- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
拉勾科研工作室
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算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴！（1）层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题，本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像，并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- OpenCV计算机视觉实战（12）——图像金字塔与特征缩放
AI technophile
OpenCV项目实践指南计算机视觉opencv人工智能
OpenCV计算机视觉实战（12）——图像金字塔与特征缩放0.前言1.高斯金字塔1.1应用场景1.2实现过程2.拉普拉斯金字塔2.1应用场景2.2实现过程3.图像融合实例3.1应用场景3.2实现过程小结系列链接0.前言图像金字塔技术通过对原始图像按不同分辨率进行多层次表示，不仅能提升计算效率，还能为图像融合、检测与识别提供多尺度特征。高斯金字塔(GaussianPyramid)用于构建多级低通图像
- [信号与系统]IIR滤波器与FIR滤波器的表达、性质以及一些分析
庭师_Official
信号与系统信号与系统信号处理
前言阅读本文需要阅读一些前置知识[信号与系统]傅里叶变换、卷积定理、和为什么时域的卷积等于频域相乘。[信号与系统]有关滤波器的一些知识背景[信号与系统]关于LTI系统的转换方程、拉普拉斯变换和z变换[信号与系统]关于双线性变换IIR滤波器的数学表达式IIR（InfiniteImpulseResponse）滤波器的输出信号y[n]y[n]y[n]可以用输入信号x[n]x[n]x[n]和滤波器系数表示
- 物理学界的悖论
目录经典力学与相对论拉普拉斯妖埃伦费斯特悖论双生子悖论贝尔飞船悖论量子力学薛定谔的猫EPR佯谬维格纳的朋友量子芝诺效应热力学与统计物理麦克斯韦妖洛斯密特可逆悖论吉布斯悖论宇宙学与天体物理奥伯斯佯谬黑洞信息悖论玻尔兹曼大脑运动学与时空理论芝诺二分法悖论飞矢不动悖论跑道悖论其他领域圆周率=4悖论费米悖论真
- python学智能算法（十三）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-简单二元分类
西猫雷婶
人工智能机器学习python学习笔记机器学习python分类人工智能开发语言矩阵深度学习
引言前述学习进程中，已经学习了拉普拉斯平滑公式计算条件概率的简单应用，文章链接为：python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率在此基础上，今天更进一步，联系一个简单二元分类的项目。项目介绍简单二元分类，就是把数据分成两种样本，完成区分即可。参数定义开展项目之前，先来定义几个参数：先验概率P(y):P(y)=∑j=1j=nyj∑yP(y)=\frac{\sum
- python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率
西猫雷婶
人工智能概率论机器学习机器学习人工智能深度学习矩阵python开发语言
【1】引言前序学习进程中，对条件概率进行了简单探索：https://blog.csdn.net/weixin_44855046/article/details/145388138?spm=1001.2014.3001.5501今天，以此为基础，探索机器学习中朴素贝叶斯方法的基本程序。【2】代码解读【2.1】库引入这里只需要numpy库：#引入numpy模块importnumpyasnp【2.2】初
- python学智能算法（十四）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试
西猫雷婶
python学习笔记机器学习人工智能机器学习python人工智能
【1】引用前序学习文章中，已经对拉普拉斯平滑和简单二元分类进行了初步探索，相关文章链接为：python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率-CSDN博客python学智能算法（十三）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-简单二元分类-CSDN博客在实践应用中也会发现，朴素贝叶斯方法还能对文本进行分类，今天的学习目标就是学习简单的文本操作技巧，需要使用sklearn里面的
- 大数定律与中心极限定理：概率论的双子星
Algo-hx
概率论与数理统计概率论
目录引言5大数定律与中心极限定理5.1大数定律：频率的稳定性5.1.1辛钦大数定律定理内容5.1.2伯努利大数定律定理内容5.1.3切比雪夫大数定律定理内容对比总结表5.2中心极限定理：正态分布的普适性5.2.1独立同分布情形定理内容图释5.2.2李雅普诺夫定理定理内容核心思想图释5.2.3棣莫弗-拉普拉斯定理定理内容应用条件图释对比总结表5.3定理对比：LLNvsCLT引言当随机现象的个体行为无
- OpenCV实战100例——拉普拉斯金字塔融合
AI街潜水的八角
