- 随机路面激励及其功率谱密度||基于ISO-8608||python&Matlab代码实现
@Duang~
控制汽车pythonmatlab数学建模自动驾驶算法
在研究汽车悬架系统控制问题时,常常需要使用随机路面输入对控制器性能进行评估,这时,基于路面不平度的随机路面生成显得尤为重要。本文根据《ISO-8608:机械振动-道路表面轮廓测量数据报告》以及《国家标准道路路面谱测量数据报告》,利用高度功率谱密度建立随机路面模型,为后续悬架控制问题的研究做好仿真基础。标准指出:拟合高度功率谱密度PSD为:其中,n0为参考空间频率;n为空间频率;w为频率指数(一般取
- 【python脚本】cv2.putText不显示中文,显示为???????解决方案,亲测有效
北屿白
python脚本系列python开发语言
【python脚本】cv2.putText不显示中文,显示为???????解决方案,亲测有效。text="选中目标区域增强后的\n空间频率是%s,\n信息熵是%s"%(spatialF(gray_overlay_img),imageEn(gray_overlay_img))cv2.putText(img2,text,(min_x,min_y+height+30),cv2.FONT_HERSHEY_
- 频谱论文:空间频率插值的无线电地图 Space-Frequency-Interpolated Radio Map
斯汤雷
射频工程人工智能机器学习学习深度学习
#频谱#K.Sato,K.Suto,K.Inage,K.AdachiandT.Fujii,"Space-Frequency-InterpolatedRadioMap,"inIEEETransactionsonVehicularTechnology,vol.70,no.1,pp.714-725,Jan.2021,doi:10.1109/TVT.2021.3049894.东京理科大学,日本电气通信大学
- 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
- WIFI 6有哪些新特征
IT_Beijing_BIT
通讯技术小知识wifi物联网
WIFI6有哪些新特征WIFI6新特征1024正交幅度调制(1024-QAM)正交频分复用和正交频分多址正交频分复用正交频分多址Wi-Fi6正交频分多址空分流单独的目标唤醒时间(TWT)Wi-Fi6的潜在应用多用户MIMO(MU-MIMO)空间频率复用WIFI6新特征Wi-Fi6是Wi-Fi联盟新命名方案下802.11ax的名称,旨在使普通计算机用户更容易理解Wi-Fi世代。WIFI世代名称802
- 数字图像处理 笔记--2
halooy
计算机视觉人工智能算法
内容:人类视觉系统视觉特性成像和数字化图像中的常用术语图像质量评价人类视觉组成相对视敏函数在辐射功率相同的情况下,不同的光不仅给人以不同的彩色感觉,而且给人以不同的亮度感觉。在获得相同的亮度感觉的前提下,测量不同波长的辐射功率为P(λ),则视敏度函数k(λ)=1/P(λ)k(λ)越大,人眼对λ光越敏感kmax=k(555)相对视敏函数:V(λ)=k(λ)/k(555)视觉特性1.空间频率特性2.亮
- 【红外与可见光图像融合】离散平稳小波变换域中基于离散余弦变换和局部空间频率的红外与视觉图像融合方法(Matlab代码实现)
长安程序猿
matlab计算机视觉人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及文献1概述基于SWT_DCT_SF的红外与可见光图像融合方法是一种通过结合离散稳态小波变换(DSWT)、离散余弦变换(DCT)和局部空间频率(LSF)来混合融合红外和可见光图像的方法。为了提高红外和视觉图像融合的性能,并提
- 光学efl_光学镜头基础知识课件摘要.ppt
weixin_39902345
光学efl
研发中心光学镜头基础知识纲要光学基本定律光学三大定律:折射、反射、直线传播光学镜头基本EFL、FNO.、BFL、FFL、光阑、FOV、相对照度、MTF等MTF、空间频率、滤光片认识MTF曲线、离焦曲线,理解空间频率从拍摄效果理解MTFMTF、空间频率、TV分辨率三者关系景深景深概念、及如何扩大景深光学基本定律光学(optics)是研究光(电磁波)的行为和性质,以及光和物质相互作用的物理学科。光在均
