- 【深度学习新浪潮】基于扩散模型的图像编辑加速方法
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮深度学习人工智能扩散模型TransformerDiT图像编辑模型加速
在基于扩散模型的图像编辑任务中,实现高质量与高效加速的平衡需要综合运用模型架构优化、采样策略创新、条件控制增强及硬件加速等多维度技术。一、一步反演与掩码引导的编辑框架通过一步反演框架将输入图像映射到可编辑的潜在空间,结合掩码引导的注意力重缩放机制,实现文本引导的局部编辑。例如,SwiftEdit通过一步反演和注意力重缩放,将编辑时间压缩至0.23秒,比传统多步方法快50倍。具体步骤包括:一步反演:
- 【逻辑代数——布尔恒等式】
xyx-3v
数字电路信息与通信
文章目录概要一、布尔恒等式二、简单例题解析参考资料概要本文介绍了布尔恒等式及其在逻辑代数中的应用。首先列举了20条布尔恒等式,包括与门和或门的基本性质、交换律、结合律、分配律和反演律等。接着通过多个例题展示了如何运用这些恒等式进行逻辑表达式的化简。例如,通过分配律、结合律和反演律等技巧,逐步简化复杂的逻辑表达式,最终得到简洁的结果。这些例题不仅验证了布尔恒等式的正确性,还展示了它们在逻辑电路设计中
- Python·算法分类题库
欢迎关注【Python·算法分类题库】,持续更新中……知识点A字符串(AC自动机、拓展KMP、后缀数组、后缀自动机、回文自动机)图论(网络流、一般图匹配)数学(生成函数、莫比乌斯反演、快速傅里叶变换)数据结构(树链剖分、二维/动态开点线段树、平衡树、可持久化数据结构、树套树、动态树)B排序(归并、快速、桶、堆、基数)搜索(剪枝、双向BFS、记忆化搜索、迭代加深搜索、启发式搜索)DP(背包、树形、状
- 【卫星工程系列】海哨一号卫星
码上通天地
卫星工程系列科技
北京时间2024年12月4日12时46分,中国在西昌卫星发射中心使用快舟一号甲运载火箭,成功将海哨一号卫星发射升空,卫星顺利进入预定轨道,发射任务获得圆满成功。“海哨一号”星是一颗低倾角SAR载荷遥感卫星,主要载荷为X频段合成孔径雷达,最优成像分辨率优于1米,具备单、双、简缩极化成像能力,可实现星上成像和海洋动力信息反演与提取。该星运行于低倾角(43°)轨道,可有效提高中低纬地区观测时空覆盖度;同
- 植被监测新范式!Python驱动机器学习反演NDVI/LAI关键技术解析
梦想的初衷~
生态环境遥感植被python机器学习生态环境监测
在全球气候变化与生态环境监测的重要需求下,植被参数遥感反演作为定量评估植被生理状态、结构特征及生态功能的核心技术,正面临数据复杂度提升、模型精度要求高、多源异构数据融合等挑战。人工智能(AI)技术的快速发展,尤其是机器学习与深度学习算法的突破,为解决这些难题提供了全新路径。AI凭借强大的非线性拟合能力、数据特征自动提取优势及跨模态信息融合潜力,能够高效处理遥感数据中的噪声与不确定性,显著提升植被参
- 【数据集】30 m地表温度LST数据集
WW、forever
数据集LST
目录数据概述研究目标与意义算法核心组成1.地表比辐射率(LSE)估算2.大气校正(AtmosphericCorrection)LST反演流程图精度验证与评估结果参考《Generatingthe30-mlandsurfacetemperatureproductovercontinentalChinaandUSAfromLandsat5/7/8data》论文,发表于ScienceofRemoteSen
- 在Mathematica中自编函数绘制Poincare圆盘
分形数据
Mathematica几何Mathematica几何学
庞加莱圆盘中的双曲直线表现为圆弧形式,若将其延伸,这些圆弧将与单位圆边界形成正交。要在圆盘内实现密铺,需要将多边形瓦片的顶点及其圆弧边沿相同的圆弧边进行反射操作,这对应着在圆上进行反演变换。具体操作步骤是:首先选取一个中心p边形(即边数为p的多边形),并确保每个顶点处有q个这样的多边形交汇。随后沿该多边形的每条圆弧边进行反射,生成p个新多边形。根据所需的密铺深度,递归重复这一迭代过程。基于上述原理
