- 笔记-Python图片处理 (OpenCV-Python )
大白砌墙
笔记pythonopencv
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口,它拥有OpenCVC++API
- 基于opencv消除图片马赛克
小苗爸爸
opencv人工智能计算机视觉
以下是一个基于Python的图片马赛克消除函数实现,结合了图像处理和深度学习方法。由于马赛克消除涉及复杂的图像重建任务,建议根据实际需求选择合适的方法:importcv2importnumpyasnpfromPILimportImagedefremove_mosaic(image_path,output_path,method='traditional',block_size=10,scale_f
- 智能优化算法应用:基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像增强算法计算机视觉人工智能
智能优化算法应用:基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码文章目录智能优化算法应用:基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码1.全局双伽马校正2.旗鱼算法3.适应度函数设计4.实验与算法结果5.参考文献6.Matlab代码摘要:本文主要介绍基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法。1.全局双伽马校正设图像的灰度值范围被归一化到[0,1]范围之内,基于全局亮度的双伽马调整
- 手把手教你学simulink实例--基于Simulink的电动汽车整车能效评估与优化仿真
小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学SimulinkSIMULINK
目录基于Simulink的电动汽车整车能效评估与优化仿真基于Simulink的电动汽车整车能效评估与优化仿真1.背景介绍1.1项目背景电动汽车的整车能效是衡量其性能和经济性的重要指标之一。高能效不仅能够延长车辆的续航里程,还能降低使用成本并减少环境影响。然而,电动汽车的能效受到多种因素的影响,包括动力系统效率、能量管理策略、驾驶行为以及外部环境条件等。基于MATLAB/Simulink的仿真平台可
- (一)spark是什么?
一智哇
大数据框架学习sparkbigdata大数据
1.spark是什么?spark是一个用来实现快速,通用的集群计算平台spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景,包括批处理,迭代算法,交互式查询,流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算,spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。2.spark的用途(1):数据科学任务具备SQL、统计、预测建模(机器学习)等方面的经验,以及一定的python,matlab
- 基于ESP32完成摄像头接入和调试
研创通之逍遥峰
单片机摄像头ESP32硬件开发
基于ESP32完成摄像头接入和调试是一个常见的物联网(IoT)项目,广泛应用于安防监控、智能家居、图像识别等场景。以下是实现摄像头接入和调试的详细步骤:1.硬件准备ESP32开发板:推荐使用带PSRAM的ESP32开发板(如ESP32-CAM),因为摄像头图像处理需要较大的内存。摄像头模块:常用的摄像头模块有OV2640和OV7670。OV2640支持更高的分辨率(如1600x1200),适合高质
- PID神经元网络控制的MATLAB实现与分析
木子算法
数学建模MATLAB案例分析matlab神经网络
PID神经元网络控制的MATLAB实现与分析一、引言在工业控制和自动化领域,PID(比例-积分-微分)控制器是应用最为广泛的控制策略之一。传统的PID控制器结构简单、易于实现,但在处理复杂非线性系统时,其控制效果往往不尽如人意。PID神经元网络结合了PID控制的思想和神经网络的自学习能力,能够自适应地调整控制参数,从而更好地应对复杂系统的控制问题。本文将详细介绍基于MATLAB实现的PID神经元网
- 图像处理中注意力机制的解析与代码详解
业余小程序猿
笔记
1.注意力机制的原理注意力机制(AttentionMechanism)是一种模拟人类视觉系统的机制,它使模型能够聚焦于图像的关键部分,从而提升图像处理任务的性能。在图像处理中,注意力机制通常分为通道注意力(ChannelAttention)和空间注意力(SpatialAttention)。通道注意力:通过动态调整每个通道的重要性,使模型更有效地利用输入数据的信息。其核心步骤包括全局池化、多层感知机
