ygfx2009
ygfx2009

QR分解-正交矩阵生成

QR分解

也叫正交-三角分解，顾名思义就是将矩阵分解为正交矩阵和上三角矩阵的积。

语法

  • [Q,R]=QR(A) 其中A是m*n矩阵，分解为m*m酉矩阵Q和m*n的上三角矩阵R。
  • [Q,R]=QR(A,0) 为“经济型”分解，如果m>n, 只计算Q的n列和R的n行，也就是说，A分解为m*n的矩阵Q和n*n的上三角矩阵R。

实例

[A,Rtmp]=qr(randn(128,50),0)
解释：将128*50的伪随机规范矩阵分解为128*50的正交矩阵A和50*50的上三角矩阵Rtmp。
目的：将伪随机矩阵变换为正交伪随机矩阵，常用于压缩感知的观测矩阵的生成。

你可能感兴趣的:(压缩感知)

  • MATLAB使用OMP实现图像的压缩感知实例 superdont 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？ 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
  • 压缩感知常用的测量矩阵 superdont 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
  • JVM StackMapTable 属性的作用及理解 lijingyao8206 jvm字节码Class文件StackMapTable
            在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率，在字节码规范中添加了Stack Map Table属性，以下简称栈图，其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
  • 回调函数调用方法 百合不是茶 java
    最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下   代码很简单:           MainDemo  :调用方法  得到方法的返回结果        
  • [时间机器]制造时间机器需要一些材料 comsci 制造
          根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质     和材料...       甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......      
  • 开口埋怨不如闭口做事 邓集海 邓集海 做人 做事 工作
    “开口埋怨，不如闭口做事。”不是名人名言，而是一个普通父亲对儿子的训导。但是，因为这句训导，这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子，叫张明正。 　　 　　张明正出身贫寒，读书时成绩差，常挨老师批评。高中毕业，张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后，平时开口怨这怨那的张明正，不从自身找原因，而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。 　　 　　
  • jQuery插件开发全解析，类级别与对象级别开发 IT独行者 jquery开发插件　函数
    jQuery插件的开发包括两种： 一种是类级别的插件开发，即给 jQuery添加新的全局函数，相当于给 jQuery类本身添加方法。 jQuery的全局函数就是属于 jQuery命名空间的函数，另一种是对象级别的插件开发，即给 jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。   1 、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
  • Rome解析Rss 413277409 Rome解析Rss
    import java.net.URL;  import java.util.List;    import org.junit.Test;    import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;  import com.sun.syndication.feed.synd.S
  • RSA加密解密 无量 加密解密rsa
    RSA加密解密代码 代码有待整理 package com.tongbanjie.commons.util; import java.security.Key; import java.security.KeyFactory; import java.security.KeyPair; import java.security.KeyPairGenerat
  • linux 软件安装遇到的问题 aichenglong linux遇到的问题ftp
    1 ftp配置中遇到的问题    500 OOPS: cannot change directory   出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了   修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled    2 source /etc
  • 面试心得 alafqq 面试
    最近面试了好几家公司。记录下； 支付宝，面试我的人胖胖的，看着人挺好的；博彦外包的职位，面试失败； 阿里金融，面试官人也挺和善，只不过我让他吐血了。。。 由于印象比较深，记录下； 1，自我介绍 2，说下八种基本类型；（算上string。楼主才答了3种，哈哈，string其实不是基本类型，是引用类型） 3，什么是包装类，包装类的优点； 4，平时看过什么书？NND，什么书都没看过。。照样
  • java的多态性探讨 百合不是茶 java
    java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况 //package 1; class A{ public void test(){ System.out.println("A"); } } class D extends A{ public void test(){ S
  • 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记 bijian1013 JavaScript
    1.documentWrite <html> <head> <script language="JavaScript"> document.write("这是电脑网络学校"); document.close(); </script> </h
  • 探索JUnit4扩展：深入Rule bijian1013 JUnitRule单元测试
            本文将进一步探究Rule的应用，展示如何使用Rule来替代@BeforeClass，@AfterClass，@Before和@After的功能。         在上一篇中提到，可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展，而且也不提倡对Runner中的withBefores()，withAfte
  • [CSS]CSS浮动十五条规则 bit1129 css
    这些浮动规则，主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结，然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。   1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后，会成为块级元素，比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动，会向最近的块级父元素的左上角移动，直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界；如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
  • 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景 bit1129 partition
    0.Kafka服务器配置 3个broker 1个topic，6个partition，副本因子是2 2个consumer，每个consumer三个线程并发读取   1. Producer package kafka.examples.multibrokers.producers; import java.util.Properties; import java.util.
