- 最新ChatGPT支持下的PyTorch机器学习与深度学习
zkzhzy
ChatGPT机器学习python机器学习深度学习pytorchchatgpt数据分析人工智能
近年来,随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术,在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外,近年来,Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊(副教授)主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理,具有丰富的科研经验,主编《MATLAB智能算
- `sig_atomic_t` 是C语言中的一个数据类型,它通常用于在信号处理程序中声明变量
sunfanup
linux开发cc++c语言信号处理开发语言
例子staticvolatilesig_atomic_tsignal_num;staticvoidSigTerm(intsigno){running=0;signal_num=signo;}intmain(intargc,char*argv[]){signal(SIGTERM,SigTerm);signal(SIGINT,SigTerm);}sig_atomic_t是C语言中的一个数据类型,它通常
- octave 与 matlab
UPUPUPEveryday
matlab开发语言
octave与matlab联系与区别Octave和Matlab是两种数字计算和科学编程语言。它们之间有很多联系和区别。联系:Octave和Matlab都是为了进行数值计算和科学编程而设计的,它们都具有很强的数值计算和矩阵操作的能力。Octave和Matlab都支持向量化的操作,使得对矩阵和向量的运算更加高效。Octave和Matlab都提供了丰富的数学函数库,包括线性代数、信号处理、图像处理等领域
- 压缩感知中的稀疏基是什么?
superdont
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
- 数字信号处理基础----xilinx除法器IP使用
black_pigeon
FPGA数字信号处理数字信号处理基础补码
前言在进行数字信号处理的时候,计算是必不可少的,通常情况下,能够不用乘法器和除法器就不用乘除法器,可以采用移位和加减法的方式来完成计算。但在一些特殊情况下,希望采用乘除法,这时候在FPGA当中就需要专用的IP了。乘除法在FPGA当中实现起来是比较困难的一件事情。若直接在verilog代码中使用了乘法或者除法,其实最终对应到电路中,要么是采用大量的blockram来实现,要么是占用DSP资源。这种情
- 突破编程_C++_面试(高级特性(1))
breakthrough_01
突破编程_C++_面试面试c++
面试题1:什么是线程以及它在并发编程中的作用是什么线程(Thread)是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。线程是独立调度和分派的基本单位,同一进程中的多条线程将共享该进程中的全部系统资源,如虚拟地址空间,文件描述符和信号处理等等。但同一进程中的不同线程间的
- 通俗易懂地理解稀疏性
superdont
计算机视觉计算机视觉入门人工智能算法opencv计算机视觉矩阵
今天我想与大家探讨的是一个数学和工程学中的重要概念——稀疏性。这个概念可能听起来很抽象,但它实际上贯穿于我们生活中的许多方面。那么,稀疏性到底是什么呢?简单来说,在数学和信号处理领域,一个信号被称为稀疏,指的是它在某个域(例如时间域、频率域或其他变换域)中只有少量的非零元素。示例我们通过两个生活中的例子来理解一下。窗户上的泥让我们通过一个实际例子来描绘稀疏性。假设你有一扇带有许多小玻璃窗格的窗户。
- 【工业智能】VSB Power Line Fault Detection-chapter1
凭轩听雨199407
学习python制造数据挖掘
VSBPowerLineFaultDetection-chapter1backgrounddataset数据介绍信号处理方法EDAtrainfeatureengineeringmodeltraintry信息来源:KaggleCompetition:VSBPowerLineFaultDetectionbackground中压高架线路绵延上百公里来为城市提供电力。因为距离很远,所以人工检测那些没有立即
- CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵
2301_78492934
人工智能算法深度学习信号处理matlab
CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵对序列信号进行CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态)分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵,程序实用性高,适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理。并输出分解图、包络图、包络谱图、峭度值图、频谱图。下面对所涉及算法及运行效果进行介绍好的,下面
- SGMD(辛几何分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵
2301_78492934
人工智能matlab信号处理
对序列信号进行SGMD(辛几何分解)分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵,程序实用性高,适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理。可输出分解图、包络图、包络谱图、峭度值图、频谱图。从Excel表格中读取,直接替换数据就可以使用,matlab代码SGMD(辛几何模态分解)辛几何模态分解(SGMD)是一种基于辛几何理论的信号分解方法。辛几何是一种数学框架,用
- 星宸科技SSC369G 双4K高性价比AI IPC方案
芯智雲城
解决方案科技人工智能
一、方案描述SSC369G双4K高性价比AIIPC方案采用主芯片SSC369G,内核为CA55四核最高主频为1.5Ghz处理器。SOC内置集成一个64位的四核RISC处理器,先进的图像信号处理器(ISP),高性能的H.265/H.264/MJPEG视频编解码器,双核智能处理单元(IPU),四核数字信号l处理器(DSP)以及高速I/O接口,如PCIe、USB3.1和千兆以太网。产品可用于多通道、高分
- 【GRU回归预测】麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元SSA-Attention-CNN-BiGRU数据预测(多输入多输出)【含Matlab源码 3905期】
Matlab领域
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✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理(进阶版)路径规划(Matlab)神经网络预测与分类(Matlab)优化求解(Matlab)语音处理(Matlab)信号处理(Matlab)车间调度
- 【BP回归预测】基于粒子群算法优化BP神经网络车位预测附Matlab代码
matlab科研助手
神经网络预测算法回归神经网络
✅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随着城市化进程的不断加快,城市交通拥堵问题日益严重,车位资源的稀缺成为影响城市交通顺畅的重要因素。
- 【GRU回归预测】基于麻雀算法优化双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码...
天天Matlab代码科研顾问
算法gru回归神经网络matlab
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。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在机器学习和人工智能的领域中,回归预测是一项重要的任务。它涉及利用历史数据来预测未来的连续值。最近,一种基于麻雀算
- 基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机BBO-CNN-SVM实现瓦斯数据回归预测附Matlab代码
天天Matlab代码科研顾问
预测模型算法cnn支持向量机
✅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:瓦斯数据回归预测是煤矿安全生产的重要环节,对煤矿瓦斯治理具有重要意义。本文提出了一种基于生物地理
- 【风电预测】基于Logistic混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测附Matlab代码
前程算法matlab屋
预测模型算法神经网络matlab
✅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风电功率预测在风电场运行和电网调度中至关重要。本文提出了一种基于Logistic混沌映射改进的麻雀
- VPX信号处理卡设计原理图:9-基于DSP TMS320C6678+FPGA XC7V690T的6U VPX信号处理卡 信号处理 无线电通信
hexiaoyan827
fpga开发VPX信号处理卡信号处理无线电通信领域固态硬盘存储
一、概述本板卡基于标准6UVPX架构,为通用高性能信号处理平台,系我公司自主研发。板卡采用一片TIDSPTMS320C6678和一片Xilinx公司Virtex7系列的FPGAXC7V690T-2FFG1761I作为主处理器,Xilinx的AritexXC7A200T作为辅助处理器。XC7A200T负责管理板卡的上电时序,时钟配置,系统及模块复位,程序重配等。为您提供了丰富的运算资源。如图1所示:
- 2024年生物医学、医学图像与信号处理国际会议(ICBMISP2024)
anana_xu
信号处理大数据人工智能智慧城市自动化制造
2024年生物医学、医学图像与信号处理国际会议(ICBMISP2024)会议简介2024年国际生物医学、医学成像和信号处理会议(ICBMISP2024)很高兴邀请您提交主题为“生物医学、医学图像和信号处理的当前挑战和未来前景”的原稿。通过ICBMISP2024,生物医学、医学成像和信号处理三个重要领域的完美融合将为研究人员、农学家、政策制定者、年轻人,特别是行业专家提供一个平台,让他们聚集、分享经
- 嵌入式Qt Qt中的信号处理
嵌入式_笔记
Qtqt信号处理开发语言