- MATLAB中的A*算法路径规划实战指南
MCPlayer542
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:MATLAB是进行路径规划的强大工具,尤其适用于机器人导航和自动驾驶系统。文章详细介绍了如何使用MATLAB实现A算法进行二维和三维路径规划,涵盖了算法原理、环境地图构建、启发式函数设计、以及路径搜索的步骤。文章附带MATLAB代码示例,帮助读者通过实际操作深入理解A算法在路径规划中的应用。1.MATLAB路径规划应用概述路径规划作为移动机器人、无人机和其他自
- a*算法matlab代码_Matlab航迹规划仿真——A*算法
weixin_39607798
a*算法matlab代码a算法和a*算法的区别路径规划算法matlab仿真
文章目录1.初始化参数2.构建地图3.A*算法搜索路径4.路径优化5.效果图6.下载链接可以在这里看画仆:A星算法详解(个人认为最详细,最通俗易懂的一个版本)zhuanlan.zhihu.com在此主要解释下代码。1.初始化参数主要参数:地图大小起始点和目标点坐标clcclearallm=30;n=30;Spoint=[33];%起始点坐标Epoint=[2922];%目标点坐标2.构建地图-in
- OpenCV计算摄影学(14)实现对比度保留去色(Contrast Preserving Decolorization)的函数decolor()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述将彩色图像转换为灰度图像。它是数字印刷、风格化的黑白照片渲染,以及许多单通道图像处理应用中的基本工具。cv::decolor是OpenCV中用于实现对比度保留去色(ContrastPreservingDecolorization)的一个函数。此函数可以将输入的彩色
- 使用MATLAB,进行机器视觉手势识别
Jack dudu
计算机视觉matlab
matlab进行手势识别,源码+数据集使用MATLAB,进行机器视觉手势识别。调用计算机相机采集手势数据,通过GUI界面按钮的操作能够及时的停止和启动程序。程序包含相机采集模块,截取相机采集内容模块,手势识别结果模块,以及手势识别文本显示模块,将模块集中在GUI界面上,能够很清晰的观察到程序的运行状态。包含程序源码。
- 【路径规划】快速探索随机树算法,用于自动驾驶汽车的路径规划,绕过静态障碍物(Matlab实现)
长安程序猿
算法自动驾驶汽车
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代码实现1概述快速探索随机树(Rapidly-exploringRandomTree,RRT)算法是一种常用于路径规划的概率型算法,特别适用于自动驾驶汽车的路径规划,能够有效地绕过静态障碍物。RRT算法通过随机采样和快速扩展树结
- 随机树算法 自动驾驶汽车的路径规划 静态障碍物(Matlab)
Luis Li 的猫猫
自动驾驶汽车人工智能算法计算机视觉
随着自动驾驶技术的蓬勃发展,安全、高效的路径规划成为核心挑战之一。快速探索随机树(RRT)算法作为一种强大的路径搜索策略,为自动驾驶汽车在复杂环境下绕过静态障碍物规划合理路径提供了有效解决方案。RRT算法基于随机采样思想构建树形结构。从初始状态点出发,在车辆的状态空间内反复随机采样,将新采样点与已有树中的节点依据距离、可达性等规则进行连接拓展,逐步生长形成一棵能够覆盖状态空间大部分区域的树,向着目
- 基于HarmonyNext的ArkTS实战案例:构建高效的图像处理应用
前端
前言HarmonyNext是鸿蒙操作系统的最新版本,提供了强大的图形处理能力与高效的开发工具。ArkTS作为HarmonyNext的推荐开发语言,结合了TypeScript的静态类型检查与JavaScript的灵活性,非常适合开发高性能的图像处理应用。本文将通过实战案例,深入讲解如何基于ArkTS开发一个高性能的图像处理应用,涵盖图像加载、滤镜处理、性能优化等内容,帮助开发者快速掌握Harmony
- 判断一个项目或任务是CPU密集型还是IO密集型
KK_crazy
java开发语言springcloudspringbootservletmybatis