- 一种基于最大后验的扫描雷达角超分辨成像方法——论文阅读
青铜锁00
Radar论文阅读论文阅读
一种基于最大后验的扫描雷达角超分辨成像方法1.专利的研究目标与实际问题意义2.专利提出的新方法、模型与公式2.1信号模型与卷积反演框架2.2最大后验(MAP)迭代优化2.2.1目标函数与迭代公式2.2.2动态正则化矩阵设计2.3与传统方法的对比优势3.实验设计与验证结果3.1点目标仿真实验3.2扩展目标实验4.未来研究方向与挑战5.专利的不足与改进空间6.可借鉴的创新点与学习建议1.专利的研究目标
- 植被参数遥感反演技术革命!AI+Python支持向量机/随机森林/神经网络/CNN/LSTM/迁移学习在植被参数反演中的实战应用与优化
小艳加油
农林生态植被参数反演PythonAI大模型
在全球气候变化与生态环境监测的重要需求下,植被参数遥感反演作为定量评估植被生理状态、结构特征及生态功能的核心技术,正面临诸多挑战。随着遥感技术的发展,数据复杂度不断提升,模型精度的要求也越来越高。同时,多源异构数据的融合成为了一个亟待解决的问题。这些挑战对传统遥感反演方法提出了严峻的考验。人工智能技术为遥感反演带来新机遇幸运的是,人工智能(AI)技术的快速发展,尤其是机器学习与深度学习算法的突破,
- Null-text Inversion for Editing Real Images using Guided Diffusion Models
努力学图像处理的小菜
图像处理扩散模型Tricks人工智能计算机视觉promptstablediffusion深度学习
Null-textInversionforEditingRealImagesusingGuidedDiffusionModels(Paperreading)RonMokady,GoogleResearch,CVPR23,Paper,Code1.前言在本文中,我们介绍了一种精确的反转技术,从而有助于直观地对图像进行基于文本的修改。我们提出的反演由两个新的关键组成部分组成:(i)扩散模型的关键反演。虽
- AI-Python机器学习与深度学习技术在植被参数反演中的核心技术应用
xiao5kou4chang6kai4
生态遥感深度学习人工智能python机器学习遥感反演植被参数生态环境
在全球气候变化与生态环境监测的重要需求下,植被参数遥感反演作为定量评估植被生理状态、结构特征及生态功能的核心技术,正面临数据复杂度提升、模型精度要求高、多源异构数据融合等挑战。人工智能(AI)技术的快速发展,尤其是机器学习与深度学习算法的突破,为解决这些难题提供了全新路径。AI凭借强大的非线性拟合能力、数据特征自动提取优势及跨模态信息融合潜力,能够高效处理遥感数据中的噪声与不确定性,显著提升植被参
- 机器人控制系统设计与MATLAB仿真资源包
范武心Lucinda
机器人控制系统设计与MATLAB仿真资源包【下载地址】机器人控制系统设计与MATLAB仿真资源包本资源包名为“机器人控制系统的设计与MATLAB仿真基本设计方法.zip”,包含了多种机器人控制系统的设计方法及其在MATLAB中的仿真模型。资源内容涵盖了以下控制方法及其改进:-**PID控制**-**神经网络自适应控制**-**模糊自适应控制**-**迭代学习控制**-**反演控制**-**滑模控制
- 论文阅读五:SwiftEdit: Lightning Fast Text-Guided Image Editing via One-Step Diffusion
风吹无痕了
论文阅读图像处理人工智能计算机视觉深度学习
