hy-lscj
hy-lscj

WSN（无线传感网络）-1-资料积累

1、在通信行业，dbm是什么单位？和dB有什么关系？

DB 是一个纯计数单位：dB = 10logX。

1、意义：就是把一个很大（后面跟一长串0的）或者很小（前面有一长串0的）的数比较简短地表示出来。

ddB的引入是为了把乘除关系变换为加减，便于工程中的运算。[dB] = 10lg(输出功率W/输入功率W)。

2、通信中为了表示一个输出功率的绝对值，则引入了dBm。

dBm表示相对于1mW输入功率的系统增益（对于1mW的放大倍数）。

如果系统的输出功率为1W，换算为dBm则为：dBm=10lg(1W/1mW) = 10lg(1000) = 30 dBm.     30是基准，等于1W整。

3、dBm= 10log（x输出功率/1mW）


你可能感兴趣的:(WSN（wireless,sensor,networks）)

  • 局域网通讯方案 eric*1688 Android
    在局域网中，分配给设备的ip是不固定的，所以别的设备是如何获取到本设备的IP跟port的呢？本文章主要是解决不同设备在同一个局域网内的通信问题，B设备通过局域网自动发现A设备的ip跟端口，最后利用socket连接并通讯。方案一：NSD（NetworkServiceDiscovery）服务这个服务是搜索附近哪个网络设备可以进行通信，一般指的是局域网内连接同一个wifi的信号源。NSD是属于andro
  • Chapter6: ISP架构和处理模块-之-ISP模块 ifuleyou1668 CameraQCandroid
    高通（Qualcomm）图像信号处理器（ISP）是摄像头系统中的核心组件，用于实时处理从摄像头传感器获取的图像数据。高通ISP包含多个模块，每个模块负责一部分图像处理任务。以下是高通CameraISP中常见的一些关键模块：1.RawDataInputInterfaceSensorInterface:接受来自摄像头传感器的原始数据，一般通过MIPICSI-2接口。2.LensShadingCorre
  • 面向智能医疗的6G物联网和人工智能 Allen_Lyb 医疗高效编程研发物联网人工智能健康医疗
    AbstractTheconvergenceof6Gwirelesstechnology,theInternetofThings(IoT),andArtificialIntelligence(AI)ispoisedtorevolutionizehealthcaredeliverybyenablingunprecedentedlevelsofconnectivity,intelligence,and
  • 深度探索：机器学习中的 条件生成对抗网络（Conditional GAN, CGAN）算法原理及其应用
    目录1.引言与背景2.CGAN定理3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点：缺点：6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）作为一种深度学习框架，在无监督学习领域展现出强大的能力，特别在图像、音频、文本等复杂数据的生成任务中取得了显著成果。然而，原始GAN模型在生成过程中缺乏对生成样本特定属性的直
  • 第G1周：生成对抗网络（GAN）入门
    本文为365天深度学习训练营原作者：K同学啊基础任务：1.了解什么是生成对抗网络2.生成对抗网络结构是怎么样的3.学习本文代码，并跑通代码进阶任务：调用训练好的模型生成新图像一、理论基础生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GAN）是近年来深度学习领域的一个热点方向。GAN并不指代某一个具体的神经网络，而是指一类基于博弈思想而设计的神经网络。GAN由两个分别被称
  • GNN多任务预测模型实现（二）：将EXCEL数据转换为图数据 走的远一些 神经网络知识分享知识备份人工智能深度学习
    目录一.引言二.加载和检查数据三.提取特征和标签四.标准化特征五.构建节点索引六.构建边及其特征七.总结八.结语一.引言在图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）的多任务学习场景中，数据预处理是至关重要的一步。尤其是当我们的数据存储在表格格式（如Excel文件）中时，如何有效地将其转换为图数据格式，是搭建GNN模型的基础。二.加载和检查数据第一步是加载数据并检查其格式。我们通
  • 顶会新方向！14篇图神经网络（GNN）最新顶会论文汇总！（含2024） AI科研技术派 神经网络人工智能深度学习
    图神经网络（GNN）是深度学习领域中备受关注的前沿课题，它在处理图结构数据方面展现出了强大的潜力，随着研究的不断深入，越来越多的优秀论文在顶级学术会议上涌现。今天就给大家整理了14篇顶会中发表的图神经网络优质论文，一起看看这方面的最新研究成果吧！AAAI20241、Fine-tuningGraphNeuralNetworksbyPreservingGraphGenerativePatterns通过
  • 【安卓Sensor框架-2】应用注册Sensor 流程 蜘蛛侠不会飞 安卓源码解析android安卓源码frameworksensorsensorservice
    注册传感器的核心流程为如下：应用层调用SensorManager注册传感器，framework层创建SensorEventQueue对象（事件队列），通过JNI调用Native方法nativeEnableSensor()；SensorService服务端createEventQueue()创建SensorEventConnection对象，然后enable使能sensor。这里以监听光传感器的流程
  • 细粒度IP定位参文27（HGNN）：Identifying user geolocation（2022年）
    [27]F.Zhou,T.Wang,T.Zhong,andG.Trajcevski,“Identifyingusergeolocationwithhierarchicalgraphneuralnetworksandexplainablefusion,”Inf.Fusion,vol.81,pp.1–13,2022.（用层次图、神经网络和可解释的融合来识别用户的地理定位）论文地址：https://do
  • 根据PLineTable曝光表逆向推导MTK自动曝光中曝光表生成原理(一) 大熊背 ISP基础算法MTK曝光表
    目录一、素材二、开始前的疑问三、逆向分析3.1曝光表的底层逻辑3.2曝光表大小限制一、素材几款常用手机sensor的曝光表文件：camera_AE_PLineTable_ar0833mipiraw.hcamera_AE_PLineTable_gc2235raw.hcamera_AE_PLineTable_gc5004mipiraw.hcamera_AE_PLineTable_imx111raw.h