判断一个项目或任务是CPU密集型还是IO密集型通常需要考虑以下几个方面:任务执行时间:CPU密集型:如果任务的执行时间主要消耗在CPU计算上,比如复杂的数学运算、加密解密、图像处理等,那么它可能是CPU密集型的。IO密集型:如果任务的执行时间主要消耗在等待I/O操作上,比如读写文件、网络通信、数据库操作等,那么它可能是IO密集型的。任务的特性:CPU密集型:任务通常涉及大量的计算,如科学计算、机器
- GPU与CPU:架构对比与技术应用解析
Hello.Reader
运维其他架构
1.引言1.1为什么探讨GPU与CPU的对比?随着计算技术的不断发展,GPU(图形处理单元)和CPU(中央处理单元)已经成为现代计算机系统中最重要的两个组成部分。然而,随着应用场景的多样化和对性能需求的提高,这两种处理器的角色正在逐渐发生变化。GPU以其强大的并行计算能力,在深度学习、图像处理和科学计算等领域迅速崛起,而CPU则在通用计算任务中保持其核心地位。了解GPU与CPU的设计差异和适用场景
- 曲线生成 | 图解Reeds-Shepp曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
Mr.Winter`
运动规划实战精讲运动规划实战进阶:轨迹优化篇机器人人工智能自动驾驶ROSROS2智能硬件
目录0专栏介绍1什么是Reeds-Shepp曲线?2Reeds-Shepp曲线的运动模式3Reeds-Shepp曲线算法原理3.1坐标变换3.2时间翻转(time-flip)3.3反射变换(reflect)3.4后向变换(backwards)4仿真实现4.1ROSC++实现4.2Python实现4.3Matlab实现0专栏介绍附C++/Python/Matlab全套代码课程设计、毕业设计、创新竞赛
- matlab GUI 函数调用,MATLAB gui函数调用问题
CellMax
matlabGUI函数调用
functionchuli_Callback(hObject,eventdata,handles)%hObjecthandletochuli(seeGCBO)%eventdatareserved-tobedefinedinafutureversionofMATLAB%handlesstructurewithhandlesanduserdata(seeGUIDATA)axes(handles.axe
- 【Python】OpenCV算法使用案例全解
岱宗夫up
教学opencv计算机视觉人工智能算法
OpenCV算法使用案例全解前言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了大量的图像和视频处理功能。从简单的图像滤波到复杂的三维重建,OpenCV涵盖了计算机视觉领域的众多算法。本文将详细介绍OpenCV中常见算法的使用案例,帮助读者更好地理解和应用这些强大的工具。一、图像处理基础(一)滤波操作滤波是图像处理中最基
- matlab实现转换音频格式文件,mp3到wav的转换
heda3
信号处理算法实战解析格式转换MP3到wavmatlab
准备数据下载的音频文件:开源https://voice.mozilla.org/zh-CN/datasets问题是该音频文件无扩展名(格式为MP3)如何实现批量在文件后面添加扩展名.mp3?操作:在当前文件夹下新建txt文件,并加上如下代码:ren*.**.MP3如果是将txt转换为MP3则改为ren*.txt**.MP3参考:https://www.zhihu.com/question/3519
- matlab实现磨皮美颜效果
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MATLAB图像处理matlab图像处理算法
原理matlab实现磨皮美颜效果主要是对图像进行低通滤波,滤除或大部分衰减图像的高频分量,留下其中的低频分量,使得图像可以降噪,平滑。SurfaceBlur算法也是其中一种算法,主要思想还是计算当前像素X的邻域范围内不同像素的加权求和,边缘地方的像素,加权比较大,平滑的地方加权比较小,以此来保留边缘信息,平滑平坦区域;而彩色图像的滤波需要分别对红绿蓝三个色彩通道都进行算法处理,然后使用cat函数进
- 【电网重构】基于PSO粒子群优化的IEEE33电网重构算法matlab仿真
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MATLAB较复杂算法仿真案例重构matlabPSO粒子群优化IEEE33电网重构
目录1.算法仿真效果2.MATLAB源码3.算法概述4.部分参考文献1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:2.MATLAB源码%****************************************************************************************%订阅用户可以获得任意一份完整代码,私信博主,留言
