- MATLAB使用OMP实现图像的压缩感知实例
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计算机视觉入门matlab计算机视觉图像处理机器学习图像加密人工智能算法
OMP(OrthogonalMatchingPursuit)是一种用于稀疏信号恢复的迭代算法。它的目标是从一组测量值中重建具有少量非零元素的信号。基本步骤以下是OMP算法的简要步骤:初始化残差:将残差初始化为测量向量。迭代过程:a.原子选择:在每次迭代中,从字典中选择与当前残差最相关的原子。b.更新估计:使用所选的原子更新信号的估计。c.更新残差:更新残差,将其减去已匹配的部分。停止条件:重复步骤
- 压缩感知中的稀疏基是什么?
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计算机视觉入门计算机视觉人工智能pythonopencv算法
要压缩感知中,涉及到要将信号转换为稀疏形式。此时,需要用到的就是稀疏基。稀疏基可能是傅里叶基或者小波基。例如,如下参考文献提到:参考基傅里叶基和小波基是用于信号处理和图像处理中的常用数学工具,它们能够帮助我们在不同的基下表示信号,便于对信号的分析、压缩和重建。傅里叶基(FourierBasis):傅里叶基是一组复指数函数(对于连续信号)或者傅里叶级数(对于离散信号),可以用来表示周期性信号。对于任
- 压缩感知常用的测量矩阵
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计算机视觉入门概率论机器学习python算法opencv人工智能计算机视觉
测量矩阵的基本概念在压缩感知(CompressedSensing,CS)理论中,测量矩阵(也称为采样矩阵)是实现信号压缩采样的关键工具。它是一个通常为非方阵的矩阵,用于将信号从高维空间映射到低维空间,生成观测向量。如果信号在某个基下是稀疏的,那么通过与测量矩阵相乘,可以得到它的压缩表示。测量矩阵的作用测量矩阵的主要作用是从原始高维信号中提取出足够的信息,以便于后续能够从这些较少的信息中准确恢复原信
- 压缩感知或压缩传感
zhoutongchi
特征提取
由来采样定理(又称取样定理、抽样定理)是采样带限信号过程所遵循的规律,1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的,因此称为奈奎斯特采样定理。1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确说明并正式作为定理引用,因此在许多文献中又称为香农采样定理。该理论支配着几乎所有的信号/图像等的获取、处理、存储、传输等,即:采样率不小于最高频率的两倍(该采样率称作Nyquist采样率)。该理论指
- 压缩感知(Compressive Sensing)学习
xiaoxixi1918
图像处理
压缩感知(CompressiveSensing)学习之(一)
[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09压缩感知(压缩传感,CompressiveSensing)理论是近年来信号处理领域诞生的一种新的信号处理理论,由D.Donoho(美国科学院院士)、E.Candes(Ridgelet,Curvelet创始人)及华裔科学家T.Tao(2006年菲尔兹奖获得者
- 压缩感知简单介绍
爱学习的一一一
压缩感知网络算法
文章目录前言一、压缩感知是什么?二、压缩感知介绍1、压缩感知的流程2、信号稀疏化表示3、观测矩阵设计4、信号重构总结前言刚接触压缩感知时,面对其概念十分模糊,但是又十分欣赏其作用。在不懈的学习下,算是对压缩感知有了一定的了解啦,在这里将基础知识分享出来,帮助大家一切学习压缩感知~一、压缩感知是什么? 压缩感知(CompressedSensing,CS)是由陶哲轩等人提出的一种用于信息获取的突破性
- 压缩感知
weixin_34185320
人工智能python
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>首先,我们必须要认识到这一点,即CS(CompressedSensing)中的Compressed不同于传统信息论和率失真意义上的compression。在CS中,"Compressed"一词更加准确的描述是一个降维采样的过程,而不是在信源编码意义上的“compression”。在CS中,我们是没有关于原始信号像素域的任何信息,仅仅只有观测域信
- 压缩感知学习资源
zhyoulun
压缩感知压缩感知资源文献编程源码