  • zabbix_agentd.conf配置文件详解 ronin47 zabbix 配置文件
    Aliaskey的别名，例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1]， 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key：vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1]，也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复，但是可以有多个
  • java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项 bylijinnan fibonacci
    参考了网上的思路，写了个Java版的： public class Fibonacci { final static int[] A={1,1,1,0}; public static void main(String[] args) { int n=7; for(int i=0;i<=n;i++){ int f=fibonac
  • Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder bylijinnan javanetty
    先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制，如下： 实
  • AES加密解密 chicony 加密解密
    AES加解密算法，使用Base64做转码以及辅助加密： package com.wintv.common; import javax.crypto.Cipher; import javax.crypto.spec.IvParameterSpec; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; import sun.misc.BASE64Decod
  • 文件编码格式转换 ctrain 编码格式
    package com.test; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream;
  • mysql 在linux客户端插入数据中文乱码 daizj mysql中文乱码
    1、查看系统客户端，数据库，连接层的编码  查看方法： http://daizj.iteye.com/blog/2174993 进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql>  show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
  • 好代码是廉价的代码 dcj3sjt126com 程序员读书
      长久以来我一直主张：好代码是廉价的代码。 当我跟做开发的同事说出这话时，他们的第一反应是一种惊愕，然后是将近一个星期的嘲笑，把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时，才收敛一点。 当最初的惊愕消退后，他们会用一些这样的话来反驳： “好代码不廉价，好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。” 我只
  • Android网络请求库——android-async-http dcj3sjt126com android
    在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库，用来处理网络请求操作，今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http，目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库，网络处理均基于Android的非UI线程，通
  • ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化 eksliang SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097999   SQL语句的优化总结如下   sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行： 合理使用索引 避免或者简化排序 消除对大表的扫描 避免复杂的通配符匹配 调整子查询的性能 EXISTS和IN运算符 下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结：
  • 浅析：Android 嵌套滑动机制（NestedScrolling） gg163 android移动开发滑动机制嵌套
    谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后，为了更好的用户体验，Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性 NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢？<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]--> 比如你使用了Toolbar，下面一个ScrollView，向上滚
  • 使用hovertree菜单作为后台导航 hvt JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
      hovertree是一个jquery菜单插件，官方网址：http://keleyi.com/jq/hovertree/ ，可以登录该网址体验效果。 0.1.3版本：http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm hovertree插件包含文件： http://keleyi.com/jq/hovertree/css
  • SVG 教程 （二）矩形 天梯梦 svg
    SVG <rect> SVG Shapes SVG有一些预定义的形状元素，可被开发者使用和操作： 矩形 <rect> 圆形 <circle> 椭圆 <ellipse> 线 <line> 折线 <polyline> 多边形 <polygon> 路径 <path>
  • 一个简单的队列 luyulong java数据结构队列
    public class MyQueue { private long[] arr; private int front; private int end; // 有效数据的大小 private int elements; public MyQueue() { arr = new long[10]; elements = 0; front
  • 基础数据结构和算法九：Binary Search Tree sunwinner Algorithm
      A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
  • 项目出现的一些问题和体会 Steven-Walker DAOWebservlet
         第一篇博客不知道要写点什么，就先来点近阶段的感悟吧。     这几天学了servlet和数据库等知识，就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的，完成了最简单的一些功能，使用了三层架构。 dao层完成的是对数据库具体的功能实现，service层调用了dao层的实现方法，具体对servlet提供支持。  &
  • 高手问答：Java老A带你全面提升Java单兵作战能力！ ITeye管理员 java
    本期特邀《Java特种兵》作者：谢宇，CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答，欢迎网友积极提问，与专家一起讨论! 作者简介： 淘宝网资深Java工程师，CSDN超人气博主，人称“胖哥”。 CSDN博客地址： http://blog.csdn.net/xieyuooo 作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴，曾经被人笑话过不懂鼠标是什么，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他