SwiftEdit:单步扩散实现快速的文本引导图像编辑论文网址:https://arxiv.org/pdf/2412.04301.pdf代码网址:暂未发布https://swift-edit.github摘要:基于多步骤扩散的文本到图像模型可以通过简单的文本输入来进行图像编辑。然而,由于这种方式涉及到复杂且成本高昂的多步反演和采样过程,这些方法往往无法满足现实世界和设备端应用对速度的要求。针对上述
- AAAI 2025 | InvSeg: 用于语义分割的测试时提示反演
小白学视觉
计算机顶会顶刊论文解读人工智能计算机视觉机器学习AAAI论文解读计算机顶会
论文信息题目:InvSeg:Test-TimePromptInversionforSemanticSegmentationInvSeg:用于语义分割的测试时提示反演作者:JiayiLin,JiaboHuang,JianHu,ShaogangGong论文创新点测试时提示反演方法:InvSeg提出了一种测试时提示反演方法,通过将图像特定的视觉上下文反演到文本提示嵌入空间,利用扩散模型重建过程中提取的结
- 50G的高光谱数据+40个真实项目案例(涵盖城市、植被、水体、地质、土壤五大领域)
weixin_贾
地理遥感生态模型高光谱数据图像预处理无人机多光谱数据城市案例研究混合像元分解
本内容通过模块化设计与真实案例结合,基于Python编程入门到DeepSeek工具,把高光谱领域的全部内容都纳进来,包括辐射校正、几何校正、大气校正、光谱预处理、降维、特征提取、混合像元分解、地物分类与识别、目标检测与变化检测等都纳入本内容,覆盖全面,循序渐进。通过城市目标识别、植被指数计算、水质参数反演、地质找矿、土壤混合像元分解等多元场景的实战演练,您将掌握高光谱遥感的核心技术,并能够灵活运用
- 重庆内河枢纽港长期服役性能智能监测预警技术及装备重点项目
中科岩创
服务器运维物联网
1.项目简介本次项目位于重庆市果园港,主要对长江上游在役大型枢纽港钢结构在船舶撞击后的力学响应(如:结构应变、水平位移、振动加速度等)进行在线长时序监测,评估内河枢纽港长期服役性能。主要解决:(1)基于靠船构件、钢护筒、纵横撑结构应变,反演码头船舶撞击力,结合船舶碰撞速度监测,评估船舶的载重;(2)利用靠船构件、钢护筒、纵横撑结构应变监测数据,对码头结构的局部承载力进行监测预警;(3)基于码头结构
- 基于Python气溶胶数据处理与反演分析
泛微华南大区业务运营中心
python开发语言
在当前全球气候变化和环境污染问题日益突出的背景下,气溶胶研究显得尤为重要。气溶胶在大气中由直径范围在0.01微米至10微米固体和液体颗粒构成,直接或间接影响地球辐射平衡、气候变化和空气质量。尤其在“碳中和”目标的驱动下,研究气溶胶对“碳中和”的气候影响及其环境效应,不仅对科学研究具有重大意义,同时也为政策制定提供了重要依据。Python作为一种强大且易于学习的编程语言,已广泛应用于数据科学和大气科
- Deepseek给遥感人的学习与职业发展建议
Python与遥感
学习
Deepseek给遥感人的学习与职业发展建议一、夯实四大基础支柱物理基础深入理解电磁波谱特性(可见光/红外/微波)、大气传输模型、辐射定标原理;掌握不同传感器(光学/SAR/LiDAR)的成像机理与数据特性差异;推荐学习:《遥感物理与定量反演基础》。数学工具矩阵运算(影像处理核心)、傅里叶变换(SAR处理)、概率统计(分类算法);掌握数值分析、最优化理论(用于反演算法);实践推荐:用Python实
- 在本地部署DeepSeek等大模型时,需警惕的潜在安全风险
安 当 加 密
安全模型多因素认证访问控制加密技术数据安全
在本地部署DeepSeek等大模型时,尽管数据存储在本地环境(而非云端),但仍需警惕以下潜在安全风险:1.模型与数据存储风险未加密的存储介质:若训练数据、模型权重或日志以明文形式存储,可能被物理窃取(如硬盘丢失)或恶意软件扫描泄露。残留数据泄露:训练后的临时文件、缓存或内存未及时清理,可能被恢复并提取敏感信息。2.模型逆向工程风险模型反演攻击(ModelInversion):攻击者通过反复查询模型
- Python小实验——归结反演
我没得冰阔落.
人工智能python人工智能
实验目的打印所有互补文字;头现命题逻辑简单归结;实验内容及结果#归结反演过程,传入外面最大的数组里面的两个小数组,也就是两个子句,消掉对应的谓词公式defresult(m=[],n=[]):after=0whilelen(m)!=after:after=len(m)foriinm:forjinn:if(
- OFDR技术光纤传感解调原理
昊衡科技
OFDR原理与测试案例分布式
一、OFDR传感原理OFDR技术可以获取整根光纤的瑞利散射信息,可以通过测量瑞利散射信号位置及强度发生的改变,来反演出整根光纤各个位置的应变分布情况。将光纤传感器布设于待测结构中,通过胶水粘连光纤和待测物会协调形变,通过测试光纤沿线应变分布可以反映出待测物的应变分布,进而实现光纤的传感测量。OFDR系统可以用于高分辨的应变温度分布式测量。图1OFDR传感解调原理OFDR系统中光纤的瑞利散射是由于光
- 近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演
岁月如歌,青春不败
生态遥感无人机遥感植被遥感生态科学生态模型植被科学农林
一:近十年近地面无人机植被遥感文献分析,传感器选择,观测方式及质量控制要点1.1.近十余年无人机植被遥感文献分析文献分析软件VOSviewer的使用无人机植被遥感的重点研究方向、研究机构、科学家家1.2.无人机遥感的特点及与卫星遥感的差异核心优势与四大基本特点无人机与卫星遥感影像的成像方式差异异1.3.无人机传感器类型、特点及选择消费级RGB相机的简要成像几何与光谱特点多光谱相机成像类型与核心问题
- 无人机遥感技术:从植被监测到生理参数反演的进阶之路
KY_chenzhao
无人机植被遥感参数反演
在当今的生态学和农林业研究中,无人机遥感技术已经成为获取植被信息的重要手段。它不仅能够快速覆盖大面积区域,还能提供高分辨率的多光谱和高光谱数据,为植被健康监测、生长状况评估和生理参数反演提供了强大的技术支持。今天,我们就来深入了解一下无人机遥感技术在植被定量监测中的应用。一、无人机遥感:为何备受青睐?无人机遥感技术结合了无人机的灵活性和遥感传感器的高精度,能够快速获取植被的多维度信息。与传统的卫星
- 2025年日祭
JeremyHe1209
笔记
本文将同步发表于洛谷(暂无法访问)、CSDN与Github个人博客(暂未发布)本蒟自2025.2.8开始半停课。任务计划(站外题与专题)数了一下,通过人数比较高的题,也就是我准备补的题,刚好差不多100道题。于是……摆烂百题计划开始!(糖丸了)(2025.2.8)NetworkNetworkofSchoolsDP优化——矩阵数论——容斥、二项式反演DP优化——斜率优化数据结构——左偏树数据结构——
- 遥感中的反演
ximenchuixuezijin
工作农业算法金山网络io
反演在遥感中是什么意思?按楼主的需求回答:一句话--遥感的本质是反演。具体解释:遥感的本质是反演,而从反演的数学来源讲,反演研究所针对的首先是数学模型。因此,遥感反演的基础是描述遥感信号或遥感数据与地表应用之间的关系模型,也就是说,遥感模型是遥感反演研究的对象。要进行遥感反演研究,首先要解决的问题是对地表遥感像元信息的地学描述。遥感像元尺度上的地学描述是十分有意义的课题,由于地球表面是一个复杂的系
- matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究
老许的花开
matlab神经网络遥感反演
采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。BP神经网络模型的预测精度在62.5%,明显高于传统统计模型的预测精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型。更多还原【Abstract】Theresearchonsalinityinversionfromr
- Python-断点续传的方式下载GPM降水数据
有梦想的Frank博士
python前端数据库
下载GPM卫星降水数据全球卫星降水计划(GPM)是一项国际卫星任务,由NASA和JAXA合作开展,利用多传感器多卫星多算法结合卫星网络和雨量计反演得到更高精度的降水数据,其能够提供全球范围基于微波的3h以内以及基于微波红外的半小时的雨雪数据产品,范围延伸至南北极圈。时间分辨率:30minutes,1day,1month空间分辨率:0.1°×0.1°(覆盖全球90°S-90°N)时间跨度:2000/
- 遥感之机器学习树集成模型-CART算法之回归
遥感-GIS
遥感之机器学习树集成模型机器学习图像处理arcgis
本文在前面文章的基础上,连续介绍CART树在回归中的应用,其回归技术经常用于定量遥感领域,涉及各种地表参数含量的反演。主要分为如下几部分:回归概念描述回归树中数据集的划分准则CART回归树的原理和流程CART回归树的核心代码前面内容可参考:遥感之机器学习树模型专栏1回归概念机器学习中的回归建模以及相应的回归算法,在遥感领域对应的就是定量遥感分方向,比如水质参数反演,土壤中各种参数反演,森林各种生物
- 水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水
海绵波波107
遥感反演与解译技术笔记c#
目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展,由于雷达后向散射系数还会受到植被覆盖、土壤粗糙度等的影响,所以雷达后向散射系数直接反演土壤水难以精确,本文使用水云模型去除植被散射影响,在此基础上更精确地反演土壤水。水云模型简介<
- 【MATLAB】赫尔默特方差分量估计算法
Lwcah
算法
微信公众号由于改变了推送规则,为了每次新的推送可以在第一时间出现在您的订阅列表中,记得将本公众号设为星标或置顶哦~有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~1文章简介文章DOI:10.1109/TGRS.2023.3265508链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10097458/keywords#keywords该篇文章讲的是一种遥感反演雪深的新方法,
- 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