编程实现:(简单入门)压缩感知正交匹配追踪算法重构二维图像(专业程序)l1-magic(OMP算法的Matlab实现)通过正交匹配追踪算法从随机测量值中恢复信号文献:(列举很详细)中国压缩传感资源(ChinaCompressiveSensingResources)(简单的Review)CompressiveSensing(SP算法)Subspacepursuitforcompressivesens
- 关于一些图像的期刊与会议和小波压缩感知CS
SRT字符不够
图像基础知识图像处理
图像的分辨率主要指的是空间分辨率,即图像的像素密度以及单位面积的像素尺度,它描述了一幅图像中所包含细节的多少。分辨率越高,图像的细节越丰富,包含的信息含量就越多。图像的空间分辨率首先受图像传感器和成像设备的制约,现有的CCD(Charge-coupledDevice,电荷耦合元件)或CMOS(ComplementaryMetalOxideSemiconductor,互补金属氧化物半导体)传感器单元
- 压缩感知——革新数据采集的科学魔法
superdont
计算机视觉人工智能算法计算机视觉opencv系统地学习Pythonpython机器学习
引言:在数字时代,数据以及数据的收集和处理无处不在。压缩感知(CompressedSensing,CS)是一种新兴的数学框架,它挑战了我们传统上对数据采集和压缩的看法,给医学图像、天文观测、环境监测等领域带来了颠覆性的影响。但到底什么是压缩感知,它又为何如此重要呢?本文将为你深入浅出地解释。压缩感知压缩感知(CS)与传统数据压缩的差异:传统信息论告诉我们,数据被采集后通常需要进行压缩以便于存储和传
- 【压缩感知基础】Nyquist采样定理
superdont
计算机视觉计算机视觉opencv人工智能python矩阵
Nyquist定理,也被称作Nyquist采样定理,是由哈里·奈奎斯特在1928年提出的,它是信号处理领域的一个重要基础定理。它描述了连续信号被离散化为数字信号时,采样的要求以避免失真。数学表示Nyquist定理的核心内容可以描述如下:若要对一个带宽受限的连续信号进行采样而不引起失真,采样频率(频率的单位为Hz,指每秒采样数)必须大于信号最高频率的两倍。这个定理的数学表述为:[f_s>2f_{ma
- 压缩感知进阶 有关稀疏矩阵
还可以吧有点纯纯的
分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!上一篇《初识压缩感知CompressiveSensing》中我们已经讲过了压缩感知的作用和基本想法,涉及的领域,本文通过学习陶哲轩对compressivesensing(CS)的课程,对压缩感知做进一步理解,针对
- 压缩感知模型总结
安之少年
高光谱图像采样方式压缩感知信息压缩图像识别
压缩感知采样方式以及模型总结——学习笔记Paper1:RankMinimizationforSnapshotCompressiveImaging研究现状采样方式WNNM与SCI模型非局部相似利用WNNM低秩约束构造模型Paper2:Tensornon-locallow-rankregularizationforrecoveringcompressedhyperspectralimages,2017
- 压缩感知(Compressed Sensing,CS)的基础知识
superdont
计算机视觉计算机视觉人工智能算法opencv矩阵python图像处理
压缩感知(CompressedSensing,CS)是一种用于信号处理的技术,旨在以少于奈奎斯特采样定理所要求的样本频率来重构信号。该技术利用信号的稀疏性,即信号可以用较少的非零系数表示。压缩感知在图像获取中的应用使得在采集过程中就以较少的样本来捕获图像,然后通过算法完整重构出原始图像。压缩感知和传统的图像异同点压缩感知和传统的图像获取相比,在获取图像和原始图像方面具有以下异同点:相同点重构目标:
- 【信道估计】基于压缩感知双向中继信道估计附Matlab代码
前程算法matlab屋
信号处理matlab开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要在本文中,我们提出了一种基于压缩感知(CS)的双向中继信道估计方法。该方法利用CS理论中的稀疏表示
- 数学建模之数据预处理-------数据异常值的处理
阑梦清川
数学建模数学建模
1.数据集成:把不同类型的数据转换成统一的类型;,即格式的统一化;2.数据规约:包括数据降维,降数据,数据压缩当不同数据相关性很大时,我们采用降维的方法;当数据的相关性很小时,我们采用降数据的方法数据降维的主成分分析即PCA,如上图所显示的那样,即旋转坐标轴,x轴上的数据波动范围比较大,而y轴上数据的波动范围比较小,我们便把二维降成一维。降数据主要采用分层抽样,简单随机抽样;数据压缩包括压缩感知,