  • qt曲线绘制 wushuang443 qt
    #ifndefCSENSORLINE_H#defineCSENSORLINE_H#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeenumLINE_TYPE{LINE_TYPE_ONE,LINE_TYPE_TWO,LINE_T
  • 【技术科普】LoRaWAN 网络怎么搭？推荐试试 ThinkLink 免费版服务器 门思科技 LoRaWAN网络服务器网络服务器运维
    在LoRaWAN项目落地过程中，除了终端设备和网关，很多人最容易忽视的是网络服务器（NetworkServer，简称NS）。然而，它却是系统能否长期稳定运行的关键之一。本文将从LoRaWAN网络结构出发，科普网络服务器的核心职责，并介绍一款适合开发者、技术团队免费试用的轻量化网络服务器——ThinkLink免费版，助力快速构建自己的LoRaWAN网络。一、LoRaWAN网络架构中，NS扮演什么角色
  • WIFI协议全解析01：WiFi协议的前世今生：从802.11到智能家居 欢乐熊嵌入式编程 WiFi通信协议全解析智能家居WIFI协议WIFI通信ESP32
    WiFi协议的前世今生：从802.11到智能家居“WiFi是个啥？难道不是‘WirelessFriedInternet’？”‍“不，它不仅能让你刷短视频，还能让你的电饭煲连上‘宇宙互联网’。”01.WiFi的出身：从802.11打工仔到家电界顶流WiFi，全名WirelessFidelity，翻译成中文——“无线的高保真（信号）”，听起来像是音响圈出来的，但实际上它是IEEE802.11协议标准家
  • js filter（） 码上心间 java前端javascript
    listType(queryParams.value).then(response=>{filterTable.value=response.rows.slice(1);//只显示前3条数据;filterTable.value=filterTable.value.filter(item=>{returnwnSensorsList.value.some(sensorsgroup=>{returnse
  • yolov11细节图 有人给我介绍对象吗 AI论文写作YOLOpython开发语言
    C3kclassC3k(C3):"""C3kisaCSPbottleneckmodulewithcustomizablekernelsizesforfeatureextractioninneuralnetworks."""def__init__(self,c1,c2,n=
  • Learning Fully Convolutional Networks for Iterative Non-blind Deconvolution论文阅读 青铜锁00 #退化论文阅读深度学习论文阅读图像处理
    LearningFullyConvolutionalNetworksforIterativeNon-blindDeconvolution1.研究目标与实际问题1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1核心框架：迭代式梯度域处理2.1.1模型架构2.2关键技术实现2.2.1梯度域去噪网络2.2.2解卷积模块（核心公式实现）2.2.3损失函数设计2.2.4超参数端到端学习2.3与传统方法
  • 华为eNSP实战：企业级网络架构设计与仿真全攻略
    一、eNSP核心功能解析与行业应用1.1eNSP在ICT行业的关键地位华为eNSP(EnterpriseNetworkSimulationPlatform)作为业界领先的网络仿真工具，已广泛应用于：华为认证体系：HCIA/HCIP/HCIE认证的标准化实验平台企业网络规划：Fortune500强中78%的企业采用eNSP进行方案验证高校教学：全球600+所高校网络工程课程指定实验环境1.2典型应用
  • 自然语言处理之文本生成：Recurrent Neural Networks (RNN)：序列模型与语言模型 zhubeibei168 自然语言处理自然语言处理rnn语言模型人工智能机器翻译生成对抗网络
    自然语言处理之文本生成：RecurrentNeuralNetworks(RNN)：序列模型与语言模型自然语言处理简介NLP的基本概念自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支&#
  • N-P准则下的多传感器融合(python) 不会打架的锤子 机器学习自动化算法算法pythonvscode
    本文设计了一个主程序：main_sensor_fusion，和一个函数程序：cal_fuse。主程序里面包含主干部分和绘图部分，函数程序包含数据生成函数gen，检测概率计算函数cal，非0逻辑矩阵函数No_zero_value，单传感器判决函数fus_seq，多传感融合函数fusion。需要的点赞私聊if__name__=="__main__":begin_time=time()#Measurep
  • Python在自动驾驶中的多传感器融合——让智能汽车“看得更清楚” Echo_Wish Python！实战！python自动驾驶汽车
    Python在自动驾驶中的多传感器融合——让智能汽车“看得更清楚”在自动驾驶技术的演进过程中，多传感器融合（Multi-SensorFusion）是不可或缺的一环。单一传感器往往存在局限性，例如摄像头怕光线变化，激光雷达价格昂贵，毫米波雷达分辨率有限，但如果将它们结合起来，就能形成一个更全面、更可靠的环境感知系统。今天，我们就来聊聊如何用Python实现自动驾驶中的多传感器融合，并结合最新技术趋势
  • 海思Hi3519DV500方案1200万无人机吊舱套板 weixin_Todd_Wong2010 嵌入式硬件AI前端边缘计算图像处理
    海思Hi3519DV500方案1200万无人机吊舱套板Hi3519DV500是一颗面向行业市场推出的超高清智能网络摄像头SoC。该芯片最高支持四路sensor输入，支持最高4K@30fps的ISP图像处理能力，支持2FWDR、多级降噪、六轴防抖、全景拼接、多光谱融合等多种传统图像增强和处理算法，支持通过AI算法对输入图像进行实时降躁等处理，为用户提供了卓越的图像处理能力，集成了高效的神经网络推理引
  • odrive软件的版本 m0_55305757 stm32电机嵌入式硬件odrive