- 图像算法工程师的技术图谱和学习路径
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开发者职业加速服务算法学习
01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域,从基础知识到高级算法,涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。1.基础数学与编程数学基础:线性代数:矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解(SVD)等概率论与统计:概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计(MLE)、假设检验等微积分:导数、梯度、最优化方法(梯度下降、
- 【任务分配】拍卖的多智能体系统动态分散任务分配【含Matlab源码 13035期】
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Matlab路径规划(进阶版)matlab
Matlab武动乾坤博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;座右铭:行百里者,半于九十。代码获取方式:CSDNMatlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(进阶版)⛳️关注CSDNMatlab武动乾坤,更多资源等你来!!⛄一、拍卖的多智能体系统动态分散任务分配拍卖的多智能体系统动态分散任务分配是指利用拍卖机制来实现多个智能体之间的
- 2024 最新计算机视觉学习路线(入门篇)_计算机视觉课程主线
m0_60721823
计算机视觉学习人工智能
Python是机器学习项目中最流行的编程语言之一,因为与Java和C++等其他编程语言相比,它简单易读。Python附带了许多可以加快开发速度的库,其中一些重要的库是OpenCV、TensorFlow、PyTorch等,它们专门用于图像处理相关任务。本文旨在向初学者介绍这一领域,为他们提供有关涉及图像的机器学习应用程序背后概念的基本知识,并从高层次的角度深入了解这些库如何在底层协同工作,以便他们在
- 【研发日记】Matlab/Simulink技能解锁(十一)——Stateflow中的en、du、ex应用对比
Mr.Cssust
Matlab/Simulink仿真ECU控制器Stateflow嵌入式处理器基于模型开发嵌入式软件
文章目录前言项目背景en类型du类型ex类型组合类型分析和应用总结参考资料前言见《【研发日记】Matlab/Simulink技能解锁(六)——六种Simulink模型架构》见《【研发日记】
- MATLAB 控制系统设计与仿真 - 13
东雁西飞
MATLAB控制系统设计与仿真matlab机器人ai自动驾驶人工智能
根轨迹分析根轨迹方法是一种图解法,他是古典控制理论中对系统进行分析和综合的基本方法之一。由于根轨迹图直观地描述了系统特征方程的根(线性系统的闭环极点)在s平面上的分布,因此用根轨迹法分析自动控制系统十分方便,在工程实践中也获得了广泛的应用。根轨迹反映了对于系统某一参数改变时,对系统的影响,从而较好的解决了高阶系统控制过程性能分析与计算。可以很直观的看出增加开环零极点对系统闭环特性的影响,可以通过增
- 【数学建模】基于matlab模拟无人车泊车问题仿真
matlab科研助手
数学建模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物理应用机器学习内容介绍无人驾驶汽车技术近年来取得了飞速发展,其中自动泊车功能是关键技术之一。本文将重点讨论无
- 数学建模:MATLAB极限学习机解决回归问题
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一、简述极限学习机是一种用于训练单隐层前馈神经网络的算法,由输入层、隐藏层、输出层组成。基本原理:输入层接受传入的样本数据。在训练过程中随机生成从输入层到隐藏层的所有连接权重以及每个隐藏层神经元的偏置值,这些参数在整个训练过程中不会被修改。前向传播:输入数据通过已设定的权重和偏置传递给隐藏层,经过激活函数处理后产生隐藏层的输出。在得到隐藏层输出后,需找到从隐藏层到输出层的最佳权重。隐藏层到输出层的
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f