- 重建传播网络并识别隐藏来源
ones~
传染病论文集网络
1.摘要我们从数据中揭示复杂网络结构和动态的能力,对于理解和控制复杂系统中的集体动态至关重要。尽管在这一领域已有近期进展,但如何从有限的时间序列中重建具有随机动态过程的网络仍然是一个突出问题。在这里,我们开发了一个基于压缩感知的框架,用于重构发生随机传播动态的复杂网络。我们将这种方法应用于大量的模型和真实网络,发现可以从少量极化(二进制)数据中实现非均匀相互作用的完全重建,这是压缩感知的优点。此外
- 论文解读--Compressed Sensing for MIMO Radar - Algorithms and Performance
奔袭的算法工程师
论文解读雷达信号处理人工智能算法深度学习目标检测机器学习
MIMO雷达压缩感知-算法和性能摘要压缩感知技术使得利用雷达场景的稀疏性来潜在地提高系统性能成为可能。本文将压缩感知工具应用于MIMO雷达,在方位-距离-多普勒域重构场景。推导了雷达波形和发射、接收阵列的条件,使雷达传感矩阵具有小相干性和稀疏恢复成为可能。提出了理论性能界限,并通过数值模拟进行了验证。1介绍雷达领域两个相对较新的发展是MIMO(多输入多输出)雷达的发展[9],以及压缩感知在雷达信号
- 深度学习与神经网络-压缩感知(Compressive Sensing)学习(五)
浮生梦浮生
深度学习与神经网络机器学习人工智能压缩感知高斯矩阵稀疏性相关性
压缩感知(压缩传感,CompressiveSensing)理论是近年来信号处理领域诞生的一种新的信号处理理论,由D.Donoho(美国科学院院士)、E.Candes(Ridgelet,Curvelet创始人)及华裔科学家T.Tao(2006年菲尔兹奖获得者)等人提出,自诞生之日起便极大地吸引了相关研究人员的关注。网站http://dsp.rice.edu/cs上可以获取大量相关的论文。有关压缩感知
- BART non-Cartesian 重建:并行成像 压缩感知
张哥coder
MRI磁共振重建matlab磁共振成像医学图像
本文主要使用并行成像和压缩感知方法实现non-CartesianMRI数据的重建。目录1自定义MRIkspacetrajectory2自定义该trajectory下的多通道MRI数据3使用NUFFT直接做欠采样数据的重建
- 压缩感知基本理论
飞大圣
通信感知一体化算法
压缩感知的基本思想是利用信号的稀疏性来降低采样数据量。具体来说,压缩感知假设信号可以表示为一个稀疏系数向量和一个原子字典的线性组合,其中原子字典是一组基函数或样本点,可以表示信号的各个部分。因此,压缩感知算法的任务是利用尽可能少的采样数据,同时从中提取出信号的稀疏系数向量,然后利用稀疏系数向量和原子字典进行信号重构。奈奎斯特采样定理:若要不失真的恢复模拟信号,采样频率不应小于模拟信号频谱中最高频率
- 压缩感知学习
摸鱼带师小弟
学习
对稀疏和稀疏矩阵的认识采样率80Mhz采样间隔12.5ns,样本数量为800个一帧时长800*12.5ns=10us频域间隔1/10us=0.1Mhz第一个点的频率是0第21个点的频率是2Mhz 在只考虑正半轴,也即400个点的情况下,分别让不同的频点取1,然后对其进行ifft变换,(信号在频域是稀疏的)最终可以得到稀疏矩阵,下图的左边为实部的时域稀疏矩阵,右边为虚部的时域稀疏矩阵%%clc;cl
- 基于压缩感知的磁共振成像重建算法研究
电气_空空
毕业设计matlab仿真算法人工智能毕业设计matlab
摘要压缩感知的磁共振成像重建算法主要应用在医学临床行业,临床诊断都会运用到压缩感知的磁共振成像重建算法系统或仪器。更高效率和更高精度的压缩感知的磁共振成像重建算法一直是研究的热点。在医院的临床医学中,压缩感知的磁共振成像重建算法随处可见,因为其相比其他的控制方式而言,运行稳定且控制精度较高等优势,最重要的是压缩感知的磁共振成像重建算法在成像质量等方面具有很好的优势。随着自动控制技术和微电子技术的不
- L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法
weixin_30408165
matlabpython人工智能
L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法涉及L1-L2范数的机器学习问题非常常见,例如我们遇到的去噪、稀疏表示和压缩感知。一般而言,这类问题可以表示为:\[\min_{\bf{z}}||{\bf{z}}||_0\\\text{subjectto:}~\frac{1}{2}||{\bf{x}}-{\bf{A}}{\bf{z}}||_2^2\leq\epsilon\]由于\(L_0\)范数存在着NP难的
