊上夜班的大姐说,晚上出去吃饭的时候,冻得瑟瑟发抖。南北方差异太大,也体现在气候上。
- 图像处理 -- 图像清晰度测量方法
sz66cm
图像处理计算机视觉
图像清晰度测量方法拉普拉斯算子(LaplacianOperator)拉普拉斯算子是一种二阶导数算子,用于检测图像的边缘。清晰的图像通常具有更多且更明显的边缘。边缘检测(EdgeDetection)常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt和Canny边缘检测器。通过计算边缘的数量和强度,可以间接判断图像的清晰度。方差(Variance)方差用于衡量图像灰度值的分布情况。图像中灰度值的方差越大
- 别把波动性和风险混为一谈
noob_financier
投资组合中有个要计算的指标就是波动性,一些人将波动性和风险挂钩,并认同两者为相同的。这其实是错误的想法。“波动性和风险不是一回事,但出于仍不太清楚的原因,大多数投资界选择将它们视为一回事。唯一有意义的是,从上世纪50年代开始主宰金融世界的数学家们迫切希望得到他们能够计算的东西,而过去周期性回报的方差似乎是最佳选择。Buttonwood在最新一期《经济学人》杂志上写道:“一些金融界人士对学术界嗤之以
- Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression
不二人生
SparkML实战spark-ml回归随机森林
SparkMLlib模型训练—回归算法Randomforestregression随机森林回归(RandomForestRegression)是一种集成学习方法,通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性。相较于单一的决策树模型,随机森林通过随机采样和多棵树的集成,减少了模型的方差,从而在处理复杂数据集时展现出更好的性能。本文将详细介绍随机森林回归的原理、实现方法、应用场景,并通过Sc
- 盒子滤波(BOX FILTER)方框滤波学习笔记
Hilary煜
学习笔记matlab数据结构
功能:在给定的滑动窗口大小下,对每个窗口内的像素值进行快速相加求和。应用:图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算Haar特征是一种用于物体识别的数字图像特征,特别是在人脸检测领域中得到了广泛应用。Haar特征得名于其与原始的Haar小波变换在计算方式上的相似性。这种特征通过计算图像中相邻矩形区域的像素强度差来捕捉图像的某些特性,如边缘、线条和中心
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
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java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt