- 数字图像处理学习笔记（一）：特征检测和匹配概述
Leon_Chen0
数字图像处理
数字图像处理学习笔记（一）：特征检测和匹配概述参考博客：特征点的匹配SIFT特征详解数字图像处理学习笔记（二）：SIFT（尺度不变特征变换）算法1、特征点概述如何高效且准确的匹配出两个不同视角的图像中的同一个物体，是许多计算机视觉应用中的第一步。虽然图像在计算机中是以灰度矩阵的形式存在的，但是利用图像的灰度并不能准确的找出两幅图像中的同一个物体。这是由于灰度受光照的影响，并且当图像视角变化后，同一
- 数字图像处理学习笔记9：图像复原及重建1（常见噪声及滤波方法、噪声判别方法）
刘燚
matlab计算机视觉图像处理
文章目录前言一、图像退化/复原过程的模型二、常见空间域噪声模型1.高斯噪声2.瑞利噪声3.伽马噪声4.指数噪声5.均匀分布噪声6.脉冲（椒盐）噪声三、图像中噪声判别四、空间滤波去噪1.算数均值滤波器及MATLAB代码2.几何均值滤波器及MATLAB代码3.谐波均值滤波器及MATLAB代码4.逆谐波均值滤波器及MATLAB代码5.中值滤波器及MATLAB代码6.最大值、最小值滤波器及MATLAB代码
- 数字图像处理学习笔记4：图像增强之空间滤波2（一阶微分锐化滤波（梯度），二阶微分锐化（拉普拉斯），非锐化掩蔽）
刘燚
计算机视觉matlab
文章目录前言一、一阶微分和二阶微分的定义二、一阶微分锐化滤波：梯度1.梯度2.sobel算子及MATLAB代码二、二阶微分锐化滤波：拉普拉斯算子1.拉普拉斯算子2.拉普拉斯算子MATLAB代码三、非锐化掩蔽和高提升滤波1.非锐化掩蔽和高提升滤波2.MATLAB代码总结前言锐化滤波的主要目的是突出灰度的过渡部分，比如图像中物体的边缘。一、一阶微分和二阶微分的定义一阶微分：（1）在恒定灰度值得区域一阶
- 数字图像处理学习笔记（二）（上）
书生丶丶
学习图像处理python
第三章灰度变换与空间滤波引言空间域：指图像平面本身，这类图像处理方法直接以图像中的像素操作为基础。处理主要分为灰度变换和空间滤波两类。变换域：变换域的图像处理首先把一幅图像变换到变换域，在变换域中进行处理，然后通过反变换把处理结果返回到空间域。类比信号系统中的时域与频域以及s域。3.1背景知识空间域技术优点：在计算上更有效，且在执行上需要较少的处理资源。空间域处理表示公式：g(x,y)=T[f(x
- 数字图像处理学习笔记（四）
书生丶丶
学习计算机视觉图像处理
文章目录第七章小波和多分辨率处理引言7.1背景图像金字塔：有限冲激响应滤波器(FIR）：哈尔变换:7.2多分辨率展开级数展开尺度函数7.3一维小波变换离散小波变换连续小波变换7.4快速小波变换7.5二维小波变换7.6小波包7.7小结第8章图像压缩8.1基础知识数据压缩：编码冗余空间冗余和时间冗余不相关的信息图像信息的度量图像压缩模型图像格式、容器和压缩标准8.2一些基本的压缩方法霍夫曼编码Golo
- 数字图像处理学习笔记
在学习的王哈哈
学习笔记
数字图像处理学习笔记这门课是通过数字图像处理-DigitalImageProcessing(DIP)进行学习的，由于课中代码实现的部分是Matlab，对我以后的用处不是很大，所以学习的重心是在于理论的部分，至于代码实现部分先暂时搁置，与此同时会查看下openCV中python接口相关操作的使用。文章目录数字图像处理学习笔记第一二章OpenCV-python的相关使用1.读取图像2.显示图像2.显示
- 数字图像处理学习笔记4第四章 图像变换 附实验
如魔
读书笔记数字图像处理知识整理-读书笔记图像处理离散余弦变换快速傅立叶变换
第四章图像变换附实验前言图像变换：为达到某种目的将原始图像变换映射到另一个空间上，使得图像的某些特征得以突出，以便于后面的处理和识别。4.1连续傅里叶变换一维变换用傅里叶变换表示的函数特征完全可以通过傅里叶反变换来重建，而不会丢失任何信息。若把一个一维输入信号做一维傅里叶变换，该信号就被变换到频域上，即得到了构成该输入信号的频谱，频谱反映了该输入信号由哪些频率构成。函数f(x)的一维连续傅里叶变换
- 数字图像处理学习笔记（一）——数字图像处理概述
闭关修炼——暂退
《数字图像处理》学习笔记数字信号处理
数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：数字图像处理学习笔记一、什么是图像Ⅰ、图像的定义：二维函数f(x,y)注：①x,y是空间坐标；②f(x,y)中f是点（x,y）的幅值。Ⅱ、灰度图像是一个二维灰度（或亮
- 数字图像处理学习笔记（二）：图像灰度级的增加、减少
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验计算机视觉图像识别matlab图像处理灰度级
实验截图：图像灰度级阶梯实验代码：img1=imread('erciyuan.jpg');img2=rgb2gray(img1);fori=0:7img=(uint8(img2/(2^i)))*(2^i);%灰度级逐渐递减的过程subplot(2,4,i+1),imshow(img,[]);title(['',num2str(2^(8-i)),'级灰度图像']);%设置titleend结果分析：图
- 数字图像处理学习笔记2：图像直方图及空域处理和常见python编程问题
一年级 学生
数字图像处理pythonopencvnumpy计算机视觉
本次学习内容是记录基本的图像增强，滤波或者直方图处理的编程实现以及相关python常见错误，涉及numpy，matplotlib，opencv等库。以上内容基于第一次作业。目录直方图读取显示直方图均衡化plt绘图技巧说明直方图拉伸平滑滤波图像锐化图像二值化1.直方图读取显示函数cv.calcHist（images，channels，mask，histSize，ranges[，hist[，accum
- 数字图像处理学习笔记（二）：SIFT（尺度不变特征变换）算法
Leon_Chan0
数字图像处理
数字图像处理学习笔记（二）：SIFT（尺度不变特征变换）算法一、概述：提到特征点算法，首先就是大名鼎鼎的SIFT算法了。SIFT的全称是ScaleInvariantFeatureTransform，尺度不变特征变换，2004年由加拿大教授DavidG.Lowe提出的。SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，是一种非常稳定的局部特征。SIFT算法分为以下五个过程：1）尺度空间的搭建；（高
- 数字图像处理学习笔记之——空间域图像增强
前丨尘忆·梦
Matlab图像处理计算机视觉机器学习matlab
空间域图像增强1、图像增强基础1.1、为什么要进行图像增强图像增强是指根据特定的需要==突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息==的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。因此，这类处理是为了某种应用目的而去改善图像质量的。处理的结果使图像更适合于人的观察或机器的识别系统。应该明确的是增强处理并不是增强原始图像的信息，其结果只能增强对某种信息的
- 数字图像处理学习笔记8：频率域滤波4（拉普拉斯算子）
刘燚
计算机视觉matlab图像处理
文章目录一、频率域的拉普拉斯算子1.原理2.编程步骤二、MATLAB代码1.代码2.结果一、频率域的拉普拉斯算子1.原理（1）拉普拉斯在频率域的滤波器可以表示为：H(u,v)=−4π2D2(u,v)H(u,v)=-4π^2D^2(u,v)H(u,v)=−4π2D2(u,v)（2）∇2f(x,y)=F−1[H(u,v)∗F(u,v)]\nabla^2f(x,y)=F^{-1}[H(u,v)*F(u,
- 数字图像处理学习笔记（七）锐化滤波：Sobel算子、Canny算子、拉普拉斯算子
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验边缘检测图像处理matlab锐化滤波
实验截图：不同锐化滤波处理后的结果实验代码：img=imread('erciyuan.jpg');subplot(221);imshow(img);title('原图');subplot(222);sobel=edge(rgb2gray(img),'sobel');imshow(sobel);title('Sobel算子后的图');subplot(223);canny=edge(rgb2gray(
- 数字图像处理学习笔记1：图像增强之灰度变换（灰度反转，对数变换，冥律变换）
刘燚
图像处理2（c++opencv)matlab计算机视觉
文章目录前言一、灰度反转1.计算公式（以256级灰度图为例）2.MATLAB代码二、对数变换1.计算公式2.MATLAB代码三、冥律变换1.计算公式2.MATLAB代码3.伽马系数四、分段线性变换1.对比度拉伸2.灰度级分层3.比特平面分层前言灰度变换直接作用于图像像素，改变像素灰度值。灰度变换主要包括：1、灰度反转；2、对数变换；3、冥律变换；4、分段线性变换。学习教材：数字图像处理（冈萨雷斯）
- 数字图像处理学习笔记（四）点处理：灰度值反转、对数变换、伽马变换
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验计算机视觉matlab图像处理对数变换伽马变换
实验截图：灰度值反转:对数变换（进行对数变换不同量级的结果）：伽马变换（伽马变换量级为0.4和1.4时）：实验代码：灰度值反转(1):img1=imread('shadow.PNG');%读取图片img2=rgb2gray(img1);%转成灰度图img=imadjust(img2,[0,1],[1,0]);%反转灰度值subplot(121);imshow(img2)title('原图');su
- 数字图像处理学习笔记（十七）分割出彩色图像中的“蓝色”部分
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验图像处理matlabRGB颜色分割
实验截图：RGB图中蓝色的分离：实验代码：I=imread('RGB.jpg');[MNt]=size(I);I1=I;I2=I;fori=1:Mforj=1:NifI(i,j,1)200I1(i,j,1)=0;I1(i,j,2)=0;I1(i,j,3)=255;I2(i,j,1)=0;I2(i,j,2)=255;I2(i,j,3)=0;elseI1(i,j,1)=0;I1(i,j,2)=0;I1
- 数字图像处理学习笔记——通路长度的计算
小白学算法
数字图像处理学习图像处理
例题：1.V={2,3,4}，计算p和q之间的4通路、8通路和m通路的最短长度。（1）最短4通路：由上图可知，从p到q是无法到达的，即没有4通路，也不存在最短4通路。（2）最短8通路：由上图可知，最短8通路为4。只要满足p周围的8个值在V值内，都可以走，最短距离优先考虑斜线。（3）最短m通路：由上图可知，最短m通路为5。最短m通路是在最短8通路的基础上，优先考虑直线且必须满足N4（p）与N4(q)
- 数字图像处理学习笔记（1）：绪论
向东的笔记本
数字图像处理数字图像处理
第一章：绪论1.什么是数字图像？一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y),对任何一对空间坐标(x,y)处的幅值f称为为图像在该点处的强度或灰度。数字图像由有限数量的元素组成，每个元素有特定的位置和幅度，元素又称为像素。每个像素的灰度级至少要8bit（灰度图像，单通道）来表示，一般采用24bit（彩色图像，三通道）。一幅未经压缩原始图像（彩色，三通道）大小的计算方式（换算成字节）：1920×108
- 数字图像处理学习笔记（九）——直方图运算
闭关修炼——暂退
《数字图像处理》学习笔记直方图数字图像处理学习笔记
数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：数字图像处理学习笔记直方图均衡化数字图像直方图均衡化目的就是提升图像的对比度，将较亮或者较暗区域的输入像素映射到整个区域的输出像素，是图像增强一种很好的且方便的方式。
- 数字图像处理中常用的数学操作
m0_61899108
数字图像处理matlab开发语言
参考博客数字图像处理学习笔记（六）——数字图像处理中用到的数学操作_闭关修炼——暂退的博客-CSDN博客_数字图像处理用到的数学知识阵列和矩阵操作线性操作和非线性操作算数操作集合和逻辑操作
- 三种图像内插法（最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法）的做法 & 代码实现
m0_61899108
数字图像处理python人工智能
参考博客数字图像处理学习笔记（四）——数字图像的内插、度量、表示与质量_闭关修炼——暂退的博客-CSDN博客数字图像处理学习笔记（七）——用Pycharm及MATLAB实现三种图像内插法（最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法）_闭关修炼——暂退的博客-CSDN博客数字图像的内插内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具。从根本上看，内插是用已知数据来估计未知位置的数值的处
- 数字图像处理学习笔记（一）
书生丶丶
学习图像处理
文章目录前言第一章绪论1.1什么是数字图像处理数字图像：数字图像处理：像素：图像处理的三种典型计算处理：1.2数字图像处理起源1.3数字图像处理应用1.4数字图像处理基本内容1.5图像处理系统的组成1.6小结第二章数字图像基础2.1视觉感知要素人类视觉感知的重要性人类与电子成像设备的对比人类与电子成像设备的成像原理眼睛的亮度适应和辨别2.2光和电磁波谱电磁波谱描述公式光子定义能量公式对于伽马射线的
- 数字图像处理学习笔记（五）下
书生丶丶
学习计算机视觉人工智能
文章目录第10章图像分割10.1基础知识10.2点、线和边缘检测边缘检测点检测线检测边缘模型Marr-Hildreth边缘检测器高斯拉普拉斯（LoG）：坎尼边缘检测器边缘连接和边界检测10.3阂值处理多阈值处理可变阈值处理多变量阈值处理10.4基于区域的分割区域生长10.5用形态学分水岭的分割10.6分割中运动的应用10.6小结第10章图像分割从输入和输出都是图像的图像处理方法，转到了输入为图像而
- 数字图像处理学习笔记（十一）——用Python代码实现图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层、直方图均衡化、平滑滤波器、锐化滤波器
荣仔！最靓的仔！
《数字图像处理》学习笔记图像处理pythonpycharm图像增强学习笔记
数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：数字图像处理学习笔记在数字图像处理学习笔记（八）中，已对图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层等做过详细理论论述，本文将对上述理论知识做实践
- 预更:数字图像处理学习笔记
抽象转移
文｜抽象转移亲爱的读者朋友们，小说《开舟渡我》已完结，我用65天的晚上，一鼓作气完成这部青春校园类小说的构思，大纲，以及每一章节，整体故事来源现实，却不局限于现实。这部小说是我对自己过去的总结，小说啊，是讲了一个故事，一而再，再而三的失望与矛盾，终于使女主明白:你可以做很多温暖的事，你可以传递正能量，但是不要妄想用微薄之力影响别人，改变别人的成长轨迹，该被你影响的，自是该转变走向了截然不同的路，但
- 数字图像处理学习笔记-03（基于Matlab的车牌识别系统的设计）
choking-a
matlab图像识别
数字图像处理学习笔记-03（基于Matlab的车牌识别系统的设计）开始学习使用OpenCV对图像进行处理了，将陈年旧物整理一下，这是数字图像处理课程的期末课题实验之一。目录数字图像处理学习笔记-03（基于Matlab的车牌识别系统的设计）一、实验目的二、理论基础及算法设计（一）图像预处理1.1RGB图像1.2灰度图像1.3二值化图像（二）数学形态学处理进行车牌粗定位2.1canny算法边缘检测2.
- 数字图像处理学习笔记之——图像的点运算
前丨尘忆·梦
图像处理matlab
图像的点运算1、灰度直方图灰度直方图描述了一幅图像的灰度级统计信息，主要应用于图像分割和图像灰度变换等处理过程中。1.1、理论基础从数学上来说，图像直方图描述图像的各个灰度级的统计特性，它是图像灰度值的函数，统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率。有一种特殊的直方图叫做归一化直方图，可以直接反映不同灰度级出现的频率。从图形上来说，灰度直方图是一个二维图，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标
- 彩色图转灰度图的几种方法
荼荼灰
计算机视觉机器学习
数字图像处理学习笔记（目录）平均法gray(x,y)=fR(x,y)+fG(x,y)+fB(x,y)3gray(x,y)=\frac{fR(x,y)+fG(x,y)+fB(x,y)}{3}gray(x,y)=3fR(x,y)+fG(x,y)+fB(x,y)加权平均(最常用)gray(x,y)=0.299∗fR(x,y)+0.578∗fG(x,y)+0.114∗fB(x,y)gray(x,y)=0.
- 数字图像处理学习笔记 六 彩色图像处理
白鲸鱼2020
数字图像处理python
目录（一）彩色模型介绍1.1RGB模型1.2CMY、CMYK模型1.3HSI彩色模型1.4HSV模型1.5YCbCr彩色空间（二）伪彩色图像处理（三）全彩色图像处理及彩色变换3.1全彩色图像处理3.2彩色变换3.4彩色图像的直方图处理3.5彩色直方图均衡化（四）彩色图像的平滑和锐化4.1平滑处理4.2锐化处理（五）彩色图像的分割5.1基于HSI的彩色图像分割5.2K-Means聚类对比分割彩色图像
- 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
tomcat_oracle
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