一.Qt中的信号处理Qt消息模型:-Qt封装了具体操作系统的消息机制-Qt遵循经典的GUI消息驱动事件模型Qt中定义了与系统消息相关的概念;Qt中的消息处理机制:Qt的核心QObject::cinnect函数:Qt中的“新”关键字:实验1初探信号与槽#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){QApplicationa(argc,argv);//应用程
- 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
- 通俗易懂的L0范数和L1范数及其Python实现
superdont
计算机视觉python开发语言人工智能计算机视觉opencv矩阵
定义L0范数(L0-Norm)L0范数并不是真正意义上的一个范数,因为它不满足范数的三角不等式性质,但它在数学优化和信号处理等领域有着实际的应用。L0范数指的是向量中非零元素的个数。它通常用来度量向量的稀疏性。数学上表示为:[|x|_0=\text{numberofnon-zeroelementsin}x]例如,向量(x=[1,0,2,0,3])的L0范数是3,因为该向量中有三个非零元素。L1范数
- 【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(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:
- openairinterface5-概述
wuweiwangyao
网络
1.定义概述OAI5G是指OpenAirInterface5G,是一种用于5G通信的空中接口标准。它定义了5G移动通信的空中接口标准,包括物理层、数据链路层和网络层等方面的规范。OAI5G进程梳理可以帮助我们更好的理解和管理5G通信网络。在OAI5G中,进程是指网络中各种任务和功能,例如数据传输、信号处理、网络管理等,通过对OAI5G进程的梳理,我们可以更好的理解网络中各个进程的功能和作用,从而更
- FPGA转行ISP的探索之一:行业概览
徐丹FPGA之路
FPGA异构计算fpga开发接口隔离原则算法
ISP的行业位置最近看到一个分析,说FPGA的从业者将来转向ISP(ImageSignalProcess图像信号处理)是个不错的选择,可以适应智能汽车、AI等领域。故而我查了一下ISP,对它大致有个概念。传统的ISP对应的是相机公司,它是相机里的一个核心环节,可以称作成像引擎,就像汽车里的发动机一样重要。ISP在相机成像的整个环节中,它负责接收感光元件(Sensor)的原始信号数据,可以理解为整个
- 基于FPGA的ECG信号滤波与心率计算verilog实现,包含testbench
简简单单做算法
Verilog算法开发#通信工程fpga开发ECG信号滤波心率计算
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1ECG信号的特点与噪声4.2FPGA在ECG信号处理中的应用4.3ECG信号滤波原理4.4心率计算原理4.5FPGA在ECG信号处理中的优势5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览其RTL结构如下:2.算法运行软件版本vivado2019.23.部分核心程序............................
- 专业140+总410+合工大合肥工业大学833信号分析与处理综合考研经验电子信息与通信工程,真题,大纲,参考书。
一个通信老学姐
博睿泽信息通信考研博睿泽信息通信考研论坛信息与通信考研经验分享信号处理
经过一年努力奋战,今年初试总分410+,其中专业课833信号分析与处理综合(ss和dsp)140+(感谢信息通信Jenny老师去年的悉心指导),数一130+,顺利上岸,被合工大录取,看到周围同学上岸的欢欣鼓舞,失败的痛苦焦虑,想总结一些自己的复习经验,希望对大家有帮助,都可以通过自己的努力顺利考上。一、专业课:833信号分析与处理综合是两门,信号和数字信号处理,复习内容较多,大家专业课要早点开始,
- 【信道估计】基于最小二乘实现MIMO_OFDM信道估计附Matlab代码
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✅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多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)技术在现代无线通信系统中广泛应用。信道估计是MIMO
- 【图像分割】基于粒子群算法优化最大类间方差PSO-OTSU图像分割算法研究附Matlab代码
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图像处理算法matlab开发语言
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- 【雷达检测】基于多普勒和CFA目标雷达检测附Matlab代码
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雷达matlab目标跟踪开发语言
✅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引言雷达检测是雷达系统中一项关键技术,其目的是从噪声背景中检测出目标回波信号。基于多普勒和持续波频率调
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio