- zobovision随谈H.265/HEVC编码FPGA实现(一)
zobovision
视频图像编解码FPGAIPfpga开发视频编解码
zobovision随谈H.265/HEVC编码FPGA实现(一)H.265/HEVC出来已有10年,但市场应用难言巅峰,正如古董级的H.264现在仍然大行其道,H.265的全面应用仍有待市场发酵,至少在硬件产品端应用,值得期待。一来H.265相对H.264而言,压缩技术确实要先进不少,不管是理论上还是实际效果方面;二是H.265相对后来者H.266/VVC等而言,实用性更强,性价比更高,产品端的
- 【视频编码\VVC】变换编码基础知识及标准设计相关参数
鴒凰
视频编码音视频视频编解码视频编码h.266VVC笔记
变化编码的基础知识定义:变换编码是将以空间域像素形式描述的图像转换至变换域,以变换系数的形式加以表示。大部分图像都包含较多平坦区域和内容变化缓慢的区域,使得图像能量在空间域的分散转换为变换域的相对集中分布,从而达到空间去冗余的目的。变换概述选用DCT变换的原因:DCT形式与输入信号无关并且存在快速实现算法,并且性能接近K-L变换。H.264第一次使用了整数DCTH.265沿用了整数DCT,进行了不
- 视频编码结构
一箭辰空
音视频
VVCVVC标准对应的参考软件平台是VTM(VVCTestModel)两个基本目标1.高压缩性能,定义一套视频编码技术,其压缩性能要远优于以往的同类标准。2.宽应用领域,能够有效地用于比先前标准更广阔的范围。编码过程图像分块、预测、变换、量化、熵编码、环路滤波1.图像分块如图1所示,VVC在编码原理和基本结构方面没有突破,仍沿用从H.261就开始的基于块的混合视频编码框架,即预测加变换的分块编码方
- H266/VVC多样化视频编码工具概述
DogDaoDao
H266(VVC)标准H266VVC全景视频编码视频编解码屏幕内容编码
全景视频编码全景视频:具有360度全包围视角的球面视频。全景视频编码:包括H266在内的视频编码算法都是以平面视频为对象的,为了采用传统的视频编码编码算法,全景视频需要转换为平面视频,其中经纬图等角映射(ERP)、立方体映射(CMP)是常用的格式。水平环绕运动补偿:普通平面视频编码算法的运动补偿中,当运动矢量指向参考图像边界区域外的像素时,会对参考图像边界进行填充以获取参考像素值,填充方法是用距离
- H266/VVC率失真优化与速率控制概述
DogDaoDao
H266(VVC)标准H266VVC率失真视频编解码实时音视频拉格朗日
率失真优化技术率失真优化:视频编码的主要目的是在保证一定视频质量的条件下尽量降低视频的编码比特率,或者在一定编码比特率限制条件下尽量地减小编码失真。在固定的编码框架下,为了应对不同的视频内容,往往有多种候选的编码方式,编码器的一个主要工作就是在某种策略选择最优的编码参数,以实现最优的编码性能。基于率失真理论的编码参数优化被称为率失真优化,率失真优化技术是保证编码器效率的主要手段。率失真理论:在允许
- H266/VVC环路滤波技术概述
DogDaoDao
H266(VVC)标准H266VVC环路滤波SAO编码失真视频编解码音视频
环路滤波环路滤波:是提高编码视频主客观质量的有效工具,不同于图像增强处理中的滤波技术,环路滤波是在视频编码过程进行滤波,滤波后的图像用于后续图像的编码,即位于“环路”中。环路滤波的作用:一方面提高了编码图像的质量,一方面为后续编码图像提供了高质量的参考图像。常见的编码失真:方块效应、振铃效应、颜色偏差、图像模糊等常见编码失真效应。H266环路滤波技术:如下图,H266标准的环路滤波技术包括亮度映射
- H266/VVC网络适配层概述
DogDaoDao
H266(VVC)标准H266视频编解码NALUVVC网络适配层实时音视频
视频编码标准的分层结构视频数据分层的必要性:网络类型的多样性、不同的应用场景对视频有不同的需求。编码标准的分层结构:为了适应不同网络和应用需求,视频编码数据根据其内容特性被分成若干NAL单元(NALUnit,NALU),并对NALU的内容特性进行标识。网络只需要根据NALU及其标识就可以优化视频传输性能,不再需要亲自分析视频数据的内容特性。如下图就是典型的分层结构。H266中NAL的作用机制:原始
- H.266/VVC帧间预测技术学习:几何划分模式(Geometric partitioning mode, GPM)
涵小呆
VVC/H.266视频编码H.266/VVC
几何划分模式(Geometricpartitioningmode,GPM)原理针对图像中运动物体的边界部分,VVC采用了几何划分模式进行帧间预测。如下图所示,GPM模式在运动物体的边界处进行了更精细的划分。划分类型使用GPM模式时,通过几何定位的直线将CU划分为两部分(下图所示)。分割线的位置从数学上是根据特定分区的角度参数φ和偏移参数ρ得出的,如下图所示。VVC标准中的GPM规定将360°不等间