OpenCV实战100例opencv人工智能计算机视觉
一.原理说明拉普拉斯金字塔：用于重建图像，也就是预测残差，对图像进行最大程度的还原。一幅小图像重建为一幅大图原理：用高斯金字塔的每一层图像减去其上一层图像上采样并高斯卷积之后的预测图像，得到一系列的差值图像即为LP分解图像。拉普拉斯金字塔实际上是通过计算图片先下采样再上采样后的结果和原图片的残差来保存缺失信息的，公式为：L(i)=G(i)−PyrUp(G(i+1))L(i)=G(i)-PyrUp(
- 同源“平滑思想”的问题解法：正则化与拉普拉斯平滑
思绪漂移
人工智能算法
同源“平滑思想”的问题解法：正则化与拉普拉斯平滑在机器学习和概率模型的实践中，正则化与拉普拉斯平滑是两个看似无关的技术：前者用于防止模型过拟合，后者用于解决零概率问题。但如果深入理解它们的核心逻辑，会发现两者的思想高度相似——都是通过“调整目标函数或概率分布”，对极端情况进行缓和，本质上是一种“平滑技术”。本文将从原理、实现和应用场景出发，拆解这两种技术的“平滑内核”。一、正则化：对模型参数的“温
- python opencv 三维重建_【python+opencv实现基于图片序列的三维重建】 - #1
weixin_39778815
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2015年09月05-三维重建一直是机器视觉研究的热门方向，比如，基于双目视觉，单目视觉，多视几何，光场三维重建等等。每一种方法都有其有点和局限性。单目视觉需要拍摄多幅图像，并且在拍摄过程中需要不断的调整相机的聚焦位置，最后采取一定的融合方法来找到每幅图像中的清晰像素点，从而得到深度信息。这种方法也被称为焦点堆栈法。在实际测试多个场景后，发现二级梯度评价函数和拉普拉斯评价函数融合效果较好。程201
- 信号与系统05-复频域分析（拉普拉斯变换与Z变换）
江畔柳前堤
信号与系统线性代数opencv数据挖掘语音识别计算机视觉人工智能机器学习
第5课：复频域分析（拉普拉斯变换与Z变换）课程目标理解复频域分析的核心思想：通过拉普拉斯变换和Z变换将时域问题转化为代数问题掌握连续系统（拉普拉斯变换）和离散系统（Z变换）的复频域建模方法理解系统稳定性与极点位置的关系结合人工智能中的滤波器设计、控制系统优化等实际应用1.复频域分析的基本概念1.1什么是复频域？复频域是将信号和系统从时域映射到复平面上的分析方法核心思想：将微分/差分方程转化为代数方
- 【信号与系统】连续时间信号与系统的复频域分析
沅_Yuan
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1.单边指数信号的拉普拉斯变换symsat;xt=exp(-a*t);Xs=laplace(xt)2.用2exp(-2t)+5exp(-5t)验证单边拉普拉斯变换的线性特性symst;xt1=exp(-2*t);xt2=exp(-5*t);xt=2*xt1+5*xt2Xs=laplace(xt)3.通过部分分式展开法求(2s+4)/(s^3+4s)的拉普拉斯反变换num=[24]den=[1040
- 【图像处理基石】OpenCV中都有哪些图像增强的工具？
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图像处理基石图像处理opencv算法计算机视觉图像增强滤波颜色科学
OpenCV图像增强工具系统性介绍OpenCV提供了丰富的图像增强工具，主要分为以下几类：亮度与对比度调整线性变换（亮度/对比度调整）直方图均衡化自适应直方图均衡化（CLAHE）滤波与平滑高斯滤波中值滤波双边滤波锐化与边缘增强拉普拉斯算子高通滤波非锐化掩蔽（UnsharpMasking）色彩空间变换灰度转换HSV色彩调整颜色平衡高级增强技术伽马校正对数变换幂律变换下面是各种工具的优缺点对比表：工具
- matlab多智能体网络一致性研究
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matlab网络开发语言
一个基于连续时间多智能体系统（Multi-AgentSystems,MAS）的一阶一致性协议的MATLAB仿真代码，包含网络拓扑建模、一致性协议设计和收敛性分析。代码支持固定拓扑和时变拓扑，适用于学术研究。1.基础模型与代码框架(1)网络拓扑建模（图论）假设有(N)个智能体，通过无向图(G=(V,E))连接，邻接矩阵为(A)，度矩阵为(D)，拉普拉斯矩阵(L=D-A)。%生成一个包含5个节点的环形
- 计算机视觉与深度学习 ｜ 什么是图像金字塔？
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- opencv入门：十类常用基础指令
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文章目录〇、安装opencv库和numpy库一、图像读取与显示1.读取图像2.显示图像3.图像保存4.读取视频二、图像基本操作1.数值运算2.颜色通道处理边界填充3.图像阈值4.图像滤波去噪5.形态学处理卷积核腐蚀与膨胀6.边缘检测Sobel算子Scharr算子Laplacian算子Canny边缘检测流程7.图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔8.图像轮廓获取轮廓绘制轮廓轮廓特征轮廓近似边界矩形9.
- 第二十六讲 空间贝叶斯建模进阶：INLA方法（集成拉普拉斯近似）与高速贝叶斯建模实战
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✨本讲关键词：INLA、空间建模、Bayesian、快速推断、R语言实战目录一、前言二、什么是INLA？核心优点INLA的基本结构：三、一个实战案例：模拟空间数据+INLA高速建模1️⃣安装依赖包2️⃣模拟一个空间格点数据3️⃣建立INLA模型四、结果解读与可视化五、总结与扩展应用推荐文献一、前言随着空间数据在生态、地学、农学等领域的广泛应用，如何高效而精确地进行空间建模成为研究焦点。贝叶斯建模因
- 【KWDB 创作者计划】_深度学习篇---常见卷积核
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程序代码篇深度学习篇图像处理篇深度学习cnn人工智能python卷积核
文章目录前言1.平滑（模糊）卷积核1.1均值滤波（3×3示例）1.2高斯滤波（3×3示例，σ=1）2.锐化卷积核2.1拉普拉斯锐化（3×3）2.2非归一化锐化3.边缘检测卷积核3.1Sobel算子（水平边缘检测）3.2Sobel算子（垂直边缘检测）3.3Prewitt算子（水平方向）4.方向性卷积核4.1水平边缘检测4.2垂直边缘检测5.自定义卷积核5.1Gabor滤波器5.2空洞卷积6.深度可分
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目录前言算法原理朴素贝叶斯算法核心思想示例贝叶斯定理贝叶斯网络贝叶斯网络的结构形式因子图数学模型最优贝叶斯推理贝叶斯优化什么高斯过程acquisition函数朴素贝叶斯贝叶斯公式与条件独立假设1）先验概率与后验概率2）贝叶斯公式3）条件独立假设与朴素贝叶斯平滑处理1）为什么需要平滑处理2）拉普拉斯平滑及依据应用案例中文分词统计机器翻译贝叶斯图像识别，AnalysisbySynthesisEM算法与
- Python+拉普拉斯变换求解微分方程
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引言在数学和工程学中，微分方程广泛应用于描述动态系统的行为，如电路、电气控制系统、机械振动等。求解微分方程的一个常见方法是使用拉普拉斯变换，尤其是在涉及到初始条件时。今天，我们将通过Python演示如何使用拉普拉斯变换来求解微分方程，并帮助大家更好地理解这一过程。什么是拉普拉斯变换？拉普拉斯变换是一种数学变换，常用于将微分方程转换为代数方程，方便求解。通过拉普拉斯变换，我们可以将微分方程中的微分操
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毕业设计python毕设
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- matlab和python哪个运行快_MATLAB比Python更快吗？
weixin_39593277
您可以在此链接的底部找到一些有用的结果http://wiki.scipy.org/PerformancePython从介绍来看，编织与NumPy，Pyrex，Psyco，Fortran（77和90）和C++的比较，用于求解拉普拉斯方程。它还比较了MATLAB，并且似乎表现出与使用Python和NumPy时相似的速度。当然这只是一个具体的例子，您的应用程序可能会允许更好或更差的性能。在两者上进行相同
- 电路笔记(信号)：串联电容变小、并联电容增大的分析和计算
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硬件和移动端信号
如在数字滤波电路的拉普拉斯变换与零极点分析中的推导，电容的容抗为1jωC\frac{1}{j\omegaC}jωC1,对于C1C_1C1和C2C_2C2的串联阻抗：1jωC1+1jωC2=k∗×(1C1+1C2)=k∗×1C1∗C2C1+C2（k=1jω）\frac{1}{j\omegaC_1}+\frac{1}{j\omegaC_2}=k*\times(\frac{1}{C_1}+\frac{1
- 拉普拉斯逆变换 (Inverse Laplace Transform)
正是读书时
知识点信号处理信息与通信
拉普拉斯逆变换(InverseLaplaceTransform)概述拉普拉斯逆变换是拉普拉斯变换的逆过程，用于将频域中的函数转换回时域。拉普拉斯变换在信号处理、控制理论和系统分析中具有广泛的应用，而拉普拉斯逆变换则用于将分析得到的结果转换回时域，以便理解和应用实际的系统行为。定义(以单边s变换举例)设\(F(s)\)是一个复变量\(s\)的函数，且\(F(s)\)是某个时域函数\(f(t)\)的拉
- 拉普拉斯平滑（Laplacian smoothing）
潜心学习的渣渣
机器学习
概念零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是0。这是不合理的，不能因为一个事件没有观察到，就被认为该事件一定不可能发生（即该事件的概率为0）。拉普拉斯平滑(Laplaciansmoothing)是为了解决零概率的问题。法国数学家拉普拉斯最早提出用加1的方法，估计没有出现过的现象的概率。理论假设：假定训练样本很大时，每个分量x的计数加1
- C++ OpenMesh拉普拉斯光顺平滑网格模型
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程序示例精选C++OpenMesh拉普拉斯光顺平滑网格模型如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！前言这篇博客针对>编写代码，代码整洁，规则，易读。学习与应用推荐首选。文章目录一、所需工具软件二、使用步骤1.引入库2.代码实现3.运行结果三、在线协助一、所需工具软件1.VS，Qt2.OpenMesh二、使用步骤1.引入库#include#include#incl
- Laplace(拉普拉斯)平滑
郑万通
机器学习平滑技术拉普拉斯平滑机器学习Laplace