- 【笔记】压缩感知(1)
flyersong_bupt
lab滤噪算法
1、字典概念http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45099655这个博客把冗余字典与完备字典讲的很好。完备字典是线性无关的,冗余字典是线性相关的(但也是有完整的基的)。故而使用完备字典的表示是唯一的,使用冗余字典的表示不是唯一的。这个博客还讲了使用冗余字典进行匹配追踪(MP)中,字典原子不是相互正交的向量。因此上面减去投影计算残差的过程中会再次
- 关于压缩感知(CS)技术的个人实践
tsinghua_clannad
信号与系统
关于压缩感知(CS)技术的个人实践文章目录关于压缩感知(CS)技术的个人实践概论与理论原理信号的压缩原理信号的重构原理MATLAB解决一维信号的压缩重构MATLAB解决二维图像的压缩重构概论与理论原理压缩感知技术,英文名为CompressiveSensing,简称CS理论。该理论指出当信号满足稀疏性或可压缩条件时,可以在远低于Nyquist速率的情况下采样信号,通过求解非线性最优化问题实现对信号的
- 43基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题,实现L1范数最小化问题求解,首先构造信号,并进行离散余弦变换,保证稀疏度,采用多个方法进行稀疏重构
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab重构算法
基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题,实现L1范数最小化问题求解,首先构造信号,并进行离散余弦变换,保证稀疏度,采用多个方法进行稀疏重构,分别有,(1)基于L1正则的最小二乘算法-L1_Ls,(2)软阈值迭代算法(ISTA),(3)快速的迭代阈值收缩算法(FISTA),(4)平滑L0范数的重建算法(SL0算法),(5)正交匹配追踪算法(OMP),(6)压缩感知重构算法之压缩采样匹配追踪
- 压缩感知重构算法之基追踪(Basis Pursuit, BP)
Anstrue
语音信号处理与matlab编程
原文地址:http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/51986554#comments在此对作者表示深深的谢意!!除匹配追踪类贪婪迭代算法之外,压缩感知重构算法另一大类就是凸优化算法或最优化逼近方法,这类方法通过将非凸问题转化为凸问题求解找到信号的逼近,其中最常用的方法就是基追踪(BasisPursuit,BP),该方法提出使用l1范数替代l0范数来
- 压缩感知重构算法之基追踪(Basis Pursuit, BP).基追踪并不能称为一个具体的算法,而是一种最优化准则,可以有很多实现方式,我认为指的是L0可以变为L1的准则
I_AM_V_MAN
CSforConvexRelaxation
基追踪(basispursuit)算法是一种用来求解未知参量L1范数最小化的等式约束问题的算法。基追踪是通常在信号处理中使用的一种对已知系数稀疏化的手段。将优化问题中的L0范数转化为L1范数的求解就是基追踪的基本思想。比如我原先有一个优化问题:min||x||_0(就是L0范数的最小值)subjecttoy=Ax。这个||x||_0,就是表示x中有多少个非零元素;那么我们要求min||x||_0,
- 43基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题,实现L1范数最小化问题求解。
顶呱呱程序
matlab工程应用重构压缩重构感知稀疏优化软阈值迭代算法正交匹配追踪算法matlab
基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题,实现L1范数最小化问题求解,首先构造信号,并进行离散余弦变换,保证稀疏度,采用多个方法进行稀疏重构,分别有,(1)基于L1正则的最小二乘算法-L1_Ls,(2)软阈值迭代算法(ISTA),(3)快速的迭代阈值收缩算法(FISTA),(4)平滑L0范数的重建算法(SL0算法),(5)正交匹配追踪算法(OMP),(6)压缩感知重构算法之压缩采样匹配追踪
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多