- H266/VVC变换编码技术概述
DogDaoDao
H266(VVC)标准人工智能机器学习H266VVC变换编码视频编解码DCT
视频变换编码变换编码:是指将以空间域像素形式描述的图像转换至变换域。以变换系数的形式加以表示。适当的变换可使图像能量在空间域的分散分布转换为在变换域的相对集中分布,从而达到去除空间冗余的目的。DCT:离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)与去相关性性能最优的K-L变换相比,与输入信号无关且存在快速实现算法,性能接近K-L变换,广泛应用在图像视频编码中。H264首次使
- CompressAI:深度学习与传统图像压缩
qq_41627642
深度学习多模态深度学习人工智能
1、图像压缩算法原理传统的有损图像压缩方法,如JPEG,JPEG2000,HEVC或AV1或VVC,在类似的编码方案上进行了迭代改进:将图像划分为像素块,使用变换域通过线性变换(例如:DCT或DWT)去相关空间频率,基于相邻值执行一些预测,量化转换系数,最后使用有效的熵编码器(例如:CABAC[11])将量化值和预测侧信息编码成比特流。另一方面,基于人工神经网络的编解码器主要依赖于学习分析和综合非
- H266/VVC帧间预测编码技术概述
DogDaoDao
H266(VVC)标准人工智能视频编解码H266VVC深度学习预测编码实时音视频
帧间预测编码简述帧间预测利用视频时间域的相关性,使用邻近已编码图像像素值预测当前图像的像素值,能有效去除视频时域冗余。目前主要的视频编码标准中,帧间预测都采用基于块的运动补偿技术,不同的编码标准有不同的分块方式。为当前图像的每个像素块在之前已编码图像找到一个最佳匹配块,这个寻找过程就称为运动估计(MotionEstimation,ME)。用于预测的图像被称为参考图像或参考帧(ReferencePi
- H266/VVC帧内预测编码
DogDaoDao
H266(VVC)标准H266VVC帧内预测预测编码视频编解码实时音视频深度学习
预测编码技术预测编码(PredictionCoding)是指利用已编码的一个或多个样本值,根据某种模型或方法,对当前的样本值进行预测,并对样本真实值和预测值之间的差值进行编码。视频中的每个像素看成一个信源符号,它通常与空域上或时域上邻近的像素具有较强的相关性,因此视频是一种有记忆信源。预测编码技术通过预测模型消除像素间的相关性,得到的差值信号可以认为没有相关性,或者相关性很小,因此可以作为无记忆信
- Windows11编译VTM源码生成Visual Studio 工程
DogDaoDao
#VTMvisualstudioVTMH266VVC视频编解码WindowsVS2022
VTM介绍VTM作为H266/VVC标准的官方参考软件,一直用作H266/VVC标准的研究和迭代。关于H2666/VVC标准的介绍、代码、提案、文档等,可以参考H266/VVC编码标准介绍。官方代码地址:https://vcgit.hhi.fraunhofer.de/jvet/VVCSoftware_VTM(最新)git镜像地址:https://github.com/yanceyxin/VVCSo
- DCC2023:基于梯度线性模型的帧内色度预测
Dillon2015
H.266/VVC视频编码CCLMVVC
本来自DCC2023文章《GradientLinearModelforChromaIntraPrediction》在VVC中引入了CCLM工具,CCLM用于帧内预测,它根据一个线性模型通过亮度像素重建值获得色度像素的预测值。对于YUV420格式的视频,需要先将亮度分量使用低通滤波器下采样到和色度分量同样的分辨率,然后使用线性模型计算色度的预测值。然而下采样过程会丢失空域信息(例如边界、梯度),为了
- 【论文解读】Comparing VVC, HEVC and AV1 using Objective and Subjective Assessments
DogDaoDao
论文解读AV1VVCHEVC视频编解码HMVTMAOM
时间:2020级别:IEEE机构:IEEE组织摘要:对3种最新的视频编码标准HEVC(HighEfficiencyvideoCoding)测试模型HM(HighEfficiencyvideoCoding)、amediavideo1(AV1)和VersatilevideoCoding测试模型(VTM)进行了客观和主观质量评价。通过精细化选择9个源序列,使其具有多样性和代表性,并在预定义的目标码率下对
- H266/VVC标准的编码结构介绍
DogDaoDao
H266(VVC)标准H266VVC视频编解码实时音视频VTM
概述CVS:H266的编码码流包含一个或多个编码视频序列(CodedVideoSwquence,CVS),每个CVS以帧内随机接入点(IntraRandomAccessPoint,IRAP)或逐渐解码刷新(GradualDecodingRefresh,GDR)图像开始。CVS是时域独立可解码的基本单元。CLVS:编码视频序列层,当编码码流只包含一层时,CVS与CLVS一致。AU:访问单元PU:图像
- H266/VVC编码标准介绍
DogDaoDao
H266(VVC)标准VVCH266视频编解码实时音视频VTM
视频编码标准多样的视频应用催生了多种的视频编码方法。为了使编码后的码流能够在大范围内通用和规范,从20世纪80年代开始,国际组织就开始对视频编码建立国际标准。什么是视频编码标准:视频编码标准只规定了码流的语法语义和解码器,只要求视频编码后的码流符合标准的语法结构,解码器就可以根据码流的语法语义进行正常解码。因此,符合某个解码标准的编码器是有很大的自由度的,只要编码后的码流符合标准规定即可。编码器输
- 屏幕内容编码:HEVC SCC、VVC、AVS3、AV1和EVC
若忘即安
VVC/H.266音频编码解码
近年来,随着许多相关应用变得非常流行,包括计算机生成的文本、图形和动画在内的屏幕内容视频引起了比以往更多的关注。然而,传统的视频编解码器通常被设计成处理摄像机捕获的自然视频。另一方面,屏幕内容视频表现出不同的信号特征和人类对失真的视觉敏感度的不同水平。为了解决对这种内容进行高效编码的需要,已经专门开发了许多编码工具,并且在编码效率方面取得了巨大进步。所有最近开发的视频编码标准都包含屏幕内容编码(S
- H.266/VVC的关键编码技术(五):AI, RA, LD三种编码结构
若忘即安
VVC/H.266视频处理音频编码解码
AI,RA,LD三种编码结构VVC中采用三种编码结构:全帧内(AI,A11lntra)、低延迟(LD,LowDelay),随机接入(RA,RandomAccess),分别用于满足不同场景下的编码需求。AI编码在全帧内编码结构下,序列中每一帧图像均采用帧内编码,具有各自独立的上图所示,I帧不需要参考其他帧的像素信息,可独立的进行编解码,且每一帧的量化参数都保持一致,AI编码结构适合信道环境较差,容易
- H.266/VVC的编码框架
若忘即安
VVC/H.266视频处理音频编码解码
VVC编码框架VVC仍沿用从H.261开始使用的基于块的混合视频编码框架,包括帧内预测、帧间预测、变换、量化、环路滤波、嫡编码等。基本流程是首先利用帧内/帧间预测编码消除空域/时域冗余,接着对预测残差进行变换量化编码消除残差数据间的空域冗余,最后通过嫡编码消除经变换和量化后的残差数据中的信息嫡冗余。在VVC中,视频进入编码器后,每帧图像首先被划分为互不重叠的图像块,称之为编码树单元(CodingT
- H.266VVC的关键编码技术(一):帧内预测
若忘即安
VVC/H.266视频处理音频编码解码调制与编码策略
1.帧内预测帧内预测是指利用视频中相邻像素之间的相似性或者关联性,使用当前图像己编码的相邻像素预测当前像素,从而达到去除空间冗余的口的,得到的预测残差将经过后续的变换、量化和嫡编码等模块进一步处理生成最终的码流。(1)帧内预测模式为了捕捉自然视频中任意的边缘方向,VVC中的帧内预测模式从HEVC中使用的33种扩展到65种。红色虚线表示了VVC中新出现的帧内角度预测模式,黑色为HEVC原有的帧内预测
- AVC、HEVC、VVC帧间预测技术
傻不拉几的程序员
工作学习编解码AVCHEVCVVC
帧间预测总体思路:帧间预测主要的工作是运动估计与运动补偿。所谓运动估计简单说就是在参考帧中找到当前块的最优参考块,用运动向量(MV)表示参考块与当前块的位置关系。所谓运动补偿简单说就是对参考块与当前块求差值得到残差用于传输。总的过程:通过搜索算法找到最优的参考块,计算MV,计算残差,MV提供位置信息,残差提供值的信息。========================================
- AOMedia发布免版税沉浸音频规范IAMF
LiveVideoStack_
音视频
11月10日,开放媒体联盟(AOMedia)发布了旗下首个沉浸式音频规范IAMF(https://aomediacodec.github.io/iamf/),IAMF是一种编解码器无关的容器规范,可以携带回放时间渲染算法和音频混音的信息,而且和旗下的AV1视频标准一样为免版税。从AV1开始,AOMedia就在用开放来对抗老牌的标准组织ITU与ISO/IEC的HEVC、VVC等标准。目前,AV1已经
- 编解码再进化:Ali266与下一代视频技术
LiveVideoStack_
音视频
过去的一年见证了人类百年不遇的大事记,也见证了多种视频应用的厚积薄发。而因此所带来的视频数据量的爆发式增长更加加剧了对高效编解码这样的底层硬核技术的急迫需求。正是在这样的大环境下,在ITU-TVCEG和ISO/IECMPEG两大标准组织再次联手推出的最新视频编解码标准VVC定稿不久之后,阿里巴巴的视频团队开始全力投入开展VVC软件编解码的开发工作。本次LiveVideoStackCon2021北京
- 阿里云视频云发布实时高清VVC编码器Ali266,真正开启VVC商用之路
阿里云视频云
阿里云视频云阿里云视频处理视频编码编码器视频云
基于新一代国际视频编解码标准H.266/VVC,阿里云视频云近日发布了实时高清编码器Ali266,有力推动H.266/VVC标准应用的落地,真正开启H.266/VVC的商用之路,并强力赋能超高清4K、8K、以及AR/VR等应用的真实普及。编码器Ali266=实时+高清+超压缩阿里云视频云于7月中发布了实时高清VVC编码器Ali266首个版本,从已公开的资料可知,这是目前全世界最快的VVC编码器。具
- AVS3:双向光流BIO
Dillon2015
AVS3视频编码avs3双向光流BIOBDOF1024程序员节
AVS3引入了双向光流(BI-directionalOpticalflow,BIO)技术,和H.266/VVC中的BDOF类似,BIO用于解决基于块的预测会存在块内某些区域仍会有偏差的现象导致需要划分更小的块。通过补偿小的像素区域的位移,BIO可以使用更大的块来编码从而节省码率,达到像素级预测的效果。如图1,左侧是双向光流补偿前的预测结果,右侧是补偿后的预测结果。图1补偿前后的预测传统的双向预测对
- AVS3:跨分量预测TSCPM
Dillon2015
AVS3视频编码avs3TSCPMCCLM
TSCPM两步跨分量预测模式(TSCPM,TwoStepCross-componentPredictionMode)通过探索不同分量之间的线性关系去除分量间冗余。TSCPM分为两个步骤执行,首先使用Co-locatedluma块通过参数α和β生成尺寸相同的临时预测块,第二步再进行下采样,得到色度分量的预测值,如图1。图1TSCPMAVS3的TSCPM仅用于intra模式中,类似于VVC中的CCLM
- 帧间快速算法论文阅读
什么都不懂的小青蛙
智能视频编码算法论文阅读视频编解码机器学习深度学习人工智能
LowcomplexityintercodingschemeforVersatileVideoCoding(VVC)通过分析相邻CU的编码区域,预测当前CU的编码区域,以终止不必要的分割模式。1、2、3、4表示当前CU(CU0)的相邻CU。根据空间相关性,当前CU的面积预测为wiw_iwi的值分别为0.3,0.2,0.3,0.2。(考虑到水平方向和垂直方向的相关性大于对角线方向的相关性)当预测面积
- VVC中图片的划分
Ginkgo
在VVC中,输入的视频首先被划为为相等大小的块(最大支持划分为128×128大小的块,虽然VVC支持的变换的块最大尺寸为64×64),这些等大的块成为CTUs(codingtreeunits),每一个CTU都有Y、Cb、Cr三个等大的CU。图1混合编码框架把输入的图像划分为CTUs之后,再对CTUs进行进一步的归类。在HEVC中,可以把CTUs分为Slice和Tile,其中Slice可以进一步划分
- 多维评测指标解读第17届MSU世界编码器大赛全高清10bit赛道结果
阿里云视频云
硬核干货云计算视频云
超高清视频纤毫毕现的关键一环。01主要指标多项第一,带宽节省48%近日,第17届MSU世界编码器大赛全高清10bit赛道成绩揭晓,阿里自研的H.266/VVC编码器Ali266在该赛道最高效的1fps档次上获得两项冠军,相较大赛基准编码器x265可节省48%的带宽,有效降低超高清视频门槛,推动其普及。MSU世界编码器大赛是指由莫斯科国立大学(LomonosovMoscowStateUniversi
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
public MyStack() {
arr = new long[10];
top = -1;
}
public MyStack(int maxsize) {
arr = new long[maxsize];
top
- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
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12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
#include<stdio.h>
int main(void)
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char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》