平滑技术平滑技术是为了解决训练集的数据稀松问题。零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。在文本分类的问题中，当一个词语没有在训练样本中出现，该词语调概率为0，使用连乘计算文本出现概率时也为0。这是不合理的，不能因为一个事件没有观察到就武断的认为该事件的概率是0。一般的m阶马尔科夫链转移概率是这样训练的：P(cm+1|c1c
- 有限长序列的z变换收敛域_几类序列的Z变换收敛域.PPT
沈阳无距科技
有限长序列的z变换收敛域
几类序列的Z变换收敛域第七章离散时间系统的Z域分析本章的主要内容z变换定义、典型序列的z变换z变换的收敛域逆z变换z变换的基本性质z变换与拉氏变换的关系利用z变换解差分方程离散系统的系统函数序列的傅里叶变换第一节引言一、Z变换方法的发展历史1730年，英国数学家棣莫弗(DeMoivre1667-1754)将生成函数(generationfunction)的概念引入概率理论中。19世纪拉普拉斯(P.
- z变换的性质
-nightingale
离散时间傅立叶变换
Z域变换的主要性质复频域（z域）变换的性质大多与拉普拉斯变换的性质相似，其与k域有不可分割的关系。复频域（z域）变换的性质既适用于单边z变换，也适用双边z变换，其性质有九条。其中标出来的性质是比较重要的。1.线性性质若f1(k)↔F1(z),α10，则f(k±m)↔z±mF(z),αα(α为正实数)f(k)\leftrightarrowF(z),|z|>\alpha(\alpha为正实数)f(k)
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步：使用U盘制作虚拟光驱：
1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。
2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是：
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。
在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装：
1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据）
2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。
3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4，封装的特性：
4.1设置
- [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。
昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。
我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下：
1.首先在applicationContext.xml中加入：
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式：
1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述；
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了；
2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展；
3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶；
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组，
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下：
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符，比如说：
abcd (空格)cdefg；
存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法：
有两种方式启用本镜像服务：
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法，返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位，
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求
但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果，
所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件（下）
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰：
兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。
故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五
曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑
、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法
者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校
之以计，而索其情，曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下：
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1：机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接：zoj 3822 Domination
题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。
解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