- 目视判读和计算机分类的区别,收藏|详细讲解遥感图像处理流程
是CC阿
目视判读和计算机分类的区别
一、预处理1.降噪处理(本文授权转载于公众号:竹山数据)由于传感器的因素,一些获取的遥感图像中,会出现周期性的噪声,我们必须对其进行消除或减弱方可使用。(1)除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上,成为周期性的干涉图形,具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑,代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。消除尖峰噪声,特别是与扫描方向不平行
- 【红外与可见光图像融合】离散平稳小波变换域中基于离散余弦变换和局部空间频率的红外与视觉图像融合方法(Matlab代码实现)
然哥依旧
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- 【红外与可见光图像融合】离散平稳小波变换域中基于离散余弦变换和局部空间频率的红外与视觉图像融合方法(Matlab代码实现)
程序猿鑫
matlab计算机视觉人工智能
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- zemaxMIF曲线图
matlab练习生
#Zemax基础操作zemax
调制传递函数(ModulationTransferFunction,MTF)是用来形容光学系统成像质量的重要指标。通过对光学系统像空间进行傅里叶变换,可以得到一张分析图表,来描述像面上对比度和空间频率之间的对应关系。对比度:代表镜头表现光线亮和暗能力,对比度越高,图片内容越清楚分辨率:代表着镜头对细节的表现能力MTF:表示不同频率的正弦强度分布函数经光学系统成像后,对比度的衰减程度透镜组的MTF图
- 工业镜头的分辨率
双翌视觉
视觉控制器自动对位图像处理视觉检测自动化其他
什么是分辨率?在现代生活中“相机”“像素”“分辨率”这几个词对我们来说并不陌生。相机所说的像素,其实是最大像素的意思,像素是分辨率的单位,这个像素值仅仅是相机所支持的有效最大分辨率。【不同分辨率的呈像效果】像素与相机的感光元器件有关,当然也与你拍照时的相机设定有关,与镜头无关。图象分辨率(ImageResolution)是指图象中存储的信息量,它是可以量化的,一般以量化图像传感器即空间频率对比度C
- 基于数字全息和相位恢复算法的信息加密与重建实验研究-Matlab代码
简单光学
#1.1数字全息干涉#2.1相位恢复技术数字全息显微相位恢复算法GS迭代法图像加密卷积法重建像
▒▒本文目录▒▒一、引言二、相位恢复算法三、数字全息显微加密与重建实验验证3.1基于相位恢复算法全息图加密与解密3.2菲涅耳变换法重建像3.3卷积法重建像3.4角谱法重建像四、参考文献五、Matlab程序获取一、引言近年来,基于光学信息处理技术对图像进行加密方面的研究越来越受到研究者的青睐。光学信息处理系统由于提供了一个很大的自由度来隐藏诸如相位、波长、空间频率以及光的偏振态等信息,具有高并行性和
- OpenCV之摩尔纹
视图猿人
OpenCV图像视频处理opencv人工智能计算机视觉
摩尔纹用数码相机拍摄景物中,如果有密纹的纹理,常常会出现莫名其妙的水波样条纹。这就是摩尔纹。简单的说,摩尔纹是差拍原理的一种表现。从数学上讲,两个频率接近的等幅正弦波叠加,合成信号的幅度将按照两个频率之差变化。差拍原理广泛应用到广播电视和通信中,用来变频、调制等。同样,差拍原理也适用于空间频率。空间频率略有差异的条纹叠加,由于条纹间隔的差异、重合位置会逐渐偏移,也会形成差拍。摩尔纹的实现源码:vo
- 去电脑屏幕纹不用再凹姿势拍照了!合合信息智能文字识别“黑科技”上线扫描全能王
人工智能机器学习算法
当人们拿起手机拍摄电脑、电视屏幕上的画面时,会发现有一些彩色条纹横亘照片中间,对图像观感和信息阅读造成了严重的干扰,例如:室内电子屏前进行合照拍摄,画面上总有条纹扰人心弦;想拍下教室大屏幕上的资料回家学习,画面里的纹路多到字都看不清.....这些令人恼火的条纹有一个官方名称——摩尔纹,也称“屏幕纹”。用相机拍摄电子屏幕,当感光元件像素的空间频率与影像中条纹的空间频率接近时,就可能产生摩尔纹。摩尔纹
- 【论文阅读】关于图像复杂度的论文
岁月漫长_
论文阅读论文阅读计算机视觉人工智能
1997-Animageembeddinginimagebyacomplexitybasedregionsegmentationmethod:根据位平面的(边缘/图像像素数)计算复杂度2012-https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1068/p6987:对于象形文字,当将复杂性计算为空间频率中值平方和图像面积的乘积时,可以获得最高的相关性。2008-Ima
- 科大奥瑞物理实验——傅里叶光学
脱脱克克
物理实验经验分享
实验名称:傅里叶光学1.实验目的:加深对傅里叶光学中的一些基本概念和基本理论的理解,如空间频率空间频谱和空间滤波和卷积等。通过实验验证阿贝成像理论,理解透镜成像的物理过程,进而掌握光学信息处理实质。通过阿贝成像原理,进一步了解透镜孔径对分辨率的影响。2.实验器材:激光器扩束镜准直镜傅里叶透镜物屏光屏滤波器3.实验原理我们知道一个复变函数f(x,y)的傅立叶变换为:F(u,v)叫做f(x,y)的傅立
- 图片去摩尔纹简述实现python代码示例
目录1、前言2、网络结构复现3、数据预处理4、模型训练总结1、前言当感光元件像素的空间频率与影像中条纹的空间频率接近时,可能产生一种新的波浪形的干扰图案,即所谓的摩尔纹。传感器的网格状纹理构成了一个这样的图案。当图案中的细条状结构与传感器的结构以小角度交叉时,这种效应也会在图像中产生明显的干扰。这种现象在一些细密纹理情况下,比如时尚摄影中的布料上,非常普遍。这种摩尔纹可能通过亮度也可能通过颜色来展
- 【数字图像处理期末复习整理 个人】
TM 2.0
学习人工智能计算机视觉
直方图均衡化标准化cdf模板mask三种线性smoothingsize概念sharpeningmaskgradientmask二阶一阶导数非线性Order-statisticfiltersChapter4frequencydomainfouriertransforms概念、程序(数学细节不要求)空间频率傅里叶变换的基系数*基空间频率detail方波谐波formula公式功率谱高斯滤波器高通低通噪声
- 数字图像处理——图像频域增强
JZJZY
频域傅里叶变换数字图像处理FFTopencv
图像几何变换图像频域增强图像变换的目的傅里叶变换空间频率的理解如何看频谱图从频域变回空间域图像频域增强图像变换是图像频域增强技术的基础,也是变换域分析理论的基础,图像频域增强基于图像信号的频域模型。图像变换的目的简化图像的处理;便于图像特征的提取;图像压缩;从概念上增强对图像信息的理解。傅里叶变换在图像处理中,傅里叶变换一种有效而重要的方法,如:图像特征提取,频率域滤波,周期性噪声的去除,图像恢复
- 图像的傅立叶变换
爱钻研的小铭
#Pytorch常用库傅里叶变换torch.fftnp.fft
关于傅立叶变换的原理请看刚萨雷斯和相关博客——傅里叶分析之掐死教程(完整版)更新于2014.06.06。因为博主不是数学专业大佬,只能从代码上面进行讲解。1.前言图像的傅立叶变换是从空间域变换到空间频率域的一个操作。在频率域,我们可以对图像进行滤波、增强等一系列图像处理步骤。相对于空间域的图像处理来说,频率域的图像处理相对复杂,但用途更加的广泛。然而,人们对于图像傅立叶变换的操作依然感到比较陌生,
- 图像频率和图像频谱的概念
echigh
camera图像处理基础
1.直观上来说,图像频率是空间频率(梯度),即像素灰度值在空间点的变化率,类比一座山在每个点的坡度,当然这个坡度有两个矢量方向电路信号频率是时间频率,是信号幅值在时刻上的变化率所以,像素灰度变化快的图,其高频分量高2.图像的频谱也有两个坐标,分别是横向频率和纵向频率,图像的频谱是两个方向频谱的叠加3.看下图的图像频谱(来自冈萨雷斯的数字图像处理p123)其实就是一维方波信号对应频谱中的sinc函数
- 图像频率、采样定理和抗混叠
ffiirree
图像处理计算机视觉图像处理
空间频率以单通道的图像为例,是一个二维的像素矩阵,其频率的单位应该是周期/像素(cycles/pixel)。最大频率的一个周期应该由相邻的一黑一白两个像素构成,即fmax=12f_{max}=\frac{1}{2}fmax=21cycles/pixel。采样定理图像是对现实世界中连续信号进行采样得到的离散信号。以函数最高频率2倍的采样率得到的样本,那么连续带限函数就能够完全由其样本集合复原,称为采