    odrive软件的版本0.4.0通信方面引入一个fibre变复杂了（节点还是手工生成的），cpp程序开始变多了。（sensorless我看到变成独立文件了）pythontool开始使用pip安装形式。0.5.0开始支持spi的encoder，as5047之类0.5.1据说之后的版本controlloop开始变化0.5.2开始应该是大修改了//RequiredtouseOC4forADCtrigge
  • 浅谈卷积神经网络(CNN) cyc&阿灿 cnn人工智能神经网络
    卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展，通过理论解析与代码实践相结合的方式，帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
  • docker-compose部署nacos 青春不流名 docker容器运维
    1、docker-compose内容高版本的nacos使用docker启动，需要将所有的端口放开，仅仅开放8848端口，spring-boot客户端获取nacos配置的时候，可能取到的内容为空。version:'3'#定义自定义网络，确保服务间通信和外部访问networks:seata-network:driver:bridgeservices:mysql:image:mysql:8.0.33co
  • k230使用摄像头 专一的咸鱼哥 k230python
    k230使用摄像头一.摄像头基础知识1.图像传感器2.分辨率和帧率3.焦距和视场角4.像素格式5.镜像和翻转6.曝光和白平衡二.Sensor模块1.reset2.set_framesize3.set_pixformat4.set_hmirror5.set_vflip6.run7.stop8.snapshot三.Display模块1.初始化init1.1.type1.2.LAYER1.3.flag2
  • gem5-gpu教程 DSENT (Design Space Exploration of Networks Tool) 配合gem5 事橙1999 gem5-gpu硬件架构
    概述DSENT是一种建模工具，旨在快速探索电子和新兴的片上光电网络（NoC）的设计空间。它为各种网络组件提供分析和参数化模型，并可在一系列技术假设下移植。给定架构级参数，DSENT从电气和光学构建块分层构建指定的模型，并输出详细的功率和面积估计。版本当前：0.91（2012年6月26日）最新版本或其他信息可在以下网址找到https://sites.google.com/site/mitdsent系
  • （转）优秀的 python 机器学习库 patrick75 python机器学习python机器学习
    优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It’seasytoseewhywithallofthereallyinterestinguse-casestheys
  • 生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN） 盼小辉丶 生成式人工智能实战150讲人工智能生成对抗网络神经网络
    生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
  • Linux netstat 指令 halugin Linux指令linux运维
    Linuxnetstat指令netstat（NetworkStatistics）是Linux系统中用于查看网络状态、连接、路由表和接口统计信息的经典命令行工具。它为系统管理员和开发人员提供了强大的网络诊断功能，帮助分析网络连接、监控流量以及排查网络问题。尽管在现代Linux系统中，netstat正在被更新的工具（如ss）部分取代，但其简单性和广泛适用性使其仍然是许多场景下的首选工具。什么是nets
  • RK3399 驱动开发 _ 07 - ADC 开发 chenkanuo 驱动开发
    文章目录前言一、ADC简介二、ADC配置1.dts节点配置2.重新编译并烧录三、ADC值获取1.计算采集到的电压2.获取ADC值在这里插入图片描述总结前言在RK3399平台开发过程中，经常需要用到ADC功能。例如：检测主板温度、复位/音量按键、DRAMID检测等。一、ADC简介RK3399板卡上常见的AD接口有2种：温度传感器(TemperatureSensor)、逐次逼近ADC(Successi
  • [黑洞与暗粒子]没有光的世界 comsci
         无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算      但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....      那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的 &nbs
  • jQuery Lazy Load 图片延迟加载 aijuans jquery
    基于 jQuery 的图片延迟加载插件，在用户滚动页面到图片之后才进行加载。 对于有较多的图片的网页，使用图片延迟加载，能有效的提高页面加载速度。 版本： jQuery v1.4.4+ jQuery Lazy Load v1.7.2 注意事项： 需要真正实现图片延迟加载，必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
  • 使用Jodd的优点 Kai_Ge jodd
    1.  简化和统一 controller ，抛弃 extends SimpleFormController ，统一使用 implements Controller 的方式。 2.  简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。 3.  对 bean 没有任何要求，可以使用任意的 bean 做为 formBean。   使用方法简介
  • jpa Query转hibernate Query 120153216 Hibernate
    public List<Map> getMapList(String hql, Map map) { org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql); if (null != map) { for (String parameter : map.keySet()) { jp
  • Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持 2002wmj mariaDB
    现状 首先，[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话，会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ，而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案 首先据MySQL文档[3]说，自从MySQL