- 机器视觉学习笔记(九)——频域图像增强(基于LabVIEW)
weixin_45482443
LabVIEWlabview
在空间域中,图像增强主要通过对不同位置的像素灰度及其变化方向进行操作实现在频域中,图像增强则主要通过对空间频率(spatialfrequency)进行操作来实现与空间域滤波不同的是,频率滤波并不直接对图像像素数据进行操作,而是先通过快速傅里叶(FFT)变换将图像转换至频率域,经滤波处理后再有傅里叶逆变换(InverseFFT)转换回空域,以达到图像增强的效果1.图像的傅里叶变换。。。。。。NIVi
- 数字图像处理第三章part2
明光桥北修狗
计算机视觉人工智能opencv
chap03-空间滤波基础本节对应原书第三章的后半部分,第三章主讲图像增强,借机引入空间滤波,空间域分析和频率域分析后都会涉及。从时域信号引入频率和空间频率前面说过信号可以理解为函数。由于时间只有一个维度,时域信号自然就是一个只有一个自变量的函数:比如一个声波在0∼2π0\sim2\pi0∼2π上有两个波形,那么频率为1/πHz1/\pi\Hz1/πHz,振幅为2。在2π∼4π2\pi\sim4\
- 傅里叶变换:空间域与频率域,dft输出的实部与虚部
penenz
计算机视觉计算机视觉人工智能图像处理算法opencv
傅里叶变换:空间域与频率域,dft输出的实部与虚部一、空间域与频率域二、实部与虚部一、空间域与频率域图像的空间域又称图像空间,由图像像元组成的空间,在图像空间中以长度(距离)为自变量直接对像元值进行处理称为空间域处理,是指图像平面所在的二维平面,对于空间域的图像处理主要是对像元灰度值的改变,其位置不变。图像的频率域是图像像元的灰度值随位置变化的空间频率,以频谱表示信息分布特征,傅立叶变换能把遥感图
- 遥感影像处理——遥感影像处理全流程
晓码bigdata
地信GIS知识遥感
遥感影像处理全流程一.预处理二.几何纠正三.图像裁剪四.图像镶嵌和匀色五.图像增强六.遥感信息提取7后处理参考资料一.预处理1.降噪处理由于传感器的因素,一些获取的遥感图像中,会出现周期性的噪声,我们必须对其进行消除或减弱方可使用。(1)除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上,成为周期性的干涉图形,具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑,代表在某些空间频率位置最为突
- 《数字图像处理与python实现》读书笔记
Quintushy
计算机视觉图像处理opencv
如果图像空间坐标连续、响应值也连续,则该图像为模拟图像,否则为数字图像。图像的空间域:是指图像平面所在的二维平面,对于空间域的图像处理主要是对像元灰度值的改变,其位置不变。图像的频率域:是图像像元的灰度值随位置变化的空间频率,以频谱表示信息分布特征,傅立叶变换能把图像从空间域变换到只包含不同频率信息的频率域,原图像上的灰度突变部位、图像结构复杂的区域、图像细节及干扰噪声等信息集中在高频区,而原图像
- 图像质量评价指标metrics:PSNR 、SSIM、LPIPS
今天也要debug
深度学习人工智能计算机视觉
一、PSNR(峰值信噪比)1.定义是基于对应像素点间的误差,即基于误差敏感的图像质量评价,由于并未考虑到人眼的视觉特性(人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高,人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高,人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等),因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。必须满足两张图像的size要完全一样。2.公式计算时必须满足两张图像的size要完全一样!对于单色图
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理