  • 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL 357029540 SQL Server
    返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。 select top 50   (total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,  (total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,  (tot
  • spring UnChecked 异常 官方定义！ 7454103 spring
      如果你接触过spring的 事物管理！那么你必须明白 spring的 非捕获异常！ 即 unchecked 异常！ 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚！！ public static boolean isCheckedException(Throwable ex) { return !(ex instanceof RuntimeExcep
  • mongoDB 入门指南、示例 adminjun javamongodb操作
    一、准备工作 1、 下载mongoDB 下载地址：http://www.mongodb.org/downloads 选择合适你的版本 相关文档：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial 2、 安装mongoDB A、 不解压模式： 将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开，找到bin目录，运行mongod.exe就可以启动服务，默
  • CUDA 5 Release Candidate Now Available aijuans CUDA
    The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
  • Essential Studio for WinRT网格控件测评 Axiba JavaScripthtml5
    Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件，如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时，该控件还包含了一组独特的库，用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。 网格控件功能 1、
  • java 获取windows系统安装的证书或证书链 bewithme windows
          有时需要获取windows系统安装的证书或证书链，比如说你要通过证书来创建java的密钥库  。 有关证书链的解释可以查看此处 。   public static void main(String[] args) { SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI(); S
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型) bijian1013 redis数据库NoSQL
    4.sets类型         Set是集合，它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的，添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。         sadd：向名称为key的set中添加元
  • 异常捕获何时用Exception，何时用Throwable bingyingao
    用Exception的情况 try {        //可能发生空指针、数组溢出等异常         } catch (Exception e) {          
  • 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装 bit1129 kafka
    在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中，实现了单Kafka服务器的安装，在Kafka中，每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下，在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证   1. 安装步骤   Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样，不过比Zookeeper稍微简单些(不
  • Project Euler bookjovi haskell
    Project Euler是个数学问题求解网站，网站设计的很有意思，有很多problem，在未提交正确答案前不能查看problem的overview，也不能查看关于problem的discussion thread，只能看到现在problem已经被多少人解决了，人数越多往往代表问题越容易。     看看problem 1吧： Add all the natural num
  • Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque BrokenDreams Collections
            表、栈和队列是三种基本的数据结构，前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用，当然由于实现方式的不同，操作的效率也会不同。         这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator 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/ import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.DataOutputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.Fi
  • Maven学习(一) chenyu19891124 Maven私服
        学习一门技术和工具总得花费一段时间，5月底6月初自己学习了一些工具，maven+Hudson+nexus的搭建，对于maven以前只是听说，顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境，但是完全不了解maven这一强大的构建工具，还有ant也是一个构建工具，但ant就没有maven那么的简单方便，其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建，测试，打包，发布一系列功
  • [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充 comsci 算法工作PHP搜索引擎嵌入式
    本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案，请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来，请大家多指点 节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法) 需要解决的问题：已知分支
  • Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期 daizj linuxshell上几年昨天获取上几个月
    在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年 # 获取昨天 date -d 'yesterday'  # 或 date -d 'last day' # 获取明天 date -d 'tomorrow'   # 或 date -d 'next day' # 获取上个月 date -d 'last month' #
  • 我所理解的云计算 dongwei_6688 云计算
          在刚开始接触到一个概念时，人们往往都会去探寻这个概念的含义，以达到对其有一个感性的认知，在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的，它说：        Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
  • YII CMenu配置 dcj3sjt126com yii
    Adding id and class names to CMenu We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch. //in your view $this->widget('zii.widgets.CMenu', array( 'id'=>'myMenu', 'items'=>$this-&g
  • 设计模式之静态代理与动态代理 come_for_dream 设计模式
    静态代理与动态代理        代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式，其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题，真实主题执行具体的业务操作，而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆，我们可以删除看成主业务，而把检验用户是否登陆看成其相关业务
  • 【转】理解Javascript 系列 gcc2ge JavaScript
    理解Javascript_13_执行模型详解 摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念，那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程，了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时，第一步是创建其执行环境，在创建执行环境的过程中，会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
  • Subsets II hcx2013 set
    Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets. Note: Elements in a subset must be in non-descending order. The solution set must not conta
  • Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 jinnianshilongnian spring4
    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
  • shell嵌套expect执行命令 liyonghui160com
        一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.   系统:centos 5.x   1.先安装expect yum -y install expect   2.脚本内容: cat auto_svn.sh   #!/bin/bash
  • Linux实用命令整理 pda158 linux
    0. 基本命令 　　linux 基本命令整理 　 　1. 压缩 解压 　　tar -zcvf a.tar.gz a   #把a压缩成a.tar.gz 　　tar -zxvf a.tar.gz     #把a.tar.gz解压成a 　 　2. vim小结 　　2.1 vim替换 　　:m,ns/word_1/word_2/gc  
  • 独立开发人员通向成功的29个小贴士 shoothao 独立开发
    概述：本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。 明白你从事独立开发的原因和目的。 保持坚持制定计划的好习惯。 万事开头难，第一份订单是关键。 培养多元化业务技能。 提供卓越的服务和品质。 谨小慎微。 营销是必备技能。 学会组织，有条理的工作才是最有效率的。 “独立
  • JAVA中堆栈和内存分配原理 uule java
    1、栈、堆 1.寄存器：最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈：存放基本类型的变量数据和对象的引用，但对象本身不存放在栈中，而是存放在堆（new 出来的对象）或者常量池中（字符串常量对象存放在常量池中。）3. 堆：存放所有new出来的对象。4. 静态域：存放静态成员（static定义的）5. 常量池：存放字符串常量和基本类型常量（public static f
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他